Методические подходы к оценке кредитоспособности заемщиков – физических лиц
Схематично «систему фильтров» в отношении кредитного риска можно представить следующим образом [27, c.5] (рис. 1). Начнем анализ схемы сверху. / \ / \ / СК. \ /Резервы\ /─────────\ / Сумма \ / кредита. \ / Обеспечение \ /─────────────────\ / Методика/модель \ / внутреннего рейтинга\ /───────────────────────\ / Регламентное \ / и ресурсное обеспечение \ ───────────────────────────── Рис. 1. «Система фильтров» на пути кредитного риска
Создаваемые банком резервы на возможные потери по ссудам и собственный капитал, поддерживаемый против принимаемого кредитного риска, призваны в основном снизить влияние кредитных потерь на финансовую устойчивость банка, если эти потери произойдут. Поэтому с точки зрения ограничения кредитного риска рассматриваемый контроль - это самый крупноячеистый фильтр, лишь до некоторой степени ограничивающий аппетит банка к принятию кредитного риска. На этом же уровне лежат и методики (подходы), применяемые банком для расчета резервов и требований к собственному капиталу. Чувствительность контроля к принятию кредитного риска будет зависеть от того, на основе каких моделей определяются требования к собственному капиталу и проводится расчет резервов. Наименее чувствительным к фактически принимаемым кредитным рискам является стандартизованный подход определения требований к собственному капиталу [28, c.104]. При одной и той же величине регуляторного капитала принимаемые кредитные риски банка могут варьироваться в довольно широком диапазоне, что и отражает слабую чувствительность стандартизованного подхода. Использование продвинутых подходов (внутренних рейтинговых систем) для определения параметров, необходимых для расчета требований к собственному капиталу под кредитные риски (Probability of Default, PD; Loss Given Default, LGD; Exposure at Default, EAD), увеличивает чувствительность: чем выше кредитные риски, тем больший собственный капитал требуется для покрытия неожидаемых потерь, и наоборот. Чем более точные модели внутренних рейтингов и кредитного портфеля используют банки, тем точнее можно рассчитать и требования к создаваемым резервам. Следующий уровень обороны - параметры кредитных продуктов, которые в общем-то относятся к стратегическим и операционным факторам риска, но могут усиливать и даже вызывать кредитные риски. Средства контроля этого уровня уже частично позволяют ограничить принятие кредитного риска «на входе», но в основном они также призваны уменьшить величину потерь при реализации кредитного риска. Если мы выдаем небольшие суммы и (или) требуем соответствующее обеспечение по кредиту, то суммы потерь в случае дефолта клиента будут небольшими. Это уже более тонкий фильтр [23, c.44]. На третьем уровне лежат методики (модели) внутренних рейтингов, которые банк применяет для оценки кредитоспособности заемщиков. Надежные методики (модели) определения вероятности дефолта (PD) заемщика позволяют снизить частоту реализации кредитного риска. Так, если мы установим порог отсечения в 5% по вероятности дефолта, рассчитываемой по качественной внутренней методике оценки, доля дефолтов в портфеле будет, как правило, менее 5%. При использовании внутренних рейтингов для расчета требований к собственному капиталу рейтинг должен захватывать и часть предыдущего уровня, а именно - включать рейтинг кредитного продукта и обеспечения [29, c.23]. Это дает возможность, помимо оценки вероятности дефолта заемщика, оценивать и такие параметры кредитного риска, как потери в случае дефолта (LGD) и экспозиция кредитного риска (EAD). Третий уровень обороны является ключевым, поэтому Базельский комитет предъявляет определенные требования к проверке того, насколько хороши и насколько правильно работают методики [27, c.7] (рис. 2). ┌───────────────┐ │ Валидация │ │ модели │ └───────┬───────┘ ┌─────────────────────┴────────────────┐ ▼ ▼ ┌───────────┴─────────────┐ ┌──────────────┴─────────────┐ │ Валидация рейтинговой │ │ Валидация рейтингового │ │ системы │ │ процесса │ └───────────┬─────────────┘ └──────────────┬─────────────┘ ┌─────┴────────┐ ┌────────────┼───────────┐ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ┌─────┴──────┐ ┌─────┴──────┐ ┌────┴─────┐ ┌──────────┐ ┌────────────┐ │ Структура и│ │ Компоненты │ │ Качество │ │Использо- │ │Отчетность и│ │методология │ │ риска │ │ данных │ │ вание в │ │рассмотрение│ │ модели │ │ │ │ │ │кредитном │ │ проблем │ │ │ │ │ │ │ │ процессе │ │ │ └────────────┘ └────┬───────┘ └──────────┘ └──────────┘ └────────────┘ ┌────────┴───────┐ ▼ ▼ ┌──────┴─────┐ ┌───────┴───┐ │Бэк-тестинг │ │Бенчмаркинг│ └──────┬─────┘ └───────┬───┘ ┌─┴─────────┬──────┴──┐ ▼ ▼ ▼ ┌────┴──┐ ┌────┴───┐ ┌──┴──┐ │ PD │ │ LGD │ │ EAD │ └───────┘ └────────┘ └─────┘ Рис. 2. Рекомендации Базельского комитета по валидации моделей (внутренних рейтингов) оценки кредитного риска
Помимо оценки (валидации) рейтинговой системы, необходимо проводить валидацию и рейтингового процесса. В «системе фильтров» это основание пирамиды (рис. 1), то есть очень важная часть защиты от кредитного риска, хотя в данном случае факторы, которые приводят к его реализации, лежат в области операционных рисков, так как именно на долю этих факторов приходится более 60% реализации кредитного риска [28, c.105]. Компоненты валидации процесса рейтингования (рис. 2) включают: - анализ качества данных; - анализ процедур использования моделей в рейтинговом (или другом соответствующем) процессе; - анализ системы отчетности и процедур рассмотрения проблем. Первый компонент валидации рейтингового процесса - анализ качества данных - как бы примыкает к блоку валидации рейтинговой системы, что неудивительно, поскольку без данных хорошего качества любая самая точная модель бесполезна. При этом в зависимости от задачи требования к данным будут разными. Потребность же в качественных данных определяется тем, что они лежат в самом низу пирамиды, обеспечивающей через их преобразование в значимую информацию то «знание» о кредитоспособности клиента, которое необходимо для принятия решения [34, c.76] (рис. 3).
/\ / \ / \ /Знание\ / ▲ \ /─────┼────\ / Информация \ / ▲ \ /────────┼───────\ / Данные \ ──────────────────── Рис. 3. Преобразование данных в основу для принятия решений
Первое свойство данных - полнота - определяет их достаточность для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся. Чем полнее данные, тем большее число разных методов можно использовать, проще подобрать адекватный метод. Например, применение банком консервативной кредитной политики приводит, как правило, к формированию низкодоходного и низкорискового кредитного портфеля. В нем могут отсутствовать дефолты клиентов или их будет очень мало [41, c.20]. Такие данные нельзя будет использовать для построения статистической модели расчета вероятности дефолта заемщика, поскольку модель не на чем обучить. Однако данные могут быть использованы для построения экспертной методики оценки заемщиков. Обобщив данные по хорошим заемщикам, мы можем определить портрет «идеального заемщика» (очень низкий кредитный риск) и несколько градаций в сторону увеличения кредитного риска, который банк сочтет еще приемлемым. Это упрощенный пример построения экспертной методики, но он точно отражает зависимость требуемой полноты данных от бизнес-задачи [53, c.101]. В процессе использования разработанной методики (модели) должен быть обеспечен сбор данных, необходимых и для оценки заемщика, и для проверки и перестройки модели. Например, если мы используем в оценке кредитоспособности клиента уровень его должности (входит в руководящий состав или нет), то анкета заемщика должна содержать не прямой вопрос об уровне, исходя из ответа на который операционисту придется самостоятельно делать выводы, а четкие и предполагающие однозначный ответ вопросы. Система преобразования данных в соответствии с заложенными в нее правилами далее определит уровень должности. Так, руководитель организации и его заместитель, предприниматель, имеющий собственное дело, будут отнесены к руководящему