Модуль "Кредитные риски" предназначен для автоматизации процессов сбора, консолидации и хранения финансовой отчетности заемщиков в едином хранилище, анализа различных видов финансовой отчетности заемщиков (по РСБУ, МСФО, GAAP и др.), оценки потерь в случае дефолта, вероятности дефолта заемщиков, суммы кредитного риска, построения аналитической отчетности для анализа кредитного портфеля банка.
Модуль "Кредитные риски" http://www.rdtex.ru/image/new_site/module_risk.gifсостоит из нескольких подмодулей:
- подмодуль "Загрузка данных" - обеспечивает поступление данных для анализа в хранилище;
- подмодуль "Пользовательские интерфейсы" - обеспечивает возможность указания параметров необходимых для модулей расчета показателей и построения отчетов;
- подмодуль "Расчет показателей" - обеспечивает расчет показателей, на основании которых производится анализ рисков;
- подмодуль "Построение отчетов" - обеспечивает построение отчетов при помощи инструментария;
Схема работы модуля "Кредитные риски":
1. Загрузка и очистка данных по финансовой отчетности заемщиков с помощью подмодуля "Загрузка данных".
2. Настройка необходимых параметров при помощи подмодуля "Пользовательские интерфейсы" (настройка методики).
3. Расчет показателей и оценка кредитного риска при помощи подмодуля "Расчет показателей".
4. Построение отчетов при помощи подмодуля "Построение отчетности".
Подмодуль "Загрузка данных" обеспечивает загрузку финансовой информации по заемщикам, а также осуществляет контроль "чистоты" загружаемых данных. Загрузку возможно производить как из систем-источников банка, так и из файлов различного формата (например: dbf, xls, csv, txt, и др.).
Контроль "чистоты" загружаемых данных осуществляется в самом начале загрузки, тем самым исключается загрузка недостоверных данных в хранилище. Оценить статус загрузки можно при помощи протокола загрузки, который автоматически формируется подмодулем "Загрузка данных".
Подмодуль "Пользовательские интерфейсы" обеспечивает возможность настройки параметров, необходимых для подмодулей "Расчет показателей" и "Построение отчетов".
В подмодуле "Расчет показателей" реализованы методики оценки следующих видов заемщиков:
· банки РСБУ (то есть методика оценки кредитного риска по банку, предоставившему финансовую отчетность в формате РСБУ(Российские системы бухгалтерского учета)),
· банки GAAP,
· юридические лица РСБУ,
· юридические лица МСФО,
· юридические лица GAAP,
· страховые компании,
· органы власти,
· физические лица.
При расчете кредитного риска система опирается на финансовые показатели, характеризующие деятельность клиента, которые извлекаются из его финансовой отчетности, а также на нефинансовые показатели и параметры, определяемые и вводимые в систему специалистами банка.
Рассмотрим основные шаги алгоритма работы подмодуля "Расчет показателей" на примере оценки кредитного риска заемщиков - юридических лиц.
1. Расчет финансовых показателей.
o Расчет финансовых показателей производится на основе загруженной финансовой отчетности по заемщикам.
2. Ввод нефинансовых показателей (новостной фон, репутация, и др.)
o Ввод нефинансовых показателей осуществляется специалистами банка через пользовательский интерфейс.
3. На основе аналитических группировок, показателей, их отклонений и динамики производится балльная оценка кредитоспособности компании.
o Для каждого финансового и нефинансового показателя специалисты банка настраивают диапазоны значений и соответствующие диапазонам баллы. В зависимости от условия попадания значений финансовых показателей заемщика в экспертно установленные диапазоны значений рассчитываются балльные оценки для каждого финансового показателя. Итоговая балльная оценка кредитоспособности компании производится посредством суммирования балльных оценок по финансовым и нефинансовым показателям.
4. Вычисление вероятности дефолта PD - Probability of Default (по системе внутренних рейтингов).
o Расчет вероятности дефолта в модуле осуществляется по полиномиальной формуле (путем сопоставления шкал вероятностной и балльной оценок). Калибровка коэффициентов полинома производится посредством сопоставления балльных оценок по нескольким компаниям с их международным рейтингом и значением вероятности дефолта по данным рейтингового агентства (например, Standard&Poor's).
5. Вычисление подверженных кредитному риску активов (EAD - Equity At Default).
o EAD равна остатку задолженности компании на дату оценки.
6. Расчет потерь в случае дефолта (LGD - Loss Given Default).
o Расчет потерь по обязательствам в случае дефолта заемщика (LGD) производится в модуле на основе данных по остатку задолженности и стоимости залога.
7. На основе рассчитанных показателей производится оценка кредитного риска компании (CR - Credit Risk) и кредитного риска компании до погашения (CRM - Credit Risk to Maturity)
Для оценки кредитного риска физических лиц в модуле используется скоринговый метод.
Общие принципы алгоритма расчета кредитного риска по физическим лицам, реализованного в модуле, показаны ниже:
1. Клиент заполняет анкету - скоринговую карту (данные сохраняются в кредитном модуле АБС (автоматизированная банковская система) Банка, откуда в дальнейшем загружаются в хранилище).
2. По данным из скоринговой карты в модуле производится расчет итогового балла.
Подмодуль "Построение отчетов". Эффективность процесса принятия своевременных и обоснованных решений по управлению рисками сильно зависит не только от полноты и качества данных, но и от возможностей системы отчетности.
Результаты анализа могут быть представлены как с использованием традиционной архитектуры клиент-сервер, так и на основе web-технологий.
Пользователь имеет возможность получать отчеты на любом уровне детализации и анализировать полученные данные по заданным иерархиям. Все отчеты могут автоматически сохраняться в нужном формате: Excel, Html, XML, txt, prn и других.
В модуле "Кредитные риски" реализованы два подхода к оценке кредитного риска заемщика, а именно метод балльных оценок, при котором каждому фактору кредитного риска присваивается определенная оценка (в баллах) и метод экспертных оценок, когда на основе предварительного анализа всех кредитных рисков предприятия, эксперты вносят свое суждение о вероятности того, что кредит не будет возвращен в срок. Причем возможна их комбинация. При таком подходе можно учесть как экспертное мнение специалистов, так и оценку кредитора по методу бальных оценок на основе финансовой информации по заемщику.
В соответствии с кредитным рейтингом заемщика, определенным по внутренней методике, программа определяет вероятность дефолта. Кредитный риск компании-заемщика программа оценивает как произведение трех показателей: вероятность дефолта компании, потери в случае дефолта и подверженные кредитному риску активы.
Расчет процентной ставки по кредиту программным продуктом производится в зависимости от оценки вероятности невозврата кредита.
При расчете кредитного риска система опирается на финансовые показатели, характеризующие деятельность клиента, которые извлекаются из его финансовой отчетности, а также на нефинансовые показатели и параметры, определяемые и вводимые в систему специалистами банка.
Общие принципы алгоритма расчета кредитного риска по физическим лицам, реализованного в модуле, следующие:
а) Клиент заполняет анкету – скоринговую карту (данные сохраняются в кредитном модуле, откуда в дальнейшем загружаются в хранилище).
б) По данным из скоринговой карты в модуле производится расчет итогового балла.
в) Производится оценка вероятности дефолта.
Основные возможности модуля "Кредитные риски":
а) Оценка кредитных рисков по различным типам заемщиков.
б) Возможность гибкой настройки методик бизнес-пользователем:
в) Возможность расчета по нескольким сценариям (позитивный негативный, стресс и т.д.);
г) Возможность ввода нефинансовых показателей (для учета экспертных оценок специалистов банка).
д) Загрузка данных форм отчетности заемщика в различных форматах.
е) Оценка вероятности дефолта и расчет значения кредитного риска:
ж) Сопоставление балльной и вероятностной оценок кредитоспособности компаний (путем сопоставления балльной оценки с ее международным рейтингом и значением вероятности дефолта);
з) Расчет кредитного риска с учетом типа обеспечения, срока реализации, ставки дисконтирования и т.д.
и) Нахождение группы риска компании – заемщика (согласно положению ЦБ РФ № 254-П).
к) Оценка финансового состояния, например: расчет агрегированного баланса, расчет финансовых показателей.
Провести оценку эффективности внедрения данного модуля можно с помощью анализа кредитного портфеля банков, которые в своей деятельности используют данный программный продукт.
Например, Райфайзенбанк и Росбанк являются пользователями данного модуля. Так, в течение 2008 года темп роста ссудного портфеля по кредитам, предоставленным физическим лицам в Райффайзенбанке, составил 233 % , а просроченной ссудной задолженности 190 %, при этом доля просроченной ссудной задолженности уменьшилась на 0,1% и составила 0,4 %. По кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, портфель увеличился в 2 раза, а просроченная задолженность в 1,6 раза, при этом доля просроченной задолженности снизилась на 0,04 % и составила 0,17 %.
Темп роста ссудного портфеля в 2008 году по кредитам, предоставленным физическим лицам в Росбанке, составил 129 %, а просроченной задолженности 115 % , доля просроченной задолженности снизилась на 0,35% и составила 2,90 %. Рост портфеля по кредитам, предоставленным юридическим лицам и ИП составил 1,74 раза, просроченной задолженности выросла в 1,15 раза, доля просроченной задолженности снизилась с 1,5% до 1,04%.