- нестабильная экономическая и политическая си­туация.

В зависимости от уровня основных и допол­нительных показателей методики определения кредитоспособно­сти — коэффициентов ликвидности баланса предприятия, по­крытия баланса, платежеспособности, обеспеченности собственными средствами, размеров собственных и привлеченных средств, уровня доходности предприятия, устойчивости финан­сового положения — выделяются четыре группы классов заемщиков. Заем­щики четвертой группы считаются некредитоспособными, и банк в условиях рыночной экономики, чтобы не нести по ним риск не­платежа (совокупность кредитного и процентного рисков), не должен с ними работать.

Из оставшихся предпочтительным для банка является заем­щик 1-го класса, риск платежей по ссудам которого невелик и не требует применения жестких условий кредитования, гаран­тий, страхования залогового права. Однако могут воздействовать внешние факторы, связанные с коммерческим, политическим и геофизическим рисками, например неустойчивостью валютных курсов, инфляцией, неплатежеспособностью его покупателя или заемщика, отказом от платежа или принятия товара покупате­лем, неоплатой долга покупателем в установленный срок, изме­нением цены сырья, материалов, полуфабрикатов после заклю­чения договора, ошибками в документах или оплате, злоупот­реблениями или хищениями, углублением экономического кри­зиса в стране, стихийными бедствиями и т.п. Поэтому банк даже в отношении первоклассного заемщика должен владеть методи­кой расчета и информацией о размерах его коммерческих и других рисков.

С заемщиками 2—3 группы банки должны строить более же­сткие взаимоотношения, в частности, вводить обязательность залога, гарантий, проверок обеспеченности ссуд, строгое ограни­чение объема кредитов плановыми размерами, повышенную от­ветственность за нарушение условий кредитования, применение механизма оперативного взыскания кредита.

В странах с развитой рыночной экономикой ориентиром оценки риска отдельного клиента служит аналогичная схема, так называемая кредитная котировка предприятий банком. Она со­ставляется на основе объема оборота предприятия, его кредит­ной и платежной оценок, качества подписи ("имиджа"). Из ко­личественного анализа выводится качественная оценка, позво­ляющая отнести предприятие к одной из шести групп: государ­ственное, зарубежное, "хорошее", предприятие, испытывающее трудности, предприятие, находящееся в частичном управлении банком (в связи с испытываемыми трудностями), «некотируемое» предприятие. На основании этой оценки банки строят кредит­ные отношения с клиентом, судят о степени риска данного клиента, а также управляют рисками (повышают долю рефинанси­руемых Центральным Банком кредитов, используют плавающие процентные ставки, страхование, разделение рисков и т.п.).

Зависимость риска от величины кредита. Рассмотренные кре­диты направлены на ограничение выдачи банками крупных кре­дитов, с одной стороны, и на регламентацию возможных потерь банка, связанных с конкретным заемщиком, — с другой. Однако представляется, что эти нормы носят временный характер, так как не учитывают спектра внешних факторов, влияющих на конкретного клиента, а также тенденций, углубляющих разви­тие внутренних рисков коммерческой деятельности заемщика банка. Учет этих факторов, видимо, потребует выработки мето­дологического подхода к организации кредитных отношений банка с отдельным заемщиком, учитывающего зависимость вложений банка от коммерческих, политических, рыночных и прочих рисков в деятельности клиента в условиях экономиче­ского кризиса.

1.3. КРЕДИТНЫЙ РИСК КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА И МЕТОДЫ ЕГО РАСЧЕТА

Кредитный риск зависит от внешних (связанных с состоянием экономической среды, с конъюнктурой) и внутренних (вызванных ошибочными действиями самого банка) факторов. Возможности управления внешними факторами ограничены, хотя своевременными действиями банк может в известной мере смягчить их влияние и предотвратить крупные потери. Однако основные рычаги управления кредитным риском лежат в сфере внутренней политики банка.

Наиболее точно искомая модель расчета кредитного риска коммерческого банка выглядит сле­дующим образом:

K3 = Kp * (R1 + R2 + … +Rn) * E : Kвл (1)

где K3 — коэффициент риска отдельного заемщика банка;

Kp — корректирующий коэффициент, учитывающий кредитоспо­собность клиента (его абсолютное значение может колебаться: для кли­ентов 1-го класса — 1; 2-го класса — от 2 до 3; 3-го — от 4 до 5), сте­пень рыночной самостоятельности заемщика, уровень его производст­венного потенциала, обеспеченность трудовыми ресурсами, состав ак­ционеров, наличие деловой активности и организаторских качеств руко­водителя, достаточность собственных средств и резервных фондов, уро­вень просроченных ссуд за прошлый период и т.д.;

R1, . Rn,— размер рисков, связанных с данной кредитной опера­цией;

Kвл — сумма кредитных вложений по заемщику;

Е — корректирующий коэффициент, учитывающий действие внешних факторов для данного клиента банка.

Корректирующий коэффициент Е определяется как отноше­ние суммы всех возможных содействующих факторов (включая факторы, формирующие риск региона, неустойчивость валютных курсов, платежеспособность покупателей клиента, отказ от при­нятия или оплаты товара клиентом, нарушение сроков оплаты счетов клиентом, изменение цен на сырье, материалы и продук­цию, конкурентоспособность продукции клиента, нарушения хищения, спрос на ссуды со стороны других клиентов, имеющиеся кредитные ресурсы банка и т.д.) к сумме внешних факторов.

В широком смысле кредитный риск - это риск потерь, возникающих в результате неспособности партнера по сделке своевременно выполнить свои обязательства. Как уже отмечалось, полная вероятностная модель кредитного риска практически не реализуема. Поэтому приходится идти на сознательное "огрубление" модели; в простейшем случае используется модель, основанная на следующих двух параметрах:

• величине потенциальных потерь L в случае невыполнения обязательств партнером по сделке;
• вероятности невыполнения обязательств партнером по сделке.

Таким образом, при рассмотрении кредитного риска приходится использовать приближенный вероятностный метод, основанный на сведении множества возможных сценариев к бинарному распределению:

• с вероятностью партнер не выполнит свои обязательства, и мы потеряем L;
• с вероятностью 1 партнер выполнит свои обязательства, и мы получим некоторую прибыль P.

Оценка параметров L и P в случае обычных кредитов выполняется сравнительно просто: грубо говоря, потери равны сумме кредита, а прибыль - это доход, обусловленный условиями договора. В случае срочных контрактов потенциальные потери имеют более сложную природу, поскольку необходимо учитывать длительность контрактов. В простейших моделях величина потенциальных потерь пропорциональна квадратному корню из длительности контракта. Например, потенциальные потери по 4- месячному форварду в два раза выше потенциальных потерь по одномесячному форварду.

Оценка вероятности несостоятельности выполняется на основе имеющейся кредитной истории. При этом поскольку кредитная история, как правило, недостаточна для надежной оценки каждого клиента, приходится использовать "объединенную" кредитную историю для группы всех клиентов с аналогичным рейтингом. Так, на ММВБ для оценки вероятности несостоятельности клиринговых членов используется вся история платежей по нетто-обязательствам в секции срочного рынка и определяется вероятность несостоятельности клирингового члена, общая для всех клиринговых членов.

Точность оценки риска банка при кредитовании отдельного заемщика зависит от качества информации, на которой основана оценка. Банк дол­жен организовать и обеспечить отбор необходимой информации, ее обновление и хранение при максимальной доступности. Ис­точниками достоверной информации являются проведение бан­ком теоретических и практических исследований (экспери­ментов), получение своевременной и квалифицированной кон­сультации. )