29. Развитие методов оценки кредитного риска в коммерческом банке. Разработка систем оценки кредитного риска.

Эволюция подходов к оценке кредитного риска происходила поэтапно, и ее можно представить в виде следующей последовательности показателей:

• номинальная стоимость;

• взвешенная по риску сумма актива;

• внешний/внутренний кредитный рейтинг;

• величина вероятных потерь, рассчитанная с помощью внутренней модели оценки кредитного риска для портфелей ссуд.

Первоначально кредитный риск оценивался путем умножения номинальной суммы задолженности на определенный (зачастую произвольно взятый в каждом случае) коэффициент, задающий необходимый уровень капитала на покрытие кредитного риска. Недостаток этого метода заключается в том, что он не учитывает различия в вероятности дефолта.

В 1988 г. Базельский комитет по банковскому надзору предложил классификацию активов по степени кредитного риска, руководствуясь которой банки должны были рассчитывать сумму активов с учетом риска путем умножения их номинальной стоимости на соответствующий коэффициент риска и формировать достаточный резерв капитала в размере не менее 8% от полученной суммы [36].

Базельская схема взвешивания активов по риску носила весьма упрощенный характер, что оказало превратное воздействие на состав банковских портфелей. Так, абсолютно стерлись различия (с точки зрения требований к размеру капитала) между кредитами с рейтингами, например, ААА и С, в результате чего последние стали более привлекательны для банков (с точки зрения требований к достаточности капитала), чем кредиты с более высоким рейтингом. С целью устранения данного недостатка Базельский комитет предложил в 1999 г. так называемую «Новую схему достаточности капитала» [10], на основе которой было разработано Новое базельское соглашение по капиталу [37]. Подходы, заложенные в Новом соглашении, допускают использование банками внешних кредитных рейтингов или собственной (внутренней) системы рейтингов активов и забалансовых статей для расчета требований к капиталу*.

Последние двадцать лет ознаменовались значительным прогрессом в развитии методов оценки кредитных рисков, предпосылками которого стали следующие тенденции:

• дерегулирование финансового сектора, означающее значительное сокращение вмешательства государства в деятельность финансовых учреждений. Отмена многих существовавших ранее ограничений открыла возможности для успешного продвижения на рынки новых видов финансовых услуг;

• расширение банковского кредитования как по объему операций, так и по количеству заемщиков;

• увеличение рисков по забалансовым операциям банков, в особенности по сделкам с производными финансовыми инструментами;

• секьюритизация активов — выпуск ценных бумаг, обеспеченных определенными активами. Секьюритизация повысила роль рынка капитала как механизма привлечения средств в ущерб традиционному кредитованию, что подтолкнуло банки к разработке более эффективных инструментов управления кредитными рисками;

• значительный прогресс финансовой теории, обозначивший новые направления моделирования кредитных рисков.

В целом, модели оценки кредитного риска призваны дать ответ на вопрос о том, какова вероятность, что заемщик окажется неплатежеспособным, и какой должна быть стоимость предлагаемого ему кредитного продукта с учетом прошлого опыта и прогнозов относительно будущего.

Все существующие модели оценки кредитного риска можно классифицировать:

• по лежащим в их основе математическим методам;

• по сфере применения;

• по предмету исследования.

Развитие кредитного риск-менеджмента в последние годы было обусловлено применением современных математических методов, таких как анализ выживаемости, вероятностное и статистическое моделирование, математическое программирование, теория игр, нейронные сети и др. По применяемому математическому аппарату модели оценки кредитного риска можно классифицировать следующим образом:

1. Эконометрические модели на основе линейного и многомерного дискриминантного анализа, регрессионного анализа (в частности, логит-

и пробит-модели, используемые для прогнозирования вероятности дефолта как функции от нескольких независимых переменных), анализа выживаемости, позволяющего получать оценки вероятности наступления события (например, смерти, дефолта), и др.

2. Нейронные сети — компьютерные алгоритмы, имитирующие работу человеческого мозга посредством взаимодействия взаимосвязанных «нейронов». В нейросетях используют те же входные данные, что и при эконометрическом подходе, выделяя взаимосвязи между ними посредством многократного повторения, методом проб и ошибок.

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

4. Экспертные системы, использующиеся для имитации процесса оценки риска, осуществляемого опытным и квалифицированным специалистом при принятии кредитного решения. Составляющими экспертной системы являются набор логических правил вывода, база знаний, содержащая количественные и качественные данные об объекте принятия решений, а также модуль для ввода ответов пользователя на вопросы системы.

5. Гибридные системы, которые используют статистическое оценивание и имитационное моделирование и могут быть основаны на причинно-следственных отношениях. Например, к ним относится модель EDF компании KMV, предназначенная для оценки вероятности дефолта, которая подробно рассматривается в п. 5.13.2.2.

Последовательность построения модели заключается в выявлении взаимосвязей между переменными, в выборе методов для оценки входных параметров и в оценке точности модели.

Модели оценки кредитного риска могут применяться в различных сферах деятельности, в том числе:

• при принятии решений о предоставлении кредита;

• при определении внутреннего или внешнего кредитного рейтинга;

• для расчета стоимости кредитных продуктов;

• как система «раннего предупреждения» (early warning system), своевременно указывающая на потенциальную вероятность потерь и способствующая принятию мер по сокращению кредитного риска;

• для выработки стратегии взаимоотношений с клиентами (например, если модель показывает, что заемщик испытывает временные трудности с ликвидностью, то, возможно, следует не отказывать ему в кредитовании, а определить соответствующие этому случаю условия)

29. Развитие методов оценки кредитного риска в коммерческом банке. Разработка систем оценки кредитного риска.

