3. Применение модели на статистических данных
Заключительная глава будет посвящена оценке склонности риска и эталонного безрискового эквивалента, а также выводам относительно возможности применения данной методики в будущем.
§3.1. Оценка параметров модели
Лимитная политика должна предусматривать различные виды операций, т.е. включать в себя расчет следующих лимитов: депозитный, конверсионный, лимит суммарных позиций на долговые ценные бумаги, эмитированные банком-контрагентом, лимиты на срочные конверсионные операции, лимиты на операции прямого и обратного РЕПО.
Но в данной работе акцент был сделан, прежде всего, на установление лимитов на операции необеспеченного межбанковского кредитования.
В современной финансовой системе рынок МБК играет одну из важнейших ролей, т.к. перераспределение активов между банками ведет к стабилизации банковской системы в целом. Вместе с тем отношения, выстроенные банками в процессе МБК, могут стать каналами для распространения проблем, связанных с платежеспособностью или ликвидностью, и источником «эффекта домино», что в свою очередь приведет к ухудшению состояния банковской системы.1 Низкий объем операций на рынке МБК, вызванный тем, что банки «законсервировали» свои ликвидные активы и проявляли чрезмерную осторожность в выборе контрагентов, стал одной из причин последнего мирового финансового кризиса. Исходя из этого факта, можно сделать вывод, что больший объём выданных межбанковских кредитов мог бы улучшить ситуацию на финансовом рынке в разгар кризиса, но с другой стороны, нельзя винить банки в том, что они не брали на себя чрезмерный риск в условиях асимметрии информации о надежности контрагента. И здесь в очередной раз стоит вспомнить о необходимости риск-менеджмента и, в частности, о лимитной политике, целью которой является снижение потерь, которые банки, возможно, понесут в будущем. Кроме того, особенностью рынка МБК является необходимость в быстром принятии решений относительно покупки ценных бумаг и выдачи кредита, а наличие тщательно проработанной лимитной политики помогает ускорить данную процедуру.
Срок ссуды также является существенным фактором влияния на размер выдаваемого кредита. Чем длительнее срок, тем выше риск нарушения финансовой устойчивости заемщика, ликвидности и достаточности обеспечения и соответственно выше вероятность наступления дефолта контрагента. Срок погашения большей части межбанковских кредитов составляет неделю или меньше, и преобладают на рынке МБК кредиты, выдаваемые на один день (овернайт). Таким образом, временной горизонт был определен длительностью в один день.
Справедливо будет заметить, что договорами межбанковского кредитования определяется процентная ставка. Но по причине того, что кредиты выдаются на короткие временные периоды, в пересчете на который величина процентной ставки окажется слишком низкой для того, чтобы оказать существенное влияние на размер кредита.
Теперь вернемся к неопределенным в предыдущей главе параметрам модели – эталонному безрисковому эквиваленту и склонности к риску.
Начать стоит с крайне сложной задачи формализации склонности к риску, в процессе работы над которой сформировалось несколько мнений о возможных методах её оценки. Первый основывается на предположении о том, что акционер банка имеет такую же функцию полезности  или  , как и сам банк в целом. При покупке акций он инвестирует в капитал банка, что можно представить как кредит, выданный банку, и ожидает возвращения затраченных им средств в будущем. Но в случае дефолта, как и банк-кредитор на рынке межбанковского кредитования, он рискует потерять всё. Тогда функцию безрискового эквивалента с неизвестным коэффициентом отношения к риску можно приравнять к рыночной стоимости акций банка или его рыночной капитализации. Роль величины кредита здесь будет выполнять капитал банка. А впоследствии из данного уравнения вывести показатель склонности к риску.
Альтернативный подход заключается в использовании заранее установленного лимита одного из банков. Задача также решается подстановкой в уравнение для безрискового эквивалента и выводом из него меры склонности к риску. Проблема заключается в доступности данных об установленных лимитах, а именно в том, что лимитные политики коммерческих банков не являются публичной информацией.
Недостатком обоих подходов является необходимость экстраполяции полученной меры риска для нескольких, а то и вовсе одного банка, на огромную выборку. Естественно предположить, что степень отвращения к риску будет зависеть от надежности банка (кредитного рейтинга или вероятности дефолта), но вопрос о реализации данного предположения всё ещё остаётся открытым.
И наконец, необходимо решить задачу определения эталонного безрискового эквивалента, как показателя зависящего от величины капитала банка или функции от резервов банка, созданных под риски межбанковского кредитования. Если безрисковый эквивалент w – это справедливая стоимость кредита, то размер потерь можно выразить в абсолютном выражении как разность между суммой выданного кредита и его справедливой стоимостью или в процентном – как долю справедливой стоимости в реально выданном кредите. Здесь весьма кстати будет упомянуть различие между ожидаемыми и непредвиденными потерями.
Банки, выдавая кредит, должны оценить риски и сформировать резервы под ожидаемые потери. Размер резервов от потерь зависит от риска: чем выше риск (ниже кредитный рейтинг заемщика), тем больше создаваемые резервы под потери. С точки зрения бухгалтерского учета, создаваемые резервы учитываются в качестве расходов банка и, следовательно, занижают прибыль и вычитаются из капитала банка.
Ожидаемые потери вследствие кредитного риска рассматриваются как составляющая общих издержек, компенсируемая через механизм ценообразования путем их «переноса» на клиента, т.е. включением в стоимость инструмента. В качестве примера из банковской практики можно упомянуть резервы на возможные потери по ссудам, создаваемые за счет расходов банка.
Непредвиденные потери вследствие кредитного риска (unexpected credit loss — UCL) отражают разброс потерь вокруг их ожидаемого значения. В отличие от ожидаемых потерь, непредвиденные потери уже не могут быть включены в стоимость инструментов, а должны компенсироваться за счет собственного капитала, выполняющего роль «подушки безопасности». При этом предполагается, что размер резервируемого капитала должен быть таким, чтобы полностью компенсировать возникшие непредвиденные убытки с заданной вероятностью.1 Очевидно, что резервировать капитал в размере максимально возможных потерь нецелесообразно, да и едва ли возможно в силу высоких издержек привлечения и обслуживания капитала. Банк должен располагать капиталом в таком объеме, который бы полностью компенсировал убытки, превышающие ожидаемые, не во всех случаях, а только с заданной вероятностью (уровнем доверия).
Задав величину потерь, мы можем вычислить норму резервирования капитала против кредитного риска:  , где К – капитал банка-кредитора. Другим способом выражения параметра, управляющего размером резервов в капитале, будет отношение суммы резервов под риски рынка МБК к сумме всех резервов под кредитные риски, поделенное на среднее количество выданных кредитов на заданном временном горизонте.
Как правило, крупные банки имеют кредитные отношения с множеством контрагентов во всем мире, но на конкретную дату количество выданных кредитов обычно является небольшим. В данном исследовании среднее число кредитных линий в определенный момент времени было выбрано равным 10.
На этом оценку обязательных параметров модели можно завершить. Но несправедливо было бы исключить из рассмотрения вариант, когда в случае дефолта контрагента, мы получаем некую долю его активов. Эта версия развития событий будет рассмотрена в следующем разделе.
|
