Оценка риска кредитного портфеля банка предусматривает:
* качественный анализ совокупного кредитного риска банка, суть которого заключается в идентификации факторов риска (выявлении его источников) и требует глубоких знаний, опыта и интуиции в этой сфере деятельности. Говоря о качественной оценке кредитного портфеля банка, следует также учитывать взаимосвязи кредитов между собой, т.е. их действия в одном секторе рынка, в одном регионе, принадлежность одному собственнику, какими коммерческими (деловыми) отношениями связаны между собой заемщики;
* количественную оценку риска кредитного портфеля банка предполагает определение уровня (степени) риска. Степень кредитного риска является количественным ворожением оценки банком кредитоспособности заемщиков и кредитных операций. Данный подход можно также назвать стоимостным.
В мировой банковской практике используются следующие методы оценки кредитного портфельного риска банка, научно обоснованные Базельским комитетом, в который входят Центральные банки стран с развитой рыночной экономикой[10]:
1. Статистические методы.
2. Различные варианты линейного программирования направленные на поиск основных весовых коэффициентов.
3. Дерево классификации или рекурсионно-партиционный алгоритм (РПА) и нейронные сети .
4. Генетический алгоритм.
6. Метод экспертных оценок.
На практике используется комбинация нескольких методов, поэтому сложно ответить на вопрос, какой метод лучше. У каждого метода имеются свои преимущества и недостатки, кроме того, выбор метода связан со стратегией банка и с тем, какие требования банк считает приоритетными при разработке моделей. Регрессионные методы показывают значимость каждой характеристики для определения уровня риска. Линейное программирование может оперировать большим количеством переменных и моделировать определенные условия: например, если маркетинговая стратегия банка направлена на активное увеличение объемов кредитования, можно ввести условие, чтобы лимиты кредитования были значительно ослаблены, но не превышали нормативного значения. Нейронные сети и деревья классификации выявляют нелинейные связи между переменными, которые могут привести к ошибке в линейных моделях.
Таблица 2. Сравнительный анализ методик оценки кредитного риска
|
Методика |
Информационная база |
Процедура оценки |
Результат |
|
1. Методика ЦБ РФ |
• информация о финансовом состоянии заемщика • обслуживание заемщиком кредитной задолженности • уровень обеспечения ссуды |
Оценка финансового состояния заемщика. Определение качественных характеристик текущего состояния ссуды. |
Распределение ссуд по пяти рисковым категориям: 1.стандартные 2.нестандартные 3.симнительные 4.проблемные 5.безнадежные |
|
2. Скоринг |
• анкетные данные • информация на заемщика из кредитного бюро • движения по счетам |
• сбор информации • построение математической модели: - выбор метода классификации - определение критериев категорий риска |
Распределение кредиторов по рисковым категориям (обычно -2-4 категории) |
|
3. Математические методы 3.1 Credit metrics/ Credit VaR |
• информация рейтинговых агентств: - текущее состояние рейтинга - вероятность перехода в другие рейтинговые категории |
• сбор информации • определение периода для построения оценки • оценка распределения вероятности изменения стоимости кредитного портфеля заемщика по методике VaR |
Функция распределения вероятности, отражающая степень рискованности |
|
3.2 Методика КМV |
• структура капитала предприятия • изменение доходности • стоимость активов в динамике |
• сбор информации • определение периода для построения оценки • оценка распределения вероятности изменения стоимости предприятия путем построения модели Мертона |
Функция распределения вероятности, отражающая степень рискованности |
|
3.3 Подход Credit Suisse Financial Prodacts (CSFP) с использованием Credit Risk+ |
информация рейтинговых агентств о вероятности дефолта |
• сбор информации • определение периода для построения оценки • оценка вероятности дефолта, через представление в виде распределения Пуассона |
Функция распределения вероятности, отражающая степень рискованности |
|
4 Методика Базельского комитета 4.1 Стандартизованный подход (Standardized Apporoach) |
• оценки кредитного рейтинга внешними рейтинговыми агентствами • оценки кредитного рейтинга Организацией экономического сотрудничества и развития |
• распределение заемщиков на категории согласно формальным параметрам ссуды • определение рисковых весов категорий согласно критериям; установленным комитетом |
Присвоение каждой категории заемщиков рискового веса |
|
4.2 Основной IRB-подход (Foundation IRB (Internal ratings-based) Apporoach) |
• вероятность дефолта (РD) • уровень потерь в случае дефолта (LGD) • сумма ссудных потерь (ЕAD) • срок (М) |
• определение вероятности дефолта банком (остальные параметры определяет комитет) • определение взвешенных оценок риска по формулам, представленным комитетом |
Присвоение каждой категории заемщиков р |
|
4.3 Развитый IRB-подход (Advanced IRB Apporoach) |
• определение вероятности дефолта • определение уровня потерь в случае дефолта • определение суммы ссудных потерь • определение срока (М), оставшегося до погашения ссуды • определение взвешенных оценок риска по формуем, представленным комитетом |
Присвоение каждой категории заемщиков рискового веса искового веса |
