Оценка кредитных рисков банка на основе внутренних рейтингов в соответствии с требованиями Базель II тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Оценка кредитных рисков банка на основе внутренних рейтингов в соответствии с требованиями Базель II"

На правах рукописи

РЕШЕТОВ АЛЕКСЕЙ СЕРГЕЕВИЧ

Оценка кредитных рисков банка на основе внутренних рейтингов в соответствии с требованиями Базель II

Специальность 08,00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

0034Б8844

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ - 2009

003468844

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении

высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов»

Научный руководитель - доктор экономических наук, профессор

Белоглазова Галина Николаевна

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Попова Екатерина Михайловна кандидат экономических наук Бацазова Светлана Бабатовна

Ведущая организация - Государственное образовательное

учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет»

Защита диссертации состоится » 2009г. в /¿^ часов на

заседании диссертационного совета Д 212.237.04 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов» по адресу: 191023, Санкт-Петербург, ул. Садовая, д. 21, ауд.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов»

Автореферат разослан 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Л.А. Евдокимова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертационного исследования

Развитие банковского надзора, повышение финансовой устойчивости банков, совершенствование внутреннего контроля и аудита в банках, а также внедрение в банковскую сферу международных стандартов финансовой отчетности - это те вопросы, без решения которых невозможно создание конкурентоспособного рынка банковских услуг в России.

Знание и применение современных стандартов, как банковского надзора, так и практики управления достаточностью капитала являются одним из факторов успеха, элементом стабильности и конкурентоспособности национальной банковской системы. Соблюдение рекомендаций Базельского Комитета по Банковскому Надзору (ВСВЭ), может стать существенным фактором повышения качества банковского регулирования и надзора, а также качества функционирования всей банковской системы в целом. Внедрение Базельского соглашения (Базель И) открывает перед банками новые возможности для повышения качества активов и управления рисками.

Актуальность представленной работы определяется необходимостью создания каждым банком работоспособной системы управления банковскими рисками при учете факторов, описанных в продвинутом основанном на внутренних рейтингах подходе (А11Ш) в рамках соглашения Базель II. Несмотря на отсутствие' законодательной или обусловленной решениями других регулирующих органов необходимости, взвешенная стратегия действий требует от каждого банка построения таких систем. Особое внимание к подходу АШВ связано с тем, что другие подходы к оценке кредитных рисков и качества активов, включая планируемый к применению в Российской Федерации стандартизованный, фактически являются частными случаями или упрощениями подхода АШВ. При этом

одной из основных задач Базель II является стимулирование разработки и внедрения банками прогрессивных систем управления рисками.

Степень разработанности научной проблемы

В ряде стран с развитой банковской системой уделяется большое внимание разработке вопросов внедрения Базель II в реальную практику конкретных банков, как в плане академических исследований, так и при разработке конкретных рекомендаций по внедрению. Основное внимание при этом сосредоточено на разработке для банков моделей достаточности капитала, их параметризации, оценке влияния на модели различных факторов и, собственно, процедуре внедрения этих моделей. Особую роль в этих исследованиях играют работы Сандерса А., Горди М.. Джерроу Р. По некоторым оценкам, совокупные затраты на внедрение в банковскую практику процедур и рекомендаций Базель II может достигать нескольких миллиардов долларов.

В настоящее время у Банка России не сформулирована четкая программа по внедрению Базель II. Отметим, что в Российской Федерации невелик и академический интерес к методологии расчета основных параметров модели капитала на уровне банка, применяющего Базель II. Тем не менее, за внедрение Базель II в рамках упрощенного стандартизованного подхода к 2009-2010 годам высказывался ряд руководителей ЦБ на Международных Банковских Конгрессах в Петербурге в течение нескольких последних лет. В работах таких авторов как Бекетов Н.В., Гизатуллин И.А., Максутов Ю.Г. рассмотрены некоторые аспекты внедрения Базель II, однако эти работы носят самый общий характер. Вышеописанные факторы свидетельствуют о том, что российские банки пока слабо подготовлены к внедрению Базель II и построению современных систем управления риском, что может привести к серьезным негативным последствиям. Цель и задачи исследования

Целью настоящего исследования является развитие теоретических, методологических и методических положений, необходимых для реализации

требований Базель II на уровне банка с акцентом на требования продвинутого основанного на внутренних рейтингах подхода (А11Ш) и разработка процедур построения работоспособной модели достаточности банковского капитала, внедрения и тестирования системы управления кредитным риском, соответствующих требованиям Базель И.

В рамках поставленных целей были поставлены и решены следующие задачи:

1. Параметризация подхода к оценке кредитных рисков через внутрибанковские рейтинги контрагентов (подход ЖВ Базель II), создание и проверка параметров модели капитала.

2. Критический анализ методов оценки параметра «корреляция» Базель II и выявление ограничений модели капитала Базель II.

3. Анализ элементов кредитного риска Базель II: стоимости под риском дефолта (ЕАО), вероятности дефолта (РЦ) и убытка в случае дефолта (ЬвО).

4. Разработка процедуры внедрения и тестирования системы, соответствующей Н1В Базель II. В рамках этой задачи решены следующие подзадачи: внедрение рейтинговой системы, соответствующей требованиям ШВ Базель II; стресс-тестирование достаточности банковского капитала в применении к капиталу первого уровня; тестирование кредитной модели на соответствие 11Ш Базель И.

Объект исследования - внутрибанковская нормативная система и нормативная система банковских регулирующих органов. Предмет исследования - системы оценки кредитных рисков на основе внутренних рейтингов и расчета минимальных требований к капиталу. Теоретическая и методологическая основа исследования

Концептуальной основой разработки проблемы послужили фундаментальные труды отечественных и зарубежных ученых в области управления финансовыми рисками, банковского менеджмента и банковского

регулирования, работы исследователей по оценке

устойчивости банков. Это работы таких авторов, как Мертон Р., Диксит А. и Пиндайк Р., Крисс Н. и Халл Дж. и др. Теоретической и методологической базой диссертационного исследования являются современные теории управления кредитным риском, финансового анализа, методы системного анализа, математической статистики и теории вероятности, математического анализа.

Информационная база исследования

Информационную базу исследования составили нормативные акты, рекомендации и исследования Базельского Комитета по Банковскому Надзору (BCBS), Банка Международных Расчетов (BIS), материалы рабочей группы по внедрению Базель II Банка России, данные рейтинговых агентств Moody's и Standard&Poor's. В работе использованы экономические и финансовые данные Reuters и Bloomberg. Графические материалы были подготовлены в программах Microsoft Graph и Statistica 6.0. Научная новизна диссертационной работы

Научная новизна работы заключается в разработке процедуры построения модели достаточного капитала и предельного риска банка, учитывающей основные принципы и рекомендации, заложенные в Базель II в рамках продвинутого подхода, основанного на внутренних рейтингах, оценки параметров модели и в обосновании процедуры ее внедрения и тестирования.

Наиболее существенные результаты исследования, обладающие научной новизной

1. Проведена параметризация подхода к оценке кредитных рисков, покрываемых капиталом, через внутри банковские рейтинги контрагентов 1RB Базель 11, выделены и проверены параметры модели капитала.

2. Предложены подходы к оценке влияния элементов кредитного риска, стоимости под риском дефолта, вероятности дефолта и убытка в случае дефолта на модель достаточности капитала.

3. Предложена новая процедура построения модели достаточности капитала и предельного риска банка, соответствующая соглашению Базель II.

4. Разработаны сценарии действий банков при необходимости оценить показатель удельного веса потерь в стоимости актива в случае дефолта контрагента для долгов, по которым объявлен дефолт.

5. Предложена модификация формулы ошибки Брайера для оценки наблюдаемой частоты дефолта, учитывающая соотношение вероятностей дефолта в рамках класса рейтинга с наблюдаемой частотой дефолта.. Теоретическая и практическая значимость исследования

Теоретическое значение работы заключается в разработке методологической и методической основы построения й выбора модели оценки достаточного капитала при учете факторов, описанных в продвинутом основанном на внутренних рейтингах подходе (АШВ), сформулированном в рамках соглашения Базель II.

Практическая значимость диссертационного исследования состоит в возможности использования разработанной модели достаточного капитала, методов оценки влияния элементов кредитного риска на вероятность дефолта клиента банка и его последствий для банка. Разработанные в диссертации теоретические положения, выводы и рекомендации могут быть использованы надзорными органами при организации внедрения рекомендаций Базель II в банковскую систему Российской Федерации, а также в учебном процессе вузов при изучении курсов «Банковское дело», «Управление банковскими рисками», «Регулирование деятельности кредитных организаций». Апробация результатов исследования

Апробаций теоретических выводов и практических рекомендаций происходила в опубликованных автором работах, в учебном процессе, на конференции «Российская наука о деньгах, кредите и банках: эволюция и современность», Москва 2008 год, и научно-практическом симпозиуме

молодых ученых «Экономическая политика современной России: состояние и перспективы», Санкт-Петербург, 2009 год.

