БАНКИ И БАНКОВСКАЯ СИСТЕМА
КАЗИМАГОМЕДОВ А.,ГУСЕЙНЛИ Д.
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДИК, ПРИМЕНЯЕМЫХ КОММЕРЧЕСКИМИ БАНКАМИ ДЛЯ ОЦЕНКИ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ
В связи с участившимися в последние годы банкротствами российских банков особую актуальность имеет анализ и оценка их кредитных рисков. В данной статье рассматриваются современные методы оценки кредитных рисков коммерческих банков, рекомендуемых ЦБ РФ, Базельским комитетом и банковской практикой развитых стран, дан их сравнительный анализ.
Ключевые слова: кредитный риск, обеспечение кредита, кредитный скоринг, методика оценки кредитного риска.
KAZIMAGOMEDOV А., GUSEINLY D.
COMPARATIVE ANALYSIS OF METHODS USED BY COMMERCIAL BANKS FOR EVALUATION OF CREDIT RISKS
In connection with the more frequent in the recent years bankruptcies of Russian banks, an analysis and evaluation of their credit risks is especially relevant. This article discusses modern methods of evaluation of credit risks of commercial banks recommended by the Central Bank of the Russian Federation, Basel Committee and the banking practice of developed countries; a comparative analysis is given.
Keywords: credit risk, provision of credit, credit scoring, a method of evaluating the credit risk.
Для эффективного управления кредитными рисками необходимо определить надежный способ их оценки. Исходя из определения риска как степени вероятности невозврата кредита, процентов по нему или задержки выплат, которая может привести к существенным потерям со стороны кредитора, можно выделить несколько способов оценки кредитного риска.
Существующее множество методик оценки кредитного риска базируется на ряде общих принципов, что позволяет их сгруппировать в определенные категории. В нашем исследовании анализируются: методика ЦБ РФ; математические методы, основанные на взвешенной оценке вероятности изменения рейтинга заемщика, и методы, предложенные Базельским комитетом по банковскому надзору в документе, принятом в апреле 2003 г.
Метод Центрального банка РФ. Самым распространенным методом оценки кредитных рисков в российских банках является нормативный метод, соответствующий инструкции Центрального банка России от 30.06.1997 №62а. «О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам». Согласно данной инструкции, банк формирует резерв на возможные потери по ссудам. Классификация выданных ссуд и оценка кредитных рисков проводятся в зависимости от финансового состояния заемщика и его возможностей погашения основной суммы долга и процентов, комиссионных и иных платежей, предусмотренных кредитным договором.
Для целей оценки риска по кредитам определяются критерии ее обеспеченности. Качество обеспечения определяется рыночной стоимостью предметов залога и степенью их ликвидности. Реальная рыночная стоимость предметов залога определяется на момент оценки риска по конкретной ссуде. При определении рыночной стоимости залога принимается во внимание информация о фактическом и перспективном состоянии конъюнктуры рынка по видам имущества, предоставленного в залог, а также динамика цен.
По качеству обеспечения выделяются следующие виды ссуд.
Обеспеченная — ссуда, имеющая обеспечение в виде залога, отвечающего следующим требованиям: его реальная стоимость достаточна для компенсации банку основной суммы долга по ссуде, всех процентов в соответствии с договором, а также возможных издержек, связанных с реализацией залоговых прав. Время, необходимое для реализации залога, не превышает 150 дней со дня, когда реализация залоговых прав становится для банка необходимой. Необходимость реализации залоговых прав возникает не позднее чем на 30-й день задержки заемщиком очередных платежей банку по основному долгу либо по процентам.
К категории обеспеченных также относятся ссуды, выданные под поручительство правительства РФ, субъектов Российской Федерации или под гарантию Банка России, поручительство и гарантии центральных банков стран из числа «группы развитых стран», а также векселя, авалированные данными субъектами. В состав «группы развитых стран» входят следующие страны: Австралия, Австрия, Великобритания, Германия, Греция, Дания, Ирландия, Испания, Италия, Канада, Люксембург, Нидерланды, Новая Зеландия, Норвегия, Португалия, США, Финляндия, Франция, Япония, Швеция, Швейцария.
