МЕНЮ


Фестивали и конкурсы
Семинары
Издания
О МОДНТ
Приглашения
Поздравляем

НАУЧНЫЕ РАБОТЫ


  • Инновационный менеджмент
  • Инвестиции
  • ИГП
  • Земельное право
  • Журналистика
  • Жилищное право
  • Радиоэлектроника
  • Психология
  • Программирование и комп-ры
  • Предпринимательство
  • Право
  • Политология
  • Полиграфия
  • Педагогика
  • Оккультизм и уфология
  • Начертательная геометрия
  • Бухучет управленчучет
  • Биология
  • Бизнес-план
  • Безопасность жизнедеятельности
  • Банковское дело
  • АХД экпред финансы предприятий
  • Аудит
  • Ветеринария
  • Валютные отношения
  • Бухгалтерский учет и аудит
  • Ботаника и сельское хозяйство
  • Биржевое дело
  • Банковское дело
  • Астрономия
  • Архитектура
  • Арбитражный процесс
  • Безопасность жизнедеятельности
  • Административное право
  • Авиация и космонавтика
  • Кулинария
  • Наука и техника
  • Криминология
  • Криминалистика
  • Косметология
  • Коммуникации и связь
  • Кибернетика
  • Исторические личности
  • Информатика
  • Инвестиции
  • по Зоология
  • Журналистика
  • Карта сайта
  • Анализ кредитного риска

    Для модельных портфелей без учета блужданий, корреляций и сложного cash flow результаты расчетов по методам WDM и CreditRisk+ совпадают.

    Значительное влияние на показатели риска оказывают дисперсия скачков ln (PD) и средняя длина портфеля.

    В реальных портфелях встречаются заемщики, уменьшение долга которых приводит к значительному сокращению CAR.

    Заметное влияние на риск оказывают даты вычисления PD, устаревшие данные по PD увеличивают риск потерь.

    Существенными факторами риска по портфелю являются средние значения распределений кредитов (диверсификация) и наличие особо рисковых компаний.

    Влияние корреляции между заемщиками заметно усиливается по мере роста средней длины портфеля.


    Добавление актива к портфелю


    Согласно предписаниям Базельского комитета, каждому банку рекомендуется иметь собственную внутреннюю систему рейтингования заемщиков, которая сможет дать количественную характеристику каждому заемщику в виде вероятности его возможного дефолта по долгам в течение будущего года (PD, Probability of Default). Имея PD - характеристики заемщиков в портфеле, объем кредитных средств каждого, находящихся под риском, длины кредитов, а также оценив по обеспечению относительные потери в случае дефолта (LGD, Loss Given Default) можно вычислить распределение потерь по портфелю. Для этого можно использовать, например, известные модели CreditRisk+ или CreditMetrics. Это распределение показывает основные характеристики риска портфеля, такие как ожидаемые потери по портфелю (EL, Expected Loss), величину VAR (Value at Risk) портфеля при заданном уровне надежности (99%, например), а также ShortFall и стандартное отклонение потерь. Зная величину EL, можно оценить необходимый резервный фонд для покрытия средних убытков, из-за проблемных активов, отчисления в который должны осуществляться с каждого кредита, пропорционально его EL. Величина VAR, умноженная на общую сумму активов под риском EAD (Exposure at Default) (т.е. CAR=VAR EAD), укажет на необходимую величину собственного капитала для обеспечения требуемой надежности.

    Для оценки рентабельности кредитной деятельности существует емкий показатель RAROC (Risk Adjusted Return on Capital), дающий доходность капитала с учетом риска



    где r - средняя валовая маржа, EL - ожидаемые среднегодовые потери портфеля. Такой же показатель RAROCi можно вычислить и для каждого отдельного заемщика или актива "i", зная его вклад в VAR, доходность и риск. Очевидно, что если его RAROCi ниже общего RAROC, то такой актив "портит" показатель доходности всего портфеля. Активы и заемщики с наименьшим показателями RAROCi являются не рентабельными. Заемщики с наибольшей долей в VAR являются рисковыми в портфеле. Таким образом, руководствуясь этими показателями можно дать четкие количественные рекомендации по лимитам, уровню обеспечения и срокам кредитования.


