Материал: Определение и основные функции собственного капитала банка

При этом коэффициенты риска для корпоративных облигаций зависят от наличия и уровня кредитного рейтинга, присвоенного международными агентствами (S&P, Moody’s, Fitch). Более высокие коэффициенты применяются для облигаций, у которых нет рейтингов выше BBB- как минимум от двух агентств. Указанное требование соответствует рекомендациям Базельского комитета, но является завышенным, так как риск дефолта российского заемщика ниже, чем заемщика развитых странах с идентичным рейтингом. А рекомендации Базельского комитета основаны на изучении статистики дефолтов на рынках развитых стран и не учитывают специфику отдельно взятых стран.

Величина необходимого капитала для покрытия операционного риска рассчитывается как 15% от общего среднего уровня чистого операционного дохода банка за последние три года. Указанный подход приводит к завышенным требованиям к капиталу, так как предполагает потенциальные потери в размере 15% от доходов банка в результате реализации операционного риска, что существенно выше реальных потерь банка от операционного риска.

Ожидается, что переход на продвинутые подходы к оценке рисков позволит более точно учитывать риски и снизит требования к величине необходимого капитала для их покрытия.

IRB-подход

В основе данного подхода лежит оценка ожидаемых и непредвиденных потерь банками по кредитам и кредитному портфелю в целом.

Ожидаемые потери являются математическим ожиданием потерь и расчет этой величины происходит путем перемножения вероятности дефолта заемщика (PD), доли потерь банка в случае дефолта заемщика (LGD) и остаточных требований на момент дефолта (EAD):

.

Вероятность дефолта определяется на основании присвоенного рейтинга заемщика самим банком, а доля потерь зависит от степени обеспечения требования и других факторов.

Под непредвиденными потерями понимается разница между максимально возможными потерями с заданной точностью и ожидаемыми потерями. Их оценка основывается на предположении наличия стандартной нормально распределенной переменной , такой что:

,

где  - это пороговое значение, зависящее от рейтинга заемщика.

Так как рейтинг заемщика и соответствующая вероятность дефолта известны, пороговое значение это:

,

где  - обратная кумулятивная функция распределения.

Также делается предположение о том, что корреляции между заемщиками (между  и ) одинаковы и равны , а сам кредитный портфель достаточно большой. Тогда по закону больших чисел с заданной точностью :

.

После чего значение RWA рассчитывается, как:

,

где 12.5 - это (обратная величина минимально допустимого уровня норматива Н1.0).

Преимущества данного подхода очевидны, теперь можно более точно оценить риски и исчезла необходимость в излишнем капитале для целей соблюдения норматива.

Недостатком, пожалуй, можно назвать нетривиальность и сложность применения данного подхода на практике.

1.3 Управление капиталом банка

Письмо Банка России 96-Т содержит указания по оценке достаточности капитала, в частности, в соответствии с этими рекомендациями составной частью внутренних процедур должны быть «методы и процедуры планирования, определения потребности в капитале, оценки достаточности и распределения капитала по видам рисков и направлениям деятельности кредитной организации».

Процесс планирования должен состоять из:

·   определения целевого уровня капитала банка для покрытия всевозможных рисков;

·        определения источников капитала;

·        распределения капитала по отдельным видам рисков.

При определении целевого уровня банковского капитала важно помнить не только о сложившемся уровне рисков, но и о возможных его изменениях в будущем, которые могут быть связаны с изменением, например, стратегии развития кредитной организации.

Для определения этого уровня Банк России предлагает использовать как стандартизированные подходы, так и внутренние модели банков для оценки экономического капитала: «Кредитным организациям, использующим методологию определения экономического капитала, рекомендуется применять унифицированные методы количественной оценки рисков, а также определить методологию агрегирования оценок рисков и процедуры согласования результатов измерения различных видов риска в части применяемых мер риска (VaR), доверительных интервалов и периодов удержания инструментов портфеля». Для крупнейших банков развитие и применение внутренних моделей является обязательной задачей.

Финансовые риски возмещаются за счет собственных средств. Следует отметить, что не обязательно использовать только те из них, которые являются частью регулятивного капитала, а и другие источники, например, «привилегированные акции, нереализованная прибыль (скорректированная на нереализованные убытки) в части активов (обязательств), отражаемых в бухгалтерском учете не по справедливой стоимости, планируемые доходы».

Стоит отметить, что получившийся риск-капитал не обязательно должен быть равен регуляторному, банк может выбрать и не такой большой аппетит к риску. Согласно рекомендациям Банка России важно также, чтобы кредитная организация имела некий буфер и не использовала полную величину риск-капитала для целей покрытия рисков.

Поэтому одной из задач современного российского банковского регулирования является самостоятельное налаживание банками процессов нахождения оптимального капитала и построение собственных моделей оценки.

Также одной из важнейших задач качественного управления достаточностью капитала банка является моделирование кризисных ситуаций. После создания определенного кризисного сценария, проводится стресс-тестирование. В общем случае процесс стресс-тестирования можно определить как оценку потенциального воздействия кризисного сценария на финансовые и иные показатели банка, например, на норматив Н1.0.

При построении кризисного сценария можно использовать два варианта:

. кризисный сценарий на основе фактических событий в прошлом;

. кризисный сценарий, основанный на гипотетически возможных событиях.

Используя второй вариант построения кризисного развития событий, следует опираться на редкие и чрезвычайные, но, тем не менее, вполне вероятные события. Рекомендации Базельского комитета сводятся к тому, чтобы моделирование кризисного сценария сосуществлялось на основе оценок 1-го и 99-го персентиля распределения изменений фактора риска (например, изменение процентной ставки или девальвация национальной валюты) по данным за последние 5 лет.

Реальным примером проведения стресс-тестирования российскими банками может служить недавняя ситуация с неожиданным падением цен на нефть в самом начале 2016 года. Многими банками тогда тестировался сценарий, при котором цена на нефть опускается до 25$ за баррель.

Применение же распределений, основанных на исторических данных, для целей моделирования прогноза может показать не совсем корректные результаты, так как такие распределения не способны полностью предсказать предстоящие изменения. Это заметно усложняет сам процесс планирования. Решением вышеописанной проблемы может служить рассмотрение всевозможных сценариев, полученных с учетом предположений риск-менеджмента о будущих возможных изменениях факторов риска.

2. Модель определения регулятивных требований к банковскому капиталу на основе теории ожидаемой полезности фон Неймана-Моргенштерна

В данной главе речь пойдет об одном из методов оценки рисков - теории ожидаемой полезности фон Неймана-Моргенштерна. Эта теория является аксиоматической, иначе говоря, определяются и предполагаются верными аксиомы, которые должны описывать поведение экономических агентов. В дальнейшем из них выводится единственно верная мера риска.

.1 Функция полезности. Функция ожидаемой полезности фон Неймана-Моргенштерна

Функцией полезности называется экономическая модель, помогающая определить предпочтения инвесторов. Она позволяет определенным наборам, которые более предпочтительны, присваивать большие численные значения. Таким образом, очевидно, что эта функция должна быть непрерывной и монотонно возрастающей, чтобы большим наборам соответствовала большая полезность. Часто на предпочтения накладываются дополнительные условия, чтобы получить функции с теми или иными свойствами. Можно, например, требовать дополнительно выпуклости функции.

Использование выпуклой функции говорит о том, что инвестор склонен к риску, так как ее наклон, по мере возрастания богатства, становится больше. Это означает, что он предпочел бы случайное распределение богатства его ожидаемому значению.

В качестве примера можно привести инвестора, располагающего набором на 10$, и он думает, стоит ли сыграть в игру, которая с вероятность ½ принесет ему выигрыш 5$ или проигрыш той же суммы. Таким образом его ожидаемая полезность будет равна ½*U(15$)+1/2*U(5$) (где U(x) - функция полезности) и она будет больше, чем полезность того, что он имеет сейчас - U(10$). Это показано на графике ниже.

Рисунок №1. Функция полезности инвестора, склонного к риску.

В противоположность сказанному, вогнутая функция полезности говорит о несклонности к риску, так как ожидаемая полезность игры меньше полезности имеющихся 10$. График ниже.

Рисунок №2. Функция полезности инвестора, не склонного к риску.

Далее остановимся на рассмотрении наиболее часто применимых функциях для целей управления рисками. Каждая из этих функций дополнительно зависит от параметра и имеет свойства, присущие той или иной группе инвесторов согласно их отношению к риску.

.        Самым очевидным примером функции полезности является линейная функцию, которая описывает предпочтения риск-нейтрального инвестора, так как в этом случае ожидаемая полезность будет равна полезности ожидаемого значения богатства:

.

2.      Следующей рассмотренной функцией будет квадратичная. Такая функция описывает поведение инвестора, ориентирующегося при принятии решения на квадратическое отклонение (например, придерживается теории Марковица). Преимущество данного класса заключается в простоте применения:

.

.        Экспоненциальная функция полезности описывает предпочтения инвесторов, для которых сумма допустимых потерь имеет значение в абсолютном выражении:

.

.        И последняя - показательная функции. В отличие от предыдущего класса функций полезности для инвестора имеет значение не абсолютная сумма потерь, а доля потерь от первоначального капитала. Его склонность к риску гораздо выше, чем для предыдущей группы инвесторов.

.

Для дальнейшей работы необходимо выбрать вид самой функции полезности, а затем оценить ее параметры для конкретного случая.

Еще одна проблема связана с тем, как безоговорочно можно представить преференции хозяйствующего субъекта. На протяжении длительного периода функции полезности изучались на основе построения «кривых безразличия», предложенных в 1881 году английским ученым Френсисом Эджвортом, которые представляют эти функции графически. Графический вариант решения проблемы использовался долго и был довольно востребованным в связи со своей доступностью и ясностью. Тем не менее, следует рассмотреть и другой подход к решению проблемы ожидаемой полезности, подход, который коренным образом изменил представления о предпочтениях экономических агентов.

Новый подход был предложен еще в XVIII веке Даниилом Бернулли, однако Джон фон Нейман и Оскара Моргенштерн считаются основоположниками теории ожидаемой полезности, развив идею Бернулли уже в ХХ столетии. В своих работах они показали, что в условиях неполной информации рациональным выбором индивида будет выбор с максимальной ожидаемой полезностью. Данная теория исходит из того, что у потребителя имеется система предпочтений не только по отношению к вполне определенным наборам благ, но и по отношению к ситуациям, в которых он может получить тот или иной набор благ с определенными вероятностями. Эти ситуации называются лотереями. Если присвоить функции полезности каждому исходу лотереи, то выбор лучшей лотереи будет равносилен выбору лотереи с наибольшей ожидаемой полезностью. Таким образом, самым главным преимуществом этой теории является то, что потребитель в состоянии сравнивать по полезности не только определенные наборы благ, но и лотереи, исходом которых являются наборы благ, получаемые с определенными вероятностями.