AAccaaddeemmiiaa ddee SSttuuddiiii EEccoonnoommiiccee BBuuccuurreettii

FFaaccuullttaatteeaa ddee FFiinnaannee,, AAssiigguurrrrii,, BBnnccii ii BBuurrssee ddee VVaalloorrii

ccooaallaa DDooccttoorraall ddee FFiinnaannee BBnnccii

TTEEZZ DDEE DDOOCCTTOORRAATT

MMaannaaggeemmeennttuull RRiissccuulluuii FFiinnaanncciiaarr--VVaalluuttaarr

CCoooorrddoonnaattoorr ttiiiinniiffiicc

PPrrooff.. uunniivv.. ddrr.. MMooiissaa AAllttaarr

DDooccttoorraanndd

AAddrriiaann CCooddiirrllaauu

BBuuccuurreettii,, IIuulliiee 22000077

1

CCuupprriinnss

RREEZZUUMMAATT 5

CCAAPP II.. IINNTTRROODDUUCCEERREE 7

CCAAPP.. IIII.. RRIISSCCUULL DDEE CCRREEDDIITT 9

CCAAPP.. IIIIII.. MMAANNAAGGEEMMEENNTTUULL RRIISSCCUULLUUII DDEE CCRREEDDIITT CCOONNFFOORRMM AACCOORRDDUULLUUII BBAASSEELL IIII 14

IIIIII..11.. NNEECCEESSIITTAATTEEAA MMBBUUNNTTIIRRIIII AACCOORRDDUULLUUII DDIINN 11998888 14 IIIIII..22.. AABBOORRDDAARREEAA SSTTAANNDDAARRDD 16 IIIIII..33.. AABBOORRDDAARREEAA BBAAZZAATT PPEE RRAATTIINNGG--UURRII GGEENNEERRAATTEE IINNTTEERRNN 22 IIIIII..44..CCAALLCCUULLUULL CCEERRIINNEELLOORR MMIINNIIMMEE DDEE CCAAPPIITTAALL 23

CCAAPP.. IIVV.. PPRROOCCEESSUULL DDEE MMOODDEELLAARREE AALL RRIISSCCUULLUUII DDEE CCRREEDDIITT NN CCOONNTTEEXXTTUULL AACCOORRDDUULLUUII BBAASSEELL IIII 27

IIVV..11.. AABBOORRDDRRII CCOONNCCEEPPTTUUAALLEE 27 IV.1.1. FUNCIA DENSITII DE PROBABILITATE A PIERDERILOR DIN CREDITE 27 IV.1.2. MSURAREA PIERDERILOR DATORATE RISCULUI DE CREDIT 29 IV.1.3. MODELE CONDIIONATE VS. MODELE NECONDIIONATE 34 IV.1.4. AGREGAREA RISCULUI DE CREDIT 34 IV.1.5. CORELAIILE DINTRE FACTORII DE RISC 35 IIVV..22.. SSPPEECCIIFFIICCAARREEAA II EESSTTIIMMAARREEAA PPAARRAAMMEETTRRIILLOORR 35 IV.2.1. MODELAREA PROBABILITILOR DE INTRARE N FALIMENT I DE TRANZIIE 36 IV.2.2. RATA DE RECUPERARE/PIERDERE 37 IV.2.3. CORELAIILE DINTRE PROBABILITILE DE INTRARE N INCAPACITATE DE PLAT/DE TRANZIIE 39 IV.2.4. EXPUNEREA N MOMENTUL PRODUCERII EVENIMENTULUI DE CREDIT 40 IV.2.5. SCADENA EFECTIV A EXPUNERII 43 IIVV..33.. VVAALLIIDDAARREEAA MMOODDEELLEELLOORR 44

CCAAPP.. VV.. MMOODDEELLEE DDEE MMSSUURRAARREE AA RRIISSCCUULLUUII DDEE CCRREEDDIITT 45

VV..11.. MMOODDEELLUULL CCRREEDDIITTMMEETTRRIICCSS 46 V.1.1. IPOTEZE I DATE DE INTRARE 46 V.1.2. MODELAREA DISTRIBUIEI VALORII UNEI SINGURE OBLIGAIUNI 50 V.1.3. ESTIMAREA DISTRIBUIEI VALORII UNUI PORTOFOLIU DE DOU OBLIGAIUNI 52 V.1.4. CALCULUL COEFICIENILOR DE CORELAIE AI MIGRRILOR 54 V.1.5. ESTIMAREA ANALITIC A DISTRIBUIEI VALORII UNUI PORTOFOLIU DE MAI MULTE OBLIGAIUNI 63 V.1.6. SIMULAREA 63 VV..22.. MMOODDEELLUULL PPOORRTTFFOOLLIIOOMMAANNAAGGEERR 64 V.2.1. MODELUL DEZVOLTAT DE MERTON 64 V.2.2. ABORDAREA KMV 67 VV..33.. MMOODDEELLUULL CCRREEDDIITTRRIISSKK++ 70 VV..44.. MMOODDEELLUULL CCRREEDDIITTPPOORRTTFFOOLLIIOOVVIIEEWW 74

2

VV..55.. MMOODDEELLEE BBAAZZAATTEE PPEE EEVVAALLUUAARREEAA RRIISSCC--NNEEUUTTRRAALL -- SSIISSTTEEMMUULL DDEE AANNAALLIIZZ AALL CCRREEDDIITTEELLOORR 78

CCAAPP VVII.. UUTTIILLIIZZAARREEAA IINNSSTTRRUUMMEENNTTEELLOORR FFIINNAANNCCIIAARREE DDEERRIIVVAATTEE PPEENNTTRRUU HHEEDDGGIINNGG--UULL RRIISSCCUULLUUII DDEE CCRREEDDIITT 81

VI.1. INSTRUMENTELE DERIVATE PE RISC DE CREDIT 81 VVII..22.. CCRREEDDIITT DDEEFFAAUULLTT SSWWAAP 85 VVII..33.. OOPPIIUUNNII BBIINNAARREE PPEE RRIISSCC DDEE CCRREEDDIITT 89 VVII..44.. BBAASSKKEETT DDEEFFAAUULLTT SSWWAAPP 90 VVII..55.. TTOOTTAALL RREETTUURRNN SSWWAAPP 90 VVII..66.. CCRREEDDIITT SSPPRREEAADD OOPPTTIIOONNSS 91 VVII..77.. CCRREEDDIITT FFOORRWWAARRDD 92

CCAAPP.. VVIIII.. AAMMEENNDDAAMMEENNTTUULL AACCOORRDDUULLUUII BBAASSEELL PPEENNTTRRUU NNCCOORRPPOORRAARREEAA RRIISSCCUULLUUII DDEE PPIIAA 93

VVIIII..11..CCAARRAACCTTEERRIISSTTIICCII 93 VVIIII..22.. MMEETTOODDOOLLOOGGIIAA SSTTAANNDDAARRDD 94 VII.2.1. MANAGEMENTUL RISCUL DE RAT DE DOBND 94 VII.2.2. MANAGEMENTUL RISCUL LEGAT DE EVOLUIA PREULUI ACIUNILOR 96 VII.2.3. MANAGEMENTUL RISCUL LEGAT DE CURSUL DE SCHIMB 97 VII.2.4. MANAGEMENTUL RISCUL LEGAT DE PREUL MRFURILOR 98 VII.2.5. MANAGEMENTUL RISCUL LEGAT DE TRANZACIONAREA DE OPIUNI 99 VVIIII..33.. MMEETTOODDOOLLOOGGIIAA AALLTTEERRNNAATTIIVV 102 VII.3.1. CRITERII GENERALE 102 VII.3.2. STANDARDE CALITATIVE 102 VII.3.3. SPECIFICAREA FACTORILOR DE RISC DE PIA 103 VII.3.4. STANDARDE CANTITATIVE 104 VII.3.5. STRESS TESTIG 105

CCAAPP.. VVIIIIII.. MMSSUURRAARREEAA RRIISSCCUULLUUII DDEE PPIIAA PPRRIINN MMOODDEELLEE VVAARR 107

VVIIIIII..11.. MMSSUURRAA VVAARR 107 VVIIIIII..22.. VVAARR AANNAALLIITTIICC 108 VVIIIIII..33.. VVAARR CCAALLCCUULLAATT PPEE BBAAZZAA SSIIMMUULLRRIIII MMOONNTTEE CCAARRLLOO 109 VVIIIIII..44.. VVAARR IISSTTOORRIICC 111 VVIIIIII..55.. MMAAPPAARREEAA PPOOZZIIIIIILLOORR LLAA FFAACCTTOORRIIII DDEE RRIISSCC 113 VIII.5.1. MAPAREA POZIIILOR SPOT 113 VIII.5.2. MAPAREA POZIIILOR N ACIUNI 114 VIII.5.3. MAPAREA POZIIILOR N OBLIGAIUNI ZERO-CUPON 115 VIII.5.4. MAPAREA POZIIILOR N CONTRACTE FORWARD/FUTURES 116 VIII.5.5. MAPAREA POZIIILOR N CONTRACTE DE OPIUNI 117 VVIIIIII..66.. UUTTIILLIIZZAARREEAA MMOODDEELLEELLOORR DDEE VVOOLLAATTIILLIITTAATTEE NN CCAALLCCUULLUULL VVAARR 118 VIII.6.1. CALCULUL VAR UTILIZND EWMA 118 VIII.6.2. CALCULUL VAR UTILIZND MODELE GARCH 120

CCAAPP.. IIXX.. UUTTIILLIIZZAARREEAA OOPPIIUUNNIILLOORR EEXXOOTTIICCEE NN MMAANNAAGGEEMMEENNTTUULL RRIISSCCUULLUUII DDEE PPIIAA 126

IIXX..11.. DDEEFFIINNIIIIEE,, EEVVOOLLUUIIEE,, CCLLAASSIIFFIICCAARREE 126

3

IIXX..22..OOPPIIUUNNII DDEEPPEENNDDEENNTTEE DDEE TTRRAAIIEECCTTOORRIIAA AACCTTIIVVUULLUUII SSUUPPOORRTT 130 IX.2.1. OPIUNI ASIATICE 130 IX.2.2. OPIUNI LOOK-BACK 133 IX.2.3. OPIUNI LADDER 134 IX.2.4. OPIUNI SHOUT 135 IX.2.4. OPIUNI SWING 135 IIXX..33..OOPPIIUUNNII DDEEPPEENNDDEENNTTEE DDEE TTIIMMPP 136 IX.3.1. OPIUNI FORWARD-START 136 IX.3.2. OPIUNI CLIQUET 136 IX.3.3. OPIUNI CHOOSER 137 IIXX..44..OOPPIIUUNNII DDEEPPEENNDDEENNTTEE DDEE LLIIMMIITT OOPPIIUUNNII BBAARRIIEERR 138 IIXX..55..OOPPIIUUNNII CCUU PPAAYYOOFFFF--UULL MMOODDIIFFIICCAATT 145 IX.5.1. OPIUNI DIGITALE (BINARE) 145 IX.5.2. OPIUNI CONTINGENT PREMIUM 146 IX.5.3. OPIUNI EXPONENIALE 147 IIXX..66..OOPPIIUUNNII MMUULLTTIIFFAACCTTOORR 147 IX.6.1. OPIUNI CURCUBEU (RAINBOW) 147 IX.6.2. OPIUNI DE SCHIMB (EXCHANGE) 148 IX.6.3. OPIUNI SPREAD 149 IX.6.4. OPIUNI COMPUSE 150 IX.6.5. OPIUNI CO (BASKET) 151 IX.6.6. OPIUNI CU NOIONALUL AJUSTABIL (QUANTO) 152 IX.6.6. OPIUNI DEFINED EXERCISE 154

CCAAPP.. XX.. AAPPLLIICCAAIIEE PPRRAACCTTIICC -- MMOODDEELLUULL MMEERRTTOONN PPEENNTTRRUU GGEENNEERRAARREEAA PPRROOBBAABBIILLIITTIILLOORR DDEE IINNTTRRAARREE NN FFAALLIIMMEENNTT 155

XX..11.. MMEETTOODDOOLLOOGGIIEE 155 XX..22.. RREEZZUULLTTAATTEE 156 XX..33.. CCOONNCCLLUUZZIIII 159

CCAAPP.. XXII.. AAPPLLIICCAAIIII PPRRAACCTTIICCEE MMOODDEELLEE VVAARR 160

XXII..11..CCAALLCCUULLUULL VVAARR PPEENNTTRRUU UUNN PPOORRTTOOFFOOLLIIUU DDEE MMOONNEEDDEE 160 XI.1.1. METODOLOGIE 160 XI.1.2. REZULTATE I CONCLUZII 165 XXII..22..CCAALLCCUULLUULL VVAARR PPEENNTTRRUU UUNN PPOORRTTOOFFOOLLIIUU DDEE AACCIIUUNNII 167 XI.2.1. METODOLOGIE 167 XI.2.2. REZULTATE I CONCLUZII 174 XXII..33..CCAALLCCUULLUULL VVAARR PPEENNTTRRUU UUNN PPOORRTTOOFFOOLLIIUU DDEE OOPPIIUUNNII 176

CCOONNCCLLUUZZIIII GGEENNAARRAALLEE PPRRIIVVIINNDD AAPPLLIICCAARREEAA MMOODDEELLEELLOORR DDEE CCUUAANNTTIIFFIICCAARREE AA RRIISSCCUULLUUII NN CCAAZZUULL RROOMMNNIIEEII 179

BBIIBBLLIIOOGGRRAAFFIIEE 181

AANNEEXXEE 189

ANEXA I. COD MATLAB MODEL MERTON 189 ANEXA II.VAR PENTRU UN PORTOFOLIU DE MONEDE 191 ANEXA II.1. TESTUL DE STAIONARITATE ADF 191

4

ANEXA II.2. TESTUL JARQUE-BERRA 192 ANEXA II.3. MODELE GARCH PENTRU CURSUL DE SCHIMB 193 ANEXA III.VAR PENTRU UN PORTOFOLIU DE ACIUNI 198 ANEXA III.1. TESTUL DE STAIONARITATE ADF 198 ANEXA III.2. TESTUL JARQUE-BERRA 199 ANEXA III.3. MODELE GARCH PENTRU ESTIMAREA VOLATILITII ACIUNILOR 200

5

RReezzuummaatt

Lucrarea trateaz, att din punct de vedere teoretic ct i practic cadrul n care se

realizeaz managementul riscului de credit i de pia n instituiile financiare.

Lucrarea este structurat n dou pri.

Prima parte const n trecerea n revist a literaturii de specialitate i a practicilor

internaionale referitoare la managementul riscului de credit i de pia.

n ceea ce privete managementul riscului de credit, lucrarea prezint modificrile

aduse n managementul riscului de credit de ctre noul acord privind adecvarea

capitalului, Basel II, i procesul de cuantificare i de management a riscului de credit

conform acestui acord. Noul acord recunoate progresele nregistrate n

managementul riscului de credit i aduce stimulente prin permiterea utilizrii de ctre

bncile care au dezvoltat modele sofisticate de management al riscului, condiionat de

ndeplinirea unor cerine cantitative i calitative, a propriilor metodologii. De

asemenea acesta permite i utilizarea contractelor derivate pe risc de credit pentru

acoperirea poziiilor generate de acordarea de credite sau investiii n obligaiuni.

De asemenea, n lucrare sunt prezentate i cele mai importante metodologii de

management al riscului de credit utilizate n prezent n industria bancar:

CreditMetrics, dezvoltat de J.P. Morgan, PortfolioManager dezvoltat de compania

KMV, CreditRisk+ dezvoltat de Credit Suisse First Boston i CreditPortfolioView

dezvoltat de compania de consultan McKinsey.

n acelai timp, sunt abordate i instrumentele derivate pe risc de credit ce pot fi

utilizate pentru managementul riscului de credit, instrumente ce sunt recunoscute de

ctre noul acord de la Basel privind adecvarea capitalului.

Referitor la riscul de pia, n lucrare este prezentat amendamentul la acordul Basel I

privind adecvarea capitalului, amendament care a rmas n vigoare i ulterior

adoptrii noului acord privind adecvarea capitalului, care stabilete cerinele pentru

managementul riscului de pia n industria bancar. De asemenea, sunt trecute n

revist i metodologiile de estimare a riscului de pia ce pot fi utilizate pentru

6

calculul cerinelor de capital permise de acest amendament i instrumentele derivate

(opiuni exotice) ce pot fi folosite pentru managementul riscului de pia.

Partea a doua a lucrrii prezint aplicaii practice, n cazul Romniei, ale

metodologiilor de cuantificare a riscului de credit i de pia.

Astfel, n ceea ce privete riscul de credit, au fost calculate probabilitile de intrare n

faliment, pe baza metodologiei dezvoltate de Merton, pentru societile de investiii

financiare i companiile cotate la categoria I-a a Bursei de Valori Bucureti pentru

perioada trim. IV 1998 trim. III 2006.

Referitor la riscul de pia, n lucrare sunt prezentate trei aplicaii practice de calcul a

riscului de pia (VaR) pentru trei tipuri de portofolii: de valute, de aciuni i de

opiuni.

Pentru portofoliul de valute (versus RON) sunt comparate msurile VaR calculate prin

metoda istoric, analitic i metodologii bazate pe volatilitate variabil (EWMA i

GARCH).

n cazul portofoliului de aciuni (cotate pe Bursa de Valori Bucureti), sunt comparate

msurile VaR calculate prin metoda istoric, analitic, mapare a poziiilor n aciuni pe

baza modelului CAPM i metodologii bazate pe volatilitate variabil (EWMA i

GARCH).

Pentru portofoliul de opiuni (pe cursul de schimb EUR/RON) sunt calculate msuri

VaR prin maparea poziiilor pe baza metodologiei delta-gamma i simulare.

7

CCaapp II.. IInnttrroodduucceerree

Activitatea de management al riscurilor a nregistrat o evoluie exponenial n ultimul

deceniu. Acum zece ani instituiile financiare nu aveau dezvoltat funcia de

management al riscurilor ca i component activ a derulrii activitii lor de zi cu zi.

Factorul hotrtor n dezvoltarea funciei de management al riscului n instituiile

financiare a fost determinat de falimentul bncii engleze Barings in 1995, eveniment

care a concretizat i a adus n atenia publicului, n modul cel mai dur cu putin,

consecinele lipsei unui control eficient al activitilor unei instituii financiare.

Urmare acestui scandal, la cel mai nalt nivel politic i la nivelul autoritilor de

reglementare a pieelor financiare a fost recunoscut i accentuat importana

funciilor de management al riscurilor la toate nivelele pieei financiare, att n cadrul

instituiilor financiare, ct i la nivelul autoritilor de reglementare din domeniu.

n prezent, provocarea este dat de aplicabilitatea practic a funciilor de management

al riscului dezvoltate de-a lungul timpului.

Termenul de management al riscului nu are o definiie universal acceptat. n general

termenul de management al riscului utilizat n cadrul instituiilor financiare reprezint

ansamblul politicilor i procedurilor pe care instituiile financiare le-au implementat

pentru a gestiona, monitoriza i a controla expunerea lor fa de risc. Totodat

termenul de management al riscului este folosit i atunci cnd instituiile financiare se

refera la componenta independent din cadrul lor, component ce este responsabil de

controlul i monitorizare a riscurilor, dei n practic astfel de structuri rareori

gestioneaz n mod direct riscul. Experiena din domeniu arat c structura care se

ocup cu managementul riscurilor ntr-o instituie financiar rareori are autoritatea de

a iniia i deschide poziii n active financiare purttoare de risc. Totui, exist

instituii financiare unde aceast structur are autoritatea de a de instruciuni

structurilor de front-office din cadrul instituiilor financiare, de a modifica anumite

poziii iniiate de acestea.

Dei dezvoltarea conceptului de management la riscului are o istorie relativ recent,

acesta nu este un concept totalmente nou pentru instituiile financiare, multe din

componentele acestuia fiind implementate n cadrul instituiilor financiare de civa

ani. n cazul instituiilor de credit, unde riscul de credit este predominant, politicilor i

8

procedurilor de creditare li s-au acordat ntotdeauna o atenie special de ctre

managementul instituiilor de credit. n mod uzual coordonatorul departamentului de

credit este i membru n consiliul de administraie al instituiei de credit.

Funcia de management al riscurilor n cadrul instituiilor de credit va avea o

importan deosebit n perspectiva aplicrii de ctre acestea a acordului Basel II

(Noul Acord de Capital), mai ales n condiiile n care instituiile de credit vor dori s-

i foloseasc propriile modele interne de calcul a necesarului de capital n condiiile

noului acord.

Managementul riscului n domeniul bancar este constituit din totalitatea proceselor de

management al riscurilor i al modelelor care permit instituiilor de credit s

implementeze politici i practici bazate pe minimizarea riscurilor. Ele acoper ntregul

spectru al tehnicilor i instrumentelor de management necesare pentru msurarea,

monitorizarea i controlul riscurilor. Spectrul de modele i procese se extinde ctre

toate riscurile: riscul de credit, riscul de pia, riscul de lichiditate i riscul operaional.

n sens general, termenul risc desemneaz orice incertitudine care poate determina

pierderi. Politicile i practicile bazate pe minimizarea riscurilor au un obiectiv comun:

mbuntirea profilului de risc al instituiei de credit. Inovarea n acest domeniu

const n extinderea gradual a domeniilor de implementare a modelelor de risc ctre

toate categoriile de riscuri dintr-o instituie de credit, determinnd noi abordri ale

riscurilor.

9

CCaapp.. IIII.. RRiissccuull ddee ccrreeddiitt

Riscul de credit este definit ca fiind acel risc de pierderi financiare cauzat de

nendeplinirea obligaiilor de ctre contrapartid. Efectul su este msurat prin costul

de nlocuire al fluxurilor financiare care s-ar fi produs n cazul n care contrapartida

i-ar fi ndeplinit obligaiile.

Riscul de credit are dou componente principale: riscul de intrare n incapacitate de

plat a contrapartidei (default risk) i riscul de majoare a spread-ului (spread risk).

Riscul de faliment (default) este riscul ca debitorul s nu doreasc sau s fie n

imposibilitate de a-i ndeplini obligaiile contractuale (plata dobnzii i a

principalului) parial sau total. Riscul de spread reprezint riscul ca valoarea de pia a

instrumentului de credit s se reduc datorit modificrilor intervenite n bonitatea

debitorului.

Conform datelor statistice, pentru instituiile financiare, riscul de credit este mult mai

important dect riscul de pia, diversificarea sczut (datorit concentrrii geografice

sau sectoriale) a riscului de credit fiind principala cauz a falimentelor bancare.

Doar recent, industria bancar a nceput s msoare riscul de credit n contextul unui

portofoliu, o dat cu dezvoltarea managementului riscului nceput cu modelele de

valoare la risc (VAR). Odat msurat, riscul de credit poate fi diversificat ca orice alt

risc financiar.

Dar, riscul de credit este mult mai greu de cuantificat dect riscul de pia deoarece

acesta este afectat de mult mai muli factori iar muli dintre ei sunt extrem de dificil de

msurat datorit frecvenei foarte reduse cu care apar. n aceast categorie sunt incluse

probabilitile de intrare n incapacitate de plat, corelaiile dintre acestea i gradul de

recuperare al fluxului financiar odat ce intrarea n incapacitate de plat s-a produs. n

plus, modelele de risc de credit nu pot fi verificate. Spre deosebire de modelele de risc

de pia care pot fi testate, modelele de risc de credit, datorit orizontului lung al

modelelor de risc de credit, compararea prognozei cu rezultatul efectiv este dificil.

10

Sursele riscului de credit vin din dou direcii (Jorion, 2001):

1. Riscul de intrare n incapacitate de plat (default risk) care reprezint

posibilitatea ca o contrapartid s nu-i poat onora total sau parial obligaiile

sau probabilitatea de a intra n incapacitate de plat (default probability)

combinat cu pierderea n condiiile intrrii n incapacitate de plat a

contrapartidei (loss given default) i riscul de nrutire a rating-ului

debitorului (spread risk);

2. Riscul de pia (market risk) care afecteaz valoarea de pia a unei obligaii,

denumit i expunere la risc de credit (credit exposure).

De exemplu, n cazul unui contract forward pe o moned strin, expunerea reprezint

valoarea pozitiv a contractului, care depinde de evoluiile cursului de schimb, riscul

de credit implic att riscul de nendeplinire a obligaiei ct i riscul de pia.

Astfel, managementul riscului de credit are n vedere aspecte diferite comparativ cu

riscul de pia. n primul rnd, riscul de credit are n vedere efectul combinat al

riscului de pia i riscului de incapacitate de plat. n al doilea rnd, riscul de credit

are un orizont de timp lung (ani) fa de orizontul de timp foarte scurt (zile) al riscului

de pia. Datorit orizontului lung de timp trebuie luate n considerare att schimbri

n structura portofoliului ct i evoluiile factorilor generatori de riscuri. n al treilea

rnd, aspectele legale (care nu sunt luate n considerare n cazul riscului de pia) sunt

foarte importante n evaluarea riscului de credit, gradul de recuperare al creditelor

acordate depinznd de legislaia naional referitoare la recuperarea creanelor i la

procedura falimentului.

Ca rezultat al acestor factori, riscul de credit este msurat mai puin precis dect riscul

de pia. n plus, datorit frecvenei foarte reduse a evenimentelor generatoare de risc

de credit, probabilitile de intrare n incapacitate de plat i corelaiile dintre acestea

sunt mult mai dificil de msurat dect variana i covariana n cazul riscului de pia.

Pentru ca riscul de intrare n incapacitate de plat (default risk) s creeze pierderi,

trebuie ndeplinite dou condiii. n primul rnd trebuie s existe o crean net fa de

contrapartid (expunere) i, n al doilea rnd, contrapartida trebuie s intre n

incapacitate de plat.

11

n mod tradiional, riscul de credit se aplic creditelor i obligaiunilor pentru care

expunerea este valoarea nominal a investiiei. Derivativele, pe de alt parte, pot avea

fie o valoare pozitiv (un activ net fa de contrapartid), fie o valoare negativ (o

datorie fa de cealalt parte). n aceast situaie, exist expunere la risc de credit

atunci cnd contractul are o valoare pozitiv sau este in-the-money (Jorion, 2001).

De fapt, pierderea datorat intrrii n incapacitate de plat a contrapartidei, este

asemntoare cu o opiune. Definind Vt ca fiind valoarea curent sau de nlocuire a

creanei contrapartidei i presupunnd c nu se va recupera nimic din aceast valoare

n cazul n care contrapartida intr n incapacitate de plat, pierderea este expunerea

curent, Vt, dac aceasta este pozitiv:

Pierderet = max(Vt, 0)

Caracterul asimetric rezult din faptul c dac contrapartida intr n incapacitate de

plat atunci cnd contractul are o valoare negativ, partea solvent va trebui s i

ndeplineasc obligaiile iar n cazul n care contractul ar fi avut o valoare pozitiv,

partea solvent ar fi nregistrat pierderi.

Riscul de credit include, conform raportului G-30, pe lng valoarea de nlocuire i

pierderea viitoare sau potenial (care reprezint o estimare a costului de nlocuire a

tranzaciilor cu instrumente derivate). Atunci,

expunerea maxim la riscul de credit = max(Vt + V 0), unde tV reprezint creterea maxim n valoare pe un orizont de timp , i un nivel de ncredere c.

Dei aceast definiie este uor de aplicat, ea ignor att variaia n timp a expunerii

ct i a probabilitii de intrare n incapacitate de plat.

Abordrile mai sofisticate ale riscului de credit se bazeaz pe profilul expunerii

poteniale (potential exposure profile) care descrie pierderea potenial maxim,

msurat la un anumit nivel de ncredere i pentru anumite intervale de timp (de

exemplu, lunar). Modelul dinamic al expunerii poate fi combinat cu probabilitile

viitoare de intrare n incapacitate de plat pentru crearea unui profil n timp al riscului

de credit.

12

Una dintre cele mai delicate probleme n modelarea riscului de credit const att n

evaluarea probabilitilor de intrare n incapacitate de plat ct i n determinarea

probabilitilor de tranziie dintr-un rating n altul datorit modificrii bonitii

debitorului. Acestea pot fi evaluate fie pe baz de modele actuariale fie pe baza

preurilor de pia a titlurilor financiare emise.

Modelele actuariale prognozeaz probabilitile de intrare n incapacitate de plat

(default) analiznd factorii asociai cu ratele de faliment istorice. O asemenea

abordare este cea a ageniilor de rating, care clasific emitenii n funcie de frecvena

estimat de intrare in faliment (estimated default freqencies, EDF).

Cealalt component a riscului de intrare n incapacitate de plat este rata de

recuperare (recovery rate), care reprezint fraciunea recuperat n cazul intrrii n

incapacitate de plat a contrapartidei sau 1 minus pierderea n cazul falimentului

contrapartidei (loss given default, LGD). Rata de recuperare depinde de gradul de

prioritate al debitului.

O surs alternativ de informaie pentru riscul de faliment sunt yield-urile

obligaiunilor emise de contrapartid.

De exemplu, un model simplu (Jorion, 2001) pentru o singur perioad presupune c,

la maturitatea unei obligaiuni, emitentul acesteia poate s fie sau nu n incapacitate de

plat. Valoarea obligaiunii este 100f n caz de faliment sau 100 dac intrarea n incapacitate de plat nu s-a produs. Fie =c rata cumulat de intrare n faliment pn la maturitate. Dac preul obligaiunii nu are inclus prima de risc, atunci preul

curent trebuie s fie ateptarea matematic a valorilor actualizate din cele dou stri.

Definind y i y ca yield-urile pentru obligaiunea cu risc de credit i respectiv pentru

obligaiunea fr risc de credit, atunci:

+++=+= y

fyy

P1

100)1(1100

)1(100* .

Rearanjnd termenii, rezult

)]1(1)[1(1 fyy +=+ , i renunnd la termenii de ordinul doi pentru simplificare rezult:

)1( fyy + .

13

Ca urmare, credit spread-ul yy * msoar produsul dintre probabilitatea de intrare n faliment i pierderea n caz de faliment a contrapartidei (LGD) 1 f. Dac investitorii cer o compensaie pentru acceptarea acestui risc, atunci credit spread-ul va

include i o prim de risc.

Pe lng estimarea individual a riscului de intrare n incapacitate de plat este

necesar i msurarea corelaiilor ntre contrapartidele ce intr n incapacitate de plat,

aceste corelaii fiind un factor important n estimarea riscului portofoliului.

Pentru a ajuta bncile n procesul de management al riscului de credit i pentru a

stabili un set de principii general acceptate de management al acestui risc, Banca

Reglementelor Internaionale a adoptat n 1988 un acord privind cerinele minime de

capital pentru managementul riscului de credit (Basel I). Conform acestui acord,

capitalul unei instituii financiare trebuia s fie cel puin 8 la sut din totalul activelor

(inclusiv cele din afara bilanului) ajustate cu riscul specific. n anul 2004 a fost

adoptat un nou acord privind convergena internaional a definirii capitalului i a

standardelor de capital (Basel II) care d posibilitatea bncilor s utilizeze propriile

lor modele n estimarea i managementul riscului de credit. n plus, acest acord

introduce cerine suplimentare n ceea ce privete supravegherea prudenial i

diseminarea informaiilor de ctre instituiile financiare.

14

CCaapp.. IIIIII.. MMaannaaggeemmeennttuull rriissccuulluuii ddee ccrreeddiitt ccoonnffoorrmm

aaccoorrdduulluuii BBaasseell IIII

IIIIII..11.. NNeecceessiittaatteeaa mmbbuunnttiirriiii aaccoorrdduulluuii ddiinn 11998888

n iulie 1988, Comitetul de Supraveghere Bancar de la Basel a emis un set de

recomandri care au vizat introducerea unui nivel minim de capital pentru bncile

active la nivel internaional n vederea facilitrii competiiei corecte ntre acestea (de

exemplu, bncile japoneze aveau un capital mult mai redus dect celelalte bnci cu

acelai risc de credit).

Propunerile Comitetului de la Basel nu au fost imperative, ci o expresie a bunei

practici. n Uniunea European ele au fost implementate prin Directiva Adecvrii

Capitalului 93/6/EEC (Capital Adequacy Directive).

Conform acordului, capitalul de baz al unei bnci trebuia meninut la cel puin 8 la

sut din expunerea bncilor, iar diferitelor categorii de expuneri li se atribuiau diferite

ponderi de risc, de exemplu, deinerilor de titluri guvernamentale li se atribuia o

pondere de 0 la sut, iar mprumuturilor ctre companii o pondere de 8 la sut

indiferent de calitatea creditului.

n Romnia Acordul a fost implementat prin Norma BNR nr. 12/2003 privind

supravegherea solvabilitii si expunerilor mari ale instituiilor de credit, prin care

bncile au fost obligate s i calculeze indicatorul de solvabilitate i s l menin la

un nivel de minim 12%.

Principala deficien a acestui acord a fost faptul c ponderile utilizate 0, 10, 20, 50

i 100 la sut erau acordate simplist. De exemplu o banc trebuia s constituie

acelai capital indiferent dac acorda un credit garantat ctre o companie cu rating

AAA sau dac acorda un credit negarantat ctre o companie cu rating BBB. Astfel, o

banc putea arbitraja aceste norme n sensul vnzrii expunerilor din credite de

calitate superioar i acordnd credite unor debitori de calitate inferioar, dar care

aveau un yield mai bun. Dar la acel moment acordul a fost considerat un compromis

acceptabil deoarece metodologiile de management al riscului nu erau suficient de

15

dezvoltate pentru a permite cerine de capital mai fin reglate, iar industria bancar

avea nevoie de cerine minime de capital armonizate pentru a contracara declinul

capitalului bncilor.

De la acel moment, procesul de alocare a capitalului fa de creditele acordate a

devenit mai sofisticat, iar multe bnci i-au dezvoltat propriile sisteme de acordare a

rating-urilor. Multe bnci au mers mai departe i au utilizat seriile de date istorice

referitoare la pierderile din activitatea de creditare pentru a estima media i variana

pierderilor pentru fiecare tip (calitativ) de credit i, astfel, au putut fi estimate

distribuiile de probabilitate ale pierderilor. Aceste estimri au putut fi utilizate pentru

managementul ntregului portofoliu de credite astfel nct banca s i poat menine

un rating int al portofoliului de credite.

n anul 1999, Comitetul de la Basel a decis s rectifice regimul adecvrii capitalului

pentru a l adapta schimbrilor n procesul de management al riscului utilizat de bnci

i care s acorde acestora mai mult libertate n managementul riscului de credit. n

acest sens, n 1999 i 2003, au fost date publicitii dou proiecte de acord

consultative, iar n iunie 2004 a fost publicat versiunea final a acordului.

Noul acord recunoate progresele nregistrate n managementul riscului de credit i

aduce stimulente prin permiterea utilizrii de ctre bncile cu modele sofisticate de

management al riscului a propriilor lor modele. De asemenea este permis utilizarea

derivativelor pe risc de credit pentru acoperirea poziiilor generate de acordarea de

credite.

Pentru calcularea capitalului necesar, acordul Basel II propune dou abordri diferite:

1. Abordarea standard (standardised approach), care este similar cu cea

propus de acordul Basel I, dar folosete ponderi mai rafinate. n plus, fa de

acordul anterior, aceast abordare permite utilizarea instrumentelor financiare

derivate pentru limitarea riscului de credit i reducerea cerinelor de capital.

2. Abordarea bazat pe rating-uri generate intern:

a. Metodologia bazat pe rating-uri interne de baz (foundation Internal

Rating Based (IRB) approach), care permite unei bnci s utilizeze

propriul sistem de rating, inclusiv utilizarea propriilor calcule privind

probabilitile de intrare n incapacitate de plat (PD), dar pierderile

16

nregistrate atunci cnd contrapartida intr n incapacitate de plat

(LGD) sunt furnizate de ctre instituia de supraveghere.

b. Metodologia bazat pe rating-uri interne avansat (advanced IRB

approach), n care bncile i calculeaz cerinele de capital pe baza

propriilor modele, validate de instituia de supraveghere, inclusiv

calculele privind probabilitile de intrare n incapacitate de plat (PD)

i pierderile nregistrate atunci cnd contrapartida intr n incapacitate

de plat (LGD).

IIIIII..22.. AAbboorrddaarreeaa ssttaannddaarrdd

n abordarea standard, ponderile sunt acordate n funcie de tipul statului/instituiei

creditate i n funcie de rating-ul acestora.

Cele mai importante categorii de debitori sunt:

state, inclusiv bncile centrale; autoriti locale; bnci multilaterale de dezvoltare; bnci; corporaii.

Tabel 1. Cerinele de capital funcie de tipul i rating-ul debitorului Debitor Cerine de capital

AAA la AA- A+ la A- BBB+ la

BBB- BB+ la B- Sub B- fr

rating State 0% 20% 50% 100% 150% 100% Bnci Opiunea 1 (a) 20% 50% 100% 100% 150% 100%

Opiunea 2 (b), (c) 20% (20%) 50%

(20%) 50%

(20%) 100% (50%) 150%

(150%) 50%

(20%) BB+ la BB- Sub BB- Corporaii 20% 50% 100% 150% 150% 100%

(a) ponderile sunt bazate pe rating-urile statului unde bncile i au sediul social.

(b) ponderile sunt stabilite pe baza rating-ului bncii.

(c) n parantez sunt prezentate ponderile pentru creditele pe termen scurt (mai mici de trei luni).

Pentru expunerea pe creditul retail (care este considerat ca atare de autoritatea de

supraveghere) ponderea de risc este de 75 la sut. Conform Basel II, pentru a fi

clasificat ca retail, expunerea trebuie s ndeplineasc urmtoarele condiii:

s fie asupra unei persoane fizice sau IMM;

17

s fie generat de un anumit produs bancar, de exemplu carduri de credit sau credit de consum;

s nu depeasc mai mult de 0,2 la sut din portofoliul de retail recunoscut ca atare de ctre autoritatea de supraveghere;

s nu depeasc 1 milion de euro pentru orice contrapartid.

Pentru expunerea pe credite ipotecare, cerina de capital este de 35 la sut, substanial

mai redus fa de ponderea de 50 la sut din Basel I.

Abordarea standard se bazeaz foarte mult pe rating-urile externe acordate de

ageniile externe de rating (instituii externe de evaluare a creditelor external credit

assessment institutions, ECAI), recunoscute de instituiile naionale de supraveghere.

Criteriile de eligibilitate pentru companiile de rating sunt:

Obiectivitate: Metodologia pentru stabilirea rating-urilor trebuie s fie riguroas, sistematic i validat pe seama experienei istorice. Mai mult,

rating-urile trebuie s fie continuu reevaluate i s rspund modificrii

situaiei financiare a debitorului. nainte de a fi recunoscut de ctre

supraveghetor, metodologia de acordare a rating-ului pentru fiecare segment

de pia, inclusiv testarea acesteia, trebuie s fie aplicate de cel puin un an,

preferabil trei.

Independen: Agenia extern de rating trebuie s fie independent i s nu fie subiect al presiunilor politice sau economice care pot influena rating-ul.

Procesul de stabilire a rating-ului trebuie s fie ct mai lipsit de constrngeri

posibil, constrngeri ce pot aprea n situaia n care compoziia consiliului de

administraie sau structura acionariatului instituiei de rating poate fi acuzat

de creare de conflict de interese.

Acces internaional/transparen: Rating-ul individual trebuie s fie disponibil i nengrdit att ctre utilizatori naionali, ct i ctre utilizatori internaionali.

n plus, metodologia general de acordare a rating-urilor trebuie s fie public

disponibil.

Transparen (disclosure): Instituia de rating trebuie s dea publicitii urmtoarele informaii: metodologiile de acordare a rating-urilor, inclusiv

definiia intrrii n incapacitate de plat, ratele curente de intrare n

18

incapacitate de plat pentru fiecare categorie de rating i probabilitile de

tranziie dintr-o categorie de rating n alta.

Resurse: Compania de rating trebuie s aib suficiente resurse pentru a acorda rating-uri de calitate superioar. Aceste resurse trebuie s permit contactul

permanent cu nivelurile superioare i operaionale ale entitilor al cror rating

l evalueaz pentru a aduga valoare rating-ului acordat. Evalurile trebuie s

se bazeze pe metodologii care combin abordrile cantitative i calitative.

Credibilitate: ntr-o anumit msur, credibilitatea este derivat din criteriile de mai sus. n plus, dependena utilizatorilor independeni (investitori,

societi de asigurare, parteneri comerciali) de rating-urile furnizate este o

dovad a credibilitii instituiei de rating. Credibilitatea este, de asemenea,

influenat de existena procedurilor interne care mpiedic utilizarea

nepotrivit a informaiei confideniale.

Acordul Basel II recunoate tehnicile de reducere a riscului de credit prin

colateralizare, garani i contracte derivate pe risc de credit.

n privina colateralului, sunt permise dou modaliti de tratare a acestuia. Cea mai

simpl abordare este similar cu cea a acordului Basel I, conform creia ponderea de

risc a creditului este nlocuit cu ponderea de risc a colateralului, care nu poate fi mai

mic de 20 la sut.

Cealalt abordare, mai avansat, pentru a proteja banca mpotriva volatilitii preului

colateralului, se bazeaz ajustarea preului de pia al colateralului prin aplicarea de

ponderi (haircuts), care fie sunt furnizate de supraveghetor (pe baz de criterii

cantitative i/sau calitative), fie sunt calculate intern. Apoi valoarea ajustat de pia a

colateralului este dedus din valoarea brut a creditului acordat, obinndu-se astfel

expunerea ajustat care apoi este nmulit cu ponderea de risc corespunztoare.

Astfel, pentru o tranzacie colateralizat, expunerea dup procedura de reducere a

riscului (risk mitigation), este calculat dup cum urmeaz:

( ) ( )[ ]{ }HfxHcCHeEE += 11,0max , unde:

E* reprezint valoarea expunerii dup procedura de diminuare a riscului;

19

E valoarea curent a expunerii;

He ponderea (haircut) aplicat expunerii respective;

C valoarea curent a colateralului primit;

Hc ponderea aplicat colateralului respectiv;

Hfx ponderea aplicat pentru reducerea riscului valutar (currency mismatch) datorat

faptului exprimrii n valute diferite a expunerii i a colateralului.

Atunci cnd colateralul este format dintr-un co de active, ponderea aplicat coului

de active este:

=i

ii HaH ,

unde:

ai reprezint ponderea activului (msurat n uniti monetare) n co

Hi ponderea aplicat activului respectiv.

Colateralul acceptabil conform ambelor abordri reprezint:

bani sau depozite; titluri financiare cu rating de cel puin BB-, emise de guverne sau entiti

publice;

titluri financiare emise de corporaii care au rating de cel puin BBB-; aciuni ce fac parte dintr-un indice principal; aur.

n plus, abordarea avansat accept aciuni care nu fac parte dintr-un indice principal,

dar sunt tranzacionate pe o pia principal, obligaiuni fr rating emise de instituii

bancare, titluri de investiii colective i ale fondurilor mutuale.

Pentru a utiliza aceste tipuri de colateral, o banc trebuie s ndeplineasc standarde

referitoare la:

certitudinea legal a documentaiei utilizate; cerina ca activele utilizate pentru reducerea riscului s aib o corelaie redus

cu creditele al cror risc l reduc;

robusteea politicilor de management al colateralului.

Propunerile referitoare la garani i compensarea bilanier (balance sheet netting)

lrgete aria garanilor eligibili sau a furnizorilor de contracte derivate pe risc de

20

credit, prin recunoaterea proteciei pentru riscul de credit furnizate de guverne sau

bnci cu o pondere de risc inferioar celei a debitorului i de alte entiti cu rating A-

sau superior. Aceast ultim categorie include protecia oferit de compania mam,

subsidiare sau afiliate ale debitorului atunci cnd acestea au o pondere de risc

inferioar celei a debitorului.

Similar ca i pentru colateral, i n cazul compensrii se stabilesc ponderi (haircut).

Astfel, expunerea obinut dup utilizarea unui contract de compensare (master

netting agreements) este:

( )[ ]{ } +++= )()()()(,0max HfxEfxHsEsCEE , unde:

E* reprezint valoarea expunerii dup procedura de diminuare a riscului;

E valoarea curent a expunerii;

He ponderea aplicat expunerii respective;

C valoarea colateralului primit;

Es valoarea absolut a poziiei nete ntr-un anumit titlu financiar;

Hs ponderea aplicat Es;

Efx valoarea absolut a poziiei nete ntr-o moned diferit fa de moneda de

compensare (settlement currency);

Hfx ponderea aplicat pentru reducerea riscului valutar (currency mismatch).

Ca o alternativ la abordarea standard i la estimarea propriilor ponderi pentru

colateral (abordarea avansat), bncile pot utiliza modele value-at-risk (VaR) pentru

reflectarea volatilitii expunerilor i colateralului pentru contractele repo acoperite cu

contracte bilaterale de compensare.

Utilizarea modelelor VaR este permis numai bncilor ale cror modele interne de risc

de pia le-au fost recunoscute de ctre autoritatea de supraveghere conform

Amendamentului privind Riscul de Pia (Market Risk Amendment). Bncile care nu

au primit o asemenea autorizare pot cere separat (fa de Amendamentul privind

Riscul de Pia) recunoaterea de ctre instituia de supraveghere a modelelor de risc

de pia pentru tranzaciile de tip repo. Aceste modele vor fi autorizate numai dac

21

banca poate dovedi calitatea modelului folosit prin date privind testarea rezultatelor

acestuia pe o perioad de cel puin un an1.

n acest context, expunerea pentru bncile care folosesc modele interne de risc de

pia este:

E* = max {0, [( )( E - )( C + multiplicator rezultatul modelului VaR n calcularea cerinelor de capital, bncile vor utiliza rezultatul modelului VaR

(valoarea VaR) aferent zilei lucrtoare anterioare.

n privina garaniilor i contractelor derivate pe risc de credit, cerinele operaionale

ce trebuie ndeplinite sunt:

acestea trebuie s fie o crean direct asupra vnztorului de protecie i trebuie s se refere explicit la expunerea (sau grupul de expuneri) specific,

astfel nct protecia s fie clar definit i inatacabil;

contractul trebuie s fie irevocabil; contractul nu trebuie s aib nici o clauz care s specifice c vnztorul de protecie poate, unilateral, s renune la

asigurarea proteciei de risc de credit sau s majoreze costul asigurrii

proteciei n cazul n care calitatea creditului se deterioreaz;

contractul s fie necondiionat; contractul s nu aib nici o clauz care s i permit vnztorului de protecie

s ntrzie plata despgubirii n cazul producerii evenimentului de credit.

Dac protecia este denominat ntr-o alt valut, valoarea acesteia va fi redus prin

aplicarea unei ponderi (haircut), dup cum urmeaz:

GA = G (1 HFX),

unde:

G reprezint valoarea nominal a proteciei pentru riscul de credit,

HFX ponderea aplicat;

GA valoarea efectiv a garaniei.

1 Instituia de supraveghere coteaz aceste modele funcie de erorile generate n zona verge, zona galben i zona roie i funcie de zona creia i aparine modelul acord un multiplicator pentru valoarea VaR.

22

n cazul cnd exist diferene de maturitate ntre instrumentul care asigur protecia

pentru riscul de credit i instrumentul de credit, valoarea proteciei pentru riscul de

credit va fi ajustat dup cum urmeaz:

25.025.0

=

TtPPa

unde:

Pa reprezint valoarea proteciei pentru risc de credit ajustat pentru diferene de

maturitate,

P valoarea proteciei pentru risc de credit ajustat pentru orice ponderi (haircut-uri),

t = min (T, maturitatea rezidual a contractului de protecie) exprimat n ani,

T = min (5, maturitatea rezidual a expunerii la risc de credit) exprimat n ani.

IIIIII..33.. AAbboorrddaarreeaa bbaazzaatt ppee rraattiinngg--uurrii ggeenneerraattee iinntteerrnn

Aceast metod permite bncilor s i determine cerinele de capital pentru diverse

expuneri utilizndu-i propriile estimri pentru o parte sau toate componentele riscului

de credit. Acestea includ:

probabilitatea de intrare n incapacitate de plat a debitorului (probability of default, PD);

pierderea nregistrat de banc (ca procent din valoarea expunerii) n cazul n care debitorul intr n incapacitate de plat (loss given default, LGD);

expunerea n momentul intrrii n incapacitate de plat a debitorului (exposure at default, EAD);

maturitatea efectiv a instrumentului de credit (effective maturity, M);

Utilizarea metodologiei proprii de estimare a acestor componente ale riscului de credit

face obiectul aprobrii de ctre autoritatea de supraveghere, iar n anumite cazuri,

bncile vor trebui s foloseasc, pentru una sau mai multe dintre componentele

riscului, valori furnizate de ctre autoritatea de supraveghere.

Procesul de modelare a riscului de credit n contextul abordrii bazate pe rating-uri

generate intern este prezentat n capitolul urmtor.

Pentru ca o banc s poat utiliza propriile valori pentru PD i/sau LGD, aceasta

trebuie s ndeplineasc un set de criterii stricte de reglementare care stabilesc

23

cerinele minime ce trebuie ndeplinite n vederea implementrii unui sistem de

management de risc de credit bazat pe rating-uri generate intern.

Principiul aflat la baza acestor cerine este c sistemele i procesele de rating i de

estimare a riscului s furnizeze:

o evaluare relevant a contrapartidei i a caracteristicilor tranzaciei; o difereniere relevant a riscului; i o acuratee rezonabil i consistent a estimrilor cantitative ale riscului.

n plus, sistemele i procesele trebuie s fie consistente cu utilizarea intern a acestor

estimri.

Comitetul de la Basel, recunoscnd diferenele dintre piee, metodologiile de rating,

produsele i practicile bancare la nivelul diferitelor ri, a lsat la latitudinea

organismelor de supraveghere naionale dezvoltarea procedurilor necesare pentru

implementarea sistemului bazat pe rating-uri generate intern.

IIIIII..44..CCaallccuulluull cceerriinneelloorr mmiinniimmee ddee ccaappiittaall

ntr-o instituie bancar, rolul principal al capitalului, pe lng transferul proprietii,

este de a aciona ca un tampon n vederea absorbirii pierderilor neateptate, a proteja

deponenii i a asigura ncrederea investitorilor i ageniilor de rating. n schimb,

capitalul reglementat (regulatory capital) se refer la cerinele minime de capital pe

care bncile sunt obligate s l dein conform reglementrilor instituiei de

supraveghere, din perspectiva instituiei de reglementare, obiectivul cerinelor de

capital fiind acela de a asigura stabilitatea i viabilitatea sistemului bancar.

n timp ce capitalul economic are rolul de a aciona ca un tampon mpotriva tuturor

riscurilor care pot periclita solvabilitatea bncii, capitalul economic pentru activitatea

de creditare (economic credit capital, ECC) este o garanie mpotriva riscurilor de

credit, cum sunt falimentul contrapartidei, nrutirea rating-ului acesteia, evoluia

spread-ului de credit.

Capitalul economic este utilizat numai pentru acoperirea pierderilor neateptate, pn

la un anumit nivel de ncredere, pierderile ateptate fiind acoperite de ctre rezervele

constituite n acest scop. Ca urmare, n practic, capitalul economic este estimat ca

24

diferen dintre capitalul corespunztor intervalului de ncredere ales i pierderea

ateptat estimat. Principalul motiv pentru care pierderile ateptate sunt sczute este

acela c acestea sunt ncorporate deja n preul produsului cu risc de credit (n spread-

ul de dobnzi).

Astfel, msura de credit VaR relevant pentru estimarea capitalului economic este:

ELLQLCreditVaR = )()( , unde:

)(LQ reprezint quantila % (de exemplu 0,01 la sut) a distribuiei pierderilor portofoliului.

Ca i n cazul acordului anterior, cerinele minime de capital constau n trei

componente:

1. Definiia capitalului (neschimbat fa de acordul Basel I);

2. Definiia activelor ponderate funcie de risc (RWA);

3. Raportul dintre capital i RWA (care s-a meninut la 8 la sut).

Similar cu acordul precedent, cerinele minime de capital sunt calculate ca produs

ntre suma activelor ponderate funcie de risc i procentul de 8 la sut:

%8

= k

RWACapital .

RWA pot fi calculate pe baza a dou abordri: cea standard i cea bazat pe rating-uri

generate intern.

n cazul abordrii standard, diferenele fa de Basel I sunt:

Utilizarea rating-urilor externe pentru determinarea coeficienilor de ponderare a activelor;

n cazul creditelor restante, coeficientul de ponderare este de 150 la sut, n cazul n care nu au fost constituie provizioane;

Recunoaterea garaniilor i a instrumentelor derivate de risc de credit ca mijloace de reducere a riscului de credit;

Reducerea ponderilor pentru creditele retail i asimilarea anumitor credite ctre IMM-uri cu cele de retail.

25

n cazul abordrii bazate pe rating-uri interne, calculul RWA se bazeaz pe patru

componente de risc:

1. Probabilitatea de faliment (PD): probabilitatea ca debitorul s intre n faliment

n urmtorul an;

2. Expunerea n momentul intrrii n faliment al debitorului (EAD);

3. Pierderea datorat falimentului (LGD): ponderea din expunere care va fi

pierdut n cazul falimentului debitorului;

4. Scadent instrumentului de credit (M).

Pentru abordarea bazat pe rating-uri generate intern de baz, doar PD-ul este calculat

de ctre banc, restul componentelor de risc fiind furnizate fie de ctre Comitetul de

Supraveghere Bancar de la Basel fie de ctre instituia naional de supraveghere. n

cazul abordrii bazat pe rating-uri generate intern avansat, toate cele patru

componente de risc sunt calculate de ctre banc.

Pe baza acestor patru componente, pentru fiecare instrument este calculat RWA.

Pentru o expunere dat, RWA este:

KEADRWA = 5,12 , unde K reprezint capitalul minim pe o unitate de expunere, i este calculat dup cum

urmeaz:

),(1

)999.0()( 11 PDMMFPDRNRPDNNLGDK

+=

,

unde:

N() reprezint pierderea unui portofoliu omogen cu o probabilitate de 99,9 la sut i LGD de 100 la sut, pierdere calculat pe baza unui model de tip

Merton;

termenul ( )[ ]PDNLGD reprezint pierderea neateptat a acelui portofoliu; R reprezint coeficientul de corelaie dintre active (credite) pentru portofoliul

respectiv. A fost estimat de ctre Comitetul de Supraveghere Bancar de la

Basel ca:

+

=

50

50

50

50

11124,0

1112,0

ee

eeR

PDPD

.

26

R este o funcie descresctoare a PD, i ia valori ntre 12 i 24 la sut, debitorii

cu o situaie financiar superioar avnd un risc sistemic superior debitorilor

de calitate inferioar.

MF reprezint funcia de maturitate i este calculat ca:

)(5,11)()5,2(1),(

PDbPDbMPDMMF

+=

cu funcia de ajustare a maturitii, [ ]2)log(05478,011852,0)( PDPDb = . Funcia MF a fost obinut de ctre Comitetul de Supraveghere Bancar de la

Basel prin calibrare, i ia valoarea 1 pentru scadene de un an.

27

CCaapp.. IIVV.. PPrroocceessuull ddee mmooddeellaarree aall rriissccuulluuii ddee ccrreeddiitt nn

ccoonntteexxttuull aaccoorrdduulluuii BBaasseell IIII

De-a lungul ultimei decade, cteva din cele mai mari bnci internaionale au dezvoltat

sisteme sofisticate n ncercarea de a modela riscul de credit generat de diversele linii

de afaceri. n construirea acestor modele s-a avut n vedere cuantificarea, agregarea i

managementul riscurilor segmentelor geografice i de afaceri. Estimrile acestor

modele sunt utilizate, de asemenea managementul riscului i n msurarea

performanei activitii desfurate.

IIVV..11.. AAbboorrddrrii ccoonncceeppttuuaallee

n modelarea riscului de credit, conform Comitetului de Supraveghere Bancar de la

Basel2, diversele abordri ale bncilor difer prin:

1. alegerea orizontului de timp i msurarea pierderii din credite (prin abordri

default-mode sau marcare la pia (mark-to-market));

2. funcia densitii de probabilitate;

3. modele condiionate/necondiionate;

4. agregarea riscului de credit;

5. dependena dintre evenimentele de intrare n incapacitate de plat.

IV.1.1. Funcia densitii de probabilitate a pierderilor din credite

n estimarea necesarului de capital economic pentru activitile cu risc de credit,

multe bnci mari utilizeaz o abordare analitic prin care coreleaz cerinele de capital

economic alocat riscului de credit cu probabilitatea funciei de densitate a

portofoliului lor de credite (PDF) care este principalul rezultat (output) al unui model

de risc de credit.

Capitalul economic estimat necesar pentru a acoperi expunerea din credite (necesarul

de capital pentru riscul de credit) este determinat similar cu metodele value at risk

(VaR) utilizate pentru alocarea capitalului economic pentru risc de pia. Capitalul

economic pentru risc de credit se determin astfel nct probabilitatea estimat a unei

2 Basle Committee on Banking Supervision, 1999, Credit Risk Modelling: Current Practices and Applications, Bank of International Settlements

28

pierderi neateptate din credite care s erodeze capitalul economic este mai mic dect

un anumit nivel int al ratei de insolvabilitate3.

Sistemele de alocare a capitalului presupun, n general, c politicile de provizionare

au rolul de a acoperi pierderile ateptate din credite, n timp ce rolul capitalului

economic este de a acoperi pierderile neateptate din activitatea de creditare. Astfel,

cerina de capital economic este capitalul suplimentar necesar pentru atingerea intei

de insolvabilitate i pentru acoperirea pierderilor neateptate.

n acest context, modelul de risc de credit poate fi definit ca fiind totalitatea

politicilor, procedurilor i practicilor utilizate de o banc n estimarea funciei de

densitate a probabilitii pentru un portofoliu de credite.

Cele mai cunoscute modele care ncearc s estimeze funcia densitii de

probabilitate sunt CreditRisk+, PortfolioManager, CreditPortfolioView i

CreditMetrics (n formularea sa Monte Carlo). Alte modele (CreditMetrics n

formularea sa analitic) genereaz primele dou momente ale distribuiei (media i

deviaia standard).

n toate aceste modele distribuia pierderilor este non-normal, asimetric i

leptokurtotic (prezentat n graficele de mai jos).

Grafic 1. Distribuia de probabilitate pentru o obligaiune BBB pentru un orizont de 1 an

Sursa: CreditMetrics, 1997, RiskMetrics Technical Document

3 n practic rata int de insolvabilitate este adesea aleas astfel nct s fie consistent cu rating-ul de credit dorit de banc. De exemplu, dac rating-ul de credit dorit de banc este AA, rata de insolvabilitate poate fi egal cu rata istoric de intrare n incapacitate de plat pentru un orizont de un an, pentru obligaiunile cu rating AA.

29

Grafic 2. Distribuia de probabilitate a randamentelor

Sursa: CreditMetrics, 1997, RiskMetrics Technical Document

IV.1.2. Msurarea pierderilor datorate riscului de credit

n general, pierderea datorat riscului de credit a unui portofoliu este definit ca fiind

diferena dintre valoarea curent a portofoliului i valoarea sa viitoare la sfritul unui

anumit orizont de timp. Astfel, estimarea funciei densitii de probabilitate a

pierderilor portofoliului curent implic, pe de o parte valoarea curent a portofoliului,

iar pe de alt parte distribuia de probabilitate a valorii viitoare la sfritul orizontului

de timp planificat.

Definiia precis a valorii curente i viitoare i, de aici, virtual a tuturor detaliilor

modelului de risc de credit rezult din conceptul specific de pierdere datorat

riscului de credit avut n vedere de dezvoltatorul modelului de risc de credit. n

practic sunt folosite dou definiii pentru pierderea datorat riscului de credit,

paradigma default mode (DM) i paradigma marcrii la pia (mark-to-market, MTM).

A. Paradigma default mode

Conform acestei abordri, o pierdere datorat riscului de credit apare numai dac

debitorul intr n incapacitate de plat n cadrul orizontului de timp planificat.

Valoarea curent i viitoare a instrumentelor de credit sunt definite pentru dou stri:

default versus non-default.

30

Pentru un mprumut la termen, valoarea curent este msurat ca expunerea bncii

(valoarea contabil). Valoarea viitoare (nesigur) a creditului depinde de intrarea sau

ne-intrarea n incapacitate de plat a debitorului n cadrul orizontului de timp

planificat. Dac debitorul nu intr n incapacitate de plat, valoarea viitoare a

creditului va fi msurat ca expunerea bncii la sfritul orizontului planificat, ajustat

astfel nct s includ orice plat a principalului fcut n cadrul orizontului planificat.

n schimb, n cazul n care debitorul intr n incapacitate de plat, valoarea viitoare a

creditului (calculat ca procent din valoarea creditului la nceputul orizontului) va fi

msurat ca:

1 LGD,

unde LGD prezint pierderea n cazul n care debitorul intr n incapacitate de plat

(loss given default). Cu ct este mai mic LGD, cu att rata de recuperare a creditului

este mai mare.

Conform acestei paradigme, pentru fiecare facilitate separat de credit, banc trebuie

s impun sau s estimeze distribuia de probabilitate multivariat funcie de trei tipuri

de variabile: expunerea bncii, indicatorul 0/1 care exprim dac debitorul intr sau

nu n incapacitate de plat n cadrul orizontului planificat i, n cazul intrrii

debitorului n incapacitate de plat, valoarea LGD.

De exemplu, n cazul n care se folosete abordarea pierderilor neateptate

(unexpected losses approach, UL), atunci, se folosete media i deviaia standard a

pierderilor portofoliului datorate riscului de credit (presupunndu-se c PDF-ul este

aproximat de o distribuie care se poate aproxima pe baza mediei i deviaiei

standard). Iar n acest caz procesul de alocare a capitalului economic se simplific la

constituirea unui capital care reprezint un anumit multiplu al deviaiei standard

estimate a pierderilor portofoliului cauzate de riscul de credit.

n cadrul paradigmei DM, abordarea UL necesit estimarea pierderii (datorate riscului

de credit) ateptate i neateptate. Pierderea ateptat ( ) n orizontul de timp asumat reprezint suma pierderilor ateptate a facilitilor de credit individuale:

i

N

iii LGDLEEEDF

==

1 ,

unde:

i reprezint facilitatea individual de credit;

31

iLGD rata ateptat a LDG;

iEDF probabilitatea de default a facilitii, denumit i frecvena ateptat de

faliment (expected default frequency, EDF);

iLEE expunerea ateptat (loan equivalent exposure, LEE).

Deviaia standard a pierderilor portofoliului ( ) poate fi descompus n contribuia fiecrei facilitate individual de credit:

=

=N

iii

1 ,

unde:

i reprezint deviaia standard individual a pierderii pentru facilitatea de credit i; i corelaia dintre pierderile facilitii i i cele ale ntregului portofoliu.

Parametrul i capteaz efectul de diversificare pe care l introduce facilitatea i. Cu ct corelaiile dintre instrumente sunt mai mari, cu att deviaia standard a

portofoliului este mai mare.

Considernd n continuare c expunerea pentru fiecare facilitate este cunoscut cu

certitudine, evenimentele de credit i ratele LGD sunt independente una fa de

cealalt i ratele LGD sunt independente pentru debitori diferii, atunci, deviaia

standard a pierderilor pentru facilitatea i poate fi exprimat astfel:

22)1( iiiiiii VOLEDFLGDEDFEDFLEE += , unde VOL reprezint deviaia standard a ratei LGD a facilitii.

Aceste ecuaii sumarizeaz riscul de credit al portofoliului pe baza probabilitii de

intrare n faliment, corelaiei dintre pierderile facilitii i pierderea nregistrat de

portofoliu, rata ateptat a LGD, deviaia standard a ratei LGD a facilitii i a

expunerii ateptate pentru fiecare instrument.

Att conform paradigmei default mode ct i conform paradigmei marcare la

pia, rating-ul de credit intern al clientului (determinat de ctre banc) st la baza

(este factorul determinant) determinrii probabilitii de default.

32

B. Paradigma marcare la pia

Spre deosebire de paradigma default mode, abordarea pe baza marcrii la pia ia n

considerarea i deteriorarea calitii creditului. Ca urmare, pe lng probabilitile de

faliment, aceste modele trebuie s ncorporeze (prin matricele de tranziie) i

probabilitile de migrare a rating-urilor ctre alte stri dect faliment. Pe baza

matricei de tranziie asociat fiecrui client, utiliznd simularea Monte Carlo, sunt

simulate posibiliti de migrare pentru fiecare poziie de credit din portofoliu. Pentru

fiecare poziie, migrarea simulat (i prima de risc asociat cu rating-ul clientului de

la sfritul orizontului de timp avut n vedere) este utilizat pentru marcarea la pia a

poziiei la sfritul orizontului avut n vedere.

Majoritatea modelelor de credit cu marcare la pia folosesc fie abordarea bazat pe

actualizarea cash flow-urilor contractuale (discounted contractual cas flow, DCCF),

fie abordarea bazat pe evaluarea risc-neutral (risc neutral valuation, RNV) n

vederea modelrii valorilor curente i viitoare (marcate la pia) ale instrumentelor de

credit.

Metodologia DCCF este asociat cu modelul CreditMetrics dezvoltat de ctre J.P.

Morgan. Valoarea curent a creditului pentru care debitorul nu a intrat n ncetare de

pli este reprezentat de valoarea prezent (actualizat) a cash flow-urilor

contractuale viitoare. Pentru un credit care are un anumit rating intern (de exemplu

BBB), spread-urile de credit utilizate n actualizarea cash flow-urilor contractuale sunt

egale cu structura la termen a spread-urilor de credit determinat de pia, asociat

unei obligaiuni avnd acelai rating. Valoarea curent a creditului este considerat

cunoscut, n timp ce valoarea viitoare va depinde de rating-ul, incert, pe care l va

avea la sfritul perioadei i de structura la termen a spread-urilor de credit asociate cu

acel rating. Ca urmare, valoarea unui credit se poate schimba pe parcursul orizontului

de timp avut n vedere reflectnd fie o migrare a instrumentului ctre un alt rating fie

o schimbare n structura la termen a spread-urilor de credit determinate de pia.

Unul din rating-urile ctre care creditul poate migra este i falimentul. Valoarea

prezent a unui credit al crui debitor a intrat n faliment nu va fi bazat pe valoarea

actualizat a cash flow-urilor contractuale, ci, ca i n abordarea default mode, va fi

dat de rata de recuperare (1 LGD).

33

Unul din neajunsurile acestei metodologii este c dou firme care au acelai rating vor

primi acelai factor de actualizare chiar dac cele dou firme nu sunt la fel de

senzitive la ciclul economic sau la ali factori sistematici. De asemenea, conform

acestei metodologii, creditele senior i cele subordonate ale aceleiai companii vor

primi acelai factor de actualizare nelundu-se n considerare diferenele ntre ratele

ateptate de recuperare a creditului (n situaia intrrii n faliment a debitorului).

Pentru a evita aceste probleme, metodologia RNV impune un model structural al

valorii firmei i falimentului, model bazat pe cercetrile lui Robert Merton (de

exemplu modelul PortfolioManager dezvoltat de Moodys KMV).

Conform acestei abordri, o firm intr n faliment atunci cnd valoarea activelor sale

scade sub nivelul necesar pentru susinerea datoriilor sale. n schimbul actualizrii

plilor contractuale, metodologia RNV actualizeaz plile contingente: dac o plat

este scadent contractual la momentul t, plata efectiv primit de creditor va fi suma

contractual numai dac debitorul nu a intrat n faliment pn la momentul t;

creditorul primete un procent din valoarea nominal egal cu 1 LGD dac debitorul

intr n faliment la momentul t, iar creditorul nu primete nimic la momentul t dac

debitorul a intrat n faliment anterior momentului t. Astfel, un credit poate fi vzut ca

un set de contracte derivate. Rata de actualizare aplicat cash flow-urilor contingente

ale contractului de credit este determinat utiliznd structura la termen a ratei dobnzii

fr risc i evaluarea risc neutral.

Intuitiv, evaluarea risc neutral poate fi vzut ca o ajustare, a probabilitilor ca

debitorul s intre n faliment n fiecare orizont, care ncorporeaz prima de risc

existent pe pia asociat riscului de faliment al debitorului. Mrimea ajustrii

depinde de randamentul ateptat i volatilitatea activelor debitorului. Dac

randamentul activelor este modelat conform modelului CAPM, atunci randamentul

ateptat poate fi exprimat funcie de randamentul ateptat al pieei i corelaia dintre

firm i pia.

Astfel evaluarea creditelor conform metodologiei RNV ine cont nu numai de

probabilitatea de intrare n faliment i LGD ale debitorului ci i de corelaia dintre

riscul debitorului i riscul sistematic.

34

IV.1.3. Modele condiionate vs. modele necondiionate

Modelele necondiionate iau n considerare numai informaii despre

debitor/instrumentul de credit (CreditMetrics i CreditRisk+). Astfel, n cele dou

modele probabilitile de intrare n faliment i corelaiile dintre evenimentele de credit

se bazeaz pe datele istorice referitoare la falimente i informaii privind debitorul,

cum ar fi rating-ul acestuia. Estimrile sunt fcute pe mai multe cicluri de credit.

n schimb, modelele condiionate in cont i de informaii referitoare la starea

economiei, de exemplu niveluri i trenduri ale inflaiei, omajului, ratele de dobnd,

cursurile aciunilor, situaia financiar a sectoarelor economice (CreditPortfolioView

i PortfolioManager). n cadrul primului model matricele de tranziie a rating-ului

sunt puse n legtur cu starea economiei. n cel de al doilea model estimrile privind

valoarea activelor, ratele de randament i volatilitile sunt bazate n parte pe datele

curente referitoare la preul aciunilor, care sunt forward-looking.

IV.1.4. Agregarea riscului de credit

Pentru agregarea riscului de credit sunt folosite dou abordri: top-down i bottom up.

Conform abordrii bottom-up, riscul este calculat n mod individual pentru fiecare

instrument (de regul pentru corporaii i instrumentele de pe piaa de capital).

Modelele care adopt o asemenea abordare msoar riscul de credit la nivelul fiecrui

credit pe baza evalurii explicite a calitii debitorului. Fiecrei poziii din portofoliu

i este asociat un rating, care de regul reprezint un proxy pentru probabilitatea de

intrare n faliment sau probabilitatea de migrare. Aceste modele pot utiliza o abordare

microeconomic n estimarea LGD pentru fiecare instrument. Apoi datele sunt

agregate la nivelul portofoliului lundu-se n considerare i efectele datorate

diversificrii.

Conform abordrii top-down, riscul este calculat pe baza datelor agregate. Aceast

metodologie se folosete de obicei pe segmentul retail (credite de consum, carduri de

credit etc.). n aceast abordare creditele cu acelai profil de risc, cum ar fi scorul de

credit, vrsta debitorului, locaia geografic, sunt agregate n categorii (buckets) iar

riscul de credit este cuantificat pe aceste categorii. Creditele ncadrate n aceeai

categorie sunt considerate ca fiind identice din punct de vedere statistic. Distribuia

35

pierderilor din credite se estimeaz pe baza ratei (anuale) agregate intrrilor n

incapacitate de plat i a LGD, cele dou msuri fiind determinate utiliznd date

istorice pentru fiecare segment de risc (luat ca ntreg i nu pentru fiecare credit

individual).

IV.1.5. Corelaiile dintre factorii de risc

n msurarea riscului de credit, calcularea unei msuri a dispersiei a riscului de credit

(deviaia standard sau ntreaga distribuie) necesit luarea n considerare a

dependenelor dintre factorii care determin pierderile din portofoliul de credite, cum

ar fi corelaiile dintre probabilitile de intrare n falimente, probabilitile de migrare,

ratele LGD i expuneri att pentru acelai debitor ct i pentru debitori diferii.

n general, datorit limitrilor n privina datelor, modelele de risc de credit nu

modeleaz explicit corelaiile dintre diferiii factori de risc. n mod concret, corelaiile

dintre probabilitile de faliment/migrri i LGD, ntre faliment/migrri i expunere i

ntre LGD i expunere sunt n general considerate zero. n prezent singurele corelaii

luate n considerare sunt cele dintre probabilitile de intrarea n faliment/migrare

pentru diferii clieni.

IIVV..22.. SSppeecciiffiiccaarreeaa ii eessttiimmaarreeaa ppaarraammeettrriilloorr

n modelarea riscului de credit trebuie avute n vedere urmtoarele elemente:

Expunerea n momentul intrrii n incapacitate de plat a debitorului (exposure at default, EAD);

Scadena efectiv a expunerii (M); Probabilitile de intrare n incapacitate de plat; Probabilitile de tranziie probabilitatea ca bonitatea debitorului s se

deterioreze sau s se mbunteasc. Procesul prin care bonitatea se modific

se numete migrare;

Corelaiile dintre probabilitile de intrare n incapacitate de plat/de tranziie; Rata de recuperare/pierdere a creditului dup intrarea n incapacitate de plat a

debitorului.

36

IV.2.1. Modelarea probabilitilor de intrare n faliment i de tranziie

Distribuia falimentelor i modificrii rating-urilor (tranziiilor) companiilor joac

rolul central n modelarea, msurarea, hedging-ul i managementul riscului de credit.

Rezultatul calculului probabilitilor de intrarea n faliment/tranziie este prezentat sub

forma unei matrice de tranziie (Tabelul 2).

Tabel 2. Matrice de tranziie istoric S&P pentru orizont de un an

(bazat pe date istorice din perioada 1980 2002) Rating la sfritul anului Rating

iniial AAA AA A BBB BB B CCC D Rating retras AAA 89.37 6.04 0.44 0.14 0.05 0.00 0.00 0.00 3.97 AA 0.57 87.76 7.30 0.59 0.06 0.11 0.02 0.01 3.58 A 0.05 2.01 87.62 5.37 0.45 0.18 0.04 0.05 4.22

BBB 0.03 0.21 4.15 84.44 4.39 0.89 0.26 0.37 5.26 BB 0.03 0.08 0.40 5.50 76.44 7.14 1.11 1.38 7.92 B 0.00 0.07 0.26 0.36 4.74 74.12 4.37 6.20 9.87

CCC 0.09 0.00 0.28 0.56 1.39 8.80 49.72 27.87 11.30 Sursa: Standard & Poors (Special Report: Ratings Performance 2002, 2003)

Pentru estimarea lor, cele mai utilizate abordri folosite n modelele de msurare a

riscului de credit sunt:

Metoda istoric Exclusiv pe baza datelor istorice (a rating-urilor companiilor), Estimare pe baza modelelor logit/probit, cu variabile explicative:

indicatori de lichiditate, solvabilitate, variabile macroeconomice,

ocuri externe,

Estimare bayesian (de exemplu se poate combina o matrice de tranziie S&P sau propriile ateptri cu o matrice de tranziie estimat

printr-un model logit),

Modelare care utilizeaz procese Markov, Metoda bazat pe valoarea firmei (modelul lui Merton), n care probabilitile

de faliment/tranziie sunt deduse pe baza valorii de pia a activelor, valorii

contabile a datoriilor i valorii de pia a capitalului firmei.

37

IV.2.2. Rata de recuperare/pierdere

Pn la adaptarea acordului Basel II, n exprimarea i modelarea ratelor de recuperare,

nu exista o definiie unic a acestora, diversele modele de msurare a riscului de

credit putnd defini rata de recuperare ca:

procent din valoarea nominal, procent din valoarea de pia (rata de recuperare este exprimat ca procent din

valoarea de pia a instrumentelor de credit naintea intrrii n incapacitate de

plat a debitorului obligaiuni cu aceeai maturitate, valoare nominal i

calitate a debitorului),

procent dintr-o obligaiune echivalent, dar fr risc de credit (obligaiune cu aceeai maturitate i valoare nominal).

Dar, conform metodologiei bazate pe rating-urile interne avansat a Basel II,

pierderea nregistrat n cazul intrrii n incapacitate de plat a debitorului (LGD) i

implicit rata de recuperare, este calculat ca procent din expunerea n momentul

intrrii n incapacitate de plat a debitorului (EAD)

n privina factorilor care pot afecta ratele de recuperare, opinia general acceptat este

c asupra acestora i pun amprenta:

gradul de prioritate al instrumentului de credit, industria n care i desfoar activitatea debitorul, poziia economiei n cadrul ciclului de afaceri.

Conform metodologiei bazat pe rating-uri interne de baz a acordului Basel II, LGD

este de 45 la sut pentru mprumuturile senior ctre corporaii, guverne i bnci

acordate fr garanii eligibile i de 75 la sut pentru mprumuturile subordonate

acordate acelorai entiti.

Pentru tranzaciile colateralizate, n cazul acestei metodologii, pe lng garaniile

recunoscute n cadrul abordrii standard, sunt considerate colateral eligibil i

creanele, proprietile imobiliare rezideniale i comerciale etc., iar rata LGD pentru

aceste tranzacii este:

EELGDLGD

** = ,

unde:

38

LGD reprezint pierderea efectiv n cazul intrrii n incapacitate de plat a

debitorului;

LGD rata pentru tranzacia necolateralizat; E expunerea n cazul lurii n considerare a garaniilor;

E expunerea n cazul nelurii n considerare a garaniilor.

n cazul metodologiei avansate a Basel II, instituiile de supraveghere pot permite

bncilor s foloseasc propriile estimri pentru expunerile pe corporaii, guverne i

bnci, impunnd doar standarde minime n ceea ce privesc tranzaciile repo,

tratamentul garaniilor i contractelor derivate pe risc de credit.

n general, gradul de complexitate i metodologia utilizat pentru estimarea LGD (rata

de recuperare fiind 1 LGD) sunt determinate de eantionul de date disponibile.

Parametrii pot fi estimai pe baza seriilor istorice ale randamentelor creditelor i

obligaiunilor individuale (n cazul debitorilor corporaii) sau pe baza seriilor de timp

de date agregate pe categorii de credite (n cazul activitii de retail).

n cele mai multe modele, ratele LGD sunt considerate dependente de un set limitat de

variabile ce caracterizeaz structura unei anumite faciliti. Aceste variabile pot

include tipul de produs (de exemplu, credit ctre o corporaie sau card de credit),

gradul de prioritate al acestuia, garania, ara din care provine debitorul. Astfel, pentru

un anumit nivel al expunerii, valorile acestor variabile ale facilitii vor determina

valoarea LGD pentru facilitate.

Pentru determinarea LGD sunt construite i modele econometrice (de exemplu

modelul LossCalc dezvoltat de agenia de rating Moodys).

Ca proxy pentru rata de recuperare, LossCalc utilizeaz valoarea de pia a datoriei al

crei emitent a intrat n faliment la o lun dup ce s-a produs falimentul, aceast

abordare avnd avantajul c evit dificultile practice ale actualizrii cash flow-urilor

instrumentului intervenite ulterior intrrii n faliment a debitorului.

Spre deosebire de abordarea bazat pe utilizarea ratelor istorice n estimarea LGD,

abordarea LossCalc este mai dinamic i const n utilizarea unui model multifactorial

ce folosete o baz de date de peste 1800 instrumente. Modelul se bazeaz pe date

referitoare la instrumentul de debit, compania emitent, industrie, ciclul economic.

39

n alte modele, LGD poate fi tratat ca fiind deterministic i cunoscut, n timp ce n

altele ca fiind aleatoriu. n cel de al doilea caz, pentru un set dat de caracteristici ale

facilitii, componentele aleatoare ale LGD sunt considerate ca fiind identic distribuite

att n timp, ct i pe debitori individuali, iar distribuia de probabilitate pentru fiecare

LGD este considerat a avea o anumit form parametric, ca de exemplu o distribuie

beta (n cazul modelului CreditRisk+).

n general, modelele presupun o corelaie zero ntre ratele LGD pentru diferii debitori

i de aici, imposibilitatea existenei riscului sistematic datorat volatilitii LGD. n

plus, ratele LGD pentru acelai debitor sunt considerate independente ca i pentru

celelalte trei tipuri de evenimente de credit.

IV.2.3. Corelaiile dintre probabilitile de intrare n incapacitate de plat/de

tranziie

Corelaiile dintre probabilitile de intrare n faliment/de tranziie sunt modelate

utiliznd trei abordri:

1. Metoda istoric,

2. Metodologia bazat pe yield-urile relative,

3. Metodologia bazat pe valoarea activelor.

n cadrul metodei istorice, corelaiile pot fi calculate att exclusiv pe baza datelor

istorice (aceast metod avnd ca avantaj faptul c nu mai este necesar specificarea

distribuiei, dar n acelai timp necesit volume importante de date i de putere de

calcul), ct i, n cadrul modelelor structurale i n form redus, utiliznd corelaiile

acestor evenimente de credit cu variabile macroeconomice.

Modelele structurale presupun dezvoltarea unui model microeconomic pentru

determinarea falimentelor i migrrilor de rating (cum sunt CreditMetrics i

PortfolioManager). O contrapartid poate fi considerat n faliment dac valoarea

activelor sale scade sub un anumit prag (de exemplu sub valoarea datoriilor).

n general variabila aleatoare considerat a determina modificarea rating-ului

debitorului, inclusiv falimentul, (valoarea activelor) este denumit factorul de risc de

migrare. Astfel, n cadrul modelelor structurale, corelaia dintre factorii de risc de

migrare (pentru diferii debitori) trebuie s fie specificat (estimat sau calibrat). Ca

40

urmare, corelaiile dintre factorii de risc de migrare determin implicit corelaiile

dintre falimentele sau migrrile debitorilor.

Spre deosebire de modelele structurale, care presupun un proces microeconomic

specific ce genereaz falimentul i migrrile de rating ale debitorilor, modelele n

form redus n general presupun o relaie funcional ntre matricea de tranziie

ateptat i factori fundamentali. Modelele care folosesc o asemenea abordare sunt

CreditRisk+ i CreditPortfolioView. Aceti factori pot fi fie variabile observabile, de

exemplu indicatori ai activitii economice, fie variabile aleatoare de risc

neobservabile. n cadrul acestor modele dependena dintre situaia financiar a

debitorilor i factorii fundamentali comuni sau corelai conduce la corelaia dintre

probabilitile de faliment/tranziie dintre debitori.

n cazul utilizrii yeld-urilor relative, ideea de la care se pornete este c modificarea

spread-ului ntre dou companii reflect modificri n calitatea (relativ) a creditului

celor dou firme. Astfel, este posibil, utiliznd un model de evaluarea a obligaiunilor,

s se extrag probabilitile de migrare i corelaiile (cu alte obligaiuni) din evoluia

acestui spread.

Metodologia bazat pe valoarea activelor, utilizat att n modelul KMV ct i n

modelul CreditMetrics deduce corelaiile dintre intrrile n faliment/migrri pe baza

corelaiilor dintre cursurile aciunilor companiilor emitente de obligaiuni.

IV.2.4. Expunerea n momentul producerii evenimentului de credit

n cazul abordrii bazate pe rating-urile interne, bncile trebuie s i mpart, n

funcie de risc, expunerile n urmtoarele clase de active:

a) corporaii;

b) suverane;

c) bnci;

d) retail;

e) valori mobiliare,

fiecare clas de active fiind divizat la rndul ei n mai multe subclase.

41

Expunerile ctre corporaii sunt definite ca mprumuturi contractate de corporaii,

societi n nume colectiv (partnership), societi cu asociat unic (proprietorship), iar

bncilor le este permis distingerea ntre corporaii i ntreprinderi mici i mijlocii.

n cadrul clasei de active a corporaiilor, sunt identificate cinci subclase de creditare

specializat: finanarea de proiecte (project finance); finanarea achiziiei de active

(object finance); finanarea achiziiei de mrfuri (commodities finance); proprieti

imobiliare productoare de venituri; proprieti imobiliare comerciale cu volatilitate

ridicat.

Creditarea specializat prezint urmtoarele caracteristici:

n general, expunerea este ctre o entitate (de multe ori SPV/SPE) care a fost creat special pentru finanarea sau operarea activului achiziionat;

entitatea care primete creditul nu are sau are ntr-o mic msur active sau activiti i ca urmare nu are capacitatea de a plti obligaia dect n

msura venitului pe care-l obine din activele pentru care primete

finanare;

finanatorul are un nivel de control ridicat asupra activelor i veniturilor pe care acestea le genereaz;

sursa primar de rambursare a mprumutului o reprezint veniturile generate de activele a cror achiziionare este finanat.

Clasa expunerilor ctre entiti suverane acoper toate expunerile ctre contrapartide

tratate ca suverane de ctre abordarea standard.

Expunerile ctre bnci acoper, pe lng operaiunile derulate cu bnci i cele derulate

cu societile de investiii financiare.

Expunerile sunt catalogate ca fiind ctre sectorul retail dac ndeplinesc urmtoarele

criterii:

natura debitorului sau valoarea expunerilor individuale: expuneri ctre persoane fizice, creditele ipotecare (rezideniale), credite ctre ntreprinderi

mici i mijlocii (cu condiia ca valoarea total a expunerii fa de un debitor s

fie de cel mult 1 milion euro);

42

un numr mare de expuneri: expuneri mai mici de 1 milion euro ctre IMM-uri, cu condiia ca banca s trateze aceste expuneri n cadrul sistemelor

interne de management al riscului consistent n timp i n acelai mod ca i alte

expuneri pe sectorul retail.

Expunerile pe valori mobiliare sunt definite pe baza substanei economice a

instrumentului. Ele includ drepturi directe sau indirecte4, indiferent dac acord sau

nu drept de vot, n activele sau veniturile unei societi comerciale sau instituii

financiare.

Pentru a fi considerat expunere n aceast categorie, un instrument trebuie s

ndeplineasc urmtoarele condiii:

s nu poat fi rscumprat, n sensul c randamentul fondurilor investite nu poate fi realizat dect prin vnzarea instrumentului sau prin lichidarea

emitentului;

nu conine o obligaie a emitentului; conine un drept rezidual asupra activelor i veniturilor emitentului.

n general, pentru multe instrumente (credite, obligaiuni), expunerea este cunoscut

cu certitudine. ns, pentru multe instituii financiare, expunerea nu este cunoscut cu

certitudine, ea depinznd de apariia unor evenimente aleatoare, cum este cazul

liniilor de credit i a expunerii n cazul contractelor derivate ncheiate pe piaa OTC

(de exemplu un contracte swap).

n cazul expunerilor extrabilaniere, anterior acordului Basel II, nu existau reguli

uniforme n privina calculului expunerilor. De exemplu, n cazul liniilor de credit

instituiile financiare puteau utiliza fie o abordare conservatoare (presupunnd o

tragere de 100 la sut), fie s foloseasc tragerile medii (pe orizontul de timp avut n

vedere) pe fiecare categorie de rating.

n cazul contractelor derivate, expunerea instituiei financiare era calculat funcie de

rating-ul de credit iniial al contrapartidei, probabilitile de tranziie, pierderea (LGD)

absolut n fiecare categorie de rating i expunerea medie n momentul intrrii n

4 de exemplu contracte derivate

43

faliment a debitorului. Cum payoff-ul unui contract derivat depinde de evoluia pieei,

n cazul acestor contracte riscul de credit este strns legat de riscul de pia.

Prin acordul Basel II, expunerea pentru elementele extrabilaniere este calculat ca i

valoarea angajat, dar netras, ajustat cu factorul de conversie al creditului (credit

conversion factor, CCF). Valoarea CCF este furnizat fie de acordul Basel, n cazul

abordrii de baz, fie este estimat intern5 de ctre instituiile financiare, n cazul

abordrii avansate.

IV.2.5. Scadena efectiv a expunerii

Anterior acordului Basel II, n decizia de determinare a orizontului de timp pe care s

monitorizeze riscul de credit, bncile utilizau dou abordri. Prima este abordarea

bazat pe perioada de lichidare, n care fiecare facilitate este asociat cu un interval

unic care coincide cu maturitatea instrumentului sau cu timpul necesar pentru

lichidarea sa ordonat. A doua abordare const n utilizarea unui orizont de timp

comun pentru toate clasele de active.

Conform acordului Basel II, n cazul bncilor care folosesc abordarea de baz,

maturitatea efectiv este de 2,5 ani, cu excepia tranzaciilor de tip repo pentru care

este de 6 luni.

n cazul abordrii avansate, maturitatea efectiv este definit ca maximul dintre un an

i maturitatea efectiv rmas (M) care este definit mai jos. n toate cazurile M nu

poate fi mai mare de 5 ani.

Pentru un instrument ale crui fluxuri de numerar pot fi stabilite, maturitatea efectiv

este calculat dup cum urmeaz:

=t

t

tt

CF

CFtM

unde: tCF reprezint fluxurile de numerar (principal, dobnzi i comisioane) pltibile,

conform termenilor contractuali, la momentul t.

5 Cu excepia situaiei n care CCF prevzut de abordarea de baz este 100 la sut.

44

n cazul n care o banc este n imposibilitate de a calcula maturitatea efectiv,

conform formulei mai sus menionate, aceasta poate utiliza o abordare conservatoare,

ce presupune ca maturitatea efectiv s fie egal cu timpul maxim rmas (n ani)

pentru ca debitorul s achite integral obligaiile contractuale (principal, dobnzi i

comisioane), conform contractului de credit.

IIVV..33.. VVaalliiddaarreeaa mmooddeelleelloorr

Validarea intern a modelelor este realizat prin

testarea pe baza datelor istorice (backtesting), analiz de stress (stress testing), analiz de senzitivitate.

n cazul analizei de stress sunt utilizate diverse scenarii macroeconomice i se judec

adecvarea capitalului bncii n cazul acestor scenarii, nelundu-se n considerare

probabilitatea de apariie a evenimentelor macroeconomice cuprinse n scenariu.

n cazul analizei de senzitivitate, este testat senzitivitatea rezultatelor modelului la

modificarea parametrilor sau ale ipotezelor acestuia.

Ulterior procesului de validare intern a modelului de risc de credit urmeaz validarea

acestuia de ctre instituia de supraveghere a pieei. Metodologia de validare utilizat

de aceasta este similar.

45

CCaapp.. VV.. MMooddeellee ddee mmssuurraarree aa rriissccuulluuii ddee ccrreeddiitt

Datorit faptului c acordul de la Basel privete riscul de credit individual i nu n

contextul unui portofoliu, instit