Проектирование эффективной информационно-аналитической системы стресс-тестирования банковского сектора: проблемы и перспективы

Шимановский Константин Викторович

Аспирант кафедры информационных систем и математических методов в экономике Пермского национального исследовательского университета

Роль и место стресс-тестирования в рамках экономики страны

Усиление кризисных явлений в 2008 году и в начале 2009 года, повлекло за собой замедление темпов роста экономики многих стран мира, что способствовало новому качественному развитию методологии стресс-тестирования и применению более совершенных подходов к оценке рисков банковской системы. Несомненно, трудно представить финансовый сектор современной страны, находящийся в отрыве от остальных секторов экономики. Последствия глобальной финансовой нестабильности, турбулентность на внешних рынках, а также девальвация национальной валюты напрямую отражаются на деятельность банков.

Помощь в оценке влияния на банковский сектор изменений в стране и мире может оказать использование при стресс-тестировании макроэкономической модели. Цель такой модели заключается в оценке влияния изменения установленного ряда макроэкономических шоков (таких как цена на нефть, курс национальной валюты, налоговые ставки и т.п.) на ключевые макро- (ВВП, инфляция, безработица и т.п.) и финансовые переменные (агрегированный показатели банковского сектора, фондовые индексы и пр.). Высокую значимость моделирования макропоказателей и использования результатов макромодели при стресс-тестровании отмечают как ведущие зарубежные банковский организации (МВФ [6], Мировой Банк [7], Банк Международных Расчетов [5]), так и надзорные органы различных стран [2, 7, 8].

На уровне отдельных банков стресс-тестирование широко применяется в международной практике с начала 1990-х годов, однако в последнее десятилетие существенно вырос интерес к стресс-тестированию финансового сектора в целом [4]. При этом, для оценки устойчивости как финансовой системы страны в целом, так и банковского сектора в частности остро встал вопрос методологии объединения индивидуальных расчетов каждой кредитной организации для оценки суммарных потерь от банковских рисков или агрегированный стресс-тест. В международной практике существует два метода агрегированного стресс-тестирования: «сверху-вниз» и «снизу-вверх». [1]. Каждый из этих методов имеет свой ряд преимуществ и недостатков. По мнению автора, для целей банковского надзора предпочтительнее использовать комбинацию этих двух подходов, когда стрессовые изменения ключевых макроэкономических показателей распределяются до каждого отдельного банка (с учетом его индивидуальных особенностей), а затем полученные оценки потерь (обусловленных банковскими рисками) каждой кредитной организации суммируются на уровень банковского сектора.

Рост банковского дела, повышение количества выполняемых операций и функций кредитных организаций, увеличение объемов и периодичности форм банковской отчетности – все это приводит к необходимости использования в центральных банках различных информационно-аналитических систем. В настоящее время нет сомнений, что информационные системы тесно интегрировались в деятельность практически каждого департамента и управления центральных банков различных стран. Особенно остро встает вопрос о необходимости компьютеризированной инструментальной поддержки исследовательских сфер банковской деятельности. Трудно проводить модельные расчеты, не имея под рукой современного инструмента вычисления, способного быстро и точно проводить миллионы операций и расчетов. В настоящее время большинство центральных банков стран мира используют для проведения расчетов стресс-тестирования информационно-аналитические системы. Часть из них являются коммерческими разработками и закупаются центральным банком у различных научных институтов и специализированных IT-компаний, часть являются собственными разработками сотрудников надзорного органа.

Основные задачи информационно-аналитической системы стресс-тестирования банковского сектора

Учитывая все вышесказанное, можно сформулировать следующий перечень задач, которые, по мнению автора, должна решать современная информационно-аналитическая система стресс-тестирования для национальных банков:

• Анализ чувствительности банковского сектора в целом и отдельно взятой кредитной организации к изменению внутренних и внешних стресс-факторов (основных показателей межбанковского кредитования, доходности рыночных инструментов, ставок привлечения и размещения ликвидных средств, макропараметров функционирования экономики и т. п.).

• Оценка влияния изменения макроэкономической ситуации основных секторов экономики (реальный сектор, сектор домашних хозяйств, государственный сектор, внешний сектор и т. п.) на банковский сектор и степень потребности экономики страны в услугах финансового сектора.

• Моделирование распространения кризисных явлений в банковском секторе и формирование состава показателей стрессовых сценариев (с определением величины их «шоковых» значений) и масштабов моделируемого кризиса.

• Оценка вероятности реализации сформированных стрессовых сценариев в условиях текущей экономики страны.

• Анализ и оценка последствий долговременных стрессовых событий и их влияние на доходы и расходы кредитных организаций в условиях кризиса.

• Анализ и моделирование показателей, характеризующих текущую и перспективную финансовую устойчивость банковского сектора.

• Выявление сильных и слабых сторон финансовой системы страны и формирование программы развития банковского сектора на среднесрочную и долгосрочную перспективу.

Данные задачи стресс-тестирования в настоящее время решает большинство центральных банков или агентств по надзору развитых европейских и азиатских стран мира. История мировых финансовых кризисов показала, что государственные органы должны проводить мероприятия по предупреждению негативных ситуаций в экономике страны. Одним из важных инструментов для решения этой проблемы является задача стресс-тестирования банковского сектора. Вызвано это тем, что именно банковский сектор является одним из основных финансовых посредников между экономическими агентами в стране.

Виды информации, используемые при стресс-тестировании банковского сектора

В связи с этим в настоящее время актуален вопрос сбора, обработки и дальнейшего использования информации, необходимой для проведения стресс-тестов. В рамках данной статьи автору хотелось бы проанализировать различные виды входной информации, которые могут быть использованы в национальных банках различных стран мира, и дать оценку алгоритмов ее использовании при проведении стресс-тестирования.

Банковская отчетность в большинстве стран мира предоставляется кредитными организациями в центральный банк в обязательном порядке (подтвержденном на законодательном уровне) и на постоянной основе (минимальная периодичность большинства форм отчетности составляет один месяц, но нередко встречаются и ежедневный оперативный сбор «сырой» отчетности). Представленная в отчетности информация охватывает все основные направления деятельности кредитных организаций, но содержит только поверхностные или агрегированные данные. В связи с этим данных банковской отчетности очень часто бывает недостаточно для проведения полноценного стресс-теста.

Анкетные данные и кредитная история индивидуальных заемщиков формируется банками при рассмотрении заявки на выдачу кредита. Объединяя заемщиков в схожие социальные группы (портфели однородных ссуд) и проанализировав изменение их поведения на ретроспективном периоде, можно смоделировать вероятность появления неплатежей по кредиту в случае ухудшения макроэкономической ситуации. При этом часто на законодательном уровне не предусмотрено предоставление подобной информации из кредитных организаций в центральный банк в обязательном порядке.

Финансовая отчетность предприятий и организаций необходима для определения уровня изменения платежеспособности корпоративных заемщиков в кризисной ситуации. На основе информации баланса могут быть рассчитаны показатели финансовой деятельности (рентабельности, прибыльность, оборачиваемость активов и т.п.) и построены различные методики оценки вероятности банкротства нефинансовых институтов. Использование данных отдельных корпоративных заемщиков позволяет с высокой степенью точности производить оценки убытков при стресс-тестировании.

Детализированная информация о банковских вкладах и депозитах позволяет с высокой степенью достоверности отследить изменения вкладов и движения (перетоки) вкладчиков между банками. Располагая достаточно длинной и детализированной исторической базой можно определить суммы оттоков, притоков и перетоков заемных ресурсов для каждого банка в кризисной ситуации.

Макроэкономические показатели необходимы для определения степени кризисности моделируемого сценария и оценки последствий от его реализации для экономики страны. Например, такими показателями могут быть: доля суммарных убытков от стрессовой ситуации к ВВП, доля снижения уровня налоговых платежей к доходам бюджета и пр. В большинстве развитых стран мира наблюдаются сильные взаимосвязи между экономикой страны и банковским сектором, а построение стресс-тестов немыслимо без понимания изменения макро-ситуации в кризисной ситуации. Переход от анализа чувствительности банковских показателей к полноценным макроэкономическим стрессовым сценариям осуществляется сейчас в большинстве центральных банков европейских, азиатских, северо- и южноамериканских стран. В основе современных стресс-тестов лежит макромодель страны, охватывающая деятельность всех секторов экономики и требующая большой информационной базы данных макроэкономических показателей.

Показатели социально-экономического развития зарубежных стран могут использоваться для оценки изменения экономического и финансового состояния зарубежных контрагентов банка в моделируемых кризисных ситуациях. Данная информация требуется для решения вопросов, связанных с риском ликвидности (сокращение «дешевых» зарубежных кредитов, особенно в случае банков с зарубежными владельцами; сокращение остатков на счетах лоро/ностро зарубежных контрагентов и т.п.) и кредитным риском иностранных заемщиков. Состав информации может варьироваться от стандартных макропараметров (ВВП, инфляция, безработица и т.п.) до эксклюзивных (например, уровень морского пиратства или коэффициент ограничения рождаемости) и определяться необходимостью определения общего уровня платежеспособности в стране.

Показатели международных и внутренних финансовых рынков содержат информацию о ходе торгов по приобретенным банком ценным бумагам. Данная информация требуется для определения «реальной» рыночной стоимости купленных акций и облигаций (в банковской отчетности в основном представляется балансовая или остаточная стоимость), на базе которой уже можно применять различные методы стрессовых воздействий на финансовые рынки.

Рейтинги заемщиков и эмитентов показывают степень градации банковских контрагентов по различным наборам признаков (экономическим, финансовым, производственным и т.п.). Сфера использование подобной информации в целях стресс-тестирования достаточно обширна, но носит скорее вспомогательный характер для целей оценки принятия того или иного решения при моделировании поведения банков в кризисе (например, помогает ответить на вопрос, какую ценную бумагу приобрести, какому банку выдать кредит и т.п.).

Курсы национальной и зарубежной валюты позволяют оценивать изменение стоимости банковских активов и пассивов банка в инвалюте в случае конъюнктурных изменение на валютных рынках в стрессовых ситуациях. В современных условиях деятельность банков не ограничивается только рамками одной страны, а взаимоотношения с зарубежными контрагентами требует формирования портфелей активов и пассивов в различных валютах.

Заключение

В современных условиях в национальных банках востребована эффективная информационно-аналитическая система стресс-тестирования, охватывающая широкий круг задач. При этом в таких системах следует уделять особое внимание модулю сбора и загрузки первичной информации, на базе которой будут проводиться расчеты стресс-тестов. В качестве одного из примеров такой системы можно рассматривать отечественную разработку – аналитический комплекс «Прогноз» [3]. В рамках данного решения представлены основные возможности для работы с первичными данными: управление хранилищем данных, ведение нормативно-справочной информации, интеграция внешних и внутренних данных и многое другое. По мнению автора предлагаемые в рамках аналитического комплекса «Прогноз» автоматизированные функции позволяют создавать эффективные и надежные модули для стресс-тестирования банковского сектора.

Литература:

1. Андриевская И.К. Стресс – тестирование: обзор методологий. - Высшая школа экономики. Москва, 2007.

2. Банковские риски после кризиса: управление, регулирование, надзор // Стенографический отчет ХIX международного банковского конгресса: «Банки: жизнь после кризиса», 28 мая 2010 года.

3. Официальный сайт компании «ПРОГНОЗ» // URL: http://www.prognoz.ru (дата обращения: 12.08.2011 г.).

4. Солнцев О., Пестова А., Мамонов М. Стресс-тест: потребуется ли российским банкам новая поддержка государства? Вопросы экономики, № 4, Апрель 2010, C. 61-81.

5. Dietske Simons and Ferdinand Rolwes, Macroeconomic default modelling and stress testing, BIS, February, 2008.

6. Jones T., Hilbers P., Slack G. “Stress Testing Financial Systems: What to Do When the Governor Calls”, IMF Working Paper, 2004.

7. Melecky, Martin & Podpiera, Anca Maria, 2010. "Macroprudential stress-testing practices of central banks in central and south eastern Europe : an overview and challenges ahead," Policy Research Working Paper Series 5434, The World Bank.

8. The IMF’s Experience with Macro Stress-Testing, ECB High Level Conference on Simulating Financial Instability, Frankfurt, July 12–13, 2007