Актвные операции коммерческих банков

, где

 

I1, I0 – значения фондовых  индексов соответственно на конец и начало периода;

rm – уровень доходности рынка в целом.

Например, фактическое значение индекса S&P 500 составило на 10 мая 2007 года 1384,29, на следующий день оно  достигло уровня 1401,74. Темп прироста за день (дневная доходность “средней”  акции) равен 1,26%. Аннуилизировав этот результат по ставке простых процентов (временная база – 366 дней), получим :

 

 

Полученный гигантский результат  отражает изменение индекса лишь за 1 день, поэтому его не стоит  автоматически экстраполировать на все остальные дни года. Безусловно, рост курса акций будет чередоваться с его падением, в результате чего фактическая годовая доходность “средней” акции будет иметь  гораздо более скромную величину. В табл. 1 приведена динамика фактической  годовой доходности индекса S&P 500 за ряд лет в сопоставлении  с динамикой доходности одной  отдельно взятой акции, обращающейся на этом же рынке.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 1.

 

Годы Доходность одной акции (r), % Доходность рынка (rm), %   

2001 6,12 20,25   

2002 14,97 13,94   

2003 2,72 1,44   

2004 13,2 18,41 

Приведенные в таблице  данные позволяют сопоставить между  собой изменения доходности отдельной  акции и доходности рынка в  целом. Сейчас можно найти степень  зависимости доходности одной акции  от уровня прибыльности всего рынка. В статистике подобные задачи решаются путем построения регрессионных  уравнений вида:

где

 

y – результативный показатель;

x – влияющий фактор;

a - свободный член уравнения регрессии;

b – коэффициент регрессии;

e – погрешность.

Важнейшим параметром этого  уравнения является коэффициент  регрессии b, который показывает, насколько сильно изменение факторного показателя x влияет на результирующий признак y.

В случае линейной формы  регрессионного уравнения, простейшим способом оценки его параметров является использование метода наименьших квадратов, заключающегося в решении относительно a: и b следующей системы линейных уравнений:

, где

n – общее число наблюдений (лет).

Решив ее, получим:

 

Значение коэффициента регрессии ? = 0,27 показывает, что с увеличением средней доходности рынка на 1 процентный пункт, доходность данной ценной бумаги возрастет лишь на 0,27 пункта. Иными словами, акция подвержена относительно менее сильному воздействию рыночных колебаний: при снижении рыночной доходности на 1 пункт, падение доходов по этой акции также составит в среднем лишь 0,27 пункта. Графическая аппроксимация фактических данных линейной функцией представлена на рис. 1. Коэффициент регрессии ? представлен на нем углом наклона линии регрессии к оси абсцисс.

 

Рис. 1. Графическое  представление взаимосвязи между  доходностью отдельной акции  и средней рыночной доходностью

 

 

 

Таким образом, коэффициент  регрессии ? служит количественным измерителем систематического риска, не поддающегося диверсификации. Ценная бумага, имеющая ?-коэффициент, равный 1, копирует поведение рынка в целом. Если значение коэффициента выше 1, реакция ценной бумаги опережает изменение рынка как в одну, так и в другую сторону. Систематический риск такого финансового актива выше среднего. Менее рисковыми являются активы, ?-коэффициенты которых ниже 1 (но выше 0). Концепция ?-коэффициентов составляют основу модели оценки финансовых активов (Capital Assets Pricing Model, CAPM). При помощи этого показателя может быть рассчитана величина премии за риск, требуемой инвесторами по вложениям, имеющим систематический риск выше среднего.

Формула определения требуемой  инвесторами доходности финансового  инструмента имеет вид:

, где

rf – безрисковый уровень доходности (risc free).

 

Считается, что инвесторы  питают неприязнь к излишнему  на их взгляд риску (risc aversion), поэтому любая ценная бумага, отличная от безрисковых государственных облигаций или казначейских векселей, может рассчитывать на признание инвесторов только в том случае, если уровень ее ожидаемой доходности компенсирует присущий ей дополнительный риск. Данная надбавка называется премией за риск она напрямую зависит от величины ?-коэффициента данного актива, так как предназначена для компенсации только систематического риска. Несистематический риск может быть устранен самим инвестором путем диверсификации своего портфеля, поэтому рынок не считает нужным устанавливать вознаграждение за этот вид риска.

Сама по себе CAPM является изящной научной теорией, имеющей  солидное математическое обоснование. Для того, чтобы она “работала” необходимо соблюдение таких заведомо нереалистических условий как наличие  абсолютно эффективного рынка, отсутствие транзакционных издержек и налогов, равный доступ всех инвесторов к кредитным  ресурсам и др. Тем не менее столь абстрактное логическое построение получило практически всеобщее признание в мире реальных финансов. Крупнейшие рыночные институты, такие как инвестиционный банк Merril Lynch, регулярно рассчитывают ?-коэффициенты всех крупных компаний, котирующихся на фондовых биржах. Отсутствие в России сформированной финансовой инфраструктуры пока еще препятствует использованию всего потенциала, заложенного в данную модель. Поэтому рассмотрим пример.

 

Рис. 2. Взаимосвязь  уровня ?-коэффициента и требуемой доходности расчета уровня ожидаемой доходности с использованием подхода capm на фондовом рынке США.

 

 

Компания, имеющая ?-коэффициент 2,5, собирается привлечь дополнительный собственный капитал путем эмиссии обыкновенных акций. Уровень безрисковой процентной ставки составляет 6,25%, средняя доходность рынка, рассчитанная по индексу S&P 500, – 14%. Для того, чтобы сделать свои ценные бумаги привлекательными для инвесторов, компания должна предложить по ним ежегодный доход не ниже

25,625% (6,25 + 2,5 * (14 – 6,25)). Размер премии за риск составит 19,375%. Столь существенные ограничения, накладываемые рынком на возможности снижения цены капитала, устанавливают предел доходности инвестиционных проектов, которые компания собиралась финансировать привлекаемым капиталом: внутренняя норма доходности этих проектов должна быть не ниже 25,625%. В противном случае NPV проектов окажется отрицательной, то есть они не обеспечат увеличения стоимости предприятия. Если бы ?-коэффициент компании был равен 1,5, размер премии за риск составил бы 11,625% (1,5 * (14 – 6,25)), то есть цена нового капитала составила бы лишь 17,875%.

Полученные результаты могут  быть представлены на графике, показывающем зависимость требуемой инвесторами  нормы доходности при заданных значениях  ?-коэффициента, безрисковой процентной ставки (rf) и средней рыночной доходности (rm). Данный график отражает линию рынка ценных бумаг (Security Market Line, SML) (рис. 2).

Использование CAPM дает финансовому  менеджеру инструмент прогнозирования  издержек по привлечению нового капитала для реализации инвестиционных проектов. Финансы любого предприятия являются открытой системой, поэтому, планируя свои капиталовложения, оно обязано  учитывать при этом конъюнктуру финансового рынка. Менеджеры компании могут абсолютно ничего не знать об индивидуальных особенностях и личных предпочтениях потенциальных инвесторов. Это не освобождает их от обязанности предугадать главную потребность любого инвестора – получить доход, компенсирующий риск инвестиций. В этом им может помочь использование модели оценки финансовых активов.

 

3. Основные направления  и перспективы развития активных  операций

 

Один из наиболее продуктивных подходов управления активными операциями состоит в анализе его финансовых потоков. В его рамках рассматриваются  потоки доходов и инвестиций, наращивание  активов и распределение прибылей, отдельные инвестиционные операции и их серии. Инвестиции и кредитные  операции удобно представить как  потоки финансовых вложений и встречные  поступления доходов от них. На этом принципе в мировой банковской практике строится целый класс банковских имитационных моделей. Он обеспечивает целостный взгляд на деятельность компании, разработку оперативных и стратегических планов, а также подготовку отдельных  важных инвестиционных операций. Идеология  финансовых потоков (cash flow) является одной из принципиальных основ современного западного банковского менеджмента. Структурные модели хозяйственных объектов (в т.ч. “потоковые”) прочно вошли в перечень передовых направлений новейших банковских технологий. Имитационные модели коммерческих банков реализуются на базе пакетов структурного моделирования, электронных таблиц, специализированных банковских экспертных пакетов. Создание таких моделей не требует больших затрат и вполне доступно банкам со средними возможностями. В то же время они являются необходимым элементом менеджмента крупнейших «системообразующих» банков, поскольку позволяют поднять планирование и управление банковскими операциями на качественно новый уровень. Обычные программные средства предназначены в основном для действий в рамках заданной структуры инвестиционных портфелей. С помощью общепринятых программных средств мы можем отслеживать котировки (например, пакет Metastock позволяет делать это в реальном масштабе времени в течение торгового дня), формировать оптимальный портфель активов с учетом доходности или риска. Однако ни один из распространенных пакетов не позволит оперативно проанализировать принципиально различные варианты стратегий, разработать инвестиционный план операций, представить наглядную панораму инвестиционных операций банка. Более широкие возможности в области планирования и управления инвестиционными операциями банка открывает использование специальных «потоковых» программных средств и методов. Их важное преимущество заключается в том, что они обеспечивают планирования последовательности действий трейдеров, смену инвестиционных стратегий. В инвестиционные схемы могут быть включены новые звенья и структурные элементы. Для инвестиционных операций существенное значение имеет возможность введения в модель не только собственно финансовых потоков, но и серии инвестиционных операций, движение различных видов активов, ценностей и документов (ценных бумаг, контрактов, заявок, расписок и пр.) Один из способов применения имитационных моделей выглядит следующим образом: разрабатывается группа основных эталонных инвестиционных стратегий. Далее вводятся прогнозные данные и другие переменные (прежде всего - график средств, которые банк готов выделить для проведения инвестиций). Расчеты ведутся одновременно для всех альтернативных стратегий. По итоговым результатам появляется возможность сформировать схему, в наибольшей степени отвечающую целям инвестора. Стратегии могут быть скорректированы оператором по ходу проведения расчетов. Становится возможным и планирование инвестиционных операций, когда компания точно знает, каким должен быть ее портфель активов в каждый следующий момент времени. Рабочая страница модели активных операций банка выглядит следующим образом .

 

Рис.3. Рабочая  страница модели активных операций

 

 

Структурные модели инвестиционных операций наиболее эффективны в руках  профессиональных аналитиков инвестиционных подразделений банка. Планирование кредитных операций - одна из актуальных задач, стоящих перед сотрудниками кредитного управления любого коммерческого  банка. Задачи планирования кредитных  операций с успехом могут быть решены при помощью “потоковых” методов. Кредитную деятельность банка представляют в виде серий кредитных операций и финансовых потоков, циркулирующих между банком и его клиентами. В случае использования потоковых моделей задача управления кредитной деятельностью сводится к определению параметров и конфигурации кредитных потоков и серий кредитных операций.

Поскольку одними из основных активных операций является кредитование, в целях повышения качества организации  кредитного процесса предстоит осуществить  разработку процедур и регламентов, регулирующих совершение кредитных  сделок, оценивающих уровень рисков, определяющих этапность и содержание контроля.

Внедрение системы установления рейтинга клиента, определения кредитоспособной и заемщика и вероятности выполнения им своих финансовых обязательств должны стать основой кредитной работы банка.

Портфель банковских ссуд подвержен, всем основным видам риска, которые сопутствуют финансовой деятельности: риску ликвидности, риску  неплатежей. Управление кредитным риском требует от банка постоянного  контроля за структурой портфеля ссуд и их качественным составом .

Применение ростовщических процентных ставок является источником такого дополнительного вида риска  как риск моральный (moral hazard). Ненадежный заемщик, уплачивая неадекватно высокие проценты, при наступлении тех или иных, неблагоприятных для него событий, склонен считать, что имеет некое моральное право не возвращать ссуду полностью или частично или перестать уплачивать проценты.

Не следует упускать из виду также и проблему "неблагоприятного отбора" (adverse selection). В данном случае, источником является недифференцированность ценовых условий при предоставлении кредита. Все заемщики получают кредит по единым ставкам, которые отличаются только в зависимости от срока кредитования. Совершенно не дифференцируется рискованность заемщиков. Такие действия кредитора могут привести к накоплению в его портфеле "плохих" ссуд в связи с тем, что на условия "под одну гребенку" преимущественно соглашаются малоопытные заемщики, которые "сегодня, здесь и сейчас" решают свою задачу (получить деньги во что бы то ни стало) и зачастую склонны приукрашивать свою платежеспособность.

Следует отметить, что разумный компромисс может быть достигнут на пути комплексного подхода к оценке рисков, как основания для принятия решения о кредитовании. Этот подход должен включать в себя:

· разработку автоматизированных скоринговых методик, которые позволяют делегировать право принятия решения о предоставлении кредита на уровень кредитного инспектора, который оценивает качество заемщика по формальным задокументированным признакам и принимает решение на основании четко сформулированных критериев;

· мониторинг, сбор и обработку статистических днных о результатах свершившихся "кредитных экспериментов" и корректировку статистической скоринговой модели на уровне подразделения, в компетенцию которого входят вопросы риск-менеджмента;

· применение процентных ставок, которые вкупе с экономическим капиталом должны покрывать некоторый "пороговый" или акцептуемый уровень потерь который является предметом для принятия решений на уровне топ-менеджмента; естественно, что данный "порог" является результатом интегрированного управленческого решения, в котором должно быть учтено не только отношение менеджмента к рискам (в координатах "осторожность" и "склонность" к риску), но и условия той рыночной среды, которая окружает кредитора (речь идет о конкурентных рыночных ставках) и которую не учитывать просто нельзя;

· поддержание адекватного собственного капитала кредитора, т.е. соблюдение принципа достаточности уровня так называемого экономического капитала (рис.5), который является определенным буфером в случае возникновения каких-либо драматических для кредитора потерь, превышающих ожидаемый уровень.

 

Рис.4. Принцип  уровня достаточности 

 

 

Кратко коснемся сущности скорингового подхода при оценке кредитных рисков.

Скоринг представляет собой статистическую модель, с помощью которой, на основании анализа состоявшихся ранее кредитных "экспериментов", формируется один или несколько "триггерных" (пороговых) числовых уровней, с помощью которых потенциальные заемщики делятся на два или несколько классов (рейтингов).

В самом упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных показателей (как качественных, так и количественных, например, финансовых коэффициентов или их конгломератов, а также доходов заемщика). В результате получается интегральный показатель чем он выше, тем выше надежность клиента, и кредитор имеет возможность упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности.