Достаточность собственного капитала
Достаточность собственного капитала (Tier 1 Capital Ratio) — это отношение собственного капитала банка к взвешенным по риску активам (RWA). RWA — это суммарные активы банка, взвешенные по уровню кредитного риска согласно формуле, которая определяется Регулятором (обычно центральным банком). Большинство банков следуют в этом вопросе рекомендациям Базельского Комитета (Basel II). Активы, эквивалентные наличным, обычно имеют нулевой вес риска, а некоторые кредиты могут иметь вес риска до 100%.
При выборе RWA коэффициентов банк может следовать либо Стандартизированному подходу, либо подходу на основе внутренних моделей кредитного риска (Internal ratings-based approach, IRB).
Стандартизированный подход определяет одинаковые для всех банков его применявших стандартные веса для различных типов активов. При использовании внутренних моделей, веса определяются банком индивидуально на основе информации о корреляциях, дополнительном обеспечении и пр. Подход внутренних моделей позволяет снизить коэффициенты, но требует утверждения моделей у Регулятора.
- собственный капитал банка 2$
- клиент кладет на депозит в банк 10$
- банк дает 10$ в кредит
- допустим вес риска по кредиту составляет 90%
- взвешенные по риску активы банка составляют 9$ (10$x90%)
- =>уровень достаточности капитала банка составляет 2/9=22%
Нормативы достаточности капитала в России
1) Н1 (Н1.0) — норматив достаточности собственных средств . Равен отношению собственных средств (капитала) кредитной организации к ее активам с учетом риска. Минимальное значение установлено Банком России на уровне 8% (до 1 января 2016 года — 10%).
Н1.1 — норматив достаточности базового капитала .
Н1.2 — норматив достаточности основного капитала .
2) Н2 — норматив мгновенной ликвидности. Характеризует способность банка овечать по своим обязательствам до востребования. Минимальное значение установлено Банком России на уровне 15%.
3) Н3 — норматив текущей ликвидности. Характеризует способность банка отвечать по своим текущим обязательствам (исполняемым в срок до 30 дней от отчетной даты). Минимальное значение установлено Банком России на уровне 50%.
4) Н4 — норматив долгосрочной ликвидности. Ограничивает долгосрочные активы банка. Максимально допустимое значение установлено Банком России на уровне 120%.
Пример расчета норматива капитала банка ВТБ:
file:///C:/Users/User/Downloads/Report_9M19_RUS.PDF 
Understanding Risk-Weighted Asset (RWA) and its Calculation in Banking
Risk-weighted asset or RWA is a banking term that refers to an asset classification system to determine minimum capital in reserve a bank needs to have to avoid insolvency.
Banks and other financial institutions who are into lending or investment business are always at risk regarding loan customer defaulting or investors flatlining. Minimum capital in reserve helps them mitigate the risks of filing for insolvency. Calculating risk-weighted assets helps banks figure out the total risk-weight of each of their asset classes.
This blog talks about how a risk-weighted asset is calculated, its advantages and whether it’s a foolproof method to minimise insolvency risks.
What are Risk-Weighted Assets?
Risk-weighted assets refer to a method used to identify the minimum amount of capital that a lending institution must have in order to avoid insolvency and protect its depositors and investors.
Imagine a see-saw. If there’s a very heavy individual at one end, you would automatically seat an equally heavy individual at the other end (or maybe two light individuals) to maintain a balance. If not, the heavier side will struggle to rise off the ground.
This analogy serves to illustrate how (RWA) risk-weighted assets work.
If a bank makes a lending move that is heavy on credit risk on one end, the bank needs to ensure that they hold a correspondingly large sum of capital on the other.
That way, if the heavy-risk deal results in bad debt, the bank still holds enough capital to stay afloat and pay back its depositors.
For example, an unsecured loan is far riskier than a secured loan because, in the case of the secured loan, the lending institution can go ahead and sell the collateral in order to regain its capital if the borrower fails to repay.
Similarly, a corporate bond has a higher credit risk than a government bond because the government will typically repay all its debts on account of the fact that it has a reliable income from taxpayers that can be used for debt repayment.
In a way risk-weighted assets may as well be called credit risk-weighted assets because the risk in question is specifically credit risk.
Risk-Weighted Assets Formula
There are 2 possible formulas for risk-weighted assets calculations:
Option 1: If you have the capital adequacy ratio available use this RWA formula:
Risk-weighted assets = (Tier 1 + Tier 2 Capital) ÷ capital adequacy ratio
RWA example with this RWA formula:
Let’s look at Bank XYZ with a capital adequacy ratio of 8
| Details | Figures |
| Tier 1 capital | 10,00,000 |
| Tier 2 capital | 25,00,000 |
| Total | 35,00,000 |
| RWA (using formula (Tier 1 + Tier 2 Capital) ÷ capital adequacy ratio) | 437,500 |
Option 2: If you do not have the capital adequacy ratio handy, use this risk-weighted assets calculation method:
- Step 1: Measure the risk of every asset belonging to the bank/ financial institution in focus
- Step 2: Add the values
The resulting figure is the total RWA or total risk-weighted asset of the financial institution.
RWA example with this second risk-weighted assets calculation method:
| Asset | Amount (Rs) | Risk weight (%) | RWA (risk weighted asset) |
| Cash | 200, 00,000 | 0 | 0 |
| Government of India Bonds | 100,00,000 | 0 | 0 |
| Housing loans | 400,00,000 | 35 | 140,00,000 |
| Business loans | 300,00,000 | 100 | 300,00,000 |
| Total | 1,000,00,000 | 440,00,000 |
How to Assess Risk?
So how is risk weight – or percentage of risk- for each asset determined?
There are several factors that may influence the risk weight, depending on the type of asset.
Let’s say the bank has invested in a treasury bill or a Government of India bond (like in our table above) – this will come with little or no risk because of the government’s ability to return its dues since it enjoys a steady tax income.
On the other hand, in the case of a business loan, one would look at the borrower’s credit history – do they typically pay dues on time? Regulators will also take into consideration the value of the collateral. For example, if the business has offered its machinery as collateral against the loan, the value and saleability of the machinery would determine the risk weight allocated to the asset).
If the bank has signed off a loan to a construction company for a housing project, key considerations would be the potential earnings from the sale of homes.
Also Read
Rule Set-up of Risk-Weighted Assets
The rules for placing assets into various risk buckets are determined by a global framework known as the Basel III framework.
As the name suggests, the framework has witnessed two prior editions. The latest edition came into force after the 2008 crisis when it came to light that although two banks might display the same rupee/ dollar value of assets held, their holdings might represent different risk profiles (particularly credit risk) depending on what specific assets they held.
The current set of rules governing risk-weighted assets came about so that banks that hold riskier assets hold a larger amount of capital to pay depositors or investors back.
Here are two of the main rules of the Basel II framework
- The bank/ lending institution must bundle assets by risk category so that the amount of required capital is matched with the risk level of each asset type.
- Banks/ lending institutions may utilize credit ratings/ credit scores to determine an asset’s risk coefficient.
How are Risk-weighted Assets Calculated for Credit Risk?
Two main factors are considered in risk profile considerations:
1. Source of Repayment
For example, if the source of repayment is a salary and one is a contracted employee, the asset (in this case, the personal loan) would be less risky because this person is unlikely to lose their income and should be able to settle their dues on time.
On the other hand, if the source of repayment for the personal loan is income from a retail shop, this is a lot more unpredictable, and the asset would have a higher risk profile.
2. Value of Collateral
Collateral changes the game for a high-risk asset because the collateral can be sold to recover the capital. For example, if a bank extends a loan to a business against its office building, if the business is unable to repay the loan, the bank can sell the office building and recover its funds.
Assets linked to collateral that is of higher or equal value to the amount of the loan will typically have a lower credit risk.
Advantages of Risk-Weighted Assets
Here are some of the advantages of risk-weighted assets:
- Helps banks mitigate insolvency risk
- Helps banks identify assets that carry minimum or maximum risk
- Helps banks understand how much capital they would need in reserve
Disadvantages of Risk-weighted Assets
Some of the drawbacks include:
- Calculations might not always be accurate as the risk profile can change as the economy and markets are dynamic.
- The Basel III regulations might push banks to invest more cautiously than they would want to, resulting in potentially lower earnings (in the pursuit of lower risk because potential earnings are typically directly proportional to risk exposure).
- The concept of RWA allows banks to assess their own risk but they might not be able to do so without bias since admitting to higher risk affects the bank negatively (they need to retain a higher amount of capital, for example).
Also Read
Final Word
As an investor, you should definitely care about a financial institution’s risk-weighted assets and capital adequacy ratio. This is because, whether you are investing in banking stocks or taking a low-risk route and investing in fixed deposits, the bank’s credit risk could impact you.
A bank with high-risk assets and a low capital adequacy ratio is typically a more high-risk investment proposition than a bank with low-risk assets and a high capital adequacy ratio.
FAQs
Ans. “Better” is a subjective term. RWA (risk-weighted assets) gives you an idea of how heavily a bank invests in high-risk assets.
Ans. Assets refer to anything that could deliver earnings to a bank. That might include its own office buildings, but also refers to stock market instruments. Bonds, for example, have the potential to deliver earnings to the bank and therefore come under assets. However, there is credit risk involved because the bond-issuer might run into capital problems and fail to pay back bond-holders.
Ans. In a way, yes, that is the whole idea of RWA and the capital adequacy ratio. Banks can pursue potentially higher returns by increasing their risk exposure, while at the same time retaining adequate capital to pay investors back, should the high-risk investments fail to deliver the expected returns.
The fundamentals of this are very similar to investment advisors telling investors that if they intend to increase their exposure on the stock market, they should have a steady income and sufficient capital in hand to look after their basic living expenses.
That said, you should also look at other metrics and indicators linked to the bank, and the overall stock market. Some questions you need to ask include: Is now a good time to invest in banking stocks? Are the prices inflated? What is the banking stock’s PE ratio?
There is no one-size-fits-all answer for anything stock market related, but yes, RWA is a way to cover one of your bases.
Disclaimer
This article is solely for educational purposes. Navi doesn’t take any responsibility for the information or claims made in the blog.
Capital charge modelling for securitized products (SFA)
Capital modelling is a very important aspect of the financial industry that quants get involved in. After all, the role of a bank is as a financial intermediary to receive deposits and issue loans, and we’ve all heard of the bank runs during the Great Depression of the 1930s where by bank customers panic and start retrieving all their deposits from a bank. Such actions can cause a financial crisis, especially if it happens across multiple banks simultaneously.
Thus, its important that each bank ensures that they hold an optimal amount of capital in reserve. Having too little capital in reserve means that if an economic recession occurs, and customers start defaulting (i.e., not paying back) their loans, bank depositors can panic and trigger a bank run. Having too much capital in reserve means that the bank’s balance sheet is not efficient and the banks equity shareholders might not be getting a sufficient return on equity (ROE).
Fortunately, we have statistical approaches to help us calculate the optimal amount of capital a bank needs to hold which is also regulated by reserve banks of most countries and the Basel Accords. This is called the Risk-Weighted Asset (RWA) calculation. RWA estimates are based on the Internal Ratings Based (IRB) approach based on the asymptotic single risk factor (ASRF) framework. The RWA is given as follows:
$$ \text
RWA estimations for securitised assets¶
For securitized assets, the RWA is adjusted for the unique characteristics of securitized products as there are different tranches.
$$\text
$CR$ is the credit ratio, and $EAD$ is the exposure at default. $CR \times EAD$ gives us the total dollar risk-based capital requirement. Thus, the RWA is equal to the total dollar risk-based capital requirement multiplied by 12.5.
The two approaches are called:
- Simplified Supervisory Formula Approach (SSFA)
- Supervisory Formula Approach (SFA)
The SSFA is a simplified approach that results in a capital reserve estimate that is generally more conservative than the SFA. Thus, financial institutions will opt for the SFA approach when possible.
RWA estimations for securitized assets using the SFA approach¶
We discuss the RWA calculation for securitized assets here using the SFA approach as it is one of the most complicated capital modelling approaches on Wall St. It is more complicated than the SFA approach as it requires the statistical estimation of the probability of default (i.e., PD) and loss given default (i.e., LGD) of different replines/cohorts of the securitized product.
Some useful references that this write-up is based on is as follows:
The RWA calculation for securitized assets requires 7 inputs:
- Capital charge ($K_
$) - Underlying exposures (UE)
- Tranche Percentage (TP)
- Credit enhancement level (L)
- Tranche thickness (T)
- Effective number of exposures (N)
- Exposure-weighted average loss-given-default (EWALGD)
The Capital charge ($K_
Capital charge ($K_$)¶
The most important input that is often estimated statistically is $K_
- Capital charge for underlying exposures: $K(PD_,LGD_)$
- Expected Credit Loss (ECL): $PD_ \times LGD_$
$K$ is the capital charge for underlying exposures. It is based upon the expected loss over a 1 year horizon conditional on a systematic risk factor with a value at the 99.9\% quantile of its probability distribution (i.e., systemic risk factor during a tail loss scenario).
- $N(x)$ is the normal cumulative distribution, and $N^<-1>(x)$ is the inverse normal cumulative distribution.
- $R$ is the correlation parameter.
- $R = 0.15$ for residential mortages
- $R = 0.04$ for qualifying revolving exposures such as credit cards.
- $R = 0.03+0.13 \times e^<-35\times PD>$ for other retail exposures
PD and LGD estimation¶
$K$ is calculated based on through-the-cycle probability of default ($PD_
$), and the maximum loss of the (i) through-the-cycle loss-given default ($LGD_ $) (ii) downturn loss-given-defult ($LGD_ - $).
$$ PD_ = \widetilde
PD and LGD estimates are estimated over large datasets where available (i.e., statistical, machine, deep learning techniques). These datasets can be loan-level, cohort-level, or balance-level data.
To comply with FED and BCC requirements, the minimum size of the dataset is follows:
Parameter Wholesale (Years) Retail (Years) PD 5 5 LGD 7 5 EAD 7 5 Guidance from regulators is that the dataset must include a range of downturn and benign economic conditions, and selected downturn periods should not exceed 2 years.
For details on how PD and LGD is modelled, a related post is capital modelling as applied to securitized financial products
Data sources for PD and LGD¶
The following are common data sources used for calculationg PD and LGD:
- Loan/lease level data
- Static pool cohort
- Aging data
- Mapping approach (default rate)
- Mapping approach (loss rate)
Optimal $K_
$ estimate¶ The entire loan portfolio consists of different cohorts (i.e., replines) that are different portions of the portfolio of different balances and loan characteristics (i.e., PD, LGD). Any estimate of $K_
$ for the portfolio must be balance-weighted in order to take into account the balances and characteristics of each cohort sepearately. There are two ways to estimate $K_
$ for an entire loan portfolio. We either use a balance-weighted average of $K_ $, or a balance-weighted average of the PD and LGD inputs that are in $K_ $ formula. Balance-weighted average $K_
$¶ Calculate a separate $K_
$ for each cohort $i$ to obtain $K_ $ as follows: Balance-weighted average $PD_$ and $LGD_$ to obtain $K_
$¶ Calculate the balance-weighted $PD_$ and $LGD_$ to obtain $\overline
$ and $\overline $ to be used as inputs into the K_ formula as follows $$ K_
,\overline )+\overline \times \overline $$ Using the balance-weighted average $K_
This is because the $K$ formula is a concave function and Jensen’s Inequality. The figure below depicts this clearly.
As can be seen from the above graphic, the balance-weighted inputs into the formula $f$ will always be greater than the balance-weighted of the function applied to the inputs as shown below
$$ \alpha f(v_<1>) + (1-\alpha) f(v_<2>) < f[ v_ <1>+ (1-\alpha) v_<2>] $$
However, capital quants be pressured by the business to produce lower capital numbers and will therefore take advantage of Jensen’s inequality to produce less consservative capital reserve estimates.
What’s the magnitude of the impact between both approaches on the $K_
$ output?¶ The lower the capital reserve estimates, the greater the amount of capital that can be deployed to the financial institutions loans business. However, what is the magnitude of the impact to the bottom-line capital requirement number between using balance weighted average $K_
$ vs balance weighted average $PD$ and $LGD$ as inputs into $K_ $? From, it depends on the curvature of the $K_ $ line, and the distance between $v_1$ and $v_2$. Thus, if the securitized portfolio of credit products exhibits a large variance in $PD$ across different replines/cohorts, the difference between the curved and straight line will be greater. Thus, if you are evaluating the $K_
$ model output, it is important to validate the magnitude of the difference between both approaches. Rwa что это такое в банке
В практике ведущих иностранных регуляторов надзорное стресс-тестирование является важным инструментом обеспечения стабильности банковского сектора и применяется для целей информирования надзорных подразделений о рисках отдельных организаций или портфелей, принятия адресных мер по докапитализации или ограничению использования капитала в отношении организаций с неудовлетворительными результатами стресс-тестирования, а также для повышения за счет большей прозрачности деятельности банков доверия инвесторов и финансового рынка к банковскому сектору.
Для тестирования устойчивости банков (банковских групп) к реалистичным неблагоприятным условиям и прогнозирования достаточности капитала – как правило, основного показателя устойчивости банка в рамках проведения процедуры надзорного стресс-тестирования – необходим комплекс моделей, на основе которых осуществляется прогнозирование достаточности капитала в этих условиях. Роль данных моделей заключается в получении прогноза достаточности капитала отдельного банка на основе параметров стресс-сценария, текущих показателей банка, отражающих структуру его деятельности и профиль рисков, наблюдавшейся в прошлом и ожидаемой в будущем зависимости показателей от параметров стресс-сценария, а также другой информации. Оценку достаточности капитала по банкам в периметре мер надзорного стресс-тестирования целесообразно осуществлять как на стороне Банка России, так и на стороне банков на основе собственного комплекса моделей. Российский регулятор в настоящее время активно развивает комплекс собственных моделей надзорного стресс-тестирования для использования в качестве инструмента проверки стресс-тестов банков и возможного обоснования необходимости корректировки результатов или моделей банков.
Процесс оценки достаточности капитала головного банка банковской группы при проведении надзорного стресс-тестирования можно представить в виде моделирования эффектов от реализации различных видов риска, моделирования динамики активов и обязательств банка, а также расчета RWA, финансового результата банка и итоговой метрики достаточности капитала банка. Под RWA (risk-weighted assets) понимаются суммарные активы банка, взвешенные по уровню кредитного риска, как правило, рассчитываемого по формуле, установленной регулятором.
Реализация каждого вида риска влияет на баланс банка, на его финансовый результат или одновременно на оба показателя. Результирующая статья активов определяет активы, взвешенные по риску, а итоговый финансовый результат банка определяет изменение в его капитале. Общий процесс расчета итоговой метрики достаточности капитала головного банка при проведении надзорного стресс-тестирования является стандартным, однако данный расчет включает ключевой методологический вопрос, который требует особого внимания – расчет RWA по стандартизированному и по базовому или продвинутому подходу на основе внутренних рейтингов.
Целью исследования является формирование нового подхода к расчету величины активов, взвешенных по уровню риска (знаменатель показателя достаточности капитала) для банков, использующих стандартизированный подход к расчету RWA и для банков, использующих базовый или продвинутый подход на основе внутренних рейтингов к расчету RWA.
Материал и методы исследования
В первую очередь, были проанализированы требования Банка России в отношении банков к устанавливаемым нормативам и надбавкам к нормативам достаточности капитала банков с универсальной лицензией [1, 3, 7]. С 2019 года Банк России внедрил новый подход к оценке кредитного риска, который позволяет высвободить капитал банков, данный подход также предусматривает расчет обязательных нормативов по классам контрагентов, а не по группам активов, как было установлено ранее.
Дополнительно проанализированы иные нормативно-правовые акты Банка России, устанавливающие требования к расчету величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов [5] и определяющие состав и порядок раскрытия Банком России информации, содержащейся в отчетности кредитных организаций (банковских групп) [6].
Кроме того, в исследовании использованы материалы Обзора банковского сектора Российской Федерации № 201 Банка России за июль 2019 года, а также публикации Афониной С.Г., Богатырёвой Е.А., Косьяненко А.В., Лапшина В.А., Науменко В.В., Смирнова С.Н. по теме сопоставления качества рейтингов российских банков [4].
Результаты исследования и их обсуждение
На текущий момент в моделях надзорного стресс-тестирования рассчитывается показатель RWA для всех банков на основе стандартизированного подхода по упрощенному алгоритму, который предполагает прогнозирование объема групп активов с однородным риск-весом в соответствии с Инструкцией Банка России от 29.11.2019 № 199-И (ред. от 26.03.2020) «Об обязательных нормативах и надбавках к нормативам достаточности капитала банков с универсальной лицензией» (далее – Инструкция № 199-И) [1], без учета дополнительных корректировок. При этом часть банков Российской Федерации уже использует базовый или продвинутый подход на основе внутренних рейтингов для расчета RWA по кредитному риску и ожидается, что количество данных банков будет расти [2]. Также Банком России введены корректировки к расчету риск-весов в сегментах потребительского кредитования [3], которые также требуют корректировок к расчету RWA по стандартизированному подходу.
С точки зрения используемой при надзорном стресс-тестировании методологии корректнее рассчитывать показатели достаточности капитала как в базовом, так и в стрессовом сценарии с учетом базового или продвинутого подхода на основе внутренних рейтингов к расчету RWA, поскольку нормативы достаточности капитала формируются на основе значений RWA, рассчитанных с использованием базового или продвинутого подхода на основе внутренних рейтингов.
Рассчитать RWA по кредитному риску по базовому или продвинутому подходу на основе внутренних рейтингов возможно только при наличии моделей оценки кредитного риска (PD – вероятность дефолта контрагента (probability of default), LGD – потери при дефолте контрагента (loss given default), EAD – сумма под риском при дефолте (exposure at default)) на уровне отдельных кредитов, поскольку расчет риск-весов с использованием базового или продвинутого подхода на основе внутренних рейтингов осуществляется на уровне отдельных кредитов с учетом значений PD и LGD. При этом для сопоставимости оценок модели должны быть откалиброваны на соответствующие центральные тенденции отдельных банков, в противном случае оценки могут существенно отличаться от оценок RWA по кредитному риску, которые банки используют для расчета нормативов достаточности капитала.
Таким образом, осуществлять расчет RWA по базовому или продвинутому подходу на основе внутренних рейтингов для каждого отдельного сегмента кредитного портфеля возможно только при условии, что имеются модели на уровне отдельных кредитов и эти модели откалиброваны на центральные тенденции риск-метрик отдельных банков в определенных сегментах. Однако даже при наличии моделей данного типа и соответствующих калибровок решение об использовании базового или продвинутого подхода на основе внутренних рейтингов в расчете RWA в моделях надзорного стресс-тестирования является неоднозначным по двум основным причинам:
1. При расчете RWA по кредитному риску в соответствии с базовым или продвинутым подходом на основе внутренних рейтингов модели банков являются наиболее объективными, в том числе, поскольку они прошли проверку Банка России, и все метрики достаточности капитала рассчитываются именно на основании моделей банков. Даже при наличии моделей оценки кредитного риска на уровне отдельных кредитов высокого качества с собственной калибровкой для каждого отдельного портфеля отдельного банка, результаты расчетов RWA по базовому или продвинутому подходу на основе внутренних рейтингов будут отличаться от результатов банков, поскольку банки для разработки моделей могут использовать другие, как правило, более детальные данные и другие статистические методы, как технические, такие как обработка данных, так и сами эконометрические модели. Таким образом, оценки регулятора даже в базовом сценарии могут отличаться от оценок банков, которые заведомо являются наиболее объективными.
2. В соответствии с базовой концепцией достаточности капитала банка в стрессовом сценарии оценки риск-метрик кредитного риска (PD, LGD) и, как следствие, риск-веса в соответствии с базовым или продвинутым подходом на основе внутренних рейтингов не должны меняться в стрессовом сценарии. Концепция достаточности капитала любого вида (стандартизированный подход, базовый или продвинутый подход на основе внутренних рейтингов или экономический капитал) предполагает, что банк должен держать некоторую величину собственных средств, достаточную для покрытия возможных неожиданных потерь (ожидаемые потери уже учтены в резервах на возможные потери) в некотором проценте возможных сценариев, близком к 100 % для стран с наиболее развитым банковским сектором. Данная величина не должна зависеть от фазы экономического цикла, поскольку все возможные негативные сценарии уже учтены при расчете данной величины. Таким образом, в соответствии с базовым или продвинутым подходом на основе внутренних рейтингов риск-метрики, используемые для расчета риск-весов и сами риск-веса не будут изменяться в условиях стрессового сценария. Однако на практике данная предпосылка не всегда выполняется. В реальности риск-веса, рассчитанные по базовому или продвинутому подходу на основе внутренних рейтингов в стрессовом сценарии, будут меняться. Это происходит из-за того, что при ухудшение макроэкономической ситуации банки при кредитном мониторинге понижают рейтинги заемщиков. В соответствии с теорией достаточности капитала и подхода на основе внутренних рейтингов, они должны производить перекалибровку портфеля на прежние или обновленные вероятности дефолтов TTC (подход TTC предполагает присвоение заемщику рейтинга на основе худшего сценария [4]), однако в реальности они не всегда выполняют данную процедуру или выполняют ее частично.
Это связано с двумя факторами. Во-первых, у банков часто нет времени для перекалибровки рейтингов, особенно в пределах нескольких кварталов. В любом случае данная перекалибровка происходит с некоторым лагом. Во-вторых, у банков часто нет объективной информации о том, в какой момент и на сколько нужно корректировать их средние рейтинги, поскольку даже если наблюдается ухудшение среднего кредитного качества заемщиков в портфеле, они не знают, происходит ли данное ухудшение из-за ухудшения макроэкономической ситуации или из-за, например, изменения профиля заемщиков, которым они выдают кредиты. В связи с этим, оценки вероятности дефолтов, которые используются банками с базовым или продвинутым подходом на основе внутренних рейтингов, содержат как элементы вероятности дефолтов TTC, так и элементы вероятности дефолтов PIT (рейтинги PIT отражают оценку текущего положения заемщика и (или) наиболее вероятного положения в течение определенного заданного временного горизонта [4]), следовательно, в условиях реального кризиса средние риск-веса в определенной степени будут меняться (увеличиваться).
— Поскольку при расчете риск-веса актива, подверженного кредитному риску, в соответствии с Положением Банка России от 06.08.2015 № 483-П (ред. от 15.04.2020) «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов» (далее – Положение № 483-П) [5] в базовом или продвинутом подходе на основе внутренних рейтингов используются значения вероятности дефолта (PD) средние за экономический цикл и значения потерь при дефолте (LGD) за период экономического спада независимо от фазы экономического цикла, в которой осуществляется расчет RWA. Изменение риск-метрик в стрессовом сценарии не влияет на значение риск-веса, поэтому риск-вес каждого отдельного актива, подверженного кредитному риску в стрессовом сценарии будет соответствовать его риск-весу на момент проведения оценки. Данная концепция далеко не всегда реализуется на практике, однако для оценки RWA на основе моделей надзорного стресс-тестирования данный подход является допустимым. В этом случае единственной риск-метрикой, влияющей на RWA по кредитному риску в базовом или продвинутом подходе на основе внутренних рейтингов, которая изменяется в условиях стрессового сценария является EAD в соответствии с формулой (1) величины кредитного риска (RWA) по базовому или продвинутому подходу на основе внутренних рейтингов на основании Положения № 483-П [5]:
где КРП – величина кредитного риска по активу, подверженному кредитному риску на основе базового или продвинутого подхода на основе внутренних рейтингов;
— α – поправочный коэффициент, равный 1,06 на основании Указания Банка России от 19.07.2018 № 4869-У «О внесении изменений в пункты 1 и 2 Указания Банка России от 31 августа 2017 года № 4515-У «О составе и порядке раскрытия Банком России информации, содержащейся в отчетности кредитных организаций (банковских групп)» [6];
— КПВР – коэффициент риска, рассчитанный по данному активу, подверженному кредитному риску на основе базового или продвинутого подхода на основе внутренних рейтингов в соответствии с Положением № 483-П [5];
— EAD – величина кредитного требования, подверженная риску дефолта, определяемая на основании Положения № 483-П [5].
Исходя из вышесказанного, для надзорного стресс-тестирования не рекомендуется создавать собственные модели оценки RWA по кредитному риску с учетом базового или продвинутого подхода на основе внутренних рейтингов и прогнозировать только изменение величины кредитных требований, подверженного риску дефолта, в стрессовом сценарии, предполагая значение риск-весов неизменным (представлено в формуле (2)):
КРПStress = КРПBaseline*
(2)где КРПStress – величина кредитного риска (RWA) по активу (портфелю активов), подверженному кредитному риску с учетом базового или продвинутого подхода на основе внутренних рейтингов в стрессовом сценарии;
— КРП Baseline – величина кредитного риска (RWA) по активу (портфелю активов), подверженному кредитному риску с учетом базового или продвинутого подхода на основе внутренних рейтингов на момент проведения оценки;
— EAD Stress – величина кредитного требования (портфеля кредитных требований), подверженных кредитному риску в стрессовом сценарии;
— EAD Baseline – величина кредитного требования (портфеля кредитных требований), подверженных кредитному риску на момент проведения оценки.
В данном случае гранулярность риск-весов играет большое значение, поскольку предположение о неизменном риск-весе портфеля является необоснованным, если, например, меняется структура активов данного портфеля. Даже если риск-вес отдельных кредитов остается неизменным, средний риск-вес портфеля может измениться, если объем задолженности (EAD) по каждому из кредитов меняется непропорционально. Таким образом, для наибольшей точности моделирования предлагается запрашивать информацию о риск-весах на уровне отдельных кредитов для кредитов юридических лиц и на уровне портфелей для кредитов физических лиц (ипотечное кредитование, кредитные карты, автокредитование и прочее). В качестве упрощенного подхода, создающего меньшую нагрузку для банков, также возможно запрашивать риск-веса только на уровне портфелей, в том числе портфелей кредитов юридических лиц (оптимально отдельно для крупных и средних юридических лиц, малого и среднего бизнеса и прочих сегментов портфеля юридических лиц).
При реализации рекомендуемого подхода ожидается, оценка RWA для банков, использующих базовый или продвинутый подход на основе внутренних рейтингов, полученная на основе моделей надзорного стресс-тестирования, будет ниже, чем соответствующая оценка на основе моделей банков. Это объясняется тем, что банки будут предполагать рост риск-весов, вызванный ростом вероятностей дефолта, в связи с чем оценка регулятора должна являться верхней границей возможного интервала оценок банков. В дальнейшем рекомендуется на основе сравнения результатов банков определить среднее изменение вероятностей дефолта PD TTC в стрессовом сценарии и соответствующее изменение риск-весов с учетом базового или продвинутого подхода на основе внутренних рейтингов.
Что касается стандартизированного подхода, то в данном случае расчет RWA является более однозначным, по крайней мере, по упрощенному алгоритму, который предполагает прогнозирование объема групп активов с однородным риск-весом в соответствии с Инструкцией № 199-И, поскольку в соответствии с Инструкцией № 199-И существует четкое разделение портфеля на категории по уровню риска и риск-вес в каждой категории является однородным. Однако существуют исключения, связанные, например, с введением регулятором ограничений на рост потребительского кредитования [7], которые предполагают различные риск-веса для различных категорий потребительских кредитов. В связи с данными и последующими нововведениями также рекомендуется учитывать индивидуальные риск-веса активов банков в соответствующих портфелях на основании стандартизированного подхода.
В целом прогнозирование RWA и, в частности, риск-весов, является трудоемким процессом, в том числе, при полноценной реализации требований [1] в стандартизированном подходе, который будет иметь ограниченное влияние на итоговые показатели достаточности капитала, поскольку в соответствии с базовой методикой риск-весов, особенно в базовом или продвинутом подходе на основе внутренних рейтингов, предполагается, что риск-веса не должны зависеть от фазы экономического цикла. В связи с этим, не рекомендуется разрабатывать комплексные модели прогнозирования RWA банков или, по крайней мере, приступать к разработке подобных моделей в приоритетном порядке. Однако рекомендуется иметь упрощенные модели, которые будут способны выявить значимые отклонения результатов банков от ожидаемой динамики его RWA, особенно если источником данных отклонений является стремление банка получить наиболее благоприятные для себя результаты надзорного стресс-тестирования.