Влияние системного риска на достаточность фонда системы страхования вкладов

Системы страхования вкладов в Колумбии и Гонконге построены на базе присвоения рейтинга CAMEL(S) кредитным организациям, являющимся единственным критерием разделения банки на группы риска.

Использование профессиональных суждений и меньшая прозрачность при предоставлении кредитным организациям рейтинга является ключевым недостатком данного подхода относительно количественного. Веса, относящиеся к каждому параметру, становится предметом дискуссий, приводящих к апелляциям по поводу присвоенного рейтинга.

С другой стороны, учет качественных параметров, таких как, например, компетентность руководства, эффективность менеджмента, отраслевая ориентированность позволяют получить важную информацию по прогнозным значениям рисков кредитной организации, что невозможно достичь, применяя во внимание лишь количественные факторы.

Подходы, базирующиеся на сочетании количественных и качественных показателей (комбинированные подходы)

Многие страны нашли выход в использование комбинированной методики оценки кредитоспособности банков. Сочетание количественных и качественных индикаторов риска сопряжено с присвоением весов каждому из показателей. Системы страхования вкладов, использующие данную методологию дифференцирования банков, различаются по их отношению к данным подходам. Так, некоторые страны характеризуются одинаковым весом для количественных и качественных параметров, однако общая тенденция складывается к уменьшению значимости качественного параметра. Такая ситуация характерна, например, для Канады. Источником данного явления является сохранившаяся в комбинированном подходе доля субъективизма, в рамках которой многие кредитные организации не соглашаются с присвоенным им рейтингом.

Примером страны, ставка отчислений в фонд страхования которой построена на комбинированном подходе, является Аргентина. Помимо единой для всех кредитных организаций «базовой» ставки, к банкам отчисляют дополнительные взносы на основе присвоенного им рейтинга CAMEL, отклонения достаточного уровня капитала от минимального рекомендованного регулятором и от качества кредитного портфеля. Данная система была сформирована в 1995 году и продолжает действовать по сегодняшний день без значительных изменений.

Система страхования вкладов Канады перешла на дифференцированные отчисления страховых взносов в 1999 году. Комбинированный подход, используемый в данной стране, включает себя количественные параметры, вес которых составляет 60%, и 40% качественных. Всего, канадская корпорация страхования выделяет 14 основных показателей, исходя из которых банки ранжируется по 4-м категориям взносов в зависимости от принимаемый рисков.

США является первой страной, внедрившей систему дифференцированных страховых взносов. Введенная в 1993 году политика, предусматривала использование матрицы, включающей в себя девять категорий различных ставок. Надзорный рейтинг и достаточность капитала легли в основу создания дифференцированной шкалы ставок. После реформы 2007 года, в США осталось 4 категории возможный взносов в ФСВ, при этом наиболее крупные банки стали рассматриваться отдельно от остальных. Аналогичная первому опыту США в 1999 году система дифференцированных отчислений была введена в Тайване.

Комбинированный подход несомненно позволяет получить гораздо большую шкалу отчислений, так как учитывает наиболее широкий объем информации о кредитной организации. Обладая всеми положительными характеристиками количественного и качественного подходов, такая система способно довольно точно оценить риски банка.

Однако данная методология характеризуется высокими требованиями к раскрытию кредитными организациями информации. Следовательно, высокий уровень развитости институтов надзора и регулирования, подходящая правовая среда являются неотъемлемой частью в использовании данной системы. Более того, присутствующий субъективизм в присваиваемом рейтинге по-прежнему остается полем для дискуссий и споров.

Для целей повышения эффективности страхования депозитов в Швейцарии в 2002 году была учреждена Международная Ассоциация Страховщиков Депозитов (IADI), деятельность которой направлено на поддержание банковских систем посредством международного сотрудничества. Обзор рынка страхования 2011 General Guidance for Developing Differential Premium Systems года установил положительную тенденцию в росте числа стран, переходящих на дифференцированную шкалу отчислений. На тот момент 24 страны уже успешно использовали данную практику, с уникальностью которых можно ознакомиться в рамках аналитических материалов данной корпорации.

1.4.2 Дифференцированная шкала отчислений в России

С 2015 года в России начала действовать трёхступенчатая шкала взносов в фонд Системы страхования вкладов. Отказу от «плоского» принципа исчисления поспособствовало развитие розничного рынка банковских услуг. В условиях конкуренции и большого количества кредитных организаций, кажется несправедливым иметь одинаковые выплаты в фонд страхования, когда игроки данного рынка могут принимать на себя различный уровень риска.

Основной акцент политики дифференцированных взносов делается на процентные ставки по вкладам, что позволяет выделить банки с наиболее агрессивной и рискованной политикой. Чем больше отклонение предлагаемой кредитными организациями ставки от средней рыночной, тем значительнее будут производиться отчисления. Таким образом, действующая по сегодняшний день методология относится к количественному подходу.

Регулятор, чья политика направлена на снижение принимаемых банками рисков, предлагает 3 вида ставок: базовая, базовая + дополнительная, базовая + повышенная дополнительная. Данное разделение начало действовать с 3 квартала 2015 года и сохраняется по сегодняшний день.

Для кредитных организаций, чьи процентные ставки соответствуют среднему уровню по рынку, базовая ежеквартальная ставка сохранилась на уровне «единой» (4 квартал 2008 года) и составляла 0,1% от суммы привлеченных вкладов в момент введения данной программы.

Для банков, проводящих менее взвешенную политику, предусмотрены дополнительные отчисления в фонд страхования, которые могут достигать 50% от уровня базовой ставки. Критерием к применению данного правила является отклонение ставки по вкладам на 2 п.п. от среднерыночной. Базовый уровень доходности вкладов определяется как средняя максимальная ставка в кредитных организациях, привлекших две трети общего объема вкладов. Статистика публикуется ежемесячно на сайте Центрального Банка России.

