Сравнительный анализ шкал рейтинговых агентств . М етод регулярного сопоставления

1. Сравнительный анализ шкал рейтинговых агентств.Метод регулярного сопоставления Научный руководительработы: профессор А.М. Карминский Координатор проектно-учебной группы: Александр Василюк Докладчик: Ответственный исполнитель Владимир Сосюрко

2. Содержаниедоклада • Рейтинговое пространство: российский банковский сектор • Методологии рейтинговых агентств • Формирование базы данных для проекта • Рейтинговые модели для российских банков • Проблема множественного отображения (мэппинга) шкал • Метод регулярного сопоставления рейтинговых шкал • Схема соответствия шкал: 2006-2010 гг. • Таблица соответствия для регулятора: 2010 г.

3. Динамика рейтинговых услуг для российских банков 2010 год - 596 рейтингов Количество рейтингов банков 259 358 454 604 596

4. Методологии рейтинговых агентств Основные вопросы: • Что лежит в основе кредитных рейтингов (вероятность дефолта(PD), ожидаемые потери или другие меры кредитного риска)? • Особенности методологии: • PIT ил TTC? • Абсолютное или относительное ранжирование? • Определение дефолта • Шкала • Факторы, определяющие кредитные рейтинги: количественные и качественные, внутренние и внешние (факторы среды)

5. Характеристики исследования • Источники информации – официальные документы, публикуемые на сайтах агентств • Агентства: • международные (Moody’s, S&P, Fitch) • российские (НРА, Рус-Рейтинг, Эксперт РА, АК&М) • В основе исследования лежит работа Estrella(2000)

6. Характеристики кредитных рейтингов

8. Факторы, определяющие кредитный рейтинг банка • Качественные показатели: • Операционная среда • Рыночные позиции • Менеджмент • Вероятность поддержки • Количественные финансовые показатели

9. Операционная среда • Суверенный риск, экономическая среда, характеристики рынка (конкуренция, степень концентрации, регулятивная база, поддержка со стороны государства) • Особое внимание к данному фактору со стороны международных рейтинговых агентств

10. Менеджмент • Качество и профессионализм менеджмента • Качество корпоративного управления • Характеристики стратегии банка • Политика управления рисками

11. Финансовые показатели • Достаточность капитала • Ликвидность • Рентабельность • Кредитные риски (качество кредитного портфеля) • Рыночные риски • Концентрация в базе фондирования

12. Отображение рейтинговых шкал • Устоявшиеся подходы к сопоставлению (мэппингу) рейтинговых шкал отсутствуют • Предпринятые попытки в России сводятся к следующему: • Ассоциация региональных банков России: попарное сравнение на ограниченном статистическом материале без учета исторической составляющей • СРО НФА: экспертный опрос и согласование таблицы соответствия • Отдельные публикации: попарный статистический анализ • ГУ-ВШЭ и РЭШ: сопоставление рейтингов Moody’s и S&P для банков и предприятий, ориентированное на оценивание отличительных факторов • Недостатки: использование только парных сравнений отображений, несопоставимость соответствия шкал, линейность отображений и ограниченное использование возможностей эконометрических методов • Первая реализация множественного сравнения: сопоставление рейтинговых шкал на основе эконометрических моделей рейтингов агентств Moody’s, Fitch и S&P для промышленных компаний и банков (ГУ-ВШЭ, 2010) • ВЫВОД: Требуется интенсивная проработка с учетом ограничений на постановку и возможности российской действительности и данных, в том числе обеспечение регулярного обновления таблиц соответствия

13. Формирование базы данных по российским банкам • Рейтинги • Международные агентства (3 агентства – 6 шкал) • Российские агентства (4 агентства) • Финансовые данные (23 показателя) • Интерфакс • ЦБ • Институциональные индикаторы • Тип собственности • Возраст банка

14. Характеристики интегрированной базы данных • Временной диапазон: 1 кв. 2006 – 4 кв. 2010 (20 кварталов) • 370 российских банков, имеющих хотя бы один рейтинг за этот период • Всего 7400 различных наблюдений банков Фрагмент базы данных по рейтингам

15. Характеристики выборки российских банков • 2645 наблюдений по 370-ти банкам • Кредитные рейтинги международных агентств (S&P, Moody’s, Fitch) в иностранной валюте, рейтинги по национальной шкале • Кредитные рейтинги российских агентств (AK&M, Эксперт РА, НРА, Рус-Рейтинг) • 35 государственных и 34 иностранных банка • Квартальные финансовые показатели из отчетности банков по РСБУ за период с I кв. 2006 по III кв. 2010 гг.Источник – «Интерфакс-100: Российские банки»

16. Ожидаемое влияние факторов в моделях (ordered probit)

17. Ожидаемое влияние факторов в моделях

18. Результаты оценивания моделей

19. Результаты оценивания моделей

20. Результаты оценивания моделей

21. Сопоставление рейтингов международных агентств • Агентство Standard and Poor's более консервативно в присвоении рейтингов российским банкам, чем два других агентства

22. Предназначен для регулярного сопоставления рейтинговых шкал российских банков, а также сопоставления шкал в случае оперативной необходимости Разработан по заказу Международной финансовой корпорации (IFC) для организации процесса сопоставления и поддержания матриц соответствия рейтинговых шкал регуляторами (в частности, Министерством финансов РФ) в актуальном состоянии Метод детализирован в результате сравнительного анализа нескольких предварительно отобранных методов Метод опирается на решение оптимизационной задачи минимизации меры близости совокупности расстояний между допустимыми парами рейтингов одних и тех же банков в одно и то же время приведенных в единую (базовую) шкалу с помощью параметризованных отображений шкал определение параметров которых и является задачей метода В предварительном варианте реализован на стандартном эконометрическом пакете за счет специальной структуры данных Метод регулярного сопоставления рейтинговых шкал

23. Этапы реализации метода • Выбор базовой шкалыдля отображения в нее всей совокупности рассматриваемых рейтинговых шкал • Отображение всех шкал в числовую осьпутем сопоставления градациям рейтингов последовательных целых чисел • Определение наиболее информативных классовпреобразований шкал за счет исследования аппроксимаций вероятностей дефолтов для рейтинговых агентств с устойчивой историей (отобраны линейное, логарифмическое и степенное (до уровня 5) преобразования) • Определение расстояния между двумя отображениями рейтингов различных агентств для одного и того же банка в одно и то же время(принято обычное эвклидово расстояние) • Формирование критерия близости отображений в виде интегральной функции от попарных расстояний (принята сумма квадратов попарных расстояний по всем сравнимым парам рейтингов) • Сравнительный анализмодификаций методов за счет формулировки ограничений на множество сравниваемых пар (рассмотрены сравнения для пар рейтингов с выбранной базовой шкалой, симметричная постановка без выделения шкалы) • Определение статистических характеристик сравниваемых подходов и выбор основного • Решение задачи минимизации расстояния для оценивания параметров отображений для всех шкал • Формирование схемы соответствия • Выбор точности представления для таблицы (принята точность в четверть градации) • Формирование таблицы соответствия и представление ее регуляторам

24. Рейтинговые шкалы Числовые шкалы Базовая шкала RS1 NS1 F1(α1) Fi(αi) NSi BS RSi FN(αN) NSN RSN Формирование и использование базовой шкалы

25. Формирование данных для использования пакета EViews • Данные формируются на квартальной основе • Для каждого банка на выбранную дату в выборку включаются банки, имеющие рейтинг, по базовой шкале (Moody’s), а также еще хотя бы один рейтинг другого агентства. Включаются всевозможные пары такого вида для каждого из рассматриваемых банков

26. Таблица соответствия буквенных и числовых шкал рейтингов

27. Критерий выбора параметров множественного отображения шкал Q- множество комбинаций { № квартала t, № банка j, рейтинг базового агентства Ri1jt, рейтинг другого агентства Ri2jt} t = 1, … , T j = 1, …., K Fi1 : Ri → Rбаз Fi = αi1 ∙ fi (Ri) + αi2 fi – линейная, степенная, логарифмическаяфункция Аналогия: Аппроксимация статистик вероятности отказа - степенная

28. Выбор метода Множественное отображение в базовую рейтинговую шкалу: • линейное • логарифмическое • полином (до 5-й степени) Moody’s – S&P Moody’s – Moody’s (национальная)

29. Логарифмическая модель множественного мэппинга Логарифмическая модель по данным за 2006-2010 годы Для данных по агентству Moody’s за 1980-2008 годы по средним кумулятивным дефолтам по долгосрочным заимствованиям PD хорошо аппроксимируется степенной зависимостью: M = const∙Ra↔ Ln(M) = a∙Ln(R)+b PD = 0,000218×R3,8

30. Сопоставление шкал рейтингов: 2006-2010 (логарифмическая спецификация) НРА Рус-Рейтинг Эксперт РА AK&M Fitch (ru) Fitch S&P (ru) S&P Moody’s (ru) Moody’s

31. Соответствие для международных банков • 3639 парных наблюдений (Moody’s– другое РА) • Временной диапазон 1995 – 2010 гг. • Всего 290 различных банков Диаграмма сопоставления шкал международных рейтинговых агентств (логарифмическая спецификация) Fitch S&P Moody’s

32. Таблица соответствия рейтингов: 2010г.

33. Рекомендации по использованию • Для регулярного сопоставления рейтинговых шкал рекомендуется использовать квартальные данные за 4 прошедших квартала • Рекомендуется использовать логарифмическую шкалу преобразований и цифровой аналог шкалы Moody’s в качестве базовой • Рекомендуется не реже 1 раза в год осуществлять построение таблицы с использованием долгосрочного метода сопоставления шкал для каждого из агентств и предусматривающего включение в наблюдение также финансовых, макро- и институциональных индикаторов за больший временной интервал, ориентировочно 3-5 лет

34. Спасибо за внимание! Ваши вопросы? Александр Василюк Владимир Сосюрко НИУ ВШЭ, 16 марта 2011 Научный семинар «Эмпирические исследования банковской деятельности»