Экономические науки / Банки и банковская система

Лепесій В.В.

Харківський національний економічний університет, Україна

Огляд методик оцінки кредитних ризиків

Кредитування є найбільш прибутковим і одночасно ризикованим видом банківської діяльності. Непогашення кредитів може спричинити банкрутство банку, а через його положення в економіці, до цілого ряду банкрутств, пов'язаних з ним суб’єктів господарювання. Тому управління кредитним ризиком є необхідною частиною стратегії і тактики розвитку будь-якого банку.

Із збільшенням об'ємів кредитування актуалізуються і задачі управління кредитним ризиком банку. В зв'язку з цим розробка методів оцінки і механізму регулювання кредитних ризиків забезпечує зміцнення фінансового положення банку.

Кредитний ризик є одним із найбільш вивчених видів ризику, для оцінки характеристик якого розроблено багато методів. Серед існуючих методів оцінки кредитного ризику є: скоринг, методика Монте-Карло, методика НБУ, математичні методи та методика Базельського комітету.

Скоринг є математичною або статистичною моделлю, за допомогою якої на основі кредитної історії «минулих» клієнтів банк намагається визначити, наскільки велика вірогідність, що конкретний потенційний позичальник поверне кредит в строк [5]. Система скоринга може використовуватися не тільки на стадії продажу кредитного продукту, але і при його проектуванні, оскільки з її допомогою можна визначити проаналізувати кредитоспроможність групи потенційних позичальників, під яку проектується продукт, і, виділивши основні якості позичальників, сприяючі зниженню ризику, спрямувати основні маркетингові зусилля саме на таких позичальників [1]. Скоринг є класифікаційною задачею, де виходячи з наявної інформації необхідно одержати функцію, найточніше розділяюче вибірку клієнтів на «поганих» і «хороших». Скорингові моделі є первинним індикатором кредитоспроможності потенційного позичальника. На їх основі експерт ухвалює остаточне  рішення про видачу кредиту [3].

Найчастіше використовуються наступні характеристики для оцінки кредитного ризику: вік, кількість дітей/утриманців, професія, професія чоловіка, дохід, дохід чоловіка, район мешкання, вартість житла, наявність телефону, скільки років живе за даною адресою, скільки років працює на даній роботі, скільки років є клієнтом даного банку, наявність кредитної картки, чекової книжки.

Метод дослідження кредитного ризику Монте-Карло полгає в оцінці кредитного ризику шляхом одержання емпіричної функції розподілу випадкової величини. При цьому реалізується наступний алгоритм:

1) для кожного кредиту генеруються рівномірно розподілені від 0 до 1 випадкові величини;

2) розраховується рівень збитків за кожним кредитом у портфелі на основі зворотної функції розподілу;

3) розраховується сума збитків;

4) процедура повторюється багато разів, та за вибіркою будується емпірична функція розподілу збитків.

Тобто в основі методу лежить розрахунок функції, завдяки якій оцінюється імовірність виникнення кризового стану контрагента (дефолту) протягом дії зобов’язання.

Емпірична функція розподілу дозволяє кількісно оцінити кредитний ризик у загальноприйнятій ідеології Value-at-Risk, як максимально можливі збитки із заданою довірчою імовірністю. Для цього досить узяти квантиль відповідного порядку. Цей підхід використовується в автоматизованій системі ризик менеджменту „Прогноз.Ринок” для оцінки сукупного ризику кредитного і ринкового портфелів банку [4].

Методика НБУ полягає у розрахунку показників ліквідності, фінансової стійкості рентабельності, ділової активності. В залежності від показників відбувається розподілення позичальників за класами: (клас А – фінансова діяльність добра, є можливість надання кредиту; клас Б – фінансова діяльність добра з тенденцією до погіршення; клас В – фінансова діяльність задовільна і потребує більш детального контролю; клас Г – фінансова діяльність незадовільна і спостерігається нестабільність; клас Д – фінансова діяльність незадовільна, є збитки). За станом погашення позичальником/контрагентом - юридичною особою кредитної заборгованості за основним боргом (у тому числі за операціями репо) та відсотків/комісій за ним на підставі кредитної історії позичальників та їх взаємовідносин з банком обслуговування боргу поділяється на три групи: добре, слабке та незадовільне. Відповідно до перелічених критеріїв здійснюється класифікація кредитного портфеля за рівнем ризику та визначається категорія кредитної операції, як стандартна, під контролем, субстандартні та безнадійна [6].

Математичні методи включають у собі: підхід Credit Suisse Financial Products (CSFP) с використанням Credit Risk+; методика КМV, та Credit metrics/ Credit VaR. У результаті розрахунку матметодами отримується функція розподілу вірогідності, що відображає рівень ризику операції.

Інформаційною базою для розрахунку математичними методами є: інформація рейтингових агентств про вірогідність дефолту; поточний стан рейтингу; вірогідність переходу в інші рейтингові категорії; структура капіталу підприємства; зміна прибутковості; вартість активів в динаміці. В основі підходу Credit Suisse Financial Products (CSFP) с використанням Credit Risk+ лежить: збір інформації; визначення періоду для побудови оцінки; оцінка вірогідності дефолту, через уявлення у вигляді розподілу Пуассона.

Згідно методики КМV: збір інформації; визначення періоду для побудови оцінки; оцінка розподілу вірогідності зміни вартості підприємства шляхом побудови моделі Мертона.

В основі методики Credit metrics/ Credit VaR. лежить: збір інформації; визначення періоду для побудови оцінки; оцінка розподілу вірогідності зміни вартості кредитного портфеля позичальника по методиці VaR [7].

В основі методики Базельського комітету лежать три підходи: Стандартизований підхід (Standardized Approach); Основний IRB-підхід (Foundation IRB (Internal ratings-based) Approach); Розвинений IRB-підхід (Advanced IRB Approach). У результаті використання методики відбувається привласнення кожної категорії позичальників ризикової ваги.

Інформаційна базою є: оцінки кредитного рейтингу зовнішніми рейтинговими агентствами; оцінки кредитного рейтингу Організацією економічного співробітництва і розвитку; вірогідність дефолту (РD); рівень втрат у разі дефолту (LGD); сума позикових втрат (ЕAD); термін кредитування.

Так в основі стандартизованого підходу лежить розподіл позичальників на категорії згідно формальним параметрам позики; визначення ризикової ваги категорій згідно критеріям; встановленим комітетом. Основний IRB-підхід припускає визначення вірогідності дефолту банком (решту параметрів визначає комітет); визначення зважених оцінок ризику по формулах, представлених комітетом. Та в основі розвиненого IRB-підходу лежить: визначення вірогідності дефолту; визначення рівня втрат у разі дефолту; визначення суми позикових втрат; визначення терміну (М), що залишився до погашення позики; визначення зважених оцінок ризику по формулам, представленим комітетом [2].

В залежності від критеріїв, які є вагомими для окремих користувачів, банківська установа може обрати методику оцінки кредитних ризиків. Такими критеріями можуть бути: простота вживання методики; необхідність в розробці спеціального програмного забезпечення; повнота одержаних результатів; універсальність вживання методики для будь-якої сфери; доступність інформації необхідної для проведення розрахунків та ін.

Література:

1.Андрєєва Г. Практичні аспекти застосування скорингу для оцінки кредитного ризику // Фінансовий ринок Украіни. -2006. -№4.-С. 7-10.

2. Базель 1" і "Базель 2" у контексті виміру та оцінки кредитних ризиків // Фінансовий ринок Украіни. - 2006. -№3. -С. 3-9.

3. Бондаренко В. Скоринг-оценка кредитоспособности заемщика // Финансовая консультація. - 2005. - №1-2. -С. 13-16. 4. Бугель Ю. Основні шляхи вдосконалення сучасних методів оцінки кредитоспроможності позичальника // Банківська справа.- 2007.-№4.-С.54-59.

4. Івлієв С. Дослідження кредитного ризику методом Монте-Карло // Фінансовий ринок України. - №9(23). – 2005. – С. 7-10.

5. Камінський А. Експертна модель кредитного скорингу позичальника банку // Банківська справа. - 2006. -№1.-С. 75-81.

6. Корнилов Ю.А. Некоторые вопросы управления кредитным риском // Деньги и кредит. -2007. - №5. - С. 33-37.

7. Бухтин М.А. Управление кредитным риском банка: понятия ожидаемых и непредвиденных потерь// Деньги и кредит. - 2008.-№5.- С. 19-31.