Основные подходы к управлению кредитными рисками

Понятие кредитного рейтинга, частоты дефолта, кредитного спреда, уровня восстановления

Кредитный рейтинг компаний-заемщиков складывается из двух основных компонентов: анализа бизнеса и анализа финансового профиля. Рейтинг компании не сводится к простому расчету финансовых показателей.

Это еще и результат тщательного исследования фундаментальных характеристик бизнеса, таких как страновые риски, структура отрасли и перспективы ее роста, конкурентные преимущества компании, система регулирования, менеджмент, стратегия.

Частота дефолта

С кредитным риском неразрывно связано понятие банкротства заемщика. При оценке кредитного риска подверженная ему организация может определять для себя понятие «дефолт контрагента» в индивидуальном порядке. Например, как понижение кредитного рейтинга компании-заемщика, снижение рыночной стоимости заемщика больше, чем на определенный процент, а также задержка или отсрочка платежей, пролонгация, повышение процентной ставки и другие изменения условий кредитного или иного договора.

Кредитный спред

Кредитный спред — дополнительный процент, уплачиваемый заемщиком за пользование кредитными ресурсами при наличии кредитного риска.

Уровень восстановления — доля стоимости долга, которую в случае дефолта кредиторы так или иначе получат (возместят). Зависит от должника (в т.ч. отрасли), очередности (вида обязательств), макроэкономической ситуации и т.д.

В США уровень восстановления в промышленности составляет 30–40%. Например:

Обзор моделей оценки кредитного риска

В данной статье под банкротством заемщика понимается неисполнение в срок или неполное исполнение заемщиком обязательств перед банком по выплате процентов и (или) основной суммы долга.

МОДЕЛИ СОКРАЩЕННОЙ ФОРМЫ

В моделях сокращенной формы вероятность дефолта рассматривается как экзогенная переменная, значение которой определяется «сокращенным» набором экономических факторов, лежащих в основе банкротства.

Это является одним из основных отличий данного подхода от структурных моделей, где вероятность дефолта рассматривается как эндогенная переменная, зависящая от структуры баланса, состояния рынка капитала и других факторов.

МОДЕЛЬ ДАФФИ-СИНГЛТОНА (1999)

В модели рассматривается некоторое кредитное требование, имеющее рыночную стоимость D(t). На дату погашения (момент времени T) по данному требованию должна быть получена сумма F_T. Кроме того, в модели определены следующие параметры:

- h_t — условная риск-нейтральная вероятность, определенная в момент времени t, того, что компания объявит дефолт в течение промежутка времени от t до t + 1 при условии сохранения устойчивости до момента времени t;

- φ_t — сумма (выраженная в денежных единицах), получаемая кредитором в случае банкротства заемщика;

- r_t — краткосрочная безрисковая процентная ставка, определенная в момент времени t.

ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИ ДАФФИ-СИНГЛТОНА

Модель Даффи-Синглтона имеет ряд неоспоримых преимуществ.

1. Оценка рыночной стоимости долгового обязательства не зависит от предположений исследователя относительно уровня потерь и вероятности банкротства. Для построения модели необходима лишь оценка произведения этих величин, в которой могут быть автоматически учтены любые виды зависимости между ними.

2. При оценке спреда зависимость уровня потерь и вероятности банкротства от экономического цикла может быть учтена как зависимость от безрисковой процентной ставки.

3. Все модели сокращенной формы легко применимы, так как для их использования не требуется оценки каких-либо параметров на базе рыночной стоимости компании.

СТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА

Одной из основных концепций классической теории финансов является гипотеза эффективного рынка. Основной постулат этой гипотезы заключается в том, что наилучшим индикатором деятельности компаний является рыночная цена их акций. Считается, что существующие цены отражают не только всю доступную информацию о качестве компаний, но также и ожидания инвесторов, участников рынка, связанные с потенциальными изменениями этого качества.

МОДЕЛЬ МЕРТОНА (1994)

Цель данной модели — определить стоимость простого кредита, выданного на определенный промежуток времени. В ее основе лежат следующие гипотезы.

МОДЕЛЬ KMV

В данной модели основной целью является не оценка рыночной стоимости кредита, как в модели Мертона, а определение вероятности дефолта компании-заемщика.

Анализ заемщиков проходит в четыре этапа.

