Уважаемый читатель! Сегодня речь пойдет пусть и об упрощенной, но о прикладной, легко реализуемой даже в домашних условиях, Системе Управления Кредитным риском, созданной на фундаментальной базе стандартов оценки кредитного риска, применяемых в нашей стране, а также управляемой «настраиваемой» исходя их стоящих перед нами задач.
Пусть Вы – инвестор! Частный инвестор, или вы бухгалтер, иной финансовый служащий какой-либо инвестирующей структуры. Объединяет вас то, что вы планируете предоставить, вложить средства в какую-либо компанию, и ожидаете получить прибыль, т.е. не только вернуть вложенное, но и сгенерировать доход сверх. Как понять рискованность будущих или уже сделанных вложений? Как оценить риск? Как дальше управлять кредитным риском? Можно ли еще добавить рискованных инвестиций или теперь вкладывать можно только при минимальном риске?
Поскольку у нас «не модный московский клуб», а «эффективная сельская дискотека», исходить будем из ограниченности ресурсов (ограничены открытыми источниками информации, такими как сайт налоговой и интернет) и весомости применяемых методов оценки (с использованием взглядов международного стандарта МСФО 9 (IFRS 9), российских стандартов оценки ожидаемых кредитных потерь, экономико-математических приемов и формул).
Создадим свою упрощенную модель оценки предполагаемых кредитных потерь
============================================================
Зададим регрессоры (риск-факторы) модели:
1. Базовые факторы риска:
- отраслевой годовой PD (берем с сайта рейтинговых агентств)
- экспертный LGD (LGD = 75%, в случае просрочки 365+ дней LGD = 100%)
- срок до возврата инвестиций M в годах
2. Факторы повышенного риска:
- просрочка 30 дней +
- падение выручки компании за 1 год более, чем на 25%
- убыточная деятельность, которая привела к снижению ЧА на 25%
- негативный прогноз ситуации на рынке/ в отрасли объекта инвестиций
3. Факторы высокого риска:
- просрочка 90 дней +
- падение выручки компании за 1 год более, чем на 50%
- убыточная деятельность, которая привела к снижению ЧА на 50%
- кризисная ситуации на рынке/ в отрасли объекта инвестиций
============================================================
Воспользуемся формулой трансформации PD в PD(life time):
PD(life time) = 1 - (1 - PD)^M
- для себя убеждаемся, что формула работает корректно - при подстановке M = 1 году PD(life time) равен годовому базовому отраслевому PD
- в случае отсутствия факторов повышенного и высокого риска PD(life time) = PD
- максимально возможный расчетный PD(life time) = 100%
- в случае наблюдения факторов высокого риска PD(life time) = 100%
============================================================
Введем интегральный показатель предполагаемых кредитных потерь:
EL = PD(life time)*LGD* Сумма вложения
Чем выше значение нашего интегрального показателя, тем инвестицию считаем более рискованной.
Модель готова!: Как и заявлялось в начале, мы создали собственную систему оценки кредитного риска с использованием данных из открытых общедоступных источников информации и применением взгляда из лучших стандартов оценки предполагаемых кредитных потерь, которой мы можем управлять путем изменения некоторых параметров (например, введением дополнительных факторов повышенного и высокого риска, экспертного LGD, регулярного обновления данных по отраслевым годовым дефолтам рейтинговыми агентствами, уточнением срока в месяцах)
Пользуемся, моделируем и создаем! Ставим лайки, если помогло, если понравилось!
===========================================================
Рекомендую к прочтению:
Популярность лизинга в РФ. Важнейший драйвер рынка лизинга. Системы управления рисками лизинговых компаний.
ГЧП – драйвер рынка лизинга недвижимости!
============================================================