64
Глава 3. Мероприятия по совершенствованию управлением кредитными
рисками банка
3.1. Требования к построению моделей оценки вероятности дефолта
заемщика
Требования к построению моделей вероятности дефолта для их
дальнейшего использования с целью оценки нормативов достаточности
капитала регулируются Положением Банка России №483-П от 6.08.2017 «О
порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних
рейтингов»
48
. Требования, предъявляемые регулятором к внутренним моделям
оценки риска, касаются:
качества данных, используемых для построения моделей;
статистическо-математического аппарата (включающего различные
подходы к оценке связей, а также тесты, применяемые для выявления
значимости исследуемых переменных);
независимой валидации (проверки качества модели на тестовой
выборе сотрудниками, не участвовавшими в разработке);
сопроводительной документации, составляемой на различных этапах
жизненного цикла модели;
ИТ-процессов;
интегрированности моделей во внутренние процессы банка
(например, принятие решения о выдаче кредитов, расчет необходимых к
формированию резервов и капитала).
Очень важным элементом инфраструктуры построения качественной
модели оценки вероятности дефолта является само определение дефолта.
Согласно действующих норм дефолт заемщика (финансового инструмента для
кредитных требований к розничным заемщикам) считается произошедшим,
когда имело место одно из следующих событий:
48
Положение Банка России №483-П от 6.08.2017 «О порядке расчета величины кредитного риска на основе
внутренних рейтингов»// "Вестник Банка России", № 81, 29.09. 2017.
65
заемщик просрочил погашение любых существенных по величине
просрочки кредитных обязательств перед банком более чем на 90 календарных
дней;
возникли обстоятельства, свидетельствующие о невозможности
погашения заемщиком своих обязательств
49
.
К обстоятельствам, свидетельствующим о невозможности погашения
заемщиком своих обязательств, относятся следующие
50
:
возникновение основания для признания значительного ухудшения
качества кредитного требования, в результате чего банк производит списание
или создает резерв, в том числе, когда финансовое положение заемщика
оценивается как плохое, и вместе с этим кредитное требование отнесено к IV
или V категории качества в соответствии с требованиями Банка России;
проведение реструктуризации, связанной с невозможностью
исполнения заемщиком кредитных обязательств согласно первоначальным
условиям договора за счет собственной финансово-хозяйственной деятельности
в отношении кредитного требования. Реализация кредитного требования с
существенными экономическими потерями в результате ухудшения качества
кредитного требования;
обращение банка в суд с заявлением о признании должника
банкротом;
признание судом заемщика банкротом или введение судом в
отношении заемщика процедуры банкротства;
обращение заемщика в суд с заявлением о банкротстве или принятие
заемщиком мер, направленных на неисполнение своих обязательств перед
банком-кредитором например, оспаривание условий кредитной сделки в суде;
перекредитование;
технический дефолт;
49
Положение Банка России №483-П от 6.08.2017 «О порядке расчета величины кредитного риска на основе
внутренних рейтингов»// "Вестник Банка России", № 81, 29.09. 2017.
50
Положение Банка России № 254-П от 26.03.2004 «О порядке формирования кредитными организациями
резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности»// "Вестник Банка
России", № 28, 7.05. 2004.
66
внутренние критерии, установленные кредитной организацией.
Одним из важнейших элементов построения модели являются данные.
Данные, используемые при построении модели приведены на рисунке 16.
Рис.16. Данные, используемые для моделирования
В соответствии с задачами, которые необходимо решить в рамках
выполнения настоящей работы в части экономико-математического
моделирования необходимо построить модель оценки вероятности дефолта
потенциального заемщика - физического лица, провести ее последующую
калибровку и рассчитать соответствующие скоринговые баллы.
Также можно предложить следующие мероприятия.
