Подход к стресс-тестированию платежной позиции банка

Стресс-тестирование нельзя назвать новинкой в банковском анализе. В современной литературе вопросы стресс-тестирования рассмотрены в работах В. Савоня и С. Лесогорова. Основной вклад внесен крупными международными финансовыми организациями — Международным валютным фондом и Базельским комитетом по банковскому надзору. Автор предлагает дополнить существующие методические материалы в этой области, предложив собственную методику стресс-тестирования платежной позиции банка.

Центральный банк Российской Федерации определяет стресс-тестирование как процедуру оценки потенциального воздействия на финансовое состояние кредитной организации ряда заданных изменений в факторах риска, которые соответствуют исключительным, но вероятностным событиям. Наличие такого стресс-теста и его комплексный характер, охватывающий основные виды банковских рисков, включаются в оценку качества стратегического планирования1.

Кредитные организации, по мнению автора, должны по возможности оперативно проводить стресс-тестирование, чтобы в случае необходимости быстро принимать решения по реагированию на изменившиеся рыночные условия. Проведение стресс-тестирования исключительно на основе анализа прошлых событий недостаточно для полноценной оценки рисков2. Банк России рекомендует кредитным организациям наряду с историческими сценариями разрабатывать гипотетические сценарии, характеризующиеся максимально возможным риском и потенциальными потерями для кредитной организации.

Стресс-тестирование текущего состояния позволяет предпринять тактические меры, которые помогут урегулировать ситуацию с ликвидностью и максимально ослабить давление различных рисков на деятельность банка.

По мнению автора, для целей перспективного планирования подобные расчеты должно осуществлять экономическое (финансовое) управление, для анализа текущей ситуации — казначейство, которое готовит для комитета по управлению активами и пассивами (комитета по операциям) заключения о возможности осуществления заявленных бизнес-центрами пассивных и активных операций.

Для моделирования стресс-теста, характеризующего ликвидность банка, можно определить два ориентира: соблюдение нормативных коэффициентов Центрального банка РФ и потеря реальной ликвидности банка (т.е. недостаток ресурсов банка, который невозможно перекрыть дополнительным привлечением средств на рынке). Это становится особенно актуальным при увлечении кредитованием долгосрочных проектов за счет использования краткосрочных ресурсов.

В своем исследовании автор подробно остановился на стресс-тестах, моделирующих потерю реальной ликвидности банка. Он не рассматривает проблему соблюдения обязательных нормативов ликвидности, установленных ЦБ РФ, так как считает, что эта тема отдельного исследования.

Автор предлагает использовать агрегированную таблицу для представления движения средств через корреспондентский счет кредитной организации.

В таблице отображены не все статьи прихода/расхода средств через корсчет банка. Стресс-тестирование предполагает максимально консервативную оценку3.

В исходящий поток ресурсов включаются все кредиты, выдача которых возможна, то есть имеются документальные обязательства банка.

Во входящий поток ресурсов включаются: суммы депозитов, в отношении которых помимо договорного оформления существует абсолютная уверенность в поступлении; погашение кредитов такими клиентами, сомнения в платежеспособности которых отсутствуют полностью и просрочка, пролонгация или другая новация которых маловероятна.

По мнению автора, необходимо:

— оценить и учесть примерные суммы увеличения или уменьшения депозитов физических лиц в соответствии со сложившейся тенденцией;
— определить минимально возможные остатки на расчетных счетах клиентов банка, а также на корреспондентских счетах «лоро».

Необходимость стресс-тестов и точность их расчета как раз и обусловлены недостатком кредитных ресурсов (временным или стратегическим).

Как правило, стресс-тесты определяют худшие варианты развития событий. Следует подчеркнуть, что прогнозирование развития ситуации по оптимистичным сценариям бессмысленно и даже вредно, так как психологически это приводит к игнорированию острых сторон ситуации, на которые ориентирует «худший вариант».

Для стресс-тестирования каждый банк должен выбрать показатели, значения которых критичны непосредственно для него.

В целях идентификации сценариев, в том числе при поиске «наихудшей» для кредитной организации комбинации факторов риска, в работе над стресс-тестом должен участвовать широкий круг специалистов кредитной организации, что позволит с большей точностью идентифицировать сценарии, требующие проведения стресс-тестирования.

Вся работа должна проводиться под наблюдением и с прямым участием руководства кредитной организации.

Стресс-тест ситуации с реальной ликвидностью банка характеризуется наличием возможности самостоятельного определения банком методики ее расчета и соответственно набором показателей, оказывающих наиболее сильное влияние на ее результаты.

В качестве одного из основных показателей, характеризующих результаты стресс-теста на ликвидность, следует рассматривать сумму недостатка кредитных ресурсов. Этот показатель не только отражает степень зависимости реальной ликвидности банка от рыночной ситуации, но и является основой для проведения стресс-теста на процентный риск, присущий совершаемым или планируемым к совершению активным операциям банка.

В результате проведения стресс-теста возможно выявление и обратной ситуации, связанной с наличием у банка излишка кредитных ресурсов. В таком случае банк оценивает перспективную эффективность их размещения.

Далее рассмотрим сценарии, которые могут быть использованы для осуществления стресс-тестирования ликвидности банка N.

Как уже отмечалось выше, наряду с историческими сценариями кредитным организациям следует разрабатывать гипотетические сценарии, характеризующиеся максимально возможным риском и потенциальными потерями для кредитной организации.

Вот несколько «гипотетических сценариев» для банка N.

1. «Неожиданная» выдача большого количества кредитных ресурсов клиентам банка. Здесь прежде всего скрываются проблемы недостаточного взаимодействия между структурными подразделениями банка. Данные подразделения осуществляют свою деятельность без должного согласования.
2. Риск счетов «лоро». Вывод со счетов «лоро» банками-респондентами свыше 90% своих остатков.
3. Вероятность непогашения крупного кредита клиентом, тогда как в банке считалось, что гашение в день Т будет гарантированным (техническая просрочка).
4. Уменьшение поступлений на расчетные счета клиентов на 40–60% по сравнению с обычным значением.
5. Полный вывод средств со счетов (четырьмя–пятью клиентами) крупными клиентами, не связанными между собой отраслевой принадлежностью.
6. Риск падения имиджа банка у населения и компаний, обслуживающих свои счета. Данный сценарий сопровождается значительным изъятием средств: более 15% депозитов населения и увеличенные на 50% списания юридических лиц со своих счетов (перевод средств в другие банки) по сравне-нию с обычными средними списаниями. Предполагается, что изначально ситуация с ликвидностью была стабильной и банк выполнял нормативные требования ЦБ РФ. Банк стал жертвой «грязной» информационной кампании.

Приведенные выше сценарии отражают лишь часть тех ситуаций с ликвидностью, которые могут случиться с любой кредитной организацией.

Необходимо моделировать ситуации, объединяющие несколько сценариев, что даст реальную оценку положения с ликвидностью банка. С другой стороны, использование отдельно вышеуказанных сценариев дает руководству банка важнейшую информацию.

Можно предположить возможность реализации четырех сценариев:

• положительного;
• умеренного;
• негативного;
• стресс-сценария.

Расчет платежной позиции должен осуществляется по каждому из сценариев.

Положительный сценарий:

— осуществляется расчет с учетом ликвидности портфеля ценных бумаг (берется срок до погашения или оферты);
— осуществляется VaR-расчет максимально возможного снижения остатков на счетах «до востребования»;
— предполагается, что ставки МБК — менее 5%.

Умеренный сценарий:

— расчет по VaR максимально возможного снижения остатков на счетах «до востребования»;
— расчет с учетом ликвидности портфеля ценных бумаг (ликвидность портфеля ценных бумаг не учитывается — предполагаемый срок реализации для ликвидных бумаг от 8 до 20 дней);
— ставки МБК — от 6 до 10%.

Негативный сценарий:

— расчет по методике Shortfall максимально возможного снижения остатков на счетах «до востребования» (квантиль доверительной вероятности составляет 99,9%);
— расчет с учетом ликвидности портфеля ценных бумаг (ликвидность портфеля ценных бумаг не учитывается — предполагаемый срок реализации для ликвидных бумаг от 30 до 45 дней);
— ставки МБК — от 11 до 20%.

Стресс-сценарий:

— срок гашения выданных МБК отодвигается на 31–90 дней (предполагается, что будут проблемы у банков- заемщиков);
— 50% срочных депозитов физических лиц переносятся на срок 8–30 дней (предполагается, что половина депозитов будет снята в течение месяца);
— ставки МБК — 21–70%.

В итоге расчетов для каждого сценария рассчитывается разрыв ликвидности (недостаток свободных денежных средств), который, в свою очередь, умножается на максимальную ставку МБК для него. Получается стоимость финансирования разрывов ликвидности.

Для осуществления процесса моделирования требуется подготовить данные и программное обеспечение. В данном случае моделирование должно проводиться при помощи соответствующего программного обеспечения.

Автор отмечает, что для качественного моделирования необходимы исторические данные не менее чем за 6 месяцев. После группировки требуемой информации вычисляются:

• максимальное значение для каждой позиции;
• минимальное значение для каждой позиции;
• «вероятное значение» для каждой позиции. Его определяет специалист, ответственный за управление ликвидностью банка. Данное значение соответствует ожидаемому значению в конкретной ситуации. Получается своего рода экспертная оценка.

По результатам стресс-тестирования определяется избыток или недостаток средств.

Если получается недостаток денежных средств для осуществления кредитных и расчетных операций, его величина сравнивается с суммой имеющихся лимитов, установленных другими банками на данный банк.

Если сумма недостатка ресурсов близка к сумме лимитов, предпринимаются меры по снижению роста кредитного портфеля банка или по увеличению его ресурсной базы за счет других источников.

Сумма реальных лимитов, установленных банками-контрагентами, является для банка границей, при превышении которой результаты стресс-теста отражают негативные тенденции, складывающиеся в кредитной и ресурсной политике банка.

Автор отмечает, что имитационный анализ можно применять не только при моделировании позиции в течение 1 дня, но и на сроки свыше 1 банковского дня.

Для моделирования можно создавать так называемые платежные календари.

Эти календари должны включать в себя списки всех запланированных и возможных активных операций до конца периода, где в том числе учитываются суммы «открытых, но невыбранных» кредитных линий, всех возможных к возврату средств из пассива банка, а также планируемых к погашению кредитов и ценных бумаг из портфеля банка и возможных привлечений «длинных» депозитов от юридических лиц или банков.

«Платежные календари» в течение месяца корректируются в соответствии с фактически складывающимися обстоятельствами и уточняются подразделениями банка. В целом точность прогноза, как показывает практика, зависит главным образом от точности составления «платежных календарей», то есть от сведений, предоставляемых профильными подразделениями банка.

Стресс-тест можно проводить с целью анализа показателя ликвидности для различных временных периодов, например на срок 30 календарных дней (1 месяц).

В результате проводимого стресс-тестирования платежной позиции банка на срок 30 дней можно сделать вывод/предположение о том, какая ожидается ситуация с рублевой краткосрочной ликвидностью банка.

Автор полагает, что использование предлагаемого алгоритма стресс-тестирования поможет кредитным организациям минимизировать риски ликвидности и сделать шаг вперед к внедрению стандарта управления «Базель II».