Розділ 3. Оцінка надійності вітчизняних та іноземних методик банківського рейтингування

3.3. Оцінювання об’єктивності рейтингових оцінок провідних міжнародних рейтингових агентств

Основним фактором, що гарантує об’єктивність рейтингової оцінки, є ринкова репутація рейтингових агентств. На ринках, що розвиваються, сам факт замовлення рейтингу компанією свідчить про прозорість компанії. Рейтингові агентства проводять багато заходів для підвищення рівня довіри до них: юридичні відносини замовника з рейтинговим агентством і взаємодія з його аналітиками організаційно розділені, фінансові відносини уніфіковані і не залежать від результатів рейтингування. Ринки, що розвиваються, відрізняються тим, що не дуже хороший рейтинг сприймається ринком краще, ніж відсутність рейтингу, оскільки невизначеність є негативним фактором. Рейтингові агентства прагнуть викликати довіру клієнтів, підтримати свою репутацію, тому намагаються представити свій рейтинговий процес якнайдетальніше, публікують детальні методики укладання рейтингів, переліки факторів і коефіцієнтів, які при цьому враховуються. Проте за кожним із факторів оцінки виставляють все ж експерти агентства. Тому, незважаючи на відкритість методик, їх неможливо повністю відтворити: якби це було можливо, то конкуренти скористалися б такою можливістю. Оскільки експерти агентств розсіяні по регіональних офісах, то інтерпретація закритих частин методик, як і будь-яка експертна оцінка, може мати елемент суб’єктивності, яка збільшує невизначеність оцінки [59, с.93].

Оскільки рівень точності банківських рейтингів міжнародних рейтингових агентств є нижчим 0,5, то одне із завдань нашого дослідження полягає у розробленні методики, яка б дала змогу перевершити за рівнем точності методики провідних міжнародних рейтингових агентств.

Модель визначення ймовірностей дефолтів для банків, розроблена Інститутом управління ризиками Національного університету Сінгапуру, демонструє рівні точності AR 1 рік – 0,86 і AR 5 років – 0,66, що є значно вищим результатом порівняно з відповідними рівнями точностей провідних міжнародних рейтингових агентств [207]. Проте автори статті [207] не вказують, який рівень стабільності мали б рейтинги, які були б побудовані на основі цієї моделі визначення ймовірностей дефолтів для банків. На нашу думку, рейтинги, побудовані на основі моделей визначення ймовірностей дефолтів банків, за показником стабільності значно поступаються рейтингам провідних міжнародних рейтингових агентств, тому при розробленні точних методик банківського рейтингування необхідно також досягати прийнятного рівня стабільності в рейтингах. Із метою глибшого з’ясування методологічних засад провідних міжнародних рейтингових агентств, виявлення їх переваг і недоліків ми вважаємо за доцільне розглянути в цьому підрозділі методи та деякі результати моделювання рейтингів міжнародних рейтингових агентств, щоб аргументовано враховувати влив тих чи інших факторів на рейтингову оцінку банку.

Згідно з методикою агентства «Moody’s», запровадженою 2007 р., рейтинг довгострокових депозитів в іноземній валюті (РД) надається банку на основі рейтингу фінансової стійкості банку (Bank Financial Strength Rating) – РФСБ з урахуванням розміру і ймовірності зовнішньої підтримки (наприклад, з боку держави, промислової або фінансової групи), а також ризику обмінного курсу. Ця методика запроваджена для того, щоб зробити процес присвоєння рейтингу більш прозорим і називається JDA (Joint Default Analysis – аналіз спільних дефолтів).

У статті [106] побудовані економетричні моделі РД і РФСБ агентства «Moody’s» з використанням тільки публічної інформації. Подібні моделі використовуються для таких цілей:

1. оцінити, наскільки точно рейтинги провідних рейтингових агентств можуть бути приближені моделями, які використовують тільки публічно доступну інформацію, і яка прогнозна сила цих моделей;
2. встановити, чи існує тенденція до деградації рейтингових оцінок;
3. перевірити, чи існує особливий підхід до присвоєння рейтингів банкам у країнах, що розвиваються;
4. встановити, чи можливо побудувати модель неявного «фактора зовнішньої підтримки», який агентство «Moody’s» враховує при присвоєнні РД, і які фінансові індикатори банків і макроекономічні фактори важливі для фактора підтримки [106, с.3-4].

У фундаментальному дослідженні [203] моделі рейтингів використовуються для пояснення емпіричної стабільності рейтингів, яку рейтингові агентства декларують як методику, орієнтовану на середньострокову (5-7 років) перспективу (ТТС-методики). Автори публікації [173], використовуючи моделі рейтингів, доходять висновку про деградацію рейтингів, тобто в межах побудованих моделей показано, що рейтингові стандарти стають більш строгими. Водночас була запропонована інша інтерпретація отриманих результатів, яка полягає в тому, що відбуваються системні зміни в мірі ризику, пов’язані з розвитком економіки та банківської системи загалом [161]. Подібних висновків доходять А.М. Кармінський і А.А. Пересецький [56], які побудували економетричні моделі РД, використавши як фінансові індикатори банків, так і макроекономічні змінні [106, с.4].

У статті [106] аналізуються РД і РФСБ агентства «Moody’s» для 380 банків Європи, Азії та країн СНД. У табл. 3.15 показано відповідність між градаціями РФСБ (від Е до А) і РД (від В3 до Ааа) за цими банками станом на січень 2007 р.

Таблиця 3.15. Спільний розподіл РД і РФСБ агентства «Moody’s» для 380 банків країн Європи, Азії та СНД у 2007 р.

РД	РФСБ
	A	A-	B+	B	B-	C+	C	C-	D+	D	D-	E+	E
Aaa	6	1		1	2		3	2	1			1
Aa1		8	2	4	2		3	3	2	1
Aa2			28	16	2	2	6	2	1		1
Aa3			2	48	18	15	11	9	8
A1					36	15	13	11	16	1	1
A2					2	83	23	19	16	6	7
A3						1	72	15	17	10	10	2
Baa1						1	4	24	13	6	5	1
Baa2								18	10	14	12	11
Baa3									8	5	4	3	1
Ba1									3	5	6	2
Ba2								4	4	11	6	6
Ba3						1	2	2	9	3	24	10	1
B1								1	9	7	5	26	3
B2										1	2	39	3
B3										1	3	16

Кожна клітинка табл. 3.15 містить число, яке дорівнює кількості банків, що мають відповідну пару рейтингових градацій. З табл. 3.15 видно, що більша частина банків зосереджена навколо діагоналі, це відповідає тому, що РД визначаються на основі РФСБ. Багато банків, особливо з невеликими рейтингами, розміщені над діагоналлю, це відповідає тому, що при присвоєнні їм РД були враховані фактори зовнішньої підтримки [106, с.5].

Щоб оцінювати моделі, рейтинговим градаціям були присвоєні числові значення від 12 до 0 для РФСБ і від 15 до 0 для РД. Нуль відповідає найвищій градації рейтингу. Оскільки рейтинг є якісною ординальною змінною, природно використовувати модель упорядкованого вибору (ordered logit). Коротко опишемо модель упорядкованого вибору, оскільки вона найбільш придатна для побудови банківських рейтингів. Нехай є порядкова залежна змінна y_і, яка набуває значень 0, 1, …, k (у нашому випадку – числові значення рейтингових градацій). Нехай також є латентна змінна y_і*, яка задовольняє рівняння

 
де x_i – вектор значень регресорів, які відповідають об’єкту і

Усі помилки ε_i незалежні, мають нульове математичне очікування і функцію розподілу F(z). Нехай y_і залежить від y_і*:

 
Враховуючи, що виконується (3.3), отримуємо:

 
Якщо ε_i має логістичний розподіл, то модель (3.3)-(3.5) називається моделлю упорядкованого вибору. Параметрів моделі, вектор β і масив граничних значень (c₀, …, c_k-1) оцінюється методом максимальної правдоподібності.

У статті [106] обрано один і той самий набір пояснювальних змінних для моделей двох рейтингів – РД, РФСБ – із фінансових показників банку, фіктивних змінних за часом спостереження і змінних, які характеризують країну. При виборі моделі головними критеріями слугують здатність до економічної інтерпретації, а також статистичні критерії: критерій Акаїке, псевдо-R² і t-статистики коефіцієнтів. Також, враховуючи результати роботи [57], було взято часовий лаг 18 місяців між спостереженнями за фінансовими показниками банку і його рейтингом [106, с.6-8].

За моделями рейтингів агентства «Moody’s» [106, с.10] доходимо висновку, що агентство звертає більше уваги на відносне становище банку в банківській системі, а не на його абсолютні показники. За інших рівних умов РФСБ нижчі для банків країн, що розвиваються, і ще нижчі для російських та українських банків. Це означає, що при присвоєнні рейтингу фінансової стійкості агентство «Moody’s» враховує політичні та структурні ризики. Проте вплив цих двох факторів незначний для РД, оскільки він згладжується факторами зовнішньої підтримки, які краще виражені в країнах, що розвиваються. Якість моделей суттєво вища для РФСБ (псевдо-R² в межах 0,36-0,38), ніж для РД (псевдо-R² в межах 0,24-0,25), оскільки РД більше враховує експертні думки і, відповідно, меншою мірою може бути відтворений за публічною інформацією, ніж РФСБ.

У статті [106, с.11-12] через z_i і y_i позначені оцінки латентних змінних для РД і РФСБ відповідно. Згідно з JDA-методологією «Moody’s» z_i містить інформацію з y_i і додаткову інформацію про «фактори зовнішньої підтримки». Тоді модель «факторів зовнішньої підтримки» можна отримати з рівняння

 
де q_iγ – лінійна за регресорами q модель зовнішньої підтримки.

Коефіцієнти βпри степенях y_i обираються так, щоб вони статистично значуще відрізнялися від 0. Почергово розглядаються додаткові пояснювальні змінні в квадратичній функціональній формі q_iγ₁ + q_i² γ₂, яка допускає нелінійний вплив фактора q_i. При цьому кожного разу заново оцінюється рівняння (3.6). Результати наведені в табл. 3.16, в якій кожен рядок відповідає одній регресії.

Таблиця 3.16. Статистичні показники моделей факторів підтримки для рейтингів «Moody’s» [106, с.12-13]

Показник (q)	γ1	γ2	F-stat	R2	Підтримка
Рентабельність дохідних (відсоткових) активів, %	0,1942 (0,011)	–0,00202 (0,0003)	396	0,971	–
Протермінована заборгованість / Уся заборгованість	–0,0692 (0,005)	0,00001 (0,00008)	278	0,966	+
Індекс корупції	–1,0882 (0,069)	0,0682 (0,005)	180	0,961	∩
Вартість відсоткових зобов’язань, %	0,1072 (0,018)	0,00282 (0,0010)	151	0,960	–
Витрати на персонал / Операційний дохід	0,186 (0,778)	–4,662 (1,268)	75	0,954	+
Власний капітал / Активи	0,0221 (0,012)	0,000982 (0,00034)	46,5	0,951	–
Волатильність економічного зростання	–0,2842 (0,104)	0,0702 (0,016)	30,5	0,950	+
Відсоткові витрати / Відсоткові доходи	–0,0003 (0,0051)	–0,000067 (0,000043)	17,7	0,949
Логарифм активів	–0,5202 (0,112)	0,0292 (0,006)	12,9	0,948	∩
Кошти клієнтів / Власний капітал	–0,011 (0,015)	0,00131 (0,0007)	6,5	0,947

¹ – значущість на рівні 10%; ² – значущість на рівні 1%.
У дужках наведено стандартні похибки.

Остання колонка в табл. 3.16 показує напрям впливу фактора q на зовнішню підтримку. Знак «+» показує, що збільшення фактора веде до збільшення зовнішньої підтримки. Знак «–» означає, що із збільшенням показника зовнішня підтримка зменшується. Знак «∩» означає, що вплив показника різний за різних його значень: за малих значень показника його зростання веде до збільшення зовнішньої підтримки, а за великих – навпаки, до зменшення. Порожнє місце в останній колонці табл. 3.16 означає, що виявити значимий вплив показника на зовнішню підтримку не вдалося.

Розглянемо в табл. 3.16, наприклад, рентабельність дохідних (відсоткових) активів. Функціональна форма ∩-подібна, але вершина параболи розміщена в точці 48,8, що значно більша за середнє для вибірки значення 6,8. Відповідно, що більше q – рентабельність дохідних (процентних) активів, то більше qγ₁+q²γ₂ і то менша зовнішня підтримка. Аналогічні міркування вказують на ∩-подібний вплив розміру банку та індексу корупції. Зі збільшенням цих факторів зовнішня підтримка спочатку зменшується, а після деякого порогового значення збільшується. Отже, зовнішня підтримка для середніх банків менш виражена, ніж для малих і великих. Також зовнішня підтримка більш виражена для банків у країнах із низьким і високим рівнями корупції. Банки з поганим портфелем кредитів і банки в країнах з високою волатильністю економічного зростання також мають потребу в зовнішній підтримці [106, с.15].

У результаті моделювання рейтингів РА «Moody’s» вдалося виявити основні фактори впливу на рейтингову оцінку (табл. 3.17).

Таблиця 3.17. Фінансові показники, які доцільно використовувати при моделюванні банківських рейтингів (складено на основі [106, с.12-13])

Позначення	Показник	Назва групи показників
TA	Чисті активи, млн. дол. США (Total assets)	Розмір
LTA	Логарифм чистих активів
EQ	Власний капітал, млн. дол. США (Shareholders’ Equity)
YAEA	Відсоткові доходи / Середні працюючі активи (Interest Income / Average Interest Earning Assets)	Прибутковість
CIBL	Відсоткові витрати / Середні зобов’язання (Inerest Expense / Average Interest Bearing Liabilities)
NIM	Чиста відсоткова маржа (Net Interest Margin)
ROA	Рентабельність активів (Return on Assets), %
ROE	Рентабельність капіталу (Return on Equity), %
IE_II	Відсоткові витрати / Відсоткові доходи (Interest Expense / Interest Income)
CIR	Витрати / Дохід (Cost to Income Ratio), %	Ефективність
PE_OI	Витрати на персонал / Операційний дохід (Personnel Expenses / Operation Income)
PL_GL	Проблемні кредити / Кредити брутто (Problem Loans / Gross Loans)	Якість активів
LLR_GL	Резерви під можливі кредитні втрати / Кредити брутто (Loan Loss Reserve / Gross Loans)
PL_EQ_LLR	Проблемні кредити / (Власний капітал + Резерви під можливі кредитні втрати) (Problem Loans / (Shareholders’ Equity + Loan Loss Reserve))
T1	Норматив капіталу 1-го рівня (Tier 1 ratio), %	Достатність капіталу
EQ_TA	Власний капітал / Чисті активи (Shareholders’ Equity / Total assets)
CAR	Достатність капіталу (Capital Adequacy), %
D_EQ	Клієнтські депозити / Власний капітал (Customer Deposits / Shareholders’ Equity)

* Для уникнення мультиколінеарності перевага надається показникам, які виділені жирним шрифтом.

У статті [106] побудовані економетричні моделі двох рейтингів банків агентства «Moody’s»: рейтингу довгострокових депозитів в іноземній валюті (РД) і рейтингу фінансової стійкості банку (РФСБ). Моделі використовують тільки публічно доступну інформацію та мають хорошу прогнозну силу з точністю в межах однієї рейтингової градації. При цьому точність прогнозів РФСБ вища за точність прогнозів для РД. Це пояснюється тим, що саме РД враховують рівень зовнішньої підтримки, який важко спрогнозувати. Крім того, саме методи врахування рівня зовнішньої підтримки є найбільш закритими частинами методик провідних міжнародних рейтингових агентств.

Суттєвими факторами для методики РА «Moody’s» є такі:

1. макроекономічні показники: волатильність економічного зростання, індекс корупції;
2. показники фінансового стану банку: розмір чистих активів, достатність капіталу (відношення власного капіталу до активів), якість активів (частка протермінованих кредитів), ефективність (відношення витрат на персонал до операційних доходів), вартість відсоткових зобов’язань [106, с.22].

Оцінити точність прогнозів можна, скориставшись табл. 3.18 і табл. 3.19.

Таблиця 3.18. Частка точних прогнозів моделі РД агентства «Moody’s» для кожної рейтингової градації [106, с.19]

	Рейтингові градації																Усього
	Aaa	Aa1	Aa2	Aa3	A1	A2	A3	Baa1	Baa2	Baa3	Ba1	Ba2	Ba3	B1	B2	B3
Кіль-кість спосте-режень	13	22	53	114	103	172	130	44	60	9	20	67	32	54	51	16	960
Точність прогнозу Δ=0
ML-прогноз, %	0	0	13,2	54,4	0	56,4	28,5	0	23,3	0	0	71,6	0	31,5	49	12,5	32,2
Інтер-вальний прогноз, %	0	0	15,1	28,9	39,8	44,8	31,5	15,9	30	0	5	50,7	18,8	37	31,4	12,5	31,7
Точність прогнозу |Δ|≤1
ML-прогноз, %	0	59	71,7	64,9	82,5	70,9	88,5	70,5	23,3	0	72	71,6	50	63	62,7	25	66,9
Інтер-вальний прогноз, %	0	64	58,5	84,2	79,6	72,1	76,9	75	35	0	73	73,1	59,4	74,1	64,7	25	68,8

