Оптимизация управления кредитным риском при ипотечном кредитовании в РФ

Вопросы, связанные с развитием ипотечного кредитования. (ИК), являются социально значимыми, способствуя удовлетворению одной из самых насущных потребностей человека — потребности в жилье. Они также являются и экономически значимыми, так как строительство и смежные с ним отрасли хозяйства образуют один из наиболее капиталоемких и системообразующих сегментов национальной экономики. Для населения ИК является способом получения жилья, альтернативным длительному накоплению, для банков — перспективной сферой долгосрочных вложений, для государства — способом решения жилищной проблемы и, следовательно, снижения социальной напряженности в обществе.

Современная ипотека появилась в РФ в 1998 году с принятием ФЗ РФ «Об ипотеке (залоге недвижимости)» [5] - первого в нашей стране закона, посвященного ипотеке. До его разработки и принятия процесс развития ипотеки протекал медленно и противоречиво, основываясь на разрозненных правовых актах. Быстрый рост ИК начался в 2004 г. и продолжался до 2008 г. включительно. Данные о динамике объема задолженности по выданным ипотечным кредитам приведены в таблице №В.1, расчеты проводились автором на основе данных ЦБ РФ [7].

Таблица №В. 1. Объем задолженности по ипотечным жилищным кредитам, предоставленным кредитными организациями физическим лицам.

Дата Объем задолженности по предоставленным кредитам, млрд. руб. Темп прироста задолженности, в % к данным предыдущего периода.

01.01.05 17,8 +67,2 (прирост за 2-ое полугодие 2004 г.).

01.01.06 52,8 +196,6.

01.01.07 233,9 +343,0.

01.01.08 611,2 +161,3.

01.01.09 1070,3 +75,1.

01.01.10 1010,9 -5,6.

Итак, объем задолженности рос высокими темпами вплоть до начала 2008 г., в 2008 г. темп замедлился, но оставался положительным, а в 2009 году рост сменился падением. Отметим, что объем ипотечных кредитов, выданных в 2009 г., уменьшился почти в пять раз по сравнению с 2008 г.

Складывавшиеся на протяжении последних лет благоприятные факторы экспортной конъюнктуры способствовали массовому притоку капитала в страну, расширяя кредитные ресурсы банковской системы и увеличивая спрос на жилую недвижимость, которая для значительной части покупателей стала служить инструментом сохранения и увеличения капитала. Это способствовало, с одной стороны, быстрому развитию системы ИК, а с другой стороны — беспрецедентному росту цен на жилую недвижимость, что все больше утверждало ее в роли инструмента финансовых спекуляций. Данные о динамике цен на жилье представлены в таблице №В.2. Для сравнения в этой же таблице приведены данные об инфляции за соответствующий период [9].

Таблица №В. 2. Средние цены на рынке жилья за 1 квадратный метр общей площади, данные по РФ.

Дата Стоимость квартиры, Изменение стоимости Инфляция данные руб. квартиры, в % к данным за за год, % на конец* предыдущий год периода) Первичный Вторичный Первичный Вторичный рынок рынок рынок, рынок.

1998 5050 4941 — - 84,4.

1999 6999 6151 +38,6 +24,5 36,5.

2000 8678 6590 +24,0 +7Д 20.2.

2001 10 567 9072 +21,8 +37,7 18.6.

2002 12 939 11 557 +22,5 +27,4 15,1.

2003 16 320 13 967 +26,1 +20,9 12,0'.

2004 20 810 17 931 +27,5 +28,4 11,7.

2005 25 394 22 166 +22,0 +23,6 10,9.

2006 36 221 36 615 +42,6 +65,2 9.

2007 47 482 47 206 +31,1 +28,9 11,9.

2008 52 504 56 495 +10,6 +19,7 13,3.

2009 47 715 52 895 -9,1 -6,37 8,8.

Начиная с 2001 г. (первичного рынка — с 1999 г.) рост цен на жилье существенно обгонял инфляцию, замедлившись только в 2008 г., а в 2009 г. рост сменился падением. Учитывая крайнюю неравномерность цен на жилье в столице и в регионах, ниже отдельно приведены данные по Москве [9].

Таблица №В.З. Средние 1{вны на рынке жилья за 1 квадратный метр общей площади, данные по Москве.

Дата (данные на конец периода) Стоимость квартиры, руб. Изменение стоимости квартиры, в % к данным за предыдущий год Инфляция за год, %.

Первичный рынок Вторичный рынок Первичный рынок Вторичный рынок.

2001 21 906 20 329 — - 18.6.

2002 24 331 26 810 +11,1 +31,9 15,1.

2003 35 364 34 681 +45,4 +29,4 12,0.

2004 47 058 42 132 +33,1 +21,5 11,7.

2005 58 398 52 444 +24,1 +24,5 10,9.

2006 88 590 101 334 +51,7 +93,2 9.

