Оптимизация управления кредитным риском при ипотечном кредитовании в РФ тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Оптимизация управления кредитным риском при ипотечном кредитовании в РФ"

Рощина Янина Александровна

Оптимизация управления кредитным риском при ипотечном кредитовании в РФ

Специальность 08.00.13 — математические и инструментальные методы экономики

16 ЛЕК 2010

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

А

Москва, 2010

004617819

Работа выполнена на кафедре математических методов анализа экономики экономического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова.

Научный руководитель: доктор экономических наук,

профессор Грачева М.В.

Официальные оппоненты: доктор экономических наук

Орлова Е.Р.

кандидат экономических наук Замковой С.В.

Ведущая организация: Российский экономический

университет имени Г.В. Плеханова

Защита диссертации состоится «16» декабря 2010 года в 15 часов 30 мин. на заседании диссертационного совета Д501.001.35 при МГУ имени М.В. Ломоносова по адресу: 119991, Москва, Ленинские горы, д.1, стр. 46, 3 корпус, экономический факультет, аудитория № 455.

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке Экономического факультета МГУ (2-й учебный корпус).

Автореферат разослан «12» ноября 2010 года.

Учёный секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

Е.А. Туманова

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования.

Вопросы, связанные с развитием ипотечного кредитования (ИК), являются социально значимыми, поскольку их решение способствует повышению доступности жилья для населения, и экономически значимыми, так как строительство и смежные с ним отрасли образуют один из наиболее капиталоемких и системообразующих сегментов национальной экономики.

Несмотря на ряд предпринятых за последние годы правительством усилий, жилье продолжает оставаться недоступным для большинства граждан РФ, что является одной из самых острых проблем нашей страны. По данным социологических опросов, более 80% россиян в той или иной степени нуждаются в улучшении жилищных условий. Одним из наиболее эффективных способов повышения доступности жилья является снижение ипотечных процентных ставок. Оптимизация управления кредитным риском при ипотечном кредитовании, способствуя снижению уровня кредитного риска, приводит к уменьшению итоговой процентной ставки по ипотечным кредитам.

Основной метод управления кредитным риском заключается в

принятии банком решения о целесообразности выдачи кредита на основе

оценки вероятности его погашения (так называемый андеррайтинг).

Существуют два способа реализации данного метода: на основе опыта,

знаний сотрудников, вручную проводящих анализ и проверку

предоставленных заемщиком сведений, и с использованием специального

программного обеспечения, позволяющего по кредитной истории прошлых

клиентов и характеристикам заемщика определить вероятность погашения

кредита. Несмотря на подтвержденные мировой практикой и

многочисленными исследованиями преимущества второго способа, его

использование в РФ затруднено рядом причин, основной из которых является

3

недостаточный объем имеющихся статистических данных по выданным кредитам. В настоящее время подавляющее большинство российских банков принимают решение о выдаче кредита вручную (первый способ), параллельно накапливая необходимую для внедрения специального программного обеспечения статистическую базу, и не используют достоинств второго способа. Между тем, применение их в сочетании позволило бы, даже с учетом имеющихся ограничений, реализовать преимущества обоих способов, повысив тем самым управляемость кредитным риском.

В отсутствие четкого механизма регулирования процесса принятия решения о выдаче кредита банки ужесточают или упрощают данный процесс достаточно редко, с запозданием реагируя на изменение ситуации на рынках жилья и ипотечного кредитования. Во время их бурного роста в 2007-2008 годах решение принималось на основе поверхностного анализа, с минимальными затратами времени. На посткризисном рынке произошло резкое ужесточение процедур проверки и анализа заемщиков, которое, не повлияв на уже выданные высокорисковые кредиты, негативно скажется на будущей прибыли банка. Оптимизация управления кредитным риском путем построения экономико-математической модели поддержки принятия решения о выдаче кредита позволит учитывать текущее состояние рынков жилья и ипотечного кредитования. На основе вышесказанного, тема диссертационного исследования является актуальной. Цель и задачи исследования.

Целью является разработка экономико-математического инструментария для оптимизации процесса управления кредитным риском банка при ипотечном кредитовании в РФ. Достижение цели осуществляется путем постановки и решения следующих задач.

- Классифицировать существующие методы управления кредитным риском, провести их сравнительный анализ и выявить их возможности по установлению и поддержанию определенного уровня риска.

- Сравнить существующие способы принятия решения о выдаче кредита и исследовать возможность и эффективность их комбинирования.

- Классифицировать возможные процедуры, которые могут применяться банком при принятии решения о выдаче кредита. Разработать модель, позволяющую банку осуществить обоснованный выбор тех процедур, применение которых в данный момент является для него оптимальным с точки зрения прибыльности ипотечного кредитования.

- Предложить способ оценки вероятности дефолта заемщика, не зависящий от его конкретных характеристик и учитывающий качество принятия банком решения о выдаче кредита.

- Разработать метод оценки вероятности ухода заемщика из банка до принятия решения о возможности его кредитования, учитывающий особенности рынков жилья и ипотечного кредитования. Предложить методику практического использования построенной модели и провести ее верификацию на данных реального банка.

Объест и предмет исследования.

Объектом исследования является кредитный риск, присущий банку-кредитору на рынке ипотечного кредитования РФ. Предметом исследования является управление кредитным риском банка-кредитора на рынке ипотечного кредитования РФ.

Теоретическая и методологическая основа исследования.

Основой послужили работы по проблемам развития рынка жилой

недвижимости (В .А. Горемыкина, Г.М. Стерника и др.), проблемам

функционирования и развития системы ИК в России (О.И. Лаврушина, И.В.

Павловой и др.), проблемам управления рисками (М.В. Грачевой, К.Н.

Гусевой и др.) и непосредственно ипотечными рисками (В.К. Селюкова, Э.О.

Човушяна и др.), проблемам внедрения и использования программного

обеспечения для проверки заемщиков (М.Ф. Наумова, A.A. Строева и др.).

Информационную базу исследования составили отчетные данные

Правительства РФ, данные ЦБ РФ, Росстата, АИЖК (агентства по

5

ипотечному жилищному кредитованию), ФНС России, Минэкономразвития России, нормативные и законодательные акты РФ, публикации в журналах и отраслевых газетах, ресурсы интернета.

Для решения поставленных в работе задач использовались методы системного анализа, экономико-статистической обработки информации, математической статистики (теории массового обслуживания, теории цепей Маркова), вычислительной геометрии (алгоритм Эндрю построения верхней выпуклой оболочки). Для оценки параметров предложенной в работе модели использовался метод множественной линейной регрессии. Научная новизна работы.

К основным позициям научной новизны относятся следующие:

- Выявлено, путем сравнительного анализа существующих методов управления кредитным риском, что принятие решения о выдаче кредита на основе оценки вероятности его погашения (андеррайтинг) является единственным методом, обеспечивающим поддержание заданного, приемлемого для банка уровня кредитного риска за счет установления баланса между качеством оценки вероятности погашения кредита и затратами на такую оценку.

- Предложен способ повышения управляемости кредитным риском банка за счет применения программной процедуры, частично автоматизирующей процесс принятия решения по кредиту. Разработанная процедура позволяет воспользоваться рядом преимуществ полноценного программного обеспечения, таких как снижение субъективности и времени рассмотрения заявки, до появления возможности его внедрения и использования в РФ.

- Впервые описаны возможные процедуры процесса принятия решения о выдаче кредита (процедуры андеррайтинга) и поставлена задача поиска оптимального набора данных процедур. Разработана экономико-математическая модель поддержки принятия решения о выдаче кредита, обеспечивающая оптимальный выбор необходимых процедур,

позволяющий максимизировать среднюю прибыль, приносимую банку ипотечным кредитованием в единицу времени.

- В рамках модели предложен способ оценки вероятности дефолта заемщика, основанный на рассмотрении процесса выплаты ипотечного кредита как однородной цепи Маркова, позволяющий учесть конкретный набор процедур проведенного андеррайтинга и оценить среднюю вероятность дефолта, не зависящую от характеристик конкретного заемщика.

- Разработан метод оценки вероятности ухода заемщика из банка из-за слишком долгого ожидания решения по кредиту, базирующийся на рассмотрении банка как системы массового обслуживания. Предложенный метод, являясь существенной частью модели поддержки принятия решения, учитывает текущее состояние рынков жилья и ипотечного кредитования и дает оценку средней вероятности ухода заемщика из банка.

- Сформулирована методика поэтапного практического использования предложенной модели. Ее реализация на численных данных реального банка привела к увеличению средней ежедневной прибыли от ипотечного кредитования за счет сужения перечня применяемых процедур андеррайтинга. В результате сокращения времени принятия решения по кредиту средняя прибыль от выдачи одного кредита снизилась, но число выдаваемых в день кредитов выросло.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит в разработке схемы принятия решения о выдаче кредита, частично использующей преимущества специализированного программного обеспечения до накопления статистических данных, необходимых для его внедрения. Теоретическое значение имеет проведенная классификация инструментов управления кредитным риском при ипотечном кредитовании и сравнительный анализ существующих способов принятия решения о выдаче ипотечного кредита.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенная в ней модель может использоваться банком для формирования структуры процесса принятия решения о целесообразности выдачи кредита, позволяющей максимизировать среднюю прибыль от ипотечного кредитования. Апробация работы.

Результаты работы неоднократно докладывались на научном семинаре "Инвестиционное проектирование" кафедры "Математические методы анализа экономики" экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова (последний доклад в июне 2010 года). Основные положения и результаты были представлены на международных научных конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых "Ломоносов-2009" и "Ломоносов-2010" (Москва, МГУ имени М.В. Ломоносова, апрель 2009 и 2010) и на всероссийской научно-практической конференции с международным участием "Информационные технологии и математическое моделирование" (филиал Кемеровского государственного университета в г. Анжеро-Судженске, ноябрь 2009).

Практическая апробация. Результаты, выводы и предложения, представленные в настоящей диссертации, нашли применение в работе отдела андеррайтинга банка ЮниКредит Банк в период с 2006 года по настоящее время. Материалы диссертации были использованы в учебном процессе при преподавании курса "Проектный анализ" на экономическом факультете МГУ имени М.В. Ломоносова. Публикации.

Основные положения и результаты работы изложены в семи опубликованных работах общим объемом 2,8 п. л., в том числе в журналах, входящих в перечень ВАК, - 2,3 п.л. Все работы написаны без соавторов. Структура диссертации.

Работа объемом 175 страниц состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений.

Введение

Глава 1. Структура рынка ипотечного кредитования в РФ

1.1 Теоретические основы ипотечного кредитования

1.2 История развитая ипотечного кредитования

1.3 Современное состояние ипотечного кредитования в России

1.4 Классификация рисков на рынке ипотечного кредитования в РФ

1.5 Основные этапы ипотечного кредитования

1.6 Выводы из главы

Глава 2. Методы управления кредитным риском при ипотечном кредитовании

2.1 Залог жилой недвижимости

2.2 Поручительство третьих лиц

2.3 Страхование

2.4 Рефинансирование ипотечных кредитов

2.5 Андеррайтинг заемщиков

2.6 Сравнение методов управления кредитным риском

2.7 "Ручной" андеррайтинг

2.8 Андеррайтинг с использованием скоринга

2.9 Оптимальная схема андеррайтинга ипотечных заемщиков в РФ

2.10 Выводы из главы

Глава 3. Оптимальная структура андеррайтинга заемщиков как основного метода управления кредитным риском при ипотечном кредитовании

3.1 Модель работы отдела андеррайтинга ипотечных заемщиков

3.2 Оценка средней прибыли от выдачи одного ипотечного кредита

3.3 Оценка среднего числа выдаваемых за рабочий день ипотечных кредитов

3.4 Максимизация средней прибыли от выдачи ипотечных кредитов

3.5 Пример расчетов по модели

3.6 Выводы из главы Заключение Список литературы Приложения

Основные положения работы

В первой главе " Структура рынка ипотечного кредитования в

РФ" проанализированы и дополнены теоретические основы ИК. Уточнены определения понятий "ипотечных рисков", "управления ипотечными рисками" и "андеррайтинга ипотечного заемщика". Показано, что андеррайтинг не является синонимом оценки кредитоспособности, а включает его в себя как одно из направлений анализа информации о заемщике. Андеррайтинг представляет собой процесс принятия решения о выдаче кредита на основе оценки вероятности его погашения, проводимой путем анализа платежеспособности заемщика (его способности своевременно погасить кредит); кредитоспособности заемщика (его готовности выполнять

принимаемые на себя финансовые обязательства); достаточности денежных средств для выплаты первоначального взноса и оплаты других необходимых расходов по совершаемым сделкам и достаточности обеспечения возвратности кредита.

Проанализированы история и мировой опыт ИК, а также причины возникновения ипотечного кризиса, ставшего одним из катализаторов мирового финансового кризиса. Выявлено, что одной из основных причин явилось недостаточное внимание к андеррайтингу в условиях постоянного роста рынков ипотеки и цен на жилье. Проанализирован посткризисный этап развития рынка ИК в РФ и выявлены его основные особенности:

- рост потребности населения РФ в жилье

Анализ коэффициента доступности жилья (соотношения средней стоимости квартиры в 54 кв.м и среднего годового дохода семьи из 3 чел.) показывает, что за 2009 г. жилье стало менее доступным на 8,3%.

- снижение показателей, характеризующих рынок ИК РФ

В 2009 г. в РФ было вьвдано ипотечных кредитов в 2,7 раза меньше уровня 2008 года в количественном выражении, и в 4,3 раза - в объемном. Средний размер кредита снизился на 38%, что несопоставимо с изменением стоимости жилья за тот же период. Сократилось и число кредитных организаций, участвующих в ИК.

- повышение ставок и ужесто чение условий предоставления ИК Многие банки прекратили выдачу ипотечных кредитов, оставшиеся на рынке игроки резко повысили процентные ставки по ним (до 20% в первой половине 2009 года), увеличили минимальный размер первоначального взноса, сократился и средний срок кредита. Сильно ужесточился процесс андеррайтинга. В заключаемый между банком и заемщиком кредитный договор многие банки добавили пункт о возможности одностороннего изменения банком процентной ставки.

- рост просроченной задолженности

В течение всего 2009 года в России росли объем и доля просроченной задолженности в общем объеме выданных ипотечных кредитов. По итогам года объем просрочки увеличился с 11,5 до 31 млрд. руб. и с 1,07% до 3,07% от общего объема выданных ипотечных кредитов. Описана структура рынка ИК, классифицированы ипотечные риски его участников. Показано, что для банков основным видом ипотечного риска является кредитный риск. Выделены следующие этапы процесса ИК: сбор пакета документов и подача заявления на кредит, принятие решения о выдаче кредита (андеррайтинг), сообщение решения заемщику и подготовка к сделке, заключение сделки, обслуживание (мониторинг) и закрытие сделки. Показано, что основным из них является андеррайтинг заемщика, поскольку именно во время его проведения вырабатывается решение о целесообразности предоставлении кредита, и регулирование данного этапа позволяет банку наиболее эффективно управлять кредитным риском.

Во второй главе "Методы управления кредитным риском при ипотечном кредитовании" проводится сравнительный анализ существующих методов управления. На его основе методы классифицируются по следующим признакам: обязательность применения с точки зрения законодательства, используемый способ управления риском (снижение, сохранение избежание или передача), эффективность применения и возможность оптимизации применения.

Таблица №1. Сравнение основных методов управления кредитным риском

Метод управления кредитным риском Обязательность применения Способ управления Э ффекти в но сть применения Возможность оптимизации

Залог жилой недвижимости Да Снижение риска Высокая (определяется динамикой цен на жилье) Нет

Поручительство третьих лиц Обязательно в части супруги(а) заемщика при отсутствии брачного контракта Снижение риска Средняя (определяется финансовым состоянием и личными качествами поручителя) Низкая

Страхование Обязательно в части страхования предмета залога Передача риска Высокая (определяется финансовым состоянием страховой компании) Средняя

Рефинансирование ипотечных кредитов Нет Передача риска Высокая (в случае частичной передачи риска) или абсолютная Высокая

И

Андеррайтинг заемщиков Нет Снижение риска Определяется банком Высокая

Отказ от кредитования Нет Избежание риска Абсолютная Нет

Создание резервов Да Сохранение риска Высокая (определяется качеством андеррайтинга и величиной резервов) Низкая

Лимитирование Нет Снижение риска Низкая (определяется качеством андеррайтинга и величиной лимитов) Низкая

Составлено автором

Андеррайтинг является основным и наиболее действенным методом в системе управления кредитным риском, тогда как остальные методы носят по отношению к нему вторичный характер. Несмотря на свою формальную "необязательность", он является наиболее распространенным методом управления кредитным риском на рынке ИК. Это объясняется не только его высокой эффективностью при должном проведении, но и возможностью управления этой эффективностью. Проведение максимально строгого андеррайтинга позволяет снизить кредитный риск до близкого к нулю значения, однако ведет к потере банком возможностей прибыльного ИК. Поэтому банки, как правило, используют андеррайтинг для поддержания допустимого уровня кредитного риска. В отличие от остальных методов управления кредитным риском, позволяющих снизить, сохранить или передать кредитный риск, андеррайтинг позволяет управлять риском, поддерживая его на выбранном уровне.

Процесс андеррайтинга формализован путем разбиения на шесть последовательных шагов с указанием их типа (базовый, т.е. обязательный, или дополнительный, т.е. необязательный) и возможности автоматизации. Дополнительные шаги состоят из некоторого определяемого банком подмножества (возможно, пустого) процедур дополнительного (необязательного) андеррайтинга.

Таблица №2. Шаги процесса андеррайтинга

№ Описание шага Тип шага Возможность

шага автоматизации

1 Ввод информации в БД банка Базовый Нет

2 Проверка предоставленных сведений Дополнительный Возможна частичная автоматизация

3 Проверка соотношений и нормативов, установленных банком Базовый Да

4 Сбор дополнительной информации и анализ всей совокупности имеющихся сведений Дополнительный Нет

5 Корректировка параметров кредита вместе с заемщиком Базовый Нет

6 Принятие решения по кредиту Базовый Возможна частичная автоматизация

Составлено автором

Банк может управлять андеррайтингом только путем выбора тех процедур, которые будут применяться при проведении второго и четвертого шагов.

Проанализированы два существующих способа проведения андеррайтинга - вручную и с использованием специального программного обеспечения (скоринговой системы), различающиеся лишь наличием или отсутствием автоматизации 6-го шага. Выявлены следующие преимущества и недостатки (препятствия) использования скоринговых систем.

Таблица МЗ. Преимущества и препятствия для использования скоринговой системы __

Преимущества Препятствия

Снижение субъективности рассмотрения заявки Повышение управляемости кредитным риском Снижение временных затрат на проведение андеррайтинга Снижение требований к квалификации сотрудников отдела андеррайтинга Решение проблемы работы различных служб банка по заемщикам, которым будет отказано в кредите Низкий объем рынка ИК и нехватка данных для адекватной работы стандартных скоринговых систем Неполное, некорректное представление имеющихся данных Неразвитость института кредитных бюро и неприменимость статистических моделей оценки риска, основанных на их данных Отсутствие опыта внедрения и использования скоринговых систем Недостаточный учет российской специфики существующими стандартными иностранными скоринговыми системами Высокая стоимость разработки и внедрения

Составлено автором

Чтобы частично воспользоваться преимуществами скоринговой системы еще до ее полноценного внедрения, в работе предлагается использовать специальную процедуру прескоринга - программную процедуру проверки полноты предоставленных заемщиком сведений и автоматизации 3-го и частично 2-го шагов процесса андеррайтинга,

проводящуюся сразу после 1-го шага. Такая процедура позволит частично использовать преимущества скоринга, снижая субъективность и время рассмотрения заявки и повышая управляемость кредитным риском, а также частично решая проблему работы различных служб банка по тем заемщикам, которым впоследствии будет отказано в кредите, отсекая изначально не проходящих по прескорингу заемщиков до их попадания в другие службы банка. В отсутствие статистических данных, необходимых для полноценного внедрения скоринговой системы, оптимальной схемой андеррайтинга в нашей стране является предложенная в работе комбинация вышеописанных способов - проводимый вручную андеррайтинг дополняется процедурой прескоринга, применяемой после первого шага андеррайтинга.

В третьей главе "Оптимальная структура андеррайтинга заемщиков как основного метода управления кредитным риском при ипотечном кредитовании" строится экономико-математическая модель поддержки принятия решения о выдаче кредита. Принятие решения осуществляется путем применения базового (обязательного) андеррайтинга и некоторого определяемого банком подмножества возможных процедур дополнительного (необязательного) андеррайтинга. Для учета применяемости процедур дополнительного андеррайтинга вводятся булевы переменные (11,...,с1т такие, что ¿/¡принимает значение 1, если / -ая процедура применяется, и значение 0 в противном случае (через т обозначено число возможных процедур). В модели строится зависимость средней прибыли, приносимой банку ИК за единицу времени, от выбора применяемых процедур дополнительного андеррайтинга - зависимость Я(е^), и решается задача нахождения максимизирующих среднюю прибыль

значений переменных .

Общее описание модели. В банк для рассмотрения и вынесения решения (отказать либо одобрить выдачу ипотечного кредита) поступает поток заявок. Каждая заявка попадает к одному из п сотрудников. Она

может покинуть банк, не дождавшись обслуживания. Предполагается, что число выданных кредитов прямо пропорционально числу дождавшихся рассмотрения заявок. Каждый выданный кредит характеризуется фиксированным сроком в М месяцев и следующими тремя параметрами.

1. 5 - сумма кредита - непрерывная случайная величина, математическое ожидание £ которой оценивается усреднением известных банку принимаемых ею значений.

2. / - месячная процентная ставка по кредиту в виде десятичной дроби -дискретная случайная величина с известным банку распределением, принимающая конечное число значений с вероятностями, оцениваемыми по статистике ставок выданных кредитов (на их основе оценивается математическое ожидание / ).

3. Порядок погашения - аннуитетные или дифференцированные платежи. Вероятность того, что заемщик не совершит очередной платеж (т.е. допустит т.н. просрочку) предполагается зависящей только от того, есть ли уже у заемщика просрочка (пропущенный и не погашенный платеж). Итак, вероятность произвести очередной платеж в срок при отсутствии просрочки постоянна и определяется только качеством андеррайтинга.

Базовый андеррайтинг характеризуется средним интервалом времени

ий, необходимым для его проведения, и вероятностью Р0 того, что заемщик, после применения к нему базового андеррайтинга, произведет очередной платеж в срок при отсутствии просрочки. Каждая г — ая процедура дополнительного андеррайтинга характеризуется средним

интервалом времени и,, необходимым для ее проведения, и величиной е,, на которую увеличится вероятность того, что заемщик, после применения к нему данной процедуры, произведет платеж в срок при отсутствии просрочки. В целом для среднего интервала времени и, необходимого для рассмотрения заявки, и средней вероятности р произвести очередной платеж в срок при отсутствии просрочки выполнены соотношения:

и = и0+ЦМ' (1)

Р = (2)

Ниже приведены общая схема и параметры модели. Рисунок №1. Общая схема модели

Значения переменных Л,

Банк

Сотрудник №1

Базовый андеррайтинг ("о.Ро) Дополнительны \ андеррайтинг

Сотрудник №п г

Базовый андеррайтинг ("о»Ро) Дополнительный андеррайтинг

х

га

ч

Рвыд

Поток зая&ок, не дождавшихся обслуживания

Поток заявок, получивших отказ

Составлено автором Таблица №4: Параметры модели

Экзогенно заданные параметры модели и способ их определения Эндогенные параметры модели

У1- число андеррайтеров - известно банку в любой момент времени; Я2- число процедур дополнительного андеррайтинга -известно банку в любой момент времени; Я - среднее число заявок, поступающих за рабочий день -подсчет проводится по статистике принятых заявок; V- плотность потока уходов заявок, не дождавшихся и - среднее время рассмотрения заявки на ипотечный кредит, рабочих дней; р - средняя вероятность не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки; с1т - булевы переменные учета

обслуживания - подсчет проводится по статистике принятых и покинувших очередь заявок;

Рвыд ~ вероятность выдачи кредита по рассматриваемой заявке ~ подсчет проводится по статистике принятых и выданных заявок;

- число раз, в которое наличие текущей просрочки увеличивает вероятность допустить очередную просрочку -подсчет проводится по статистике платежей по выданным кредитам;

5 - средняя сумма кредита - подсчет проводится

усреднением сумм выданных кредитов;

к)юшри " оценка доли дефолтного кредита, которая будет

потеряна банком - значение выбирается из полуинтервала (0,1] в соответствии со склонностью банка к риску; 5 - доля кредитов с дифференцированными платежами в общем объеме выдаваемых ипотечных кредитов - подсчет проводится по статистике типов погашения выданных кредитов;

Г - ставка дисконтирования - значение выбирается в соответствии с требуемой банком нормой доходности ИК; м -срок кредита 8 месяцах-любой фиксированный; У — средняя месячная процентная ставка по кредиту — подсчет проводится усреднением ставок по выданным кредитам; и0 - время на проведение базового андеррайтинга - подсчет проводится усреднением времени рассмотрения заявок, принятых на основе базового андеррайтинга; р0 - вероятность не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки после проведения базового андеррайтинга - подсчет проводится на основе применения множественной линейной регрессии;

I/. - среднее время на применение I -й процедуры - подсчет проводится усреднением времени, затрачиваемого на применение / -й процедуры;

- эффективность / -ой процедуры - подсчет проводится на основе применения множественной линейной регрессии_

применяемости процедур

дополнительного андеррайтинга; V — среднее число ипотечных кредитов, выдаваемых банком за рабочий день; п — средняя прибыль от выдачи одного ипотечного кредита;

я ** те°ретическая прибыль

от выдачи одного ипотечного кредита в случае дифференцированных платежей;

- теоретическая прибыль от выдачи одного ипотечного кредита в случае аннуитетных платежей; х№гашЛ ^(БМ.Т.г.б) ~ средняя прибыль от выдачи "хорошего" ипотечного кредита;

я (д * ) - средний убыток от

выдачи "плохого" ипотечного кредита; ¿(7, А/, г, 3) - коэффициент пропорциональности между м.о. теоретической прибыли от выдачи кредита и средней суммой кредита; р - вероятность того, что кредит окажется "плохим";

^общ ~ интенсивность общего (для всех заявок СМ О) потока уходов из очереди; т - средняя длина очереди в СМО; рк - вероятность того, что СМО

находится в состоянии к ,к~ ОД,...

Ротказа ~ веР0ЯТН0СТЬ того, ЧТО ЗЭЯВКа покинет банк необслуженной;

Модель позволяет найти оптимальные (максимизирующие функцию средней прибыли ü(d¡)) значения переменных d¡, принимающих значение 1, если /-ая процедура дополнительного андеррайтинга применяется для оценки заемщика, и значение О-в противном случае, на основе текущих значений экзогенных параметров. Для этого сначала строится зависимость

прибыли П от переменных di и от экзогенных параметров модели. Искомая зависимость представляется в виде следующего произведения: m ) = Vid, ) * n{d, ) = V{u{dt )) * n(p(dt )), где (3)

V(u) - зависимость среднего числа выдаваемых за рабочий день кредитов от среднего времени рассмотрения заявки, тг(/>) - зависимость средней прибыли, приносимой одним кредитом, от вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки, u(di ), p(di ) - зависимости, определяемые формулами (1), (2).

Далее находится точка максимума функции 11 (dt ) = V (u(d, )) * 7r(p(dj)).

Построение зависимости я{р). Процесс выплаты ипотечного кредита рассматривается как однородная цепь Маркова с дискретным временем. В начальный момент времени заемщик находится в некотором "хорошем" состоянии. Свое состояние он может изменять раз в месяц, в дату очередного платежа, согласуясь с неким случайным механизмом. Предполагается, что заемщик может находиться в следующих состояниях:

1. "хорошее" состояние, заемщик не имеет текущей просрочки и не имел просрочек предыдущие три месяца

2. "нормальное" состояние, заемщик не имеет текущей просрочки, но имеет погашенную просрочку не старее трех месяцев.

3. "30-дневная просрочка", заемщик имеет непогашенную 30-дневную просрочку.

4. "60-дневная просрочка", заемщик имеет непогашенную 60-дневную просрочку.

5. "90-дневная просрочка", заемщик имеет непогашенную 90-дневную просрочку.

6. "дефолтное" состояние, заемщик имеет непогашенную 120-дневную просрочку, что приравнивается к дефолту.

Вводится предположение о том, что если у заемщика есть просрочка, то на очередном шаге (в очередную дату платежа) он может либо полностью погасить ее, внеся текущий платеж и всю сумму своей задолженности, либо ничего не заплатить, увеличив свою просрочку еще на 30 дней. Тогда

- Из состояния №1 заемщик может перейти только в состояние №3, допустив просрочку.

- Из состояния №2 заемщик может перейти только в состояния №1 (если он находился в состоянии №2 на предыдущих двух шагах и не совершил просрочки) и в состояние №3 (если он совершил просрочку). Он также может остаться в состоянии №2, если он не совершил просрочки, но не был в состоянии №2 на предыдущих двух шагах.

- Из состояния №3 заемщик может перейти в состояние №2 (погасив имеющуюся 30-дневную просрочку) и в состояние №4 (не заплатив по кредиту и в этот раз и сделав свою просрочку 60-дневной).

- Из состояния №4 заемщик может перейти в состояние №2 (погасив имеющуюся 60-дневную просрочку) и в состояние №5 (не заплатив по кредиту и в этот раз и сделав свою просрочку 90-дневной).

- Из состояния №5 заемщик может перейти в состояние №2 (погасив имеющуюся 90-дневную просрочку) и в состояние №6 (не заплатив по кредиту и в этот раз и сделав свою просрочку 120-дневной).

- При попадании в состояние №6 заемщик остается в нем навсегда, кредит банку не возвращается.

Тогда матрица перехода Р с элементами p:j ,i,j е{ 1,... 6}, имеет вид

Pu 0 Р 13 0 0 о Л

Pli Р 22 Pu 0 0 0

0 Рп 0 Р 34 0 0

0 Р 42 0 0 Pi 5 0

0 Pi 2 0 0 0 Р56

0 0 0 0 0 1 J

Вводятся предположения о том, что вероятность погасить текущую просрочку не зависит от предыстории платежей, и о том, что вероятность допустить очередную просрочку при наличии текущей просрочки не зависит от предыстории платежей и в д раз превышает такую вероятность при отсутствии текущей просрочки.

