12
Норматив достаточности собственных средств (капитала) банка (Н1)
(далее - норматив Н1) регулирует (ограничивает) риск несостоятельности
банка и определяет требования по минимальной величине собственных
средств (капитала) банка, необходимых для покрытия кредитного,
операционного и рыночного рисков. Норматив Н1 определяется как
отношение размера собственных средств (капитала) банка и суммы его
активов, взвешенных по уровню риска.
Норматив мгновенной ликвидности банка (Н2) регулирует
(ограничивает) риск потери банком ликвидности в течение одного
операционного дня и определяет минимальное отношение суммы
высоколиквидных активов банка к сумме обязательств (пассивов) банка по
счетам до востребования, скорректированных на величину минимального
совокупного остатка средств по счетам физических и юридических лиц (кроме
кредитных организаций) до востребования. Минимально допустимое
числовое значение норматива Н2 устанавливается в размере 15 процентов.
Норматив текущей ликвидности банка (Н3) регулирует (ограничивает)
риск потери банком ликвидности в течение ближайших к дате расчета
норматива 30 календарных дней и определяет минимальное отношение суммы
ликвидных активов банка к сумме обязательств (пассивов) банка по счетам до
востребования и со сроком исполнения обязательств в ближайшие 30
календарных дней, скорректированных на величину минимального
совокупного остатка средств по счетам физических и юридических лиц (кроме
кредитных организаций) до востребования и со сроком исполнения
обязательств в ближайшие 30 календарных дней. Минимально допустимое
числовое значение норматива Н3 устанавливается в размере 50 процентов.
Норматив долгосрочной ликвидности банка (Н4) регулирует
(ограничивает) риск потери банком ликвидности в результате размещения
средств в долгосрочные активы и определяет максимально допустимое
отношение кредитных требований банка с оставшимся сроком до даты
погашения свыше 365 или 366 календарных дней, к собственным средствам
13
(капиталу) банка и обязательствам (пассивам) с оставшимся сроком до даты
погашения свыше 365 или 366 календарных дней, скорректированным на
величину минимального совокупного остатка средств по счетам со сроком
исполнения обязательств до 365 календарных дней и счетам до востребования
физических и юридических лиц (кроме кредитных организаций).
Максимально допустимое числовое значение норматива Н4 устанавливается в
размере 120 процентов.
Норматив максимального размера риска на одного заемщика или группу
связанных заемщиков (Н6) регулирует (ограничивает) кредитный риск банка
в отношении одного заемщика или группы связанных заемщиков и определяет
максимальное отношение совокупной суммы кредитных требований банка к
заемщику или группе связанных заемщиков к собственным средствам
(капиталу) банка. Максимально допустимое числовое значение норматива Н6
устанавливается в размере 25 процентов.
Норматив максимального размера крупных кредитных рисков (Н7)
регулирует (ограничивает) совокупную величину крупных кредитных рисков
банка и определяет максимальное отношение совокупной величины крупных
кредитных рисков и размера собственных средств (капитала) банка.
Максимально допустимое числовое значение норматива Н7 устанавливается в
размере 800 процентов.
Норматив максимального размера кредитов, банковских гарантий и
поручительств, предоставленных банком своим участникам (акционерам)
(Н9.1), регулирует (ограничивает) кредитный риск банка в отношении
участников (акционеров) банка и определяет максимальное отношение
размера кредитов, банковских гарантий и поручительств, предоставленных
банком своим участникам (акционерам) к собственным средствам (капиталу)
банка. Максимально допустимое числовое значение норматива Н9.1
устанавливается в размере 50 процентов.
Норматив Н10.1 определяет максимальное отношение совокупной
суммы кредитных требований к инсайдерам к собственным средствам
14
(капиталу) банка. Максимально допустимое числовое значение норматива
Н10.1 устанавливается в размере 3 процентов.
Норматив использования собственных средств (капитала) банка для
приобретения акций (долей) других юридических лиц (Н12) регулирует
(ограничивает) совокупный риск вложений банка в акции (доли) других
юридических лиц и определяет максимальное отношение сумм,
инвестируемых банком на приобретение акций (долей) других юридических
лиц, к собственным средствам (капиталу) банка. Максимально допустимое
числовое значение норматива Н12 устанавливается в размере 25 процентов.
Базель III устанавливает необходимость формирования кредитными
предприятиями за счет чистой прибыли дополнительного резервного буфера.
Буферный капитал в случае системного кризиса и снижения норматива
достаточности капитала ниже минимально допустимого позволит банку без
санкции регулятора получить дополнительную ликвидность. Однако после
кризиса кредитные предприятия обязаны этот капитал восстановить.
Кроме того Базель III вводит нормативы, цель которых - ограничение
финансового рычага (левериджа – соотношение заемного и собственного
капитала), который допустим для финансовых посредников. В частном случае,
речь будет идти о пересмотре нормативов долгосрочной и текущей
ликвидности.
Появляется понятие не только резервного банковского капитала, но и
капитала, который может вводиться дополнительно регулятором для
контрциклического регулирования. Если регулятор считает, что в стране
наблюдается кредитный бум или перегрев экономики, он может повышать
требования к достаточности капитала, согласно чему банки в периоды
потенциального возникновения кредитных «пузырей» будут обязаны
формировать специальный «контрциклический» резерв. Базель III
устанавливает, что в случае несоблюдения нормативов кредитные
организации не имеют права выплачивать дивиденды акционерам, а также
бонусы и другие премии своим управляющим.
15
Постепенный переход на новые стандарты начат с 2013 года и
продолжился в течение последующих шести лет (до 1 января 2019 года)
(таблица 1).
Таблица 1
Фазы введения коэффициентов минимальной остаточности
капитала (% от активов)
Наименован
ие
Базе
ль I
Базе
ль
II
Базе
ль
III
201
3
Базе
ль
III
201
4
Базе
ль
III
201
5
Базе
ль
III
201
6
Базе
ль
III
201
7
Базе
ль
III
201
8
Базе
ль
III
201
9
Требования к капиталу (в % к активам, взвешенным с учетом риска)
Акционерный
капитал
(Common
Equity)
2
3,5
4
4,5
4,5
4,5
4,5
4,5
Резервный
буфер
(Conservation
Buffer)
0,62
5
1,25
1,87
5
2,5
Акционерный
капитал +
Резервный
буфер
2
3,5
4
4,5
5,12
5
5,75
6,37
5
7
Капитал 1-го
уровня
(Tier 1 Capital)
4
4,5
5,5
6
6
6
6
6
Совокупный
капитал
(Total Capital)
8
8
8
8
8
8
8
8
8
Макроэкономическое регулирование (диапазон возможного изменения
требования к капиталу)
«Контрциклич
еский»
резерв
(Counter-
cyclical buffer)
0-2,5
0-2,5
0-2,5
0-2,5
0-2,5
0-2,5
0-2,5
Существует следующая классификация основных моделей оценки
кредитного риска:
1) по подходу к моделированию: модели «сверху вниз» и «снизу верх»;
2) по виду кредитного риска: модели оценки потерь при дефолте
(default-mode models) и переоценки по рыночной стоимости (mark-to-market
models);
16
3) по методу оценки вероятности дефолта: условные (conditional) и
безусловные модели (unconditional);
4) по подходу к моделированию дефолта: структурные модели
(structural) и модели «сокращенной формы» (reduced-form).
Модель «сверху вниз» применяется в случае крупных однородных групп
заемщиков. Оценка величины кредитного риска происходит путем
распределения вероятностей убытков в целом для портфеля на базе
исторических данных по каждой однородной группе заемщиков. Серьезным
недостатком такого подхода считается его упрощенность и
нечувствительность к плавным изменениям в структуре однородных групп.
В случае разнородной структуры портфеля активов коммерческие банки
оценивают кредитный риск «снизу вверх». При моделировании «снизу вверх»
кредитный риск оценивается на уровне конкретного инструмента и отдельного
заемщика путем анализа его характеристик, финансового положения и
перспектив. Для оценки общего риска портфеля значения риска для отдельных
заемщиков агрегируются с учетом влияния корреляции. Моделирование
кредитного риска «снизу вверх» позволяет оценить «вклады» элементов
портфеля в общий риск и управлять риском портфеля на уровне отдельных
контрагентов или факторов риска. .
7
Единственное кредитное событие, рассматриваемое в моделях для
оценки убытков из-за дефолта, - это дефолт контрагента, в то время как
изменения рыночной стоимости активов в результате других кредитных
событий, например, изменения кредитного рейтинга, не принимаются во
внимание. В моделях переоценки по рыночной стоимости объектом анализа
являются изменения рыночной стоимости актива, вызванные факторами как
рыночного, так и кредитного риска, в том числе изменения кредитного
рейтинга и дефолта. Этот тип модели дает более объективную картину риска
с горизонтом расчета, равным периоду ликвидации актива.
7
Тепман, Л.Н. Уп?равление ба?нковскими ри?сками: Уч?ебное по?собие / Л.Н. Тепман, Н.Д. Эриашвили. - М.:
ЮНИТИ, 2015. - 31?1 c.
17
Условные модели оценивают вероятность дефолта контрагента с учетом
отраслевых и макроэкономических факторов, которые оказывают
существенное влияние на частоту банкротств. В безусловных моделях
вероятность дефолта обычно не зависит от состояния внешней среды и
определяется преимущественно «внутренними» характеристиками заемщика
и кредитного продукта.
В структурных моделях процесс наступления дефолта является
эндогенным, то есть представляется в явном виде. Дефолт происходит тогда,
когда активы компании-заемщика снижаются до определенного порогового
уровня по отношению к обязательствам, при этом процесс изменения
стоимости активов во времени описывается некоторым случайным процессом.
Модели «сокращенной формы» опираются на предположения о характере
поведения рыночных цен долговых обязательств компании. Модели
«сокращенной формы» используют уже готовые оценки актуарных
вероятностей дефолта и уровней возмещения, рассматривая процесс
наступления дефолта как экзогенный. Структурные модели позволяют
хеджировать кредитный риск путем открытия позиций как на этом, так и на
других рынках, в то время как при использовании моделей «сокращенной
формы» единственным способом хеджирования риска является занятие
противоположной позиции только на данном рынке.
Разработанная банком J.P. Morgan в 1997 году модель CreditMetrics
TM
стала первым подходом к оценке кредитного риска портфеля по принципу
«снизу вверх» на основе показателя VaR. Факторами риска в модели являются
изменения кредитного рейтинга облигаций, которые, в свою очередь,
оказывают влияние на их рыночную стоимость.
Система Moody's KMV Portfolio Manager была разработана компанией
KMV Corporation в 1998 году и, как и модель CreditMetrics
TM
, предназначена
для оценки и управления кредитным риском портфелей активов. Кредитный
риск не отождествляется только с дефолтом, а определяется как изменение
будущей рыночной стоимости активов, поэтому подход к оценке кредитного
18
риска полностью соответствует методам, используемым для оценки рыночных
рисков. Система позволяет анализировать риск больших портфелей
инструментов, связанных с кредитным риском, включая обычные ссуды,
различные кредитные линии, облигации и производные инструменты. Для
больших однородных групп активов в системе Moody's KMV Portfolio Manager
предусмотрена возможность их агрегированного представления как
типичного актива для данной группы, умноженного на количество такого рода
активов. Это позволяет моделировать практически неограниченное множество
составляющих портфель активов, подверженных кредитному риску.
8
Главной отличительной особенностью системы Moody's KMV Portfolio
Manager является то, что она основана на использовании показателя
ожидаемой частоты дефолта (expected default frequency - EDF), который
рассчитывается с помощью созданного этой же компанией программного
продукта Moody's KMV Credit Monitor. Корреляции между дефолтами
различных заемщиков рассчитываются косвенным путем через корреляции в
рыночных ценах их акций, которые принимаются в качестве оценок
корреляций в стоимости активов. На основе данных о вероятностях и
корреляциях между дефолтами, подверженности риску и уровнях возмещения
потерь строится частотное распределение потерь, и определяются ожидаемые
потери и непредвиденные потери с заданным уровнем доверия. Кредитный
VaR портфеля рассчитывается в количестве стандартных отклонений от
центра распределения (ожидаемых потерь). Таким образом, система Moody's
KMV Portfolio Manager позволяет определять совокупные требования к
капиталу и осуществлять распределение экономического капитала по
контрагентам и активам.
Модель CreditRisk+ была разработана дочерней компанией банка Credit
Suisse First Boston - Credit Suisse Financial Products в 1997 году. Модель
основана на актуарном подходе к оценке кредитного риска. Модель
8
Маренков, Н. Л. Ан?тикризисное управление. Ко?нтроль и ри?ски ко?ммерческих ба?нков и
фи?рм в Ро?ссии / Н.Л. Маренков. - М.: Ед?иториал УРСС, 2016. - 36?0 c.
19
CreditRisk+ предназначена только для оценки риска дефолта, она не
рассматривает потери от наступления других кредитных событий.
Особенность применяемого в модели метода в том, что вероятность дефолта
не является постоянной величиной, а может меняться во времени под
влиянием ограниченного набора факторов.
Если случаи дефолта у разных контрагентов считаются независимыми,
то вероятности потерь моделируются из дискретного распределения Пуассона.
В модели можно учитывать корреляции, но только между однородными
сегментами портфеля (субпортфелями), к которым относят заемщиков,
подверженных общим факторам системного риска.
Масштаб потерь в результате дефолта в модели CreditRisk+ оценивается
приближенно путем упрощенной классификации активов по их размеру.
Вероятности дефолта для каждого диапазона подчиняется гамма-
распределению, которые затем агрегируются в совместное распределение
потерь вследствие риска дефолта по всем диапазонам.
Модель Credit Portfolio View была разработана и опубликована
аудиторской и консультационной компанией McKinsey & Co. Inc. в 1997 году.
Данная модель построена на ос?нове по?дхода «с?верху вн?из»; ее от?личительной
ос?обенностью яв?ляется уч?ет вл?ияния ма?кроэкономических по?казателей на
кр?едитный ри?ск портфеля, со?стоящего из пр?еимущественно сп?екулятивных
ин?струментов с ни?зким рейтингом, ко?торые об?ычно ос?обенно чу?вствительны
к кр?едитным ци?клам и из?менениям в эк?ономике в целом.
В да?нной мо?дели ра?спределение по?терь вс?ледствие кр?едитного ри?ска
ст?роится ис?ходя из ко?личества и об?ъема ак?тивов по субпортфелям,
об?ъединяющим од?нородные с то?чки зр?ения от?раслевой и ст?рановой
пр?инадлежности гр?уппы клиентов. Ве?роятности ми?грации кр?едитных
ре?йтингов не яв?ляются постоянными, а за?висят от переменных, от?ражающих
со?стояние эк?ономики страны, в ча?стности пр?оцентных ст?авок и ва?лютных
курсов, те?мпа ро?ста экономики, ур?овня безработицы, ур?овня
го?сударственных ра?сходов и ср?еднего ур?овня сб?ережений населения.
20
Предполагается, чт?о ве?роятность де?фолта во?зрастает в пе?риоды
эк?ономических спадов.
9
В мо?дели Cr?edit Po?rtfolio Vi?ew ве?роятность де?фолта в мо?мент вр?емени t
яв?ляется фу?нкцией от на?бора по?казателей ра?ссчитываемых дл?я ка?ждой
ст?раны и от?расли экономики, и по?дчиняется ло?гистическому распределению.
На ос?нове мн?огофакторной мо?дели ка?ждому за?емщику ст?авятся в
со?ответствие страна, от?расль и кр?едитный рейтинг, пр?и эт?ом уч?итывается
сл?учайный ха?рактер ур?овней во?змещения потерь. За?тем с по?мощью ме?тода
Мо?нте-Карло мо?дель ге?нерирует со?вместное ра?спределение по?терь
вс?ледствие де?фолта по вс?ем се?гментам портфеля, на ос?нове ко?торого и
оп?ределяется кр?едитный VaR.
Z-?модель Ал?ьтмана (A?ltaian's Z-?score) вк?лючает в се?бя пр?огнозирование
ве?роятности того, чт?о ко?мпания ст?анет банкротом. Он?а ра?зделяет за?емщиков
на по?дверженного и не?подверженного де?фолту на ос?нове оп?ределенных
фи?нансовых показателей, ко?нвертированных в до?статочно пр?остой индекс.
Мо?дель Ал?ьтмана бы?ла по?строена пр?и по?мощи мн?ожественного
ли?нейного ди?скриминантного ан?ализа - ст?атистического метода, ко?торый
по?зволяет по?добрать та?кие кл?ассифицирующие переменные, ди?сперсия
ко?торых ме?жду ра?ссматриваемыми гр?уппами бы?ла бы максимальной, а
вн?утри эт?их гр?упп — минимальной. В да?нном сл?учае кл?ассификация
пр?оизводилась то?лько по дв?ум гр?уппам: компании, по?терпевшие в
по?следующем банкротство, и компании, су?мевшие ег?о избежать. По?строение
та?кой мо?дели пр?едставляет со?бой по?шаговый процесс, в хо?де ко?торого
по?следовательно вк?лючаются ил?и ис?ключаются пе?ременные на ос?нове
оп?ределенных ст?атистических критериев.
Пр?актическая зн?ачимость Z-?модель Ал?ьтмана за?ключается в ее
ср?авнительной пр?остоте и во?зможности ис?пользования дл?я оц?енки
кр?едитоспособности ко?мпании и оп?ределения кр?едитного ре?йтинга заемщика.
9
Ца?каев А. Х. Ко?мплексный ри?ск-менеджмент / А. Х. Ца?каев / / Ме?неджмент в Ро?ссии и за рубежом. - 2015.
- N2. - С. 31?-38
21
Мо?дель Ал?ьтмана пр?именяется та?кже дл?я пр?исвоения кр?едитного ре?йтинга
ко?рпоративным облигациям, чт?о по?зволяет оц?енить на ос?нове ст?атистических
да?нных по де?фолтам ср?еднюю ве?роятность де?фолта за?емщиков с да?нным
рейтингом.
В по?следнее вр?емя ши?рокое ра?спространение по?лучили ме?тодики
кл?ассификации кр?едитного риска, ис?пользующие те?орию не?йронных сетей.
Не?йронная мо?дель на?ходит по?тенциальные («?скрытые») св?язи ме?жду
параметрами, ко?торые в да?льнейшем вх?одят в мо?дель пр?едсказания
ба?нкротства ка?к до?полнительные об?ъясняющие переменные. В не?йросетях
ис?пользуются те же вх?одные данные, чт?о и в эк?онометрических моделях, но
мо?дели оц?енки кр?едитного ри?ска ст?роятся с по?мощью оп?ределенных
пр?оцедур об?учения ра?спознаванию об?разов (классов), пр?и эт?ом
за?действуются ко?мпьютерные алгоритмы, им?итирующие ра?боту
че?ловеческого мозга.
От?дельным кл?ассом мо?делей яв?ляются ра?зличные оп?тимизационные
модели, ос?нованные на ме?тодах ма?тематического прогнозирования,
по?зволяющих ми?нимизировать ош?ибки кр?едитора и ма?ксимизировать
пр?ибыль с уч?етом ра?зличных ограничений. Та?к ка?к ус?тойчивость ор?ганизации
те?сно св?язана с ее эффективностью, то ис?следование эф?фективности - кр?айне
ва?жный эт?ап по?лучения вс?есторонней и по?лной оц?енки организации.
По?скольку в на?стоящее вр?емя ба?нки ра?ботают в ус?ловиях же?сткой
конкуренции, ср?авнение с бл?ижайшими ко?нкурентами ил?и це?левым
(«?идеальным») ба?нком ст?ановится не?обходимым эл?ементом менеджмента.
1.3 Методика оценки кредитоспособности заемщиков, как фактор снижения
рисков коммерческих банков
Бо?льшая ча?сть пр?едлагаемых на?укой ме?тодик оц?енки
кр?едитоспособности по?ходят др?уг на др?уга на?бором ко?эффициентов оц?енки
фи?нансового со?стояния заемщика. От?личие со?стоит ли?шь в том, чт?о
оц?ениваемые по?казатели гр?уппируются в ра?зные агрегаты, и к ним, в св?ою