2007 113 501 127 874 +28,1 +26,2 11,9.

2008 127 246 155 271 ' +12,1 +21,4 13,3.

2009 131 218 158 915 +3,1 +2,4 8,8.

Начиная с 2002 года (для первичного рынка — с 2003 года) рост цен на жилье существенно обгонял инфляцию, достигнув максимума в 2006 году и замедлившись только в 2009 году, т. е. позже, чем в целом по стране.

Под влиянием столь быстро растущего рынка большинство банков перестали объективно оценивать риски выдаваемых кредитов и не уделили должного внимания росту т.н. «токсичных активов» — кредитов с высокой вероятностью дефолта. Поэтому с наступлением кризиса стал расти и объем просроченной задолженности по ипотечным кредитам. Доля просроченной задолженности в общем объеме задолженности по предоставленным ипотечным кредитам в РФ росла в течение всего 2009 года, увеличившись с 1,09% (на первое января 2009 г.) до 2,77% (на первое декабря 2009 г.) [7]. Ниже в таблице № 33.4 приведены данные по росту объема просроченной задолженности, расчеты производились по данным ЦБ РФ.

Таблица №В.4. Рост просроченной задолженности е общем объеме задолженности по предоставленным ипотечным кредитам в РФ в 2009 г.

2009 год Общий объем задолженности, млн руб. Объем просроченной задолженности, млн руб. Доля просроченной задолженности, % Изменение доли просроченной задолженности за месяц,%.

01 янв 1 057 100 11 483 1,09.

01 фев 1 079 059 13 999 1,30 +0,21.

01 мар 1 081 545 14 598 1,35 +0,05.

01 апр 1 049 918 17 466 1,66 +0,31.

01 май 1 037 837 18 833 1,81 +0,15.

01 июн 1 018 261 19 816 1,95 +0,13.

01 июл 1 011 579 21 419 2,12 +0,17.

01 авг 1 018 582 23 007 2,26 +0,14.

01 сен 1 013 572 24 212 2,39 +0,13.

01 окт 1 002 938 26 304 2,62 +0,23.

01 ноя 995 643 26 530 2,66 +0,04.

01 дек 1 000 738 27 721 2,77 +0,11.

Таким образом, объем просроченной задолженности рос как в абсолютном, так и в относительном выражении в течение всего 2009 года. Пока платежеспособность населения будет снижаться, ситуация с просроченной задолженностью будет ухудшаться и доля «плохих» кредитов на балансах банков будет возрастать. В результате банки будут вынуждены формировать дополнительные резервы по проблемным ссудам, что приведет к снижению достаточности капитала банков. Рост просроченной задолженности во многом обусловлен тем, что совершенствование методов оценки кредитного риска в банках не успевало за бурным ростом рынка ИК в 2005;2008 годах (см. таблицу № В.1). Это указывает на высокую актуальность проблемы оптимизации управления кредитным риском при ИК.

За последние годы правительством был принят ряд усилий для расширения доступности жилья, в частности, в рамках приоритетного национального проекта «Доступное и комфортное жилье — гражданам России» и основного инструмента его реализации — ФЦП ''Жилище". Но несмотря на все усилия, для большинства россиян жилье продолжает оставаться недоступным, что является одной из самых актуальных проблем современной России. По оценкам АИЖК, для улучшения жилищных условий до желаемого уровня средняя российская семья должна работать около 6. лет, тогда как аналогичные показатели по Европе и США равны 3−3,5 и 2,5тодам соответственно. Благодаря ФЦП «Жилище» в РФ получили распространение два основных показателя, характеризующих доступность жилья. Первый показатель — коэффициент доступности жилья, рассчитываемый как соотношение средней рыночной стоимости стандартной квартиры площадью.

54 квадратных метра и среднего годового совокупного дохода семьи из трех человек. Второй показатель — доля семей, имеющих возможность приобрести жилье, соответствующее стандартам обеспечения жилыми помещениями, с помощью собственных и заемных средств. К 2010 году первый показатель должен был стать равным трем, т. е. стоимость стандартной квартиры должна была стать равной среднему годовому доходу семьи за три года. Второй показатель должен был стать равным 30%, т. е. для 30% семей должно было стать доступным приобретение стандартного жилья за счет собственных и кредитных средств. Однако целевые значения показателей не были достигнуты [11]. Анализ значений коэффициента доступности жилья в период 2006 — 2009 годов (рис. №В.1), показывает, что жилье в РФ с каждым годом становится все менее доступным. Доля семей, имеющих возможность улучшить свои жилищные условия или взять ипотечный кредит, также значительно сократилось (рис. №В.2). На начало 2010 г. доля таких семей снизилась в 1,6 раз по сравнению с началом 2009 г. и уже в 2,2 раза отстает от целевого значения на 2009 г.

Рис. № В.1. Значения коэффициента доступности жилья в РФ в 2006;2009 гг.

КОЭФФИЦИЕНТ ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ, ЛЕТ в 1.8 в 2 раза больше лшшжаш. факптеско е значение индикатора целевое значение индикатора.

2009 годы.

Рис. № В.2. Доля семей РФ, имеющих возможность приобрести жилье с помощью собственных и заемных средств в 2006;2009 гг.

ДОЛЯ СЕМЕЙ. ИМЕЮЩИХ ВОЗМОЖНОСТЬ ПРИОБРЕСТИ ЖИЛЬЕ С ПОМОЩЬЮ СОБСТВЕННЫХ II ЗАЕМНЫХ СРЕДСТВ, °/о в 2.2 чача меньше фактическое значение индикатора.

2009 цечевое значение индикатора.

ГОДЫ.

В 2009 году в большинстве субъектов РФ наблюдалось снижение стоимости жилой недвижимости, что способствовало повышению итогового значения коэффициента доступности жилья. Однако в 2009 году также наблюдался и резкий рост безработицы — в декабре 2009 года численность только официально безработных составляла 2,2 млн. человек, что в 1,4 раза больше, чем аналогичный показатель в 2008 году, при этом безработных, не зарегистрированных в органах занятости, значительно больше [9]. Кроме того, наблюдалось сокращение рабочего цикла на большинстве промышленных предприятий — в 2009 году около миллиона человек из числа трудоспособного населения работали неполное рабочее время [9]. Все это привело к снижению доходов населения, в результате чего плановое значение коэффициента доступности жилья, установленное на 2009 год в размере 3 лет, не было достигнуто, а, напротив, значение коэффициента снизилось по сравнению с 2008 годом. Одним из наиболее эффективных.

10 способов повышения показателя доступности жилья является снижение процентных ставок по ипотечным кредитам. Заметим, что в ходе опроса фонда общественного мнения, проведенного в 2009 году [8], на открытый вопрос о том, что нужно сделать, чтобы ипотечные кредиты стали более доступными для россиян, 33% опрошенных ответили, что нужно снизить процентную ставку по кредитам. Итак, для, результативного решения проблем обеспечения населения жильем необходимо снижать ставки ипотечного кредитования, а, следовательно, риски коммерческого банка. Одним из основных видов рисков при ипотечном кредитовании является кредитный риск, грамотное управление которым способствует снижению итоговой ставки по ипотечным кредитам и, следовательно, решению важной социальной и экономической проблемы. Это также подтверждает высокую актуальность проблемы оптимизации управления кредитным риском при ипотечном кредитовании.

В последние годы в России значительно выросла роль кредитования вообще и ИК в частности по сравнению с ролью других приносящих доход банковских операций. Изменения в структуре активных операций отражаются на рисках, которым подвержена деятельность коммерческого банка. Управление кредитным риском становится более значимым по сравнению, например, с валютным риском или риском потерь по операциям с ценными бумагами. Это подтверждается и результатами анкетирования кредитных организаций, проведенного ЦБ РФ в 2008 году. В рамках анкетирования большинство опрошенных банков (более 80%) назвало кредитный риск самым значимым среди основных банковских рисков [7].

Итак, кредитный риск является наиболее значимым видом риска для банков, а управление кредитным риском — ключевым фактором, определяющим эффективность деятельности банка. Это еще раз подтверждает высокую актуальность проблемы управления кредитным риском при ИК.

Руководствуясь целями, минимизации кредитного риска при ИК, банки вынуждены разрабатывать эффективные механизмы и инструменты управления кредитным риском. Вкачестве таких инструментов обычно используют залог, гарантии, поручительства, страхование кредитных" операций и андеррайтинг заемщика. Андеррайтинг, заемщика — это оценка-вероятности погашения ипотечного кредита с учетом доходов заемщика, его кредитной истории, наличия собственных средств на первоначальный взнос и с учетом оценки предмета ипотеки [8].

Андеррайтинг заемщика является основным и наиболее действенным инструментом в системе управления кредитным риском, поскольку именно во время его проведения вырабатывается решение о предоставлении кредита или об отказе в кредите заемщику. Не умаляя значения остальных инструментов управления кредитным риском, можно сказать, что они носят вторичный характер по отношению к андеррайтингу заемщика. Это объясняется, еще и тем, что андеррайтинг является одним из начальных этапов ипотечного кредитования и, в отличие от остальных методов управления кредитным риском, применяется до этапа заключения ипотечной сделки. Андеррайтинг проводится по следующим основным направлениям анализа информации о заемщике:

— оценка платежеспособности потенциального заемщика, т. е. его способности своевременно погасить кредит;

— оценка кредитоспособности потенциального заемщика, т. е. его готовности выполнять принимаемые на себя финансовые обязательства;

— оценка достаточности наличных денежных средств, которыми располагает потенциальный заемщик для выплаты первоначального взноса на покупку жилья и оплаты всех других необходимых расходов по совершаемым сделкам;

— оценка достаточности’обеспечения возвратности кредита.

