Оценка контрагентного риска на рынке межбанковских кредитов
 Скачать 2.15 Mb.
|
|
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени М.В. ЛОМОНОСОВА Экономический факультет На правах рукописи Агеев Владимир Игоревич Оценка контрагентного риска на рынке межбанковских кредитов Специальность 08.00.10 – Финансы, денежное обращение и кредит Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель: к.э.н., доц. Павлова Е.В. Москва - 2017 2 Оглавление Введение .................................................................................................................................................. 3 Глава 1. Контрагентный риск на рынке межбанковских кредитов ............................................. 12 1.1. Современный рынок межбанковских кредитов в России: особенности и тенденции .......... 12 1.2. Понятие, основные свойства и взаимосвязь контрагентного риска с основными рисками в коммерческом банке ........................................................................................................... 24 1.3. Современные способы минимизации контрагентного риска на рынке межбанковских кредитов ................................................................................................................................................. 32 Глава 2. Основные модели и инструменты оценки контрагентного риска в коммерческом банке ............................................................................................................................ 41 2.1. Основные подходы к оценке контрагентного риска в коммерческом банке ......................... 41 2.2. Кредитный дефолтный своп как инструмент оценки контрагентного риска ........................ 67 2.3. Модели построения теоретических значений спредов кредитных дефолтных свопов ........ 85 Глава 3. Разработка алгоритма оценки контрагентного риска российского коммерческого банка ........................................................................................................................... 96 3.1. Выбор банков и показателей для проведения эмпирического исследования ........................ 96 3.2. Авторская модель построения кредитных дефолтных свопов для российских коммерческих банков .......................................................................................................................... 114 3.3. Алгоритм оценки контрагентного риска на рынке межбанковских кредитов на основе авторской модели построения кредитных дефолтных свопов ........................................... 156 3.4. Апробация предложенного алгоритма оценки контрагентного риска и интерпретация полученных результатов ..................................................................................................................... 163 Заключение ......................................................................................................................................... 175 Приложение 1. Итоговая выборка банков для проведения эмпирического исследования ...... 189 Приложение 2. Выборка показателей для проведения эмпирического исследования ............. 192 Приложение 3. Матрица корреляции отобранных переменных для проведения эмпирического исследования ............................................................................................................ 197 Приложение 4. Результаты применения алгоритма оценки контрагентного риска для российского коммерческого банка ................................................................................................... 201 Приложение 5. Результаты сравнения теоретических спредов CDS с их фактическими значениями для российских коммерческих банков ........................................................................ 204 3 Введение Актуальность темы исследования Роль банковского сектора в экономике России постоянно увеличивается. Растет отношение совокупного объема выданных кредитов к ВВП: увеличение на 8,4 процентных пункта за 2014-2015 годы до 54,1% на 01.01.16 1 . Выросла доля банковских кредитов в общем объеме инвестиций в России. Если в середине 90-х годов она не превышала 3-4%, то в 2010-х банковское кредитование составляет порядка 10% всех инвестиций в российскую экономику (10,6% на 01.01.15 и некоторое сокращение в 2015 году до 8,1% на 01.01.16) 2 . Отношение активов банковского сектора к ВВП превысило 100% (102,1% на 01.01.16) и продолжает увеличиваться 3 . Капитал банковского сектора составляет более 10% к ВВП (11,1% на 01.01.16) 4 В период нестабильности уровень доступности межбанковских кредитов для широкого круга банков является одним из главных индикаторов состояния банковского сектора. Особенно это актуально для российского рынка межбанковских операций, для которого характерны высокая концентрация, кризис доверия и отсутствие развитой системы оценки рисков. Объем выдаваемых межбанковских кредитов имеет тенденцию к росту даже во время общей экономической рецессии. В то время как суммарный объем всех выданных банками кредитов за 2016 год увеличился на 3,7% до 43,77 трлн. рублей, объем межбанковских кредитов за 2016 год вырос на 6% до 8,86 трлн. рублей, что сопоставимо с суммарным размером капитала 200 крупнейших банков России (9,13 трлн. рублей) и объемом потребительского кредитования всей банковской системы России (9,66 трлн. рублей) 5 В течение последних нескольких лет роль контрагентного риска межбанковских сделок постоянно возрастает, и во многом именно его влияние стало одной из основных причин распространения мировой финансовой нестабильности. Рост его влияния объясняется как усилившимся кризисом доверия на финансовых рынках, так и несовершенной системой оценки рисков. Традиционные методы оценки контрагентного риска на рынке межбанковского кредитования заключаются в построении кредитных, а также рейтинговых моделей, использовании рейтингов, присвоенных международными рейтинговыми агентствами. Однако 1 Обзор Банковского сектора Российской Федерации Центрального Банка Российской Федерации №171 январь 2017 года. 2 Там же. 3 Там же. 4 Там же. 5 Там же. 4 стандартные подходы оценки контрагентов, как правило, базируются на данных из финансовой отчетности, которая обновляется не чаще одного раза в месяц. Для цели оценивания всех возникающих рисков с учетом происходящих в экономике изменений, появилась потребность в построении моделей, которые учитывают банковские риски на ежедневной основе. Новым шагом для получения в моделях оценки контрагентного риска таких результатов стало использование в них рыночных инструментов. Главный вопрос заключается в выборе базового инструмента для оценки. Одним из финансовых инструментов, который применим для оценки контрагентного риска на ежедневной основе, является кредитный дефолтный своп (Credit Default Swap – CDS). Использование информации о динамике торговли CDS, а также построение теоретических CDS может способствовать совершенствованию банковских моделей оценки контрагентов. Оценка с помощью динамики изменения стоимости CDS контрагентов является достаточно популярной на развитых рынках, и есть все основания предполагать рост популярности ее применения и на развивающихся рынках, и в том числе и в России. Современные модели оценки контрагентного риска основываются на использовании информации не только о тех CDS, которые торгуются на рынке, но и на построении теоретических значений CDS, если такие инструменты на настоящий момент на рынке не представлены. Но вопрос оценки CDS и использования полученных результатов в моделях оценки контрагентов на данный момент не решен, не существует единой методики либо общепризнанных моделей оценки CDS, и при этом есть несколько методов использования того или иного подхода к оценке. Идея оценки контрагентного риска на базе CDS является актуальной как на глобальном уровне, так и для российских кредитных организаций. Построение модели оценки контрагентного риска, включающей данные о спредах CDS, способно существенно повысить эффективность оценки рисков на рынке межбанковского кредитования. Таким образом, представленное исследование посвящено актуальной теме. Степень научной и практической разработанности темы исследования Количественное измерение рисков является важной составляющей процесса управления рисками в коммерческом банке. Традиционно контрагентный риск рассматривается в разрезе каждого контрагента. Первые модели оценки контрагентных рисков основывались на данных из публиковавшихся бухгалтерских отчетностей компаний и банков. Родоначальником подхода стал М. Тамари (1966), дальнейшему развитию подхода посвящена работа Д. Мозеса и С. Лиао (1987). Одними из самых часто применяемых моделей, построенных на основе данных 5 бухгалтерской отчетности, являются модели, основанные на применении дискриминантного анализа. Первым такую модель оценки дефолта представил В. Бивер (1966). Основополагающей в данном классе является Z-модель Альтмана (1968). Важной вехой в анализе устойчивости