WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 14 |

«ЭНЦИКЛОПЕДИЯ ФИНАНСОВОГО РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА Под ред. А. А. Лобанова и А. В. Чугунова а л ь п и н а /ржа б л и ш е р Москва 2003 УДК 336.7(031) ББК 65.262Я2 Э68 Книга издана при содействии ...»

-- [ Страница 7 ] --

Ъ1Ь Энциклопедия финансового риск-менеджмента Для оценки максимальной подверженности кредитному риску по слож­ ным сделкам можно проводить стресс-тестирование по аналогии с рыноч­ ным риском*. В минимальном варианте такое стресс-тестирование должно включать применение сценариев рыночных кризисов к текущей рыночной сто­ имости позиций, подверженных кредитному риску (главным образом, по об­ лигациям и производным инструментам), а также к рыночной стоимости обес­ печения по этим сделкам. При расчете рыночной стоимости позиций с уче­ том обеспечения, по-видимому, следует использовать более высокие волатиль ности, чем в обычных «рыночных» сценариях, а также учитывать возможную корреляцию между величиной подверженности риску и понижением кредит­ ного рейтинга контрагента. Такое стресс-тестирование является одним из спо­ собов оценки риска, связанного с так называемыми «неправильными» про­ изводными (wrong way derivatives) — инструментами, у которых существует положительная корреляция между величиной подверженности кредитному рис­ ку и вероятностью дефолта контрагента [9].

5.15. Потери в случае дефолта. Уровень восстановления Вероятность дефолта, подверженность кредитному риску и уровень потерь в случае дефолта представляют собой три наиболее важных показателя, исполь­ зуемых при определении требуемой доходности операций, связанных с кре­ дитным риском.

При наступлении дефолта чистые убытки кредитора, как правило, ока­ зываются меньшими, чем его полная подверженность кредитному риску по данной сделке. Это объясняется тем, что при объявлении дефолта креди­ тор получает право на досрочное взыскание задолженности путем реализа­ ции обеспечения, взыскания долга с гаранта (поручителя), предложения о реструктуризации задолженности или, в крайнем случае, требования об объявлении должника банкротом и возмещения суммы долга из стоимости принадлежащего ему имущества. Таким образом, последствия дефолта из­ меряются суммой восстановленных денежных средств и потерей оставшей­ ся части задолженности.

Возможность (частичного) восстановления задолженности определяется той стоимостью, по которой можно продать на рынке долговые обязатель­ ства (например, облигации) после объявления по ним дефолта, либо стоимо­ стью активов компании-должника в конце периода реорганизации. Уровень восстановления (recovery rate) конкретного вида обязательств зависит как от характеристик должника, так и от очередности (seniority) выплат по данному виду (выпуску) долговых обязательств по отношению к прочим финансовым обязательствам компании перед кредиторами и владельцами.

К факторам, оказывающим влияние на уровень восстановления, относятся:

1) вид обязательства (ссуда или облигация): по некоторым данным, ко­ эффициенты восстановления по банковским ссудам в среднем оказы­ ваются выше, чем по облигациям, хотя статистические данные по вос­ становлению банковских кредитов очень скудны [17];

* Подробнее см. п. 8.9.

V. Управление кредитными рисками 2) отраслевая принадлежность предприятия;

3) обеспечение сделки и очередность выплат по обязательствам: очевид­ но, что при прочих равных условиях обеспеченные (покрытые) обяза­ тельства с высокой очередностью погашения характеризуются более высокими значениями коэффициента восстановления;

4) состояние экономики: коэффициент восстановления будет снижаться в периоды экономического спада.

Отраслевая принадлежность заемщика определяет состав и структуру его активов, степень их ликвидности, а следовательно, и ликвидационную сто­ имость данного предприятия. Чем больше у предприятия ликвидных матери­ альных активов и чем более определенными являются ее ожидаемые поступ­ ления, тем выше при прочих равных условиях будет уровень восстановления его задолженности для кредиторов. Было бы естественно предположить, что предприятия коммунального хозяйства и естественные монополии, распола­ гающие значительными материальными активами и денежными потоками, бу­ дут иметь более высокие коэффициенты восстановления, чем небольшие ин­ новационные фирмы, в балансе которых преобладают нематериальные акти­ вы. Очевидно, что эти априорные соображения должны учитываться в рыноч­ ных ценах выпускаемых этими компаниями долговых обязательств.

В США на протяжении десятилетий уровень восстановления задолженно­ сти традиционно оценивался в размере 40 центов за доллар номинальной сто­ имости долга. Подтверждением этому стало исследование Альтмана и Кишо ра, которые, проанализировав свыше 750 случаев дефолта за 1978-1996 гг., оценили средний уровень восстановления по облигациям в размере 40,11 долл.

(при цене облигации, равной или близкой к номиналу в 100 долл.), или око­ ло 40% [17]. Однако этот уровень может значительно колебаться вокруг сред­ него значения в зависимости от очередности погашения долговых обязательств.

По их оценкам, кредиторы первой очереди (владельцы «старших» обязательств, обеспеченных залогом) могли восстановить в среднем 58% номинальной стои­ мости*, второй («старшие» необеспеченные обязательства) — 48%, третьей («старшие» субординированные обязательства) — 35% и четвертой («младшие» субординированные обязательства) — около 32% [17].

Альтман и Кишор проанализировали почти семьсот случаев дефолта по облигациям предприятий США, относящихся к 18 отраслевым группам, в пе­ риод с 1971 по 1995 г. Рассчитанные ими средние уровни восстановления за­ долженности по необеспеченным облигациям в высокой очередностью пога­ шения приведены в табл. 5-9.

Из табл. 5.9 следует, что в среднем по отраслям промышленности уро­ вень восстановления задолженности колеблется в диапазоне 30-40% со сред­ ним стандартным отклонением на уровне 20-30% (для некоторых групп оцен­ ки явно не репрезентативны). Отсюда следует, что для оценки уровня вос * Столь невысокий средний уровень восстановления по обеспеченным обязательствам объясняется трудностью экономической оценки и колебаниями рыночной стоимос­ ти обеспечения в зависимости от вида активов и конъюнктуры рынка, падением ры­ ночной стоимости активов компании, объявившей дефолт, а также значительным (до 20%) ростом стоимости таких обязательств в период реорганизации (банкротства).

26 — 378 Энциклопедия финансового риск-менеджмента Таблица 5. КОЭФФИЦИЕНТЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ЗАДОЛЖЕННОСТИ ПО ОТРАСЛЕВЫМ ГРУППАМ В США Отраслевая группа Средний коэффициент восстановления, % Горнодобывающая и нефтегазовая 43,60* промышленность Строительство и недвижимость 41, Текстильная и швейная 34,47* промышленность Деревообрабатывающая, целлюлозно бумажная, кожевенная 47,33* промышленность;

книгоиздание Химическая промышленность 71, Производство стройматериалов, 44, металлургия Машиностроение 47, Прочие отрасли обрабатывающей 85,71* промышленности Транспорт и производство 30,83* транспортных средств Телекоммуникации, связь, 34, киноиндустрия Коммунальные услуги 77, Оптовая и розничная торговля 39,0* Торговля потребительскими товарами 44, Финансовые услуги 38, Больницы, санатории и общежития 20,50* * Средние значения рассчитаны на основе менее 10 случаев наблюдений.

Источник: [17].

становления по данному активу недостаточно опираться только на среднеот­ раслевые значения, необходимо проводить тщательный анализ финансового состояния конкретного заемщика и условий сделки.

Весьма близкие результаты были опубликованы агенством Moody's, по оцен­ кам которого средний уровень восстановления задолженности по облигаци­ ям составил 42,24%, при этом стандартное отклонение оказалось довольно большим — 23,41% [30].

Зная предельную вероятность дефолта и средний уровень восстановле­ ния, можно определить уровень ежегодных и среднегодовых потерь вследствие дефолта, потерю основной суммы и недополученные купонные платежи, рас­ считываемые по отношению к безвозвратным потерям основной суммы за­ долженности. Результаты этих расчетов по данным рынка корпоративных об­ лигаций США в 1996 г., полученные Альтманом и Кишором, представлены в табл. 5.10.

V. Управление кредитными рисками J 5.16. Оценка риска дефолта для портфеля активов Переходя от одного инструмента к портфелю активов, подверженных кредит­ ному риску, нам необходимо произвести агрегирование как ожидаемых по­ терь, так и их волатильности по всем рассматриваемым контрагентам. По­ добно рыночному риску, кредитный риск в этом случае должен рассматри­ ваться не изолированно по позициям, а с точки зрения их вклада в общий риск портфеля с учетом эффекта диверсификации. Портфельный подход к измерению кредитного риска позволит уменьшить размер резервируемого капитала по сравнению с простым суммированием по инструментам и кон­ трагентам, не учитывающим корреляционные взаимосвязи между ними.

Для портфеля из N контрагентов потери вследствие кредитного риска можно определить по аналогии с выражением (5.3) следующим образом:

CL = fjbiCElU}Di, (5.3D где CEt — суммарная подверженность риску дефолта по i-му контрагенту (чистая подверженность риску после взаимозачета требований при условии, что такой взаимозачет является юридически законным и фактически производился с данным контрагентом*).

Таблица 5. ОЦЕНКА ПОТЕРЬ В РЕЗУЛЬТАТЕ ДЕФОЛТОВ ПО КОРПОРАТИВНЫМ ОБЛИГАЦИЯМ В США Показатель Величина, % Исходные данные а) Средняя вероятность дефолта в 1996 г. 1, Ь) Средняя стоимость облигации на конец 51, месяца после объявления дефолта (1 - R) с) Средний размер потерь основной суммы 48, долга (R) d) Средний размер купонных платежей 8, Потери вследствие дефолта Потери основной суммы долга (а) х (с) 0, Потери У2 купонных платежей (а) х 0,5 х (d)* 0, Всего потерь от наступления дефолта 0, * Недополученные купонные платежи рассчитаны на 6 месяцев исходя из полови­ ны годовой ставки купона.

Источник: [17].

* Подробнее о взаимозачете открытых позиций см. п. 5.193 и 7.43.

380 Энциклопедия финансового риск-менеджмента Заметим, что чистую подверженность кредитному риску по портфелю (чи­ стую стоимость замещения, отражающую наихудшие потери в случае дефол­ та одновременно всех контрагентов без учета восстановления) можно опре­ делить путем суммирования по контрагентам:

N СЕ = ^СЕ,. (5.32) В простейшем случае можно рассматривать как случайную величину толь­ ко переменную Ь, тогда ожидаемые потери по портфелю будут зависеть только от вероятностей дефолта:

E(CL) = X РЦ • СЕ, • ШЦ. (533) !=i Однако разброс потерь по портфелю будет зависеть от корреляций между случаями дефолта по составляющим портфель контрагентам. Используя свой­ ства биномиального распределения, можно показать, что для случая двух за­ емщиков вероятность одновременного объявления ими дефолта будет равна Р(АВ) = Р(А)Р(В) + PA JP(A)(1 - Р(А))л/Р(В)(1 - Р(В)), (5.34) где р№ — коэффициент корреляции между дефолтами заемщиков А и В.

Из (5.34) следует, что Р(АВ) - Р(А)Р(В) рАВ VP(A)(I-P(A))VP(B)(I-P(B)) ' Допущение о независимости этих событий (т. е. о равенстве нулю корре­ ляции между ними) существенно упрощает анализ, сводя выражение (5-34) просто к произведению вероятностей дефолта, однако оно практически ни­ когда выполняется на практике.

Так как даже в случае одной сделки, заключенной с одним контрагентом, все параметры кредитного риска в выражении (5.31) будут являться случайны­ ми величинами, для расчета риска мы можем использовать тот же подход к оценке ожидаемых потерь (5.4) и их разброса (5.28), обобщив его на случай многих контрагентов. Таким образом, нам необходимо построить многомерное распределение вероятностей потерь по всему портфелю, в котором были бы учтены следующие эффекты «взаимодействия» составляющих его элементов:

• корреляция между дефолтами;

• совместная динамика факторов рыночного риска, от которой зависит уровень подверженности кредитному риску по инструментам и кон­ трагентам в каждый момент времени;

• случайный характер уровней восстановления задолженности для раз­ личных контрагентов и их корреляции между собой и с другими па­ раметрами.

Очевидно, что высокая сложность задачи для больших диверсифицирован­ ных портфелей не позволяет описать искомое распределение аналитически (воз­ можно, за исключением очень простых случаев), однако оно может быть смо V. Управление кредитными рисками делировано с помощью метода Монте-Карло. Типичный вид распределения прибылей и убытков вследствие кредитного риска показан на рис. 5-4.

Распределение прибылей и убытков вследствие кредитного риска имеет сильную левостороннюю асимметрию (т. е. смещено в область убытков), в отличие от довольно симметричных распределений факторов рыночного рис­ ка. Такой вид распределения объясняется тем, что незапланированные при­ были по операциям, связанным с кредитованием, практически равны нулю, в то время как потери в наихудшем случае могут превысить номинальную сто­ имость ссудного портфеля. Действительно, если отданные в ссуду средства являются привлеченными, то их невозврат грозит неплатежеспособностью уже самому кредитору, что может привести к дополнительным потерям сверх ос­ новной суммы задолженности в виде штрафов, неустоек и т. п. в случае де­ фолта самого кредитора. Согласно модели Мертона [43], покупка долгового обязательства, связанного с риском дефолта, эквивалентно приобретению без­ рискового актива с одновременной продажей опциона, поэтому распределе­ ние потерь вследствие кредитного риска похоже на распределение прибылей и убытков по короткой позиции по опциону.

Ожидаемые потери вследствие кредитного риска представляют собой сред­ ний размер потерь, соответствующий центру распределения на рис. 5-4. Как указывалось выше, «внутренний» подход к оценке кредитного риска рассмат­ ривает данные потери как составляющую общих издержек, которая должна быть компенсирована с помощью механизма ценообразования посредством полного «переноса» на клиента, т. е. включения в стоимость инструмента (до­ ходность по облигации, ставка процента по ссуде, котируемая цена кредит­ ного производного инструмента). Типичным примером такой практики могут служить банковские резервы на возможные потери по ссудам, которые фор Непредвиденные потери Ожидаемые с вероятностью 99% потери Рис. 5-4- Типичный вид частотного распределения убытков по портфелю ссуд 382 Энциклопедия финансового риск-менеджмента мируются в обязательном порядке за счет отчислений, относимых на расхо­ ды банков.

Для целей ценообразования кредитных продуктов определим приведен­ ную стоимость ожидаемых потерь вследствие кредитного риска (present value of expected credit losses — PVEa) за весь период, оставшийся до завершения операции, как совокупность ожидаемых кредитных потерь [35]:

E(CLt) _ у PD, • ЕСЕ, (1-Я) PVm - 4- тт^г" * TTrt • <5-35> I + г, Г 1 + г, где PDt = MRt = SRtlMMRt — вероятность дефолта в период t при условии отсутствия дефолта в предшествующие периоды;

rt — ставка дисконтирования для периода t.

