Основы риск-менеджмента в коммерческом банке (часть I)

Деятельность банков как не одна другая связана с большим количеством рисков и долгое время все банкиры мира пренебрегали ими. В первую очередь, это связано с тем, что кредитная организация, как и любой другой вид бизнеса, своей целью ставит извлечение прибыли, а для банка увеличение прибыли происходит за счет минимизации собственного капитала. Проще говоря, банк заинтересован получить как можно больше депозитов на баланс и за счет них раздать как можно больше кредитов, а за счет прибыли от кредитов привлечь еще больше депозитов, и так по кругу. По серьезному относится к управлению рисками стали лишь после череды кризисов 1980-х годов, когда по результатам сберегательно-кредитного кризиса США и краха необеспеченных облигаций обанкротилось свыше 1 000 банков Америки. В ответ на это был разработан стандарт "Базель I", который установил требования к управлению кредитным риском и созданию нормативов достаточности капитала. А после кризисов 1990-х и рецессии 2007-2009 годов Базельским комитетом были разработаны новые стандарты "Базель II", "Базель 2.5" и "Базель III", которые включили в себя управление рыночным и операционным рисками, а также риском ликвидности.

В первой части цикла, посвященного основам риск-менеджмента, мы кратко рассмотрим понятие риска, способы его измерения, основные группы рисков и методы управлениях ими. Во второй части расскажем об агрегации рисков, нормативах достаточности капитала и о Базельских соглашениях, истории создания и их влиянии на мировой банковский сектор.

Риск и его измерение

Вероятность наступления определенного события, которое может повлечь за собой издержки и убытки. Вероятность события исчисляется в процентном соотношении от 0 до 100%, либо в диапазоне от 0 до 1, где 1 означает, что событие гарантированно произойдет. Само событие, а точнее ее исход - это случайная величина. В управлении рисками нам приходится сталкиваться с непрерывными случайными величинами, значение которых находится в определенном диапазоне между условными -1 и 1, расположенные на графике функции кривой распределения. Вероятность наступления события в определенном диапазоне равна площади соответствующей криволинейной трапеции.

график 1, функция криво распределения + пример непрерывной случайной величины

В теории вероятности большой популярностью пользуется нормальное распределение, но его реальное прикладное значение невелико. Чаще всего используются другими виды распределения, такие как логнормальное и логистическое. В следующих статьях обязательно затронем и их.

При анализе риска учитываются три главные характеристики:

• Горизонт анализа;
• Объем потерь;
• Вероятность наступления события.

Важно отметить, что при идеальном подходе к управлению рисками, учитываются не только неблагоприятные события, которые влекут потери, но и события, которые дают неожиданную прибыль. Почему? Здесь мы сталкиваемся со своеобразной аксиомой финансового мира, которая гласит, что чем больше прибыль, тем выше риск. Следовательно, сама по себе прибыль не может взяться из неоткуда, значит, банк где-то взял на себя дополнительные риски. При этом, риск нельзя повышать постоянно, так как с большим риском банк вынужден повышать затраты на обслуживание этого риска, следовательно, каждый следующий рубль зарабатывается все сложнее. "Золотую середину" между доходностью и риском банк определяет для себя сам, посредством установления аппетита к риску (подробнее о нем расскажем во второй части цикла статей).

Итак, столкнувшись с риском банк может выбрать один из следующих способов реагирования:

• Принять решение о принятии риска и последующем управнии им. Осуществляется посредством установления процедуры мониторинга, выделения резервов на потери и формирования буфера капитала (достаточности капитала);
• Отказаться или ограничить риск. Установление лимитов и процедур дополнительного контроля (прим. андеррайтинг).
• Передача или снижение риска. Например, цессия, хеджирование и т.д.

Управление кредитным риском

Кредитный риск - риск неисполнения контрагентом своих финансовых обязательств (дефолт). К основным подвидам кредитного риска относятся:

• Кредитный риск миграции - убытки связанные с невозможностью или нежеланием исполнять контрагентом свои обязательства;
• Риск концентрации - один контрагент занимает значительную часть кредитного портфеля;
• Трансфертный риск - неисполнение своих обязательств в иностранной валюте по причине деятельности иностранного правительства;
• Риск национальной экономики - неисполнение своих обязательств в национальной валюте по причине деятельности национального правительства;

Индикаторов дефолта великое множество, однако вот наиболее популярные из них:

• Просрочка платежа в течение 3 месяцев (90 дней);
• Банкротство (не тоже самое, что дефолт);
• Уступка прав требований по задолженности.