Объем и структура диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка сокращений и терминов, списка литературы, содержащего 87 наименований. Диссертация изложена на 176 страницах включает 13 таблиц и 26 рисунков.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

Во введении раскрывается актуальность вопросов, рассматриваемых в работе, определяются цель и задачи исследования, её объект и предмет, обосновывается научная новизна и практическая значимость.

В первой главе рассмотрены вопросы развития международных подходов к оценке достаточности капитала банка, возникновения Базельских соглашений, их цели и предмет. Показаны исторические изменения в методологии оценки достаточности капитала. Суть соглашения Базель II заключается в концентрации внимания на дифференциации риска и потребности в более развитых подходах к оценке кредитного риска по сравнению с Базель I. Центральные банки и участники рынка должны быть более ориентированы на риск и должны лучше и более оперативно оценивать риск.

Показано, что для стимулирования развития методов и практики управления кредитным риском Базель II предлагает набор подходов для его оценки: 1) стандартизованный и 2) основанный на внутренних рейтингах (1ЯВ), у которого, в свою очередь, предложено два варианта. Подход 111В основан на четырех ключевых параметрах, используемых для оценки

кредитного риска: вероятность дефолта (PD), убыток в случае дефолта (LGD), стоимость под риском дефолта (EAD) и эффективный срок погашения (М). Существуют два варианта IRB, доступного для банков: базовый подход (FIRB) и продвинутый подход (AIRB).

В этой главе рассмотрены также вопросы внедрения в России принципов и рекомендаций Базельского комитета. Выделена проблема, связанная с проведением большого объема предварительной работы и определены задачи, которые должны решаться всеми участниками процесса внедрения: государством, ЦБ РФ в качестве надзорного органа и регулятора, банковским сообществом в лице профессиональных ассоциаций и объединений, а также самими кредитными организациями.

Во второй главе - рассмотрены вопросы параметризации подхода, основанного на внутренних рейтингах. В этой главе предложена методология построения модели Базель II для достаточности капитала на уровне банков.

Модель экономического капитала, также как и модель капитала Базель II в рамках подхода AIRB, требует определения как минимум трех параметров. В работе предложены методы определения значений этих параметров на основе исторических данных и методы проверки этих параметров для Базель II. Этими тремя параметрами являются следующие:

• PD (probability of default)- вероятность дефолта, то же самое что и ожидаемая частота дефолта. Это вероятность дефолта заемщика за период в один год. Этот параметр часто связан с рейтингом риска заемщика (гт).

• LGD (loss given default) - убыток в результате дефолта - это ожидаемый объем убытков по продукту, предоставленному заемщику. LGD и возмещение - это зеркальное отражение друг друга, так как в сумме они составляют долг заемщика на момент дефолта.

• EAD (exposure at default) - стоимость под риском дефолта - это сумма, которую заемщик должен на момент объявления дефолта.

При умножении этих параметров получается значение ожидаемых убытков. В совокупности с оценкой срока погашения, они используются для определения экономического капитала в модели капитала Базель II.

Вероятность дефолта и рейтинг риска дефолта предполагается определять на основе многолетних данных собираемых такими компаниями как Risk Metrics (кредитный рейтинг), KMV (ожидаемая частота дефолта) Moody's (частота изменения рейтинга), JP Morgan Chase (анализ рейтингов компаний и опыта дефолтов). На основе этих данных банк должен определить, отражает ли рейтинг текущее состояние заемщика, или его состояние, оцененное за период времени, которое включает в себя экономические циклы.

Чтобы определить убытки в результате дефолта (LGD) банк должен быть в состоянии определять заемщиков, по которым действительно был дефолт, сумму и время возврата долга. Кроме того, для создания оценок LGD требуется дополнительная информация, касающаяся заемщика. Она включает такие параметры как отрасль, публичность компании, географическое положение. Оценки LGD распределяются по этим характеристикам. Для расчета планируемого денежного потока, потоки по не выплаченным долгам должны дисконтироваться по ставке, приближенной к возможной доходности, которую потребовал бы покупатель не выплаченного долга на момент дефолта. Исследование, проводимое JPMC в течение 18 лет (1982-1999гг), в которое было включено 3671 не выплаченных долгов, показало средний LGD 39,8% при среднем квадратичном отклонении 35,4%. Чувствительность к . ставке дисконтирования была такой, что при использовании 10-ти % ставки средний LGD был 36,2%, а с использованием пятипроцентной ставки 31,9%. Средняя бухгалтерская LGD, которая была рассчитана без дисконтирования, составила 27%. Наличие обеспечения и залог могут серьезно влиять на определение LGD. Хотя исторических данных по залогам не хватает, очень важно дифференцированно вычислять LGD с учетом залога. Если взять выборку данных по вышеуказанному

исследованию JPMC то получится, что значение LGD по необеспеченному долгу составило в среднем 50,5%, в то время как LGD по обеспеченному долгу - 40,9%.

