"Управление в кредитной организации", 2006, N 3

МЕТОДЫ БАНКОВСКОГО РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА НА ЭТАПЕ ИДЕНТИФИКАЦИИ

И ОЦЕНКИ ПОСЛЕДСТВИЙ ОТ НАСТУПЛЕНИЯ РИСКОВ

В данной статье проведен обзор и критический анализ существующих подходов к управлению кредитным риском на этапах идентификации и оценки последствий наступления рисков, охарактеризована возможность применения новейших технологий в сфере риск-менеджмента, рассмотрены возможности их адаптации к российским условиям и предложено авторское видение путей совершенствования управления кредитным риском.

Введение

Управление банковскими рисками можно представить как процесс, последовательно проходящий следующие этапы:

- идентификация риска;

- оценка последствий наступления рисков;

- принятие решений об управляющем воздействии;

- контроллинг.

Каждый из перечисленных выше этапов выполняет определенные задачи и функции, в своей совокупности формируя методологию управления рисками, стратегический уровень анализа. Решение методологических (стратегических) задач возможно при правильно выработанной тактике, которая представляет собой систему методов управления рисками - аналитический аппарат исследования. Применение методов управления рисками создает объективные предпосылки для появления производных (инструментов), к числу которых можно причислить результаты от применения того или иного метода. Управление банковскими рисками в этом аспекте выступает как совокупность научно-обоснованной методологии, успешно апробированных методов и инструментов минимизации рисков [22] (табл. 1).

Таблица 1

Методология управления банковскими рисками

     
   ——————————————————T————T——————————————————T————T——————————————————
   

Название этапа ¦ ¦ Методы ¦ ¦ Производные

¦ ¦ ¦ ¦ (инструменты)

     
   ——————————————————+————+——————————————————+————+——————————————————
   

Идентификация ¦--->¦Методы ¦--->¦Карта рисков

¦ ¦идентификации ¦ ¦

     
   ——————————————————+————+——————————————————+————+——————————————————
   

Оценка последствий¦--->¦Методы оценки ¦--->¦Оценки, прогнозы

наступления рисков¦ ¦ ¦ ¦

     
   ——————————————————+————+——————————————————+————+——————————————————
   

Выбор стратегии ¦--->¦Методы управления ¦--->¦Лимиты, резервы,

управления ¦ ¦рисковой позицией ¦ ¦нормативы

     
   ——————————————————+————+——————————————————+————+——————————————————
   

Контроллинг ¦--->¦Методы ¦--->¦Штрафы, санкции,

¦ ¦контроллинга ¦ ¦санации, коррекция

     
   ——————————————————+————+——————————————————+————+——————————————————
   

Наличие первого и последнего этапов отнюдь не означает, что процесс управления банковскими рисками заканчивается на этапе контроллинга. Скорее, наоборот, главным принципом осуществления управления банковскими рисками является цикличность данного процесса (рис. 1), где каждый из вышеуказанных этапов неразрывно связан с остальными как функционально, так и организационно [23].

     
                          ———————————————————¬  
       ———————————¬       |   Идентификация  |       ———————————¬
       |  Методы  |<——————+       риска      |<——————+  Методы  |
       L—————T—————       |                  |       L———————————
   

¦ L------------------- / \

¦ ¦

\ / ---------------------¬ ¦

     
   ———————————————————¬  |———————————————————¬|  ——————————+————————¬
   |Оценка последствий|  ||    Управление    ||  |                  |
   |наступления рисков|  ||   банковскими    ||  |    Контроллинг   |
   |                  |  ||     рисками      ||  |                  |
   L—————————T—————————  |L———————————————————|  L———————————————————
   

¦ L--------------------- / \

¦ ¦

\ / -------------------¬ ¦

     
       ———————————¬       |   Выбор решений  |       ——————+————¬
       |  Методы  +——————>|  управленческого +——————>|  Методы  |
       L———————————       |    воздействия   |       L———————————
   

L----------------- ————

Рис. 1. Процесс управления банковскими рисками

Идентификация кредитного риска

Согласно выработанной методологии управление кредитным риском начинается с процесса идентификации его возможных проявлений. Как показывает практика, главным инструментом на данном этапе выступает экспертный метод: именно эксперт, используя апробированные банком методы идентификации риска, основываясь на системном анализе доступной информации и собственном опыте, должен выявить источники, носители и плоскость наступления кредитного риска.

Для реализации данных целей создается карта кредитного риска, в которой формируется целостная картина возможных его проявлений.

Так как главной формой проявления любого риска, в том числе и кредитного, является отклонение значений рисковой позиции от запланированных (ожидаемых) результатов, формируя карту рисков, эксперт должен четко представлять соотношение между основными факторами риска, учитывая их взаимозависимость.

Не умаляя значимости субъективного начала в вопросе идентификации кредитных рисков, научная мысль всегда нацеливалась привнести в данный процесс больше объективизма и уменьшить значение субъективных факторов. Управление кредитными рисками подразумевает определенность будущей неопределенности и вероятность того, что прогнозы экспертов при идентификации рисков в некоторых случаях будут нереалистичны. И все же ученых никогда не устраивала непредсказуемость актов человеческого выбора.

