«Методы оценки риска концентрации кредитного портфеля, использование результатов оценки в процессе управления»

Оценка риска осуществляется как на этапе рассмотрения заявки на получение кредита, так и в процессе обслуживания действующих договоров. Соответственно принято выделять определение риска изолированного заемщика (анализ кредитоспособности) и оценку совокупного риска кредитного портфеля банка. При этом вторая задача является наиболее сложной, так как при ее решении необходимо учитывать сложившиеся экономические связи между заемщиками, фактор концентрации риска кредитного портфеля, а также качество всех входящих в портфель активов.

В настоящее время существует значительное количество теоретических исследований по оценке совокупного риска кредитного портфеля и их практических приложений, каждое из которых имеет как преимущества, так и недостатки, ограничивающие области их применения.

Цель работы – предложить метод оценки риска кредитного портфеля, учитывающий эффекты концентрации риска, обладающий при этом достаточной точностью и возможностью применения в российский банковской практике для анализа кредитного портфеля произвольной структуры.

Решаемые в ходе исследования задачи:

 провести анализ используемых в зарубежной и отечественной банковской практике подходов к оценке риска кредитного портфеля;

 описать концепцию риска, теоретико-вероятностное обоснование и подход к оценке кредитного риска, основанный на применении метода визуального моделирования.

В качестве более совершенной альтернативы рассмотренному подходу Базельским комитетом предлагается оценивать риск с использованием системы внутренних кредитных рейтингов (IRB-подход). При этом определение адекватного размера экономического капитала в рамках IRB- подхода осложняется тем, что в соответствующей модели, рекомендованной Базельским комитетом и относящейся к классу ASRF (Asymptotic Single Risk Factor) [3], экономический капитал слабо зависит от структуры кредитного портфеля, степени диверсификации и концентрации риска [4]. Иными словами, требования к капиталу под покрытие риска каждого индивидуального клиента не корректируются под влиянием характеристик прочих входящих в портфель ссуд и свойств портфеля в целом. По результатам ряда исследований [5], данный недостаток приводит к недооценке требуемого размера капитала в пределах от 8 до 13 %.

Также для перехода на систему внутренних кредитных рейтингов банк должен предоставить план внедрения IRB, а также иметь в достаточной степени совершенные инструменты оценки риска и удовлетворять требованиям органа надзора по раскрытию информации [6]. Данные ограничения, наряду с незначительным объемом накопленной статистики, существенно усложняют процесс внедрения IRB в российских банках, а также увеличивают сопутствующие материальные и трудовые затраты.

Прогрессивные подходы, несмотря на многие отличия в реализации, сводят процесс оценки совокупного риска кредитного портфеля банка к построению функции распределения убытков и используют для этой цели сложный математический аппарат. Разработка этих подходов началась в 90-х годах XX века крупнейшими зарубежными финансовыми институтами. И в настоящее время усовершенствованные и апробированные на исторических данных модели, в основе которых лежат прогрессивные подходы, применяются многими коммерческими банками. Наиболее известными из таких моделей являются: CreditMetrics, CreditRisk+, KMV Portfolio Manager и Credit Portfolio View.

Абстрагируясь от особенностей реализации каждой модели, можно отметить, что CreditMetrics и KMV Portfolio Manager могут эффективно применяться только для исследования портфелей кредитов публичных компаний, а Credit Portfolio View разработана для анализа больших, хорошо диверсифицированных портфелей, поэтому данные модели в российских условиях могут найти лишь ограниченное применение. В модели CreditRisk+ кредитное событие ограничено понятием дефолта, т.е. другие возможные варианты снижения стоимости актива в модели не учитываются. Кроме того, по мнению ряда исследователей [7], принятое в модели предположение о независимости макро-экономических риск-факторов приводит к необходимости определенных допущений и абстрагированию от характерных особенностей реальных секторов экономики, что значительно усложняет обоснование полученных результатов.

5. Gordy, M. A Risk-factor model foundation for rating-based bank capital rules / M. Gordy // Journal of financial intermediation. - 2003. - Vol. 12. - P. 199-232.

6. Kurth, A. An extended analytical approach to credit risk management / A. Kurth, H. Taylor, A. Wagner // Economic notes by Banca Monte dei Paschi di Seine

7. SpA. – 2002. – Vol. 31, No 2. – P. 237-253.

8. Vasicek, O. The distribution of loan portfolio value / O. Vasicek // Risk. - 2002. - Vol. 15, No 12. - P. 160-162.