Управление кредитными рисками в коммерческом банке

Примечание – Источник [8].

Как видно из таблицы 3, 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. [8]

 Конечный показатель  представляет собой 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 [8].

Адекватной мерой, снижающей  кредитный риск банка и позволяющей  оптимально решать задачу, служит кредитный  скоринг, представляющий собой математическую или статистическую модель, с помощью которой банк определяет, насколько велика вероятность, что данный потенциальный заемщик вернет кредит в установленный срок. Скоринг – метод классификации всех заемщиков на различные группы для оценки кредитного риска [11].

Кредитный скоринг получил распространение в США более полувека назад в форме процедуры балльной оценки кредитоспособности соискателей кредита по скоринговым картам. Внешне все выглядело просто. Соискатель сообщал о себе сведения: возраст, доход, профессия, стаж работы, наличие имущества и т.д. А кредитный офицер банка определял по специальной таблице, скоринговой карте, баллы. Каждому значению показателя свой балл, например, возраст от 35 до 42 лет - 83 балла, доход от 30000 до 40000 рублей в месяц - еще 76 баллов и т.д. В зависимости от количества набранных баллов по таблице же рассчитывался максимальный размер ссуды, которую банк готов был предоставить заемщику. Современный же арсенал методов кредитного скоринга, не отвергая использование скоринговых карт, основан на использовании инструментов предиктивного анализа (от английского слова prediction - прогноз, предсказание), принадлежащих к широкому классу так называемых методов углубленного анализа данных (data mining) [12].

При наличии достаточного объема статистических данных для построения статистических моделей данный метод  имеет ряд достоинств: скорость принятия решения, возможность расположить  заемщиков по степени риска. По данным некоторых исследований, после внедрения  скоринговых систем уровень безнадежного долга сократился на 50% . Несмотря на вес эти преимущества, стоит отметить ограничения, накладываемые на рассматриваемый подход. Во-первых, входящий поток заемщиков должен принадлежать одному лимитному диапазону. Во-вторых, такой подход неприменим для больших сумм кредитования, где скоринг традиционно показывает малую эффективность. [11] В 90-е  годы исследования кредитного риска переключились с анализа риска индивидуального кредитополучателя на анализ  кредитного  риска по  всему портфелю  финансового  института. [9]

Оценив кредитоспособность конкретного кредитополучателя, банк производит оценку кредитного риска своего портфеля. Рассмотрим наиболее распространенные в практике западных финансовых институтов модели оценки кредитного риска банковского портфеля. Модели оценки кредитного риска банковского портфеля можно классифицировать по применяемому математическому аппарату [10]

- Эконометрические модели, в основе которых лежит многомерный  статистический анализ (регрессионный  анализ, кластерный и дискриминантный анализы).

- Нейронные сети— компьютерные алгоритмы, имитирующие работу человеческого мозга посредством взаимодействия взаимосвязанных «нейронов». В нейросетях используются те же входные данные, что и в

эконометрических моделях. Но модели оценки кредитного риска строятся с помощью определенных процедур обучения распознаванию образов (классов, ситуаций, процессов и т.д.).

- Оптимизационные модели, основанные на методах математического  прогнозирования, позволяющих минимизировать  ошибки кредитора и максимизировать  прибыль с учетом различных  ограничений. С помощью методов  математического программирования, в частности, определяют оптимальные  доли клиентов в портфеле ссуд  и (или) оптимальные параметры кредитных продуктов.

- Экспертные системы используются для имитации оценки риска опытным кредитным инспектором при принятии решения о предоставлении кредитов. Составляющими экспертной системы являются: набор логических правил вывода, база знаний, содержащая количественные и качественные данные об объекте принятия решений, а также модуль для ввода ответов пользователя на вопросы системы.

- Гибридные системы используют статистическое оценивание и имитационное моделирование и могут быть основаны на причинно-следственных соотношениях (модель EDF оценки вероятности дефолта кредитополучателя, разработанная компанией KMV).

Одним из самых распространенных в международной практике подходов к оценке рисков является методология  определения показателя стоимости  под риском (принятый международный  термин VaR — value-at-risk). Главная задача данной методологии на основании статистических методов (метод Монте Карло, метод исторического моделирования, корреляционно - ковариационный метод и т.д.) спрогнозировать наибольший ожидаемый убыток, обусловленный волатильностью финансовых рынков в заданном промежутке времени с заданным доверительным интервалом. [8]

Согласно исследованию, проведенному компанией InteDelta, 18% банков используют именно метод Monte Carlo в качестве единственно применяемой методологии оценки кредитного риска, 35% используют его в совокупности с положениями add-on метода, 29% используют только add-ons , остальные - аналитическую методологию и историческое моделирование (рис 3).

Рисунок 3 – Методологии оценки кредитного риска

Примечание – Источник:[13].

На сегодняшний день для  оценки и измерения кредитного риска  крупнейшими банками мира используется достаточное количество моделей, основанных в той или иной степени на методологии  VaR: CreditMetrics , CreditRisk+, Portfolio Manager, CreditPortfolio-View, Jarrow-Turnbull Model, причем наступление кредитного риска в данных моделях трактуется как снижение кредитного рейтинга или дефолт кредитополучателя. [8]

После того, как банк оценил вероятность наступления риска, он может, на основе полученных данных, принимать решения по его управлению. Существует несколько стратегий  управления банковскими рисками. Так, например, банк может пойти на отказ от кредитования ненадежного клиента, уровень риска которого достаточно велик. Но, чем выше риск, чем больше шанс получить высокую прибыль (Рис 4).

Рисунок 4 - Зависимость прибыли от риска

Примечание - Источник: [14, с. 36].

Поэтому наиболее оптимальным  является выбор стратегии минимизации риска. Важным элементом управления кредитным риском является установление лимитов риска по отдельным контрагентам и группам взаимосвязанных контрагентов. Эти лимиты помогают обеспечить надлежащую диверсификацию деятельности банка по предоставлению кредита. Чтобы лимиты были эффективными, они должны быть обязательными во всех случаях. Также, рассматривая вопрос о предоставлении  кредита, банки должны понимать необходимость создания резервов на покрытие установленных и ожидаемых убытков и должны иметь необходимый капитал для погашения неожидаемых убытков. Также банки могут страховать кредитные риски, осуществлять их синдицирование или хеджирование на срочном рынке с помощью производных финансовых инструментов.

Приняв решение о предоставлении кредита, банк обеспечивает надлежащее его ведение, включая оперативное ведение кредитного досье, получение текущей финансовой информации. Кредитные досье должны включать всю информацию, необходимую для оценки существующего финансового положения кредитополучателя или контрагента, а также достаточную информацию для отслеживания принятых решений и истории кредита. Банки должны разработать и реализовать комплексные процедуры и информационные системы для мониторинга состояния отдельных кредитов и отдельных должников по всем различным кредитным портфелям банка.

Эффективная система кредитного мониторинга включает следующие  меры:

• обеспечение понимания банком существующего финансового положения кредитополучателя или контрагента;
• мониторинг соблюдения существующих обязательств;
• оценка, в соответствующем случае, достаточности обеспечения в свете существующего финансового положения кредитополучателя;
• выявление нарушений договорных платежей обязательств и своевременная классификация потенциальных проблемных кредитов;
• своевременное сообщение руководству для принятия корректирующих мер.

В настоящее  время выделяют следующие принципы организации банковского мониторинга:

1. комплексность проведения мониторинга. Данный принцип означает, что мониторинговые наблюдения должны носить комплексный характер, т.е. охватывать всю совокупность банковских учреждений и воздействующих на них факторов, а также усиливать различные процессы, которые происходят в банковском секторе. При этом следует принимать в расчет влияние внешних и внутренних факторов. К внешним факторам относятся: состояние экономики, спад или подъем производства, уровень безработицы, инфляция, «рождаемость и смертность» банков, внешние банковские риски и т.д. К внутренним факторам относятся: процесс управления банком, стратегия развития и организационная структура банка, внутренние банковские риски и т. д.;
2. непрерывность наблюдений за состоянием коммерческого банка и банковской системы, а также оперативность получения необходимой информации. Соблюдению данного принципа способствует в наибольшей степени режимность наблюдений, т.е. периодичность фиксации изменений в деятельности отдельно взятого банка и банковского сообщества;
3. обеспечение репрезентативности или представительности объектов или территорий мониторинговых наблюдений. Банковское сообщество состоит из неоднородных единиц, различающихся не только по величине, поэтому применять ко всем банкам одни и те же критерии неправомерно, так как в результате можно получить искаженную цифру. Однако целесообразно осуществлять одновременные наблюдения по одной и той же программе за финансово устойчивыми банками и за банками, испытывающими определенные трудности. Такая синхронность необходима для сравнения изучаемых объектов и получения оценки происходящих изменений в банковской системе.

При соблюдении всех принципов проведения мониторинга  будет достигнут наиболее качественный результат [15].

Важность и необходимость  проведения мониторинга была доказана историческими событиями. Так в 1990-х  самой важной проблемой неблагополучных  банков было отсутствие мониторинга  заемщиков или стоимости обеспечения. В результате многие банки не смогли вовремя обнаружить снижение качества активов [5].

2 Этапы создания банками собственной системы управления рисками, основанные на Базельском подходе

В  условиях финансового  кризиса особенно  актуальными  становится  задачи оперативной  оценки  состояния  компаний,  находящихся  в  кредитном  портфеле  банка,  а  также объективный  подход к выработке оптимальных  условий сделки, обоснованность принятия решения о выдаче кредита. Решение  этой задачи не возможно без использования  системы оценки и управления рисками. Кредитный  риск  является  одним  из  наиболее  значимых  банковских  рисков,  кроме  того, именно  он  является  причиной  возникновения  проблемной  задолженности  и  потерь, связанных с дефолтом кредитополучателя.  Однако чтобы риск-менеджмент стал действительно инструментом, дающим результаты, в банке должна существовать эффективная система управления рисками.

Эффективная система должна решать следующие задачи:

• Формирование  характеристики  состояние  кредитополучателя  (рейтинг кредитополучателя  и вероятность дефолта)
• Уменьшение доли проблемных кредитов
• Обоснованность условий сделок и принимаемых решений о кредитовании
• Увеличение  конкурентных  преимуществ  за  счет  повышения  качества  кредитного портфеля
• Возможность постоянного контроля состояния портфеля
• Увеличение дисциплины и сокращение временных затрат за счет стандартизации и автоматизации
• Возможности  для  постоянного  мониторинга  и  своевременной  реакции  на возникающие проблемы у клиента [16].

   При  создании  системы  управления кредитным  риском банки опираются на  собственный опыт и наработки.  Но полезно учитывать и мировой  опыт в этом направлении. В  июле 2004  года Базельским комитетом был выпущен документ: Revised Framework on International  Convergence  of  Capital Measurement  and  Capital  Standards  (Пересмотренная схема международного  объединения подходов  и стандартов  расчета  капитала,  далее, Базель  2) [17].

Предлагаемая  схема  является  базовым  элементом  для  национальных регуляторных процессов в Европейских  странах. Документ учитывает новые  достижения в  области  измерения  и  управления  кредитными  рисками  для  тех  банков,  которые двигаются  в  направлении    построения  системы  внутренних  рейтингов  (IRB  -  Internal Rating Based Approach). Рекомендации  Базельского  комитета  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.

В  рамках  базового  IRB  подхода  (Foundation  Approach)  банкам  предоставляется возможность использовать  собственные модели  только  для оценки  вероятности дефолта (PD  – Probability  of  Default)  заемщиков.  Также предусмотрено дальнейшее  развитие,  и переход к продвинутому  (advanced)  IRB подходу, в соответствии с которым финансовым организациям  (банкам)  позволено применять собственные модели  для оценки  основных рисковых  параметров,  необходимых для оценки  требования  на  экономический капитал. При этом  регулятору  должна  быть  представлена  верификация модели.  Таким образом, стимулируется использование банками собственных методик,  их  развитие  и постоянное совершенствование.