Влияние концентрации кредитного портфеля на объём капитала на покрытие рисков тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Влияние концентрации кредитного портфеля на объём капитала на покрытие рисков"

?

/ На правах рукописи

Разумовский Павел Александрович

Влияние концентрации кредитного портфеля на объем капитала

на покрытие рисков

Специальность: 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

2 О К КЗ ¿311

Москва 2010

004619479

Диссертация выполнена на кафедре управления рисками и страхования факультета экономики Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Государственный университет -Высшая школа экономики».

Научный руководитель

Официальные оппоненты

кандидат физико-математических наук, доцент

Помазанов Михаил Вячеславович

доктор экономических наук, профессор

Поморина Марина Александровна

кандидат экономических наук, доцент Ивлиев Сергей Владимирович Ведущая организация Московская Финансово-

Промышленная Академия

Защита состоится 17 февраля 2011 г. в 14.00 ч. на заседании диссертационного совета Д 212.048.07 Государственного университета - Высшей школы экономики по адресу: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20, ауд. 327-к.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного университета - Высшей школы экономики.

Автореферат разослан /¿декабря 2010 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета д.э.н., профессор Философова Татьяна Георгиевна

I. Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Определение объема капитала банка на покрытие кредитных рисков с заданным уровнем надежности является одной из ключевых задач риск-менеджмента. Важна не только общая величина капитала на покрытие рисков, но и его распределение по каждой отдельной операции, так как принятие решений о выдаче новых кредитов в банке основывается не только на индивидуальных показателях риска неплатежеспособности конкретных заемщиков, но и на понимании того, как новый кредит повлияет на агрегированные показатели риска кредитного портфеля.

Модель Васичека, устанавливающая зависимость между объемом капитала на покрытие рисков и состоянием общей макроэкономической среды в экономике, широко известна и распространена в управлении рисками благодаря относительной простоте вычислений и точности получаемой с ее помощью оценки объема капитала на покрытие рисков для крупных диверсифицированных портфелей. Она лежит в основе принципов регулирования Базельского комитета по банковскому регулированию и надзору1, использующих для определения объема капитала на покрытие рисков подход, основанный на внутренних рейтингах2. Согласно последним заявлениям руководителей Банка России, банковская система Российской Федерации должна в скором времени частично перейти на принципы регулирования Базель II.

Однако у модели Васичека есть ряд недостатков, а высокая степень концентрации кредитных портфелей российских банков делает их еще более критичными. В результате подход, основанный на внутренних рейтингах, Базель II не будет обеспечивать желаемый уровень финансовой устойчивости и надежности при применении Базельской методологии для российской

1 Далее — Базельский комитет.

2 От английского Internal Ratings-Based Approach, далее - «IRB Approach».

3

банковской системы. Процесс внедрения и адаптации принципов регулирования Базель II в России должен сопровождаться разработкой дополнительных требований, призванных контролировать концентрацию кредитных портфелей, способствуя преодолению недостатков Базельской методологии и росту финансовой устойчивости отечественной банковской системы.

В связи с этим действующие на текущий момент в России принципы государственного регулирования кредитных институтов уже сегодня требуют смены акцента и значительной переработки. Корректировка действующих на сегодняшний момент нормативов Банка России по финансовой устойчивости банков с учетом степени концентрации кредитных портфелей российских банков обеспечит повышение эффективности банковского надзора. Разработка способа разложения общих требований к объему капитала на индивидуальные компоненты будет способствовать совершенствованию системы управления рисками российских кредитных организаций.

Степень разработанности темы. Подход, основанный на внутренних рейтингах, Базель II описан в Документах Базельского комитета (первоначальный документ - 2001 г., последующие версии - 2003 г., 2006 г.). Исследования Банка международных расчетов (рабочие документы 117, 118, 125 и 126 от 2002-2003 гг.), а также документы Базельского комитета 2009 и 2010 г., итоги Форума финансовой стабильности 2009 г., работы М. Горди, И. Друмонда А. Кашипа, К. Педерцоли, Дж. Стайна, Б. Халлоус посвящены подробному рассмотрению проблемы цикличности требований к капиталу, получаемых с помощью подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II. Ключевым механизмом решения данной проблемы служит ограничение долговой нагрузки банков и доработка системы оценки компонентов кредитных рисков для устранения эффекта процикличности кредитования. Однако данный способ не позволяет учесть влияние концентрации кредитного портфеля.

В российской литературе принципы регулирования Базельского комитета и связанные с ними вопросы рассмотрены в работах Ф.Т. Алескерова, И.К. Андриевской, A.M. Карминского, A.A. Лобанова, Г.И. Пеникаса, A.A. Пересецкого, А.Е. Петрова, В.М. Солодкова и A.B. Чугунова. Исследования АЛО. Симановского посвящены сравнению принципов Базель II и Базель I, а также описанию целей международного регулятора.

Анализу одного из главных недостатков модели Васичека -невыполнимости исходной предпосылки о полной гранулированное™ кредитного портфеля на практике - посвящена работа М. Горди. Автор предлагает проводить корректировку точности подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II в зависимости от фактического количества кредитов в портфеле на базе исследований Т. Вильда и Р. Мартина. Этот же метод применялся и в первоначальной версии Соглашения по капиталу Базель II (2003), включавшей раздел, посвященный поправке на гранулированность. Однако в следующей версии Базельского документа (2006) данный раздел уже отсутствовал, для учета концентрации реальных портфелей банков регулятор увеличил уровень доверительной вероятности с 99,5% до 99,9% при расчете требований к капиталу. Оценке поправки на концентрацию посвящены исследования Т. Вильда, М. Горди, М. Гюртлера, Р. Мартина, Д. Таша, С. Эммера. Однако все предложенные методы доработки модели Васичека не позволяют раскладывать скорректированный с учетом степени концентрации капитал на элементы, соответствующие отдельным кредитам.