р =

С учетом стохаетичности матрицы Р и того, что вероятность не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки не зависит от предыстории платежей и равна р, элементы матрицы Р выражаются через ряд:

' р О 1 -р О О о ^

р/Ъ 2р/3 1-р ООО

О 1 - д(1 — р) 0 9(1 - р) О О

О \-qi\-p) О О Ч(\-Р) О

О \-qi\-p) 0 0 0 9(1 -р)

к О О 0 0 О 1

Предложен следующий механизм разделения кредитов на "хорошие" и "плохие": кредиты считаются "плохими", если заемщик к концу срока жизни кредита оказался в состоянии №6, "хорошими" - в остальных случаях. Вероятность дефолта равна условной вероятности того, что через М (срок кредита в месяцах) шагов заемщик окажется в состоянии №6, при условии, что на первом шаге он находился в состоянии №1:

РЛ/={рМ\6=Р^(Р'Я). (4)

Для искомой зависимости ж(р) выполнено следующее выражение:

^ ~ ^хороший _кредит$ Рс1с[ ) ^ тохой ^кредит Рце/' ^ ^

В качестве оценки средней прибыли "хорошего" кредита использовалось математическое ожидание теоретической прибыли: Лхорг,Ш1,й_гре0ит = * гДе к - коэффициент пропорциональности

между средней теоретической прибылью от выдачи кредита и средней суммой кредита. В работе найдена зависимость данного коэффициента от параметров /,М,г,6. В качестве оценки среднего убытка от "плохого" кредита использовалось произведение средней суммы кредита на коэффициент потери: п^шлкре1)ия=-5 * кпотери, кттсри е (0,1], где коэффициент потери определяется банком в соответствии с его отношением к риску. Тогда для ж(р) верно следующее выражение:

* = 5 * ((\-рл/)к(1,М,г,ё)-рл/кгошри) (6)

Подстановка в (6) выражений для вероятности дефолта (4) и для коэффициента к (найдено в работе) дает зависимость средней прибыли, приносимой одним кредитом, от вероятности не совершить очередной просрочки при отсутствии текущей р и от экзогенных параметров модели:

а+ггд+ш-гг)-д+р

Мг(1 + г)м

/(1 + 7)" ,(1 + г)Д'-1 ^

(1 + /Г-1 г(1 I- г)

(7)

Построение зависимости У(и). Для среднего числа выдаваемых за день кредитов Квыпопнено следующее соотношение:

У(и) = Л(1-ротшш(и))рвыд. (8)

Для нахождения вероятности ухода из банка необслуженной заявки

Ротказа использовались методы теории массового обслуживания. Банк

рассматривался как и-канальная система массового обслуживания с одним

пуассоновским потоком заявок от бесконечного источника, с п

пуассоновскими потоками обслуживания, с неограниченным числом мест

ожидания, с ограничением на время пребывания в очереди, с прямым

порядком обслуживания без приоритета. Множество состояний системы

упорядочено следующим образом:

О- ни один канал не занят, очереди нет; к - занято ровно к каналов, очереди нет, 1 < к <, п; и+5 - заняты все каналы и в очереди стоит 5 заявок, 5 > 1. Вероятность ухода из банка необслуженной заявки роттза равна отношению

интенсивности общего ПОТОКА УХОДОВ ЗаЯВОК ИЗ очереди общ к интенсивности входящего потока заявок Я:

= где (9)

г отказе? Я Я

математическое ожидание длины очереди находится по определению:

= X БРп

Вероятности р* нахождения системы в состоянии к определяются из системы дифференциальных уравнений Эрланга. Их подстановка в (10) и дальнейшая подстановка полученного выражения для т5 в (9) дает выражение для роташ:

я V-» Я Л уи ^ —-

"1\\{п!и + ту)

Хп\± 1 "

+ Л У —

[|(«/И + шу)

(И)

Его подстановка в (8) дает искомую зависимость У(и):

У(и,п,Л,у,рвыд) = Лр„

1-

' ' П (л/и + М V)

к-0 К!

Я""

1 (л/и + т у)

(12)

Поиск точки максимума функции =

Необходимо найти набор значений переменных максимизирующий функцию (3). Каждому фиксированному набору соответствует точка на плоскости (и,р) с координатами {и(с1^,р(с11)), где и^^щ+^и^, р(с1:)=р0 . В работе показано, что необходимым условием максимума

функции П(с11) является принадлежность точки с координатами верхней выпуклой оболочке множества всех 2'шс'"> -пр"чедур точек. Для поиска оптимальных значений переменных 6?, предложено построить верхнюю выпуклую оболочку множества точек на плоскости

(и,р), соответствующих наборам значений переменных с1,, и осуществить конечный перебор точек данной оболочки.

Для верификации модели производились расчёты по реальным данным коммерческого банка. На первом этапе оценивались текущие значения экзогенных параметров модели. На втором этапе для каждого из

213 =8192 (банк допускает применение 13 процедур дополнительного андеррайтинга) возможных наборов параметров (1, подсчитывались значения и(с1!) и р(<11). Расчеты проводились в программе Марк 13. В результате было получено множество из 8192 точек с координатами (и,р). На третьем этапе строилась верхняя выпуклая оболочка полученного на предыдущем шаге множества. В нее вошли 11 точек, соответствующих 11 наборам

переменных di. На четвертом этапе для каждого из 11-ти элементов верхней выпуклой оболочки подсчитывалось значение функции прибыли По итогам проведенных расчетов по модели из 13 возможных процедур дополнительного андеррайтинга было предложено использовать 2, не использовать 11 процедур. Соответствующее изменение структуры андеррайтинга привело к менее тщательному и более быстрому рассмотрению заявок. Средняя прибыль от выдачи одного кредита снизилась, а число выдаваемых за день кредитов выросло. Прибыль от выдаваемых за день кредитов выросла.

Основные результаты и выводы работы

1. Расширен и дополнен понятийный аппарат в исследуемой области. Уточнено определение ипотечных рисков как рисков, которым подвержены участники процесса ипотечного кредитования на всех этапах этого процесса. Определено понятие управления ипотечными рисками как взаимосвязанного комплекса мер по идентификации, планированию, выбору стратегии риска, контролю уровня рисков при

операциях по ипотечному кредитованию, а также по контролю работы системы управления ипотечными рисками. Уточнено определение андеррайтинга ипотечного заемщика как основного этапа ипотечного кредитования, состоящего в принятии решения о выдаче кредита на основе оценки вероятности его погашения, производимой путем анализа платежеспособности и кредитоспособности заемщика, а также достаточности средств на первоначальный взнос и обеспечения возвратности кредита.

2. Систематизированы риски, которым подвержены участники процесса ипотечного кредитования, построена структура их распределения между участниками. Показано, что основным видом ипотечного риска для банка является кредитный риск.

3. На основе анализа процесса ипотечного кредитования выделены шесть его этапов: сбор пакета документов и подача заявления на кредит, принятие решения по кредиту - андеррайтинг заемщика, сообщение решения заемщику и подготовка к сделке, заключение кредитной сделки, обслуживание кредита, закрытие кредита. Показано, что основным является принятие решения по кредиту.

4. Предложено формализовать процесс андеррайтинга путем его разделения на шесть шагов: ввод сведений о заемщике/поручителе в базу данных банка, проверка предоставленных сведений, проверка установленных банком соотношений и нормативов, сбор дополнительной информации о заемщике/поручителе и анализ всей совокупности имеющихся сведений, корректировка параметров кредита вместе с заемщиком, принятие решения по кредиту. Для каждого шага указан его тип (базовый или дополнительный) и возможность автоматизации. Банк может управлять андеррайтингом только путем регулирования структуры дополнительных шагов, определяя перечень (возможно, пустой) тех необязательных процедур, которые будут применяться в рамках их проведения.

5. Показано, что, несмотря на преимущества использования для принятия решения по кредиту стандартного применяемого за рубежом программного обеспечения (скоринговых систем), его внедрение в РФ затруднено по следующим причинам:

- неразвитость института кредитных бюро и неприменимость статистических моделей оценки риска, основанных на их данных

- низкий объем рынка и нехватка данных для адекватной работы стандартного программного обеспечения

- различие в весах характеристик заемщика, входящих в скоринговые модели, и в самих характеристиках

- нестабильность поведения российских заемщиков.

6. Построена модель поддержки принятия решения о выдаче кредита, в рамках которой описаны возможные процедуры андеррайтинга и предложен способ оценки вероятности дефолта заемщика и вероятности ухода заемщика из банка в зависимости от их выбора.

7. В рамках модели построена зависимость средней прибыли, приносимой банку ипотечным кредитованием в единицу времени, от выбора процедур андеррайтинга, и предложен способ выбора тех процедур, применение которых максимизирует среднюю прибыль.

8. Верификация модели проведена в программе Марк 13 на численных данных ЮниКредит Банка. Согласно полученным в модели результатам, был сужен перечень применяемых процедур дополнительного андеррайтинга, что привело к снижению среднего времени принятия решения по кредиту. Средняя прибыль от выдачи одного кредита снизилась, а число выдаваемых в день кредитов выросло. Прибыль от выдаваемых за день кредитов также выросла. Проведенная верификация показала работоспособность и адекватность предложенной в работе модели.

Основное содержание диссертации отражено в публикациях:

Публикации в изданиях из перечня реферируемых научных журналов ВАК

1. Рощина Я.А. Управление тщательностью андеррайтинга при ипотечном кредитовании в РФ. // Вестник Московского Университета. Серия 6. Экономика. №5,2009. (0.5 пл.)

2. Рощина Я.А. Как оценить кредитоспособность ипотечных заемщиков? // Российское предпринимательство. №1, 2010. (0.2 п.л.)

3. Рощина Я.А. Оптимизация процесса оценки кредитоспособности заемщиков при ипотечном кредитовании в РФ. // Аудит и финансовый анализ. №1,2010. (1.1 пл.)

4. Рощина Я.А. Оценка прибыли от ипотечного кредита. // Аудит и финансовый анализ. №2, 2010. (0.5 п.л.)

Публикации в других научных изданиях

5. Рощина Я.А. Управление тщательностью андеррайтинга при ипотечном кредитовании. // Материалы докладов XVI Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Ломоносов" / Отв. ред. ИЛ. Алешковский, П.Н. Костылев, А.И. Андреев. [Электронный ресурс] - М.: МАКС Пресс, 2009. (0,1 пл.)

