Карта риска – картинка или процесс?

С точки зрения технологии управления риском с построением карты рисков процесс управления не завершается, а только начинается. Более того, карта риска вашей компании – это «живой организм», который реагирует на принимаемые решения и выполняемые операции. Она живет и развивается с развитием вашего бизнеса, вместе с новыми возможностями появляются новые риски, некоторые из старых рисков утрачивают актуальность и становятся незначимыми для вашего бизнеса. Поэтому важно, чтобы процесс картографирования риска, уточнения карты был встроен в действия организации.

Это позволит проводить актуализацию рисков компании с той периодичностью, которая необходима. Обычно срок «плановой актуализации» составляет год, иногда ее привязывают к сезонным циклам, если они имеют место в бизнесе и т.п. Однако при появлении даже слабых сигналов о событиях, которые могут сильно повлиять на объекты риска компании, следует оценить их влияние на карту рисков компании вне всякой периодичности.

Создание ценности для компании.

Картографирование рисков компании необходимо использовать для проверки существующих стратегий в контексте реализованных и нереализованных рисков и возможностей компании для генерации доходности, а также для поддержки принятия управленческих решений по развитию новых стратегических направлений.

Рассмотрим традиционные подходы к стратегическому планированию. В то время как большинство компаний выполняет какой-либо тип формального стратегического планирования (они все хорошо известны), у компаний нет бизнес-процесса для идентификации, оценки и интеграции возможностей и рисков, т.е. некоей «обучающей стратегии». Это легко может быть проиллюстрировано на примере электронной коммерции, где традиционные стратегические методы планирования не могут справиться со скоростью происходящих изменений. Характер технологических изменений свидетельствует, что те основания (доходность и риски), которые считаются правильными для многих из сегодняшних решений, очень вероятно, не будут таковыми уже через шесть месяцев, и не будет иметь никакого сходства с теми, которые будут иметь место через три года.

Имеется разрыв между теми, кто обычно проводит стратегический процесс планирования, и теми, кто взаимодействует с клиентами и ответственны за выигрыш или фактические деловые потери в текущем процессе деятельности. Традиционные «стратегические планировщики» полагаются на знание, доступное в определенной точке времени, в то время как линейное управление полагается на «живое» знание, основанное на фактической рыночной динамике, которое можно назвать «обучающей стратегией». Деловой успех зависит от качества решений, сделанных в динамическом настоящем. Перманентный процесс картографирования риска, нацеленный на стратегию компании, может ликвидировать или уменьшить разрыв между «планировщиками стратегии» и линейными менеджерами, включая "живую" рыночную информацию о том, где конкурентоспособное преимущество компании фактически может быть реализовано.

Таким образом, картографирование риска является мощным аналитическим инструментом для того, чтобы разобраться в деловых рисках компании и расположить их по приоритетам. Помимо этого во многих случаях карта рисков является источником для создания экономической ценности компании, т.к. уже сейчас ясно, что эта методология может применяться и сверх процесса управления рисками как такового. Она играет важную роль в стратегическом и текущем планировании, осуществлении существующей и оценке будущих деловых стратегий.

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКА

Одно из основных требований Базельского комитета (Basel II) состоит в соответствии капитала банка его рискам, которые необходимо уметь определять, чтобы формулировать требования к капиталу, обеспечивающие банку надежность. При этом невозврат единичных кредитов не принесет ощутимого урона банку, если сможет быть компенсирован резервами, отчисляемыми под ожидаемые потери по кредитным операциям (Expected Loss, EL). Кроме того, существует шанс потерь значительной части активов в кредитном портфеле, приводящих к банкротству банка. Такие потери называют неожидаемыми потерями (Unexpected loss, UL).

В связи с этим при анализе кредитного риска необходимо оценивать его с двух позиций - как EL и UL. Ожидаемые потери вычисляются по вероятностям дефолтов компаний-заемщиков, а также по величинам обеспечения по кредитам.

