Компания «Прогноз» Уфа, 11 марта 2010 Лазуков Станислав, руководитель проектов Ивлиев Сергей, руководитель направления

Снизился темп прироста активов Прирост совокупных активов банковского сектора за 2009 год (c по ) составил всего 2.4% (за соответствующий период 2008 года – 28,8%). Величина активов на составила 29,43 трлн. рублей *. * По данным Обзора банковского сектора РФ 89 март 2010 года, ЦБ РФ. 2 Темп прироста активов за 2008 год 28,8% Темп прироста активов за 2009 год 2,4% % за месяц

Изменилась структура активов Заметен существенный рост вложений в ценные бумаги (с 8,5% до 14% совокупной величины активов) – в основном за счет увеличения вложений в долговые обязательства (с 6,3% до 10,9%). * По данным Обзора банковского сектора РФ 87 январь 2010 года, ЦБ РФ. 3

Рост числа дефолтов 2009 год стал рекордным по объему и количеству дефолтов за последние годы *. * По данным ИБ «Траст» ( 4 Количество дефолтов: 2008-й год – й год – й год – 26

Наблюдается рост просроченной задолженности При фактически неизменной в 2009 году величине совокупного кредитного портфеля нефинансовым организациям (12,5 трлн. руб.) наблюдается многократный рост просроченной задолженности до уровня 6% размера портфеля *. * По данным Обзора банковского сектора РФ 87 январь 2010 года, ЦБ РФ. 5 Средний уровень резервов вырос с 4,5% до 8,6%, при этом доля резерва по безнадежным ссудам в общем объеме резервов выросла с 33,8% до 52,2% *.

Риск- ориентированное управление банком Изменение организационной структуры, подготовка методологий, регламентов. Отчетность перед регулятором (254-п, 283-п, 313-п) Оценка рисков в соответствии со стандартами Basel II и IFRS7 Эволюция подходов к управлению рисками в РФ За последнее десятилетие изменилось понимание целей и задач управления рисками – существенно повысилась роль Автоматизированных СУР. Автоматизация на уровне отдельных решений, расширяющих возможности АБС Отсутствие автоматизации: в основном организационные мероприятия, отдельные «XLS-расчеты» Отсутствие автоматизации: в основном организационные мероприятия, отдельные «XLS-расчеты» Комплексные решения для управления рисками на уровне всего банка 6

Обеспечение необходимого, экономи- чески обоснованного уровня достаточности капитала Улучшение качества оценки ( и прогнозирования) величины резервов Снижение уровня просрочки по проблемным ссудам и потерь по безнадежным ссудам Методы и решаемые задачи: Формирование рейтинговой шкалы и критериев оценки риска контрагента; Маппинг шкал к международным рейтингам; Оценка внутренних рейтингов (IRB) Оценка матриц миграции внутренних кредитных рейтингов для получения частот дефолтов. Оценка вероятностей наступления дефолтов по структурным и вероятностным моделям. Оценка вероятностей дефолта (PD) Оценка лимита ожидаемых потерь; Оценка экономического капитала, необходимого для покрытия принятых кредитных рисков. Оценка LGD, EAD, ожидаемых (EL) и неожиданных (UL) потерь с учетом корреляции дефолтов Цели: 7

Практические вопросы: Исходные данные Требуется историческая выборка для маппирования рейтингов и настройки параметров моделей; Выборка должна включать как формализованные (отчетность, международные рейтинги, рыночные данные), так и неформализованные (экспертные критерии) данные; Требуется база данных для консолидации и анализа выборки, а также специализированные средства (программное обеспечение) для работы с ней; Методы и модели Основная цель – поиск и идентификация модели, позволяющей описать зависимость внутреннего рейтинга от финансовых и экспертных показателей; Ключевая идея – сводная оценка, учитывающая всю доступную информацию и методы: скоринг по финансовым коэффициентам (пример - CAMEL); PD по шкалам международных рейтинговых агентств; PD по облигациям и производным инструментам (CDS); экспертные критерии и проч. Интерпретация результатов и их устойчивость Основной вопрос – что есть PD? Например, значит ли что конкретный клиент с годовой вероятностью дефолта 30% через 3 месяца окажется банкротом? Ответ: Вероятность дефолта – статистическая оценка. Насколько устойчивы (чувствительны) результаты к изменению параметров модели и исходных данных? Ответ: требуется постоянное стресс-тестирование и бэк- тестинг моделей. 8

Пример маппинга внутренних рейтингов к МКР * : Основная проблема настройки внутренней шкалы IRB – устойчивость полученных оценок. Пример: маппинг шкалы по банкам РФ, имеющим международный кредитный рейтинг ААА AA A BBB 2312 BB 4431 B CCC 222 CC C D 1 * Расчеты произведены при помощи Программного комплекса «ПРОГНОЗ. Кредитный риск». Совокупная рейтинговая оценка (1-10) получена на базе финансовых показателей (источник данных – отчетность с сайта ЦБ РФ) по модели на базе CAMEL. В качестве эталона использованы международные кредитные рейтинги Moodys, S&P и Fitch 9 14 банкам, имеющим рейтинг B по модели IRB присвоен риск-класс 5 В основном оценки устойчивы, но есть исключения.

Ключевой показатель кризиса – высокая волатильность рынка Высокая волатильность рынка (см. динамику волатильности индекса RTSI) обуславливает существенные потери как по торговому, так и по инвестиционному портфелю в краткосрочной перспективе. Дневная волатильность индекса RTSI (EWMA, =0.9), % Дневная волатильность 2% соответствует требованиям на капитал по Basel II в размере 45% от объема позиции 10 Дневная волатильность 8% соответствует требованиям на капитал по Basel II в размере 180% от объема позиции

313-п VS Basel II …при этом величина рыночного риска, рассчитанная по 313-п не всегда является адекватной оценкой принимаемых рисков Оценка рыночного риска по 313-п Подход не учитывает характеристик поведения ценных бумаг Размер требуемого капитала не всегда отражает реальный риск, при этом величина резерва может быть как завышена, так и занижена по сравнению с требуемой Оценка рыночного риска по Basel II Оценка экономического капитала основана на рыночных характеристиках активов и использует понятие требуемого капитала (MRC), базирующегося на оценке VaR. Производится регулярная верификация оценок VaR по исторической выборке («цветовые зоны») Производится стресс-тестирование портфеля для выявления потенциальных убытков от «экстраординарных» событий 11

313-п VS Basel II Пример: расчет по двум гипотетическим портфелям *. При рыночной стоимости руб.: MRC = 2 605,59 (4,1%) величина рыночного риска по 313-п = руб. (15,5%) * Расчеты произведены при помощи Программного комплекса «ПРОГНОЗ. Рыночный риск». 12 При рыночной стоимости руб.: MRC = ,31 (65%) величина рыночного риска по 313-п = руб. (150%!!!).

СУР «ПРОГНОЗ. Управление риском»: Промышленная платформа, предназначенная для оценки рисков, разработанная с учетом российской практики *, требований ЦБ РФ, а также основных положений Basel II. * Решения на базе СУР «ПРОГНОЗ.Управление риском» успешно эксплуатируются в крупнейших банках РФ, в т.ч. во Внешэкономбанке, ВТБ-24, Газпромбанке, Россельхозбанке, Юникредит Банке и др. 13

СУР «ПРОГНОЗ. Управление риском»: Программный комплекс анализа и управления кредитным риском «ПРОГНОЗ. Кредитный риск» 14

СУР «ПРОГНОЗ. Управление риском»: Программный комплекс анализа и управления рыночным риском «ПРОГНОЗ. Рыночный риск» 15

Вашингтон США, 20006, Вашингтон, Округ Колумбия, Пенсильвания Авеню, д. 1899, 3-й этаж тел: факс: Пермь Россия, , Пермь, ул. С. Данщина, д. 5 тел: факс: Москва Россия, , Москва, ул. 2-ая Брестская, д. 8 тел: факс: Пекин КНР, , Пекин, Цзян Гуо Мен Вай Авеню, Башни Близнецы, д. В12, 13 этаж, офис 5 тел: факс: Брюссель Бельгия, 1210, Брюссель, Авеню Де Арт, д тел: факс: Киев Украина, 01030, Киев, ул. Богдана Хмельницкого, д. 19/21 тел: факс: Дубай ОАЭ, Дубай, а/я Шейх Зайед Роуд, офис 212 тел: Астана Республика Казахстан , Астана, ул. Орынбор 8, блок 16 «В», к. 403 Тел.:

Спасибо за внимание! 17