ВВЕДЕНИЕ 3
1. ХАРАКТЕРИСТИКА ДЕФОЛТНОГО СОСТОЯНИЯ КОНТРАГЕНТА
КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА 6
1.1. Понятие и признаки дефолтного состояния контрагента кредитной
организации 6
1.2. Обзор моделей оценки вероятности дефолта контрагента
коммерческого банка 15
2. ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ДЕФОЛТА КОНТРАГЕНТА ПО
МАТЕРИАЛАМ ПАО «СБЕРБАНК РОССИИ» 30
2.1. Инструменты и подходы, используемые банком в прогнозном анализе
контрагента на случай дефолтного состояния 30
2.2. Определение финансового состояния контрагента банка различными
моделями на предмет определения дефолта в ходе кредитного мониторинга 42
3. НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ
ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ КОНТРАГЕНТА БАНКА 53
3.1. Зарубежный опыт по оценки вероятности дефолта контрагента банка
в сопоставлении с российскими реалиями 53
3.2. Совершенствование элементов рейтинговой системы оценки
кредитного риска с целью прогнозирования дефолта заемщика 62
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 76
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 81
ПРИЛОЖЕНИЯ 86
Кредитование традиционно относится к основному виду операций коммерческих банков, занимая существенную долю в общем объеме активов кредитных организаций, как следствие является одновременно одной из наиболее доходных статей деятельности. В то же время рост объемов банковского кредитования сопряжен с существенными кредитными рисками, достоверная оценка которых относится к основополагающему направлению деятельности кредитного риск-менеджмента.
Причины и последствия локального для России кризиса 2014-2015 гг. обусловили повышенное внимание органов надзора и менеджмента коммерческих банков кредитному риску и потребовали выработки дополнительных индикаторов оценки кредитной активности банков на макроуровне и модернизации методического обеспечения оценки вероятности дефолтов контрагентов банков на микроуровне.
К сожалению, тенденцией посткризисного этапа развития национальной банковской системы стала концентрация кредитных рисков на балансах коммерческих банков. Отмечается прирост просроченной задолженности по отдельным категориям ссуд, увеличение доли крупных кредитных рисков в активах банковского сектора. Весьма значительным остается объем реструктурированных и пролонгированных кредитов. Все это подтверждают актуальность теоретического обоснования и разработки более совершенных методик оценки кредитного риска заемщиков банков в системе идентификации дефолта заемщика.
Следовательно, цель исследования состоит в совершенствовании подходов по оценке вероятности наступления дефолта контрагента банка в системе кредитного риск-менеджмента. Достичь поставленной цели можно посредством решения следующих задач:
- рассмотрение дефолта, как экономической категории, характеризующее финансовое состояние клиента банка;
- обзор моделей и методов по оценке вероятности наступления дефолта контрагента банка;
- анализ состояния кредитного риска и оценки вероятности наступления дефолта заемщиков на примере одного из ведущих российских банков ПАО «Сбербанк России»;
- исследование зарубежного опыта в системе оценки кредитного риска и вероятности наступление дефолта заемщика, и определение потенциала применения его в России;
- совершенствование определения вероятности наступления дефолта у заемщика на основе стресс-тестов и существующего кредитного рейтинга страны.
Объектом исследования являются подсистема определения дефолта контрагента банка в системе оценки кредитного риска заемщиков. Предметом исследования выступает подходы к формированию методики по определению кредитоспособности заемщика на примере ПАО «Сбербанк России».
Теоретические вопросы сущности кредитного риска, факторов его определяющих, рейтинговой системы оценки кредитного риска в рамках определения дефолта заемщика нашли отражение в исследованиях российских ученых: Белоглазовой Г.Н., Валенцевой Н.И., Кабушкина С.Н., Ковалева В.В., Коробовой Г.Г., Кроливецкой Л.П., Лаврушина О.И., Мамоновой И.Д., Симановского А.Ю. Пановой Г.С, Пещанской И.В., Рудаковой К.В. и некоторых других. Проблемы формирования и совершенствования рейтинговой системы оценки кредитного риска освещались в работах ряда ученых и практиков: Бухтина М.А., Зинкевича В.А., Карминского А.М. и других.
Методологическую и теоретическую основу исследования составляют научные труды зарубежных и отечественных экономистов, посвященных проблемам кредитного риска, аналитические обзоры российских и зарубежных экспертов в области оценки кредитного риска с помощью рейтинговых систем. Основными методами исследования являлись методы анализа, синтеза, моделирования, метод научной абстракции, аналогии, сравнения, классификации, группировки, статистического и графического анализа.
В качестве теоретической базы использованы результаты фундаментальных и прикладных исследований, опубликованных в периодических изданиях и монографиях, материалах международных организаций, научных конференций. Эмпирическую базу исследования составляют статистические данные коммерческих банков, отчетные материалы ПАО «Сбербанк России».
По итогам проведенного исследования в области оценки вероятности дефолта контрагента банка, ключевым выводом в работе можно признать необходимость совершенствования современных систем и методик по оценке кредитоспособности заемщиков в ряде отечественных банков, поскольку не все методики соответствуют требованиям Базельских соглашений, действующих в России. В частности в мелких и средних банках во многом по старой практике применяются методики коэффициентного анализа, и качественный анализ до сих пор игнорируется.
Изучение научной литературы по вопросам раскрытия содержания кредитного риска, понятия дефолта контрагента позволило нам прийти к выводу о том, что понятия кредитный риск и дефолт не являются однопорядковыми понятиями. Дефолт, по нашему мнению, это частный случай реализации кредитного риска, вероятностная оценка неисполнения обязательств, в результате наступления которой кредитор несет экономические потери.
В целях разграничения этих понятий в исследовании разграничены индикаторы кредитного риска и дефолта заемщика банка. Индикаторы кредитного риска, как показано в работе указывают на достаточность с точки зрения обслуживания долга денежных потоков клиента, его финансового положения. Индикаторы дефолта демонстрируют негативный тренд вероятности наступления дефолта (неисполнения обязательств), что их отличает от индикаторов кредитного риска.
При проведении оценки вероятности наступления дефолта заемщика, банки в своем арсенале могут использовать множество подходов и методов моделирования. Как показал обзор существующих моделей, их следует разграничивать на рыночные, продвинутые, макроэкономические, на основе фундаментальных показателей и на основе рейтинговых агентств. Обзор также позволил классифицировать существующие подходы моделей оценки вероятности дефолта, которые могут различаться в зависимости от:
- используемого математического аппарата;
- исходных данных или классов заемщиков;
- критерия дефолта, лежащего в основе;
- предпосылок, на которых модель основывается, и других признаков.
У каждой модели нами были определены как достоинства, так и недостатки. Обзор существующих методик крайне важен для выбора, внедрения и адаптации наиболее приемлемой модели. При этом, делая выбор в пользу того или иного подхода, необходимо учитывать доступный математический инструментарий, природу и качество исходных данных, горизонт планирования и преследуемые цели исследования. Большое значение также имеет уровень квалификации персонала, степень внедрения и использования в банке новейших IT-систем и продуктов.
Как показал анализ на примере ПАО «Сбербанк России» в Банке используется рейтинговая система оценки кредитоспособности заемщика, в котором выделены 15 недефолтных категорий заемщиков и одна категория, относящаяся к дефолту. При проведении оценки кредитоспособности заемщика в методике Банка предусмотрено 5 категорий оценок - финансового состояния клиента в рамках пять групп оценочных показателей: рентабельности (3 коэффициента), оборачиваемости (3 коэффициента), ликвидности (3 коэффициента), финансовой устойчивости (3 коэффициента), оценка динамики (3 показателя); оборотов по расчетном счету, бизнеса, акционеров и кредитной истории. При этом последние три категории относятся больше к качественной оценке, тогда как первые две категории - к количественному.
По итогам оценки финансовой состоятельности клиента, определяется целесообразность выдачи кредита или отказ в выдаче, если будут выявлены несоответствие по показателям или определена низкая кредитоспособность заемщика. Однако дефолт контрагента может наступить и в процессе кредитного монторинга.
В ПАО «Сбербанк России» используется рейтинговая методика кредитоспособности контрагентов, в основе которой лежит смысл присвоения баллов в разрезе нескольких показателей, в результате которой определяется кредитный рейтинг заемщика и на основе которого определяется решение о выдаче или невыдаче кредита. В Банке функционирует рабочая группа, в чьи компетенции входит оценка, регулирование банковских рисков. Одним из основных в деятельности Банка являются кредитные риски и как показал анализ в динамике наблюдается рост кредитных рисков, которые в зависимости от направлений кредитования не всегда полноценно покрываются за счет РВПС. В процессе урегулирования проблемной задолженности Группой используется набор инструментов, соответствующих мировым практикам: дистанционные коммуникации, выезды, реструктуризация задолженности, работа с коллекторскими агентствами, судебное и исполнительное производство и прочее. Применение того или иного инструмента определяется гибкой стратегией в зависимости от уровня риска по клиенту и кредиту.
В рамках определения вероятности наступления дефолта заемщика, на примере двух клиентов ПАО «Сбербанк России» был проведен комплексный анализ оценки вероятности банкротства, признания заемщика дефолта, и определения эффективности действий Банка в отношении данных контрагентов. Итогом анализа стало, что все используемые модели позволяют высказывать суждение о возможном в обозримом будущем (2-3 года) банкротстве одних предприятий и достаточно устойчивом финансовом положении других. Как показали расчеты по моделям профессоров, занятых диагностикой банкротства компаний и самостоятельный коэффициентный анализ, предприятия шли к банкротству в течение 2-3 последних лет.
Следовательно, прогнозировать уровень банкротства Банк потенциально мог посредством использования моделей Бивера, Альтмана и Тафлера (в основе стоит определение индекса кредитоспособности предприятия) и не допустить резкого роста просроченной задолженности по кредитам, однако этого не произошло, и сейчас после признания двух предприятий банкротами, идет процесс конкурсного производства. То есть определяется очередность погашения долгов компаний за счет средств, которые будут получены от реализации имущества и других активов предприятий. Поэтому действия Банка в отношении определения вероятности наступления дефолтов контрагентов на примере двух частных случаев показывает низкую эффективность. Несмотря на то, что в Банке действует современная рейтинговая оценка кредитоспособности заемщика, отвечающая большинству требований и рекомендаций Базельского соглашения, чего нет в большинстве отечественных банков.
Следовательно, в рамках совершенствования современной методической базы по оценке и определению вероятности дефолта контрагента банка нами были исследованы зарубежный опыт и возможность апробации этого опыта в России. Во-первых, важно отметить рекомендательный характер Базельских принципов. Пока в российской банковской практике определяющим является Положение Банка России № 254-П и использование внутренних рейтинговых систем оценки кредитного риска заемщика не является официальным требованием Банка России. По сути, внедряемые крупными российскими банками внутренние рейтинговые системы пока не являются легитимными. Для масштабного применения и использования данных систем всеми участниками банковского дела в РФ необходима разработка нормативной базы, определяющей основные принципы построения данных систем со стороны Банка России.
Во-вторых, развитие методики и практики IRB-подхода должно найти свое отражение в изменении российского законодательства, в частности в корректировке Положения ЦБ РФ № 254-П. Параллельное существование внутренних методик оценки кредитного риска и обязанность коммерческого банка рассматривать каждого заемщика в соответствии с Положением ЦБ РФ № 254-П нецелесообразно, поскольку приведет к параллельной оценке кредитного риска и вероятности дефолта заемщика, критерии которых существенно различаются, усложнит работу коммерческих банков, работающих по принципам IRB-подхода.
Исследуя проблему развития рейтинговых систем оценки кредитного риска нами было предложено использование результатов стресс-тестирования в прогнозе вероятности дефолта заемщика. Как известно, вероятность дефолта заемщика базируется на исторически накопленной информации по дефолтам и обновляется как минимум раз в год. Однако данная переменная может быть исследована в процессе проведения стресс-тестирования: если результат стресс- тестирования отражает увеличение потребности в дополнительном капитале, становится целесообразным скорректировать текущие оценки вероятности дефолта на макроэкономический фактор. Однако, данные оценки и принятие решений должны быть проконтролированы со стороны надзорного органа, который проверит адекватность принятых решений.
1. О банках и банковской деятельности [Электронный ресурс]: Федеральный закон от 02.12.1990 г., № 395-1 (ред. от 3.07.2016 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 19.05.2017.
2. О несостоятельности (банкротстве) [Электронный ресурс]: Федеральный закон от 26.10.2002 г., № 127-ФЗ (ред. 3.07.2016 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 19.05.2017.
3. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности [Электронный ресурс]: Положение Банка России от 26.03.2004 г., № 254-П (ред. 14.11.2016 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 19.05.2017.
4. О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов [Электронный ресурс]: Положение Банка России от 6.08.2015 г., № 483-П (ред. 1.12.2015 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 19.05.2017.
5. Об оценке экономического положения банков [Электронный ресурс]: Указание Банка России от 30.04.2008 г., № 2005-У (ред. от 11.11.2016 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 19.05.2017.
6. О методических рекомендациях по реализации подхода к расчету кредитного риска на основе внутренних рейтингов банков [Электронный ресурс]: Письмо Центрального Банка от 29.12.2012 г., № 192-Т // Справочно¬правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 19.05.2017.
7. Повышение устойчивости банковского сектора: консультативный материал [Электронный ресурс]: Базельский комитет по банковскому надзору // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 19.05.2017.
8. Гаврилова В.Е. Банкротство в России: Вопросы истории, теории и практики. М.: ТЕИС, 2009. 207 с.
9. Ковалев А.П. Финансовый анализ и диагностика банкротств. М.: Экономическая академия, 2010. 322 с.
10. Помазанов М.В. Продвинутый подход к управлению кредитным риском в банке: методология, практика, рекомендации. М.: Регламент, 2010. 176 с.
11. Фетисов Г.Г. Устойчивость коммерческого банка и рейтинговые системы ее оценки. М.: Финансы и статистика, 1999. 168 с.
12. Артеменко В.Г., Остапова В.В. Анализ финансовой отчетности. / под общ. ред. Артеменко В.Г. М.: Издательство «Омега-Л», 2011. 269 с.
13. Балдин К.В., Белугина В.В., Галдицкая С.Н., Передеряев И.И. Банкротство предприятия: анализ, учет и прогнозирование. / под общ. ред. Балдина К.В. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2012. 374 с.
14. Вакуленко Т.Г., Фомина Л.Ф. Анализ бухгалтерской (финансовой) отчетности для принятия управленческих решений / под общ. ред. Вакуленко Т.Г. СПб.: «Издательский дом Герда», 2010. 148 с.
15. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю., Барановская Т.П. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. / под общ. ред. Дуброва А.М. М.: Финансы и статистика, 2003. 190 с.
16. Емельянова М.В., Емельянов В.И. Финансовый анализ в аудите. / под общ. ред. Емельяновой М.В. Белгород: Кооперативное образование, 2002. 246 с.
17. Ендовицкий Д.А., Щербаков М.В. Диагностический анализ финансовой несостоятельности организации. / под общ. ред. Ендовицкого Д.А. М.: Экономистъ, 2013. 287 с.
18. Ефимова О.В., Мельник М.В. Анализ финансовой отчетности. / под общ. ред. Ефимовой О.В. - М.: Омега-Л, 2013. 451 с.
19. Карминский А.М., Пересецкий А.А., Петров А.Е. Рейтинги в экономике: методология и практика. / под общ. ред. Карминского А.М. М.: Финансы и статистика, 2012. 240 с.
20. Лаврушин О.И., Афанасьева О.Н., Корниенко С.Н. Банковское дело:
83
современная система кредитования / под общ. ред. Лаврушина О.И. М.: КНОРУС, 2013. 360 с.
21. Лобанов А.А., Чугунов А.В. Энциклопедия финансового риск-менеджера / под общ. ред. Лобанова А.А. М.: Альпина Бизнес Букс, 2010. 934 с.
22. Синки Дж. Финансовый менеджмент в коммерческом банке и индустрии финансовых услуг: перевод на русский / под общ ред. Завьялова М.Н. М.: КНОРУС, 2016. 1018 с.
23. Бордакова М.В. Развитие рейтинговой системы оценки кредитного риска корпоративного заемщика: автореф. дисс. ... канд. экон. наук. Москва, 2012. 188 с.
24. Масино М.Н. Методы и модели оценки риска дефолта предприятий- заемщиков при принятии кредитных решений: автореф. дисс. . канд. экон. наук. Санкт-Петербург, 2008. 111 с.
25. Бобышев А., Гальперин Ф., Мищенко Я. Практика применения VaR- методологии для оценки и управления кредитным риском в «Альфа-Банке» // Управление финансовыми рисками. 2015. № 2. С. 16-19.
26. Буздалин А.В. Секреты дистанционного анализа банка // Эксперт. 2014. № 40. С. 34-39.
27. Витвицкий М. Использование кредитных деривативов в современной практике риск-менеджмента // Национальный банковский журнал. 2014. № 5 (117). С. 7-11.
28. Дроздов К.С. Определение кредитного риска в документах Базельского комитета // Банковское дело. 2014. № 9. С. 46-50.
29. Иванов В.В., Федорова Ю.И. Результаты моделирования вероятности наступления дефолта банка на примере российской банковской системы // Экономика и современный менеджмент: теория и практика. 2015. № 7. С. 52-57.
30. Ивлиев С.В. Исследование кредитного риска методом Монте-Карло // Банки и технологии. 2014. № 4. С. 39-43.
31. Карминский A.M., Сосюрко В.В. Сравнительный анализ моделей формирования рейтингов // Финансовая аналитика. 2016. № 14 (38). С. 2-9.
32. Коссова Т.В., Коссова Е.В. Оценка кредитного риска компаний российского корпоративного сектора на основе прогнозирования вероятности дефолта по обязательствам // Проблемы анализа риска. 2015. № 2. С. 9-16.
33. Кулаковский В.В. Управление кредитным риском. Оценка зависимости между рейтингом заемщика и вероятностью его дефолта // Управление финансовыми рисками. 2017. № 2 (18). С. 98-103.
34. Пирошка М. Нагь. Базель-2 для управляющих банками: основные характеристики и последствия внедрения для Центральной и Восточной Европы // Банковское дело. 2016. № 3. С. 6-12.
35. Помазанов М.В., Колоколова О.В. Оценка вероятности банкротства предприятия по финансовым показателям // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2013. № 6. С. 66-72.
36. Софронова В.В. Оценка дефолта заемщика // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2016. № 3. С. 39-48.
37. Суплаков Д.А. Управление рисками кредитной организации с использованием стресс-тестирования. // Интеграл. 2015. № 2. С. 60-61.
38. Тотьмянина К.М. Обзор моделей вероятности дефолта // Управление финансовыми рисками. 2015. № 1. С. 42-54.
39. Фаррахов И.Т. Вероятность невозврата кредита: Оценка и применение // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2012. № 8. С. 18-23.
40. Фаррахов И.Т. Внутренние рейтинги: объективная или субъективная оценка вероятности дефолта // Риск-менеджмент в кредитной организации. 2015. № 2. С. 22-29.
41. Чамокова Ф.А. Базель II: методика оценки и управления кредитным риском // Новые технологии. 2013. № 4. С. 113-115.
42. Андрианова Е.П., Баранников А.А. Современные подходы к управлению кредитным риском в коммерческом банке // Политематический сетевой электронный научный журнал КубГАУ. 2013. № 87. С. 690-716.
43. Бэкшелл Тим, Гайзеке Кай, Голдберг Лиза. Кредитный анализ и моделирование кредитного риска / Бэкшелл Тим, Гайзеке Кай, Голдберг Лиза // Сборник научно-прикладных докладов Школы операционных исследований Корнельского университета. 2012. № 1. С. 471-473.
44. Пустовалова Т.А. Построение модели оценки кредитного риска кредитного портфеля коммерческого банка (на основе методологии VAR) // Научные доклады ВШМ СПбГУ. 2015. № 2. С. 166-169.
45. Аналитический документ о степени соответствия внутрибанковских подходов к управлению кредитным риском банков - участников проекта «Банковское регулирование и надзор (Базель II)» Программы сотрудничества Евросистемы с Банком России минимальным требованиям IRB-подхода Базеля II. Режим доступа:http: //www.cbr.ru/today/ms/bn/gap. pdf(дата обращения 19.05.2017).
46. Дефолт. Режим доступа:https://ru.wikipedia.org/wiki/дефолт(дата обращения 19.05.2017).
47. Информация о ПАО «Сбербанк России». Режим доступа: https://www.cbr.ru/credit/coinfo.asp?id=350000004(дата обращения 19.05.2017).
48. Сбербанк России. Режим доступа:http: //www.banki.ru/banks/bank/sberbank/(дата обращения 19.05.2017).
49. Финансовая отчетность. Режим доступа:
http://www.sberbank.com/ru/investor-relations/reports-and-publications/ifrs(дата обращения 19.05.2017).
50. Отчетные материалы ПАО «Сбербанк России».