Критика подходов Базель в управлении кредитными рисками
Во время работы в различных банках Украины (как первичные наблюдения), но больше из общения с коллегами, занимающихся управлением кредитными рисками (как проверка валидности наблюдений) - я сформировал мнение, что в управлении кредитными рисками есть ряд резервов (а значит малоэффективных процессов), которые вызваны не точной трактовкой банковского кредитного риска и соответственно применением моделей не адекватных задачам, которые они должны решать.
Благодаря семинару Стефано Браголи из ATTF, под эгидой НЦПБСУ, на тему: «Управление рисками (рыночный риск, риск ликвидности и кредитный риск)» я смог консолидировать идеи критики такого подхода и точнее понять причины общепринятого мнения об эталонности такого подхода.
Общество | Экономика и Финансы | Недвижимость | Банки
Кредитный риск оценивается как статистическая вероятность получения проблемных активов в совокупном портфеле условно однородных кредитов (однородных по различным признакам), в ситуации условно неизменных факторов (или с измеряемой динамикой).
Вероятно, данный подход вызван автоматизацией учета и формированием крупных (относительно 70-80-х гг XX века) портфелей вторичных ценных бумаг в офшорных зонах в Западной Европе в 90-х годах XX века. Мировой экономический рост, вызванный развитием Азии, экспортом производства в Азию, - вызвал острую потребность в кредитном капитале, как стимуле получения добавленной стоимости. Если США имели возможность прямой неограниченной эмиссии (экспансия доллара, как мировых денег) и вероятно именно этот источник был основным направлением получения средств. То вероятно в Европе таким удобным источником кредитного капитала стал активный рост рынка ценных бумаг (до введения евро и эмиссии/экспансии евро). Первичный источник кредитного риска ценных бумаг оценивать не эффективно, но при наличии большого массива информации, стабильного тренда динамики информации, общем росте экономики (сниженная склонность к дефолтам), - вычленилась возможность с определенной долей вероятности управлять прибыльностью портфелей на основе статистического подхода.
Основным предметом деятельности систем управления кредитными рисками зафиксирован анализ закономерностей поведения активов по исторической информации.
Выделяю такие гипотезы статистического анализа портфелей:
1. Любое явление в портфеле активов возможно измерить циферно.
2. Закон больших чисел делает возможным измерять вероятность явления точно или с допустимым отклонением (PD).
3. Массив явлений возможно контролировать путем оценки исторических данных.
4. Конъюнктура внешних и внутренних факторов конкретного актива (либо типа актива) не изменяется во времени (EL).
5. Любые явления абсолютно рыночные, а административные влияния или влияния доминирующих игроков маловероятны (UL).
6. Оценка факторов вне портфеля активов, которые не имеют теории циферного измерения - не целесообразна и не точна.
7. Цель управления кредитным риском - оценить в цифре вероятность и значимость дефолта актива (PD, EAD, LGD). Это в целом подход Базеля II.
Наблюдаю следующие инструменты статистического анализа портфелей:
1. Использование внутренних или внешних рейтингов (перечень признаков активов и их измерение).
2. Регулярное присвоение и пересмотр рейтингов (актуализация измерения).
3. Сбор исторической информации по нише рынка, конкретному историческому портфелю (наблюдение за поведением признаков).
4. Статистический анализ событий (поиск корреляций в поведении признаков).
5. Разработка статистических моделей с оценкой влияния отдельных факторов (создание стресс-модели для прогноза ситуации).
Проблемы статистического подхода конечно же видятся и признаются специалистами.
В частности, Стефано озвучивал следующие проблемные моменты (излагаю в своей трактовке и со своими дополнениями):
1. Сложность разработки системы показателей, по которой будет рассчитываться адекватный, работоспособный рейтинг. Сложность создания теории модели рейтинга, который способен дать активу точную оценку.
2. Громоздкость (трудоемкость, документоемкость) внутренней рейтинговой системы либо не прозрачность методики внешней рейтинговой системы (различная оценка различными источниками, недостоверность).
3. Низкая гибкость оценки портфеля и временной лаг переоценки (например, год). Чем чаще переоценка, тем дороже система управления кредитными рисками.
4. Нормальное распределение (Гаусса) не отображает реальной жизненной ситуации (реальной волатильности событий). Возникают явления, которые оценивались как маловероятные, причем по таким форс-мажорным явлениям часто значительные убытки (t-Стьюдент, «толстые хвосты»). Не нормальное распределение - теоретически позволит точнее анализировать события. Но математически это намного сложнее. Как с точки зрения моделирования ситуации (какие математические формулы применять), так и с точки зрения валидности расчетов (как точно применить формулы).
5. Отклонения распределения от прогнозируемой области достаточно велики, не точны. Аргументирую детальнее. Сравню валидность корреляционно-регрессионного анализа (например, по В. Р. Бараз, УГТУ-УПИ, 2005), или значимость корреляции - α. Значение допускается в рамках 1-5%%. Тогда как стандартные отклонения в статистическом анализе нормального распределения 10-25%%. Корректируются такие отклонения в практике управления ликвидностью соответствующими множителями (σ; отклонилось больше, сигма переустановили с 1,5 до 5). Данные понятия несколько из различных отраслей математики, но суть следующая - в статистике (модель VaR, которая применяется в банках) априори допускаются значительно более не точные результаты, чем при анализе прямой зависимости между какими-то признаками в эконометрике.
6. Факторы влияющие на статистические закономерности зависят от конкретных условий социально-экономической макросреды. Статистическая модель не может предположить будущие факторы и уникальный набор факторов в будущем. Прогноз на основе статистической модели сводится к изменению факторов методом итераций, предполагая, что взаимодействие факторов неизменно и не подвержено влиянию новых факторов.
7. Резкие скачки значений, уникально новые события - предугадать статистически невозможно.
8. Метод компенсации риска дефолтов противоположными активами (доллар и гривна на депозитах) не подходит для кредитного портфеля.
9. Метод резервирования по активам, предполагаемым как рискованные не подходит для крупных корпоративных кредитов ввиду значимости отдельных дефолтов.
10. При расчете потерь в случае дефолта (LGD) учитывается только обеспечение, залог. Но есть и другие факторы снижающие LGD, которые сложно (или невозможно) измерить. По мнению Стефано один из основных моментов - значимость кредитора (банка) среди других кредиторов. На мой взгляд, рейтинг значимости не измеряемых моментов несколько иной: репутационный риск (устойчивость заемщика во внешней среде и возможность банка на нее повлиять), юридический риск (оформление сделки и делопроизводство по сделке), операционный риск (коррупция или халатность сотрудников банка), риск значимости банка (репутационный риск непосредственно банка).
11. Сложность внедрения четких коммуникаций и четкого процесса по расчету рейтингов.
В практике украинского банкинга, о которой мне известно, я наблюдал идентификацию риск-менеджерами следующих проблем:
1. Обучение работе по расчету кредитного рейтинга трудоемко, контроль качества расчета трудоемкий, регулярно возникают вопросы по качеству расчета внутреннего кредитного рейтинга.
2. Значительное количество показателей вербальны и сотрудники рассчитывающие/контролирующие расчет не имеют единых критериев. Неоднозначность присвоения значений критериям рейтингов вызывает конфликты у кредитных сотрудников и кредитных аналитиков.
3. Реальная информация о кредитоспособности заемщиков преимущественно не публична, ее не достаточно для заполнения рейтинг-листа, и для принятия решения.
4. Периодический пересмотр рейтингов портфеля заемщиков (мониторинг) составляет 2/3 работы подразделения кредитного анализа, и соответственно у фронт-офиса также больше задач по сбору информации от клиента.
5. Эффективное использование внутреннего кредитного рейтинга как индикатора будущей некредитоспособности текущего заемщика на практике замечено не было. Дефолты всё равно носили внезапный характер.
6. Сбор информации для статистического анализа розничных портфелей условно однородных кредитов многолетний процесс, при этом валидность собранной информации значительно меньше. Озвучивались цифры 3-10 лет на сбор исторической информации, полгода-2 года валидность информации.
7. Различные используемые скоринговые карты по потребительским кредитам дают относительно одинаковые результаты, скоринговые карты по субъектам хозяйствования также допускают проблемные активы как и без их применения. Применение скоринговых карт (именно карт, а не условий продукта) значительно замедляет ТТY (time to yes).
8. Подразделения статистического анализа высокооплачиваемы, также требуются подразделения андеррайтинга. В целом система разработки статистических моделей поведения активов и контроль ее валидности - дорогостоящий процесс, который априори могут оплатить только системные банки.
9. Кредитные аналитики противопоставляются кредитным сотрудникам как оппоненты, как команды работающие на различный результат. Возникает множество следствий: неопределенность получения кредита для заемщика, неопределенность необходимых действий для согласования кредита у кредитного сотрудника, значительный документооборот вопросов-ответов по оценке кредитоспособности заемщика, неоднозначность решений кредитных аналитиков, низкое качество решений (наличие проблемных активов), не принятие положительных решений по объективно качественным сделкам, создание у банка имиджа неопределенной системы с не ясной политикой головного офиса.
Учитывая, что рейтингование - это основа статистической системы, - отдельно выделю, почему рейтингование (или «скоринг») субъектов хозяйствования не возможен к работоспособной реализации (не только в Украине, но и в любой стране):
1. Индивидуальность бизнеса юридических лиц и не возможность стандартизации активов и пассивов как оптимальных.
2. Низкий уровень отображения реальной действительности в финансовой отчетности юридических лиц в большинстве случаев.