Наконец, в случае если кредитная организация предлагает вкладчикам доходность, превышающую среднюю на 3 п.п. и более, то для данного банка будет установлены отчисления в размере «базовой + повышенной дополнительной» ставки. Последняя может составлять более 400% базовой.

Необходимо также отметить, что существующая дифференцированная шкала отчислений в фонд страхования вкладов корректируется ежеквартально. На официальном сайте Агентства по страхованию вкладов представлена динамика изменения ставок с момента существования организации. Как видно из таблицы, 2015 год послужил отправной точкой для увеличения требований к банковскому сектору. Если для банков, проводящих сбалансированную политику по принимаемым рискам ситуация менялась не сильно, то к кредитным организациям, чьи проценты по вкладам превышают среднерыночные, АСВ применяла все более «жесткие» ставки, корректируя их в положительную сторону чаще, чем 1 раз за год.

Таблица 1

Квартальная норма отчислений в фонд АСВ, %

Период	2004 год	2007 год	2008 год	2015 год	2016 год	2016 год	2016 год	2017 год	2017 год	2018 год
Название ставки	III кв	III кв	IV кв	II кв	II кв	III кв	IV кв	I кв	II кв	I кв
Базовая	0,15	0,13	0,1	0,1	0,1	0,12	0,12	0,12	0,12	0,15
Базовая + дополнительная	единая	единая	единая	0,12	0,15	0,18	0,18	0,18	0,18	0,225
Базовая + повышенная дополнительная	единая	единая	единая	0,25	0,3	0,36	0,48	0,6	0,72	0,9

Данная политика обусловлена сдерживанием банковского сектора от принятия на себя дополнительных рисков в условиях нестабильной ситуации в экономике. Повышение ставок, с одной стороны, снижает стимулы отдельных банков брать на себя более дорогие обязательства, а с другой стороны, увеличивает объем средств в фонде системы страхования вкладов на случай дефолтов отдельных банков.

Рост процентных ставок в 2018 году, к сожалению, может быть связан и с другими причинами. Так, с начала 2013 года началась «массовая расчистка банковского сектора», что привело к резкому росту объемов выплат по всем застрахованным вкладов. (см диаграмму 3). Результатом данной программы стала нехватка денежных средств в ФСВ (к июлю 2015г. в фонде осталось около 31 млрд. руб.), что привело к политике финансирования выплат за счет средств Банка России ВЕДОМОСТИ. Следовательно, рост нормы отчислений также является результатом погашения Агентством своих обязательств перед Центральным Банком.

Диаграмма 3. Количество страховых случаев, шт., совокупный объем возмещения, млрд. руб., 2008-2017

Тенденцияучастившихся отзывов лицензий в последние года привела к серьезным дискуссиям, посвященных справедливости действующей дифференцированной шкалы отчислений. Детальное рассмотрение динамики пополнения фонда системы страхования вкладов позволяет убедиться, что выплаты, осуществляемые вкладчикам обанкротившихся банков, в большинстве своем спонсируется за счет надежных и крупных игроков банковской системы.

В ходе заседания Общественного Совета при АСВ от 27 мая 2017 года, было установлено, что 75% взносов в ФСВ было произведено двадцатью наиболее крупными участниками рынка, а 97% всех выплаченных компенсаций по страховым случаям пришлось на банки не входящий в топ-50 по размерам вкладов. Таким образом, можно сделать вывод, что вся политика снижения числа рискованных банках была проспонсирована за счет ведущих банков России. Следовательно, вкладчики надежных банков компенсировали потери АСВ из-за недостаточного уровня надзора за небольшими кредитными организациями. Данная ситуация породила множество споров о состоятельности действующих принципов определения нормы отчислений в ФСВ.

Как справедливо отмечает старший управляющий директор ПАО Сбербанк Михаил Юрьевич Матовников НЕЗАВИСИМАЯ ГАЗЕТА (2017) АСВ: проблема или решение Кризис системы страхования вкладов может еще раз стать отправным пунктом банковской реформы, действующая шкала дифференцированных взносов, основанная на ставке по вкладам, перестала оправдывать себя. С момента ее введения явно снизилась активность банков к принятию повышенных рисков, однако по мере общей тенденции снижения ставки по вкладам, градация лимитов превышения среднего показателя стала слишком большой. Когда общий уровень ставок по вкладам варьировался около 14%, предлагаемая небольшими организациями доходность в 15-16% не сильно привлекало граждан, в то время как расхождение в 1,5% при среднем уровне в 6% уже играет значительную роль для населения, при том что данная категория кредитных организаций все еще будет выплачивать взносы по «базовой», минимальной ставке.

Таким образом, действующая на сегодняшний момент система отчислений кажется всё менее релевантной. Процесс выделения более рискованных банков стал затруднительным. Обращаясь к статистике, несмотря на то, что повышенный взносы превосходили основную ставку минимум на 50%, отчисления за 4 квартал 2017 года составили всего лишь 1,85 млрд. рублей, в то время как по базовой - 31,92 млрд. рублей. Концентрация депозитов, конечно, играют свою роль в таком перераспределении, но, сопоставляя с общими расходами АСВ в размере 404 млрд. рублей, явным образом прослеживается дисбаланс.

Следовательно, сформированная система дифференцированных взносов, ограниченная лишь процентными ставками по вкладам, нуждается в совершенствовании. Мы предполагаем, что данный принцип является лишь началом создания более сложной системы отчислений, которая бы зависела от принимаемых банком рисков.

Кажется разумным предположение о том, что норма отчислений должна включать в себя индивидуальный и системный риск. Данная гипотеза позволит установить более дифференцированную ставку в зависимости от особенностей каждого банка и потенциально снизить принимаемые ими риски. Следовательно, мы предполагаем, что для России наиболее подходящим подходом в формировании нормы отчисления является комбинированный подход с учетом потенциальных потерь банка при возникновении кризиса. Учет вероятности дефолта отдельных кредитных организаций и объемов застрахованных средств может решить проблему несправедливости и потенциально снизить нагрузку на наиболее стабильные и крупные банки российской банковской системы.

Стоит отметить, что на мировой арене наблюдается обратная тенденция, согласно которой, государственные крупные банки компенсируют убытки небольших кредитных организаций. Данный вектор развития дифференцированных взносов получил свою популярность после кризиса 2008 года, когда крупные банки терпели большие убытки нежели «мелкие». Мы предлагаем не разделять политику отчислений в зависимости от размера кредитной организации, как это наблюдается в США, а принимать во внимание влияние системного риска на каждый банк, что позволит учесть потенциальные потери в случае дефолта крупных игроков в зависимости от индивидуального риска.

Подводя итоги, следует подчеркнуть, что внедрение системы страхования вкладов является важным шагом на пути к повышению общей эффективности банковского сектора. Увеличение доверия населения к финансовым институтам является первостепенной задачей ССВ. Однако, как показывает мировая практика, наличие компенсаций снижает стимулы вкладчиков к контролю деятельности кредитных организаций. Таким образом, положительные эффекты от государственных гарантий могут быть компенсированы возрастающим индивидуальным риском коммерческой организации. Как отмечается в научной литературе, негативное воздействие морального риска на банковскую структуру можно избежать благодаря грамотной политике надзорных и регулирующих органов. Внедрение действенных инструментов контроля за принимаемыми банками рисками способно снизить потенциальный системный риск финансового сектора.



Глава 2. Непредвиденные потери и системный риск

Данная глава является теоретической основой для дальнейшего исследования. Будет представлен обзор модели Васичека. Более того, проанализирована критика применения данной модели, связывающей потери отдельных организаций и вероятность дефолта при различном макроэкономическом фоне и сделаны соответствующие выводы. Итогом главы стала формула, определяющая совокупные издержки кредитной организации.

Исторический опыт показывает, что частота дефолтов компаний имеет явно выраженную цикличность. Не смотря на положительный тренд в сокращении числа дефолтных компаний, наблюдаются весьма длительные отрезки времени, характеризующиеся «всплеском» числа обанкротившихся предприятий. По данным рейтингового Агентства Moody's, охватывающего период с 1970 года, наблюдается значительный рост убытков во всем мире, сопровождающимся дефолтом предприятий разных секторов экономики. Анализ диаграммы позволяет установить, что данные периоды приходятся на мировые кризисы. Следовательно, можно предположить, что вероятность дефолта организаций связана с макроэкономическими факторами, которые в той или иной мере сказываются на все предприятия, увеличивая их вероятность дефолта.



Изменение вероятности дефолта организаций в зависимости от макроэкономического фона является важной характеристикой для каждой кредитной организации при оценке кредитного риска. Кредитный риск- риск потерь, связанный с невозвратом или просрочкой платежей в связи с ухудшением состояния заемщика. Внутрибанковский менеджмент выстраивает собственную систему управления данным риском, опираясь на собственный опыт и наработки. Существующий мировой опыт предлагает ряд моделей, позволяющих довольно эффективно контролировать данный риск, рассчитывая достаточный уровень необходимого капитала для поддержания стабильности кредитных организаций. К таким методикам относятся Credit Metrics (JPMorgan), KMV (Moody's), Credit Portfolio View (McKinsey) управление кредитным риском на основе методов продвинутого irb-подхода Шустов В.Н 2011.

Базельский Комитет по банковскому надзору предлагает продвинутый (advanced) подход на основе внутренних рейтингов, в основе которого лежит модель Васичека. Не смотря на сложность внедрения данного подхода в существующих российских реалиях Внедрение продвинутых подходов Базель II: старт дан, данная методика позволяет учитывать общий риск фактор, на основании которого распределяются убытки по портфелю.

В рамках данной работы используется подход на основе внутренних рейтингов для определения убытков банковской системы Российской Федерации. Другими словами, нашей задачей является установить кредитный риск портфеля, состоящего из вкладов населения в кредитные организации России.

2.1 Модель Васичека. ПВР-подход

«Продвинутый подход «Базель II» (Basel II IRB Approach) создан для регулирования требований к капиталу банков. Данный подход предусматривает расчет кредитных рисков портфеля с учетом системного риска и качества каждого из включенного в него актива.

К основным компонентам данного подхода можно отнести следующие составляющие:

1) Probability of Default (PD) - вероятность дефолта заемщика, зависящая от присвоенного ему рейтинга.

2) Loss Given Default (LGD)-доля потерь в случае дефолта заемщика. Данная величина зависит от наличия суммы обеспечения и возможных выплат в случае банкротства заемщика.

3) Exposure at Default (EAD)- требования под риском дефолта. Сумма, которая была инвестирована в определенный актив портфеля и может быть потеряна в случае его дефолта.

Принцип построения ПВР-подхода основывается на расчете ожидаемых (Expected Loss, EL) и непредвиденных потерь (Unexpected Loss, UL).

Согласно общепринятому подходу, ожидаемые потери рассчитываются по следующей формуле:

,

Вероятность дефолта (PD) оценивается как среднегодовая вероятность дефолта каждого актива, включенного в портфель. Суммарное значение по каждому активу представляет собой совокупные ожидаемые потери по портфелю.

Данный показатель рассматривается как стоимостной компонент банковского бизнеса, учитываемый в ценообразовании кредитными организациями. Однако, как показывает практика, фактические понесенные расходы превышают прогнозные (ожидаемые). Разница между реально понесенными убытками и прогнозными значениями составляет непредвиденные потери (UL).

Для определения непредвиденных потерь Базельский комитет рекомендует использовать однофакторную модель, впервые предложенную в работе О. Васичека Vasicek O. Loan Portfolio Value. // Risk. Vol. 15, Iss. 12, December 2002, p. 160-162.. Данная методика позволяет определить уровень достаточности собственного капитала для каждого банка в соответствии с его индивидуальным кредитным риском портфеля.

В основе расчетов непредвиденных потерь каждого кредита лежит идея, связанная с изменением активов компании. Так, в рамках модели, активы организации представляют собой стандартную нормальную величину А, зависящую от двух независимых друг от друга компонент со стандартным нормальным распределением. Упрощенное представление изменения активов компании связано с индивидуальным риском организации и общим для всех компаний риском (системным риском).

Где R - величина зависимости риска неплатежеспособности одной компании от общего риск-фактора;

Y - случайная величина общая для всех компаний (системный риск), имеющая стандартное нормальное распределение и принимающая раз в год разные значения;

E - случайная стандартная нормальная величина, индивидуальная для каждого актива (индивидуальный риск);

Таким образом, Активы компании представляют собой случайный диффузный процесс, отряжающий изменений объема активов как от внешних, так и от внутренних риск-факторов. Необходимо также уточнить, что индивидуальный риск является эндогенным и не зависит ни от системного риска, ни от идиосинкратических компонент других компаний в рамках одного портфеля.

Согласно данной методике, вероятность наступления дефолта определяется снижением величины активов ниже уровня обязательств (D). То есть компания не может отвечать по всем своим финансовым, в том числе и долговым, обязательствам.

Где N - стандартная функция нормального распределения;

PD - средняя вероятность дефолта;

Следовательно, величина обязательств компании может быть представлена как

Наступление или вероятность дефолта в таком случае определяется по формуле:

,

т.е.

C учетом фиксированной компоненты Y данная формула позволяет определить индивидуальную вероятность дефолта, основанную на внутренних и внешних риск-факторах. Наибольший интерес представляет системный риск, учтенный в данной модели, так как он позволяет оценить потери в случае ухудшения макроэкономического фона.

Таким образом, величина непредвиденных потерь для однофакторной модели будет представлена произведением разницы вероятностей дефолта (отклонением максимальных потерь с заданной надежностью от ожидаемых) и требованием под риском дефолта с учетом его обеспечения.

,

2.1.1 Мера системного риска

Максимальные потери для одного актива представляют собой наихудший сценарий для совокупных потерь организации. Так как предполагается, что потери растут с ухудшением макроэкономического фона, что подтверждается на практике, то отклонение потерь от средних величин будет напрямую зависеть от значения системного риска (Y).

В связи с тем, что данная величина задается со стандартным нормальным распределением, то в общепринятом порядке, значение случайной величины будет равно обратной величине уровня надежности (). Согласно рекомендациям Базельского комитета, данное значение необходимо устанавливать на уровне 99,9%. Формально это записывается следующим образом:

Однако данный уровень значимости характерен только для наиболее крупных и устойчивых зарубежных банков, характеризующихся наивысшими рейтингом Внедрение IRB Продвинутого подхода в банковскои? системе. Несколько основных препятствии?. Помазанов, апрель 2011. В связи с тем, что банковская система России во многом уступает западным аналогам и рейтинг всех организаций ниже «А», то уровень надежности следует скорректировать на экономическую ситуацию в России.

Так как рассматриваемый нами портфель состоит из вкладов физических лиц в банки Российской Федерации, то ориентиром «качества» экономики страны может послужить суверенный кредитный рейтинг страны.

Суверенный рейтинг государства - инструмент, позволяющий установить понимание риска в каждой отдельной стране. Данный показатель оценивает готовность государства своевременно и в полном объеме выполнить свои финансовые обязательства.

Рейтингованием стран занимаются специализированные агентства, наиболее крупные из которых S&P, Moody's, Fitch. По состоянию на 23 февраля 2018 года, международное рейтинговое агентство Standard and Poor's повысило кредитный рейтинг Российской Федерации с прежнего спекулятивного уровня «ВВ+» до инвестиционного уровня «ВВВ-», при этом прогноз с «позитивного» сменился на «стабильный».

В соответствии с работой Помазанова (2009), адекватным уровнем надежности для банковской системы России будет 99,7%. С другой стороны, рассматриваемый нами портфель характеризуется более низкими рейтинговыми группами и средний уровень составляет «В» в соответствии с рейтинговой шкалой S&P. Следовательно, правильным решением будет использовать последний показатель, так как на данном этапе нас в большей степени интересует вероятность банкротства банков, а не концентрация активов внутри портфеля (средний рейтинг банковской системы не учитывает распределение вкладов). Согласно предложенной таблице соответствия адекватного уровня надежности и вероятности дефолта, доверительный интервал стоит брать на уровне 0,95.

Тогда, вероятность дефолта актива с учетом общего риск-фактора определяется по следующей формуле:

,

Где (PD) - обратная кумулятивная функция нормально распределения вероятности;

R - величина корреляции между заемщиками и общим состоянием экономики;

LGD - ставка возмещения;

EAD - требования под риском дефолта.

2.1.2 Вероятность дефолта кредитных организаций

Для определения ожидаемых потерь и непредвиденных потерь в соответствии с моделью Васичек необходимо установить для каждого актива среднюю вероятность дефолта. Предполагается, что банк, предоставляя кредиты или инвестируя в активы, рассчитывает среднегодовую вероятность дефолта каждой организации на основе внутренних рейтингов, верифицированных на основе истерических данных. В рамках нашей работы, кажется целесообразным использовать результаты оценки кредитоспособности банков рейтинговых агентств.

Такой подход позволяет с большей точностью установить среднегодовую вероятность дефолта кредитной организации, так как рейтинговые агентства используют сложные механизмы и нормы, ранжирующие фирмы по отдельным категориям. Большая база исторических данных, включающая в себя мировой опыт банкротств предприятий, устанавливает довольно точное представление о возможном дефолте банка, соответствующего определенной рейтинговой группе.

В качестве основных рейтинговых агентств были выбраны Moody's, Fitch ratings, Standard&Poor's и Эксперт РА. Использование нескольких рейтинговых агентств обусловлено тем, что для многих банков Российской Федерации свойственно обладать одним значением рейтинга от перечисленных выше организаций. Учет каждой группы кредитных организаций позволяет собрать репрезентативную выборку, позволяющую получить портфель, который бы характеризовал банковскую систему России.

Проблема использования нескольких рейтинговых агентств связана с различием в методиках расчета и в рейтинговых шкалах. Для решения данного несоответствия была использована таблица, разработанная Банком России Официальный сайт Банка России, позволяющая соотнести скоринговые баллы разных рейтинговых агентств.

Таблица 2

Соответствие кредитных рейтингов рейтинговых агентств, аккредитованных в порядке, установленном законодательством Российской Федерации

Наибольшее число кредитных организаций, имеющих индивидуальный рейтинг, соответствуют рейтинговому агентству Moody's, в связи с чем все остальные банки были конвертированы для данной рейтинговой шкалы.

Модель Васичека предполагает использование средней вероятности дефолта на временном горизонте равным одному году. Moody's предлагает кумулятивную статистику дефолтов по всем корпорациям в период с 1998 по 2017 год, характеризующихся тем или иным рейтингом. Данная статистика позволяет перейти от присвоенного скорингового балла для каждой кредитной организации к вероятности дефолта выраженной в процентном выражении.



Таблица 3

Средняя накопленная мировая вероятность дефолтов корпораций за 1998-2017гг

2.1.3 Портфель вкладов населения

В связи с тем, что только наиболее крупные кредитные организации имеют собственный рейтинг, наш портфель представлен 167 кредитными организациями Российской Федерации.

В совокупности данная выборка представляет 81,1% от совокупных активов по банковскому сектору. На 01.04.2018 количество действующих банков на всей территории Российской Федерации насчитывает 542 кредитные организации. Следовательно, чуть менее 19% всех активов распределены между 376 банками, что делает вклад каждой кредитной организации, не включенной в портфель, минимальным при анализе непредвиденных потерь банковского сектора. Тем самым, можем сделать вывод, что наш портфель является репрезентативным и отражает общую ситуацию в банковском секторе России.

Получившийся портфель вкладов населения представлен кредитными организациями с рейтингами от СА до Ва2, в соответствии с рейтинговой шкалой Moody's. (см диаграмму 4) Абсолютное большинство организаций относится к группе «В» (93 банка). К наиболее устойчивым банкам можно отнести такие кредитные организации, как ВТБ24, Сбербанк, Райффайзенбанк, Россельхозбанк. К наименее устойчивым: ЭкспертБанк, ЕвроазиатскийИнвестБанк, вероятность дефолта на годовом горизонте которых определена на уровне 32,87%. Не менее трудное положение у Азиатско-Тихоокеанского банка и Москомерцбанка, относящихся к рейтинговой группе Саа2, где вероятность дефолта определена на уровне близком к 20%.

Диаграмма 4. Распределение российских банков по рейтингу Moody's, шт.

2.1.4 Корректировка на горизонт риска

«Базель II» также предусматривает поправку на горизонт риска (Maturity Adjustment, MA). Рассматривая статистику дефолтов, представленную кредитными агентствами, можно заметить явную прямую зависимость вероятности дефолта от сроков инвестирования.

Данная функция получается в результате калибровки зависимости кумулятивной вероятности дефолтов от рейтинга и горизонта риска (M).

В соответствии с рекомендациями Базельского документа, если кредиты предоставлены на срок до одного года, MA равен единице. Максимальным значением для корректировки на горизонт риска является 5-летний срок инвестиций, так, если кредиты были предоставлены на больший срок, они приравнивались к 5ти летним ссудам.

Таким образом, функция непредвиденный потерь по Базель II будет представлена в следующем виде:

,

Рассматриваемый нами портфель, состоящий из вкладов населения в банковскую систему является весьма специфичным для исследования. Срочные вклады разнятся по горизонту инвестирования внутри каждого банка. Можно предположить, что население по-разному относится к банкам с разным кредитным рейтингом. Так, уровень доверия вкладчиков к банкам с низкой вероятностью дефолта можно определить, как перераспределение средств на более долгий срок инвестирования.

Выделяя в каждой рейтинговой группе наиболее крупные банки по объемам вкладов, можно установить предпочтения населения и скорректировать общую сумму депозитов на горизонт риска.

Как показывает анализ (см диаграмму 5), выявить строгую зависимость между банками с различными рейтингами и сроками инвестирования не удается. Данный вывод не влияет на дальнейшее исследование, так как мы смогли установить средние сроки инвестирования для групп банков, характеризующихся одинаковым уровнем вероятности дефолта.

Диаграмма 5. Распределение вкладов по срокам инвестирования и рейнтингу, %

Воспользовавшись вышеупомянутыми формулами, можно установить поправку на горизонт риска в зависимости от рейтинга. Полученные результаты свидетельствуют о наличии отрицательной зависимости между вероятностью дефолта и периодом инвестирования. Следовательно, общая тенденция подтверждает наше предположение о наличии взаимосвязи между рейтингом банка и доверием к нему населения (см график 2).

График 2. Зависимость корректировки на горизонт риска и рейтинга банка.



Источником данных по вкладам является официально публикуемая финансовая отчетность кредитных организаций. Бухгалтерский баланс представлен на официальном сайте каждого банка и на сайте Центрального Банка России.

2.1.5 Величина кредитного требования

Требования под риском дефолта (EAD) - максимальная сумма, выраженная в денежном выражении, которая может быть потеряна в случае дефолта контрагента. Другими словами, это та сумма, которая была инвестирована в отдельный актив, входящий в состав портфеля. Оценивая влияние системного риска на вероятность банкротств кредитных организаций, величина кредитного требования эквивалента общему остатку денежных средств на счетах вкладчиков для каждого банка на определенную дату. С учетом специфики нашей работы, требования под риском дефолта включают в себя все срочные вклады только физических лиц по состоянию на 1 января 2017 года. Данные об объеме вкладов представлены на официальном сайте Центрального Банка.

Совокупный объем вкладов населения для нашего портфеля составляет около 19 трлн рублей. Наибольшая доля вкладов относится к банкам с наивысшим для России рейтингом (Ва2) и составляет приблизительно 73%. 2.5% всех вкладов населения, включенных в портфель, относятся к банкам, чей рейтинг ниже «В» (см диаграмму 6).

Если не учитывать самый крупный банк России по объемам вкладов (ПАО Сбербанк), то распределение вкладов становится более гармоничным. Не удивительно, так как величина кредитного требования для ПАО Сбербанк составляет около 9 трлн. рублей, что составляет немногим меньше, чем сумма вкладов по всем оставшимся банкам в портфеле или приблизительно 34,5% от всех вкладов России.

страхование банковский вклад риск



Диаграмма 6. Распределение вкладов по рейтинговым группам,%

2.1.6 Ставка возмещения

На первом этапе нашего исследования нашей задачей является оценить величину потерь банковской системы в условиях кризиса. Согласно модели Васичека данная величина зависит от ставки возмещения (LGD). При дефолте одного банка вкладчики могут рассчитывать на получение денежных средств из двух источников. К первым из них относятся выплаты из фонда Системы страхования вкладов.

Агентство по страхованию вкладов - государственная корпорация, созданная в 2004 году для обеспечения страхования вкладов населения. Большинство банков, имеющих в своем распоряжении денежные средства населения, входят в данную программу и формируют фонд АСВ в соответствии с нормативами данного агентства. В случае наступления дефолта банка по той или иной причине, вкладчики вправе получить компенсацию в размере, не превышающем застрахованную сумму.

С начала деятельности АСВ сумма страхового покрытия увеличилась в 14 раз и стала составлять с 29 декабря 2014 года 1,4 млн. рублей. За 14 лет деятельности организации объем застрахованных средств для одного вкладчика менялся 4 раза: до 9 августа 2006 года-100 тыс. руб., до 25 марта 2007 года- 190 тыс. руб., до 1 октября 2008 года- 400 тыс. руб., до 28 декабря 2014 года- 700 тыс. руб.

Таким образом, вкладчики могут рассчитывать на выплаты до 1,4 млн. рублей вне зависимости от наличия у банка достаточного количества активов.

Дополнительно, если объем вклада составлял более 1,4 млн. рублей, то население может рассчитывать на компенсацию после реализации всех активов банка на открытом рынке. Таким образом, значение «ставки возмещения» определяется по формуле:

Однако, в рамках нашей модели, нас интересуют максимальные потери, которые могут произойти в случае наступления кризиса. В связи с данной предпосылкой, в работе используется значение LGD равное единице. Тем самым мы предполагаем, что наступление банкротства банка сопровождается уже обесцененными активами и вкладчики получат выплату только от АСВ. Не включение застрахованной суммы в ставку возмещения связано с последующем внесением в формулу дополнительной переменной, которая скорректирует потери на долю застрахованных вкладов. Принимая во внимание нулевую сумму компенсации, мы оцениваем максимальные потери банковской системы при различных макроэкономических условиях.

2.1.7 Коэффициент корреляции

Взаимосвязь отдельного актива (R) от общего макроэкономического фона (системного риска) рекомендован Базельским Комитетом по регулированию банковской деятельности в диапазоне от 0,12 до 0,24 в зависимости от вероятности банкротства и величины компании.

Коэффициент корреляции выводится по следующей формуле:

Где, S - годовая выручка заемщика и используется только в диапазоне от 5 до 50 млн. евро/год.

PD - средняя вероятность дефолта.

Изучению зависимости вероятности дефолта организации от общего системного риска посвящен ряд зарубежных работ. Так, Dullmann, Scheule (2003) Dullmann K., Scheule H., Asset Correlations of German Corporate Obligors: Its Estimation, Its Drivers and Implications for Regulatory Capital, March 2003, unpublished working paper, анализируя кредитные портфели банков Германии не находят строгой зависимости между вероятностью дефолта организации и корреляцией активов компании с рынком. Следовательно, качество заемщика не определяет его подверженность системному риску.

Однако исследование американского рынка показывает, что компании, относящиеся к одной отрасли или к одной рейтинговой группе, имеют взаимосвязь в вероятности дефолта. Das, Freed, Geng, Kapadia (2002) эмпирически доказали, что организации характеризующиеся высоким рейтингом склонны иметь более сильную зависимую друг от друга вероятность дефолта. Тем самым, авторы показывают наличие кластеризации на рынке среди организаций, относящихся к одной скоринговой группе.

Выводы о наличии кластеров на американском рынке находят свое отражение и в работе Azizpour, Giesecke, Schwenkler (2018), подтверждающей наличие дополнительных источников увеличения вероятности дефолта в кризисный период, которые не связаны с системным риском.

Исследование Lopez (2004) установило наличие взаимосвязи между индивидуальным риском организации и его изменением в зависимости от системного риска. Анализ американского, европейского и японского рынка позволил выявить обратную корреляцию между вероятностью дефолта и общим риск-фактором. Более того, размер компании положительно влияет на корреляцию активов компании с другими организациями на рынке.

Таким образом, использование коэффициента корреляции (R) является оправданным с точки зрения наблюдаемого увеличения частоты дефолтов в период кризиса. Однако, необходимо иметь в виду, что данный показатель не учитывает специфику рынка, так как не включает в себя ненаблюдаемые параметры связи компаний, что может послужить отдельным источником «заражения» в условиях кризиса.

Основываясь на исследование (Помазанов, 2009) коэффициент корреляции для финансового сектора находится на уровне 0,2. Стоит отметить, что данный показатель не является максимальным рекомендованным по «Базель II», но максимальным в соответствии с проведённым исследованием на российском рынке. Расчет оправданного параметра корреляции производился на основе изучения долей просроченной задолженности по отношению к объему задолженности за последние два года и скорректирован в соответствии с рекомендациями нормативного документа.

В рамках нашего портфеля, состоящего из активов только финансового сектора, коэффициент корреляции будет принят на уровне 0,2 для каждого банка вне зависимости от объемов вкладов, размера активов и вероятности дефолта.

2.1.8 Непредвиденные потери российской банковской системы

Портфель, представленный российскими банками, характеризуется невысокими ожидаемыми потерями. В абсолютной величине они составляют 280 млрд руб. Так как расчет ожидаемых потерь учитывает среднюю вероятность дефолта и не зависит от макроэкономического фона, можно сделать вывод, что потери в любой момент времени могут составить всего лишь 1,43% от общего объема депозитов.

Однако, если учитывать экономический цикл, и принимать во внимание тот факт, что в период финансового кризиса частота дефолтов сильно возрастает, то потери могут достигать 5,1% от всего портфеля. Данный объем средств - совокупные ожидаемые потери (Loss basel) в случае увеличения общего риск фактора до критического значения (доверительный интервал 0,95). В абсолютном выражении, отклонение потерь в период кризиса от ожидаемых составляет 695 млрд. рублей.

,

Величина совокупных потерь для каждой группы банков, относящихся к одной рейтинговой группе, значительно разнится в период кризиса. Так, для наиболее устойчивых банков сумма ожидаемых и непредвиденных потерь приблизительна равна 4% от общего объема вкладов. В то же время данное значение может достигать 98,6% от величины депозитов у банков с наивысшей вероятностью дефолта (группа Са) (см.диаграмму 7).

Диаграмма 7. Величина совокупных потерь в условиях криза по отношению к объему депозитов, %

Дополнительно обращает на себя внимание тот факт, что доля непредвиденных потерь в совокупных убытках снижается с ростом вероятности дефолта организаций. Для организаций с наилучшим рейтингом (Ва2) потери, связанные с ухудшением макроэкономического фона до кризисного, составляют 80%. Данное значение постепенно снижается с ухудшением качества активов и достигает 65,6% для банков с рейтингом «Са». Таким образом, можно сделать вывод, что системный риск в большей степени сказывается на организациях с низкой вероятностью дефолта, увеличивая ожидаемые потери в 5 раз (см. диаграмму 8).

Диаграмма 8. Соотношение непредвиденных и ожидаемых потерь для рейтинговой группы, %

Рассчитывая средний уровень потерь в период кризиса для каждой рейтинговой группы, стоит учесть тот факт, что вклады в портфеле распределены неравномерно. Так, в отличии от выводов, сделанных ранее, на различия в рейтинговых группах влияет не только соответствующая ей среднегодовая вероятность дефолта, но и сумма вкладов по всем банкам данной категории. Следовательно, данный показатель может служить лишь сигналом для регулирующих органов, какие кредитные организации в наибольшей степени вносят вклад в совокупные потери банковского сектора.

Из диаграммы очевидно, что, не смотря на увеличивающуюся долю потерь в общем объеме вкладов, банки с низким рейтингом не окажут сильного влияния на банковскую систему из-за низкой концентрации вкладов. И наоборот, средние потери для банков с высоким рейтингом значительно выше, чем для банков категории «В».

Особое внимание обращают на себя активы рейтинговой группы «Саа3». Высокий уровень вероятности дефолта при небольшой доле совокупных вкладов (0,42%) привел к значительному уровню средних потерь. Данная ситуация связана с включением в данную категорию Азиатско-Тихоокеанского банка, чьи вклады насчитываю 54 млрд рублей, что больше, чем у половины банков наивысшей категории. Из данной ситуации можно сделать вывод, что у банка серьезные финансовые трудности и в случае дефолта негативный эффект на банковский сектор будет выше, чем у аналогичных банков с рейтингом Саа3 и даже выше.

Диаграмма 9. Средняя величина потерь для каждой рейтинговой группы, млн.

2.2 Критика модели Васичека

Использование модели, предложенной Базельским Комитетом, в явном виде имеет ряд серьезных допущений и недостатков.

Несмотря на то, что данная модель учитывает общий системный риск-фактор, его определение весьма абстрактно Разумовскии? П. Internal Ratings-Based Advanced Approach: преимущества и недостатки методологии // Экономическая политика. 2010. No 2-эл.. Случайная величина, описывающая различные стадии экономического цикла, не зависит ни от каких реальных макроэкономических показателей, например, динамики ВВП, валютного курса, индекса потребительских цен и т.д. Однако именно такой ее «идеализированный» вариант предлагает использовать Базель-2 для расчетов кредитных рисков организации.

В работе Das, Duffie, Kapadia, Saita (2007). Удалось установить наличие нескольких кластеров на американском рынке, что подтверждает наличие дополнительных взаимосвязей между активами. Из этого следует, что частота дефолтов зависит не только от общего риск-фактора, а еще и от ряда внутренних взаимодействий между компаниями, что увеличивает их совместную вероятность дефолта. Таким образом, можно установить, что модель Васичека не учитывает всех наблюдаемых на практике взаимосвязей и может выдавать неточный результат, даже с учетом 99,9% уровнем значимости, который по сути снижает модельный риск.

Практическое применение модели Васичека для оценки достаточности капитала имеет серьезный недостаток, который широко обсуждается в литературе. Gordy (2003) показал, что в условиях выполнения всех основных предпосылок модели, качество кредитного портфеля и взаимосвязи активов данного портфеля не оказывают никакого влияния на индивидуальные требования к капиталу для отдельного заемщика. Другими словами, объем средств, необходимых для покрытия рисков одного кредита, будет неизменным, так как зависит только от системного риска и риска неплатежеспособности. Следовательно, невозможно представить эффективный менеджмент, позволяющий диверсифицировать риски портфеля и снизить требования к капиталу.

2.3 Нарушение основной предпосылки

Помимо общей критики модели расчета непредвиденных потерь по модели Васичек, ее использование в неизменном виде приводит к нарушению главной предпосылки - бесконечное число кредитов с равными весами. Другими словами, рекомендуемая методика расчета кредитного риска Базельским Комитетом предполагают сильную гранулированность портфеля.

Таким образом, использование модели Васичек в данной работе приводит нас к тому, что нет разницы между банками внутри одной рейтинговой группы, вне зависимости от объемов вкладов. То есть в процентном выражении величина непредвиденных и ожидаемых потерь зависит только от средней вероятности дефолта при фиксированном системном риске.

Непредвиденные потери, рассчитанные как разница между реальными потерями в условиях «наихудшего» сценария одновременного увеличения вероятности дефолта всех активов портфеля и средними ожидаемыми значениями, задаваемыми средней вероятностью дефолта (рейтингом), зависят от величины корреляции каждого актива с системным риском (R). Данный подход является точным, если учитывать бесконечное число заемщиков, так как при нулевой корреляции, непредвиденных потерь не будет, что достигается только в условиях закона «больших чисел». С другой стороны, даже при отсутствии корреляции возможно случайное банкротство большего числа заемщиков, чем ожидается. Следовательно, если рассматривать данную модель на уровне кредитного портфеля банка, необходимо создавать дополнительный капитал под такие потери. Таким образом, инвариантный подход при расчете непредвиденных потерь будет недостаточным в случае низкой диверсификации портфеля.

Формально, условие концентрации портфеля можно записать через индекс монополизации отрасли (Индекс Херфиндаля-Хиршмана). Необходимое условие модели Васичека соответствует нулевому или близкому к нулю значению данного показателя.

Для портфеля, составленного из вкладов физических лиц в банки России, Индекс Херфиндаля составляет 2456. Согласно критериям данного показателя, выборку можно отнести к 1 типу - высококонцентрированные рынки (1800 <HHI <10000).

Графическое представление распределения вкладов населения по банкам также подтверждает сверхсильную концентрацию. Для наглядности, кредитные организации были ранжированы по убыванию объемов депозитов и сгруппированы. Каждая группа представлена 30 банками.

Диаграмма 10. Распределение вкладов в портфеле, %

Как видно из диаграммы 10, вклады банковской системы России распределены крайне неравномерно. Неизменным лидером остается ПАО Сбербанк, размер депозитов которого составляет практически 50% всего объема. Более того, обращает на себя тот факт, что даже внутри рейтинговых групп отсутствует гранулированность, тем самым указывая на тот факт, что рейтинг кредитной организации - не единственный индикатор, на который ориентируется население при инвестировании своих сбережений.

Диаграмма 11. Распределение вкладов внутри рейтинговой групп Ва2, %

Таким образом, можно сделать вывод, что результаты полученные выше недооценены из-за сильной концентрации банковских вкладов. Следовательно, необходимо произвести корректировку формулы с учетом распределения депозитов по портфелю.

Gordy, Lutkebohmert (2007) отмечают, что корректировка капитала соответствует значениям от 3% до 8% для средних по размеру активов банков. Авторы моделировали непредвиденные модели с помощью CreditRisk + однофакторной модели. Их результаты оказались близкими к работе Heitfield, Burton (2006), установивших ошибку ПВР-подхода на уровне 1%-8% в зависимости от размера портфеля. Использование методологии CreditMetrics позволило Duellmann, Masschelein (2006) установить, что для высококонцентрированных портфелей, корректировка модели Васичека соответствует от 8% до 13%

2.4 Штраф за концентрацию

В работе Разумовского показывается, как с помощью гибридной модели можно оценить «штраф за концентрацию», позволяющий скорректировать результаты, полученные с использованием классического ПВР-подхода.

Подчеркивается, что существует экспоненциальная зависимость между индивидуальным требованием к капиталу и объемом вклада в портфеле. Данные выводы находят свое отражения в работе Martin, Thompson, Browne (2001). Исходя из данного предположения, поправка на гранулированность имеет следующий вид:

;

Где, EAD-объем i-го кредита

- совокупная сумма кредитов в портфеле

Pf - Пенальти-фактор. Величина, позволяющая скорректировать величину непредвиденных потерь с учетом концентрации вкладов портфеля.

На портфельном уровне

Под Ul (gibrid) предполагается значение непредвиденных потерь, которое бы учитывало оба источника кредитного риска. Так, данная величина складывается из увеличения вероятности дефолта каждого актива в зависимости от системного риска, что раскрывается в формуле Васичека при абсолютной гранулированности портфеля, и увеличения общих потерь из-за нарушения предпосылки о нулевой концентрации внутри портфеля. Зная данную величину, не сложно скорректировать классический ПВР подход на величину расхождения совокупных потерь при фиксированной макроэкономической переменной.

В работе Помазанова (2009) предлагается методика расчета непредвиденных потерь, учитывающая оба источника риска. Использование «CreditRisk+ Однофакторная модель» позволяет «растянуть» распределение совокупных потерь по портфелю с учетом индивидуальной вероятности дефолта.

2.5 Величина непредвиденных потерь с учетом концентрации портфеля

Для оценивания ULgibrid мы воспользуемся методом Монте-Карло и сгенерируем число «реальных» дефолтов при различных фиксированных макроэкономических условиях. Тем самым получаемая выборка для каждого Y будет рассматривать все возможные ситуации банкротств банков с учетом их индивидуальной вероятности дефолта. Более того, принимаемые в расчеты потери в случае дефолта банка равные всему объему вкладов (EAD*LGD) позволит оценить точное значение потерь банковской системы.

Таким образом, перебор возможных дефолтов учитывает оба источника риска - индивидуальная вероятность дефолта и размер кредита в общем портфеле (концентрация).

Для проведения данного анализа введем дополнительную переменную, которая описывает состояние банка в каждый период финансового цикла.

Генерируемая случайная величина является индивидуальной для каждого банка и не зависит ни от каких макроэкономических и прочих параметров. Так, мы задаем индивидуальный риск каждого банка, с которым он может столкнуться в той или иной макроэкономической ситуации. На практике независимость активов (банков) опровергается, однако в используемой нами модели вероятность дефолта- величина, которая зависит от общего риск фактора (системного риска), тем самым указывая на зависимость активов через переменную R.

...