«Методы оценки риска концентрации кредитного портфеля, использование результатов оценки в процессе управления» - Контрольная работа

Содержание

Введение 3

1 Анализ подходов к оценке риска кредитного портфеля. 5

2 Применение результатов оценки в управлении кредитным портфелем 7

Заключение 16

Список литературы 17

Введение

В деятельности коммерческого банка риск – важнейший и наиболее сложный для прогнозирования фактор, являющийся следствием влияния как внешней, так и внутренней среды организации. Под риском обычно понимают возможность потери части ресурсов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов в результате осуществления предпринимательской деятельности. В качестве основного вида финансового риска, с которым неизбежно сталкиваются кредитные учреждения в своей деятельности, рассматривается кредитный риск. В связи с этим крайне актуальной представляется задача разработки методов количественной оценки кредитного риска.

Оценка риска осуществляется как на этапе рассмотрения заявки на получение кредита, так и в процессе обслуживания действующих договоров. Соответственно принято выделять определение риска изолированного заемщика (анализ кредитоспособности) и оценку совокупного риска кредитного портфеля банка. При этом вторая задача является наиболее сложной, так как при ее решении необходимо учитывать сложившиеся экономические связи между заемщиками, фактор концентрации риска кредитного портфеля, а также качество всех входящих в портфель активов.

В настоящее время существует значительное количество теоретических исследований по оценке совокупного риска кредитного портфеля и их практических приложений, каждое из которых имеет как преимущества, так и недостатки, ограничивающие области их применения.

Цель работы – предложить метод оценки риска кредитного портфеля, учитывающий эффекты концентрации риска, обладающий при этом достаточной точностью и возможностью применения в российский банковской практике для анализа кредитного портфеля произвольной структуры.

Решаемые в ходе исследования задачи:

 провести анализ используемых в зарубежной и отечественной банковской практике подходов к оценке риска кредитного портфеля;

 описать концепцию риска, теоретико-вероятностное обоснование и подход к оценке кредитного риска, основанный на применении метода визуального моделирования.

Выдержка из текста работы

1 Анализ подходов к оценке риска кредитного портфеля.

Существующие методы оценки совокупного кредитного риска портфеля активов можно условно разделить на классические и прогрессивные [1]. К классическим относятся разработанные Базельским комитетом по банковскому надзору при Банке международных расчетов (далее - Базельский комитет) методики построения системы внутренних кредитных рейтингов и взвешивания активов по риску. В российской банковской практике последняя методика нашла отражение в официальных документах Центрального банка РФ, регламентирующих процесс оценки кредитного риска портфеля. Необходимо отметить, что методика взвешивания активов по риску была предложена Базельским комитетом в 1988 году, и ее адаптированный вариант, принятый российским регулятором, не учитывает эффектов концентрации кредитного риска. Методика построения системы кредитных рейтингов предполагает присвоение заемщикам внутренних и внешних рейтингов (показателей, объективно отражающих финансовое состояние, кредитоспособность, рентабельность и устойчивость бизнеса заемщика) и определение на их основе риска портфеля и величины экономического капитала, необходимого для покрытия риска. Однако внедрение в отечественную практику подхода к оценке риска с помощью внешних рейтингов в настоящее время весьма затруднительно, так как в РФ отсутствуют рейтинговые агентства, удовлетворяющие требованиям Базельского комитета. Кроме того, крупнейшие международные рейтинговые агентства присвоили корпоративные рейтинги крайне ограниченному числу российских компаний [2].

В качестве более совершенной альтернативы рассмотренному подходу Базельским комитетом предлагается оценивать риск с использованием системы внутренних кредитных рейтингов (IRB-подход). При этом определение адекватного размера экономического капитала в рамках IRB- подхода осложняется тем, что в соответствующей модели, рекомендованной Базельским комитетом и относящейся к классу ASRF (Asymptotic Single Risk Factor) [3], экономический капитал слабо зависит от структуры кредитного портфеля, степени диверсификации и концентрации риска [4]. Иными словами, требования к капиталу под покрытие риска каждого индивидуального клиента не корректируются под влиянием характеристик прочих входящих в портфель ссуд и свойств портфеля в целом. По результатам ряда исследований [5], данный недостаток приводит к недооценке требуемого размера капитала в пределах от 8 до 13 %.

Также для перехода на систему внутренних кредитных рейтингов банк должен предоставить план внедрения IRB, а также иметь в достаточной степени совершенные инструменты оценки риска и удовлетворять требованиям органа надзора по раскрытию информации [6]. Данные ограничения, наряду с незначительным объемом накопленной статистики, существенно усложняют процесс внедрения IRB в российских банках, а также увеличивают сопутствующие материальные и трудовые затраты.

Прогрессивные подходы, несмотря на многие отличия в реализации, сводят процесс оценки совокупного риска кредитного портфеля банка к построению функции распределения убытков и используют для этой цели сложный математический аппарат. Разработка этих подходов началась в 90-х годах XX века крупнейшими зарубежными финансовыми институтами. И в настоящее время усовершенствованные и апробированные на исторических данных модели, в основе которых лежат прогрессивные подходы, применяются многими коммерческими банками. Наиболее известными из таких моделей являются: CreditMetrics, CreditRisk+, KMV Portfolio Manager и Credit Portfolio View.

Абстрагируясь от особенностей реализации каждой модели, можно отметить, что CreditMetrics и KMV Portfolio Manager могут эффективно применяться только для исследования портфелей кредитов публичных компаний, а Credit Portfolio View разработана для анализа больших, хорошо диверсифицированных портфелей, поэтому данные модели в российских условиях могут найти лишь ограниченное применение. В модели CreditRisk+ кредитное событие ограничено понятием дефолта, т.е. другие возможные варианты снижения стоимости актива в модели не учитываются. Кроме того, по мнению ряда исследователей [7], принятое в модели предположение о независимости макро-экономических риск-факторов приводит к необходимости определенных допущений и абстрагированию от характерных особенностей реальных секторов экономики, что значительно усложняет обоснование полученных результатов.

Заключение

Проведен анализ распространенных методов оценки риска портфеля активов, выявлены основные достоинства и недостатки данных подходов. Полученная информация использовалась для разработки ключевых положений метода визуального моделирования. Представлена концепция риска и теоретико-вероятностное обоснование используемого метода. Приводится подробная характеристика подхода к моделированию, учитывающего фактор концентрации кредитного риска путем описания различных видов связей между заемщиками. Предложенный метод визуального моделирования может эффективно использоваться коммерческими банками для целей оценки совокупного риска кредитного портфеля.

Список литературы

1. Нагь, П. М. Основные элементы новых нормативов Базеля II / П. М. Нагь // Международные банковские операции. - 2006. - № 3. - С. 2527; 2006. - № 4. - С. 26-32.

2. Пустовалова, Т. А. Управление кредитным риском кредитного портфеля коммерческого банка / Т. А. Пустовалова // Вестник СПбГУ. Сер.8. -2008- Вып. 1. - С. 135-155.

3. Пустовалова, Т. А. Оценка достаточности капитала в российских банках в соответствии с новыми международными стандартами («Базель 2») / Т. А. Пустовалова, И. С. Прохорова // Корпоративные финансы. - 2009. - № 4. - С. 5-17.

4. Разумовский, П. А. Штраф на капитал за концентрацию кредитного риска / П. А. Разумовский, М. В. Помазанов // Банковское дело. - 2010. - No 2. - С. 110-117.

5. Gordy, M. A Risk-factor model foundation for rating-based bank capital rules / M. Gordy // Journal of financial intermediation. - 2003. - Vol. 12. - P. 199-232.

6. Kurth, A. An extended analytical approach to credit risk management / A. Kurth, H. Taylor, A. Wagner // Economic notes by Banca Monte dei Paschi di Seine

7. SpA. – 2002. – Vol. 31, No 2. – P. 237-253.

8. Vasicek, O. The distribution of loan portfolio value / O. Vasicek // Risk. - 2002. - Vol. 15, No 12. - P. 160-162.