Articles Comments

Professional Factory » Банки, Макроэкономика » Применение стресс-тестирования в механизме макропруденциального банковского надзора

Применение стресс-тестирования в механизме макропруденциального банковского надзора

dengiСтресс тестирование как инструмент предупреждения системных проблем финансового сектора возникло в ходе развития моделей и инструментов управления рисками индивидуальных финансовых организаций. Первоначально стресс тестирование разрабатывалось для оценки изменения стоимости портфелей финансовых организаций в результате реализации тех или иных факторов риска.

Эти модели, используемые банками и небанковскими финансовыми организациями в рамках управления рисками, в последние годы стали использоваться в более широком контексте – в рамках макропруденциального анализа применительно к финансовому сектору и его отдельным сегментам.

В контексте макропруденциального анализа под стресс тестированием понимается набор статистических методов, используемых для оценки подверженности финансовой или банковской системы воздействию исключительных, но вероятных событий. В данном случае стресс тесты помогают определить влияние изменений важнейших макроэкономических переменных на показатели финансовой устойчивости группы финансовых организаций или систем в целом. Таким образом, стресс тестирование предоставляет информацию о поведении системы или ее части под воздействием исключительного но вероятного события, что способствует выявлению подверженности системы рискам, определению тех из них, реализация которых может приводить к нарушению финансовой стабильности.

Необходимо отметить, что используемое в рамках макропруденциального анализа стресс тестирование имеет ряд особенностей, отличающих его от стресс тестирования на уровне индивидуальных финансовых организаций. К их числу относятся:

  • более широкий охват (диапазон) – в отличие от стресс тестирования , применяемого на микроуровне объектом выступает вся финансовая или банковская система, а также их наиболее важные элементы;
  • предметом стресс тестирования в рамках макропруденциального анализа является наблюдение за устойчивостью финансовой или банковской системы в отличие от управления рисками в случае микро- стресс тестирования;
  • макро стресс тестирование в большей степени ориентировано на оценку каналов передачи негативного воздействия шоков на финансовую или банковскую систему тогда как целью микро- стресс тестирования является анализ изменения портфеля финансовой организации в результате реализации факторов риска.

Наличие этих особенностей предопределяет существование определенных сложностей при проведении стресс тестов в рамках макропруденциального анализа, важнейшей из которых является процесс агрегирования. Макро стресс тестирование может осуществляться двумя различными способами: объединения результатов стресс тестов, проводимых финансовыми организациями и проведение стресс тестирования на основе агрегированных данных по финансовой системе или ее элементам.

Сведение воедино результатов стресс-тестов, проведенных отдельными банками, представляет трудности в плане сопоставимости, поскольку каждый из них как правило применяет различные методологии и исходит из различных допущений при моделировании. Отсутствие общепринятой методологии для оценки отдельных сложных финансовых продуктов осложняет данную проблему. Альтернативным подходом является разработка надзорным органом комплекса детализированных сценариев и допущений при моделировании и требование к банкам проводить анализ с использованием разработанных им моделей. Недостаток данного подхода состоит в том, что у надзорного органа могут возникнуть трудности убедить банки выполнять большое количество единых сценариев и поэтому он будет вынужден ограничить их внимание несколькими ключевыми сценариями.

Второй подход к агрегированию состоит в сборе портфельных данных из соответствующих учреждений и проведение надзорным органом стресс-тестов с использованием единых сценариев и методологии. У данного подхода имеется преимущество в том плане, что агрегация результатов более обоснована для интерпретации в силу большей сравнимости отдельных компонентов и идентичности методологии. Однако данный подход означает большую нагрузку для надзорных властей, поскольку они должны иметь ресурсы и специальные знания, необходимые для проведения такого анализа. Помимо этого, для обеспечения надежности анализа надзорный орган должны иметь доступ к неагрегированным данным по позициям индивидуальных портфелей. Максимизация полезности такого подхода требует от надзорного органа наличия детальных данных о структуре портфеля и стратегических целях соответствующих учреждений для того, чтобы были задействованы наиболее существенно важные стресс-сценарии.

