• сложность получения истинной информации о производственных параметрах фирмы b и h, что отнюдь не всегда возможно;

• сложность получения прогнозов о динамике цен на оборотные средства кредитуемой фирмы, поскольку это связано с серьезными затратами на исследование соответствующих товарных рынков.

Игнорирование проблемы активных инфляционных налогов на траектории высокой инфляции приводит к росту риска потери выданных кредитов, а также неправильному распределению кредитного портфеля в разрезе долгосрочных и краткосрочных вложений.

Оценка кредитных рисков в настоящее время тяготеет к определенной формализации и унификации. Так, для физических лиц часто используются балльные методы оценки кредитоспособности. В этом случае выделяется группа признаков клиента (пол, возраст, профессия и т.п.), по каждому из которых проставляется соответствующий балл в зависимости от того, к какой категории относится данный человек. Сумма баллов по всем признакам сравнивается с неким критическим значением, и в зависимости от результатов сравнения клиент признается либо кредитоспособным, либо некредитоспособным. Какие же проблемы возникают при такой процедуре отбора клиентов?

Во-первых, довольно сложно грамотно учесть все ключевые признаки клиента, так как многие из них плохо формализуемы.

Во-вторых, балльные оценки признаков, как правило, достаточно субъективны. Так, мужчина и женщина получают разные баллы при оценке кредитных рисков. При этом количественные значения этих баллов формируются либо экспертным путем, либо по весьма субъективным расчетным схемам. На наш взгляд, в подобной ситуации можно было бы повысить объективность балльных оценок, вычисляя их на основе ретроспективной информации о невозвратах клиентами полученных кредитов. В этом случае балльная оценка представляла бы собой процент возвращенных кредитов среди мужчин и женщин. Однако и такая процедура не устраняет размытости балльных характеристик, так как период усреднения ретроспективных данных может быть различным и выбирается субъективно. Между тем искомые баллы сильно зависят от значения анализируемого периода.

В-третьих, используемые в расчетах балльные оценки не являются застывшими во времени величинами, поскольку сдвиги в социально-экономических условиях приводят к изменению уровня риска каждого признака. Иными словами, система баллов должна оперативно обновляться. При этом пересчет балльной шкалы идет для каждого временного интервала с учетом специфики конкретного банка и выдаваемых им кредитов (краткосрочный, долгосрочный и т.п.).

В-четвертых, критическое значение суммы баллов, с которым сравнивается ее фактическая величина, определяется эмпирически. Никаких серьезных теоретических обоснований этой величины нет. Очевидно, что в общем случае критический порог также является "плавающей" во времени величиной и должен быть дифференцирован в зависимости от вида кредита. Любые ошибки и погрешности в определении критической величины суммы баллов могут давать принципиально неверный результат, особенно когда фактическое значение баллов лежит в окрестности критического.

Таким образом, поставить на "конвейер" выдачу кредитов физическим лицам на основе количественных методик оценки рисков весьма непросто. Всегда существует потребность неформальной перепроверки результатов современных количественных тестов.

В отношении методов оценки кредитных рисков для юридических лиц актуальны те же проблемы, что и для физических. Так, при расчете вероятности банкротства фирмы аналитиками банка используются многофакторные модели, представляющие собой процедуру взвешивания основных показателей деятельности кредитуемого юридического лица. Далее полученный интегральный показатель сравнивается со своими эталонными значениями (их может быть несколько). По результатам сравнения делается окончательное заключение о платежеспособности хозяйственного объекта.

Здесь, как и в предыдущем случае, проблема определения состава и числа взвешиваемых частных показателей однозначного решения не имеет. Вопрос же формирования системы весовых коэффициентов стоит еще более остро, чем для физических лиц, так как для количественного соизмерения роли и "веса" совершенно различных сторон жизни предприятия в данном случае нет вообще никакой объективной основы.

Между тем даже незначительные сдвиги в системе весовых коэффициентов могут принципиально изменить конечный результат проводимой экспертизы. Эта опасность особенно велика, если учесть, что на практике области высокой, невысокой и ничтожно малой вероятности неплатежеспособности кредитуемого объекта являются весьма узкими и близко примыкают друг к другу. Фактически любые числовые флуктуации в частных показателях заемщика могут спровоцировать его "переход" из одной зоны (например, более привлекательной) в другую (менее привлекательную).

Положение осложняется наличием "конкурирующих" количественных методов анализа платежеспособности фирмы, основанных на вычислении по данным бухгалтерского баланса специальных коэффициентов-индикаторов. Среди них - коэффициенты текущей ликвидности, обеспеченности собственными оборотными средствами, восстановления платежеспособности, защищенности капитала, фондовой капитализации прибыли и т.д.

Каждый из названных коэффициентов имеет эталонное значение, с которым производится сравнение его расчетного аналога. При этом на практике эталонное значение является единым и "замороженным". Между тем очевидно, что оно должно быть, во-первых, дифференцировано для различных отраслей, имеющих объективно различную структуру активов и пассивов, во-вторых, жестко привязано к темпам инфляции, рост которых способствует завышению отчетных коэффициентов-индикаторов. По-видимому, не будет ошибкой утверждение, что эталонные коэффициенты должны быть дифференцированы и в региональном разрезе, так как различные территории имеют далеко не одинаковые воспроизводственные условия и возможности для сбыта продукции, что сказывается на финансовых показателях их деятельности.

Наличие "конкурирующих" методик оценки платежеспособности фирмы генерирует еще одну проблему: результаты анализа по разным методикам часто дают кардинально различные результаты. Так, расчет коэффициента текущей ликвидности применительно к ряду предприятий РСО-Алания свидетельствует об их финансовой несостоятельности, в то время как применение различных многофакторных методик, наоборот, позволяет диагностировать низкую вероятность их банкротства.[16]

Столь явные логические коллизии на стадии оценки кредитных рисков могут не только смутить, но и полностью дезориентировать любого банкира. Выход из данной ситуации только один - отдать предпочтение одной из методик. Однако подобный подход таит в себе возможность серьезных просчетов на отдельных отрезках макроэкономического цикла.

В данной связи можно констатировать, что в настоящее время перед аналитиками коммерческих банков стоит сложная задача по определению того, какую методику и в какое время целесообразно применять для оценки кредитных рисков. Ситуация осложняется еще и тем, что пока не существует никаких объективных критериев для такого упорядочения научно-методического инструментария кредитных институтов.

В заключение отметим, что управление кредитными рисками требует высокой квалификации банковских специалистов, которые должны не только владеть основами современного количественного финансового анализа, но и обладать высокой профессиональной интуицией.

2.1. ПУТИ СНИЖЕНИЯ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ

Стратегия управления рисками в коммерческом банке должна основываться на интегрированной структуре, состоящей из обязанностей и функций, которые спускаются от уровня Правления вниз, на операционные уровни, охватывая все аспекты риска, в особенности рыночный, кредитный и риск ликвидности, операционный, юридический риски, риски, связанные с репутацией банка и с персоналом. Эта структура включает в себя само Правление в качестве конечного ответственного органа, комитеты, отдел управления рисками, а также различные отделы поддержки и контроля. Все они имеют четко определенные обязанности и порядок отчетности. )