Недостаточно обеспеченная — ссуда, имеющая залог, не отвечающий хотя бы одному из требований, предъявленных к обеспеченной ссуде. К этой группе относятся также ссуды, выданные под гарантию банков стран из числа « группы развитых стран», и векселя, авалирован-ные этими банками.
Необеспеченная — ссуда, не имеющая обеспечения или имеющая залог, не отвечающий требованиям, перечисленным выше.
В зависимости от величины кредитного риска все ссуды подразделяются на четыре группы:
— I группа — стандартные (практически безрисковые кредиты);
— II группа — нестандартные ссуды (имеют умеренный уровень риска невозврата);
— III группа — сомнительные ссуды (высокий уровень риска невозврата);
— IV группа — безнадежные ссуды (вероятность возврата практически отсутствует, ссуда представляет собой фактические потери банка).
Исходя из формальных критериев, к стандартным ссудам относят:
• текущие ссуды, по которым отсутствует просроченная задолженность по выплате основного долга и не заключались дополнительные соглашения о пролонгации, а также отсутствуют просроченные выплаты независимо от обеспечения, кроме льготных текущих ссуд и ссуд инсайдерам;
• обеспеченные ссуды с просроченной выплатой процентов до 5 дней включительно, с просроченной выплатой по основному долгу до 5 дней включительно, переоформленные один раз без изменения условий договора.
К нестандартным ссудам могут быть отнесены:
• обеспеченные ссуды с просроченной выплатой процентов от 6 до 30 дней включительно, с просроченной выплатой по основному долгу от 6 до 30 дней включительно, переоформленные два раза без изменения условий договора, переоформленные один раз с изменениями условий договора;
• недостаточно обеспеченные ссуды: текущие с просроченной выплатой процентов до 5 дней включительно, основной суммы долга до 5 дней включительно, переоформленные один раз без изменений условий договора;
• льготные ссуды и ссуды инсайдерам.
К сомнительным ссудам следует относить:
• обеспеченные ссуды: текущие с просроченной выплатой процентов от 31 до 180 дней включительно, с просроченной выплатой по основному долгу от 31 до 180 дней включительно, переоформленные два раза с изменением условий договора, переоформленные более двух раз независимо от изменения условий договора;
. недостаточно обеспеченные ссуды: текущие с просроченной выплатой процентов от 6 до 30 дней включительно, с просроченной выплатой процентов по основному долгу от 6 до 30 дней включительно, переоформленные два раза без изменений условий договора, переоформленные один раз с изменением условий договора;
• необеспеченные ссуды с просроченной выплатой процентов до 5 дней включительно, с просроченной выплатой по основному долгу до 5 дней включительно, переоформленные один раз без изменений условий договора;
• льготные кредиты и ссуды инсайдерам с просроченной выплатой по основному долгу либо по процентам до 5 дней включительно.
Все прочие ссуды, по своим признакам не попадающие к вышеуказанным, следует относить к безнадежным. Также к ним относится ссудная задолженность, образовавшаяся в результате переоформления ссуды или задолженности по уплате процентов на основании договора об отступном, уступке права требования, новации, в т. ч. в результате переоформления задолженности в векселя заемщика или третьего лица.
Банки в обязательном порядке должны формировать резерв на возможные потери по сумме основного долга по всем ссудам по следующим нормативам: по I группе риска — 1%, по II группе риска — 20%, по III группе риска — 50%, по IV группе риска — 100% [1].
Таким образом, методика ЦБ РФ по оценке кредитного риска основана на доступной для банков информации о заемщике и проста в практике исполнения. В то же время она содержит в себе достаточную степень неопределенности, связанную с нечеткостью критериев, используемых при оценке залога, а также с недостаточно прозрачной процедурой оценки залога.
Метод кредитного скоринга. Скоринг представляет собой математическую или статисти-
_Региональные проблемы преобразования экономики, №3, 2014_
ческую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок. Эта вероятность и является степенью рискованности данного кредита для банка (этот метод более подробно мы рассматриваем в 4 главе работы).
Математические методы [2]. В 1998 г. Базельский комитет по банковской политике, в который входят центральные банки ведущих стран мира, разрешил использование внутренних методов оценки банковских рисков, в т. ч. и кредитных. В связи с этим появилось довольно много различных методов оценки кредитного риска, основанных на математических методах. Как правило, в основе этих методов лежит подход Credit Valueat Risk (VaR).
Рассмотрим некоторые подходы, базирующиеся на данной технологии: credit metrics/ Credit VaR, методика KMV, подход Credit Suisse Financial Products (CSFP) с использованием Credit Risk+. Рассматриваемые подходы основаны на анализе портфеля долговых обязательств потенциальных заемщиков.
Credit metrics/ Credit VaR. Методика, предложенная JPMorgan, основана на вероятности перехода заемщика из одной категории кредитоспособности в другую, включая вероятность дефолта. Для анализа используют данные рейтинговых агентств о текущем состоянии рейтинга заемщика вместе с оценкой вероятности перехода его из одной рейтинговой категории в другую. На основе этих данных строится матрица переходов, которая является ключевым компонентом модели. Затем необходимо определить рассматриваемый период, для которого строится оценка риска. Обычно временной горизонт составляет 1 год. Хотя для детального анализа длительных периодов он может быть увеличен до 10 лет. Далее идет построение графика пороговых значений вероятности перехода корпорации от одного уровня кредитного рейтинга к другому. На заключительном шаге вся полученная информация представляется в виде распределения изменений стоимости портфеля.
Методика KMV. Методика основана на структурном подходе, была инициирована KMV и использует модели стоимости активов Мертона. В этой модели дефолт рассматривается как внутренний процесс, связанный со структурой капитала предприятия. Дефолт происходит тогда, когда стоимость активов фирмы падает до определенного критического уровня. В отличие от предыдущей модели, которая полагается на среднестатистические показатели дефолтов и изменения кредитных рейтингов, эта модель учитывает специфику каждой компании, структуру се капитала, распределение доходов от капитала и вероятность дефолта.
Модель Creditmetrics/ CreditVaR исходит из предположений о том, что все компании, входящие в одну рейтинговую категорию, имеют одинаковую вероятность дефолта, которая равна среднему историческому значению. Те же предпосылки относятся и к другим вероятностным оценкам. Таким образом, изменения кредитного рейтинга и качества кредита одинаковы.
Такой подход был существенно пересмотрен KMV. Действительно, эти предположения не соответствуют действительности, так как оценки дефолта изменяются непрерывно, в то время как рейтинги — дискретно, так как пересмотр рейтинга занимает определенное время и происходит с определенной периодичностью. С помощью моделирования аналитики KMV показали, что средние исторические оценки дефолта существенно отличаются от их истинных значений.
Кроме того, действительные значения оценок дефолта различаются в пределах одной рейтинговой категории. Распределение довольно сильно смещено, так что оценка дефолта оказывается выше типичной (медианной) оценки для каждого кредитного класса.
В отличие от Creditmetrics/ Credit VaR KMV не использует для анализа статистические показатели вероятности дефолта Moody's и Standard&Poor's. Напротив, KMV выводят действительную вероятность дефолта для каждого заемщика на основании модели Мертона, вероятность которого в этом случае определяется функцией структуры капитала фирмы, а также изменениями доходов и текущей стоимости активов.
Подход Credit Suisse Financial Products (CSFP) с использованием CreditRisk+. Третий подход, предложенный Credit Suisse Financial Products (CSFP) с использованием Credit Risk+, фокусируется только на вероятности дефолта. В модели предполагается, что для займа вероятность дефолта в течение всего рассматриваемого периода остается неизменной. Для большого количества заемщиков вероятность дефолта каждого из них мала, и количество дефолтов за данный период не зависит от их количества в любом другом периоде. Следовательно, распределение вероятности дефолтов может быть представлено распределением Пуассона.
Другие технологии оценки рисков включают бета-анализ теории САРМ, APT, Short Fall, Maximum Loss. Эти методы используются для анализа рискованных кредитов, выданных юридическим лицам. Основным источником информации здесь выступают данные рейтинговых агентств о рейтинге облигаций, стоимости активов той или иной компании на рынке.
Использование указанных методик в России затруднено из-за отсутствия надежных рейтинговых агентств и недостаточного развития рынка ценных бумаг, а также биржевых производных финансовых инструментов, таких, как опционы, фьючерсные и форвардные контрак-
ты, варранты и т. д. Однако существует ряд консалтинговых и аналитических агентств, предлагающих оценку риска, основанную на данных методиках. В частности, агентство «Франклин & Грант» предлагает эти методы корпоративным инвесторам.
Технологии Базельского комитета [3]. Базельским комитетом по банковскому надзору предлагаются три основных подхода к оценке кредитных рисков, рекомендованных к применению в коммерческих банках:
1) стандартизованный подход (Standardised Approach);
2) основной IRB-подход (Foundation IRB (Internal ratings-based) Approach);
3) развитый IRB-подход (Advanced IRB Approach).
Стандартизованный подход. В существующем на данный момент подходе («The New Basel Capital Accord» от 2002) банки должны распределять кредитные заявки на контрольные категории, исходя из характеристик кредитов. Каждой категории присваивается фиксированный рисковый вес. В этом он совпадает с новым подходом, который при определении весов, в отличие от существующего метода, при определении рисковых весов использует внешние оценки для повышения чувствительности оценки к риску. Рисковые веса для корпоративных, внутрибанковских и индивидуальных заявок определяются на основе внешних оценок кредитов. В качестве них можно использовать оценки как Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), так и частных рейтинговых агентств.
Следующее нововведение касается увеличения принимаемых видов обеспечения, гарантий и кредитных производных, куда включены все основные виды финансовых инструментов. Существенно расширен круг возможных гарантов, ими могут выступать все фирмы, показатели которых соответствуют пороговым значениям внешних кредитных рейтингов. Новый подход предлагает смягченный режим для кредитных заявок, снизив рисковые веса кредитов под залог жилья. Кроме того, некоторые малые и средние предприятия также могут быть включены в этот режим.
Внутренние рейтинговые методики (1RB). Наиболее прогрессивным аспектом The New Basel Capital Accord 2003 является подход IRB, представленный в двух вариантах: основной IRB-подход (Foundation IRB Approach), развитый IRB-подход (Advanced IRB Approach).
Существенное отличие подхода IRB от стандартизованного — использование внутренних оценок основных факторов риска в качестве базы для расчета достаточности капитала. Ввиду того что подход основан на внутрибанковском анализе, необходима возможность установления более чувствительных к риску критериев достаточности капитала. Однако подход IRB не позволяет банкам самостоятельно определять все элементы для калькулирования этих критериев.
Таким образом, расчеты рисковых весов и, соответственно, процентов проводятся, исходя из количественных показателей, подготовленных банком по формулам, разработанным комитетом. Формулы или рисковые функции переводят входные данные в критерии достаточности капитала. Они основаны на современных технологиях риск-менеджмента, включающих статистические оценки риска. Практика использования данного метода показывает, что он дает наиболее эффективные оценки риска в крупнейших банковских небанковских организациях.
Методика определения взвешенных рисковых оценок использует четыре основных показателя:
1) вероятность дефолта (PD);
2) уровень потерь (LGD), измеряющий долю от суммы, подверженной кредитному риску, которая может быть потеряна в случае дефолта;
3) сумма ссудных потерь (EAD), отражающая сумму ссуды, которая может быть потеряна в случае дефолта;
4) срок (М), оставшийся до погашения ссуды.
Основной и развитый IRB-подходы различаются в первую очередь входящими данными, подготовленными самими банками на основе собственных оценок либо специфицированными контролирующими органами. В табл. 1 приведены основные различия этих подходов.
Таблица 1
Основные различия основного и развитого подходов
Входящие данные Основной ]^Б-подход Развитый ]^Б-подход
Вероятность дефолта (PD) Предоставляется банком на основе собственных оценок Предоставляется банком на основе собственных оценок
Уровень потерь в случае дефолта (LGD) Устанавливается контрольным комитетом Предоставляется банком на основе собственных оценок
Сумма ссудных потерь (ЕЛО) Устанавливается контрольным комитетом Предоставляется банком на основе собственных оценок
Срок(М) Устанавливается контрольным комитетом Предоставляется банком на основе собственных оценок
_Региональные проблемы преобразования экономики, №3, 2014_
Лишь сотне крупнейших банков будет разрешено использовать «внутренние рейтинговые методики». Остальные банки должны использовать кредитные рейтинги, присваиваемые заемщикам независимыми агентствами. Ввиду того что эти методы основаны на статистике дефолтов, а также используют достаточно сложную математическую базу, их применение в России на данный момент затруднено в силу значительного увеличения затрат банков на оценку рисков.
Основными критериями сравнения выступают информационная база оценки, требуемые процедуры и форма итогового результата.
В табл. 2 приведен сравнительный анализ изложенных методик определения кредитного риска коммерческого банка.
Таблица 2
Сравнительный анализ методик оценки кредитного риска
Методика Информационная база Процедура оценки Результат
1. Методика Центрального банка • текущее состояние ссуды • вид обеспечения • параметры залога Определение категории обеспеченности ссуды (обеспеченная, недостаточно обеспеченная, необеспеченная) Определение текущего состояния ссуды (переоформление, наличие просроченных платежей) Распределение ссуд по четырем рисковым категориям: • стандартные • нестандартные • сомнительные • безнадежные
2. Скоринг • анкетные данные • информация на заемщика из кредитного бюро • движения по счетам • сбор информации • построение математической модели: — выбор метода классификации — определение критериев категорий риска Распределение кредиторов по рисковым категориям (обычно 2-4 категории)
3. Математические методы 3.1. Credit metrics/ Credit VaR • информация рейтинговых агентств — текущее состояние рейтинга — вероятность перехода в другие рейтинговые категории • сбор информации • определение периода для построения оценки • оценка распределения вероятности изменения стоимости кредитного портфеля заемщика по методике VaR Функция распределения вероятности, отражающая степень рискованности
3.2. Методика KMV • структура капитала предприятия • изменение доходности • стоимость активов в динамике • сбор информации • определение периода для построения оценки • оценка распределения вероятности изменения стоимости предприятия путем построения модели Мертона Функция распределения вероятности, отражающая степень рискованности
3.3. Подход Credit Suisse Financial Products (CSFP) с использованием Credit Risk+ информация рейтинговых агентств о вероятности дефолта • сбор информации • определение периода для построения оценки • оценка вероятности дефолта через представление в виде распределения Пуассона Функция распределения вероятности, отражающая степень рискованности
4. Методика Базельско-го комитета 4.1. Стандартизованный подход (Standardised Approach) • оценки кредитного рейтинга внешними рейтинговыми агентствами • оценки кредитного рейтинга Организацией экономического сотрудничества и развития • распределение заемщиков на категории согласно формальным параметрам ссуды • определение рисковых весов категорий согласно критериям, установленным комитетом Присвоение каждой категории заемщиков рискового веса
4.2. Основной IRB-подход (Foundation 1RB (Internal ratings-based) Approach) • вероятность дефолта (PD) • уровень потерь в случае дефолта (LGD) • сумма ссудных потерь (ЕАБ) • срок (М), оставшийся до погашения ссуды • определение вероятности дефолта банком (остальные параметры определяет комитет) • определение взвешенных оценок риска по формулам, представленным комитетом Присвоение каждой категории заемщиков рискового веса
4.3. Развитый IRB-подход (Advanced IRB Approach) • определение вероятности дефолта • определение уровня потерь в случае дефолта • определение суммы ссудных потерь • определение срока (М), оставшегося до погашения ссуды • определение взвешенных оценок риска по формулам, представленным комитетом Присвоение каждой категории заемщиков рискового веса
Из табл. 2 видно, что наиболее формализованный метод определения риска применяется в технологии, предложенной Центральным банком РФ. Это связано с тем, что главной целью такого расчета является распределение всех ссуд на четыре рисковых категории, в соответствии с которыми банк обязан создавать резерв на возможные потери.
Таким образом, в настоящее время в российской банковской практике не существует универсальной методики оценки кредитного риска заемщика. В нормативных документах Центрального банка прописывается метод определения категории риска заемщика, в соответствии с которым банк обязан создавать резерв на возможные потери. Однако данная инструкция не исключает возможности определения банками категорий заемщиков самостоятельно.
Базельский комитет по надзору за банковской деятельностью также разрешает использование банками внутренних методов оценки риска. Разработка собственных методов базируется на двух подходах: методики рейтингования на основе математических оценок вероятности риска либо с применением метода скоринга, т. е. оценки риска путем анализа кредитоспособности и присвоения заемщику на этой основе определенного рейтинга. Первый подход требует большой базы данных, раскрывающей кредитные рейтинги рассматриваемой компании, ее кредитную историю. Поэтому его применение эффективно в случае, если заемщиком является крупная компания, функционирующая на рынке продолжительное время.
В России не существует единой базы данных о компаниях, а также не развит открытый рынок ценных бумаг и нет практики регулярного рейтингования компаний. В силу этого такие методы оценки, как технология VaR и другие классические теории, основанные на анализе вероятностей перехода заемщика из одной рейтинговой категории в другую, практически неприменимы.
Таким образом, в российской банковской системе необходимы институциональные преобразования, направленные на создание системы институтов, включающих формальные и неформальные правила, которая позволит снизить неопределенность кредитного процесса и будет стимулировать создание эффективного кредитного рынка. Определение величины риска является первым шагом для повышения эффективности управления кредитными рисками банка.
Следующим шагом для банков Европы и России станет переход на правила регулирования деятельности «Базель-3», о которых главы центральных банков европейских стран договорились в сентябре 2010 г. По словам директора департамента банковского регулирования и надзора ЦБ РФ А. Симановского, подобные инициативы прописаны в проекте стратегии и развития банковского сектора до 2015 г. и будет реализовываться поэтапно в течение 2013-2014 гг., а с 2016 г. банки должны будут накапливать так называемые «подушки безопасности» на случай возникновения новых кризисов [4].
Литература
1. Анализ деятельности коммерческого банка : учебник для бакалавров и магистров ; под ред. А.А. Ка-зимагомедова. — Махачкала : АЛЕФ (ИП Овчинников), 2012.
2. Crouhy, M., Galai, D., Mark, R. A comparative analysis of current credit risk models // Journal of Banking & Finance. 2000. №24.
3. The New Basel Capital Accord Issued for comment by 31 July 2003.
4. Copyright © 2011 WebTelek.com. All right reserved.
References
1. Analysis of the Activity of a Commercial Bank : a textbook for Bachelors and Masters ; under the editorship of A.A. Kazimagomedov. — Makhachkala : ALEF (IP Ovchinnikov), 2012.
2. Crouhy, M., Galai, D., Mark, R. A comparative analysis of current credit risk models // Journal of Banking & Finance. 2000. №24.
3. The New Basel Capital Accord Issued for comment by 31 July 2003.