close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Совершенствование определения стоимости залогов в условиях развития системы оценки кредитных рисков российских банков

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
Надеждина Яна Вадимовна
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
СТОИМОСТИ ЗАЛОГОВ В УСЛОВИЯХ РАЗВИТИЯ
СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ
РОССИЙСКИХ БАНКОВ
08.00.10 – Финансы, денежное обращение и кредит
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата экономических наук
Москва - 2018
2
Работа выполнена на кафедре «Оценка и управление собственностью»
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской
Федерации»
Научный руководитель:
кандидат экономических наук, профессор
Тазихина Татьяна Викторовна
Официальные оппоненты:
Якупова Наиля Маликовна,
доктор экономических наук, профессор,
ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский)
федеральный университет»,
профессор кафедры «Проектного
менеджмента и оценки бизнеса»
Бондаренко Татьяна Григорьевна,
кандидат экономических наук,
ФГОБУ ВО «Российский экономический
университет имени Г.В. Плеханова»,
доцент кафедры «Финансовый менеджмент»
Ведущая организация:
Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования
«Тульский государственный университет»
Защита состоится 07 июня 2018 г. в 10-00 часов на заседании
диссертационного совета Д 505.001.02 на базе ФГОБУ ВО «Финансовый
университет при Правительстве Российской Федерации» по адресу:
Ленинградский проспект, д.51, корп. 1, ауд. 1001, Москва, ГСП-3, 125993.
С диссертацией можно ознакомиться в диссертационном зале Библиотечноинформационного комплекса ФГОБУ ВО «Финансовый университет при
Правительстве Российской Федерации» по адресу: Ленинградский проспект, д.49,
комн. 203, Москва, ГСП-3, 125993 и на официальном сайте ФГОБУ ВО
«Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»:
http://www.fa.ru
Автореферат разослан 19 февраля 2018 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета Д 505.001.02,
кандидат экономических наук, доцент
Мешкова Елена Ивановна
3
I ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность
темы
исследования.
Природа
функционирования
рыночных отношений диктует банкам необходимость выстраивания эффективной
системы управления рисками, что проявляется в непрерывных попытках более
точного прогнозирования различных экономических и финансовых индикаторов.
И в этом ключе залог и его стоимость играют значительную роль, поскольку
являются одним из наиболее надежных инструментов диверсификации и
хеджирования кредитных рисков, возникающих у банка в процессе кредитования.
Мировой финансово-экономический кризис, послуживший в 2008 г.
началом цепочки негативных событий в российской банковской системе, показал
существенные недостатки используемых в отечественной банковской практике
методик оценки и управления стоимостью залога. Современные методики не в
состоянии
быстро
реагировать
на
динамическое
изменение
рыночной
конъюнктуры, что ограничивает возможность функционирования предмета
залога, как эффективного способа обеспечения кредита. Так, многие банки в
кризис не смогли реализовать предмет залога по определенной ранее стоимости,
что привело к необходимости в короткий срок создавать дополнительные резервы
и оказало негативное влияние на их финансовую устойчивость.
Современные
исследования
затрагивают
лишь
отдельные
аспекты
стоимостной оценки залога и функционирования залогового механизма в
процессе банковской деятельности. Недостаточное внимание уделено вопросу
оценки и определения стоимости залогов в условиях развития системы оценки
кредитных рисков в банковской деятельности.
Непрерывный процесс интеграции российской банковской системы в
международную финансово-экономическую среду предопределяет необходимость
деятельности российских банков по международным стандартам. Данный процесс
находит свое отражение в постепенном внедрении российскими банками
стандартов Базель II, III, способствующих повышению качества прогнозирования
кредитных рисков. В частности, Центральный Банк Российской Федерации в
2011 г. обнародовал Консультативный документ по методологии внедрения IRB
4
подхода по оценке кредитных рисков с целью расчета минимального размера
капитала в соответствие с требованиями мегарегулятора.
IRB подход (Internal Ratings-Based Approach) – современный подход к
оценке кредитных рисков банков для целей расчета достаточности регулятивного
капитала, основанный на построении системы рейтингов заемщиков и измерении
непредвиденных и ожидаемых потерь (далее – IRB подход). Ключевое отличие
IRB
подхода
заключается
от
в
Стандартизированного
возможности
подхода,
банков
используемого
самостоятельно
ранее,
разрабатывать
внутрибанковские методики по расчету рисковых параметров.
В связи с новыми требованиями мегарегулятора по переходу российских
банков на международные стандарты деятельности и новейшие модели оценки
кредитных банковских рисков, вопрос совершенствования механизма оценки
залогового обеспечения с целью повышения качества оценки и управления
стоимостью залога, становится особенно актуальным. Построение эффективного
механизма стоимостной оценки предмета залога, отвечающего современным
требованиям
банковской
деятельности
в
условиях
высокой
рыночной
волатильности, позволит российским банкам, через инструменты измерения и
мониторинга стоимости залога, повысить качество оценки и прогнозирования
возможных потерь по корпоративным ссудам и сохранить финансовую
устойчивость.
Степень
разработанности
темы
исследования.
