Смирнов Сергей Николаевич

В статье анализируются основные подходы к оценке кредитного риска Фонда страхования вкладов. Также рассмотрены оригинальные модели кредитного риска и коммерческие модели кредитного риска, построенные из стандартных элементов.

Ключевые слова: кредитный риск, страхование, вклады, методология.

Смирнов Сергей Николаевич, профессор, к. ф. -м. н., ГУ "Высшая школа экономики", заведующий кафедрой управления рисками и страхования

Professor, candidate of pysic-mathematics, GU "Hight school of economic", head cathedra risk management and insurance ssmirnov@hse.ru

Введение

Как известно, система страхования вкладов (ССВ) несет обусловленные обязательства перед вкладчиками, исполнение которых наступает в случае банкротства банка - участника ССВ. В обеспечение этих обязательств формируется Фонд страхования вкладов (ФСВ), основным источником пополнения которого являются регулярные взносы банков-участников. В обзоре[1], а также других обзорах международной практики страхования вкладов, отмечается, что большинство формальных систем страхования вкладов финансируются по принципу ex ante. Для таких систем страхования вкладов можно провести аналогию между оценкой адекватности ФСВ и оценкой адекватности экономического капитала коммерческого банка. Банки формируют резервы под потери по ссудам и поддерживают уровень экономического капитала, достаточный для того, чтобы компенсировать типичные и экстраординарные потери по ссудному портфелю. Резервы по ссудам и экономический капитал служат "подушкой безопасности", которая задействуется в случае дефолта по обязательствам контрагента. Аналогично, ФСВ задействуется в случае банкротства банка-участника ССВ, т.е. когда банк-участник объявляет дефолт по своим обязательствам перед собственниками застрахованных вкладов.

Оценка потерь Фонда страхования вкладов

Для оценки адекватности ФСВ необходимо оценить функцию распределения потерь (CLD) Фонда страхования вкладов, т.е. функцию, устанавливающую вполне однозначное соответствие между вероятностями и исходами (величинами потерь). Далее из CLD могут быть получены величины ожидаемых, или запланированных, потерь (EL) и экстраординарных, или непредвиденных, потерь (UL). Под ожидаемыми потерями принято понимать типичное значение случайной величины потерь, характеризуемой CLD; как правило, оценкой ожидаемых потерь является среднее, медианное или модальное значение CLD. Величина экстраординарных потерь - это характеристика риска портфеля, то есть оценка экстраординарно высоких потерь, которые редко имеют место на практике. Как следствие, статистическая оценка таких потерь является неординарной задачей.

Целевой уровень ФСВ устанавливается таким образом, чтобы покрывать как ожидаемые, так и экстраординарные потери ССВ на данном уровне значимости и заданном горизонте прогнозирования. Как правило, экстраординарные потери определяются как квантиль функции распределения потерь[2]. В качестве показателя UL также может выступать расстояние между некоторой величиной потерь и средней величиной потерь, измеренное в стандартных отклонениях. В современной литературе принято считать, что такая спецификация UL является менее последовательной[3].

Отмечается[4], что распределение потерь ФСВ характеризуется существенной асимметрией: в то время как вероятность малых потерь при банкротстве нескольких небольших кредитных организаций является достаточно высокой, существует также и незначительная вероятность крайне больших потерь в случае банкротства крупной кредитной организации или значительного числа мелких. Это заключение подтверждается результатами расчетов на реальных данных, приведенных в статье[5]. Таким образом, следует полагать, что стандартное отклонение, которое зачастую используется в качестве универсальной меры риска, не является достаточным показателем для оценки адекватности ФСВ, и исследователям также следует использовать иные меры риска.

Как правило, ожидаемые потери определяются как произведение величины средств, подвергаемых риску (Ei), на оценку вероятности дефолта[6] (PDi) на ожидаемую долю потерь в случае дефолта (LGDi), просуммированное по всему портфелю застрахованных кредитных организаций:

Существующие модели кредитного риска, используемые кредитными организациями, а также соглашение "Базель П" предполагают, что величина средств, подвергаемых риску, является экзогенно заданной, в академической литературе моделированию величины средств, подвергаемых риску, для целей оценки достаточности экономического капитала уделяется минимальное внимание. В то же время, колоссальный объем публикаций за минувшие пятьдесят лет посвящен оценке вероятности дефолта.

Как правило, организации - страховщики вкладов также обладают правом собственности на остаточную стоимость кредитной организации по результатам процедуры банкротства. Для таких организаций доходы, получаемые в процессе процедуры реструктуризации или банкротства, могут являться существенным источником пополнения ФСВ, что обуславливает актуальность и значимость задачи корректной оценки нормы возмещения[7]. Ввиду недостатка адекватных эмпирических данных, коммерческие модели кредитного риска основаны на сильных упрощающих предпосылках относительно денежных потоков, генерируемых в ходе проведении процедуры банкротства. В то же время, в последнее время моделирование нормы возмещения получает все большее внимание со стороны академических исследователей.

Оценка экстраординарных потерь является, пожалуй, наиболее неоднозначным элементом моделей кредитного риска. Для того чтобы корректно оценить величину UL, следует принимать во внимание корреляционную структуру дефолтов кредитных организаций, а также воздействие, которое оказывают на отрасль макроэкономические шоки и бизнес-цикл. Современные исследования демонстрируют существование значимой корреляции, как между вероятностями дефолта различных кредитных организаций, так и между вероятностью дефолта и долей потерь в случае дефолта каждой данной кредитной организации. Более того, частота дефолтов и доля потерь существенно варьируются на различных стадиях делового цикла. Это означает, что состояние макроэкономической и отраслевой среды должно быть принято во внимание при оценке этих параметров и взаимосвязей между ними.