Статистическая оценка LGD производилась по выделенной совокупности исторических дефолтов (корпоративные заемщики и МСБ) по поступлениям на счета просрочек с помощью расчета ставки восстановления Recovery Rate. Дефолтным считался заемщик, имеющий просрочку более 90 дней.
Ставка восстановления Recovery Rate на историческом периоде Т вычисляется по формуле
где «Сумма платежей по просрочкам» — это все платежи, поступившие на счета просрочки по ссудам, после признания их дефолтными на периоде Г; «Просрочка» — совокупная просрочка на конец отчетного периода.
Для расчета LGD использовались данные о просроченных платежах по основному долгу и процентам. Сделки одного заемщика были объединены в максимальную группу для расчета LGD отдельно по каждому заемщику. Сумма задолженности, восстановленная с помощью резервов или уступки (не восстановленная часть, 50% от величины уступки), была добавлена к просрочке заемщика.
Полный набор данных по банку
Период наблюдения: 2000—2013 гг.
Полный размер выборки: 210 наблюдений. Данные для анализа были получены из НБС (включая МСБ, данные 2000—2002 гг., прочие не панельные данные).
Рис. 8.5. Зависимость ставки восстановления от времени
Итоги LGD подводятся для трех «реперных» точек «ожидания» восстановления:
- — четыре квартала LGDA;
- — восемь кварталов LGD8;
- — 12 кварталов LGD2.
На рассматриваемых данных получено следующее (табл. 8.6).
Таблица 8.6
Оценка LGD для разных сроков восстановления
|
Количество кварталов «ожидания» восстановления |
Средний LGD, % |
Количество наблюдений |
Статистическая ошибка |
|
Приемлемая |
|||
|
Повышенная |
|||
|
Высокая |
Количество случаев возникновеня потерь в кваитильиых диапазонах LGD, по данным реальных измерений, представлено на рис. 8.6.
Рис. 8.6. Распределение количества случаев в зависимости от уровня потерь при дефолте:
? — срок восстановления четыре месяца; ? — срок восстановления восемь месяцев; ? — срок восстановления 12 месяцев
Анализ зависимости LGD от обеспечения проведен по панельным данным на выборке корпоративных заемщиков (период 10 лет). В соответствии с Базель II было выделено три группы:
- • необеспеченные (0
- • частично обеспеченные (30
- • полностью обеспеченные (Оценочная стоимость обеспечения / / Лимит > 140%).
В табл. 8.7 представлены средние значения уровня потерь в зависимости от оценочной стоимости обеспечения по от по данным Банка (дефолты, 2003-2013 гг.).
Таблица 8.7
Оценки уровня потерь в зависимости от величины обеспечения (оценочной стоимости), %
|
Оценочная стоимость обеспечения/лимит, % |
|||
|
Более 140 |
Кроме того, в ходе построения модели прогнозирования LCD были проанализированы дополнительные факторы:
- 1) отношение оценочной стоимости недвижимости к лимиту;
- 2) отношение оценочной стоимости движимого имущества к лимиту;
- 3) отношение оценочной стоимости товаров в обороте к лимиту;
- 4) отношение суммарной оценочной стоимости обеспечения к лимиту;
- 5) наличие поручительства юридического лица;
- 6) наличие поручительства физического лица.
В результате не было выявлено зависимости уровня потерь при дефолте от вида обеспечения.
Анализ зависимости LGD от класса кредитоспособности
При анализе зависимости LGD от балла кредитоспособности рассматривались только те дефолтные заемщики, но которым имелась оценка рейтинга за расчетный период.
Количество наблюдений: 90.
Период: 2003—2013 гг.
Источник: программа «Показатели заемщиков». Оценка кредитоспособности была взята за год до начала просрочки.
Все рассматриваемые заемщики были распределены на три равномощные группы, балл кредитоспособности поделен на три интервала, кредитоспособность — на три класса, соответственно. Регрессионный анализ выявил прямую зависимость величины ставки восстановления от балла кредитоспособности.
Согласно стандартам IAS составления отчетности по резервам МСФО, а также рекомендаций Базельского комитета (Базель II) для оценки ожидаемых потерь применяется «ожидание» в четыре квартала (1 год, LGDA).
Итог: сведение двух компонент зависимости LGDA от классов кредитоспособности и обеспеченности дало апостериорную модель LGD которая применяется в расчетах (табл. 8.8):
Таблица 8.8
Зависимость LGD от классов кредитоспособности и обеспеченности
|
Обеспеченность, % |
|||
|
Кредитоспособность |
необеспеченные |
частично обеспеченные |
обеспеченные |
|
Слабая |
|||
|
Средняя |
|||
|
Высокая |
|||
Ниже приведены входящие параметры (табл. 8.9) и иллюстрация к расчету (рис. 8.7).