Теоретические
и
практические изыскания, проводимые в области управления кредитными рисками
и стоимостной оценки залогового обеспечения, опираются на разработки
российских и зарубежных ученых, что свидетельствует о высокой степени
заинтересованности в решении проблемных вопросов в данной области.
Способы построения модели оценки вероятности дефолта заемщика, а
также методы расчета стоимости залога, рассматриваются в трудах таких
зарубежных авторов как: Альтман Е., Брейди Б., Бигус Я., Дульманн К.,
Манов М., и др., и российских ученых: Балабанова И.Т., Белоглазовой Г.Н.,
Бондаренко Т.Г., Бухтина М.А., Валенцевой Н. И., Вострокнутовой А.И.,
5
Ендовицкого Д.А., Кораблевой О.Н., Ларионовой И.В., Мамоновой И.Д.,
Помазанова М.В., Черненко В.А., Якуповой Н.М. и др.
Высоко оценивается вклад в изучение теоретических и практических основ
методологии
оценки
стоимости
залога
таких
российских
ученых,
как:
Бочарова В.В., Ивановой Н.Г., Леонтьева В.Е., Нетишинской Л.Ф. Рослова В.Ю.,
Саввина А.А., Скобелевой И.П., Тазихиной Т.В., Федотовой М.А., Щербаковой
О.Н., Южелевского В.М. и др., и зарубежных авторов: Александер С., Баруч Л.,
Брогаард Я., Гертлер М., Дамодаран А., Макконелл К., Миллер М.Х., Холл С.,
Шарп У., Шиллер Р. и др.
Проведенный анализ степени разработанности проблемы оценки стоимости
залогов и моделей оценки банковских рисков свидетельствует о том, что несмотря
на высокую степень значимости существующих исследований, носящих
теоретический
и
практический
характер,
имеет
место
недостаточная
теоретическая и практическая проработанность вопросов определения стоимости
залогов с учетом необходимости перехода на международные стандарты
деятельности и построения современной системы оценки кредитных рисков на
основе Продвинутого IRB подхода, что обусловило выбор темы и ключевые
направления диссертационного исследования.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования
является развитие теоретических представлений о современном механизме
кредитования под залог и разработка предложений по совершенствованию
методического
инструментария
определения
стоимости
залогов,
соответствующего новейшим подходам к системе оценки кредитных рисков.
Цель исследования предопределила необходимость постановки и решения
следующих задач:
 определить значение и роль стоимостной оценки предметов залога в условиях
развития современной системы расчета кредитных банковских рисков и
уточнить факторы, оказывающие влияние на их оценку;
 проанализировать особенности функционирования современного механизма
кредитования под залог в условиях российской экономики и предложить
6
эффективную структуру залогового механизма, отвечающую современным
условиям развития системы оценки кредитных рисков;
 провести сравнительное эмпирическое исследование среди банковского
сектора в Российской Федерации и Федеративной Республике Германия с
целью
установления
роли
залогового
обеспечения
и
специфики
его
использования при оценке кредитных рисков банков;
 расширить существующий инструментарий оценки стоимости залогов с целью
совершенствования методов ее измерения в рамках внедрения Продвинутого
IRB подхода;
 разработать алгоритм определения стоимости залогового обеспечения для
целей построения Продвинутого IRB подхода;
 предложить рекомендации по совершенствованию механизма кредитования
под залог в рамках российской банковской деятельности, направленные на
дальнейшее поступательное внедрение Продвинутого IRB подхода в систему
банковского кредитования.
Объектом исследования выступают кредитные организации (банки)
Российской Федерации.
Предметом исследования выступает стоимость залога в системе оценки
кредитных рисков российских банков.
Научная новизна исследования заключается в развитии теоретических
представлений и разработке практических предложений, направленных на
совершенствование стоимостной оценки залогов в условиях построения новейшей
системы управления кредитным риском на основе Продвинутого IRB подхода.
Положения, выносимые на защиту:
1. Доказано, что в условиях современной экономики, стоимостная оценка
предмета залога позволяет рассчитывать и управлять кредитным риском банка
через показатель доли потерь в случае дефолта (LGD) и раскрыты факторы,
оказывающие влияние на ее измерение в условиях построения Продвинутого
IRB подхода (С.41-45, 47-49).
7
2. Предложена структура залогового механизма, позволяющая определить
функциональное назначение стоимости обеспечения, как его неотъемлемого
элемента, на разных этапах оценки кредитных рисков в рамках современной
системы банковского кредитования (С.56-64).
3. Предложен инструмент определения стоимости залогов, направленный на
совершенствование
динамического
оценки
характера
залогового
залоговых
обеспечения
отношений,
с
целью
учета
представленный
в
формульном выражении, и ориентированный на повышение качества
управления кредитным банковским риском (С.113-116).
4. Разработан
алгоритм
определения
стоимости
залогового
обеспечения,
учитывающий динамический характер процесса кредитования, и позволяющий
осуществить внедрение Продвинутого IRB подхода (С.143-149).
5. Разработаны предложения по совершенствованию механизма кредитования
под залог в российской банковской деятельности, формирующие стратегию
развития
залогового
механизма
и
дающие
возможность
реализации
Продвинутого IRB подхода в системе современного банковского кредитования
(С.153-156).
Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в
установлении взаимосвязей между стоимостью предмета залога и показателем
доли потерь в случае дефолта с целью раскрытия роли залогового обеспечения в
современной системе оценки кредитных рисков; развитии методики оценки
стоимости залогов и совершенствовании структуры механизма кредитования под
залог в системе банковского кредитования с целью построения эффективной
системы управления кредитными рисками банка.
Практическая
значимость
исследования
состоит
в
возможности
практического использования банками достигнутых результатов при работе с
залоговым обеспечением с целью расчета LGD и внедрения Продвинутого IRB
подхода. Предложенные рекомендации по определению стоимости залогов
способствуют повышению эффективности оценки предмета залога и снижению
кредитных банковских рисков.
8
Самостоятельное практическое значение имеют следующие результаты:
1. Перечень факторов, оказывающих влияние на измерение стоимости залогов в
условиях построения Продвинутого IRB подхода, позволяющих раскрыть
взаимосвязь стоимости залога и кредитных банковских рисков, и дать
рекомендации по оценке залогов в условиях современной экономики.
2. Инструмент
определения
совершенствование
динамического
стоимости
оценки
характера
залогов,
залогового
залоговых
направленный
обеспечения
отношений,
с
целью
на
учета
представленный
в
формульном выражении, и ориентированный на управление кредитным
банковским риском.
3. Алгоритм определения стоимости залогового обеспечения, позволяющий
учитывать динамический характер залоговых отношений для целей построения
новейшей системы оценки кредитных рисков.
4. Рекомендации по совершенствованию механизма кредитования под залог,
раскрывающие
основные
направления
стратегии
развития
залогового
механизма и дающие возможность внедрения Продвинутого IRB подхода в
систему банковского кредитования.
Методология
и
методы
исследования.
Методологической
базой
диссертационного исследования являются следующие методы исследования:
научной
абстракции,
эмпирического
анализа,
методов
исторического
и
логического анализа, теоретической и практической информации, экстраполяции
данных, табличное и графическое представление материала, анализ и синтез.
Теоретическою основу диссертационного исследования составили труды
отечественных и зарубежных ученых в области банковского дела, теории
стоимостной
оценки
предметов
залога,
управления
кредитными
и
корпоративными рисками, математического моделирования и статистической
оценки, эмпирические и теоретические исследования, опубликованные в крупных
научных изданиях и монографиях, а также нормативно-правовые акты,
регулирующие залоговые отношения в Российской Федерации и Федеративной
республики Германия.
9
Эмпирической и информационной базой исследования послужили
данные Федеральной службы государственной статистики, данные Центрального
Банка Российской Федерации, материалы информационных и рейтинговых
агентств РА Эксперт, РБК, данные Bloomberg, методики оценки стоимости
залогов российских банков, а также авторское эмпирическое исследование,
проведенное методом открытого анкетирования. При подготовке диссертации
существенное внимание было уделено анализу нормативно-правовых актов
Российской Федерации и Федеративной республики Германия, а также прочих
документов, регулирующих кредитно-финансовую деятельность двух стран.
Область исследования. Диссертация по своему содержанию соответствует
п. 5.2 «Теоретическое и методологическое обоснование подходов к оценке
имущества, капитала и привлеченных источников», п. 5.4 «Развитие методов
оценки
рисков
и
их
влияния
на
рыночную
стоимость»
и
п.
10.12
«Совершенствование системы управления рисками российских банков» Паспорта
научной специальности 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит
(экономические науки).
Степень
достоверности,
апробация
и
внедрение
полученных
результатов. Достоверность результатов исследования подтверждается тем, что
исследование построено на известных научных постулатах теории оценки
стоимости
бизнеса.
опубликованные
в
В
исследовании
монографиях,
используются
материалах
достоверные данные,
периодической
печати,
содержащиеся в финансово-хозяйственной отчетности российских и зарубежных
компаний банковского сектора, а также на сайтах официальных Интернетресурсов.
Основные
положения
диссертации
прошли
научно-практическую
апробацию и получили положительную оценку на VI международной научнопрактической конференции «Стоимость собственности: оценка и управление»
(Москва, Финансовый университет и Московский финансово-промышленный
университет «Синергия», 27 ноября 2014 г.).
10
Основные положения и выводы диссертационного исследования связаны с
исследованиями,
проводимыми
в
Финансовом
университете
в
рамках
Общеуниверситетской комплексной темы «Устойчивое развитие Российской
Федерации в условиях глобальных изменений» на период 2014-2018 гг. по
межкафедральной подтеме «Финансовые инструменты и модели устойчивого
развития российских компаний», а также связаны с исследованиями в рамках
Государственного задания Правительства Российской Федерации по теме
«Совершенствование
механизма
оценки
предметов
залога
в
условиях
нестабильной экономики» (№ государственной регистрации 01201463767).
Материалы диссертационного исследования используются в практической
деятельности АКБ "ЧУВАШКРЕДИТПРОМБАНК" ПАО в части увеличения
точности прогноза количественной оценки возможных потерь кредитнофинансовых организаций при наступлении дефолта корпоративных заемщиков. В
частности, по материалам исследования внедрен разработанный в диссертации
инструмент расчета стоимости залогов, способствующий совершенствованию
оценки залогового обеспечения. Данный инструмент позволяет существенно
снизить кредитные риски банка, а также увеличивает точность прогноза
показателя LGD.
Результаты
диссертационного
исследования
нашли
практическое
применение в деятельности ООО «МКБ Капитал», в частности внедрен в
практику алгоритм расчета залоговой стоимости, учитывающий динамический
характер процесса кредитования. Данный алгоритм позволяет повысить точность
прогноза стоимости предметов залога, а также дает возможность построения
современной системы оценки кредитных рисков.
Внедрение результатов исследования подтверждено соответствующими
документами.
Публикация результатов исследования. По теме диссертационного
исследования опубликовано 4 работы общим объемом 2,3 п.л. (авторский объем
2,0 п.л.). Все работы опубликованы в рецензируемых научных изданиях,
определенных ВАК при Минобрнауки России.
11
Структура и объем диссертации обусловлены целью, задачами и логикой
исследования. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка
литературы, включающего 142 наименования и 5 приложений. Текст диссертации
изложен на 192 страницах, содержит 26 рисунков и 8 таблиц.
II ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
В соответствии с целью и задачами исследования в работе рассмотрены как
теоретические, так и практические аспекты измерения стоимости предметов
залога в условиях развития системы оценки кредитных рисков в российских
банках.
Первая группа проблем посвящена установлению взаимосвязей между
стоимостью залогового обеспечения и оценкой кредитных рисков банка, и
совершенствованию структуры залогового механизма, позволяющей уточнить
место и роль стоимости залога, с учетом внедрения оценки кредитных банковских
рисков Продвинутым IRB подходом.
Современные тенденции глобализации диктуют российским банкам
необходимость совершенствования своей кредитной политики и стратегии
принятия управленческих решений с целью хеджирования кредитных рисков. В
результате расширения инструментария оценки рисковых параметров, роль
стоимостной оценки предметов залога значительно возрастает, поскольку в
современной практике банковской деятельности залог является одним из
наиболее надежных инструментов диверсификации и хеджирования кредитных
рисков, возникающих у банка в процессе кредитования.
Проведенное исследование позволило раскрыть взаимосвязь стоимости
залога и кредитных рисков банка, рассчитанных в соответствии с IRB подходом,
что представлено на рисунке 1.
В рамках настоящей работы автором был проведен анализ параметра
ожидаемых потерь (далее -EL), который является результатом произведения
нескольких показателей риска, в том числе показателя доли потерь в случае
дефолта заемщика (LGD - loss given default).
12
Проведенный анализ позволил доказать, что при использовании Базового
IRB подхода банки определяют только подходы к расчету показателя PD.
Методика
расчета
остальных
показателей
регулируется
требованиями
Центрального банка Российской Федерации. Продвинутый IRB подход позволяет
банкам самостоятельно определять методику расчета всех показателей риска, в
том числе и долю потерь в случае дефолта заемщика (далее – LDG).
Источник: составлено автором.
Рисунок 1 – Взаимосвязь стоимости залога и кредитных банковских рисков,
рассчитанных на основе IRB подхода
В работе доказано, что при расчете LGD ключевым фактором становится
наличие залогового обеспечения и его стоимость, а также ценность предмета
залога для заемщика. Вопрос правильного определения стоимости залогового
обеспечения, его ликвидности и сценария реализации является ключевым
компонентом определения уровня LGD.
13
В работе выявлено, что при внедрении Продвинутого IRB подхода
целесообразно разработать дифференцированный подход к оценке LGD, который
должен быть определен в зависимости от качества, вида и размера залогового
обеспечения. Так, для залогов, которые составляют большой пул активов и могут
быть подвержены портфельной оценке, рекомендуется использовать портфельный
подход
к
оценке
LGD.
Для
объектов,
составляющих
существенный
инвестиционный потенциал и способных генерировать самостоятельный поток
доходов, таких как бизнес и приносящая доход недвижимость, необходимо
осуществлять расчет LGD на индивидуальном уровне.
Таким образом, в работе доказано, что предмет залога и его стоимость
должны оказывать прямое влияние на выбор подхода к расчету LGD, поскольку
данный показатель в экономическом смысле, представляет собой часть кредитных
обязательств, не защищенных залогом. Залог является качественным и
количественным инструментом, позволяющим банку корректировать величину
LGD в зависимости от экономического цикла и принятой стратегии.
В диссертационном исследовании были раскрыты ключевые факторы,
оказывающие влияние на изменение стоимости залога для целей расчета
показателя LGD, которые были классифицированы по признаку объективности и
субъективности.
К объективным факторам относятся макроэкономические показатели (курс
валют, величина ключевой ставки, уровень инфляции), экономическое состояние
и темп роста отрасли, нормативно-правовое регламентирование, политическая
ситуация.
Субъективные факторы являются проявлением залоговой политики банка и
его внутренних ресурсов: подходы и методы к определению качества заемщика,
стоимость кредита, надежность заемщика, подходы к определению рейтинга
заемщика, вид залога, отрасль в которой находится предмет залога, наличие у
банка связанного бизнеса/др. заемщиков в той же отрасли, глубина и качество
данных, используемых при расчете стоимости залога, подходы и методы его
оценки.