Г. Гиесе указывает на экспоненциальную зависимость индивидуальных требований к капиталу от веса кредита в портфеле и вводит базовое понятие пенальти-фактора, характеризующее степень концентрации портфеля.

М. Пихтин предложил поправку на гранулированность для корректировки объема капитала, полученного с помощью модели Васичека, в части учета зависимости неплатежеспособности заемщиков в портфеле от нескольких общих риск-факторов. Этой же теме посвящены исследования М. Гюртлера, К. Дульмана, Н. Маскелайна, X. Сеспедеса, Э. Хайтфельда, в

5

которых представлены методы необходимой корректировки объема капитала в связи с игнорированием концентрации реальных портфелей банков по отношению к секторам экономики. Результаты данных исследований полезны при анализе влияния концентрации кредитного портфеля по отношению к крупным кредитам с точки зрения используемых инструментов и методов.

В отечественной научной литературе проблема точности модели Васичека и применимости подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II для реальных банковских портфелей не получила пока достаточного освещения. В работе Е.С. Дзигоевой, C.B. Ивлиева, Р.В. Рачковой и С.Н. Смирнова проводилась оценка требований к объему капитала с использованием подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II и действующей методики Банка России для тестового портфеля российских заемщиков. Результаты данного исследования показывают степень адекватности действующих нормативов Банка России фактическому качеству кредитного портфеля типичного российского банка без учета концентрации. В исследовании М.В. Помазанова разработана гибридная методология оценки экономического капитала.

Объект исследования - российские коммерческие банки, занимающиеся кредитованием юридических лиц. Предмет исследования - взаимосвязь между концентрацией кредитного портфеля и капиталом на покрытие рисков.

Цель диссертационного исследования - разработать инструменты учета концентрации кредитных портфелей при определении объема капитала на покрытие кредитных рисков банков в условиях перехода российской банковской системы на принципы регулирования Базель II. Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач: 1) выявить ключевые особенности взаимосвязи между показателями концентрации кредитных портфелей и необходимой корректировкой объема капитала на покрытие рисков, полученного с помощью модели Васичека;

2) сформировать массив исходных данных путем генерации кредитных портфелей с заданными параметрами концентрации, соответствующими реальным портфелям банков;

3) на основе эконометрического анализа определить наилучшую функциональную зависимость показателей концентрации от основных характеристик кредитных портфелей;

4) сформулировать предложения по усовершенствованию системы предоставления кредитов, что позволило бы снизить влияние концентрации на требования к объему капитала на покрытие рисков;

5) определить степень концентрации кредитных портфелей российских банков и уровень корректировки капитала, полученного с помощью подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II;

6) разработать рекомендации по корректировке действующего норматива Банка России о достаточности собственных средств с учетом степени фактической концентрации кредитного портфеля и кредитных рисков российских банков;

7) разработать рекомендации Банку России, способствующие увеличению гибкости регулирования и повышению точности оценки требований к капиталу, полученных с помощью подхода, основанного на внутренних рейтингах, в условиях внедрения и адаптации принципов Базельского комитета в России.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретической основой исследования являются научные работы отечественных и зарубежных авторов, касающиеся предмета исследования (О. Васичек, Т. Вильд, Г. Гиесе, М. Горди, М. Гюртлер, К. Дуельманн, Е. Люткебохмерт, М.В. Помазанов, С.Н. Смирнов, Д. Таш, X. Хааф), а также документы, выпущенные Банком международных расчетов, Базельским комитетом по банковскому регулированию, Банком России.

В диссертационном исследовании применялись общенаучные методы познания, в том числе системный анализ, синтез, дедуктивный и индуктивный

7

методы, а также математические методы, регрессионный и корреляционный анализ.

Информационная база исследования. Выявление зависимости показателей концентрации кредитного портфеля от его параметров осуществлялось на искусственно сгенерированных портфелях на базе показателей и характеристик немецких банков.

Оценка показателей концентрации кредитного портфеля и требуемые корректировки для российской банковской системы осуществлялись на основании данных Банка России и российских коммерческих банков по состоянию на 01.01.2010 г.

Научная новизна исследования определяется следующими существенными результатами, полученными автором:

1) на основе выявленных взаимосвязей между концентрацией кредитных портфелей и объемом капитала на покрытие рисков разработана модель, устанавливающая зависимость между необходимой корректировкой объема капитала на покрытие рисков, рассчитанного с помощью модели Васичека, и основными параметрами кредитных портфелей реальных банков;

2) предложены рекомендации по совершенствованию системы предоставления кредитов коммерческими банками путем разложения капитала на индивидуальные составляющие при помощи пенальти-фактора с целью снижения влияния концентрации кредитного портфеля на требования к объему капитала;

3) выявлены ключевые факторы, определяющие необходимый уровень корректировки требований к объему капитала, полученных с использованием модели Васичека, для российских банков в связи с выявленной высокой степенью концентрации их кредитных портфелей;

4) разработаны рекомендации Банку России по корректировке действующего норматива достаточности собственных средств банков с учетом концентрации кредитных портфелей российских кредитных организаций;

5) на базе разработанного инструментария учета концентрации кредитных портфелей выработаны рекомендации Банку России по сопровождению процесса внедрения и адаптации принципов регулирования Базельского комитета в России, способствующие сокращению штрафа за концентрацию благодаря учету выявленных особенностей кредитных портфелей российских банков.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Выявленная автором диссертационного исследования взаимосвязь между степенью концентрации, уровнем кредитного качества портфеля и требованиями к объему капитала на покрытие рисков, определенными с помощью модели Васичека, может служить дополнением к теоретическим вопросам оценки финансовой устойчивости банков и расчета объема капитала на покрытие рисков. Методы корректировки капитала, полученного с помощью Базельской методологии, расширяют область практического применения подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II.

Разработанные инструменты учета степени концентрации портфеля могут быть использованы коммерческими банками для повышения эффективности своей деятельности, так как позволяют обойтись без численных методов моделирования потерь от кредитных рисков и основывать анализ на относительно простых формулах модели Васичека. Это облегчает сценарный анализ, анализ чувствительности, благодаря существенной экономии времени на расчетах. Оперативное управление кредитным портфелем банка основывается на оценке не только индивидуального кредитного риска заемщиков, но и того, как новый кредит повлияет на агрегированные показатели риска портфеля в целом.

В процессе регулирования банковской деятельности Банком России могут быть использованы предложенные рекомендации в части корректировки действующих нормативов достаточности собственных средств банков с учетом концентрации и при адаптации принципов Базельского комитета для российских банков с учетом специфики их кредитных портфелей.

9

Апробация результатов исследования. Результаты диссертационного исследования в части разработанной системы предоставления кредитов, способствующей снижению штрафа за концентрацию в процессе оперативного управления кредитным портфелем, применялись в ОАО «Альфа-Банк» при установлении индивидуальных лимитов кредитования для крупных заемщиков и выработке кредитной политики банка. Основные положения диссертации были представлены в виде докладов на:

1) международной конференции «Международный опыт риск-менеджмента и особенности развивающихся рынков» в июне 2009 г. (основные тезисы размещены в Интернете по адресу: http://www.riskconference.ru/summary09/');

2) семинаре «Банки и предприятия: модели и рейтинги» под руководством A.A. Пересецкого, A.M. Карминского, C.B. Замкового в Российской Экономической Школе в октябре 2010 г.;

3) научном семинаре Е.Г. Ясина «Теневое Правительство» ГУ-ВШЭ в марте и мае 2010 г.;

4) научном семинаре кафедры управления рисками и актуарных методов ГУ-ВШЭ в мае 2010 г.;

5) научном семинаре кафедры банковского дела ГУ-ВШЭ в сентябре 2010 г.;

6) научном семинаре кафедры банков и банковского менеджмента Финансового университета при Правительстве Российской Федерации в ноябре 2010 г.

Публикации. Основные результаты диссертации представлены в четырех работах в журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки России, общим объемом 3,15 п.л., с личным вкладом автора - 2,8 п.л.

Структура работы отражает решение ключевых задач, поставленных в научном исследовании. Диссертационное исследование состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и литературы и двух приложений. Объем диссертации составляет 145 страниц. В работе представлено 22 таблицы, 34 рисунка. Список литературы включает 130 наименований.

II. Основные положения и результаты диссертационного исследования

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены предмет и объект исследования, сформулирована его цель и поставлены соответствующие задачи, проанализирована его методологическая и информационная база, раскрыта научная новизна, обоснована теоретическая и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе представлен анализ научных работ и результатов эмпирических исследований, посвященных анализу моделей оценки экономического капитала - Сгес1иШзк+ и подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II - в том числе их предпосылок, выводов и ключевых недостатков.

Модель СгейиШ5к+ опирается на актуарную технику расчетов с базовым предположением о следовании процесса банкротств фирм пуассоновскому процессу и независимости банкротств заемщиков друг от друга. Основное преимущество модели заключается в аналитическом способе получения экономического капитала. Это существенным образом экономит время расчетов, не требует применения численных методов и способствует практическому применению модели. Основной недостаток Сгес!ИШзк+ заключается в предпосылке независимости банкротств компаний и игнорировании влияния экономических циклов.

Модель СгаЙЛиАН- позволяет разложить экономический капитал, необходимый для покрытия рисков портфеля в целом, на индивидуальные компоненты, соответствующие отдельным кредитам. Компонентный анализ способствует улучшению управления кредитным риском, оптимизации использования капитала банка. Исследователи X. Веид, М. Горди, Р. Мартин, К. Остерли, Д. Таш, X. Хуанг использовали метод аппроксимации «седловой точки» для получения индивидуальных требований к капиталу. Однако Дж. Аннаерт и др. подчеркивают, что у данного метода имеются проблемы с

и

точностью в случаях с высокой концентрацией портфеля и хорошим кредитным качеством крупных заемщиков.

Подход, основанный на внутренних рейтингах, Базель II основывается на зависимости неплатежеспособности заемщиков от состояния макроэкономической среды. На примере исторических данных мы можем наблюдать ярко выраженные периоды высоких и низких годовых частот дефолтов компаний. Так что основная идея модели выглядит достаточно разумно при определенных предпосылках, касающихся характеристик портфеля заемщиков. Зависимость вероятности банкротств моделируется через общий риск-фактор. Впервые такой подход был описан в работе О. Васичека. В диссертационном, исследовании представлены основные формулы модели Васичека и подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II, а также результаты западных исследований по части справедливости диапазонов входящих параметров кредитного риска при применении модели «IRB Approach» (К. Дульманна, Дж. Лопеза и X. Шеля).

Точность подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II в зависимости от концентрации кредитного портфеля по отношению к крупным заемщикам и секторам схематично показана на рис. 1. Для данного диссертационного исследования важен фактор наличия крупных кредитов в портфеле.

Исследования Банка международных расчетов, итоги Форума финансовой стабильности 2009 г., работы К. Борио, М. Горди, И. Друмонда, Э. Катарино-Рабел, А. Кашипа, К. Педерцоли, Дж. Стайна, Б. Халлоуз и других исследователей посвящены подробному рассмотрению проблемы цикличности требований к капиталу, получаемых с помощью подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II, и предложениям путей решения. Ключевой механизм - ограничение долговой нагрузки банков и доработка системы оценки компонентов кредитных рисков для устранения эффекта процикличности кредитования. Однако данный способ не позволяет учесть влияние концентрации кредитного портфеля.

12

Вопрос несоответствия реальных банковских портфелей предпосылке модели Васичека был на повестке дня еще при первоначальном использовании принципов Базельского комитета для регулирования банковской системы Европы и США. В исследованиях Т. Вильда, М. Горди, К. Гуриру, Р. Мартина, X. Ро-Бредов предложены различные поправки с учетом гранулированности и концентрации, корректирующие требования к капиталу, полученные с помощью модели Васичека. Однако все предложенные исследователями методы повышения точности данной модели не позволяют раскладывать скорректированный с учетом концентрации капитал на элементы, соответствующие отдельным кредитам.

Концентрация по отношению к крупным за

□

Хорошая точность оценки IRB Approach

□

Концентрация по отношению к секторам

низкая высокая

Рис. 1. Точность подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II в зависимости от концентрации кредитного портфеля. Похожая схема в работе М. Гюртлера и др. (2009).

Отдельно необходимо назвать работы М. Горди и Е. Люткебохмерт,

М. Гюртлера и др., которые выявили следующую закономерность: чем хуже

кредитное качество и больше зависимость неплатежеспособности заемщиков

друг от друга, тем меньше критическое количество кредитов в портфеле, при

котором точность модели Васичека остается на приемлемом уровне.

13

В работе М. Горди и Дж. Марона на основании исследований М. Горди, Р. Мартина и Д. Таше предложена поправка на концентрацию для моделей, учитывающих при определении убытков от кредитных рисков изменение кредитного качества заемщиков.

Во второй главе диссертационного исследования разрабатываются эконометрические модели зависимости показателей концентрации от параметров кредитного портфеля. Требования к капиталу с учетом обоих источников потерь от кредитных рисков были рассчитаны при помощи гибридной методологии, предложенной М.В. Помазановым.

На основе закономерностей, выведенных Г. Гиесе, автор диссертационного исследования предлагает следующее соотношение, которое позволяет оценить необходимую корректировку для капитала, полученного с помощью подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II:

ЕЛОи

(1)

Шаш +ЕЬ = £(иЬвГ' + ЕЦ) * г ^ЕАВ > ¿=1

X ЕЛО

где - совокупная сумма кредитов в портфеле, ЕАВ1 - сумма ¡-го

кредита, ЕЬ, - ожидаемые потери по портфелю, Í/Z,c'w - непредвиденные потери с учетом обоих источников кредитного риска, иЬ^е1 - непредвиденные потери, рассчитанные с помощью подхода, основанного на внутренних

Уело

рейтингах, Базель II, р/- пенальти-фактор, е ^ - показатель структуры кредитного портфеля, отражающий важность индивидуального кредитного риска ¡-го заемщика в итоговых потерях по портфелю.

Левая часть соотношения (1) при получении убытка от кредитных рисков учитывает как зависимость банкротств фирм от общего риск-фактора, так и индивидуальный риск неплатежеспособности заемщиков. Правая часть отражает потери, полученные только под влиянием общего риск-фактора

(модель «IRB Approach»), которые корректируются с учетом структуры

EAD

ТЖБ

кредитного портфеля е

Параметр pf- портфельная характеристика, которая позволяет разложить капитал по каждому кредиту в портфеле и учесть при этом оба источника кредитных рисков. Этот параметр показывает критическое значение веса кредита, который может быть добавлен в портфель при сохранении штрафа за концентрацию «IRB Approach» на заданном уровне.

Базовыми параметрами концентрации кредитного портфеля, использованными в исследовании, служили HHI и эффективное количество кредитов3. Для вывода зависимости штрафа за концентрацию и пенальти-фактора генерировались кредитные портфели с заданными параметрами концентрации, соответствующими реальным портфелям немецких данных, представленных в исследовании М. Горди и Е. Люткебохмерт. В итоге было получено 7500 кредитных портфелей с разным количеством кредитов в каждом - от 400 до 1500. Процесс генерации и подбор параметров распределения подробно представлен в Приложении 1 диссертационного исследования.

Итоговые модели зависимости штрафа за концентрацию IRB Approach error = •100% (выраженный в %) и пенальти-

фактора для уровня значимости 99% выглядят следующим образом (подробный вывод данных формул и обоснование объясняющих переменных представлено в Приложении 2 диссертационного исследования, под моделями представлено значение коэффициента детерминации (R2) и указаны соответствующие значения t-статистик для коэффициентов):

In (IRB Approch error) = 5,37 - 0,97EL -1,18(EL -EL J arge) - 0,027EN (2) R2 = 84% 215 -52 -39 -139

3 Эффективное количество кредитов рассчитывается по следующему алгоритму: кредиты ранжируются по убыванию ЕАО\ определяется количество крупнейших кредитов, покрывающих 25% всего портфеля, и умножается на 4. Полученное число и будет эффективным количеством кредитов для 25%-го уровня. Для уровня 50% — определяется количество крупнейших кредитов, покрывающих 50% суммы портфеля, и умножается на 2.

15

In (pf) = 3,39 - 0,98£L - 0,76(£L -EL J arg e) - 0,015 EN +1,822form (3)

R2 = 77% 73 -65 -31 -93 25

1. EL — ожидаемые потери по портфелю, выраженные в % от портфеля,

2. EL_large - ожидаемые потери по крупным кредитам (в % от объема крупных кредитов),

3. EN - эффективное количество кредитов, показывает общую абсолютную концентрацию кредитного портфеля,

4. form - показатель относительной концентрации, показывающий соотношение крупных и средних кредитов в портфеле. Чем ближе form к 1, тем более диверсифицирован портфель.

Зависимость JRB Approach error от концентрации кредитного портфеля представлена на рис. 2.

Штраф за концентрацию отрицательно зависит от ожидаемых потерь по портфелю с поправкой на ожидаемые потери по крупным кредитам и положительно зависит от концентрации кредитного портфеля. Данные результаты не противоречат выводам предыдущих исследователей. Отрицательная зависимость между концентрацией и поправкой на гранулированность была получена М. Горди и Дж. Маррон. М. Гюртлер и др. при анализе распределения кредитных портфелей по секторам получили практически линейную связь между этими же показателями. Представленная эконометрическая модель (2) указывает на экспоненциальную зависимость. Данная разница объясняется использованием различных моделей при оценке экономического капитала: М. Горди - CreditRisk^ с общим риск-фактором, М. Гюртлер и др. - CreditMetrics с общим риск-фактором, модель (2) -гибридной методологии. При этом модель (2) включает зависимость штрафа за концентрацию от ожидаемых потерь (EL), в то время как исследования М. Горди и М. Гюртлера отражают лишь зависимость поправки на гранулированность от концентрации. По силе влияния в модели (2) фактор концентрации является ключевым.

90%

2 ь-

s о 80% § t

ra a> 70% о. _с

I Ü 60%

О) «

3" 2 50% £ а

§ 5- 40%

га <

n m зо% .а. 0É

ras 20%

О- с

н 5 10%

о%

25 50 75 100 125 150 175 200

Эффективное количество кредитов (EN)

Рис. 2. График зависимости штрафа за концентрацию (IRB Approach error) для уровня значимости 99% от эффективного количества кредитов в

портфеле EN.

Предложенная эконометрическая модель штрафа за концентрацию от основных параметров портфеля характеризуется приемлемой точностью: для уровня значимости 99% коэффициент детерминации (R-squared) составляет 84%, средняя относительная ошибка прогноза - 25%. Необходимо отметить, что точность модели (2) значительно понижается в случае штрафа за концентрацию больше 35%. Однако реальные портфели российских банков не характеризуются настолько высокой концентрацией и таким кредитным качеством, чтобы требуемая корректировка для капитала, полученного с помощью Базельской методологии, была настолько велика. Таким образом, данный недостаток не представляется существенным с практической точки зрения.

Эконометрическая модель зависимости пенальти-фактора от параметров

кредитного портфеля характеризуется хорошей точностью и прогнозной силой.

Для уровня значимости 99% коэффициент детерминации составляет 77%,

средняя относительная ошибка прогноза - 19%.

17

В среднем по сгенерированным портфелям IRB Approach error для уровня значимости в 99% составляет 11% ULBasel или 9% потерь в целом (ULBasd + EL). Полученная поправка на концентрацию (в терминах М. Горди и Т. Вильд) равна в среднем 0,53% от активов, скорректированных с учетом риска4, при вероятных всплесках свыше 1,5% для некоторых портфелей. Так, для крупного российского частного банка с высокой степенью концентрации кредитного портфеля (EN=56) необходимая коррекция к требованиям к капиталу, рассчитанным при помощи подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II, составляет около 11,1% ULBasd, а пенальти-фактор - 11,8.

В третьей главе диссертационного исследования проведен анализ концентрации реальных кредитных портфелей российских банков. Кредитный портфель типичного российского банка определяется 35 крупными кредитами, что свидетельствует о высокой степени концентрации.

Штраф за концентрацию для 50 крупнейших банков России меньше, чем в выборке по банковской системе в целом (таб. 1). Данный вывод важен в контексте управления и регулирования банковской системой России и свидетельствует об избыточном количестве банков в стране. Укрупнение российских банков позволит снизить общие требования к капиталу в банковской системе в целом за счет диверсификации индивидуального кредитного риска заемщиков.

Таблица 1. Среднее значение штрафа за концентрацию и пенальти-фактора в зависимости от различных значений ожидаемых потерь по портфелю для всей выборки банков и 50 крупнейших.

Для всей выборки банков Для 50 крупнейших банков Разница между показателями для всей выборки и 50 крупнейших банков

Ожидаемые Штраф за Пенальти- Штраф за Пенальти- Штраф за Пенальти-

потери (%) концентрацию (%) фактор концентрацию (%) фактор концентрацию (%) фактор

0,5 29 23,9 25 21,9 4 2

1 24 17,7 21 16,2 3 1,5

1,5 20 13,1 17 12 3 1,1

2 16 9,7 14 8,9 2 1,2

3 11 5,3 10 4,9 1 1,3

5 5 1,6 5 1,5 0 1,4

4 В терминах Базель II - Risk-weighted assets.

Качество полученных данных по российской банковской системе не позволяло получить оценки штрафа за концентрацию и пенальти-фактора в соответствии с ранее предложенными моделями. Данные были отфильтрованы, оценка влияния концентрации проводилась на основании упрощенных зависимостей, включавших два параметра: ожидаемые потери по портфелю и эффективное количество кредитов для уровня в 25% от портфеля. Подробные выводы и результаты регрессионного анализа представлены в Приложении 2 диссертационного исследования, под моделями указаны значение коэффициента детерминации (R2) и соответствующие значения t-статистик для коэффициентов.

\п(Ш Approach error) = 4,57 - 0,38£L - 0,03 LE7V25 (4)

R2 = 77% 201 -30 -116

ln(pf) = 3,98 - 0,6EL - 0,015EN25 (5)

R2 = 67% 254 -61 -77

Данные модели позволяют оценить точность минимальных требований к собственным средствам Банка России с учетом фактического кредитного качества и концентрации портфелей российских банков. Показатели просроченной задолженности и созданных кредитными организациями резервов по состоянию на 01.07.2010 г. косвенно указывают на уровень вероятности дефолта в российской банковской системе. Требования российского регулятора для данного кредитного качества с поправкой на средний уровень возвратности кредитов соответствуют уровню значимости в размере 95,4% для типичного российского банка в контексте подхода, основанного на внутренних рейтингах. На качественном уровне это означает дефолт раз в 22 года.

Анализ уровня кредитных рисков и степени концентрации кредитных портфелей российских банков позволил скорректировать действующий норматив Банка России о достаточности собственных средств банков5. HI

5 Сокращенное название данного норматива - HI.

19

устанавливает минимальный объем капитала кредитной организации (CaRH') на уровне 10% активов, взвешенных по риску. Согласно действующим положениям регулятора, практически все кредиты юридическим лицам попадают в одну категорию риска, что делает HI не сильно чувствительным к кредитному риску заемщиков в конкретном портфеле. Объем созданных банками резервов по отчетности РСБУ позволяет получить приблизительную оценку качества кредитных портфелей и оценить адекватность HI фактическому уровню кредитных рисков типичного российского банка с поправкой на концентрацию. Скорректированные требования к капиталу (CaR1"correc,ed) HI будут выглядеть следующим образом:

CaRm correaed > CaRm • (1 + IRB Approach error) (6),

где IRB Approach error определяется согласно модели (4). Для типичного российского банка при условии ожидаемых потерь на уровне 6%б требования к капиталу, согласно скорректированному HI, составляют 10,3% активов, взвешенных на риск. Для банков с высокой концентрацией данный показатель возрастает до 10,5%. При улучшении кредитного качества до 3% требуемый минимальный объем собственных средств с учетом степени концентрации возрастает до 11 % и 11,8%, соответственно. Рекомендуемый уровень IRB Approach error для российской банковской системы составляет 20% и выбран с учетом высокой степени концентрации отдельных кредитных организаций и улучшением ситуации с кредитным качеством заемщиков по мере выхода экономики из кризиса. Тогда минимальный объем собственного капитала, согласно скорректированному с учетом концентрации HI, составляет 12% активов, взвешенных по риску.

На основании данных моделей предлагается новая структура регулирования банковской системы в связи с планируемым внедрением принципов Базель II в России, способствующая сокращению штрафа за

6 Выбран как среднее между объемом сформированных резервов по РСБУ российскими банками до начала кризиса 2008 г. (2%) и в середине 2010 г. (10%). Это же значение соответствует фактическому объему просроченной задолженности банков на 01.07.2010 г.

20

концентрацию благодаря учету выявленных в результате анализа концентрации особенностей кредитных портфелей российских банков. Выработаны ключевые нормативы, которые могут быть использованы Банком России при разработке собственных нормативных документов, сопровождающих процесс внедрения и адаптации принципов регулирования Базельского комитета в России.

Норматив 1 определяет скорректированные с учетом концентрации требования к капиталу банку. Согласно модели (4), он будет выглядеть следующим образом:

CaRc°"'c"d = CaRBas" -{\ + IRB Approach error),

где CaRBasel - капитал, полученный с помощью подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель И. Соответственно, фактический капитал банка (iCaRRe"') должен быть не меньше CaRcorreaed, и Норматив 1 приобретает вид:

CaRRt°' >CaRCor"c"d (7)

Норматив 2 устанавливает максимальный вес кредита одному заемщику/группе связанных заемщиков в процентах от скорректированных с учетом концентрации требований к капиталу банка. Максимальный вес кредита в процентах от кредитного портфеля в зависимости от величины поправки на концентрацию (А7) определяется из следующего соотношения: _ ЕАРтт _ 1п(Я)

"max

1>Щ Р/

гдер/- пенальти-фактор, определяемый в соответствии с моделью (5). Если перевести максимальный объем кредита в проценты от капитала (&,), Норматив 2 выглядит следующим образом:

"Ш

!г < I- —_!Н.________

— / ч /ОЧ

CaRBasel -(l +IRB Approach error)

7 Автор диссертационного исследования предлагает использовать максимальную величину поправки капитала, получаемого с помощью подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II на уровне 10%, тогда

где CaRBasel - капитал, полученный с помощью подхода, основанного на

внутренних рейтингах, Базель II, IRB Approach error - корректировка на

концентрацию, определяемая в соответствии с моделью (4), ^ЯЛО, - общий

i

объем кредитного портфеля.

III. Основные результаты и выводы работы

Проведенное исследование позволяет сделать следующие выводы:

1) Анализ научных работ позволил выявить основные недостатки модели Васичека, в том числе низкую точность модели при невыполнении предпосылки об отсутствии концентрации.

2) Штраф за концентрацию и пенальти-фактор отрицательно зависят от ожидаемых потерь по портфелю с поправкой на ожидаемые потери по крупным кредитам и положительно зависят от концентрации кредитного портфеля.

3) Построенные модели оценки штрафа за концентрацию и пенальти-фактора в зависимости от простых интегральных характеристик портфеля характеризуются приемлемой точностью (коэффициент детерминации лежит в диапазоне 70-77%); выявлено, что концентрация кредитного портфеля менее критична для портфелей с высокими показателями ожидаемых потерь.

4) На базе пенальти-фактора разработаны рекомендации по оперативному управлению кредитным портфелем банка, позволяющие снизить штраф за концентрацию.

5) Анализ кредитных портфелей российских банков по данным Банка России по состоянию на 01.01.2010 г. выявил высокую степень их концентрации; необходимая коррекция требований к объему капитала, полученных при помощи Базельской методологии, для российских банков может достигать 24% капитала в зависимости от предположений о кредитном качестве заемщиков. Концентрация кредитных портфелей 50 крупнейших российских

банков ниже, чем в среднем по всем кредитным организациям (21% капитала), что свидетельствует в пользу необходимости укрупнения банков и сокращения количества кредитных организаций в банковской системе России. Данные результаты позволили вывести скорректированный с учетом степени концентрации норматив достаточности собственных средств банков (Н1).

6) На основании упрощенных моделей штрафа за концентрацию и пенальти-фактора разработаны рекомендации Банку России по внедрению принципов Базельского регулирования в России в виде'двух нормативов. Норматив 1 представляет собой корректировку требований к объему капитала, полученных с помощью подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II, которую необходимо произвести по причине высокой концентрации российских банков. Норматив 2 призван ограничивать влияние индивидуального риска неплатежеспособности крупных заемщиков на общие потери от кредитных рисков. Оба Норматива способствуют решению проблемы цикличности требований к объему капитала, полученных с помощью Базельской методологии.

7) Предложен возможный вариант корректировки структуры регулирования российских банковской системы, который будет способствовать увеличению ее финансовой устойчивости и гибкости регулирования. Соглашение по капиталу и сопутствующие документы международного регулятора рассматриваются здесь в качестве ядра системы, а нормативы Банка России дополняют и корректируют прописанные в них требования к объему капитала.

Список публикаций по теме диссертации Работы, опубликованные автором в журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ: 1. Разумовский П.А. Штраф на капитал за концентрацию кредитного риска / П.А. Разумовский, М.В. Помазанов // Банковское дело. - 2010. - №2 (194). - С. 52-60 (0,7 пл., личный вклад автора 0,35 пл.).

23

2. Разумовский П.А. Internal Ratings-Based Approach и CreditRisk+: преимущества и недостатки методологий (концентрация портфелей российских банков и ошибка IRB Approach) // Экономическая политика. -2010,-№4.-С. 154-175 (1,1 пл.).

3. Разумовский П.А. Рекомендации по новым нормативам Банка России в связи с внедрением принципов Базеля II. 1-ая часть // Банковское дело. -2010. - №9 (201). - С. 72-77 (0,5 пл.); 2-ая часть // Банковское дело. -2010. - №10 (202). - С. 69-73 (0,5 пл.).

4. Разумовский П.А. Влияние концентрации кредитного портфеля на капитал для покрытия рисков // Лизинг. - 2010. - №11. - С. 53-59 (0,35 пл.).

Лицензия ЛР № 020832 от «15» октября 1993 г. Подписано в печать «/5» декабря 2010 г. Формат 60x84/16 Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1.

Тираж 100 экз. Заказ Типография издательства ГУ-ВШЭ, 125319, г. Москва, Кочновский пр-д., д. 3.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Разумовский, Павел Александрович

Оглавление.

Введение.

Глава 1. Подход, основанный на внутренних рейтингах, Базель Пи концентрация кредитного портфеля.

1. Модель СгесШлзк+.

2. Методология Базель II, подход, основанный на внутренних рейтингах. 30'

3. Концентрация, поправка на гранулированность.

Глава 2. Пенальти-фактор, модели связи штрафа за концентрацию и пенальти-фактора от основных параметров кредитного портфеля.

1. Пенальти-фактор, связь гибридной модели и подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II.

2. Основные параметры и данные для исследования.

3. Модель связи штрафа за концентрацию и параметров портфеля.

4. Результаты моделирования для различных исходных значений объясняющих переменных.

Глава 3. Оценка концентрации российских банков. Скорректированный норматив достаточности капитала. Рекомендации Банку России в связи с планируемым внедрением принципов регулирования Базель II в России.

1. Оценка концентрация кредитных портфелей российских банков, расчет штрафа за концентрацию и пенальти-фактора.

2. Норматив достаточности капитала Банка России с учетом концентрации кредитных портфелей российских банков. Скорректированный с учетом концентрации Н1.:.

3. Рекомендации Банку России при внедрении принципов регулирования Базель II в России.

Диссертация: заключение по теме "Финансы, денежное обращение и кредит", Разумовский, Павел Александрович

Заключение.