    Базовая формула


    Метод расчета вероятности дефолта заемщика для компаний, не котирующихся на рынке, которых большинство в кредитном портфеле, основан на базовой формуле, устанавливающей зависимость между финансовыми отношениями из бухгалтерских отчетов и PD. После вычисления базового PD строится экспертная оценка, из которой следует общий балл заемщика, корректирующий этот PD. Основные финансовые отношения x1,x2,... x7 для базовой формулы, вычисляемые из квартальных отчетов 1-ой и 2-ой формы за последний год, следующие:

    логарифм годовой выручки (log USD);

    операционная маржа = операционная прибыль/годовая выручка;

    доходность активов = операционная прибыль/активы;

    покрытие процентов = операционная прибыль/проценты за кредиты;

    структура капитала = собственный капитал/активы;

    покрытие обязательств = свободные денежные средства/обязательства;

    ликвидность = оборотные активы/ краткосрочные обязательства.

    Формула для среднегодовой вероятности дефолта берется в логитном виде, аналогично используемой в Moodyes RISKCALC и "Норвежской модели"



    в нее входят веса и параметры, определенные аналитиками для производственных и торговых российских компаний. Формула дает возможность по непрерывному ряду квартальных отчетов вычислять ряд PD, который испытывает колебания в согласии с изменением финансового положения компании. Для расчета одного значения PD необходимо представление финансовых отчетов на протяжении предыдущего года, поскольку финансовые отношения, вычисляемые за год, нивелируют сезонные колебания.

    Вторая часть оценки PD состоит в качественной оценке заемщика, осуществляемой опытным оценщиком банка. Она необходима для учета дополнительных факторов, отсутствующих в базовой формуле. Специалист отвечает на несколько десятков вопросов, касающихся бизнеса компании, которые должны влиять на риск дефолта. Баллы за ответы суммируются с учетом весовых коэффициентов по разделам. Прежде чем отвечать на вопросы, оценщик должен тщательно подготовить свое мнение по максимальной имеющейся информации, предоставленной компанией - заемщиком. После ответа на вопросы вычисляется поправочный коэффициент к базовой оценке PD, который может увеличить или уменьшить ее. В нейтральном случае коэффициент остается равным единице.


    Распределение капитала


    Имея кривую распределения потерь, вычислив VAR при заданном уровне надежности, можно воспользоваться методологией распределения VAR по заемщикам, предложенной в работе Martin, E. at all (2001) и описанную в работе Н. Нaaf, D. Tasche (2002) . Согласно этой методике сначала вычисляется saddle point (SP) распределения из уравнения



    где L - случайная величина потерь по портфелю, а E (. .) - математическое ожидание. Затем, в самом простом случае независимости активов и отсутствия неопределенности в PD - рейтинге, можно вычислить части CAR, приходящейся на каждый актив "i" по простой формуле



    Если SP*EAD много меньше EAD, то CARi становится близким к ожидаемым потерям, однако для крупных активов начинает сказываться нелинейная составляющая, и доля CAR для таких крупных активов начинает существенно расти. Соответственно, величина выдаваемых банком средств данному заемщику имеет двойное нелинейное действие на показатель риск-доход. Во первых, после возможной выдачи кредита PD компании будет расти, что уменьшит доходность, если учесть EL. Во вторых, будет возрастать CAR и потребуется больший капитал, аллокируемый из капитала банка на данного заемщика, и будет падать доходность капитала с учетом риска, т.е. RAROCi. Увеличение длины кредита тоже существенно и нелинейно влияет на PD, поскольку в будущем возможен переход компании-заемщика в другой рейтинг (блуждание PD), что дает дополнительный вклад в сторону увеличения PD.


    Карта "риск-доходность"


    Будущий актив, моделируемый в портфеле для принятия решения на Кредитном комитете (КК) по удовлетворению кредитной заявки, повлияет на риск через изменения финансовых отношений входящих в формулу PD. Прежде всего, при выдаче кредита X увеличатся обязательства на X, соответственно активы тоже и появятся дополнительные проценты за кредит X, вычисляемые очевидно для ожидаемой процентной ставки. В рамках портфеля, полагая, что параметры его изменятся не значительно при выдаче этого кредита (кредит достаточно мал, по сравнению с суммарной величиной портфеля) можно вычислить величину CAR, аллокируемую на данный актив "i" из собственного капитала и вычислить показатель RAROCi. Учитывая, что для нового актива X EL (X) =PD (X) *LGD*X можно построить в координатах Х-LGD кривые уровня RAROC, затем - уровня максимального CAR (оранжевый), приемлемого для портфеля (последний можно задать "руками" или вычислить по портфелю, например, как средний CARi среди тех, кто выше среднего по портфелю), а также уровня максимального обеспечения, по величине собственного капитала компании. Уровни RAROC целесообразно привязать к показателю RAROC по портфелю, взяв их три, например: красный - RAROC-15% (критический), синий - RAROC (приемлемый) и зеленый RAROC+15% (выгодный).

    Пусть имеется крупный кредитный портфель величиной 1272 MUS$, распределение потерь которого дано на рис.1.


    Рис.1. Распределение потерь по портфелю.


    Для такого портфеля ожидаемые средние потери 1,4%; VAR =8,9%; RAROC=39%; SP=38; граница риска для CARi - 2,3 MUS$, в портфеле более 1000 разных заемщиков. Рассмотрим моделирование новых активов для нескольких известных компаний, каждую из которых (одну) предполагается включить в портфель. Основные финансовые характеристики даны в Таб.1, там же дано и PD, вычисленное по базовой формуле, без экспертной поправки, которая от нового актива не зависит. Все данные взяты из реальных бухгалтерских отчетов (в MUS$), открыто доступных из сервера ФКЦБ России disclosure. fcsm.ru. Предположительно компании просят кредит под разные проценты годовых, валовые маржи которых, как и длины кредитов указаны в таблице.

    Таб.1. Финансовые показатели компаний кандидатов в заемщики банка.

    Компания

    РАО ЕС II кв.2001

    АЛРОСА II кв. 2001

    Самаринвестнефть IVкв.2000

    Камский литейный завод IV кв.2000

    ОАО ЗИЛ II кв.2001

    Годовая выручка

    1260

    2012

    8,32

    83,4

    160,8

    Операционная прибыль

    626,2

    539,1

    3,43

    2,10

    -36,5

    Проценты за кредиты

    2,08

    48,0

    0

    0

    0

    Своб. денежные средства

    408,2

    -35,4

    1,26

    0,56

    -38,4

    Оборотные активы

    949,6

    912,9

    2,80

    19,32

    82,06

    Краткосроч. обязательства

    529,0

    704,1

    1,20

    20,12

    321,28

    Обязательства

    642,2

    1047

    1,20

    20,12

    341,63

    Собственный капитал

    5717

    1133

    3,93

    64,8

    9,44

    Активы

    6359

    2181

    5,12

    84,9

    351,07

    Годовое PD %

    0,29

    1,75

    2,56

    6,8

    51,0

    Длина кредита, год

    3

    2

    1

    1

    1

    Валовая маржа %

    3

    3

    5

    5

    10

    Рассмотрим по отдельности каждую из них. Карта "риск-доходности" компании РАО "ЕС России" изображена на рис.2. Из которой видно, что величина кредита ограничена в основном кривой максимального CAR, поскольку сумма кредита может быть достаточно велика. Видно, что этому заемщику можно выдать кредит в 40 MUS$ без обеспечения, с минимальной маржей (3%) на 3 года, однако, уже за кредит в 50 MUS$ необходимо потребовать обеспечения в 20%, (1-LGD) 100%.

    Рис.2. Карта "риск-доходность" РАО "ЕС России".


    Акционерной компании "АЛРОСА", согласно карте "риск-доходности" рис.3, выдавать кредит без обеспечения, с той же малой маржей в 3%, нельзя.


    Рис.3. Карта "риск-доходность" АО "АЛРОСА".


    Необходимо потребовать обеспечения более 40% (на синей линии RAROC), однако, даже при большем обеспечении, увеличение размера кредита до 40-50 MUS$ встречает сопротивление со стороны ограничения по CAR.

    Карта "риск-доходность" для нового актива в виде кредита для небольшой компании "Самаринвестнефть" при 5% марже дана на рис.4. Видно, как разная величина кредита должна идти с разным обеспечением, а без обеспечения может обойтись кредит порядка 1 MUS$. Ограничение по CAR здесь не существенно, однако ограничение по обеспечению, связанное с недостаточностью собственного капитала, не должно позволить выдаче кредита более 7 MUS$.


    Рис.4. Карта ОАО "Самаринвестнефть"


    Компания "Камский литейный завод" имеет карту "риск-доходности", представленную на рис.5 (а). Из-за заметного PD (6,8%) необходимо обеспечение более 60%, и даже 80% для кредита в 30 MUS$ (на год, при марже в 5%). А компания "Завод имени И.А. Лихачева", обладая экстремальными показателями риска, с рейтингом, близким к дефолту, может получить кредит, но весьма на "кабальных" условиях. Как видно на ее карте рис.5 (б) при марже в 10% обеспечение должно быть около 90%, а заем ограничен 10 MUS$ (по собственному капиталу).

    Рис.5 (а). Карта "риск-доход" компании "Камский литейный завод".

    Рис.5 (б). Карта "риск-доход" компании "ЗИЛ".


    Предложенные примеры демонстрируют разнообразие условий, по которым различные компании должны входить в портфель так, чтобы не испортить показатели его доходности и не привнести в портфель чрезмерный риск. Использование такой системы для принятия решения о включении любого актива в портфель позволит существенно усовершенствовать риск-менеджмент. Понятно, что все основано на формуле вычисления PD по финансовым показателям и, при отсутствии статистически приемлемой базы дефолтов на развивающемся рынке, формула может давать искаженное абсолютное значение. Однако, предложенная методика основана на относительной оценке доходности, а поскольку формула дает верный относительный рейтинг компании, то и управленческие решения, принимаемые из относительных оценок, наверняка окажутся верными.

    Выполнение изложенных функций возможно в единой системе расчета и управления кредитным риском - см., например, EGAR CreditRisk.

    Системой вычисляется PD-рейтинг подавшего заявку кандидата в заемщики, который затем утверждается или корректируется коллегиально Кредитным Комитетом (КК). Лимит на заемщика и требования к обеспечению утверждаются также на КК после обсуждения результатов моделирования риска нового актива. Если заявка содержит условия, не приемлемые для обеспечения должного уровня риск-доходности, то риск-менеджер может предложить заемщику иные условия кредитования. Здесь может быть предложена масса вариантов, например, увеличить обеспечение, уменьшить заем, уменьшить длину кредита, изменить схему возврата долга, увеличить процентную ставку (валовую маржу) по кредиту или все в совокупности. Возможно, какое-то из предложений удовлетворит заемщика, и будет найден лучший компромисс. В любом случае возможности системы позволяют перейти на более высокий уровень обоснованности в принятии решений.

    Кредитный риск - риск неисполнения дебитором своих обязательств перед поставщиком товаров или провайдером услуг, т.е. риск возникновения дефолта дебитора. В рамках данного определения носителями кредитного риска являются в первую очередь сделки прямого и не прямого кредитования (прямой риск) и сделки купли/продажи активов без предоплаты со стороны покупателя.

    Более широкое представление о кредитном риске определяет его, как риск потерь, связанных с ухудшением состояния дебитора, контрагента по сделке, эмитента ценных бумаг. Под ухудшением состояния (рейтинга) понимается, как ухудшение финансового состояния дебитора, так и ухудшение деловой репутации, позиций среди конкурентов в регионе, отрасли, снижение способности успешно завершить некий конкретный проект и т.д., т.е. все факторы способные повлиять платежеспособность дебитора. Потери в данном случае могут быть также как прямые - невозврат кредита, непоставка средств, так и косвенные - снижение стоимости ценных бумаг эмитента (например, векселей), необходимость увеличить объем резервов под кредит и т.д.

    В основе процедур оценки кредитных рисков лежат следующие понятия:

    вероятность дефолта - вероятность, с которой дебитор в течение некоторого срока может оказаться в состоянии неплатежеспособности;

    кредитный рейтинг - классификация дебиторов организации, контрагентов эмитентов ценных бумаг или операций с точки зрения их кредитной надежности;

    кредитная миграция - изменение кредитного рейтинга дебитора, контрагента, эмитента, операции;

    сумма, подверженная кредитному риску - общий объем обязательств дебитора, контрагента перед организацией, сумма вложений в ценные бумаги эмитента и т.д.;

    уровень потерь в случае дефолта - доля от суммы, подверженной кредитному риску, которая может быть потеряна в случае дефолта.

    Собственно оценка кредитного риска может производиться с двух позиций оценка кредитного риска отдельной операции, портфеля операций.

    Базовая оценка (без учета кредитной миграции) кредитного риска отдельной операции может производиться с различным уровнем детализации: оценка суммы, подверженной риску; оценка вероятности дефолта; оценка уровня потерь в случае дефолта; оценка ожидаемых и неожиданных потерь.

    Двумя основными конечными оценками кредитного риска являются - оджидаемые и неожиданные потери. При классическом подходе к управлению кредитными рисками покрытие ожидаемых потерь производится за счёт формируемых резервов, покрытие неожиданных потерь по кредитным рискам должно производиться за счёт собственных средств (капитала) организации.

    Страницы: 1, 2, 3, 4, 5


    Приглашения

    09.12.2013 - 16.12.2013

    Международный конкурс хореографического искусства в рамках Международного фестиваля искусств «РОЖДЕСТВЕНСКАЯ АНДОРРА»

    09.12.2013 - 16.12.2013

    Международный конкурс хорового искусства в АНДОРРЕ «РОЖДЕСТВЕНСКАЯ АНДОРРА»




    Copyright © 2012 г.
    При использовании материалов - ссылка на сайт обязательна.