В качестве наиболее значимых проблем, озвученных в разгар мирового финансового кризиса, были запоздалое признание кредитных убытков в финансовой отчетности и процикличность формирования резервов в МСФО 39 (IAS 39) «Финансовые инструменты: признание и оценка» в рамках модели «понесенных убытков» (incurred loss).

Новая парадигма МСФО 9 (IFRS 9) «Финансовые инструменты» предусматривает оценку кредитного риска с использованием модели ожидаемых потерь (expected loss) и применение элементов математической статистики, официальный дебют которых состоялся в рамках Базеля II. В то же время в отличие от оценки PD в Базельских соглашениях по принципу «through-the-cycle» используемая в МСФО 9 для оценки ожидаемых потерь «point-in-time»-философия открывает банкам более широкие просторы для моделирования. Это может привести и к существенно большей волатильности резервов.

В таком случае помимо непредвиденных убытков по кредитам (unexpected losses) прибыль банков может зависеть от неожиданных всплесков в МСФО 9 (unexpected spikes in IFRS 9). Такая ситуация становится реальной в условиях, когда стандарт не предписывает конкретных методов расчета, а задает ориентиры, которых следует придерживаться. Среди основных драйверов роста волатильности резервов, сформированных в соответствии с МСФО 9, эксперты компании Moody's Analytics выделяют следующие:

1) высокая вероятность того, что «point-in-time»-оценки будут меняться со временем;

2) риск существенных корректировок макроэкономических прогнозов;

3) риск одновременного перехода активов с этапа 1 на этап 2, или этап 3, что может оказывать существенное влияние на коррелированные сегменты портфеля во время экономических спадов.

Вопросы динамики формирования резервов и их процикличности были рассмотрены на конференции Международного валютного фонда (МВФ)¹. Среди выводов проведенного исследования, изложенных в докладе «The Procyclicality of Banking: Evidence from the Euro Area», отмечается, что наряду с макроэкономическими факторами процикличность зависит от юрисдикции, размера финансового института и мотивов использования МСФО 9, в число которых входят:

• мотив сглаживания доходов: руководители банков могут стремиться формировать резервы, когда прибыль относительно высока, чтобы сгладить ее колебания. И наоборот, банки могут стабилизировать свои доходы, используя резервы на случай кредитных дефолтов, если фактические потери превышают ожидаемые потери;

• мотив управления капиталом: банки могут отсрочить формирование резервов, чтобы обеспечить соответствие минимальным нормативным требованиям к капиталу;

• мотив риска: банкам с более высоким ростом кредитования часто трудно поддерживать стандарты кредитования, отчасти потому, что кредитные подразделения могут иметь «нездоровые» стимулы для роста кредитного портфеля, поскольку компенсация кредитных менеджеров часто зависит от объема выданных кредитов, а не от качества портфеля.

Отмечая тот факт, что само по себе внедрение МСФО 9 вряд ли снизит процикличность в формировании резервов, авторы исследования выделяют такой фактор, как реальный курс валюты: процикличность резервов негативно связана со стабилизацией реального курса валюты.

Таким образом, поведенческая модель резервов зависит от порядка использования «разумной и поддающейся поддержке» (reasonable and supportable) информации о будущих экономических условиях. Характеризуя смысл «разумной и поддающейся поддержке информации» авторы документа ITG «Incorporation of forward-looking scenarios» выделяют «эффекты первого порядка» (first order effects) — спецификацию событий, оценку вероятности их наступления, и «эффекты второго порядка» (second order effects) — количественную оценку последствий наступления событий.

Наряду с макроэкономическими факторами процикличность зависит от юрисдикции, размера финансового института и мотивов использования МСФО 9

Очевидно, для построения эффективной модели риска применения требований, касающихся обесценения МСФО 9, мы заинтересованы не столько в определении PD на основании статистики обменного курса за n лет, сколько в определении степени воздействия укрепления (обесценения) национальной валюты.

Так, FEBA-подход предусматривает кластеризацию кредитного портфеля путем выделения групп контрагентов, принадлежащих к разным типам поведенческой реакции², — так называемую факторную агрегацию экономического риска на основе учета эндогенности поведения хозяйствующих субъектов. Подход получил международное признание и включен в «базу знаний» (Knowledge Base) Global Economic Symposium как актуальный для развития «будущего финансового регулирования».

Использование фактора обменного курса позволяет существенно повысить точность оценок риска для формирования резервов благодаря наличию отрицательной корреляции, крайне желательной в портфельном управлении. Возможность использования отрицательной корреляции представляется особенно важной в связи с требованием МСФО 9 обосновывать, почему банк принимает те или иные допущения и с использованием каких моделей он привязывает их к прогнозируемым отраслевым, рыночным или иным показателям. Эта связь должна быть специфицирована и обоснована: каким образом это повлияет на движение резервов. Использование же в качестве «факторов первого порядка» величины и вероятности отклонения валютных курсов от их равновесных значений обеспечивает возможность проведения аудита данных.

Как отмечается в упомянутом выше исследовании, финансовые институты и ранее демонстрировали неоднородность подходов к применению модели понесенных убытков, и эта неоднородность вряд ли исчезнет при использовании МСФО 9. Следовательно, надзорные органы должны будут прикладывать значительные усилия для более единообразного применения правил обеспечения потерь по кредитам.

Таким образом, наличие качественных прогнозных данных во всех необходимых разрезах позволяет кредитной организации не только оценивать риски и резервы в соответствии с требованиями регуляторов, но и оперативно принимать решения по управлению кредитным риском. Такую информацию можно получить, используя FEBA-подход, который позволяет кредитным организациям снизить волатильность формируемых резервов в рамках использования МСФО 9.

1. https://www.imf.org/en/News/Seminars/Conferences/2018/05/17/the-euro-at-20-dublin.
2. Sokolov Y. Interaction between market and credit risk: Focus on the endogeneity of aggregate risk. Munich Personal RePEc Archive (MPRA), 2009; Sokolov Y. Modeling Risk in a Dynamically Changing World: From Association to Causation. Munich Personal RePEc Archive (MRRA), 2012.