Операции в сфере кредитования являются в банковском бизнесе самыми доходными, но и самыми рискованными. Анализ кредитоспособности заемщика вызывает особый интерес у кредитных организаций. Кредитование физических лиц приводит к увеличению кредитных рисков, которые влияют как на отдельные кредитные организации, так и на всю банковскую систему в целом. Необходимо уметь качественно определять и оценивать кредитные риски. При невозврате кредитов у банка уменьшается капитал, что может привести к банкротству кредитной организации. Если у банка объем реально имеющихся

активов оказывается меньше размера обязательств, то он становится неплатежеспособным. Достаточно редко банк может восстановить свой капитал без вмешательства извне. Для нахождения, оценки и регулирования банковских рисков используются различные методы оценки кредитных рисков.

Кредитный риск – это риск неуплаты заемщиком основного долга или процентов по платежам, риск возникновения убытков вследствие неисполнения, несвоевременного либо неполного исполнения должником финансовых обязательств в соответствии с условиями договора. Это риск уменьшения стоимости активов банка за счет выданных кредитов, понижение доходности части активов.

Кредитный риск подразумевает под собой ожидаемый убыток, который может возникнуть в течение определенного периода времени в результате уменьшения стоимости кредитного портфеля изза частичной или полной неплатежеспособности заемщика на

момент погашения кредита.

Для кредитных организаций в первую очередь необходимо определить степень кредитного риска потенциального заемщика. После чего банк распределяет клиентов по группам риска, принимает решение о выдаче (отказе) кредита и установлении процентов по кредиту, определяет лимит кредитования.

Существует два метода оценки кредитных рисков. При первом методе составляется заключение эксперта о степени кредитного риска. При втором методе, который называется скоринг, кредитный риск рассчитывается по математической модели.

Скоринг стал применяться в США в 50-х годах прошлого века и стал быстро развиваться в последнее десятилетие ХХ века, что связано с появлением кредитования через пластиковые карты. За основу для расчета скоринговых моделей используется информация о предыдущих клиентах банка, на основе которой разрабатывается прогноз о кредитоспособности будущих заемщиков.

Сущность скоринга заключается в определении совокупного кредитного значения заемщика при его оценке по ряду различных параметров. Указанные параметры имеют разные удельные веса и впоследствии агрегируются в интегральный показатель – совокупный кредитный балл. Этот показатель сравнивается с числовым порогом, который подразумевает под собой линию безубыточности для банка. Кредит выдается тем клиентам, интегральный показатель которых будет над этой линией.

Для оценки кредитоспособности при использовании скоринговых систем в основном используется не более 20 показателей, среди которых можно выделить среднемесячный доход, возраст, семейное положение, наличие недвижимости. Преимуществами этой системы является сокращение времени обработки данных для ответа о выдаче (отказе) в кредите, снижение влияния субъективных человеческих факторов и издержек за счет автоматизации принятия решения. Недостатком данной системы является использование исторической информации. Кроме того скоринговые системы требуют постоянной доработки и обновления в связи с изменением экономических и правовых условий, а также новой информации о клиентах.

При анализе основных процедур оценки кредитных рисков в основе лежат такие понятия, как:

– кредитный рейтинг (рассматриваются классификация дебиторов организации, а также контрагентов эмитентов ценных бумаг или операции, проводимые с ними с позиции их кредитной надежности);

– уровень потерь в случае дефолта (рассматривается доля от суммы, которая может быть утрачена в случае дефолта);

– вероятность дефолта (имеется в виду риск, когда дебитор в течение определенного срока может оказаться в состоянии неплатежеспособности);

– кредитная миграция (подразумевается изменение кредитного рейтинга дебитора, эмитента либо операции).

При оценке кредитного риска проводится анализ кредитоспособности заемщика, который включает в себя определение степени быстроты погашения кредита и надежности клиента, а также выявление факторов риска и нахождение их источников.

Качественную и количественную оценку риска необходимо проводить в совокупности с использованием аналитических, статистических и коэффициентных методов.

После определения степени риска принимается решение о выдаче или отказе кредита. При положительном результате переходят к расчету определения зависимости процентной ставки от уровня кредитного риска по следующей формуле:

Pi = (P + d) : g,

где Pi – процентная ставка по кредиту с учетом степени риска; P – безрисковая ставка; d – вероятность невозврата кредита; g – вероятность возврата кредита в срок и в полном

объеме.

Для минимизации потерь от кредитных рисков банк может принимать в залог недвижимость, землю, имущество, ценные бумаги, золото, права и поручительства.

Таким образом, для устранения причин возникновения кредитных рисков банк:

– создает стандарты и рекомендации обеспечения кредитования;

– определяет методику финансовокредитного анализа;

– проводит оценку кредитоспособности заемщика и устанавливает требования к заемщику;

– контролирует использование полученных кредитов;

– определяет права и обязанности залогодателя и залогодержателя;

– следит за достоверностью данных учета по выданным кредитам;

– постоянно уточняет информацию о состоянии расчетного счета заемщика.

Важнейшим вопросом для банка является определение оценки риска и регулирование кредитного портфеля, как одного из основных направлений эффективного управления кредитной деятельностью. Главной целью процесса управления кредитным портфелем будет обеспечение максимальной доходности при определенном уровне риска.