Вот и недавно, когда мы после понятного перерыва, вызванного более или менее успешным внедрением МСФО 9 всеми участниками рынка, возобновили наш , посвящённый эффективной реализации требований этого Стандарта, эти вопросы звучали неоднократно.
Вообще, учёт экономических последствий короновируса в резервах, рассчитываемых в соответствии с МСФО 9, — тема непростая. Аудиторы требуют разработки или перекалибровки моделей оценки кредитного риска с тем, чтобы они отражали якобы повысившийся кредитный риск. Проблема в том, что разработка этих моделей — это не инициатива отдельных энтузиастов, а бюрократизированный процесс сбора и анализа данных (который должен соответствовать определённым требованиям; обычно те же аудиторы используют документ Базеля III ). Поэтому для пересмотра моделей должны быть формальные основания, более существенные, нежели требования аудиторов. Данные же поступают с запаздыванием (и это нормально). В сложившейся ситуации вопрос об «обоснованной, подтверждаемой, взвешенной с учётом вероятности» оценке кредитных рисков (п. 5.5.17 Стандарта) вырождается в сложные переговоры о создании достаточных резервов, и это в то время, когда капитал и так находится под давлением. Чтобы эффективно пройти эти переговоры, очень важно понимать, как реально ведут себя кредитные портфели в кризис.
Данные по розничному кредитованию, имеющиеся в наличии в любом банке или микрофинансовой организации, позволяют создать твёрдую основу переговорной позиции и наметить те области управления кредитными портфелями в условиях кризиса, которые требуют внимания и доработки.
МСФО 9 требует группировать розничные кредиты с учётом следующих факторов:
• дата выдачи кредитов;
• начальное кредитное качество выдаваемых кредитов;
• оставшийся срок до погашения;
• начальный срок кредитов (это следует из группировки по дате выдачи кредитов и по оставшемуся сроку до погашения);
• глубина просрочки.
При этом требуется учитывать досрочное погашение, макроэкономическую ситуацию, то, как кредиты обслуживаются на горизонте всего срока сделки. Всё это — краткая выжимка требований Стандарта (пп. B5.5.5, 5.5.11, 5.5.4 и многие другие).
Всем этим требованиям соответствует декомпозиция В. Г. Бабикова, которая позволяет разделить эффекты естественного вызревания кредитного риска и макроэкономические эффекты. Её математизированное описание доступно , а менее формально я касался этих вопросов в своём блоге и в серии публикаций «Мифы МСФО 9» (, , , , ). Стандартная декомпозиция подразумевает, что параметры кредитного риска являются суммой факторов, отвечающих за:
• естественное вызревание кредитов (поведение through-the-cycle);
• макроэкономику (фактор M);
• начальное качество кредитов (фактор Q);
• досрочное погашение (фактор P);
• углубление просрочек, обусловленное макроэкономикой и работой по сбору просроченной задолженности (фактор MM).
Все эти факторы кроме первого подвержены влиянию эпидемии Covid-19. Схематическое изображение их эволюции до и в течение 2020 года приведено на рисунках. Вот краткое описание этого кризиса применительно к качественным розничным кредитным портфелям:
• весной — в июне 2020 года резко выросла добавочная (к естественной) частота просрочки по кредитам;
• одновременно также выросли частоты углубления просрочки: если заёмщики в неё попадали, возвращаться к обслуживанию кредитов им было сложнее;
• падение объёмов добавочного досрочного погашения кредитов не выбивалось из обычных сезонных трендов;
• с июля 2020 года, когда были свёрнуты меры по изоляции населения, тут же упали дополнительные частоты углубления просрочки, хотя и остались положительными, но резко усилилось досрочное погашение: заёмщики стали усиленно делать сбережения из предосторожности и освобождаться от кредитов;
• особое внимание банкам следует уделять на переработку моделей принятия кредитного риска (скоринговых карт): высокая волатильность влияния качества новых выдач на добавочную частоту просрочки (фактора Q) является тревожным сигналом и наблюдается во многих реальных кредитных портфелях.
Последнее, о чём следует упомянуть: хотя все представленные иллюстрации являются схематичными и не отражают реальные ситуации клиентов нашей компании, в большей или меньшей степени описанные эффекты имели место и в реальных портфелях.