составу, а все остальные - к неруководящему. Процедура выявления факторов кредитного риска предполагает, что мы заранее решили, какие это могут быть факторы, и организовали грамотный сбор информации [59, c.93]. Если информативный признак - отрасль, в которой работает клиент, то следует заранее составить достаточно детальный справочник. Включать в него поле «Другая отрасль» не стоит, иначе даже хорошо прописанные правила не позволят избежать того, что линейный работник, не понимая действительной потребности в информации, будет наиболее часто указывать «другую» отрасль, а при детализации в поле ввода ее нельзя будет однозначно идентифицировать; возможен также ввод с ошибками. Достоверность данных в процессе оценки кредитного риска - это важный и очень интересный показатель их качества. Ведь если бы все данные заемщиков были стопроцентно достоверными, то модель оценки вероятности дефолта клиента можно было бы довольно легко построить при условии актуальности информации [62, c.133]. Однако многие заемщики по той или иной причине скрывают и искажают информацию о себе или своем бизнесе. Кредитование сотрудников предприятий - участников зарплатных проектов банка обеспечивает ему достоверную информацию о доходах заемщиков. При выходе на открытый рынок достоверность информации снижается даже при условии представления справки по форме № 2-НДФЛ [50, c.98]. Выход на рынок экспресс-кредитования, где доходы заемщика подтверждаются только его словами, еще заметнее снижает достоверность таких данных. Помимо этого, заемщик, в том числе и корпоративный, может искренне заблуждаться в отношении своей способности вернуть кредит, подправляя данные в нужном направлении, а может и не собираться его возвращать. Таким образом, не все зафиксированные данные являются полезными - в базе всегда присутствует какой-то уровень «посторонних сигналов», снижающих ценность имеющейся информации. В этом случае для построения модели вероятности дефолта может потребоваться либо большее количество данных, либо более сложные методы, которые применяются в моделях выявления мошенничества. Если данные недостоверны или неполны, получить адекватную информацию сложно. Однако даже наличие полных и достоверных данных не гарантирует получения адекватной информации, если к ним были применены неадекватные методы обработки. Простейший пример - расчет долговой нагрузки с целью определения того, будет ли заемщик соблюдать условия погашения запрашиваемого кредита. Если при расчете учитывать только оцениваемый кредит, игнорируя кредиты в других банках, полученная информация вряд ли будет адекватной для оценки кредитоспособности заемщика [27, c.10]. Успех во всяком деле зависит от двух условий: правильного установления конечной цели и отыскания соответствующих средств, ведущих к этой цели. Основных целей в процессе кредитования может быть две. Первая - это получение целевой доходности с определенного объема портфеля кредитов и при этом контроль риска. Вторая - получение определенной доходности кредитования с учетом риска для портфеля желаемого объема. Несмотря на похожесть формулировок, эти две цели имеют существенные отличия [28, c.109] (табл. 1).
Таблица 1 - Свойства кредитного процесса, целью которого с точки зрения риск-менеджмента является контроль риска либо управление риском
Первая подразумевает контроль кредитного риска, а вторая - управление риском. Соответственно и анализ процедур использования моделей в рейтинговом процессе будет для двух случаев разным. Для второго случая (далее - продвинутый процесс, где применимо), когда в качестве цели мы выбираем повышение доходности кредитования с учетом риска, что достигается при помощи активного управления рисками, даже многие компоненты кредитного процесса должны быть другими. На первом шаге определяют, не является ли данная сделка с данным клиентом чрезмерно рискованной, отсекая клиентов, не соответствующих требованиям кредитной политики (т.н. «нежелательные клиенты»), при помощи негативных бизнес-правил [28, c.110] (рис. 4).
┌─────────────────────────────┐ │ «Негативные» бизнес-правила │ └──────────────┬──────────────┘ ▼ ┌───────────────┐ ┌──────────┴───────┐ │ │ ┌────────┤Рейтинговая оценка├◄──────┐ │ │ ▼ └──────────────────┘ │ │ │ ┌─────────┴─────────────┐ /\ ┌─────────┴────┐ │ │ │ Ставка с учетом риска ├──►─/ \──►┤ Кастомизация │ │ │ └─────────┬─────────────┘ \ / └──────────────┘ │ │ ▼ \/ │ │ ┌─────────┴────────────────────────────────────────┐ │Текущая и прог-├───►┤ Портфельный анализ │ │нозная прибыль-│ │ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ │ │ность отношений│ │ │ Показатели │ │ Соблюдение │ │ │ │ │ │ риска портфеля │ │ лимитов │ │ │ │ │ └────────────────┘ └────────────────┘ │ │ │ │ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ │ │ │ │ │ Соотношение │ │ Диверсификация │ │ │ │ │ │ доходность/риск│ │ │ │ │ │ │ └────────────────┘ └────────────────┘ │ │ │ │ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ │ │ │ │ │ Прибыльность │ │ Требования к │ │ │ │ │ │ продуктов и │ │ собственному │ │ │ │ │ │ подразделений │ │ капиталу │ │ │ │ │ └────────────────┘ └────────────────┘ │ └───────────────┘ └──────────────────────────────────────────────────┘ Рис. 4. Рейтинговый процесс
Далее на стадии рейтинговой оценки возникает существенное отличие: на смену качественной оценке с размытыми границами, которые при желании легко сдвинуть в ту или иную сторону, приходит количественная прозрачная оценка, привязанная к централизованно установленному аппетиту к риску [49, c.26]. Методы покрытия кредитных рисков, связанные с созданием сложной для восприятия потенциального заемщика системы комиссий (за рассмотрение заявки, за открытие ссудного счета, за ведение и обслуживание ссудного счета и т.д.), себя практически исчерпали. Не случайно в последнее время и Банк России, и Федеральная антимонопольная служба уделяют пристальное внимание вопросам раскрытия коммерческими банками информации о реальных затратах потенциальных заемщиков по потребительским кредитам [3]. Причем это относится не только к экспресс-кредитам или овердрафтному кредитованию держателей банковских карт, но и к другим видам розничного кредитования, в частности предусматривающим использование залогов или поручительств в качестве обеспечения. Причина в том, что затраты и потери банков в связи с обращением взыскания на предмет залога достаточно велики. В значительной степени это может относиться и к поручительствам - например, к поручительствам физических лиц, когда заемщик и поручители проживают в средних и небольших городах и работают на одном из градообразующих предприятий. По сути, выдача кредита (даже при наличии обеспечения) целесообразна при высокой доле уверенности в кредитоспособности потенциального заемщика. Таким образом, по итогам теоретической главы исследования можно сделать вывод, что подразделение контроля кредитного риска должно активно развивать рейтинговые системы, проводить отбор, внедрение и перепроверку рейтинговых моделей, выполнять функции надзора за любыми моделями, использующимися в рейтинговом процессе и, в конечном итоге, отвечать за постоянный пересмотр и изменения рейтинговых моделей. Банк должен иметь письменные процедуры контроля моделей и рейтингового процесса, проводить выявление и ограничение ошибок, связанных со слабыми местами модели. Проводя мониторинг адекватности модели и периодический углубленный анализ, риск-менеджеры должны доказать, что модель обеспечивает высокую точность прогнозирования, ее использование для расчета требований к капиталу не ведет к искажению регуляторного капитала, входные переменные модели имеют предсказательную силу.
|