Стоит особо отметить, что понятие андеррайтинга заемщика не является аналогом понятия ' оценки кредитоспособности заемщика, а включает его в себя как одно из направлений анализа информации.

На сегодня в РФ используются два способа андеррайтинга заемщиков -" ручной" и с использованием скоринговой системы" (автоматизированной системы на основе скоринга — математической модели, на основе кредитной истории прошлых клиентов определяющей вероятность того, что кредит окажется «хорошим», по известным характеристикам заемщика вычисляя интегральный показатель его кредитоспособности). Несмотря на преимущества скорингового подхода, его прямое использование в ближайшее время, до накопления необходимой статистической базы, затруднено, и актуальной является задача частичного использования преимуществ скоринга в этот период, решенная с помощью предложенной в работе схемы проведения андеррайтинга.

Во время бурного роста рынков жилья и ипотеки в 2007;2008 годах андеррайтинг проводился поверхностно, с минимальными затратами времени. На посткризисном рынке произошло его резкое ужесточение, которое, не повлияв на уже выданные высокорисковые кредиты, негативно скажется на будущей прибыли банка. Итак, в настоящее время банки ужесточают или упрощают андеррайтинг заемщиков достаточно редко, с запозданием реагируя на изменение ситуации на рынках жилья и ИК.

Использование предложенного автором в работе механизма гибкого регулирования андеррайтинга в зависимости от текущей ситуации, а также схемы проведения андеррайтинга позволит банкам повысить управляемость кредитным риском и прибыльность ИК, что приведет к снижению ставок и уровня просроченной задолженности. Итак, совершенствование процесса андеррайтинга заемщиков как основного инструмента управления кредитным риском при ИК приобретает важное социально-экономическое значение.

Необходимость углубленных исследований в области управления кредитным риском и, в частности, в области андеррайтинга ипотечных заемщиков в РФ.

13 определяет актуальность проблемы и требует отдельного исследования, проведенного в данной работе.

Целью данной5диссертации является разработка экономико-математического: инструментария-дляоптимизации процесса: управления кредитнымриском банка при ипотечном кредитовании в РФ.

Достижение поставленной цели диссертационной работы осуществляется путем постановки и решения следующих задач.

— Классифицировать существующие методы управления кредитным риском, провести их сравнительный анализ и выявить их возможности по установлению и поддержанию определенного уровня риска.

— Сравнить существующие способы принятия решения о выдаче кредита и исследовать возможность и эффективность их комбинирования.

— Классифицировать возможные процедуры, которые могут применяться банком при принятии решения о выдаче кредита. Разработать модель, позволяющую банку осуществить обоснованный выбор тех процедур, применение которых в данный момент является для него оптимальным с точки зрения прибыльности ипотечного кредитования-.

— Предложить способ оценки вероятности дефолта заемщика, не зависящий от его конкретных характеристик и учитывающий качество принятия банком решения о выдаче кредита.

— Разработать метод оценки вероятности ухода заемщика из банка до принятия решения о возможности его кредитования, учитывающий особенности рынков жилья и ипотечного кредитования.

— Предложить методику практического использования построенноймодели и провести ее верификацию на данных реального банка.

Объектом исследования является кредитный риск, присущийбанкукредитору на рынке ипотечного кредитования, РФ. Предметом исследования является управление кредитным риском банка-кредитора на рынке ипотечного кредитования РФ;

Теоретической и методологической основой диссертационной работы послужили труды отечественных и зарубежных ученыхпо следующим проблемам:

— развития рынка жилой недвижимости (И.В. Довдиенко, Н. В. Васильев, В. А. Горемыкин, С. Н. Максимов, Г. М. Стерник и другие),.

— функционирования и развития системы ИК в России1 (О.И. Лаврушин, И. В. Павлова, Г. С. Панова, Г. А. Цылина, H.A. Щербакова и другие),.

— управления рисками (Д. Аргенти, К. Д. Валравен, Э. Гилл, М. В. Грачева, Р. Коттер, М. Е. Озиус, Б. Х. Путнам, Э. Рид, Т. Саати, Р. Смит, И. Т. Балабанов, Ю. И. Журавлев, О. И. Ларичев, В. Т. Севрук, H.A. Савинская, К. Н. Гусева и другие),.

— внедрения и использования скоринга (C.B. Уланов, М. Ф. Наумов, Ю. Г. Максутов, A.A. Строев и другие),.

— управления ипотечными рисками (Гончаров, Л. Галиц, В. К. Селюков, Э. О. Човушян и другие).

В работах последнего направления уделено внимание описанию и систематизации рисков, возникающих при ипотечном кредитовании, и описанию методов управления основными видами рисков: Предложены методы управления основными видами рисков, однако для многих видов по-прежнему не разработано конкретных методов управления.

Вместе с тем, проблемы управления ипотечными рисками и, в частности, кредитным риском в целях снижения уровня просроченной задолженности по ипотечным кредитам и повышения доступности ипотечного кредитования для населения России-исследованы недостаточно. Грамотное управление кредитным • риском позволит не только оптимизировать доходность ипотечного кредитования на уровне отдельно взятого банка, но и позволит ускорить реализацию государственных проектов в сфере повышения доступности жилья и окажет позитивное влияние на динамику процентных ставок по ипотечным кредитам.

Информационную' базу исследования составили отчетные данные Правительства РФ, данные ЦБ РФ, Федеральной службы Государственной статистики (Росстата), АИЖК, ФНС России, Минэкономразвития России, нормативные и законодательные акты РФ, публикации в журналах и отраслевых газетах, ресурсы интернета.

Для решения поставленных задач в работе использовались методы системного анализа, экономико-статистической обработки информации, математической статистики (теории массового обслуживания, теории цепей Маркова), методы вычислительной геометрии (алгоритм Эндрю построения верхней выпуклой оболочки). Для оценки параметров предложенной в работе модели использовался метод множественной линейной регрессии.

Основные научные результаты, полученные лично автором. К основным позициям научной новизны, составляющим предмет защиты, относятся следующие:

— Выявлено, путем сравнительного анализа существующих методов управления кредитным риском, что принятие решения о выдаче кредита на основе оценки вероятности его погашения (андеррайтинг) является единственным методом, обеспечивающим поддержание заданного, приемлемого для банка уровня кредитного риска за счет установления баланса между качеством оценки вероятности погашения кредита и затратами на такую оценку.

— Предложен способ повышения управляемости кредитным риском банка за счет применения программной процедуры, частично автоматизирующей процесс принятия решения по кредиту. Разработанная процедура позволяет воспользоваться рядом преимуществ полноценного программного обеспечения, таких как снижение субъективности и времени рассмотрения заявки, до появления возможности его внедрения и использования в РФ.

— Впервые описаны возможные процедуры процесса принятия решения о выдаче кредита (процедуры андеррайтинга) и поставлена задача поиска оптимального набора данных процедур. Разработана экономико-математическая модель поддержки принятия решения о выдаче кредита, обеспечивающая оптимальный выбор необходимых процедур, позволяющий максимизировать среднюю прибыль, приносимую банку ипотечным кредитованием в единицу времени.

— В рамках модели' предложен способ оценки вероятности дефолта заемщика, основанный на рассмотрении процесса выплаты ипотечного кредита как однородной цепи Маркова, позволяющий учесть конкретный набор процедур проведенного андеррайтинга и оценить среднюю вероятность дефолта, не зависящую от характеристик конкретного заемщика.

— Разработан метод оценки вероятности ухода заемщика из банка из-за слишком долгого ожидания решения по кредиту, базирующийся на рассмотрении банка как системы массового обслуживания. Предложенный метод, являясь существенной частью модели поддержки принятия решения, учитывает текущее состояние рынков жилья и ипотечного кредитования и дает оценку средней вероятности ухода заемщика из банка.

— Сформулирована методика поэтапного практического использования предложенной модели. Ее реализация на численных данных реального банка привела к увеличению средней ежедневной прибыли от ипотечного кредитования за счет сужения перечня применяемых процедур андеррайтинга. В результате сокращения времени принятия решения по кредиту средняя прибыль от выдачи одного кредита снизилась, но число выдаваемых в день кредитов выросло. Теоретическая значимость работы состоит разработке схемы принятия решения о выдаче кредита, частично использующей преимущества специализированного программного обеспечения до накопления статистических данных, необходимых для его внедрения. Теоретическое значение имеет проведенная классификация инструментов управления.

17 кредитным риском при ипотечном кредитовании и сравнительный анализ существующих способов принятия решения о выдаче ипотечного кредита.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенная в ней' модель может использоваться банком для формирования структуры процесса принятия решения о целесообразности выдачи кредита, позволяющей максимизировать среднюю прибыль от ИК.

Апробация работы. Результаты работы неоднократно докладывались на научном семинаре «Инвестиционное проектирование» кафедры «Математические методы анализа экономики» экономического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова (последний доклад в июне 2010 года). Основные положения и результаты исследования были представлены на международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2009» и «Ломоносов-2010» (Москва, МГУ имени М. В. Ломоносова, апрель 2009 и апрель 2010 соответственно), а также на всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Информационные технологии и математическое моделирование» (филиал Кемеровского государственного университета в г. Анжеро-Судженске, ноябрь 2009).

Практическая апробация. Результаты, выводы и предложения, представленные в диссертации, нашли применение в работе отдела андеррайтинга ЮниКредит Банка в период с 2006 года по настоящее время.

Материалы диссертации были использованы в учебном процессе при преподавании курса «Проектный анализ» на экономическом факультете МГУ имени М. В. Ломоносова.

Публикации. Основные положения и результаты работы изложены в семи опубликованных работах общим объемом 2,8 п. л., в том числе в журналах, входящих в перечень ВАК, — 2,3 п.л. Все статьи написаны без соавторов.

Структура, содержание и объем диссертации определены поставленной целью, задачами и логикой исследования. Диссертация состоит.

18 из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и семи приложений. Текст диссертации изложен на 175 страницах, включая графики, рисунки, таблицы, приложения и библиографию.

выводы.

1. Описаны возможные процедуры базового и дополнительного андеррайтинга. Для учета применимости процедур дополнительного андеррайтинга введены булевы переменные, такие, что переменная принимает значение 1, если соответствующая /-ая процедура применяется, и значение О-в противном случае. Набор значений переменных dt однозначно определяет, какие именно процедуры дополнительного андеррайтинга будут применяться.

2. Введено строгое определение понятий тщательности и эффективности андеррайтинга ипотечных заемщиков. Под тщательностью Т понимается среднее время (в рабочих днях), затрачиваемое на применение дополнительных процедур андеррайтинга. Под эффективностью Е — прирост средней вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки за счет применения дополнительных процедур андеррайтинга.

3. Для среднего времени рассмотрения заявки (в рабочих днях) и и вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки р получены следующие формулы: и = + Y, iuidi, р = р0+ yYJeldl, где и0 — среднее время проведения базового андеррайтинга р0- средняя вероятность не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки после проведения базового андеррайтинга и, — среднее время проведения /-ой процедуры дополнительного андеррайтинга.

— эффективность /-ой процедуры дополнительного андеррайтинга (величина, на которую при ее применении увеличится вероятность не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки).

4. Получена зависимость средней прибыли от выдачи одного кредита от вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки тг (р). Для этого оценено математическое ожидание теоретической прибыли от выдачи одного кредита, средняя прибыль «хорошего» и «плохого» кредитов и вероятность того, что кредит окажется «плохим» — т. е. вероятность дефолта. Для оценки вероятности дефолта процесс выплаты ипотечного кредита рассматривается как однородная цепь Маркова с дискретным временем., Показано, что полученная зависимость тс (р) является положительной, т. е. с ростом вероятности" не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки растет и средняя прибыль от выдачи одного кредита.

5. Получена зависимость среднего числа выдаваемых за рабочий день кредитов от среднего времени рассмотрения заявки V (и). Для этого банк рассматривается как СМО и методами теории массового обслуживания строится зависимость вероятности ухода из банка необслуженной заявки от среднего времени рассмотрения заявки. Показано, что полученная зависимость ¥-(и) является отрицательной, т. е. с ростом среднего времени рассмотрения заявки среднее число выдаваемых за рабочий день кредитов уменьшается.

6. Используя полученные зависимости л (р) и V (и), получена зависимость средней прибыли П, приносимой банку ипотечным кредитованием, от среднего времени обслуживания заявки и, вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки р и от параметров модели отдела андеррайтинга. Учитывая найденные ранее зависимости среднего времени обслуживания и и вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки р от переменных с/, получена зависимость средней прибыли П, приносимой банку ипотечным кредитованием, от переменных с1., т. е. от выбора процедур дополнительного андеррайтинга:

Я («(й?,.)-Ж)) = * «(/**,))•.

7. Для управления, тщательностью и эффективностью андеррайтинга предложен механизм оптимального выбора процедур дополнительного андеррайтингат.е. механизм принятия решения о том, какие именно дополнительные процедуры андеррайтинга следует использовать в текущий момент времени, удовлетворяющий следующим условиям:

1) предложенный механизм дает оптимальные значения переменных dj, в качестве критерия оптимальности выбрана максимизация средней прибыли, приносимой банку ипотечным кредитованием за единицу времени.

2) значения переменных (?1, полученные в результате применения предложенного механизма, актуальны, т. е. вычисляются на основе текущих значений параметров модели отдела андеррайтинга.

3) предложенный механизм подходит для использования в динамике, т. е. еженедельный или (при необходимости) ежедневный пересчет значений переменных (и необходимых для его осуществления параметров модели) поддается автоматизации и осуществляется за разумное время. Для максимизации зависимости /^(й?,) предложена оптимизация конечного перебора всех точек на плоскости (и, р) путем построения верхней выпуклой оболочки множества точек и перебора только точек, принадлежащих данной оболочке.

8. Численные расчеты по модели проведены на примере данных ЮниКредит Банка.

Заключение

.

Кредитование традиционно считается одной из основных функций коммерческого банка. Формирование качественного кредитного портфеля, приносящего прибыль, является одной из важнейших целей деятельности банка. Формирование же в целом по банковскому сектору страны качественного кредитного портфеля ипотечных заемщиков является важной целью в развитии экономики РФ. Это связано, в том числе, с тем, что решение социальных проблем, к числу которых принадлежит и жилищная проблема, является одной из наиболее приоритетных задач для нашей страны. Присущие ипотечному кредитованию факторы риска предопределяют необходимость управления ипотечными рисками и, в частности, управления кредитным риском, который, как показано в диссертационной работе, является в настоящее время наиболее значимым видом риска для российских банков. Грамотное управление кредитным риском позволит не только оптимизировать доходность ипотечного кредитования на уровне отдельно взятого банка, но и позволит ускорить реализацию государственных проектов в сфере повышения доступности жилья и окажет позитивное влияние на динамику процентных ставок по ипотечным кредитам.

На основе мировой и отечественной практики банковского кредитования и теоретических исследований в данной области можно выделить следующие основные методы управления кредитным риском при ипотечном кредитовании:

— залог жилой недвижимости.

— поручительство третьих лиц.

— страхование.

— рефинансирование ипотечных кредитов.

— андеррайтинг заемщиков.

В диссертационной работе проведено сравнение данных методов по следующим-четырем признакам: обязательность применения с точки зрения законодательства, используемый способ управления риском (снижение, сохранение, избежание или передача), эффективность применения и* возможность оптимизации применения. Выявлено,' что андеррайтинг является основным и наиболее действенным методом и, в отличие от остальных методов, позволяющих снизить, сохранить, избежать или передать кредитный риск, позволяет действительно управлять риском, поддерживая его на выбранном уровне.

В работе разделены понятия оценки кредитоспособности заемщика и андеррайтинга заемщика и показано, что андеррайтинг не является аналогом понятия оценки кредитоспособности заемщика, а включает его в себя как одно из направлений анализа информации о заемщике. Дано уточненное определение андеррайтинга ипотечного заемщика как основного этапа ИК, состоящего в принятии решения о выдаче кредита на основе оценки вероятности его погашения, производимой, в свою очередь, на основе оценки платежеспособности и кредитоспособности заемщика, а также на основе оценки достаточности средств на первоначальный взнос и обеспечения возвратности кредита.

Недостаточное внимание к андеррайтингу заемщиков и, в частности, к оценке их кредитоспособности и к ее прогнозированию в условиях постоянного роста рынка ипотеки и цен на недвижимость явилось одной из причин возникновения и развития ипотечного кризиса, ставшего одним из катализаторов мирового финансового кризиса. Выделены следующие особенности современного посткризисного этапа развития рынка ИК в РФ:

— рост потребности населения ВФ в жилье.

— снижение показателей, характеризующих рынок ИК РФ.

— повышение ставок и ужесточение условий предоставления ипотечных кредитов.

— рост просроченной задолженности.

Таким образом, наблюдается обратная ситуация: произошло резкое ужесточение андеррайтинга заемщиков, которое, никак не повлияв на уже выданные высокорисковые кредиты, негативно скажется на будущей прибыли банка.

Поэтому актуальной является решаемая в работе задача оптимизации процесса андеррайтинга ипотечных заемщиков путем создания механизма гибкого (в динамике) регулирования его структуры и, следовательно, эффективности в зависимости от текущей ситуации на рынке.

Для оптимизации процесса андеррайтинга в работе сначала проводится его формализация путем разбиения на шесть последовательных шагов:

1. ввод сведений о заемщике/поручителе в базу данных банка.

2. проверка предоставленных сведений.

3. проверка соотношений и нормативов, установленных банком.

4. сбор дополнительной информации о заемщике/поручителе и анализ всей совокупности имеющихся сведений.

5. корректировка параметров кредита вместе с заемщиком (при необходимости).

6. принятие решения по кредиту.

Кроме того, введено понятие базового и дополнительного андеррайтинга. Базовый андеррайтинг включает в себя процедуры, выполнение которых необходимо для вынесения решения по кредиту (процедуры шагов № 1, № 3, № 5 и № 6). Дополнительный андеррайтинг включает в себя все остальные процедуры (процедуры дополнительных шагов № 2 и № 4). Для каждого шага описана возможность его автоматизации. Выявлено, что два существующих метода андеррайтинга — «ручной» андеррайтинг и андеррайтинг с использованием скоринга — отличаются наличием или отсутствием автоматизации шестого шага андеррайтинга. Банк может управлять андеррайтингом только путем регулирования дополнительных шагов (2-го и 4-го).

На основе проведенного в исследовании анализа" истории' скоринга, и современного уровня его развития показано, что прямое использование зарубежного опыта применения' скоринговых систем в РФ невозможно по следующим причинам:

— неразвитость института кредитных бюро и неприменимость статистических моделей оценки риска, основанных на их данных.

— низкий объем рынка ИК и нехватка данных для адекватной работы стандартных скоринговых моделей.

— различие в весах характеристик заемщика, входящих в скоринговые модели, и в самих характеристиках.

— нестабильность поведения заемщиков.

В результате проведенного анализа двух существующих на сегодня в РФ методов андеррайтинга — «ручного» андеррайтинга и андеррайтинга с использованием скоринга — сделаны следующие выводы:

— будущее — за скоринговыми системами, со временем факторы, препятствующие их широкому распространению в РФ, будут преодолены, и даже дороговизна таких систем пе сможет долго сдерживать их распространения.

— в ближайшие несколько лет большинство крупных ипотечных банков будут находиться на промежуточном этапе — в ситуации сбора данных для будущего внедрения полноценной скоринговой системы.

Чтобы частичного воспользоваться преимуществами полноценной скоринговой системы уже в ближайшие годы, предложено использовать процедуру прескоринга, частично автоматизирующую второй шаг и автоматизирующую третий шаг процесса андеррайтинга. Показано, что в настоящий момент времени, до накопления статистических данных, необходимых для внедрения полноценной скоринговой системы, оптимальной схемой андеррайтинга в РФ является применение «ручного» андеррайтинга, дополненного процедурой прескоринга.

Основным результатом диссертационной работы является построение в третьей главе модели поддержки принятия решения о выдаче кредита для подразделения банка, отвечающего за андеррайтинг ипотечных заемщиков. Построенная модель позволяет осуществить оптимальный выбор процедур дополнительного андеррайтинга, максимизирующий прибыль банка от выдачи ипотечных кредитов. В рамках модели получены следующие выводы.

1. Описаны возможные процедуры базового и дополнительного андеррайтинга. Для учета применимости процедур дополнительного андеррайтинга введены булевы переменные, такие, что переменная принимает значение 1, если соответствующая /-ая процедура применяется, и значение О-в противном случае. Набор значений переменных б/, однозначно определяет, какие именно процедуры дополнительного андеррайтинга будут применяться.

2. Введено строгое определение понятий тщательности и эффективности андеррайтинга ипотечных заемщиков. Под тщательностью Т понимается среднее время (в рабочих днях), затрачиваемое на применение дополнительных процедурандеррайтинга. Под эффективностью Е — прирост средней вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки за счет применения дополнительных процедур андеррайтинга.

3. Получена зависимость средней прибыли от выдачи одного кредита от вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки. Для этого оценено математическое ожидание теоретической прибыли от выдачи одного кредита, средняя прибыль «хорошего» и «плохого» кредитов и вероятность того, что кредит окажется «плохим», т. е. вероятность дефолта. Для* оценки вероятности дефолта процесс выплаты ипотечного кредита рассматривается как однородная цепь Маркова с дискретным временем. Показано, что полученная зависимость является положительной, т. е. с ростом вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки растет и средняя прибыль от выдачи одного кредита.

4. Получена зависимость среднего числа выдаваемых за рабочий день кредитов от среднего времени рассмотрения заявки. Для этого банк рассматривается как СМО и методами теории массового обслуживания строится зависимость вероятности ухода из банка необслуженной заявки от среднего времени рассмотрения заявки. Показано, что полученная зависимость является отрицательной, т. е. с ростом среднего времени рассмотрения заявки среднее число выдаваемых за рабочий день кредитов уменьшается.

5. Получена зависимость средней прибыли, приносимой банку ипотечным кредитованием, от выбора процедур дополнительного андеррайтинга.

6. Предложен механизм оптимального выбора процедур дополнительного андеррайтинга, т. е. механизм принятия решения о том, какие именно дополнительные процедуры андеррайтинга следует использовать в текущий момент времени, удовлетворяющий следующим условиям:

1) предложенный механизм дает оптимальные значения переменных <Лг 5 в качестве критерия оптимальности выбрана максимизация средней прибыли, приносимой банку ипотечным кредитованием за единицу времени.

2) значения переменных <3, полученные в результате применения предложенного механизма, актуальны, т. е. вычисляются на основе текущих значений параметров модели отдела андеррайтинга.

3) предложенный механизм подходит для использования в динамике, т. е. еженедельный или (при необходимости) ежедневный пересчет значений переменных (и необходимых для его осуществления параметров модели) поддается автоматизации и осуществляется за разумное время.

В отличие от предложенного механизма выбора процедур андеррайтинга, в настоящее время для банков в РФ типична ситуация, когда значение параметров с!, установлено заранее и зависит только от суммы кредита, в лучшем случае — от оценки сотрудником отдела андеррайтинга нужности соответствующих процедур.

Численные расчеты по верификации модели были проведены на примере данных ЮниКредит Банка о 130 ипотечных кредитах.

Построенная модель используется в работе группой кредитного анализа ЮниКредит Банка, акт о внедрении результатов диссертации в работу банка представлен в приложении 7.

Материалы диссертации были использованы в учебном процессе при преподавании курса «Проектный анализ» на экономическом факультете МГУ имени М. В. Ломоносова.

Полученные в результате исследования теоретические и практические выводы имеют актуальный для современной России характер и могут быть с успехом использованы как коммерческими банками — участниками рынка ИК, так и надзорными организациями.