Логин Пароль РЕГИСТРАЦИЯ
28 июля 2017, ПТ
Бинокль для мусора под ногами
30.06.2017

После последних мировых финансовых кризисов G20 (Большая двадцатка стран) озадачили разработчиков МСФО создать единый свод стандартов, который бы учитывал модель ожидаемых кредитных убытков.  Результатом работы Комитета по МСФО стало внедрение с 1 января 2018 года международного стандарта финансовой отчетности IFRS (IAS) 9, вместо стандарта IFRS (IAS) 39.


С какими проблемами могут столкнуться Банки Казахстана при внедрении нового стандарта и можно ли обойтись «формальным» внедрением, используя минимальные рекомендации Комитета по МСФО?


Учитывая оставшиеся полгода до ввода в действие и тот факт, что некоторые Банки до сих пор просят отсрочку по внедрению стандарта, а стоимость только качественного консалтинга без автоматизации зашкаливает за сотни тысяч долларов, задача очевидно масштабней и сложней чем ожидалось, обойтись малой кровью вряд ли удастся.


На что стоит обратить внимание и какие проблемы ждут Банки при практической реализации нового стандарта? Постараемся описать основные «подводные камни».

Зачем это нужно

Одной из основных целей внедрения нового стандарта явилось растущее расхождение между моделью учета понесенных убытков от кредитного риска по действующему стандарту IFRS (IAS) 39 и концепцией кредитного риска, согласно руководству Базельского комитета по банковскому надзору (далее Базель) а также то, что действующая модель учета убытка в действующих динамичных условиях не покрывает всех рисков.  


Чтобы ответить на вопрос, — будет ли иметь место влияние на провизии при переходе на «9ку» не нужен глубокий анализ – новый стандарт предполагает «предвидеть» а не «наблюдать», как это происходит в данный момент. В текущем стандарте присутствует возможность дополнительного формирования резервов при отсутствии общераспространенных и явных признаков обесценения (таких как просрочка), например на основе экспертного мнения, сформированного в ходе анализа финансовой отчетности, оценки негативного влияния экономического фона, использования LIP (период выявления убытка) и др. Однако, как правило, за исключением случаев покупки и due diligence, когда надо сбить цену, «накатив» доп. резервы, эта возможность используется Банками редко.


При этом, модель ожидаемых убытков совсем не означает, что аудиторы и регулятор примут радужные прогнозы и будет положительный эффект по высвобождению провизий. Почему, объясним чуть позже, для начала необходимо понять основные отличия действующего стандарта от нового.


Таблица 1. Сравнение моделей IFRS-39 и IFRS-9.

 

Таблица говорит о том, что суть подхода состоит в расширении временных границ для выявления потенциальных убытков и макроэкономических факторов, влияющих на состояние портфеля, что неизбежно ведет к увеличению провизий, даже при их минимальном объёме по 39 стандарту.

Приведем пример:

Стандартный заем МСБ 500 млн. тенге (индивидуально не значимый), не полностью покрыт ликвидным обеспечением, сфера деятельности – строительство, срок – 60 месяцев. Рейтинг 4 (хороший) на дату выдачи, 6 (удовлетворительный) на отчетную дату.

По 39 стандарту у него минимальный уровень провизий на коллективной основе по Roll Rates (матрицы миграции) = 0,5%*500 млн тенге = 2,5 млн тенге провизий.


В случае 9 стандарта, который предполагает, что модель, построенная только на просрочках, имеет неудовлетворительное качество с точки зрения учета ожидаемых убытков, и настоятельно рекомендует включить в факторы значительного увеличения кредитного риска (далее ЗУР), например, изменение внутреннего рейтинга на более чем 1 позицию от начального, — происходит значительное увеличение риска, заем попадает во вторую корзину и соответственно убытки для займа рассчитываются на весь срок жизни кредита.


При этом для расчёта можно использовать достаточно привычные матрицы миграции, но учитывающие погашения и списания либо разновидность винтажной модели, отсчитывающую просрочки свыше 90 дней для займов, выданных в определенный период. Если считаем по винтажам, то, как правило, учитывая «вызревание» кредитов к более позднему сроку, получаем рост вероятности дефолта. Как правило средний срок кредитной усталости розничного ипотечного кредита составляет 3-5 лет, т.е. к этому периоду наблюдается наибольшая вероятность дефолта в отличие от 1 годичной PD.  В среднем получаем эффект по ожидаемым убыткам в 3-4 раза выше.


