Новые явления в оценке кредитоспособности заемщика - Актуальные проблемы банка в оценке кредитоспособности заемщика

Развитие и совершенствование оценки кредитоспособности заемщика в процессе управления кредитным риском во многом определяется особенностями деятельности кредитных организаций и надзорных органов. До недавнего времени позиция органов банковского надзора - Базельского комитета и Банка России - относительно места и значения кредитоспособности в процессе управления кредитным риском не отличалась четкостью. Необходимость проведения оценки кредитоспособности заемщика только декларировалась. Так, значения кредитных рейтингов не учитывались при расчете обязательных нормативов и показателей достаточности капитала, В таких условиях, руководствуясь необходимостью эффективного управления кредитными рисками и соблюдения требований органов пруденциального надзора, коммерческие банки были вынуждены разрабатывать различные модели оценки кредитных рисков: для надзорных органов и отдельно для внутреннего пользования.

В 1999 г. Базельский комитет предложил для обсуждения новую редакцию Соглашения о достаточности капитала, которая вступила в силу в 2006 г. Несмотря па очевидные достижения Соглашения 1988 г., практика выявила и его существенные недостатки, один из которых состоит в слишком большой приблизительности оценки кредитного риска. Революционность предложений Базельского комитета заключается в том, что новое Соглашение решает эту проблему за счет применения дифференцированных коэффициентов риска в зависимости от уровня кредитоспособности каждого конкретного заемщика. Именно оценка кредитоспособности заемщика становится краеугольным камнем методологии определения достаточности капитала банковской системы.

Согласно предложениям Базельского комитета кредитные организации используют один из двух предложенных методов оценки кредитного риска и кредитоспособности заемщика: стандартизированный метод и метод внутренней рейтинговой оценки. Согласно первому методу кредитный риск определяется на основе рейтинга кредитоспособности (кредитного рейтинга), присвоенного заемщику внешней организацией - рейтинговым агентством. В настоящее время в России действует множество рейтинговых агентств, занимающихся оценкой экономической деятельности предприятий и присвоением кредитных рейтингов. Однако лишь незначительное количество агентств удовлетворяет необходимым критериям, сформулированным Базельским комитетом.

Шкала кредитоспособности, предложенная Базельским комитетом, нуждается в доработке и адаптации к российским условиям, поскольку в нынешнем виде она привлекательна для экономических субъектов: слишком высока вероятность присвоения низкого рейтинга и, как следствие, повышение показателя риска до 150% по сравнению со 100%-ным показателем для предприятий, не имеющих кредитного рейтинга.

Совершенствование стандартизированного подхода в России должно идти по пути расширения сферы деятельности рейтинговых агентств. Как показывает практика, возможности мировых агентств в России существенно ограничены стоимостью их услуг, поэтому представляется целесообразным создание специальной организации, финансируемой за счет государственного бюджета, которая занималась бы присвоением кредитных рейтингов, в том числе в целях соблюдения требований Базельского комитета. В России пока рейтинговые агенства не носят массового характера. И новые требования, Базельского комитета служат еще одним аргументом в пользу усиления внимания государства к формированию рейтинговых агентств.

В последние десятилетия в мире бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях (НС). Растущий интерес к НС объясняется их успешным применением в различных областях деятельности при решении задач классификации и прогнозирования. Такие характеристики НС, как возможность нелинейного моделирования и относительная простота реализации, делают их незаменимыми при решении сложнейших многомерных задач.

НС нелинейны по своей природе и представляют собой мощный метод моделирования, воспроизводящий сложные зависимости. На протяжении многих лет основным методом изучения функциональных зависимостей в большинстве областей являлся метод линейного моделирования с разработанным алгоритмом оптимизации. Однако там, где линейная аппроксимация неудовлетворительна и линейные модели работают плохо, основным инструментом становятся нейросетевые методы.

Первые попытки искусственно воспроизвести функции биологических нейронов были предприняты в 40-е годы ХХ в. Успехи, достигнутые в 50 - 60-е годы при моделировании решения задач распознавания образов с помощью простейших НС - однослойных персептронов, стимулировали попытки использовать их в самых разнообразных практических приложениях. Однако на рубеже 70-х годов ХХ в. стало ясно, что однослойные персептроны не в состоянии воспроизвести решение некоторых простейших задач. Вследствие этого до середины 80-х годов в основном шло теоретическое изучение искусственных НС. Новый и гораздо более мощный всплеск практического интереса к НС, наблюдаемый в последние годы, связан с разработкой алгоритмов создания и обучения многослойных НС, а также с появлением элементной базы, позволяющей конструировать аппаратные модели таких сетей.

Довольно длительное время основной областью приложений НС был военно-промышленный комплекс. Однако широкие возможности решения банковских и финансовых задач привели к том что ряд крупных разработчиков НС занялся созданием систем, нацеленных на решение исключительно банковских проблем. Применительно к банковской сфере можно выделить следующие основные группы задач, решаемых посредством НС:

    1) прогнозирование временных рядов (курсов акций, валютных курсов); 2) анализ и выявление аномалий в поведении объекта (обнаружение злоупотреблений в сфере пластиковых карт); 3) распознавание подписи клиента; 4) классификация заемщиков в зависимости от значения кредитного риска.

Отмечено что основным показателем кредитоспособности заемщика является его кредитный рейтинг. Процесс присвоения кредитного рейтинга заключается в переходе от группы показателей, в основном финансовых, к единственному интегрированному значению - рейтингу. Инструментом такого перехода в большинстве случаев служит уравнение линейной зависимости. При этом веса показателей, участвующих в расчете рейтинга, устанавливаются банками на субъективной основе. Такая практика, как уже отмечалось, искажает результаты анализа и чрезвычайно рискованна. Именно неудовлетворенность возможностями традиционных методов статистики и неплохие результаты, полученные в данной области с помощью НС, позволяют сделать вывод о появлении нового инструмента оценки кредитоспособности заемщика. Некоторые считают, что мы переживаем период перехода от сравнительно слабого использования научных методов в банковской сфере к такому положению дел, когда научные методы будут определять сам характер банковского дела. При этом ключевая роль отводится использованию НС.

В 1993 г. в Европе для изучения возможностей применения НС при оценке кредитного риска была создана организация "Equifax Europe New Technology Club". Анализ существующих программных продуктов по НС показал, что некоторые из них позволяют добиться гораздо более высоких результатов, чем в случае применения традиционных методов анализа.

В российской банковской практике НС почти не используются, а мировой опыт сосредоточен в области оценки кредитного риска по заемщикам - физическим лицам.

Идея НС родилась в ходе исследований в области искусственного интеллекта, а именно в результате попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя структуру человеческого мозга.

Высокие Результаты работы НС объясняются следующими свойствами нейросети:

    1) способностью к полной обработке информации. Большая часть известных задач решается при помощи НС. Это достигается за счет ассоциативности сети, способности к классификации, обобщению и абстрагированию; 2) самоорганизацией. В процессе работы НС самостоятельно или под воздействием внешней среды обучается решению разнообразных задач. Нейросеть формирует ритм своей деятельности, уточняя и усложняя его в течение времени; 3) обучаемостью. В процессе обучения НС выявляет нелинейные зависимости между переменными и на основе такого знания строит свой прогноз; 4) параллельностью обработки информации. Каждый нейрон формирует свой выход только на основе своих входов и собственного внутреннего состояния под воздействием некоторой функции активации.

Таким образом, теоретические разработки в области нейронных сетей показали возможность использования НС качестве надежного действенного инструмента анализа и прогнозирования социально-экономических явлений, в том числе в сфере расчета кредитных рисков индивидуальных заемщиков - физических лиц.

Перспективы использования внутренней рейтинговой системы (IRB) для оценки кредитного риска и кредитоспособности заемщика в России можно оценить по следующим направлениям.

Как уже было показано, процесс анализа кредитоспособности заемщика, другими словами, присвоение кредитного рейтинга, заключается в переходе от нескольких показателей к интегрированному значению - кредитному рейтингу. В течение последних 50 лет в литературе по данной тематике, а также в банковской практике сложилось устойчивое представление о существовании линейной зависимости между кредитным рейтингом и показателями, характеризующими деятельность заемщика. Такое положение приводит к тому, что методики, используемые коммерческими банками при оценке кредитоспособности заемщика, субъективны, не отражают достоверно и в полной мере экономическое положение анализируемого предприятия. Гипотезы о нелинейной зависимости показателей долгое время не могли быть рассмотрены на практике в связи с отсутствием необходимого инструментария. Появление нейронных сетей позволяет открыть новые перспективы в этой области. В данном параграфе речь идет о возможности использования механизма НС для эффективной оценки кредитоспособности заемщика.

По оценке Базельского комитета, только небольшое число банков будет допущено к использованию IRB подхода в целях оценки кредитоспособности заемщика. Это объясняется тем, что внутренние рейтинговые системы банков отличаются высокой субъективностью, поэтому должны удовлетворять необходимым критериям: определенный срок использования IRB-систем, определенное количество рейтинговых классов, 100%-ный охват заемщиков кредитным рейтингом и расчет вероятности дефолта по каждому классу кредитоспособности. На сегодняшний день таких IRB-систем у отечественных банков нет. И только исходя из первого критерия - срока использования рейтинговой системы не менее трех лет - можно сделать вывод о "неполноценном" использовании данного подхода в России до 2007 г.

Требования Банка России значительно отстают от принятых в международной практике. При проведении оценки кредитоспособности заемщика Банк России использует 5 классов рейтинговой оценки, а Базельский комитет требует наличия 8-11 классов. На взгляд авторов, именно поэтому нужно гармонизировать отечественные и международные требования. В противном случае крупные российские банки, которые в перспективе могли бы принять базельские принципы, по-прежнему будут строить двойные системы оценки кредитоспособности.

Идея необходимости соответствия классов кредитного рейтинга вероятности дефолта, к сожалению, не получила должного развития в нормативных актах Банка России. Хотя согласно требованиям Базельского комитета этот критерий выступает в качестве обязательного. Западные банки на протяжении нескольких лет составляют матрицы изменения кредитных рейтингов, в отечественных же банках этот процесс до сих пор не налажен. Видимо, необходимо четко сформулировать требование относительно обязательного расчета показателей вероятности дефолта и построения матриц изменения рейтингов. Это не только приблизит российское банковское дело к мировым стандартам, но и повысит эффективность управления кредитными рисками.

Результаты проведенного исследования и перспективы совершенствования оценки кредитоспособности показаны в таблице 11.

Таблица 11. Основные направления развития оценки кредитоспособности заемщика в контексте новых требований Базельского комитета

Требования Базельского комитета и возможные последствия их принятия

Современная банковская система России в части требования Базельского комитета

Перспективы для России

Стандартизированный подход к оценке кредитоспособности

Неразвитость деятельности рейтинговых агентств. Незначительный охват предприятий кредитным рейтингом.

Создание благоприятных условий развития рейтинговых агентств в России. Адаптация Базельской шкалы риска к российским условиям с учетом специфики деятельности отечественных предприятий.

Оценка кредитоспособности на основе метода внутренней рейтинговой оценки

Существующие в России системы оценки кредитоспособности заемщика не отвечают требованиям Базельского комитета, так как количество рейтинговых классов, как правило, меньше требуемых; показатели вероятности дефолта по каждому рейтинговому классу не рассчитываются.

Формирование критериев систем оценки кредитоспособности, удовлетворяющее требованиям Базельского комитета. Приведения соответствующих норм российского законодательства в соответствие с рекомендациями Базельского комитета

Взаимное влияние кредитоспособности экономических субъектов и цикличности развития экономики

Данная проблема в России пока не рассматривается

Изучение влияния изменений кредитного рейтинга заемщиков на формирование и развитие экономических циклов. Собирание аналитического материала для проводимых исследований, так как показатели цикличности в Росси пока не используются

Оценка кредитоспособности заемщика с учетом отраслевых особенностей

Отраслевые особенности учитываются банками самостоятельно, поскольку Банк России не предъявляет требований по этому вопросу. Критерии учета отраслевых особенностей в соответствии с Положением Банка России "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам" не носят четкого и ясного характера.

Приведение Положения Банка России "О порядке формирования кредитными организациями резервов..." в соответствие с рекомендациями Базельского комитета. Разработка четких критериев отраслевого анализа. Сравнение кредитных рейтингов только в пределах одной отрасли.

Итак, современная банковская система России не готова к принятию новых требований Базельского комитета. Низкая активность рейтинговых агентств в России, различия в международном и отечественном банковском законодательстве, отсутствие четких критериев системы рейтинговой оценки кредитоспособности сдерживают введение в действие передовых мировых норм в области анализа кредитоспособности заемщика и оценки достаточности капитала. Положение Банка России "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по судной и приравненной к ней задолженности", безусловно, является шагом вперед, однако не устраняет существующих различий между отечественными нормами пруденциального надзора и рекомендациями Базельского комитета. В данной сфере необходима скорейшая синхронизация. Начинать нужно уже сейчас, взяв на вооружение методологию Базельского комитета. Разработка и внедрение эффективных систем оценки кредитоспособности заемщика отвечает и требованиям Базельского комитета, и интересам повышения надежности функционирования отечественной банковской системы. Одной из таких систем выступает механизм оценки кредитоспособности заемщика с использованием нейронных систем.

Безусловно, использование новых направлений в оценке кредитоспособности позволит банкам минимизировать кредитный риск, что позволит банку быть более надежным, платежеспособным, а это в конечном итоге окажет влияние на стабильность всей банковской системы.

Похожие статьи




Новые явления в оценке кредитоспособности заемщика - Актуальные проблемы банка в оценке кредитоспособности заемщика

Предыдущая | Следующая