Актуальна задача разработки качественно новых методик оценки рисков. Это­му и посвящена работа.

Цели работы:

1. описать существующие статистические и эконометрические методики оценки банковских рисков;

2. показать недостатки методик, выявить лучшие.

Глава 1. Обзор свойств моделей оценки кредитного риска

1.1. Понятие качества и прозрачности методик

Проблема количественной оценки и анализа кредитных рисков и рейтингов заемщиков и создания резервов на случай дефолта является актуальной как для западных, так и российских банков, занимающихся кредитованием физических и юридических лиц. В общем случае кредитный риск при предоставлении кредитов ком­мерческими банками физическим и юридическим лицам характеризу­ется следующими количественными параметрами: риск как вероятность неуспеха (невозврата) кредита; допустимый риск; средний риск; возможные потери от дефолта кредита; среднее значение потерь; максимально допустимые потери; число кредитов в банке; возможное число разных кредитов; число опасных кредитов; энтропия опасных кредитов [5].

Под кредитным риском понимают риск возникновения у кредитной организации убытков вследствие неисполнения, несвоевременного либо неполного исполнения должником финансовых обязательств перед кре­дитной организацией в соответствии с условиями договора. В балансе банка кредитный риск присутствует в составе активов по большинству позиций: ссуды, остатки на корреспондентских счетах, краткосрочные кредиты коммерческим банкам, ценные бумаги, приобретенные для пе­репродажи или инвестирования. Кредитный риск также возникает в связи с широким спектром банковской деятельности, включая выбор инвестиционных портфелей, контрагентов по сделкам с производными инструментами и иностранной валютой. Кредитный риск может появ­ляться в связи с риском проведения операций в данной стране, а также при выполнении функций гаранта. Кредитный риск оказывает прямое воздействие на состояние банковского капитала. В результате высокий кредитный риск снижает рыночную стоимость акций банка и сужает возможности кредитной организации воспользоваться облигационными займами с целью привлечения средств.

К методикам для количественной оценки кредитных рисков предъ­является особое требование по прозрачности, включающей количе­ственные оценки точности и робастности.

Прозрачность методики кредитного риска - это возможность видеть не только явление в целом, но и его детали. Прозрачность стала важ­нейшей характеристикой методик оценки кредитных рисков в силу необходимости наиболее полной идентификации как кредитного риска, так и самой модели кредитного риска. Под прозрачностью методики бу­дем понимать строгость используемых математических методов, сгла­живание субъективности экспертных оценок, наглядность результатов оценки и анализа риска, полное их понимание самими работниками банков, открытость методик для контролирующих органов и заемщи­ков. Прозрачность методики и результатов достигается вычислением вкладов инициирующих событий (критериев) в кредитный риск.

Для анализа, прогнозирования и управления кредитным риском каждому банку необходимо уметь количественно определять назван­ные характеристики, анализировать риск и выполнять постоянный мо­ниторинг компонент характеристик кредитного риска.

От точности распознавания зависит решение о выдаче или отказе в кредите, цена (процент) за риск и уровень резервирования на слу­чай дефолта кредита. Точность оценивается количеством относитель­ных ошибок в распознавании «плохих» и «хороших» кредитов (клиен­тов) и их средним количеством. Обычно выдвигается требование, что­бы «плохие» кредиты распознавались лучше. Отношение неправильно распознанных «хороших» и «плохих» кредитов выбирают от 2 до 10. Аналогично формулируется задача точности, если кредиты классифи­цируются не на два, а несколько классов. Сравнение разных методик на одних и тех же данных показало, что разные методики оценки риска отличаются по точности почти в два раза.

Робастность характеризует стабильность методик оценки кредит­ных рисков. Разные методики риска или одна методика при разных алгоритмах обучения по статистическим данным неодинаково класси­фицируют кредиты на «хорошие» и «плохие». Один и тот же кредит по одной методике может быть признан «плохим», а по другой методи­ке «хорошим». Такая нестабильность в классификации достигает 20% от общего числа кредитов. Сравнение разных методик на одних и тех же данных показало, что разные методики риска могут отличаться по робастности в семь раз.

Кредитование юридических и физических лиц является одним из ос­новных видов деятельности коммерческих и государственных крупных, средних и мелких банков. Каждый банк индивидуален, так как работа­ет по различным технологиям, обслуживает различные сегменты рынка банковских услуг, ориентируется на различные стратегические задачи. Индивидуальности банков способствует также конкуренция.

Кредитный бизнес связан с риском. Условия кредитной деятельно­сти изменяются, изменяется также допустимый уровень риска. Кредит­ная деятельность адаптируется к условиям развивающейся экономики страны и уровню жизни ее населения.

Большое значение для обеспечения устойчивого функционирования банка имеют методы количественной оценки и анализа кредитного рис­ка. Цена за риск должна максимально точно учитывать величину риска каждого кредита. Кроме средней величины риска, определяемой по ста­тистике предыдущей деятельности, банк должен знать количественную оценку и составляющие риска для каждого кредита.

Каждый банк разрабатывает свою модель риска для количественной оценки и анализа риска кредитов с учетом общих рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору. Чем выше точность оцен­ки риска кредитов, тем меньше потери банка, меньше процент за кре­дит и выше конкурентоспособность банка. От повышения точности и прозрачности методик выигрывает все общество в целом. Создание эф­фективной модели риска и оптимальное управление кредитным риском возможны только на основе постоянного количественного анализа статистической информации об успехах кредитов.

Существуют различные подходы к определению кредитного риска частного заемщика, начиная с субъективных оценок специалистов банка и заканчивая автоматизированными системами оценки риска. Ми­ровой опыт показывает, что основанные на математических моделях системы являются более действенными и надежными. В целях построения модели кредитного риска сначала производится выборка клиентов кредитной организации, о которых уже известно, хорошими заемщиками они себя зарекомендовали или нет. Такая вы­борка может варьироваться от нескольких тысяч до сотен тысяч, что не является проблемой на Западе, где кредитный портфель компаний может состоять из десятков миллионов клиентов. Выборка содержит информацию по двум группам кредитов, имевшим место в деятельно­сти банка: «хорошим» и «плохим» (проблемным или невозвращенным).

Ниже выполнен анализ прозрачности скоринговых методик оценки кредитных рисков