Диссертация (1138316), страница 17

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 17)

2.4.101жилищномукредитуРис. 2.4. Схема движения денежных потоков по выданномуипотечному жилищному кредитуt0дата выдачи ипотечного жилищного кредита, M—кредитования,h—срокпогашениядо наступления первой просрочки, Aипотечных——срокобязательствразмер ежемесячных(погашенных) аннуитетных платежей (при аннуитетной схемепогашения ипотечного кредита) до даты наступления первойпросрочки, t0+hкредиту, t0+t1T——— датапервой просрочки по ипотечному жилищномудата ипотечного дефолта (дата третьей просрочки),период восстановления.Расчет приведенной на дату дефолта стоимости взысканнойв судебном порядке суммы ипотечной задолженности за счетреализации залогового обеспечения осуществляется по формуле:PV ( R) где r—R,(1  r ) T(21)ставка дисконтирования, отражающая риск платежейпо восстановлению в момент наступления дефолта r FV  PV.FVСтавка дисконтирования отражает изменение стоимости денежныхпотоковвовремени,т.е.ставкудохода,используемуюдля перерасчета сумм денежных потоков в будущем (FV), к текущей102стоимостиипредполагаетсяпостояннойвтечениесрокавосстановления.Для расчета приведенной на дату дефолта стоимости общихиздержек,возникающихвходеработыспросроченнойзадолженностью, используется следующая формула:TPV (C )  t 1Ct, t  1, , T .(1  r ) t(22)В основе расчета EAD лежит формула (19), но с учетомвременной стоимости денежных потоковEAD  PV ( A)  FV ( A)  PV ( P) ;(23)A1  (1  r ) ( m t1 1)PV ( A)   A, t1  1,  , M ;t1rt1 1 (1  r )(24)M(1  r )3  1FV ( A)  A(1  r )  A(1  r )  A(1  r )  A , (25)r2где PV(A)—3приведенная стоимость непогашенных аннуитетныхплатежей на дату дефолта с момента его наступления до окончаниясрока кредита, FV(A)26 — будущая стоимость непогашенных за 3 мес.аннуитетных платежей на дату дефолта с момента первой просрочкидо даты наступления ипотечного дефолта, PV(P)—приведеннаяна дату дефолта стоимость комиссий, штрафов и недополученныхпроцентов.В практике банковского риск-менеджмента чаще прибегаютк расчету бухгалтерского LGD, поскольку расчет экономическогоLGD сопряжен с рядом сложностей.Во-первых, коммерческие банки совершают целый комплекскредитных и расчетных операций, сопряженных с движениемденежных потоков.

В этой связи при расчете экономического LGDмогут возникать определенные сложности, связанные с разнесением26Аннуитет постнумерандо – платежи осуществляются в конце периода.103денежных потоков во времени и соотнесением их с отдельно взятымипотечным кредитом с просроченной задолженностью. Такой расчетусложняется и тем, что случаи судебного взыскания проблемнойзадолженности не являются единичными в коммерческом банке,при этом продолжительность такого процесса может существенноварьироваться.Во-вторых,а как следствиеприведенныевеличинастоимостиэкономическогоиPV(R)LGD,PV(C),чувствительнык выбору ставки дисконтирования.

Она отражает альтернативнуюставку доходности, которую банк может получить при выбореальтернативноговариантаинвестированияденежныхсредствс аналогичным риском [Бригхэм, Эрхардт, 2009].В-третьих, при расчете величины общих издержек следуетучитывать не только прямые издержки (расходы на проведениенезависимой оценки обеспечения, расходы по охране и реализацииимущества и др.), а также косвенные издержки(например,административно-управленческие издержки, издержки, связанныес удержанием резервов и др.), расчет которых представляетсязатруднительным.

Кроме того, могут возникать ошибки измерения,например, связанные с определением времени окончания периодаработы с просроченной задолженностью, который может бытьдовольно длителен, и прекращением поступления денежных потоковпо ипотечному обязательству.Таким образом, основное преимущество расчета величиныэкономического LGD заключается в возможности учета разнойстоимости и уровня риска денежных потоков по ипотечномуобязательству. Среди недостатков такого подхода следует отметитьбольшие вычислительные затраты, более вероятное возникновениеошибокизмерения,атакже104использованиецелогорядапредположенийПринимаявометодавнимание,дисконтированныхчтовеличинаденежныхпотоков.бухгалтерскогоLGDиспользуется для расчета ELp и формирования резервов на возможныепотери по ипотечным ссудам, представляется, что с точки зрениябанковского риск-менджемента она имеет более явное практическоеприложение.Согласно[ЦБРФ,2012],приформированиивыборкидля расчета уровня потерь при дефолте необходимо учитывать врасчетах условия экономического спада.

Поскольку оценка показателяLGD сопряжена с изменением экономического цикла. Выделяютциклический LGD (point-in-time, PIT), который рассчитываетсяпо краткосрочнымпериодамнаблюденийизависитот экономического цикла; долгосрочный LGD (trough-the-cycle, TTC),который соответствует нециклическому сценарию и не зависитот времени оценки LGD; LGD в период спада в экономическом цикле(bottom-of-the-cycle,downturnLGD).Прирасчетепоследнего,от кредитных организаций требуется не только выявление периодовэкономического спада, но и определение их эффекта на показатели PDи RR с их последующим учетом при расчете величины LGD [Miu,Ozdemir, 2006].Период наблюдений должен охватывать как минимум одинполный цикл деловой активности, но быть не меньше 7 лет,а для кредитных требований к розничным заемщикам – 5 лет.

Следуеттакже принимать во внимание, что для розничных ипотечных ссудминимальное допустимое значение LGD составляет 10% [ЦБ РФ,2014].Существенное влияние на величину LGD оказывают параметрыипотечного кредита. В одной из ранних работ [Lekkas et al., 1993]по данным об ипотечных жилищных кредитах, выданных в период1051975–1990 гг. и рефинансированных в Freddie Mac, эмпирическипоказано,чтовысокийпоказательLGDсвязансвысокимсоотношением Кредит/Залог на дату выдачи кредита, географическимместоположением на территории с высокой частотой дефолтов,а такженепродолжительным«возрастомкредита».Теснаявзаимосвязь величины LGD и соотношения Кредит/Залог былапоказана позднее и в ряде других эмпирических работах [PenningtonCross, 2003; Calem, LaCour-Little, 2004; Qi, Yang, 2009].

Эмпирическиеработы обсуждают также наличие отрицательной взаимосвязи LGD нетолько с «возрастом», но и с размером ипотечного кредита[Pennington-Cross, 2003; Calem, LaCour-Little, 2004].Особое внимание при моделировании LGD следует обратитьна характеристики залогового обеспечения, которое служит основнымисточником покрытия просроченной задолженности.

В работе [Leow,Mues, 2012] предложена двухшаговая модель LGD для ипотечныхжилищных кредитов. На первом шаге оценивается вероятностьпередачи банку имущества, служившего залогом по невозвращённойссуде (probability of repossession model), которая определяетсявеличиной Кредит/Залог. Далее оценивается величина дисконта к ценереализации залога (haircut model), которая представляет собойразницу между ценой залога при продаже с торгов и его рыночнойценой. Полученные результаты используются для оценки величиныLGD по дефолтным ипотечным кредитам. Эмпирические результатыпоказывают, что используемая авторами процедура обеспечиваетболее высокое качество подгонки наблюдаемых значений LGDмоделью.Вместестем,авторынеобсуждаютэффектмакроэкономических условий, а также не приводят сравнительныйанализполученныхрезультатовс альтернативными методами.106оценкивеличиныдисконтаСледует также учитывать наличие и тип других видовзалогового обеспечения.

В таком случае, как отмечается в работе[Yang, Tkachenko, 2012], взаимосвязь LGD и стоимости залоговогообеспечения может носить нелинейный характер.Немаловажно отметить и эффект макроэкономических условийна величину LGD, которая в периоды экономического спада на рынкежильязначительновыше,чемвусловияхнормальногофункционирования экономики [Qi, Yang, 2009].

В контексте подхода,на основе внутренних рейтингов (IRB-подхода), банки могутиспользовать собственные оценки кредитного риска. Это, в своюочередь, может способствовать тому, что банки могут стремитьсякорректировать свои оценки в соответствии с экономическим циклом.В ситуации, когда вероятность дефолта PD увеличивается, кредитныйрейтинг ухудшается, LGD также изменяются в сторону увеличения,что делает требования регуляторов к капиталу в рамках Базель IIв большей степени процикличным, чем ожидается [Altman et al.,2005]. Наличие проциклического эффекта в российском банковскомсекторе от внедрения Базель II обсуждается в работах [Андриевская идр., 2010; Бондарчук, Тотьмянина, 2012] и др.

Процикличность можетоказать нежелательное воздействие на экономику в целом, если впериод спада капитал банков будет ограничен, и они будутвынуждены, таким образом, сократить кредитование в ситуации,когда оно в большей степени необходимо.В литературе отмечается также, что величина LGD зависитот особенностей процесса судебного регулирования [Pennington-Cross,2003],типаипотечногоили субстандартныйи относительнойкредита(subprime))величиныв месторасположении(стандартный(prime)[Pennington-Cross,2003],медианногозалогового107уровняобеспечениядохода(квадратичнаязависимость) [Pennington-Cross, 2003].

Кроме того, секьюритизованныеипотечные жилищные кредиты характеризуются более высокимипоказателями PD и LGD [Zhang, 2013]27.В эмпирической работе [Gürtler, Hibbeln, 2011] отмечаетсятеснаявзаимосвязьLGDипродолжительностиработыс просроченной ипотечной задолженностью (срок восстановления,workout process). Авторы также выделяют два типа просроченнойзадолженности: восстановленная (покрытие за счет реализациизалогового обеспечения) и списанная (полностью или частично),для которых распределение LGD отличается.

Предложенная в работедвухшаговаямодельLGDвключаетвсебямоделированиевероятности восстановления/списания задолженности и величиныLGD. При моделировании LGD авторы используют предложенныйв работе [Bellotti, Crook, 2012] подход, выделяя 3 состояния – LGD=0,0<LGD<1, LGD=1.Для оценки ожидаемой доли потерь по ипотечным жилищнымкредитам (Expected Loss Given Default, ELGD)28 в условиях судебногоурегулирования просроченной ипотечной задолженности (реализациизалога)29, предлагается метод, содержащий в себе несколькопоследовательных этапов (рис. 2.5).27Более подробный обзор факторов, влияющих на LGD, может быть найден в работе [Qi, Yang,2009].28Предполагается, что портфель выданных ипотечных кредитов однородный.29Моделирование вероятности передачи кредитной организации имущества, служившего залогомпо невозвращённой ссуде, обсуждается в работе [Leow, Mues, 2012].108Рис.

Характеристики

Список файлов диссертации