Отчет по практике в ОАО «ОТП Банк»

Шкала оценки должна отвечать целям проведения сценарного моделирования. Так, на разных этапах анализа шкала может изменяться от простой бинарной (стресс – тестирование, частично бэк – тестирование) до многобалльной системы оценки (анализ альтернативного ряда поведенческих характеристик модели).

Стресс – тестирование представляет собой анализ влияния  экстраординарных (экстремальных) событий  на риски кредитной организации. В процессе управления кредитным  или рыночным риском посредством  стресс – сценариев изучается воздействие маловероятных событий на кредитный портфель банка или портфель ценных бумаг. Создавая такие сценарии необходимо обеспечить их логическую непротиворечивость.

В большинстве источников признаками хорошего стресс – тестирования считаются:

1. сценарии предусматривают только резкое изменение факторов;
2. состояние результирующих критериев оценивается при воздействии нескольких критически изменившихся факторов;
3. все сценарии на экспертном уровне признаются правдоподобными.

Применение стресс –  тестирования, несмотря на относительную субъективность сценариев, позволяет с минимальными затратами оценить стрессоустойчивость компании, определить наихудшие сценарии развития ситуации, выделить наиболее значимые для нормального функционирования банка факторы, выработать ряд превентивных мер.

Стресс –  тест для ОАО «ОТП Банк»

Кредитный портфель банка по состоянию на конец 2011 года составил 57353684 млн.руб. предположим, что все кредиты данного портфеля относятся к одному кредитному продукту и классифицируются по пяти классам. Каждый класс характеризует состояние заемщика. Рассмотрим параметры отнесения того или иного заемщика к определенному классу.

Класс «А». Отличное финансовое состояние, заемщик в состоянии своевременно выполнять обязательства по кредитным соглашениям (погашение основной суммы долга и процентов по нему), финансовые коэффициенты в пределах установленных значений, отслеживается положительная динамика финансовых коэффициентов за последние шесть отчетных дат. Ведет прибыльную, высокорентабельную деятельность, принадлежит к лидерам рынка в своем регионе по товарным группам или услугам, которые им выпускаются или оказываются. Деятельность диверсифицирована (падение рынка или выход на него сильных конкурентов маловероятно). Вся необходимая информация о заемщике имеется, кредитная история положительная.

Класс «В». Финансовое состояние заемщика этого класса по своим характеристикам сходно с классом «А», но существует высокая вероятность изменения финансового положения. Заемщик занимает удовлетворительную нишу на рынке в своем регионе, имеет стабильные продажи, деятельность диверсифицирована, обладает высококачественными активами, ведет прибыльную деятельность. Вся необходимая информация о заемщике имеется за исключением данных о структуре собственности, кредитная история положительная.

Класс «С». Финансовое состояние удовлетворительное, но требует более детального контроля, существует большая вероятность реализации сценария негативного изменения ситуации. По некоторым показателям отмечается отрицательная динамика. Рентабельность и ликвидность находятся ниже нормы, кредитная история удовлетворительная. Погашение процентов и основной суммы долга происходило без задержек или с задержками до 30 дней (включительно). Информация о деловой репутации клиента нейтральная, о большинстве учредителей есть позитивная информация, о некоторых учредителях информации нет.

Класс «D». Финансовое состояние заемщика неудовлетворительное, нестабильная ситуация наблюдается более шести последних месяцев, динамика основных показателей отрицательна или не отвечает установленным критериям, ведет убыточную деятельность, имеет отрицательный капитал, падающий объем продаж, существуют проблемы с руководством, персоналом или акционерами, качество активов ухудшается. Информация о деловой репутации клиента вызывает беспокойство, заемщик не соблюдает платежную дисциплину, отсрочки платежей носят постоянный характер. Полное отсутствие информации обо всех учредителях заемщика или по одному из учредителей есть негативная информация. Кредитная история отрицательная.

Класс «Е». Заемщик находится в критическом финансовом состоянии, большинство финансовых коэффициентов не отвечает установленным нормативам. Существует большая вероятность не возвращения кредитных средств, в связи с возможным банкротством. Погашение кредитов возможно лишь с помощью специальных действий, таких как: продажа компании или ее активов, реализация залога, продажа долгов компании, участие в руководстве деятельностью компании.

Предположим структура  кредитного портфеля (удельный вес  кредитов, выданных заемщикам одного класса) будет следующий: класс «А» - 60%, класс «В» - 28%, класс «С» - 8%, класс «D» - 3%, класс «Е» - 1%.

Построим модель для  данного кредитного портфеля.

В качестве результирующего  критерия возьмем доходность кредитного портфеля (процентный доход). В данном случае процентный доход от кредитного портфеля рассчитывается как сумма уплаченных заемщиками средств за использование кредитных ресурсов банка за минусом процентных расходов на формирование необходимых резервов. Удовлетворительный уровень процентного дохода (Yr) – 16,0% годовых, текущая ставка 19 %, точка безубыточности находится на уровне 15% годовых. Затраты на формирование резервов составляют 15% годовых.

Каждому классу соответствует  определенная вероятность возврата кредитных средств (Р) и определенный объем обязательный резервов (R). Данное соотношение представлено в таблице 9.

Таблица 9.

Класс	Р	R, %
А	0,95	1,0
В	0,9	5,0
С	0,7	20,0
D	0,5	50,0
Е	0,2	100,0

 

Зная вероятность возврата кредита заемщиком каждого класса, рассчитаем объем кредитного портфеля с учетом риска по формуле:

Vpr = Σ Vn × рn, где

Vpr – объем портфеля с учетом риска, Vn – объем портфеля определенного класса, pn – вероятность возврата кредитных средств заемщиком определенного класса.

Таким образом, объем кредитного портфеля с учетом риска составляет 51331547 млн. руб. Формализуем модель данного кредитного портфеля:

Σ ωn × Vst × pn соответ. Yr

Yr = (Ic × Σ  (ωn × Vst × pn) - Σ Rn × IR ) / Vst

Где где ωn – удельный вес кредитов одного класса в общем портфеле, Vst – объем кредитного портфеля, Ic – текущая ставка кредитования, Yr – процентный доход с учетом риска и затрат на резервирование, Rn – сумма резервов под возможные потери по выданным кредитам определенного класса, IR – процентная ставка привлечения средств для формирования резервов.

Таким образом, построена  модель кредитного портфеля, где результирующим критерием является процентный доход  кредитного портфеля (Yr), воздействующими факторами является качество кредитного портфеля или структура кредитного портфеля (удельные веса тех или иных классов) и рискованность кредитного портфеля (вероятность возврата кредитных средств заемщиком определенного класса, pn), исследуемый риск – риск снижения доходности кредитного портфеля. Очевидно, в качестве определяющих факторов можно было выделить размер начисляемых резервов и т.д.

Представим построенную  кредитную модель с подстановкой исходных данных в предыдущие формулы в таблице 10.

 

Таблица 10.

Текущее состояние модели

Класс заемщика	Удельный вес	Кредитный портфель определенного  класса, млн. руб.	Вероятность возврата	Кредитный портфель опр.класса с учетом риска	Ставка кредитования,%	Доход с учетом риска	Размер начисляемых резервов,%	Размер начисляемых резервов	Затраты на резервирование,%	Затраты на резервирование
А	0,60	34412210	0,95	32691599	19	6211403,8	1	344122,1	15	51618,3
В	0,28	16059031	0,90	14453127	19	2746094,1	5	802951,6	15	120442,7
С	0,08	4588294,7	0,70	3211806,2	19	610243,2	20	917658,9	15	137648,8
D	0,03	1720610,5	0,50	860305,25	19	163458	50	860305,3	15	129045,8
Е	0,01	573536,84	0,20	114707,36	19	21794,4	100	573536,84	15	86030,5
Всего		57353684	51331544		9752993,5		3498574,7		524786,1
Доход с учетом риска, %									17,00%
Доход с учетом риска  и затрат на резервирование, %									16,09%

 

Выделенные факторы ωn и pn в свою очередь являются функцией от значений целого ряда показателей. К примеру ωn или pn можно представить как функции от таких показателей как стабильность экономики, промышленный рост, динамика национальных счетов, учетная ставка и нормативы центральных банков, ценовая и структурная конъюнктура финансовых, товарных и промышленных рынков и т.д.

Посредством экспертных методов, математического аппарата, обладая определенным историческим массивом данных, можно определить тип и степень влияния количественно исчисляемых показателей, таких как: состояние банковской системы, финансового рынка, политическая стабильность и т.п. применяются в основном экспертные методы.

Построение сценариев  на глубоком уровне анализа связей в модели делает его более гибким и информативным и вместе с тем усиливает риск ошибки. В данном условном примере сценарии будут конструироваться на более поверхностном уровне, посредством верификации (построение наглядной модели) гипотетических значений выделенных факторов (ωn и pn).

Стресс – сценарии в данном исследовании основываются на экстраординарном изменении качества и рискованности кредитного портфеля. В первом сценарии резко изменяется качество портфеля, во втором – рискованность кредитного портфеля, в третьем изменяются оба фактора, но менее резко.

 

 

 

 

 

 

Таблица 11.

Стресс – сценарий № 1.

Класс заемщика	Удельный вес	Кредитный портфель определенного  класса, млн. руб.	Вероятность возврата	Кредитный портфель опр.класса с учетом риска	Ставка кредитования,%	Доход с учетом риска	Размер начисляемых резервов,%	Размер начисляемых резервов	Затраты на резервирование,%	Затраты на резервирование
А	0,55	31544526	0,95	29967299	19	5693786,8	1	315445,3	15	47316,8
В	0,23	13191347	0,90	11872212	19	2255720,2	5	13850914	15	2077637
С	0,08	4588294,7	0,70	3211806	19	610243,1	20	917658,9	15	137648,8
D	0,08	4588294,7	0,50	2294147,3	19	435888	50	2294147,3	15	344122,1
Е	0,06	3441221	0,20	688244,2	19	130766,4	100	3441221	15	516183,2
Всего		57353684	48033708		9126404,5		20819385		3122907,9
Доход с учетом риска, %									15,9 %
Доход с учетом риска  и затрат на резервирование, %									10,5 %

 

В первом стресс – сценарии предусматривается снижение удельного  веса кредитов заемщика класса «А»  на 8,3 %, класса  «В» на 17,9%, увеличение удельного веса кредитов заемщика класса «D» на 166%, класса  «Е» на 500%, удельный вес кредитов заемщикам класса «С» остался неизменным.

Таблица 12.

Стресс – сценарий № 2.

Класс заемщика	Удельный вес	Кредитный портфель определенного  класса, млн. руб.	Вероятность возврата	Кредитный портфель опр.класса с учетом риска	Ставка кредитования,%	Доход с учетом риска	Размер начисляемых резервов,%	Размер начисляемых резервов	Затраты на резервирование,%	Затраты на резервирование
А	0,60	34412210	0,85	29250378	19	5557571,8	1	344122,1	15	51618,3
В	0,28	16059031	0,8	12847224	19	2440972,6	5	802951,6	15	120442,7
С	0,08	4588294,7	0,6	2752976,8	19	523065,6	20	917658,9	15	137648,8
D	0,03	1720610,5	0,4	688244,2	19	130766,4	50	860305,3	15	129045,8
Е	0,01	573536,84	0,1	57353,7	19	10897,2	100	573536,84	15	86030,5
Всего		57353684	45596176,7		8192273,6		3498574,7		524786,1
Доход с учетом риска, %									14,28 %
Доход с учетом риска  и затрат на резервирование, %									13,37 %