Теоретики и практики банковского дела на основе разрабатываемых методов настойчиво пытаются вычислять частоту, с которой происходит благоприятное прохождение обслуживаемой банком рисковой позиции, стремятся четко фиксировать предельное значение частоты при бесконечно большом числе сценариев. Только оптимальное соотношение объективного и субъективного начала при идентификации кредитных рисков позволит банку плавно привести рисковую позицию к ожидаемому результату.

Под плоскостью наступления кредитного риска понимается стадия реализации бизнес-процессов, предусматривающих движение ссуженной стоимости, где носителем кредитного риска выступают стороны экономических отношений (рис. 2).

Движение ссуженной стоимости

     
            —————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————¬
            |     —————————————¬                —————————————¬                —————————————¬                     |
            |     |Стадия изу— |                |   Стадия   |                |   Стадия   |      Риск одной     |
            |     |чения спроса|                |тестирования|                |  внедрения |        сделки       |
            |     L—————————————|              |L—————————————|              |L—————————————|        / \         |
            |                                                                                         |          |
            |                   |              |     —————————————————¬      |              |         |         \ /
     Активная сторона                                |Бизнес—процесс 1+—————>                        —+¬Пассивная сторона  
   ———————————————————¬         |              |     L—————————————————      |              |        |о+—————————————————¬
   |                  |/—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————+о|                 |
   |                  |         |              |     —————————————————¬      |              |        LT—                 |
   |     Интересы     |                              |Бизнес—процесс 2+—————>                Зона    —+¬    Интересы     |
   |    (мотивация)   |         |              |     L—————————————————      |              |кредит— |о|  (потребности)  |
   |    акционеров,   +——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————+о|    субъектов    |
   |     правления    |         |              |     —————————————————¬      |              |ного ———+о| хозяйствования, |
   |                  |                              |Бизнес—процесс n+—————>                риска|  LT—   государства   |
   |                  |         |              |     L—————————————————      |              |     |  —+¬                 |
   |                  |\——————————————————————————————————————————————————————————————————————————+——+о|                 |
   L———————————————————         |              |              |              |              |     |  |о+——————————————————
   

Пассивная сторона \ / LT- Активная сторона / \ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ \ / ¦ ¦ Риск портфеля ¦ ¦ ¦-------------¬¦ ¦-------------¬¦ ¦-------------¬ ¦ ¦ ¦ Стадия ¦ ¦ Стадия ¦ ¦ Стадия ¦ ¦ ¦ ¦ разработки ¦ ¦ утверждения¦ ¦ реализации ¦ ¦ ¦ L------------- L------------- L------------- ¦ L--------------------------------------------------------------------------------------------------- ———— Движение ссуженной стоимости

Рис. 2. Бизнес-процессы коммерческого банка

Под бизнес-процессами нами понимается последовательность технологически связанных операций по осуществлению конкретного вида деятельности банка <1>. Различаются процессы, связанные с:

- управлением активов/пассивов (кредитование, операции на валютном и межбанковском рынке, управление ликвидной позицией, торговые операции с ценными бумагами и др.);

- осуществлением операционного обслуживания и предоставления услуг (операционно-кассовое обслуживание, процессинг платежных карт, розничное обслуживание физических лиц, инкассация и т.д.);

- внутрибанковской деятельностью (бухгалтерский и управленческий учет, внутренний контроль и аудит, контроль рисков, управление персоналом, другие управленческие процессы и виды административно-хозяйственной деятельности).

     
   ————————————————————————————————
   

<1> См.: Бухтин М.А. Методология управления операционными рисками // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке, 2003, N 3, с. 86 - 94.

В понятие "процесс" включаются также конкретные технологии, порядки и документооборот, связанные с осуществлением соответствующих операций. Кредитный риск присутствует во всех экономических отношениях банка, где происходит движение ссуженной стоимости, но не везде данный риск является определяющим.

Далее мы будем рассматривать только те экономические отношения банка, где кредитный риск является превалирующим, требующим применения соответствующих методологии и инструментария. Проявление данных отношений, на наш взгляд, находит выражение в следующих банковских процессах:

- процесс проведения активных операций с юридическими лицами;

- процесс проведения активных операций с физическими лицами;

- процесс осуществления операций на межбанковском рынке.

Бизнес-процесс есть не что иное, как одна из форм производственных отношений банка, движущей силой которых выступают экономические интересы участников. Рассматривая их с точки зрения интересов, бизнес-процессы можно представить как средство достижения обоюдной цели как банка, так и контрагента - получение дохода, прибыли. При этом следует иметь в виду, что экономические интересы первичны по отношению к кредитному риску. Это в определенной мере осложняет оценку и управление риском.

Возможность получения дохода или прибыли - это безусловная мотивация, в то время как определение кредитного риска - контрмотивация. Поиск оптимального баланса между доходом и риском - важная задача, требующая решения и учета взаимодействия факторов качественного и количественного характера. Мотивация банка находится в рамках извлечения максимальной прибыли при минимально возможном риске, то есть максимум в соотношении "доход - кредитный риск" и минимум в соотношении "кредитный риск - доход", что в принципе равнозначно. В данном аспекте и раскрывается двойственная природа кредитного риска.

Рассматривая отношения между коммерческим банком и его контрагентом, мы сознательно абстрагируемся от детального изучения вопросов, связанных с контрагентом, так как это не является темой нашего исследования.

На рисунке 2 видно, что бизнес-процессы коммерческого банка условно разделяются на шесть стадий: стадия изучения спроса, разработки, тестирования, утверждения, внедрения и реализации. Каждой из указанных стадий свойствен свой риск, кредитному же риску наиболее подвержена стадия реализации, так как именно на этой стадии происходит передача денежных средств (движение ссуженной стоимости) между коммерческим банком и контрагентом. Причем на данном этапе банк является активной стороной, ибо исключительно от него зависит решение о предоставлении своих денежных средств.

Логическим завершением рассматриваемых нами бизнес-процессов является удовлетворение потребностей контрагента, который, в свою очередь, становится активной стороной, так как уже именно от него зависит судьба конкретной сделки. Поэтому заключение любой сделки, предполагающей движение ссудного капитала, отождествляется нами с открытием рисковой позиции. Естественно, реализация любого бизнес-процесса связана с заключением нескольких сделок, имеющих общие параметры и характеристики, что приводит к формированию соответствующих портфелей сделок.

Таким образом, двойственность кредитного риска обусловлена характером экономических отношений между коммерческим банком и контрагентом, выражающимся при осуществлении бизнес-процессов, направленных на взаимную реализацию интересов всех участников.

Графически типовая карта кредитных рисков отображена в таблице 2.

Таблица 2

     
   ————————————————T—————————————————————————————————————————————————
   

¦Источники

     
   ————————————————+—————————T—————————T—————————T—————————T—————————
   

Бизнес-процесс 1¦ ¦ ¦ ¦ ¦

     
   ————————————————+—————————+—————————+—————————+—————————+—————————
   

Бизнес-процесс 2¦ ¦ ¦ ¦ ¦

     
   ————————————————+—————————+—————————+—————————+—————————+—————————
   

... ¦ ¦ ¦ ¦ ¦

     
   ————————————————+—————————+—————————+—————————+—————————+—————————
   

Бизнес-процесс n¦ ¦ ¦ ¦ ¦

     
   ————————————————+—————————+—————————+—————————+—————————+—————————
   

¦Носители

     
   ————————————————+—————————————————————————————————————————————————
   

Определяя ту или иную вероятность наступления рискового события, экспертный анализ должен охватывать полный объем факторов, влияющих на материализацию кредитного риска, причем уровень детализации диктуется объективной реальностью функционирования банка. В данном примере карта рисков предстает на верхнем уровне детализации, то есть если эксперт утверждает, что при реализации рискового процесса вероятность наступления рискового события соответствует какому-либо значению, то в этом значении учитывается воздействие всех рискообразующих факторов, воздействующих на носителя риска. Для удобства рекомендуется инвентаризировать возможных носителей риска. Количество ячеек в каждом ряду зависит от количества носителей. Следовательно, по горизонтали карта рисков определяется максимальным количеством носителей риска в n-м бизнес-процессе, а по вертикали - количеством бизнес-процессов.

Учитывая специфику конструкции экспертного метода и взаимозависимость основных факторов кредитного риска, целесообразно выделить согласованную шкалу этих критериев. Так, предлагаются десять вариантов значения вероятности наступления рискового события (от 0,1 до 1) и десять уровней неопределенности, которым для простоты понимания можно дать качественные характеристики - первый, второй, третий и т.д. уровень (по возрастанию). Очевидно, значению вероятности наступления рискового события 0,1 соответствует первый уровень неопределенности. Для большей информативности карты рисков рекомендуется каждому уровню неопределенности присвоить собственный цвет. Критерии распределения неопределенности по уровням каждый банк определяет исходя из своих реалий. Несмотря на это, главным критерием для любого банка является наличие информации, пригодной для анализа рисковой позиции.

Таким образом, на начальном этапе управления риском превалирующую роль играют профессиональный опыт, эрудиция, интеллект, интуиция риск-менеджера, с одной стороны, и база организации (информационная, нормативная) - с другой, структурированные в метод экспертного анализа.

В общем виде метод экспертного анализа можно представить как регламентированную систему получения и обработки экспертных оценок, где главным вопросом являются удачное формирование группы экспертов и организация их опроса. Данный метод широко используется в научной и практической деятельности, положив начало развитию ряда неформализованных методов получения и обработки экспертных мнений, в числе которых выделяются дельфийский метод, метод "дерева решений", морфологический анализ, метод аналогий, метод "мозговых атак". Сценарный анализ, рассматриваемый далее, использует тот же аппарат, на котором базируется метод экспертного анализа.

Методы оценки риска

Сценарный анализ

Важнейшим элементом управления кредитным риском на этапе идентификации и оценки последствий наступления риска является сценарный анализ. Основные составляющие сценарного анализа: стресс-тестирование, бэк-тестирование, What-if сценарии, декомпозиция рисков, анализ чувствительности.

Сценарный анализ - методика измерения риска, при которой переоцениваются позиция или портфель в отношении нескольких различных значений базовых активов внутри заданного интервала [43]. В отличие от финансового и математического анализа, используя тот же аппарат, сценарный анализ позволяет ответить на вопрос "что если?" и обусловливает возможность применять данный подход к анализу риска на начальных этапах управления банковскими рисками. Наиболее популярным элементом сценарного анализа является стресс-тестирование.

Стресс-тестирование представляет собой анализ влияния экстраординарных (экстремальных) событий на риски субъекта хозяйствования, в том числе и на кредитный. В процессе управления кредитным риском посредством стресс-сценариев изучается воздействие маловероятных событий на кредитный портфель банка. Традиционно к таким событиям относят кризисы, дефолты компаний с высоким кредитным рейтингом, скачки в волатильности и корреляции на рынке. Количество стресс-сценариев в идеале должно приближаться к максимально возможному, отражая полную картину стрессоустойчивости организации. Естественно, создавая такие сценарии, в первую очередь необходимо обеспечить их логическую непротиворечивость. Так, в качестве стресс-сценария может быть принят кризис, произошедший в прошлом, с обязательной адаптацией его к сегодняшним условиям.

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

Суть такой формы сценарного анализа, как бэк-тестирование, заключается в апробации принимаемой внутренней методологической базы на свежих данных, вследствие чего появляется возможность сравнить результаты применения методологии с действительностью. Бэк-тестирование остается главным и, пожалуй, самым надежным средством определения эффективности методологии управления рисками.

При составлении What-if сценариев используются те же принципы, что и для стресс-сценариев, но с иной логикой - исследуются не маловероятные события, а прорабатывается максимально глубокий ряд альтернативных событий, вероятность наступления которых соизмерима с уже наступившими. Применение такого подхода позволяет аргументировать будущие управленческие решения и оценить прошлые.

Относительно управления кредитным риском суть подхода декомпозиции рисков заключается в разложении кредитного риска (одной сделки или портфеля) на составляющие и выявлении наиболее весомых факторов. Так, кредитный риск одной сделки можно декомпонировать на следующие составляющие:

- вероятность возврата кредитных средств (синтетический коэффициент);

- база расчета кредитного риска;

- коэффициент восстановления стоимости.

За базу расчета кредитного риска, на наш взгляд, наиболее уместно принять стоимость активов при наступлении оптимальной действительности, на которую банк, безусловно, рассчитывает.

Коэффициент восстановления стоимости представляет собой часть стоимости активов, которую банк может вернуть посредством реализации залогового имущества, получения страховки, процедуры банкротства заемщика и т.п.

В итоге кредитный портфель интерпретируется как совокупность портфелей его составляющих, что позволяет более точно воздействовать на кредитный риск.

Применение подходов сценарного анализа при управлении банковскими рисками для большинства западных банков является обычной практикой, а для таких методологий, как VaR, речь о которых пойдет ниже, обязательной. Для российских банков сценарный анализ имеет особую ценность, так как в большинстве случаев не требует большого количества статистических данных.

Оценка кредитоспособности заемщика

Одним из важнейших вопросов управления кредитным риском конкретной рисковой позиции является определение вероятности дефолта или вероятности дефолта конкретного контрагента. Под термином "дефолт" <1> как в западной, так и в отечественной научной литературе понимается неисполнение контрагентом в силу неспособности или нежелания условий кредитного соглашения или рыночной сделки [14, с. 324].

     
   ————————————————————————————————
   

<1> От англ. default - неплатеж, невыполнение.

При определении вероятности дефолта контрагента, как правило, применяются несколько методов, образующих модели, в которых, с одной стороны, метод финансовых коэффициентов регламентирует порядок подбора и расчета финансовых коэффициентов, а с другой стороны - методы, использующие математический аппарат, определяют механизм действия.

В силу того что современные реалии российских и западных банков существенно отличаются по таким важнейшим параметрам, как правовое поле и исторически сформировавшиеся экономические отношения, по нашему мнению, справедливо разделить существующую практику определения вероятности дефолта на российскую и западную.

Проведя анализ западной практики определения вероятности дефолта (компании, заемщика, контрагента), мы пришли к выводу о параллельном существовании нескольких видов моделей:

- модели, основанные исключительно на данных финансовой отчетности;

- модели, использующие как финансовую отчетность, так и другие данные;

- актуарные модели;

- модели, основанные на определении рыночной стоимости.

Рассмотрим приведенные модели более подробно.

В течение прошлого века в финансовом мире прослеживались следующие тенденции: волнообразное действие глобальных и национальных финансовых кризисов, увеличение волатильности финансовых рынков, стремительно растущая конкуренция, глобализация финансовых рынков. Одновременно с этим характер экономических отношений в развитом капиталистическом мире ХХ века позволял ученым проводить свои исследования, опираясь на достоверные статистические данные и финансовую отчетность. Все это сформировало необходимые предпосылки для создания модели, использующей сравнительно небольшое количество показателей и направленной на определение вероятности банкротства предприятия. Такую модель впервые в 1968 г. разработал профессор финансов Нью-Йоркского университета Э. Альтман.

Для создания модели первоначально Альтманом использовались 22 финансовых показателя и финансовая отчетность 66 компаний, половина которых успешно функционировала, а другая потерпела банкротство. С помощью метода множественного дискриминантного анализа производилась пошаговая статистическая оценка значимости финансовых коэффициентов, где менее значимые отсеивались, и эксперимент повторялся снова. В результате была получена модель, состоящая из пяти финансовых показателей [16]:

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 0,999X5,

где X1 - отношение собственного оборотного капитала к сумме активов;

X2 - отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;

X3 - отношение прибыли до выплаты процентов и налогов к сумме активов;

X4 - отношение рыночной стоимости капитала к балансовой стоимости обязательств;

X5 - отношение выручки от реализации к сумме активов.