Выражение (535) можно упростить, заменив зависящие от времени пе­ ременные вероятности дефолта и подверженности кредитному риску на их средние значения, рассчитанные по формулам (5.12) и (5.29) соответственно:

e P D *%х • Е С Е • (1 - К) Необходимо учитывать, что формула (536) дает только приблизительное значение приведенной стоимости ожидаемых потерь, так как она не учиты­ вает возможные одновременные изменения усредняемых переменных. Так, для свопов, заключенных с контрагентом с высоким кредитным рейтингом, веро­ ятность дефолта и подверженность кредитному риску будут возрастать со временем, и игнорирование этой корреляции при использовании средних зна­ чений будет вести к недооценке кредитного риска по данным операциям.

Включение ожидаемых кредитных потерь в стоимость кредитного продукта или финансового инструмента возможно двумя способами. В случае больших однородных портфелей (например, ссуд населению), когда заранее невозможно определить, кто из заемщиков объявит в будущем дефолт, ожидаемые поте­ ри оцениваются для портфеля в целом и распределяются равномерно между входящими в него контрагентами. В случае же крупных единичных сделок, сопряженных с кредитным риском (например, по корпоративным ссудам, сво­ пам или кредитным производным инструментам), ожидаемые потери должны рассчитываться для каждого контрагента и в полном размере включаться в стоимость инструмента.

Непредвиденные потери вследствие кредитного риска (unexpected credit loss — UCL) отражают разброс потерь вокруг их ожидаемого значения. Раз­ мер этих потерь определяется совместным распределением всех случайных переменных модели, в простейшем случае — распределением частоты дефолта по различным контрагентам (533). Как и для рыночного риска, волатильность потерь будет уменьшаться с ростом количества контрагентов и с уменьше­ нием корреляции наступлений дефолта.

В отличие от ожидаемых потерь, непредвиденные потери уже не могут быть включены в стоимость инструментов, а должны компенсироваться за счет резерва собственного капитала, выполняющего роль «подушки безопасности».

При этом предполагается, что размер резервируемого капитала должен быть V. Управление кредитными рисками таким, чтобы полностью компенсировать возникшие непредвиденные убытки с заданной степенью вероятности.

Формально непредвиденные потери по кредитам можно определить как потери, превышающие ожидаемые, т. е. как разность между максимально возможными потерями (которые, хотя и могут быть очень большими по ве­ личине, все же конечны) и ожидаемыми потерями:

UCL = MCL - ECL, (537) где MCL (maximum credit loss) — максимально возможные убытки при задан­ ных параметрах и предположениях, лежащих в основе модели.

Очевидно, что резервировать капитал в размере максимально возможных потерь нецелесообразно, да и едва ли возможно в силу высоких издержек привлечения и обслуживания капитала. Банк должен располагать капиталом в таком объеме, который бы полностью компенсировал убытки, превышаю­ щие ожидаемые, не во всех случаях, а только с заданной вероятностью (уров­ нем доверия). Для этого необходимо оценить максимальные потери вслед­ ствие кредитного риска (worst credit loss — WCL) на определенный временной горизонт с заданной вероятностью а по аналогии с выражением (5.28):

1-а= J f(CL)dCL,.38) ( MX где f(CL) — функция плотности распределения вероятностей потерь вследствие кредитного риска.

Непредвиденные потери с заданной вероятностью, или кредитный VaR (credit VaR), определяются как разность между величиной максимальных по­ терь, удовлетворяющих уравнению (538), и ожидаемыми потерями:

Credit VaR = WCL - ECL. (539) Кредитный VaR отражает требуемый размер резерва собственных средств под покрытие непредвиденных потерь с заданным уровнем доверия, который называется «экономическим капиталом» (economic capital)*. Учитывая то, что банковский капитал является самым дорогим среди альтернативных источни­ ков финансирования, его стоимость, отражающая требуемую владельцами чистую рентабельность вложений, должна быть включена в стоимость кре­ дитного инструмента. При прочих равных условиях, чем более рискованной является операция, тем больше потребуется экономического капитала для ее обеспечения и тем выше должна быть доходность операций с учетом риска, которая бы покрывала стоимость задействованного капитала. Это, в частно­ сти, объясняет, почему величины кредитных спредов в реальности больше, чем необходимо для компенсации актуарной вероятности дефолта.

* Подробнее понятие экономического капитала рассматривается в гл. VIII.

384 Энциклопедия финансового риск-менеджмента Кредитный VaR рассчитывается на гораздо большие временные горизон­ ты, чем рыночный VaR, обычно на один год (полугодие, квартал). Предпола­ гается, что при неприемлемом увеличении риска в течение этого времени банк будет иметь возможность управлять им путем сокращения подверженности риску или наращивания экономического капитала.

Наконец, необходимо отметить, что показатель кредитного VaR отража­ ет только совокупный риск по портфелю, однако для эффективного управле­ ния им необходимо знать, какие факторы риска или контрагенты вносят наи­ больший вклад в общий риск портфеля. Смоделированное с помощью мето­ да Монте-Карло распределение потерь может также использоваться для де­ композиции портфельного риска по контрагентам и анализа влияния предпо­ лагаемых сделок на риск всего портфеля*.

5.17. Миграция кредитных рейтингов Миграцией кредитных рейтингов (credit rating migration) называют дискретный процесс, заключающийся в изменении кредитных рейтингов в течение опре­ деленного интервала времени.

Являясь одним из видов кредитного события, изменение кредитного рей­ тинга оказывает существенное влияние на стоимость финансовых инструмен­ тов, особенно облигаций, а также иных кредитных продуктов. Хотя изменение кредитного рейтинга не обязательно означает дефолт, оно ведет к прямым потерям или выигрышу в результате реакции рынка на это событие. Влияние изменений рейтинга неразрывно связано с переоценкой финансовых инстру­ ментов по рыночной стоимости. Кроме того, миграция кредитного рейтинга может привести к нарушению установленных лимитов по группам риска контр­ агентов, что влечет необходимость изменения кредитной политики банка в це­ лом. Анализ миграции кредитного рейтинга является неотъемлемой частью про­ цесса управления кредитными рисками. Так, например, в модели CreditMetrics переходная матрица кредитных рейтингов является важнейшим элементом ис­ ходных данных для расчета VaR кредитного портфеля (см. п. 5.18.2).

Процесс миграции кредитных рейтингов характеризуется матрицей пере­ ходов (transition matrix), элементами которой являются вероятности изменения кредитного рейтинга заемщика от одного значения к другому к концу заданно­ го периода времени. Эти вероятности могут быть как определены статистичес­ ки, на основе анализа исторических данных, так и рассчитаны теоретически, с помощью модели. В последнем случае часто используют марковские процес­ сы**, в которых изменения кредитных рейтингов принимаются независимыми.

Очевидно, что сумма вероятностей переходной матрицы по каждой стро­ ке и каждому столбцу должна быть равна 1. В табл. 5.11 приведен пример переходной матрицы (обратите внимание на то, что переходная матрица не является симметрической).

* Один из методов декомпозиции VaR по факторам риска для непараметрических методов расчета предложен в [42].

** Марковский процесс — это случайный процесс в дискретном времени, развитие которого после любого заданного момента времени зависит только от его значе­ ния в этот момент и не зависит от его предшествующего значения.

V. Управление кредитными рисками Матрица переходов может применяться для расчета кумулятивной веро­ ятности дефолта за большие интервалы времени, когда статистических дан­ ных недостаточно для достоверной оценки вероятности актуарным методом.

Таким образом, основная проблема заключается в расчете элементов мат­ риц миграции кредитных рейтингов за определенный период времени.

Наиболее известными исследованиями в области миграции кредитных рей­ тингов стали работы Альтмана и Као (основанные на статистических данных Standard & Poor's за период с 1971 по 1989 г.) [17] и опубликованные отчеты рейтинговых агентств Moody's (по данным за 1920-1996 гг.)* [45] и Standard & Poor's (по данным за 1981-1996 гг.).

Как и в случае актуарной вероятности дефолта, эти исследования разли­ чаются в ряде аспектов применяемой методологии, что объясняет значитель­ ные расхождения полученных результатов. Альтман и Као отслеживали изме­ нения рейтинга облигаций по отношению к первоначальному на момент их эмиссии и на протяжении вплоть до последующих 10 лет. Агентства Moody's и Standard & Poor's, напротив, анализировали миграции кредитных рейтингов по отношению к некоторому общему начальному моменту независимо от воз Таблица 5. ПЕРЕХОДНАЯ МАТРИЦА МИГРАЦИИ КРЕДИТНЫХ РЕЙТИНГОВ НА 1 ГОД Рейтинг в конце года, % Начальный Начальный рейтинг рейтинг Ааа Аа А Ваа Ва В Саа-С D Ааа 88,32 0,99 0,23 0,02 0,00 0,00 4, 6, Аа 1,21 86,76 5,76 0,66 0,16 0,02 0,00 5, А 0,07 2,30 86,09 4,67 о.бз 0,10 0,02 5, Ваа 0,03 0,24 3,87 82,52 4,68 0,61 0,06 7, Ва 0,01 0,08 0,39 4,61 79,03 4,9 0,41 9, В 0,00 0,04 0,13 5,79 76,33 3,08 10, 0, Саа-С 0,00 0,02 0,04 0,34 1,2 5,29 12,41 8, Матрица построена по фактически наблюдаемым изменениям кридитных рейтингов за 1920 1996 гг.

Источник: [45].

Результаты исследований Moody's находятся в открытом доступе в Интернете по адресу http://www.moodysrms.com.

J86 Энциклопедия финансового риск-менеджмента раста облигаций, составлявших исходную выборку. Иными словами, в исход­ ных выборках этих агентств оказались как только что выпущенные, так и уже находившиеся какое-то время в обращении облигации.

Это различие представляется весьма важным. Как известно, относитель­ но более старые облигации характеризуются большей вероятностью измене­ ния рейтинга в краткосрочном периоде, чем только что выпущенные облига­ ции, так как рейтинговые агентства и отделы кредитного контроля в банках обычно не пересматривают кредитные рейтинги заемщиков до истечения как минимум одного года с момента выпуска облигаций или выдачи ссуды. По­ этому изменение кредитного качества заемщика должно быть очень значи­ тельным и заметным, чтобы это стало причиной изменения кредитного рей­ тинга в течение первых нескольких лет.

Помимо этого, Альтман и Као в своем исследовании учитывали различия в характеристиках разных выпусков облигаций одного заемщика, в то время как рейтинговые агентства использовали наиболее «старший» (с точки зре­ ния очередности удовлетворения требований) выпуск облигаций как эквива­ лент всех долговых обязательств данного заемщика независимо от объема конкретного выпуска и общего количества облигаций данного эмитента в об­ ращении.

Еще одним существенным методологическим отличием является то, что в исследованиях агентств Moody's и Standard & Poor's учитывались случаи от­ зыва рейтинга у облигаций при их досрочном погашении или выкупе эмитен­ том, например по причине слияния или поглощения компании, а также при недостатке информации для определения рейтинга. По оценкам этих агентств, от 25 до 40% эмитентов могут попасть в эту категорию по истечении пяти лет с момента выпуска облигаций в обращение [17].

Полученные в результате этих исследований оценки вероятности мигра­ ции кредитных рейтингов значительно расходятся друг с другом, что объяс­ няется перечисленными различиями в применяемой методологии. Так, согласно результатам Альтмана и Као, 93,7% облигаций, получивших рейтинг В в мо­ мент эмиссии, сохранили этот же рейтинг через 1 год, но только 53,3% этих облигаций сохранили этот рейтинг через 5 лет. По данным Moody's и Standard & Poor's, вероятность сохранения рейтинга В через I год составляет 76,3 и 72,8% и через 5 лет — 32,1 и 16,6% соответственно. При этом агент­ ства Moody's и Standard & Poor's установили, что доля облигаций с изначаль­ ным рейтингом В, у которых он был отозван через 1 год, составляет 10,5 и 12,2%, а через 5 лет — 38,2 и 45,4% соответственно [17, 45]. В данном слу­ чае существенные отличия полученных результатов объясняются, очевидно, эффектом «возраста» облигаций, поскольку большинство эмиссий содержит оговорку о запрете досрочного погашения или выкупа в течение первых 3-5 лет с момента выпуска облигаций в обращение. Таким образом, столь вы­ сокий процент случаев отзыва рейтинга объясняется просто истечением сро­ ка обращения и погашением «старых» облигаций, что подтверждается и бо­ лее поздними исследованиями [17].

Наиболее значительные расхождения в оценках Moody's и Standard & Poor's наблюдаются в вероятностях миграции рейтингов с горизонтом в 5 лет, что, по-видимому, является следствием использования статистики за различные V. Управление кредитными рисками временные периоды. Оценки Альтмана и Као расходятся с данными рейтин­ говых агентств по всем категориям рейтингов, но особенно сильно — по от­ носительно низким кредитным рейтингам. Как видно из табл. 5.12, Альтман и Као, учитывавшие в своем анализе возраст облигаций и не рассматривавшие случаи отзыва кредитного рейтинга, указывают во всех случаях на большую вероятность сохранения рейтинга через 1 год, чем рейтинговые агентства.

В качестве дополнительного примера расхождений в оценках вероятнос­ ти миграции кредитных рейтингов приведем переходную матрицу, построен­ ную с помощью модели EDF по всем компаниям, включенным в базу данных компании KMV (см. табл. 5.13).

Изменение кредитного риска при миграции рейтинга влечет за собой уменьшение или увеличение рыночной стоимости обязательств. Существует несколько методов оценки влияния изменения кредитного рейтинга на ры­ ночную стоимость финансового инструмента.

Согласно первому методу, такая оценка может быть получена путем ум­ ножения модифицированной дюрации на изменение кредитного спреда при миграции рейтинга. Этот метод использует среднюю доходность к погашению или спред с учетом опциона (обычно это опцион «колл» в случае отзывных облигаций). В табл. 5-14 приведены данные, необходимые для такого расчета.

В качестве примера оценим ожидаемое влияние снижения кредитного рейтинга с ВВВ до ВВ по данным из этой таблицы.

Средняя дюрация для рейтинга ВВВ составляет 6,22 года, ожидаемое из­ менение доходности при снижении до ВВ = 6,2 X (139,79-326,13) ~ 1155 б. п.

Согласно расчетам Альтмана и Као, вероятность изменения рейтинга с ВВВ до ВВ за 5 лет составляет 7,6%. Таким образом, ожидаемое влияние мигра­ ции кредитного рейтинга составит 0,076 X 1155 б. п. ~ 88 б. п.

Второй метод оценки влияния миграции кредитного рейтинга на стоимость облигации используется в системе CreditMetrics. Он заключается в оценке сто­ имости облигации в зависимости от возможных изменений рейтинга в следу­ ющем периоде, например через год, и дисконтировании денежных средств, приходящихся на этот период, по форвардной кривой доходности по беску Таблица 5. СРЕДНЯЯ ВЕРОЯТНОСТЬ СОХРАНЕНИЯ КРЕДИТНОГО РЕЙТИНГА ЧЕРЕЗ 1 ГОД, % Исследование Ааа/ААА Аа/АА А Ваа/ВВВ Ва/ВВ В Саа/ССС Альтман и Као 94,3 92,6 92,1 90,0 86,1 93,7 92, (1971-1996) Moody's (1920-1996) 88,3 86,8 86,1 79,0 56,3 71, 82, Standard & Poofs 88,5 88,5 87,6 73,8 72, 82,5 53, П981-1996) Источники: [17, 45].

388 Энциклопедия финансового риск-менеджмента Таблица 5. ПЕРЕХОДНАЯ МАТРИЦА МИГРАЦИИ КРЕДИТНЫХ РЕЙТИНГОВ ЗА ПЕРИОД В 1 ГОД Рейтинг в конце года, % Начальный Начальный рейтинг рейтинг Ааа Аа А Ваа Ва В ССС D Ааа 66,26 22,22 0,86 0,67 0,14 0, 7,37 2, Аа 21,66 43,04 25,83 6,56 1,99 0,68 0,20 0, А 2,76 20,34 44,19 22,94 7,42 0,28 0, 1, Ваа 0,30 2,80 23,52 1,00 0, 22,63 42,54 6, Ва 0, 0,24 3,69 22,93 44,41 24,53 3,41 0, В 0,01 0,05 0,39 3,48 20,47 53,00 20,58 2, ССС 0,00 0,01 0,26 1,79 17,77 69,94 10, 0, Матрица рассчитана по непересекающимся диапазонам значений EDF.

Источник-. [38].

понным облигациям для нового значения кредитного рейтинга. В отличие от предыдущего подхода, игнорирующего изменение ставки дисконтирования, данный метод позволяет более корректно учитывать влияние миграции кре­ дитных рейтингов, особенно для оценки больших портфелей облигаций.

Третий метод заключается в непосредственном наблюдении изменений рыночной цены облигаций при изменении кредитного рейтинга по большому числу выпусков с разными кредитными рейтингами. Основная трудность при реализации данного подхода заключается в выборе точного момента времени для фиксации изменения цены, так как к моменту официального повышения или понижения рейтинга рынок уже успевает в значительной степени отреа­ гировать на это событие, основываясь на поступившей ранее информации (возможно, стоит анализировать изменение цены уже в тот момент времени, когда рейтинговое агентство объявляет еще только о возможности пересмот­ ра рейтинга или об ухудшении прогноза рейтинга).

Наконец, четвертый подход заключается в «разложении» наблюдаемого ры­ ночного спреда по облигациям с различным рейтингом на влияющие факторы и выделении того из них, который отражал бы влияние ожидаемого изменения кредитного рейтинга. Сопоставление этого фактора с историческими данными по миграции рейтингов позволило бы верно оценить ожидаемые последствия изменений рейтинга. При всей теоретической привлекательности это наиболее сложный из перечисленных подходов с точки зрения реализации на практике.

V. Управление кредитными рисками Таблица 5. СРЕДНИЕ ЗНАЧЕНИЯ ДОХОДНОСТИ К ПОГАШЕНИЮ, СПРЕДА ДОХОДНОСТИ И МОДИФИЦИРОВАННОЙ ДЮРАЦИИ ОБЛИГАЦИЙ ЗА 1985-1996 гг.

Показатель AAA АА А ввв вв В ссс Доходность к 8,21 8,73 8,89 9,52 10,91 13,04 17, погашению, % Спред к казначейским 54,82 60,44 85,31 139,79 326,13 538,73 1027, облигациям США, б. п.

Модифицированная 5,32 6,48 6,24 6,22 5,49 4,86 4, дюрация, лет Источник: [17].

Комплексный анализ влияния миграции кредитного риска на доходность портфеля должен учитывать также корреляции между изменениями рейтин­ гов различных инструментов, составляющих портфель. Корреляционная мат­ рица может быть оценена как напрямую, по историческим корреляциям в миграции кредитных рейтингов, так и косвенно, по наблюдаемым корреляци­ ям в динамике рыночных цен акций или же на основе теоретических моде­ лей, предсказывающих поведение цен акций. Преимуществом первого подхо­ да является непосредственное наблюдение процесса миграции рейтингов и изучение его характеристик, однако следует помнить, что рейтинги, как пра­ вило, реагируют на изменение кредитного риска с запаздыванием. Цены ак­ ций являются опережающим индикатором кредитного риска, однако наличие определенной корреляции между ними не означает наличия такой же корре­ ляции в изменениях кредитных рейтингов.

5.18. Модели оценки кредитного риска портфеля Очевидно, что банки и другие финансовые институты, занимающиеся креди­ тованием, нуждаются в инструментах, способствующих реализации их кредит­ ной политики, сокращению затрат, связанных с высокой оплатой труда спе­ циалистов в области кредитного анализа, и эффективному управлению порт­ фелем активов.

Для достижения этих целей в 1990-х годах были разработаны и получили широкое практическое применение различные модели оценки кредитного риска портфелей, состоящих из разных финансовых инструментов и сделок, заключенных с различными контрагентами в рамках разнообразных направ­ лений деятельности. Данный подход рассматривает риск портфеля не как арифметическую сумму изолированных позиций, а как единое целое, в ана­ лизе которого следует учитывать эффекты диверсификации и взаимного хед­ жирования его составляющих.

Процесс управления портфелем заключается в принятии решений отно­ сительно приобретения тех или иных активов и условий владения ими с це 390 Энциклопедия финансового риск-менеджмента лью избежания неоправданной концентрации риска, связанного с одним кон­ трагентом, отраслью промышленности или региональным (национальным) рынком. Главным критерием при выборе нового или продаже существующе­ го актива должно быть влияние этих операций на соотношение «доходность/ риск» для всего портфеля.

Создание моделей оценки и управления кредитным риском портфеля было обусловлено следующими факторами:

• методологические и технологические достижения, сделавшие возмож­ ным агрегирование финансовых рисков в режиме времени, близком к реальному;

• потенциальные выгоды от диверсификации риска, способствующей установлению более выгодной для клиентов стоимости кредитных про­ дуктов;

• оптимизация, посредством которой определяется оптимальная струк­ тура ссудного портфеля;

• рост рынка кредитных производных инструментов, ценообразование и хеджирование которых следует проводить на основе портфельного подхода;

• быстрое развитие рынка корпоративных облигаций в европейских странах.

Процесс разработки и внедрения моделей оценки риска ссудного порт­ феля требует создания междисциплинарной группы квалифицированных спе­ циалистов из различных областей деятельности, включая;

• финансы и кредит, поскольку модели в своей основе базируются на анализе финансового состояния заемщика и выработке критериев предоставления кредитных ресурсов;

• математическую статистику, так как модели построены на основе достаточно сложного математического аппарата и используют различ­ ные статистические данные, точность которых непосредственно влияет на качество конечных результатов;

• информационные технологии, необходимые для реализации моделей в виде программных приложений и обеспечения их бесперебойной работы.

Далее в этом разделе рассматриваются основные понятия и общие прин­ ципы работы моделей оценки риска кредитных портфелей, а также дан срав­ нительный анализ наиболее известных из этих моделей, уже ставших отрас­ левым стандартом.

5.18.1. Основные характеристики моделей оценки кредитного риска портфеля Все известные на сегодня модели оценки кредитного риска портфеля можно классифицировать по следующим признакам [35]:

1) по подходу к моделированию: «сверху вниз» и «снизу вверх»;

2) по виду кредитного риска: оценка риска дефолта и переоценка по ры­ ночной стоимости;

У. Управление кредитными рисками 3) по методу оценки вероятности дефолта: условные и безусловные модели;

4) по методу оценки корреляции дефолтов: структурные и «сокращен­ ные» модели.

Оценки кредитного риска могут быть получены в зависимости от харак­ теристик контрагента путем моделирования «сверху вниз» или «снизу вверх».

Модели первого типа применяются для больших однородных групп заемщи­ ков, например держателей кредитных карт или предприятий малого бизнеса.

Величина кредитного риска оценивается путем построения распределения вероятностей убытков для портфеля в целом на основе исторических данных по каждой однородной группе заемщиков. Эти оценки используются в даль­ нейшем для оценки риска при выдаче ссуды без дополнительного уточнения параметров риска заемщика. Существенным недостатком такого подхода яв­ ляется его упрощенность и нечувствительность к постепенным изменениям в структуре однородных групп.

Когда портфель активов имеет разнородную структуру, банки оценивают кредитный риск методом «снизу вверх». Для крупных и средних предприятий заемщиков, а также различных инструментов финансового рынка данный ме­ тод является основным способом оценки кредитных рисков. При моделирова­ нии «снизу вверх» кредитный риск оценивается на уровне конкретного инстру­ мента и индивидуального заемщика путем анализа его характеристик, финан­ сового положения и перспектив. Для оценки совокупного риска портфеля ве­ личины рисков по индивидуальным заемщикам агрегируются с учетом эффек­ тов корреляции. Моделирование кредитного риска «снизу вверх» аналогично расчету VaR портфеля в случае рыночного риска, так как оно позволяет оце­ нить «вклады» элементов портфеля в совокупный риск и управлять риском порт­ феля на уровне отдельных контрагентов или факторов риска.

По определению единственным кредитным событием, рассматриваемым в моделях оценки риска дефолта (default-mode models), является только объявление дефолта контрагентом, при этом изменения рыночной стоимости активов вслед­ ствие иных кредитных событий, например миграции кредитного рейтинга, не при­ нимаются во внимание. В моделях переоценки по рыночной стоимости (marfe-to market models) объектом анализа являются изменения рыночной стоимости акти­ ва, вызванные факторами как рыночного, так и кредитного риска, включая изме­ нения кредитного рейтинга и дефолт. Этот тип моделей дает более объективную картину риска с горизонтом расчета, равным периоду ликвидации актива.

Условные (conditional) модели оценивают вероятность дефолта контрагента с учетом отраслевых и макроэкономических факторов, которые оказывают существенное влияние на частоту банкротств. В безусловных (unconditional) моделях вероятность дефолта обычно не зависит от состояния внешней сре­ ды и определяется преимущественно «внутренними» характеристиками заем­ щика и кредитного продукта.

В «структурных» (structural) моделях процесс наступления дефолта явля­ ется эндогенным, т. е. представляется в явном виде. Дефолт происходит тог­ да, когда активы компании-заемщика снижаются до определенного порогово­ го уровня по отношению к обязательствам, при этом процесс изменения сто­ имости активов во времени описывается некоторым случайным процессом.

Корреляции между дефолтами оцениваются на основе изменения стоимости 39* Энциклопедия финансового риск-менеджмента активов, например цен акций или облигаций, которые, как предполагается, наиболее чутко реагируют на изменение вероятности банкротства заемщика.

Так называемые «сокращенные» (reduced-form) модели используют уже гото­ вые оценки актуарных вероятностей дефолта и коэффициентов восстановле­ ния, рассматривая процесс наступления дефолта как экзогенный. В этих мо­ делях корреляции оцениваются опосредствованно, через функциональные за­ висимости вероятности дефолта от некоторого набора факторов риска, на­ пример фондовых и отраслевых индексов. «Структурные» модели позволяют хеджировать кредитный риск путем открытия позиций как на этом, так и на других рынках, в то время как при использовании «сокращенных» моделей единственным способом хеджирования риска является занятие противополож­ ной позиции только на данном рынке.

За последние годы крупные зарубежные финансовые институты разрабо­ тали целый ряд моделей оценки кредитного риска портфеля, различающихся по применяемой методологии и степени сложности, которые получили ши­ рокое признание в мире и фактически применялись в качестве отраслевого стандарта. Наибольшей известностью пользуются следующие модели:

CreditMetrics (J.P. Morgan Chase), CreditRisk+ (Credit Suisse), Portfolio Manager (KMV) и Credit Portfolio Vieiu (McKinsey & Co., Inc.)*. Сравнительный анализ этих моделей по приведенным выше критериям дан в табл. 5-15 [35].

5.18.2. Модель CreditMetrics Разработанная банком J.P. Morgan Chase модель CreditMetrics, описание кото­ рой было опубликовано в апреле 1997 г. [22]**, стала первым подходом к оценке кредитного риска портфеля по принципу «снизу вверх» на основе по­ казателя VaR***. Факторами риска в модели являются изменения кредитного рейтинга облигаций, которые, в свою очередь, оказывают влияние на их ры­ ночную стоимость. Схема модели CreditMetrics представлена на рис. 5.5.

Расчеты по модели осуществляются поэтапно следующим образом:

1. На первом этапе производится декомпозиция клиентского портфеля по основным факторам риска и оценивается влияние, которое эти фак­ торы оказывают на распределение подверженности кредитному рис­ ку. В системе CreditMetrics можно оценивать подверженность риску по широкому спектру инструментов, включающему облигации, свопы, ссуды, кредитные линии и дебиторскую задолженность.

2. Целью второго этапа является построение распределения прибылей и убытков вследствие кредитного риска для каждого инструмента порт­ феля. Сначала для каждого актива (например, облигации) определя * Приведенные ниже описания моделей в значительной степени основаны на ма­ териале из [35].

** Техническая документация с описанием модели и основные данные, необходи­ мые для расчета, находятся в открытом доступе в Интернете по адресу: http:// www.riskmetrics.com.

** Методика CreditMetrics была реализована в виде программного продукта под на­ званием Credit Manager, который распространялся компанией J.P. Morgan Securities.

V. Управление кредитными рисками Таблица 5. СРАВНИТЕЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА ПОРТФЕЛЯ KMV Portfolio Credit Portfolio Характеристика CreditMetrics CreditRisk+ Manager View Credit Suisse J.P. Morgan KMV McKinsey & Co., Компания-разработчик Financial Chase Corporation Inc.

Products Подход к моделированию Снизу вверх Снизу вверх Снизу вверх Сверху вниз Изменение Изменение Потери при Потери при Вид кредитного риска рыночной рыночной дефолте дефолте стоимости стоимости Стоимость Стоимость Вероятность Макроэкономичес­ Факторы кредитного риска активов активов дефолта кие факторы Изменение Непрерывная Изменение Кредитное событие кредитного вероятность Дефолт кредитного рейтинга/дефолт дефолта (EDF) рейтинга/дефолт Вероятность дефолта Безусловная Безусловная Безусловная Условная Постоянная Постоянная Случайная Случайная Волатильность величина величина величина величина Упрощенная Корреляция между Структурная (на Структурная (на (процесс Факторная модель дефолтами основе акций) основе акций) дефолта) Постоянная величина Уровень восстановления Случайная Случайная Случайная в пределах задолженности величина величина величина каждого диапазона Имитационное моделирование/ Аналитическое Аналитическое Имитационное Методология расчета аналитическое решение решение моделирование решение ется кредитный рейтинг. Поскольку в модели кредитным событием признается понижение рейтинга, его вероятность оценивается с по­ мощью заданной матрицы миграции кредитных рейтингов (см. п. 5.17).

Тем самым изменение вероятности дефолта контрагента в модели CreditMetrics оказывается дискретным, а не непрерывным процессом, как в модели EDF. Для каждого кредитного события (ожидаемого в будущем кредитного рейтинга) рассчитывается приведенная стоимость каждого актива на основе следующих параметров: а) вероятностей миграции текущего рейтинга и б) форвардной ставки, рассчитанной с учетом кредитного спреда для будущего рейтинга на временной го­ ризонт, соответствующий периоду миграции рейтинга. Для оценки потерь в случае наступления дефолта используются данные по коэф­ фициентам восстановления для обязательств с различной очереднос­ тью их удовлетворения. В результате получается распределение сто Подверженность риску Кредитный VaR Корреляции Рассматриваемый Очередность удовлетво­ Динамика цены акций и Кредитный рейтинг Кредитный спред портфель рения требований кредитных рейтингов 1' >* " Уровень восстанов­ Вероятности миграции Переоценка облигации Корреляции между Рыночные ления в случае кредитных рейтингов по рыночной стоимости дефолтами волатильности дефолта ^ >' ^ ' Одновременные Распределение Распределение стоимости для одного кредита изменения рейтингов подверженности риску и ^~~~~~----~-^ ^—- —" Кредитный VaR портфеля Источник: [22].

РИС. 5.5. Алгоритм расчета VaR кредитного портфеля в системе CreditMetrics V. Управление кредитными рисками имости актива при изменении его рейтинга, оцениваются его пара­ метры (средняя и дисперсия). Это позволяет оценить потенциальные прибыли и убытки по каждому активу, вызванные кредитным риском.

3. На третьем этапе определяются корреляции в изменениях кредит­ ных рейтингов по входящим в портфель активам на основе корреля­ ций в ценах акций соответствующих контрагентов. Для каждой акции строится факторная модель динамики цены, в которой факторы от­ ражают ее отраслевую принадлежность (отраслевой фондовый индекс) и географическое положение (страновой фондовый индекс). Корре­ ляция между ценами акций оценивается не непосредственно, а кос­ венно, через корреляции между влияющими факторами (индексами).

В системе CreditMetrics содержатся данные о корреляциях по 152 на­ циональным отраслевым индексам, 28 страновым индексам и 19 ми­ ровым отраслевым индексам. Оцененные таким образом корреляции в динамике цен акций используются для моделирования совместных миграций кредитных рейтингов по портфелю.

5. На основе полученных на предыдущих этапах данных строится совме­ стное распределение прибылей и убытков по портфелю с помощью метода Монте-Карло. Общее число состояний, по которым произво­ дится моделирование, составляет nm, где п — количество возможных кредитных событий, связанных с изменением кредитного рейтинга, т — количество контрагентов. Поскольку многие из этих состояний мало­ вероятны, для получения достоверных оценок необходимо использо­ вать очень большое количество сценариев.

5. Построенное распределение позволяет найти максимальные убытки, которые могут быть превышены лишь в 1% случаев, и определить кредитный VaR по аналогии с рыночным как разность полученного значения и среднего значения для данного распределения.

Существенный недостаток модели CreditMetrics заключается в том, что при оценке подверженности риску по всем инструментам убытки могут возникать только при наступлении кредитных событий, при этом совершенно игнори­ руются факторы рыночного риска, такие как случайные изменения процент­ ных ставок и валютных курсов. Как отмечалось выше, в случае процентных и валютных свопов подверженность будет меняться со временем под влиянием факторов рыночного риска, тогда как в системе CreditMetrics используется только среднее значение подверженности риску для всех периодов времени.

5.18.3. Модель KMV Portfolio Manager Система KMV Portfolio Manager была разработана компанией KMV и, как и мо­ дель CreditMetrics, предназначена для оценки и управления кредитным риском портфелей активов. Ее описание было опубликовано в 1998 г. [37]*. Кредит­ ный риск не отождествляется только с дефолтом, а определяется как измене Более подробную информацию об этой системе можно найти на сайте компании KMV в Интернете по адресу http://www.kmv.com.

Э9& Энциклопедия финансового риск-менеджмента ние будущей рыночной стоимости активов, поэтому подход к оценке кредит­ ного риска полностью соответствует методам, используемым для оценки ры­ ночных рисков. Система позволяет анализировать риск больших портфелей ин­ струментов, связанных с кредитным риском, включая обычные ссуды, револь­ верные кредиты, различные кредитные линии, облигации и производные ин­ струменты. Для больших однородных групп активов, таких как задолженность по кредитным картам или ссуды малым предприятиям, в системе KMV Portfolio Manager предусмотрена возможность их агрегированного представления как типичного актива для данной группы, умноженного на количество такого рода активов. Например, типичные субпортфели включают в себя ссуды крупным и средним корпоративным заемщикам, кредиты малому бизнесу, ипотечные ссу­ ды и т. п. Это позволяет моделировать практически неограниченное множе­ ство составляющих портфель активов, подверженных кредитному риску.

Главной отличительной особенностью системы KMV Portfolio Manager яв­ ляется то, что она основана на использовании показателя эмпирической ожи­ даемой частоты дефолта (EDF), который, в свою очередь, рассчитывается с помощью программного продукта KMV Credit Monitor (см. п. 5.13.2.2), создан­ ного этой же компанией. Корреляции между дефолтами различных заемщи­ ков рассчитываются косвенным путем через корреляции в рыночных ценах их акций, которые принимаются в качестве оценок (ненаблюдаемых) корре­ ляций в стоимости активов. На основе данных о вероятностях и корреляциях между дефолтами, подверженности риску и уровнях восстановления активов строится частотное распределение потерь и определяются ожидаемые поте­ ри и непредвиденные потери с заданным уровнем доверия. Кредитный VaR портфеля рассчитывается в количестве стандартных отклонений от центра рас­ пределения (ожидаемых потерь). Таким образом, система КМV Portfolio Manager позволяет определять совокупные требования к капиталу и осуществлять рас­ пределение экономического капитала по контрагентам и активам.

Значительным преимуществом данной модели является то, что оценка ве­ роятности дефолта и корреляция между дефолтами рассчитываются на основе самой доступной информации о компании — цен ее акций на рынке. Корпора­ ция KMV утверждает, что модель EDF осуществляет прогноз вероятности де­ фолта намного точнее и своевременнее, чем изменения кредитных рейтингов.

Как и в лежащей в ее основе модели EDF, основной недостаток системы KMV Portfolio Manager заключается в зависимости от данных финансовой отчетности при оценке суммы обязательств компании, так как неточности и искажения в отчетности существенно отражаются на оценке вероятности дефолта.

5.18.4- Модель CreditRisk+ Модель CreditRisk+ была разработана дочерней компанией банка Credit Suisse First Boston — Credit Suisse Financial Products;

техническая документация к ней была опубликована в октябре 1997 г. [23]*- По используемой методологии эта Техническая документация с описанием модели и демонстрационные файлы в формате MS Excel с примерами расчетов по модели находятся в открытом досту­ пе в Интернете по адресу: http://www.csfb.com/creditrisk.

V. Управление кредитными рисками J модель коренным образом отличается от CreditMetrics и основана на актуар­ ном подходе к оценке кредитного риска.

Модель CreditRisk+ предназначена только для оценки риска дефолта;

она не рассматривает потери от наступления других кредитных событий. Особен­ ность применяемого в модели метода в том, что вероятность дефолта не яв­ ляется 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 однородным сег­ ментами портфеля (субпортфелями), к которым относят заемщиков, подвер­ женных общим факторам системного риска.

Масштаб потерь в результате дефолта в модели CreditRisk+ оценивается приближенно путем упрощенной классификации активов по их размеру (на­ пример, кредитные продукты на сумму до 20 000 долл. относятся к первому диапазону, активы размером около 40 000 долл. — ко второму и т. д.). Веро­ ятности дефолта для каждого диапазона подчиняется гамма-распределению, которые затем агрегируются в совместное распределение потерь вследствие риска дефолта по всем диапазонам.

Преимуществами модели CreditRisk+ является аналитический метод рас­ чета кредитного VaR, для реализации которого требуется сравнительно не­ много входных данных, а также учет макроэкономических факторов при оцен­ ке вероятности дефолта. В то же время данная модель является достаточно упрощенной и, как и модель CreditMetrics, не позволяет интегрировать кре­ дитный риск с рыночным.

5.18.5. Модель Credit Portfolio View Модель Credit Portfolio View была разработана и опубликована аудиторской и консультационной компанией McKinsey & Co., Inc. в 1997 г. Данная модель по­ строена на основе подхода «сверху вниз»;

ее отличительной особенностью является учет влияния макроэкономических показателей на кредитный риск портфеля, состоящего из преимущественно спекулятивных инструментов с низким рейтингом, которые обычно особенно чувствительны к кредитным циклам и изменениям в экономике в целом.

В данной модели распределение потерь вследствие кредитного риска стро­ ится исходя из количества и объема активов по субпортфелям, объединяю­ щим однородные с точки зрения отраслевой и национальной принадлежнос­ ти группы клиентов. В отличие от рассмотренных выше моделей, вероятнос­ ти миграции кредитных рейтингов уже не являются постоянными, а зависят от переменных, отражающих состояние экономики страны, в частности зна­ чений процентных ставок и валютных курсов, темпа роста экономики, уров­ ня безработицы, уровня государственных расходов и среднего уровня сбере­ жений населения [20]. Предполагается, что вероятность дефолта возрастает в периоды экономических спадов.

В модели Credit Portfolio View вероятность дефолта в момент времени t является функцией от набора показателей х., рассчитываемых для каждой стра­ ны и отрасли экономики, и подчиняется логистическому распределению:

398 Энциклопедия финансового риск-менеджмента Р. = J—^ • У, = а + X Pjxk,r (SAO) где /3fe — коэффициент чувствительности заемщика к макроэкономи­ ческим и отраслевым факторам.

На основе многофакторной модели каждому заемщику ставятся в соот­ ветствие страна, отрасль и кредитный рейтинг, при этом учитывается слу­ чайный характер уровней восстановления. Затем с помощью метода Монте Карло модель генерирует совместное распределение потерь вследствие де­ фолта по всем сегментам портфеля, на основе которого и определяется кредитный VaR.

Модель Credit Portfolio View построена по принципу «сверху вниз» и поэто­ му не позволяет детально анализировать кредитный риск по отдельным кон­ трагентам, однако она выгодно отличается от других моделей тем, что в ней учитывается влияние макроэкономической и отраслевой конъюнктуры на ве­ роятность дефолта контрагента.

5.19. Ценообразование кредитных продуктов Определение стоимости активов, связанных с кредитным риском, представля­ ет собой важнейшую часть процесса кредитования и управления кредитными рисками. Как указывалось выше, стоимость кредитного продукта должна учи­ тывать риск, которому он подвергается. Иными словами, стоимость кредита должна покрывать средние потери вследствие кредитного риска.

Традиционный подход к ценообразованию ссуд с учетом кредитного рис­ ка, называемый «издержки плюс прибыль» [17], изображен на рис. 5.6.

Как видно из приведенной схемы, традиционный подход к определению цены кредита базируется на таких финансовых показателях, как группа рис­ ка заемщика, срок кредитования и стоимость отдаваемых в ссуду средств, обеспечение, гарантии и защитные условия договора. Ожидаемые потери вследствие дефолта включаются в стоимость кредита. Стоимость резервируе­ мого капитала, который создается с целью покрытия непредвиденных потерь, рассчитывается на основе соотношения «капитал/активы» по банку в целом и некоторой минимальной или «пороговой» рентабельности капитала (hurdle rate of return). Этот подход к ценообразованию является достаточно простым и применяется многими банками до настоящего времени.

Пример расчета стоимости кредита по методу «издержки плюс прибыль» на условных данных из [17] приведен в табл. 5.16.

Этот весьма простой подход к ценообразованию кредитных продуктов будет эффективен лишь в той мере, в какой верны исходные данные и пред­ положения, особенно в отношении вероятности дефолта конкретного заем­ щика. Его главным недостатком является то, что реальный уровень риска заемщика учитывается только в ожидаемых (средних) потерях по кредиту, в то время как и размер, и «цена» задействованного капитала, призванного компенсировать непредвиденные потери, рассчитываются условно (первое ус­ танавливается в соответствии с минимальными требованиями регулирующих V. Управление кредитными рисками Рейтинг заемщика Рейтинг продукта Заемщик Итоговая цена Кредитный продукт > > " » Анализ Базовая ставка:

характеристик • ставка «праим-реит» заемщика:

• LIBOR • отраслевое положение Кредитный спред зависит от:

• финансовая отчетность • рейтинга заемщика • качество управления • срока сделки • бизнес-планы • обеспечения • обеспечения • гарантий • гарантий • условий договора • условий договора • стоимости кредитных ресурсов • стоимости задействованного капитала • накладных расходов и прочих из­ держек • уровня конкуренции Исто iHUK: [17] Рис. 5.6. Традиционный подход к ценообразованию кредитов органов к достаточности капитала, а второе — на основе минимально при­ емлемой рентабельности капитала по банку в целом). При использовании средней волатильности потерь по группе риска для данного заемщика сто­ имость задействованного капитала как составляющая процентной ставки по кредиту все равно может оказаться заниженной. В результате потери вслед­ ствие дефолта данного заемщика придется покрывать за счет доходов от других ссуд.

Кроме того, подход «издержки плюс прибыль» учитывает только потери в случае дефолта и игнорирует потери от изменения рыночной стоимости при ухудшении финансового состояния контрагента. Как обсуждалось выше, та­ кое упрощение допустимо для низколиквидных активов, таких как ссуды, для которых проблематично определить справедливую рыночную стоимость в каж­ дый момент времени, но оно неприемлемо для ценообразования инструмен­ тов финансового рынка.

В этой связи финансовые институты крайне заинтересованы в разработке и внедрении методик, позволяющих распределять капитал по клиентам, кре­ дитным продуктам и направлениям деятельности с учетом реальной подвер­ женности кредитному и прочим видам риска*. Рациональное планирование потребности в капитале с целью экономии на наиболее дорогом из источни­ ков средств без ущерба для финансовой устойчивости является инструмен­ том повышения рентабельности и весомым конкурентным преимуществом в современном финансовом бизнесе.

* Сравнительный анализ подходов к размещению капитала между направлениями деятельности дан в п. 8.8.

400 Энциклопедия финансового риск-менеджмента Таблица 5. РАСЧЕТ СТОИМОСТИ КРЕДИТА Основные характеристики кредита Расчет Значение Кредитный рейтинг заемщика ВВ Срок кредита, лет Уровень потерь за 5 лет, % 6, Соотношение «капитал/активы», % Минимальная рентабельность капитала, % годовых Трансфертная стоимость кредитных ресурсов, % годовых Общая сумма кредита, долл. 1 000 Прямые расходы, % от суммы кредита 0, Накладные расходы, % от суммы 1, кредита Налог на прирост капитала, % Расчет стоимости кредита Резервируемый капитал 0,1 X 1 000 000 100 Годовая стоимость привлеченных 0,5 X 900 000 45 ресурсов Годовые издержки 0,015 X I 000 000 15 Годовой доход на капитал до уплаты 0,15/(1 -0,4) X 100 000 25 налога Годовой размер резерва под ожидаемые 0,0615 X 1 000 000/5 12 потери по ссудам Годовой процентный доход в точке 25 000 + 45 000 + 12 300 82 безубыточности Минимальная процентная ставка по 82 300/1 000 000 8,23% кредиту Минимальная маржа 8,23 - 5,00 323 б. п.

У. Управление кредитными рисками Исследования в этом направлении привели к появлению концепции скор­ ректированной на риск рентабельности капитала (risk-adjusted return on capital — RAROQ*. Система RAROC была разработана американским инвестиционным бан­ ком Bankers Trust в конце 70-х годов. В основе этой концепции лежит рыноч­ ный подход к оценке риска, когда необходимый размер капитала определяет­ ся исходя из волатильности рыночной стоимости активов. Система RAROC осу­ ществляет размещение капитала по операциям или направлениям деятельнос­ ти в размере максимальных ожидаемых потерь, рассчитанных с уровнем дове­ рия 99% и горизонтом прогнозирования в 1 год после уплаты налога на при­ рост капитала [49]. Распределение капитала является условным и означает, что волатильность денежных потоков по данной операции или направлению дея­ тельности, обусловленная влиянием рыночных, кредитных и прочих видов рис­ ка, покрывается капиталом с определенной (высокой) вероятностью (99%).

Расчеты по методу RAROC производятся следующим образом:

1. Определение основных факторов риска (рыночного, кредитного, опе­ рационного), которым подвержен данный кредитный продукт или на­ правление деятельности.

2. Количественная оценка каждого фактора риска с помощью показа­ теля, имеющего «рыночную» природу.

3. Оценка недельной волатильности рыночных показателей по истори­ ческим данным за три предшествующих года и определение требуе­ мого размера капитала для доверительного интервала 99% аналогич­ но рыночному риску (при предположении о нормальном распределе­ нии факторов риска):

«С = Ух2.33хс7вдхл/52х(1-Т), (5.41) шсс где RC (risk capital) — требуемый размер экономического капитала;

V — размер (сумма) позиции;

а нед—недельная волатильность фактора риска;

Т — ставка налога на прирост капитала.

5. Агрегирование требований к капиталу по всем факторам риска, кон­ трагентам и направлениям деятельности путем суммирования.

RAROC является более прогрессивным методом ценообразования по срав­ нению с традиционным подходом, так как позволяет сравнивать между собой направления деятельности с разным уровнем риска. Этот метод может так­ же эффективно применяться в ценообразовании кредитных продуктов и фи­ нансовых инструментов.

Недостатками метода RAROC являются его неприменимость к оценке риска активов, не обладающих рыночной стоимостью, а также игнорирование кор­ реляционных взаимосвязей между различными финансовыми рисками, контра­ гентами и направлениями деятельности.

Методика расчета RAROC подробно рассматривается в гл. VIII.

402 Энциклопедия финансового риск-менеджмента 5.20. Страновой риск Под «страновым риском» (countryrisk)понимают возможность задержки, со­ кращения в объеме или полного отказа от уплаты процентных платежей и/ или основной суммы долга по причинам, связанным со страной заемщика (в которой он зарегистрирован как юридическое лицо и/или осуществляет свою основную деятельность).

Комплексный подход к оценке странового риска предполагает учет поли­ тического, экономического, социального и экологического рисков, риска, свя­ занного с государственным регулированием (включая тарифы и налоги), и других видов риска*, которые необходимо рассматривать в общем контексте кредитного риска по конкретному контрагенту. Необходимо также учитывать возможные эффекты «заражения» — распространения кризисных явлений в одной стране на другие страны и регионы, что особенно актуально в свете глобализации мирового хозяйства**.

5.20.1. Политический риск Страновой риск во многом определяется политическими факторами, в пер­ вую очередь институциональными основами: конституционным строем госу­ дарства, его законодательной и судебной системами и эффективностью ис­ полнения правовых норм и решений.

Ла Порта, Лопес-де-Силанес, Шлейфер и Вишны [39] провели статисти­ ческий анализ данных по 49 странам с целью выявить зависимость между осо­ бенностями правовых систем и степенью защиты прав акционеров и креди­ торов. Они установили, что в странах, где принято англо-саксонское обыч­ ное право, законы обеспечивают права кредиторов в большей степени, чем в странах с романской, германской и скандинавской правовыми традициями.

Романское гражданское право в целом защищает права кредиторов в наи­ меньшей степени. С точки зрения исполнения законов страны романского правового наследия отличаются наиболее низкой дисциплиной, в то время как страны с германской и скандинавской правовыми традициями являются луч­ шими по практике исполнения законов и контрактов.

Это объясняет, почему в тех странах, где правовые кодексы делают ак­ цент на правах кредиторов, степень развития банковской системы, измеряе­ мая как доля кредитов частному сектору в ВНП, оказывается выше, чем в тех странах, где законодательство не гарантирует высший приоритет прав кредиторов в случаях банкротства или реорганизации компании-заемщика.

* На практике применяются рейтинговые оценки странового риска, наиболее изве­ стными из которых являются рейтинг Всемирного банка, учитывающий 9 частных показателей, методика Швейцарской банковской корпорации (SBQ, основанная на ретроспективном анализе 25 экономических показателей и их экстраполяции на прогнозный год, а также инЭекс BER1 (Business Environment Risk Index), который рассчитывается ежеквартально по более 40 странам мира агентством Business Environmental Risk Intelligence (ФРГ).

** Подробнее о механизмах зарождения и развития финансовых и банковских кри­ зисов см. гл. X.

V. Управление кредитными рисками Кроме того, большое значение имеет практика исполнения законодательных норм. В странах, где законодательные системы обеспечивают строгое испол­ нение законов и контрактов, банковские системы развиты лучше, чем в стра­ нах, где такое исполнение менее жестко [41].

Политический риск находится в прямой зависимости не только от ин­ ститутов права, но и от конкретных участников политического процесса, ключевых политических деятелей, которые в отдельных ситуациях могут оказывать значительно большее воздействие на политику страны, чем дей­ ствующие правовые нормы или идеологии политических партий и объе­ динений.

Другим значимым показателем политического риска являются деятельность исполнительной власти — административно-управленческого аппарата государ­ ства, включая центральное правительство и местные органы власти. Особое внимание при этом необходимо обращать на уровень коррупции в стране.

Оценки политического риска обычно носят качественный характер, од­ нако широко используются и количественные показатели, такие как уровень грамотности, степень урбанизации, характер распределения доходов*, ВВП на душу населения, уровень рождаемости и др. Сравнительный анализ этих по­ казателей между странами и исследование их динамики позволяют сделать выводы об уровне политического риска в данной стране в кратко- и средне­ срочной перспективе**.

В табл. 5.17 представлены результаты недавних эмпирических исследова­ ний зависимости между основными «субъективными»*** показателями, отра­ жающими политический риск, экономическим ростом и инвестициями. Эти исследования свидетельствуют об особой значимости факторов политическо­ го риска для стран с переходной экономикой. Среди прочих рассматривав­ шихся параметров лишь инфляция может сравниться с ними по степени вли­ яния на экономический рост, а следовательно, на кредитоспособность госу­ дарств и корпоративных заемщиков в долгосрочном периоде.

Политические риски, связанные с прямыми зарубежными инвестициями и внешней торговлей, могут быть снижены путем страхования. Страхованием политических рисков обычно занимаются специальные национальные и меж­ дународные агентства, созданные заинтересованными государствами. В США страхование политических рисков американских инвесторов осуществляет Корпорация частных зарубежных инвестиций (Overseas Private Investment Corporation — OPIQ, деятельность которой распространяется на более чем стран мира. В Японии страхование экспорта от политических и некоторых экономических рисков возложено на Министерство внешней торговли и про­ мышленности, при этом оно является обязательным для всех японских экс­ портеров. На международном уровне страхованием иностранных инвестиций * Широко используемыми показателями, характеризующими распределение дохо­ дов среди населения, являются децильный коэффициент и индекс Джини.

** Характеристика основных политических рисков при операциях на развивающих­ ся рынках дана в [4].

*** Субъективность в данном случае означает, что значение данных показателей оце­ нивается экспертами по некоторой заранее выбранной шкале.

404 Энциклопедия финансового риск-менеджмента занимается Многостороннее агентство по гарантированию инвестиций (Multilateral Investment Guaranty Agency — MJGA), входящее в состав группы Все­ мирного банка, акционером которого является и Россия.

5.20.2. Экономический риск Экономический риск, называемый также риском перевода средств (transfer risk), определяется экономическими и финансовыми показателями страны, на территории которой находится заемщик или контрагент по сделке. Процесс оценки этого риска во многом напоминает кредитный анализ заемщика и проводится по большому перечню показателей, анализируемых как в сравне­ нии с другими странами, так и в их собственной динамике*.

Оценка экономического риска страны включает анализ статей и сальдо платежного и торгового балансов страны, объема и структуры внешнего дол­ га и размера золотовалютных резервов. Значительная величина последних сви­ детельствует о способности страны обслуживать внешний долг, а также ре­ гулировать колебания обменного курса национальной валюты. При прочих равных условиях кредитоспособность страны будет тем выше, чем больше по­ ложительное сальдо платежного баланса и объем резервов свободно конвер­ тируемой валюты, драгоценных металлов и камней.

Стабильность национальной валюты и способность государства обслужи­ вать свой внешний долг зависят от большого числа факторов, важнейшими из которых являются: темп инфляции, политика в области валютного регули­ рования и управления резервами, денежно-кредитная и бюджетная политика, структура экспорта и импорта, защитные и стимулирующие меры во внеш­ ней торговле, уровень мировых цен на сырье (особенно на нефть), природ­ но-климатические условия и т. д. Необходимо учитывать и возможности страны по восполнению валютных резервов путем заимствований за рубежом, в част­ ности у таких специально созданных международных организаций, как Меж­ дународный валютный фонд и Всемирный банк, правительств иностран­ ных государств, на международных финансовых рынках и у негосударствен­ ных институциональных инвесторов. Комплексный анализ всех этих факторов является сложным и дорогостоящим, однако он позволяет сделать более точ­ ный прогноз развития экономики и своевременно принять защитные меры по снижению подверженности страновому риску.

Для экспресс-оценки странового риска используют несколько ключевых показателей, по своему смыслу аналогичных коэффициентам, применяемым в кредитном анализе (см. п. 5.6).

Важнейшим показателем странового риска является коэффициент обслу­ живания долга (debt-service ratio), рассчитываемый за определенный период времени следующим образом:

Процентные платежи + Амортизация основной суммы долга,.

Экспортная выручка * Этот анализ часто называют фундаментальным (fundamental analysis), так как объектом исследования в нем являются фундаментальные макроэкономические факторы.

V. Управление кредитными рисками 40$ Таблица 5. Авторы (год Субъективный Количество стран, публикации показатель Прочие период времени, Результаты результатов качества переменные источник исследования) институтов Бюрократическая Начальный уровень Нет устойчивой эффективность ВНП, начальный взаимосвязи с (судебная система, образовательный экономическим ростом, но имеется бюрократическая уровень, темп роста устойчивая Мауро волокита, населения, положительная (1995) коррупция) государственные 67, 1960- взаимосвязь с [27] расходы, революции объемом инвестиций и перевороты, политические убийства, несовершенства рынка, объем инвестиций Защита прав Начальный объем ВНП, Устойчивая собственности (риск начальный положительная экспроприации, образовательный взаимосвязь с господство норм уровень, экономическим права, отказ от государственные ростом и объемом выполнения расходы, инвестиций контрактов, несовершенства рынка, Нэк и Киффер коррупция, качество революции бюрократии, (1995) 97, 1974-1989 и перевороты, договорная политические убийства, [28] дисциплина, накопление факторов качество производства, объем инфраструктуры, инвестиций угроза национализации, бюрократические проволочки) Степень доверия Начальный объем ВНП, Устойчивая (законы и политика, начальный положительная политическая образовательный взаимосвязь с экономическим нестабильность, уровень, ростом и объемом защита государственные Брунетти, Кисунко инвестиций собственности расходы, объем и Уэдер и личности, торговли, уровень 41. 1983- (1997) исполнение политических прав и [29] судебных решений, гражданских свобод, коррупция количество и бюрократические политических убийств, полномочия) революций и военных переворотов Степень доверия Начальный объем ВНП, Устойчивая (законы и политика, начальный положительная политическая образовательный взаимосвязь нестабильность, уровень, торговля, с экономическим Брунетти, Кисунко защита 20 (государства государственные ростом и объемом и Уэдер собственности Восточной Европы расходы, инфляция прямых зарубежных (1997) и личности, и СНГ);

инвестиций [30] исполнение 1993- судебных решений, коррупция и бюрократические полномочия) Источник: [26].

Коэффициент обслуживания долга отражает «ликвидность» страны-заем­ щика. Если значение этого показателя ниже 10%, это считается хорошим признаком, однако превышение им критического уровня в 25-30% уже сви­ детельствует о неблагополучном экономическом положении. Для получения более полной картины необходим детализированный анализ структуры долга в разрезе кредиторов, валют, объемов и сроков осуществления выплат, а также изучение возможностей рефинансирования долга.

Коэффициент обслуживания долга обладает рядом недостатков, такими, например, как большая волатильность знаменателя по сравнению с числите 406 Энциклопедия финансового риск-менеджмента лем в формуле (5.42), а также зависимость от официальной статистики, кото­ рая может быть подвержена значительным искажениям и публиковаться с за­ паздыванием. Кроме того, этот показатель отражает только текущую способ­ ность государства обслуживать свой долг. Для устранения статичности реко­ мендуется рассчитывать отношение сальдо текущего счета платежного балан­ са к коэффициенту обслуживания долга и отслеживать его динамику [17].

Ниже приведен еще один коэффициент, используемый для оценки плате­ жеспособности стран-заемщиков:

Долгосрочный внешний долг-Ликвидные иностранные активы (5.43) ВНП ' где под долгосрочным внешним долгом понимается задолженность с остав­ шимся сроком до погашения свыше одного года.

Тревожным признаком являются значения этого показателя, превышаю­ щие 50%, а допустимый уровень составляет 30% и ниже.

Некоторые другие показатели, используемые для оценки экономического состояния стран-заемщиков*, приведены в табл. 5.18 [17].

Для анализа странового риска иностранные кредиторы и инвесторы пользу­ ются различными источниками статистических данных и качественной инфор­ мации. Обширные базы статистических данных по странам собираются и пуб­ ликуются международными организациями, такими как Международный валют­ ный фонд, Всемирный банк, Банк международных расчетов, ООН, ОЭСР и др., однако их форма, степень детализации и частота обновления могут не устраивать частных инвесторов. Поэтому наибольшее внимание аналитиков приковано к прогнозам и оценкам крупнейших международных рейтинговых агентств, которые ведут сбор первичной информации с помощью сети пред­ ставительств во многих странах мира**. Кроме того, существует немало час­ тных агентств, исследовательских центров и фирм, занимающихся оценкой странового риска, данные которых могут служить дополнительным фактором при определении интегральной оценки риска данной страны. Ниже приведе­ ны наиболее известные из этих организаций:

• Business Environmental Risk Intelligence (BERI);

• Control Risks Information Services;

• Economist Intelligence Unit;

• Euromoney;

• Institutional Investor;

• Political Risk Services: International Country Risk Guide (IRCG);

• Standard & Poor's Rating Group;

• Moody's Investor Services.

* См. также п. 10.1.

* Рейтинги кредитоспособности обычно являются запаздывающим индикатором. Как известно, крупнейшие рейтинговые агентства не смогли вовремя спрогнозировать валютно-финансовый кризис в странах Юго-Восточной Азии в 1997 г., в результа­ те чего доверие к ним было сильно подорвано.

У. Управление кредитными рисками 4Q Таблица 5. ПОКАЗАТЕЛИ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО СТРАНОВОГО РИСКА Интерпретация и Показатель Расчет критический уровень Коэффициент обслуживания Объем процентных платежей к Показатель характеризует процентных платежей объему экспорта за какой-либо «ликвидность» страны.

период времени Критический уровень равен 20% Резервы/Импорт Отношение размера Коэффициент отражает золотовалютных резервов к возможность оплаты импорта месячному объему импорта за счет золотовалютных резервов (в количестве месяцев). Критический уровень равен 3 месяцам Критерий Рэдци Размер золотовалютных резервов, Достижение (и превышение) достаточный для покрытия критерия Рэдди считается трехмесячного импорта и годовых признаком достаточной платежей по внешнему долгу, внешней платежеспособности включающему обязательства государства и частного сектора Коэффициент разрывов Объем внешнего долга со сроком Показатель характеризует ликвидности погашения до 1 года за вычетом «ликвидность» страны сальдо текущего счета плюс возможности заимствования Сальдо текущего счета/ВНП Сальдо текущего счета/ВНП Значение коэффициента должно быть положительным По аналогии с кредитным риском корпоративных облигаций можно ис­ пользовать рыночную оценку риска страны-заемщика, выражающуюся в виде спреда — разницы в доходности обращающихся на рынке государственных облигаций данной страны (как правило, рассматриваются еврооблигации) и облигаций развитых стран (обычно США или ЕС), выраженных в одной валю­ те и имеющих один и тот же срок до погашения. В отличие от рейтингов, эта оценка является абсолютной в том смысле, что она выражена в едини­ цах доходности. Кредитный спред практически немедленно реагирует на из­ менения в макроэкономическом положении и/или в политической обстанов­ ке в стране (причем рейтинги агентств он обычно «учитывает» еще до офи­ циального объявления) и поэтому считается опережающим индикатором стра нового риска*.

В качестве примера рассчитаем премию за страновой риск для долгосроч­ ных инвестиций в российскую экономику. По состоянию на середину декаб­ ря 2002 г. доходность еврооблигаций РФ со сроком до погашения 1 год со­ ставляла 5,34% годовых;

доходности государственных облигаций Германии, Франции и Италии сроком на 1 год приведены в табл. 5-19.

* Достоинства и недостатки этой меры кредитного риска были рассмотрены выше (см. п. 5.8.1). Модель оценки странового риска на основе спредов еврооблигаций предложена в [40].

408 Энциклопедия финансового риск-менеджмента Таблица 5. Германия Франция Италия 2,725% 2,702% 2,690% Источник: Информационное агентство Bloomberg.

Премия за страновой риск может быть вычислена следующим путем:

2 % + с = 5.34%-2J25% + 2 ^ '690% = 2,634%.

5.20.3. Рейтинговые системы стран Относительные оценки в виде различных рейтингов являются полезными для сравнения стран по уровню риска. Существует большое разнообразие подхо­ дов к построению таких рейтингов. Так, например, агентство Credit Risk International использует набор критериев, который представлен в табл. 5.20 [17].

Каждый параметр, приведенный в табл. 5.20, оценивается экспертным путем по набору критериев и определенной системе оценок. При проведе­ нии экспертного опроса агентство Credit Risk International использует метод Дельфи, согласно которому группа экспертов должна прийти к единому мне­ нию в отношении оценки по каждому критерию. Все параметры являются качественными. Характерно, что итоговый рейтинг страны может корректи­ роваться в зависимости от типа операции, которую планирует осуществить иностранный инвестор.

Рейтинговая система Еиготопеу включает как качественные, так и коли­ чественные показатели в следующей пропорции: 25% составляют экономичес­ кие показатели, оцениваемые экспертным путем;

25% — факторы политичес­ кого риска, также оцениваемые экспертно;

10% — финансовые коэффициен­ ты, рассчитываемые по данным Всемирного банка;

10% — рейтинг государ­ ственных долговых обязательств и 5% — доступные источники внешнего за­ емного финансирования.

Преимуществом приведенных рейтинговых систем является учет разнород­ ных факторов риска, оцениваемых репрезентативными группами экспертов.

К числу их недостатков следует отнести:

• известную упрощенность анкет;

• произвольный выбор весов для используемых параметров и критериев;

• усреднение экспертных оценок, которое нивелирует мнения участни­ ков опроса, не коррелирующие с мнением большинства (следует по­ мнить, что крайние оценки не всегда оказываются ложными).

В этой связи эксперты агентства Credit Risk International рекомендуют ис­ следовать тенденции в динамике страновых рейтингов и оценивать их сред­ нее значение и дисперсию [17].

V. Управление кредитными рисками Таблица 5. СИСТЕМА КРИТЕРИЕВ CREDIT RISK INTERNATIONAL Параметр/критерий Определение и удельный вес в параметре Параметр 1: Рыночные перспективы и способность управлять изменениями Критерий 1 Размер экономики (30%) Критерий 2 Уровень экономического развития (40%) Критерий 3 Уровень жизни (30%) Параметр 2: Финансовые риски Критерий 4 Финансовая уязвимость (30%) Критерий 5 Внешний долг (30%) Критерий 6 Финансовый рейтинг (40%) Параметр 3: Политическая нестабильность Критерий 7 Однородность социальной структуры общества (30%) Критерий 8 Стабильность политической системы (50%) Критерий 9 Международные отношения (20%) Параметр 4: Деловая среда Критерий 10 Управление экономикой (40%) Критерий 11 Иностранные инвестиции (40%) Критерий 12 Условия труда (20%) Белзак [12] предложил использовать для целей оценки странового риска модифицированную методику CAMEL*, при этом входящие в расчет рейтинга параметры получают следующую интерпретацию:

• «текущие поступления» характеризуются динамикой сальдо текущего счета платежного баланса;

• «качество активов» подразумевает природные и экономические ресур­ сы, а также человеческий потенциал. Основными показателями каче­ ства этих ресурсов являются ВВП и темпы его роста, объем инвести­ ций и сбережений населения, производительность труда и инфляция;

• «качество управления» относится к денежно-кредитной, бюджетной и социальной политике государства, а также его способности разрешать кризисные ситуации в социальной и политической жизни;

CAMEL (Capital Assets, Management, Earnings, Liquidity) — система балльной оцен­ ки (от 1 до 5) финансового состояния банков, применяемая органами банковско­ го надзора в США. В данном случае вместо капитала используются текущие по­ ступления (current earnings), а вместо прибыли — «потенциальные поступления» (earnings potential).

?R3?nQ 410 Энциклопедия финансового риск-менеджмента • «потенциальные поступления» означают прогноз сальдо платежного баланса с учетом таких факторов, как условия торговли, мировые цены на сырье, уровень конкуренции на внешнем рынке, прогресс техно­ логий И Т. Д.;

• «ликвидность» означает наличие у страны резервов свободно конвертиру­ емой валюты (основной источник) и доступа к заемным средствам, предо­ ставляемым другими центральными банками, МВФ и Всемирным банком.

Помимо относительных (ранговых) оценок риска крайне желательно иметь надежную модель непосредственной количественной оценки странового рис­ ка. Это особенно актуально для стран с развивающейся и переходной эконо­ микой, которые могут оказаться за рамками выборки рейтингового агентства.

Выше уже рассматривалась модель EMS Альтмана, Хартцеля и Пека, кото­ рая была разработана для оценки риска корпоративных заемщиков в Мекси­ ке с учетом странового (валютного) риска. Несмотря на невысокую точность эконометрических моделей, построенных на основе трудно поддающихся про­ гнозированию макроэкономических переменных, было предпринято немало попыток разработать количественную модель кредитоспособности страны.

Большинство подходов использует тот или иной вариант Z-модели или моде­ лей ценообразования опционов, аналогичных EDF. Так, в 1997 г. Дим предло­ жил модель оценки странового риска на основе шести макроэкономических показателей [25]:

• коэффициент покрытия резервами месячного импорта;

• отношение дефицита платежного баланса к ВВП;

• отношение объема внешних заимствований к ВВП;

• отношение дефицита бюджета к ВВП;

• реальный прирост ВНП;

• темп инфляции.

Интегральная оценка странового риска получается путем суммирования индексов Z, рассчитанных для каждой из приведенных переменных. Эта мо­ дель позволяет объяснить величину кредитного спреда по облигациям «брей ди» (brady-bonds) для развивающихся стран.

5.21. Управление кредитными рисками 5.21.1. Процесс управления кредитными рисками Финансовые институты должны уметь управлять кредитным риском на уров­ не как совокупного портфеля активов, так и отдельных заемщиков, операций и кредитных продуктов. В банковском деле управление кредитным риском является краеугольным камнем всей системы риск-менеджмента.

В общем случае управление кредитными рисками заключается в выборе между избежанием риска, принятием риска в полном объеме (с возможным страхованием или резервированием) либо активным управлением риском в процессе его возникновения и изменения.

V. Управление кредитными рисками Избежание риска означает отказ от действий, связанных с неприемлемо высоким риском. Принятие риска означает осуществление деятельности до тех пор, пока отрицательные последствия реализовавшихся рисков не приве­ дут к невосполнимым потерям. Управление риском предполагает активные дей­ ствия по снижению или наращиванию риска на основе предварительной оцен­ ки его вероятности и размеров ущерба. Процесс управления кредитными рис­ ками включает в себя следующие этапы:

• идентификация риска;

• количественная оценка риска;

• мониторинг риска;

• принятие решения об изменении уровня риска;

• выбор и реализация мер по снижению (увеличению) риска;

• контроль за уровнем риска и эффективностью принятых мер.

Главной целью управления кредитными рисками является максимизация доходности активов с учетом риска путем поддержания величины ожидаемых потерь в рамках приемлемых параметров и сокращения волатильности этих потерь. Желательно, чтобы система риск-менеджмента учитывала взаимосвязь кредитного риска с другими видами финансовых рисков, в особенности с ры­ ночным риском.

Такой параметр кредитного риска, как вероятность дефолта заемщика, обычно является экзогенньш для кредитора (т. е. он не имеет возможности воздействовать на него непосредственно), однако он в состоянии эффективно управлять своей подверженностью кредитному риску и уровнем восстановле­ ния задолженности, которые во многом являются эндогеннылш факторами.

Одна из главных проблем в этой связи — это концентрация кредитного риска, которая может принимать разные формы и обычно возникает в том случае, если значительная доля обязательств в портфеле финансового инсти­ тута характеризуется одинаковой подверженностью риску, а также если от­ носительно большое количество контрагентов принадлежит к одной и той же отрасли экономики, региону или даже стране. С формальной точки зрения концентрация кредитного риска означает возрастание корреляции дефолтов или понижение кредитных рейтингов между контрагентами, что может при­ вести к очень высоким убыткам при наступлении кредитного события.

5.21.2. Кредитная стратегия Процесс управления кредитным риском тесно связан со стратегией финансо­ вого института в области кредитования и ее соблюдением сотрудниками, уча­ ствующими в процессе управления кредитными рисками. В этой стратегии должны быть четко определены основные цели и политика банка в отноше­ нии кредитного риска, а также соответствующие правила и процедуры веде­ ния бизнеса.

Стратегия отражает отношение банка к кредитному риску в целом и ус­ танавливает, в частности:

• кредитные лимиты по контрагентам и по портфелю в целом;

28* 412 Энциклопедия финансового риск-менеджмента • целевое соотношение доходности и подверженности кредитному риску;

• приоритеты по предоставлению кредитных ресурсов (типы долговых обязательств, сектора экономики, регионы, валюта, сроки, требуемая доходность и т. д.);

• желаемые характеристики кредитного портфеля, включая предельный уровень концентрации кредитного риска;

• внутренние нормативы достаточности капитала, резервируемого под по­ крытие потерь вследствие кредитного риска, порядок их расчета и др.

В целом кредитная стратегия должна быть определена с точки зрения качества кредитного продукта, прибыли, перспектив развития бизнеса, при­ емлемого соотношения риска и доходности, величины резервов и собствен­ ного капитала. Она должна учитывать цикличность развития экономики и ее влияние на кредитный портфель финансового института. На основе оценки этого влияния формулируются условия инвестиций в долговые обязательства и предоставления кредитных ресурсов, которые должны пересматриваться на регулярной основе.

Высшее руководство финансового института отвечает за утверждение и периодический пересмотр кредитной стратегии. Кредитная политика и про­ цесс управления кредитными рисками предприятия должны быть доведены до сведения уполномоченных лиц, а кредитный персонал должен четко понимать и быть способным реализовывать политику финансового института. В функ­ ции руководителей среднего звена входят разработка, внедрение и контроль за соблюдением внутрифирменных методик и моделей, детализирующих при­ нятую стратегию.

Все правила и процедуры, на основе которых кредитный риск идентифи­ цируется, измеряется и контролируется, должны быть отражены в докумен­ тации, которая должна быть доступна для уполномоченного персонала.

Банки должны создавать и поддерживать систему администрирования кре­ дитных портфелей. Это является необходимым условием обеспечения безо­ пасности и финансовой устойчивости банков. Система администрирования включает в себя:

• сбор на постоянной основе необходимой информации о контрагентах;

• ведение кредитной документации;

• юридическое сопровождение сделки;

• осуществление контактов с заемщиками;

• контроль за выполнением условий кредитных договоров, состоянием обеспечения и т. д.;

• передача информации во внутрифирменные управленческие инфор­ мационные системы.

Финансовые институты должны разработать и внедрить систему кредит­ ного контроля. Кредитный контроль призван своевременно идентифицировать потенциально проблемные долговые обязательства путем анализа:

• текущего финансового состояния заемщика;

• выполнения заемщиком условий кредитного договора;

V. Управление кредитными рисками • целевого использование кредитных ресурсов;

• прогнозирования способности к обслуживанию долга на основе ана­ лиза плана движения денежных средств заемщика и др.

5.213. Основные способы управления кредитным риском Можно выделить следующие основные способы управления подверженностью кредитному риску, снижения его концентрации и уровня потерь при наступ­ лении дефолта:

• переоценка активов по рыночной стоимости;

• обеспечение обязательств, в частности путем внесения маржи или залога;

• резервирование средств под покрытие ожидаемых и непредвиденных потерь;

• лимитирование;

• диверсификация портфеля;

• взаимозачет встречных требований (неттинг);

• выработка условий досрочного взыскания суммы задолженности и прекращения действия обязательств;

• страхование;

• секьюритизация долговых обязательств;

• хеджирование с помощью кредитных производных инструментов.

Некоторые из перечисленных приемов управления кредитными рисками более подробно рассмотрены ниже.

Переоценка по рыночной стоимости Оценка активов по рыночной стоимости (marking to market — МТМ) представля­ ет собой один из самых эффективных способов снижения подверженности кре­ дитному риску. Она предполагает фиксацию прибылей или убытков по откры­ тым позициям в результате колебания рыночных цен на регулярной основе, например ежедневно (для биржевых сделок) или через более продолжитель­ ные интервалы времени (для внебиржевых инструментов)*. Если обе стороны по сделке симметрично учитывают прибыли и убытки, это называется двусто­ ронней переоценкой по рыночной стоимости (two-way МТМ), а если учитыва­ ются убытки только одной стороны, то такой метод принято называть одно­ сторонней переоценкой по рыночной стоимости (one-way МТМ) [35].

Ежедневная переоценка позиций по рыночной стоимости широко исполь­ зуется расчетными палатами бирж как основной способ снижения риска контр­ агента. Это отличает организованные (биржевые) рынки от внебиржевых, где зачастую отсутствует посредник, который мог бы обеспечивать выполнение обязательств сторонами по сделке и проводить переоценку позиций по ры­ ночной стоимости.

При осуществлении ежедневной переоценки текущая подверженность кредитному риску сводится к нулю. Однако при этом остается потенциаль * Метод переоценки по рыночной стоимости рассматривается также в п. 7.2.1.

414 Энциклопедия финансового риск-менеджмента ная подверженность кредитному риску, который может реализоваться до мо­ мента следующего перерасчета прибылей и убытков по позициям. Потенци­ альная подверженность кредитному риску зависит от длительности времен­ ного интервала между моментами переоценки по рыночной стоимости, а так­ же времени, необходимого для ликвидации позиции в случае дефолта кон­ трагента. Чем больше размер позиции, тем больше времени займет ее лик­ видация, при этом нельзя полностью исключать возможность дефолта рас­ четной палаты биржи в случае ликвидации позиций одновременно многими участниками рынка.

На внебиржевых рынках возможен такой способ управления подвержен­ ностью кредитному риску, как пересмотр купонной ставки (recouponing) [61].

В этом случае производится переоценка инструмента (например, свопа) по рыночной стоимости через определенный период времени с одновременным изменением ставки купона или обменного курса с учетом складывающейся рыночной конъюнктуры.

Следует помнить, что снижение кредитного риска путем переоценки от­ крытых позиций по рыночной стоимости само сопряжено с появлением дру­ гих видов риска, в частности с операционным риском (ввиду необходимости учета стоимости позиций и ежедневного осуществления взаиморасчетов) и риском ликвидности (из-за необходимости поддержания резерва денежных средств на покрытие потерь).

Установление требований к гарантийному залогу (марже) Потенциальная подверженность кредитному риску в будущем при сделках с фьючерсными контрактами может быть покрыта за счет маржи (margin), пред­ ставляющей собой форму частичного обеспечения обязательств контрагентов по заключенной ими сделке*.

На биржах при открытии новой позиции участник рынка должен внести в клиринговую плату начальную маржу в качестве обеспечения в случае объяв­ ления им дефолта. По результатам торгов расчетная палата ежедневно опре­ деляет финансовые результаты (прибыли и убытки) участников, называемые вариационной маржей. Расчетная палата списывает деньги со счета стороны, получившей отрицательный результат (имеющей отрицательную вариацион­ ную маржу), и зачисляет их на счет стороны, получившей положительный результат (имеющей положительную вариационную маржу). Этот процесс иногда называется «перерасчетом маржи» (remargining). Если величина мар­ жи в результате понесенных убытков падает ниже определенного порогового уровня, участник рынка должен внести дополнительные средства на свой счет в расчетной палате, в противном случае его позиция будет принудительно зак­ рыта биржей.

Размер маржи устанавливается в зависимости от волатильности рынка и цели сделки: он обычно меньше для хеджеров, чем для спекулянтов. На не­ которых биржах размер маржи рассчитывается на основе метода VaR как наихудшее изменение рыночной цены в течение дня с вероятностью 99%.

* Подробнее о системах расчета биржевой маржи см. гл. XI.

V. Управление кредитными рисками Обеспечение Внесение обеспечения (залог активов) является защитной мерой от текущей и потенциальной подверженности кредитному риску [61]. В качестве обеспечения могут выступать денежные средства, ценные бумаги или иные ликвидные акти­ вы, которые в случае дефолта контрагента можно реализовать в возмещение утраченного актива. Обычно рыночная стоимость активов, переданных в обес­ печение, должна превышать сумму обязательства, при этом возникающая меж­ ду ним разность (haircut) предназначена для снижения рыночного риска креди­ тора. Так, наличные средства, внесенные в качестве обеспечения, будут иметь нулевую разность, а длягосударственныхценных бумаг она будет колебаться в диапазоне от 1 до 8% в зависимости от срока, оставшегося до погашения.

Наличие обеспечения следует учитывать в явном виде при оценке подвер­ женности кредитному риску контрагента. Так, например, для пятилетнего ва­ лютного форварда потенциальная подверженность риску должна рассчитываться на основе волатильности валютного курса за период в пять лет. Однако если контрагент по сделке обязуется внести обеспечение и при этом соглашением предусмотрено, что если обеспечение не будет внесено или его рыночная сто­ имость упадет ниже определенного уровня, а дополнительное обеспечение не будет предоставлено, то эта сделка будет автоматически прекращена путем расчета наличными в течение 30 дней. В этом случае при расчете потенциаль­ ной подверженности риску следует использовать 30-дневную волатильность.

Двусторонний неттинг Одним из наиболее действенных методов снижения подверженности кредит­ ному риску является двусторонний взаимозачет требований (неттинг), став­ ший стандартным условием сделок со свопами на международных финансо­ вых рынках*.

Двусторонний неттинг представляет собой зачет взаимных требований между сторонами по сделке по нескольким контрактам, удовлетворяющим определенным требованиям. В случае наступления дефолта контрагент не может остановить платежи по контрактам с отрицательной текущей стоимо­ стью, требуя в то же время получения платежей по контрактам с положи­ тельной стоимостью замещения. Цель неттинга, таким образом, заключается в том, чтобы сократить подверженность кредитному риску до размера чис­ той задолженности (нетто-задолженности) по всем сделкам, охватываемым соглашением о неттинге.

В соответствии с данным выше определением (5-26) подверженность кре­ дитному риску при отсутствии соглашения о неттинге, или брутто-подвер женность (gross exposure — GE), рассчитывается как:

GE = X max (VJ,0), (5-44) где N — количество контрактов с данным контрагентом, подлежащих неттингу.

* Юридические аспекты неттинга определяются в типовых соглашениях ISDA об основных условиях свопов от 1992 г. и 2002 г. (см. также п. 7.4.2).

416 Энциклопедия финансового риск-менеджмента При использовании неттинга чистая подверженность кредитному риску, или нетто-подверженность (net exposure — NE), определяется следующим об­ разом:

NE = max (VJ.0). (5.45) i=i Как можно видеть из приведенных выражений, NE « СЕ. Эффект сниже­ ния подверженности кредитному риску в результате неттинга будет тем зна­ чительнее, чем больше компенсируется различных контрактов и чем меньше корреляции в изменениях их рыночной стоимости.

Базельский комитет по банковскому надзору разрешает банкам учитывать двусторонний неттинг при расчете кредитного риска по сделкам с производ­ ными инструментами при наличии правового режима, разрешающего прове­ дение взаимозачетов с данным контрагентом. Текущая подверженность кре­ дитному риску без проведения неттинга рассчитывается как общая стоимость замещения (gross replacement value — GRV) по всем контрагентам, если все они одновременно объявят дефолт:

GRV = f >axW, 0), (5.46) k=l i=l где К — количество контрагентов.

При наличии обеспечения обязательств и соглашения о неттинге чистая стоимость замещения (net replacement value — NRV), рассчитывается как сум­ ма положительных стоимостей замещения по всем контрагентам с учетом неттинга за вычетом стоимости обеспечения:

NRV = X (maxf;

(VJ, 0) - Q), (5.47) k=i i=i где Ск — рыночная стоимость обеспечения по сделке с контрагентом к.

Лимитирование Одним из основных способов управления кредитными рисками является ли­ митирование подверженности риску, т. е. установление системы лимитов на каждого заемщика, группу заемщиков, отдельные отрасли или сектора эко­ номики, регионы, конкретные виды финансовых продуктов и на весь кредит­ ный портфель в целом.

Система установления лимитов должна отвечать следующим требованиям:

• действие лимитов распространяется на все виды деятельности, сопря­ женные с кредитным риском;

• при расчете лимитов агрегируются все виды вероятных потерь;

• лимиты устанавливаются на основе системы внутренних кредитных рейтингов, связанных с конкретными заемщиками или их группами;

• лимиты не должны пересматриваться по требованию клиента;

• лимиты должны устанавливаться с учетом результатов стресс-тести рования;

V. Управление кредитными рисками • лимиты должны устанавливаться с учетом рисков, возникающих при досрочной ликвидации позиций в случае дефолта контрагента.

Помимо этого в банке должен осуществляться постоянный контроль за фактическими понесенными потерями и идти их сопоставление с установлен­ ными лимитами с целью принятия мер по снижению кредитного риска.

При установлении лимитов необходимо учитывать следующие ограничения:

• по срокам;

• по обеспечению;

• по валюте.

Финансовые институты по-разному решают задачу расстановки лимитов, но обычно кредитные лимиты подразделяются на следующие группы:

• региональные (страновые) лимиты;

• отраслевые лимиты;

• лимиты на одного заемщика.

Региональный (страновой) риск возникает при переводе денежных средств за пределы границ региона или страны. В рамках странового риска выделя­ ют две составляющие: кредитный риск иностранного контрагента, заключа­ ющийся в невозможности выполнения свои обязательств стороной по сдел­ ке, находящейся за рубежом, и риск денежной единицы, заключающийся в не­ возможности обслуживания государством своего долга ввиду дефицита инос­ транной валюты.

Финансовым институтам, осуществляющим деятельность в разных регио­ нах или странах, необходимо разработать систему оценки региональных рис­ ков и определить лимиты вложений в обязательства по странам. При уста­ новлении таких лимитов учитываются сложившиеся отношения финансового института с местными клиентами, принятая стратегия маркетинга и стремле­ ние к сбалансированности кредитного портфеля.

При определении отраслевых лимитов необходимо осуществить анализ достаточно большого числа отраслевых факторов риска, наиболее важными из которых являются:

• текущее положение отрасли и перспективы ее развития;

• цикличность развития отрасли;

• уровень конкуренции;

• чувствительность к изменениям технологий;

• структура издержек в среднем по отрасли;

• темпы роста;

• диверсификация по выпускаемым товарам и потребителям;

• отраслевые ограничения;

• требования регулирующих органов;

• чувствительность к изменению валютных курсов.

В результате комплексного анализа перечисленных факторов формирует­ ся итоговая оценка отраслевого риска в виде внутреннего кредитного рей 418 Энциклопедия финансового риск-менеджмента тинга отрасли. Отраслевые лимиты устанавливаются на основе внутренних рейтингов и могут быть выражены, например, как определенный процент от капитала или совокупной ссудной задолженности либо как сумма задолжен­ ности в абсолютном выражении.

При определении лимитов на одного заемщика необходимо учитывать следующие факторы:

• доля капитала финансового института, которой он готов рисковать;

• отраслевая принадлежность заемщика;

• размер активов заемщика;

• финансовая устойчивость заемщика;

• качество управления потенциального заемщика;

• перспективы развития заемщика;

• взаимоотношения финансового института с данным заемщиком;

• ожидаемая доходность с учетом риска по операциям с данным за­ емщиком;

• общее состояние экономики;

• требования регулирующих органов.

Лимиты на одного заемщика могут устанавливаться как на отдельные опера­ ции или виды услуг, так и в совокупности на все виды сделок с данным клиентом.

При установлении лимитов по отдельным заемщикам, отраслям и регио­ нам банкам необходимо учитывать ограничения по максимальному размеру совокупной задолженности, с тем чтобы не нарушать требования регулирую­ щих органов по покрытию активов капиталом. Банки могут сами устанавли­ вать более жесткие лимиты концентрации кредитного риска и совокупного размера задолженности, чем это предусмотрено действующими минимальны­ ми нормативами органов надзора.

Условия досрочного взыскания задолженности и прекращения действия обязательств Условия досрочного прекращения действия соглашения при наступлении оп­ ределенного кредитного события (credit triggers) являются мерами защиты от риска дефолта [61]. Они нацелены на снижение не столько подверженности кредитному риску, сколько вероятности дефолта контрагента в течение пери­ ода действия соглашения. В частности, типичным условием является оговорка о досрочном взыскании всей суммы задолженности с заемщика или немед­ ленном расторжении свопа и расчете наличными в случае ухудшения кре­ дитного качества контрагента, например снижения его кредитного рейтинга ниже определенного уровня. Другим примером может быть требование об увеличении выплачиваемой процентной ставки (кредитного спреда) при по­ нижении кредитного рейтинга заемщика. Подобные оговорки не предостав­ ляют полной защиты от кредитного риска, так как их исполнение повлечет только ухудшение финансового состояния контрагента.

Применяются также защитные оговорки о безусловном прекращении дей­ ствия соглашения по инициативе какой-либо из сторон в один или несколько V. Управление кредитными рисками заранее определенных моментов времени [61]. Они позволяют снизить как под­ верженность кредитному риску, так и вероятность дефолта контрагента.

Заключение сделок со специальными дочерними компаниями, «изолированными» от риска дефолта материнской компании В зарубежной практике такие компании обычно создаются специально для торговли производными инструментами (derivatives product company — DPQ или проведения структурированных финансовых операций. В последнем случае они часто называются «специальными юридическими лицами» (special purpose vehicle — SPV;

special purpose entity — SPE). Такие компании обычно имеют очень высокий кредитный рейтинг и являются «изолированными» от риска банкрот­ ства материнской компании (bankruptcy-remote) с помощью различных юриди­ ческих оговорок в уставных документах и заключаемых договорах.

5.22. Кредитные производные инструменты 5.22.1. Понятие кредитного производного инструмента Кредитные производные инструменты* (credit derivatives) представляют собой сравнительно новый инструмент управления кредитным риском путем его хед­ жирования на финансовом рынке, т. е. передачи части или всего объема кре­ дитного риска активов третьим лицам. Рынок кредитных производных начал ин­ тенсивно развиваться во второй половине 90-х годов: так, если в 1996 г. объем этого рынка оценивался примерно в 40 млрд. долл. [35], к концу 1997 г. общая условная стоимость находившихся в обращении кредитных производных соста­ вила уже около 200 млрд. долл. [17], в 1998 г. она выросла до 350 млрд. долл. [1], в 1999 г. — до 500 млрд. долл. [35], в 2000 г. превысила 700 млрд. долл. [1], а к концу 2002 г. достигла рекодной величины в 2,15 трлн. долл.(!) [34]**.

Тенденция к бурному росту рынка кредитных производных инструментов обусловлена, в первую очередь, резким увеличением спроса на новые финан­ совые продукты, которые позволили бы максимизировать прибыль и стоимость акционерного капитала компании путем избежания нежелательной подвержен­ ности кредитному риску и активного управления риском ссудного портфеля.

Эти продукты представляют собой «гибридные» инструменты, которые конст­ руируются на основе классических производных инструментов, таких как сво­ пы, фьючерсы и опционы, и могут охватывать одновременно несколько раз­ личных видов риска. Наличие ликвидных и глубоких рынков для традицион­ ных производных инструментов и моделей оценки их стоимости позволяет осуществлять «справедливое» ценообразование для новых финансовых продук­ тов (которые, как правило, обращаются только на внебиржевом рынке и даже могут не торговаться вообще). В конечном счете, развитие рынка кредитных производных способствует повышению ликвидности всех сегментов внебирже­ вого финансового рынка за счет снижения кредитного риска контрагента.

* Другое используемое в литературе название — кредитные деривативы.

* Статистика по рынку кредитных производных инструментов США за период 1996 1999 гг. приводится в [3, 62].

4X0 Энциклопедия финансового риск-менеджмента Как отмечалось выше, в банковском деле наибольший (по объему потен­ циальных потерь) кредитный риск возникает при проведении ссудных опера­ ций. Ссуды в общем случае являются неликвидными активами, вторичный рынок которых развит весьма слабо (за рядом исключений: например, вто­ ричного рынка ипотечных закладных). Главное отличие коммерческих ссуд от облигаций и прочих долговых ценных бумаг состоит в том, что ценность этих ссуд для банка заключается в доступе к частной (недоступной для рынка) информации о своих заемщиках в результате длительных взаимоотношений (relationship) между ними и банком. Как правило, сами заемщики обычно не­ гативно относятся к передаче (продаже) банком их задолженности третьим лицам, так как это влечет и передачу им финансовой информации частного характера. Отсюда и возникает та концентрация кредитного риска по регио­ нам или отраслям промышленности, которая столь часто наблюдается в бан­ ковском мире, несмотря на очевидные преимущества диверсификации ссуд­ ных портфелей с точки зрения снижения риска. Если банки не имеют воз­ можности или желания продать активы, связанные с высоким кредитным рис­ ком, они будут крайне заинтересованы в инструментах, позволяющих хотя бы частично передать данный риск третьим лицам, сохраняя за собой право соб­ ственности на этот актив.

Банки продают или покупают кредитные производные инструменты не только для хеджирования кредитного риска, но и с целью диверсификации своих портфелей (повышения соотношения ожидаемой доходности и непред­ виденных потерь), а также получения арбитражной прибыли от возможных ценовых несоответствий между различными классами активов, регионами, сроками до погашения, кредитными рейтингами и сегментами рынка.

Кредитные производные являются забалансовыми финансовыми инструмен­ тами, позволяющими одной стороне, называемой покупателем кредитной за­ щиты (protection buyer), перенести кредитный риск по активу на другую сторо­ ну, называемую продавцом кредитной защиты (protection seller) без перехода права собственности на этот актив. Прообразами кредитных производных ин­ струментов являются такие хорошо известные финансовые инструменты, как гарантии, поручительства, резервные аккредитивы и договоры страхования.

Кредитные производные позволяют «отделить» кредитный риск от других коли­ чественных и качественных аспектов владения различного рода кредитными продуктами (ссудами, облигациями, свопами и т. д.) и передать его спекуля­ тивно настроенным участникам финансового рынка за определенное вознаг­ раждение. Кредитные производные позволяют хеджировать кредитный риск прак­ тически по любой из его составляющих: виду кредитного события, стоимости базисного актива, уровню восстановления и сроку до погашения. Ценообразо­ вание кредитного риска является важной функцией кредитных производных, при этом его точность повышается с развитием рынка этих инструментов.

Исполнение кредитного производного инструмента означает осуществле­ ние определенных выплат при наступлении кредитного события: дефолта, понижения кредитного рейтинга или возрастания кредитного спреда (паде­ ния рыночной цены ниже порогового уровня). Кредитные производные могут торговаться на рынке как самостоятельный инструмент или же быть «встро­ енными» в какой-либо другой финансовый инструмент.

V. Управление кредитными рисками 5.22.2. Виды кредитных производных инструментов В общем виде кредитный производный инструмент представляет собой своп, опцион, варрант или форвард или иное условное обязательство, предусмат­ ривающее обмен денежными потоками, зависящими от наступления опреде­ ленного кредитного события в течение установленного периода времени. Обыч­ но таким кредитным событием является дефолт, понижение рейтинга или зна­ чительное падение рыночной стоимости базисного актива.

Кредитные производные можно классифицировать по следующим признакам:

1) вид базисного актива, в качестве которого может выступать как от­ дельная ссуда, так и группа (пул) кредитов;

2) событие, приводящее к исполнению инструмента: кредитное событие (дефолт или понижение кредитного рейтинга) или возрастание кре­ дитного спреда;

3) характер выплат, которые могут быть как фиксированными, так и пе­ ременными (линейными или нелинейными).

Известны следующие виды кредитных производных инструментов:

• кредитный своп;

• своп до первого дефолта;

• своп на полную доходность;

• индексный своп;

• кредитные ноты;

• форвард на кредитный спред;

• опцион на кредитный спред.

Кредитный своп* (credit default swap — CDS, credit swap, default swap) пред­ ставляет собой соглашение, по которому покупатель защиты периодически выплачивает фиксированную премию продавцу защиты в обмен на приня­ тие им кредитного риска по определенному активу (reference asset), т. е. обе­ щание произвести определенные выплаты в случае наступления кредитного события.

В общем случае размер этой выплаты должен отражать разность между номинальной стоимостью актива и его реальной рыночной стоимостью после объявления дефолта. Так как на практике часто возникают разногласия по поводу механизма определения последней для неторгуемых на рынке акти­ вов, возможны различные формы расчетов, в том числе:

• единовременный платеж в фиксированном размере, отражающем ожидаемый уровень потерь по базисному активу с учетом восстанов­ ления (см. пример в п. 5.22.3);

• расчет наличными (cash settlement), т. е. платеж, равный цене испол­ нения за вычетом текущей рыночной цены облигации или иного ак­ тива, лежащего в основе свопа;

* Другие названия этого инструмента: своп на дефолт, своп на неисполнение обя­ зательств.

422 Энциклопедия финансового риск-менеджмента • физическая поставка актива (physical settlement), по которому объяв­ лен дефолт, в обмен на некоторый фиксированный платеж (напри­ мер, номинальную стоимость актива).

Как и в случае процентного или валютного свопа, исполнение обязательств сторон по сделке может обеспечивать посредник (дилер). Схема платежей по стандартному кредитному свопу представлена на рис. 5.7.

Фиксированные периодические платежи Продавец риска Покупатель риска Продавец риска Покупатель риска Продавец риска Покупатель риска W (покупатель защиты) (покупатель защиты) (покупатель защиты) (продавец защиты) (продавец защиты) (продавец защиты) ^ Платеж в случае Рис. 5.7- Кредитный своп Кредитный своп представляет собой классический вид кредитного произ­ водного инструмента, так как на него не влияют изменения рыночной сто­ имости базисного актива до тех пор, пока по нему не наступит кредитное событие.

Пусть, например, покупатель кредитной защиты заключил кредитный своп сроком на 1 год и условной стоимостью 100 млн. долл. на пятилетние обли­ гации компании ABC. Покупатель защиты должен уплачивать ежегодно 50 б. п. от условной суммы свопа. В начале года он выплачивает продавцу защиты 500 тыс. долл. В конце года компания ABC объявляет дефолт по сво­ им обязательствам, стоимость которых падает до 40 центов за доллар. Про­ давец защиты единовременно выплачивает покупателю 60 млн. долл. в каче­ стве компенсации за потери вследствие кредитного риска.

Кредитные свопы часто оказываются «встроенными» в другие финансо­ вые инструменты. Так, можно показать, что приобретение облигации, сопря­ женной с кредитным риском, эквивалентно покупке безрисковой облигации и продаже кредитного свопа.

Разновидностью кредитного свопа является так называемый «корзинный» своп* (basket default swap), в котором базисным активом является набор («кор­ зина») ссуд или облигаций. Выплаты по такому свопу могут иметь различную структуру и в общем случае не являются простой суммой выплат по кредит­ ным свопам на составляющие «корзины» активов. Так, объем кредитной за­ щиты может быть ограничен сверху некоторой фиксированной суммой, при полной уплате которой последующие дефолты по любым активам из «корзи­ ны» уже не будут покрываться защитой. Другой вид корзинного свопа пре­ дусматривает выплату возмещения в случае наступления дефолта по любому, но только одному активу из «корзины», после чего действие свопа прекраща Другое название: корзинный своп на дефолт.

V. Управление кредитными рисками ется. Такой своп называют «корзинным» свопом до первого дефолта* (first of-basket-to-defauit swap,first-to-defaultswap). При прочих равных условиях своп до первого дефолта будет стоить дороже для покупателя защиты, чем отдель­ ный кредитный своп на какой-либо актив из «корзины», но в то же время он будет стоить дешевле, чем портфель кредитных свопов на каждый актив из «корзины» по отдельности. Покупатель защиты стремится заключить такой своп в отношении наименее коррелированных активов, при этом его стоимость бу­ дет тем выше, чем ниже корреляция между наступлением дефолта по раз­ личным активам.

Следует помнить, что кредитные свопы не позволяют полностью избежать кредитного риска. Покупатель кредитной защиты значительно снижает под­ верженность кредитному риску по базисному активу, но одновременно под­ вергается риску неисполнения обязательств продавцом защиты. Ввиду этого такое хеджирование будет эффективным только при низкой корреляции между дефолтом по базисному активу и дефолтом контрагента по свопу**.

Своп на совокупный доход*** (total rate of return swap, total return swap — TRS) представляет собой двустороннее соглашение, по которому все доходы по определенному активу в течение оговоренного периода времени обменивают­ ся на другие периодические выплаты. Покупатель кредитной защиты обязуется производить периодические выплаты в размере, равном общей доходности по указанному активу (прирост рыночной стоимости плюс купонные выплаты). В свою очередь, продавец защиты принимает на себя обязательство по выпла­ там по заранее определенной процентной ставке, например ставке доходнос­ ти эквивалентных государственных облигаций (или ставке LIBOR) плюс кредит­ ный спред. Если стоимость актива падает, то покупатель защиты получает вып­ латы от контрагента, если же стоимость актива возрастает, то платежи осу­ ществляются в обратном направлении, т. е. продавцом в пользу покупателя.

Схема расчетов по свопу на совокупный доход отражена на рис. 5-8.

Отличие свопа на совокупный доход от рассмотренного выше кредит­ ного свопа заключается в том, что в кредитном свопе выплаты обусловлены наступлением конкретного события, в то время как в свопе на совокупный доход обмен платежами между контрагентами осуществляется в зависимос­ ти от изменений его рыночной стоимости, а не от наступления кредитного события по активу, лежащему в основе свопа. Таким образом, своп на со­ вокупный доход обеспечивает защиту не только от кредитного, но и от ры­ ночного риска, связанного с владением каким-либо активом (конечно, при условии надежности продавца кредитной защиты). Это достигается на ос­ нове переоценки по рыночной стоимости без прямой продажи этого акти­ ва. По сути, заключение свопа на полную доходность эквивалентно переда * Другое название: своп до первого дефолта.

** Следует отметить, что такие «гибридные» инструменты, как облигации, обеспечен­ ные пулом ссуд (collaterized loan obligation — CLO) или пулом ипотек (collaterized mortgage obligation — СМО), можно представить как облигацию плюс «корзинный» своп, при этом максимальный размер потерь по этим инструментам ограничен сум­ мой, первоначально вложенной в облигации (плюс возможный прирост резервов).

*** Другие названия: своп на полную доходность, своп на все денежные потоки.

424 Энциклопедия финансового риск-менеджмента Покупатель защиты выплачивает продавцу защиты все доходы, полученные от владения активом, а в обмен получает платежи по установленной процентной ставке в случае снижения стоимости актива W Продавец риска Продавец риска Продавец риска W Покупатель риска Покупатель риска Покупатель риска (покупатель зашиты) (покупатель зашиты) (покупатель зашиты) (продавец защиты) (продавец защиты) (продавец защиты) ^ Продавец защиты осуществляет периодические платежи покупателю защиты в заранее определен­ ном размере (например, LIBOR+50 б. п.) Рис. 5-8. Своп на совокупный доход че всех экономических рисков по лежащему в его основе активу без его прямой продажи.

Потребность в свопах на совокупный доход часто возникает при операци­ ях на международных финансовых рынках. Пусть банк А желает получать до­ ходы по некоторому активу, связанному с кредитным риском. Банк А согласен нести соответствующий риск, но по тем или иным причинам не желает или не имеет возможности приобрести этот актив или быть его владельцем (напри­ мер, в силу ограничений регулирующих органов). В этом случае банк А может заключить своп на совокупный доход с банком В, компенсируя ему стоимость приобретения данного актива и, возможно, периодически выплачивая ему не­ которую оговоренную премию. Банк В, в свою очередь, переводит в пользу банка А все доходы от владения этим активом (проценты, дивиденды, прирост сто­ имости). Как правило, банк В хеджирует свою позицию по свопу покупкой ба­ зисного актива или «синтетическим» активом — позицией по производным ин­ струментам, создающей требуемый денежный поток.

Приведем пример расчетов по свопу на совокупный доход [35]. Предполо­ жим, что банк предоставил ссуду компании ABC в размере 100 млн. долл. под 10% годовых. Банк хеджирует свой кредитный и рыночный риски путем заклю­ чения свопа на совокупный доход с продавцом защиты, по которому последний обязуется выплачивать банку ставку LIBOR+50 б. п. от условной стоимости сво­ па в обмен на получение процентов по кредиту и изменения его рыночной сто­ имости. Пусть текущая ставка LIBOR равна 9%, а стоимость кредита через год упадет до 95 млн. долл. В результате чистые обязательства банка составят:

1) выплата процентных платежей по ссуде:

100 млн. долл. X 10% = 10 млн. долл.

2) поступление фиксированного платежа от продавца защиты:

100 млн. долл. х 9,5% = 9,5 млн. долл.

3) выплата изменения рыночной стоимости ссуды:

(95 - 100)/100 х ЮО млн. долл. = -5 млн. долл.

Общий доход банка составит:

-10 + 9,5 - (-5) = 4,5 (млн. долл.). Таким образом, использование свопа на совокупный доход позволило банку компен­ сировать падение рыночной стоимости актива за счет выигрыша по свопу.

V. Управление кредитными рисками 4X Кредитная нота* (credit-linked note — CLN) не является самостоятельным производным инструментом, а представляет собой комбинацию обычной про­ центной ценной бумаги (ноты) с каким-либо условием, связанным с кредитным риском. Целью такой сделки является получение более высокой доходности за счет принятия на себя части кредитного риска по оговоренному активу.

Выпуск кредитных нот обычно предполагает учреждение специального юридического лица (special purpose vehicle — SPV) в форме трастовой компа­ нии, которая продает кредитные ноты инвесторам, при этом уплачиваемая в момент покупки сумма считается номинальной стоимостью этого инструмен­ та. Сумма наличных денежных средств, вырученная от продажи кредитных нот, образует передаваемое в траст обеспечение, которое составляет необходи­ мую покупателю кредитную защиту. Траст выступает номинальным продав­ цом защиты и занимает короткую позицию по кредитному свопу. Денежные средства вкладывается в первоклассные ценные бумаги, а полученный доход плюс премия, уплачиваемая покупателем защиты, передаются через траст держателям кредитных нот. В случае наступления дефолта обеспечение ис­ пользуется для выплаты возмещения покупателю защиты, а остаток средств распределяется между инвесторами (рис. 5.9).

Инвестор осуществляет платеж, равный номинальной стоимости кредит­ ной ноты, сумма которого составляет передаваемое в траст обеспечение.

Трастовая компания инвестирует полученные денежные средства в ценные бумаги с рейтингом AAA и заключает кредитный своп с банком — покупате­ лем защиты. Ценные бумаги приносят доходность в размере ставки LIBOR + 10 б. п. Проданный банку кредитный своп обеспечивает дополнительную до­ ходность в размере 20 б. п. Тогда периодические выплаты инвестору соста­ вят LIBOR + (10 + 20 б. п.) от номинальной стоимости ноты. В случае наступ­ ления дефолта по оговоренному активу трастовая компания выплачивает банку покупателю компенсацию из средств, переданных в обеспечение, а остаток передает инвестору.

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 14 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.