Курсовая работа: Анализ кредитного риска

Имея кривую распределения потерь, вычислив VAR при заданном уровне надежности, можно воспользоваться методологией распределения VAR по заемщикам, предложенной в работе Martin, E. at all (2001) и описанную в работе Н. Нaaf, D. Tasche (2002) . Согласно этой методике сначала вычисляется saddle point (SP) распределения из уравнения

где L - случайная величина потерь по портфелю, а E (. .) - математическое ожидание. Затем, в самом простом случае независимости активов и отсутствия неопределенности в PD - рейтинге, можно вычислить части CAR, приходящейся на каждый актив "i" по простой формуле

Если SP*EAD много меньше EAD, то CARi становится близким к ожидаемым потерям, однако для крупных активов начинает сказываться нелинейная составляющая, и доля CAR для таких крупных активов начинает существенно расти. Соответственно, величина выдаваемых банком средств данному заемщику имеет двойное нелинейное действие на показатель риск-доход. Во первых, после возможной выдачи кредита PD компании будет расти, что уменьшит доходность, если учесть EL. Во вторых, будет возрастать CAR и потребуется больший капитал, аллокируемый из капитала банка на данного заемщика, и будет падать доходность капитала с учетом риска, т.е. RAROCi . Увеличение длины кредита тоже существенно и нелинейно влияет на PD , поскольку в будущем возможен переход компании-заемщика в другой рейтинг (блуждание PD ), что дает дополнительный вклад в сторону увеличения PD .

Карта "риск-доходность"

Будущий актив, моделируемый в портфеле для принятия решения на Кредитном комитете (КК) по удовлетворению кредитной заявки, повлияет на риск через изменения финансовых отношений входящих в формулу PD . Прежде всего, при выдаче кредита X увеличатся обязательства на X, соответственно активы тоже и появятся дополнительные проценты за кредит X, вычисляемые очевидно для ожидаемой процентной ставки. В рамках портфеля, полагая, что параметры его изменятся не значительно при выдаче этого кредита (кредит достаточно мал, по сравнению с суммарной величиной портфеля) можно вычислить величину CAR, аллокируемую на данный актив "i" из собственного капитала и вычислить показатель RAROCi. Учитывая, что для нового актива X EL (X) =PD (X) *LGD*X можно построить в координатах Х-LGD кривые уровня RAROC, затем - уровня максимального CAR (оранжевый), приемлемого для портфеля (последний можно задать "руками" или вычислить по портфелю, например, как средний CARi среди тех, кто выше среднего по портфелю), а также уровня максимального обеспечения, по величине собственного капитала компании. Уровни RAROC целесообразно привязать к показателю RAROC по портфелю, взяв их три, например: красный - RAROC-15% (критический), синий - RAROC (приемлемый) и зеленый RAROC+15% (выгодный).

Пусть имеется крупный кредитный портфель величиной 1272 MUS$, распределение потерь которого дано на рис.1.

Рис.1. Распределение потерь по портфелю.

Для такого портфеля ожидаемые средние потери 1,4%; VAR =8,9%; RAROC=39%; SP=38; граница риска для CARi - 2,3 MUS$, в портфеле более 1000 разных заемщиков. Рассмотрим моделирование новых активов для нескольких известных компаний, каждую из которых (одну) предполагается включить в портфель. Основные финансовые характеристики даны в Таб.1, там же дано и PD , вычисленное по базовой формуле, без экспертной поправки, которая от нового актива не зависит. Все данные взяты из реальных бухгалтерских отчетов (в MUS$), открыто доступных из сервера ФКЦБ России disclosure. fcsm.ru. Предположительно компании просят кредит под разные проценты годовых, валовые маржи которых, как и длины кредитов указаны в таблице.

Таб.1. Финансовые показатели компаний кандидатов в заемщики банка.

Компания	РАО ЕС II кв.2001	АЛРОСА II кв. 2001	Самаринвестнефть IVкв.2000	Камский литейный завод IV кв.2000	ОАО ЗИЛ II кв.2001
Годовая выручка	1260	2012	8,32	83,4	160,8
Операционная прибыль	626,2	539,1	3,43	2,10	-36,5
Проценты за кредиты	2,08	48,0	0	0	0
Своб. денежные средства	408,2	-35,4	1,26	0,56	-38,4
Оборотные активы	949,6	912,9	2,80	19,32	82,06
Краткосроч. обязательства	529,0	704,1	1,20	20,12	321,28
Обязательства	642,2	1047	1,20	20,12	341,63
Собственный капитал	5717	1133	3,93	64,8	9,44
Активы	6359	2181	5,12	84,9	351,07
Годовое PD %	0,29	1,75	2,56	6,8	51,0
Длина кредита, год	3	2	1	1	1
Валовая маржа %	3	3	5	5	10

Рассмотрим по отдельности каждую из них. Карта "риск-доходности" компании РАО "ЕС России" изображена на рис.2. Из которой видно, что величина кредита ограничена в основном кривой максимального CAR, поскольку сумма кредита может быть достаточно велика. Видно, что этому заемщику можно выдать кредит в 40 MUS$ без обеспечения, с минимальной маржей (3%) на 3 года, однако, уже за кредит в 50 MUS$ необходимо потребовать обеспечения в 20%, (1-LGD) 100%.

Рис.2. Карта "риск-доходность" РАО "ЕС России".

Акционерной компании "АЛРОСА", согласно карте "риск-доходности" рис.3, выдавать кредит без обеспечения, с той же малой маржей в 3%, нельзя.

Рис.3. Карта "риск-доходность" АО "АЛРОСА".

Необходимо потребовать обеспечения более 40% (на синей линии RAROC), однако, даже при большем обеспечении, увеличение размера кредита до 40-50 MUS$ встречает сопротивление со стороны ограничения по CAR.

Карта "риск-доходность" для нового актива в виде кредита для небольшой компании "Самаринвестнефть" при 5% марже дана на рис.4. Видно, как разная величина кредита должна идти с разным обеспечением, а без обеспечения может обойтись кредит порядка 1 MUS$. Ограничение по CAR здесь не существенно, однако ограничение по обеспечению, связанное с недостаточностью собственного капитала, не должно позволить выдаче кредита более 7 MUS$.

Рис.4. Карта ОАО "Самаринвестнефть"

Компания "Камский литейный завод" имеет карту "риск-доходности", представленную на рис.5 (а). Из-за заметного PD (6,8%) необходимо обеспечение более 60%, и даже 80% для кредита в 30 MUS$ (на год, при марже в 5%). А компания "Завод имени И.А. Лихачева", обладая экстремальными показателями риска, с рейтингом, близким к дефолту, может получить кредит, но весьма на "кабальных" условиях. Как видно на ее карте рис.5 (б) при марже в 10% обеспечение должно быть около 90%, а заем ограничен 10 MUS$ (по собственному капиталу).

Рис.5 (а). Карта "риск-доход" компании "Камский литейный завод".

Рис.5 (б). Карта "риск-доход" компании "ЗИЛ".

Предложенные примеры демонстрируют разнообразие условий, по которым различные компании должны входить в портфель так, чтобы не испортить показатели его доходности и не привнести в портфель чрезмерный риск. Использование такой системы для принятия решения о включении любого актива в портфель позволит существенно усовершенствовать риск-менеджмент. Понятно, что все основано на формуле вычисления PD по финансовым показателям и, при отсутствии статистически приемлемой базы дефолтов на развивающемся рынке, формула может давать искаженное абсолютное значение. Однако, предложенная методика основана на относительной оценке доходности, а поскольку формула дает верный относительный рейтинг компании, то и управленческие решения, принимаемые из относительных оценок, наверняка окажутся верными.

Выполнение изложенных функций возможно в единой системе расчета и управления кредитным риском - см., например, EGAR CreditRisk.

Системой вычисляется PD-рейтинг подавшего заявку кандидата в заемщики, который затем утверждается или корректируется коллегиально Кредитным Комитетом (КК). Лимит на заемщика и требования к обеспечению утверждаются также на КК после обсуждения результатов моделирования риска нового актива. Если заявка содержит условия, не приемлемые для обеспечения должного уровня риск-доходности, то риск-менеджер может предложить заемщику иные условия кредитования. Здесь может быть предложена масса вариантов, например, увеличить обеспечение, уменьшить заем, уменьшить длину кредита, изменить схему возврата долга, увеличить процентную ставку (валовую маржу) по кредиту или все в совокупности. Возможно, какое-то из предложений удовлетворит заемщика, и будет найден лучший компромисс. В любом случае возможности системы позволяют перейти на более высокий уровень обоснованности в принятии решений.