Стремительное развитие финансового рынка, возникновение новых институтов влечет к развитию угроз стабильности. Предупредить возникновение кризиса можно при помощи выявления риска и управления ним. Базельское соглашение о норме собственного капитала является примером внедрения в международную практику различных методов оценки кредитного риска.
Полностью предупредить все кризисы невозможно, поэтому механизмы их предупреждения должны быть направлены не только на информирование, надзор и применение практики по укреплению стабильности, но и на изучение различных вариантов развития кризисных ситуаций. Это необходимо для оценки возможных потерь и выявление путей для их предотвращения.
Построение эффективной и стабильной работы банковской системы является актуальной задачей, которую можно разрешить путем повышения внутреннего контроля банка и уровня капитализации. С ростом объемов кредитования растут и возможные риски, которые принимает на себя банковская структура. С целью повышения эффективности банковского контроля и деятельности самого банковского учреждения возникает потребность в более точной оценке кредитных рисков.
Статья: Модели кредитного риска
Для оценки достаточности капитала банковской системы в международной практике используются нормативы, которые разработаны Базельским комитетом по банковскому надзору, и получили соглашение по капиталу. Эти соглашения представляют собой «международные правила игры», отказ от которых ведет к снижению доверия к банковской структуре.
Подходы к моделям оценки кредитного риска
Стандартный подход разработан специально для тех банковских учреждений, которые осуществляют менее сложные ссудные операции, формы кредитного андеррайтинга, а также имеют простые структуры внутреннего контроля. Такие банки используют внешние источники для осуществления кредитного риска с целью выявления финансового качества заемщика и поддержания своего капитала на том уровне, который затребован органами надзора.
Суть базового подхода на основе внутренних рейтингов заключается в том, что банки самостоятельно производят расчеты возможного дефолта своих заемщиков, после чего используют цифры, которые предоставлены органами надзора по возможным убыткам из-за дефолта, риску потенциальных потерь и срок погашения для расчета требований по капиталу.
Метод усовершенствованного подхода на основе внутренних рейтингов основан на том, что банки используют свои же оценки. Банковское учреждение собирает данные за несколько предыдущих лет о состоянии своих заемщиков и предоставляет контролирующим органам стабильность и надежность своих рейтинговых оценок. Только лишь небольшой процент крупных банков может использовать усовершенствованный подход, опираясь при этом на внутренний рейтинг.
Основной задачей нового механизма оценки кредитных рисков является уменьшение срока реализации процесса кредитования, снижение издержек, а также более рациональное использование ценных бумаг с целью привлечения ликвидности с внешних рынков.
Обзор моделей оценки кредитного риска
Кредитный риск – это возникновение у организации, что выдает кредитные средства, риска убытков вследствие несвоевременного исполнения должником своих договорных обязательств.
Кредитный риск в балансе банка присутствует в составе активов по многим позициям:
- ссуды;
- остатки на корреспондентских счетах;
- краткосрочные кредиты для коммерческих банков;
- ценные бумаг, которые приобретены с целью перепродажи или инвестирования.
Также кредитный риск может возникнуть в связи с широким спектром банковской деятельности, что включает также выбор инвестиционных портфелей и контрагентов по сделкам с иностранной валютой. Кредитный риск оказывает прямое влияние на состояние капитала банка. В результате чего высокий риск может уменьшить рыночную стоимость банковских акций и снижает возможность кредитного учреждения воспользоваться облигационными кредитами с целью увеличения дохода.
Методики для количественной оценки кредитных рисков нуждаются в выполнении требований по прозрачности, которая включает количественные оценки робастности и точности.
Прозрачность методики кредитного риска – это строгость соблюдения математических методов, сглаживание необъективности экспертных оценок, полное понимание результатов оценки и анализа риска работниками банка, а также открытость методик для заемщиков и контролирующих органов.
Прозрачность – это важнейшая характеристика методов оценки кредитных рисков в силу потребности в полной идентификации, как самого кредитного риска, так и его модели. Прозрачность методики достигается за счет вычисления вкладов инициирующих событий в кредитный риск.
Банковская организация должна количественно определять названные характеристики, анализировать риск и производить регулярный мониторинг компонентов риска с целью прогнозирования, анализа и управления кредитным риском.
Точность прогнозирования является решающим фактором в выдаче или отказе кредита, от нее зависит цена за риск и уровень резервирования на случай дефолта.
Основным видом деятельности любой банковской организации является кредитование физических и юридических лиц. Каждое банковское учреждение индивидуально, поскольку работает по своим методикам и технологиям, обслуживает различные сегменты клиентов и регионы страны.
Любой кредитный бизнес связан с риском. Поскольку изменяются условия кредитной деятельности, меняется и допустимый уровень риска. Кредитная деятельность постоянно адаптируется к государственной экономике и жизненному уровню населения страны.
Для обеспечения стабильного функционирования банка большое значение имеет метод количественной оценки и анализа кредитного риска. Величина риска каждого кредита должна учитываться ценой за риск. Каждый банк разрабатывает индивидуальную модель кредитного риска для его анализа и проведения количественной оценки, учитывая при этом все рекомендации Базельского комитета по банковскому надзору.
Чем точнее оценка кредитного риска, тем меньше будут банковские потери и процент за кредит, и выше конкурентоспособность банковского учреждения. Только на основе регулярного количественного анализа статистической информации об успешности кредитов возможно создание эффективной модели риска и оптимальное управление им.
Для построения модели кредитного риска осуществляется выборка клиентов, о которых уже давно известно кредитной организации, хорошие они заемщики или нет. Такая выборка может варьироваться от нескольких сотен до сотен тысяч. Она содержит информацию по «хорошим» и «плохим» видам кредитов.
Рисунок 1. Виды кредитных рисков. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Эконометрические и статистические методы оценки риска
В банковских учреждениях используются следующие методики оценки кредитных рисков:
- Скоринговые методики. Скоринг представляет собой статистическую или математическую модель, которая позволяет на основании кредитной истории клиентов определить насколько велика вероятность возвращения кредитного долга заемщиком. Скоринг – это метод классификации интересующей популяции на группы. Преимуществами данной модели кредитного риска является снижение уровня невозврата кредита, скорость в принятии решений, возможность продуктивного управления кредитным портфелем, выявление оптимального соотношения между уровнем риска и прибыльностью кредитных операций.
- Кластерный анализ. Данный метод позволяет классифицировать изучаемую совокупность объектов на группы однородных объектов, называемых кластерами или классами. Решение задач с большим числом наблюдений осуществляется с кластер-процедурами (алгоритмы, на каждом этапе которых применяется одно наблюдение и результаты разбиения на предыдущем этапе).
- Дискриминантный анализ. С помощью данного метода контрагент может причислить себя к одной или нескольким группам на основании некоторых признаков. Основание дискриминантного анализа – это построение дискриминантной функции.
- Дерево классификаций. Данный метод является алгоритмом сегментации обучающей выборки прецедентов. Сегментация в таком случае задается путем последовательного дробления пространства на вложенные прямоугольные области, а не с помощью n-мерной сетки.
- Нейронные сети. Данный метод применяется для оценки кредитоспособности юридических лиц. В таком случае анализу подлежат выборки меньшего размера, нежели в потребительском кредите. Самая успешная область применения данного метода – это выявление мошенничества с помощью пластиковых карт. Нелинейные связи между переменными, что приводят к ошибке в линейных моделях, выявляют именно нейронные сети.
- Технологии Data mining. В основе данного метода лежит поиск закономерностей между различными факторами в данных с большими объемами.
- Линейная вероятностная регрессионная модель. Задача метода заключается в построении модели, которая с помощью независимых показателей позволяет получать оценку значений переменной.