Когда количество показателей модели попробовали понизить до четырех, статистическая точность резко снизилась. Был сделан вывод, что дискриминантная функция с пятью переменными наиболее оптимально выполняет возложенную на нее задачу. Экспериментально был определен диапазон значений показателя Z - 1,81 - 2,99, который, в свою очередь, выступал как интегральный показатель кредитоспособности заемщика. Для компаний, у которых показатель Z был меньше 1,81, вероятность банкротства в ближайшем году определялась как высокая. Для компаний, у которых показатель Z превышал 2,99, вероятность банкротства определялась как низкая. Для компаний, чей показатель Z попал в диапазон 1,81 - 2,99, прогноз финансового состояния оказался затруднительным.

Для таких моделей характерны два вида ошибок:

1) модель предсказала банкротство, а компания успешно функционирует;

2) модель предсказала успешное функционирование, а компания обанкротилась.

Значимость этих двух ошибок неоднозначна, так как предсказать банкротство компании для банка гораздо важнее и сложнее.

Модель Альтмана допустила ошибки-погрешности первого вида в двух случаях из 33, что составило 6%, и второго вида - в одном случае из 33 (3%). Общая точность составила 95%, что является довольно точным прогнозом во временном диапазоне один год [16].

Еще одним примером применения метода финансовых коэффициентов и метода множественного дискриминантного анализа является модель надзора за ссудами по Чессеру, прогнозирующая вероятность невыполнения контрагентом договорных обязательств по ссуде:

Y = -2,0343 - 5,24X1 + 0,0053X2 - 6,6507X3 + 4,4009X4 - 0,0791X5 - 0,122X6,

где X1 - отношение высоколиквидных активов к сумме активов;

X2 - отношение выручки от реализации к ликвидным активам;

X3 - отношение совокупного дохода к сумме активов;

X4 - отношение общей задолженности к общим активам;

X4 - отношение основного капитала к оборотным активам;

X5 - отношение оборотных активов к выручке от реализации [7, с. 166].

Переменная Y, представляющая собой линейную комбинацию независимых переменных Xn, в свою очередь, используется в формуле определения вероятности невыполнения договорных обязательств:

-y

P = 1 / 1 + e ,

где P - вероятность невыполнения контрагентом договорных обязательств;

e - число Эйлера, равное 2,71828.

Модель Чессера определяется следующими критериями:

P >= 0,50 (контрагент не выполнит своих обязательств);

P <= 0,50 (контрагент выполнит свои обязательства).

Так же, как и Альтман, Чессер анализировал отчетность компаний, 37 из которых выполнили условия кредитного договора, и такое же количество компаний, не выполнивших эти условия. Модель Чессера правильно определяла три из каждых четырех исследуемых случаев.

Большой известностью пользуется аналогичная моделям Альтмана и Чессера модель оценки риска банкротства фирмы, разработанная Банком Франции в 1982 г. Данная модель включает восемь показателей, обладающих определенным знаком и корректирующим коэффициентом. Итоговый интегральный показатель имеет такие критерии:

> 0,125 - компания финансово устойчива;

< -0,25 - компания в преддверии финансового кризиса;

в диапазоне 0,125 - 0,25 находятся компании с неопределенным будущим.

Применение таких моделей, особенно в российской действительности, сталкивается с определенными трудностями. Так, анализ исключительно финансовой отчетности не может нам дать полную характеристику заемщика, а в условиях, когда финансовая отчетность, мягко говоря, не всегда отвечает действительности, и подавно. Необходимо учитывать отраслевую и межотраслевую специфику компаний, что делает такие модели довольно громоздкими.

В российской практике наиболее приемлемой сферой применения дискриминантных моделей представляется межбанковский рынок в силу его отраслевой однородности и более высокой отчетной дисциплины.

Несмотря на всю точность своих прогнозов, дискриминантные модели не могли предоставить банкам полную картину о состоянии контрагента. Поэтому для учета таких характеристик, как кредитная история, репутация, качество менеджмента и т.п., коммерческие банки пришли к необходимости создания качественно иной модели, получившей обобщенное название "рейтинговая модель оценки заемщика".

Анализ мировой практики показал, что практически в каждой развитой капиталистической стране в течение 70 - 90-х годов были разработаны несколько таких моделей (табл. 2).

