Практический метод экспресс-оценки финансовых возможностей физических и юридических лиц

P(Q/Hi) - вероятность события Q при условии реализации i-го индикатора (гипотезы);

Р(Нi * Q) = Р(Нi)Р(Q/Hi) - вероятность пересечения i-го индикатора (гипотезы) и события Q, где знак * -логическое "И";

P(Hi/Q) = Р(Нi * Q)/P(Q) - вероятность i-го индикатора (гипотезы) при условии реализации события Q;

P(Q) = (SUM)P(Hi * Q) - вероятность события Q, где (SUM) - программное обозначение суммы, при i = 1, ..., n.

Таким образом, даны теоретические выражения для количественной оценки вероятности события Q, представляющего в данной работе событие негативного характера, или дефолт клиента. Например, для кредитного риска это событие отказа заемщика от выплат по кредиту и др.

В целом если математические методы оценки финансовых рисков дают исторические оценки этих рисков, то оценки финансовых рисков на основе индикаторов - текущие оценки этих рисков. Очевидно, что наиболее достоверные оценки ожидаемых финансовых рисков можно получить путем комбинирования исторических математических оценок с текущими индикаторными оценками финансовых рисков, что и предлагается ниже.

Комплексные методы оценки финансовых рисков

Проблема создания в российских банках систем кредитного скоринга обсуждается уже давно, а в связи с появлением стандартов Базеля II этот вопрос приобрел особую актуальность. Заметим, что под кредитным скорингом здесь понимается присвоение каждому заемщику (клиенту) кредитного рейтинга в виде вероятности его дефолта в зависимости от характеристик и состояния этого заемщика (клиента).

Рассмотрим теперь теоретическую возможность комплексирования различных вероятностных оценок.

Задача комплексирования нескольких оценок вероятностей появления события Q, обозначенных здесь как qi (i = 1,2, ..., k), состоит в определении вероятности события Q как функции от нескольких его предыдущих оценок:

Q = (q1, q2, ..., qk).

В зависимости от имеющейся информации о дисперсиях оценок возможны и различные методы их комплексирования. Рассмотрим здесь линейный метод комплексирования для случая, когда оценки qi (i = 1, 2, ..., k) являются несмещенными и с известными дисперсиями D1, D2, ..., Dk. В качестве оценочной функции применим линейную комбинацию:

Q = (SUM)aiqi,

где (SUM) - сумма от i = 1 до i = k.

Если коэффициенты ai в сумме составляют 1, то комплексная оценка Q будет несмещенная. Значения коэффициентов аi, обеспечивающих минимум дисперсии D для оценки Q, можно найти по выражению:

ai = 1/Di[(SUM)1/Di],

где (SUM), как и выше, - сумма от i = 1 до i = k.

Окончательное выражение для комплексирования оценок имеет вид:

Q = (SUM)qi / Di [(SUM)(1/Di)],

где (SUM) - сумма от i = 1 до i = k. Дисперсия комплексной оценки находится по выражению:

D = 1/[(SUM)(1/Di)],

где (SUM) - по-прежнему сумма от i = 1 до i = k.

В случае комплексирования двух оценок, что имеет место в данной статье, выражение для комплексирования оценки х с дисперсией D  с оценкой у и

                                                  x

дисперсией D  имеет вид:

            y

     (2)

    Q    = xD  / (D  + D ) + yD (D  + D ).

             y     x    y      x  x    y

Дисперсия этой оценки:

     (2)

    D    = D D  / (D  + D ).

            x y     x    y

Практические примеры математических,

индикаторных и комплексных оценок финансовых рисков

Рассмотрим процессы получения практических оценок для трех наиболее важных групп клиентов: физические лица (население), субъекты предпринимательской деятельности и банки [4].

1. Физические лица

При работе с физическими лицами существует целый ряд банковских рисков, в том числе кредитный, депозитный, ликвидности, рыночный риски и общий риск, порождаемый природными, криминальными и другими факторами. Рассмотрим наиболее распространенный для физических лиц депозитный риск (ДР).

Специалисты оценивают риски по их индикаторам с использованием следующей шкалы значимости (опасности), уже приведенной нами выше: "очень высокая", "высокая", "средняя", "низкая", "случайная". Эта шкала значимости индикаторов хорошо укладывается в шкалу вероятностей, имеющую размерность от 0 до 1. Поэтому приведенную качественную шкалу опасности индикаторов риска можно перевести в шкалу вероятностей, то есть "оцифровать" эти индикаторы риска следующим образом: "очень высокая" - когда вероятность события Q = 0,8; "высокая" - при Q = 0,7; "средняя" - при Q = 0,5; "низкая" - при Q = 0,3; "случайная" - при Q = 0,1. С использованием этих обозначений рассмотрим индикаторы ДР для физических лиц [4].

Индикаторы в социально-политической области:

а) резкая смена социального статуса как в сторону повышения, так и в сторону понижения - ДР "высокий", Q = 0,7;

б) смена социальной ориентации - ДР "высокий", Q = 0,7;

в) резкое усиление или снижение реально проявляемой политической активности - ДР "низкий", Q = 0,3;

г) смена места работы с изменением социального статуса - ДР "средний", Q = 0,5;

д) изменение социального положения в связи с браком, наследством, нашедшимися родственниками и др. - ДР "средний", Q = 0,5.

Индикаторы в области занятости, доходов, имущества:

а) переход (перевод) на менее стабильный статус занятости (например, конкурсное избрание, контракт, сезонный контракт, почасовая занятость) - ДР "очень высокий", Q = 0,8;

б) изменение статуса места работы, формы собственности организации - ДР "высокий", Q = 0,7;

в) активизация отраслевых, региональных рисков, рисков операционного цикла в сфере занятости - ДР "высокий", Q = 0,7;

г) крупные приобретения, продажи имущества - ДР "средний", Q = 0,5;

д) смена квартиры, места проживания - ДР "высокий", Q = 0,7;

е) кражи, ограбления - ДР "средний", Q = 0,5.

Индикаторы окружения, семьи, кланов:

а) активизация в регионе проживания группировок, криминала, сект (риск вовлечения членов семьи, их похищения и др.) - ДР "высокий", Q = 0,7;

б) появление новых родственников (браки), принадлежащих к народностям со специфическими общественными отношениями, иерархиями (кланы, тейпы, племена и др.), моралью, правилами поведения, отношением к обязательствам, понятиями чести и др. - ДР "средний - низкий", Q = 0,4;

в) политические, социальные, национальные, религиозные, возможно природные или техногенные факторы, изменяющие у отдельных народностей семейные и/или финансовые отношения - ДР "средний - низкий", Q - 0,4;

г) резкие изменения в семейном положении и окружении клиентов - ДР "низкий", Q = 0,8;

д) "критические" семейные состояния (холостяки, разведенные) - ДР "очень высокий", Q = 0,8.

Индикаторы физического состояния, здоровья:

а) достижение "критических" возрастов - ДР "очень высокий", Q = 0,8;

б) заболевания, в том числе ближних родственников, - ДР "высокий", Q = 0,7;

в) ухудшение экологической обстановки региона работы или проживания, опасность эпидемий и др. - ДР "высокий", Q = 0,7;

г) туристические поездки в страны с большими рисками заболеваний, особенно малоизученных, - ДР "низкий - средний", Q = 0,4.

Количественную оценку ДР начнем с оценки математической. Кстати, напомним, что математическая оценка при любой исходной информации и даже при ее отсутствии существует всегда. Примем для определенности, что мы имеем по конкретному депозиту один положительный и один негативный факт. Тогда Qм = 0,666 и дисперсия этой оценки Dм = 0,056.

Перейдем теперь к количественной оценке события Q по вышеизложенным индикаторам этого негативного явления, то есть к оценке ДР. Выпишем для этого оценки опасности 16 из имеющихся индикаторов ДР для физических лиц: 0,7; 0,7; 0,3; 0,5; 0,5; 0,8; 0,7; 0,7; 0,5; 0,7; 0,5; 0,7; 0,4; 0,4; 0,8; 0,8. "Вес", или значимость, каждого индикатора определить очень трудно, а на стадии априорной оценки практически невозможно. Поэтому логично присвоить всем индикаторам одинаковый "вес", равный 1/16 = 0,063, где 16 - это количество учитываемых индикаторов.

    Теперь можно  получить  вероятности  каждого  индикатора   для

реализации события Q, или ДР. Произведя вычисления, получим    ряд

указанных вероятностей: 0,044; 0,044; 0,019; 0,032;  0,032;  0,05;

0,044; 0,044; 0,032; 0,044; 0,032;  0,044;  0,025;  0,025;  0,019;

0,05. Суммируя эти вероятности, получим оценку вероятности события

Q , или  вероятность  ДР,  под  воздействием   всех  рассмотренных

 и                         (16)

индикаторов. Получим, что Q     = 0,577 и  дисперсия  этой  оценки

 (16)                      и

D     = 0,0135.

 и

    Комплексную оценку ДР найдем по вышеприведенным выражениям для

Случая объединения двух оценок: Q  = 0,589 и D  = 0,014.

                                 k            k

Полученная оценка ДР является максимальной, так как здесь искусственно учтено воздействие на ДР всех возможных индикаторов, что в реальной действительности маловероятно. Поэтому при использовании комплексного метода для оценки ДР в конкретных ситуациях индикаторов будет меньше и оценки ДР будут ниже. Так, например, при наличии четырех обнаруженных индикаторов (0,3; 0,5; 0,7; 0,4) оценки ДР примут значения:

 (4)           (4)

Q   = 0,475 и D   = 0,042; Q  = 0,562 и D  = 0,020.

 и             и            k            k

2. Субъекты предпринимательской деятельности

Ввиду большого количества возможных рисков у этой группы, как и у предыдущей, рассмотрим для нее только кредитные риски (КР). Градации опасности индикаторов КР те же, что и выше. Кроме того, как и для физических лиц, рассчитаем КР по пяти обнаруженным индикаторам (0,7; 0,7; 0,8; 0,5; 0,6), что более реально, чем расчет по всем возможным индикаторам. Информационная область:

а) неполная относительно стандартных требований информация - КР "очень высокий", Q = 0,8;

б) несоблюдение сроков представления информации - КР "очень высокий", Q = 0,8;

в) неполная информация, примитивные носители - КР "очень высокий", Q = 0,8;

г) ошибки арифметические, логические, орфографические - КР "высокий", Q = 0,7;

д) неточность информации при сравнении с прошлыми данными, а также по параллельным и альтернативным источникам - КР "высокий", Q = 0,7.

Финансовая область:

а) резкие скачки цен на продукцию предприятия, отрасли, смежных или альтернативных производств - КР "высокий", Q = 0,7;

б) рост прямых и косвенных расходов - КР "высокий", Q - 0,7;

в) снижение прибыли, в том числе незапланированное, сезонное - КР "высокий", Q = 0,7;

г) неплатежи - дебиторская, кредиторская задолженность - КР "высокий", Q = 0,7;

д) недостаточное финансирование простого воспроизводства, в том числе задолженность по зарплате, - КР "высокий", Q = 0,7;

е) снижение или прекращение выплат дивидендов - КР "очень высокий", Q = 0,8;

ж) увеличение в доходах предприятия доли операций высокого риска (венчурные, спекулятивные, инновационные) - КР "высокий", Q = 0,7.

Рыночная область:

а) снижение объемов продаж продукции фирмы - КР "высокий", Q = 0,7;

б) резкое сокращение или расширение ассортимента продукции фирмы - КР "высокий", Q = 0,7;

в) выход на рынок с абсолютно новыми видами продукции - КР "высокий", Q = 0,7;

г) уход с отдельных сегментов рынка - КР "высокий", Q = 0,7;

д) разрыв контактов с постоянными клиентами (особенно крупными), поставщиками, покупателями - КР "высокий", Q = 0,7.

Организационная и экономическая области:

а) уклонение от контактов руководителей и ответственных сотрудников фирмы - КР "очень высокий", Q = 0,8;

б) частая смена юридического адреса фирмы - КР "средний", Q = 0,5;

в) основная деятельность фирмы вне региона регистрации или региона обслуживающего банка - КР "высокий", Q = 0,7;

г) частое рассмотрение дел и конфликтов фирмы в суде, арбитраже - КР "средний", Q = 0,5;

д) ужесточение экологического законодательства в регионе работы фирмы - КР "очень высокий", Q = 0,8.

На первом этапе получаем математическую оценку КР для конкретного заемщика. Примем для этого заемщика, что он один раз брал кредит и полностью и своевременно его вернул. Используя известные математические методы, получим, что для этого случая математическая оценка КР составит: Qм = 0,5 и ее дисперсия Dм = 0,083.

                                                               (5)

    Далее получаем оценку КР для этого случая по индикаторам: Q    = 0,660 и

                                                               и

 (5)

D    = 0,032 и комплексную оценку в виде Q  = 0,548 и D  = 0,026.

 и                                        k            k

3. Банки

Как и выше, рассмотрим из ряда возможных здесь рисков только один - риск ликвидности (РЛ). Градации опасности рассматриваемых индикаторов РЛ те же. Расчеты проведем не для всех возможных индикаторов РЛ, а только для шести (0,8; 0,5; 0,5; 0,4; 0,3; 0,1) как наиболее реального их количества.

Организационная область:

а) значительная нарастающая активность менеджмента банка - РЛ "средний", Q = 0,5;

б) частые контакты с прессой не первых лиц банка, профессионально не связанных с банковской деятельностью, - РЛ "очень высокий", Q = 0,8;

в) очереди за просроченными вкладами с "черного хода" (чтобы не портить солидный вид фасада) - РЛ "очень высокий", Q = 0,8;

г) отсутствие специального помещения для курения и отдыха (персонал курит и общается у входа, что ведет к утечке информации) - РЛ "высокий", Q = 0,7;

д) чрезмерная "игривость" банковской рекламы, использование нестандартных специфических носителей - РЛ "очень высокий", Q = 0,8;

е) использование эксклюзивных благотворительных актов в рекламных целях - РЛ "средний - низкий", Q = 0,4;

ж) необоснованное увлечение строительством (в том числе жилищным) и приобретением представительских и имиджевых активов (особенно в проблемных ситуациях) - РЛ "средний - низкий", Q = 0,4;

з) частые перемены в составе правления и совета директоров банка - РЛ "низкий", Q = 0,3;

и) нечетко установленные должностные обязанности персонала - РЛ "средний", Q = 0,5;

к) социальная напряженность и трудовые споры в коллективе - РЛ "низкий", Q = 0,3;

л) резкое и явно чрезмерное усиление охраны, укрепление дверей, окон и др. - РЛ "средний", Q = 0,5.

Информационная область:

а) чрезмерная конфиденциальность, отсутствие информации о положении дел в банке - РЛ "очень высокий", Q = 0,8;

б) отсутствие системы поэтапного раскрытия информации - РЛ "средний", Q = 0,5;

в) информация раскрыта, но запутана, искажена, модифицирована - РЛ "средний", Q = 0,5;

г) требование от клиентов информации (часто конфиденциального характера), не относящейся к банковскому продукту, - РЛ "очень высокий", Q - 0,8;

д) значительные расхождения между декларируемой специализацией банка и его реальной деятельностью - РЛ "средний", Q = 0,5.

Финансовая область:

а) падение или резкий рост дивидендов - РЛ "средний", Q = 0,5;

б) частая эмиссия дополнительных выпусков акций (возможно, сопровождаемых низким уровнем выплат дивидендов) - РЛ "очень высокий", Q = 0,8;

в) нечеткая фиксация (расплывчатые формулировки) или множественность баз плавающих ставок - РЛ "очень высокий", Q = 0,8;

г) предложения клиентам и партнерам о переносе сроков возвращения вкладов или депозитов без переоформления договоров и соответствующих компенсаций - РЛ "средний - низкий", Q =0,4;

д) резкие скачки или необоснованное торможение изменения уровней меняющихся процентных ставок - РЛ "средний - низкий", Q = 0,4.

Оперативная область:

а) очереди в операционных залах как следствие неспособности маневрировать нагрузкой персонала в экстремальные периоды - РЛ "средний", Q = 0,5;

б) крупные кредиты предприятиям под государственным или криминальным контролем - РЛ "случайный", Q = 0,1;

в) отсутствие схем выхода из проблемных ситуаций - РЛ "низкий", Q = 0,3;

г) расхождения между рекламными предложениями и реальными характеристиками банковских продуктов - РЛ "средний", Q = 0,5;

д) недостаточная, неадекватная техническая оснащенность - РЛ "средний", Q = 0,5.

Сначала оцениваем РЛ математическими методами. Пусть рассматриваемый банк 10 раз проверялся на ликвидность и в двух случаях было зафиксировано нарушение ликвидности этого банка. РЛ этого банка составит Qм = 0,273 и дисперсия этой оценки Dм = 0,017.

Вероятность РЛ рассчитаем по шести вышеприведенным индикаторам этого

                 (6)            (6)

риска. Получим: Q    = 0,436 и D    = 0,031.

                 и              и

Комплексная оценка РЛ для данного случая будет иметь вид:

Q  = 0,313 и дисперсия этой оценки D  = 0,021.

 k                                  k

Несомненно, первые оценки финансовых рисков по этому методу на реальных событиях покажут его истинную ценность. Возможно, степени опасности индикаторов рисков придется снизить, но начинать лучше с максимальных оценок. Было бы целесообразным проверить этот метод оценки финансовых рисков на базе экспериментального банка. Тем не менее и в этом виде метод можно использовать следующим образом:

а) вести текущие оценки финансовых рисков по предложенному методу параллельно с оценками финансовых рисков по методам, принятым в данном банке. Сравнивая результаты, можно быстро определить, какой метод лучше и достоин внедрения в практику;

б) можно применять метод с использованием двух оценок. Первой оценкой будет всегда существующая математическая оценка. В качестве второй можно использовать сумму штрафных баллов. Так, если обнаруженный индикатор риска имеет степень опасности "очень высокий", то это 8 штрафных баллов, если "высокий" - 7, "средний" - 5 баллов, "низкий" - 3 балла и "случайный" - 1 балл. Чем выше будет математическая оценка риска и выше сумма штрафных баллов, тем более вероятен будет финансовый риск.

Выводы

1. Предложен метод экспресс-оценки финансовых возможностей физических (население) и юридических (банки, субъекты предпринимательской деятельности и др.) лиц. Он базируется на комплексной скоринговой модели дефолта клиента, обладающей повышенной точностью оценки за счет расширения используемой информации о клиенте. Это расширение осуществляется путем перевода качественной (экспертной) информации о клиенте в виде индикаторов риска в количественную форму.

2. Практическое применение предложенного метода можно осуществлять по следующим этапам:

1) получение математических (экспериментальных) оценок дефолта клиента, которые (оценки) можно получать всегда, даже при полном отсутствии информации о клиенте;

2) перевод качественной информации в виде индикаторов риска клиента в количественную форму;

3) комплектование математических и индикаторных оценок и получение выходной оценки вероятности дефолта клиента.

3. Текущая комплексная экспресс-оценка вероятностей дефолтов клиентов на основе превалирующей экспериментальной (математической) оценки вероятностей этих дефолтов позволяет достаточно быстро установить в количественном виде степень опасности как всех обнаруженных индикаторов риска, так и каждого в отдельности.

4. Применение данного метода экспресс-оценки дефолта клиента актуально по всем направлениям финансовой деятельности и особенно по линии потребительского кредитования.

Литература

1. Готовчиков И.Ф. Кредитные истории в экономике России // Банковские услуги. 2003. N 6 - 7.

2. Готовчиков И.Ф. Методы снижения асимметричности информации от кредитных историй заемщиков // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2003. N 5.

3. Гусева А. Кредитные бюро и кредитный скоринг // Банки и технологии. 2004. N 5.

4. Русанов Ю.Ю. Индикаторы мониторинга рисков в банковском менеджменте // Банковское дело. 2004. N 1.

Страницы: 1, 2