1. Определение точки дефолта (DP), то есть определение такой стоимости активов заемщика, при которой компания объявляет дефолт. Часто в качестве точки дефолта рассматривают сумму краткосрочных обязательств компании и половины ее долгосрочных обязательств:

DP = STD + 1/2LTD.

ПОДХОД, ОСНОВАННЫЙ НА МАТРИЦЕ ПЕРЕХОДНЫХ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

Существует ряд методов, основанных на анализе накопленной статистической информации по дефолтам компаний. Наиболее часто принимаются во внимание такие характеристики, как частота банкротств и их вариация.

Использование матриц переходных вероятностей (матрицы миграций рейтингов) позволяет более аккуратно оценивать кредитный риск, рассматривать возможность изменения стоимости долга при повышении или понижении кредитного рейтинга заемщика.

МОДЕЛЬ CREDIT METRIX

Цель данной модели — построение распределения вероятности стоимости кредитного портфеля через определенное время (обычно через 1 год).

Для каждого кредита, входящего в портфель, определяются следующие характеристики.

1. Временная структура процентных ставок (спот и форвардных ставок):

(1 + r_i,t)^t = (1 + r_i,1) (1 + f¹_{i,t –1}), (17)

где i = AAA, AA, ..., D — индекс, характеризующий кредитный рейтинг заемщика;

r_i,t — годовая процентная ставка, взимаемая с суммы, предоставленной на t лет заемщику, имеющему i-й кредитный рейтинг;

f^k_i,h — форвардная ставка для суммы средств, предоставленных в момент времени k на срок h заемщику, имеющему i-й кредитный рейтинг.

ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛЕЙ, ОСНОВАННЫХ НА МАТРИЦАХ ПЕРЕХОДНЫХ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

Модели, в основе которых лежат матрицы переходных вероятностей, имеют ряд существенных недостатков.

1. Рейтинги присваиваются компаниям-заемщикам не достаточно часто, чтобы мгновенно отражать малейшие изменения кредитоспособности заемщика. В этом отношении данные модели уступают основанным на анализе текущей рыночной информации (например, структурным моделям).

2. Рейтинги различных компаний-заемщиков неоднородны. Отрасль экономики, размер фирмы, размер финансового рычага, местоположение — все эти факторы оказываются значимыми при анализе кредитоспособности заемщика.

КОЭФФИЦИЕНТ АЛЬТМАНА (ИНДЕКС КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ)

Индекс кредитоспособности Альтмана построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа и позволяет разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

Индекс Альтмана строится на основе многофакторного регрессионного уравнения.

В качестве факторов используются пять наиболее значимых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период.

В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид:

Z = 1,2X₁ + 1,4X₂ + 3,3X₃ + 0,6X₄ + X₅,

где Х₁ — оборотный капитал/сумма активов;

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ, ОСНОВАННЫХ НА КОЭФФИЦИЕНТНОМ АНАЛИЗЕ, НА РОССИЙСКОМ РЫНКЕ

Основной проблемой при использовании коэффициентного анализа является зависимость его эффективности от достоверности используемых для расчета данных финансовой отчетности. В российских условиях, когда в целях снижения налогового бремени показатели прибыли сознательно занижаются, подобный анализ не вскрывает объективной картины рисков предприятия. Кроме того, рентабельность отдельного предприятия в значительной мере зависит от колебаний российской экономики, что никак не учитывается в приведенных моделях.

Таким образом, коэффициентный анализ в чистом виде не может объективно охарактеризовать подверженность предприятия кредитному риску.

ПОДХОД, ОСНОВАННЫЙ НА УЧЕТЕ ВЛИЯНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ

Устойчивость предприятий и организаций находится в прямой зависимости от состояния экономики страны, в которой эти компании работают. Особенно это актуально для нашей страны, где развитие экономики не плавно и циклично, а сопряжено с резкими скачками, неожиданными взлетами и непредсказуемыми падениями.

Поэтому вероятность дефолта заемщиков также меняется от года к году не постепенно, а скачкообразно. Для прогнозирования банкротства предприятий необходимо учитывать влияние макроэкономических факторов, таких как темп роста ВВП, уровень инфляции, уровень потребительских цен, мировые цены на энергоносители и др. Именно этот систематический, недиверсифицируемый компонент кредитного риска часто оказывается наиболее существенным при работе с кредитным портфелем.

Данный подход применяется компанией McKinsey&Co и реализован в программном продукте CreditPortfolioView^TM.