-
О группе "Интерфакс"
-
Продукты и услуги
-
Карьера
Специфика оценки финансовых рисков в условиях кризиса: ограничения стандартных моделей
Парадоксальным образом существующие модели учета рисков только усугубляли падение. Рынок упал — сработали стоп-лоссы: банки, страховщики и пенсионный фонд начали продавать убыточные позиции, и увеличившееся предложение активов еще сильнее потянуло цены вниз, что привело к масштабному обвалу цен на акции, облигации и сырьевые товары.
При этом сложности в оценке рисков возникают с неожиданной стороны. К ухудшению видимости могут привести действия Банка России, который ввел мораторий на банкротства и снизил требования к отчетности банков. В числе регуляторных послаблений можно выделить три основных, затрагивающих учет финансовых рисков:
1. Возможность показывать стоимость акций и облигаций по состоянию на 1 марта текущего года. То есть фактически рыночные риски уже реализованы: реальные цены для разных групп активов упали в зависимости от категории на 10–30% и более, но в ближайшей отчетности они не будут отображены, так как стоимость бумаг зафиксирована на докризисном уровне.
2. Возможность не создавать дополнительные резервы по ссудам, которые по состоянию на 1 марта считались стандартными. С учетом того, что просроченная ссуда начинает считаться проблемной, если срок просрочки превышает 90 дней, вал проблемных кредитов следует ожидать только к августу-сентябрю.
3. Возможность зафиксировать валютные курсы для переоценки активов также по состоянию на 1 марта.
При этом остается актуальным послабление, которое Банк России ввел еще в период кризиса 2014 г., разрешив банкам заморозить кредитные рейтинги эмитентов по состоянию на начало года. Как следствие, сейчас банки имеют возможность игнорировать рост кредитных рисков в части их влияния на величину достаточности капитала, используя в расчетах рейтинги шестилетней давности.
Разрыв между отчетными данными и действительным состоянием банков пока можно оценить только на глаз. К настоящему времени вследствие переоценки активов капитал банков должен был бы просесть на 20–30%1. К осени из-за неплатежей заемщиков банки могут понести сопоставимые дополнительные потери. При этом из-за пандемии невозможно предсказать, что еще может случиться с их клиентами и портфелями активов в ближайшие месяцы.
"Кризисные" ограничения стандартных моделей оценки
Модели стресс-тестирования в равной степени относятся к оценке и рыночных, и кредитных рисков и позволяют оценить возможные потери в случае стрессовых ситуаций на рынке. Однако в период кризиса применение этих моделей имеет определенные нюансы.
Рыночные риски
В оценке рыночных рисков есть особенность, которую многие участники рынка недооценивают.
Спецификой российской банковской системы является преобладание облигаций в портфелях банков. Стоимость облигации зависит от двух факторов: колебания процентных ставок на рынке (если растет доходность, облигация обесценивается) и кредитного рейтинга эмитента. В нормальной ситуации рейтинг эмитента более-менее стабилен, поэтому изменение цены в основном зависит от процентных ставок. Но в ситуации кризиса и вызванного им возрастания кредитных рисков рейтинговые агентства начинают снижать кредитные рейтинги эмитентам, что негативно влияет на стоимость облигаций.
Это влияние (эффект "тяжелых хвостов") важно учитывать в моделях оценки рыночного риска. Имеются в виду вероятностные распределения потерь банков в случае реализации рыночного риска. "Тяжелые хвосты" означают, что вероятность больших потерь в действительности гораздо выше, чем предсказывают стандартные модели, основанные на предположении нормальных распределений.
Это связано как раз с тем, что во время кризиса в рыночный риск начинает "подмешиваться" еще и кредитный риск из-за снижения кредитных рейтингов. Так что если необдуманно использовать стандартные модели оценки рыночного риска, можно получить сильно заниженные значения.
Кредитные риски
В оценке кредитных рисков на основе внутренних рейтингов тоже есть свои подводные камни. Рассчитываемая в рамках этого подхода вероятность дефолта (PD) существенно влияет и на объем резервов, которые банк должен создавать под ссуды, и на коэффициент риска, с которым ссуда входит в расчет достаточности капитала.
Вероятность дефолта, как предписано и Базельским комитетом по банковскому надзору (БКБН), может считаться в двух вариантах:
— through the cycle (PD, усредненная по всем фазам экономического цикла);
— point in time (PD на текущий момент).
Идея в том, что PD point in time должна колебаться во времени вокруг величины PD through the cycle в зависимости от фазы экономического цикла. При росте экономики реальные кредитные риски на текущий момент существенно ниже, чем средняя величина кредитного риска по всем фазам экономического цикла. И наоборот, во время падения и в кризис point in time существенно превышает through the cycle. И мы ровно это и наблюдаем сейчас, когда кредитные риски по ряду отраслей выросли в десятки раз. Реальные риски на текущий момент могут на порядок превышать усредненные, которые публикуют рейтинговые агентства, и это необходимо учитывать.
Столь стремительный рост PD point in time вызван двумя факторами.
Первый — резкое увеличение долговой нагрузки заемщиков из-за существенного обесценения их активов. Номинально обязательства по кредитам могли и не увеличиться, но основной показатель долговой нагрузки — насколько активы компаний обеспечивают их долг. И раз активы обесценились, то нагрузка увеличилась, а вместе с ней выросли кредитные риски.
Второй фактор — беспрецедентный рост волатильности. Изменчивость стоимости активов компаний возросла в разы, и это значит, что в ближайшем будущем они могут еще сильнее обесцениться.
А когда активы начинают стоить меньше, чем обязательства, это ситуация дефолта.
Стандартная методология стресс-тестирования
Методология стресс-тестирования тоже имеет свои ограничения. Как правило, оно проводится на основе исторических сценариев. Нюанс в том, что каждый кризис имеет свою специфику, а тот, что происходит сейчас, по своему типу протекания, по величинам потерь практически не имеет аналогов. Никогда рынки не падали так молниеносно.
Стандартные подходы к стресс-тестированию предполагают, что банки должны моделировать падение активов на горизонте до года. А в этот раз оно было экстремальным и только за месяц составило более 30%. При этом нельзя исключать возможности такого же резкого падения в ближайшие месяцы, если будет вторая волна пандемии. Некоторые отрасли экономики практически остановились: авиаперевозки (падение на 90%), туризм, нефтяной сектор. Эту специфику тоже нужно анализировать и учитывать при моделировании стресс-сценариев.
Что будет с облигациями: реалистичные сценарии
Если отталкиваться от рекомендаций БКБН, при проведении стресс-тестирования портфелей ценных бумаг необходимо использовать два гипотетических сценария изменения рыночных факторов риска.
Умеренный сценарий предполагает:
— снижение фондовых индексов на 30%;
— рост процентных ставок по государственным ценным бумагам (параллельный сдвиг кривой доходности) на 200 б.п.;
— рост процентных ставок по корпоративным ценным бумагам (параллельный сдвиг кривой доходности) на 500 б.п.;
— прирост стоимости бивалютной корзины на 20%.
Исходя из консервативного сценария, можно ожидать:
— снижения фондовых индексов на 50%;
— роста процентных ставок по государственным ценным бумагам (параллельный сдвиг кривой доходности) на 350 б.п.;
— роста процентных ставок по корпоративным ценным бумагам (параллельный сдвиг кривой доходности) на 1000 б.п.;
— прироста стоимости бивалютной корзины на 30%.
Чтобы оценить, как реализация описанных сценариев скажется на переоценке портфелей облигаций российских банков, достаточно рассчитать средневзвешенные значения модифицированных дюраций, основываясь на прогнозируемой динамике процентных ставок.
Это даст представление о величинах переоценок (таблица).
Таблица
Стресс-тест рынка облигаций*
* Расчет произведен с использованием сервисов RU Data.
Результаты расчетов приводят к довольно нетривиальным выводам. Так, самым опасным активом с точки зрения рыночного риска являются гособлигации.
Несмотря на то, что госдолг имеет рейтинги инвестиционного уровня, а значит, кредитный риск долга минимален, значения дюраций гособлигаций существенно превосходят срочности других долговых ценных бумаг.
Даже с учетом того, что стресс-сценарии БКБН предполагают относительно небольшой рост доходностей гособлигаций, из-за больших дюраций их обесценение превосходит обесценение других портфелей облигаций (7,3 и 12,8% для умеренного и консервативного портфелей соответственно).
Другой парадоксальный вывод заключается в том, что портфели корпоративных еврооблигаций наименее опасны в кризисной ситуации — при том, что их дюрации сопоставимы с дюрациями государственных обязательств, а рост процентных ставок, предполагаемый сценариями, в два раза превосходит рост доходностей госдолга.
Этот парадокс объясняется тем, что реализация процентного риска для евробондов хеджируется обесценением национальной валюты, то есть обесценение евробондов в валютном выражении компенсируется ростом их стоимости при рублевой переоценке. Исходя из этих соображений, при реализации консервативного сценария мы получаем даже небольшую положительную переоценку портфелей (+0,7%).
Риски рублевых корпоративных облигаций существенно ограничены за счет небольшой величины их средней дюрации (менее года). Это, с одной стороны, не допускает их существенного обесценения, а с другой — позволяет надеться, что в случае отсутствия массовых дефолтов корпораций при поддержке государства банки сравнительно безболезненно дождутся дат погашения этих бумаг.
Поиск по независимым источникам
Важно не только применять работающие инструменты для оценки рисков, но и отслеживать новые данные, ловить первые сигналы, свидетельствующие о происходящих изменениях, используя, в частности, данные информационно-аналитической системы "СПАРК-Интерфакс", сервисы Объединенного кредитного бюро, упомянутый ранее сервис Ru Data. Так, с помощью последнего можно рассчитывать метрики VaR и ES, в том числе для ценных бумаг с низкой ликвидностью и соответственно нерегулярными котировками. Как правило, отсутствие информации о котировках по операциям с бумагами затрудняет оценку рыночных рисков, но используемая методология позволяет применять упомянутые метрики для всех бумаг вне зависимости от того, насколько активно они торгуются.
Кроме того, для всех ценных бумаг формируется рейтинг ликвидности, что позволяет рассчитать адекватную стоимость реальных позиций и оценить возможный дисконт в случае их срочной продажи. Это тоже метод оценки рыночного риска, рекомендованный Базельским комитетом по банковскому надзору.
Инструментарий для построения скорингов эмитентов долговых ценных бумаг позволяет оценивать кредитные риски прежде всего на основе финансовой отчетности эмитентов. При этом значения коэффициентов PD рассчитываются с учетом корректировки point in time2
1Об этом свидетельствуют расчеты на базе сервиса Ru Data (создан Группой "Интерфакс" в партнерстве с Национальным расчетным депозитарием).
2На период кризиса весь этот инструментарий предоставляется пользователям бесплатно.
Журнал "Риск-менеджмент в кредитной организации"
Нажимая "Принять", вы разрешаете их использование. Узнать больше об использовании файлов cookie.