Стресс-тестирование кредитных рисков

В заключительном параграфе рассмотрим возможности комплексного сравнения кредитных рисков на примере розничного и корпоративного сегментов российского рынка кредитования, включающего анализ системно значимых банков и оценку чувствительности к макроэкономическим факторам (стресс-тестирование).

«Перегрев» российского кредитного рынка [Полтерович и др., 2010; Солнцев и др., 2012; Кравченко и др., 2012] стимулировал ряд мер, принятых Банком России для сдерживания роста и ужесточения контроля над деятельностью банков. Для реализации такого подхода требуется комплексный анализ, принимающий во внимание как общие тенденции рынка, так и мониторинг системно значимых банков на основе методик стресс-тестирования [Карминский, Козлов, 2014].

Определение стресс-тестирования и направления исследования

Стресс-тестирование определяется как оценка устойчивости банковской системы к исключительным, но вероятным макроэкономическим шокам [Blaschke et al., 2001]. Начиная с 2003 г. стресс- тестирование используется для регулярного анализа финансовой стабильности банковской системы. В последних рекомендациях МВФ [IMF, 2012] наравне с макроэкономическими факторами подчеркивается важность анализа системно значимых банков, так как дефолт крупной кредитной организации может повлечь за собой волну дефолтов и всплеск нестабильности на рынках.

Одна из первых моделей для анализа системно значимых банков представлена в работе [Ciliak, 2007] и ориентирована на оценку параметров просроченных кредитов (Non-Performing Loans — NPL) и достаточности капитала (Capital Adequacy Ratio — CAR), выбор пороговых значений (threshold) для каждого показателя и отображение позиций выбранных банков в координатах NPL—CAR. Достоинством данного метода является наглядность и возможность определения сильных и слабых банков, простота в применении и интерпретации. Далее эта модель модифицируется путем использования индексов кредитного риска и стабильности дохода, отражающих ряд важных неучтенных параметров и их динамику.

В ряде работ разрабатывается единая методология стресс- тестирования для разных стран. В исследовании [Fungacova, Jakublk, 2012], посвященном анализу российского банковского сектора, применяемая в рамках lRB-подхода Базель II процедура стресс-тестирования для отдельного банка интерполируется на всю банковскую систему. Однако некоторые важнейшие параметры (доля потерь в случае дефолта (Loss Given Default — LCD), требования под риском дефолта (Exposure At Default — EAD)) не поддаются адекватной оценке на системном уровне. В работе [Солнцев и др., 2012] оценивается зависимость NPL от ряда переменных реального и финансового секторов и затем применяются модели, которые позволяют оценить среднее снижение достаточности капитала по банковской системе. Данная методология не выделяет отдельно эффекты по розничному и корпоративному сегментам.

Для оценки возможного влияния макроэкономических шоков на кредитные риски разработана модель векторной авторегрессии (vector autoregression — VAR). Она представляет собой систему уравнений, в которой текущие значения каждой переменной объясняются предшествующими значениями (лагами) и значениями (как текущими, так и прошлыми) других переменных. В силу гибкости структуры такие модели, не требуя ограничивающих теоретических предпосылок, успешно применяются для прогнозирования. Модель на основе VAR-метода использовалась при стресс-тестировании банковских систем Великобритании [Hoggarth et al., 2005], Италии [Marcucci, Qiiagliariello, 2005] и Чехословакии [Simeckova, 2011] на квартальных данных. Далее будем использовать помесячные данные (с сентября 2004 г. по август 2012 г.), что потенциально позволяет добиться большей точности результатов.

Основные тенденции в корпоративном и розничном сегментах российского кредитного рынка в нулевой декаде XXI в. рассмотрены в п. 3.3.1. За период 2005-2012 гг. наблюдался уверенный рост объемов российского рынка кредитования. Годовые темпы роста составляли до 1,5 раза (2008 г.) в обоих секторах. При этом розничный сегмент рос значительно быстрее корпоративного. Начиная с конца 2005 г. доля просроченной задолженности в розничном секторе стала неуклонно расти на протяжении рассматриваемого временного периода и в среднем достигла двукратного превышения этого показателя в корпоративном сегменте. В розничном сегменте пик отношения просроченной задолженности к выданным кредитам в 14% был достигнут в 2011 г. В 2012 г. начался восходящий тренд в розничном сегменте, предвещающий нестабильность на рынке, причем в розничном сегменте кредитные риски были в среднем вдвое выше, чем в корпоративном (рис. 3.11).

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >