Аналитика шаг за шагом: стресс-тестирование

Стресс-тестирование де-факто стало добровольно-принудительной практикой в российских банках. О цифровой инфраструктуре, необходимой для успешной реализации различных стресс-тестов – в экспертном материале Intersoft Lab, подготовленном для АРБ.

Стресс-тестирование (СТ), о котором так давно говорили в Базельском комитете, де-факто стало добровольно-принудительной практикой российских банков. С одной стороны, банки используют внутренние процедуры стресс-тестирования с целью совершенствования процессов управления рисками и стратегического планирования. Хорошим стимулом для этого является Указание Банка России N 3624-У. С другой стороны, регулятор развивает практики надзорного стресс-тестирования, планируя в перспективе ввести учет его результатов для определения уровня надбавки за системную значимость. Эта мера позволит, по мнению Банка России, «повысить финансовую устойчивость кредитных учреждений, в том числе путем формирования ими дополнительного запаса капитала на случай реализации стрессовых событий». В данном материале мы проведем краткий обзор подходов к СТ и посмотрим на проблему СТ с точки зрения формирования цифровой инфраструктуры банка, необходимой для «бесстрессового» проведения стресс-тестов.

СТ как аналитический инструмент

СТ – это зонтичный термин, обозначающий группу методов, использующихся для оценки уязвимости портфеля к изменениям макроэкономических параметров окружающей среды или к наступлению исключительных, но вероятных событий. Цель СТ в том, чтобы сделать риски более прозрачными и количественно оценить потенциальные потери в случае экстраординарной ситуации.

Результаты СТ являются ценным источником информации для принятия решений на всех уровнях менеджмента банка. Линейному менеджменту СТ помогают выявить потенциальную уязвимость той или иной позиции или продукта. Менеджмент среднего звена может анализировать риски по разным классам активов. На уровне высшего руководства стресс-тесты позволяют сравнивать профиль риска организации с аппетитом к риску владельцев, помогая принимать решения по оптимальному распределению капитала внутри организации. Для всех уровней управления стресс-тесты могут помочь определить, соизмерима ли доходность конкретного продукта или позиции с уровнем риска.

Важный методический вопрос СТ – это агрегирование результатов теста. Стресс-тестирование агрегированной финансовой системы может быть выполнено путем компиляции результатов стресс-тестов для отдельных портфелей или путем применения общего стресс-теста к агрегированному портфелю.

Используемые в банковской практике методики СТ можно разделить на две большие категории: однофакторные СТ (анализ чувствительности) и многофакторные СТ (сценарный анализ). Однофакторные СТ оценивают воздействие на портфель активов изменений одного из факторов риска (например, только изменение ключевой ставки Банка России или только изменение курса национальной валюты) и сводятся к расчету возможных потерь. Многофакторный СТ намного информативнее, т.к. оценивает потенциальное совместное влияние ряда факторов на деятельность кредитной организации. Многофакторные тесты предполагают тщательную проработку сценариев тестирования. Возможно использование нескольких видов сценариев, таких как: исторические сценарии (модель тестов строится на основе прошлых событий), гипотетические сценарии (модель строится для потенциально вероятных событий, основана на экспертных оценках), наихудшие сценарии (все факторы риска в модели принимают наихудшие значения), метод Монте-карло (обрабатывается большое количество вариантов случайного процесса).

Известна также задача обратного СТ, которая состоит в построении наиболее реалистичных шоковых сценариев, приводящих к заданному уровню финансовых потерь, или к банкротству банка.

Организация СТ в финансовой отрасли

Различают несколько разновидностей СТ:

СТ банков по внутренним методикам. Организация процедур СТ регламентируется в этом случае Указанием Банка России от 15.04.2015 N 3624-У (ред. от 08.04.2020) "О требованиях к системе управления рисками и капиталом кредитной организации и банковской группы". Для крупных кредитных учреждений (активы более 500 млрд руб.) и банков, использующих отличные от рекомендованных Банком России методы оценки рисков и потребностей в капитале, предписано использовать в рамках ВПОДК многофакторные стресс-тесты по историческим и гипотетическим сценариям, а также однофакторные стресс-тесты. Для всех остальных кредитных организаций допустимо ограничиться проведением анализа чувствительности по отношению к кредитному, процентному риску и риску концентрации. Модели и сценарии стресс-тестов банки разрабатывают самостоятельно с учетом индивидуальных особенностей портфеля активов организации.

Надзорное СТ (НСТ) – выполняется регулятором с целью анализа устойчивости банковского сектора к различным шоковым ситуациям. НСТ может выполняться по технологии «Снизу-вверх» и «сверху-вниз». В первом случае банки самостоятельно выполняют все расчеты на основании единого предложенного Банком России сценария, регулятор агрегирует и анализирует полученные результаты. Во втором случае расчеты выполняет Банк России по собственным моделям на основании данных отчетности, предоставленных банками.

Микропруденциальное СТ- инструмент для оценки рисков в отдельной организации. Не учитывает взаимосвязь с другими контрагентами. Может выполняться регулятором или банком.

Макропруденциальное СТ – количественный инструмент для оценки финансовой стабильности. СТ проводится регулятором на основании эконометрической макромодели, оценивающей влияние различных макроэкономических факторов на банковский сектор (модели могут быть достаточно сложными и учитывать аффилированность различных организаций и отраслей, моделировать «эффект домино» и пр.) Макропруденциальное СТ использует результаты НСТ, полученные по методике «сверху-вниз» в качестве входных параметров для анализа системных рисков и калибровки моделей.

Трансформация подходов к СТ

Техники СТ начали применяться в международных финансовых институтах уже в начале 1990-х и постепенно получили распространение в крупных банках. Банковские надзорные органы, международные организации^[1] и регуляторы со своей стороны всячески стимулировали использование стресс-тестов, превращая их в важный компонент внутренней системы мониторинга рыночных рисков. Уже в 1996 году Базельский комитет по банковскому надзору публикует документ «Amendment to the CapitalAccord to Incorporate Market Risks», в котором рекомендует банкам разрабатывать всестороннюю и строгую программу стресс-тестирования. Сценарии СТ банков должны «охватывать ряд факторов, которые могут привести к чрезвычайным убыткам или прибылям в торговых портфелях или очень затруднить контроль риска в этих портфелях». Были сформулированы две основные цели СТ – это «оценка способности капитала банка абсорбировать потенциальные крупные убытки» и «определение шагов, которые банк может предпринять для снижения своего риска и сохранения капитала». Еще четверть века назад Базельский комитет подчеркивал значимость СТ для разработки и оценки стратегии управления банком, а также выдвинул рекомендацию о сочетании надзорных стресс-сценариев со стресс-тестами, разработанными самими банками для отражения их конкретных характеристик риска. Принципы Базельского комитета нашли отражение в рекомендациях и нормативных актах национальных регуляторов. Банкам было разрешено применять подход к управлению рисками, основанный на внутренних моделях, что дало большой импульс развитию методологий стресс-тестирования. Соглашение Базель II (2004 г.) предусматривает проведение микропруденциального СТ в рамках внутренних процедур оценки достаточности капитала и расчета кредитного риска. С ростом волатильности рынков, а также по мере прохождения через периоды рецессии растет осознание значимости СТ, как ключевого компонента комплексной системы антикризисного управления. В документах Базель III (2010 г.) говорится уже о развитии макропруденциального СТ для оценки влияния системных рисков на устойчивость финансовой отрасли. Следует обратить внимание, что во всех документах подчеркивается необходимость создания банками надежной инфраструктуры для обеспечения проведения различных стресс-тестов на требуемом уровне детализации.

Цифровая инфраструктура СТ

Говоря о цифровой инфраструктуре стресс-тестирования, следует обратить внимание на два обстоятельства:

1. Любое СТ – это вычислительный эксперимент, результат и прогностическая достоверность которого зависят не только от используемой для расчета модели, но и от качества исходных данных. Правильные данные полны, согласованы, обладают достаточным уровнем детальности, а также пригодны для анализа трендов и прогнозирования, т.е. имеют привязку ко времени.
2. СТ должно быть проведено максимально оперативно, чтобы иметь возможность вовремя реагировать на выявленные факторы риска. А это значит, что необходимо, во-первых, минимизировать время подготовки исходных данных для СТ, а во-вторых, оптимизировать время на выполнение крайне «тяжелых» ресурсоемких расчетов.

Легко заметить, что требования к исходным данным для СТ прекрасно коррелируют с классической концепцией хранилища данных (ХД), предложенной Билом Инмоном, в которой ХД определено как предметно-ориентированная, интегрированная, неизменяемая и поддерживающая хронологию коллекция данных для обеспечения процесса принятия решений. Поэтому естественным подходом к организации цифровой инфраструктуры СТ является использование технологии хранилищ данных. В корпоративное ХД могут быть собраны предварительно проверенные и очищенные данные НСИ, данные клиентов, данные бухгалтерского учета, данные по портфелям договоров (включая операции по договорам), причем, все данные будут привязаны к временной шкале. Тем самым обеспечивается необходимое качество данных и их доступность.

Следующий шаг - выполнение расчетов по стрессовым сценариям. Каждый стрессовый сценарий может содержать десятки и сотни комбинаций различных значений стресс-факторов (учетная ставка, курсы валют, биржевые индексы, отток средств и пр.). Для каждой комбинации необходимо выполнить расчет прогнозных значений тестируемых показателей (показателей рентабельности капитала, доходности, убытков и пр.).

И наконец, вишенка на торте - это визуализация расчетов, т.е. представление результатов СТ в удобном виде для анализа на разных уровнях принятия решений.

Таким образом, для организации эффективной работы с данными хранилища в интересах СТ потребуются специализированные аналитические приложения, в том числе:

• Высокопроизводительная «машина прогнозирования» для расчета состояния банковских портфелей на заданной временном горизонте с поддержкой различных технологий прогнозирования: нейронные сети, авторегрессия, эконометрические и любые пользовательские модели прогнозирования.
• Программные компоненты для расчета потерь по значимым видам рисков.
• Инструменты для визуализации результатов СТ, позволяющие агрегировать результаты СТ и рассчитывать необходимые показатели.

Очевидно, что такой набор функциональности характерен для программных платформ класса RCPM – Risk-based Corporate Performance Management, риск-ориентированное управление эффективностью бизнеса.

Автор: Ольга Морозова, эксперт компании Intersoft Lab, к.т.н., доцент Департамента бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации

Источник: Сайт АРБ, рубрика "Точка зрения"