|
Начну, пожалуй, с самого важного, на мой взгляд, в процессе риск-менеджмента.
Для эффективной работы необходимо выявление целей собственников банка – какой риск они готовы взять? Какую отдачу они хотят от работы банка? ( в целом, аналог процедуры Investment Policy Statement в инвестбанках).
Не вдаваясь в элементарные вещи, перечислю наиболее главные идеи: для чего необходима система оценки кредитных рисков.
Главная проблема в оценке кредитных рисков банка – это, то что будущие потери в связи с дефолтом заемщиков – это случайная величина. Следовательно, и будущая отдача от портфеля – тоже носит стохастический характер.
Схематично, это можно выразить так:
Forward portfolio value = V(0)*(1+PR)- будущая стоимость портфеля без учета дефолтов
Expected value of portfolio = V(0)*(1+ER) – ожидаемая, с учетом дефолтов, стоимость портфеля
EL = FV – EV – ожидаемые потери банка
Unexpected losses – это оценка стоимости портфеля в наихудших условиях, базируясь на распределении портфеля. Например, для того чтобы банку получить рейтинг AA необходимо считать unexpected losses на уровне значимости 99.97%!
На основе unexpected losses резервируется economic capital, который выступает своеобразным буфером на случай неожиданных потерь. На горизонте 1 год CreditVaR и economic capital совпадают.
Существует несколько базовых подходов для построения и оценки кредитного риска:
(1)Credit Migration Framework
Базируется на присвоении рейтингов заемщикам. В основе лежит система скоринга – исходя из показателей экономической деятельности, агенту присваивается кредитный рейтинг. Затем на основе исторических данных строится rating transition frequencies (rus. Матрица переходных вероятностей, хотя по сути это не вероятности – а лишь их историческая оценка!!!). В ratingtransitionfrequenciesсостоит из элементов p(i,j)- вероятность перехода из состояния i
в состояние j, то есть вероятность изменения рейтинга за определенный период, как правило, в качестве такого периода принимают год (пример можно найти в таблице 3.B.4.2 PRM Handbook). В таких моделях предполагается, что матрица обладает Марковскими свойствами – это позволяет довольно удобно рассчитывать Transition Matrix на периоды более года.
Для бондов такой подход позволяет построить распределение изменения их стоимости и оценить потери.
Для ссуд, как правило, оценивают вероятность перехода в состояние дефолта, на основе текущего рейтинга заемщика.
(2) Credit Portfolio View (developed by Tom Wilson in 1997)
Данный подход базируется на CreditMigrationFramework, но использует условные вероятности перехода в зависимости от индустрии и ситуации в экономике (recession/expansion).
(3) ContingentClaimApproach.
В основу взята модель нобелевского лауреата Merton(1974). Оценка кредитного риска основывается на стоимости putoption на активы фирмы со страйком равным номиналу долга.
(4) TheKMVApproach.
Довольно подробно описан в литературе. Оценивает вероятность дефолта на основе distancetodefault.
В основном применяется в американских банках.
(5) The Actuarial Approach (developed by Credit Suisse investment bank – Credit Risk+)
Для оценки вероятности дефолта используется Пуассоновское распределение. Для получения эффективного результата ссуды распределяются по группам. Затем, по каждой группе оценивается параметр используемый в Пуассоновском распределении. Из распределений по таким группам строится конечное распределение потерь (Loss distribution).
На мой взгляд, в качестве базового наиболее эффективно использовать первый подход в сочетании с экспертным мнением кредитного комитета (в соотношении 0.6 к 0.4). Рекомендации Базельского комитета поощряют использование внутренних рейтингов в оценке заемщиков, более того, в новой версии содержатся формулы для расчета требований (Полную версию формул здесь приводить не буду ввиду их большой емкости – рассчитываются с поправками на тип ссуды и тип заемщика). Вкратце, Базель разрешает 3 подхода к оценке кредитного риска: Standardised approach (основанный на внешних рейтингах),Foundation Internal Rating Based Approach, Advanced IRB. На более зрелых стадиях можно использовать Актуарный подход в сочетании с Credit Migration.
В процессе деятельности считаю особо важным выделить следующие моменты:
Экспертное мнение также важно для минимизации операционного риска в кредитной деятельности – это как нелегальное искажение финансовой отчетности - подделка, так и легальные методы манипуляции ею.
Предпосылка о независимости дефолтов приводит к недооценке unexpectedloss. На практике, дефолты коррелируют, что создает “heavy tails” в распределении потерь.
Важную роль играет recovery rate вподсчете EAD (exposure at default). Recoveryrate зависит от многих факторов среди которых качество залога, приоритетность ссуды, судебная практика (хоть система права в РФ не англо-саксонская считаю разумным изучить прецеденты по дефолтам заемщика и совместно с юридическим департаментом проанализировать законодательство в этой области). Также влияние на размер recoveryrate оказывают средний рейтинг фирм в индустрии, сфера самой индустрии, рейтинг заемщика до дефолта.
Эмпирические исследования показали, что recovery rate имеет очень большую волатильность. Автор - генеральный директор компании "КвантРиск" Владимир Манаев. Перепечатка возможна только со ссылкой на сайт компании "КвантРиск" |
