Transcript
Базельский комитет по банковскому надзору Рабочий документ 14 Исследования в области валидации внутренних рейтинговых систем Исправленная версия Май 2005 г. БАНК МЕЖДУНАРОДНЫХ РАСЧЕТОВ Рабочие документы Базельского комитета по банковскому надзору содержат анализ, проведенный экспертами Базельского комитета и его рабочих групп. В них также могут отражаться результаты работ, проведенных одним или несколькими институтами-участниками или Секретариатом БКБН. Вопросы, рассматриваемые в Рабочих документах, представляют интерес для органов надзора и носят технический характер. Взгляды авторов, выраженные в Рабочих документах, не являются официальной точкой зрения Базельского комитета, его институтов-участников или БМР. Копии публикаций можно получить: Справочная Банка международных расчетов, Библиотечная и пресс-служба CH-4002 Базель, Швейцария Факс: / and / Настоящая публикация выложена на сайте БМР (www.bis.org). Банк международных расчетов, Все права защищены. Разрешается воспроизведение или перевод кратких цитат с указанием первоисточника. ISSN Председатель Валидационной группы Г-н Тило Лейбиг Дойче Бундесбанк, Франкфурт Члены Валидационной группы Г-н Винсент Баритш Г-жа Розалинд Л. Беннетт Г-н Мартин Бирн Г-н Штефан Блохвиц Г-н Йаап В. Б. Бос Г-н Бен Карр Г-жа Ева Катарино Г-н Элвин Чоу Г-н Клаус Дуллманн Г-жа Антонелла Фолья Г-н Нильс Фрамстад Г-н Эрик А. Хайтфильд Г-н Джон С. Хеллевик Г-н Марк Левонян Г-н Сун Чонг Лим Г-жа Нэнси Массхелейн Г-н Хироаки Миягиши Г-н Грегорио Морал Г-н Вичетт Оунг Г-н Ясуши Шина Г-н Дирк Таше Г-н Сатоши Ямашита Управление по финансовым услугам, Лондон Федеральная корпорация страхования депозитов, Вашингтон Банк международных расчетов, Базель Дойче Бундесбанк, Франкфурт Банк Нидерландов, Амстердам Управление по финансовым услугам, Лондон Банк Испании, Мадрид Финансовое управление Сингапура, Сингапур Дойче Бундесбанк, Франкфурт Банк Италии, Ром Кредиттильсинет, Осло Совет управляющих Федеральной резервной системы, Вашингтон Кредиттильсинет, Осло Администрация валютного контроля, Вашингтон Финансовое управление Сингапура, Сингапур Национальный банк Бельгии, Брюссель Банк Японии, Токио Банк Испании, Мадрид Банковская комиссия, Париж Агентство по финансовым услугам, Токио Дойче Бундесбанк, Франкфурт Агентство по финансовым услугам, Токио Оглавление Резюме... 6 Динамика рейтинговых систем... 7 Валидация ВД, УД и СРД... 8 Прогноз... 9 Исследования в области валидации внутренних рейтинговых систем I. Введение Ключевые компоненты валидации Структура II. Динамика рейтинговых систем Введение Характеристики вероятностей дефолта по должникам Классификация рейтинговых систем Динамика обобщенных ВД Квантификация обобщенных ВД Ретроспективные данные о дефолтах Статистические модели Внешнее отображение Заключение Приложение: Иллюстративная модель динамики рейтинговой системы и квантификации ВД Введение Модель дефолта должников Корзины риска Обобщенные ВД Обратное тестирование обобщенных ВД с наблюдаемыми частотами дефолтов Выводы III. Валидация рейтинга и вероятности дефолта Дискриминирующая способность Калибровка Открытые вопросы Приложение: Статистические показатели дискриминирующей способности и качества калибровки Кумулятивные профили точности и коэффициент точности Рабочая характеристика приемника и площадь под кривой рабочей характеристики приемника Связь между коэффициентом точности и площадью под кривой Доверительные интервалы для КТ и площади под кривой РХП Индекс Пьетра Байесовская частота ошибок Показатели энтропии Тау Кендалла и D Сомерса Показатель Бриера Биномиальный тест Хи-квадрат тест (или тест Хосмера-Лемешоу) Модельные исследования эффективности нормального теста и теста по методу светофора IV. Валидация убытков в случае дефолта Введение Определение и измерение УД Определение УД Определение дефолта... 66 Определение убытка Некоторые вопросы, связанные с оцениванием УД УД урегулирования Компоненты УД урегулирования Взысканная задолженность Издержки Ставки дисконтирования Валидация УД Выводы Направления дальшейших исследований Приложение: Обобщенные сведения об эмпирических исследованиях убытков в случае дефолта Обзор эмпирических исследований V. Валидация сумм под риском при дефолте Фиксированная или плавающая процентная ставка Возобновляемый или невозобновляемый кредит Дополнительные условия договора (ковенанты) Реструктуризация Специфические характеристики должников VI. Эталонный анализ VI. Эталонный анализ Определение Задачи эталонного анализа Выбор эталонов Отображение на эталон или на эталонную шкалу Эквивалентность и отображение дефолтных моделей Динамика рейтингов и эталонный анализ Выводы Направления дальнейших исследований Приложение 1: Модель в пространстве состояний для эталонного анализа Приложение 2: Практика внедрения: динамическая модель эталонного анализа Модель динамики требований к капиталу Пример применения: Определение динамических свойств рейтинговых систем с использованием динамического эталонного анализа Литература Резюме В июне 2004 года Базельский комитет по банковскому надзору принял Уточненные Рамочные подходы Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала (далее Базель II или уточненные Рамочные подходы ). При применении подхода, основанного на внутренних рейтингах (intenal ratings-based) (ОВР-подхода), к реализации Базеля II банковские учреждения могут использовать собственные внутренние показатели для основных параметров кредитного риска в качестве главных входных величин для расчетов минимального размера регулятивного капитала, с учетом соблюдения определенных условий и при условии прямого утверждения органа банковского надзора. В свете необходимости в рамках Базеля II для банков и органов банковского надзора оценить надежность и соответствие внутренних систем изменения и управления кредитным риском разработка методологии валидации (подтверждения достоверности) внешних и внутренних рейтинговых систем имеет большое значение. Если говорить более конкретно, то существует необходимость в разработке средств валидации систем, используемых для формирования параметров (таких как ВД (вероятность дефолта, probability of default, PD), УД (убытки в случае дефолта, loss given default, LGD), СРД (суммы под риском при дефолте, exposure at default, EAD) и рейтинги базовых рисков), служащих входными величинами для ОВР-подхода к кредитному риску. В этом контексте валидация охватывает различные подходы и инструменты, используемые для оценки надежности этих элементов ОВР-систем. Учитывая потребность в развитии знаний в области методологии валидации, в 2002 году Специальная исследовательская комиссия (СИК) сформировала подгруппу (Валидационная группа) с целью проведения анализа и дальнейших исследований валидации рейтинговых систем, что было бы полезно для банков и органов надзора при выборе ими вариантов реализации Базеля II. Работа Валидационной группы, обобщенная в данном документе, затрагивает ряд тем по валидации рейтинговых систем, при этом особое внимание уделено методам эмпирической валидации. Валидационная группа состоит из представителей одиннадцати стран. 1 проекта являлись: Основными задачами классификация рейтинговых систем и их динамических свойств, а также разработка единой терминологии для целей валидации, рассмотрение методологий валидации, используемых в настоящее время в банковской практике, и анализ методологий валидации по трем ключевым компонентам риска: вероятности дефолта (ВД), величине убытков в случае дефолта (УД) и суммы под риском при дефолте (СРД), в теоретическом плане. Важно отметить, что работы, представленные в настоящем сборнике, не являются всеобъемлющим анализом всех имеющихся методов и процессов валидации. Скорее, СИК рассчитывает, что данное исследование станет ценным вкладом в работу Группы реализации соглашения (ГРС) Базельского комитета, национальных органов банковского надзора и банков, поскольку в них разрабатываются подходы в области подтверждения достоверности параметров риска и рейтинговых систем, необходимые для реализации Базеля II. Кроме того, необходимо подчеркнуть, что данные работы в значительной степени отражают взгляд отдельных авторов, и они не могут рассматриваться как специальное руководство Базельского комитета для национальных органов надзора или финансовых учреждений. Несмотря на то, что ответственность за проведение валидации, в первую очередь, возлагается на банки, и риск-менеджерам банков, и органам банковского надзора необходимо иметь четкое представление о методах валидации. Органам банковского надзора потребуется проводить анализ процессов валидации в банках, а также использовать методы валидации, чтобы 1 Участвующие страны: Бельгия, Франция, Германия, Италия, Япония, Нидерланды, Норвегия, Сингапур, Испания, Великобритания, США. выяснить, соответствуют ли рейтинговые системы банков операционным стандартам, установленным Базелем II. Некоторые методы валидации, такой как эталонный анализ (бенчмаркинг) параметров риска в банках, может оказаться более полезным для органов надзора, чем для банков. Основное внимание в настоящем сборнике уделено методам валидации в целом, без учета того, кем они применяются, банками или органами банковского надзора. Ключевые результаты исследований в данном сборнике кратко изложены ниже. При чтении резюме и оригинальных работ важно понимать, что методологии валидации, применяемые в банковском секторе, пока носят предварительный характер. Однако с учетом того, что Базель II уделяет большое внимание рейтинговым системам, также следует заметить, что вопросам подтверждения достоверности уделяется заслуженное внимание как в банковском сообществе, так и в академической среде, о чем свидетельствует растущий поток литературы на эту тему. Остается много нерешенных вопросов; некоторые из них являются концептуальными, некоторые обусловлены недостатком данных, а некоторые лучше рассматривать как технические аспекты в рамках процесса реализации. В последнем случае ожидается, что эти вопросы будут решены национальными органами банковского надзора или Группой реализации соглашения. Динамика рейтинговых систем Анализ стилизованной модели рейтинговых систем показывает, что вероятность дефолта, присвоенная каждому рейтинговому уровню должников, и ее динамика сильно зависит от вида применяемой методологии присвоения рейтинга и методов квантификации. Поэтому при применении методов валидации банки и органы надзора должны учитывать различия в методах присвоения рейтингов и способах квантификации. Динамика вероятностей дефолта, присвоенных рейтинговым уровням, изучается посредством анализа свойств стилизованных рейтинговых систем, относимым к типам, часто связываемым с моментом времени либо циклом ( одномоментные и циклические рейтинговые системы). Также рассматривается влияние использования идеальных стрессовых ВД, а не нестрессовых ВД по заемщикам, для определения обобщенной (pooled) ВД для корзины рисков (например, внутренняя градация должников). Анализ этих стилизованных рейтинговых систем позволяет разобраться, как именно влияет использование подходов, описанных в уточненных Рамочных подходах (т.е. подхода на основе ретроспективного опыта дефолтов, подхода на основе статистического моделирования или подхода на основе внешнего отображения), на оценку ВД в различных рейтинговых системах. Результаты этого анализа предполагают, что обобщенная вероятность дефолта, присвоенная каждому рейтинговому уровню, и ее динамика сильно зависит от вида рейтинговой системы и метода оценки ВД. Оценка по ретроспективной частоте дефолтов является наиболее содержательной, когда обобщенные ВД являются нестрессовыми, что означает, что они представляют собой несмещенные оценки вероятности дефолта в следующем году. Более того, анализ предполагает, что долгосрочная средняя частота дефолтов для корзины цикла не дает надежной аппроксимации нестрессовой обобщенной ВД этой корзины. Причина в том, что нестрессовая обобщенная ВД будет, как правило, ниже, чем долгосрочная средняя частота дефолтов во время циклических пиков, и выше, чем долгосрочная средняя частота дефолтов во время циклических спадов. Подход на основе статистического моделирования является потенциально более гибким, но его точность не превышает точность базовых статистических моделей, используемых для оценки ВД по должникам. В случае внешнего отображения, анализ предполагает, что если существуют различия в динамике внутренней рейтинговой системы банка и внешней рейтинговой системы, используемых для квантификации обобщенных ВД, то можно ожидать, что отображение между внутренними и внешними уровнями градации будет изменяться с течением времени. Только если подход банка к настройке внутренних рейтингов такой же, что и подход, используемый при настройке внешних рейтингов, можно ожидать, что отображение между двумя системами будет оставаться неизменным во времени. Валидация ВД, УД и СРД Методы оценивания и валидации для ВД разработаны гораздо глубже, чем для УД и СРД. Для всех трех компонентов риска использование статистических тестов для обратного тестирования строго лимитируется недостатком данных. Поэтому ключевым вопросом на ближайшее будущее является формирование непротиворечивых наборов данных в банках. Инициативы по объединению данных, начатые частными банковскими ассоциациями, могут стать важным шагом в этом направлении, особенно для небольших банков. Для валидации ВД мы различаем две стадии: валидация дискриминирующей способности рейтинговой системы и валидация точности квантификации (калибровки) ВД. Существует множество методов для оценки дискриминирующей способности. Наиболее распространенными методами являются кумулятивный профиль точности (КПТ) и коэффициент точности, который сжимает информацию о КПТ в одно число. В докладе описаны доверительные интервалы, зависимые от портфеля и позволяющие делать статистические выводы из коэффициента точности. В сравнении с оценкой дискриминирующей способности методы валидации калибровки находятся на более ранней стадии развития. Однако, стимулированные прогрессом Базеля II, такие методы привлекли значительный интерес в академических исследованиях. Основным препятствием для обратного тестирования ВД является нехватка данных, вызванная низкой частотой дефолтных событий и влиянием корреляции дефолтов. Даже в случае удовлетворения окончательных минимальных требований уточненных Рамочных подходов к продолжительности временных рядов для ВД (пять лет) объяснительная способность статистических тестов будет по-прежнему ограничена. В связи с наличием корреляции между дефолтами в портфеле наблюдаемые частоты дефолтов могут систематически превышать критические значения ВД, если они определены в предположении независимости дефолтных событий. Это может иметь место и в случае других хорошо калиброванных рейтинговых систем. В результате, с одной стороны, все тесты, основанные на предположении о независимости, являются, скорее, консервативными; при этом даже хорошо функционирующие рейтинговые системы дают неудовлетворительные результаты в этих тестах. С другой стороны, тесты, учитывающие корреляцию между дефолтами, позволяют определить только относительно очевидные случаи неправильной калибровки рейтинговой системы. Поэтому одних статистических тестов недостаточно для адекватной валидации внутренней рейтинговой системы. Тем не менее, банкам следует использовать различные количественные методы валидации, поскольку они являются ценными инструментами определения уязвимостей рейтинговых систем. В связи с ограничениями использования статистических тестов для проверки точности калибровки эталонный анализ может стать ценным дополнительным инструментом для валидации оценочных значений компонентов риска ВД, УД и СРД. Эталонный анализ (бенчмаркинг) включает в себя сравнение рейтингов или оценок банка с результатами, полученными из альтернативных источников. Он очень удобен в том смысле, что предоставляет банкам и органам надзора широкий выбор соответствующих эталонов. Важным техническим вопросом является схема отображения индивидуальных оценок банка на эталон. Если эталонный анализ проводится банком, то орган надзора может сосредоточить основное внимание на оценке качества эталона и качества отображения. Динамический подход к эталонному анализу (описанный в настоящем сборнике), по-видимому, является многообещающим и позволит органам надзора сделать соответствующие выводы о характеристиках внутренней рейтинговой системы. Несмотря на полезность эталонного анализа, его следует использовать в дополнение к методам статистической валидации, а не вместо них. Чувствительность капитальных начислений к УД и недостаточное освещение УД в литературе обусловили особое внимание в настоящих исследованиях к валидации УД. По сравнению с ВД, о движущих факторах УД известно гораздо меньше. Поэтому представленные исследования концентрируются больше на вопросах, влияющих на оценку УД, чем на методах валидации. Исследованиями обнаружено, что качественная валидация процесса оценивания УД банка может оказаться более содержательным методом валидации, чем использование количественных методов, и более полезной при определении компонентов такого процесса оценивания. В целом, имеется четыре метода оценивания УД: УД урегулирования, основанный на дисконтированных денежных потоках после дефолта; рыночный УД, основанный на ценах обращающихся дефолтных кредитов; предполагаемый рыночный УД, получаемый из недефолтных цен на облигации посредством модели ценообразования активов; и (в особом случае розничного портфеля) предполагаемый исторический УД, основанный на опыте всех убытков и оценок ВД. В представляемых исследованиях внимание уделяется УД урегулирования, потому что они, по-видимому, наиболее часто выбираются банками, стремящимися обеспечить соответствие минимальным требованиям ОВР. В исследованиях выделены некоторые критические вопросы оценивания УД урегулирования, в том числе, как измерить восстановленные затраты, как распределить издержки урегулирования, а также как выбрать соответствующий коэффициент дисконтирования. К другим важным вопросам оценивания относится непротиворечивость между определениями дефолта, используемыми для ВД и УД, и точным определением убытков (например, являются ли наблюдаемые убытки цензурированными путем их принудительного преобразования в неотрицательные). Препятствия для валидации УД также имеют место, когда оценивается и проверяется СРД. В этом случае ключевой проблемой является определение потенциальной будущей выборки неиспользованных кредитов. Литература по оцениванию и валидации СРД практически отсутствует, и ограничения по данным еще более сильные, чем для УД, для которых, по крайней мере, можно прийти к некоторым выводам из анализа открытых данных об облигациях. Прогноз Представляется несомненным, что методы и процессы валидации будут развиваться и изменяться вместе с рейтинговыми системами, к которым применяются эти методы. До некоторой степени эти изменения определяются требованиями Базеля II. Однако это является воплощением более долгосрочных тенденций в секторе финансовых услуг по направлению к более строгим и количественным методам измерения рисков и управления рисками, а также необходимостью в разработке способов обеспечения надлежащего использования этих методов. Непрерывные изменения будут и дальше привлекать большое внимание исследовательского сообщества, банков и надзорных органов. В конечном итоге, задача надзорного руководства банковскими учреждениями ложится на надзорные органы. Эти органы могут извлечь значительные выгоды из активного распространения знаний, касающихся концепций, способов и приложений, в этой столь быстро развивающейся области. В этом отношении ГРС недавно сформировала подгруппу по валидации ОВР с целью поощрения обмена информацией и обеспечения последовательности в используемых надзорными органами подходах к подтверждению достоверности. К настоящему моменту подгруппа ГРС по валидации сформировала несколько основных принципов подтверждения достоверности ОВР: Основная ответственность за осуществление валидации возлагается на банк. Фундаментально, валидация (подтверждение дост