На базе выявленных взаимосвязей зависимости между концентрацией и требованиям к объему капитала построены регрессионные модели штрафа за концентрацию и пенальти-фактора в зависимости от простых интегральных характеристик кредитного портфеля. Пенальти-фактор позволяет разложить экономический капитал банка по индивидуальным компонентам и усовершенствовать систему оперативного управления кредитным портфелем банка. Анализ возникающих эффектов диверсификации способствует экономии времени на принятии решений по выдаче кредитов, оставаясь в рамках модели Васичека и расширяя практическое применение подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II. Построенные регрессионные модели позволют сделать следующие выводы:

Штраф за концентрацию и пенальти-фактор отрицательно зависят от ожидаемых потерь по портфелю, поправленных на ожидаемые потери по крупным кредитам, и положительно зависят от концентрации кредитного портфеля. По силе влияния фактор концентрации является основным: точность модели IRB Approach выше для больших диверсифицированных портфелей. Качество кредитного портфеля положительно влияет на штраф за концентрацию и пенальти-фактор. Концентрация портфеля менее критична для портфелей с высокими показателями ожидаемых потерь. Отрицательный коэффициент при разнице между ожидаемыми потерями по портфелю в целом и крупным кредитам подчеркивает важность управления индивидуальным кредитным риском: штраф за концентрацию меньше, когда крупные заемщики хорошего кредитного качества.

В среднем необходимая коррекция оценки требований к капиталу модели IRB Approach с учетом концентрации составляет 11% непредвиденных потерь или 9% общих потерь от кредитных рисков в целом192. Штраф за концентрацию составляет в< среднем 0,53% от Активов, скорректированных на риск, при вероятных всплесках свыше 1,5% для отдельных портфелей. Типичное значение пенальти-фактора - 11,2.

На базе пенальти-фактора- усовершенствована система оперативного управления, кредитным портфелем, способствуя сокращению влияния концентрации и увеличивающая точность подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II.

Анализ кредитных портфелей российских банков показал высокую1 степень концентрации. Разброс индекса НН1 для российских банков составил от 0,003 до 0,036 в с диапазоном от 0,0014 до» 0,015 для немецких банков. Это может объясняться различиями между российской и немецкой банковскими системами и экономиками и требует дальнейшего исследования. Кредитный портфель типичного российского» банка определяется всего« 35 кредитами. Общий вывод из анализа- концентрации портфелей российских банков заключается в том, что индивидуальный^ кредитный риск крупных кредитов оказывает существенное влияние на общие потери от кредитных рисков. Акцент лишь.на общем риск факторе при расчете объема капитала приведет к низкой точности подхода, основанного1 на внутренних рейтингах, для заданного уровня надежности.

Концентрация<50 крупнейших российских банков ниже, чем в среднем по всем кредитным организациям. С точки зрения стратегии управления* банковской системой, это- свидетельствует в пользу необходимости укрупнения банков, сокращения количества кредитных организаций. При одном и том же суммарном кредитном портфеле в, банковской системе в целом потребуется меньше капитала благодаря диверсификации индивидуального кредитного риска крупных заемщиков.

Анализ концентрации кредитных портфелей российских банков по упрощенным регрессионным моделям позволил сделать тот же вывод: с

192 Под общими потерями от кредитных рисков понимается сумма ожидаемых потерь и непредвиденных потерь. ростом концентрации кредитного портфеля и улучшением- кредитного качества портфеля увеличиваются штраф' за концентрацию и пенальти-фактор. Потеря в точности* регрессионных моделей в связи с сокращением объясняющих переменных до двух (ожидаемые потери5 по портфелю и эффективное количество кредитов в портфеле) незначительна.

Предложенный в диссертационном исследовании способ корректировки, требований- к капиталу, полученного с помощью модели Васичека, позволяет оценить критическое кредитное качество заемщиков в-портфелях российских банков. Показатели просроченной задолженности и созданных резервов кредитными организациями- на 01.07.2010г. косвенно указывают на уровень вероятности дефолта по российской банковской системе. Действующий норматив достаточности собственных средств Банка России (Н1) для» типичного^ российского банка для данного кредитного качества с поправкой на средний уровень возвратности кредитов соответствуют уровню значимости в размере 95,4% в контексте подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II. На качественном уровне это означает дефолт раз в 22 года. Базельский комитет исходит из уровня значимости в размере 99,9% или дефолт 1 раз в 1000 лет. Так что действующий норматив не обеспечивает достаточной финансовой устойчивости банковской системе России.

Анализ кредитного качества и степени^ концентрации кредитных портфелей российских, банков» позволил скорректировать действующий норматив. Н1. Рекомендуемый уровень» минимальных требований к собственным средствам банка с учетом концентрации составляет 12% активов, взвешенных по риску.

В диссертации предложена новая система регулирования банковской системы России, в которой принципы Базельского комитета являются ядром, а нормативы Банка России призваны корректировать требования к объему капитала, полученные с помощью Базельской методологии, с учетом степени концентрации кредитных портфелей и стадии экономического цикла.

Норматив 1 представляет собой коррекцию требований к капиталу, полученных с помощью подхода, основанного на внутренних рейтингах, Базель II, на соответствие реальных портфелей российских банков исходной предпосылке отсутствия концентрации по отношению к крупным заемщикам. Коррекция оценки объема капитала при применении методологии Базельского комитета для российских банков может достигать 25% капитала в зависимости от предположений о кредитном качестве заемщиков. Норматив 2 призван ограничивать влияние индивидуального риска неплатежеспособности крупных заемщиков на общие потери от кредитных рисков. Исходя из текущих показателей российской банковской системы норматив 2 существенно жестче, нежели действующий Норматив Н6, что потребует времени на приспособление российских банков при внедрении новых разработанных ограничений.