Международный консорциум Электронный университет Московский государственный университет экономики, статистики и информатики
 Скачать 1.32 Mb.
|
|
«Банковский риск – это стоимостное выражение вероятностного события, ведущего к потерям». Определение является удачным потому, что позволяет переформулировать мно- гие положения экономических публикаций, посвященных риску, таким образом, что они избавляются от противоречий и становятся понятнее. Особенно заметна необходимость таких переформулировок в тех публикациях, где пытаются применять математические методы оценки риска. Вместе с тем математические методы применяются только в том случае, когда чет- ко сформулирована экономическая проблема, ясно определены исходные понятия,что, как правило, не делается. Существует множество классификаций банковских рисков. Наиболее часто в эко- номической литературе фигурируют следующие виды рисков ([9. С. 208], [12. С. 185]) : – кредитный риск; – валютный риск; – процентный риск; – инвестиционный (портфельный) риск; – риск упущенной выгоды; – риск банковских злоупотреблений. (Достаточно полное и систематизированное описание банковских рисков приве- дено в[9. С. 207–233], [78. С. 55–70]). Нас будет интересовать только банковский риск невозврата размещенных ре- сурсов, под которым будем понимать: • риск невозврата конкретным заемщиком предоставленных кредитов и (или) процентов по ним; • риск потерь по вложениям в ценные бумаги конкретного эмитента; • риск по предоставленным гарантиям в пользу конкретного принципала (предоставление гарантий банком будем рассматривать как одну из форм размещения ресурсов банка); • риск невозврата при других формах движения на рынке капитала, генерируемых банком в пользу конкретного клиента (например, лизинг). Риск невозврата размещенных ресурсов банка будем называть ссудным риском. Легко заметить , что ссудный риск – понятие более широкое, чем кредитный риск. По сути, это риск потерь банка при проведении какой-либо активной операции. Иными слова- ми, ссудный риск – это риск потери (полной или частичной) какого-либо актива банка. Таким образом, наша проблема – оценка ссудного риска банка. Для оценки ссудного риска необходимо дать формальное определение этого по- нятия, а также сопутствующих понятий. Предпосылки (условия) для формального определения ссудного риска следую- щие: – риск – стоимостное выражение вероятностных потерь; – если вероятность потерь равна нулю, риск также равен нулю; Моделирование рисковых ситуаций 22 – если вероятность потерь равна единице, риск равен объему актива; – риск растет вместе с ростом объема актива; – риск растет вместе с ростом срока вложения; – риск определяется не только объемом актива, сроком и условиями вложения, но зависит также от множества других параметров (характеристик) актива: показателей объекта вложения и других сопутствующих факторов; – характер зависимости риска от факторов, определяющих его величину, в общем случае не определен. Перечисленными свойствами обладает следующая функция: R(Qi) = Si po(Qi) f(Si, Ti, Qi) g(Ti, Si, Qi), (1) где Qi – вектор параметров (характеристик) i-го актива банка; R (Qi) – риск i-го актива банка; Si – объем i-го актива; po(Qi) – вероятность невозврата минимально допустимого для размещения (на объ- екте вложений i-го актива ) актива S 0 , размещенного на минимально допустимый (для объекта вложений i-го актива) срок t 0 ; f (Si ) – монотонно возрастающая функция при Тi , Qi = const и Si > s 0 ; g (Тi) – монотонно возрастающая функция при Si, Qi = const и Тi > t 0 О характере функций f (Si ) и g(Ti) в общем случае ничего не известно, кроме того, что они монотонные и принимают значения на отрезке [ 0,1 ]. Поэтому введем обозначение : Pi = po(Qi) f(Si, Ti, Qi) g(Ti, Si, Qi), (2) Подставим выражение (2) в (1). Получим : Ri = Si Рi . (3) Выражения (1) и (3) будем считатьформальными определениями ссудного риска. Величину Pi будем именовать рискованностью i-го актива банка. Таким образом, рискованность актива (активной операции ) – это вероятность невозврата актива, зави- сящая от объема S, срока размещения Т и параметров (характеристик ) Qi актива, вклю- чающих показатели объекта размещения. Под объектом размещения ресурсов банка (ОРР) будем понимать объект вложения (размещения) какого-либо актива банка, т.е. либо клиента – потен- циального заемщика, либо эмитента – потенциального объекта инвестици- онных операций, либо клиента – потенциального получателя банковской га- рантии. Хозяйствующий субъект (заемщик, эмитент, клиент), которому принадлежит ОРР, будем именовать реципиентом. Если вектор параметров Qi содержит только показатели i-го ОРР, величину Рi бу- дем именовать рискованность i-го ОРР, величину Ri – риском i-го ОРР, координаты век- тора Qi будем именовать показателями рискованности i-го ОРР . Суммарным риском нескольких банковских активов Si с рискованностью Рi бу- дем называть величину S P i N i i ∑ =1 (4) Определение Модель оценки рискованности объекта размещения ресурсов банка 23 Величина (4) не является математическим ожиданием, как утверждается в некото- рых экономических публикациях, и потому не является очевидной. На примере подсчета суммарного риска двух активов покажем обоснованность определения (4). Допустим, осуществляется многократное размещение (количество размещений стремится к бесконечности) активов S1 и S2 на OPP1 и ОРР2 соответственно. При этом сроки вложений, их условия и показатели каждого из ОРР остаются неизменными на протяжении всего опыта. (Поэтому будем полагать неизменными и рискованность каж- дого из ОРР.) Суммарные потери в результате опыта многократного вложения активов будут определяться, очевидно, выражением: (S1+ S2)m1m2 + S1m1(n2 – m2) + S2(n1 – m1)m2 , где mi – частота потерь на ОРРi; ni – количество размещений на ОРРi. Тогда относительная величина потерь в результате опыта будет: (S1 + S2) P1P2 + S1P1 (l – P2) + S2 (l – P1) P2, где Pi – относительная частота невозврата i-го актива, i = 1,2, ... i i i n m Р = во всех n i вложениях. Преобразуем это выражение: S1P1P2 + S2P1P2+ S1P1 – S1P1P2+ S2P2 – S2P1P2 = S1P1 + S2P2. Если полагать относительную частоту Рi оценкой рискованности i–го актива, то мы получили выражение (4), что и требовалось показать. Определения (1) и (4) позволяют понять вероятностный смысл такого метода управления ссудными рисками, как диверсификация. Допустим, мы решили диверсифицировать актив S, вложенный с рискованностью Р , путем деления его на две равные части и вложения в два схожих по всем показателям ОРР на тех же условиях. Обозначим: K1 – риск до диверсификации, К2 – риск после диверсификации. Тогда: K1 = P (S) S, (5) К2= P (S/2) S/2 + P (S/2) S/2 = P (S/2) S. Так как P = po f(S) g(T) и f(S) – монотонно возрастающая функция , имеем: f (S/2) < f (S) . Отсюда следует: Р ( S / 2 ) < Р ( S ). (6) Из (5) и (6) следует : К2 < K1, что и требовалось показать. Суммарной рискованностью (средней рискованностью) нескольких банковских активов S, с рискованностями Р, будем именовать величину: ∑ ∑ = = = n i i n i i i S S P B 1 1 (7) Мы полагаем, что величину (7) можно использовать какпоказатель рискованности деятельности банка на рынке капиталов. Моделирование рисковых ситуаций 24 Мы уже отмечали (1), что чем больше срок размещения ресурсов, тем выше веро- ятность их невозврата. Если известна рискованность ОРР на тот же период (день, месяц, квартал и т.д.), который является базовым в каких-либо финансовых расчетах, связанных с вложениями на этом ОРР, то все результаты расчетов можноскорректировать риско- ванностью этих вложений. В частности, доходность i-го ОРР за базовый период (с предполагаемой доходно- стью Di) будет определяться по формуле: di = (l+Di) (l – Pi) – l, где Рi – рискованность i-го ОРР банка; Di – доходность i-го ОРР, еслиРi = 0; di – доходность i-го ОРР, если Рi > 0. С учетом налогообложения доходность i-го ОРР будет определяться по формуле: di (H) = [(1 + Di)(1 – Рi) – 1](1 – Нi), где Нi – ставка налога на i-ом ОРР. Тогда суммарная доходность по всем ОРР банка будет определяться формулой: )} 1 ]( 1 ) 1 )( 1 [( 1 { 1 1 0 Hi Pi Di n i Si n i Si D − − − + + ∑ = ∑ = = , (8) где Do – суммарная доходность по всем ОРР банка; Si – объем вложенных средств в i-ый ОРР. Иными словами, формула (8) определяет доходность портфеля активов банка с учетом рискованности и ставки налога каждого из активов. При выводе формулы (8) мы исходили из того, что ОРР независимы. Если между ОРР будет зависимость, аналогичные формулы будут достаточно громоздкими. В целом после ввода определений (1) и (4), мы можем не утруждать себя размыш- лениями о правомерности тех или иных манипуляций с риском и рискованностью и вы- водом тех или иных формул: на большинство вопросов ответы необходимо искать в тео- рии вероятностей. В качестве иллюстрации приведем весьма важный пример. Обозначения: E1 – событие, заключающееся в невозврате какого-либо банковского актива. Е2 – событие, заключающееся в полном возврате этого актива. П – значение какого какого-либо показателя ОРР (или вектора показателей). / – символ, означающий «при условии». Очевидно, события E1 и E2 составляют полную группу событий (т.е. суммарная вероятность этих событий равна единице). Оценим вероятность невозврата (рискованность) актива при условии, что ка- кой-либо показатель ОРР принял определенное значение , т.е. величину P (E1/П). В соответствии с формулой Байеса, известной из теории вероятностей: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Е2 Р П/Е2 Р Е1 Р Е П Р Е1 Р П/Е1 Р П Е P + = 1 / / 1 (9) Поясним практическое значение этой формулы. Вероятности Р(Еi) можно оценить на основе анализа ситуации в отрасли, которой принадлежит исследуемый ОРР (изучение статистических данных и получение эксперт- Модель оценки рискованности объекта размещения ресурсов банка 25 ных оценок, их комбинация). Вероятности Р(П/Еi) можно оценить на основе собственных статистических накоплений в банке, или на основе статистических накоплений в каком- либо координационном инвестиционном центре. Для оценки вероятности P(E1/П) необ- ходимы очень большие статистические накопления, которые практически недоступны. Формула (9) является вполне приемлемой и доступной альтернативой для оценки этой вероятности. 2.3. Исследование показателей рискованности объекта размещения ресурсов банка В предыдущем параграфе показано, что если известна рискованность Рi отдель- ных ОРР, то рассчитать рискованность портфеля активов вполне возможно. Но как опре- делить Рi. Теоретически единственно правомерным методом определения Рi является стати- стический. Однако, даже если набрать статистику по всем банкам, по всем возможным объемам и срокам размещения активов, ее будет явно недостаточно для хорошей оценки Рi ( Si, T I , Q I ), так как слишком велика размерность вектора Qi. Остается возможность экспертной оценки Pi. Для того, чтобы эксперт сделал свое заключение, необходим обширный перечень показателей ОРР, включающий даже та- кие показатели, которые не поддаются количественной оценке. Можно составить такой перечень по данным из различных источников: от публикаций в прессе до личного опы- та. Однако этот перечень, очевидно, всегда будет открыт. Вместе с тем классификацию показателей рискованности ОРР, необходимых для «работы с реципиентом», привести целесообразно, так как, во-первых, она имеет прин- ципиальное значение, во-вторых, делает понятной структуру настоящей главы. Приведенная ниже классификация показателей является результатом анализа ма- териалов [81. С. 168 – 169], [106. С. 184], [109. С. 32], множества других публикаций, а также материалов некоторых российских банков. Классификация показателей рискованности OPP банка 1. Показатели несоответствия оцениваемого ОРР требованиям банка. 1.1. Показатели, связанные с дееспособностью ОРР (Status). 1.2. Показатели, связанные с приемлемостью ОРР для банка (Acceptance). 2. Показатели обеспечения возвратности размещенных ресурсов банка. 2.1. Показатели обеспечения обязательств ОРР (Collateral). 2.2. Показатели капитала ОРР (Capital). 2.3. Показатели состояния ОРР (Capacity). 2.4. Показатели перспектив ОРР (Prospects). 3. Показатели достоверности обеспечения возвратности размещенных ресурсов банка. 3.1. Показатели объективных условий деятельности ОРР (Conditions). 3.2. Показатели уровня планирования на ОРР (Planning). З.3. Показатели качества финансирования ОРР (Budgeting). 3.4. Прочие показатели субъективных условий деятельности ОРР Character). 4. Показатели чувствительности ОРР к факторам риска (Sensitivity). Следует заметить, что приведенная классификация предполагает включение по- казателей ОРР, отличающихся от показателей, обычно включаемых вбизнес-план, в не- скольких аспектах. Моделирование рисковых ситуаций 26 Аспект первый. Источниками информации об ОРР при оценке его рискованности являются не только документы, представленные руководством ОРР, но и другие источники. Источниками информации о показателях рискованности ОРР банка могут быть: – банки, проводившие операции с данным OPP; – фирмы, сотрудничавшие с OPP; – правоохранительные органы; – базы данных банка; – информация службы безопасности; – кадровые агентства; – персонал OPP; – коммерческие фирмы, специализирующиеся на информационных услугах; – результаты инспекций и аудиторских проверок на OPP. Аспект второй. Перечень показателей рискованности ОРР банка не регламентируется. Поэтому он может быть значительно шире, чем перечень показателей, включаемых в бизнес-план. Аспект третий. Показатели, положенные в основу бизнес-плана, и форма их представления явля- ются, в конечном счете, результатом выбора реципиента. Показатели рискованности потенциального ОРР, форма их измерения и пред- ставления, их классификация, а также методика оценки, являются know-how инвестора, в частности, банка. Далее мы покажем, что приведенная классификация показателей рискованности ОРР банка не является случайной, но определяется представлениями о том, какие прин- ципы должны быть положены в основу модели оценки рискованности ОРР банка, чтобы модель была продуктивной. Модель оценки рискованности OPP банка В основу приведенной классификации положена базовая схема (общий порядок) проведения оценки рискованности ОРР. Предлагаемая схема, как нам представляется, вполне естественна, хотя и не оче- видна: ни в одной из публикаций, упомянутых в настоящей работе, схема оценки риско- ванности ОРР, которую мы назвали базовой, не рассматривалась. Между тем выбор схемы оценки рискованности общего характера важен и прин- ципиален. Во-первых, базовая схема определяет самый общий алгоритм проведения про- цедур оценки. Т.е. данная схема – первое приближение методики оценки рискованности ОРР банка. Во-вторых, базовая схема должна определять не только последовательность основных процедур оценки, но представлять некую идеологию оценки, задающей ос- новные направления дальнейших исследований по развитию соответствующей методи- ки, т.е. данная схема должна быть базовой моделью оценки рискованности ОРР, адекват- но отражающей смысл и основные приоритеты моделируемого процесса. Мы предлагаем следующую методику оценки рискованности ОРР банка. 1. На первом этапе проверяются показатели несоответствия ОРР требованиям банка (и закона ): • Перечень показателей несоответствия разнороден: от непредставления учредительных документов потенциальным заемщиком до непродуманности экологического монито- ринга при реализации своего инвестиционного проекта каким-либо эмитентом. • Перечень не регламентируется и постоянно уточняется. • Показатели несоответствия являются показателями высокой степени определенно- сти и потому являются решающими: при определенных значениях показателя Модель оценки рискованности объекта размещения ресурсов банка 27 принимается решение о прекращении дальнейшей работы с ОРР, т.е. рискован- ность ОРР принимается близкой к единице: условная категория рискованности ОРР – высшая. 2. На втором этапе проверяется соответствие потенциального ОРР финансовым требова- ниям банка, а именно: проверяются показатели обеспечения – в широком финансовом смысле – возвратности размещенных ресурсов банка: • Показатели обеспечения объединены в иерархическую систему, предполагающие следующие иерархические уровни (в порядке убывания уровней): – показатели обеспечения обязательств ОРР – в общепринятом узком смысле; – капитал ОРР; – современное состояние ОРР; – перспективы ОРР. • Чем выше иерархический уровень показателя обеспечения, тем большее снижение величины рискованности ОРР он может определить, т.е. тем ниже может быть условная категория рискованности ОРР. • Оценка рискованности ОРР по показателю более высокого иерархического уровня подчиняет себе оценку рискованности ОРР по показателю более низкого уровня. • Показатели обеспечения не являются решающими: их значения подлежат проверке на достоверность. 3. На третьем этапе проверяется достоверность обеспечения возвратности размещенных ресурсов банка: • Показатели достоверности четко классифицируются: – связанные с объективными условиями деятельности ОРР; – связанные с субъективными условиями деятельности ОРР. • Перечень показателей достоверности постоянно пополняется в соответствии с заданной классификацией. • Показатели достоверности являются решающими: при недостоверности проверяемых показателей обеспечения принимается решение о повышении условной категории рискованности ОРР, т.е. оценка рискованности ОРР резко повышается. 4. На четвертом этапе по результатам анализа показателей обеспечения и достоверности выявляются варьируемые факторы – факторы риска, способные значимо повлиять на показатели обеспечения возвратности. 5. На пятом этапе проверяется чувствительность ОРР к факторам риска, т.е. характер изменений показателей обеспечения под влиянием факторов риска. 6. На шестом этапе принимается решение о рискованности ОРР. Следует заметить, что применение описанной модели оценки имеет смысл только после того, как в массиве данных о потенциальном ОРР показатели рискованности долж- ным образом классифицированы. Т.е. банковскому работнику, проводящему оценку рискованности потенциального ОРР, необходимо иметь достаточно четкие представле- ния о форме, смысле и взаимозависимости показателей различных классов. В дальнейшем будет приведено описание различных классов и групп показателей рискованности предлагаемой классификации. |