3. Невозможность точного отображения во внутренней нормативной базе возможности работы с отчетностью отличной от финансовой или налоговой.
4. Необходимость корректировок отчетности отдельных лиц, ввиду наличия внутригрупповых или не товарных денежных потоков.
5. Значительный операционный риск точности рейтинга ввиду субъективности оценки по заемщику: рыночного положения, эффективности менеджмента и корпоративной организации, социальной репутации и положения, неформальных деловых контактов, прочего.
6. Низкая информативность финансовых показателей (систем показателей) без понимания процессов которые измеряются такими показателями.
7. Субъективность весовых значений отдельных показателей формирующих интегрированное значение рейтинга.
8. Высокие расходы на квалифицированный персонал: на сбор информации, обработку информации, верификацию расчета рейтинга, актуализацию рейтинга, контроль операционных рисков.
9. Низкая реальная эффективность при принятии конкретных решений.
10. Не гибкость и стабильно просроченная актуальность данных рейтинговых систем.
Системы статистического анализа портфелей не пригодны для незначительных коммерческих банков, и малопригодны, являются дополнительным инструментом, требуют значительных системных административных расходов - для крупных системных банков.
Исходя из реальной области риска, в которой возник такой подход (я определяю ее как «спекулятивные риски») вероятно статистический подход возможен и целесообразен как дополнительный инструмент циферного изложения информации о спекулятивном портфеле. Но и в этом случае - прогноз динамики портфеля, определение вектора анализа, определение направления статистических исследований - возможно делать только на основе социально-экономической модели аналитика.
Понимание социальных факторов, игровой ситуации, конъюнктуры на мировом рынке - даст понимание экономических процессов, которые будут удовлетворять потребности социальных групп. Как следствие будет понятна потребность экономических процессов в финансировании, движении капитала и денежном потоке. Основой анализа есть не математика, а социо-экономика, что исторически наблюдается во всех без исключения экономических теориях (учениях). При этом детализация анализа поведения социальных фракталов наиболее реализована именно в XX века с развитием психоанализа, практической психологии, гештальтпсихологии, когнитивисткой, необихевиористской, стратегического бизнес-менеджмента, прочего.
Если взглянуть на процесс непосредственно риск-менеджмента (в данном случае кредитного) - то оценка вероятности дефолта, величины дефолта - это лишь единичная, частная задача.
Как элемент стратегического менеджмента - кредитный риск-менеджмент должен способствовать созданию таких условий работы кредитного фронт-офиса, которые позволят фронт-офису максимально проявлять свое лучшее качество - искусство продавать и вести диалог с клиентом.
Сфера интересов кредитного риск-менеджмента это:
1) Оценка внешней среды банка касательно кредитных операций.
2) Участие в разработке стратегии банка.
3) Участие в контроле качества выполнения стратегии банка.
4) Участие в брендинге кредитных и сопутствующих продуктов.
5) Участие в разработке стратегии маркетинга.
6) Методологическое и методическое консультирование кредитного фронт-офиса по вопросам быстрой и предварительной оценки кредитоспособности заемщика.
7) Участие в разработке технологии непосредственного контакта менеджера банка и заемщика.
8) Участие в создании объективного информационного поля о прозрачности действий банка и привлекательности кредитования банка для заемщиков.
9) Участие в развитии кредитного персонала.
10) Участие в контроле операционных рисков, информационных рисков; участь в управлении рисками: рыночными, валютными, ликвидности (но не как единая система риск-менеджмента).
Система управления кредитными рисками - это система банка, где кредитный риск-менеджмент делегирует функции всем необходимым подразделениям банка.
1. Для эффективного процесса кредитный сотрудник должен понимать, что суть кредитного запроса это кредитный проект, который будет защищаться на Кредитном комитете, материалы по которому будут храниться как минимум до погашения кредита для выяснения причин возможного не правильного решения. Кредитный сотрудник должен понимать личную ответственность по операционному риску. Кредитный сотрудник, прежде чем убеждать Кредитный комитет - должен искренне убедить сам себя, что заемщик кредитоспособен, а банк защищен от возможных рисков.
2. Кредитный аналитик выступает как методологический и консультирующий помощник, который не самостоятельно делает анализ проекта, а контролирует качество аргументов кредитного сотрудника.
3. Установка коммуникаций с сотрудниками служб, понимание процедуры защиты проекта - основа качественного процесса.
4. Кредитный риск - это вероятность влияния на активы (кредитоспособность заемщика) негативных факторов внешней среды (по отношению к активам) и внутренней среды (суть актива, мотивы его поведения).
5. Возможно оценивать кредитоспособность заемщика как систему, которая подвержена влиянию ключевых факторов, решающе значимых. Анализировать не всю стандартную многомерную многофакторность заемщика, а лишь ключевые индивидуальные факторы.
6. Ключевые факторы риска в зависимости от сегмента заемщика:
7. Ключевые факторы риска индивидуальной системы заемщика:
8. На практике для принятия решений по кредитованию физических лиц достаточно социально-демографических ограничений продукта, по кредитованию субъектов хозяйствования - необходим эксперт-аналитик. Но для больших систем нет возможности подготовить много таких специалистов? Это возможно, если:
1) Системно обучать анализу - кредитных сотрудников, снимать явно не кредитоспособных заемщиков с рассмотрения сразу.
2) Выработать систему поиска мотива у заемщика платить, на не систему оценки многих мотивов не платить.
3) Организовать электронный документооборот (канал), предмет коммуникаций, и централизовать управление коммуникациями.
4) Применять систему постоянного обучения сотрудников кредитного риск-менеджмента, анализ системы на необходимость корректировки процесса.
5) Внедрить качественную службу безопасности банка, как один из важнейших элементов увеличения LGD. Служба безопасности вероятно даже важнее чем система превентивной оценки кредитного риска.
9. Контроль качественного кредитного портфеля для коммерческого банка абсолютно не схож с контролем портфеля ценных бумаг. Возможно установить обратную связь Заемщик-Менеджер. В данном случае кредитный сотрудник является представителем заемщика в банке. Уже как менеджер клиента (единое контактное лицо), а не кредитный сотрудник (один из многих, выполняющих банковские функции). При наличии проблем возможен контакт заемщика с банком и проведение реструктуризации, как продление кредитного продукта, продление дохода банка. Заемщик понимая это формирует доверие к банку, к системе этики банка, к бизнес-процессам банка.
10. Портфельный контроль однородных кредитов возможен в он-лайн режиме, без рейтинговой системы. Возможно присвоение каждому кредиту системы показателей. Например: дата выдачи, подразделение, сотрудник, тип залога, стоимость залога, сфера деятельности, тип продукта и прочее. Такое сегментирование портфеля дает возможность понимать портфельные риски не на основе статистических данных и валидности выборки - а конкретно в текущий момент на основе ситуации на рынке. В любой момент аналитик может сделать выборку по интересующим признакам, включая в динамике на нужные даты - и проанализировать влияние внешней или внутренней среды на состояние портфеля.
11. Социально-экономический макроанализ, как анализ внешней среды банка - это основа работы системы кредитного риск-менеджмента. Текущая экономическая, социологическая, психологическая теория - в полной мере дает возможность предполагать развитие ситуации на рынке, включая действия доминирующих игроков или административное вмешательство.
Конечно, статистический анализ это не есть явно не нужная система. Но подход к ней должен быть серьезней, чем механическое применение VaR или стресс-моделей методом итераций.
Например, возможно использование аддитивных моделей. Которые показывают достаточно хороший результат по валидности прогноза в управлении активами/пассивами банка, риском ликвидности. При этом аддитивные модели также опираются на понимание процессов, которые выделяются из общей динамики, в прогнозе развития ситуации учитывают социально-экономический прогноз.
Следует отметить, что при качестве изложенной концепции (по получаемым практическим результатам) - регуляторы различного уровня все же отталкиваются от специфики спекулятивных портфелей, а не кредитных портфелей. При этом именно проблемы по кредитам - тревожат банковскую систему Украины.
Базель III одним из усилений контроля за кредитными рисками видит усложнение и усиление резервирования. Как бы создание «подушки ликвидности», резерва активов. Что больше подходит именно портфелям ценных бумаг, но не решает контроля качества активов по кеш-портфелям и крупным корпоративным кредитам. Более того, такой подход - делает значительно дороже кредитование, ведь ресурсов требуется привлечь значительно больше. Это замедляет деловую активность и рост экономики.
Соответственно на волне модных тенденций и НБУ проводит политику контроля кредитных рисков в банковской системе. Согласно Постановлению НБУ №23 считается необходимым ряд мер, которые участники рынка оценивают как номинальные и цель которых - привести в соответствие украинский учет к европейским нормам. Выше описывается, что такие нормы низкокачественные и не дают результат. В частности - отталкиваясь от возможности стандартизации качества активов и пассивов субъектов хозяйствования - считаю сугубо номинальной таблицу норм финансовых показателей, изложенную в 23-м Постановлении НБУ. Также, учитывая высокое качество кеш-кредитов (уровень проблемных активов 1-7%%) - полное резервирование по таким портфелям не нужно. Учитывая высокие штрафные санкции и уровень их взыскания (до 60% по оценкам ассоциации коллекторов) - целесообразней внедрить требования по численности и качеству процесса взыскания проблемной задолженности по кеш-кредитам.
Вероятно, целесообразнее руководствоваться не мнимыми авторитетами (якобы априори предлагающих правильные решения), и не теорией излагаемой в системе высшего и научного обучения по не всегда правильным подходам (сама коррупция в присвоении научной степени чего стоит), - а активизировать, стимулировать обратную связь от участников рынка. Проводить анализ таких потребностей, предлагаемых решений, связывать их с экономической политикой государства, - и принимать решения реально решающие не абстрактные, а конкретные задачи.
07.12.2012
Общество | Экономика и Финансы | Недвижимость | Банки
Благодаря семинару Стефано Браголи из ATTF, под эгидой НЦПБСУ, на тему: «Управление рисками (рыночный риск, риск ликвидности и кредитный риск)» я смог консолидировать идеи критики такого подхода и точнее понять причины общепринятого мнения об эталонности такого подхода.
Общество | Экономика и Финансы | Недвижимость | Банки
Кредитный риск оценивается как статистическая вероятность получения проблемных активов в совокупном портфеле условно однородных кредитов (однородных по различным признакам), в ситуации условно неизменных факторов (или с измеряемой динамикой).
Вероятно, данный подход вызван автоматизацией учета и формированием крупных (относительно 70-80-х гг XX века) портфелей вторичных ценных бумаг в офшорных зонах в Западной Европе в 90-х годах XX века. Мировой экономический рост, вызванный развитием Азии, экспортом производства в Азию, - вызвал острую потребность в кредитном капитале, как стимуле получения добавленной стоимости. Если США имели возможность прямой неограниченной эмиссии (экспансия доллара, как мировых денег) и вероятно именно этот источник был основным направлением получения средств. То вероятно в Европе таким удобным источником кредитного капитала стал активный рост рынка ценных бумаг (до введения евро и эмиссии/экспансии евро). Первичный источник кредитного риска ценных бумаг оценивать не эффективно, но при наличии большого массива информации, стабильного тренда динамики информации, общем росте экономики (сниженная склонность к дефолтам), - вычленилась возможность с определенной долей вероятности управлять прибыльностью портфелей на основе статистического подхода.
Основным предметом деятельности систем управления кредитными рисками зафиксирован анализ закономерностей поведения активов по исторической информации.
Выделяю такие гипотезы статистического анализа портфелей:
1. Любое явление в портфеле активов возможно измерить циферно.
2. Закон больших чисел делает возможным измерять вероятность явления точно или с допустимым отклонением (PD).
3. Массив явлений возможно контролировать путем оценки исторических данных.
4. Конъюнктура внешних и внутренних факторов конкретного актива (либо типа актива) не изменяется во времени (EL).
5. Любые явления абсолютно рыночные, а административные влияния или влияния доминирующих игроков маловероятны (UL).
6. Оценка факторов вне портфеля активов, которые не имеют теории циферного измерения - не целесообразна и не точна.
7. Цель управления кредитным риском - оценить в цифре вероятность и значимость дефолта актива (PD, EAD, LGD). Это в целом подход Базеля II.
Наблюдаю следующие инструменты статистического анализа портфелей:
1. Использование внутренних или внешних рейтингов (перечень признаков активов и их измерение).
2. Регулярное присвоение и пересмотр рейтингов (актуализация измерения).
3. Сбор исторической информации по нише рынка, конкретному историческому портфелю (наблюдение за поведением признаков).
4. Статистический анализ событий (поиск корреляций в поведении признаков).
5. Разработка статистических моделей с оценкой влияния отдельных факторов (создание стресс-модели для прогноза ситуации).
Проблемы статистического подхода конечно же видятся и признаются специалистами.
В частности, Стефано озвучивал следующие проблемные моменты (излагаю в своей трактовке и со своими дополнениями):
1. Сложность разработки системы показателей, по которой будет рассчитываться адекватный, работоспособный рейтинг. Сложность создания теории модели рейтинга, который способен дать активу точную оценку.
2. Громоздкость (трудоемкость, документоемкость) внутренней рейтинговой системы либо не прозрачность методики внешней рейтинговой системы (различная оценка различными источниками, недостоверность).
3. Низкая гибкость оценки портфеля и временной лаг переоценки (например, год). Чем чаще переоценка, тем дороже система управления кредитными рисками.
4. Нормальное распределение (Гаусса) не отображает реальной жизненной ситуации (реальной волатильности событий). Возникают явления, которые оценивались как маловероятные, причем по таким форс-мажорным явлениям часто значительные убытки (t-Стьюдент, «толстые хвосты»). Не нормальное распределение - теоретически позволит точнее анализировать события. Но математически это намного сложнее. Как с точки зрения моделирования ситуации (какие математические формулы применять), так и с точки зрения валидности расчетов (как точно применить формулы).
5. Отклонения распределения от прогнозируемой области достаточно велики, не точны. Аргументирую детальнее. Сравню валидность корреляционно-регрессионного анализа (например, по В. Р. Бараз, УГТУ-УПИ, 2005), или значимость корреляции - α. Значение допускается в рамках 1-5%%. Тогда как стандартные отклонения в статистическом анализе нормального распределения 10-25%%. Корректируются такие отклонения в практике управления ликвидностью соответствующими множителями (σ; отклонилось больше, сигма переустановили с 1,5 до 5). Данные понятия несколько из различных отраслей математики, но суть следующая - в статистике (модель VaR, которая применяется в банках) априори допускаются значительно более не точные результаты, чем при анализе прямой зависимости между какими-то признаками в эконометрике.
