Моргунов Алексей Владимирович. Методы оценки кредитных рисков инвестиционных проектов

Короткий опис

Моргунов Алексей Владимирович. Методы оценки кредитных рисков инвестиционных проектов: диссертация ... кандидата Экономических наук: 08.00.10 / Моргунов Алексей Владимирович;[Место защиты: ФГАОУВО Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики], 2017.- 182 с.

Содержание к диссертации

Введение
Глава 1Систематизация методов и моделей оценки кредитного риска инвестиционных проектов14
1.1 Структурирование рисков проектного финансирования 14
1.2 Классификация методов оценки кредитного риска инвестиционных проектов 23
1.3 Практические особенности использования моделей оценки кредитного риска по инвестиционным проектам в российской и зарубежной практике 37
Глава 2Развитие методов и рейтинговых моделей для оценки инвестиционных проектов42
2.1 Оценка вероятности дефолта с использованием модели бинарного выбора 42
2.2 Оценка вероятности дефолта с использованием модели множественного выбора 72
2.3 Формирование рейтингов кредитоспособности инвестиционных проектов 89
Глава 3Валидация и повышение прогнозных способностей моделей101
3.1 Практическая валидация разработанных рейтинговых моделей 101
3.2 Повышение прогнозных способностей моделей за счет макроэкономических риск-факторов 109
3.3 Дополнительные возможности повышения качества и проверки рейтинговых моделей инвестиционных проектов 131
Заключение 141
Список литературы 143

Классификация методов оценки кредитного риска инвестиционных проектов
Практические особенности использования моделей оценки кредитного риска по инвестиционным проектам в российской и зарубежной практике
Оценка вероятности дефолта с использованием модели множественного выбора
Дополнительные возможности повышения качества и проверки рейтинговых моделей инвестиционных проектов

Введение к работе

Актуальность темы исследования.Модели оценки вероятности дефолта играют важную роль в системах риск-менеджмента коммерческих банков, так как позволяют осуществить оценку кредитоспособности для различных контрагентов и сделок. Внедрение в практику первого компонента Базель II предполагает использование для оценки кредитного риска продвинутого подхода на основе внутренних рейтинговых моделей (IRB Approach) для оценки кредитного риска. Это требует разработки отдельных моделей для различающихся по экономической сущности и уровню принимаемого кредитного риска групп активов. В частности, многие российские банки испытывают сложности, связанные с разработкой рейтинговых моделей для сделок проектного финансирования, при котором источником обслуживания долговых обязательств являются денежные потоки, генерируемые самими проектами. Специфика этого вида инвестирования состоит в том, что оценка затрат и доходов осуществляется с учётом распределения риска между участниками проекта. Сложности при разработке рейтинговых моделей оценки кредитоспособности инвестиционных проектов связаны с ограниченным объемом данных и отсутствием достаточной дефолтной статистики по инвестиционным проектам. Помимо этого экономическая суть различных групп инвестиционных проектов может различаться, в результате чего для каждой такой группы на кредитоспособность проектов могут влиять различные объясняющие переменные, что требует разработки отдельной модели для каждой группы проектов.
Достоинствами проектного финансирования являются:
отсутствие прямых финансовых обязательств организаторов, что не влияет на достаточность капитала и рейтинги их основной деятельности;
возможность разделить риски, включая политические, и долг, исключить ограничения по другим транзакциям инициатора проекта;
формирование заинтересованности банков во вхождении в проектный синдикат на стадии его формирования;
участие кредиторов в экспертизе проекта в ходе его реализации для оперативного предотвращения возможных убытков.
Степень разработанности проблемы.Проведенные исследования показали, что сделки проектного финансирования имеют большую длительность и рассчитаны на более рискованных заемщиков, чем обычные сделки. Среди исследований в области проектного финансирования выделяются работы Кайзера, Лайшрама, Калидини, Гатти и компании Макс Хайт. При оценке кредитоспособности инвестиционных проектов на различных временных интервалах используются модели выживаемости, представленные в работах Кокса, Льюиса и Оукса. Преемственность методологии исследования связана с использованием подходов к оценке вероятности дефолта (применение моделей бинарного и множественного выбора в логит- и пробит-спецификациях, калибровка рейтинговых моделей, использование K-S-статистики при принятии решения об участии в проекте и прочие), применяемых в предшествующих работах Битюцкого, Лобанова, Рогова, Пересецкого, Карминского, Тотьмяниной.
Целью исследованияявляется развитие методов оценки вероятности дефолта инвестиционных проектов. Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
систематизировать существующие подходы к построению моделей оценки вероятности дефолта по инвестиционным проектам;
выявить перечень факторов, влияющих на кредитные риски инвестиционных проектов, и сформировать выборку данных по инвестиционным проектам для эмпирического исследования;
разработать эконометрические модели для оценки вероятности дефолта инвестиционных проектов;
оценить устойчивость и прогнозную силу (дискриминационную способность) разработанных моделей;
построить подходящую для российских банков рейтинговую мастер-шкалу, позволяющую на основании годовых вероятностей дефолта активов различных классов заимствований получать внутренние рейтинги;
провести оценку применимости предлагаемых моделей для управления рисками инвестиционных проектов на наиболее актуальных данных (осуществить валидацию разработанных рейтинговых моделей).Объектом исследованияявляются российские инвестиционные проекты,
по которым доступна публичная информация, апредметом исследования-методы оценки вероятности дефолта инвестиционных проектов и их рейтингование.
Методами проведения исследованияявляются методы финансового анализа, экономико-статистического моделирования и эконометрические методы.
Методологическая база исследованиявключает в себя рекомендации Базельских соглашений по реализации подхода кредитного риска на основе внутренних рейтингов (IRB Approach).
В качествеинформационной базыиспользовалась база данных Bureau van Dijk (База данных Руслана). В данных источниках присутствовала полная информация по 85 отечественным инвестиционным проектам за 2007-2014 годы по ряду относительных показателей. Экспертные рейтинги (для модели множественного выбора) по инвестиционным проектам были определены с учетом негативной информации, имеющейся за время жизни проектов, полученной из различных источников. Использование абсолютных факторов риска (таких, как NPV - чистая текущая стоимость инвестиционного проекта) при моделировании было признано нецелесообразным в связи с их привязкой к определенным этапам экономического цикла и сильным влиянием на такие
риск-факторы показателя инфляции. Эмпирические результаты получены с использованием программного обеспечения MATLAB R2010b.Научная новизна исследованиясостоит в:
развитии подходов и методов моделирования основных компонент кредитного риска;
разработке новых рейтинговых подходов для оценки кредитных рисков инвестиционных проектов на основе российской статистики;
формировании рейтингового процесса оценки инвестиционных проектов в российских банках;
развитии методов калибровки моделей ранжирования с учетом экономического цикла.
Основные полученные научные результаты исследования, характеризующие научную новизну и выносимые на защиту:
1. Систематизация и развитие подходов и методов моделирования основных компонент кредитного риска (PD, LGD, EAD) по инвестиционным проектам, формирование собственной классификации методов построения моделей оценки вероятности дефолта инвестиционных проектов (PD) с использованием портфельных (метод бинарного выбора, метод линейной регрессии, метод множественного выбора, метод пропорциональных интенсивностей Кокса) и индивидуальных подходов (симуляционные модели) и необходимых условий для их применения в кредитных организациях, а также формирование собственной классификации методов оценки и прогнозирование других компонент кредитного риска (LGD и EAD), что соответствует паспорту научной специальности 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит в части раздела 10. «Банки и иные кредитные организации» пункта 10.16. «Система мониторинга и прогнозирования банковских рисков».
2. Разработка совокупности подходов к оценке вероятности дефолта отечественных инвестиционных проектов с использованием методов
бинарного и множественного выбора, ранее ограниченно
использовавшихся при разработке таких моделей только в зарубежной практике, на основании сформированной эмпирической выборки по отечественным инвестиционным проектам, что соответствует паспорту научной специальности 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит в части раздела 10. «Банки и иные кредитные организации» пункта 10.12. «Совершенствование системы управления рисками российских банков» и пункта 10.16. «Система мониторинга и прогнозирования банковских рисков».
3. Формирование рейтингового процесса для инвестиционных проектов, учитывающего применение разработанной рейтинговой мастер-шкалы, которая может быть применена российскими банками в процессе рейтингования и учитывает основные недостатки, связанные с использованием рейтинговых шкал зарубежных и отечественных рейтинговых агентств, что соответствует паспорту научной специальности 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит в части раздела 10. «Банки и иные кредитные организации» пункта 10.12. «Совершенствование системы управления рисками российских банков».
4. Развитие методов калибровки моделей оценки вероятности дефолта по инвестиционным проектам (разработка алгоритма повышения прогнозных способностей) за счет учета макроэкономических показателей, характеризующих экономический цикл, выраженных через сводный макроэкономический индикатор, что соответствует паспорту научной специальности 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит в части раздела 10. «Банки и иные кредитные организации» пункта 10.12. «Совершенствование системы управления рисками российских банков».
Теоретическаязначимостьисследованиязаключается в
систематизации существующих подходов к оценке компонент кредитного
риска по инвестиционным проектам и формировании собственной классификации методов построения моделей оценки вероятности дефолта (компонента PD) инвестиционных проектов с использованием портфельных и индивидуальных подходов, а также в формировании собственной
классификации методов оценки и прогнозирования компонент кредитного риска LGD и EAD. Теоретическая основа исследования включает в себя работы как российских, так и зарубежных авторов, посвященные структурированию рисков проектного финансирования, разработке, калибровке и валидации моделей оценки вероятности дефолта. Обоснованность научных положений и рекомендаций диссертационного исследования подтверждается их
соответствием основным положениям микроэкономики и макроэкономики, теории финансов и кредита, финансового риск-менеджмента и вероятностного моделирования.
Практическая значимость исследованиязаключается в том, что основные положения и подходы, изложенные в диссертации, использовались при разработке рейтинговой модели по корпоративным клиентам в ОАО «Белгазпромбанк» (Республика Беларусь) и при разработке скоринговой модели по потребительскому кредитованию в «Кредит Урал Банке» АО (Россия, г. Магнитогорск), что подтверждено соответствующими справками о внедрении.
Материалы диссертационного исследования также использовались автором при проведении практических занятий (компьютерных классов) по дисциплине «Управление рисками в финансовых учреждениях» в 2015/2016 учебном году при подготовке магистров второго курса в рамках магистерской программы «Финансовые институты и финансовые рынки» по направлению 080300.68 «Финансы и кредит» департамента финансов факультета экономических наук Национального исследовательского университета
«Высшая школа экономики» и в рамках дисциплины «Моделирование кредитного риска» (на английском языке) в 2014/2015 учебном году при
подготовке магистров по направлению «Управление рисками» в Санкт- Петербургской школе экономики и менеджмента Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» в Санкт- Петербурге, что подтверждается справками о внедрении.
Апробациярезультатовисследования.Основные положения
диссертации были презентованы автором на российских и зарубежных научно- исследовательских мероприятиях: Втором Российском экономическом конгрессе (г. Суздаль, 18-22 февраля 2013), III Конгрессе по контроллингу (г. Санкт-Петербург, 17-18 мая 2013), на научно-исследовательском семинаре «Эмпирические исследования банковской деятельности» (НИУ ВШЭ, 21 мая 2014 и 18 февраля 2015), на XVI Апрельской международной научной конференции «Модернизация экономики и общества» (НИУ ВШЭ, 7-10 апреля 2015) и на международной конференции International Scientific Symposium «Economics, Business&Finance» (г. Юрмала, 7-11 июля 2015).
Публикации.По результатам исследования автором опубликовано 8 научных работ общим объемом 5,6 п.л. Личный вклад автора составил 3,4 п.л., из них 5 статей с общим вкладом автора 2,3 п.л. опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации.
Структурадиссертационнойработы.Диссертационная работа
изложена на 182 страницах печатного текста, включает 56 таблиц, 36 рисунков. Библиографический список включает 120 наименований источников. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и 5 приложений.

Классификация методов оценки кредитного риска инвестиционных проектов

Специфика оценки рисков проектного финансирования заключается в выделении трех основных групп рисков в зависимости от фазы реализации инвестиционного проекта [Gatti, 2013; Волков, 2004; Грачева, 1999; Tinsley, 2014]: риски проектирования инвестиционного проекта; риски на этапе реализации инвестиционного проекта; риски производства инвестиционного проекта.
К рискам проектирования инвестиционного проекта относятся: риск планирования деятельности, технологический риск, риск строительства. К рискам на этапе реализации инвестиционного проекта относятся: риск процентных ставок, валютный риск, риск инфляции, экологический риск, регуляторный риск, правовой (юридический) риск, кредитный риск (риск на контрагента(ов)).
К рискам производства инвестиционного проекта относятся: риск производства, риск операционной деятельности, риск реализации продукции. Остановимся подробно на каждом из рисков. Риск планирования риск возможных задержек на определенных этапах инвестиционного проекта при реализации плана его осуществления, которые могут негативно повлиять на реализацию последующих этапов инвестиционного проекта и генерируемые инвестиционным проектом денежные потоки на последующих этапах. Технологический риск риск неприменимости при реализации инвестиционного проекта предполагаемых к использованию инновационных технологий. Риск строительства риск незавершения инвестиционного проекта или риск задержи завершения инвестиционного проекта.
Риск процентной ставки риск изменения (при негативном сценарии увеличения) цен процентных ставок по кредитам, привлекаемым для реализации инвестиционного проекта, что может привлечь к нехватке средств для дальнейшей реализации инвестиционного проекта (риск ликвидности).
Валютный риск риск, возникающий в случае, когда доходы и расходы по инвестиционному проекту рассчитываются в разных валютах, что может привлечь к нехватке средств для дальнейшей реализации инвестиционного проекта (риск ликвидности).
Риск инфляции риск, возникающий при девальвации валюты доходов инвестиционного проекта, влияющий на пересмотр процентных ставок. Данный риск может привести к нехватке средств для дальнейшей реализации инвестиционного проекта (риск ликвидности). Экологический риск риск любого потенциального негативного воздействия инвестиционного проекта на окружающую среду. Регуляторный риск риск отсутствия, отмены, задержки разрешения для запуска инвестиционного проекта или риск пересмотра льгот, которые предусматривались для инвестиционного проекта. Задержки обычно вызваны неэффективностью (слабой эффективностью) государственного управления или сложностью бюрократических процедур. Правовой (юридический) риск риск возникновения потерь кредиторов в результате правовых ошибок (неправильные юридические консультации или неверное составление документов, в том числе при рассмотрении спорных вопросов в судебных органах) и несовершенства правовой системы (противоречивость законодательства, отсутствие правовых норм по регулированию отдельных вопросов, возникающих в процессе деятельности кредитной организации). Кредитный риск (риск на контрагента(ов)) риск кредитоспособности проектных компаний и заемщиков [Beale, 2002; Joseph, 2013; Aasgard, 2010; Кабушкин, 2007]. Один из самых значимых рисков проектного финансирова