Величина ожидаемых потерь напрямую влияет на прибыль от кредитного продукта, поскольку необходимо отчислять страховую сумму в резервный высоко-ликвидный фонд с каждого кредита, эта сумма должна быть не менее величины EL. Величина неожидаемых потерь по портфелю также косвенно влияет на прибыль от кредитной деятельности, поскольку определяет собственный уровень надежности кредитного портфеля и банка в целом. Собственный уровень надежности определяется соответствием капитала под риском (собственного экономического капитала) возможным неожидаемым потерям, которые могут произойти с вероятностью дополняющей до полной вероятность (уровень) надежности. Более строго UL измеряется величиной VAR (Value at risk) при уровне надежности

Требование соответствия капитала выглядит просто как

где CAR (Capital at risk) относительная величина собственного капитала. Для оценки величины VAR требуется построение кривой потерь по портфелю, что является нетривиальной задачей. Базельский комитет в своих требованиях банкам считает нужным внедрение методик внутреннего рейтингования заемщиков банка и кредитных продуктов, что предполагает умение оценивать величины, отвечающие за риск потерь. Это, прежде всего, PD - cреднегодовая вероятность дефолта заемщика с известной датой расчета, LGD (Loss given default) - средне ожидаемая доля потерь средств в случае дефолта, M (Maturity) - длина кредита, EAD (exposure at default) - величина средств под риском. На риск портфеля также влияет и групповая принадлежность заемщиков, через возможную корреляцию между дефолтами. Согласно современным требованиям Базельского комитета уровень надежности должен быть не менее 99%.

Одной из основных и нетривиальных задач в оценке риска - это задача вычисления вероятности дефолта заемщика. Мы имеем два подхода к вычислению PD. Первый основан на качественной и количественной оценке рейтинга заемщика по его внутренним финансовым показателям и особым бизнес-факторам. Второй основан на капитализации заемщика на фондовом рынке и уровне его долгов перед кредиторами. К сожалению, второй подход, хоть и является наиболее объективным, применим лишь к небольшому числу российских открытых компаний.

