Диссертация (1138188), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Примерами bottom-up стресс-тестов являются опыт США(SCAP) и Евросоюза (EU-wide stress test) во время недавнего кризиса – см.работы Board of Governors of the Federal Reserve System; Committee ofEuropean Banking Supervisors. Существует также другой подход - «сверхувниз» («top-down approach»), в рамках которого стресс-тестированиепроводится регулятором на основе отчетных данных банковских балансов,без прямого участия отдельных финансовых институтов. Здесь возможны какрасчетынамикро-уровнесиспользованиемединойметодологиимоделирования рисков и общих стрессовых сценариев, так и расчеты сразуна уровне консолидированного баланса банковской системы.
Примерами topdown стресс-тестов являются Программы оценки устойчивости финансовыхсистем (Financial Sector Assessment Program) по различным странам,осуществляемые МВФ совместно с национальными регуляторами – обзор см.в работе Moretti et al. (2009). Кроме того, к этому направлению стресстестирования можно отнести большинство макропруденциальных стресстестов, регулярно проводимых Центральными банками – см. работы Boss(2002), Hoggarth et al. (2005) и др.19В рамках моделирования кредитных рисков на основе данныхбанковских балансов в эмпирических работах используются следующиемеры кредитного риска.
Наиболее часто встречающимся индикаторомкачества ссуд является показатель доли необслуживаемых кредитов (NPL) вкредитном портфеле банков – см. Babihuga (2007), Jimenez, Saurina (2005),Espinoza, Prasad (2010), Nkusu (2011). В работах Hoggarth et al. (2005) и Pesola(2005) используется отношение списаний кредитов с балансов банков ккредитному портфелю, в работах Quagliariello (2007) и Głogowski (2008) отношение резервов под возможные потери и обесценение к кредитномупортфелю.
Показатель доли списаний не подходит для целей анализамежстрановых панельных данных ввиду отсутствия данных. Недостаткомпеременной доли резервов под потери является значительная доля «шума»относительно истинного размера кредитных рисков ввиду межстрановыхразличий в регулировании резервов, в политике менеджмента банков врамках кредитного цикла и др. Поэтому в рамках данного анализа, как и вбольшинстве эмпирических работ, будет использоваться показатель долинеобслуживаемых кредитов в кредитном портфеле банковской системы(агрегированный индикатор).При обзоре основных факторов кредитных рисков банков базой являлсяопыт работ, исследующих данный вопрос как на макроуровне (на основеданных по банковской системе в целом), так и на микроуровне (на основеданных по отдельным банкам), поскольку последние могут быть успешноадаптированы для агрегированного уровня.Обзорразличныхфакторовдинамикиработах,позволилкредитныхвыделитьрисков,шестьиспользуемыхгруппвпоказателей,включаемых в уравнение: Макроэкономические условия: темп прироста реального ВВП, уровеньбезработицы, инфляция, динамика обменного курса.В большинстве работ основным индикатором макроэкономическихусловий является темп прироста реального ВВП.
Рост выпуска ведет к20повышениюдоходовэкономическихагентовиулучшаеткачествообслуживания долга, что снижает кредитные риски банков. Похожая логикадействует для уровня безработицы, поскольку этот показатель отражаетдоходы домохозяйств (напрямую) и фирм (косвенно, через увольнения, есликомпании прибегают к сокращению персонала, значит, они вынуждены этоделатьподдавлениемсократившейсявыручки).Включениетакихмакроэкономических факторов как динамика ВВП и уровень безработицыпризвано учесть влияние фазы бизнес-цикла на состояние кредитногопортфеля банков (вследствие процикличности кредитного рынка).Влияние инфляции на качество ссуд, согласно Klein (2013), заранее неизвестно.
С одной стороны, ускорение инфляции снижает реальнуюстоимость долга, тем самым облегчая его обслуживание. С другой стороны, вусловиях высокой инфляции и жестких зарплат реальные доходы заемщиковмогут сокращаться. Кроме того, в станах со значительной долей кредитов сплавающей ставкой процента увеличение инфляции может привести к ростустоимости обслуживания долга и, соответственно, более высокой доленеплатежей, поскольку Центральный банк может начать бороться синфляцией путем повышения регулируемой ставки процента.
В объяснениидинамики кредитных рисков банков показатель инфляции учитывался вработах Hoggarth et al. (2005), Bofondi, Ropele (2011), Klein (2013) и др.В ряде работ отмечается необходимость учета состояния валютногорынка при объяснении кредитного риска банковского сектора. Влияние курсанациональной валюты на качество ссуд может быть разнонаправленным: содной стороны, как отмечает Fofack (2005), укрепление валюты может вестик замедлению темпов экономического роста и сжатию прибыли вкорпоративном секторе, в особенности в экспортно-ориентированныхотраслях. Это негативно повлияет на качество выдаваемых ссуд. С другойстороны, как отмечается в работе Klein (2013), в странах с высокой долейкредитов в иностранной валюте обесценение национальной валюты можетнегативно сказаться на платежеспособности компаний, имеющих валютную21задолженность, и, как следствие, на их возможности обслуживать долг.
Вработах этих авторов и некоторых других (например, Głogowski, 2008; Dash,Kabra, 2010) в уравнение кредитного риска банков включается переменнаяноминального или реального курса национальной валюты. Динамика цен активов: стоимость жилья и акций.Некоторые авторы, такие как Quagliariello (2007) и Nkusu (2011) и др.включают переменные динамики цен активов (темпы роста цен на жилье иакции) для учета влияния стоимости залогов и эффекта «пузырей» на рынкеактивов на качество выдаваемых ссуд. Согласно Nkusu (2011), рост цен наактивы может привести к увеличению богатства заемщиков, росту стоимостизалогового имущества и повысить доступ к кредиту.
Обратная ситуация –снижениеценактивов–можетобостритьпроблемудосрочноговостребования долга и роста неплатежей вследствие ухудшения доступа ккредиту. Риски кредитного рынка: динамика кредитования, обеспеченностькредитного портфеля депозитной базой, процентные ставки и спрэдымежду ними, процентная маржа, структура кредитного портфеля;.Факторы, относящиеся к рискам кредитного рынка, характеризуютобщий уровень и динамику принимаемых банками рисков. Кредитнаяполитика банка, как ожидается, сильно скоррелированна с показателямикредитного риска. Возможное объяснение этого явления заключается вследующем: быстрый рост кредитования часто сопровождается снижениемстандартовтщательностьвыдачиссуд,рассмотренияпосколькусокращаетсякредитныхзаявок,длительностьухудшаетсяикачествамониторинга и т.д.
Через некоторое время (зачастую во время рецессии) этоможетпривестикувеличениюпроблемныхкредитов.Несколькоэмпирических исследований выявили значимое влияние докризиснойкредитной экспансии на размер проблемных кредитов в банковском секторе(см., например, Quagliariello, 2007; Espinoza, Prasad, 2010; Jimenez, Saurina,2005).22Излишне рискованная процентная политика банков может привести кнеблагоприятному отбору заемщиков и негативно повлиять на качествообслуживания кредитов. Издержки заемщиков на обслуживание долгаобычно аппроксимируются показателями номинальных или реальныхпроцентных ставок (наиболее часто используются межбанковские ставки –см.
Hoggarth et al., 2005; Jimenez and Saurina, 2006; Głogowski, 2008).Объяснение этому следующее: как отмечается в работе Bofondi, Ropele(2011), в большинстве развитых стран банки выдают значительную частьссуд с плавающей процентной ставкой, которая привязана к ставкеЦентрального банка или ставке на рынке межбанковского кредита.Исследования ряда авторов указывают на то, что доля проблемныхкредитов может существенно различаться в зависимости от стратегии банка иего структуры кредитного портфеля. Так, например, согласно работе Louziset al.
(2011), чувствительность кредитного риска банков макроэкономическимусловиямразличаетсявзависимостиоттипассуд(розничные/корпоративные). В работе Głogowski (2008) автор при объяснении качествассуд польских банков в качестве индикатора структуры кредитного портфеляиспользует фиктивные переменные кредитной стратегии банков и отдельнопеременную доли кредитов населению. Уровень конкуренции / концентрации банковского сектора и егоэффективность: показатели концентрации и рыночной власти,операционная эффективность, прибыльность.В эмпирической литературе влияние конкуренции (рыночной власти)банков на их стабильность и уровень принимаемых кредитных рисковнеоднозначно (гипотезы «рыночная власть – уязвимость» - см. Boyd and DeNicolo, 2005 и «рыночная власть – стабильность» - см.
Keeley, 1990).Наиболее часто используемые индикаторы рыночной власти в исследованияхна уровне отдельных банков – индекс Лернера и индекс концентрацииГерфиндаля-Хиршмана. Положительная связь между индексом Лернера (вкачестве альтернативной меры - индекс концентрации Герфиндаля23Хиршмана) и долей проблемных кредитов банков была выявлена в работеBerger et al. (2008) по данным выборки 30 развитых стран. С другой стороны,в работе Jimenez et al. (2007) по данным испанских банков знак влиянияоказался отрицательным, что говорит в пользу альтернативной гипотезы«рыночная власть – стабильность».Влияние эффективности на показатели кредитного риска такженеоднозначно.
С одной стороны, высокий уровень эффективности издержекможет отражать снижение затрат на риск-менеджмент и мониторингзаемщиков, что может привести к ухудшению качества кредитных портфелей(гипотеза «экономии» - «skimping», предложена в работе Berger, DeYoung,1997). С другой стороны, низкая эффективность издержек может бытьсигналом «плохого менеджмента», что отражается также и на низкомкачестве кредитного портфеля (гипотеза «плохого менеджмента» - «badmanagement», предложена теми же авторами).
Исследование причинностимежду эффективностью издержек и долей необслуживаемых кредитов даетбольше эмпирических аргументов в пользу гипотезы «плохого менеджмента»(см. работы Berger and DeYoung, 1997; Louzis et al., 2011; Quagliariello, 2007;Podriera and Weill, 2008).Ряд исследований рассматривают влияние показателей прибыльностибанков (ROA - рентабельность активов, ROE - рентабельность собственногокапитала) на будущие значения проблемных кредитов.
В частности, вработах Quagliariello (2007) и Glogowski (2008) тестируется гипотеза«сглаживания доходов» («income smoothing»). Эта гипотеза предполагает,что банки зарабатывают больше во время экспансии, чтобы смягчитьнеизбежное ухудшение качества кредитов во время рецессии. Если этопредположение релевантно, тогда прошлые значения рентабельностидолжны положительно влиять на показатель кредитного риска. Louzis et al.(2011) объясняет это явление при помощи гипотезы «процикличнойкредитной политики».
В рамках этой гипотезы, предполагается, чторуководство банка, нацеленное на увеличение рыночной доли, может24наращивать доходы при помощи более либеральной кредитной политики(«выдача кредитов с негативными NPL-эффектами» - «negative NPL extensionof credit»), таким образом, сея семена будущих проблем. Эта гипотеза такжепредсказывает положительный знаквлияния рентабельности на уровенькредитного риска. Устойчивостьбанковккредитномуриску:показателикапитализации, степени вовлеченности в кредитные операции;В эмпирической литературе общепризнанно, что низкий коэффициентдостаточности капитала означает повышенную вероятность дефолта банка,поскольку банк, скорее всего, вовлечен в рискованные проекты (гипотеза«морального риска» - «moral hazard», предложена в работе Berger, DeYoung,1997).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
