Файл: Современные методы снижения риска невозвратности кредита.pdf

Глава 2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

2.1. Скоринг: оценка кредитоспособности заёмщика

Повышение доходности кредитных операций напрямую связано с качеством оценки кредитного риска. В зависимости от классификации клиента по группе риска, банк решает, предоставлять ли кредит или нет, какой кредитный лимит и проценты следует установить.

В мировой практике существует два основных метода оценки кредитного риска, которые можно использовать как по отдельности, так и в сочетании друг с другом:

• субъективное заключение экспертов или кредитных инспекторов;
• автоматизированные системы скоринга.

Поскольку оценка в основном используется для кредитования физических лиц, особенно в потребительских кредитах с необеспеченными кредитами, мы обсудим оценку кредитного риска отдельных заемщиков.

Определение кредитоспособности

Для оценки кредитного риска проводится анализ кредитоспособности заемщика, который в российской банковской практике связан со способностью юридического или физического лица полностью и своевременно погашать свои долговые обязательства. В западной банковской практике кредитоспособность интерпретируется как желание в сочетании со способностью своевременно погасить обязательство. Термин «кредитоспособность» также используется именно в этом смысле. Согласно этому определению, основная задача скоринга состоит не только в том, чтобы выяснить, может ли клиент погасить кредит или нет, но также в уровне надежности и приверженности клиента.

Скоринг - это математическая или статистическая модель, которую банк использует для определения кредитоспособности «предыдущих» клиентов, чтобы определить, насколько вероятно, что определенный потенциальный заемщик своевременно погасит кредит.

Когда человек обращается за кредитом, банк может иметь следующую информацию для анализа:

• анкета, заполненная заемщиком;
• информация об этом заемщике от кредитного агентства - организации, которая хранит кредитную историю всего взрослого населения страны;
• данные о движении счета, если речь идет о существующем клиенте банка.

Аналитики используют следующие понятия: «характеристики» и «признаки» - значения, которые принимает переменная. Если вы представляете анкету, которую заполняет клиент, то характеристиками являются вопросы в анкете (возраст, семейное положение, профессия), а знаки - ответы на эти вопросы.

---

Интегральный показатель для каждого клиента сравнивается с определенным числовым порогом или с разделительной линией, которая, по сути, является точкой безубыточности и рассчитывается из отношения среднего числа клиентов, которые платят вовремя возместить убытки должника. Кредиты предоставляются клиентам со встроенным индикатором выше этой линии, а не клиентам со встроенным индикатором ниже этой линии.

Рейтинг не объясняет, почему этот человек не платит. Рейтинг определяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с ненадежностью или, наоборот, с надежностью клиента. Мы не знаем, будет ли этот заемщик погашать ссуду, но мы знаем, что в прошлом люди этого возраста, той же профессии, с таким же уровнем образования и с таким же количеством родственников, не возвращали ссуду. Поэтому мы не будем давать этому человеку никакого признания.

Поэтому даже при высокой степени использования автоматизированных систем оценки, субъективное вмешательство выполняется в том случае, если у кредитного агента есть дополнительная информация, которая доказывает, что лицо, классифицированное как ненадежное, действительно «хорошо», и наоборот.

Характеристики, которые используются для определения «надёжности»:

• Возраст
• Количество детей / иждивенцев
• Профессия
• Профессия супруга
• Доход
• Доход супруга (-ей)
• Площадь проживания
• Стоимость жилья
• Наличие телефона
• Сколько лет вы живете по этому адресу
• Сколько лет вы работаете на этой работе
• Сколько лет вы были клиентом этого банка
• Наличие кредитной карты

Это общие характеристики, которые банк использует в своей жизни, в других странах система начисления баллов будет отличаться в зависимости от национальных, экономических и социокультурных характеристик. Чем более однородна совокупность клиентов, для которой разрабатывается модель, тем точнее прогноз по умолчанию. Следовательно, очевидно, что невозможно автоматически перенести модель из одной страны в другую или из одного банка в другой. Даже в пределах одного и того же банка существуют разные модели для разных групп клиентов и разных типов кредитов.

Ограничения, связанные с применением скоринга

В скоринге существует две основные проблемы. Во-первых, классификация выборки проводится только по клиентам, которым был предоставлен кредит. Мы никогда не узнаем, как поведут себя клиенты, в чьих кредитах было отказано: вполне возможно, что часть окажется вполне приемлемым заемщиком.

---

Но, как правило, в кредите отказывают по достаточно серьезным основаниям. Банки фиксируют эти причины отказа и хранят информацию об «отказниках». Это позволяет восстановить первоначальную совокупность клиентов, обратившихся за кредитом.

Вторая проблема заключается в том, что люди меняются со временем, а социально-экономические условия, влияющие на их поведение, меняются. Поэтому модели оценки должны разрабатываться в соответствии с выборкой последних клиентов, периодически проверять качество системы, а когда качество ухудшается, разрабатывать новую модель. На Западе новая модель разрабатывается в среднем полтора раза; Период между заменой модели может варьироваться в зависимости от стабильности экономики в то время.

В настоящее время ведутся исследования о том, как включить социально-экономические характеристики в модель, чтобы сделать ее длиннее.

2.2. Различные методы оценки банковских рисков

1. Статистический метод

2. Концепция рисковой стоимости VaR (Value at Risk)

3. Метод исторического моделирования (historical simulation)

4. Статистический метод Монте-Карло (MonteCarlo simulation)

5. Сценарный анализ (Stress testing)

6. Метод оценки экспертов

Рассмотрим каждый из методов подробнее.

1. Статистический метод включает анализ статистических рядов за максимально возможный период времени, чтобы определить приемлемую и неприемлемую зону риска для данного банка. Методы статистического анализа рисков являются количественными методами. Для количественной оценки фактора риска используются такие показатели, как:

1. дисперсия для выборочной совокупности, D:

где х – ожидаемое значение для каждого случая;

– среднее ожидаемое значение;

п – число случаев наблюдения;

1. среднее квадратическое отклонение, σ:

1. коэффициент вариации, ν:

Эти показатели характеризуют колебания анализируемых факторов. Чем выше значения перечисленных статистических показателей, тем выше разброс факторов вокруг среднего и тем выше риск.

2. Концепция рисковой стоимости VaR.

---

В настоящее время банки оценивают кредитный, рыночный риски и риски ликвидности на основе методологии VaR, основанной на анализе максимального отклонения от ожиданий, рассчитанных с определенной степенью вероятности.

Значение риска (VaR) отражает максимально возможные убытки, возникающие в результате изменений в стоимости портфеля активов, которые могут возникнуть в определенный период времени с определенной вероятностью его возникновения. Проще говоря, значение VaR представляет X% уверенности (с вероятностью X), что потери не превысят Y рублей в следующие N дней. Значение Y - это желаемое значение VaR.

Например, когда говорят, что значение риска в день составляет 100 000 денежных единиц с доверительным интервалом 95%, это означает, что потери за один день не будут превышать 100 000 денежных единиц с вероятностью 95%. , Банк международных расчетов, для оценки достаточности банковского капитала, установил вероятность в 99% и сроком 10 дней. JP Morgan публикует свой ежедневный VaR с доверительной вероятностью 95%. Чтобы определить стоимость риска, необходимо знать взаимосвязь между размером прибылей и убытков и вероятностями их возникновения, то есть распределением вероятности прибылей и убытков за интервал времени. выбранное время Основными параметрами для определения значения риска доверительный интервал и временной горизонт. Как правило, вероятность проигрыша устанавливается на уровне 1; 2,5 и 5% (соответствующий доверительный интервал 99; 97,5 и 95%). Выбор временного горизонта зависит от того, как часто проводятся операции с этими активами. С расширением временного горизонта показатель значения риска также увеличивается. Концепция значения риска подразумевает, что состав и структура оцененного портфеля остаются неизменными на протяжении всего временного горизонта. Значение риска должно корректироваться каждый раз, когда портфель обновляется. Для расчета показателя риска используются экономические и математические методы: метод исторического моделирования, метод статистического теста Монте-Карло.

3. Метод исторического моделирования – является методом имитационного моделирования.

Требуемое распределение прибылей и убытков определяется эмпирически. Ранее стоимость инструментов портфеля должна быть представлена ​​как функция факторов рыночного риска, то есть базовых цен и процентных ставок, которые влияют на стоимость портфеля. Текущий портфель подвержен реальным изменениям значений факторов рыночного риска, которые наблюдались в прошлом, например, за последние n периодов. Для этого n наборов гипотетических значений рыночных факторов строятся на основе их текущих значений и процентных изменений за последние n периодов. Таким образом, полученные гипотетические значения основаны на реальных данных, но не идентичны им. На основе этих гипотетических наборов рыночных факторов рассчитывается n гипотетических значений портфеля. Сравнение этих значений с текущей стоимостью портфеля позволяет определить n значений прибылей и убытков, вызванных изменениями рыночных факторов. Полученные значения также являются гипотетическими, поскольку портфель мог иметь другой состав в последние n периодов. Последним этапом является создание эмпирического распределения вероятностей прибылей и убытков на основе изменений стоимости портфеля и определение значения риска.

---

4. Метод статистических испытаний Монте-Карло относится к методам моделирования и поэтому имеет ряд сходств с методом исторического моделирования. Основное отличие состоит в том, что метод Монте-Карло не моделирует использование реальных наблюдаемых значений рыночных факторов. Вместо этого выбирается статистическое распределение (нормальное распределение или распределение по студентам), на основе которого генерируются тысячи или десятки тысяч гипотетических наборов значений рыночных факторов. Полученные значения используются для расчета прибылей и убытков, вызванных изменениями стоимости портфеля. На последнем этапе строится распределение прибыли и убытков портфеля и определяется величина риска. Выбор метода для расчета соотношения стоимости и риска будет зависеть от состава и структуры портфеля, наличия статистических данных и программного обеспечения, вычислительной мощности и ряда других факторов.

5. Сценарий анализа представляет собой метод прогнозирования нескольких возможных вариантов развития ситуации и связанной с этим динамики основных показателей портфеля. высококвалифицированными специалистами.

Основой каждого сценария являются гипотезы экспертов о направлении и величине изменений рыночных факторов стоимости портфеля, таких как процентные ставки, курсы валют, товарные запасы и цены на товары и т. Д. на прогнозный период. Затем, согласно предположениям, стоимость портфеля переоценивается. Итоговое измерение значения будет оценкой потенциальных потерь.

Сценарный подход реализуется в процедуре тестирования портфеля на устойчивость (stress testing).

Стресс-тестирование является одним из аналитических инструментов, призванных обеспечить оценку потенциальных потерь кредитных организаций в случае возможных спадов в экономике.

Стресс-тестирование может быть определено как оценка потенциального влияния на финансовое состояние кредитной организации ряда указанных изменений факторов риска, которые соответствуют исключительным, но вероятным событиям.

В рамках стресс-тестирования кредитная организация должна учитывать ряд факторов, которые могут вызвать экстраординарные убытки в портфеле активов либо предельно усложнить управление его рисками. Эти факторы включают в себя несколько компонентов рыночного, кредитного риска и риска ликвидности.

Стресс-тесты включают компоненты количественного и качественного анализа. Количественный анализ направлен в основном на выявление возможных колебаний основных макроэкономических показателей и оценку их влияния на различные компоненты банка . Используя методы количественного анализа, определяются вероятные сценарии стресса, которым могут подвергаться кредитные организации.

---