CC BY
40
Байдак В.Ю.
доцент факультета экономики и управления, Орловский государственный университет valentina_baidak@mail.ru
модели оптимизации
кредитного портфеля
теоретические аспекты оптимизации
кредитной политики коммерческого банка
_Аннотация
В современной литературе, посвященной проблемам кредитования, еще нет стройной и ясной концепции кредитной политики вообще и кредитной политики, отвечающей современным потребностям отечественных банков, в частности. Это обстоятельство не может не сказываться негативно на формировании используемых банками механизмов управления их кредитными и иными рисками.
Банки являются центральными звеньями в системе рыночных отношений, а планомерное развитие их деятельности - необходимое условие реального функционирования рыночной экономики. Вследствие своей способности аккумулировать временно свободные денежные средства в обществе и размещать их в форме кредита в отрасли, нуждающиеся в инвестировании, банки способствуют пропорциональному экономическому развитию страны. Кредитные операции являются одним из важнейших видов банковской деятельности. На финансовом рынке кредитование сохраняет позицию наиболее доходной статьи активов кредитных организаций, хотя и наиболее рискован-
ной. В связи с этим вопросы развития и совершенствования системы управления кредитным портфелем в целях минимизации его рисков приобрели особую актуальность и значимость.
Кредитная политика
Формирование кредитного портфеля является одним из основополагающих моментов в деятельности банка и служит главным источником доходов банка и одновременно - главным источником риска при размещении активов. От структуры и качества кредитного портфеля в значительной степени зависит устойчивость банка, его репутация, финансовые результаты. Оптимальный, качественный кредитный порт-
фель влияет на ликвидность банка и его надежность. В современной банковской практике нет однозначного понимания термина «кредитная политика». Под кредитной политикой мы будем понимать стратегию и тактику банка в области кредитных отношений, включающую в себя схему организации и контроля кредитной деятельности, а также комплекс мероприятий, направленных на повышение доходности и снижение риска (1).
При создании системы управления кредитным риском банки опираются на собственный опыт и наработки.
Рекомендации Базельского комитета Revised Framework on International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards не содержат законченной универсальной модели, которую нужно использовать в системе кредитного риск-менеджмента. Такой модели просто не существует. Базель 2 - это методология, которая предлагает подход, гарантирующий в итоге построение эффективной системы управления кредитными рисками (4). Среди базовых рисковых параметров Базельский комитет выделяет следующие:
- среднегодовая вероятность дефолта (PD) и рейтинг заемщика;
- экспозиция под риском (EAD);
- средняя ожидаемая доля потерь средств в случае дефолта (LGD). Для оценки каждого из этих параметров требуется разработать специальную математическую модель. Основной проблемой при создании таких моделей в российских условиях является недостаточность или даже полное отсутствие
у банка исторических данных по многим характеристикам сделок и клиентов. При этом общей статистической информации либо тоже не существует, либо она неприменима, в связи со спецификой деятельности банка или особенностями кредитной политики. Вместе с тем, эти проблемы не должны отталкивать банки от развития собственных внутренних моделей, т.к. зачастую на первоначальном этапе можно основываться на данных, содержащихся в открытых источниках, а также на экспертных суждениях.
Оценка риска
Одна из основных задач в оценке риска - вычисление вероятности дефолта заемщика. Имеются два подхода к вычислению РЭ. Первый основан на качественной и количественной оценке рейтинга заемщика по его внутренним финансовым показателям и особым
Ключевые слова:
кредитный риск, коммерческий банк, кредитная политика, кредитный портфель, вероятность дефолта, оценка риска, рейтинг заемщика
Keywords:
credit risk, commercial bank, credit policy, credit portfolio, probability of the default, risk assessment, borrower's rating
банковский бизнес
бизнес-факторам. Второй основан на капитализации заемщика на фондовом рынке и уровне его долгов перед кредиторами. К сожалению, второй подход, хоть и является наиболее объективным, применим лишь к небольшому числу российских открытых компаний. По существу основная задача построения модели кредитного риска состоит в оценивании функции распределения убытков кредитного портфеля.
В настоящее время разработано несколько обладающих прогнозной силой «рыночных» и «нерыночных» экономико-математических моделей (рис. ниже). Они могут быть использованы для анализа предприятий различных отраслей экономики и применяться банками, что повышает гибкость разработанных моделей.
Подход Альтмана
Кредит-скоринговые модели строятся на основе минимального
числа коэффициентов, объединенных в определенную систему, которые на основе предварительного анализа имеют наибольшую относимость к свойству банкротства (4).
Метод коэффициентов обычно ограничен кругом показателей. Среди них показатели, характеризующие основные параметры работы заемщика с количественной стороны, и ряд коэффициентов, используемых для оценки качества активов и обязательств. Это модели, основанные на подходе Альтмана. Каждая из них имеет свои достоинства и недостатки. Подход Альтмана и его последующих компиляций применяется, когда в наличии однородность и репрезентативность событий выживания/банкротства. Ключевым ограничением этого метода является то, что не существует двух предприятий, для которых одинаково хорошо подходили бы одни и те же показатели.
Рис. Методы оценки вероятности дефолта заемщика
Только комплексная оценка финансового состояния заемщика может дать объективную картину о его способности вернуть кредит.
Нечетко-множественный подход к анализу риска банкротства объединяет учет количественных и качественных показателей в анализе. Он позволяет анализировать риск банкротства с учетом страны, отрасли, периода времени, специфики предприятия (5). Данный подход позволяет преобразовать количественные оценки в качественные. При этом осуществляется сопоставительный анализ количественных значений факторов в их выборочной совокупности.
Достоинством метода является попытка применить комплексный подход к анализу предприятия. Однако он обладает большой степенью субъективизма в силу того, что при отборе качественных показателей оценки деловой и финансовой сферы жизни предприятия опирается на экспертные оценки.
Модель Мертона
Модель Мертона относится к так называемому классу структурных моделей, т.к. в них в качестве одного из основных параметров используется оценка стоимости активов фирмы, падение которой ниже некоторого «порогового» уровня является экономической причиной дефолта (3).
Достоинства модели: используется рыночная информация о компании, ключевые переменные наблюдаемы, прогностическая пригодность. Недостатки: наличие множества
...не существует двух предприятий, для которых одинаково хорошо подходили бы одни и те же показатели
предположений, которые не подтверждаются практикой; в модели не используется концепция потоков платежей.
Данные недостатки являются предметом работ многих авторов, которые разработали целый ряд расширений модели Мертона. Модель С^^МеМсэ основана на симуляции Монте-Карло случайных величин, характеризующих активы компании и испытывающих марковские взаимозависимые переходы между кредитными рейтингами заемщиков.
Модель CreditRisk+ позволяет рассчитывать кривую потерь без применения симуляций, а непосредственно строя распределение с помощью актуарного численно-аналитического подхода, после серии упрощающих предположений.
Метод блуждающих дефолтов был разработан для анализа портфеля крупных российских заемщиков, он учитывает многие особенности изменения портфельного риска, но рассчитан на небольшое количество заемщиков (4). В модели возможность перехода компаний в другой рейтинг учитывается одним или минимальным количеством параметров.
Модель сопоставлена с классической моделью CreditRisk+ и дает
банковский бизне>
только комплексная оценка финансового состояния заемщика
может дать объективную картину о его способности вернуть кредит
идентичные распределения для идентичных начальных данных. Таким образом, теоретические идеи по комплексному исследованию данной проблемы не обладают целостным математическим аппаратом, определяющим и регулирующим кредитную деятельность банка в рамках стратегии его общего развития. Имеющиеся модели обладают высокой степенью субъективизма из-за отсутствия достаточной кредитной истории, закрытости информации о результатах их финансово-хозяйственной деятельности, апробированности на ограниченном числе компаний.
Литература
1. Антонов Н.Г., Пессель М.А. Денежное обращение, кредит и банки. - М.: финстатинформ, 1995.
- 346 с.
2. Буевич С.Ю., Королёв О.Г. Анализ финансовых результатов банковской деятельности: учебное пособие. - М.: Кнорус, 2004. - 248 с.
3. Волков С.Н. Оценивание кредитного риска: теоретико-вероятностные подходы (Электронный ресурс]. - Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.creditrisk.ru/ publications/n_13. - Загл. с экрана.
4. Методы оценки риска: общие принципы (Электронный ресурс].
- Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.creditrisk.ru/models/ general. - Загл. с экрана.
5. Недосекин А. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами (Электронный ресурс]. - Электрон. дан.
- Режим доступа: http://www.cfin. ru/press/afa/2000-2/08.shtml. - Загл. с экрана.
Baidak V.Yu.
assistant professor of Faculty of economics and management, Orel State University
Models of credit portfolio optimization
Theoretical aspects of optimization of the commercial bank's credit policy
Annotattion
In modern literature, devoted to the problems of credit, there is still no coherent and clear concept of monetary policy, in general, and credit policy to meet the current needs of domestic banks, in particular. This fact cannot help affecting negatively the formation of mechanisms of banks managing credit and other risks.