6. Факторы влияющие на статистические закономерности зависят от конкретных условий социально-экономической макросреды. Статистическая модель не может предположить будущие факторы и уникальный набор факторов в будущем. Прогноз на основе статистической модели сводится к изменению факторов методом итераций, предполагая, что взаимодействие факторов неизменно и не подвержено влиянию новых факторов.
7. Резкие скачки значений, уникально новые события - предугадать статистически невозможно.
8. Метод компенсации риска дефолтов противоположными активами (доллар и гривна на депозитах) не подходит для кредитного портфеля.
9. Метод резервирования по активам, предполагаемым как рискованные не подходит для крупных корпоративных кредитов ввиду значимости отдельных дефолтов.
10. При расчете потерь в случае дефолта (LGD) учитывается только обеспечение, залог. Но есть и другие факторы снижающие LGD, которые сложно (или невозможно) измерить. По мнению Стефано один из основных моментов - значимость кредитора (банка) среди других кредиторов. На мой взгляд, рейтинг значимости не измеряемых моментов несколько иной: репутационный риск (устойчивость заемщика во внешней среде и возможность банка на нее повлиять), юридический риск (оформление сделки и делопроизводство по сделке), операционный риск (коррупция или халатность сотрудников банка), риск значимости банка (репутационный риск непосредственно банка).
11. Сложность внедрения четких коммуникаций и четкого процесса по расчету рейтингов.
В практике украинского банкинга, о которой мне известно, я наблюдал идентификацию риск-менеджерами следующих проблем:
1. Обучение работе по расчету кредитного рейтинга трудоемко, контроль качества расчета трудоемкий, регулярно возникают вопросы по качеству расчета внутреннего кредитного рейтинга.
2. Значительное количество показателей вербальны и сотрудники рассчитывающие/контролирующие расчет не имеют единых критериев. Неоднозначность присвоения значений критериям рейтингов вызывает конфликты у кредитных сотрудников и кредитных аналитиков.
3. Реальная информация о кредитоспособности заемщиков преимущественно не публична, ее не достаточно для заполнения рейтинг-листа, и для принятия решения.
4. Периодический пересмотр рейтингов портфеля заемщиков (мониторинг) составляет 2/3 работы подразделения кредитного анализа, и соответственно у фронт-офиса также больше задач по сбору информации от клиента.
5. Эффективное использование внутреннего кредитного рейтинга как индикатора будущей некредитоспособности текущего заемщика на практике замечено не было. Дефолты всё равно носили внезапный характер.
6. Сбор информации для статистического анализа розничных портфелей условно однородных кредитов многолетний процесс, при этом валидность собранной информации значительно меньше. Озвучивались цифры 3-10 лет на сбор исторической информации, полгода-2 года валидность информации.
7. Различные используемые скоринговые карты по потребительским кредитам дают относительно одинаковые результаты, скоринговые карты по субъектам хозяйствования также допускают проблемные активы как и без их применения. Применение скоринговых карт (именно карт, а не условий продукта) значительно замедляет ТТY (time to yes).
8. Подразделения статистического анализа высокооплачиваемы, также требуются подразделения андеррайтинга. В целом система разработки статистических моделей поведения активов и контроль ее валидности - дорогостоящий процесс, который априори могут оплатить только системные банки.
9. Кредитные аналитики противопоставляются кредитным сотрудникам как оппоненты, как команды работающие на различный результат. Возникает множество следствий: неопределенность получения кредита для заемщика, неопределенность необходимых действий для согласования кредита у кредитного сотрудника, значительный документооборот вопросов-ответов по оценке кредитоспособности заемщика, неоднозначность решений кредитных аналитиков, низкое качество решений (наличие проблемных активов), не принятие положительных решений по объективно качественным сделкам, создание у банка имиджа неопределенной системы с не ясной политикой головного офиса.
Учитывая, что рейтингование - это основа статистической системы, - отдельно выделю, почему рейтингование (или «скоринг») субъектов хозяйствования не возможен к работоспособной реализации (не только в Украине, но и в любой стране):
1. Индивидуальность бизнеса юридических лиц и не возможность стандартизации активов и пассивов как оптимальных.
2. Низкий уровень отображения реальной действительности в финансовой отчетности юридических лиц в большинстве случаев.
3. Невозможность точного отображения во внутренней нормативной базе возможности работы с отчетностью отличной от финансовой или налоговой.
4. Необходимость корректировок отчетности отдельных лиц, ввиду наличия внутригрупповых или не товарных денежных потоков.
5. Значительный операционный риск точности рейтинга ввиду субъективности оценки по заемщику: рыночного положения, эффективности менеджмента и корпоративной организации, социальной репутации и положения, неформальных деловых контактов, прочего.
6. Низкая информативность финансовых показателей (систем показателей) без понимания процессов которые измеряются такими показателями.
7. Субъективность весовых значений отдельных показателей формирующих интегрированное значение рейтинга.
8. Высокие расходы на квалифицированный персонал: на сбор информации, обработку информации, верификацию расчета рейтинга, актуализацию рейтинга, контроль операционных рисков.
9. Низкая реальная эффективность при принятии конкретных решений.
10. Не гибкость и стабильно просроченная актуальность данных рейтинговых систем.
Системы статистического анализа портфелей не пригодны для незначительных коммерческих банков, и малопригодны, являются дополнительным инструментом, требуют значительных системных административных расходов - для крупных системных банков.
Исходя из реальной области риска, в которой возник такой подход (я определяю ее как «спекулятивные риски») вероятно статистический подход возможен и целесообразен как дополнительный инструмент циферного изложения информации о спекулятивном портфеле. Но и в этом случае - прогноз динамики портфеля, определение вектора анализа, определение направления статистических исследований - возможно делать только на основе социально-экономической модели аналитика.
Понимание социальных факторов, игровой ситуации, конъюнктуры на мировом рынке - даст понимание экономических процессов, которые будут удовлетворять потребности социальных групп. Как следствие будет понятна потребность экономических процессов в финансировании, движении капитала и денежном потоке. Основой анализа есть не математика, а социо-экономика, что исторически наблюдается во всех без исключения экономических теориях (учениях). При этом детализация анализа поведения социальных фракталов наиболее реализована именно в XX века с развитием психоанализа, практической психологии, гештальтпсихологии, когнитивисткой, необихевиористской, стратегического бизнес-менеджмента, прочего.
Если взглянуть на процесс непосредственно риск-менеджмента (в данном случае кредитного) - то оценка вероятности дефолта, величины дефолта - это лишь единичная, частная задача.
Как элемент стратегического менеджмента - кредитный риск-менеджмент должен способствовать созданию таких условий работы кредитного фронт-офиса, которые позволят фронт-офису максимально проявлять свое лучшее качество - искусство продавать и вести диалог с клиентом.
Сфера интересов кредитного риск-менеджмента это:
1) Оценка внешней среды банка касательно кредитных операций.
2) Участие в разработке стратегии банка.
3) Участие в контроле качества выполнения стратегии банка.
4) Участие в брендинге кредитных и сопутствующих продуктов.
5) Участие в разработке стратегии маркетинга.
6) Методологическое и методическое консультирование кредитного фронт-офиса по вопросам быстрой и предварительной оценки кредитоспособности заемщика.
7) Участие в разработке технологии непосредственного контакта менеджера банка и заемщика.
8) Участие в создании объективного информационного поля о прозрачности действий банка и привлекательности кредитования банка для заемщиков.
9) Участие в развитии кредитного персонала.
10) Участие в контроле операционных рисков, информационных рисков; участь в управлении рисками: рыночными, валютными, ликвидности (но не как единая система риск-менеджмента).
Система управления кредитными рисками - это система банка, где кредитный риск-менеджмент делегирует функции всем необходимым подразделениям банка.
1. Для эффективного процесса кредитный сотрудник должен понимать, что суть кредитного запроса это кредитный проект, который будет защищаться на Кредитном комитете, материалы по которому будут храниться как минимум до погашения кредита для выяснения причин возможного не правильного решения. Кредитный сотрудник должен понимать личную ответственность по операционному риску. Кредитный сотрудник, прежде чем убеждать Кредитный комитет - должен искренне убедить сам себя, что заемщик кредитоспособен, а банк защищен от возможных рисков.
2. Кредитный аналитик выступает как методологический и консультирующий помощник, который не самостоятельно делает анализ проекта, а контролирует качество аргументов кредитного сотрудника.
3. Установка коммуникаций с сотрудниками служб, понимание процедуры защиты проекта - основа качественного процесса.
4. Кредитный риск - это вероятность влияния на активы (кредитоспособность заемщика) негативных факторов внешней среды (по отношению к активам) и внутренней среды (суть актива, мотивы его поведения).
5. Возможно оценивать кредитоспособность заемщика как систему, которая подвержена влиянию ключевых факторов, решающе значимых. Анализировать не всю стандартную многомерную многофакторность заемщика, а лишь ключевые индивидуальные факторы.
6. Ключевые факторы риска в зависимости от сегмента заемщика:
7. Ключевые факторы риска индивидуальной системы заемщика:
8. На практике для принятия решений по кредитованию физических лиц достаточно социально-демографических ограничений продукта, по кредитованию субъектов хозяйствования - необходим эксперт-аналитик. Но для больших систем нет возможности подготовить много таких специалистов? Это возможно, если:
1) Системно обучать анализу - кредитных сотрудников, снимать явно не кредитоспособных заемщиков с рассмотрения сразу.
2) Выработать систему поиска мотива у заемщика платить, на не систему оценки многих мотивов не платить.
3) Организовать электронный документооборот (канал), предмет коммуникаций, и централизовать управление коммуникациями.
4) Применять систему постоянного обучения сотрудников кредитного риск-менеджмента, анализ системы на необходимость корректировки процесса.
5) Внедрить качественную службу безопасности банка, как один из важнейших элементов увеличения LGD. Служба безопасности вероятно даже важнее чем система превентивной оценки кредитного риска.
9. Контроль качественного кредитного портфеля для коммерческого банка абсолютно не схож с контролем портфеля ценных бумаг. Возможно установить обратную связь Заемщик-Менеджер. В данном случае кредитный сотрудник является представителем заемщика в банке. Уже как менеджер клиента (единое контактное лицо), а не кредитный сотрудник (один из многих, выполняющих банковские функции). При наличии проблем возможен контакт заемщика с банком и проведение реструктуризации, как продление кредитного продукта, продление дохода банка. Заемщик понимая это формирует доверие к банку, к системе этики банка, к бизнес-процессам банка.
10. Портфельный контроль однородных кредитов возможен в он-лайн режиме, без рейтинговой системы. Возможно присвоение каждому кредиту системы показателей. Например: дата выдачи, подразделение, сотрудник, тип залога, стоимость залога, сфера деятельности, тип продукта и прочее. Такое сегментирование портфеля дает возможность понимать портфельные риски не на основе статистических данных и валидности выборки - а конкретно в текущий момент на основе ситуации на рынке. В любой момент аналитик может сделать выборку по интересующим признакам, включая в динамике на нужные даты - и проанализировать влияние внешней или внутренней среды на состояние портфеля.
11. Социально-экономический макроанализ, как анализ внешней среды банка - это основа работы системы кредитного риск-менеджмента. Текущая экономическая, социологическая, психологическая теория - в полной мере дает возможность предполагать развитие ситуации на рынке, включая действия доминирующих игроков или административное вмешательство.
Конечно, статистический анализ это не есть явно не нужная система. Но подход к ней должен быть серьезней, чем механическое применение VaR или стресс-моделей методом итераций.
Например, возможно использование аддитивных моделей. Которые показывают достаточно хороший результат по валидности прогноза в управлении активами/пассивами банка, риском ликвидности. При этом аддитивные модели также опираются на понимание процессов, которые выделяются из общей динамики, в прогнозе развития ситуации учитывают социально-экономический прогноз.
Следует отметить, что при качестве изложенной концепции (по получаемым практическим результатам) - регуляторы различного уровня все же отталкиваются от специфики спекулятивных портфелей, а не кредитных портфелей. При этом именно проблемы по кредитам - тревожат банковскую систему Украины.
Базель III одним из усилений контроля за кредитными рисками видит усложнение и усиление резервирования. Как бы создание «подушки ликвидности», резерва активов. Что больше подходит именно портфелям ценных бумаг, но не решает контроля качества активов по кеш-портфелям и крупным корпоративным кредитам. Более того, такой подход - делает значительно дороже кредитование, ведь ресурсов требуется привлечь значительно больше. Это замедляет деловую активность и рост экономики.
Соответственно на волне модных тенденций и НБУ проводит политику контроля кредитных рисков в банковской системе. Согласно Постановлению НБУ №23 считается необходимым ряд мер, которые участники рынка оценивают как номинальные и цель которых - привести в соответствие украинский учет к европейским нормам. Выше описывается, что такие нормы низкокачественные и не дают результат. В частности - отталкиваясь от возможности стандартизации качества активов и пассивов субъектов хозяйствования - считаю сугубо номинальной таблицу норм финансовых показателей, изложенную в 23-м Постановлении НБУ. Также, учитывая высокое качество кеш-кредитов (уровень проблемных активов 1-7%%) - полное резервирование по таким портфелям не нужно. Учитывая высокие штрафные санкции и уровень их взыскания (до 60% по оценкам ассоциации коллекторов) - целесообразней внедрить требования по численности и качеству процесса взыскания проблемной задолженности по кеш-кредитам.
Вероятно, целесообразнее руководствоваться не мнимыми авторитетами (якобы априори предлагающих правильные решения), и не теорией излагаемой в системе высшего и научного обучения по не всегда правильным подходам (сама коррупция в присвоении научной степени чего стоит), - а активизировать, стимулировать обратную связь от участников рынка. Проводить анализ таких потребностей, предлагаемых решений, связывать их с экономической политикой государства, - и принимать решения реально решающие не абстрактные, а конкретные задачи.
07.12.2012
Общество | Экономика и Финансы | Недвижимость | Банки