В це ль банке цель должна цель действовать цель эффективная цель система цель критериев цель
предоставления цель кредита, цель влияющих цель на це ль степень цель кредитного цель риска, цель например, цель
таких цель как:
- цель степень цель концентрации цель кредитной цель деятельности цель банка цель в цель определенной цель
отрасли;
- цель принадлежность цель заемщика цель к цель определенному цель сегменту цель рынка;
- цель четкое цель понимание цель деятельности цель заемщика;
67
- цель удельный це ль вес цель кредитов цель и цель других цель активов цель банка, цель приходящихся на це ль
клиентов цель с цель финансовыми цель трудностями;
- цель порядок цель представления цель и цель содержание цель обеспечения цель по цель кредиту;
- ь цель кредита, цель структура цель и цель график цель платежей цель по цель нему;
- цель источник цель погашения цель основной цель суммы цель долга цель и цель процентов цель по цель нему.
Также в банке должна действовать система лимитов кредитования,
установленных на уровне как отдельных заемщиков, так и групп связанных
контрагентов, с учетом различных видов кредитных рисков, возникающих при
долгосрочном и краткосрочном кредитовании. В банке при предоставлении
новых кредитов (во всех формах), переоформлении и продлении сроков ранее
выданных кредитов должна применяться определенная процедура их
утверждения. Кроме того, должны существовать: система непрерывно
обновляемой документации (обновление документации в кредитных досье,
получение последней финансовой информации от заемщика, переписка с
заемщиком, подготовка разных документов) для каждого кредитного
инструмента, подверженного кредитному риску; система контроля за
состоянием и качеством каждого отдельного кредита и кредитного портфеля в
целом (включая процедуры по определению достаточности резервов на
возможные потери); система классификации и процедуры оценки кредитных
рисков. К наиболее распространенным подходам относятся:
- цель анализ цель риска цель по цель данным цель о цель финансово-экономическом цель состоянии цель
заемщика цель (количественная цель оценка цель рисков);
- цель анализ цель риска цель на цель основе цель качественных цель характеристик цель (качественная цель
оценка цель рисков);
- цель анализ цель кредитного цель риска цель посредством цель применения цель вероятностных цель
подходов цель (с цель использованием цель инструментария цель бизнес-статистики).
68
3.2. Оценка моделей формирования банковского процента с целью
экономии затрат
Одним из факторов уязвимости российской банковской системы является
несовершенная процентная политика как на макро, так и на микроуровне.
Основные проблемы связаны с тем, что политика высоких процентных ставок
Банка России, направленная на сдерживание инфляционных процессов в
экономике, одновременно подталкивает коммерческие банки к
предоставлению высокорискованных дорогих кредитов, что необходимо для
обновления и поддержания уровня кредитного портфеля последними в
условиях ограниченности ресурсов.
Действительно, Банк России в настоящее время реализует
денежнокредитную политику в рамках режима таргетирования инфляции,
целью которой является обеспечение ценовой стабильности – достижение и
поддержание устойчивой низкой инфляции. Для достижения этой цели
Регулятор воздействует, прежде всего, на процентные ставки: устанавливает
ключевую ставку и проводит операции, стремясь приблизить ставки в сегменте
“овернайт” денежного рынка к ключевой ставке
51
. При этом уровень ключевой
ставки с 3 августа 2017 года составил 11% из расчета годовых и был снижен с
14 июня 2018 года до 10,5%, однако ставки по кредиту для конечного
заемщика, по-прежнему, остаются слишком высокими
Другими словами, Банк России, решая задачу ограничения денежной
массы посредством удержания процентных ставок на высоком уровне,
оказывает негативное влияние на развитие кредитования в среднесрочной
перспективе, стимулируя формирование нового проблемного кредитного
портфеля банков. Это влияние обусловлено отсутствием тесной связи между
регуляторными нормами и уровнем риска, учитываемым банками в надбавке за
риск структуре цены кредита и созданием источника погашения плохих
долгов. Более того, сейчас в России используется модель формирования
резервов на возможные потери, базирующаяся на принципе «фактически
51
Годовой отчет Банка России за 2017 год - http://www.cbr.ru/publ/God/ar_2017.pdf
69
понесенных убытков» несмотря на уже реализованный в международных
стандартах принцип «ожидаемых» потерь.
Процентная политика Банка России на микроуровне, по сути, диктует
условия формирования процентной политики коммерческих банков - при
высоком уровне риск-составляющей процентной маржи практически
отсутствует связь с формированием источника покрытия плохих долгов.
Остановимся на этой проблеме подробнее.
Исторически в России сложился достаточно высокий уровень банковских
процентных ставок по активным операциям, вызванный целым рядом
факторов: высокой инфляцией, ограниченностью длинных ресурсов, высокими
рисками кредитования и рядом других. Существенная роль, как отмечалось
выше, отводится направленности денежно-кредитной политики Банка России.
Известно, что в посткризисный период российские коммерческие банки
формировали значительный уровень процентной маржи, обеспечивая высокий
уровень рентабельности капитала, которая с 2012 года не опускалась ниже
7,5%. Исключением стал 2017 год, когда в результате кризисных процессов,
средняя рентабельность капитала по банковскому сектору России составила
всего 2%
52
.
Анализ статистических данных российского банковского сектора по
уровню формируемой процентной маржи, позволил получить следующие
результаты (рисунок 10). По итогам 2016 года по данным обследования 72
российских коммерческих банков, их распределение по уровню процентной
маржи сложилось следующее: у 15% банков колебание процентной маржи
происходило в диапазоне от 3,37 до 4%% годовых, у 25% банков – от 4 до
5,52%; 25% банков – от 5,52 до 7,66 и 15% кредитных учреждений – от 7,66 до
9,37% из расчета годовых.
При этом динамика этого показателя с 2013по 2016 годы свидетельствует
о незначительных изменениях (рисунок 17).
52
Анализ проведен авторами по данным Международного Валютного Фонда. Индикаторы финансовой
стабильности. http://data.imf.org/?sk=9F855EAE-C765-405E-9C9A-A9DC2C1FEE47
70
Об этом свидетельствуют также и средние данные по российскому
банковскому сектору. Так, уровень процентной маржи колебался с 4,1% до
4,6% из расчета годовых с 2012 года, упав до 2,5% по итогам 2017 года
(рисунок 12). За счет процентной маржи по итогу 2017 года сформировано
около 25% валового дохода банковского сектора
53
.
Рис. 17. Распределение российских коммерческих банков по
уровню процентной маржи, 2016 год (исключая первые и
последние 10%), % годовых
Рис.18.Распределение российских коммерческих банков по уровню
процентной маржи, 2013 год (исключая первые и последние 10%),
% годовых
Таким образом, можно сделать вывод, что российские банки формируют
значительный уровень процентной маржи, который, однако, существенно
зависит от конъюнктуры денежно-кредитного рынка. В текущих условиях
кризисного состояния экономики размер процентной маржи значительно
53
Источник: данные Международного Валютного Фонда. Индикаторы финансовой стабильности.
http://data.imf.org/?sk=9F855EAE-C765-405E-9C9A-A9DC2C1FEE47
0
5
10
7
,
27
9
,
4
5
,
61
7
,
27
4
,
31
5
,
61
3
,
29
4
,
31
15
% банков
25
% банков
25
% банков
% банков
15
0
5
10
7
,
66
37
9
,
5
,
52
7
,
66
4
5
,
52
3
,
37
4
15
% банков
25
% банков
% банков
25
15
% банков
71
сократился и составил 2,5%
54
при том, что уровень рисков российского
банковского сектора растет. Например, доля не приносящих доход кредитов в
кредитном портфеле банков составила 7,4%, достигнув своего пика с 2013
года (рисунок 19).
Рис. 19. Динамика средней процентной маржи по российскому
банковскому сектору
55
Рис. 20. Динамика уровня не приносящих доход кредитов
56
54
Рассчитано как разница между процентами полученными и уплаченными по отношению к кредитному
портфелю, из расчета годовых.
55
Составлено авторами по данным Обзора банковского сектора Банка России №№ 111 -165,
http://www.cbr.ru/analytics/bank_ system/obs_1607.pdf
56
Составлено авторами по данным Международного Валютного Фонда. Индикаторы финансовой
стабильности. http://data.imf.org/?sk=9F855EAE-C765-405E-9C9A-A9DC2C1FEE47
.
0
1
2
3
4
5
2012
2013
2014
2 013
2 014
2 015
ПРОЦЕНТНАЯ МАРЖА
)
0
5
10
15
20
25
2009
2012
2013
2014
2015
2016
2017
не
приносящие
доход кредиты
за вычетом
резервов к
капиталу
неприносящие
доход кредиты
к совокупным
кредитам
72
При этом соотношение не приносящих доход кредитов за вычетом
резервов на возможные потери и регуляторного капитала банковского сектора
выросло до 20,3% по результатам 2017 года (12,1% по итогу 2009 года).
Концентрация кредитных рисков в банковском секторе на определенном
уровне может не угрожать финансовой устойчивости банковского сектора при
условии, если сформированы достаточные резервы на возможные потери и
отмечается рост показателей достаточности собственного капитала. Текущая
ситуация, к сожалению, свидетельствует об обратном: уровень коэффициента
покрытия сформированными резервами не приносящих доход кредитов
сократился с 2008 года более, чем на 50%, с 118% до 62%. Одновременно
соотношение не приносящих доход кредитов за вычетом резервов на
возможные потери и регуляторного капитала банковского сектора составило
20,3% по результатам 2017 года против 12,1% по итогу 2009. Это может
означать, что 20% капитала банковского сектора потребуется для покрытия
плохих долгов. Кроме того, проведенный анализ статистических данных
показывает, что не отмечается тесной связи между размером фактически
сформированных резервов и долей просроченных кредитов в портфеле
банковского сектора: коэффициент корреляции между названными
показателями составил -0,24 (расчет проведен по месячным данным за период с
01.01.2012 по 01.06.2018)
57
. Эти данные позволяют сделать вывод, что
современная практика создания резервов не отвечает заявленной цели –
покрытию ожидаемых потерь и требует серьезной корректировки
58
.
Статистические данные также свидетельствуют об отсутствии тесной
связи между уровнем процентных ставок по активным операциям банков
нефинансовым организациям и РВПС, которые рассматриваются в качестве
списания проблемных долгов. Коэффициент корреляции между названными
показателями составил 0,5 (расчет проведен по месячным данным за период с
01.01.2015 по 01.06.2018).
57
Рассчитано по данным Международного Валютного Фонда - http://data.imf.org/regular.aspx?key=60949720
58
Мешкова Е.И. Нормативное регулирование рисков банковского сектора: проблемы и основные задачи //
Вестник Финансового университета. - 2016.- №1.- С.82-86.
73
Важным показателем анализа и оценки процентной политики банков
является уровень расходов по обеспечению деятельности на рубль работающих
активов.
Данный показатель является составной частью формируемой банком
процентной маржи:
М = ОП + СК + ПР + Рб
ОП—ожидаемые потери в части кредитного риска; СК—стоимость
капитала под риском; ПР—премия за риск (процентный и ликвидности); Рб—
расходы по обеспечению деятельности банка, относящиеся к кредитным
операциям.
Динамика этого показателя за последние годы в сравнении с динамикой
фактической процентной маржи банковского сектора иллюстрирует достаточно
проблемную ситуацию: если ранее на покрытие рисков и возмещение
стоимости капитала приходилось от 1,2 до 1,8% из расчета годовых, то по
итогам 2017 года – только 0,5%.
Рис. 21 - Динамика средней процентной маржи и расходов по
обеспечению деятельности на рубль работающих активов (Рб) по
российскому банковскому сектору
59
Одновременно процентную политику банков нельзя рассматривать в
отрыве от анализа состояния российской экономики: с одной стороны
банковский процент стимулирует или сдерживает инвестиционную активность,
59
Составлено авторами по данным Обзора банковского сектора Банка России №№ 111 -165,
http://www.cbr.ru/analytics/bank_ system/obs_1607.pdf
0
,
0
5
1
5
,
1
2
5
,
2
3
5
,
3
4
4
,
5
5
2012
2013
2014
2 013
2 014
2 015
процентная маржа,%
Рб,%