Для оценки потенциальных рисков, которым подвержена финансовая система в рамках стресс тестирования применяется ряд подходов, позволяющих отслеживать виляние макроэкономических шоков на показатели финансовой устойчивости для выявления уязвимых мест финансовой системы. К этим подходам относятся, прежде всего:

  1. анализ чувствительности или однофакторное стресс тестирование – проводится для выявления уязвимости финансовой системы по отношению к изменениям индивидуальных макроэкономических переменных, таких, как процентные ставки, обменный курс, цены на акции и другие ценные бумаги и другие;
  2. анализ сценариев или многофакторное стресс тестирование – осуществляется для оценки последствий для финансовой системы одновременного изменения нескольких макроэкономических переменных и позволяет оценить степень сопротивляемости финансовой к макроэкономическим шокам.

Тесты чувствительности носят узконаправленный характер и оценивают непосредственное влияние изменений одного заданного фактора риска при сохранении неизменными прочих условий. Являясь по своей сути довольно абстрактным исследованием, тесты чувствительности, тем не менее, технически просты и наглядны, что дает им большое преимущество и определяет их практическое распространение. Результаты стресс тестирования чувствительности, то есть оценки последствий изменения единичных факторов риска, имеют ограниченную практическую значимость, поскольку в реальности на финансовый сектор одновременно воздействует изменение множества факторов, поэтому для более реалистичного анализа последствий реализации рисков для устойчивости банковского сектора применяется анализ сценариев, учитывающий одновременное изменение нескольких факторов риска.

Сценарный анализ, определяя одновременное изменение нескольких факторов риска, позволяет детально описывать возникновение кризисной ситуации. Это дает возможность более реалистично подойти к оценке потенциальных последствий для устойчивости банковского сектора в случае реализации выбранных факторов риска. Анализ сценариев является одним из ключевых инструментов оценки устойчивости банковского сектора, так как результаты, полученные в ходе исследования в данном блоке, дают наиболее полное представление о взаимосвязях между различными секторами экономики, а также о степени влиянии, оказываемыми ими друг на друга.

Понимание причинно-следственных связей дает возможность не только устанавливать последовательность развития событий в случае изменения ситуации в одном из секторов экономики, но и при наличии соответствующих математических и статистических моделей получать оценку величины вторичных потрясений, произошедших вслед за возникновением первичного шока в одном из секторов экономики. Кроме того, модельный аппарат данного блока (многофакторные математические и статистические модели) обладает наиболее расширенными возможностями по прогнозированию будущего состояния экономики, в том числе и банковского сектора.

Описание сценария состоит из нескольких этапов:

  • задание первичного шока и масштаба его проявления;
  • установление последовательности развития событий в случае возникновения первичного шока;
  • определение величины вторичных потрясений.

В зависимости от применяемого при этом подхода сценарии разделяются на исторические, экспертные (гипотетические), статистические и сценарии максимальных потерь.

Исторические сценарии воспроизводят ранее реализовавшуюся кризисную ситуацию, проверяя на ее примере уязвимость банковского сектора. К преимуществам подобного подхода к построению сценария относится его наглядность и правдоподобность объяснения. Вместе с тем, уровень правдоподобия нельзя считать абсолютно полным: среди всех произошедших в мире финансовых кризисов нет идентичных друг другу, и по этой причине они не могут являться моделью, качественно описывающей вероятный новый кризис. Кроме того, для любой кризисной ситуации характерны определенные условия, в которых она формируется, а по прошествии времени конъюнктура рынка может существенно измениться, что потребует учета новых появившихся факторов риска.

Гипотетические сценарии представляют собой полученную некоторым образом модель развития ситуации и, в зависимости от используемого метода моделирования делятся в свою очередь на следующие группы:

  • экспертные сценарии – создаются на основе экспертных оценок и гипотез, учитывающих как исторические кризисы, так и текущую конъюнктуру рынка, и позволяет акцентировать внимание на наиболее существенных для банковского сектора факторах риска;
  • статистические сценарии – основываются на модельном аппарате, что позволяет делать более аргументированные (по сравнению с экспертным сценарием) предположения о потенциальном влиянии одних событий на другие и, таким образом, формулировать более объективные сценарии;
  • сценарии максимальных потерь – рассматривают наименее благоприятное для банковского сектора сочетание факторов риска.

При проведении такого анализа важен не только и не столько сам результат, характеризующий запас прочности банков, сколько вырисовывающийся профиль рисков, который позволяет выделить наиболее существенные угрозы и самые уязвимые места банковского сектора, а также принять необходимые меры предосторожности.

Общий механизм проведения стресс-тестирования включает в себя следующие основные элементы:

  • выявление наиболее существенных рисков, которые могут оказать негативное влияние на банковский сектор;
  • формулирование сценария, то есть формирование некоторой последовательности возникновения и оценка силы проявления неблагоприятных событий;
  • определение методики или алгоритма, которые бы позволили спроектировать последствия реализации определенного фактора риска на деятельность банков;
  • количественный анализ: расчет последствий развития выбранного сценария по заданному алгоритму;
  • интерпретация полученных результатов и при необходимости принятие корректирующих мер.

Для того чтобы стресс тесты имели реалистичный характер, во время их проведения необходимо оценивать влияние на результирующие показатели банковской системы тех шоков, непосредственно связанных с рисками, которым фактически подвержена экономика страны. В этой связи проведение макро стресс тестов непосредственно связано с выявлением потенциальных макроэкономических рисков. Это необходимо для того, чтобы в дальнейшем среди множества возможных шоков для экономики определить те из них, которые оказывают наиболее негативное влияние на банковскую систему.

При этом тот факт, что существуют макроэкономические риски, реализация которых может приводить к возникновению шоков для банковской системы не обязательно означает, что эти шоки будут крупными и значимыми. Воздействие этих шоков может быть незначительным, если подверженность банковской системы этим видам шоков – слабая. В данном случае задачей стресс тестирования является оценка степени подверженности банковской системы тем или иным видам риска. В этой связи подготовка стресс теста может потребовать нескольких итераций, поскольку некоторые риски, оцененные изначально как незначительные для банковской системы, могут иметь существенное влияние в результате возникновения шока.

Как правило, в рамках макро стресс тестирования на уровне всей банковской системы или ее значимой части рассматриваются традиционные банковские риски: валютные, процентные, кредитные риски, риски потери ликвидности. Целью стресс тестов является оценка влияния шоков, возникающих при реализации одного или нескольких из них на показатели, характеризующие размеры нормативного капитала банковской системы, ее эффективности, ситуацию с ликвидностью банков.

Валютный риск или риск изменения обменного курса представляет собой вероятность того, что изменения обменного курса повлияют на стоимость активов, обязательств и внебалансовых позиций банка, выраженных в национальной валюте. Этот риск включает две составляющих:

  1. прямой риск, связанный с позициями, номинированными в иностранной валюте и позициями, номинированными в национальной валюте но индексируемыми в соответствии с изменениями обменного курса;
  2. косвенный риск, связанный с воздействиями изменения обменного курса на выраженные в иностранной валюте обязательства заемщиков в связи с изменением кредитоспособности последних и их способности обслуживать задолженность что, в свою очередь, влияет на финансовое состояние банка.

Прямой валютный риск может быть оценен с помощью показателей чистой открытой валютной позиции, относящегося к базовому перечню показателей финансовой устойчивости для кредитных организаций.

Косвенный валютный риск зачастую является более значительным чем прямой, поскольку прямой валютный риск гораздо более прозрачен для банков, его относительно легко измерить, а, следовательно, ограничить в отличие от косвенного – связанного с финансовым состоянием сторонних организаций. В особенности это характерно для стран с фиксированным обменным курсом национальной валюты, что в определенной степени создает иллюзию отсутствия валютного риска, что способствует уходу предприятий и населения в крупные чистые открытые позиции по иностранной валюте. С учетом этого не существует какого-либо отдельного показателя, позволяющего измерить косвенный валютный риск.

Процентный риск характеризует подверженность банковской системы неблагоприятным изменениям процентных ставок. Изменение процентных ставок оказывает влияние на процентные доходы и расходы, а также на балансовые показатели банков через изменение рыночных цен на финансовые инструменты. Влияние процентных ставок на чистый процентный доход как правило измеряется с применением так называемой модели «гэпа переоценки». Модель распределяет активы, генерирующие процентный доход и обязательства, требующие процентных расходов по группам в соответствии со сроками до перерасчета. Затем гэп (разрыв) по каждой группе используется для оценки подверженности чистого процентного дохода изменениям процентных ставок.

Для оценки воздействия изменения процентной ставки на рыночную стоимость финансовых инструментов используется два основных подхода: модель дюрации и модель гэпа. Дюрация определяется как средневзвешенный срок до погашения и является прямым измерителем эластичности активов или обязательств к изменениям процентных ставок. В данном случае, чем выше дюрация, тем более чувствительны цены активов или обязательств к изменениям процентных ставок. Это свойство дюрации используется для получения обобщающей оценки влияния изменений процентных ставок на капитал банков.

Альтернативным подходом для измерения эффекта переоценки активов в результате изменения процентных ставок является гэп-анализ. В рамках данного подхода ожидаемые платежи по активам и обязательствам делятся на группы в соответствии со сроками до переоценки для инструментов с плавающей ставкой и сроком до погашения для инструментов с фиксированной ставкой. Чистая настоящая приведенная стоимость активов и обязательств может быть получена путем дисконтирования денежного потока, генерируемого инструментами по каждой группе. В данном случае эффект от изменения процентных ставок оценивают путем редисконтирования чистых потоков с использованием изменившихся процентных ставок.

Кредитный риск – это вероятность возникновения потерь, связанных с возникновением неожиданных изменений качества кредита. Наряду с рисками, порождаемыми инновациями в банковском секторе, кредитный риск является наиболее значимым для банковской системы. Кредитный риск, как правило, связан с кредитами, однако источником этого риска могут служить также корпоративные облигации или операции на внебиржевых рынках, несущие риск дефолта контрагента.

Измерение кредитного риска предполагает необходимость оценки следующих параметров: возможность дефолта по каждой группе инструментов, как в среднем, так и в случае возникновения экстремальной ситуации; масштаб потерь в случае дефолта, что в частности может потребовать оценки обеспечения; и вероятность одновременного дефолта контрагентов, участвующих в сделке. В данном случае для макропруденциального стресс-тестирования кредитного риска применяются два основных подхода. Методы, используемые в рамках первого из них, основаны на классификации кредитов по группам в соответствии с качеством их обслуживания. В основе второго подхода лежит оценка финансового состояния заемщика.

Преимуществом методов первой группы следует признать доступность для банковского надзора данных о характере обслуживания кредитов, тогда как финансовую отчетность предприятий реального сектора и данные о финансовом положении домашних хозяйств зачастую получить достаточно сложно.

Первая группа методов, используемых в рамках первого подхода основана на переклассификации кредитов и других активов, генерирующих кредитный риск в результате воздействия заданного шока. Влияние переклассификации активов на результирующий показатель фиансового состояния банков, например, достаточность капитала – наиболее часто используется при приведении макро стресс-тестов , измеряется путем оценки размера дополнительных резервов на возможные потери, которые банкам необходимо создать.

Другая разновидность методов этой группы используется в рамках макропруденциального банковского надзора в случае если в ходе проведения инспекционных проверок банков установлены значительные расхождения между фактическим качеством кредитов и их качеством в соответствии с финансовой отчетности банков. В данном случае проводятся стресс-тесты , в которых в качестве заданного шока используется предположение о том, что подобные расхождения существуют у всех банков или банков, составляющих значительную часть банковской системы.

Вторая подгруппа методов оценки кредитного риска основана на эконометрических моделях, включающих показатели проблемных кредитов и ряд макроэкономических переменных таких, как процентные ставки, ВВП, изменение условий торговли и др. В данном случае могут использоваться разного рода регрессии, включая векторную авторегрессию, а также модели структурного характера. Типичной проблемой проведения стресс-тестов с применением регрессий является отсутствие достаточно длинных временных рядов однородных данных по проблемным кредитам. Как правило, даже если эти ряды достаточно длинные, данные являются не полностью сопоставимыми в связи с постоянным изменением подходов к оценке качества и классификации кредитов.

Преимуществом второго подхода к оценке кредитного риска, основанного на анализе данных о финансовом состоянии заемщиков служит тот факт, что результаты такого анализа создают более надежную базу для проведения стресс-тестов , устанавливая в явном виде взаимосвязи между ситуацией в реальном и финансовом секторах экономики. Кроме того, оценка данных о финансовом состоянии заемщиков помогает идентифицировать ухудшение качества кредитного портфеля банков на более ранних стадиях в сравнении с методами, основанными на классификации активов. При этом существенным фактором ограничивающим использование данного подхода является сложность получения необходимых сведений о предприятиях нефинансового сектора, а также тот факт, что они становятся доступными с весьма значительным временным лагом.

В мировой практике существует множество методов моделирования кредитного риска с использованием данных о финансовом состоянии заемщиков. Так, в частности, распространенными являются модели, оценивающие вероятность банкротства или экономической несостоятельности индивидуальных предприятий как функцию от их размера, возраста, структурных характеристик отрасли в которой они работают, а также показателей их финансовой устойчивости, например таких, как финансовый леверидж, прибыль, ликвидность и др. Такие модели могут включать также макроэкономические переменные для оценки косвенного риска, например процентные ставки или обменный курс.

Риск потери ликвидности представляет собой вероятность возникновения дефицита наличности или других высоколиквидных активов, необходимых банку для выполнения обязательств перед контрагентами. Моделирование риска потери ликвидности считается значительно более сложным, чем оценка валютного или процентного рисков, в связи с чем многие центральные банки не проводят стресс-тестирование ликвидности самостоятельно и используют в рамках макропруденциального анализа результаты соответствующих стресс-тестов, проводимых самими банками. Наибольшие сложности при подготовке стресс-тестов ликвидности вызывает идентификации активов, которые считаются ликвидными в нормальных условиях и становятся неликвидными в условиях финансовой нестабильности.

Анализ риска потери ликвидности предполагает оценку в рамках стресс-тестов влияния на результирующий показатель снижения объема доступных банку ликвидных средств на определенную сумму или определенное количество процентных пунктов. Размер этого шока может устанавливаться как на исторической основе, так и гипотетически, например, исходя из того, что в условиях дефицита ликвидности банк должен быть в состоянии выполнять свои обязательства в течение 5 дней без посторонней помощи .

Перечень показателей финансовой устойчивости, используемых в стресс тестах, зависит от сложности применяемых экономико-математических моделей. В рамках анализа чувствительности оценивается влияние изменений макроэкономических переменных, например таких, как ВВП, на уровень конкретного риска, которому подвергается банковская система, например, кредитного риска, измеряемого уровнем проблемных кредитов банка. В более сложных моделях с использованием сценарного анализа влияние шоков измеряется, как правило, результирующим изменением коэффициента достаточности капитала.

Количественные результаты, полученные в ходе стресс-тестирования, являются лишь приблизительной оценкой потенциальных потерь банковского сектора, и не должны рассматриваться как точный прогноз уровня ее уязвимости в случае развития кризисной ситуации. Стресс-тестирование предоставляет только информацию, позволяющую более полно охарактеризовать степень устойчивости банковского сектора, что делает его важным, но не основным инструментом анализа. Окончательный вывод о степени устойчивости банковского сектора в текущий момент времени может быть сделан только после проведения тщательного и комплексного анализа, с использованием всех имеющихся аналитических инструментов.

Written by

Filed under: Банки, Макроэкономика · Tags: , , , , ,

Добавить комментарий