CAPITOLUL 3 ADMINISTRAREA CALITĂŢII
ACTIVELOR
2. Administrarea calităţii activelor 2.1 Riscul de credit. Elemente conceptuale
Riscul de credit este definit în linii generale ca fiind acel risc de pierderi financiare cauzat de
neîndeplinirea totală sau parţială de către contrapartidă a obligaţiilor care îi revin. Efectul său
este măsurat prin costul de înlocuire al fluxurilor financiare care s-ar fi produs în cazul în care
contrapartida şi-ar fi îndeplinit obligaţiile.
Riscul de credit prezintă două forme principale: riscul de intrare în incapacitate de plată a
contrapartidei (default risk) şi riscul de majoare a spread-ului (spread risk).
Riscul de nerambursare este riscul ca debitorul să nu dorească sau să fie în imposibilitate
de a-şi îndeplini obligaţiile contractuale (plata dobânzii şi a principalului) parţial sau total.
Conform Basel II, se consideră că un anumit debitor se află în stare de „nerambursare”
atunci când are loc oricare dintre evenimentele următoare:
a) întârzierea la plată a debitorului a depăşit 90 de zile pentru orice obligaţie semnificativă
din credite către instituţia de credit, societatea-mamă sau oricare dintre filialele
acesteia.
b) instituţia de credit consideră că, fără a recurge la măsuri precum executarea garanţiei,
dacă aceasta există, este improbabil ca debitorul să-şi plătească în întregime
obligaţiile din credite către instituţia de credit, societatea-mamă sau oricare dintre
filialele acesteia;
Prima componentă a definiţiei stării de nerambursare are un caracter retrospectiv, însă
obiectiv, în timp ce a doua componentă are un caracter anticipativ, însă preponderent
subiectiv. Instituţiile de credit clasifică un debitor în stare de nerambursare, chiar dacă
întarzierea la plată a acestuia este mai mică de 90 de zile, atunci când:
debitorul a solicitat deschiderea sau face obiectul procedurii de faliment sau al unei
protecţii similare, în cazul în care aceasta ar conduce la evitarea sau amânarea plăţii
unei obligaţii din credite către instituţia de credit, societatea-mamă sau oricare dintre
filialele acesteia;
banca este nevoită să accepte o restructurare în regim de urgenţă a creanţei din
credit, cu implicaţii negative asupra valorii de piaţă a creanţei, ca urmare a anulării
sau amânării la plată a unei părţi semnificative a principalului, a dobânzii sau, unde
este cazul, a comisioanelor.
Riscul de spread reprezintă riscul ca valoarea de piaţă a instrumentului de credit să se
reducă datorită modificărilor intervenite în bonitatea debitorului. Asemenea situaţii apar atunci
cand ratingul contrapartidei se deteriorează semnificativ în raport cu momentul acordării
creditului.
Principalele componente ale riscului de credit sunt următoarele:
a) probabilitatea de nerambursare (engl. ”probability of default” – PD), respectiv
probabilitatea ca o contrapartidă să ajungă în stare de nerambursare într-un orizont
de timp de un an.
BOGDAN MOINESCU
2
b) pierderea în caz de nerambursare (engl. ”loss given default” – LGD), respectiv
raportul dintre pierderea aferentă unei expuneri1, ca urmare a nerambursării din
partea contrapartidei, şi suma expusă la risc la momentul nerambursării.
c) expunerea în caz de nerambursare (engl. „exposure at default” – EAD), respectiv
suma rămasă de rambursat la momentul inregistrarii starii de nerambursare, în cazul
elementelor bilanţiere, şi produsul dintre valoarea reprezentând suma angajată ferm,
dar neutilizată, şi un factor de conversie, în cazul elementelor extra-bilanţiere.
Prin factor de conversie înţelegem raportul între partea din angajamentul de finanţare care nu
este trasă la momentul actual, dar care va fi trasă şi expusă la risc în situaţie de
nerambursare, şi partea din angajamentul de finanţare care nu este trasă la momentul actual,
întinderea angajamentului de finanţare fiind determinată de o limită autorizată, mai puţin în
cazul în care limita neautorizată este mai mare.
Pierderea aşteptată (engl. „expected loss”) la nivelul unei facilităţi de credit este determinată
prin produsul celor trei componente meţionate anterior.
EADLGDPDEL
EL – pierderea aşteptată
PD – probabilitatea de nerambursare
LGD – pierderea în caz de nerambursare
EAD – expunerea în caz de nerambursare
Exprimând pierderea în caz de nerambursare în funcţie de rata de recuperare (engl.
„recovery rate”) a creditelor nerambursate, formula pierderii asteptate devine:
EADRPDEL R )1( RR - rata de recuperare
Spre exemplu, un credit în valoare de 100.000 de lei acordat unui client a carui probabilitate
de nerambursare este evaluată la 0,5 la sută, în condiţiile în care rata de recuperare
estimată, conform garanţiilor depuse de client, este de 60 la sută, are asociată o pierdere
aşteptată de 200 de lei.
Pierdere neaşteptată (engl. „unexpected loss”) la nivelul unei facilităţi de credit este
determinată de diferenţa pozitivă dintre pierderea efectivă şi cea aşteptată.
)0;max( ELLUL UL – pierderea neaşpteptată
L – pierderea efectivă
EL – pierderea aşteptată
1 conceptul de pierdere este utilizat în sens de pierdere economică, care presupune considerarea
tuturor efectelor semnificative ale actualizării şi costurile semnificative, directe şi indirecte, asociate cu încasarea instrumentului.
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
3
2.2 Norme prudenţiale privind riscul de credit
2.2.1 Limitarea şi diversificarea expunerilor aferente activităţii
de creditare
Concentrarea excesivă a expunerii de risc asupra unui număr redus de clienţi reprezintă o
cauză majoră a instabilităţii financiare la nivelul instituţiilor bancare. Din acest motiv,
autorităţile de supraveghere stabilesc limite prudenţiale pentru a reduce expunerea băncilor
faţă de clienţi individuali şi grupuri de clienti legaţi. Reglementările Uniunii Europene pentru
limitarea riscului de credit conţin următoarele prevederi:
a) o instituţie de credit nu poate înregistra o expunere faţă de un singur debitor, a cărei
valoare depăşeşte 25% din fondurile proprii2;
b) valoarea cumulată a expunerilor mari ale unei instituţii de credit (care depăşesc 10%
din fondurile proprii ale băncii) nu poate depăşi 800% din fondurile ei proprii.
Un singur debitor reprezintă orice persoană sau grup de persoane fizice şi/sau juridice faţă de care instituţia de credit are o expunere şi:
- care constituie, dacă nu se dovedeşte altfel, un singur risc, deoarece una dintre ele deţine, direct sau indirect, controlul asupra celeilalte ori celorlalte; sau
- între care nu există o relaţie de control în sensul exprimat la prima liniuţă, dar care trebuie să fie considerate ca reprezentând un singur risc, deoarece între ele există asemenea legături încât, dacă una dintre ele s-ar confrunta cu probleme financiare, există o probabilitate considerabilă ca cealaltă sau toate celelalte să se confrunte cu dificultăţi de rambursare.
Prin expunere faţă de un debitor înţelegem activele şi elementele din afara bilanţului nete de
provizioane. În conformitate cu limitele aplicabile expunerilor mari, se va excepta din calcul
partea determinată ca diferenţă între valoarea expunerii respective şi rezultatul înmulţirii
acesteia cu ponderea aferentă. Cu alte cuvinte, se va lua în calcul doar riscul net al debitului
respectiv. Riscul net (sau expunerea netă) se calculează folosind următorul algoritm:
iii GRCARN RNi – riscul net al activului i Ai – activul „i” la valoare bilanţieră netă GRCi – gradul de risc de credit al activului „i”
Prin noţiunea de activ la valoare bilanţiera netă întelegem mărimea diminuată a activului la
valoare bilanţieră brută cu nivelul specific al provizioanelor sau amortismentelor constituite
pentru activul respectiv.
iii APABA )( Ai – activul „i” la valoare bilanţieră netă ABi – activul „i” la valoare bilanţieră brută P(A)i – provizionul sau amortismentul constituit pt. activul „i”
Gradul de risc de credit reprezintă coeficientul de risc corespunzător fiecarui element de
activ.
Spre exemplu (Tabel 1), pentru o bancă ale cărei fonduri proprii s-au redus de la 120 mil lei
la 100 mil lei, riscul net faţă de o societate comercială care a contractat un credit de 30 de mil
lei (grad de risc de credit 100%) depăşeşte pragul maxim de 25 la sută reglementat.
2 in cazul în care acest un singur debitor are în componenţa sa cel puţin un membru al grupului
instituţiei de credit raportoare, iar membrul respectiv este societatea-mamă, filială a societăţii-mamă sau filială a instituţiei de credit raportoare, procentul prevăzut la pct. 1 va fi redus la 20%
BOGDAN MOINESCU
4
Tabel 1. Determinarea riscului net în cazul expunerilor mari
ELEMENTELE DE ACTIV Sume brute
Prov. Sume nete
Gradul de risc
Risc net
% în Fonduri proprii
Credit de producţie 2 0.4 1.6 100% 1.6 1.60%
Credit pentru echipament 30 0
30 100% 30 30.00%
Credit ipotecar 20 0.1
19.9 50% 9.95 9.95%
În aceste conditii, banca trebuie să gasească soluţii de diminuare a impactului unei eventuale
incapacităţi de plată a societăţii respective asupra capitalului instituţiei de credit. Variantele
majore sunt legate fie de creşterea fondurilor proprii cu 20 de mil lei, fie de reducerea cu 5 mil
lei a riscului net faţă de debitor.
Astfel, limitarea prudenţială a expunerilor din riscul de credit permite un grad minim al
diversificării plasamentelor. Acest demers trebuie însă susţinut la nivelul fiecărei instituţii de
credit prin norme interne care să stabilească niveluri rezonabile ale toleranţei la risc pe tipuri
de facilităţi, sectoare de activitate şi zone geografice.
Aplicaţie rezolvată
Societatea comercială ALFA, care deţine controlul asupra societăţii BETA a beneficiat de un
credit ipotecar în sumă de 200.000 u.m garantat integral cu ipoteci în favoarea băncii.
Societatea BETA formulează o cerere de creditare băncii sale, aceeaşi cu cea a societăţii
“mamă“, în sumă de 200.000 u.m. Fondurile proprii ale băncii sunt de 800.000 u.m. Stabiliţi
suma maximă ce poate fi angajată în creditarea societăţii BETA dacă debitul societăţii ALFA
rămâne nemodificat.
REZOLVARE:
Cele două societăţi, ALFA şi BETA, datorită relaţiilor dintre ele, sunt considerate un singur
debitor. Riscul net al societăţii ALFA este 1000002000005.0ALFARN
Fonduri proprii 800.000
Expunerea maximă a băncii faţă de un singur debitor (25%*FP) 200.000
Riscul net al societăţii ALFA 100.000
Credit maxim de care poate beneficia BETA 100.000
Concluzie: Societatea BETA poate primi doar 100000 u.m. din cele 200000 pe care le-a
solicitat prin aplicatia de credit.
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
5
2.2.2 Clasificarea creditelor şi constituirea provizioanelor
Analiza portofoliului de credite şi constituirea de provizioane este o etapă fundamentala în
gestionarea riscului de credit care urmează procesului de acordare a creditelor şi vizează
constituirea de resurse pentru acoperirea pierderilor care apar la portofoliul de credite. Vom
urmări în continuare stabilirea nivelului cerut (de normele reglementare) al provizioanelor
pentru riscul de credit.
Valoarea provizionului constituit pentru o facilitate de credit se calculează ca produs între
coeficientul de provizionare şi valoarea debitului rămas de rambursat, ajustată cu garanţiile
aferente.
)1( gDpP
P – nivelul provizionului
p – coeficientul de provizionare
D – debitul ramas de rambursat
g – coeficientul de deducere aferent valorii garanţiei
Coeficientul de provizionare este determinat de categoria în care creditul este clasificat
conform reglementărilor în vigoare. Pentru fiecare categorie de credit este normat un nivel de
provizionare (Tabel 2).
Tabel 2. Coeficienţii de provizionare în funcţie de categoriile de credite
Categoria creditului standard observaţie substandard îndoielnic pierdere Debitori acoperiţi la riscul de curs de schimb
0 0,05 0,2 0,5 1
Debitori neacoperiţi3 la
riscul de curs de schimb 0.07 0.08 0.23 0.53 1
Clasificarea creditelor se realizează în baza a trei criterii: (a) serviciul datoriei; (b)
performanţa financiară; (c) iniţierea de proceduri judiciare.
Serviciul datoriei reprezintă numărul de zile de întârzire de plată de la scadenţă. Acesta se
structurează în cinci categorii (0-15 zile, 16-30 zile, 31-60 zile, 61-90 zile, minimum 91 de
zile).
Performanţa financiară exprimă potenţialul economic şi soliditatea financiara a debitorului,
însă se prezintă diferit în funcţie de tipul contrapartidei. În cazul persoanelor juridice
nebancare şi a persoanelor fizice, performanţa financiară se clasifică în categorii de bonitate
de la A la E, în timp ce instituţiile de credit se consideră doar de categorie A. Societăţile
apreciate de categorie A au făcut dovada unor performanţe foarte bune, care permit
achitarea la scadenţă a datoriei, cu menţinerea acestor performanţe. Societăţile apreciate de
categorie B prezintă performanţe foarte bune, dar fără certitudine pe o perspectivă medie, în
timp de entităţile comerciale clasificate în categoria C evidenţiază performanţe financiare
satisfăcătoare, cu tendinţe de înrăutăţire. În categoria D sunt grupate firmele cu performanţe
financiare scăzute şi ciclice, iar în categoria E se găsesc companiile cu pierderi,
incapacitatea rambursării fiind iminentă.
3 persoană fizică ce nu generează fluxuri de numerar nete pozitive în valuta de exprimare a creditului, care să permită rambursarea la termen a fiecărei rate de credit (principal şi dobândă)
BOGDAN MOINESCU
6
Performanţa financiară se apreciază în urma analizării unui ansamblu de factori cantitativi
(indicatori economico-financiari calculaţi pe baza datelor din situaţiile financiare anuale şi
periodice) şi calitativi (modul de administrare a entităţii economice analizate, calitatea
acţionariatului, garanţiile primite), pe baza unei metodologii avizate de autoritatea de
supraveghere.
Frecvenţa cu care se determină categoria de performanţă financiară coincide cu frecvenţa cu
care se întocmesc situaţiile financiare. În cazul în care băncile se găsesc în imposibilitate de
a evalua performanţa financiară a unui client din sectorul nebancar, aceasta va fi încadrată
direct în categoria E.
În cazul persoanelor fizice, performanţa se clasifică de la A la E, în funcţie caracteristici
precum venitul lunar, vechinea la locul de muncă, nivelul de calificare profesională şi gradul
de acoperire la riscul de curs de schimb. Persoanele fizice carora li se atribuie categoria A de
performanţă financiara sunt doar cele care câştigă venituri suficiente în moneda în care au
contractat creditul pentru acoperirea ratelor scadente. Spre exemplu, o persoană care
primeşte salariul în monedă naţională şi contractează un credit în lei poate fi încadrată în
categoria A de performanţă financiară. O persoană care a contractat un credit în euro şi
câştigă lunar echivalentul a 500 de euro, însă este platită în moneda naţională, poate fi
clasificată în categoria B de performanţă financiară. Persoanele care contractează credite în
altă valută decât cea în care îşi câştigă venitul sunt considerate neacoperite la cusul de
schimb, fiind astfel încadrate în cel mai bun caz în categoria C de performanţă financiară.
Criteriul privind iniţierea de proceduri judiciare are în vedere situaţiile în care clienţi ai săi
sunt subiectul unor măsuri judiciare de recuperare a creanţelor, precum darea de către
instanţă a hotarârii de deschidere a procedurii falimentului sau declanşarea procedurii de
executare silită.
În cazul în care banca deţine informaţii despre un debitor că este subiectul unei proceduri
judiciare de recuperare a daunelor, debitele acestuia se încadrează automat în categoria
pierdere, indiferent de serviciul datoriei sau performanţa financiară (Tabel 3). Acest criteriu
are la bază ipoteza că daca debitorul nu este în măsura să îşi achite datoriile faţă de alţi
creditori este foarte probabil să între în stare de nerambursare faţă de bancă.
Tabel 3. Clasificarea creditelor
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
7
În situaţia în care nu apar indicii privind începerea procedurilor judiciare asupra clientului,
creditul său va fi încadrat pe baza informaţiilor legate de serviciul datoriei şi performanţa
financiară. Pentru fiecare deteriorare faţă de situaţia optimă, atât în ceea ce priveşte serviciul
datoriei, cât şi performanţa financiară, creditul este declasat cu câte o categorie. Astfel,
numărul total de declasări a creditului este egal cu suma dintre numărul de deteriorări
înregistrate la nivelul serviciului datoriei şi numărul de deteriorări înregistrate la nivelul
performanţei financiare.
PFSDC NNN
CN - numărul de declasări a categoriei creditului
SDN - numărul de deteriorări la nivelul serviciului datoriei
PFN numărul de deteriorări la nivelul performanţei financiare
Spre exemplu, un credit cu o întârziere la plată de la data scadenţei de 21 de zile, contractat
de un client evaluat cu o performanţă financiară de categorie B, va fi încadrat cu două clase
mai jos decât categoria standard, respectiv în categoria substandard.
În cazul în care un debitor deţine mai multe credite de categorii diferite la aceeaşi bancă, se
aplică principiul declasării prin contaminare, potrivit căruia toate creditele vor fi încadrate în
categoria celui mai slab. Spre exemplu, presupunem că un debitor de performanţa financiară
A înregistrează o întarziere la plată de 20 de zile la creditul de producţie, însă la creditul
pentru echipamente şi la cel de trezorerie toate ratele sunt plătite la zi. Tratate individual, atât
creditul pentru echipamente cât şi cel de tezorerie ar trebui clasificate în categoria „standard”,
în timp ce creditul de producţie ar trebui încadrat în categoria „în observatie”. Aplicând
principiul declasării prin contamiare, toate creditele vor fi încadrate în categoria celui mai
slab, respectiv în categoria „în observaţie”. Astfel, coeficientul de provizionare aferent este de
0,05 la sută.
A doua etapă a procesului de calculare a provizionului aferent unui credit acordat constă în
ajustarea valorii debitului rămas de rambursat (credit şi dobândă asociată) cu valoarea
garanţiilor acceptate de bancă (Tabel 4).
Tabel 4. Coeficienţi de ajustare a valorii debitelor rămase de rambursat
Tipurile de garanţie acceptate a fi luate în considerare în vederea reducerii expunerii băncii fata de debitor, conform Normelor metodologice ale BNR nr. 12/2002
Coeficientul pentru
deducere
Garanţii exprese, irevocabile şi necondiţionate ale administraţiei publice centrale de specialitate a statului român sau ale BNR
1
Titluri emise de administraţia publică centrală de specialitate a statului român sau ale BNR 1
Garanţii exprese, irevocabile şi necondiţionate ale administraţiei centrale, băncilor centrale din ţările de categoria A sau ale CE
1
Titluri emise de administraţiile centrale, băncile centrale din ţările din categoria A sau ale CE 1
Depozite colaterale plasate la banca insasi 1
Certificate de depozit sau instrumente similare emise de banca însăşi şi încredinţate acesteia 1
Garanţii exprese, irevocabile şi necondiţionate ale băncilor de dezvoltare multilaterală sau ale BEI
0.8
Titluri emise de ale băncile de dezvoltare multilaterala sau ale BEI 0.8
Garanţii exprese, irevocabile şi necondiţionate ale administraţiilor locale din România 0.8
Garanţii exprese, irevocabile şi necondiţionate ale băncilor din România 0.8
Garanţii exprese, irevocabile şi necondiţionate ale administraţiilor regionale din ţările de categ. A
0.8
Garanţii exprese, irevocabile şi necondiţionate ale băncilor din tarile din categoria A 0.8
Ipoteci în favoarea băncii, de ranguri superioare ipotecilor instituite în favoarea altor creditori, asupra locuinţelor care sunt sau vor fi ocupate de debitor sau care sunt date cu chirie de către acesta
0.5
BOGDAN MOINESCU
8
Deducerea din expunerea băncii faţă de debitor a garanţiilor acceptate este luată în
considerare în procent de maxim 25 la sută în situaţia în care: (a) creditul este clasificat în
categoria pierdere; (b) s-au iniţiat proceduri judiciare asupra debitorului; (c) cel puţin una
dintre sumele respectivului credit înregistrează un serviciu al datoriei mai mare de 90 de zile.
Aplicaţii rezolvate
1. Determinaţi nivelul provizioanelor ce sunt constituite de Banca Vega la 01.10.2008 pentru
creditele acordate clienţilor săi cu performante financiare din categoria B, care nu
înregistrează întârziere de plată şi asupra cărora nu s-au început proceduri judiciare.
Agent
economic
Valoarea
debitelor Tipul garanţiei
X 100,000 Depozit colateral plasat la banca insasi
Y 50,000 Scrisoare de garanţie bancară
Z 150,000 Ipoteci în favoarea băncii, de ranguri superioare
ipotecilor instituite în favoarea altor creditori
REZOLVARE:
a. determinarea bazei de calcul:
Deoarece debitorii nu se află sub incidenţa începerii unor proceduri judiciare asupra lor şi nici
nu înregistrează întârzieri de plată, determinarea bazei de calcul se obţine prin deducerea
integrală din expunerea băncii faţă de debitor a garanţiilor acceptate a fi luate în considerare
conform Normelor metodologice ale BNR nr. 12/2002.
Agent economic
Valoarea debitului
Coeficientul pentru deducere din expunerea băncii fata de
entitatea de risc
Baza de calcul col.4 = col.2 * (1 –
col.3) 1 2 3 4
X 100,000 1 0
Y 50,000 0.8 10,000
Z 150,000 0.5 75,000
85,000
b. determinarea coeficientului de provizioane
Deoarece debitorii nu înregistrează întârzieri de plată, au o performanţă financiară de
categoria B şi nici nu se află sub incidenţa începerii unor proceduri judiciare asupra lor,
debitele sunt asimilate categoriei de credit „în observaţie”. Prin urmare coeficientul de
provizionare este de 5 la sută.
c. aplicarea coeficientului de provizioane asupra bazei de calcul obţinute
250,405.0000,85provizion.coefCalcul de BazaovizionPr
2. Determinaţi nivelul provizioanelor ce trebuie constituite de banca ALFA la data de
30.06.2008 pentru creditele acordate societăţii CARTIM SRL:
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
9
- un credit pentru echipament de 100.000 u.m., dobândă calculată 10.000 u.m.,
contractat pe 25 mai 2004, rambursabil în patru anuităţi egale, garantat cu bonuri de
tezaur emise de Ministerul Finanţe; se constată nerambursarea primei rate, fără a se
iniţia proceduri judiciare pentru recuperarea sumelor;
- un credit de exploatare (contractat pe 2 mai 2005) de 24.000 u.m., dobândă calculată
1,200 u.m., rambursabil în 12 rate lunare, pentru care nu sunt întârzieri la rambursare;
clientul garantează printr-un gaj general asupra bunurilor sale mobile.
Conform situaţiilor financiare prezentate de debitor la 15 iunie banca clasifică performanţele
financiare ale SC CARTIM SRL în categoria A.
REZOLVARE:
Creditul pentru echipament:
a. determinarea bazei de calcul:
Deoarece debitorul nu se află sub incidenţa începerii unor proceduri judiciare asupra lui şi
nici nu înregistrează întârzieri de plată mai mari de 90 de zile, determinarea bazei de calcul
se obţine prin deducerea din expunerea băncii faţă de debitor a garanţiilor acceptate a fi luate
în considerare conform Normelor metodologice ale BNR nr. 12/2002. Fiind un credit garantat
cu titluri emise de administraţia publică centrală de specialitate a statului român, coeficientul
pentru deducere din expunerea băncii faţă de debitor este 1. Deci baza de calcul este:
0)11(000,110)deducere1(DebitCalcul de Baza eee
b. determinarea coeficientului de provizioane
Deoarece debitorul înregistrează o întârziere de plată de 36 de zile, dar are o performanţa
financiară de categoria A şi nici nu se află sub incidenţa începerii unor proceduri judiciare
asupra lui, debitul este clasificat în categoria de credit „substandard”. Prin urmare coeficientul
de provizioane este de 0.2.
c. aplicarea coeficientului de provizioane asupra bazei de calcul obţinute:
0provizion.coefCalcul de BazaovizionPr eee
Creditul de exploatare:
a. determinarea bazei de calcul:
Deoarece debitorul nu se afla sub incidenţa începerii unor proceduri judiciare asupra lui şi
nici nu înregistrează întârzieri de plata mai mari de 90 de zile, determinarea bazei de calcul
se obţine prin deducerea din expunerea băncii faţă de debitor a garanţiilor acceptate a fi luate
în considerare conform Normelor metodologice ale BNR nr. 12/2002. Fiind un credit garantat
printr-un gaj general asupra bunurilor sale mobile, coeficientul pentru deducere din
expunerea băncii fata de debitor este 0. Deci baza de calcul este:
100,23)01(100,23)deducere1(DebitCalcul de Baza ttt
b. determinarea coeficientului de provizioane
Deoarece debitorul nu înregistrează întârzieri de plată, are o performanţă financiară de
categoria A şi nici nu se află sub incidenţa începerii unor proceduri judiciare asupra lui, acest
credit ar fi clasificat ca fiind „standard”. Având în vedere că creditul pentru echipament al
aceluiaşi client este clasificat substandard şi creditul de trezorerie va fi declasat la
BOGDAN MOINESCU
10
substandard (principiul declasarii prin contaminare). Prin urmare coeficientul de provizioane
este de 0.2.
c. aplicarea coeficientului de provizioane asupra bazei de calcul obţinute:
620,42.0100,23provizion.coefCalcul de BazaovizionPr ttt
Necesar de provizioane: 0 + 4,620 = 4,620 u.m.
2.2.3 Determinarea cerinţelor de capital pentru riscul de credit
Acordul de capital Basel II recunoaşte progresele înregistrate în managementul riscului de
credit, favorizand alinierea metodologica dintre criteriile determinării cerinţei de capital şi cele
ale calculării capitalului economic. De asemenea, este permisă utilizarea derivativelor pe risc
de credit pentru acoperirea poziţiilor generate de acordarea de credite.
Pentru calcularea capitalului necesar, actualul cadru de reglementare propune două abordări
diferite: abordarea standard (engl. „standardised approach”) şi abordarea bazată pe ratinguri
generate intern (engl. „internal rating based approaches”).
2.2.3.1 Determinarea cerinţei de capital în cazul abordării standard
În abordarea standard, procesul de determinare a cerinţei de capital este similar cu cel
utilizat la nivelul precedentului acord de capital (Basel I), cerinţele minime de capital fiind
calculate ca produs între suma activelor ponderate funcţie de risc şi procentul de 8 la sută:
%8k
RC RWAK .
Principalele diferente constau în folosirea a patru ponderi de risc suplimentare (10%, 35%,
75% şi 150%) şi o gamă mai largă de diminuatori de risc, precum instrumentele financiare
derivate pentru riscul de credit.
Ponderile sunt acordate în funcţie de tipul contrapartidei. Cele mai importante categorii de
debitori sunt: (a) autorităţile publice centrale, inclusiv băncile centrale; (b) instituţiile de credit;
(c) corporaţii; (d) retail. În plus, la nivelul fiecărei grupe de contrapartide ponderile de risc sunt
corelate cu bonitatea debitorilor, apreciată în baza ratingului (Tabel 5) obţinut de la o instituţie
externă de evaluare a creditelor (engl. „External credit assessment institution” - ECAI).
Tabel 5. Ponderi de risc de credit funcţie de tipul şi rating-ul debitorului
Debitor Cerinţe de capital
AAA la AA- A+ la A- BBB+ la BBB- BB+ la B- Sub B- fără rating
Autoritati publice centrale 0% 20% 50% 100% 150% 100%
Bănci Opţiunea 14 20% 50% 100% 100% 150% 100%
Opţiunea 25,6
20%
(20%)
50%
(20%) 50% (20%)
100%
(50%)
150%
(150%)
50%
(20%)
BB+ la BB- Sub BB-
Corporaţii 20% 50% 100% 150% 150% 100%
4 ponderile sunt bazate pe rating-urile statului unde băncile îşi au sediul social.
5 ponderile sunt stabilite pe baza rating-ului băncii.
6 în paranteză sunt prezentate ponderile pentru creditele pe termen scurt (mai mici de trei luni)
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
11
Pentru expunerea pe creditul retail ponderea de risc este de 75 la sută. Conform Basel II,
pentru a fi clasificată ca retail, expunerea trebuie să îndeplinească următoarele condiţii:
să fie asociată unei contrapartide de tip persoana fizică sau IMM;
să fie generată de produse bancare precum cardurile de credit sau creditele de
consum;
să nu depăşească mai mult de 0,2 la sută din portofoliul de retail recunoscut ca atare
de către autoritatea de supraveghere;
să nu depăşească 1 milion de euro pentru orice contrapartidă.
Pentru expunerea pe credite ipotecare, cerinţa de capital este de 35 la sută, substanţial mai
redusă faţă de ponderea de 50 la sută din Basel I.
Acordul Basel II recunoaşte tehnicile de reducere a riscului de credit prin colateralizare,
garanţi şi contracte derivate pe risc de credit (Tabel 6).
În privinţa colateralului, sunt permise două modalităţi de tratare a acestuia. Cea mai simplă
abordare este similară cu cea a acordului Basel I, conform căreia ponderea de risc a
creditului este înlocuită cu ponderea de risc a colateralului, care nu poate fi mai mică de 20 la
sută.
Cealaltă abordare, mai avansată, pentru a proteja banca împotriva volatilităţii preţului
colateralului, se bazează ajustarea preţului de piaţă al colateralului prin aplicarea unor
coeficienti de ajustare (haircuts), fie furnizati de autoritatea de supraveghere (pe bază de
criterii cantitative şi/sau calitative), fie obtinuti în baza unor calcule interne. Ulterior, valoarea
ajustată de piaţă a colateralului este dedusă din valoarea brută a creditului acordat,
obţinându-se astfel expunerea ajustată, care apoi este înmulţită cu ponderea de risc
corespunzătoare. Astfel, pentru o tranzacţie colateralizată, expunerea după procedura de
reducere a riscului (risk mitigation), este calculată după cum urmează:
HfxHcCHeEE 11,0max 7
Atunci când colateralul este format dintr-un coş de active, ponderea aplicată coşului de active
este i
ii HaH 8.
Colateralul acceptabil conform ambelor abordări reprezintă: (a) bani sau depozite; (b) titluri
financiare cu rating de cel puţin BB-, emise de guverne sau entităţi publice; (c) titluri
financiare emise de corporaţii care au rating de cel puţin BBB-; (d) acţiuni ce fac parte dintr-
un indice principal; (d) aur.
Table 6
7 E
* reprezintă valoarea expunerii după procedura de diminuare a riscului; E reprezintă valoarea
curentă a expunerii; He reprezintă ponderea (haircut) aplicată expunerii respective; C reprezintă valoarea curentă a colateralului primit; Hc reprezintă ponderea aplicată colateralului respectiv; Hfx reprezintă ponderea aplicată pentru reducerea riscului valutar (currency mismatch) datorat faptului exprimării în valute diferite a expunerii şi a colateralului.
8 ai reprezintă ponderea activului (măsurată în unităţi monetare) în coş; Hi – ponderea aplicată
activului respectiv.
BOGDAN MOINESCU
12
În plus, abordarea avansată acceptă acţiuni care nu fac parte dintr-un indice principal, dar
sunt tranzacţionate pe o piaţă principală, obligaţiuni fără rating emise de instituţii bancare,
titluri de investiţii colective şi ale fondurilor mutuale. Pentru a utiliza aceste tipuri de colateral,
o bancă trebuie să îndeplinească standarde referitoare la:
certitudinea legală a documentaţiei utilizate;
cerinţa ca activele utilizate pentru reducerea riscului să aibă o corelaţie redusă cu
creditele al căror risc îl reduc;
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
13
robusteţea politicilor de management al colateralului.
Propunerile referitoare la garanţi şi compensarea bilanţieră (balance sheet netting) lărgeşte
aria garanţilor eligibili sau a furnizorilor de contracte derivate pe risc de credit, prin
recunoaşterea protecţiei pentru riscul de credit furnizate de guverne sau bănci cu o pondere
de risc inferioară celei a debitorului şi de alte entităţi cu rating A- sau superior. Această ultimă
categorie include protecţia oferită de compania mamă, subsidiare sau afiliate ale debitorului
atunci când acestea au o pondere de risc inferioară celei a debitorului.
Similar ca şi pentru colateral, şi în cazul compensării se stabilesc ponderi (haircut). Astfel,
expunerea obţinută după utilizarea unui contract de compensare (master netting agreements)
este )()()()(,0max HfxEfxHsEsCEE 9.
Ca o alternativă, băncile pot utiliza modele value-at-risk (VaR) pentru reflectarea volatilităţii
expunerilor şi colateralului pentru contractele repo acoperite cu contracte bilaterale de
compensare. Utilizarea modelelor VaR este permisă numai băncilor ale căror modele interne
de risc de piaţă le-au fost recunoscute de către autoritatea de supraveghere conform
Amendamentului privind Riscul de Piaţă (Market Risk Amendment). Băncile care nu au primit
o asemenea autorizare pot cere separat (faţă de Amendamentul privind Riscul de Piaţă)
recunoaşterea de către instituţia de supraveghere a modelelor de risc de piaţă pentru
tranzacţiile de tip repo. Aceste modele vor fi autorizate numai dacă banca poate dovedi
calitatea modelului folosit prin date privind testarea rezultatelor acestuia pe o perioadă de cel
puţin un an10.
În acest context, expunerea pentru băncile care folosesc modele interne de risc de piaţă
este: E* = max {0, [( )(E - )(C + multiplicator rezultatul modelului VaR.
În calcularea cerinţelor de capital, băncile vor utiliza rezultatul modelului VaR (valoarea VaR)
aferent zilei lucrătoare anterioare.
În privinţa garanţiilor şi contractelor derivate pe risc de credit, cerinţele operaţionale ce
trebuie îndeplinite sunt:
acestea trebuie să fie o creanţă directă asupra vânzătorului de protecţie şi trebuie să se refere explicit la expunerea (sau grupul de expuneri) specific, astfel încât protecţia să fie clar definită şi inatacabilă;
contractul trebuie să fie irevocabil; contractul nu trebuie să aibă nici o clauză care să specifice că vânzătorul de protecţie poate, unilateral, să renunţe la asigurarea protecţiei de risc de credit sau să majoreze costul asigurării protecţiei în cazul în care calitatea creditului se deteriorează;
contractul să fie necondiţionat;
9 E
* reprezintă valoarea expunerii după procedura de diminuare a riscului; E reprezintă valoarea
curentă a expunerii; He reprezintă ponderea aplicată expunerii respective; C reprezintă valoarea colateralului primit; Es reprezintă valoarea absolută a poziţiei nete într-un anumit titlu financiar; Hs reprezintă ponderea aplicată Es; Efx reprezintă valoarea absolută a poziţiei nete într-o monedă diferită faţă de moneda de compensare (settlement currency); Hfx reprezintă ponderea aplicată pentru reducerea riscului valutar (currency mismatch).
10 Instituţia de supraveghere cotează aceste modele funcţie de erorile generate în zona verge, zona galbenă şi zona roşie şi funcţie de zona căreia îi aparţine modelul acordă un multiplicator pentru valoarea VaR.
BOGDAN MOINESCU
14
contractul să nu aibă nici o clauză care să îi permită vânzătorului de protecţie să întârzie plata despăgubirii în cazul producerii evenimentului de credit.
Dacă protecţia este denominată într-o altă valută, valoarea acesteia va fi redusă prin
aplicarea unei ajustari (haircut), după cum urmează:
GA = G (1 – HFX) G reprezintă valoarea nominală a protecţiei pentru riscul de credit,
HFX – ponderea aplicată;
GA – valoarea efectivă a garanţiei.
În cazul când există diferenţe de maturitate între instrumentul care asigură protecţia pentru
riscul de credit şi instrumentul de credit, valoarea protecţiei pentru riscul de credit va fi
ajustată după cum urmează:
25.0
25.0
T
tPPa
Pa reprezintă valoarea protecţiei pentru risc de credit ajustată pentru
diferenţe de maturitate
P – valoarea protecţiei pentru risc de credit ajustată pentru orice
ponderi (haircut-uri)
t = min (T, maturitatea reziduală a contractului de protecţie)
T = min (5, maturitatea reziduală a expunerii la risc de credit)
2.2.3.2 Determinarea cerinţei de capital în cazul abordării bazate pe modele interne
Această metodă permite băncilor să îşi determine cerinţele de capital pentru diverse expuneri
utilizându-şi propriile estimări pentru o parte sau toate componentele riscului de credit, în
funcţie de abordarea în cauză, de bază sau avansată.
Metodologia bazată pe rating-uri interne de bază (engl. „foundation Internal Rating Based
(IRB) approach”) permite unei instituţii de credit să utilizeze în scopul calculării cerinţei de
capital propriile estimări privind probabilităţile de nerambursare (PD), pe baza unei formule
standard şi a unor valori ale pierderilor în caz de nerambursare (LGD) furnizate de către
autoritatea de supraveghere.
Metodologia bazată pe rating-uri interne avansată (advanced IRB approach) permite băncilor
să îşi calculeze cerinţele de capital pe baza propriilor modele pentru toţi parametrii de risc,
inclusiv pierderile înregistrate atunci când contrapartida intră în incapacitate de plată şi
factorii de conversie.
Utilizarea metodologiei proprii de estimare a acestor componente ale riscului de credit face
obiectul aprobării de către autoritatea de supraveghere, iar în anumite cazuri, băncile vor
trebui să folosească, pentru una sau mai multe dintre componentele riscului, valori furnizate
de către autoritatea de supraveghere.
Procesul de modelare a riscului de credit în contextul abordării bazate pe rating-uri generate
intern este prezentată în capitolul următor.
Pentru ca o bancă să poată utiliza propriile valori pentru PD şi/sau LGD, aceasta trebuie să
îndeplinească un set de criterii stricte de reglementare care stabilesc cerinţele minime ce
trebuie îndeplinite în vederea implementării unui sistem de management de risc de credit
bazat pe rating-uri generate intern.
Principiul aflat la baza acestor cerinţe este că sistemele şi procesele de rating şi de estimare
a riscului să furnizeze:
o evaluare relevantă a contrapartidei şi a caracteristicilor tranzacţiei;
o diferenţiere relevantă a riscului;
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
15
şi o acurateţe rezonabilă şi consistentă a estimărilor cantitative ale riscului.
În plus, sistemele şi procesele trebuie să fie consistente cu utilizarea internă a acestor
estimări.
Comitetul de la Basel, recunoscând diferenţele dintre pieţe, metodologiile de rating,
produsele şi practicile bancare la nivelul diferitelor ţări, a lăsat la latitudinea organismelor de
supraveghere naţionale dezvoltarea procedurilor necesare pentru implementarea sistemului
bazat pe rating-uri generate intern.
În cazul abordării bazate pe rating-uri interne, calculul cerinţei de capital are la bază patru
componente de risc:
1. probabilitatea de nerambursare (PD);
2. expunerea în caz de nerambursare (EAD);
3. pierderea în caz de nerambursare (LGD);
4. scadenta instrumentului de credit (M);
Cerinţa de capital se exprimă ca şi pierdere neaşteptată pe unitate de expunere, fiind
determinată direct proporţional de valoarea LGD pe baza următoarei formule reglementate:
06.1),( PDMMFPDPDLGDK stres
stresPD reprezintă valoarea în condiţii de stres a probabilităţii de nerambursare, calculată pe
baza unui model de tip Merton. Aceasta se determină pe baza probabilităţii de nerambursate estimate în condiţiile curente, folosind cuantila de 99,9 la sută din distribuţia normală,
respectiv: R
NRPDNNPDstres
1
)999.0()( 11
. N() reprezintă funcţia de densitate a
distribuţiei normale, iar ()1N reprezintă inversa funcţie normale.
R reprezintă coeficientul de corelaţie dintre valoarea activelor contrapartidelor incluse în portofoliul respectiv. Acesta a fost evaluat funcţional de către Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel ca fiind pentru expunerile non-retail:
50
50
50
50
1
1124,0
1
112,0
e
e
e
eR
PDPD
R este o funcţie descrescătoare a PD şi ia valori între 12 şi 24 la sută, considerându–se că
debitorii cu o situaţie financiară superioară prezintă un risc sistemic superior debitorilor de
calitate inferioară (Grafic 1).
BOGDAN MOINESCU
16
Grafic 1. Relaţia coeficient de corelaţie – probabilitate de nerambursare
În aceste conditii, relaţia dintre cerinţa de capital şi probabilitatea de nerambursare nu este
liniară. Cerinţa de capital se majorează pe măsură de probabilitatea de nerambursare creşte
către nivelul de 30 la sută, după care scade (Grafic 2).
Grafic 2. Senzitivitatea cerinţei de capital la modifcarea probabilităţii de nerambursare
Astfel, ceilalţi factori fiind egali, două expuneri cu probabilităţi de nerambursare de 20 la sută, respectiv 40 la sută, au asociate cerinţe de capital similare. MF reprezintă funcţia de
maturitate şi este calculată ca: )(5,11
)()5,2(1),(
PDb
PDbMPDMMF , cu funcţia de ajustare a
maturităţii, 2
)log(05478,011852,0)( PDPDb . Funcţia MF a fost obţinută de către
Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel prin calibrare şi ia valoarea 1 pentru scadenţe de un an. Coeficientul de 1.06 reprezintă un factor de multiplicare estimat prin studiile de impact cantitativ derulate.
Spre deosebire de abordarea standard, valoarea activelor ponderate la risc este determinată
indirect prin intermediul valorii cerinţei de capital, respectiv: KEADRWA 5,12 . Spre
0 0.04 0.08 0.12 0.16 0.20.20.08
0.1
0.12
0.14
0.16
0.18
0.2
0.22
0.24
Probabilitatea de nerambursare (PD)
Co
efi
cie
ntu
l d
e c
ore
lati
e (
R)
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
50
100
150
200
250
300
350
400
Probabilitatea de nerambursare (PD)
Ce
rin
ta d
e c
ap
ita
l(K
)
LDG=0.45
LGD=0.60
LGD=0.75
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
17
exemplu, un credit a cărui expunere în caz de nerambursare se ridică la valoarea de 10.000
de lei are o valoare ponderată la risc de 5000 de lei, în condiţiile unei cerinţe de capital de 20
la sută.
Exprimarea cerinţelor de capital sub forma de active ponderate la risc este necesară pentru
agregarea cerinţelor de capital îndeosebi la nivelul unei instituţii de credit aflată în faza de
implementare graduală (engl. „rollout phase”) a modelelor interne pentru riscul de credit. La
acest moment al implementării abordării avansate, banca nu a reuşit să obţină validarea
modelelor pentru toate categoriile de portofolii. Astfel, instituţia de credit este nevoită să
combine metoda standard cu metoda avansată pentru calcularea cerinţei de capital.
2.3 Evaluarea capacităţii de rambursare a solicitanţilor de credite
Băncile sunt obligate să limiteze riscul de credit şi să depună toate eforturile pentru a-şi
încasa creanţele faţă de debitorii lor. În acest scop, vor fi onorate doar solicitările de credit
pentru care există premisele rambursării principalului şi plăţii dobânzilor.
În abordarea tradiţională a evaluării riscului de credit asociat unei solicitări de împrumut,
clientul trebuia să îndeplinească şase criterii de bază, cunoscute şi sub denumirea „celor
şase C ai creditului”, respectiv:
Caracterul (bunele intenţii ale clientului în utilizarea creditului şi în rambursarea
acestuia);
Capacitatea legală (legitimitatea clientului de a solicita credit);
Cash-ul (capacitatea clientului de a genera suficiente lichidităţi pentru rambusarea
împrumutului);
Colateralul (calitatea ridicată a garanţiilor aduse de client);
Condiţiile (robusteţea poziţionării pe piaţă şi capacitatea de a rezista la şocurile
aferente mediului de afaceri în care activează).
Controlul (capacitatea de a administra riscurile afacerii).
Pentru a acorda creditul solicitat, banca trebuie să realizeze o analizǎ financiarǎ amplă a
activitǎţii clientului, bazatǎ pe raportǎrile financiare ale acestuia şi o analizǎ nefinanciarǎ
legată de managementul şi marketingul activitǎţii clientului, dispunând de cât mai multe
informaţii, din surse autorizate.
Evaluarea capacităţii de rambursare a solicitanţilor de credite are dimensiuni calitative şi
cantitative11. Etapele în evaluarea calitativă a riscului se referă la obţinerea de informaţii
11
Conform Regulament nr. 5 din 22/07/2002 privind clasificarea creditelor şi plasamentelor, precum şi constituirea, regularizarea şi utilizarea provizioanelor specifice de risc de credit: “Evaluarea performanţei financiare se va realiza potrivit normelor interne ale instituţiilor de credit, pe bazǎ de punctaj atribuit unor factori cantitativi şi calitativi. Factorii cantitativi se vor referi în principal la urmǎtorii indicatori, acolo unde aceştia pot fi determinaţi: lichiditate, solvabilitate, profitabilitate şi risc, inclusiv riscul valutar. Factorii calitativi se vor referi cel puţin la aspecte legate de modul de administrare a entitǎţii economice analizate, de calitatea acţionariatului, de garanţiile primite (altele decât cele care unt acceptate la diminuarea expunerii faţǎ de debitor), de condiţiile de piaţǎ în care aceasta îşi desfǎşoarǎ activitatea.
BOGDAN MOINESCU
18
legate de responsabilitatea financiară a clientului, determinarea scopului real al cererii de
credit şi de estimarea eforturilor reale ale clientului în vederea rambursării. Dimensiunea
cantitativă a evaluării riscului de creditare constă în analiza atentă a istoricului datelor
financiare ale clientului, proiectarea viitoarelor rezultate financiare şi testarea rezistenţei la
stres a contrapartidei potenţiale.
În abordarea modernă, evaluarea unei solicitări de credit cuprinde analiza bonităţii clientului,
evaluarea perspectivelor financiare pe bază de cash – flow, evaluarea gradului de recuperare
a sumelor restante în caz de nerambursare şi testarea rezistenţei la stres.
2.3.1 Sistemul de rating
În dezvoltarea unui model de rating bazat pe metoda statisticǎ se parcurg urmatoarele etape
principale: (a) alegerea metodei cantitative de estimare; (b) stabilirea setului iniţial de
variabile explicative şi structurarea datelor aferente; (c) estimarea funcţiei de scoring; (d)
validarea modelului; (e) stabilirea pragului de decizie favorabilă în acordarea creditelor.
2.3.1.1 Tehnici de credit-scoring
Rating-ul reprezintă o metodă uzuală de evaluare a bonităţii clienţilor potenţiali. Metoda
constǎ într–o notaţie de apreciere a atributelor solicitantului în vederea acordǎrii creditului,
care sunt apoi agregate într-o notǎ totalǎ. În conformitate cu exigentele Basel II, sistemul de
rating al unei bǎnci trebuie sǎ cuprindǎ: (a) evaluarea cuprinzǎtoare a caracteristicilor
debitorului şi a facilitǎţii pe care doreste sǎ o acceseze; (b) diferenţierea semnificativǎ a
riscului, respectiv granularitatea scalei de notare; (c) acurateţea rezonabilǎ şi consistenţa în
timp a estimǎrilor cantitative privind riscul de credit.
Există mai multe metode de notare care ar putea să răspundă cerinţelor de reglementare.
Câteva categorii dintre cele mai uzuale sunt prezentate mai jos, ţinând cont de faptul că
instituţia poate în cele din urmă să combine caracteristicile mai multor metode de referinţă.
Metodele de notare care ar putea satisface cerinţele menţionate mai sus ar putea fi rezultatul
unei expertize, al unui model cantitativ sau o combinaţie a celor douǎ (Grafic 3).
Grafic 3. Abordări metodologice pentru dezvoltarea sistemului de rating
Sisteme de notare
(credit-scoring)
Metode euristice:
a) chestionarul calitativ b) sisteme expert
Modele statistice: a) analiza discriminantǎ liniară b) regresia logistică c) reţele neurale d) funcţiile de supravieţuire
Modele bazate pe informaţii de piaţă
(modele de tipul “option pricing”)
Metode cantitative
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
19
Metodele euristice se bazeazǎ informaţii structurate de experienţa practică a factorului
uman implicat în evaluarea capacitǎţii de rambursare a solicitantului de credit, respectiv
expertiza şi cunostinţele analistului de credit. Principalul avantaj îl constituie analiza
individualǎ a solicitantului de credit, decizia de creditare luându-se exclusiv pe baza
particularităţilor firmei analizate. Metoda prezintǎ însă mai multe dezavantaje, printre care
timpul mai indelungat de analizǎ a dosarului de credit, precum şi faptul cǎ decizia poate fi
afectata de subiectivismul analistului de credit. Astfel, notarea aceleiaşi firme de cǎtre doi
analişti poate fi diferitǎ. Pentru a minimaliza acest risc şi pentru a menţine calitatea precum şi
omogenitatea de notare în rândul analiştilor, instituţiile au conceput ghiduri de notare,
indicând demersul de urmat şi principalele criterii de examinare.
Sistematizarea abordarii euristice se poate materializa în două abordări principale: (a)
chestionar calitativ; (b) sisteme expert.
(a) Chestionarul calitativ se caracterizează prin ataşarea unei aprecieri calitative (foarte
bine, satisfăcător, nesatisfăcător) fiecărui criteriu de evaluare urmărit. Rezultatul global
este construit pe baza distribuţiei rezultatelor calitative.
(b) Sistemele expert (engl. “scorecard”) iau forma unui set de criterii cantitative şi calitative
cărora li se acordă un anumit punctaj, conform unei grile de evaluare. Factorii
determinanţi nu sunt validati statistic. Grila de evaluare poate include acelaşi număr de
variante posibile pentru toate criteriile utilizate sau poate prezenta un număr diferit de la
un criteriu la altul. Fiecărei variante în parte i se atribuie un anumit punctaj. Stabilirea
intervalelor valorice / categorii calitative pentru fiecare dintre criterii, respectiv notarea
fiecarui criteriu are la bază expertiza umană. Construirea metodologiei de agregare a
rezultatelor obtinuţe are în vedere stabilirea importaţei fiecărui criteriu în parte în
ansamblul indicatorilor consideraţi. Sistemele expert folosesc cu precădere metoda
echiponderată de agregare a rezultatelor, variantele în care se folosesc coeficienţi de
ponderare diferiţi fiind relativ rare (Anexa 1).
Modelele statistice presupun gǎsirea unei relaţii funcţionale între o variabilǎ dependentǎ
binară12 (rambursare/default) şi o serie de variabile independente cu putere discriminatorie.
Odată găsită, această relaţie, aplicată la un debitor dat, permite „prognozarea” situaţiei sale
viitoare, respectiv că se va afla sau nu în incapacitate de plată, într-un anumit interval de
timp. În cadrul modelelor statistice bazate pe factori determinanţi se disting patru abordări
principale: (a) analiza discriminantă liniară; (b) regresia logistică; (c) reţelele neurale; (d)
funcţiile de supravieţuire de tipul “COX proportional hazards”.
(a) Analiza discriminantǎ liniară are ca obiect delimitarea firmelor solvabile de cel
insolvabile cu ajutorul unei funcţii liniare ce depinde de o serie de variabile independente
(indicatori financiari). Avantajul metodei constǎ în faptul cǎ forma funcţională a modelului
obţinut este uşor de interpretat, valoarea coeficienţilor asociaţi variabilelor independente
putând fi interpretată ca elasticitate. Dezavantajul este determinat de caracterul restrictiv
al ipotezelor care stau la baza aplicării acestei abordări metodologice, precum
normalitatea distribuţiei variabilelor independente (Anexa 2).
(b) Regresia logistică aparţine mulţimii modelelor de probabilităţi condiţionale şi reprezintă o
metoda directa de estimare a probabilităţii de nerambursare. Rezultatul acestui model
poate fi interpretat el însuşi ca şi probabilitate de nerambursare pentru o anumită
12
Modelele statistice sunt o expresie a paradigmei default mode.
BOGDAN MOINESCU
20
solicitare de credit în funcţie de anumite caracteristici. Modelul LOGIT se fundamentează
pe ipoteza potrivit căreia probabilitatea este caracterizata de distribuţia logistică.
Metodologia de estimare prezintă următorul model conceptual:
,
1
1),/1(
ixii
exyP
),/1( ii xyP - este probabilitatea de nerambursare
condiţionată de caracteristicile entităţii analizate şi vectorul de coeficienţi al modelului
Principalele avantaje pe care le are modelul logit în raport cu analiza discriminanta sunt
următoarele: (a) reprezintă o metodă directă de estimare a probabilităţii de nerambursare;
(b) nu se fac ipoteze asupra distribuţiei variabilelor exogene, deşi este recunoscută
sensibilitatea acestuia în cazul valorilor extreme; (c) permite analiza setului de date şi în
condiţiile unor mulţimi inegale intre situaţiile de default şi situaţiile de rambursare; (d)
coeficienţii modelului pot fi interpretaţi separat, după cum şi importanţa sau semnificaţia
statistică a variabilelor explicative poate fi apreciată (exceptând situaţiile de
multicolinearitate); (e) permite includerea unor variabile calitative în analiza (precum tipul
creditului şi situaţia juridica), însă numai după codificarea prealabilă a acestora.
(c) Reţelele neurale sunt modele matematice care imită (într-o formă simplificată) modul în
care creierul uman (şi nu numai) procesează informaţia. Modelul apare ca o structură de
neuroni interconectaţi prin sinapse. Unul din principalele dezavantaje ale acestei abordări
constă în natura de black-box a modelului estimat.
(d) Funcţiile de supravieţuire de tipul “COX proportional hazards” modelează
probabilitatea de nerambursare folosind hazardul de bază şi caracteristicile specifice
entităţii analizate. Una dintre limitele modelelor de regresie calibrate folosind date panel13
constă în faptul că nu se cuantifică perioada de timp rămasă până la default. Acest
dezavantaj poate fi remediat folosind metoda „COX proportional hazards”. În contextul
BASEL II, starea de supravieţuire este caracterizată de un serviciu al datoriei mai mic de
90 de zile. În acest sens, considerăm că o entitate trece în starea de default dacă
serviciul datoriei sale depăşeşte 90 de zile. Elementul central al modelului COX este
funcţia hazardului care arată probabilitatea realizării unui eveniment la un anumit moment
condiţionată de nerealizarea lui de pană atunci. Componenta sistemică, care depinde de
vârsta entităţii analizate, este comună întregii populaţii şi se numeşte hazard de bază.
Caracteristicile specifice ale fiecărei entităţi analizate se concretizează într-un factor de
multiplicare al hazardului de bază.
Interesul acordat abordării cantitative rezidă din aspectul său obiectiv şi mai mult sau mai
puţin automat, dovadă a omogenităţii notărilor furnizate. În cazul în care datele de intrare nu
prezintă relevanţă statistică sau sunt insuficiente, analiza riscului de credit se bazează pe
„shadow rating”14 şi/sau pe experienţa experţilor15.
Modelele bazate pe informaţii de piaţă evalueazǎ capacitatea de rambursare a firmei pe
baza abordării conform căreia starea de default apare atunci cand valoarea economicǎ a
activelor împrumutatului scad sub valoarea economicǎ datoriilor. Modelul este utilizat atunci
când nu sunt suficiente observaţii despre stările de nerambursare pentru construcţia unui
modelul statistic. Această abordare se fundamentează pe rezultatele lui Merton (1974), care
13
precum in cazul modelului logit
14 se folosesc evaluările externe ale furnizorilor de rating, in special a agenţiilor de rating recunoscute
15 o procedura standard de notare este aplicată şi în această situaţie
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
21
arată că probabilitatea de faliment poate fi dedusă utilizând valoarea de piaţă a entităţii
analizate16. Capitalul propriu este considerat echivalent cu o opţiune call pe activul firmei, cu
preţul de exerciţiu egal cu valoarea nominală a datoriei17. Preţul acestei opţiuni reprezintǎ
prima de risc inclusǎ în dobânda ataşatǎ împrumutului. Practic opţiunea reflectă răspunderea
limitată a acţionarilor, care în cazul în care nu pot onora datoriile la scadenţă, se retrag iar
firma intră în faliment. Utilizarea acestei abordări are dezavantajul că poate fi aplicată doar
firmelor cotate la bursă. Având în vedere că numai un număr mic de firme este cotat la BVB,
acest model poate fi aplicat doar la scară redusă pentru estimarea probabilităţii de
nerambursare în cazul României.
În practică, băncile utilizează deseori metode de notare care combină expertiza şi modelul.
Astfel, recurgerea la un model este de multe ori însoţită de o libertate acordată analistului de
a se îndepărta într-o măsură reglementata de norme interne de notarea care rezultă în mod
mecanic din aplicarea instrumentului. Măsura este necesară pentru a se permite luarea în
considerare a cât mai multe alte criterii complementare semnificative. De altfel, o bancă
poate utiliza aceeaşi metodă de notare pentru întregul său portofoliu « corporate » sau o
metodă de notare diferită pe linie de activitate, fiecare dintre acestea putând fi asociată cu o
scală de clasificare specifică. Totuşi, aceste scale diferite sunt în general asociate unei scale
de bază comune. Multitudinea de abordări va depinde de dimensiunile şi de complexitatea
băncii.
2.3.1.2 Criterii de evaluare a riscului de credit
Alegerea criteriilor relevante de evaluare are în vedere trei categorii de informatii: (a)
financiare; (b) economice sectoriale; (c) nefinanciare.
Analiza financiară
Criteriile ce stau la baza evaluarii performanţelor financiare ale clientului şi a capacitatăţii
acestuia de a–şi onora datoria la scadenţă se stabilesc de fiecare bancă în parte şi se aprobă
de către autoritatea de supraveghere.
Analiza financiară a clienţilor se bazează pe informaţiile financiare furnizate de client: bilanţ şi
raport de gestiune, cont de profit şi pierdere, balanţa de verificare. Prin această analiză
banca urmăreşte să identifice şi să cuantifice riscul performanţei clientului, riscul de
lichiditate, riscul de insolvabilitate şi riscul legat de managementul activelor.
Modificarea unei rate în timp permite decelarea tendinţelor. Analiza ratelor are ca scop
identificarea cauzelor de insolvabilitate a debitorului. Alegerea unei rate pertinente pentru un
debitor este fundamentată, printre altele, de caracteristicile ramurei de activitate din care
face parte.
Literatura financiară şi practica de specialitate au consacrat o serie indicatori de
profitabilitate, solvabilitate, lichiditate, managementul activelor şi rate de crestere ca fiind
adecvate procesului de modelare a comportamentului de nerambursare a creditelor bancare.
Tabelul 7 oferă o scurtă selecţie a acestora.
16
modelele bazate pe informaţii de piaţă sunt expresia paradigmei marcării la piaţă.
17 datoria firmei este privită ca o obligaţiune zero cupon cu o valoare nominală F şi scadenţă peste T ani.
BOGDAN MOINESCU
22
Sensul influenţei pe care indicatorii financiari mentionaţi o au asupra probabilităţii de
nerambursare este dat de semnul prezentat în ultima coloană a Tabelului 7. În cazul ratei
stocurilor şi a ritmului de creştere a cifrei de afaceri, relaţia cu probabilitatea de nerambursare
este mai puţin clară, existând argumente economice pentru ambele sensuri de influenţă.
Tabel 7. Indicatori financiari folosiţi în evaluarea probabilităţii
de nerambursare
Nume Formula
Influenta asupra
nerambursarii
Profitabilitate
Rata profitului net Profit net / Cifra de afaceri -
Rentabilitatea economică (EBIT-impozit) /Activ Total -
Solvabilitate
Rata de solvabilitate Datorii totale / Capital propriu +
Gradul de îndatorare financiară Datorii la bănci/Capital propriu +
Lichiditate
Lichiditatea generală Active circulante / Datorii pe termen
scurt
-
Lichiditatea curentă (Active circulante-Stocuri) / Datorii pe
termen scurt
-
Lichiditatea imediată Casa/ Datorii pe termen scurt -
Managementul bilanţului
Termenul mediu de încasare a creantelor Creanţe / Cifra de afaceri x 360 +
Rata stocurilor Stocuri / Activ total +/-
Indicatorul de acoperire a cheltuielilor
cu dobânzile EBIT / Cheltuieli cu dobânzile
-
Rate de creştere
Ritmul de creştere a profitului Profit net curent / Profit net precedent -
Ritmul de creştere a cifrei de afaceri Cifra de afaceri curentă / Cifra de
afaceri precedentă
+/-
Ritmul de creştere a activului total Activ total curent / Activ total precedent -
Evaluarea datelor economice (sectoriale şi macroeconomice)
Pentru a evalua calitatea potenţialului debitor, analistul de credit trebuie să se asigure că
întelege bine modul său de funcţionare: (a) tipul de produse şi sevicii vândute precum şi
modul lor de producere; (b) ciclul de fabricaţie, cine sunt clienţii şi furnizorii; (c) vizibilitatea
întreprinderii pe piaţă, oportunităţile şi ameninţările; (d) nivelul de concurenţă şi modul de
manifestare: preţ, tehnologie şi calitate; (e) factorii de influenţă ai competitivităţii; (f) talia
critică a întreprinderii.
Analiza riscului de credit nu se rezuma la calculul unor rate şi indicatori, ci este o evaluare
completă a mediului intern şi extern al întreprinderii. Calculele financiare (rate, solduri
intermediare de gestiune, etc.) au un aport informaţional limitat daca nu sunt studiate într-un
context sectorial. Există sectoare economice care generează în mod „natural” trezorerie şi
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
23
altele care au o nevoie structurală de lichidităţi. Astfel, poate părea logic ca unele
întreprinderi să aibă deficit, iar altele excedent de trezorerie. În plus, scăderea cifrei de
afaceri a unei întreprinderi trebuie mai putin penalizata dacă ansamblul sectorului este în
dificultate. Analizele sectoriale sunt furnizate de: (a) serviciile de studii economice ale
băncilor; (b) organisme specializate: camerele de comerţ şi industrie, banca centralã,
asociaţiile profesionale; (c) presa specializată.
Pe de altă parte, analiza macroeconomică permite evaluarea premiselor generale care au
afectat puterea economică a solicitantului prin cuantificarea creşterii reale a cifrei de afaceri
şi a profitului net, modificarea procentuală a activităţii în raport cu media sectorului de
activitate şi dimensiunea economică a activităţii. În plus, evaluarea situaţiei macroeconomice
favorizează fundamentarea scenariilor testelor de stres. Modalitatea în care clientul solicitant
reuseste să reziste unei conjuncturi macroeconomice dificile influenţează evaluările privind
capacitatea de rambursare a creditului solicitat.
Analiza informaţiilor nefinanciare
Relevanţa analizării aspectelor nefinanciare este dată de necesitatea aprecierii moralităţii
comerciale şi a capacitatii manageriale a potenţialului client. Întâlnirea cu directorul sau
responsabilul întreprinderii poate furniza aceste informaţii. Prin definiţie nimeni nu cunoaşte
mai bine activitatea unei companii decât cel care o conduce. Aceasta are datele referitoare la
strategia pe termen scurt, mediu şi lung privind întreprinderea. Încrederea în responsabili
este o dată cheie a deciziei de finanţare şi doar întrevederile regulate şi serioase permit
judecarea calităţii relaţiei de afaceri.
Nu se poate imagina o relaţie bazată pe încredere fără transparenţă uneia dintre părţi.
Înaintea întâlnirii, analistul trebuie să pregătească un chestionar preliminar în care să listeze
toate întrebările al căror răspuns nu l-a găsit în analiza financiară şi sectorială. Dintre criteriile
nefinanciare de analiza a bonităţii clientului se detaşează prin importanţă situaţia juridică. În
cazul în care clientul de află într-una din următoarele situaţii el este eliminat imediat din
analiză: dizolvare, faliment, înmatriculare respinsă, lichidare şi radiere.
Alte criterii nefinanciare relevante în fundamentarea deciziei de acordare a unui credit privesc
următoarele trăsături ale contrapartidei potenţiale:
a) conducerea societăţii, respectiv pregătirea profesionalǎ şi experienţa în sectorul de
activitate, experienţa în funcţii de conducere şi reputaţia echipei manageriale, asigurarea
succesiunii manageriale, gradul de participare a echipei manageriale la capitalul
societăţii, moralitatea conducerii, perioada de rotaţie a personalului, îndeosebi a celui de
conducere şi a specialiştilor;
b) strategia, respectiv existenţa unei strategii pe următorii 3-5 ani (dacǎ aceasta este
realizatǎ, realizabilǎ), modalităţi de realizare a strategiei propuse, alternative şi implicaţii
în cazul nerealizǎrii strategiei propuse, existenţa sau nu a planurilor pentru situatii
neprevăzute.
BOGDAN MOINESCU
24
2.3.1.3 Proceduri de elaborare a sistemelor de rating
Dezvoltarea funcţie scoring este împărţită în trei procese: (a) analiza univariată; (b) analiza
multivariată; (c) crearea scalei de notare. Acestea presupun la rândul lor o serie de etape
specifice individuale.
Scopul analizei univariate este indentificarea indicatorilor cu o contribuţie individuala
semnificativă pentru delimitarea situatiilor de rambursare de cele de nerambursare, în
condiţiile respectării semnificaţiilor teoriei economice. Filtrele utilizate în acest sens
testeazaăgradul de similitudine dintre funcţiile de densitate aferente celor două multimi de
observaţii (rambursare, respectiv nerambursare). O abordare intuitivă este reprezentată de
compararea valorilor momentelor de ordin unu (media) a celor doua distribuţii. Cu cât
diferenţa dintre cele două medii este mai mare, cu atât este mai probabil ca cele două
distribuţii să fie distincte şi, astfel, variabila în cauza să conţină o putere de discriminare
relevantă.
Măsura în care cele două distribuţii sunt similare este furnizată de testul Kolmogorov-Smirnov
(KS). Cu cât probabilitatea asociată testului KS este mai redusă, cu atât puterea de
discriminare a variabilei este mai importantă. În general, sunt selectate pentru lista scurtă de
indicatori doar acele variabile pentru care valoarea testului KS este mai redusă de cinci la
suta. Indicatorii care respectă exigenţele analizei univariate generale sunt: (a) rata profitului
net; (b) rentabilitatea economică; (c) lichiditatea generală; (d) lichiditatea imediată; (e)
indicatorul de acoperire a cheltuielilor cu dobanzile. În practică, lista filtrelor univariate se
lărgeşte cu testele ipotezelor aferente metodei econometrice utilizate în modelarea riscului de
credit.
Lista scurtă de indicatori rezultată în urma analizei univariate este utilizată în analiza
multivariată. Scopul analizei multivariate este dezvoltarea mai multor variante de funcţii
scoring cu o putere predictivă cât mai ridicată, în condiţiile unui număr cât mai redus de
factori determinanţi slab corelaţi între ei. Tehnicile utilizate în acest sens sunt: (a) selecţia
regresivă (engl. “backward”); (b) selecţia progresivă (engl. “forward”); (c) selecţia mixtă (engl.
“stepwise”). Selecţia regresivă presupune extragerea secvenţiala a câte o variabilă
explicativă din structura funcţiei multivariată care include totalitatea variabilelor reţinute după
analiza univariată. Selectia progresivă presupune includerea iterativă a câte o variabilă
suplimentară în structura funcţiei multivariate, în ordinea descrescătoare a puterii de
discriminare. Selectia mixtă combină în diferite măsuri cele două abordari anterioare.
Funcţia scoring finală este selectată din mulţimea de funcţii scoring dezvoltată anterior, pe
baza următoarelor criterii: (a) verificarea semnelor şi semnificaţia statistică a coeficienţilor; (b)
măsurarea puterii de discriminare a funcţiei; (c) evaluarea stabilităţii modelului estimat.
Funcţiile scoring parţiale dezvoltate respectând criteriile enunţate anterior, atât pentru datele
cantitative, cât şi pentru cele calitative, vor fi utilizate în dezvoltarea funcţia scoring finale.
Metodele de conectare a diferitelor modelele de scoring aplicate unui portofoliu nu au o
clasificare exactă şi nici nu există o limitare a tipologiei lor. În acest sens, este necesară
stabilirea importanţei fiecărei categorii de date – cantitative şi calitative – în determinarea
funcţiei scor finală. În general, se observă o creştere a importanţei datelor calitative pe
măsură ce mărimea companiei scade.
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
25
Pornind de la scorurile obtinute prin modelul estimat şi vectorul stărilor de nerambursare, se
construieşte scala de notare. Obiectivul creării scalei de notare este ataşarea unei
probabilităţi de default fiecărui scor posibil generat. Ataşarea probabilităţii de default
rezultatelor ratingului este crucială din punctul de vedere al îndeplinirii condiţiilor minime
abordării pe baza rating-urilor generate intern conform Basel II.
Scala de rating utilizată trebuie să conţină cel puţin şapte clase de rating pentru debitorii non-
default şi o clasă de rating pentru debitorii în default. În procesul de calibrare a modelului
sunt determinate intervalele rezultatelor scoringului pentru fiecare clasă de rating. Criteriile
utilizate în acest sens sunt omogenitatea debitorilor din aceeaşi clasă şi delimitarea
semnificativă a probabilităţii empirice de nerambursare între diferitele categorii de risc.
Calitatea scalei de notare este evidenţiată şi de distribuţia debitorilor în clasele de risc (Grafic
5), granularitatea acesteia trebuind să asigure evitarea unei situaţii de concentrare a notelor
într-o anumită clasă.
Grafic 4. Distribuţia debitorilor pe clase
0%
4%
8%
12%
16%
20%
24%
28%
32%
R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%
8%
Segmentarea debitorilor pe clase de risc -
scala din stânga
Valoarea emprică a probabilităţii de default -
scala din dreapta
În practica bancară, complementar sistemului de rating folosit în scopul selectării solicitărilor
viabile de credit, sunt folosite modelele cu factori comportamentali (eng. behavioral models).
Acestea procesează informaţii privind comportamentul la rambursare a clienţilor debitori în
scopul creşterii acurateţei demersului de cuantificare a probabilităţii de nerambursare pe
parcursul derulării unui contract de credit. Evenimentele privind comportamentul la
rambursare a debitorilor reprezintă adesea singurele informaţii noi disponibile între două
perioade de raportare a situaţiilor financiare, fie că vorbim despre persoane fizice sau
juridice.
BOGDAN MOINESCU
26
2.3.1.4 Validarea sistemului de rating
Validarea sistemului de rating vizează două aspecte majore: evaluarea modelului de rating şi
a estimării elementelor de risc, pe de o parte, şi validarea procesului de notare, respectiv
examinarea modului prin care sistemul de rating este implementat, pe de altă parte.
Finalitatea acestui proces consta în verificarea faptului ca rezultatul generat de sistemul de
rating este conform din perspectiva rolului său la nivelul managementului riscului de credit şi
în scopuri de supraveghere. De asemenea, se urmăreşte şi evaluarea modului concret în
care acest rezultat este folosit în activitatea de administrare a riscului de credit, precum şi
dacă modalitatea de utilizare este conformă cu exigenţele testului utilizării în practica a notării
(„use test”) definite în acordul BASEL II.
Validarea sistemului de rating se împarte, la rândul ei, în următoarele două componente: (1)
evaluarea modelului conceptual; (2) testarea calibrării elementelor de risc. În acest sens, se
pot aplica atât tehnici cantitative, cât şi metode calitative. Graficul 6 oferă o imagine de
ansamblu asupra modului în care sunt delimitate aspectele cantitative de cele calitative în
cadrul procesului de validare.
Grafic 5. Aspecte calitative şi cantitative ale procesului de validare
Din punct de vedere cronologic, analiza calitativă se poate realiza atât înainte, cât şi după
analiza cantitativă. Acest fapt este posibil deoarece metodele calitative îndeplinesc un
dublu rol din perspectiva activităţii de validare: pe de o parte, susţin procesul cantitativ prin
testarea condiţiilor necesare aplicării cu succes a tehnicilor statistice, iar pe de altă parte îl
rafinează prin faptul ca expertul are posibilitatea de a ajusta rezultatul obţinut prin metoda
cantitativă cu informaţia pe care el o deţine şi care nu este procesată prin modelare.
Testarea condiţiilor necesare aplicării metodelor cantitative reprezintă prima etapă a
procesului calitativ şi se compune din: (a) studierea modelului conceptual al sistemului de
rating; (b) analiza calităţii datelor utilizate şi (c) verificarea metodologiei de aplicare şi a
modului în care modelul intern este utilizat la nivelul instituţiei de credit respective.
(a) Studierea modelului conceptual are în vedere verificarea coerenţei relaţiilor cauza-efect
atât din perspectiva tehnicilor statistice utilizate, cat mai ales din perspectiva argumentului
economic. În acest sens, sunt urmărite pertinenţa demonstraţiilor matematice şi
VALIDAREA SISTEMULUI DE RATING
ANALIZA CALITATIVĂ
Modelul Conceptual
Calitatea datelor
Sursa: Banca Germaniei (2003)
Modalitatea de aplicare
ANALIZA CANTITATIVĂ
Backtesting
Benchmarking
Puterea de discriminare
Stabilitatea modelului
Acurateţea calibrării
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
27
fundamentele economice pe care se bazează modelul. Trebuie menţionat faptul că
eforturile experţilor de a evalua modelul conceptual pot fi completate prin analiza
relevanţei statistice a variabilelor componente. Drept urmare, autoritatea de supraveghere
poate folosi un eşantion de date mai extins decât cel pe care a fost calibrat modelul.
(b) Analiza calităţii datelor prezintă un rol important deoarece estimarea parametrilor
modelului conceptual este constrânsă de sursa şi relevanţa statistică a datelor utilizate.
Ca regulă generală, băncile trebuie să acorde o atenţie deosebită integrităţii propriilor
date şi sistemelor de colectare a informaţiilor despre bonitatea debitorilor săi. Numai
bazele de date solide, cu un număr apreciabil de indicatori stocaţi şi cu istoric suficient de
îndelungat fac posibilă dezvoltarea unor sisteme de rating performante. În cazul în care
însăşi instituţia de credit deţine un număr redus de informaţii privind situaţiile de
nerambursare se impune accesare unor surse externe de date.
(c) Verificarea modalitatii de aplicare a modelului intern urmăreşte clarificarea gradului de
aprofundare pe care l-au atins angajaţii băncii, dar şi a modului în care estimările de risc
sunt folosite în procesul decizional. În mod firesc, rezultatele sistemului de rating trebuie
utilizate în scopul:
selectării cererilor de creditare viabile;
stabilirii marjelor de risc percepute solicitărilor de credit acceptate;
determinaăii capitalului economic pentru riscul de credit;
calcularii cerinţelor de capital;
întocmirii rapoartelor de risc furnizate conducerii executive.
Din perspectiva autorităţii de supraveghere, modalitatea în care se desfăşoară procesul de
notare a contrapartidelor, inclusiv procentul de ajustari la nivelul notării (engl. “override”),
oferă o imagine clară a încrederii pe care instituţia de credit o manifestă în propriul sistem de
rating. Situaţia în care banca evita să-şi folosească propriul sistem de rating sau îl utilizează
sporadic, pe baze subiective, se poate interpreta ca un semnal al deficientelor modelului de
scoring. Astfel, un sistem de rating care nu este suficient integrat în procesul decizional nu va
primi aprobarea supraveghetorului.
Rafinarea rezultatului obţinut prin metoda calitativă18 încheie practic procesul de validare.
Utilitatea acesteia rezidă din limitele naturale pe care le au toate modelele econometrice. Prin
definiţie, modelele reprezintă o expresie simplificată a unui fenomen economic şi pe care îl
explică doar parţial, într-o măsură mai mică sau mai mare în funcţie de performanţele sale
structurale. În practică există numeroase situaţii în care informaţii relevante despre un anumit
debitor nu sunt incluse în procesul de modelare. Factori conjuncturali sau chiar lipsuri ale
modelului conceptual pot conduce la rezultate diferite de evenimentele efective. Aici poate
interveni acţiunea expertului, respectiv ajustarea rezultatului obţinut prin tehnici
econometrice. Astfel, cele două funcţii ale procesului calitativ încadrează, cronologic,
desfăşurarea testelor specifice verificărilor cantitative.
Indiferent de modul cum sunt construite şi de metodologia de evaluare pe care o folosesc,
toate sistemele de rating trebuie testate folosind tehnici cantitative. Această metodă
18
în concordanţă cu prevederile paragrafului 462 din acordul de capital Basel II
BOGDAN MOINESCU
28
reprezintă un instrument ştiinţific care conferă procesului de validare un grad sporit de
obiectivitate şi acurateţe.
Metodele statistice de evaluare a calităţii estimării probabilităţii de nerambursare se clasifică
în două categorii. Prima dintre acestea se referă la verificarea rezultatelor estimate cu cele
efective („backtesting19”). Aceasta tehnică constă în compararea probabilităţilor de
nerambursare estimate cu ratele de nerambursare efective pentru o anumită perioadă de
timp. Cele mai utilizate metode sunt reprezentate de testul binomial şi testul chi-pătrat20.
Totuşi, folosirea în practică a acestor tehnici a evidenţiat în timp o serie de limite, legate
inclusiv de erorile de masurare pe care acestea le generează în cazul aplicării lor pe
eşantioane de dimensiuni reduse atât ca număr, cât mai ales ca acoperire în timp.
A doua metodă privind validarea statistică a probabilităţii de nerambursare este reprezentată
de folosirea sistemelor referenţial (engl. „benchmarking systems”)21. Această metodă este
utilizată mai ales atunci când eşantionul debitorilor evaluaţi prin modelul scoring este
caracterizat de seturi cu observaţii numeroase de entităţi, însă reduse ca acoperire în timp22.
Metoda constă în compararea estimărilor furnizate de modelul de rating analizat cu
rezultatele altor bănci şi/sau alte referinţe externe23, atât din perspectiva calităţii ordonării în
funcţie de risc a debitorilor comuni (puterea de discriminare), cât şi din perspectiva
similitudinii probabilităţilor de neramburare (acurateţea calibrării).
Puterea de discriminare desemnează abilitatea unui sistem de rating de a delimita ex-ante
situaţiile de nerambursare de cele de rambursare. Sistemul de rating cu valoarea maximă
pentru acest criteriu va avea capacitatea de a identifica în avans toţi debitorii care nu-şi vor
rambursa creditul. În practică, un asemenea sistem nu există. Spunem despre un sistem de
notare ca prezintă un nivel ridicat al puterii de discriminare dacă se dovedeşte ca ratingurile
„bune” conţin doar o mică parte din situaţiile de nerambursare şi o mare parte din situaţiile de
rambursare; şi invers pentru ratingurile „slabe”.
Calitatea sistemului de rating este influenţată de valoarea pragului de decizie ales, procentul
clasificărilor corecte fiind direct afectat de acesta. Nivelul potenţial al acurateţei modelului
(dat fiind setul de criterii explicative) se obţine optimizând nivelul pragului de alarmă în funcţie
de importanţa relativă între erorile de predicţie. Acestea sunt de două categorii: nerambursări
neidentificate (eroarea de tip 1) şi alarme false (eroarea de tip 2). Eroarea de tip 1
desemnează situaţia în care modelul clasifica un anumit debitor în categoria „rambursare”
când, de fapt, se constată că acesta intră în stare de nerambursare în perioada ulterioră.
Eroarea de tip 2 desemnează situaţia în care modelul clasifică un anumit debitor în categoria
„nerambursare” când, de fapt, se confirmă ca acesta a achitat datoriile faţă de bancă (Grafic
9).
19
o sinteza a acestor metode se regaseste in lucrarea: “Studies on the Validation of Internal Rating Systems” , BCBS, 2005, WP no. 14
20 de regula un an
21 Relevanta acestui demers este conditionata de echivalenta elementelor structurale ale celor doua
sisteme de rating cel putin din perspecitva definiţiei starii de nerambursare utilizate, orizontul de timp considerat in evaluare şi filozofia sistemului de notare.
22 esantioane de cel putin 1000 de debitori, dar pentru care nu exista informatii decat in ultimii trei ani.
23 agenţii de rating sau de alţi furnizori de ratinguri
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
29
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
1
2
3
4
5
6
7
8
scor
Nerambursare
Fara incidente de plata (rambursare)
Predictie:Rambursare
Predictie:NERAMBURSARE
Eroare de tip 1 Eroare de tip 2
Grafic 6. Clasificarea debitorilor în funcţie de scorul obţinut
Abordarea cea mai utilizată pentru cuantificarea puterii de discriminare la nivelul unui
sistem de rating este desemnată de curba ROC şi indicele său de cuprins. Curba ROC este
expresia grafică a relaţiei dintre procentul debitorilor răuplatnici corect identificaţi prin model
(eng. „Hit Rate”)24 şi rata alarmei false
(eng. „false alarm rate”). Concavitatea
curbei ROC pune în evidenţă faptul că
variabilele alese au o putere de
discriminare suficient de mare, astfel
încât modelul în ansamblul său să
realizeze o bună ordonare a debitorilor
în funcţie de probabilitatea acestora de
nerambursare (Grafic 10).
Modelul reuşeşte să concentreze
majoritatea cazurilor de nerambursare
în categoriile cele mai riscante (cu
scorul cel mai mic), iar curbura testului
ROC tinde către laturile pătratului
unitate; în fapt, concavitatea curbei
ROC este echivalentul scorurilor cu un conţinut informaţional, fiind funcţie descrescătoare.
Dacă modelul nu ar fi avut putere de discriminare, scorurile evenimentelor de nerambursare
ar fi fost răspândite aleatoriu pe grafic, fără o concentrare anume, astfel încât curba ROC ar fi
fost similară cu prima bisectoare. În cazul în care modelul ar fi fost perfect, scorurile tuturor
cazurilor de nerambursare ar fi fost mai mici decât scorul debitorului cel mai slab dintre cei
plătitori. Această reprezentare intuitivă este întărită de nivelul relativ ridicat al suprafeţei
delimitate de curba ROC, respectiv 76.52%25.
24
Se calculează scăzând din 1 valoarea erorii de tip 1.
25 Conform “Applied Logistic Regression” (David Hosmer şi Stanley Lemeshow), un sistem de rating acceptabil are o valoare a indicatorului de suprafaţă a curbei ROC între 75 şi 80%
Grafic 7. Curba ROC
0 0.2 0.4 0.6 0.8 10
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Rata alarmei false (FAR)
Rata
pre
viz
iun
ilo
r co
recte
(H
R)
AUROC = 76.52%
Model
aleator
Model
perfect
Sistem
de rating
BOGDAN MOINESCU
30
Principiile de bază privind testarea puterii
discriminatorii menţionează că tehnicile
prezentate anterior trebuie aplicate atât pe
un eşantion format din entităţi care nu au
fost incluse în cele pe seama cărora a fost
iniţial conceput modelul (testare out of
sample), cât şi pe un eşantion format din
aceleaşi entităţi, însă cu caracteristicile
specifice unei perioade de timp ulterioare
(testare out of time).
Stabilitatea unui sistem de rating se
defineşte prin faptul că acesta reuşeşte să
modeleze corespunzător relaţia cauză-
efect dintre indicatorii de risc şi bonitatea
debitorului. Evaluarea stabilităţii sistemului de notare presupune aprecierea stabilităţii atât la
nivelul modelului de notare, cât şi la nivelul scalei de rating.
La nivelul functiei de scoring, condiţia unei stabilităţi rezonabile este exprimată de
volatilitatea redusă a parametrilor asociaţi fiecărui indicator de risc, în condiţiile reestimării
modelului pe eşantioane diferite, atâta timp cât modelul conceptual nu se modifică. În plus,
aplicarea consecventă în timp (orientativ, trei ani26) a modelului de notare nu trebuie să
evidenţieze deteriorări semnificative ale puterii de discriminare, iar intervalul de încredere al
acesteia să nu crească excesiv prin
reeşantionare (Grafic 11). Spre exemplu,
testarea robusteţii puterii de discriminare
prin reeşantionări iterative trebuie să
conduca la variaţii mici ale indicelui ROC în
jurul valorii înregistrate la nivelul modelului
evaluat27.
La nivelul scalei de notare, stabilitatea se
apreciază pe baza asigurării că intervalele
de încredere aferente probabilităţilor de
nerambursare pe clase de risc sunt
disjuncte. În acest sens se poate aplica
metoda bootstrap, folosind un anumit grad
de încredere. Exemplu prezentat în Graficul
12. evidenţiază faptul că nivelul bornei
superioare aferente intervalului de încredere al clasei inferioare este mai mic decât nivelul
bornei inferioare aferente intervalului de încredere al clasei superioare pentru toate
categoriile de risc.
26
Cf. “Guidelines on Credit Risk Management” – Banca Austriei, p. 127
27 Intervalul de încredere aferent indicelui ROC pentru exemplul prezentat este [74,5%-78,5%].
Grafic 8. Distribuţia indicelului de suprafaţă al curbei ROC
0.72 0.73 0.74 0.75 0.76 0.77 0.78 0.79 0.8 0.810
50
100
150
200
250
300
Indicatorul de suprafata al curbei ROC (AUROC)
Percentila (AUROC,97.5%)=78.55%
Percentila (AUROC,2.5%)=74.50%
Grafic 9. Intervalele de încredere ale scalei de notare
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%
8%
R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7
STRATEGII SI TEHNICI BANCARE
31
Acurateţea calibrării desemnează calitatea cuantificării probabilităţii de nerambursare
pentru fiecare categorie de risc în parte. Spunem că un sistem de rating este bine calibrat
dacă şi numai dacă probabilitatea de nerambursare estimată deviază doar marginal de la
ratele efective de nerambursare. Criteriile care favorizează îndeplinirea acestui deziderat
sunt asigurarea omogenităţii debitorilor din aceeaşi clasă şi delimitarea semnificativă a
probabilităţii empirice de nerambursare între diferitele categorii de risc.
2.3.1.5 Stabilirea punctajului minim pentru acordarea creditului
Stabilirea pragului de decizie pentru acordarea unui credit are la baza distribuţia clienţilor
solvabili şi răuplatnici pe clase de risc şi costul relativ dintre erorile de predicţie. Eşantionul de
credite folosit pentru dezvoltarea sistemului de rating aplicat în procesul de acordare a
creditelor cuprinde 6867 de clienţi solvabili şi 784 de clienţi răuplatnici, iar scala de notare
este formată din 10 clase de risc calibrate adecvat (Tabel 10).
Tabel 8. Distribuţia debitorilor pe clase de risc
Note obţinute 0- 10
11- 20
21- 30
31- 40
41- 50
51- 60
61- 70
71- 80
81- 90
91- 100
Nr clienţi solvabili 7 161 245 602 1071 1575 1358 700 714 434
Nr clienţi rauplatnici 77 175 147 133 105 84 42 14 7 0
Probabilitate de
nerambursare (%) 91.7 52.1 37.5 18.1 8.9 5.1 3.0 2.0 1.0 0.0
Din perspectiva băncii, respingerea solicitării de credit unui client care se dovedeşte solvabil
cauzează instituţiei de credit o pierdere relativă echivalentă cu rata dobânzii percepute
debitorilor. În acelaşi timp, aprobarea solicitării de credit unui client care se dovedeşte
răuplatnic cauzează instituţiei de credit un procent mai mare sau mai mic de pierdere din
creditul acordat şi dobanda aferentă, în funcţie de numărul de rate achitate şi valoarea de
piaţă a garanţiei depuse în favoarea băncii la momentul instrării în stare de nerambursare.
Convenţional se consideră că un client solvabil aduce o rentabilitate de 10 la sută, iar un
client nesolvabil produce, în prima variantă, o pierdere 40% din suma acordată, în a doua
variantă o pierdere de 60%, iar în a treia variantă 100%.
Beneficiul net obţinut de bancă pentru fiecare clasă de risc, în funcţie de cele trei variante ale
costului relativ dintre erorile de predicţie este descris în Tabelul 11. Valoarea medie a unui
credit acordat este considerată la 1000 u.m.
Tabel 9. Rezultatul net pe fiecare clasă de risc
Cost relativ
0- 10
11- 20
21- 30
31- 40
41- 50
51- 60
61- 70
71- 80
81- 90
91- 100
1:4 -30,100 -53,900 -34,300 7,000 59,500 123,900 119,000 64,400 68,600 43,400
1:6 -45,500 -88,900 -63,700 -19,600 38,500 107,100 110,600 61,600 67,200 43,400
1:10 -76,300 -158,900 -122,500 -72,800 -3,500 73,500 93,800 56,000 64,400 43,400
BOGDAN MOINESCU
32
În cazul în care costul relativ dintre erorile de predicţie este de unu la patru, punctajul minim
care optimizează beneficiul băncii este 31. În cazul în care costul relativ dintre erorile de
predicţie este de unu la şase, pragul de decizie trebuie stabilit la 41. O valoare a pierderii în
caz de nerambursare de 100% implică alegerea pragului de decizie la nivelul de 51 de
puncte.
2.3.2 Analiza perspectivelor financiare pe bază de cash-flow
Analistul de credite trebuie să fundamenteze decizia de creditare nu numai pe situaţia
financiară istorică a clientului, ci şi pe capacitatea acestuia de a genera în viitor fluxuri
băneşti şi deci de a rambursa creditul şi a plăti dobânda. Instrumentul folosit în acest scop
este fluxul de numerar, adică o situaţie a intrărilor şi ieşirilor de numerar (încasări şi plăţi) într-
o perioadă dată. Rezultatul poate fi pozitiv (disponibil de numerar) sau negativ (necesar de
numerar).
Analiza de credit acordă o importanţă ridicată acestei teme, deoarece cash flow-ul şi nu
profitul este cel care asigură serviciul datoriei sau plata salariilor şi a obligaţiilor comerciale.
Deşi cash flow-ul are la bază profitul contabil, obţinerea acestuia din urmă nu oferă garanţii
asiguratorii ca împrumutatul va avea disponibile resursele necesare rambursării creditului.
Cash flow-ul poate fi calculat printr-o varietate de metode, însă toate se rezumă, într-un final
la efectul cumulat al profitabilităţii operaţionale (măsurată prin EBITDA) şi la cel al variaţiei
(pozitive sau negative) capitalului circulant.
Dacă împrumutul solicitat este destinat finanţării capitalului de lucru, respectiv asigurarea
plăţilor pentru realizarea activităţii curente, cel mai potrivit mod de întocmire al tabloului de
fluxuri de numerar este acela dat de metoda directă. Această metodă este relevantă în
condiţiile analizei fluxurilor de numerar bazată pe istoricul încasărilor şi plăţilor realizate în
perioada anterioară, flux de numerar ce se estimează că poate fi obţinut şi în perioada
următoare dacă întreprinderea îşi continuă activitatea.
Recommended