Стоимость под риском дефолта (EAD) рассчитывается как сумма неиспользованной заемщиком части долга (LEQ) на момент дефолта и как текущая использованная сумма. Для расчета LEQ используется уравнение регрессии с использованием двух переменных: рейтинг и срок до дефолта. LEQ = а - Ь(Рейтинг) + cTTD. Величина Рейтинга меняется в диапазоне от 1 до 8; TTD - срок до дефолта или срок погашения долга в годах; а, в, с -коэффициенты уравнения по оценке JPMC равные 48,36; 3,49 и 10,87 -соответственно. Рейтинг клиента устанавливает банк или рейтинговое агентство.

Определение ключевых параметров PD, LGD и EAD для использования их в экономических моделях капитала и для использования в соответствии с Базель II требуют внимательного и аккуратного обращения с данными. Сегодня многие банки не обладают достаточными историческими данными в требуемой форме, в качестве временного шага они могут обращаться к данным внешних исследований, тем не менее, им требуются немедленные инвестиции для развития системы анализа их собственного опыта. Все это в основном относится к тем банкам, которые будут действовать в рамках подхода AIRB.

В этой же главе рассмотрены вопросы оценки корреляции в Базель II. В моделях кредитных портфелей корреляция представляет собой линейную зависимость между должниками в кредитном портфеле. Применяются два типа корреляции: корреляция активов - выражающая зависимость между динамикой стоимости активов должников, и корреляция дефолта как измерение зависимости между двоичными событиями дефолта (да/нет). В Базель II для определения корреляции активов р для заемщиков используется однофакторная модель вероятности дефолта. Это не позволяет проводить диверсификацию портфеля. Например, согласно однофакторной

модели (фактор - введенное Мертоном экономическое состояние системы) экономический спад затронет все рынки с одинаковой силой в одно и то же время. В настоящей работе предложено использовать многофакторные модели для корреляции активов.

В действительности, многие должники, такие как покупатели -физические лица или частные компании, то есть, обобщая, не торгуемые на рынке заемщики, не могут быть описаны классическими моделями оценки стоимости активов, такими как KMV. Это происходит потому, что процессы оценки активов, как правило, связаны с оценкой собственного капитала, которые невозможно проводить для частных компаний. С другой стороны каждая фирма, очевидно, имеет стоимость активов или в более общем виде некоторый процесс возможности платить (АРР - ability to pay process), который отражает совокупное богатство в сравнении с совокупными обязательствами компании. Даже частных заемщиков можно расценивать в терминах такого процесса. Крайне полезно иметь инструмент для определения корреляции между таким скрытым «АРР процессом» для всех типов заемщиков. Более того, поскольку единственный вид данных, необходимый для применения такого инструмента, это частоты дефолта для определенного класса заемщиков, и поскольку такие истории, так или иначе, требуются соглашением Базель II, то применение такого метода будет несложным для любого банка.

Для оценки корреляции можно использовать

Var{g(Y)\ = JDF(PD,p) - PDxPD где JPD - совместная вероятность дефолта.

Эта формула обеспечивает естественный подход к определению корреляции активов, поскольку единственный неизвестным параметром в формуле является корреляция р. Другими словами, наблюдая временной ряд частот дефолтов кредитного портфеля, в данном случае представленного аппроксимированным однородным портфелем с параметрами PD и р, мы

можем дать оценку, среди прочего, вероятности дефолта как среднего значения временного ряда.

Для расчета наилучшего соотношения корреляции активов, можно использовать два подхода «исторического временного ряда как он есть» и «сглаженный» по логарифмической шкале. Для обоих подходов, как и для подходов, применяемых в Базель II, по данным Moody's, определена вмененная корреляция активов и оценена корреляция активов в'зависимости от Рейтинга. Очевидно, что качество сопоставления корреляции активов и рейтингов является специфическим для портфеля и будет меняться при изменении множества рассматриваемых компаний.

Можно, однако, заключить следующее. Помимо того факта, что нет достаточных математических оснований для того, чтобы сокращать модели с двумя параметрами до модели с одним параметром, то есть до применения функциональной связи между р и PD, можно также сказать, что в этом нет необходимости. Было показано, что оценка корреляции может быть дана, основываясь на данных временного ряда частот дефолта. Оценка и установка корреляции активов в контексте Базель II страдает от существенного недостатка методологии, а именно отсутствия многофакторной модели.

Во второй главе рассмотрены вопросы, связанные с оценкой кредитных рисков. Кредитный риск - это риск в отношении банковских доходов или капитала, возникающий в результате того, что заемщик не в состоянии выполнять условия договора или соглашения, который последний заключил с банком. Кредитный риск возникает потому, что, предоставляя кредит, банки должны составлять суждение о кредитоспособности заемщика. Чтобы обеспечить стабильность банковской системы, надзорные органы регулярно проверяют кредитную деятельность банков. В свою очередь, банки должны обеспечивать капиталом сумму кредита, находящуюся под риском. Факторы, влияющие на кредитный риск, которому подвержен банк, выражены в формуле для ожидаемого убытка EL =EAD -PD -LGD

В Базель I рекомендованы минимальные требований к капиталу для активно действующих на международных рынках банков на уровне 8% от банковского кредитного портфеля. В Базель II эти рекомендации смягчены, и дается возможность банкам, использующим более продвинутые техники управления кредитным риском, поддерживать меньшие объемы капитала. Как указывалось выше, возможны три различных подхода в расчете капитала:

• Стандартизованный подход, который представляет собой Базель I с несколько измененными категориями риска.

• Базовый подход, основанный на внутренних рейтингах (IRB).

• Продвинутый подход IRB (AIRB), основанный на собственных моделях банка.

Ключевые компоненты формул для вероятности дефолта (PD), убытка в результате дефолта (LGD), стоимости под риском дефолта (EAD) и эффективного срока погашения долга (М) в целом просты в понимании.

• PD основывается на собственной банковской оценке, в некоторых случаях ограниченной снизу. Для банковских и корпоративных требований PD равна PD за один год по внутреннему рейтингу заемщика, но не меньше 0,03%. Для суверенного долга нижнего ограничения по PD нет.

• Оценка LGD определяется в отдельности для корпоративных, суверенных и банковских требований с использованием базового или продвинутого IRB подхода (AIRB). При базовом IRB подходе корпоративные, суверенные или банковские требования, не обеспеченные признанным залогом, получают LGD в 45%, в то время как субординированные требования по тем же классам активов получают LGD в 75%. При AIRB банки используют свои собственные оценки LGD, пока они могут соответствовать минимальным требованиям по расчету оценок LGD Базель II.

• Для забалансовых активов БАБ рассчитывается как предоставленная, но не списанная кредитная линия, умноженная на коэффициент кредитной конверсии (ССР). Есть два подхода к оценке ССР - базовый и продвинутый. В первом случае банки используют предоставленные надзорными органами данные, во втором - свои собственные. Для активов на балансе БАБ определяется напрямую.

• Эффективный срок погашения М равен 2,5 годам при стандартном подходе. В случае применения продвинутого подхода от банков требуется производить специальную корректировку. М должна равняться реальному эффективному сроку погашения в годах, но при этом быть в пределах от одного до пяти.

При анализе подходов к оценке убытка в результате дефолта (ЬвО) рассмотрены методы косвенной оценки ЬвО, оценка ликвидационного ЬОБ и возможные постдефолтные сценарии, методы прямой оценки Ь01), создание базы данных убытков. Общая структура оценки процесса БйО состоит из следующих частей.

1. Сбор данных: идентификация и сбор всех данных об убытках, требуемых для расчета оценки 1ХЮ.

2. Предварительная обработка: обработка собранных данных в форму, подходящую для оценки Ьвй и связанных параметров. Может также включать оценки отдельных компонентов ЬвО.

Рис. Структура модуля расчета убытка в результате дефолта (ЬСО).

3. Расчеты оценок: расчет оценки ЬСБ с использованием результатов предварительной обработки. В частности, этот расчет включает расчет эффектов снижения риска за счет гарантий и залогов. Как побочный продукт, процедура также может обеспечивать другую информацию, например, требуемую для анализа концентрации инструментов снижения риска (1Ш1).

На рисунке показана базовая структура процесса оценки 1ХЮ в том виде, как он может быть внедрен в банковских 1Т системах. В зависимости от 1Т инфраструктуры организации могут использовать различные методы для различных областей применения или сегментов портфеля, или пользоваться единой процедурой, как показано на рисунке. В последнем случае контролер организует расчет оценок 1ХЮ для различных областей применения. Величина ЬСИ рассчитывается на последних двух этапах. Обычно предпочтительными являются модели регрессионного типа, как гибкий подход к моделированию ЬОО и его компонентов.