Методика расчета портфельного риска Для расчета риска по портфелю необходимо по каждой компании и ее долгам банку ввести необходимые характеристики: PD заемщика и ошибку вычисления PD, если компания рейтингована некачественно Дата вычисления PD Даты выдачи кредитов Даты погашения кредитов RR кредитов, оцененные по обеспечению и приоритету Величины кредитов в любых условных единицах Номера схем кредитования, например, первая - "тело в конце, проценты помесячно", вторая - "тело равными долями помесячно плюс проценты на оставшуюся часть" и т.д. Учетная ставка по кредитам Шифр принадлежности заемщика определенным финансово-отраслевым, региональным группам После оценок PD заемщиков портфеля и предоставления необходимой информации по кредитным операциям, обеспечению и лимитам заемщика можно перейти к расчету риска портфеля. На выходе расчета портфельного риска будут несколько главных показателей риска в целом и вклада в риск каждого заемщика. В том числе: ожидаемые потери (EL, expected loss) по портфелю и для каждого заемщика в отдельности, величины, характеризующие непредвиденные потери портфеля и доли капитала под риском, приходящиеся на каждого заемщика. Имея эти показатели можно сделать вывод о достаточности экономического капитала, выделить наиболее рисковых и малорентабельных заемщиков. Основные рисковые показатели следующие: EL по каждому кредиту в % Величина капитала под риском, приходящаяся на каждого заемщика или группу заемщиков, а также относительная прибыльность ее в рамках портфеля (RAROC) Общие характеристики риска портфеля: ожидаемые потери EL по портфелю Capital at Risk портфеля при уровне надежности величина Shortfall портфеля, дисперсия потерь Наиболее рисковые и низко рентабельные заемщики портфеля Основная особенность методики расчета кривой распределения потерь по портфелю состоит в одновременном сочетании двух методов вычисления распределения - метода типа Монте-Карло и метода, основанного на рекуррентной формуле. Первый метод, Блуждающих дефолтов (WDM, wandering defaults model ), был эксклюзивно разработан для адекватного анализа портфеля крупных российских заемщиков, он учитывает многие особенности изменения портфельного риска, но рассчитан на небольшое (до сотни-двух) количество заемщиков. Второй метод, CreditRisk+ , является классическим весьма продуктивным методом, основанным на допущениях, которые особенно естественны для некрупных и несвязанных между собой заемщиков. Разбиение портфеля на две части позволяет одновременно учесть особенности модели распределения риска по крупным и быстро рассчитать риск для большого числа мелких заемщиков, полагая их независимыми. Свертка двух кривых потерь для портфелей крупных и мелких заемщиков банка дает основную кривую потерь по кредитным операциям для всего портфеля банка. По этой кривой и вычисляются все основные характеристики кредитного риска. Важным вопросом кредитного риск менеджмента является вопрос об вкладе каждого заемщика в капитал под риском, аллокируемый на портфель. Зная величину части CAR, доставшуюся заемщику, можно вычислить рентабельность его в портфеле с учетом риска (показатель RAROC), это можно сделать зная общий CAR портфеля, имея кривую потерь, а также ожидаемые потери и величину заемных средств на каждого. Современная методика, основанная на Saddle point формуле , позволяет дать наиболее адекватное распределение CAR. Это распределение особенно важно тем, что позволяет выявить заемщиков, доставляющих портфелю наибольший риск. А наши исследования реальных банковских портфелей показали, что почти всегда имеются заемщики, у которых уменьшение долга почти на столько же снижает общую величину CAR портфеля. Методика распределения долей CAR позволяет смоделировать поведение нового актива (займа) в портфеле на фоне рисков других заемщиков. На основе этого можно давать обоснованные риск-доходом рекомендации по лимитам и обеспечению для будущего кредита, опираясь на требование "не портить" общие показатели риск-доход. Примерно так, как показано на рисунке, выглядит распределение показателей рисков компаний портфеля, наиболее рисковых заемщиков, а также кривая потерь для реального портфеля 64 крупных заемщиков.
:
Модель блуждающих дефолтов (WDM ) является наиболее адекватной для российских заемщиков, поскольку в условиях молодого российского рынка невозможно учесть переход компании из одного рейтинга (или PD) в другой матрицей транзакций, как это делает, например, RiskMetrics, - в условиях недостатка статистики такую матрицу негде взять. В модели WDM возможность перехода компаний в другой рейтинг (PD) учитывается одним или минимальным количеством параметров. Модель была отработана и сопоставлена с классической моделью CreditRisk+ и дает идентичные распределения для идентичных начальных данных. Все допущения модели проверялись на временных рядах десятков российских компаний и ее параметры получены из статистически достаточного количества данных. Коротко, модель можно описать несколькими тезисами Основной метод - симуляция Монте-Карло значений PV (Present Value - дисконтированная стоимость портфеля) Основной параметр симуляции - время до дефолта заемщика, симулируется на основе функции отказа Основной принцип симуляции - коррелированные блуждания ln( PD ) каждого заемщика портфеля один раз в квартал Основной эффект WDM - нелинейная зависимость PD от времени Основные преимущества использования WDM для портфеля российских заемщиков учет случайных изменений PD одним параметром отсутствие ограничений по длине портфеля и PD заемщиков поддержка любой структуры cash flow кредитных линий статистическая и экономическая обоснованность положений WDM на опыте российских компаний Поквартальное случайное блуждание PD заемщика оказывает влияние на вероятность дефолта на заданном отрезке времени. Для небольшой длины кредита, порядка нескольких кварталов n, PD имеет нелинейную составляющую, дающую увеличение вероятности дефолта, по сравнению с той, когда годовое PD полагается постоянным. Асимптотическая формула PD была получена нами. При небольших n>1 и стандартного отклонения квартальных изменений ln(PD) она имеет вид Однако на большом участке времени проявляется эффект эргодичности (Рис.1), который дает не стопроцентный дефолт, что связано с возможностью ухода годового PD в экстремально малые значения. Как, например, компания Кока-Кола, имеющая на заре своей деятельности PD в десятки процентов, уже живет сотню лет и вряд ли обанкротится. Использование расчетного модуля, созданного по модели WDM, позволило провести широкий спектр научно-практических расчетов для реальных и модельных портфелей. Рис. 1. Вид функций отказа с учетом блужданий и без Результаты этих расчетов и продолжительные наблюдения за особенностями поведения некоторых показателей риска позволили сделать выводы, основные из которых можно перечислить: Для модельных портфелей без учета блужданий, корреляций и сложного cash flow результаты расчетов по методам WDM и CreditRisk+ совпадают Значительное влияние на показатели риска оказывают дисперсия скачков ln(PD) и средняя длина портфеля В реальных портфелях встречаются заемщики, уменьшение долга которых приводит к значительному сокращению CAR Заметное влияние на риск оказывают даты вычисления PD, устаревшие данные по PD увеличивают риск потерь Существенными факторами риска по портфелю являются средние значения распределений кредитов (диверсификация) и наличие особо рисковых компаний Влияние корреляции между заемщиками заметно усиливается по мере роста средней длины портфеля

Поиск по сайту: