Смекни!
smekni.com

Страхование кредитноко риска (стр. 4 из 6)

Учитывая все это, становится ясно, что сейчас, более чем когда-либо, банковская деятельность - это управление кредитных рисками. Источником этих рисков являются неожиданные изменения платежеспособности заемщиков, ставок процента и балансовых потоков средств. Перед банками стоит целый ряд вопросов, связанных с анализом и управлением кредитными рисками, а также планированием стратегии своего развития.

Для достижения минимизации кредитных рисков используется большой арсенал методов, включающий формальные, полуформальные и неформальные процедуры оценки кредитных рисков. Хотя современный методический инструментарий направлен на облегчение принятия кредитных решений, он далеко не идеален и в ряде случаев может даже дезориентировать банковских специалистов. Аналогичная ситуация характерна и для самого механизма устранения рисков, также основанного на детальных расчетах, схемы которых могут содержать методологические изъяны. Рассмотрим некоторые проблемы, возникающие в подобных обстоятельствах.

Одним из классических способов минимизации кредитных рисков является внесение заемщиком залога. Однако такой путь не гарантирует успеха кредитной политике банка. Одной из причин этого является возникающая при управлении кредитными рисками рефлексивная взаимосвязь между займом и залогом. Впервые этот эффект был системно проанализирован Дж. Соросом в качестве частного случая его общей теории рефлексивности. Раскроем суть данной теории применительно к процессу управления кредитными рисками.

Между кредитом и залогом существуют прямые и обратные связи. При этом залог трактуется максимально широко - как нечто, определяющее кредитоспособность должника независимо от того, передается оно в действительности в залог или нет. В качестве залога может выступать либо собственность, либо ожидаемый в будущем приток дохода, т.е. то, что заимодавец считает обладающим ценностью. Основная сложность при определении истинной стоимости залога заключается в том, что его рыночная цена является плавающей величиной и зависит от фазы экономического цикла. Так, сильная экономика с высокой кредитной активностью, как правило, поднимает оценки активов и увеличивает объемы поступающих доходов, служащих для определения кредитоспособности заемщика; на траектории экономического спада ценность залоговых активов стремительно падает.

Таким образом, для адекватной оценки стоимости залога необходимо учитывать будущую динамику народнохозяйственной конъюнктуры, т.е. принятие микроэкономических решений зависит от макроэкономической ситуации. Это предопределяет необходимость проведения кредитными институтами макроэкономических прогнозов для разработки эффективной кредитной политики.

Оценка кредитных рисков в настоящее время тяготеет к определенной формализации и унификации. Так, для физических лиц часто используются балльные методы оценки кредитоспособности. В этом случае выделяется группа признаков клиента (пол, возраст, профессия и т.п.), по каждому из которых проставляется соответствующий балл в зависимости от того, к какой категории относится данный человек. Сумма баллов по всем признакам сравнивается с неким критическим значением, и в зависимости от результатов сравнения клиент признается либо кредитоспособным, либо некредитоспособным.

Какие же проблемы возникают при такой процедуре отбора клиентов? Во-первых, довольно сложно грамотно учесть все ключевые признаки клиента, так как многие из них плохо формализуемы.

Во-вторых, балльные оценки признаков, как правило, достаточно субъективны. Так, мужчина и женщина получают разные баллы при оценке кредитных рисков. При этом количественные значения этих баллов формируются либо экспертным путем, либо по весьма субъективным расчетным схемам. На наш взгляд, в подобной ситуации можно было бы повысить объективность балльных оценок, вычисляя их на основе ретроспективной информации о не возвратах клиентами полученных кредитов. В этом случае балльная оценка представляла бы собой процент возвращенных кредитов среди мужчин и женщин. Однако и такая процедура не устраняет размытости балльных характеристик, так как период усреднения ретроспективных данных может быть различным и выбирается субъективно. Между тем искомые баллы сильно зависят от значения анализируемого периода.

В-третьих, используемые в расчетах балльные оценки не являются застывшими во времени величинами, поскольку сдвиги в социально-экономических условиях приводят к изменению уровня риска каждого признака. Иными словами, система баллов должна оперативно обновляться. При этом пересчет балльной шкалы идет для каждого временного интервала с учетом специфики конкретного банка и выдаваемых им кредитов (краткосрочный, долгосрочный и т.п.).

В-четвертых, критическое значение суммы баллов, с которым сравнивается ее фактическая величина, определяется эмпирически. Никаких серьезных теоретических обоснований этой величины нет. Очевидно, что в общем случае критический порог также является "плавающей" во времени величиной и должен быть дифференцирован в зависимости от вида кредита. Любые ошибки и погрешности в определении критической величины суммы баллов могут давать принципиально неверный результат, особенно когда фактическое значение баллов лежит в окрестности критического.

Таким образом, поставить на "конвейер" выдачу кредитов физическим лицам на основе количественных методик оценки рисков весьма непросто. Всегда существует потребность неформальной перепроверки результатов современных количественных тестов.

В отношении методов оценки кредитных рисков для юридических лиц актуальны те же проблемы, что и для физических. Так, при расчете вероятности банкротства фирмы аналитиками банка используются многофакторные модели, представляющие собой процедуру взвешивания основных показателей деятельности кредитуемого юридического лица. Далее полученный интегральный показатель сравнивается со своими эталонными значениями (их может быть несколько). По результатам сравнения делается окончательное заключение о платежеспособности хозяйственного объекта.

Здесь, как и в предыдущем случае, проблема определения состава и числа взвешиваемых частных показателей однозначного решения не имеет. Вопрос же формирования системы весовых коэффициентов стоит еще более остро, чем для физических лиц, так как для количественного соизмерения роли и "веса" совершенно различных сторон жизни предприятия в данном случае нет вообще никакой объективной основы.

Между тем даже незначительные сдвиги в системе весовых коэффициентов могут принципиально изменить конечный результат проводимой экспертизы. Эта опасность особенно велика, если учесть, что на практике области высокой, невысокой и ничтожно малой вероятности неплатежеспособности кредитуемого объекта являются весьма узкими и близко примыкают друг к другу. Фактически любые числовые флуктуации в частных показателях заемщика могут спровоцировать его "переход" из одной зоны (например, более привлекательной) в другую (менее привлекательную).

Положение осложняется наличием "конкурирующих" количественных методов анализа платежеспособности фирмы, основанных на вычислении по данным бухгалтерского баланса специальных коэффициентов-индикаторов. Среди них - коэффициенты текущей ликвидности, обеспеченности собственными оборотными средствами, восстановления платежеспособности, защищенности капитала, фондовой капитализации прибыли и т.д.

Каждый из названных коэффициентов имеет эталонное значение, с которым производится сравнение его расчетного аналога. При этом на практике эталонное значение является единым и "замороженным". Между тем очевидно, что оно должно быть, во-первых, дифференцировано для различных отраслей, имеющих объективно различную структуру активов и пассивов, во-вторых, жестко привязано к темпам инфляции, рост которых способствует завышению отчетных коэффициентов-индикаторов. По-видимому, не будет ошибкой утверждение, что эталонные коэффициенты должны быть дифференцированы и в региональном разрезе, так как различные территории имеют далеко не одинаковые воспроизводственные условия и возможности для сбыта продукции, что сказывается на финансовых показателях их деятельности.

В заключение отметим, что управление кредитными рисками требует высокой квалификации банковских специалистов, которые должны не только владеть основами современного количественного финансового анализа, но и обладать высокой профессиональной интуицией.

Стратегия управления рисками в коммерческом банке должна основываться на интегрированной структуре, состоящей из обязанностей и функций, которые спускаются от уровня Правления вниз, на операционные уровни, охватывая все аспекты риска, в особенности рыночный, кредитный и риск ликвидности, операционный, юридический риски, риски, связанные с репутацией банка и с персоналом. Эта структура включает в себя само Правление в качестве конечного ответственного органа, комитеты, отдел управления рисками, а также различные отделы поддержки и контроля. Все они имеют четко определенные обязанности и порядок отчетности.

Ответственность за повседневное отслеживание риска, оценка и определение уровня риска возлагаются на специальное структурное подразделение банка. Его основной задачей является внедрение принципов управления рисками, особенно кредитного и риска ликвидности, выработка методики оценки рисков. Аналитический отдел банка призван обеспечить такое положения дел, при котором все эти риски оставались бы в рамках утвержденных лимитов, правильно бы понимались и оценивались перед проведением операций, отслеживались на постоянной основе и по ним представлялась бы отчетность руководству. В организации своей работы по управлению и контролю над банковскими рисками, аналитический отдел должен опираться на общепризнанные фундаментальные факторы, важные для создания и поддержания универсальной, эффективной системы управления риском и контроля.