Диссертация (1138316), страница 25
Текст из файла (страница 25)
от даты предполагаемогоипотечного дефолта.4. Поскольку информация о величине общих издержек C отсутствует,с учетом проведенного обзора литературы и экспертных оценок,рассматривается 4 возможных альтернативы: издержки отсутствуют C=0%; C=5% от текущей стоимости залога; C=10% от текущей стоимости залога; C=15% от текущей стоимости залога.5. Поскольку комиссии иштрафы, определяемыеусловиямикредитного договора, не наблюдаемы в данных, предполагается,что они отсутствуют P=0. Это объясняется тем, что заемщикв судебном порядке может добиться отмены или снижения46Предположим, что квартира общей площадью 47 м 2 на дату выдачи ипотечного жилищногокредита имеет оценочную стоимость 2 млн. руб.
Оценочная стоимость 1 м 2 составляет1,8 млн.руб./47м2=38,3 тыс.руб./м2. При условии, что рыночная стоимость 1 м 2 на дату выдачикредита составляет 38,6 тыс. руб./м2, их соотношение равняется 38,3/38,6=0,99. Текущая (в концесрока восстановления) стоимость залогового обеспечения R при условии, что рыночнаястоимость1 м2 составляет 50 тыс. руб., составляет R=470,9950=2326,5 тыс. руб.=2,33 млн руб.Рыночная стоимость 1 м2 по данным Росстата, рассчитанная на основе «Методологическихрекомендаций методологические рекомендации по наблюдению за уровнем и динамикой цен нарынке жилья» [Росстат, 2009].47В практике банковского риск-менеджмента, как правило, используется рыночный подход дляоценки стоимости жилья, базирующийся на текущей рыночной стоимости аналогичных объектовнедвижимости. В академической литературе широко используется гедоническая модельценообразования для прогнозирования стоимости объектов жилой недвижимости [Sirmans et al.,2005].160неустойки (например, когда ее размер значительно превышаетпотери банка от непогашенного ипотечного кредита).6.
Предполагается, что «повторяющиеся»отсутствуют,поскольку48ипотечные дефолтыотсутствуетвозможностьих идентификации в данных.Величина EAD рассчитана по формуле (19) по каждомуипотечному дефолту в каждый период t. Величина бухгалтерскогоLGD рассчитана по формуле (18) по каждому ипотечному дефолтув каждыйпериодt.СредниевеличиныбухгалтерскогоLGDпредставлены в табл. 3.9.Таблица 3.9Описательные статистики для ипотечных дефолтов(без цензурирования)ПеременныеLGD 1LGD 2LGD 3LGD 4ОписаниеMeanMedian St.
Dev.Бухгалтерский LGD (6294 наблюдений)49При C=00,040,401,77При C=5% от текущей стоимости залога0,100,431,66При C=10% от текущей стоимости залога0,160,471,55При C=15% от текущей стоимости залога0,220,511,44MinMax-71,54-67,0-62,47-57,940,870,880,880,89Как видно из табл. 3.9 величина LGD может приниматьотрицательные значения LGD<0, если R–C>EAD. Однако в этомслучае разница (R–C)–EAD возвращается ипотечному заемщику.Процент таких наблюдений с ростом общих издержек сокращаетсяи для 4-х сценариев расчета LGD составляет 28,5%, 26,1%, 23,2%и 20,5%всехнаблюдений,соответственно.ЕслиR–C=EAD,то LGD=0. Однако при всех 4-х сценариях такие наблюдения48Ситуация, при которой наблюдается несколько смен состояний погашения ипотечного кредита:«дефолт» - «недефолт» - «дефолт».
В работе [Dermine, Carvalho de, 2006] обсуждаются следующиестратегии работы с «повторяющимися»дефолтами: 1) каждое событие «дефолта»рассматривается как отдельное наблюдение; 2) рассматриваются только «первые» ипотечныедефолты. В обоих случаях результаты эконометрического анализа могут давать смещенныерезультаты при оценке PD и LGD.49Число наблюдений соответствует 165 случаям ипотечных дефолтов, каждый из которыхумножен на возраст кредита за вычетом 3-х первых месяцев.161отсутствуют.
Возможна также ситуация, при которой LGD>1, когдаR–C<0, т.е. R<C. В этом случае банку не выгодна реализациязалоговогообеспечения,посколькуиздержки,связанныес взысканием просроченной задолженности превышают выгодыот реализациизалоговогообеспечения.Например,продажанеликвидного залогового обеспечения или продолжительный срокреализации. Такие наблюдения отсутствуют, также как и наблюденияс LGD=1, когда R–C=0, т.е. R=C (EAD>0). Максимальное значениеLGD соответствует 0,87–0,89, в этом случае RC.В практических целях используется цензурирование LGDинтервалом [0;1] с последующим разбиением на группы значений(например, 0–10%, 10–20% и т.д.) [Li et al., 2009].
При этом LGD<0эквивалентно LGD=0.Соответствующиеописательныестатистикисучетомцензурирования представлены в табл. 3.10. Увеличение размераобщихиздержеквыборочногосопровождаетсясреднегоLGDинезначительным увеличениемсокращениемвыборочногостандартного отклонения.Таблица 3.10Описательные статистики для ипотечных дефолтов(с цензурированием)ПеременныеLGD 1LGD 2LGD 3LGD 4ОписаниеMeanMedianSt.
Dev.Бухгалтерский LGD (6294 наблюдений)50При C=00,340,400,27При C=5% от текущей стоимости залога0,370,430,28При C=10% от текущей стоимости залога0,390,470,28При C=15% от текущей стоимости залога0,420,510,28MinMax00000,870,880,880,89На следующем этапе была рассчитана ожидаемая доля убытковпо каждому ипотечному дефолту с использованием формулы (26)51.50Число наблюдений соответствует 165 случаям ипотечных дефолтов, каждый из которыхумножен на возраст кредита за вычетом 3-х первых месяцев.162Как видно из табл.
3.11 и рис. 3.6, полученные результаты устойчивык различной величине общих издержек.Таблица 3.11Описательные статистики для ипотечных дефолтов(с цензурированием)ПеременныеОписаниеMeanMedian St. Dev.Ожидаемый бухгалтерский LGD (165 наблюдений)52При C=00,280,310,22При C=5% от текущей стоимости залога0,300,340,22При C=10% от текущей стоимости залога0,320,380,23При C=15% от текущей стоимости залога0,350,410,23Max00000,670,680,690,70.511.5Плотность вероятности2ELGD 1ELGD 2ELGD 3ELGD 4Min0.2.4.6Ожидаемый бухгалтерский LGDELGD1ELGD3.8ELGD2ELGD4Рис. 3.6. Функции распределения плотностивероятностей53ожидаемого бухгалтерского LGDРаспределениеожидаемойдолиубытковявляетсянесимметричным и бимодальным, при этом с более высокойвероятностью ELGD принимает значения в окрестности 0,1 и 0,5.Другими словами, ELGD концентрируется не в центре распределения,51Так, например, при условии, что в период t=4, 5 и т.д.
величина LGD составила 0,4, 0,5 и т.д.,и оценкой PD it , представленной в табл. 3.14, величина ELGD для 1-го заемщика рассчитываетсяпоформулематематическогоожиданиядлядискретнойслучайнойвеличины0,30,140,4 0,5 ... .0,3 0,14 ....0,3 0,14 ....52Количество наблюдений соответствует количеству случаев ипотечных дефолтов за исключениемодного, по которому отсутствовала информация о характеристиках залогового обеспечения.53Построены методом непараметрического сглаживания (kdensity) – ядерное сглаживание с ядромЕпанечникова.163а по краям области распределения.
Как следствие,использованиесредней величины доли потерь, с учетом его высокой волатильности,приводит к неточным результатам [Антонова, 2011]. БимодальностьплотностираспределенияELGDобъясняетсянеоднородностьюпотерь, связанной с разным уровнем возмещения потерь в случаеипотечного дефолта посредством реализации залогового обеспечения.Это может быть обусловлено влиянием соотношения Кредит/Залог,которое, как видно на рис.
П5.2, демонстрирует положительнуювзаимосвязь с величиной ELGD. Первая и вторая моды связаныс низким и высоким соотношением Кредит/Залог, соответственно.Неоднородностьожидаемойот соотношенияКредит/Залогдолипотерьотмечаетсяивзависимостинарис.П5.3.Несимметричность и бимодальность распределения доли ожидаемыхубытков согласуются с эмпирическими результатами предыдущихисследований [Araten et al., 2004].Далее рассчитанные ожидаемые доли потерь и средниевеличины EAD на индивидуальном уровне используются для расчетаразмера ожидаемых потерь на индивидуальном уровне (табл. 3.12,рис.
3.7).Таблица 3.12Оценка кредитного риска на индивидуальном уровнеПеременныеEADEL1EL2EL3EL4ОписаниеMeanMedianSt. Dev.MinСредняя величина EAD1,891,332,420,19(165 наблюдений) (млн руб.)Ожидаемые потери на индивидуальном уровне, млн руб. (165 наблюдений)При C=00,710,341,350При C=5% от текущей стоимости залога0,760,391,400При C=10% от текущей стоимости залога0,800,451,460При C=15% от текущей стоимости залога0,850,491,510164Max22,311,912,413,013,58.000e-0702.000e-074.000e-076.000e-07Плотность вероятности0100000020000003000000Ожидаемая величина потерь при ипотечном дефолте (EL)EL1EL3EL2EL4Рис.
3.7. Функции распределения плотности вероятностей54ожидаемой величины потерь при ипотечном дефолте (EL, руб.)Величина потерь на портфельном уровне рассчитана согласноформуле (17) и отражена в табл. 3.13. В практике банковского рискменеджмента она может использоваться в качестве ориентирадля создания резервов на возможные потери по ссудам.54Построены методом непараметрического сглаживания (kdensity) – ядерное сглаживание с ядромЕпанечникова. Изображены EL менее 5 млн руб.165Таблица 3.13ELp1ELp2ELp3ELp4EL1EL2EL3EL4EL1EL2EL3EL4ПервичныекредиторыРегиональныйоператор АИЖККредит/Залог >0,70,8-0,90,7-0,80,6-0,70,5-0,60,4-0,50,3-0,40,2-0,30,1-0,2Доход не указанДоход указанОписаниеВсе ипотечныедефолтыПеременныеКредит/ЗалогКредит/Залог 0,7Оценка ожидаемой величины абсолютных потерьОжидаемые абсолютные потери для ипотечных кредитов (дефолтов) на портфельном уровне (млн руб.)При C=0116,81106,800,060,6113,23,5952,811,435,570,346,593,123,7При C=5% от текущей стоимости залога124,21177,20,110,8114,64,0355,911,937,275,548,799,125,11210-6-5При C=10% от текущей стоимости залога 131,81247,80,171,0716,24,5059,012,438,880,950,910526,82110-4При C=15% от текущей стоимости залога 140,41328,40,331,4517,84,9862,012,940,586,653,8112,228,21210Ожидаемые абсолютные потери в расчете на 1 выданный ипотечный кредит (тыс.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