Таблица 2

Наиболее распространенные модели

рейтинговой оценки контрагента

     
   ——————————T————————————T——————————————————————————————————————————
   

Название ¦ Страна ¦ Составляющие

системы ¦ ¦

     
   ——————————+————————————+——————————————————————————————————————————
   

Правило ¦США ¦C - character (характер личности заемщика,

"шести си"¦ ¦репутация);

¦ ¦C - capacity (финансовое состояние);

¦ ¦C - capital (капитал, имущество);

¦ ¦C - collateral (обеспечение);

¦ ¦C - conditions (экономическая

¦ ¦конъюнктура);

¦ ¦C - control (контроль)

     
   ——————————+————————————+——————————————————————————————————————————
   

CAMPARI ¦Некоторые ¦C - character (репутация заемщика);

¦европейские ¦A - ability (способность клиента вернуть

¦банки ¦кредит);

¦ ¦M - margin (доходность кредитной

¦ ¦операции);

¦ ¦P - purpose (цель, для чего берется заем);

¦ ¦A - amount (общая сумма кредита);

¦ ¦R - return (условия возвращения кредита);

¦ ¦I - insurance (обеспечение)

     
   ——————————+————————————+——————————————————————————————————————————
   

COPF ¦Германия ¦C - competition (конкуренция в отрасли);

¦ ¦O - organization (организация

¦ ¦деятельности);

¦ ¦P - personnel (персонал, кадры);

¦ ¦F - finance (финансы, доходы)

     
   ——————————+————————————+——————————————————————————————————————————
   

PARSER ¦Англия ¦P - person (репутация заемщика);

¦ ¦A - amount (сумма кредита);

¦ ¦R - repayment (возможности погашения);

¦ ¦S - security (оценка обеспечения);

¦ ¦E - expediency (целесообразность кредита);

¦ ¦R - remuneration (вознаграждение банка

¦ ¦(процентная ставка) за риск)

     
   ——————————+————————————+——————————————————————————————————————————
   

CAMELS ¦США ¦C - capital (достаточность собственного

¦ ¦капитала);

¦ ¦A - assets (размер активов);

¦ ¦M - management (качество менеджмента);

¦ ¦E - earning (доходность);

¦ ¦L - liquidity (ликвидность);

¦ ¦S - sensibility (чувствительность к

¦ ¦рыночным рискам)

     
   ——————————+————————————+——————————————————————————————————————————
   

PARTS ¦Англия ¦P - purpose (назначение, цель кредита);

¦ ¦A - amount (сумма, размер кредита);

¦ ¦R - repayment (погашение кредита);

¦ ¦T - term (срок кредита);

¦ ¦S - security (обеспечение)

     
   ——————————+————————————+——————————————————————————————————————————
   

Как видно из таблицы 2, названия рейтинговых моделей формируются из начальных букв названий входящих в них компонентов. Каждый из компонентов рейтинговой модели представляет собой отдельное направление исследования одного или нескольких аспектов деятельности контрагента и оценивается по определенной шкале, как правило, пятибалльной. Оценка производится посредством метода финансовых коэффициентов, метода экспертного анализа, статистических методов.

Конечный показатель может быть и аддитивной, и интегральной величиной, представляющей определенное количество баллов. Контрагент получает кредитный рейтинг в зависимости от того, в какой диапазон попала набранная им сумма баллов, рейтинг, в свою очередь, соответствует определенной вероятности дефолта контрагента.

Несомненно, рейтинговые модели в западных странах являются одной из надежнейших технологий управления кредитным риском. Однако сам факт существования в каждой стране национальных моделей свидетельствует о том, что при создании подобных моделей страновая специфика играет важнейшую роль. Поэтому создание модели рейтинговой оценки, учитывающей специфику российских экономических отношений, остается одной из актуальнейших задач управления кредитным риском в коммерческих банках России.

В последнем десятилетии прошлого века ведущие рейтинговые агентства (Moody's, Standard & Poor's) параллельно с Альтманом попытались применить для определения вероятности дефолта компании методы актуарной математики, доселе применявшиеся в основном в страховании продолжительности жизни населения. Только если в страховании применялась статистика смертности населения, то в риск-менеджменте актуарные модели используют статистику дефолтов, классифицируя компании и их долговые обязательства по вероятности дефолта посредством присвоения им кредитных рейтингов. Главная цель исследования заключалась в актуарном доказательстве соответствия того или иного кредитного рейтинга конкретной вероятности дефолта компании.

В качестве объекта анализа рейтинговыми агентствами Moody's и Standard & Poor's были выбраны компании-эмитенты, объявившие себя банкротами в данном году, из общего количества компаний-эмитентов с таким же кредитным рейтингом; при этом объемные характеристики рынка облигаций не учитывались.

В отличие от рейтинговых компаний, используя те же актуарные методы, Альтман учитывал возраст облигаций (облигации, выпущенные в текущем году), анализировал статистику только по "прямым" облигациям с высокой доходностью, использовал объемные характеристики рынка облигаций, то есть отношение объема высокодоходных прямых облигаций, по которым произошел дефолт, к общему объему таких облигаций.

Методология исследования состояла из расчета следующих показателей [16, 32, 15]:

1) предельная вероятность дефолта (marginal mortality rate - MMR) в течение t-го года с момента выпуска облигаций в обращение:

MMRt = Стоимость облигаций, по которым объявлен дефолт в год t / Суммарный объем облигаций на начало года t.

