2474 (Анализ кредитного риска)

2016-07-30СтудИзба

Описание файла

Документ из архива "Анализ кредитного риска", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "банковское дело" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "курсовые/домашние работы", в предмете "банковское дело" в общих файлах.

Онлайн просмотр документа "2474"

Текст из документа "2474"

Содержание

Методы оценки риска: общие принципы

Расчет вероятности дефолта заемщика

Оценка риска дефолта по капитализации

О методике расчета портфельного риска

Учетная ставка по кредитам

EL по каждому кредиту в%

Оценка кредитных рисков: модель блуждающих дефолтов

Добавление актива к портфелю

Базовая формула

Распределение капитала

Карта "риск-доходность"

Управление кредитными рисками

Приложения


Методы оценки риска: общие принципы

Одно из основных требований Базельского комитета (Basel II) состоит в соответствии капитала банка его рискам, которые необходимо уметь определять, чтобы формулировать требования к капиталу, обеспечивающие банку надежность. При этом невозврат единичных кредитов не принесет ощутимого урона банку, если сможет быть компенсирован резервами, отчисляемыми под ожидаемые потери по кредитным операциям (Expected Loss, EL). Кроме того, существует шанс потерь значительной части активов в кредитном портфеле, приводящих к банкротству банка. Такие потери называют неожидаемыми потерями (Unexpected loss, UL).

В связи с этим при анализе кредитного риска необходимо оценивать его с двух позиций - как EL и UL. Ожидаемые потери вычисляются по вероятностям дефолтов компаний-заемщиков, а также по величинам обеспечения по кредитам.

Величина ожидаемых потерь напрямую влияет на прибыль от кредитного продукта, поскольку необходимо отчислять страховую сумму в резервный высоко-ликвидный фонд с каждого кредита, эта сумма должна быть не менее величины EL. Величина неожидаемых потерь по портфелю также косвенно влияет на прибыль от кредитной деятельности, поскольку определяет собственный уровень надежности кредитного портфеля и банка в целом.

Собственный уровень надежности определяется соответствием капитала под риском (собственного экономического капитала) возможным неожидаемым потерям, которые могут произойти с вероятностью дополняющей до полной вероятность (уровень) надежности. Более строго UL измеряется величиной VAR (Value at risk) при уровне надежности

Требование соответствия капитала выглядит просто как

где CAR (Capital at risk) относительная величина собственного капитала. Для оценки величины VAR требуется построение кривой потерь по портфелю, что является нетривиальной задачей. Базельский комитет в своих требованиях банкам считает нужным внедрение методик внутреннего рейтингования заемщиков банка и кредитных продуктов, что предполагает умение оценивать величины, отвечающие за риск потерь. Это, прежде всего, PD - cреднегодовая вероятность дефолта заемщика с известной датой расчета, LGD (Loss given default) - средне ожидаемая доля потерь средств в случае дефолта, M (Maturity) - длина кредита, EAD (exposure at default) - величина средств под риском. На риск портфеля также влияет и групповая принадлежность заемщиков, через возможную корреляцию между дефолтами. Согласно современным требованиям Базельского комитета уровень надежности должен быть не менее 99%.

Одной из основных и нетривиальных задач в оценке риска - это задача вычисления вероятности дефолта заемщика. Мы имеем два подхода к вычислению PD. Первый основан на качественной и количественной оценке рейтинга заемщика по его внутренним финансовым показателям и особым бизнес-факторам. Второй основан на капитализации заемщика на фондовом рынке и уровне его долгов перед кредиторами. К сожалению, второй подход, хоть и является наиболее объективным, применим ли риск дефолта лишь к небольшому числу российских открытых компаний.

Вычисление PD (годовой вероятности дефолта) заемщика является самой трудоемкой задачей. Обычно к вычислению PD применяют два подхода.

Первый основан на качественной и количественной оценке рейтинга заемщика по его финансовым (фундаментальным) показателям и особым бизнес-факторам.

Оценка риска дефолта по фундаментальным показателям.

Расчет вероятности дефолта заемщика

Метод расчета вероятности дефолта заемщика для приватных компаний, которых большинство в кредитном портфеле, основан на базовой формуле, устанавливающей зависимость между финансовыми отношениями из бухгалтерских отчетов и PD. Далее, после вычисления базового PD, строится экспертная оценка, из которой следует общий балл заемщика, корректирующий этот PD. Основные финансовые отношения x1, x2,... x7 для базовой формулы, вычисляемые из квартальных отчетов 1-ой и 2-ой формы за последний год, следующие:

логарифм годовой выручки (log (US$))

операционная маржа = операционная прибыль/годовая выручка

доходность активов = операционная прибыль/активы

покрытие процентов = операционная прибыль/проценты за кредиты

структура капитала = собственный капитал/активы

покрытие обязательств = свободные денежные средства/обязательства

ликвидность = краткосрочные активы/обязательства

Формула для среднегодовой вероятности дефолта

аналогична используемой для западных компаний (Moodyes RISKCALC3), но с адаптированными для России коэффициентами . Она была разработана аналитиками МДМ-Банка и охватывает среднего масштаба производственные и торговые компании (для последних изменяется один параметр, касающийся операционной маржи). Формула дает возможность по непрерывному ряду квартальных отчетов вычислять ряд PD, который испытывает колебания в согласии с изменением финансового положения компании. Для расчета одного значения PD необходимо представление финансовых отчетов на протяжении предыдущего года, поскольку финансовые отношения, вычисляемые за год, нивелируют сезонные колебания. Например, на рис.1 представлены ряды PD для двух известных компаний "Аэрофлот" и "Газпром", вычисленные по открытым квартальным отчетам.

Рис.1 (A) - PD для компании "Аэрофлот"

Рис.1 (B) - PD для компании "Газпром"

Вторая часть оценки PD состоит в качественной оценке заемщика, осуществляемой опытным оценщиком банка, она необходима для исправления неполной объективности и учета дополнительных факторов, недостающих в базовой формуле.

Специалист отвечает на несколько десятков вопросов, касающихся бизнеса компании, которые должны влиять на риск дефолта. Каждому разделу оценки соответствует некоторый вес и каждому вопросу в разделе тоже. Прежде чем отвечать на вопросы, оценщик должен тщательно подготовить свое мнение по максимальной информации, предоставленной компанией-заемщиком. После ответа на вопросы вычисляется поправочный коэффициент к базовой оценке PD, который может увеличить или уменьшить базовую PD. В нейтральном случае коэффициент остается равным единице. На общий качественный балл заемщика влияют качественные и финансовые показатели. На рис.2 представлена структура разделов и подробно один из параграфов оценки. Оценщик присваивает каждому вопросу определенный балл (0-20) в зависимости от качества, затем эти баллы суммируются с определенными весами

Рис.2. Структура расчета общего балла заемщика с примером вопросов по "Дополнительным факторам"

 

Дополнительные факторы

Балл

Вес

Вклад в оценку

32

Доля прибылей/капитала на "серых" компаниях

0

14%

2,1%

33

Масштаб поправок к финансовым отчетам

15

10%

1,5%

34

"Экономический и "ликвидационный баланс"

5

11%

1,7%

35

Международные аудированные отчеты

0

10%

1,5%

36

Степень уклонения от налогов

10

10%

1,5%

37

Кредитная история заемщика

10

17%

2,6%

38

Возможности контроля за финансовым состоянием

10

11%

1,7%

39

Стратегическое обеспечение

20

17%

2,6%

 

Итоговая оценка дополнительных факторов

9,3

100%

15,0%

Методы оценки риска > Риск дефолта > Оценка риска дефолта по капитализации

Оценка риска дефолта по капитализации

Расчет PD по данным капитализации и долгов осуществляется по адаптированной нами к российскому нестабильному рынку известной американской модели CreditGrades (RiskMetrics group), которая является обобщением известного класса структурных моделей, в основе которых лежит подход Нобелевского лауреата Роберта Мертона. Базовые положения модели

Активы компании - случайная функция

Дефолт происходит в момент падения активов до уровня, определяемого внешним долгом

Входными данными модели служит исторический ряд капитализации и долгов компании. Исследуется случайный процесс движения активов Vt компании

Где на каждом квартале волатильность и тренд полагается постоянным, но изменяющимся от квартала к кварталу, Wt - классическая диффузия. Если величина активов падает ниже уровня, определяемого долгом, который тоже подразумевается случайным, то наступает дефолт. В модели есть два, калибруемых под условия реального рынка, параметра. Мы калибровали модель под рейтинги полтора десятка известных открытых российских компаний, предоставленные уважаемым агентством S&P по международной шкале, учитывающей суверенный (страновой) риск. Этим рейтингам напрямую сопоставляются соответствующие значения PD, по которым и производилась калибровка. На рис.3 представлены результаты расчетов исторического ряда PD для примера двух компаний "Юкос" и "Ростелеком". PD представлены за год и два года на одном графике, на нижних графиках даны зависимости капитализации и долгов за расчетный период времени.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5167
Авторов
на СтудИзбе
437
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее