Модели для оценки и управления рисками дефолтов крупных компаний в кредитном портфеле коммерческого банка

Актуальность темы

исследования. Анализ и оценка рисков является одним из определяющих моментов в принятии экономических решений. Особое значение управление рисками имеет в деятельности кредитных организаций.

На современном этапе актуальной задачей банковской системы риск-менеджмента является внедрение в практику основных рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору («Базель-П» и «Базель-Ш»), направленных на стабилизацию финансовой системы и снижение банковских рисков. Для российских банков, которые в меньшей степени, по сравнению с зарубежными банками подвержены рыночным рискам, наиболее актуальным является управление кредитными рисками. Несмотря на то, что предложенная Базельским комитетом концепция оценки кредитных рисков позволяет избавиться от большого количества недостатков существующей системы риск-менеджмента, не все рекомендации Базеля можно сразу использовать в практической работе российских банков. Многие положения, касающиеся совершенствования методик оценки рисков, требуют теоретической проработки и адаптации к российским условиям. В частности, одной из важных рекомендаций является внедрение принципа управления кредитным риском на основе внутренних кредитных рейтингов заемщиков, который, как показывает международный опыт, позволяет достаточно точно оценить кредитный риск и необходимую величину капитала для его покрытия. Согласно рекомендуемому подходу, основными параметрами при оценке кредитного риска конкретного заемщика должны быть следующие показатели: вероятность наступления дефолта (probability of default — PD) — ожидаемая величина требований в момент дефолта (exposure at default — EAD) — уровень потерь при наступлении дефолта (loss given default — LGD) — эффективный срок до погашения (effective maturity — M).

Следует отметить, что если величины ЕАЭ и М определяются в большей степени условиями кредитного договора и их оценка сложности не представляет, то для определения вероятности дефолта предприятия заемщика и уровня возможных потерь при наступлении дефолта требуется построение математической модели и разработка внутренней методики количественной оценки, основанной на локальном опыте и особенностях функционирования кредитной организации. Указанное обстоятельство делает некорректным использование методик, разработанных для применения за рубежом и основанных на опыте западных кредитных организаций, в деятельности банков на российском рынке в силу его правовых и экономических особенностей.

Особое значение имеет построение моделей для оценки уровней возврата и вероятности дефолтов крупных компаний, так как именно такие компании определяют макроэкономические тенденции экономики и ее состояние, вызывая не только цепочки дефолтов в смежных компаниях, но и влияя на всю экономическую ситуацию.

Следует также отметить, что введение в структуру оценки кредитного риска показателя, характеризующего уровень потерь при наступлении дефолта, методологически изменяет сущность указанного события. Если ранее дефолт концептуально рассматривался как некий финал взаимоотношений банка с заемщиком, близкий к понятию банкротства, то данная характеристика не только позволяет взглянуть на дефолт как на событие, ведущее к уменьшению поступлений банка по кредитной сделке, но и оценивать, и контролировать ход мероприятий по возврату проблемной задолженности.

Острая необходимость в адаптации методик оценки кредитного риска к реалиям российского рынка, формировании большого спектра стандартных методов по увеличению суммы возврата по проблемной задолженности делают тему оценки и управления рисками дефолтов крупных компаний в кредитном портфеле банка актуальной и значимой. 4.

Степень разработанности проблемы. Проблема управления рисками стала предметом научного исследования более ста лет назад. Теоретическая база для решения данной проблемы заложена в работах таких зарубежных исследователей, как Ф. Блэк, Т. Бочкаи, А. Винакор, Г. Марковиц, О. Моргенштерн, Ф. Найт, Дж. Нейман, П. Самуэльсон, Р. Смит, JI. Дж. Сэвидж, А. Фридмен, П. Фитцпатрик, М. Шоулз, и др.

Значительный вклад в построение моделей для оценки рисков банкротств и дефолтов в конце прошлого века внесли зарубежные исследователи Э. Альтман, Дж. Аргенти, Дж. Кокс, Р. Мертон, Д. Олсон, Г. Спрингейт, Р. Таффлер, Д. Фулмер и др.

Большой вклад в разработку вопросов, связанных с содержанием рисков банковского кредитования и организацией управления рисками в коммерческом банке, внес ряд видных отечественных ученых: А. П. Альгин, В. Н. Афанасьев, М. И. Баканов, А. Т. Гиляровская, Л. П. Гончаренко, В. В. Давние, О. П. Зайцева, Г. Г. Кадыков, В. В. Ковалев, A.B. Колышкин, В. Ю. Королев, Б. А. Лагоша, С. Н. Паневин, Г. В. Савицкая, Ю. Ю. Русанов, P.C. Сайфулин, В. И. Тинякова, А. Д. Шеремет и др.

Череда кризисов, а также рекомендации Базеля стимулировали в 2000;е годы разработку нового поколения моделей как для оценки рисков дефолтов, так и для прогнозирования уровня потерь при дефолтах. Известность получили работы Э. Альтмана, Д. Галаи, К. Гесеке, Г. Гуптона, Д. Дуффи, Ф. Морауха, Р. Стейна, Д. Фрая, Ф. Ю и др.

Не смотря на значительное число работ видных российских и зарубежных ученых по теме диссертации, необходимо отметить, что если для расчета вероятности наступления банкротства разработано достаточно большое количество моделей, адаптированных к российским условиям, то вопрос о вероятности дефолтов российских предприятий исследован в гораздо меньшей степени. Особенно это относится к дефолтам крупных компаний с чрезвычайно малой оценочной вероятностью дефолта, которую далеко не всегда можно спрогнозировать на основе существующих методик. 5.

Это своего рода экстремально редкие события («Черные лебеди» в терминологии одноименной и популярной в последние годы книги H.H. Талеба), оценка вероятности которых имеет ряд особенностей. Говоря о моделях для оценки уровня потерь при наступлении дефолта, применимых к российским предприятиям-заемщикам, можно констатировать, что исследования по их разработке практически отсутствуют. Указанные обстоятельства и определили цель диссертационного исследования.

Цель и задачи диссертационной работы. Целью исследования является построение моделей для анализа, оценки и управления кредитными рисками, обусловленными дефолтами крупных компаний, в кредитном портфеле коммерческого банка с учетом уровня возможных потерь.

Для достижения намеченной цели в работе потребовалось поставить и решить следующие задачи: уточнить понятие дефолта как процесса во времени со своим специфичным механизмом взаимодействия кредитора и должника, разграничив его с понятием банкротствана основе анализа моделей, используемых для прогнозирования дефолтов предприятий-заемщиков, предложить методику оценки вероятности дефолтов крупных компаний, базирующуюся на моделировании неоднородных потоков экстремальных событийпостроить классификацию компаний-заемщиков, позволяющую учесть различия в механизмах взаимодействия кредитора и должникаразработать модель для оценки уровня возможных потерь при дефолтах крупных российских компаний, основанную на построенной классификациипредложить механизм урегулирования проблемных долгов при управлении риском дефолтов крупных компаний кредитного портфеля, позволяющий повысить уровень возврата.

Объектом исследования являются системы оценки и управления кредитными рисками в коммерческом банке.

Предметом исследования выступают процессы оценки и управления кредитными рисками, а также модели и методы количественной оценки рисков дефолта корпоративных заемщиков и уровня потерь при наступлении дефолта.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует п. 1.6 «Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие метода финансовой математики и актуарных расчетов» специальности 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики Паспорта специальностей ВАК РФ.

Теоретическую и методологическую базу исследования составили работы российских и зарубежных авторов в области теории и практики банковского кредитования. Кроме того, использовались законодательные и нормативные акты, регламентирующие кредитную деятельность коммерческих банков в России, а также методические рекомендации международных наблюдательных органов в сфере банковской деятельности.

Информационную базу исследования составили данные состояния кредитного портфеля крупного коммерческого Российского банка, котировки зарубежных композитных индексов, а также данные статистики по вопросам банковской деятельности и аналитические материалы, публикуемые в периодической печати.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту.

1. Для построения моделей количественной оценки уровня потерь при дефолтах необходимо разграничить понятия дефолт и банкротство, рассматривая дефолт как протяженный во времени процесс, структура которого, зависящая от объективных и субъективных факторов, определяет уровень возможных потерь при дефолте.

2. При построении методик оценки вероятности дефолта крупных компаний с высокими значениями кредитных рейтингов, для устранения эффекта недооценки рисков экстремально редких событий необходимо учитывать неоднородный характер процесса возникновения указанных дефолтов как по времени, так и по масштабам последствий.

3. Распределение компаний-заемщиков, допустивших дефолт, по значениям уровня возврата задолженности имеет бимодальную структуру. Предложенная в работе классификация компаний-заемщиков, включающая группы: «банкротство», «реструктуризация», «списание», «принудительное взыскание» — позволяет описать указанную комплексную структуру с помощью композиции стандартных нормальных законов.

4. Из множества факторов, влияющих на механизм взаимодействия кредитора и должника в модели оценки уровня ожидаемых потерь при дефолте, наиболее значимым является стремление клиента к урегулированию. Данный фактор является определяющим при выборе стратегии поведения банка в отношении заемщика.

5. Замещение части процентной ставки по кредиту опционом на обратный выкуп долей в собственности заемщика, позволяет достигнуть приемлемых значений показателя «риск/доходность» для компаний, осуществивших успешное восстановление после дефолта.

Научная новизна исследования: уточнено понятие дефолта, отличающееся от известных определений тем, что дефолт рассматривается не как одномоментное событие, а как процесс во времени, структура и параметры которого зависят от механизма взаимодействия кредитора и должника, а также ряда объективных (степень обеспеченности кредита, финансовое состояние должника, отраслевая принадлежность, макроэкономические факторы) и субъективных («Добрая воля» должника на урегулирование, взаимоотношения с прочими кредиторами) факторов, оказывающих существенное влияние на уровень потерьпредложен метод оценки вероятности дефолта крупных компаний с высокими значениями кредитных рейтингов, базирующийся в отличие от известных подходов, на моделировании изменения стоимости активов 8 указанных компаний дважды стохастическим пуассоновским случайным процессом и использовании модели дефолта, как скачка стоимости активов, превышающего некоторое пороговое значение, позволяющий уменьшить эффект недооценки рисков экстремально редких событийпостроена классификация проблемных компаний, входящих в кредитный портфель банка, отличительной особенностью которой является введение классификационного признака «планируемая банком стратегия урегулирования», включающая следующие группы: «банкротство», «реструктуризация», «списание», «принудительное взыскание», математическое обоснование которой проведено методом максимизации функции правдоподобия с использованием итерационных процедур ЕМ-алгоритмаразработана модель для оценки уровня ожидаемых потерь при дефолте, отличием которой является включение в ее состав механизма взаимодействия кредитора и должника, определяющего разбиение исходной выборки компаний-заемщиков на группы в соответствии с построенной классификацией, а также представление агрегированной функции распределения оцениваемого показателя в виде композиции нескольких нормальных распределений, позволяющее оценить параметры функций распределения для каждой из групппредложен механизм урегулирования проблемной задолженности, отличающийся применением опционной стратегии, включающей замещение части процентной ставки по кредиту опционом на обратный выкуп долей в собственности заемщика, позволяющий увеличить показатели возврата проблемного актива.

Теоретическая значимость исследования состоит в том, что предложенные в диссертации подходы к оценке вероятности дефолтов крупных компаний, основанные на дважды стохастическом пуассоновском случайном процессе, и разработанные модели для прогнозирования уровня возврата при наступлении дефолтов, учитывающие мультимодальный 9 характер функции распределения потерь при дефолтах, вносят определенный вклад в теорию моделирования кредитных рисков.

Практическая значимость иследования заключается в том, что его результаты, положения и рекомедации могут использоваться российскими коммерческими банками в системах управления кредитным риском для увеличения уровня возврата проблемных кредитов.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях и семинарах различного уровня, в том числе: X Международная конференция «Информатика: проблемы, методологии, технологии» (г. Воронеж, ВГУ, 2010), Международная научно-практическая конференция «Экономика и общество в условиях глобализации: вызовы XXI века» (г. Саратов, СГСЭУ, 2011), международная научно-практическая конференция «Модернизация экономики России в контексте глобализации» (г. Саратов, СГСЭУ, 2012), конференция «Модернизация экономики и общества: новое качество посткризисного развития» (г. Саратов, СГСЭУ, 2010), Международная научно-практическая конференция «Подготовка кадров для инновационной экономики» (г. Саратов, ПАГС, 2011), Международная научно-практическая конференция «Математическое моделирование в управлении рисками» (г. Саратов, СГУ, 2012).

Основные результаты диссертационного исследования используются в деятельности коммерческого банка ОАО «Сбербанк России» в процессе принятия решения о выдаче кредита, а также при выработке стратегии реструктуризации проблемных кредитов. Разработанные методы и модели нашли применение в учебном процессе Саратовского государственного социально-экономического университета, направление подготовки «Экономика» (дисциплина «Теория рисков и рисковых ситуаций»).

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования изложены в 10 научных работах, в том числе: 4 публикации в изданиях,.

10 входящих в систему научного цитирования РИНЦ, из которых 3 публикации — в научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов диссертационных исследований, общим объёмом в 3,4 печатных листа.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы и приложения. Текст диссертации изложен на 134 страницах, включает 15 таблиц, 16 рисунков. Список использованной литературы содержит 107 источников.

Основные результаты диссертационного исследования используются в деятельности коммерческого банка ОАО «Сбербанк России» в процессе выработки стратегии реструктуризации проблемных кредитов. Разработанные методы и модели нашли также применение в учебном процессе Саратовского государственного социально-экономического университета.

Заключение

.

В результате выполнения работы проведен анализ современных проблем, стоящих перед банками и связанных с задачами управления кредитными рисками. Выявлено, что на современном этапе актуальной является задача управления рисками дефолтов крупных компаний, входящих в кредитный портфель коммерческого банка.

В работе построена модель для анализа, оценки и управления рисками дефолтов крупных компаний. Показано, что рассматриваемый кредитный риск определяется двумя величинами, имеющими вероятностный характер распределения: вероятностью дефолта заемщика и уровнем возможных потерь в случае дефолта.

Для оценки рисков дефолтов крупных компаний, обладающих высокими кредитными рейтингами, в работе предложено использовать неоднородную модель потоков экстремальных событий, основанную на рассмотрении дважды стохастического процесса Кокса. Разработана методика, реализующая данный подход и включающая выбор критериев, определяющих само экстремальное событие. Показано, что применение разработанной методики позволяет уменьшить эффект недооценки рисков экстремально редких событий.

В работе проведено также исследование второй важной составляющей кредитного риска — уровня возможных потерь банка при возникновении дефолта. Анализ существующих моделей для оценки уровня возможных потерь, показал, что они построены на предположениях, не выполняющихся в реальных российских условиях.

Показано, что для разработки количественных моделей оценки уровня возможных потерь при дефолте необходимо рассматривать дефолт не как событие, а как процесс со сложным механизмом взаимодействия кредитора и должника, на который оказывают влияние как объективные (макроэкономическая ситуация, обеспеченность кредита, характер залога, финансово-экономическое состояние должника), так и субъективные («добрая воля» к урегулированию долга, взаимоотношения с другими кредиторами) факторы.

Выявлена бимодальная структура распределения компаний, допустивших дефолт, по уровням возврата. В работе предложена и обоснована классификация проблемных компаний входящих в кредитный портфель в зависимости от планируемой банком стратегии урегулирования, включающая следующие группы: «банкротство», «реструктуризация», «списание», «принудительное взыскание». Показано, что группировка компаний в соответствии с предложенной классификацией позволяет избавиться от бимодального распределения уровней возврата и описать распределение уровней возврата в каждой группе нормальным законом распределения. Такая группировка позволяет строить количественные модели оценки уровня возврата, исходя из оценок математического ожидания и дисперсии нормальных распределений для каждой группы.

Разработана методика оптимизации параметров модели оценки уровня возможных потерь при дефолте, основанная на методе максимизации функции правдоподобия с использованием итерационных процедур ЕМ-алгоритма. Показано, что оптимальным является разбиение исходной выборки на 4 кластера, разделенных по интегральному критерию, учитывающему максимально возможное количество факторов влияющих на уровень возврата задолженности.

В работе установлено для российской банковской системы, что из множества факторов, влияющих на уровень возврата задолженности, наиболее значимым, является стремление клиента к урегулированию. Данный фактор является определяющим при выборе стратегии поведения банка в отношении заемщика.

Предложен механизм урегулирования проблемной задолженности, основанный на применении опционной стратегии, включающей замещение части процентной ставки опционом на обратный выкуп долей в.

123 собственности заемщика, позволяющий увеличить показатели возврата проблемного актива. При этом показано, что замещение части процентной ставки опционом на обратный выкуп долей в собственности заемщика, позволяет достигнуть приемлемых значений показателя «риск/доходность» для компаний, осуществивших успешное восстановление после дефолта.