МСФО 9 — революционно новый для банков стандарт, последняя версия которого была опубликована Советом по международным стандартам финансовой отчетности 24 июля 2014 года. МСФО 9 «Финансовые инструменты» содержит ряд принципиальных отличий от ранее действовавших стандартов в части классификации и оценки финансовых инструментов, обесценения финансовых активов, а также учета хеджирования.

Предыдущий стандарт МСФО (IAS) 39 «Финансовые инструменты: признание и оценка» имел ряд существенных недостатков, которые повлияли на развитие глобального финансового кризиса 2007–2009 годов. В частности, в нем использовалась модель понесенных убытков для финансовых активов (incurred loss), когда событие, приводящее к убыткам, происходило раньше, чем создание резерва под данные убытки.

С 1 января 2018 года стандарт МСФО 9 стал обязательным для применения в России, и теперь составители международной отчетности используют для формирования резервов модель ожидаемых потерь (expected loss). Это означает, что пользователи финансовой отчетности теперь должны видеть не только оценку обесценения финансовых активов, основанную на событиях, которые уже произошли в прошлом или происходят в настоящем, но и оценку, которая учитывает прогноз будущих условий и событий, в том числе макроэкономического характера.

Переход на МСФО 9, безусловно, является позитивным фактором для укрепления банковской системы, вместе с тем переход на новый стандарт наряду с новыми возможностями несет риски, с которыми некоторые аналитики связывали даже возможность начала нового кризиса. Такое мнение, например, высказал Кристофер Ленгер, обозреватель Bloomberg Gadfly — известного провайдера финансовой информации.

Переход на МСФО 9, наряду с новыми возможностями несет риски, с которыми некоторые аналитики связывали даже возможность начала нового кризиса

Одним из источников неопределенности в достижении целей внедрения МСФО 9, по мнению советника председателя Банка России Алексея Симановского, является то, что стандарт не предписывает конкретных методов расчета — он лишь определяет рамки, в которых следует находиться, а в отношении подхода организация получает свободу и может выбрать тот, который ей удобен, при условии, что он вписывается в границы, очерченные правилами. То есть поведенческая модель резервов будет зависеть от принятых банками моделей оценки риска и порядка использования всей «разумной и поддающейся поддержке» (reasonable and supportable) информации о прошлых событиях, текущих условиях и прогнозах будущих экономических условий.

Также Алексей Симановский считает, что риски, связанные с внедрением МСФО 9, существенно возрастают для юрисдикций, находящихся в процессе формирования надлежащей культуры финансового бизнеса. В таких юрисдикциях, в отличие от юрисдикций с высоким уровнем культуры в финансовом и аудиторском бизнесе, внедрение МСФО 9 без эффективного надзора со стороны уполномоченных органов сопряжено с рисками возникновения не только индивидуальной, но и системной неустойчивости.

С какими трудностями сталкиваются банки при переходе на МСФО? Какова специфика внедрения МСФО 9 в обеих юрисдикциях? Международная аудиторская компания КПМГ в феврале 2018 года опубликовала результаты исследования, в рамках которого сопоставила оценки влияния МСФО 9 в европейской банковской сфере с результатами своего исследования по готовности белорусских банков к применению нового стандарта.

Среди основных выводов по результатам этого сопоставления отмечается, что в 61% белорусских банков, принявших участие в исследовании, органы управления не вовлечены в процесс надзора по внедрению МСФО 9. В европейских же банках высшее руководство участвует в надзоре за внедрением нового стандарта более активно.

Согласно результатам исследования, 45% банков, представивших ожидания, предполагают, что рост размера резервов составит от 15 до 30%, 33% ожидают рост в диапазоне 5–15%, 11% предполагают рост не более 5% и столько же прогнозируют рост в диапазоне от 30 до 50%. В соответствии с исследованиями ЕВА, 98% европейских банков ожидают влияния внедрения МСФО 9 на резервы, при этом среднее ожидаемое изменение составляет 13%.

Для понимания того, какие факторы усложняют процесс внедрения МСФО 9 в части разработки моделей для расчета размера обесценения по финансовым активам, представителям белорусских банков были заданы вопросы, ответы на которые приведены в таблице.

Сложности в процессе внедрения МСФО 9

Источник: КПМГ

Как следует из таблицы, наибольшую сложность при разработке моделей для расчета размера обесценения по финансовым активам представляет определение прогнозной информации. Действительно, уроки глобального финансового кризиса наглядно показали, что нелинейные зависимости и отсутствие равновесия в экономике существенно ограничивают использование прогнозной информации.

Модели ожидаемых кредитных убытков, предусмотренные стандартом, требуют от банков учитывать возможное влияние событий будущих периодов. Данное требование может быть выполнено путем добавления причинно-следственной компоненты к существующим статистическим моделям. В соответствии с документом рабочей группы Совета МСФО «Incorporation of forward-looking scenarios» для определения прогнозной информации могут выделяться «эффекты первого порядка» (first order effects) — специ­фикация событий и оценка вероятности их наступления, а также «эффекты второго порядка» (second order effects) — количественные оценки последствий наступления событий в контексте ожидаемых потерь.

До настоящего времени подобные причинно-следственные (каузальные) модели в кредитном риск-менеджменте использовались весьма редко, примером такой модели может быть разработанный российской школой риск-менеджмента FEBA-подход, отмеченный на Global Economic Symposium в качестве актуального для будущего финансового регулирования. FEBA-подход предусматривает кластеризацию кредитного портфеля путем выделения групп контрагентов, принадлежащих к разным типам поведенческой реакции, — «факторную агрегацию экономического риска на основе учета эндогенности поведения хозяйствующих субъектов».

Каузальные модели оценки риска используются также в медицине. При этом риск-факторы (примером такого риск-фактора в медицине может быть курение) применяются для оценки состояния только в том случае, когда отсутствует прямой каузальный фактор (очевидная причина заболевания). В качестве одного из актуальных примеров использования каузальной модели оценки риска в медицине можно привести Систему аудита лояльности пациентов, в основе которой лежит технология сопоставления результатов оценки удовлетворенности клиентов с достигнутым результатом — совокупным уровнем лояльности (NPS), коррелированным с доходностью организации. Проект разработан и реализуется компанией SRS в сотрудничестве с региональной общественной организацией «Стоматологи столицы».

Ранее в работе «Лояльность клиентов как фактор риска» на примере финансовых институтов было показано, что острота поведенческих реакций клиентов банка определяется степенью их лояльности организации и требует учета как со стороны пассивов банка, так и со стороны его активов.

В соответствии с требованиями МСФО 9 банк должен обосновать, почему он принимает те или иные допущения для расчета кредитного риска, и объяснить, с использованием каких моделей он применяет прогнозируемые отраслевые, рыночные или иные показатели. Эти связи должны быть специ­фицированы и обоснованы: каким образом это повлияет на финансовые результаты, на движение резервов. Использование поведенческой информации для построения модели в соответствии с FEBA-подходом сокращает модельный риск, обеспечивая баланс между риском исключения событий с низким уровнем вероятности наступления и риском включения необоснованных событий. Использование же в качестве «факторов первого порядка» размаха и вероятности отклонения валютных курсов от их равновесных значений обеспечивает интуитивную понятность реализуемых сценариев и возможность проведения аудита данных.

Кроме того, использование в FEBA-моделях фактора обменного курса позволяет существенно повысить точность оценок риска для формирования резервов благодаря наличию отрицательной корреляции, крайне желательной в портфельном менеджменте. Кластеризация же портфеля, выполненная в соответствии с критерием конкурентоспособности заемщика, призвана заблаговременно индицировать возникновение опасных концентраций рисков с четким экономическим и поведенческим содержанием.

Благодаря понятной экономической интерпретации использование FEBA-подхода к моделированию риска может существенно облегчить определение и использование прогнозной информации и таким образом снизить риски внедрения МСФО 9 как на уровне отдельного банка, так и на уровне российской банковской системы в целом.

Как отметила ведущая мировая аналитическая группа Roubini Global Economics, «…в качестве дополнения к другим моделям, используемым в банках, разработанный (в России) FEBA-подход может быть полезен для управления кредитным портфелем банка — по принципу активного управления концентрацией риска и контроля прибыли относительно риска…»