Экономические науки/1. Банки и банковская система

Коляков М.А., Семчук Е.В.

Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Россия

Модель CreditMetrics в системе управления кредитным риском

Кредитный риск финансовой организации определяется как максимально возможный убыток в результате снижения стоимости кредитного портфеля в связи с невозможностью дебиторов расплатиться по своим обязательствам. Также следует отметить, что на практике неплатежеспособность дебиторов может быть полной или частичной, а также временной или постоянной, поэтому многие риск-менеджеры, рассчитывая кредитные риски по одному и тому же портфелю, могут получить совершенно разные результаты.

В контексте методологии различают следующие источники кредитного риска: отдельный (обособленный) заемщик или же портфель целиком (вся сумма выданных кредитов вкупе с приобретенными на открытом рынке долговыми обязательствами различных эмитентов). В зависимости от выделяемых источников кредитного риска зависит подход к анализу проблем состоятельности и управлению кредитным риском каждого конкретного случая на практике.

Первые упоминания о проблеме кредитного риска встречаются еще в далекой древности (античные времена). В частности, Римская империя является местом рождения понятия «кредит», лежащего в основании всех проблем риск-менеджмента по части управления кредитными рисками. В XVIII веке слово «credit» появляется во французском обиходе и означает «вера, доверие» [1]. «Кредитором» часто называли человека, который предоставлял определенные финансовые средства в долг и, что немаловажно, который был уверен в своих заемщиках: в те времена не существовало достаточно развитой системы риск-менеджмента и гибких процентных ставок, поэтому возможность выдавать ссуды была во многом ограничена лишь факторов доверия. Таким путем развивалось и банковское дело.

В настоящее время историческое развитие капиталистических отношений привело к необходимости для банка выдавать кредиты большому количеству потенциальных заемщиков: в противном случае, финансовое учреждение становится попросту неконкурентоспособным. Этот факт послужил причиной широкого развития систем оценки рисков финансовой деятельности, в частности, систем оценки кредитного риска.

В 2010-2011 годах был утвержден документ Базельского комитета по банковскому надзору «Базель III». Он содержит методические рекомендации по части регулирования банковской деятельности. В первой редакции «базельского документа» («Базель I») содержится определение кредитного риска, основополагающего в любой финансовой организации. Это подчеркивает ту важность, которая сопровождает и обуславливает кредитный риск: при халатном отношении к риск-профилю своего портфеля перспективы финансовой организации выглядят весьма туманно. В 80-е и 90-е годы прошлого столетия произошла череда корпоративных банкротств; в 2008 году началась «Великая рецессия» и вместе с ней Глобальный финансовый кризис. Низкое качество активов, отсутствие должного уровня резервов, а также слабость регулирования - в основе лежит кредитный риск.

В связи с мировым масштабом проблемы кредитного риска возникла необходимость создания определенных методик, которые позволили бы финансовой организации сохранять финансовую состоятельность и вместе с тем снизить влияние кредитного риска на ее повседневную активность.

Любой процесс оценки рисков (особенно финансовой организации и особенно оценка кредитных рисков) включает в себя измерение вероятности наступления неблагоприятного события, а также величину финансовых потерь, сопровождающих эти события.

Одним из лучших инструментов подобной оценки является разработанная финансовым конгломератом JPMorgan Chase модель CreditMetrics. Данная модель стала первой попыткой оценить кредитный риск на основе показателя VaR (value at risk – стоимостная мера риска) методом «снизу-вверх». Метод применяется в случае наличия большой группы разнородных заемщиков и является основным в контексте работы с крупными и средними предприятиями. Расчет величины рисков производится следующим путем.

Первый этап включает декомпозицию портфеля на факторы риска, которые могут, в частности, повлиять на профиль кредитного риска. Система CreditMetrics позволяет оценивать в терминах подверженности риску не только кредитные линии и дебиторскую задолженность, но и свопы с облигациями в том числе.

Со второго этапа начинается детальный анализ всех финансовых инструментов портфеля на предмет построения распределений прибылей и убытков вследствие кредитного риска. Предварительно следует определить кредитный рейтинг инструмента, так как в модели кредитным событием является изменение кредитного рейтинга. Для каждого события рассчитывается приведенная стоимость с учетом миграции текущего рейтинга и форвардной ставки, рассчитанной с учетом кредитного спреда (на временной горизонт до момента изменения рейтинга). Для анализа возможного дефолта используются коэффициенты восстановления (основа для таких коэффициентов – очередность удовлетворения). Как результат – распределение стоимости актива при изменении рейтинга.

Задача третьего этапа – анализ корреляций в изменениях кредитных рейтингов путем сопоставления рыночной стоимости акций оцениваемых контрагентов (строится модель динамики цены для каждой акции). Следует отметить, что оценка корреляций проводится не непосредственно, а через корреляции между влияющими факторами. Таким образом оцениваются совместные миграции кредитных рейтингов во всем портфеле.

Четвертый этап заключается в моделировании методом Монте-Карло совместного распределения прибылей и убытков. Моделирование происходит для n^m случаев, где n – количество кредитных событий, а m – общее число контрагентов. Следует отметить, что большинство из этих случаев попросту маловероятны, поэтому следует особенно внимательно отнестись к количеству возможных сценариев: желательно использовать достаточно большое число, чтобы выявить те самые маловероятные исходы.

Пятый этап позволяет выявить максимальный убыток, который может быть превышен лишь в 1% случаев, и определить тем самым кредитный VaR (разность полученного значения и среднего для данного распределения).

Если рассматривать недостатки данной модели, то все они касаются полного невнимания к факторам рыночного риска (к примеру, изменения процентных ставок, валютного курса). В самом начале описания модели CreditMetrics приводился в качестве примера инструмент: своп. А что делать, если в портфеле, помимо стандартных ссуд и кредитных линий, присутствует валютный своп? Очевидно, что данный инструмент очень чувствителен к факторам рыночного риска, которые игнорируются данной моделью. В частности, для облигаций наблюдается похожий эффект: оценивается средняя подверженность риску без учета рыночных факторов.

Таким образом, для оценки кредитного риска, являющегося основополагающим для любого финансового учреждения, применяется продвинутая модель CreditMetrics, которая оценивает кредитный риск методом «снизу-вверх» на основе VaR. Недостатком этой модели является отсутствие внимания к рыночному риску, учет которого является важным этапом всего процесса риск-менеджмента в финансовой организации.

Литература:

1. Кредит – экономическая этимология [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://dictionary-economics.ru/word/Кредит.

2. Лобанов А.А. Энциклопедия финансового риск-менеджмента [Текст]/Лобанов А.А., Чугунов А.В.// Альпина бизнес букс. – 2009.