Стресс-тестирование портфеля ипотечных кредитов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Стресс-тестирование портфеля ипотечных кредитов

И.А. Смоляк

При помощи метода математического моделирования определен уровень резервируемых средств по пулу ипотечных кредитов, необходимый для покрытия убытков, возникающих в сценарии экономического спада в России. ипотечный кредит стресс тестирование

Ключевые слова: стресс-тестирование, дефолт, вероятность неплатежа, уровень обеспечения, пул, ипотечный кредит, математическое моделирование.

Наступивший мировой финансово-экономический кризис выявил ряд проблем современной экономической системы, в том числе и для банковского сектора - проблему устойчивости финансовых организаций. Нельзя не учесть возросшее в связи с этим значение стресс-тестирования как наиболее эффективного инструмента, позволяющего оценить возможные убытки кредитных организаций от разного рода исключительных, но вероятных событий. Согласно мнению ЦБ РФ, целью стресс-тестирования является оценка «потенциального воздействия на финансовое состояние (финансовую устойчивость) кредитной организации отдельно задаваемых изменений в факторах риска, соответствующих исключительным, но вероятным событиям» [5]. Недооценка значения данного инструмента для риск-менеджмента банка и стратегического управления привела к негативным последствиям в период кризиса. Так, в большинстве банков мира результаты стресс-тестирования в практической деятельности не учитывались или учитывались слабо, поэтому непокрытые потери таких банков в результате кризиса оказались значительными. Следовательно, перед банком встает проблема определения уровня потерь при возникновении исключительных, но вероятных событий, связанных со значительными изменениями макроэкономических индикаторов [2, с.5]. Механизм, помогающий решить данную проблему применительно к портфелю ипотечных кредитов, - это модель рейтингового агентства Moody's MILAN, которая была адаптирована автором статьи для условий Российской Федерации и модифицирована с учетом экономического кризиса. Модифицированный вид данной модели уже ранее был апробирован автором при моделировании качества портфеля ипотечных кредитов, подлежащих секьюритизации, и был получен следующий результат: объем обеспечения по пулу ипотечных кредитов, подлежащих дальнейшей секьюритизации, составил 15,65% [6]. При резервировании средств в размере 15,65% по пулу ипотечных кредитов, подлежащих секьюритизации, кредитное качество пула увеличивается до качества эталонного портфеля, оцененного рейтинговым агентством Moody's на уровне Ааа. Апробация модели в качестве инструмента стресс-тестирования осуществлялась уже на другом портфеле ипотечных кредитов. В предлагаемой работе посредством модифицированной модели MILAN определяется уровень обеспечения средств, соответствующий уровню потерь по портфелю ипотечных кредитов в сценарии экономического спада в России.

Постановка задачи. Таким образом, объектом изучения является сформированный коммерческим банком портфель ипотечных кредитов. Целью исследования является определение уровня потерь по портфелю ипотечных кредитов в сценарии экономического спада в России. Предлагаемая работа посвящена решению именно этой проблемы.

Обозначим символом MILAN CE искомый уровень потерь. В процессе определения этой величины будет использоваться модель MILAN [3], разработанная рейтинговым агентством Moody's и модифицированная с учетом сценария экономического спада в Российской Федерации автором статьи.

Модель MILAN. Назначение модели рейтингового агентства Moody's MILAN заключается в определении уровня резервируемых средств по портфелю ипотечных кредитов, которые подлежат секьюритизации. При использовании данной модели в качестве инструмента стресс-тестирования по ипотечному кредитному портфелю получаемый на выходе модели объем обеспечения соответствует объему потерь по рассматриваемому ипотечному кредитному портфелю в ситуации экономического спада в России. Допущение, лежащее в основе модели MILAN, состоит в следующем: вероятность дефолта по ценным бумагам, выпущенным в результате секьюритизации ипотечных кредитов и претендующим на определенный уровень рейтинга инвестиционного качества, должна равняться вероятности дефолта по некоторому эталонному пулу кредитов, который рассчитывается на основе накопленной статистики. Эталонный пул, сформированный из высоконадежных активов, обладает достаточно высокой степенью географической диверсификации, так что кредиты не сосредоточены в каком-либо одном регионе.

Модель MILAN является в большей степени скоринговой моделью, в которой используется целый ряд регрессионных зависимостей между переменными. Расчёт по данной модели искомого уровня резервируемых средств MILAN CE состоит из 24 этапов. Опишем основные черты данной модели.

Входными параметрами модели служат информация по сформированному портфелю ипотечных ссуд и статистика по рынку жилой недвижимости [7]. В частности, необходимо знать: 1) размер ежемесячного и первоначального взноса по кредиту; 2) вид процентной ставки (фиксированная или плавающая); 3) уровень текущей задолженности по каждому кредитному договору; 4) стоимость и вид заложенной недвижимости; 5) регион выдачи кредита; 6) валюту и срок кредита; 7) цель получения; 8) наличие и срок просроченной задолженности ссуды; 9) информацию по заемщикам (является заемщик наемным служащим или предпринимателем, подтвержденность его дохода).

Первоначально в модели определяется базовый уровень обеспечения по каждой ссуде как произведение вероятности неплатежа по рассматриваемому кредиту и уровня потерь по нему в результате дефолта. Этот уровень не должен быть меньше 5 % от размера кредита, так как именно на таком уровне оценены агентством Moody's риски, не учтенные в модели MILAN: страновой риск; не подлежащие страхованию природные риски; риски, связанные с невысоким уровнем развития законодательной системы [3]. В соответствии с моделью MILAN вероятность неплатежа по ссуде определялась исходя из кривой частоты дефолтов, представляющей собой взаимосвязь вероятности неплатежа по кредиту и доли ссудной задолженности в стоимости заложенного имущества кредита. При апробации данной модели для российских условий вероятность неплатежа по ссуде определялась исходя из следующей выявленной автором статьи зависимости:

где PD_i - вероятность неплатежа по i-й ссуде; LTVi - отношение ссудной задолженности по i-му кредиту к стоимости заложенного имущества по нему; Interest rate i - ставка процента по i-му кредиту. Коэффициенты логистической регрессии были оценены методом максимального правдоподобия на исторических данных банка об ипотечных кредитах, выборке, состоящей из 16187 наблюдений, в системе SAS Enterprise Miner. Статистическая информация для построения данной зависимости:

Помимо вероятности неплатежа для каждой ссуды из анализируемого портфеля определяется и уровень потерь (величина L_i) по следующей формуле:

,

где - стоимость заложенной недвижимости в сценарии экономического спада на рынке жилья (степень снижения стоимости жилья в сценарии спада в экономике определяется исходя из исследований, проведенных рейтинговым агентством Moody's); C_i - затраты по i-й ссуде на принудительную реализацию предмета залога; MF - время в месяцах на реализацию залога; CBi - текущая задолженность по i-й ссуде; I - годовая ставка процента, отражающая доходность от альтернативного использования суммы, равной задолженности по кредиту, в период реализации предмета залога.

Затем, в случае отличия характеристик каждой ссуды от эталонной ссуды, к уровню базового обеспечения добавляются соответствующие поправочные величины. В частности, поправки вводятся в случае отличия следующих характеристик: цели получения кредита, наличия просроченной задолженности сроком свыше 30 дней, валюты кредита, характера занятости заемщика, подтвержденности дохода заемщика, характера использования приобретаемой недвижимости, наличия плохой кредитной истории, вида ставки по кредиту. После тестирования отдельной ссуды поправочные величины вводятся уже на уровне всего портфеля в зависимости от степени его диверсификации по заемщикам и регионам. В результате получается MILAN CE - уровень резервируемых средств по портфелю ипотечных кредитов, который отражает степень потерь по анализируемому пулу ипотечных кредитов в сценарии экономического спада.

Таков (в кратком изложении) алгоритм расчётов по модели MILAN. Ниже описана модификация модели MILAN, разработанная автором данной статьи. Эта модификация прошла проверку и используется на практике.

Модификация модели MILAN с учетом кризиса в экономике Российской Федерации. В модифицированной модели MILAN учитывается тот факт, что в кризисный период времени у населения страны доход сократился в среднем на 25%.

Данный результат был получен автором статьи исходя из следующей логарифмической регрессии:

,

где Доходы_t - темп годового изменения реальных располагаемых доходов населения за период t; Безраб_t - темп годового изменения количества безработных за период t (в сценарии экономического спада он равен 1,2); Инфл_t - темп годового изменения потребительских цен за период t (в сценарии экономического спада он составил 1,94); ЭАН_t - темп годового изменения количества экономически активного населения за период t (в сценарии экономического спада он составил 1,02); - случайная ошибка, распределенная нормально с нулевым математическим ожиданием и стандартным отклонением, равным 0,03.

Логарифмическая регрессия оценивалась методом наименьших квадратов по историческим данным России. Входные данные [7] представлены в таблице .

Таблица Входные данные, использовавшиеся при построении логарифмической регрессии для темпа изменения доходов населения