В случае не полностью обеспеченного или беззалогового кредита эффект может быть колоссальный. Предполагаем, что основной удар придётся на беззалоговые розничные займы и корпоративные займы, как правило плохо покрытые ввиду специфики и превышения обязательств над предоставляемым обеспечением.


Возникает вопрос, насколько оправдано и актуально, так страховаться и формировать дополнительные провизии, если провизии и без того формируются по фактическим убыткам, которые содержат историю всех дефолтов?


Для этого можно взглянуть на динамику расчетных и фактических убытков за 4 года (на основе данных банков Европейского союза, использующих IRB подход).


График 1. Ожидаемые и фактические убытки. Данные ЕС, корпоративный сектор.

 

 

 

 

Разница в PD и убытках довольно существенная.

Что касается Казахстана, можно обратиться к цифрам НБРК, официально для БВУ стоит ограничение по NPL (Проблемные займы свыше 90 дней просрочки) в размере 10% от ссудного портфеля (показатель НБРК рассчитывается по основному долгу). Банки как могут соблюдают это ограничение, активно списывая за баланс основной долг за счёт провизий либо за счёт своих доходов.

При этом согласно динамики НБРК (ниже), до введения ограничения 10% размер NPL в течение последних 5 лет составлял стабильно не менее 20%. 


График 2. Динамика ссудного портфеля и займов с просроченной задолженностью свыше 90 дней (по основному долгу). Банковский сектор РК.


 

 

Куда делось все «добро», нажитое тремя девальвациями и несколькими мировыми кризисами? Правильно, реструктурировали и/или списали за баланс. На 01.03.17г. ссудный портфель банковского сектора — 15,1 трлн тенге, NPL составили порядка 7,3% от ссудного портфеля (1,1 трлн тенге).


Если взять размер реструктуризации (порядка 3 трлн тенге) и добавить его в размер NPL, выйдем как минимум на 25% от ссудного портфеля БВУ. Получаем разницу между «розовыми очками» и реальной жизнью.


Новый стандарт будет тщательнее обращать внимание на реструктурированные займы, скорее всего рекомендуя использовать адекватный стабилизационный период и учитывая наличие выплат по основному долгу. Это означает, что если заем вошёл в график без bullet repayment т.е. льготного периода по погашению основного долга или вознаграждения, например, в конце срока, то спустя 6 месяцев мы можем честно считать его стандартизированным до появления следующих признаков обесценения. Если же у реструктурированного займа погашение в конце срока, то скорее всего это «припарка мертвецу», либо кое-кто ждёт рефинансирования в другой банк, в обоих случаях, он не должен рассматриваться как стандартный, — будьте добры считайте провизии на весь срок.


По индивидуально значимым займам с признаками обесценения — в целом схема не сильно отличается от 39 стандарта, за исключением небольшого, но важного нюанса — если раньше мы могли рассматривать один сценарий, то теперь необходимо посчитать минимум два, предположить вероятность каждого из них и выйти на средневзвешенную сумму убытков по всем сценариям. Данное также может повлиять на провизии в сторону увеличения.

Подводные камни

Теперь рассмотрим, с чем сталкиваются банки в ходе внедрения МСФО 9:

1) Отсутствие качественных рейтинговых систем — учитывая то что IRB-подход стал утопией для Казахстана, не у всех банков как оказалось, есть внятные рейтинговые системы, имеющие сильные валидационные модели. Чтобы сделать что-то серьёзное — плати. По нашей оценке, средняя цена рейтинговой модели для юридических лиц составляет от $70 тыс. до $800 тыс. в зависимости от разработчика и уровня статистической базы и методологии. Поставщики – как правило международные рейтинговые агентства либо компании по автоматизации риск-систем. Преимущество иностранных рейтинговых агентств — есть хорошая база дефолтов, пусть даже не с нашего рынка. Крупным банкам, имеющим свои качественные массивы данных и статистику дольше 3-4 лет повезло больше — шкалу рейтингов и PD можно построить на своей статистике, с привлечением местных разработчиков.


2) Слияния, поглощения. Объединённые портфели из разных систем — как женская сумочка — черт ногу сломит. Хорошо если IT-шники напряглись и сделали миграцию как положено. Если сделали как обычно под натиском сроков и по принципу — «зачем им больше 30 символов в поле, зато мигрирует быстрей» — добро пожаловать в клуб садомазохистов.


3) Отсутствие источника качественных прогнозов, все пишут для акционеров 5-летние стратегии, делают прогнозы, но вероятность каждого исхода в итоге 50/50% — или он сбудется или нет. Ловить «черных лебедей» невыгодно для личного престижа и не всегда безопасно, поэтому прогнозы как правило очень осторожные и в конце концов либо уверенные, но без сроков, либо с конкретными сроками, но опять с вероятностью 50%/50%. Более внятных прогнозов к сожалению, мало кто может дать. А между тем, макрофакторы напрямую влияют на PD в новом стандарте и обуславливают риск волатильности провизий.


4) Учёт внебалансовой части при расчете риска. Если кто-то умудрился давать клиенту освоение после дефолта — включается расчёт CCF и уже для каждого нового кредита задолженность, потенциально подверженная дефолту увеличивается на соответствующий % от имеющихся условных обязательств (например, неосвоенная часть кредитной линии или гарантия).


5) Для розничных займов — факторы значительного увеличения риска. Если для юридических лиц можно применить рейтинг, который рассчитывается на основе финотчетности на отчетную дату в сравнении с датой выдачи, то с розничными займами может возникнуть проблема. Есть аппликационный скоринг, который рассчитывает PD на момент обращения за кредитом и есть поведенческий, смысл которого — отражение платежной дисциплины уже после выдачи кредита. И в каждом используется разный набор критериев. Возникает задача — сравнить оба с точки зрения PD, а учитывая, что результатом каждого из этих подходов является определённый скоринговый балл, который как правило редко кто-то сравнивал вместе, это может обусловить не фатальные, но неприятные трудности.


6) Как считать провизии/сценарии до автоматизации? Учитывая, что автоматизация является венцом всей методологической работы, возникает вопрос, а как нам выбрать тот или иной набор факторов, чтобы оценить влияние на провизии? Тут рисковики со специальностью Экономика (читай дитя мира, которое знает все обо всем, но по чуть-чуть) превращаются в математиков и начинают вспоминать забытые логарифмы, и это на самом деле прекрасно для развития банкиров, поскольку как правило, немногие риск-менеджеры владеют научными техниками анализа и то в ограниченных рамках, например, для целей скоринга. Часто «рисковики» владеют только стандартным набором для аналитики (показатели финансовой устойчивости, гэпы, спреды и т.д. по старой шпаргалке в ежедневнике), многие могут возмутиться и надуть грудь колесом, но поверьте, лучше заткнуть своё эго поглубже – те же МГУ-шные выпускники одни из немногих, кто сможет сумбурную мат. статистику доступными методами применить в аналитике по рискам. Считать конечно придётся не на пальцах и даже не в Excel (если речь о банке, в котором не 20 заемщиков), для этого есть специализированные программы, языки программирования и даже соответствующие пакеты (типа макросов в Excel) для использования готовых шаблонов. Обойтись малой кровью не получится, придётся-таки выучить ряд команд и основ, чтобы по крайней мере разбираться в готовых скриптах, которые вам поставляют хитрые консультанты.


7) Чем больше дробление портфеля и выше частота сбора данных, тем лучше.


Насчет частоты сборы данных – в целом верно, слишком долгий период обновления к примеру, макрофакторов или данных по реструктуризации, может привести к высокой волатильности в провизиях. Что касается дробления портфеля – можно дробить, но не увлекаться. Если хотите погрузиться в деление по пулам на основе отраслей деятельности, будьте готовы столкнуться со спецификой в стат.данных, проблемами в правильной классификацией отраслей по клиентам фронт-офисом. Если дело стоит труда, то вперед, но если хотите поразить регулятор витиеватостью методики, главное сами не запутайтесь.

В итоге

В целом, по оценкам European Banking Authority (EBA), влияние на европейские Банки составило в среднем от 20%-40% дополнительно к уровню провизий по 39 стандарту.


По предварительным оценкам по БВУ РК – порядка 20%, но возможно после обсуждения методик и «посадки на бой» размер изменится.

Резюмируя, можно отметить среди плюсов МСФО-9 – более предупредительный характер нового стандарта в части учета ожидаемых убытков, среди минусов – высокий разрыв между заявленными проблемами в официальных отчетах регулятора и существенной суммой доформирования провизий в ходе внедрения МСФО 9 и как следствие ощутимый единовременный «удар» по капиталу.


Среди осложняющих обстоятельств – в случае внедрения дополнительных регуляторных требований вероятен параллельный учет регуляторных провизий внедрению 9-го стандарта и дополнительная отчетность, с целью того чтобы видеть реальный размер проблемных кредитов.


Если взятый курс регулятора продолжится, то в скором времени мы вероятно увидим изменённый подход к учету NPL и собственно новые значения по NPL.


В общем легко уже никому не будет.

 

Источник: www.nb.kz