Формирование системы внутренних рейтингов клиентов банка

Финансовая аналитика » Формирование системы внутренних рейтингов клиентов (контрагентов) банка » Формирование системы внутренних рейтингов клиентов банка

Страница 3

Ожидаемые кредитные потери, получаемые банком на определенном периоде на кредитном портфеле, рассматриваются как математическое ожидание (среднее значение) случайной величины потерь от реализации событий дефолта на множестве ссуд, составляющих данный портфель. Случайная величина характеризуется вероятностью ее реализации на индивидуальной ссуде (PD), долей потерь (LGD), которые банк понесет в случае дефолта по ссуде, и суммой позиции по этой ссуде, подвергаемой риску [3, с.19].

Исходя из этого, Базельский комитет приводит следующую формулу для расчета ожидаемых потерь (EL), ставшую классической

EL = сумма(i,N) PDi × EADi × LGDi , (2)

где PD (probability of default) – ожидаемая вероятность реализации события дефолта на объекте (элементе) кредитного портфеля;

EAD × LGD – сумма ожидаемых потерь в случае реализации на объекте события дефолта, определяемая как произведение двух величин:

EAD (exposure at default) – объем (сумма) позиции на элементе кредитного портфеля, подвергаемой кредитному риску потенциальных потерь от реализации дефолта, в единицах базовой валюты расчета на отчетную дату оценки кредитного риска;

LGD (loss given default) – ставка ожидаемых потерь в случае реализации события дефолта по ссудной задолженности заемщика/эмитента (кредитном продукте) (определяется в виде десятичной дроби от 0 до 1);

i – номер (индекс) объекта (кредитного продукта или заемщика), включенного в данный портфель;

N – общее число объектов (заемщиков или отдельных кредитных продуктов), составляющих оцениваемый кредитный портфель на отчетную дату [3, с.20].

В зависимости от типа портфеля и выбранной для этого портфеля концепции дефолта в качестве отдельных элементов PD могут выступать как индивидуальные ссуды или кредиты, так и их некоторая совокупность, объединенная однородной характеристикой, например, принадлежностью одному и тому же заемщику или группе взаимосвязанных заемщиков. Такое объединение допускается в тех концепциях дефолта, в которых считается, что если по какому-либо кредитному продукту некоторого заемщика произошел дефолт, то все остальные кредитные продукты этого же заемщика также признаются как дефолтные [3, с.20].

По предложению Базельского комитета, оценка указанных параметров в каждом банке должна базироваться на внутренней системе рейтингов, а также на внутренней и внешней информации, включающей:

внутренние данные банков о платежах по возврату долга, позволяющие оценивать исторические ставки LGD по дефолтным ссудам в разрезах шкал внутренних рейтингов;

публикуемые данные рейтинговых агентств о событиях дефолтов и исторических LGD по корпоративным бондам;

структурированные данные из публикуемых отчетов государственных и регулятивных органов;

собственные исследования крупных международных консалтинговых агентств по расчету LGD на базе собственной статистики;

данные о потерях по потребительским ссудам и товарам, продаваемым в кредит, приводимые в отчетах торговых ассоциаций;

данные и статистика кредитного бюро и долговых агентств (коллекторских компаний) [3, с. 20].

Рассмотрим вышеперечисленные компоненты риска, а также остаточный срок погашения (effective maturity, M) [5, с.51]. Среднегодовая вероятность дефолта (probability of default, PD), или рейтинг заемщика, является вероятностью того, что кредит не будет выплачен, то есть, произойдет дефолт. Вероятность дефолта рассчитывается для каждого заемщика в отдельности (корпоративные клиенты) либо в целом по портфелю однородных ссуд.

Существует довольно много различных моделей, позволяющих рассчитать PD, исходя из имеющейся информации. Можно выделить три основных класса: структурные модели, модели сокращенной формы и кредит-скоринговые модели. Первые две модели основаны на рыночных данных (стоимость акций, доходность облигаций), потому непосредственно не применимы к большей части стандартных заемщиков белорусских банков. Таким образом, наибольший практический интерес представляют именно кредит-скоринговые модели, в результате использования которых, каждому заемщику присваивается некоторый рейтинг, характеризующий его финансовое состояние и способность погасить свои обязательства перед банком. Весь диапазон возможных значений рейтингового балла разбивается на интервалы, называемые рейтинговыми группами. Кроме этого, при помощи специальной калибровки рейтинговому баллу ставится в соответствие вероятность дефолта. PD, сопоставленное рейтинговой группе, фактически является оценкой процента компаний этой группы, которые испытывают дефолт в течение года [12].

Страницы: 1 2 3 4 5 6 7

Еще по теме:

Роль государства в процессе страхования рисков терроризма
В научной литературе не прекращаются дебаты относительно роли государства при страховании рисков терроризма. Можно выделить две основные позиции. Первая заключается в том, что государство не должно вмешиваться в процесс выплат компенсаций, так как страховщики в состоянии самостоятельно справиться с ...

Анализ Российского рынка платежных карт
По данным Центрального Банка Российской Федерации, в настоящее время на руках у россиян находится почти четырнадцать миллионов "кредитных карт". По прогнозам экспертов, карточное кредитование станет приоритетным для российских банков и вытеснит потребительское. Российский рынок кредитных ...

Анализ современного этапа развития банковского сектора, его капитализации
В течение последних 5 лет наблюдаются позитивные тенденции в развитии национальной банковской системы. Российские банки показывают стабильно высокие темпы роста при качественных изменениях в их деятельности. К 2008 году достигнуты показатели декларированные «Стратегией развития банковского сектора ...

Главное на сайте

Copyright © 2025 - All Rights Reserved - www.banklesson.ru