1.3 Методические аспекты расчета и диагностики кредитных рисков

Кредитование юридических и физических лиц является одним из основных видов деятельности коммерческих и государственных крупных, средних и мелких банков. Поэтому 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.

Оценка риска – это количественное определение затрат, связанных с проявлением рисков, на определенном этапе деятельности банка. Целью оценки рисков является определение соответствия результатов деятельности банка рыночным условиям [14, С. 78].

Анализ общего кредитного портфеля и его характеристик обычно дает достаточно полную картину деятельности банка, его приоритетов, видов кредитных рисков, которым он подвержен. При этом нужно проанализировать список основных видов кредитов, включая информацию о клиенте, среднем сроке кредитов и средней процентной ставке; распределение кредитного портфеля, включая анализ общей суммы кредитов в разных ресурсах, например, по валютам, срокам погашения; кредиты с правительственными или другими гарантиями; кредиты по видам рисков; неработающие кредиты.

Инструменты, используемые аналитиком, позволяют производить всестороннюю оценку состава и характеристик общего кредитного портфеля. Анализ указанных выше данных позволит определить степень концентрации кредитного риска, оценить тенденции изменений показателей, качество ссудной задолженности.

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 [43, С. 56].

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).

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 [31, С. 90].

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.

Таким образом, риск представляет собой вероятностную категорию, которая может быть с достаточной степенью точности оценена при помощи анализа потерь. В зависимости от величины потерь выделяют зоны риска [45, С. 154]:

- зона допустимого риска – это когда потери от какого-то вида деятельности возможны, но они меньше ожидаемой прибыли.

- зона критического риска – характеризуется опасностью потерь, которые заведомо превышают ожидаемую прибыль и в максимуме ведут к потере средств вложенных в операцию.

- зона катастрофического риска – это когда потери превышают критический уровень и распространяются на имущество банка.

Пределы зон устанавливаются с помощью коэффициентов риска. Коэффициент риска определяется как отклонение максимально возможной величины убытка к собственному капиталу. Если коэффициент риска не превышает 0,3 – это зона допустимого риска; от 0,3 до 0,7 – зона критического риска; 0,7 и более – зона катастрофического риска.

Как правило, анализ и прогноз финансового риска требует больших затрат. Поэтому необходим простой и относительно дешевый экспресс-анализ банкротства организации. В экономически развитых странах для этих целей используют двухфакторную, пятифакторную и семифакторную Z-модели по оценке степени банкротства организации. Кроме того, применяется также Модель надзора за ссудами Чессера [34,c . 128].

Линейная модель Альтмана, или уравнение Z- оценки выглядит следующим образом: