Высокоуровневое описание подхода по определению зависимости между макроэкономическими параметрами и убытками от рисков

В рамках макроэкономического стресс-тестирования необходимо проводить оценку влияния макроэкономических условий (сценариев) на финансовое положение банка. В общем виде схема макроэкономического стресс-тестирования имеет следующую последовательность:

Макроэкономические параметры à Факторы риска à Финансовое положение Банка

Показателями финансового положения могут являться, например, прибыль, требования к капиталу, объем РВПС, достаточность капитала и т.д. Влияние стрессового сценария на показатели финансового положения определяется как разница (приращение) между стрессовым и базовым значением показателя.

Предполагается, что в банке существует методика оценки влияния факторов риска, отражающих специфику деятельности банка и текущие рыночные условия, на показатели финансового положения организации.

В общем виде, зависимость показателя (меры) финансового положения от факторов риска обозначим следующим образом:

Мера_м = Функция_м(Фактор_1,…,Фактор_i,…,Фактор_N)

Примеры таких показателей для кредитного и рыночного рисков приведены в Таблице 1.

Таблица 2. Показатели финансового положения и факторы риска

№	Вид риска	Показатель, «Мера_м»	Расчет показателей, «Функция_м(*)»	Факторы риска, «Фактор_i»
	Кредитный риск	Прибыль (через резервы)	PD * LGD * EAD	Вероятность дефолта клиентов, уровень потерь при дефолте, дисконты по залогам, величина кредитных требований, коэффициенты кредитной конверсии
	Кредитный риск	Требования к капиталу (IRB)	F(PD,LGD,EAD,M)	См. №1 плюс: срочность сделок, классификация активов
	Рыночный риск (фондовый)	VAR (параметрический)	q * √ Pos * Cov * Pos	Информация по позициям банка, историческая волатильность и корреляция позиций

Следующим этапом является определение зависимости между значением фактора риска и макроэкономическими параметрами. В качестве макроэкономических параметров могут быть использованы, например, темпы роста ВВП, уровень безработицы, ИПЦ, индексы промышленного производства, фондовые индексы, обменные курсы, цены на природные ресурсы и т.д.

Определение зависимости между факторами риска и макроэкономическими показателями может осуществляется по следующему алгоритму:

1. Расчет приращений фактора риска и макропараметров (зависимость, как правило, определяется между приращениями, а не исходными значениями показателей);
2. Синхронизация фактора риска и макропараметров с точки зрения периодичности наблюдений (приведение к единой частоте наблюдений: ежедневной, ежемесячной и т.д.);
3. Нормализация значений фактора риска и макропараметров (приведение к единой средней и волатильности);

Результатом этих шагов являются временные ряды данных, пригодные для статистического анализа и моделирования.

1. Определение индивидуальной корреляции между фактором риска и макропараметрами;
2. Поиск оптимальной функциональной зависимости между фактором риска и макропараметрами (методами статистического анализа).

В результате будет получена зависимость, приращения фактора риска от приращения макропараметров. Обозначим ее следующим образом:

∆Фактор_i = Функция_фi(∆Макро_1,…, ∆Макро_j,…, ∆Макро_K)

Проведение макроэкономического стресс-тестирования с использованием полученных зависимостей выполняется следующим образом:

1. Определение фактического (базового) значения показателей финансового положения:
   Мера_м_база = Функция_м(Фактор_1,…,Фактор_i,…,Фактор_N);
2. Разработка макроэкономических сценариев с соответствующим приращением макропараметров (∆Макро_1,…,∆Макро_j,…,∆Макро_K);
3. Расчет приращений факторов риска в стрессовых условиях
   ∆Фактор_i = Функция_фi(∆Макро_1,…,∆Макро_j,…,∆Макро_K);
4. Расчет стрессовых значений показателей финансового положения
   Мера_м_стесс = Функция_м(Фактор_1 + ∆Фактор_1,…,Фактор_i + ∆Фактор_i,…,Фактор_N + ∆Фактор_N);
5. Определение влияния стрессового сценария на показатели финансового положения
   Влияние_стесс = Мера_м_стесс - Мера_м_база.

При реализации данного подхода на практике могут возникнуть следующие трудности:

• Ограниченная возможность выявления зависимостей между мерой (показателем) финансового положения и факторами риска в аналитической форме;
• Нехватка временных рядов значений фактора риска для проведения статистического анализа корреляции с макропараметрами;
• Отсутствие явной статистической взаимосвязи между факторами риска и макропараметрами.

В общем виде такие трудности преодолеваются выбором упрощенных факторов риска (прокси) и использованием экспертных коэффициентов корреляции.

Практический пример построения регрессионной зависимости показателей риска кредитного портфеля от макроэкономических параметров

В качестве показателей риска выбираются два показателя, наиболее легко вычисляемые через данные, находящиеся в АБС Банка:

- Коэффициент резервирования (далее КР): как отношения сумм созданных резервов на отчетную дату с сумме основного долга соответствующего кредитного портфеля

- Коэффициент «плохих ссуд» (далее K_{bad_loans} ): как отношения сумм кредитов (основного долга) классифицируемых к IV V категории качества по РСБУ (Положение ЦБР 254-П) на отчетную дату с сумме основного долга соответствующего кредитного портфеля.

Эти показатели рассчитываются по данным АБС на месячные или квартальные олтчетные даты минимум за 5 лет с включение в период кризиса, например 2008 года.

Замечание. В качестве показателей риска можно брать и другие показатели риска кредитного портфеля, например, агрегированное значение PD по портфелю, доли NPL, доли дефолтных ссуд в портфеле на отчетную дату, доли просроченных ссуд опредленного срока (например, больтше 30 дней, или больше 60 дней), доходность портфеля с учетом риска, и др. Выбор показателя зависит от степени зрелости управленческого учета в Банке и развития IT.

Шаг 1: Выбираются значения макропараметров, например, из статистического отчета на сайте Минэкономразвития России «Основные тенденции социально экономического развития Российской Федерации за NNNN год» на те же даты, на которые рассчитаны значения внутренних показателей риска кредитного портфеля (за период, минимум 5 лет).

 

Шаг 2: определяются корреляционные завимсоти за анализируемый период между выбранными показателями рисков (по которым есть данные) и значения макропараметров.

Выбираются те макропараметры, у которых значения корреляций максимально и больше, например, 70%.

Например, для кредитного портфеля НОМОС банка за период с 1 июля 2008 по 31.12.2012 были получены следующие корреляционные зависимости для корпоративного кредитного портфеля (в целом):

Корреляции показателей риска корпоративного кредитного портфеля за период 01.07.2008 по 01.01.2013 по квартальным данным
Макропараметр	Общая доля IV и V К.К. в портфеле	средний показатель КР по кредитному портфелю
	Kbadloans	КР
Цена на нефть	-73.7%	-72.60%
ВВП	-60.7%	-54.99%
Индекс изменения ВВП по отношению к году	-79.1%	-81.70%
Изменением индекса промышленного производства нарастающим итогом к году	-56.6%	-55.43%
Изменение обрабатывающего производства нарастающим итогом к году	-58.8%	-57.97%
Изменение оборота розничной торговли за период (квартал)	-82.7%	-82.27%
Уровень безработицы	72.7%	70.41%
Курс доллара США по отношению к рублю за квартал	50.4%	58.93%

 

 

Шаг 3. Выбираются три макропараметра для построения линейной регресии:

- Цена на нефть;

- Индекс изменения ВВП по отношению к году

- Безработица

Уравнение линейной регресии имеет вид: К_риска= a + k₁*m₁ + k₂*m₂ + k₃*m₃

Где: К_риска - зависимая переменная регресии: показатель риска (K_badloans или КР)

m_{1 -} значения объясняющей i-й переменной (Цена на нефть; Индекс изменения ВВП по отношению к году, Безработица)

k₁ - индекса (коэффициент регресии) для i-й объясняющей переменной

а – свободный (незавимсый) пармаетр линейной регрессии

 

Индексы регрессии	Kbadloans	Крезервирования
a	1.02885048	0.520183903
Цена на нефть	-0.008342739	-0.003546796
Индекс изменения ВВП по отношению к году	0.111422194	-0.070431524
Безработица	-0.000850629	-0.000452201
Показатели значимости регрессии
R-квадрат	72%	71.0%
Значимость F	0.0012	0.0015

 

Шаг 4 задаются сценарии изменения макропараметров и вычисляются стресс значения показателей риска.

Например, заданы три сценария стресс изменений макропараметров:

 

Значения зависимых переменных по трем сценариям по результатам уравнений линейной регресии::

 

Результат стресс тестирования на тестовом примере:

 

Приложение 4. Позиция надзорных органов по действиям руководства по минимизации убытков при стресс-тестировании

В данном разделе приводятся позиции регуляторов, а также указываются действия регулятора, которые он должен предпринять. При этом подразумевается, что аналогичные действия предварительно должно предпринять и руководство Банка.

Позиция Банка России

Кредитным организациям рекомендуется использовать в рамках ВПОДК процедуры стресс-тестирования (включая сценарный анализ и анализ чувствительности) как в целях оценки размеров каждого существенного для кредитной организации вида риска, так и в целях оценки общей потребности кредитной организации в капитале, а также в рамках процедур оценки корректности (точности) результатов оценки рисков, получаемых с помощью внутренних моделей, применяемых кредитной организацией.

Кредитным организациям рекомендуется разработать процедуры проведения стресс-тестирования и определить в них:

- типы стресс-тестирования и основные задачи, решаемые в процессе стресс-тестирования;

- частоту проведения стресс-тестирования в зависимости от типов стресс-тестов и решаемых с их помощью задач;

- методологию определения актуальных сценариев. Рекомендуется применять широкий спектр сценариев, покрывающих различные виды рисков, принимаемых кредитной организацией, в том числе и ряд самых тяжелых сценариев, включая события, которые могут причинить максимальный ущерб кредитной организации или повлечь потерю деловой репутации;

- возможные корректирующие действия в стрессовых ситуациях.

Правила и процедуры проведения стресс-тестирования рекомендуется зафиксировать во внутренних документах кредитной организации и периодически пересматривать в зависимости от изменения внешних и внутренних факторов ее деятельности^[5].

 

При организации процедур управления рисками кредитной организации рекомендуется следовать общепринятым в международной практике стандартам в этой области. В отношении каждого из существенных рисков кредитной организации рекомендуется установить:

1. определение риска;

2. каким видам деятельности (операциям, сделкам) присущ данный вид риска;

3. уровень принятия решений по вопросам осуществления операций (сделок), связанных с принятием риска, установления лимитов по риску и методов (техник) его снижения;

4. порядок осуществления контроля со стороны совета директоров (наблюдательного совета), единоличного (коллегиального) исполнительного органа за соблюдением установленных процедур по управлению риском, объемами принятого риска и соблюдением установленных лимитов;

5. методы идентификации риска;

6. методы количественной оценки риска, включая определение потребности в капитале в целях ВПОДК;

7. методы ограничения риска (система лимитов);

8. методы снижения риска;

9. методы оценки эффективности внутренней методологии оценки риска (процедуры бэк-тестинга);

10. процедуры стресс-тестирования;

11. процедуры мониторинга риска;

12. систему внутренней отчетности;

13. порядок действий при выявлении случаев нарушения законодательства Российской Федерации, законодательства стран, на территории которых действует кредитная организация, нормативных актов, внутренних процедур и правил кредитной организации, включая действия по возмещению третьими лицами, сотрудниками кредитной организации убытков, понесенных по их вине кредитной организацией;

14. информирование акционеров (участников) кредитной организации об уровне принятых ею рисков.

Кредитным организациям рекомендуется зафиксировать все вышеперечисленные процедуры во внутренних документах, поддерживать их в актуальном состоянии и осуществлять постоянный контроль за их последовательным и точным соблюдением^[6].

Для эффективного выполнения советом директоров (наблюдательным советом) организационных и контрольных функций в части управления банковскими рисками в зарубежных кредитных организациях создаются структурные подразделения (назначаются служащие), ответственные за координацию управления банковскими рисками и выполняющие, в частности, следующие обязанности:

- проведение на постоянной основе анализа эффективности используемых и разработка новых методов выявления, измерения (оценки) и оптимизации уровня банковских рисков;

- осуществление на постоянной основе оценки потенциальных потерь кредитной организации (стресс-тестирования), а также доведение ее результатов до сведения исполнительных органов и совета директоров (наблюдательного совета);

- разработка и представление на рассмотрение исполнительных органов кредитной организации предложений по принятию мер, направленных на изменение уровня и структуры банковских рисков, в том числе предложений по проведению хеджирующих или иных операций по перераспределению банковских рисков, принятых кредитной организацией^[7].