Построение кредитного рейтинга банка: методология и базовые переменные на основе рейтинговых агентств (MOODY’S, S&P, FITCH)

Покатович Антон Андреевич,

магистрант Кредитно-экономического факультета, Финансовый университет при Правительстве РФ

Научный руководитель: Соколинская Наталия Эвальдовна, к.э.н., профессор кафедры «Банки и банковский менеджмент», Финансовый университет при Правительстве РФ

Аннотация. В статье рассмотрен основной алгоритм построения рейтинга с использованием методики ведущих рейтинговых мировых агентств на примере присвоения рейтинга банку. Представлены основные факторы и компоненты формирования рейтинговой оценки, приведены конкретные примеры использования данных показателей и присвоения им соответствующих категорий. В заключении сделан вывод об эффективности оценки кредитного риска с помощью рейтинга, приведены некоторые рекомендации для развития рейтинговой системы оценки в отечественной практике.

Ключевые слова: Кредитные риски, оценка кредитоспособности, рейтинговая оценка, банки

1.4. CREDIT RATING STRUCTURE OF BANK: METHODOLOGY AND BASIS VARIABLES BASED ON RATING AGENCIES (MOODY’S, S&P, FITCH)

Abstract. The article describes the basic algorithm for constructing a rating using the technique of the world's leading rating agencies in the example of the rating assigned to the bank. There are presented the main factors and components of the formation of the rating , specific examples of the use of these indicators and assigning them to the relevant categories. In conclusion, there is a recap about the effectiveness of the credit risk assessment using rating , some suggestions are given for the development of the rating system in domestic practice.

Keywords: banking license, banking risk, commercial bank, megaregulator, rating, rating agencies

На сегодняшний день банковская деятельность по своим масштабам достигает поистине огромных объемов и продолжает расти. В свою очередь кризисные явления последних лет показали на практике, насколько велики риски, концентрируемые данной системой. Объемы кредитных портфелей банков растут, а вслед за этим ростом, накапливаются и кредитные риски на балансах банков, что делает методы оценки и минимизации кредитных рисков одной из наиболее актуальных проблем.

За последние 20 лет количество исследований, посвященных решению данной проблемы, возросло многократно. Развитие современной математики и эконометрики в данной сфере вывели эффективность построения оценочных моделей на новый уровень, сделав возможным переход от более упрощенного статистического анализа финансовых индикаторов к анализу комплексных оценок.

Одной из таких оценок является кредитный рейтинг - эффективный инструмент оценки кредитных рисков через призму множества взаимосвязанных внутренних и внешних переменных. Целью данной работы является попытка сформировать целостное представление об основах построения кредитного рейтинга, методах оценки компонент кредитного рейтинга, способов их расчета.

Рассматриваемая в статье методика построения рейтинга берет за свою основу предложенные методологии международных рейтинговых агентств, таких как Moody;s, S&P, Fitch, а также рекомендации Базельского комитета. Для удобства формирования методологии за основу взята методика построения кредитного рейтинга банков.

Цельный подход к построению кредитного рейтинга состоит и множества этапов, из которых можно выделить наиболее значимые (этапы приведены в хронологическом порядке):построение макроэкономического профиля (профиля макроэкономических предпосылок); построение финансового профиля; построение профиля качественных характеристик; построение базовой оценки кредитоспособности; построение скорректированной оценки кредитоспособности; аналитическое агрегирование для построения интегрального рейтинга.

Макроэкономические факторы являются предпосылками широкого спектра, независимыми от стратегии и деятельности оцениваемого банка. Такие факторы оказывают ощутимое влияние на вероятность дефолта банковской структуры, являются сложно предсказуемыми и зависят от настоящего бизнес-экономического цикла мировой экономики. К таким факторам целесообразно относить: экономические переменные: рост ВВП и ставки ЦБ; внешние переменные: валютный курс, отток/приток капитала, расходование резервов; кредитные переменные, отражающие рост спроса на кредитование, объемы кредитования к ВВП; цены активов (влияющим индикатором можно считать динамику цен на некоммерческую недвижимость) и т.д.

Группируя данные детерминанты в соответствии с их принадлежностью к определенной структуре, удается получить агрегированные «суверенные факторы», которые в свою очередь являются определенными для каждой конкретной страны, где банк осуществляет свою деятельность.

Рисунок 1. Макропрофиль

(схема построена автором на основе методологии Moody’s)

Особенностью функционирования финансовых институтов является тот факт, что их основная деятельность так или иначе связана с рисковыми инструментами, что соответствующим образом создает определенные риски для самого института (в нашем случае банка). Исходя из данного положения, основным фактором оценки финансового потенциала банка становится оценка его кредитоспособности, которая в свою очередь включает в себя две подгруппы, условно разделенные на платежеспособность (отношение рисков к ресурсам для поглощения возникших потерь, например, резервов) и ликвидность (способность банка к преобразованию сроков ликвидных активов, например, принятие краткосрочных вкладов и выдача кредитов на средне или долгосрочной основе).

Уровень платежеспособности определяется уровнем риска активов, капиталом и прибыльностью,- чем выше уровень риска активов, тем больше необходимый уровень капитала); уровень ликвидности определяется источниками фондирования банка и доступностью высоколиквидных активов (менее надежные источники фондирования требуют поддержания высокого уровня высоколиквидных активов (ликвидного «буфера»).

Методы аналитического агрегирования соответствующих переменных позволяют получить взвешенные риски для платежеспособности банка (риск определяет вероятность обесценения активов) и ликвидности банка (риск определяет вероятность утери надежных источников фондирования).

Рис.2. Финансовый профиль

(схема построена автором на основе методологии Moody’s)

Качество оценки риска остается невысоким, в случае использования только макроэкономического и финансового профиля, поэтому целесообразной практикой повышения эффективности такой оценки является введение качественных переменных, которые по своей сути не являются финансовыми показателями, или же не могут быть статистически подсчитаны в виде финансовых индикаторов (введение таких переменных обосновано в работах Jens Hilscher, Mungo Wilson “Credit ratings and credit risk: 201 Г’и др. ученых): диверсификация бизнеса - наличие у банка возможностей эффективно оказывать весь спектр банковских услуг (от размещения и принятия средств во вклады, до оказания услуг андеррайтера), что позволяет снизить риски, связанные с финансовым положением определенной отрасли или сегмента населения; степень «закрытости» и «сложности» бизнеса: степень доверия к корпоративным решениям в рамках стратегии банка; корпоративная стратегия: аппетиты банка к принятию риска при осуществлении своей деятельности. Данные факторы могут оказывать ощутимое влияние на финансовый профиль, что также позволяет сформировать обоснованное мнение об уровне кредитного риска определенного банка.

Надежность банковской системы страны находится в тесной взаимосвязи с экономическим потенциалом национальной экономики, экономический рост определяет продолжительность бизнес циклов, волатильность цен, уровень качества обращающихся активов, что в совокупности оказывает влияние на платежеспособность каждого отдельного банка. Переменные, которые включаются в модель оценки данного фактора, используются в общепринятой мировой практике: рост реального ВВП (в % год-к-году), масштабы экономики, национальный доход.

Условия регулирования оказывают свое воздействие на банковскую систему страны за счет самой природы банка, как института, а именно его зависимости от действующей нормативно-правовой базы (данный факт заложен в саму договорную основу кредита) страны. Действия регулятора могут сильно ограничивать кредитную экспансию страны и определять дальнейшее поведение участников банковской системы, что может приводить, как к периодам «затишья», так и к «кредитным бумам». (Примером воздействия регулятора на сегодня может являться «карательная» политика ЦБ РФ в виде динамического очищения банковской системы путем отзыва лицензий у банков. В 2014 году индекс «Эффективности государственного регулирования» Всемирного банка для России составил 51 %, что является достаточно высоким уровнем вмешательства государства)

Возможности избежания рисков связаны с тенденцией всей суверенной банковской системы противостоять кризисным явлениям: политические и общестрановые риски в конечном итоге приводят к повышению рисков внутри банковской системы (и соответственно каждого банка). Статистической оценкой таких рисков (например, введения санкций против РФ) может являться рост суверенного CDS, который в свою очередь определяет уровень доверия к стране в отношении ее собственной кредитоспособности. Комбинация вышеизложенных переменных позволяет выделить агрегированный показатель уровня риска суверенной банковской системы.

Условия кредитования является агрегированным показателем, позволяющем прийти к пониманию дальнейшей кредитной экспансии в национальной банковской системе. Первой составляющей данного фактора является соотношение совокупных объемов кредитования частного сектора и ВВП страны. Данный показатель может быть интерпретирован с позиции наличия у заемщика возможности к погашению своих долгов: так, чем больше накопленный долг в отношении национального дохода, тем сложнее заемщикам найти средства для погашения своих долгов.

Для оценки данного показателя ему присваивается соответствующая категория от 1 до 15, где 1-показаетль составляет менее 20%, 15- показатель превышает 400% (для РФ 59,3% на 2015 год). Второй составляющей данного фактора является производный показатель темпов роста объемов кредитования частного сектора/ВВП: очевидно, что резкие скачки данного показателя позволяют зафиксировать периоды особой волатильности или «кредитного бума», что так или иначе снижает стабильность суверенной банковской системы, показателю также присваиваются соответствующие категории, где 1- темп роста составил -(минус) 30%, 15- темп роста превысил 30%.

Условия фондирования играют одну из решающих ролей в кредитоспособности банка в виду его уникальной деятельности, связанной с трансформацией сроков ликвидных активов, что приводит банки к высочайшей зависимости от изъятия ликвидных активов в периоды неуверенности участников финансового рынка в устойчивости банковской системы. Условия фондирования включают в себя следующие переменные:

- стоимость фондирования: исторический показатель, построенный на основе статистического ряда данных.

Основой данного показателя является спрэд (разница) между стоимостью заемных средств на межбанковском рынке, определяемых, в зависимости от страны, такими показателями как LIBOR, или MOSPRIME - наиболее популярная индикативная ставка по предоставлению рублевых кредитов на московском денежном рынке (последние значения ставки от 11.23% - сроки кредитования на 1 день и 12,08% для полугодового кредитования), и ставкой по кредиту «овернайт» от центрального банка (для РФ ставка «овернайт» составляет 12%). Кредит «овернайт» в данном случае является безрисковым инструментом.

Динамика средств на балансе центрального банка: резкие изменения в структуре средств центрального банка могут свидетельствовать о наличии стресса в финансовой системе страны. За основу берется статистический анализ факторов формирования ликвидности банковского сектора (для определения лимита по рыночным операция ЦБ), данная динамика позволяет спрогнозировать дальнейшую конъюнктуру на денежном рынке и оценить уровень будущих рисков банковской системы.

Отраслевая структура, в данном случае отраслевая структура банковской системы, играет важную роль для определения рисков макропрофиля тех стран, где наблюдаются высокие уровни структурной диспропорции системы. Для отечественной банковской системы этот показатель особенно актуален, в качестве определяющих переменных применяются оценки уровня концентрации банковской системы и уровня присутствия государственных институтов в банковском сегменте:

Уровень концентрации банковской системы РФ достигает весьма высоких уровней: на топ-4 отечественных банка приходится более 50% активов всей банковской системы (данные за 2015 год), что приводит концентрации огромных рисков на балансе каждого из банков. Таким образом, вся система становится зависимой от деятельности одного из крупных игроков, что ставит под сомнение кредитоспособность более мелких участников рынка. На основе оценки данной качественной переменной уровню концентрации присваивается соответствующая категория.

Диаграмма 1.

Уровень присутствия государства в банковской деятельности определяется долей капитала банков, принадлежащих государству. Для России это показатель также весьма актуален в виду высокого уровня присутствия государства в капиталах особо крупных игроков. На основе оценки данных факторов макро профиля выносится мотивированное профессиональное суждение об экономической и финансовой конъюнктуре конкретной страны. Каждому фактору присваивается определенная категория: от самый высокой (VS+ - Very Strong, в терминах РА «Moody’s»), до самой низкой (VW- Very Weak-). На основании присвоенных категорий может быть сформирована агрегированная оценка макро профиля.

Второй компонентой для построения рейтинга банка является его финансовая составляющая, чья оценка позволяет сделать предположение о наличии возможности у банка сопротивляться кризисным явлениям и поглощать шоки. Основываясь на вышеизложенном материале, в оценку финансового профиля ложится оценка двух переменных: платежеспособности и ликвидности.

В общем смысле оценка платежеспособности сводится к оценке общих рисков на балансе банка и факторов снижения общих рисков. Риск активов банка оказывает колоссальное влияние на его кредитоспособность в виду специфики самой банковской деятельности: высокий уровень левериджа приводит к ситуации, в которой даже незначительное снижение стоимости активов банка приводит к серьезным изменениям в его платежеспособности.

Для определения данного фактора может быть использована весьма распространенная на практике переменная - индекс проблемных ссуд (проблемные ссуды / всего выданных ссуд). Как только качество кредитного портфеля банка уменьшается, данный показатель начинает расти вслед за ростом доли проблемных ссуд, что является сигналом к потенциальным проблемам, которые в ближайшее время могут ощутимо увеличить давление на платежеспособность банка. Данному показателю также присваивается соответствующая категория: самая высокая при уровне ниже 0.5% и самая низкая при уровне в 25%.

Первым фактором защиты (снижения) от рисков является капитал. Данная зависимость довольно очевидна: с ростом рисков активов требуется все больше капитала для поддержания деятельности банка при возникновении незапланированных убытков. Именно капитал позволяет банку осуществлять фондирование за счет собственных источников. Финансовым показателем, характеризующим данный фактор, может являться отношение капитала к взвешенным по риску активам. Данный показатель получил широкое распространение на практике за последние годы, однако и он требует модернизации.

В соответствии с рекомендациями Базеля I капиталом, в рамках данного финансового показателя, принимался основной капитал (капитал I уровня), в то же время кризисные явления последних лет продемонстрировали, что такая оценка может быть достаточно неэффективной в виду того факта, что числитель данного показателя дает преувеличено оптимистичную оценку о существующем уровне рисков (капитал первого уровня, как финансовый показатель, является недостаточно очищенным от внешних переменных, которые в конечном итоге приводят к его завышению).

Более надежной оценкой, в соответствии с рекомендациями Базеля III, в современной практике является расчет данного показателя как собственный акционерный капитал в отношении активов взвешенных по рискам. Данный капитал концентрирует в себе «чистую» собственность, очищенную от гибридных инструментов, приводящих к завышению данного показателя. Присваиваемая категория в соответствии с расчетным значением может быть самой высокой - при значениях более 20%, самой низкой - при значениях менее 5% (в соответствии с рекомендациями Базеля III)

Прибыльность является вторым фактором снижения рисков в виду того факта, что именно прибыльность является источником основного фактора снижения рисков, а именно капитала, также за счет средств из прибыли банк покрывает свои убытки и восстанавливается после различных шоковых явлений. Данный показатель определяет способность банка генерировать собственные источники фондирования. Для определения данного фактора может быть использован показатель отношения чистого дохода (после уплаты налогов и прочих платежей) к материальным активам: с самой высокой категорией при значениях в 2,5% и самой низкой категорией при значениях меньше -1%.

Для агрегации показателя платежеспособности данные три фактора взвешиваются в соответствии с весами, приведенными в схеме 2.

Второй компонентой финансового профиля является оценка ликвидности, которая включает в себя анализ двух факторов: источников фондирования и ликвидных активов.

Структура фондирования банка в сильной мере определяет его общую кредитоспособность: многие источники средств банка по своей природе весьма ненадежны и зачастую носят краткосрочный характер, что приводит к сложностям в рефинансировании своих долгов. Основой для повышения источников фондирования служит их диверсификация. Финансовым показателем для определения структуры фондирования служит отношение рыночных фондов к материальным банковским активам.

Предпосылкой для использования именно показателя отношения рыночных фондов к материальным банковским активом является тот факт, что банки, фондирующиеся в основном на рынке, более чувствительны к кризисным явлениям самого рынка и своих контрагентов и нуждаются в постоянной поддержке. Наиболее высокая категория качества присваивается показателю со значениями больше 2,5% и самая низкая категория при значении показателя в 70%. В то время как структура фондирования характеризует ликвидность банка со стороны его пассивов, то вторая компонента, ликвидность активов, в свою очередь позволяет оценить данный фактор со стороны активов банка.

Банку гораздо легче осуществлять свою деятельность, например, финансироваться за счет заемных средств, если в его распоряжение есть необходимое количество высококачественных ликвидных инструментов, которые в случае необходимости погашения долгов или изменения в поведении контрагентов могут быть проданы за наличные денежные средства.

Базовой оценкой ликвидности активов банка служит финансовый показатель соотношения ликвидных активов и материальных активов банка: чем ниже уровень ликвидных активов на балансе, тем больше вероятность, что банку может потребоваться поддержка за счет внутренних источников, связанных с риском. Соответственно самая высокая категория качества присваивается при значениях показателя более 70%, самая низкая категория - при значениях в 2,5%.

Таким образом, полученные факторы платежеспособности и ликвидности подсчитываются в соответствии с определенными ранее весами (платежеспособность для финансового профиля имеет вес в 65%, ликвидность в свою очередь оценивается в 35%). На основе суммирования полученных величин агрегируется категория финансового профиля банка.

Рис.З. Агрегирование финансового и макро профиля - выведение предварительной рейтинговой оценки (построено автором на основе рекомендаций РА «Moody’s»)

В приведенной выше таблице наглядно интерпретировано присвоение предварительного рейтинга (где AAA-высочайший рейтинг кредитоспособности банка и СааЗ-рейтинг наиболее низкой кредитоспособности) на основе категорий, присвоенных компонентам в соответствии с их расчетными значениями. Категория VS+(Very Strong)- в терминах данной статьи - наиболее высокая категория, категория VW-(Very Weak)- самая низкая категория.

Учитывая вышеизложенное, данный алгоритм действий позволяет применить корректирующие значения, заложенные в макропрофиль, рассчитываемый для каждой конкретной страны, где банк осуществляет свою деятельность, к подсчитанным финансовым переменным, вычисленным на основании документов финансовой отчетности банка. Так, например, для банка, осуществляющего свою деятельность на территории страны, чей оцененный макропрофиль имеет категорию S+(Strong), и следующие показатели ликвидности: структуру фондирования (отношение рыночных фондов банка к материальным банковским активам) со значением в 15%, ликвидные активы (как отношение ликвидных активов к материальным банковским активам) со значением 20%,- на основании приведенной выше таблицы и корректирующего показателя макропрофиля категории S+ рейтинговое значение структуры фондирования составит а2, рейтинговое значение ликвидных активов составит baal. Стоит обратить внимание на тот факт, что в данной статье не рассматривается дальнейшее построение итогового рейтинга финансового профиля.

Таким образом, на основании вышеизложенной методологии, можно прийти к выводу, что рейтинговая оценка является одним из передовых показателей оценки кредитоспособности, в данном случае банка. Способность рейтинга, построенного данным способом, оценивать не только исторические данные финансовой деятельности банка, но также учитывать различные качественные переменные, внешние по отношению к банку, а именно переменные макропрофиля, позволяют строить достаточно точные прогнозы о будущей кредитоспособности.

На сегодняшний день подавляющие большинство отечественных банков использует в своей практике рейтинги международных агентств (Moody’s, S&P, Fitch). Однако, учитывая вышеизложенную специфику российской банковской системы, банкам, особенно крупным игрокам, следует обратить свое внимание и сосредоточить свои силы на разработке собственных методик построения рейтинговых оценок, с более проработанной системой оценки национальных особенностей.

Список использованных источников:

  • 1. Лаврушин О. И., Афанасьева О. Н., Корниенко С. Л / под ред. заел. деят. науки РФ, д-ра экон. наук, проф. Лаврушина О. И. «Банковское дело: современная система кредитования: учебное пособие»/ - М.: КНОРУС, 2010. с. 58.
  • 2. Остапчук К.Л. «Методические аспекты анализа банковских рисков // Экономические науки.»-2010.-Т. 69. №8. - С. 198-201.
  • 3. Соловьев С. «Программа агрегирования кредитных и рыночных рисков : риск на контрагента, скорректированный на рыночный риск» // Аналит. банк. журн. - 2010. - № 10. - С. 50-53
  • 4. Шаталова Е.П., Шаталов А.Н. «Кредитоспособность и кредитный риск в банковском риск-менеджменте»//Финансы и кредит. 2010.JST« 17(401) С.46-53.
  • 5. «How Moody's calculates EBITDA under IFRS» // Moody's Investors Service Special comment - December 2012
  • 6. «Moody's Investors Service. Rating methodology» / Global Manufacturing Industry, 2013.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >