Диссертация (1152474), страница 19

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

Текст из файла (страница 19)

В данном случаерассматривались два вида кредитов: аннуитентный и дифференцированный. Взаданных сценарных условиях (в предположении о неизменности процентныхставок на рынке) аннуитентный платеж оказывается предпочтительнее длябанка, несмотря на то, что доходность по кредитам с дифференцированнымиплатежами изначально больше, как было показано в таблицах 3.3 и 3.4.Концепция экономической прибыли позволяет сравнивать между собой также ипортфели с различными характеристиками риска и доходности.3.4. Проведение сценарного анализаПредположение о неизменности процентных ставок на рынке в течениевсего периода моделирования полностью исключает из рассмотрения наличиепроцентного риска. Одним из способов оценки степени влияния процентногориска на результаты деятельности банка выступает проведение сценарногоанализа.

Помимо влияния возможного изменения процентных ставок на рынке,сценарный анализ позволяет также проанализировать степень устойчивостибанковских активов к изменениям различных риск-факторов. Обычно выделяютосновные элементы сценарного анализа: анализ альтернативного ряда событий истресс-тестирование [35]. Стресс-тестирование предполагает анализ поведениясистемы в экстремальных условиях при реализации маловероятных, новозможных событий.Построенная модель позволяет производить указанный сценарный анализв полном объеме. Проанализируем изменение ключевых показателей ипотечногокредитования в зависимости от изменения сценарных условий.128В качестве основных сценариев развития российской экономики, в рамкахкоторых будет проводиться анализ, будем рассматривать "оптимальный" и"негативный", а в качестве стресс-сценария будем рассматривать "кризисный".Для построения модели эволюции процентных ставок на рынке удобновоспользоватьсябиномиальнойрешетчетоймоделью,котораяширокоприменяется в процессе ценообразования опционов.

Шаг изменения процентныхставок выберем 1 б.п.1 в месяц. На рисунке 3.20 представлен пример построениябиномиальной решетки для заданного шага изменения процентных ставок.В качестве альтернативного метода определения будущих процентныхставок может быть рассмотрен любой стохастический процесс формированияпроцентных ставок. Например, одним из основных методов стохастическогомоделирования выступает метод Монте-Карло, реализация данного методатакже возможна в программе PowerSim.Рисунок 3.20 – Пример построения биномиальной решетки В качестве основных предпосылок "оптимального" сценария рассмотрим:рост ВВП, рост реальных доходов населения, низкий уровень инфляции ипостепенное снижение процентных ставок на рынке.1базисный пункт129В рамках "оптимального" сценария вероятности дефолтов остаютсянеизменными на том же уровне, что и на момент проведения андеррайтинга.Процентные ставки по кредитам и депозитам постепенно снижаются (нижняяграница биномиальной решетки), что с одной стороны приводит к удешевлениюзаемного капитала, а с другой стороны может вызвать рост скорости досрочногопогашения, вызванного стремлением реинвестировать кредиты под болеенизкую ставку, установившуюся на рынке.

Установим новое значение скоростидосрочного погашения на уровне 11% PSA. Под "негативным" сценарием понимается замедление роста ВВП,снижение реальных доходов населения, высокий уровень инфляции, ростпроцентных ставок (верхняя граница биномиальной решетки).Всё этонеминуемо приведет к постепенному росту вероятностей дефолтов поипотечным кредитам, соответственно, и к росту просроченной задолженности,кроме того, рост ставок по привлеченным ресурсам приведет к удорожаниюсебестоимости ипотеки при неизменных процентных доходах.302520оптимальныйсценарий15базовый сценарий10негативныйсценарий50201720182019202020212022202320242025Рисунок 3.21 – Сценарный анализ показателя EVA по кредитамс аннуитентным типом выплат130987оптимальный сценарий65базовый сценарий43негативный сценарий21020172018201920202021202220232024Рисунок 3.22 – Сценарный анализ показателя RAROC по кредитамс аннуитентным типом выплат302520оптимальный сценарий15базовый сценарий10негативный сценарий50201720182019202020212022202320242025Рисунок 3.23 – Сценарный анализ показателя EVA по кредитамс дифференцированным типом выплат13198765оптимальный сценарий4базовый сценарий3негативный сценарий21020172018201920202021202220232024Рисунок 3.24 – Сценарный анализ показателя RAROC по кредитамс дифференцированным типом выплатРезультаты сценарного анализа представлены на рисунках 3.21-3.24.

Можноотметить, что негативный сценарий приводит к большему изменениюпоказателей EVA и RAROC, чем оптимальный. В качестве "кризисного" сценария развития рассмотрим изменениепроцентных ставок в результате воздействия шока, равного по силескачкообразному изменению процентных ставок на рынке, произошедшему в2014 году, когда в результате пересмотра ключевой ставки, произошлоувеличениепроцентныхставокпочтивдвое.Дляэтогоиспользуемотносительные изменения процентных ставок, имевшее место в конце 2014 года.Проанализируем, как изменятся показатели ипотечных кредитов, еслипроцентные ставки резко возрастут через четыре года после выдачи кредитов изатем останутся на этом уровне.132rurтыс.руб2010EVАЧиста я прибыль0-102018201920202021202220232024Non-commercial use only!Рисунок 3.25 – Результаты моделирования показателя EVA и чистой прибыли вусловиях "кризисного сценария" по кредитам с аннуитентным типом выплатrurтыс.руб2015RAROC10502018201920202021202220232024Non-com m ercial us e only!Рисунок 3.26 – Результат моделирования показателя RAROC в условиях"кризисного сценария" по кредитам с аннуитентным типом выплат133rurтыс.руб2010EVАЧиста я пр иб ыль0-102018201920202021202220232024Non-com m ercial us e only!Рис.3.27 – Результаты моделирования показателя EVA и чистой прибыли вусловиях "кризисного сценария" по кредитам с дифференцированным типомвыплатrurтыс.руб20RAROC1510502018201920202021202220232024Non-com m ercial use only!Рис.3.27.

Результат моделирования показателя RAROC в условиях "кризисногосценария" по кредитам с дифференцированным типом выплатНа рисунках 3.24-3.27представлены динамики изменения чистой иэкономической прибылей по ипотечным кредитам с аннуитентными идифференцированными платежами при реализации "кризисного" сценария нарынке, а также динамика показателя рентабельности капитала с учетом риска.Явно прослеживается скачкообразное измеенние динамики показателей впериоды пересмотра процентных ставок по заемным средствам. После резкогоувеличение рыночных процентных ставок ипотечные кредиты стали убыточны134для банка.

Это еще раз подтверждает значимость учета процентного риска всвязи с тем, что более длинные активы приходится фондировать за счет болеекраткосрочных пассивов. Это в конечном итоге приводит к тому, что заемныесредства могут оказаться как дороже тех, что были доступны на рынке на моментвыдачи ипотечных кредитов, так и дешевле.В период соответствующий резкому увеличению процентных ставок нарынке в конце 2014 года банк входит в зону убытков по рассматриваемому пулуипотечных кредитов, так как процентные доходы банка оказываются ниже егопроцентных расходов.

При возможности прогнозировать это негативное событиедля избежания потерь банку следует провести секьюритизацию своих активов,как показано на рисунке 3.29. Секьюритизация позволяет снизить размер потерь,так как в этом случае процентный риск будет распределен между участникамисделки секьюритизации. Однака события кризисного характера обычнодовольно сложно предугадать.rurтыс.руб20EVА10Чиста я приб ыль02018201920202021202220232024Non-com m ercial us e only!Рис.3.29 – Результаты моделирования показателя EVA и чистой прибыли вусловиях "кризисного сценария" по кредитам с аннуитентным типом выплат сучетом секьюритизацииПостроенную модель удобно использовать для определиния приорететнойкредитной политики банка в отношении ипотечного кредитования с учетомразличныхсценарныхусловий.Вобщемслучаесценарныеусловия135рассматриваются банком в контексте его отношения к рискам и прогнознымсценариям развития экономической ситуации в стране.3.5.

Определение оптимальной стратегии управления рисками ипотечногокредитованияВ качестве возможных методов управления рисками, банк рассматривает длясебя следующие:1. Повышение эффективности проведения андеррайтинга заемщиков дляснижения кредитного риска.2. Привлечение более длинных заемных средств для снижения степениподверженности процентному риску.3. Проведение секьюритизации активов для передачи риска.Все вышеперечисленные методы снижения рисков будут иметь своюстоимостьдлябанка.Так,проведениедополнительныхпроцедурандеррайтинга повысит непроцентные расходы банка, привлечение более"длинных" заемных средств повысит процентные расходы банка, апроведение процедурысекьюритизацииснизит процентные доходы,получаемые от заемщиков.

Для принятия решения о целесообразностиприменения того или иного метода удобно воспользоваться инструментариемтеории игр.Если исследовать возможные состояния рынка, рассмотренные в рамкахсценарного анализа, то результаты от применения каждого из методов можнопредставить в форме матрицы, содержащей информацию о величинедисконтированного потока экономической прибыли, которую можетполучить банк при применении одного из методов и при наступлении одногоиз сценариев на рынке.Методы управления будем рассматривать, как стратегии банка: A1– непроводитьникакихмероприятий;A2–повыситьтщательности136андеррайтинга; A3– привлечь более "длинные" заемные средства; A4–провести секьюритизацию.

В качестве сценариев воздействия внешней средырассматриваются: B1– базовый сценарий; B2– оптимальный сценарий; B3негативный сценарий; B4– кризисный сценарий.Рассмотрим следующие условия:1. Проведение более тщательного андеррайтинга, что повысит ежемесячныенепроцентные расходы, приходящиеся на портфель кредитов i , в среднем на0,3 тыс. руб.2. Привлечение заемных средств сроком до пяти лет по процентной ставке 8%годовых.3. Секьюритизация 95% активов через пять лет после выдачи кредитов (частьактивов банк оставляет на балансе для покрытия непроцентных расходов).Проведем анализ портфеля кредитов с аннуитентными платежами.Зависимость дисконтированного показателя EVA от сценарных условий ипринятых управленческих решений получена с помощью построенноймодели и представлена в виде таблицы 3.6.Таблица 3.6 – Значение приведенного к начальному моменту временипоказателя EVA (тыс.руб.) в различных сценарных условиях и с учетомвыбранной стратегии управленияСтратегииСценарииB3B1B2B4A1861,13902,20544,72469,86A2878,58920,15582,74502,44A3835,47854,40541,63592,63A4688,50704,38566,59639,28137 861,13 878,58Платежная матрица будет иметь вид: A   835,47 688,50902,20 544,72 469,86 920,15 582,74 502,44 .854,40 541,63 592,63 704,38 566,59 639,28 Можно заметить, что матрица имеет доминируемую строку A1 – все элементыэтой строки меньше элементов второй строки, следовательно эту строку можноисключить из рассмотрения: 878,58 920,15 582,74 502,44 A   835,47 854,40 541,63 592,63 . 688,50 704,38 566,59 639,28 Элемент матрица a ij показывает, какую экономическую прибыль получитбанк при выборе i метода снижения риска, если рынок будет развиваться посценариюj .

Поиск решения поставленной задачи зависит от выборакритерия оптимальности, этот выбор обусловлен в свою очередь отношениемк риску руководства банка.max i (min j aij )  566,59, банку следуетСогласно критерию Вальда:провести секьюритзацию, так как эта стратегия позволит ему получитьнаилучший результат среди наихудших.При применении критерия Сэвиджа оптимальная стратегия заключается вминимизации максимально возможных потерь, для этого строится матрицарисков00136,84  0R   43,11 65,75 41,11 46,65 190,08 215,77 16,150 ,спомощьюкоторойопределяетсяоптимальнаястратегияmin i (max j rij )  35,04 - следует привлекать более долгосрочные заемныеденежные средства.138Применение критерия Гурвица позволяет взвесить возможные исходы спомощью коэффициента оптимизма: предположим, что A=0,5, тогдаmax i ( A  min j aij  (1  A)  max j aij )  max i (711,30;714,05;671,83)  714,05 следует привлекать более долгосрочные заемные денежные средства.Если принять сценарии равновероятными, то можно найти и сравнитьматематическиеожидания:M 1  720,98; M 2  706,03; M 3  649,69 ,следовательно, надо повысить тщательность андеррайтинга.Таким образом, различные критерии приводят к различным оптимальнымстратегиям.

Характеристики

Список файлов диссертации