Таблица 8.9
Описание параметров на входе модели
|
Название |
Возможные значения |
Пояснение |
|
Дата выдачи |
Дата в формате дд.мм.гггг |
По этой дате определяется ближайшая дата, на которую представлены трансфертные ставки |
|
Ставка фондирования, % годовых |
|
При выборе «ДУЛИ» значение ставки фондирования будет соответствовать внутренней ставке Банка. «Другое» — значение ставки фондирования вводится вручную |
1 Применялся специализированный метод, усредняющий статистическую погрешность и регуляризирующий монотонность значений.
Продолжение табл. 8.9
|
Название |
Возможные значения |
Пояснение |
|
Аппетит |
— Ннизкий (кредитоспо- |
Значение может быть выбрано вруч- |
|
к риску |
собность высокая); |
ную: низкий, средний, высокий (веро- |
|
дефолта |
— средний (кредитоспо- |
ятность дефолта PD = 2, 4, 8% соотвст- |
|
собность средняя); |
ственно). |
|
|
— высокий (кредитоспо- |
Если определяется программой авто- |
|
|
собность низкая); |
матически, па основе значения опера- |
|
|
— определить автомати- |
ционной маржи по сделке, то значение |
|
|
чески |
выбирается из предположения, что аппетит к риску дефолта (характеризующий уровень кредитоспособности) не позволит отрицательного эффективного дохода, но выбирается максимальным из трех возможных |
|
|
Ставка, |
Предполагаемая эффек- |
Вводится пользователем |
|
% годовых |
гивная ставка клиенту |
|
|
Валюта |
|
Выбирается пользователем |
|
Текущий |
— низкий; |
Градации уровня определяются но фак- |
|
уровень |
— средний; |
тической ставке относительно средней, |
|
ставки |
— высокий |
выданной но портфелю МСБ за последний период, в котором ставки были относительно однородны (например, за срок 45 дней, за который не было ощутимых макроэкономических трендов их повышения/понижения). Строго говоря, низкая ставка клиенту предполагает, что ее значение находится в нижнем 33% квантиле текущих ставок по кредитным договорам МСБ, высокая — в высшем (66—100%). Выбор предполагает знание пользователем диапазона текущих ставок, по которым выдавались кредиты МСБ |
|
Срок транша (месяцы) |
Параметр сделки |
|
|
Лояльность |
— Неизвестная (учи- |
Характеризует лояльность клиента |
|
клиента |
тывалась для выборки |
(неизвестная либо высокая). Оценка |
|
клиентов, которые имели |
«Высокая» ставится при повторном |
|
|
первый договор за шесть |
кредитовании клиента (разрыв «стажа» |
|
|
месяцев); |
ограничен шестью месяцами) либо |
|
|
— высокая (учитывалась |
при наличии с клиентом прочих суще- |
|
|
для выборки клиентов, |
ственных отношений (РКО, зарплат- |
|
|
имевших два и более дого- |
ные проекты, кредитование бенефици- |
|
|
воров с Банком) |
аров, иное) |
|
Название |
Возможные значения |
Пояснение |
|
Обеспечение |
|
Залоговая стоимость обеспечения/ лимит =
|
Рис. 8.7. Иллюстрация расчета
Основные понятия управления рисками
Риск проекта — это кумулятивный эффект вероятностей наступления неопределенных событий, способных оказать отрицательное или положительное влияние на цели проекта . Риски подразделяются на известные и неизвестные. Известные риски идентифицируются и подлежат управлению — создаются планы реагирования на риски и резервы на возможные потери. Неизвестные риски нельзя определить, и следовательно, невозможно спланировать действия по реагированию на такой риск.
Событие риска — потенциально возможное событие, которое может нанести ущерб или принести выгоды проекту .
Вероятность возникновения риска — вероятность того, что событие риска наступит . Все риски имеют вероятность больше нуля и меньше 100%. Риск с вероятностью 0 не может произойти и не считается риском. Риск с вероятностью 100% также не является риском, поскольку это достоверное событие, которое должно быть предусмотрено планом проекта.
Последствия риска, если он случится, выражаются через дни расписания, трудозатраты, деньги и определяют степень воздействия на цели проекта.
Величина риска — показатель, объединяющий вероятность возникновения риска и его последствия. Величина риска рассчитывается путем умножения вероятности возникновения риска на соответствующие последствия.
Резерв для непредвиденных обстоятельств (или резерв для покрытия неопределенности) — сумма денег или промежуток времени, которые необходимы сверх расчетных величин для снижения риска перерасхода, связанного с достижением целей проекта, до приемлемого для организации уровня; обычно включаются в базовый план стоимости или расписания проекта.
Управленческий резерв — сумма денег или промежуток времени, не включаемые в базовый план стоимости или расписания проекта и используемый руководством для предотвращения негативных последствий ситуаций, которые невозможно спрогнозировать.
Планирование реагирования на риски включает разработку плана управления рисками — документа, разрабатываемого в начале проекта и представляющего собой график работы с рисками в течение всего ЖЦ проекта. План содержит следующую информацию .
Методология — определяет и описывает подходы, инструменты и источники данных, используемые для работы с рисками.
Роли и обязанности — раздел содержит описание, кто какую работу выполняет в ходе управления рисками проекта.
Бюджетирование — определяет бюджет для управления рисками проекта.
Временные рамки — устанавливают частоту процессов управления рисками.
Инструменты — раздел определяет, какие методы количественного и качественного анализа рисков рекомендуется применять и в каких случаях.
Контроль — раздел, определяющий формат плана реагирования на риски.
Отчетность — определяет способы документирования результатов действий по управлению рисками и сохранение информации в базе знаний для накопления опыта и извлечения уроков.
Примером методологии является дисциплина управления рисками MSF (Microsoft Solutions Framework) . MSF описывает процесс непрерывного выявления и оценки рисков, их приоритизации и реализации стратегий по превентивному управлению рисками на протяжении всех фаз жизненного цикла проекта.
Методы управления проектными рисками для малых и средних проектов достаточно проработаны и позволяют эффективно снижать уровень рисков и трудозатраты по проекту (см. табл. 5.1) Для ведения крупных проектов «стандартного» набора методов оказывается недостаточно .
| Масштаб проекта | Число работ | Число подпроектов | Связность работ | Методы управления |
|---|---|---|---|---|
| Малый | too | Нет | Низкая | PMI 1PMI (Project Management Institute) — Институт Управления Проектами, базирующийся в штате Пенсильвания, США. В настоящий момент представляет международное сообщество, объединяющее более 280 тысяч профессиональных руководителей проектов. , FMEA MSF, личный опыт руководителя |
| Средний | 50-100 | Единицы | Низкая, средняя | Стандартные методики ( ASAP 2ASAP (Accelerated SAP) — методология внедрения ERP-системы SAP R/3 компании SAP. , PJM 3PJM (Project Management) — методология внедрения ERP-системы Oracle Appications корпорации Oracle. , PMI), SPICE4SPICE (Software Process Improvement Capabilities and dEtermination) — оценка и улучшение процессов разработки ПО. , COBIT |
| Крупный | 100-1000 | От нескольких десятков до нескольких сотен | Высокая | Проработаны слабо |
Оценку рисков рекомендуется начинать на стадии планирования проекта, поскольку в этот момент проектная группа и заинтересованные стороны начинают формировать видение проекта, его границ и рамок. С появлением каждого нового ограничения или допущения, связанного с проектом, начинает появляться все большее число рисков. Проектная группа должна инициировать мероприятия по обнаружению рисков как можно раньше. По результатам шагов анализа и планирования рисков необходимые планы по предотвращению и смягчению последствий должны быть сразу включены в календарный график проекта и его сводный план. Ход выполнения этих планов должен подвергаться мониторингу в рамках стандартного процесса управления проектом .
На этапе планирования в соответствии с принятой политикой и процедурами в процессе управления рисками организация должна осуществлять следующие действия:
- утвердить систематический подход к определению рисков, их оценке и обработке.
Системный подход предполагает введение классификации рисков, определение событий, влияющих на ход проекта и его результаты, определение способа выражения рисков. В отношении качества, затрат, сроков или технических характеристик определяют способ выражения рисков в соответствующих терминах, включая показатели там, где это возможно;
- идентифицировать риски.
К этому действию относят определение исходных событий, связанных с каждым риском в каждой из категорий рисков, а также выявление взаимосвязей между источниками возникновения рисков. Определяют способ выражения рисков в соответствующих терминах и, при возможности, в показателях.
Определение уровней вероятности возникновения рисков и их последствий
Общие определения уровней вероятности и уровней воздействия адаптируются отдельно для каждого проекта в ходе процесса планирования управления рисками и используются в процессе качественного анализа рисков. Можно применить относительную шкалу, на которой вероятность обозначена описательно, со значениями от «крайне маловероятно» до «почти наверное», или шкалу, на которой вероятности соответствует цифровое значение, например: 0,1 — 0,3 — 0,5 — 0,7 — 0,9. В табл. 5.2 представлено семиуровневое разделение вероятности . Для каждого интервала вероятностей выполнена относительная и числовая оценка.
При оценке воздействия риска определяется потенциальный эффект, который он может оказать на цель проекта (например время, стоимость, содержание или качество). В табл. 5.3 представлена шкала для оценки угрозы риска, определенного в денежном выражении.
| Интервал вероятностей | Значение вероятности, используемое для вычислений | Словесная формулировка | Числовая оценка |
|---|---|---|---|
| От 1% до 14% | 7% | крайне маловероятно | 1 |
| От 15% до 28% | 21% | низкая вероятность | 2 |
| От 29% до 42% | 35% | скорее нет | 3 |
| От 43% до 57% | 50% | 50-50 | 4 |
| От 58% до 72% | 65% | возможно | 5 |
| От 73% до 86% | 79% | весьма правдоподобно | 6 |
| От 87% до 99% | 93% | почти наверняка | 7 |
Когда денежные единицы не могут быть применены, проектная группа может использовать другие шкалы оценки последствий риска (см. табл. 5.4). Система оценки воздействий должна отражать политику и ценности организации и проектной группы.
| Оценка | Перерасход средств | Календарный график | Технические условия |
|---|---|---|---|
| 1 (низкая) | до 1% | сдвиг на 1 неделю | небольшая потеря производительности |
| 2 (средняя) | до 5% | сдвиг на 2 недели | умеренное снижение производительности |
| 3 (высокая) | до 10% | сдвиг на 1 месяц | серьезный ущерб для производительности |
| 4 (критическая) | от 10% | сдвиг более 1 мес. | задача не может быть выполнена |
| Определенные условия для шкалы оценки степени возможного влияния риска (показаны только примеры негативных воздействий) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Цель проекта | Показаны значения по относительной и числовой шкалам | ||||
| Очень низкое | Низкое | Умеренное | Высокое | Очень высокое | |
| 0,05 | 0,10 | 0,20 | 0,40 | 0,80 | |
| Стоимость | Незначительное увеличение | Увеличение < 5% | Увеличение 5-10% | Увеличение 10-20% | Увеличение > 20% |
| Сроки | Незначительное увеличение | Увеличение < 5% | Увеличение 5-10% | Увеличение 10-20% | Увеличение > 20% |
| Изменения незаметны | Незначительные изменения | Значительные изменения | Неприемлемое для клиента изменение | Достижение конечных результатов невозможно | |
| Качество | Изменения незаметны | Незначительные изменения | Изменения требуют согласия клиента | Неприемлемое для клиента изменение | Достижение конечных результатов невозможно |
Рис. 5.1. Матрица воздействия (вероятностей и последствий) рисков
Относительная шкала последствий разрабатывается каждой организацией самостоятельно. Шкала содержит только описательные обозначения, например, «очень низкий», «низкий», «средний», «высокий» и «очень высокий», расположенные в порядке возрастания максимальной силы воздействия риска согласно определению данной организации. То же самое можно сделать иначе, путем присвоения данным последствиям цифровых значений, которые могут быть линейными и нелинейными, например, 0,1 — 0,3 -0,5 — 0,7 — 0,9 или 0,05 — 0,1- 0,2 — 0,4 — 0,8. В табл. 5.5 представлены как относительный, так и цифровой (в данном случае нелинейный) способы обозначения последствий риска для четырех целей проекта .
Шкала уровней воздействия является основой для построения матрицы вероятности и последствий.
Матрица вероятности и последствий содержит комбинации вероятности и воздействия, при помощи которых рискам присваивается определенный ранг: низкий, средний или высший . Матрица может содержать описательные термины или цифровые обозначения (см. рис. 5.1) и строится на основании шкал оценки вероятности и оценки степени влияния возможного риска. Левый столбец матрицы содержит значения вероятности возникновения риска, в первой строке расположена шкала со значениями возможных последствий. Ячейки заполняются результатами перемножения значений этих шкал. Сопоставляя значение ячейки матрицы со шкалой оценки воздействия, риски можно разделить по категориям: малые, средние и большие. Рассмотрим матрицу вероятности и последствий, представленную на рис. 5.1. Риски, имеющие очень высокую вероятность, но незначительные последствия, а также риски, имеющие низкую вероятность и незначительные последствия, считаются рисками, не оказывающими воздействия (клетки таблицы серого цвета). Риски с очень большими последствиями, но малой вероятностью, как и риски с незначительными последствиями и высокой вероятностью (клетки светло-серого цвета), имеют среднее воздействие на проект. Риски, которым необходимо уделять особое внимание, имеют достаточно высокую вероятность и существенные последствия (клетки таблицы, окрашенные темно-серым цветом).