Третья глава диссертационной работы посвящена внедрению системы оценки кредитных рисков, соответствующей требованиям 1КВ. Можно с уверенностью говорить, что рейтинги стали центральной частью современной системы управления кредитным риском в банках.

Под рейтингом мы будем понимать оценку текущей и будущей экономической ситуации (например, платежеспособности) клиента. Различные уровни рейтинга определяются:

• индивидуальной платежеспособностью (результат: класс рейтинга и ожидаемая вероятность дефолта РБ).

• платежеспособностью относительно продукта или залога (результат: ожидаемые убытки ЕЬ).

• платежеспособностью по портфелю (результат: неожидаемые убытки

иь).

Многие банки, в той или иной степени, уже используют рейтинговые системы. Объективная оценка риска дефолта клиента является первостепенной для работы банка. Рейтинговые системы позволяют сформулировать ответы на следующие ключевые вопросы:

1. Кто может принимать решение относительно транзакций.

2. Какого объема должен быть предоставленный долг (например, ЕЬ и экономический капитал).

3. С какой маржой должен быть предоставлен долг (например, ЕЬ и экономический капитал).

4. Как должен происходить мониторинг долга (например, изменение рейтинга ЕЬ, экономический капитал).

5. Каким образом нужно учитывать долг (например, кредитные резервы).

6. Как может быть измерена потенциальная концентрация долга (например, экономический капитал).

7. Как можно управлять кредитными портфелями (секьюритизация).

8. Есть ли еще какие-либо кредитные отношения с данным клиентом (маркетинг и поддержка продаж).

Стандартизованные подходы к определению рейтинга позволяют выявить специфические для каждого сегмента рынка факторы, отделяющие «хорошие» фирмы от «плохих». На втором этапе эти факторы взвешиваются и комбинируются. Эти факторы и взвешенные комбинации формируют основу для последующего анализа. Стандартизированный подход сам по себе можно разделить на экспертные системы и эконометрические модели.

В случае экспертных систем каждый критерий оценивается кредитным аналитиком на основании определенных правил. Таким образом, экспертные системы несут на себе отпечаток субъективизма. Эконометрические модели строятся, основываясь на данных статистики. В большинстве случаев они основываются на так называемых твердых фактах, таких как, например, финансовые данные или семейное положение. Тем не менее, иногда может оказаться необходимым разрешить обход некоторых правил, так как у кредитного офицера (credit officer) может быть дополнительная относящаяся к делу информация, которую не может учесть эконометрическая модель.

Одной из существенных проблем при определении рейтинга клиента является затруднение в создании комплексных моделей при отсутствии или недостаточности исторических данных о дефолтах, что затрудняет проверку качества моделей. Организация сбора данных о дефолтах является ключевой задачей для менеджмента банков.

Проверка рейтинговой системы была разделена на два этапа - анализ силы разделения и определение вероятности дефолта или величины убытков. Для оценки силы разделения можно использовать следующие меры: 1) ошибка оптимума - минимальная средняя ошибка классификации в выборке; 2) а/р ошибка - балл отсечения дискриминантного анализа; 3) вычисление коэффициента Джини для дискретных наблюдений и некоторые другие.

В работе для оценки кредитного риска предложена модификация ошибки Брайера

~ т

еггГЛег^Х^-0»??

пи\

где т- количество классов рейтинга в рассмотрении, п - число наблюдений, Р1- это вероятность события ¡, СЮР - наблюдаемая частота дефолта.

Классическая ошибка Брайера позволяет сравнивать вероятность дефолта класса рейтинга, принимающее значения в интервале [0,1] с двоичной переменной дефолта и не дефолта отдельных клиентов. Это приводит к несопоставимым сравнениям. Более подходящий подход - это сравнивать вероятность дефолта класса рейтинга с наблюдаемой частотой дефолта по этому классу. Это приводит к модификации ошибки Брайера.

Рейтинги розничных клиентов и соответственно вероятности дефолтов, из-за обычно большого их числа часто удобно определять, основываясь на эконометрических подходах. Статистические методы хороши, когда мы располагаем большим объемом исторических данных о дефолтах. Входные переменные могут быть получены из различных информационных источников, таких как:

• социально-демографические данные - возраст, семейное положение, занимаемая должность, место проживания

• финансовая информация - доход, обязательства, активы и т.д.

• информация о счете -лимит,средний баланс, кредиты, дебеты, прочее

• внешние данные - кредитная история, кредитные карты, дефолты, прочее.

Листы рейтингов позволяют построить рейтинги, основанные на экспертных суждениях. Листы рейтингов используется для тех типов контрагентов, в отношении которых имеются недостаточные исторические данные для развития скоринга, а также когда стандартизованные подходы не дают искомых результатов. Типичным видом контрагента, для которого составляются листы рейтинга, являются финансовые организации и

транснациональные корпорации. Этот подход может быть использован и для государств, и для предприятий малого и среднего бизнеса.