Таблиця 3.19. Частка точних прогнозів моделі РФСБ агентства «Moody’s» для кожної рейтингової градації [106, с.21]

	Рейтингові градації													Усього
	A	A-	B+	B	B-	C+	C	C-	D+	D	D-	E+	E
Кількість спостережень	7	22	34	99	77	125	130	109	95	71	66	122	3	960
Точність прогнозу Δ=0
ML-прогноз, %	0	45	9	57	0	62	38	37	45	45	21	80	0	44
Інтервальний прогноз, %	0	27	24	40	34	58	38	34	39	56	33	70	0	44,1
Точність прогнозу |Δ|≤1
ML-прогноз, %	29	64	91	62	92	78	92	82	78	86	83	89	33	81,8
Інтервальний прогноз, %	0	68	82	77	90	81	89	81	77	93	89	89	0	83,3

Аналізування іноземних літературних джерел [165; 179; 181; 199; 207] показало, що ці ж фактори є важливими і для інших двох провідних міжнародних рейтингових агентств.

Криза 2008-2009 рр. підтвердила необхідність комплексного підходу до оцінювання банківських ризиків, врахування так званого системного ризику. Загрози для кредитоспроможності банку можуть критися в різних складових фінансової системи і взаємозв’язках між ними. Відповідно банківські рейтинги не повинні бути ізольовані від виробничого, фінансового та економічного контекстів банківського бізнесу. Якщо намагатися комплексно охопити та оцінити всі елементи та взаємозв’язки в економічній системі, то аналіз стає неможливим із практичної точки зору. Тому спрощення неминучі і методологічні підходи провідних рейтингових агентств будуть дедалі більше відрізнятися.

Висновки до розділу 3

Вітчизняні уповноважені рейтингові агентства уклали відносно малу кількість банківських рейтингів і частота дефолтів серед прорейтингованих банків теж незначна. Відповідно, через малу статистичну базу недоцільно обчислювати показники на основі кривих ПАТ та ROC, а також групу ентропійних показників. Решту показників (КПЗ, ORQS) надійності банківських рейтингів ми дещо модифікували з метою врахування відносно малої кількості прорейтингованих банків і специфіки банківської діяльності в Україні. Проаналізувавши кількісні показники надійності банківських рейтингів українських уповноважених рейтингових агентств, ми дійшли висновку, що ці рейтинги загалом ненадійні, стабільні і часто демонструють ефект «провалювання». Стабільність банківських рейтингів уповноважених рейтингових агентств варто розглядати як негативний феномен, пов’язаний із запізнілим переглядом рейтингових оцінок. Із удвічі кращими показниками надійності банківських рейтингів серед вітчизняних рейтингових агентств вирізняється РА «УКРА», проте навіть рейтинги цього агентства не можна вважати надійними. Якісний аналіз методологічних підходів уповноважених рейтингових агентств показав, що методики не є транспарентними для потенційних користувачів банківських рейтингів. Крім того, методики цих рейтингових агентств не враховують негативного впливу мультиколінеарності великої кількості факторів, які враховуються в рейтинговій оцінці банку, на якість рейтингів.

Порівняно з методиками українських уповноважених рейтингових агентств методики міжнародних рейтингових агентств є прозорими. Банківські рейтинги міжнародних рейтингових агентств мають відносно тривалу історію, тому показники їх надійності добре досліджені. Банківські рейтинги РА «Standard & Poor’s» та РА «Fitch» суттєво не відрізняються, тому їх показники надійності практично однакові. Найповніше в науковій літературі висвітлена тема розбіжностей у рейтингах РА «Moody’s» та РА «Standard & Poor’s». Усі три агентства декларують дотримання ТТС-підходів у своїх методиках.

Фінансово-економічна криза 2008-2009 рр. особливо гостро виявила низький рівень точності банківських рейтингів, що вдвічі нижчий за рівні точностей рейтингів міжнародних рейтингових агентств для небанківських емітентів. Основними причинами такого низького рівня точності є незначна кількість дефолтів серед банків (0,5%), складність урахування фактора зовнішньої підтримки і повільне впровадження змін у методиці.