6. Рощина Я.А. О методах оценки кредитоспособности заемщиков при ипотечном кредитовании в РФ. // Материалы VIII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием "Информационные технологии и математическое моделирование", часть 1 / Редактор В.Г. Лихачева. [Текст] - Томск, Издательство Томского университета, 2009. (0,3 п.л.)

7. Рощина Я.А. Вероятность дефолта ипотечного кредита. // Материалы Международного молодежного научного форума "Ломоносов-2010" / Отв. ред. И.А. Алешковский, П.Н. Костылев, А.И. Андреев, A.B. Андриянов. [Электронный ресурс] - М.: МАКС Пресс, 2010. (0,1 п.л.)

Подписано в печать: 10.11.2010

Заказ № 4558 Тираж -100 экз. Печать трафаретная. Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ni

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Рощина, Янина Александровна

Список условных сокращений.

Введение.

Глава 1. Структура рынка ипотечного кредитования в РФ.

1.1 Теоретические основы ипотечного кредитования.

1.2 История развития ипотечного кредитования.

1.2.1 История зарождения ипотеки.

1.2.2 История становления ипотеки в России.

1.2.3 Мировой опыт ипотечного кредитования.

1.3 Современное состояние ипотечного кредитования в России.

1.3.1 История развития кризиса.

1.3.2 Посткризисный этап развития ипотечного кредитования в РФ.

1.4 Классификация рисков на рынке ипотечного кредитования в РФ.

1.5 Основные этапы ипотечного кредитования.

1.6 Выводы из главы.

Глава 2. Методы управления кредитным риском при ипотечном кредитовании.

2.1 Залог жилой недвижимости.

2.2 Поручительство третьих лиц.

2.3 Страхование.

2.4 Рефинансирование ипотечных кредитов.

2.5 Андеррайтинг заемщиков.

2.6 Сравнение методов управления кредитным риском.

2.7 "Ручной" андеррайтинг.

2.8 Андеррайтинг с использованием скоринга.

2.8.1 История развития скоринга.

2.8.2 Современный уровень развития и существующие типы скоринга.

2.8.3 Андеррайтинг на основе скоринга.

2.9 Оптимальная схема андеррайтинга ипотечных заемщиков в РФ.

2.10 Выводы из главы.

Глава 3. Оптимальная структура андеррайтинга заемщиков как основного метода управления кредитным риском при ипотечном кредитовании.

3.1 Модель работы отдела андеррайтинга ипотечных заемщиков.

3.2 Оценка средней прибыли от выдачи одного ипотечного кредита.

3.2.1. Способы погашения ипотечного кредита.

3.2.2. Средняя прибыль "хорошего" и "плохого" кредита.

3.2.3.Вероятность дефолта ипотечного кредита.1183.2.4. Средняя прибыль от выдачи одного ипотечного кредита.

3.3. Оценка среднего числа выдаваемых за рабочий день ипотечных кредитов.

3.3.1 Банк как система массового обслуживания.

3.3.2. Вероятность ухода из банка необслуженной заявки.

3.4. Максимизация средней прибыли от выдачи ипотечных кредитов.

3.5. Пример расчетов по модели.:.

3.6. Выводы из главы.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Оптимизация управления кредитным риском при ипотечном кредитовании в РФ"

Вопросы, связанные с развитием ипотечного кредитования. (ИК), являются социально значимыми, способствуя удовлетворению одной из самых насущных потребностей человека - потребности в жилье. Они также являются и экономически значимыми, так как строительство и смежные с ним отрасли хозяйства образуют один из наиболее капиталоемких и системообразующих сегментов национальной экономики. Для населения ИК является способом получения жилья, альтернативным длительному накоплению, для банков - перспективной сферой долгосрочных вложений, для государства - способом решения жилищной проблемы и, следовательно, снижения социальной напряженности в обществе.

Современная ипотека появилась в РФ в 1998 году с принятием ФЗ РФ "Об ипотеке (залоге недвижимости)" [5] - первого в нашей стране закона, посвященного ипотеке. До его разработки и принятия процесс развития ипотеки протекал медленно и противоречиво, основываясь на разрозненных правовых актах. Быстрый рост ИК начался в 2004 г. и продолжался до 2008 г. включительно. Данные о динамике объема задолженности по выданным ипотечным кредитам приведены в таблице №В.1, расчеты проводились автором на основе данных ЦБ РФ [7].

Таблица №В. 1. Объем задолженности по ипотечным жилищным кредитам, предоставленным кредитными организациями физическим лицам

Дата Объем задолженности по предоставленным кредитам, млрд. руб. Темп прироста задолженности, в % к данным предыдущего периода

01.01.05 17,8 +67,2 (прирост за 2-ое полугодие 2004 г.)

01.01.06 52,8 +196,6

01.01.07 233,9 +343,0

01.01.08 611,2 +161,3

01.01.09 1070,3 +75,1

01.01.10 1010,9 -5,6

Итак, объем задолженности рос высокими темпами вплоть до начала 2008 г., в 2008 г. темп замедлился, но оставался положительным, а в 2009 году рост сменился падением. Отметим, что объем ипотечных кредитов, выданных в 2009 г., уменьшился почти в пять раз по сравнению с 2008 г.

Складывавшиеся на протяжении последних лет благоприятные факторы экспортной конъюнктуры способствовали массовому притоку капитала в страну, расширяя кредитные ресурсы банковской системы и увеличивая спрос на жилую недвижимость, которая для значительной части покупателей стала служить инструментом сохранения и увеличения капитала. Это способствовало, с одной стороны, быстрому развитию системы ИК, а с другой стороны - беспрецедентному росту цен на жилую недвижимость, что все больше утверждало ее в роли инструмента финансовых спекуляций. Данные о динамике цен на жилье представлены в таблице №В.2. Для сравнения в этой же таблице приведены данные об инфляции за соответствующий период [9].

Таблица №В. 2. Средние цены на рынке жилья за 1 квадратный метр общей площади, данные по РФ

Дата Стоимость квартиры, Изменение стоимости Инфляция данные руб. квартиры, в % к данным за за год, % на конец* предыдущий год периода) Первичный Вторичный Первичный Вторичный рынок рынок рынок, рынок

1998 5050 4941 - - 84,4

1999 6999 6151 +38,6 +24,5 36,5

2000 8678 6590 +24,0 +7Д 20.2

2001 10567 9072 +21,8 +37,7 18.6

2002 12939 11557 +22,5 +27,4 15,1

2003 16320 13967 +26,1 +20,9 12,0'

2004 20810 17931 +27,5 +28,4 11,7

2005 25394 22166 +22,0 +23,6 10,9

2006 36221 36615 +42,6 +65,2 9

2007 47482 47206 +31,1 +28,9 11,9

2008 52504 56495 +10,6 +19,7 13,3

2009 47715 52895 -9,1 -6,37 8,8

Начиная с 2001 г. (первичного рынка - с 1999 г.) рост цен на жилье существенно обгонял инфляцию, замедлившись только в 2008 г., а в 2009 г. рост сменился падением. Учитывая крайнюю неравномерность цен на жилье в столице и в регионах, ниже отдельно приведены данные по Москве [9].

Таблица №В.З. Средние 1{вны на рынке жилья за 1 квадратный метр общей площади, данные по Москве

Дата (данные на конец периода) Стоимость квартиры, руб. Изменение стоимости квартиры, в % к данным за предыдущий год Инфляция за год, %

Первичный рынок Вторичный рынок Первичный рынок Вторичный рынок

2001 21906 20329 - - 18.6

2002 24331 26810 +11,1 +31,9 15,1

2003 35364 34681 +45,4 +29,4 12,0

2004 47058 42132 +33,1 +21,5 11,7

2005 58398 52444 +24,1 +24,5 10,9

2006 88590 101334 +51,7 +93,2 9

2007 113501 127874 +28,1 +26,2 11,9

2008 127246 155271 ' +12,1 +21,4 13,3

2009 131218 158915 +3,1 +2,4 8,8

Начиная с 2002 года (для первичного рынка - с 2003 года) рост цен на жилье существенно обгонял инфляцию, достигнув максимума в 2006 году и замедлившись только в 2009 году, т.е. позже, чем в целом по стране.

Под влиянием столь быстро растущего рынка большинство банков перестали объективно оценивать риски выдаваемых кредитов и не уделили должного внимания росту т.н. "токсичных активов" - кредитов с высокой вероятностью дефолта. Поэтому с наступлением кризиса стал расти и объем просроченной задолженности по ипотечным кредитам. Доля просроченной задолженности в общем объеме задолженности по предоставленным ипотечным кредитам в РФ росла в течение всего 2009 года, увеличившись с 1,09% (на первое января 2009 г.) до 2,77% (на первое декабря 2009 г.) [7]. Ниже в таблице №33.4 приведены данные по росту объема просроченной задолженности, расчеты производились по данным ЦБ РФ.

Таблица №В.4. Рост просроченной задолженности е общем объеме задолженности по предоставленным ипотечным кредитам в РФ в 2009 г.

2009 год Общий объем задолженности, млн руб. Объем просроченной задолженности, млн руб. Доля просроченной задолженности, % Изменение доли просроченной задолженности за месяц,%

01 янв 1057100 11483 1,09

01 фев 1079059 13999 1,30 +0,21

01 мар 1081545 14598 1,35 +0,05

01 апр 1049918 17466 1,66 +0,31

01 май 1037837 18833 1,81 +0,15

01 июн 1018261 19816 1,95 +0,13

01 июл 1011579 21419 2,12 +0,17

01 авг 1018582 23007 2,26 +0,14

01 сен 1013572 24212 2,39 +0,13

01 окт 1002938 26304 2,62 +0,23

01 ноя 995643 26530 2,66 +0,04

01 дек 1000738 27721 2,77 +0,11

Таким образом, объем просроченной задолженности рос как в абсолютном, так и в относительном выражении в течение всего 2009 года. Пока платежеспособность населения будет снижаться, ситуация с просроченной задолженностью будет ухудшаться и доля "плохих" кредитов на балансах банков будет возрастать. В результате банки будут вынуждены формировать дополнительные резервы по проблемным ссудам, что приведет к снижению достаточности капитала банков. Рост просроченной задолженности во многом обусловлен тем, что совершенствование методов оценки кредитного риска в банках не успевало за бурным ростом рынка ИК в 2005-2008 годах (см. таблицу № В.1). Это указывает на высокую актуальность проблемы оптимизации управления кредитным риском при ИК.

За последние годы правительством был принят ряд усилий для расширения доступности жилья, в частности, в рамках приоритетного национального проекта "Доступное и комфортное жилье - гражданам России" и основного инструмента его реализации - ФЦП ''Жилище". Но несмотря на все усилия, для большинства россиян жилье продолжает оставаться недоступным, что является одной из самых актуальных проблем современной России. По оценкам АИЖК, для улучшения жилищных условий до желаемого уровня средняя российская семья должна работать около 6. лет, тогда как аналогичные показатели по Европе и США равны 3-3,5 и 2,5тодам соответственно. Благодаря ФЦП "Жилище" в РФ получили распространение два основных показателя, характеризующих доступность жилья. Первый показатель - коэффициент доступности жилья, рассчитываемый как соотношение средней рыночной стоимости стандартной квартиры площадью

54 квадратных метра и среднего годового совокупного дохода семьи из трех человек. Второй показатель - доля семей, имеющих возможность приобрести жилье, соответствующее стандартам обеспечения жилыми помещениями, с помощью собственных и заемных средств. К 2010 году первый показатель должен был стать равным трем, т.е. стоимость стандартной квартиры должна была стать равной среднему годовому доходу семьи за три года. Второй показатель должен был стать равным 30%, т.е. для 30% семей должно было стать доступным приобретение стандартного жилья за счет собственных и кредитных средств. Однако целевые значения показателей не были достигнуты [11]. Анализ значений коэффициента доступности жилья в период 2006 - 2009 годов (рис. №В.1), показывает, что жилье в РФ с каждым годом становится все менее доступным. Доля семей, имеющих возможность улучшить свои жилищные условия или взять ипотечный кредит, также значительно сократилось (рис. №В.2). На начало 2010 г. доля таких семей снизилась в 1,6 раз по сравнению с началом 2009 г. и уже в 2,2 раза отстает от целевого значения на 2009 г.

Рис. № В.1. Значения коэффициента доступности жилья в РФ в 2006-2009 гг.

КОЭФФИЦИЕНТ ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ, ЛЕТ в 1.8 в 2 раза больше лшшжаш. факптеско е значение индикатора целевое значение индикатора

2006

2007

2008

2009 годы

Рис. № В.2. Доля семей РФ, имеющих возможность приобрести жилье с помощью собственных и заемных средств в 2006-2009 гг.

ДОЛЯ СЕМЕЙ. ИМЕЮЩИХ ВОЗМОЖНОСТЬ ПРИОБРЕСТИ ЖИЛЬЕ С ПОМОЩЬЮ СОБСТВЕННЫХ II ЗАЕМНЫХ СРЕДСТВ, °/о в 2.2 чача меньше фактическое значение индикатора

2006

2007

2008

2009 цечевое значение индикатора

ГОДЫ

В 2009 году в большинстве субъектов РФ наблюдалось снижение стоимости жилой недвижимости, что способствовало повышению итогового значения коэффициента доступности жилья. Однако в 2009 году также наблюдался и резкий рост безработицы - в декабре 2009 года численность только официально безработных составляла 2,2 млн. человек, что в 1,4 раза больше, чем аналогичный показатель в 2008 году, при этом безработных, не зарегистрированных в органах занятости, значительно больше [9]. Кроме того, наблюдалось сокращение рабочего цикла на большинстве промышленных предприятий - в 2009 году около миллиона человек из числа трудоспособного населения работали неполное рабочее время [9]. Все это привело к снижению доходов населения, в результате чего плановое значение коэффициента доступности жилья, установленное на 2009 год в размере 3 лет, не было достигнуто, а, напротив, значение коэффициента снизилось по сравнению с 2008 годом. Одним из наиболее эффективных

10 способов повышения показателя доступности жилья является снижение процентных ставок по ипотечным кредитам. Заметим, что в ходе опроса фонда общественного мнения, проведенного в 2009 году [8], на открытый вопрос о том, что нужно сделать, чтобы ипотечные кредиты стали более доступными для россиян, 33% опрошенных ответили, что нужно снизить процентную ставку по кредитам. Итак, для, результативного решения проблем обеспечения населения жильем необходимо снижать ставки ипотечного кредитования, а, следовательно, риски коммерческого банка. Одним из основных видов рисков при ипотечном кредитовании является кредитный риск, грамотное управление которым способствует снижению итоговой ставки по ипотечным кредитам и, следовательно, решению важной социальной и экономической проблемы. Это также подтверждает высокую актуальность проблемы оптимизации управления кредитным риском при ипотечном кредитовании.

В последние годы в России значительно выросла роль кредитования вообще и ИК в частности по сравнению с ролью других приносящих доход банковских операций. Изменения в структуре активных операций отражаются на рисках, которым подвержена деятельность коммерческого банка. Управление кредитным риском становится более значимым по сравнению, например, с валютным риском или риском потерь по операциям с ценными бумагами. Это подтверждается и результатами анкетирования кредитных организаций, проведенного ЦБ РФ в 2008 году. В рамках анкетирования большинство опрошенных банков (более 80%) назвало кредитный риск самым значимым среди основных банковских рисков [7].

Итак, кредитный риск является наиболее значимым видом риска для банков, а управление кредитным риском - ключевым фактором, определяющим эффективность деятельности банка. Это еще раз подтверждает высокую актуальность проблемы управления кредитным риском при ИК.

Руководствуясь целями, минимизации кредитного риска при ИК, банки вынуждены разрабатывать эффективные механизмы и инструменты управления кредитным риском. В- качестве таких инструментов обычно используют залог, гарантии,, поручительства, страхование кредитных" операций и андеррайтинг заемщика. Андеррайтинг, заемщика - это оценка-вероятности погашения ипотечного кредита с учетом доходов заемщика, его кредитной истории, наличия собственных средств на первоначальный взнос и с учетом оценки предмета ипотеки [8].

Андеррайтинг заемщика является основным и наиболее действенным инструментом в системе управления кредитным риском, поскольку именно во время его проведения вырабатывается решение о предоставлении кредита или об отказе в кредите заемщику. Не умаляя значения остальных инструментов управления кредитным риском, можно сказать, что они носят вторичный характер по отношению к андеррайтингу заемщика. Это объясняется, еще и тем, что андеррайтинг является одним из начальных этапов ипотечного кредитования и, в отличие от остальных методов управления кредитным риском, применяется до этапа заключения ипотечной сделки. Андеррайтинг проводится по следующим основным направлениям анализа информации о заемщике:

- оценка платежеспособности потенциального заемщика, т.е. его способности своевременно погасить кредит;

- оценка кредитоспособности потенциального заемщика, т.е. его готовности выполнять принимаемые на себя финансовые обязательства;

- оценка достаточности наличных денежных средств, которыми располагает потенциальный заемщик для выплаты первоначального взноса на покупку жилья и оплаты всех других необходимых расходов по совершаемым сделкам;

- оценка достаточности'обеспечения возвратности кредита.

Стоит особо отметить, что понятие андеррайтинга заемщика не является аналогом понятия ' оценки кредитоспособности заемщика, а включает его в себя как одно из направлений анализа информации.

На сегодня в РФ используются два способа андеррайтинга заемщиков -"ручной" и с использованием скоринговой системы« (автоматизированной системы на основе скоринга - математической модели, на основе кредитной истории прошлых клиентов определяющей вероятность того, что кредит окажется "хорошим", по известным характеристикам заемщика вычисляя интегральный показатель его кредитоспособности). Несмотря на преимущества скорингового подхода, его прямое использование в ближайшее время, до накопления необходимой статистической базы, затруднено, и актуальной является задача частичного использования преимуществ скоринга в этот период, решенная с помощью предложенной в работе схемы проведения андеррайтинга.

Во время бурного роста рынков жилья и ипотеки в 2007-2008 годах андеррайтинг проводился поверхностно, с минимальными затратами времени. На посткризисном рынке произошло его резкое ужесточение, которое, не повлияв на уже выданные высокорисковые кредиты, негативно скажется на будущей прибыли банка. Итак, в настоящее время банки ужесточают или упрощают андеррайтинг заемщиков достаточно редко, с запозданием реагируя на изменение ситуации на рынках жилья и ИК.

Использование предложенного автором в работе механизма гибкого регулирования андеррайтинга в зависимости от текущей ситуации, а также схемы проведения андеррайтинга позволит банкам повысить управляемость кредитным риском и прибыльность ИК, что приведет к снижению ставок и уровня просроченной задолженности. Итак, совершенствование процесса андеррайтинга заемщиков как основного инструмента управления кредитным риском при ИК приобретает важное социально-экономическое значение.

Необходимость углубленных исследований в области управления кредитным риском и, в частности, в области андеррайтинга ипотечных заемщиков в РФ

13 определяет актуальность проблемы и требует отдельного исследования, проведенного в данной работе.

Целью данной5диссертации является разработка экономико-математического: инструментария-для- оптимизации процесса: управления кредитным; риском банка при ипотечном кредитовании в РФ.

Достижение поставленной цели диссертационной работы осуществляется путем постановки и решения следующих задач.

- Классифицировать существующие методы управления кредитным риском, провести их сравнительный анализ и выявить их возможности по установлению и поддержанию определенного уровня риска.

- Сравнить существующие способы принятия решения о выдаче кредита и исследовать возможность и эффективность их комбинирования.

- Классифицировать возможные процедуры, которые могут применяться банком при принятии решения о выдаче кредита. Разработать модель, позволяющую банку осуществить обоснованный выбор тех процедур, применение которых в данный момент является для него оптимальным с точки зрения прибыльности ипотечного кредитования;.

- Предложить способ оценки вероятности дефолта заемщика, не зависящий от его конкретных характеристик и учитывающий качество принятия банком решения о выдаче кредита.

- Разработать метод оценки вероятности ухода заемщика из банка до принятия решения о возможности его кредитования, учитывающий особенности рынков жилья и ипотечного кредитования.

- Предложить методику практического использования построенной; модели и провести ее верификацию на данных реального банка.

Объектом исследования является кредитный риск, присущий; банкукредитору на рынке ипотечного кредитования, РФ. Предметом исследования является управление кредитным риском банка-кредитора на рынке ипотечного кредитования РФ;

Теоретической и методологической основой диссертационной работы послужили труды отечественных и зарубежных ученых- по следующим проблемам:

- развития рынка жилой недвижимости (И.В. Довдиенко, Н.В. Васильев, В.А. Горемыкин, С.Н. Максимов, Г.М. Стерник и другие),

- функционирования и развития системы ИК в России1 (О.И. Лаврушин, И.В. Павлова, Г.С. Панова, Г.А. Цылина, H.A. Щербакова и другие),

- управления рисками (Д. Аргенти, К.Д. Валравен, Э. Гилл, М.В. Грачева, Р. Коттер, М.Е. Озиус, Б.Х. Путнам, Э. Рид, Т. Саати, Р. Смит, И.Т. Балабанов, Ю.И. Журавлев, О.И. Ларичев, В.Т. Севрук , H.A. Савинская, К.Н. Гусева и другие),

- внедрения и использования скоринга (C.B. Уланов, М.Ф. Наумов, Ю.Г. Максутов, A.A. Строев и другие),

- управления ипотечными рисками (Гончаров, Л. Галиц, В.К. Селюков, Э.О. Човушян и другие).

В работах последнего направления уделено внимание описанию и систематизации рисков, возникающих при ипотечном кредитовании, и описанию методов управления основными видами рисков: Предложены методы управления основными видами рисков, однако для многих видов по-прежнему не разработано конкретных методов управления.

Вместе с тем, проблемы управления ипотечными рисками и, в частности, кредитным риском в целях снижения уровня просроченной задолженности по ипотечным кредитам и повышения доступности ипотечного кредитования для населения России-исследованы недостаточно. Грамотное управление кредитным • риском позволит не только оптимизировать доходность ипотечного кредитования на уровне отдельно взятого банка, но и позволит ускорить реализацию государственных проектов в сфере повышения доступности жилья и окажет позитивное влияние на динамику процентных ставок по ипотечным кредитам.

Информационную' базу исследования составили отчетные данные Правительства РФ, данные ЦБ РФ, Федеральной службы Государственной статистики (Росстата), АИЖК, ФНС России, Минэкономразвития России, нормативные и законодательные акты РФ, публикации в журналах и отраслевых газетах, ресурсы интернета.

Для решения поставленных задач в работе использовались методы системного анализа, экономико-статистической обработки информации, математической статистики (теории массового обслуживания, теории цепей Маркова), методы вычислительной геометрии (алгоритм Эндрю построения верхней выпуклой оболочки). Для оценки параметров предложенной в работе модели использовался метод множественной линейной регрессии.

Основные научные результаты, полученные лично автором. К основным позициям научной новизны, составляющим предмет защиты, относятся следующие:

- Выявлено, путем сравнительного анализа существующих методов управления кредитным риском, что принятие решения о выдаче кредита на основе оценки вероятности его погашения (андеррайтинг) является единственным методом, обеспечивающим поддержание заданного, приемлемого для банка уровня кредитного риска за счет установления баланса между качеством оценки вероятности погашения кредита и затратами на такую оценку.

- Предложен способ повышения управляемости кредитным риском банка за счет применения программной процедуры, частично автоматизирующей процесс принятия решения по кредиту. Разработанная процедура позволяет воспользоваться рядом преимуществ полноценного программного обеспечения, таких как снижение субъективности и времени рассмотрения заявки, до появления возможности его внедрения и использования в РФ.

- Впервые описаны возможные процедуры процесса принятия решения о выдаче кредита (процедуры андеррайтинга) и поставлена задача поиска оптимального набора данных процедур. Разработана экономико-математическая модель поддержки принятия решения о выдаче кредита, обеспечивающая оптимальный выбор необходимых процедур, позволяющий максимизировать среднюю прибыль, приносимую банку ипотечным кредитованием в единицу времени.

- В рамках модели' предложен способ оценки вероятности дефолта заемщика, основанный на рассмотрении процесса выплаты ипотечного кредита как однородной цепи Маркова, позволяющий учесть конкретный набор процедур проведенного андеррайтинга и оценить среднюю вероятность дефолта, не зависящую от характеристик конкретного заемщика.

- Разработан метод оценки вероятности ухода заемщика из банка из-за слишком долгого ожидания решения по кредиту, базирующийся на рассмотрении банка как системы массового обслуживания. Предложенный метод, являясь существенной частью модели поддержки принятия решения, учитывает текущее состояние рынков жилья и ипотечного кредитования и дает оценку средней вероятности ухода заемщика из банка.

- Сформулирована методика поэтапного практического использования предложенной модели. Ее реализация на численных данных реального банка привела к увеличению средней ежедневной прибыли от ипотечного кредитования за счет сужения перечня применяемых процедур андеррайтинга. В результате сокращения времени принятия решения по кредиту средняя прибыль от выдачи одного кредита снизилась, но число выдаваемых в день кредитов выросло. Теоретическая значимость работы состоит разработке схемы принятия решения о выдаче кредита, частично использующей преимущества специализированного программного обеспечения до накопления статистических данных, необходимых для его внедрения. Теоретическое значение имеет проведенная классификация инструментов управления

17 кредитным риском при ипотечном кредитовании и сравнительный анализ существующих способов принятия решения о выдаче ипотечного кредита.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенная в ней' модель может использоваться банком для формирования структуры процесса принятия решения о целесообразности выдачи кредита, позволяющей максимизировать среднюю прибыль от ИК.

Апробация работы. Результаты работы неоднократно докладывались на научном семинаре "Инвестиционное проектирование" кафедры "Математические методы анализа экономики" экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова (последний доклад в июне 2010 года). Основные положения и результаты исследования были представлены на международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Ломоносов-2009" и "Ломоносов-2010" (Москва, МГУ имени М.В. Ломоносова, апрель 2009 и апрель 2010 соответственно), а также на всероссийской научно-практической конференции с международным участием "Информационные технологии и математическое моделирование" (филиал Кемеровского государственного университета в г. Анжеро-Судженске, ноябрь 2009).

Практическая апробация. Результаты, выводы и предложения, представленные в диссертации, нашли применение в работе отдела андеррайтинга ЮниКредит Банка в период с 2006 года по настоящее время.

Материалы диссертации были использованы в учебном процессе при преподавании курса "Проектный анализ" на экономическом факультете МГУ имени М.В. Ломоносова.

Публикации. Основные положения и результаты работы изложены в семи опубликованных работах общим объемом 2,8 п. л., в том числе в журналах, входящих в перечень ВАК, - 2,3 п.л. Все статьи написаны без соавторов.

Структура, содержание и объем диссертации определены поставленной целью, задачами и логикой исследования. Диссертация состоит

18 из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и семи приложений. Текст диссертации изложен на 175 страницах, включая графики, рисунки, таблицы, приложения и библиографию.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Рощина, Янина Александровна

выводы.

1. Описаны возможные процедуры базового и дополнительного андеррайтинга. Для учета применимости процедур дополнительного андеррайтинга введены булевы переменные , такие, что переменная принимает значение 1, если соответствующая /-ая процедура применяется, и значение О-в противном случае. Набор значений переменных dt однозначно определяет, какие именно процедуры дополнительного андеррайтинга будут применяться.

2. Введено строгое определение понятий тщательности и эффективности андеррайтинга ипотечных заемщиков. Под тщательностью Т понимается среднее время (в рабочих днях), затрачиваемое на применение дополнительных процедур андеррайтинга. Под эффективностью Е - прирост средней вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки за счет применения дополнительных процедур андеррайтинга.

3. Для среднего времени рассмотрения заявки (в рабочих днях) и и вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки р получены следующие формулы: и = + Y,iuidi, р = р0+ yYJeldl, где и0 - среднее время проведения базового андеррайтинга р0- средняя вероятность не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки после проведения базового андеррайтинга и, - среднее время проведения /-ой процедуры дополнительного андеррайтинга

- эффективность /-ой процедуры дополнительного андеррайтинга (величина, на которую при ее применении увеличится вероятность не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки).

4. Получена зависимость средней прибыли от выдачи одного кредита от вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки тг(р). Для этого оценено математическое ожидание теоретической прибыли от выдачи одного кредита, средняя прибыль "хорошего" и "плохого" кредитов и вероятность того, что кредит окажется "плохим"; т.е. вероятность дефолта. Для оценки вероятности дефолта процесс выплаты ипотечного кредита рассматривается как однородная цепь Маркова с дискретным временем., Показано, что полученная зависимость тс(р) является положительной, т.е. с ростом вероятности» не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки растет и средняя прибыль от выдачи одного кредита.

5. Получена зависимость среднего числа выдаваемых за рабочий день кредитов от среднего времени рассмотрения заявки V(и). Для этого банк рассматривается как СМО и методами теории массового обслуживания строится зависимость вероятности ухода из банка необслуженной заявки от среднего времени рассмотрения заявки. Показано, что полученная зависимость ¥(и) является отрицательной, т.е. с ростом среднего времени рассмотрения заявки среднее число выдаваемых за рабочий день кредитов уменьшается.

6. Используя полученные зависимости л(р) и V (и), получена зависимость средней прибыли П, приносимой банку ипотечным кредитованием, от среднего времени обслуживания заявки и, вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки р и от параметров модели отдела андеррайтинга. Учитывая найденные ранее зависимости среднего времени обслуживания и и вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки р от переменных с/,, получена зависимость средней прибыли П, приносимой банку ипотечным кредитованием, от переменных с1., т.е. от выбора процедур дополнительного андеррайтинга:

Я(«(й?,.);Ж)) = * »(/**,))•

7. Для управления,тщательностью и эффективностью андеррайтинга предложен механизм оптимального выбора процедур дополнительного андеррайтинга; т.е. механизм принятия решения о том, какие именно дополнительные процедуры андеррайтинга следует использовать в текущий момент времени, удовлетворяющий следующим условиям:

1) предложенный механизм дает оптимальные значения переменных dj, в качестве критерия оптимальности выбрана максимизация средней прибыли, приносимой банку ипотечным кредитованием за единицу времени

2) значения переменных (¿1, полученные в результате применения предложенного механизма, актуальны, т.е. вычисляются на основе текущих значений параметров модели отдела андеррайтинга

3) предложенный механизм подходит для использования в динамике, т.е. еженедельный или (при необходимости) ежедневный пересчет значений переменных (и необходимых для его осуществления параметров модели) поддается автоматизации и осуществляется за разумное время. Для максимизации зависимости /^(й?,) предложена оптимизация конечного перебора всех точек на плоскости (и,р) путем построения верхней выпуклой оболочки множества точек и перебора только точек, принадлежащих данной оболочке.

8. Численные расчеты по модели проведены на примере данных ЮниКредит Банка.

Заключение

Кредитование традиционно считается одной из основных функций коммерческого банка. Формирование качественного кредитного портфеля, приносящего прибыль, является одной из важнейших целей деятельности банка. Формирование же в целом по банковскому сектору страны качественного кредитного портфеля ипотечных заемщиков является важной целью в развитии экономики РФ. Это связано, в том числе, с тем, что решение социальных проблем, к числу которых принадлежит и жилищная проблема, является одной из наиболее приоритетных задач для нашей страны. Присущие ипотечному кредитованию факторы риска предопределяют необходимость управления ипотечными рисками и, в частности, управления кредитным риском, который, как показано в диссертационной работе, является в настоящее время наиболее значимым видом риска для российских банков. Грамотное управление кредитным риском позволит не только оптимизировать доходность ипотечного кредитования на уровне отдельно взятого банка, но и позволит ускорить реализацию государственных проектов в сфере повышения доступности жилья и окажет позитивное влияние на динамику процентных ставок по ипотечным кредитам.

На основе мировой и отечественной практики банковского кредитования и теоретических исследований в данной области можно выделить следующие основные методы управления кредитным риском при ипотечном кредитовании:

- залог жилой недвижимости

- поручительство третьих лиц

- страхование

- рефинансирование ипотечных кредитов

- андеррайтинг заемщиков.

В диссертационной работе проведено сравнение данных методов по следующим-четырем признакам: обязательность применения с точки зрения законодательства, используемый способ управления риском (снижение, сохранение, избежание или передача), эффективность применения и* возможность оптимизации применения. Выявлено,' что андеррайтинг является основным и наиболее действенным методом и, в отличие от остальных методов, позволяющих снизить, сохранить, избежать или передать кредитный риск, позволяет действительно управлять риском, поддерживая его на выбранном уровне.

В работе разделены понятия оценки кредитоспособности заемщика и андеррайтинга заемщика и показано, что андеррайтинг не является аналогом понятия оценки кредитоспособности заемщика, а включает его в себя как одно из направлений анализа информации о заемщике. Дано уточненное определение андеррайтинга ипотечного заемщика как основного этапа ИК, состоящего в принятии решения о выдаче кредита на основе оценки вероятности его погашения, производимой, в свою очередь, на основе оценки платежеспособности и кредитоспособности заемщика, а также на основе оценки достаточности средств на первоначальный взнос и обеспечения возвратности кредита.

Недостаточное внимание к андеррайтингу заемщиков и, в частности, к оценке их кредитоспособности и к ее прогнозированию в условиях постоянного роста рынка ипотеки и цен на недвижимость явилось одной из причин возникновения и развития ипотечного кризиса, ставшего одним из катализаторов мирового финансового кризиса. Выделены следующие особенности современного посткризисного этапа развития рынка ИК в РФ:

- рост потребности населения ВФ в жилье

- снижение показателей, характеризующих рынок ИК РФ

- повышение ставок и ужесточение условий предоставления ипотечных кредитов

- рост просроченной задолженности.

Таким образом, наблюдается обратная ситуация: произошло резкое ужесточение андеррайтинга заемщиков, которое, никак не повлияв на уже выданные высокорисковые кредиты, негативно скажется на будущей прибыли банка.

Поэтому актуальной является решаемая в работе задача оптимизации процесса андеррайтинга ипотечных заемщиков путем создания механизма гибкого (в динамике) регулирования его структуры и, следовательно, эффективности в зависимости от текущей ситуации на рынке.

Для оптимизации процесса андеррайтинга в работе сначала проводится его формализация путем разбиения на шесть последовательных шагов:

1. ввод сведений о заемщике/поручителе в базу данных банка

2. проверка предоставленных сведений

3. проверка соотношений и нормативов, установленных банком

4. сбор дополнительной информации о заемщике/поручителе и анализ всей совокупности имеющихся сведений

5. корректировка параметров кредита вместе с заемщиком (при необходимости)

6. принятие решения по кредиту.

Кроме того, введено понятие базового и дополнительного андеррайтинга. Базовый андеррайтинг включает в себя процедуры, выполнение которых необходимо для вынесения решения по кредиту (процедуры шагов №1, №3, №5 и №6). Дополнительный андеррайтинг включает в себя все остальные процедуры (процедуры дополнительных шагов №2 и №4). Для каждого шага описана возможность его автоматизации. Выявлено, что два существующих метода андеррайтинга - "ручной" андеррайтинг и андеррайтинг с использованием скоринга - отличаются наличием или отсутствием автоматизации шестого шага андеррайтинга. Банк может управлять андеррайтингом только путем регулирования дополнительных шагов (2-го и 4-го).

На основе проведенного в исследовании анализа» истории' скоринга, и современного уровня его развития показано, что прямое использование зарубежного опыта применения' скоринговых систем в РФ невозможно по следующим причинам:

- неразвитость института кредитных бюро и неприменимость статистических моделей оценки риска, основанных на их данных

- низкий объем рынка ИК и нехватка данных для адекватной работы стандартных скоринговых моделей

- различие в весах характеристик заемщика, входящих в скоринговые модели, и в самих характеристиках

- нестабильность поведения заемщиков.

В результате проведенного анализа двух существующих на сегодня в РФ методов андеррайтинга - "ручного" андеррайтинга и андеррайтинга с использованием скоринга - сделаны следующие выводы:

- будущее - за скоринговыми системами, со временем факторы, препятствующие их широкому распространению в РФ, будут преодолены, и даже дороговизна таких систем пе сможет долго сдерживать их распространения

- в ближайшие несколько лет большинство крупных ипотечных банков будут находиться на промежуточном этапе - в ситуации сбора данных для будущего внедрения полноценной скоринговой системы.

Чтобы частичного воспользоваться преимуществами полноценной скоринговой системы уже в ближайшие годы, предложено использовать процедуру прескоринга, частично автоматизирующую второй шаг и автоматизирующую третий шаг процесса андеррайтинга. Показано, что в настоящий момент времени, до накопления статистических данных, необходимых для внедрения полноценной скоринговой системы, оптимальной схемой андеррайтинга в РФ является применение "ручного" андеррайтинга, дополненного процедурой прескоринга.

Основным результатом диссертационной работы является построение в третьей главе модели поддержки принятия решения о выдаче кредита для подразделения банка, отвечающего за андеррайтинг ипотечных заемщиков. Построенная модель позволяет осуществить оптимальный выбор процедур дополнительного андеррайтинга, максимизирующий прибыль банка от выдачи ипотечных кредитов. В рамках модели получены следующие выводы.

1. Описаны возможные процедуры базового и дополнительного андеррайтинга. Для учета применимости процедур дополнительного андеррайтинга введены булевы переменные , такие, что переменная принимает значение 1, если соответствующая /-ая процедура применяется, и значение О-в противном случае. Набор значений переменных б/, однозначно определяет, какие именно процедуры дополнительного андеррайтинга будут применяться.

2. Введено строгое определение понятий тщательности и эффективности андеррайтинга ипотечных заемщиков. Под тщательностью Т понимается среднее время (в рабочих днях), затрачиваемое на применение дополнительных процедур- андеррайтинга. Под эффективностью Е - прирост средней вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки за счет применения дополнительных процедур андеррайтинга.

3. Получена зависимость средней прибыли от выдачи одного кредита от вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки. Для этого оценено математическое ожидание теоретической прибыли от выдачи одного кредита, средняя прибыль "хорошего" и "плохого" кредитов и вероятность того, что кредит окажется "плохим", т.е. вероятность дефолта. Для* оценки вероятности дефолта процесс выплаты ипотечного кредита рассматривается как однородная цепь Маркова с дискретным временем. Показано, что полученная зависимость является положительной, т.е. с ростом вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки растет и средняя прибыль от выдачи одного кредита.

4. Получена зависимость среднего числа выдаваемых за рабочий день кредитов от среднего времени рассмотрения заявки. Для этого банк рассматривается как СМО и методами теории массового обслуживания строится зависимость вероятности ухода из банка необслуженной заявки от среднего времени рассмотрения заявки. Показано, что полученная зависимость является отрицательной, т.е. с ростом среднего времени рассмотрения заявки среднее число выдаваемых за рабочий день кредитов уменьшается.

5. Получена зависимость средней прибыли, приносимой банку ипотечным кредитованием, от выбора процедур дополнительного андеррайтинга.

6. Предложен механизм оптимального выбора процедур дополнительного андеррайтинга, т.е. механизм принятия решения о том, какие именно дополнительные процедуры андеррайтинга следует использовать в текущий момент времени, удовлетворяющий следующим условиям:

1) предложенный механизм дает оптимальные значения переменных <Лг 5 в качестве критерия оптимальности выбрана максимизация средней прибыли, приносимой банку ипотечным кредитованием за единицу времени

2) значения переменных <3,, полученные в результате применения предложенного механизма, актуальны, т.е. вычисляются на основе текущих значений параметров модели отдела андеррайтинга

3) предложенный механизм подходит для использования в динамике, т.е. еженедельный или (при необходимости) ежедневный пересчет значений переменных (и необходимых для его осуществления параметров модели) поддается автоматизации и осуществляется за разумное время.

В отличие от предложенного механизма выбора процедур андеррайтинга, в настоящее время для банков в РФ типична ситуация, когда значение параметров с!, установлено заранее и зависит только от суммы кредита, в лучшем случае - от оценки сотрудником отдела андеррайтинга нужности соответствующих процедур.

Численные расчеты по верификации модели были проведены на примере данных ЮниКредит Банка о 130 ипотечных кредитах.

Построенная модель используется в работе группой кредитного анализа ЮниКредит Банка, акт о внедрении результатов диссертации в работу банка представлен в приложении 7.

Материалы диссертации были использованы в учебном процессе при преподавании курса "Проектный анализ" на экономическом факультете МГУ имени М.В. Ломоносова.

Полученные в результате исследования теоретические и практические выводы имеют актуальный для современной России характер и могут быть с успехом использованы как коммерческими банками - участниками рынка ИК, так и надзорными организациями.