В диссертационной работе подробно приведена последовательность определения рейтинга клиентов как на основе статистических подходов, так и на основе построения «экспертного» листа рейтинга для различных видов клиентов. Для определения рейтингов предприятий малого и среднего бизнеса можно использовать смешанные подходы, при которых комбинируют автоматизированный скоринг и вопросники аналитиков.

Моделирование и расчет оценки стоимости под риском дефолта (EAD), для кредитных продуктов с переменным объемом используемых средств, следует корректироваться на основании исторической информации о дефолте. EAD рассчитывается как использованная сумма плюс процент от свободного лимита, выраженный через параметр кредитной конверсии CCF. EAD = outstanding + CCF -freelimit

В работе предложена процедура расчета убытков в случае дефолта (LGD). Процент возврата обычно либо высокий, либо низкий, в зависимости от наличия или отсутствия залога. Таким образом, правильно разделять обеспеченную залогом EAD (EADsec) и не обеспеченной частью ожидаемого EAD (EADunsec) и измерять процент возврата для каждой из этих частей. Таким же образом мы можем разделить и LGD, что приводит к более частному расчету ожидаемого объема убытков при дефолте: LGD -EAD = LGDsec EADsec + LGDunsec - EADnnsec

LGDsec должны различаться ' в зависимости от типа залога и местонахождения залога. Для целей проверки должна существовать возможность калибровки оценки залога и процесса возмещения. Различные техники калибровки оценки залога представлены в работе.

В целом, проект по внедрению Базель II может быть разделен на следующие составные части: 1) процесс сбора данных; 2) отчетный процесс; 3) процесс проверки параметров; 4) процесс проверки методологии.

Процессы отчетности о состоянии капитала, основанные на информации на уровне транзакций, уже внедрены во многих банках для того, чтобы, во-первых, либо соответствовать текущим рекомендациям Базельского комитета, либо, во-вторых, для решения задачи распределения капитала в рамках экономической модели. Во втором случае отчетный процесс согласно Базель II может быть основан на внутренних процессах модели экономического капитала, так как основные составляющие -вероятность дефолта, убытки в случае дефолта и стоимость под риском дефолта - на уровне клиента или транзакции нужны для обоих случаев.

Бели банк начинает с нуля, то ситуация может оказаться проще. Наиболее сложной проблемой, как для сбора данных, так й для отчетности о состоянии капитала, является организация самого процесса сбора данных и такой базы данных, в которых каждая группа клиентов или клиент, могут быть единственно определены и идентифицированы для каждой транзакции. Параметры, используемые в отчетности по Базель II, не должны определяться только на основании статистических тестов, но основываясь на комбинации последних с экспертными суждениями. Качество рейтингов серьезно влияет на качество выходных данных, как внутренних моделей кредитного риска, так и моделей кредитного риска Базель II. Это относится как к вероятности дефолта, так и к присвоению клиентам классов рейтинга в данной рейтинговой методологии. Необходимо производить проверку рейтингов для оценки качества и исключения потери качества на ранних этапах.

В общем, процесс проверки методики может быть разделен на четыре этапа. I. Портфель на уровне ожидаемого убытка (ЕЬ). II. Класс рейтинга на каждом уровне. III. Скоринговый уровень. IV. Уровень критериев

Продвинутые методологии бесполезны, если они не включены в ежедневную деятельность банка. Таким образом, все затрагиваемые стороны (кредитные офицеры, менеджеры по отношениям с клиентами, Контроль за рисками, 1Т) должны быть включены в процесс с самого начала. В противном

случае новые методики не могут быть приняты и не смогут быть внедрены во время или интегрированы в системе и документообороте или, что хуже, не могут быть интегрированы вообще.

Продвинутый подход Базель II подвергнет банки потенциально высокой вариации минимальных требований к их капиталу вследствие изменения рейтингов. Эта вариация и ее последствия является важным вопросом, как для банков, так и для регулирующих органов. Банки встанут перед лицом все более растущей необходимости управлять достаточностью своего капитала с целью соответствия требованиям, как регулирующих органов, так и рынков. Более того, часто считается, что минимальные требования к капиталу первого уровня, а также некоторый избыток капитала могут напрямую сравниваться со стандартными мерами экономического капитала. Простое уравнивание требований по минимальному капиталу и значений экономического капитала (что видится заявленной целью Базель II) не обязательно приводит к желаемым результатам, если излишки капитала, которые решат поддерживать банки, не будут учтены.

Излишек капитала в момент времени t образуется добавлением банковских прибылей и вычитанием потерь по кредитам, а также чистого увеличения в требуемом минимальном капитале из начального излишка капитала. Отчисления капитала первоначального портфеля банка, оцениваются, основываясь на рейтинге активов портфеля в момент t минус освобождение капитала вследствие истечения сроков или дефолтов по активам до момента t.

В четвертой главе диссертации рассмотрены вопросы тестирования системы, соответствующей подходу IRB.

Базель II требует, чтобы финансовые организации имели надежную систему для проверки точности и последовательности своих внутренних моделей и процессов моделирования. В работе тестирование кредитной модели на соответствие требованиям Базель II проводилось на базе данных Moody's.

Использовались три вида моделей: 1) кредитная модель сокращенного типа, модель Джерроу-Чава (KDP-jc); 2) структурная кредитная модель, модель Мертона (KDP-ms); 3) гибридная кредитная модель, модель комбинирующая подходы Джерроу-Чава и Мертона в гибридной модели с использованием логистической регрессии (KDP-jm). Тестирование состоит в определении соответствие предсказываемых PD действительным значениям PD, которые часто называют калибровкой. Этот тест необходим для того, чтобы модель подходила для целей ценообразования, хеджирования, оценки, симуляции портфеля. В работе показано, что в целом лучшие результаты достигаются по модели KDP-jc.

Другой мерой качества внутренних моделей банка является определение корректности ранжирования компании по степени рискованности. Для этого в работе используется коэффициент точности ROC (Receiver Operating Charateristics) (Рабочая Характеристика Приемника - РХП). Тестирование проводилось на базе данных Джерроу и Чава.

ВЫВОДЫ И ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Предложена новая процедура построения модели достаточности капитала и предельного риска банка, соответствующая соглашению Базель II.

2. Проведена параметризация подхода к оценке кредитных рисков, покрываемых капиталом, через внутрибанковские рейтинги контрагентов IRB Базель II, выделены и проверены" параметры модели капитала.

3. Предложены подходы к оценке влияния элементов кредитного риска, стоимости под риском дефолта, вероятности дефолта и убытка в случае дефолта на модель достаточности капитала.

4. Разработаны сценарии действий банков при необходимости оценить показатель удельного веса потерь в стоимости актива в случае дефолта контрагента для долгов, по которым объявлен дефолт.

5. Предложена модификация формулы ошибки Брайера для оценки наблюдаемой частоты дефолта, учитывающая соотношение вероятностей дефолта в рамках класса рейтинга с наблюдаемой частотой дефолта.

6. Доказана необходимость организации комплексного процесса сбора данных в базы данных о состоянии капитала, в которых каждая группа клиентов или клиент, могут быть единственно определены и идентифицированы для каждой транзакции.

7. Обоснована рекомендуемая для банков процедура построения листов рейтингов контрагентов: крупного бизнеса, финансовых организаций, государственных и административных единиц и др., разработан (раскрыт) механизм построения рейтингов заемщиков на основе листов рейтингов.

8. Проанализирована возможность использования совместной оценки параметров моделей на основании статистических тестов и экспертных суждений.

9. Предложены процедуры внедрения и тестирования банками моделей вероятности дефолта, убытков в случае дефолта и стоимости под риском дефолта.

Основное содержание диссертационного исследования опубликовано в четырех работах общим объемом 1,8 п.л,

1. Решетов A.C. Все по Базелю // Российское предпринимательство. -2008.— № 2, вып. 1. С. 135—139. 0,3 п.л.

2. Решетов A.C. Оценка LGD в системе банковского надзора и банковской практике // Корпоративный финансовый менеджмент.— 2007. —№4. С. 29 — 54. 1 п.л.

3. Решетов A.C. Оценка параметра корреляции Базель II в целях расчета вероятности дефолта // Российская наука о деньгах, кредите и банках: эволюция и современность: Материалы международной межвузовской конференции, М. Изд-во Финакадемия при Правительстве РФ, 2008.— 0,4 п.л.

4, Решетов A.C. Тестирование кредитной модели на

соответствие требованиям Базель II. Коэффициент точности РХП. //Экономическая политика современной России: состояние и перспективы: Материалы Всероссийского научно-практического симпозиума молодых ученых и специалистов.. СПб.: Изд-во ИМЦ «НВШ-СПб», 2009 — 0,1 п.л.

Лаборатория оперативной печати ф-та журналистики СПбГУ Заказ 54. Объем 1,5 п. л. Тираж 100 экз.