Модели оченки кредитного риска портфеля

Оптимальный кредитный портфель наиболее точно соответствует по составу и структуре кредитной и маркетинговой политике банка и его плану стратегического развития.

Сбалансированный кредитный  портфель – это портфель банковских кредитов, который по своей структуре  и финансовым характеристикам лежит  в точке наиболее эффективного решения  дилеммы «риск-доходность». Оптимальный  портфель не всегда совпадает со сбалансированным: на определенных этапах своей деятельности банк может в ущерб сбалансированности кредитного портфеля осуществлять выдачу кредитов с меньшей доходностью и с большим риском. Делается это обычно с целью укрепления конкурентной позиции, завоевания новых ниш на рынке, привлечения новых клиентов и т.д.

Кроме того, выделяют:

• кредитный портфель головного  банка и кредитные портфели филиалов;

• портфель по кредитам юридическим лицам (деловой кредитный порт-фель) и физическим лицам (персональный кредитный портфель), а также портфель по кредитам другим банкам (межбанковский кредитный портфель);

• портфель рублевых и портфель валютных кредитов и др.

1.2 Управление кредитным портфелем банка

На фактическом состоянии  клиентского кредитного портфеля сказывается  принятая банком система управления им. Управление кредитным портфелем  представляет собой организацию  деятельности банка при осуществлении  процесса кредитования, которая направлена на предотвращение или минимизацию кредитного риска. Конечными целями кредитной организации при управлении кредитным портфелем является, во-первых, получение прибыли от активных операций, во-вторых – поддержание надежной и безопасной деятельности банка.

В основе организационной  структуры управления кредитным  портфелем лежит принцип разграничения  компетенции, то есть четкое распределение  полномочий руководителей различного ранга по предоставлению кредита, изменения  условий кредитной сделки в зависимости  от размера кредита, степени риска  и других характеристик.

В системе мер управления кредитным портфелем немаловажную роль играет разработка и проведение кредитной политики. Стратегия и  тактика кредитной политики разрабатывается  в центральном офисе (головном банке) кредитным департаментом (управлением) совместно с Кредитным комитетом банка. Кредитный комитет создается в каждом банке и обычно возглавляется заместителем Председателя Правления, курирующего кредитную деятельность банка. Состав и полномочия комитета утверждаются Правлением и Председателем Правления банка. В кредитной политике формулируется общая цель и определяются пути ее достижения: приоритетные направления кредитных вложений, приемлемые и неприемлемые для банка виды активных операций, предпочтительный круг кредитополучателей и т.д.[1]

Современные исследования отечественных  экономистов и опыт риск-менеджмента  транснациональных банков показывают, что будущее развитие банковской системы Украины будет зависеть от правильного выбора методов управления рисками. Наращивание финансового  сектора, увеличение количества финансовых посредников приводит к необходимости  занимать все более активную позицию  в условиях жесткой конкуренции  переходной экономики. Адекватная оценка рисков и использования методов  риск-менеджмента является залогом  финансовой стойкости и стабильности банка. Без четкого представления  природы, факторов и способов минимизации  рисков невозможно должным образом обслуживать реальный сектор экономики, осуществлять инвестиции и интегрироваться в мировое общество.

В отечественной научной  литературе уделяется определенное внимание вопросам управления рисками. В первую очередь, это научные  разработки В.В. Витлинского, Н.А. Бухтина, А.В. Пернаривского, В.П. Страхарчука. На наш взгляд, эти исследования можно  условно разделить на три части. Первая посвященная исследованию самой  сущности понятия “риск”, классификации  рисков и определению факторов их изменения. Вторая касается описания существующих методик риск-менеджмента, которые  уже применяются в практике. Наименьшая по численности – третья группа научных разработок, которая освещает зарубежный опыт внедрения методик  управления риском.

Спектр методов, которые  используются в банковской практике Украины, достаточно узок преимущественно  из-за отсутствия сведений о последних  разработках зарубежных экономистов  и неприспособленности уже известных  способов управления рисками к реалиям  экономики Украины. Не нашли надлежащего  освещения автоматизированные технологии оценки риска и новые методы измерения  таких основных рисков, которым подвергается банк, как риски кредитного портфеля. Нуждается в уточнении состав и структура определенной группы рисков.

Целью исследования является характеристика разновидностей рисков кредитного портфеля в контексте зарубежного опыта. Реализация поставленной цели обусловила необходимость решения таких  задач:[3]

• Определить состав и факторы, которые присущи указанной группе рисков
• Охарактеризовать существующие модели оценки и управления ими
• Оценить возможные модели адаптации зарубежных технологий для использования банками Украины
• Разработать предложения относительно последующего развития банковской системы с учетом новых технологий риск менеджмента.

В 1988 г. Базельский комитет  по банковскому надзору в Соглашении по капиталу (Basle Capital Accord) определил  основную архитектуру для установления требований по достаточности капитала для банковских организаций (банков) на основе понятия риска (risk-based capital, RBC). Однако в последнее время стало  очевидным, что формальные требования этого соглашения уже не отвечают происходящим в мире технологическим  и финансовым инновациям.

Одной из аномалий, заложенной в требования комитета в части  размера капитала по кредитному риску, является, в частности, то, что для  банков создаются возможности посредством  финансовых инноваций значительно  занизить свои требования к размеру  капитала, не уменьшая при этом свой общий кредитный риск. Традиционное негибкое регулирование банковских рисков игнорирует различия в величине кредитного риска, в подходах банков к вопросам хеджирования, диверсификации кредитного портфеля и т.д.

Вследствие этого регулирующие органы западных стран все чаще высказывают  идею применения подхода, основанного  на использовании внутренних банковских моделей оценивания кредитного риска. Никто так аккуратно не подходит к вопросу измерения кредитного риска как сам объект, подвергающийся этому риску и связанным с ним финансовым потерям. Регулирующие органы способны оказать прямое стимулирующее воздействие на улучшение банковских систем риска, распространяя информацию о наиболее удачных практиках использования таких систем. Задача определения подходящей меры для количественной оценки общего кредитного риска портфеля, которая вместе с тем обладала бы достаточно ясным экономическим смыслом и была бы способна по возможности наиболее полно учесть специфику, стоит достаточно остро.[4]

Под риском в математической теории финансов обычно понимают вариацию, изменчивость, волатильность, присущую рассматриваемому инструменту. Для  эффективного управления кредитным  риском необходимо знать не только оценку среднего ожидаемого убытка портфеля, но и значения доверительного интервала  относительно среднего значения, так  как реальный уровень потерь портфеля может сильно варьироваться относительно среднего значения. По аналогии с Value-at-Risk (показатель оценивания рыночного риска) под величину изменчивости стоимости  кредитного портфеля называют Credit-at-Risk (CAR).

Напомним, что величина под  риском (Value-At-Risk, VAR) есть максимальная величина возможного изменения стоимости  портфеля финансовых инструментов в  определенном будущем, происходящего  с определенной фиксированной (например, 95 %-ной) вероятностью.

Первый шаг определения VAR – это оценка рыночной стоимости  этого портфеля на определенный момент времени (mark-to-market), величиной вероятного изменения которой VAR собственно и  является. Задача сама по себе непростая, поскольку требует представления  позиций портфеля в виде развернутых  во времени потоков будущих платежей.

Дальнейший расчет VAR опирается  на статистическую модель описания рынка. Здесь подходы к построению могут  быть самыми различными, т.к. наш рынок  с большим трудом поддается статистическому  описанию.

Эффективное управление рисками, помимо расчета VAR, предполагает также  возможность оценки динамики объемов  необходимого резервирования (solvency), оценки реальных будущих доходов и расходов (profit&loss), оценки динамики отношения  доходности активов к объему необходимого резервирования (return on solvency), соотнесения  этих показателей с балансовыми  и т.д.

Непосредственно перед утверждением использования внутренних моделей  оценки риска банков для определения  формальных требований по капиталу должны быть решены следующие задачи:

• определение подходов для оценивания кредитного риска;
• решение проблемы определения и оценки необходимых параметров модели, которая возникает вследствие ограниченной несколькими годами истории данных по кредитным инструментам;
• внедрение более систематического и всеобъемлющего подхода к проверке результатов работы моделей, включая возможность определения такого показателя как нестабильность модели.

Одним из наиболее важных и  трудных из указанных аспектов является вопрос идентификации и задания  параметров модели. В системе оценивания кредитного риска должны быть определены:

• вероятность дефолта для каждого кредитного инструмента в портфеле;
• вероятностное распределение убытков при условии наступления дефолта для каждого инструмента;
• для всех инструментов портфеля определить корреляции между моментами возникновения дефолтов и величинами убытков при условии дефолта.[5]

1.3 Зарубежные технологиии оценки кредитногго риска

За рубежом на текущий  момент существует и применяется  целый ряд моделей для оценки риска. К наиболее успешным из них  следует отнести:

• CreditMetrics (продукт компании JP Morgan);
• KMV (продукт одноименной компании);
• CreditRisk+ (продукт компании Credit Suisse Financial Products);
• CreditPortfolioView (продукт консалтинговой компании McKinsey).

Подход, реализованный  в модели CreditMetrics, основан на исследовании “кредитной миграции”, т.е. на вероятности  перехода кредита из одной категории  кредитной операции в другую (включая  и наихудшую, дефолтовую) на протяжении определенного временного горизонта, за который обычно принимается один год. Моделирование полного будущего распределения любых кредитных  портфелей или портфелей ценных бумаг основывается на следующих  допущениях:

1) изменения  в стоимости портфеля связаны  только с кредитной миграцией; 

2) изменение ставки процента  по кредиту также предопределено.

Благодаря этому VAR – оценка портфеля (CAR) –  определяется тем же способом, что  и при оценке рыночного риска  – рассчитывается персентиль распределения, который соответствует желаемому  уровню надежности. Данная модель применима  для любого инструмента, будущую  стоимость которого мы можем просчитать.

В модели CreditMetrics используются упрощающие предположения  о составе обязательств заемщика и процессе выплат по акциям, основное из которых достаточно простое: фирма  объявляет дефолт, когда стоимость  ее активов падает ниже стоимости  обязательств. Таким образом, вероятность  дефолта зависит от суммы, на которую  стоимость активов превышает  пассивы, и изменчивости активов. Если изменения в стоимости активов  происходят согласно нормальному распределению, вероятность дефолта может быть описана вероятностью нормальной переменной, находящейся ниже какого-то критического уровня.

Первым шагом  в использовании данной модели является исчисление критических уровней  соответствующих вероятностям дефолта  заемщика и отображаемых в кредитном  рейтинге. Совместные дефолты среди  клиентов-заемщиков отображают корреляцию активов, которая задается таблицей взаимных парных корреляций, построенной  с учетом группировок по странам  и отраслям производства. Потери портфеля рассчитываются по методу Монте-Карло  следующим образом:

1. Случайным  образом выбираются стандартные  нормализованные переменные, отображающие  изменения в стоимости активов  для каждого заемщика.

2. Полученные  значения сравниваются с исчисленным  заранее критическим уровнем  для определения клиентов, неспособных  выполнить свои обязательства. 

3. Суммирование  потерь от дефолта заемщиков  в общие потери портфеля.

4. Повторение тысячи раз для  построения распределения потерь портфеля

По-другому  рассчитывается риск в программном  продукте корпорации KMV. Методология  расчета базируется на понятии “ожидаемая частота дефолта” каждого эмитента (кредитора) в отличии от предыдущей, которая использует материал кредитных  агентств и исчисленные средние  частоты миграции для каждой рейтинговой  группы.

Оба метода используют модель, предложенную в 1974 г. Мертоном, но отличие между ними в части упрощающих допущений  достаточно существенно.

Еще одной  моделью, которая нашла себе применение для оценки рисков портфелей, является CreditRisk+, в которой все внимание сосредоточено на дефолте как  таковом. Предполагается, что дефолт кредитного инструмента или облигации  повторяет и соответствует параметрам пуассоновского распределения. Риск кредитной  миграции не моделируется в этом анализе  явно. Упор делается на стохастических уровнях дефолтов, учет которых возможен лишь частично.