В соответствии со стандартами Базельского комитета, основной моделью оценки кредитного риска является показатель ожидаемых потерь (EL).

Формула расчета предельно проста:

Формула 1, расчет ожидаемых потерь

PD - вероятность дефолта в течение года. PD представляет собой сумму факторов риска, умноженных на коэффициенты, которые отражают вес каждого фактора в вероятности дефолта. В результате мы получаем скоринговый балл, который затем нужно откалибровать. Существует два главных способа: "Point in time, PIT" и "Through the cycle, TTC". Первый отражает актуальный уровень риска, а второй долгосрочный уровень риска с учетом цикличности экономики;

EAD - сумма потерь при дефолте. EAD варьируется от типа продукта. Например, в случае ипотеки EAD будет равен задолженности, так как контрагент вряд ли сможет взять еще одну ипотеку в том же банке, не закрыв предыдущую. А в случае внебалансовых задолженностей, таких как аккредитивы, гарантии и кредитные линии, необходимо учитывать уже потраченные деньги и доступные лимиты для контрагента.

Формула следующая:

EAD = Позиция + CCF (Лимит - Позиция) - Коррекция,

где:

CCF (credit conversion factor) или же фактор кредитной конверсии.

Может рассчитываться по разному, однако самый популярный метод следующий:

Формула расчета фактора кредитной конверсии.

где:

L - неиспользуемый лимит по кредиту,

E — основной долг на выбранный момент времени, который отстает на определенное фиксированное число месяцев до даты дефолта;

EAD — уже выданная величина кредитного требования по основному долгу на момент наступления дефолта.

LGD - процент EAD после реализации мер по снижению потерь (прим. реализация залога).

Управление рыночным риском

Это риск возникновения убытков из-за изменения стоимости финансовых инструментов, курсов валют, стоимости драгоценных металлов и т.д. Примеры рыночного риска: валютный, процентный и фондовый риски. При этом отдельно выделяют две группы рыночных рисков для кредитных организаций: торговая и банковская книги. К торговой книге относятся инструменты, используемые для получения дохода за счет волатильности стоимости самих инструментов, а к банковской книге относятся рыночные риски, связанные с классической банковской деятельностью, например, кредиты и депозиты. В свою очередь, в торговой книге содержаться две подгруппы: собственная позиция банка (т.е. спекулятивные позиции банка) и клиентская позиция (операции банка в интересах своих клиентов).

В целом управление рыночным риском осуществляется на портфельном уровне, а не по каждой сделке. Основным инструментом для сдерживания рыночных рисков является формирования различных лимитов. Вот некоторые из них:

Лимит потерь. То есть тот максимальный объем потерь, который банк готов понести за единицу времени (день, неделя и т.д.);

Лимит на Value at Risk (далее VaR). VaR это один из основных показателей агрегированного(совокупного) рыночного риска на уровне портфеля. Сам показатель рассчитывается тремя методами:

1. Исторический метод. Если у банка есть достаточно информации по определенному риск-факторы за определенный период, то он может использовать исторический метод для расчета VaR.

Пример:

У банка имеется статистика по валютному курсу на момент закрытия торгов по паре евро/рубль на протяжении последних 1 000 дней. Данные представлены в процентном соотношении изменения курса в сравнении с ценой закрытия предыдущего дня. Аналитик банка сортирует эти данные от самого сильного ослабления рубля до самого сильного укрепления рубля по результатам торгов. После, используя уровень доверительной вероятности (как сказано выше, этот уровень определяет банк, когда таргетирует желаемый кредитный рейтинг, например для рейтинга BBB+ уровень доверительной вероятности составляет 99,81%), аналитик использует следующую формулу:

N = (1- УДВ) * число событий.

где:

N - исторический VaR,

УДВ - уровень доверительной вероятности

В нашем примере получается следующее:

N = (1 - 0,9981) * 1000 = 1,9

Результат N округляется в зависимости от того, какую риск-культуру исповедует банк - более консервативную или либеральную. В нашем случае N округляем до 2.

Помните наш аналитик сортировал данные о волатильности рубля? Так вот, второй худший результат (потому что N = 2) и будет нашем показателем исторического VaR. Представим, что самое сильное ослабление рубля за день составило -15%, а второе самое сильное ослабление -10%. В таком случае наш VaR говорит, что с вероятностью 99,81% ослабление рубля за один день не превысит -10%.

Однако как и любое моделирование, основанное на исторических данных, данный метод имеет ряд недостатков:

• Цены в прошлом могут иметь ничего общего с ценами в будущем;
• Модель не учитывает риск который лежит за пределами (1 - УВД);
• Возможного недостатка данных.

2. Метод дисперсии-ковариации (метод нормального распределения или параметрический метод). В данном подходе делается предположение о нормальном распределении цены актива, поэтому для данного метода необходимо постоянно анализировать волатильность актива.

Базовая формула выглядит так:

N = К * ТС * В

где:

К - квантиль нормального распределения с учетом доверительного уровня (можно найти таблицу квантиля в интернете). Для 99% доверительного уровня квантиль составляет 2,326, а для 95% 1,645,

ТС - текущая рыночная стоимость позиции,

В - это стандартное (среднеквадратическое) отклонение изменения актива (иными словами волатильность).

Итак, представим, что банк открывает позицию на 100 миллионов рублей с доверенительным уровнем 99% и волатильностью актива 1,15.

N = 2,33 * 100 миллионов * 1,15 = 267.950.000

То есть, с вероятностью 99% наши потери не превысят 267 миллионов рублей.

3. Метод Монте Карло. Схож с методом исторического моделирования, он также основан на изменении цен активов, только с заданными параметрами распределения (математическим ожиданием, волатильностью). Метод Монте-Карло подразумевает осуществление большого количества испытаний – разовых моделирований развития ситуации на рынках с расчетом финансового результата по портфелю. Для его расчета используются специальные программы (хотя может хватить и Excel). Данный метод наиболее сложный для расчета VaR, однако при этом наиболее точный.

Управление операционным риском

Риск потерь в ходе осуществления банком своей повседневной деятельности. Отличительной чертой от остальных рисков операционные риски могут возникнуть в любом департаменте/отделе банка. По стандарту "Базель II" операционные риски классифицуются по типу событий следующим образом:

• Внутренне мошеничество;
• Внешнее мошенничество;
• Кадровая политика и охрана труда;
• Клиенты, продукты и деловая практика;
• Ущерб материальным активам банка (стихийные бедствия, техногенные катастрофы);
• Системные сбои (информационных систем, энергоснабжения)
• Нарушение управления процессов и оказания услуг

В 2020 году Банк России опубликовал Положение 716-П, которое предъявляет ряд требований к управлению операционными рисками в банках. Само управление осуществляется в несколько этапов:

1. Определение риска:

• анализ базы событий;
• ежедневная самооценка уровня операционного риска;
• внешний и внутренний аудит;
• интервью с работниками;

2. Регистрация операционного риска, а также понесенных потерь:

• классификация рисков;
• занесение в базу событий;
• сбор информации с центров компетенций;

3. Определение прямых и косвенных потерь

4. Количественная оценка уровня операционных рисков:

Сам операционный риск определяется в соответствии с Положением Банка России 744-П по формуле и 716-П. Подробнее на расчете операционного риска мы останавливаться не будем из-за перегруженности материала. Если нужен разбор, пишите в комментариях.

5. Качественная оценка уровня операционного риска:

• самооценка операционных рисков;
• профессиональная оценка внешними экспертами;
• сценарный анализ операционных рисков.

По каждому подходу качественной оценки кредитная организация сама определяет критерии оценки уровня существенности, эффективности форм контроля и уровня потерь операционных рисков во внутренних документах. Единственное, критерии оценки уровня существенности операционных рисков должны соответствовать шкале, определенной Банком России: очень высокий, высокий, средний, низкий.

6. Определение метода реагирования на операционных риск (в течение 3 месяцев):

• уклонение от риска;
• передача риска другой стороне;
• принятие риска;
• принятие мер, нацеленных на минимизацию потерь от риска.

7. Мониторинг операционных рисков:

контроль соблюдения лимитов, форм реагирования на риск;

анализ базы событий;

формирование ключевых индикаторов риска (КИР) и их мониторинг. Кредитная организация сама определяет КИРы и порядок их мониторинга во внутренних документах. Количество самих КИРов не ограничено.

Заключение

В своей работе мы лишь слегка коснулись омута под названием риск-менеджмент. Дальше - больше. Надеемся статья была для Вас полезной.

Авторы: команда департамента риск-менеджмента ГИК ГРУПП.