Мировой финансовый кризис 2008

Мировой финансовый кризис 2008 г. Вызвал всплеск регулятивных новаций, значительная часть которых находит  свое отражение в новых документах Базельского комитета по банковскому  надзору. Еще до конца не внедренный Базель II был дополнен положениями, сформировавшими Базель III, который во многом развивает положения предыдущего документа.

 

 

Как показывает практика, многие предложения, сформулированные в период кризиса, на поверку оказываются  не до конца продуманными, а нередко  и чреваты негативными побочными эффектами.

 

В статье предпринимается  попытка разобраться в том, насколько  релевантны новации в регулировании  для России и не будут ли они  иметь негативных последствий для  экономики и банковской системы.

 

Триумф Базельского  соглашения 1988 года

 

Первый продукт Базельского комитета – Базельское соглашение 1988 г., несомненно, являлось самой успешной новацией в банковском регулировании. В течение следующего за его принятием десятилетия подавляющее большинство стран – как развитых, так и развивающихся – внедрило у себя методы оценки достаточности капитала, основанные на принципах, положенных в основу так называемого коэффициента Кука (по имени первого председателя Базельского комитета).

 

Документ 1988 г. ознаменовал собой, по сути, революцию в регулировании банков. Во-первых, традиционно существовавший коэффициент левериджа (т. е. соотношение капитала и активов банка) был заменен на более сложный коэффициент, в котором разные категории активов взвешивались с учетом риска с коэффициентами от 0 до 100%. Это позволило дифференцировать требования к капиталу для банков с разной структурой активов.

 

Вторая новация состояла в разделении капитала на два уровня. В капитал первого уровня (Tier I) вошли категории активов, наиболее близкие по качеству к уставному  капиталу (на практике эта часть капитала ближе всего к значению капитала (Shareholder’s Equity) в отчетности по МСФО. В состав капитала второго уровня (Tier II) вошли более сомнительные части капитала (например, резерв переоценки недвижимости) и даже субординированный долг. Было установлено, что доля капитала второго уровня в совокупном капитале не может превышать половины.

 

Важной предпосылкой эффективного использования коэффициента Кука было правильное создание резервов на возможные потери по ссудам (которые  уменьшали капитал и активы на величину уже выявленных рисков), таким образом, капитал должен был защитить банк от реализации непредвиденных рисков.

 

Но еще более радикальной  новацией стала сама парадигма Базельского  соглашения, которая состояла в том, что главное – следить за достаточностью капитала. Если банк потерял капитал (например, коэффициент достаточности опустился до уровня ниже 2%), его надо банкротить, а если стоимость его активов выше стоимости обязательств, т. е. банк платежеспособен, но испытывает трудности с погашением обязательств, ему надо просто предоставить ликвидность. Фактически регулятор мог обойтись без надзора за ликвидностью банков – достаточно было не упустить главное – достаточность капитала.

 

Надо сказать, что многие развитые страны действительно стали уделять ликвидности гораздо меньше внимания, хотя большинство развивающихся стран (включая Россию) так далеко не пошли.

 

Пробуксовка Базеля II

 

Следующая версия Базельского  соглашения (Базель II) была одобрена в 2004 г. и опиралась на соглашение 1988 г., при этом главные идеи изначального соглашения были значительно расширены. Во-первых, Базельский комитет (во многом под влиянием крупнейших мировых банков) решил, что категории риска активов в изначальном соглашении слишком грубы. Например, инвестиции в ценные бумаги суверенных заемщиков предлагалось взвешивать под 0%, однако суверены могут быть как высоконадежными (и иметь рейтинги «ААА »), так и находиться в состоянии дефолта. То же касается и всех иных категорий активов. В результате последовало предложение группировать активы не по категории контрагента (суверенные и субсуверенные заемщики, банки, компании и т. п.), а по уровню их реального риска. Оценивать уровень риска предлагалось двумя способами: в стандартном подходе для этого использовались рейтинги международных рейтинговых агентств, а в продвинутом варианте – внутренние рейтинги самого банка, если он сумел доказать регулятору адекватность системы управления рисками.

 

Базельский комитет  довольно детально прописал требования к системам управления рисками в банках, включая даже основные алгоритмы расчета рисков.

 

В части применения Базеля II, однако, почти сразу возникли проблемы. Применение стандартного подхода в  большинстве стран оказалось  затруднено ввиду низких рейтингов  самих суверенных заемщиков. Большинство стран мира имеет спекулятивные кредитные рейтинги (включая Россию на момент появления первой редакции Базеля II в 1999 г.). Требования к заемщикам со спекулятивными рейтингами предлагалось взвешивать с коэффициентом риска 100%, а требования к заемщикам с самыми низкими рейтингами (категории «ССС/Саа» и ниже) – с коэффициентом риска 150%. Требования к заемщикам без рейтинга взвешивались с коэффициентом риска 100%. То есть фактически в странах с низкими рейтингами новый коэффициент «отказывался» дифференцировать риски, более того, заемщики с рейтингами уровня «ССС» часто оказывались самыми лучшими заемщиками, доступными для банков1. В результате страны с развивающимися рынками не приняли новую версию Базельского соглашения.

 

Почему Базель II не удался?

 

Впрочем, кризис 2008 г. вскрыл и более серьезные дефекты, проявившиеся в процессе реального использования  нового соглашения. Банки США и  Европы никогда не смогли бы аккумулировать такие большие объемы секьюритизированных  ипотечных кредитов, если бы ценные бумаги с рейтингом «ААА » не учитывались с нулевым коэффициентом риска.

 

Собственно, именно этот пример и показывает суть проблемы Базеля II: несмотря на сложную математику и безупречные формулы, реальная сложность находится в области  невозможности получения точных статистических оценок основных входных параметров моделей. Примерно так формулы, за которые была присуждена Нобелевская премия по экономике, привели к краху фонд LongTerm Capital Management (LTCM) в 1998 году.

 

Даже в развитых странах оказалось невозможным оценить вероятности дефолта целых классов ипотечных заемщиков, что же говорить о вероятностях дефолта на рынках с гораздо более короткой историей?

 

Если очевидные недостатки Базеля II не позволили его внедрить в развивающихся странах, то его скрытые дефекты, по-видимому, способствовали кризису subprime ипотеки в развитых странах.

 

Хорошо иллюстрируют сложность внедрения Базеля II в  условиях развивающихся рынков реальные примеры попыток внедрения систем управления рисками, основанных на идеях Базеля II, в двух российских банках в 2004–2005 гг. С этими примерами автор статьи мог близко познакомиться в период работы в международном рейтинговом агентстве в процессе анализа деятельности банков.

 

Оба они приходятся на период, предшествовавший появлению окончательной версии Базеля II в 2006 г., но эти примеры четко обозначили (в несколько даже экстремальной форме) возможные проблемы. Если бы та же статистика была оценена теперь, после кризиса 2008 г., результаты были бы менее шокирующими. но в том-то и дело, что на данных того периода можно было легко доказать несостоятельность всей схемы, теперь доказывать сложнее, но сама схема по этой причине не стала надежнее.

 

Недавно в новостях прошла информация, что в Пентагоне запретили  презентации в PowerPoint, так как «они создают ложную иллюзию понимания ситуации». Такую же ложную иллюзию полного контроля над рисками создают презентации, посвященные внедрению Базеля II.

 

То, что более-менее  работает в США и Западной Европе (да и то иногда создает предпосылки для мирового кризиса, как, например, рынок subprime ипотеки), в развивающихся странах может нанести существенно больший ущерб.

 

Пример 1. Внедрение в  российском банке системы оценки кредитных рисков, основанной на внутренних кредитных рейтингах.

 

Крупный российский банк (из числа 10 крупнейших) попытался внедрить систему управления кредитным риском, основанную на внутренних кредитных  рейтингах.

 

Банк провел довольно масштабные изменения во внутренних процессах. Кредитный департамент  отвечал за привлечение и сопровождение клиентов. Оценку кредитного риска осуществляло специализированное подразделение риск-менеджмента, которое присваивало внутренние кредитные рейтинги. Этим рейтингам соответствовала вероятность дефолта, определенная на базе статистики за предыдущие 5 лет (2000–2004 гг.), на основе этой вероятности дефолта рассчитывалась премия за риск, которая включалась в расходы кредитного департамента.

 

Другой составляющей расходов была трансфертная ставка за кредитные ресурсы, определенная казначейством с учетом срока и валюты кредита. Результат кредитного департамента определялся как сумма процентного дохода за вычетом стоимости ресурсов и премии за риск.

 

Теоретически красивая схема разбилась (но банк этого сам  не заметил) о статистику дефолтов: в рассмотренный период вероятности дефолта были очень низки, фактически банк, как и весь российский банковский сектор, почти не имел просроченных кредитов. Более того, статистика дефолтов для самых крупных российских заемщиков отсутствует и по сей день (даже ситуация с «Русалом» в период 2008–2009 гг. не может быть квалифицирована как дефолт, не говоря уже о других крупных компаниях).

 

В результате вероятности дефолта  для крупнейших заемщиков банка  были определены на ненулевом уровне только исходя из приличий (это, кстати, давало банку основания кредитовать этих заемщиков без обеспечения), а по более рискованным рейтинговым категориям небольшая вероятность дефолта (Probability of default (PD) – в терминах Базеля II) дополнительно снижалась за счет обеспечения, что с учетом низкого уровня убытков в случае дефолта (Loss Given Default – LGD) вела к низкой премии за риск, которая для всех категорий заемщиков находилась в пределах 2 процентных пунктов.

 

В ситуации, когда разброс процентных ставок находился в пределах от 10 до 22%, разумеется, премия за риск в размере каких-то двух процентных пунктов не могла никак повлиять на стимулы при кредитовании.

 

Точнее, такая система как раз  стимулировала наиболее рискованные  виды кредитования, но, к счастью, в  банке работали адекватные менеджеры, которые на практике руководствовались своим опытом и здравым смыслом, а не математической моделью. В итоге вся система рискменеджмента де-факто выродилась в систему расчета бонусов кредитного департамента.

 

Таким образом, искаженная статистика дефолтов не позволяет построить адекватную систему оценки риска.

 

Может показаться, что это частный  случай, характерный для короткого  периода развития посткоммунистической России, но на самом деле проблема носит  общий характер.

 

Значительные макроэкономические изменения во многих странах не дают возможности пользоваться более ранней статистикой в странах, переживших гиперинфляцию, а новые виды кредитования и новые типы финансовых инструментов (микрофинансирование, секьюритизация) не позволяют пользоваться проверенной статистикой и в развитых странах.

 

Кстати, в том же банке была введена  система оценки рыночных рисков на базе методологии Value-at-Risk (VAR). В качестве исходной предпосылки модели было указано, что с 95%-ной вероятностью российский фондовый рынок не может упасть более чем на 25% за три дня (три дня не случайны, так как позволяют оперативно уменьшить сумму под риском). Когда же риск-менеджеру в процессе обсуждения модели было указано, что на самом деле наш рынок со 100%-ной вероятностью раз в два года падает на 25% за один день, последовал комментарий, что в таком случае модель покажет, что в рынок инвестировать нельзя, а у банка уже есть портфель на 100 млн дол., на котором банк очень хорошо зарабатывает…

 

Пример 2. Внедрение в российском банке системы оценки кредитных рисков, основанной на внешних кредитных рейтингах.

 

В другом российском банке (кстати, со 100%-ным иностранным капиталом) к  проблеме недостаточности статистики дефолтов подошли с другой стороны: было принято решение использовать в качестве базовой шкалу рейтингового агентства Moody’s.

 

Банк пользовался опубликованными  рейтингами агентства, а дополнительно  присваивал сам своим заемщикам  внутренние рейтинги по шкале Moody’s. В  дальнейшем в качестве вероятности  дефолта использовались вероятности дефолта, рассчитанные агентством Moody’s для своей шкалы.

 

Однако красивая на уровне презентации  схема также разбилась о попытку  ее практического применения.

 

Выяснилось, что, согласно агентству Moody’s, вероятность дефолта большинства заемщиков банка оценивается в 20% на горизонте 10 лет и более 10% на горизонте 5 лет. Создание таких резервов немедленно убивало весь финансовый результат банка, поэтому систему также пришлось «подкрутить»: банк начал массово присваивать своим клиентам завышенные рейтинги по шкале Moody’s, что немедленно стало очевидным при рассмотрении реально присвоенных рейтингов.

 

Многие рейтинги были присвоены на инвестиционном уровне, т. е. на уровне, который был в тот  период (да во многом и теперь) недоступен для подавляющего большинства заемщиков. Анализ модели показал, что для большинства заемщиков надо было создавать резервы на уровне 3–6% даже с учетом обеспечения. В тот период у банка была процентная маржа на уровне 6 процентных пунктов, а операционные издержки достигали 3% от работающих активов, т. е. фактически банк при данных предпосылках следовало просто закрыть, поэтому методику также пришлось «подкрутить». В конце концов, находясь в России, вполне можно принять вероятность дефолта самой России или, например, Газпрома на уровне, предельно близком к 0.

 

Конечно, можно говорить в обоих случаях о намеренном искажении методики, но эти ошибки принципиально ничем не отличаются от ошибок самих рейтинговых агентств, присвоивших многим сотням выпусков ипотечных ценных бумаг рейтинги на уровне «ААА ».

 

Искажения (или же просто отсутствие) статистики дефолтов не мешают калькуляции рисков, но полученные результаты на самом деле создают  иллюзию контроля за рисками, ни в коей мере не обеспечивая их снижение или же адекватное включение стоимости риска в процентную ставку.

 

В принципе, консультанты по внедрению Базеля II в России осознают эту проблему. Автору довелось обсуждать  подобную методику в нюансах с  консультантом, отвечавшим за внедрение элементов Базеля II в одном из российских банков. В ходе дискуссии он неожиданно признался, что полученные на основе данных банка цифры они тоже сочли недостаточно консервативными и…