банков-контрагентов и оценки рисков кредитных организаций стала созданная в США Федеральной резервной системой рейтинговая система оценки банков CAMELS (1978). Важным этапом в решении проблемы оценки рисков контрагентов стало появление моделей бинарного выбора, принцип работы которых построен на определении влияющих на кредитоспособность контрагента факторов и оценки на их основе потенциальной вероятности дефолта. Следующие работы были посвящены этой теме: Д. Мартин (1977), Дж. Олсон (1980), А. Бергер (1996), Т. Коелли (1996), Х. и М. Платт (1997). Следующий большой пласт моделей оценки контрагентного риска представляют сложные математические модели оценки. К наиболее значимым моделям можно отнести следующие: CreditMetricsTM (1997), CreditRisk+ (1997), Credit Portfolio View (1997) и Moody’s KMV Portfolio Manager (1998). Важным аспектом оценки контрагентного риска в коммерческом банке всегда являлось рейтингование контрагентов. Но применяемые модели оценки контрагентного риска не способны соответствовать всем актуальным ситуациям и требуют постоянных усовершенствований. В связи с этим возникла потребность в применении новых инструментов оценки. Таким новым подходом к оценке стало применение в моделях спредов CDS. Существует два основных направления оценки спредов CDS: модели, основанные на структурном подходе (Р. Мертон (1974), Ф. Блэк и Дж. Кокс (1976), О. Васичек (1984), Л. Нильсен (1993), Ф. Лонгстаф и И. Шварц (1995)) и модели, основанные на редуцированном подходе (Дж. Халл и А. Уайт (1993), Д. Даффи (1997), Р. Джэрроу и Ф. Ю (2001)). Существенной составляющей построения теоретических спредов CDS является выбор необходимых переменных структурных моделей и факторов, определяющих стоимость CDS. Этой проблеме были посвящены работы К. Бенкерта (2004), Д. Танга и Х. Яна (2007), Б. Занга, Х. Жоу и Х. Жу (2009), Дж. Эрикссона (2009) и Х. Ванга (2013). Российские авторы также уделяли внимание оценке контрагентного риска, в первую очередь с точки зрения присвоенных российским банкам международными рейтинговыми агентствами рейтингов: А. Карминский и А. Пересецкий (2004), С. Головань (2003), Ю. Кошелюк (2008). Кредитные деривативы были предметом исследования следующих авторов: А. Кавкин (2001), Б. Мираков (2003), М. Шахунян (2009), Д. Саакян (2009). В. Мезенцев (2012) построил модель оценки CDS на долг российских компаний. 6 Но ни в российской, ни в зарубежной научной литературе общепринятый подход к оценке CDS и последующему их использованию для оценки контрагентного риска на данный момент не представлен. Целью исследования является построение на базе авторской модели определения теоретического спреда кредитного дефолтного свопа (CDS) алгоритма оценки контрагентного риска на рынке межбанковских кредитов для российского коммерческого банка. Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи: 1) Выделены основные особенности и тенденции современного рынка межбанковских кредитов в России. 2) Систематизированы основные свойства контрагентного риска и определена взаимосвязь контрагентного риска с другими основными рисками в коммерческом банке. 3) Выделены основные характеристики и определена применимость кредитного дефолтного свопа для оценки контрагентного риска. 4) Разработаны модель оценки справедливой стоимости CDS и на ее базе авторская модель оценки контрагентного риска для российского коммерческого банка. 5) На базе авторской модели составлен и апробирован на данных российского банковского сектора алгоритм оценки контрагентного риска на рынке межбанковских кредитов в российском коммерческом банке – алгоритм установления лимитов контрагентного риска. Объектом исследования является российские коммерческие банки. Предметом исследования выступает контрагентный риск российского коммерческого банка на рынке межбанковских кредитов. Научная новизна исследования Основные результаты диссертационного исследования обладают следующими элементами научной новизны: 1) На основе оценки ситуации, сложившейся на российском рынке межбанковских кредитов в 2012-2016 годах, выявлены главные особенности и тенденции рынка, которые влекут за собой повышенные риски для участников рынка: зависимость от ликвидности, предоставляемой Банком России, высокая концентрация рынка, на котором основными кредиторами выступают несколько банков, нестабильная ситуация со спросом банков на иностранную валюту, потребность в развитии технологий. Все вышеперечисленные особенности свидетельствуют о необходимости совершенствования подходов оперативной и точной оценки кредитных рисков банков-контрагентов. Для соответствия современным реалиям новые подходы должны отвечать задачам оценки контрагентного риска практически в режиме реального времени и в условиях быстроменяющейся информации. 7 2) Определено, что контрагентный риск является частным случаем кредитного риска, с которым коммерческие банки сталкиваются при заключении сделок на рынке межбанковских кредитов. Выявлено, что все основные финансовые риски (фондовый, процентный, валютный и риск ликвидности) являются производными от кредитного, а, следовательно, и от контрагентного риска. Так как существующие определения контрагентного риска, как правило, затрагивают все риски, связанные с контрагентом по любой сделке, в целях настоящего исследования автором сформулировано уточненное определение контрагентного риска для российского коммерческого банка как риска возникновения у кредитной организации убытков, вызванного неисполнением финансовым институтом-контрагентом своих обязательств своевременно и в полном объеме в соответствии с условиями заключенных межбанковских соглашений. 3) Расширены научные представления о применимости производных финансовых инструментов, и в частности кредитного дефолтного свопа (CDS), к оценке контрагентного риска коммерческого банка. Регулярная оценка CDS большим количеством инвесторов, обратная зависимость между изменением спредов CDS, доходностями облигаций и изменением кредитных рейтингов свидетельствуют о том, что применение в моделях оценки контрагентного риска такого рыночного инструмента как CDS способно существенно усовершенствовать подходы к оценке рисков коммерческих банков. На базе моделей оценки кредитного риска предложена авторская модель оценки контрагентного риска с применением CDS . Данная модель учитывает не только фундаментальные показатели, но и рыночную составляющую, основанную на данных о торговле CDS, что позволяет пересматривать оценки на ежедневной основе. 4) Разработана модель оценки справедливой стоимости спреда CDS для коммерческих банков на развивающихся рынках на основе финансовых показателей (в качестве примера были рассмотрены банки из группы стран БРИКС). По результатам оценки модели получено, что величина теоретического спреда CDS коммерческого банка на развивающихся рынках зависит от спреда CDS на государственный долг, вероятности дефолта страны происхождения банка и роста величины его активов, а также набора финансовых показателей, определяемого сроком инструмента. Для пятилетнего спреда CDS, который является наиболее ликвидным на рынке, к ранее указанным переменным добавляется доля оставшейся операционной прибыли. По итогам тестирования модели были получены теоретические спреды CDS для российских банков, на регулярной основе публикующих отчетность по международным стандартам. На базе построенной модели автором разработана модель оценки вероятности дефолта российских коммерческих банков, учитывающая данные финансовой отчетности и полученные из первой модели теоретические значения спреда CDS. По результатам оценки модели получено, что 8 вероятность дефолта российского коммерческого банка зависит от величины спреда CDS, наличия или отсутствия у банка поддержки со стороны государства или иностранного акционера, а также набора финансовых параметров, соответствующего общепринятой рейтинговой системе оценки банков CAMELS, зависящего от горизонта оценивания. Для однолетнего горизонта прогнозирования с применением наиболее ликвидного пятилетнего спреда CDS это: показатель качества капитала, показатель доли доходных активов, контур срочных активов, показатель рентабельности активов, показатель оборачиваемости краткосрочных МБК и показатель доли эмитированных (выпущенных) обязательств. 5) Предложен алгоритм оценки контрагентного риска, учитывающий и фундаментальные показатели финансовой отчетности, и рыночную составляющую (за счет теоретических спредов CDS) – алгоритм установления лимитов контрагентного риска, предполагающий несколько этапов. Первый этап представляет собой анализ характеристик контрагента и его ежеквартальной отчетности по МСФО, на этом этапе строится модель, предсказывающая теоретическое значение спредов CDS для анализируемых банков. На втором этапе производится анализ отчетности по РСБУ российского коммерческого банка, строится модель оценки вероятности его дефолта, включающая в себя полученные в первой модели теоретические значения спредов CDS. На третьем этапе полученные вероятности дефолта используются для установления на банки-контрагенты лимитов максимального риска. Данный алгоритм имеет следующие преимущества: позволяет проводить оценку контрагентного риска на ежедневной основе, учитывает рыночную составляющую и специфические особенности банков из стран с развивающимися экономиками, применим для всех банков, на постоянной основе раскрывающих результаты финансовой деятельности. По итогам применения алгоритма было получено, что, при прочих равных условиях, при наличии государственного или иностранного участия в акционерном капитале вероятность дефолта таких банков меньше, величина активов банка оказывает отрицательное влияние на вероятность его дефолта, наибольшие риски связаны с банками, специализирующимися на кредитовании частных лиц. Теоретическая значимость исследования Выполненное соискателем исследование способствует совершенствованию быстро развивающейся системы управления рисками – оценки контрагентного риска. Результаты представленного исследования вносят вклад в развитие теории и практики системы управления рисками в российских коммерческих банках, способствуют развитию методов оценки рисков, развитию российской банковской системы и могут быть полезны для совершенствования ее нормативно-правого регулирования. Практическая значимость исследования 9 Разработанные в исследовании положения могут быть использованы риск-менеджерами или другими специалистами, оценивающими риски, а также высшим руководством в российских коммерческих банках для усовершенствования системы управления рисками, оценки контрагентов и определения потенциальных потерь от сотрудничества с ними, а также регулятивными органами для целей совершенствования обязательных методов оценки рисков. Методология и методы исследования При подготовке исследования проанализированы работы западных и российских ученых в области банковской отрасли, научные монографии, диссертационные исследования, научные статьи, статистические данные, использованы материалы периодической печати и интернет- источники. Методологическую основу исследования составляют такие методы как сравнение, обобщение, анализ, синтез, экономико-статистический анализ, качественная обработка данных и моделирование. При подготовке исследования использовались «Обзоры денежного рынка и рынка деривативов» и «Обзоры банковского сектора России» Банка России. В качестве теоретической базы были использованы работы, представленные в ведущих рецензируемых научных журналах по финансам и экономике: «Financial Analysts Journal», «Forthcoming European Financial Management», «International Economics», «International Financial Markets, Institutions & Money», «Journal of accounting research», «Journal of Banking & Finance», «Journal of Business», «Journal of Commercial Bank Lending», «Journal of Derivatives», «Journal of Finance», «Journal of Financial Economics», «Journal of Futures markets», «Journal of international money and Finance», «Journal of Political Economy», «Review of Financial Studies», «The American Econom ic Review», монографиях, а также в российских научных журналах: «Глобальные рынки и финансовый инжиниринг», «Деньги и кредит», «Журнал новой экономической ассоциации», «Корпоративные Финансы», «Креативная экономика», «Научные исследования экономического факультета», «Российское предпринимательство» и «Финансовый бизнес». Информационной базой для исследования послужили исторические данные информационных терминалов Reuters и Bloomberg, базы данных BankScope, Factiva и FitchSolutions, информация с сайта Банка России, официальная финансовая отчетность банков. Положения, выносимые на защиту На защиту выносятся следующие положения диссертационного исследования: 1) По итогам анализа российского рынка межбанковских кредитов можно выделить следующие тенденции, характерные для современного этапа развития: постепенное снижение доли межбанковского кредитования в структуре открытых позиций на денежном рынке, уменьшение структурного дефицита ликвидности, существенная зависимость от ликвидности, предоставляемой Банком России, высокая концентрация рынка, нестабильная ситуация со спросом банков на иностранную валюту. 10 2) В целях настоящего исследования сформулировано авторское определение контрагентного риска для российского коммерческого банка: «Контрагентный риск – это риск возникновения у кредитной организации убытков, вызванный неисполнением финансовым институтом-контрагентом своих обязательств своевременно и в полном объеме в соответствии с условиями заключенных межбанковских соглашений». 3) Обоснована возможность применения основных моделей оценки кредитного риска для оценки контрагентного риска российского коммерческого банка и систематизированы характеристики кредитного дефолтного свопа (CDS) для целей оценки контрагентного риска российского коммерческого банка. Предложенная в настоящем исследовании модель учитывает не только фундаментальные показатели, но и рыночную составляющую, основанную на данных о спредах CDS. 4) По результатам оценки справедливой стоимости спреда CDS было получено, что величина теоретического спреда CDS зависит от спреда CDS на государственный долг, вероятности дефолта страны происхождения банка и роста величины его активов, а также некоторых других финансовых показателей: рентабельность активов, доля кредитов в активах банка, доля оставшейся операционной прибыли, изменение гудвилла и доля обесцененных кредитов в совокупном кредитном портфеле. По результатам оценки вероятности дефолта российских коммерческих банков было получено, что вероятность дефолта российского коммерческого банка зависит от величины спреда CDS, наличия или отсутствия у банка поддержки со стороны государства или иностранного акционера, а также набора финансовых параметров, соответствующего общепринятой рейтинговой системе оценки банков CAMELS. 5) Предложен алгоритм оценки контрагентного риска для российских коммерческих банков на основе теоретических значений спредов CDS и фундаментальных показателей финансовой отчетности. На первом этапе строится модель оценки теоретического спреда CDS. На втором этапе строится модель оценки вероятности дефолта банков-контрагентов, включающая в себя полученные на первом этапе теоретические значения спредов CDS. На третьем этапе полученные вероятности дефолта применяются для установления на банки- контрагенты лимитов максимального контрагентного риска. Степень достоверности исследования Диссертационная работа по степени обоснованности выводов и рекомендаций соответствует требованиям, предъявляемым к диссертациям. Достоверность полученных результатов обеспечивается использованием научных методов исследования – сравнительного метода, шкалирования, корреляционного и регрессионного анализа. В работе используются российские и зарубежные законодательные акты. Обоснованность выводов диссертационного исследования подтверждается данными оценки рынка межбанковского кредитования России, 11 большого количества отечественных и зарубежных исследований в области оценки кредитного риска, статистической и аналитической информацией по банкам из различных баз данных, а также использованием материалов ПАО Банк «ФК Открытие». Работа базируется на российских и зарубежных теоретических, эмпирических и практических исследованиях в области оценки контрагентных рисков на рынке межбанковских кредитов. Апробация основных результатов исследования Основные выводы, рекомендации и предложения, изложенные в диссертации, докладывались автором на научных конференциях «Ломоносов» в МГУ в 2011-2014 годах, на научно-практических конференциях «Системный анализ в экономике» в 2012 году и на всероссийских симпозиумах «Стратегическое планирование и развитие предприятий» в ЦЭМИ РАН в 2013-2015 годах, а также на международной конференции «Институциональная экономика: развитие, преподавание, приложения» в ГУУ в 2013 году. Основные положения диссертационного исследования опубликованы в журналах «Исследовано в России», «Российское предпринимательство», «Креативная экономика», «Глобальные рынки и финансовый инжиниринг». Авторские разработки по совершенствованию системы управления рисками активно применяются для оценки кредитных рисков банков-контрагентов и установления на них лимитов в ПАО Банк «ФК Открытие». Структура работы Диссертация включает введение, три главы, заключение, библиографию и приложения. В первой главе рассматриваются современный рынок межбанковских кредитов в России, понятие, основные свойства и взаимосвязь контрагентного риска с основными рисками в коммерческом банке и современные способы минимизации контрагентного риска на рынке межбанковских кредитов. Во второй главе представлены основные модели и инструменты оценки контрагентного риска в коммерческом банке. В третьей главе строится алгоритм оценки контрагентного риска российского коммерческого банка. 12 |