14
Выделение данных факторов и их учет при оценке залога и регулярном
мониторинге его стоимости, способствует повышению качества оценки и
увеличивает
скорость
реагирования
модели
оценки
стоимости
залога,
применяемой в банке, на неожиданные изменения внешней и внутренней среды.
Внедрение Продвинутого IRB подхода определяет необходимость развития
механизма кредитования под залог, включая методы оценки стоимости залога для
целей совершенствования точности измерения показателя LGD.
Анализ
существующих
теоретических
исследований,
касающихся
определения структуры залогового механизма позволил сделать вывод, что
большинство исследователей рассматривают залоговый механизм с точки зрения
нормативно-правовой базы, не учитывая динамический характер залоговых
отношений и его функциональное назначение в современном процессе оценки
кредитных банковских рисков.
В этой связи в рамках диссертационного исследования была определена
эффективная структура залогового механизма и выделено его функциональное
назначение в зависимости от этапа кредитного процесса, что схематично
представлено на рисунке 2.
В работе были выделены следующие элементы залогового механизма,
определяющие его состав и функциональное назначение на разных этапах
процесса кредитования.
Нормативно-правовой элемент. Включает в себя обязательные, внешние
нормы и правила в отношении процесса кредитования под залог и процедуры
оценки кредитных банковских рисков, механизм контроля которых находится на
стороне государства и является единым для всех. Выполняет регулирующую
функцию на всех этапах кредитования, являясь фундаментом построения
залогового механизма и процесса оценки кредитных рисков на законодательном
уровне и гарантом выполнения своих обязательств всеми участниками залогового
процесса.
Институционально-структурный
элемент.
Представляет
собой
совокупность различных институтов, прямо или косвенно принимающих участие
15
в залоговом процессе и оказывающих на него влияние. Он отражает сущность
залогового механизма, совокупность его составных элементов и включает всех
участников
залоговых
процедур.
Выполняет
организационную
функцию,
формируя структуру залоговой сделки и его основных участников.
Источник: составлено автором.
Рисунок 2 – Структура и функционирование залогового механизма на разных этапах
современного процесса кредитования
Координационно-стратегический элемент. Включает в себя залог и его
стоимость, внутренние нормы и методы к оценке и управлению стоимостью
предметов залога, а также методы оценки кредитных рисков при дефолте
заемщика. Не является единым и обязательным для всех участников рынка, а
имеет существенные отличия в каждом институте (банке) с учетом их залоговой
политики и стратегии управления кредитными рисками. На этапе заключения
кредитного договора выполняет обеспечительную функцию, т.е. обеспечивает
оценку приемлемости обеспечения и его стоимости. На этапе кредитного
мониторинга и до погашения долга играет управленческо-защитную роль,
поскольку с одной стороны – выступает гарантом по возмещению части долга, а с
16
другой – стоимость залога через призму оценки показателя LGD позволяет
оценивать и управлять кредитным банковским риском. В этом ключе, является
связующим синергетическим элементом, объединяющим в себе механизм
кредитования под залог и механизм оценки кредитных банковских рисков.
Предложенная автором структура залогового механизма и функциональное
назначение его элементов позволили уточнить место и роль стоимости залога, как
его неотъемлемого компонента, в системе банковского кредитования в условиях
разработки и внедрения новейших методик оценки кредитных банковских рисков.
Вторая группа проблем включает в себя анализ современных способов
оценки стоимости залогов и совершенствование методов ее измерения,
ориентированных
на
управление
кредитным
банковским
риском
при
использовании Продвинутого IRB подхода.
В работе было проведено эмпирическое исследование в виде открытого
анкетирования 84 российских и германских банков, входящих в ТОП-100 банков
своего региона по величине активов, с целью определения общих и различных
аспектов применения залогового обеспечения в кредитной сделке, а также
понимания места и роли стоимости залогов при расчете кредитных рисков банка.
Результаты эмпирического исследования доказали, что в рамках германской
банковской практики существует тесная взаимосвязь между стоимостью
выдаваемого кредита и наличием качественного обеспечения. Так, ≈ 76%
германских респондентов отметили, что наличие приемлемого обеспечения может
быть фактором снижения ставки по кредиту на 0,5-1,5 процентных пункта. При
этом большинство российских респондентов (≈ 87%) ответили отрицательно.
Одновременно, российские респонденты предъявляют большие требования к
величине залогового обеспечения, выказывая при этом невысокую степень
доверия к его оценке, что проявляется в применении высоких дисконтов (20-50%).
Таким образом, можно судить о недостаточном развитии залогового механизма,
как качественного инструмента хеджирования рисков, и существующем
17
недоверии к применяемым методам измерения и прогнозирования стоимости
залогов.
Эмпирический анализ показал, что внедрение системы оценки кредитных
рисков в рамках Продвинутого IRB подхода потребовал от ≈ 75% германских
респондентов пересмотреть их залоговую политику. При этом 65% опрошенных
отмечают повышение эффективности оценки и прогнозирования изменения
стоимости залогов после внедрения новых методик на 20-30%.
Эмпирический анализ позволил раскрыть специфику структуры залогового
обеспечения по корпоративным заемщикам в российской банковской практике.
Около
70%
российских
респондентов
отмечают,
что
80%
заемщиков,
предоставивших в виде залогового обеспечения бизнес или приносящую доход
недвижимость,
являются
крупнейшими
заемщиками
банка
по
объему
предоставленных кредитных средств. Данный факт позволил сузить выборку и
уточнить виды залога для дальнейшего исследования, сконцентрировавшись на
действующем бизнесе и приносящей доход недвижимости, как наиболее
значимым видам обеспечения для банка по степени риска.
Анализ существующих в российской банковской практике методов оценки
стоимости залогового обеспечения позволил сделать вывод, что общий
практический подход к ее измерению сводится к экспертному оцениванию
залогового дисконта и корректировки итоговой стоимости на такой дисконт. И
если для «портфельных» активов такой подход оправдан, то измерение стоимости
более сложных, непрофильных предметов залога, таких как бизнес или
приносящая доход недвижимость, требует индивидуального подхода.
На основе проведенного анализа были выделены существенные недостатки
данного подхода к определению стоимости залогового обеспечения в случаях,
когда объектом залога выступают бизнес и приносящая доход недвижимость, а
именно: не учитывается ретроспективный опыт банка в отношении заемщика,
специфика предлагаемого обеспечения, качественные характеристики самого
заемщика. Кроме того, такой метод плохо реагирует на динамичные изменения,
происходящие в современной макроэкономической среде.
18
В диссертационном исследовании был разработан инструмент определения
стоимости
залогов
для
действующего
бизнеса
и
приносящей
доход
недвижимости, которые относятся к непрофильным активам банка и не подлежат
портфельному обобщению для цели оценки их стоимости, позволяющий
нивелировать указанные выше недостатки. Предложенный инструмент направлен
на
совершенствование
оценки
залогового
обеспечения
с
целью
учета
динамического характера залоговых отношений, представлен в формульном
выражении и ориентирован на расчет показателя LGD и управление кредитными
банковскими рисками, и раскрыт в формуле (1):
CV=(( ×  ) + (+1 × +1 ) + ⋯ + ( ×  )) ×  =
∑
=1( ×  ) × 
(1),
где IBV (internal bank value) –стоимость предмета залога, рассчитанная банком
для i-ого сценария ее реализации, i – значения от 1 до N, O (option) –фактор
неопределенности i-го сценария, R – дисконт -фактор рейтинга заемщика.
Предлагаемое формульное выражение измерения стоимости залогового
обеспечения основано на определении возможных сценариев реализации
предмета залога и присвоении фактора неопределенности каждому сценарию.
Расчет фактора неопределенности i-го сценария (Oi) основывается на принципе
«максимума» неопределенности, подразумевающем, что если для конечного
множества возможных сценариев реализации залога {Ai ,...,An} нужно выбрать
такое значение вероятностного распределения DР {p1 ,...,pn} с максимальной
“дискретной” энтропией H= − ∑ (  ), то такое DР будет равномерным и
отвечающий ему ожидаемый эффект будет средним арифметическим из всех Ai.
В результате показатель Oi принимает следующее выражение, представленное в
формуле (2):
 = ∑
− 
=1( − )
(2),
где −  – разница, между максимальной и минимальной стоимостью,
рассчитанной для i-го сценария, i – значения от 1 по N. При этом, IBVi и
19
 / не являются одинаковыми величинами.  / рассчитываются
на основе оптимистической/пессимистической предпосылки макроэкономических
показателей и косвенно содержат в себе проекцию макроэкономического риска.
Результаты расчета фактора неопределенности для каждого сценария могут
быть
подвержены
дальнейшей
калибровке
сотрудником
залогового
подразделения, в случае, если имеется дополнительная информация в части
способов реализации залогового обеспечения, которую невозможно учесть при
расчете. Однако, даже в этом случае, данные, полученные в результате расчетов
по формуле 2, будут служить ориентиром для определения итоговых весовых
коэффициентов.
Дисконт-фактор рейтинга заемщика (R) рассчитывается как 1 – PD.
Необходимо сделать уточнение, что в рамках настоящей работы не анализируется
методика расчета PD, а используются значения показателей, рассчитанных
банком. При этом, если PD не влияет на предмет залога, он равен 0.
Предлагаемый показатель позволяет учитывать степень риска заемщика, который
банк принимает при выдаче кредита, и призван повысить точность оценки по
сравнению с классическим методом путем учета фактора «качества» заемщика, а,
следовательно, и вероятности реализации негативного сценария. Данный
показатель является «сигнальным фактором» потенциальной возможности
увеличения риска и призван оперативно показывать ухудшение финансового
состояния заемщика, что в свою очередь, может отразиться на стоимости бизнеса,
переданного в залог.
Результат расчета стоимости предмета залога на основе применения
классического подхода и авторского инструмента представлен в таблице 1.
Объектом оценки
выступал
действующий
бизнес.
В
целях
сохранения
конфиденциальности наименование объекта залога и заемщика не раскрываются.
20
Таблица 1. Сравнение результатов оценки стоимости залогов классическим методом и с учетом
использования авторского инструмента
Наименование
Авторский Дисконт Итоговая стоимость,
инструмент
R
тыс. руб.
(А2), %:
Объект залога – приносящий доход бизнес по производству и продажи питьевой воды
Классический метод (А1), тыс. руб.
2 128 982
n/a
0.3
1 490 287
Авторский инструмент (А1), %
Классический
метод (A1):
-
-
-
-
Сценарий 1, тыс. руб.
2 128 982
44
1
1 787 794
Сценарий 2, тыс. руб.
1 809 634
37
Сценарий 3, тыс. руб.
955 142
19
Расхождение в стоимости К1 и А1, %
20
Источник: составлено автором.
С целью апробации предлагаемого автором инструмента оценки был
проведен сравнительный анализ стоимостей предметов залога, рассчитанных с
использованием классического метода и авторского инструмента по 30 объектам
залога, представляющих собой действующий бизнес и приносящую доход
недвижимость.
Проведенный анализ основан на следующих базовых допущениях:
объектом
залога
выступает
действующий
бизнес
и
приносящая
доход
недвижимость; кредит предоставлен заемщикам на развитие данного бизнеса;
заемщик не был признан дефолтным на момент оценки, но находился в
преддефолтном положении; выборка взята за трехлетний период в одном банке;
все объекты были переданы в залог в диапазоне 3-5 лет назад от даты оценки.
В целях сохранения конфиденциальности наименование заемщиков и
объектов залога не раскрываются, а результаты оценки учитывают поправочный
коэффициент, не искажающий результаты исследования. Количество выборки
является ограниченным, поскольку выборка проведена по наиболее крупным
заемщикам, составляющим 20% от кредитного портфеля банка.
На первом этапе был проведен расчет стоимости объектов залога
классическим методом (А1), подразумевающим применение типичного для банка
дисконт-фактора, рассчитанного экспертным путем, и с использованием
авторского инструмента (А2). Результаты показали среднее отклонение в
21
стоимости А2 от А1 в диапазоне [-12%, +22%] для группы действующий бизнес и
[-26%, +28%] для группы приносящая доход недвижимость.
Далее с целью подтверждения значимости предлагаемого инструмента
оценки с помощью эмпирической оценки, основанной на методе наблюдений, был
определен статистический процент отклонений итоговой стоимости реализации
заложенного имущества от расчетной. Для классического метода (А1) процент
отклонений составил диапазон [-30%, +18%], для стоимости рассчитанной с
применением авторского инструмента (А2) процент отклонений составил [-15%,
+12%]. При этом, в 5 единичных случаях из 30 итоговая цена реализации залога,
рассчитанная с использованием авторского инструмента, отклонялась от
расчетной стоимости не более 5%, а в случае использования классического метода
разброс в 4 случаях из 30 превысил 30%.
Таким образом, результаты проведенного анализа подтверждают, что
предложенный автором инструмент оценки позволяет более точно определить
стоимость предмета залога, а следовательно - рассчитать показатель LGD на
индивидуальном уровне для действующего бизнеса и приносящей доход
недвижимости, что дает возможность принимать оптимальное решение по
дальнейшей судьбе кредита, а также выбрать соответствующую политику по
взысканию ипотечной задолженности.
Полученные
результаты
позволяют
утверждать,
что
использование
авторского инструмента измерения стоимости залогов для действующего бизнеса
и приносящей доход недвижимости дают более точный прогноз величины
вероятных убытков для целей расчета показателя LGD.
Третья группа проблем связана с необходимостью совершенствования
методики стоимостной оценки предмета залога в рамках российской банковской
деятельности для целей качественного расчета показателя LGD, а также развития
залогового механизма.
В диссертационном исследовании был разработан алгоритм определения
стоимости залогов для целей расчета LGD и внедрения Продвинутого IRB
подхода, представленный на рисункеа3.
22
47
Источник: составлено автором.
Рисунок 3 – Алгоритм определения стоимости залогового обеспечения для целей расчета LGD и внедрения Продвинутого IRB подхода
23
Данный алгоритм учитывает практическое применение авторского
инструмента оценки стоимости залогов, раскрытого во второй группе
проблем, и предназначен для оценки действующего бизнеса и приносящей
доход недвижимости за исключением оценки машин и оборудования,
объектов НМА, квартир, земельных участков.
Преимуществом данного алгоритма является возможность рассчитать
стоимость залога с учетом факторов внешней и внутренней среды и политики
банка. Использование алгоритма способствует своевременному выявлению
риска дефолта заемщика и принятию дальнейшего решения. Данный
алгоритм, обладает следующими положительными качествами.
Адаптируемость.
применять
Предлагаемый
индивидуальный
зависимости
от
подход
внутренних
к
алгоритм
оценки
каждому
предмету
возможностей
банка
позволяет
залога
по
в
его
реализации/использованию в случае наступления дефолта заемщика.
Динамичность. Алгоритм позволяет своевременно выявлять риск
факторы, присущие заемщику, сигнализирует о возможной опасности и
позволяет заранее оценить риск и нивелировать негативные последствия его
реализации.
Гибкость.
Разработанный
алгоритм
оценки
стоимости
залогов
позволяет оперативно реагировать на изменения внешней среды и залоговой
стратегии банка, что способствует повышению эффективности управления
залоговым обеспечением в внутрибанковской деятельности.
В
работе
был
проведен
статистический
анализ
значимости
предлагаемого алгоритма оценки стоимости предметов залога, который
основывался на выборке по 30 заемщикам и объектам залога. Статистический
анализ
позволил
определить
степень
зависимости
величины
LGD,
рассчитанной на основании метода А1 и итоговой величины потерь по
кредиту;
степень
использованием
зависимости
авторского
величины
алгоритма
на
LGD,
рассчитанной
основании
с
применения
24
инструмента А2 и итоговой величины потерь по кредиту. Сопоставление
полученных результатов представлено в таблице 2.
Коэффициент
корреляции
Пирсона
при
оценке
залогов
с
использованием А2 составил 0,805, что подтверждает наличие сильной
зависимости между параметром LGD и величиной итоговых потерь при
использовании авторского алгоритма оценки стоимости залогов.
Таблица 2 – Результаты статистического анализа зависимости уровня LGD и размера
фактических потерь по кредиту
Показатель
Классическая модель (А1)
Авторский алгоритм (А2)
Коэффициент Пирсона
0.623
0,805
Коэффициент детерминации R2
0.389
0.648
Коэффициент Спирмена
0.642
0.766
Источник: расчеты автора.
Низкое значение коэффициента корреляции при использовании А1
говорит о возможной статичности применяемых методик к оценке залоговой
стоимости и необходимости их совершенствования, с целью повышения
скорости реагирования в условиях быстрого изменения рыночной среды и
параметров заемщика.
Коэффициент R2 для А2 равен 0,648, что позволяет сделать вывод о
достаточной статистической значимости модели. При этом, автор допускает
предположение, что данный показатель может быть улучшен в результате
совершенствования методики банка по расчету параметра LGD.
Полученные
результаты
статистического
анализа
позволяют
утверждать, что использование авторского алгоритма оценки стоимости
залогов для действующего бизнеса и приносящей доход недвижимости
повышает качество прогноза величины вероятных убытков для целей расчета
показателя LGD.
На основе проведенного исследования и с учетом разработанного
алгоритма
определения
стоимости
залогов,
были
сформулированы
предложения по стратегическому развитию механизма кредитования под
залог в современной практике банковской деятельности.
25
Направления
стратегического
развития
залогового
механизма,
предложенные в диссертационном исследовании, состоят из нескольких
блоков, представленных на рисунке 4.
Необходимо осуществить совершенствование механизма кредитования
под залог путем мероприятий, направленных на развитие качественного
взаимодействия с внешней средой с целью снижения репутационных рисков
и получения от контролирующих органов одобрения на разработку и
внедрение Продвинутого IRB подхода.
Источник: составлено автором.
Рисунок 4 – Направления стратегического развития механизма кредитования под
залог с учетом внедрения Продвинутого IRB подхода
В процессе развития механизма кредитования под залог банкам
рекомендовано повысить эффективность оценки и мониторинга стоимости
залогов, в том числе путем формирования качественных баз ретроспективной
информации, внедрения новейших методик оценки стоимости залогов,
отражающих ее динамический характер и фактор риска заемщика.
Первостепенной задачей также является необходимость подготовить
фундамент для дальнейшего встраивания механизма оценки показателя LGD
в Продвинутый IRB подход. Наличие у банка ретроспективной информации
26
об изменении стоимости залогов, наряду с количественной оценкой уровня
потерь при дефолте, позволит перейти к построению эффективной модели
расчета LGD в рамках Продвинутого IRB подхода.
III ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Все предложенные меры направлены на совершенствование и
улучшение практики измерения стоимости залогов с целью повышения
эффективности оценки показателя LGD с учетом перехода на Продвинутый
IRB подход. Совершенствование методического инструментария оценки
стоимости залогов позволит банкам своевременно отслеживать ее изменение
и
оперативно
выполнять
необходимые
мероприятия
по
снижению
возможного уровня потерь, что в ситуации растущих рисков дефолта
заемщиков является особенно незаменимым.
IV СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССРТАЦИИ
Публикации в рецензируемых научных изданиях,
определенных ВАК при Минобрнауки России
1. Надеждина, Я.В. Рыночная стоимость и цена реализации предметов
залога/ Я.В. Надеждина, Т.В. Тазихина // Имущественные отношения в
Российской Федерации. – 2015. – № 6 (165). – С. 78-84. (0,7 п.л./0.4 п.л.).
2. Надеждина, Я.В. Развитие оценки залоговой стоимости в условиях
кризисной экономики / Я.В. Надеждина // Успехи современной науки.
– 2016. – № 6. – C. 42-45. (0,7 п.л.).
3. Надеждина, Я.В. Механизм стоимостной оценки предметов залога в
структуре банковского кредитования / Я.В. Надеждина // Гуманитарные,
социально-экономические и общественные науки /Humanities socialeconomics and social science. – 2016. – № 6-7. –С. 206-208. (0,4 п.л.).
4. Надеждина, Я.В. Место и роль залоговой стоимости в системе
банковского кредитования / Я.В. Надеждина // Инновации и инвестиции.
– 2016. – № 6. –С. 33-36. (0,5 п.л.).
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа