Требуется адаптация*(1).
"Переходная" специфика
Практика управления рисками в России, как и в других странах с переходной экономикой, осложняется определенными проблемами.
Относительная "молодость" рынка не позволяет накопить достаточный объем исторических данных, необходимых для оценки кредитных и операционных рисков. Динамика рынка, быстрое появление новых банковских продуктов, интенсивное развитие процессов автоматизации оборачиваются тем, что механизм контроля за возникающими рисками оказывается нередко в роли "догоняющего" по отношению к растущему бизнесу.
Отсутствие устоявшейся практики и наработанного на основе прошлого российского опыта алгоритма решения проблем и задач, стоящих перед банками, усугубляется невозможностью применения западной практики контроля и управления рисками "в чистом виде", без корректировок на национальную специфику.
Добавим еще и такие факторы, как отсутствие развитого института частной собственности, несовершенство законодательства и отставание в развитии рынка производных инструментов.
Возраст российской коммерческой банковской системы невелик - чуть больше полутора десятков лет, скромен и профессиональный опыт ее работников: от пяти до в лучшем случае десяти лет. Так что ни об "исторической памяти", ни о серьезном практическом опыте говорить не приходится, а значит, повышается риск некомпетентности организаций в работе с финансовыми инструментами, ставшими в минувшее десятилетие привычными для развитого мира.
Есть у нашего рынка и другие особенности: недостаточные его ликвидность и прозрачность, дефицит информации, ограниченный выбор производных финансовых инструментов. Сказываются некоторые институциональные проблемы: скажем, большинство наших компаний не может пока похвастаться большими успехами в составлении отчетности по МСФО. Не прижилась еще здоровая, классическая практика проведения внутреннего аудита, роль и предназначение которого кардинальным образом отличались бы от пресловутого "внутреннего контроля". В некоторых банках отсутствуют функции комплаенса.
К тому же нормативная база, регулирующая банковский сектор, пока не устанавливает жестких требований к применению основанных на учете уровня риска нормативов достаточности капитала, разработанных в последнее время международным сообществом.
Особый разговор - об уровне нашей корпоративной культуры. Для России, к сожалению, вполне типичны ситуации, когда сотрудники банков скрывают и свои ошибки, и промахи коллег. А в итоге искажается информация о реальном результате работы подразделений, скрываются или занижаются данные о возникших просрочках либо убытках, значит - теряет эффективность механизм, направленный на возможное предотвращение убытков в момент появления первых признаков потенциальных проблем.
Кроме того, сам российский рынок привык довольно снисходительно относиться к возникающим просрочкам платежей и аналогичным проблемам, поскольку доходность рынка по-прежнему высока. Как не вспомнить о былом "документальном формализме", четко описывающем процессы, обязанности исполнителей и порядок действий в конкретных ситуациях... Формализм этот успешно победили, и ныне процветает практика действий и принятия решений "на свой страх и риск", идущих вразрез с официальными указаниями.
Чтобы выработать и внедрить в наших условиях действенную систему риск-менеджмента, требуется широта и определенная гибкость в подходах к оценке рисков. В ситуации определенной неустойчивости экономики и высокой волатильности финансовых рынков особенно актуальным становится стресс-тестирование, позволяющее просчитать неожиданные комбинации факторов, влияющих на бизнес (изменение цен на нефть, курс рубля по отношению к доллару и прочие), выявить зависимость между ними, прогнозировать потери, возможные при реализации наихудших сценариев. В конечном итоге анализ результатов теста позволяет заранее разработать план действий на случай, если развитие ситуации пойдет по рассмотренному стресс-сценарию, и снизить размер возможных потерь. В Альфа-Банке, например, стресс-тест последние четыре года проводится ежегодно.
Перечисленные проблемы обуславливают необходимость адаптации мировой практики управления рисками, сформировавшихся стандартов к российской специфике.
Операционные риски
Если говорить о трех традиционно выделяемых видах рисков, cтоит отметить, что именно практика управления операционными рисками*(2) остается одной из наименее исследованных и развитых на российском рынке.
Поскольку у нас рыночные отношения относительно молоды, операционные риски имеют свою специфику.
С одной стороны, управлять ими проще, чем в развитых странах, так как для нашего рынка характерны меньшие объемы операций и более простые продукты. С другой, работу осложняют отсутствие практического опыта, недостатки ИТ-систем, постоянный рост рынка и изменение структуры операций. Все это требует очень гибких подходов.
Степень развития, которое получило управление операционными рисками в Альфа-Банке, пожалуй, уникальна для российской практики. Дважды, в прошлом и позапрошлом годах, наш банк - единственный из всех российских кредитных организаций - получил награду Operational Risk Magazine 2004 Achievement Award "За лучший подход к управлению операционными рисками в организации, работающей на развивающихся рынках".
Механизм управления операционными рисками можно условно разделить на две составляющие: ежедневный мониторинг возникающих рисков и осуществление специальных проектов, направленных на минимизацию риска в рисковых областях, выявленных в результате мониторинга.
Мониторинг мы проводим при помощи инструментов, рекомендованных Базельским комитетом по банковскому надзору: ключевых индикаторов риска, сбора данных по потерям и самостоятельной оценки рисков подразделениями.
В качестве примеров специальных проектов можно привести выбор программы страхования, риск-аудиты подразделений, управление рисками в период кризисов.
Ключевые индикаторы риска представляют собой количественный показатель, вычисляемый с определенной периодичностью (как правило, раз в день или раз в неделю) и позволяющий оценить текущий статус основных рисков, проверить, находятся ли они в допустимых пределах, выделить слабые места, требующие внимания, привлечения дополнительных материальных и человеческих ресурсов для снижения риска. Как правило, индикаторы формируются для тех частей бизнес-процесса, нарушение которых может привести к потерям для банка.
Сбор и регистрация данных об операционных потерях необходимы для оценки уровня операционных рисков на основе исторических данных. Сбор данных ведется в соответствии с определенными Базельским комитетом классами потерь по бизнес-подразделениям на регулярной основе. Данные о потерях позволяют строить распределения для оценки возможных потерь. По мере накопления достаточного объема исторических данных об операционных потерях, достижения однородности данных (на что требуется 3-5 лет), Альфа-Банк получит возможность использовать их для расчета операционного VaR и для создания провизий и резервов на операционные потери. Требования по аллокации капитала на операционные риски установлены Базелем II.
Что касается механизма сбора данных, здесь есть свои тонкости, важнейшая из которых - отсутствие у сотрудников культуры восприятия операционного риска и понимания необходимости регистрации данных. Между тем, важно не просто осознать важность этого процесса, но и делать это профессионально - восстановить историю операционных потерь (например, по бухгалтерским данным или через опрос персонала); грамотно определить уровень отсечения (чтобы не засорять базу мелочами); идентифицировать события, несущие операционный риск для банка; регистрировать информацию как по событиям, повлекшим потери, так и по потенциально опасным.
Самостоятельная оценка рисков подразделениями проводится в виде опросов сотрудников банка и необходима для более полной идентификации операционных рисков, с которыми сталкиваются подразделения, и существующих мер контроля. Этот инструмент используется для получения информации об аналогичных событиях от большого числа сотрудников. На основании результатов опросов рассчитывается величина остаточного риска в различных подразделениях.
На основании сбора данных по потерям, мониторинга ключевых индикаторов риска и проводимых опросов формируется таблица, характеризующая показатели операционного риска для различных подразделений по группам риска, которая позволяет как сравнивать уровень риска разных подразделений по определенной риск-группе (бизнес-процессы, внешние факторы, персонал или технологии и инфраструктура), так и различные группы риска по конкретному подразделению.
Операционные риски влекут ожидаемые и неожиданные потери. Для минимизации ожидаемых потерь банк развивает систему контроля и создает резервы. Для защиты от редких, неожиданных потерь крупного масштаба используется страхование операционных рисков (мошенничество, сбои информационных систем, нанесение ущерба имуществу и т.д.). Программа страхования выбирается на основании базы данных по потерям и экспертных оценок о возможных потерях.
Таким образом, в основе системы по управлению операционными рисками заложены рекомендации Базельского комитета. На их базе, в свою очередь, разработана система по управлению операционными рисками, основные принципы которой закреплены политикой по управлению операционными рискам банка. Наличие подобного документа крайне важно: прежде всего он устанавливает важность закрепленных политикой процедур контроля, воспитывает культуру риск-менеджмента у руководства и сотрудников, закрепляет (через механизм персонального одобрения документа) ответственность руководителей подразделений, затронутых политикой, что в конечном итоге ведет к повышению эффективности работы.
Кредитные риски
Кредитный риск - основной для большинства коммерческих банков, что объясняет важность его правильной оценки. Стандартным инструментом управления кредитными рисками в западных банках в последние годы становится Credit Value-at-Risk.
CVaR позволяет оценить размер потерь по неизменному портфелю ссуд, который не будет превышен с заданной вероятностью на заданном временном горизонте (с учетом неизменности рыночных условий).
Использование Альфа-Банком модели расчета CVaR позволяет решать целый ряд задач.
- Оптимизация управления позициями банка, несущими кредитный риск. Это не только кредитный портфель, но и позиции против контрагентов на финансовых рынках.
- Использование оценок CVaR для аллокации экономического капитала*(3).
Применение CVaR для расчета достаточности капитала позволяет снизить требования к размеру регуляторного капитала за счет более точной оценки размера риска, то есть добиться снижения расчетной величины минимально достаточного размера капитала банка.
Создание модели кредитного портфеля имеет две составляющие: метод оценки кредитного риска заемщика и способ построения портфельной модели.
Существует немало различных подходов к оценке кредитного риска заемщика и принципы построения модели кредитного портфеля. При построении модели CVaR применимость того или иного подхода определяют данные. Большинство из возможных подходов имеют существенные ограничения по применению в России. Коротко остановимся на основных моделях и их ограничениях.
Подход, основанный на коэффициентах, рассчитанных по финансовой отчетности компании. Классический пример - модель Z-Score Альтмана, одна из старейших статистических моделей оценки кредитного риска. Она представляет собой линейную зависимость, с помощью которой по значениям финансовых коэффициентов компании вычисляется индекс кредитоспособности - скоринговая переменная Z.
Применять подобную готовую формулу в России бессмысленно, попытки же ее калибровки по российским данным сталкиваются с проблемами несовершенства нашей отчетности, отсутствия ясности выбора существенных финансовых показателей, недостаточности данных о банкротствах компаний для оценки большого числа параметров и трудоемкости сбора необходимых данных.
Другой подход к оценке кредитного риска заемщика основан на рыночной стоимости долговых обязательств компании. Он применяется, если у компании есть торгующиеся на рынке и достаточно ликвидные долговые обязательства. Тогда спрэд доходности облигаций к доходности безрисковых ценных бумаг (такими считаются казначейские облигации США US Treasuries) может служить показателем оценки участниками рынка риска невыполнения компанией-эмитентом своих обязательств. Применение данного подхода в России ограничено, ибо число компаний, имеющих обращающиеся на рынке долговые обязательства и, соответственно, их доля в кредитном портфеле банков, как правило, невелика. Кроме того, корпоративные облигации зачастую низколиквидны, и их доходность нельзя считать хорошим показателем доверия участников рынка к эмитенту.
Самый известный класс - структурные модели, берущие начало с модели Мертона. В основе подхода - трактовка кредиторской задолженности компании как требований, которые могут быть обращены на стоимость компании, и использование формулы Блэка-Шоулза ценообразования опционов для оценки вероятности дефолта компании. Практическое применение модели Мертона в России сталкивается со многими проблемами:
сложность определения рыночной стоимости активов компании;
отсутствие достаточного количества исторических данных для определения волатильности стоимости активов;
кредит может иметь более сложную структуру, чем допускают предположения модели.
В отличие от структурных моделей, в "сокращенных" не исследуется, какие именно причины приводят к дефолту компании (скажем, изменение конкретного финансового показателя или коэффициента). Вероятность дефолта предполагается зависимой от набора переменных, включая характеристики заемщика (показатели финансового состояния компании, отрасль, регион, и т.п.) и макроэкономические факторы. Мы используем именно "сокращенный" подход к оценке кредитного