Предельная вероятность дефолта отражает статистическую оценку вероятности дефолта по облигациям с определенным кредитным рейтингом в течение t-го года с момента ее выпуска в обращение. Этот показатель рассчитывается как среднее по выборке за n лет. Так, агентства Moody's и Standard & Poor's публикуют данные за последние 20 лет и более [16, c. 353];

2) вероятность "выживаемости" (survival rate) в течение t-го года:

SRt = 1 - MMRt;

3) вероятность "выживаемости" на протяжении T лет:

T

SRT = П SRt;

t=1

4) вероятность дефолта в год t при условии "выживаемости" в предшествующие годы:

MRt = VVRt х SRt-1;

5) кумулятивная вероятность дефолта (cumulative mortality rate - CMR) за период времени в T лет:

T T

CMRT = SUM MRt = 1 - П SRt.

t=1 t=1

Кумулятивная вероятность дефолта - это вероятность того, что эмитент с данным кредитным рейтингом объявит дефолт в любой момент времени между датой выпуска облигаций в обращение (t = 0) и концом года с порядковым номером T [16, с. 353];

6) средняя вероятность дефолта (average mortality rate - AMR):

________

AMR = 1 - T/1 - CMRT.

\/

В результате проведенные исследования позволили определить, с какой вероятностью обанкротится та или иная компания с определенным кредитным рейтингом. Расчеты Альтмана в силу обозначенных отличий в методе обработки данных дают гораздо более низкие значения вероятностей дефолта, чем у агентств Moody's и Standard & Poor's, что особенно сильно проявляется для первых 4 - 5 лет обращения облигаций на рынке [16, с. 354].

Опыт применения методов актуарной математики с успехом может использоваться в России как отдельными коммерческими банками, так и другими субъектами, подверженными действию кредитного риска, при условии наличия адекватной методологии присвоения кредитного рейтинга и статистики ее применения.

Применение рыночных методов оценки вероятности дефолта основывается на тезисе о теснейшей связи динамики цен долговых обязательств компании, ее кредитного рейтинга и финансового состояния. Доступная информация о перспективах компании уже учтена участниками рынка и отражена в текущей цене акции этой компании, поэтому рыночная цена долгового обязательства, в особенности его динамика, может служить надежным индикатором доверия рынка эмитенту. В случае если доверие рынка к конкретной компании в силу действия каких-либо факторов падает, начинают обесцениваться ее долговые обязательства.

Использование рыночных методов оценки вероятности дефолта полностью объективно при условии существования развитого рынка ценных бумаг. Так, развитый рынок облигаций, где применение рыночных методов можно признать целесообразным, на данный момент существует только в США. Самыми известными в данной области являются модели Мертона и Блэка-Шоулса.

С учетом развития фондового рынка в России применение рыночных методов пока представляется затруднительным. Однако, если потенциальный заемщик является акционерной компанией, чьи акции характеризуются относительной ликвидностью, динамика их цен, безусловно, должна учитываться при оценке кредитного риска.

В отечественной практике аналогом процесса определения вероятности дефолта одной сделки выступает процесс определения кредитоспособности заемщика, предусматривающий анализ финансовой отчетности, залогового имущества, юридических документов, бизнес-плана.

Требования Банка России к управлению кредитным риском

Создавая нормативную базу по управлению кредитным риском, Банк России не принуждает коммерческие банки к скрупулезному следованию своим методикам определения кредитоспособности заемщика, а наоборот, поощряет развитие собственной нормативной базы. Методические рекомендации ЦБ РФ служат ориентиром для развития методологической базы коммерческих банков, предоставляя им широкий диапазон для действия, тем самым стимулируя создание новых технологий по управлению рисками. Основными документами, формирующими нормативную базу ЦБ РФ по управлению кредитным рисками, являются:

- Указание от 16.01.2004 N 1379-У "Об оценке финансовой устойчивости банка в целях признания ее достаточной для участия в системе страхования вкладов";

- Указание от 31.01.2000 N 766-У "О критериях определения финансового состояния кредитных организаций";

- Положение от 09.07.2003 N 232-П "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери".

Два первых нормативных документа относятся к оценке финансового состояния банков, третий - содержит рекомендации относительно анализа финансового состояния заемщика - некредитной организации.

Согласно Указанию N 766-У банки разделяются на две категории и четыре группы. Отнесение кредитных организаций к той или иной категории и классификационной группе производится территориальными учреждениями Банка России на основании мотивированного суждения, базирующегося на критериях и подходах, определенных данным Указанием, и основанного на данных [3]:

- финансовой отчетности (формы 101, 134, 115, 634, 351, 304);

- другой информации, характеризующей текущее или перспективное финансовое состояние кредитной организации либо уровень управления кредитной организацией, включая результаты инспекционных и аудиторских проверок.

Несмотря на то что данная методика, безусловно, дает высокие результаты, воспользоваться ею банки не могут в связи с тем, что данная информация не подлежит разглашению и применяется исключительно в целях банковского надзора.

Принятие Федерального закона "О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации" [1] послужило причиной создания системы обязательного страхования вкладов физических лиц в банках Российской Федерации. В соответствии со ст. 6 (п. 1) участие в системе страхования вкладов в соответствии с настоящим Федеральным законом обязательно для всех банков. Банк России в соответствии со ст. 44 данного Закона Указанием N 1379-У установил состав показателей, методики их расчета и определения обобщающего результата по ним в целях признания финансовой устойчивости банка достаточной для участия в системе страхования вкладов.

Для оценки финансовой устойчивости банка применяются следующие группы показателей [2]:

- группа показателей оценки капитала;

- группа показателей оценки активов;

- группа показателей оценки качества управления банком, его операциями и рисками;

- группа показателей оценки доходности;

- группа показателей оценки ликвидности.

Методика содержит 27 показателей, 24 из которых рассчитываются на основе финансовой отчетности, а три - на основании экспертной оценки качества управления и уровня открытости банка. Первые 24 показателя рассчитываются на основании формул, приведенных в Указании [2]. В зависимости от того, насколько полученные значения отвечают оптимальным <1>, показателю присваивается балл от одного до четырех, а затем умножается на соответствующий каждому показателю вес <2>. Далее рассчитывается общий показатель для группы:

n n

P = SUM V x B / SUM V,

i=1 i=1

где Р - общий показатель группы;

V - вес показателя, входящего в группу;

В - балл показателя;

n - количество показателей в группе.

     
   ————————————————————————————————
   

<1> Имеется в виду то оптимальное значение, которое указывается в приложениях данной методики.

<2> Веса показателей указываются там же.

Согласно методике Банка России значения общих показателей четырех групп должны быть меньше или равны 2,3.

Показатели качества управления рассчитываются несколько иначе.

По двум из них предлагается отдельная анкета, состоящая из десяти вопросов, оценка по которым производится экспертным путем посредством присвоения баллов (от одного до четырех).

Третий показатель (прозрачности структуры собственности) состоит из трех показателей, расчеты по которым производятся аналогично первым двум показателям. В методике довольно четко прописывается, чему соответствует тот или иной балл и какой у каждого вопроса вес. Каждый из пяти показателей рассчитывается аналогично приведенной выше формуле.

В результате мы получаем семь итоговых значений, каждое из которых не должно превышать значения 2,3. В противном случае финансовая устойчивость банка признается недостаточной для признания его соответствующим требованиям к участию в системе страхования вкладов.

Не вызывает сомнений, что данная методика способна достаточно глубоко оценить состояние кредитной организации, однако для ее практического применения, по нашему мнению, существуют определенные препятствия:

- методика создавалась с учетом наличия такого объема информации о банковской системе и каждом ее участнике, на который может рассчитывать только ЦБ РФ;

- Банк России может подвергнуть сомнению достоверность любой получаемой от банков информации;

- в методике отсутствует единый показатель, что делает ее громоздкой;

- используется довольно большое количество показателей, некоторые из которых дублируют друг друга.

К преимуществам данной методики можно отнести введение для каждого показателя не статического нормативного значения, а определенных диапазонов значений, каждому из которых соответствует определенный балл. У каждого показателя есть свой вес в группе, что позволяет проводить более глубокий анализ банка.

Говоря о методических рекомендациях оценки финансового состояния заемщиков некредитных организаций, приводимых в Положении Банка России "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери", можно констатировать отсутствие более-менее четкой методики. Согласно данному документу выделяются пять групп риска. Каждой группе соответствует определенная ставка резервирования, однако четкие инструкции, как отнести заемщика в ту или иную группу риска, отсутствуют.

Вместе с тем Банк России подчеркивает первостепенную важность размера чистых активов контрагента, коэффициентов ликвидности и коэффициентов оборачиваемости активов, обязательств. Рекомендуется учитывать информацию об объеме его денежных потоков, в частности об оборотах по счетам контрагента в кредитной организации - кредиторе и в других кредитных организациях; о достаточности этих сумм для покрытия расходов контрагента; о наличии у кредитной организации права на списание средств в безакцептном порядке в случае неисполнения контрагентом своих обязательств; о возможности обращения взыскания на имущество контрагента в бесспорном порядке и т.д.

Рекомендуется также проводить анализ таких факторов, влияющих на уровень кредитного риска, как страновой риск, общее состояние отрасли, к которой относится контрагент, конкурентное положение контрагента в своей отрасли, деловая репутация контрагента и руководства организации контрагента, качество управления организацией; краткосрочные и долгосрочные планы и перспективы развития контрагента; степень зависимости от аффилированных лиц и самостоятельность в принятии решений, существенная зависимость от одного или нескольких поставщиков или заказчиков, кредитная история, меры, предпринимаемые контрагентом для улучшения своего финансового положения, вовлеченность контрагента в судебные разбирательства, подробная информация о деятельности контрагента.

В отечественной практике при управлении кредитным риском сделок с юридическим лицами и банками-контрагентами, на которые приходится львиная доля кредитного портфеля, коммерческие банки, как правило, используют неформализованные методы определения кредитоспособности заемщика. Российские реалии (отсутствие надежной статистической информации, масштабное искажение финансовой отчетности, закрытость большинства компаний для СМИ, отсутствие кредитной культуры) выдвигают свои требования к формированию методов определения кредитоспособности заемщика. Поэтому применение западных технологий в чистом виде в России пока представляется весьма проблематичным.

Несмотря на это, требования сегодняшнего дня вынуждают российских аналитиков банковского дела и непосредственно банкиров совершенно определенно проявлять неподдельный интерес к отшлифованным западной банковской практикой моделям оценки кредитного риска, методам его управления. Отечественные аналитики и практики все более настойчиво пытаются "примерить" на российские банковские реалии успешно апробированные на Западе системы результативного управления кредитным риском.

(Продолжение следует)

П.Ковалев

Начальник

управления риск-менеджмента

АКБ "Интеркоопбанк"

Подписано в печать

22.05.2006

     
   ——————————————————————————————————————————————————————————————————
————————————————————
——