28/02/2019
Кредитный спред и процентный риск
Кредитный спред должен рассчитывается исходя из вероятности невыполнения клиентом своих обязательств. При этом, такая оценка должна быть рыночной, то есть не на основании внутренних моделей рейтинга, а на основании рыночных показателей клиента.
Необходимо взять статистику колебаний следующих показателей клиента за определенный промежуток времени
Чистая прибыль
Отношение долга к капиталу (левередж)
Показатели ликвидности (мгновенная ликвидность, срочная ликвидность)
Статистика просрочек клиента (если были)
Далее необходимо рассчитать чувствительность каждого показателя к изменению процентной ставки. То есть для каждого описанного выше показателя и его статистики есть регрессия со статистикой изменения рыночного кредитного спреда. В качестве статистики изменения рыночного кредитного спреда можно, например, взять статистику CDS. Из этой регрессии необходимо высчитать на сколько изменится тот или иной коэффициент колебания при изменении ставки на 1%.
То есть, по сути, мы применяем маржинальный подход и тем самым определяем чувствительность или эластичность показателей клиента к изменению процентной ставки.Суммачувствительностей по всем показателям и будет кредитным спредом.
Помимо описанного выше подхода по определению чувствительности я хотел бы отметить еще один компонент кредитного спреда. Это упущенная выгода от размещения средств в ФОР. Ведь для фондирования кредитов привлекаются пассивы, часть от которых размещается в фонд обязательного резервирования. Соответственно, эти деньги не генерируют доход и должны включаться в ставку по кредиту. Для расчета этого компонента можно взять mosprime взвешенный на коэффициент резервирования и на объем фондирования.
В целом для доказательства рыночности полученных результатов можно ссылаться на использованную в модели статистическую регрессию с рыночным кредитным спредом CDS. Также согласно IFRS 13 (Справедливая стоимость) для оценки рыночности ненаблюдаемых методов оценки (описываемый выше случай) можно сравнить их наблюдаемой информацией. То есть можно протестировать описанную выше модель на клиенте, у которого есть рыночная котировка CDS, и тем самым удостоверится в корректности модели.
Процентный риск и влияние на отчетность
Первый случай: активы оцениваются по справедливой стоимости, пассивы – по амортизированной.
Допустим на конец 2019 рыночные ставки повысились на 5%, объем погашения за год полностью совпал с объемом выдач и распределение по ликвидности также осталось неизменным. Допустим, повышение рыночных ставок также произошло в конце года после всех погашений и выдач.
Повышение рыночной ставки на 5% обусловлено как увеличением безрискового компонента, так и кредитного спреда. Такое повышение окажет влияние на будущий поток денежных средств в числители CF (увеличение, если в договорной ставке заложен плавающий безрисковый компонент), и на знаменатель (еще большее увеличение за счет выросшего кредитного спреда + безрискового компонента). Соответственно, справедливая стоимость активов должна будет снизиться – как раз, за счет увеличения кредитного спреда, который наравне с безрисковым компонентом включен в знаменатель.
Что же касается пассивов, то повышение рыночной ставки никак не отразиться на их амортизированной стоимости (при условии, что в будущий поток платежей заложен плавающий безрисковый компонент). Амортизированная стоимость будет считаться по той же формуле приведенных платежей . Отличие от справедливой стоимости в том, что в этом расчете увеличение кредитного спреда в расчет браться не будет. При отражении по амортизированной стоимости кредитный спред не меняется с момента признания финансового инструмента. В качестве фактора дисконтирования берется договорная ставка с учетом всех комиссий. Плавающим может являться только безрисковый компонент. Поэтому увеличение рыночной ставки одинаково повлияет и на числитель, и на знаменатель, никак не меняя справедливую стоимость. При фиксированной договорной ставке, тем более, амортизированная стоимость не поменяется - рыночное увеличение ставки, вообще, не повлияет ни на числитель, ни на знаменатель.
Итого за год процентный гэп снизился с 70 до 45. Соответственно, и прибыль снизилась на 25. Эти 25 – и есть упущенная выгода. Если бы у нас на момент повышения ставок не было действующих активов, мы могли бы выдать новые активы заложив возросший кредитный спред в будущий денежный поток. Новый кредитный спред присутствовал бы и в числителе, и в знаменателе упомянутой выше формулы приведенных платежей.
В случае, когда сумма процентного гэпа в колонке «Итого» меньше нуля, мы начинаем генерировать убыток. С точки зрения риск менеджмента и упущенная выгода, и потенциальный убыток могли быть видны еще в 2018. Стресс-тестирование и расчет показателя дали бы точно такие же результаты в 2018 году, какие финансовая отчетность дала в 2019. предполагает моделирование ситуации с изменением процентной ставки на приведенных потоках активов и пассивов.
Рассмотрим второй случай – и активы, и пассивы отражаются по амортизированной стоимости
Если мы используем те же предпосылки, что и в первом случае – неизменная структура ликвидности, равные погашения и выдачи, увеличение ставки в конце года после всех выдач, то при увеличении процентной ставки приведенная выше таблица останется неизменной на конец 2019 года. Как описано выше, новый увеличенный кредитный спред не влияет на расчет амортизированной стоимости по старым инструментам, а увеличение безрискового компонента одинаково воздействует на числитель и знаменатель формулы приведенных платежей. В этой ситуации банк может «уйти» от рынка иметь и кредиты, и депозиты не по рыночной ставке и даже, какое-то время генерировать на этом прибыль. Но тут опять может возникнуть эффект упущенной выгоды. Новые активы и пассивы по новой ставке могут создать другой экономический эффект. Возможны случаи, когда потенциальная прибыль могла бы быть больше. Опять же, при выдаче, в них будет заложен новый кредитный спред. Таким образом, упущенная выгода был бы видна в риск менеджменте при помощи показателя (при соответствующем стресс-тестировании) еще в 2018 году. В финансовой же отчетности эффект не будет показан при описанном выше сценарии ни в 2018, ни в 2019 году.
Однако, новая ставка, все равно, окажет влияние на отчетность. Допустим, В 2020 году начнутся привлечения и размещения по новой ставке. Возможна ситуация, когда процентные гэпы на определенных интервалах ликвидности нечем будет закрыть.
При новой рыночной конъюнктуре и возросшей кредитной ставке депозиты будут привлекаться на короткий срок, а кредиты – выдаваться на длинный срок. В течение 2020 года будут сгенерированы убытки и возникнет нехватка ликвидности, поскольку депозиты, в большей их части нужно будет вернуть в течение первого года. Убытки возникнут из-за превалирования в портфеле 2020 года старых кредитов. Может возникнуть ситуация, когда по новым депозитам будет платиться больший процент, чем мы получаем по кредиту. Это еще один пример потенциальных убытков.
Однако стоит отметить, что показатель , даже при том, что он отражает чувствительность к изменению процентной ставки, не дает прогноз будущей структуры по ликвидности. Однако стресс-тестирование и посчитанный показатель могут сигнализировать о наиболее уязвимых областях в структуре ликвидности и помочь избежать потенциальных убытков.
