• Save
Adam Geršl: Kreditní riziko v makrozátěžových testech čnb
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Adam Geršl: Kreditní riziko v makrozátěžových testech čnb

on

  • 876 views

Hlavní indikátory kreditního rizika sledované v ČNB ...

Hlavní indikátory kreditního rizika sledované v ČNB
Top-down versus bottom-up zátěžové testy ČNB
Metodologie zátěžových testů bankovního sektoru
Alternativní makroekonomické scénáře
Využívané modely pro kreditní riziko

Statistics

Views

Total Views
876
Slideshare-icon Views on SlideShare
876
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
0
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Adam Geršl: Kreditní riziko v makrozátěžových testech čnb Adam Geršl: Kreditní riziko v makrozátěžových testech čnb Presentation Transcript

    • Kreditní riziko v makrozátěžových testech ČNB Adam Geršl Samostatný odbor finanční stability Česká národní banka /29 Konference Credit Risk 2011 Praha, 14.12.2011
      • Top-down přístup (makrozátěžové testy)
        • Regulátor/centrální banka
        • Vlastní model chování institucí na dostupných datech
        • Analýza dopadů určitých scénářů na kvalitu portfolií aktiv, příjmy bank a jejich kapitál/solvenci
        • Agregátní portfolia aktiv bez znalosti detailních charakteristik jednotlivých aktiv
        • Využití makroscénářů, ideálně se zachycením některých dalších feedback efektů (interakce banky versus reálná ekonomika)
      /29 Top-down vs. bottom-up přístup
    • Makrozátěžové testy /29 Rizika v ekonomice -pokles H DP - znehodnocení domácí měny - růst úrokových sazeb - pokles cen nemovitostí Zátěžové scénáře makroekonomického vývoje Rizika v bance - úvěrové - tržní - likviditní - zdroje příjmů - mezibankovní nákaza Výsledky testů Vývoj bilance Výnosy/zisky bank Dostatečnost kapitálu, případné injekce
    • Makrozátěžové testy /29 Rizika v ekonomice -pokles H DP - znehodnocení domácí měny - růst úrokových sazeb - pokles cen nemovitostí Zpětná vazba/feedback effect Zátěžové scénáře makroekonomického vývoje Rizika v bance - úvěrové - tržní - likviditní - zdroje příjmů - mezibankovní nákaza Dopad na makroekonomický vývoj – zejména HDP Reakce bank Deleveraging (snížení úvěrování) Výsledky testů Vývoj bilance Výnosy/zisky bank Dostatečnost kapitálu, případné injekce
      • Bottom-up přístup (individuální testy)
        • Centrální banka/regulátor dodá scénáře
        • Jednotlivé banky pak pomocí vlastních modelů a analýz odhadují jejich dopad do výkazu zisků a ztrát a do poměru solventnosti
        • Testují se jednotlivá aktiva s využitím jejich detailních charakteristik
        • Hranice mezi top-down a bottom-up není někdy zcela zřetelná (např. CEBS/EBA celoevropské zátěžové testy)
      /29 Top-down vs. bottom-up přístup
      • U obou typů přístupů (top-down in bottom-up) testovány bilance jednotlivých institucí
      • Výsledky mohou být agregovány
      • ČNB jako centrální banka a integrovaný regulátor finančního trhu využívá obou přístupů
        • Top-down: agregátní zátěžové testy (interně v ČNB na datech reportovaných do ČNB, prováděny od roku 2003)
        • Bottom-up: společné zátěžové testy ČNB a vybraných bank (prováděny od roku 2009)
      /29 ČNB a top-down/bottom-up
    • /29 Vývoj makrozátěžových testů v ČNB
      • ČNB provádí pravidelně od roku 2003 (první zveřejněné výsledky v e Zprávě o finanční stabilitě 2004 vydané v lednu 2005)
      • Metodika je postupně zdokonalována, posuny v metodologii publikovány ve Zprávách o finanční stabilitě
      • Od února 2010 testy prováděny a agregátní výsledky zveřejňovány ve čtvrtletní frekvenci.
    • Výsledky testů na webu ČNB /29
    • /29 O výsledky testů je zájem
    • Současná verze zátěžových testů
      • Výchozím bodem pro zátěžové testy jsou alternativní makroekonomické scénáře, které jsou tvořeny v ČNB ve spolupráci několika útvarů (finálně jsou vygenerovány oficiálním predikčním modelem G3 – DSGE model)
      • Predikce růstu HDP, inflace a ostatních makroekonomických proměnných pro následujících 8 čtvrtletí vstupuje do řady satelitních modelů
        • model růstu úvěrů, model kreditního rizika, model provozního zisku, model výnosové křivky, model vývoje cen nemovitostí, model pro LGD apod.
      /29 Současná verze makrozátěžových testů
      • Přímá vazba mezi predikcí vývoje makroekonomických proměnných, klíčových dalších proměnných ze satelitních modelů a vývojem hlavních bilančních a tokových ukazatelů bank
        • Testována jsou čtyři hlavní rizika (úvěrové, úrokové, měnové a riziko mezibankovní nákazy)
      • Dvouletý horizont, ale dynamicky s Q frekvencí
        • Existuje výchozí (poslední skutečně známý) stav
        • K tomu je přičten/odečten dopad šoku v rámci jednoho čtvrtletí
        • Tento konečný stav slouží jako výchozí stav pro následující čtvrtletí
      /29 Současná verze zátěžových testů
    • Zátěžové scénáře /29
      • odrážejí aktuální rizika, snaha o „sexy“ názvy
        • Safe Haven; Property Market Crisis; Loss of Confidence (FSR 2007, June 2008)
        • Europe in Recession; Market Nervousness; Economic Depression (FSR 2008/2009, June 2009)
        • Protracted Recession (August 2009)
        • Double Dip; Loss of Confidence (February 2010)
        • Return of Recession; Loss of Confidence (FSR 2009/2010, June 2010);
        • Debt Crisis (August 2010); Fiscal Crisis (November 2010); Unexpected Recession (February 2011);
        • Renewed Recession; Asymmetric Developments (FSR 2010/2011, June 2011); Recession (August 2011); Double Dip (November 2011)
      • Prvním dopadem jsou očekávané ztráty EL = PDxLGDxEAD čtyř oddělených portfolií (corporates, housing loans, consumer loans, other)
        • PD je výstupem modelů kreditního rizika s možnými expertními úpravami
        • LGD je nastavováno jednoduchým modelem (citlivosti na vývoj HDP, nezaměstnanosti a cen nemovitostí)
        • EAD je objem nedefaultního portfolia (s možnou expertní úpravou pro zahrnutí části mimobilančních expozic)
      • Druhým dopadem je efekt PD/LGD/EAD na RWA (IRB vzorec aplikovaný na průměrné hodnoty portfolia bank)
        • Využitá PD a LGD jsou vyhlazená PD a LGD ze satelitních modelů
        • Ne všechny banky mají IRB
      /29 Nejdůležitějším rizikem je kreditní riziko
    • /29
      • Makroekonomický model kreditního rizika – strukturální modely mertonovského typu
        • Defaultní bariéra je závislá na vývoji makroekonomického prostředí
        • viz Jakubík, P., Schmieder, Ch. (2008): Stress Testing Credit Risk: Comparison of the Czech Republic and Germany, Financial Stability Institute, Bank for International Settlements, FSI Award 2008 Winning Paper
      • Závislou proměnnou je 12M míra defaultu
        • Výpočet 12M míry defaultu z úvěrových registrů
      Modely kreditního rizika používané v ČNB
    • /29
      • Determinanty defaultů podnikových úvěrů:
        • Měnový kurz
        • Inflace
        • Změna růstu H DP a jeho komponent (investice, čistý export)
        • Úrokové sazby
      • Determinanty defaultů úvěrů obyvatelstvu:
        • HDP
        • Změna nezaměstnanosti
        • Růst nominálních mezd
        • Změna úrokových sazeb
      Makroekonomické determinanty defaultu
    • Příklad vývoje z poslední ZFS 2010/2011 /29
    • /29
      • Snaha parametr LGD navázat na ekonomický vývoj
        • HDP – pro úvěry nefinančním podnikům
        • Nezaměstnanost – pro spotřebitelské úvěry
        • Ceny rezidenčních nemovitostí – pro úvěry na bydlení
      • Pokles HDP / růst nezaměstnanosti o jeden p.b. navýší LGD o 3-5 p.b. (v závislosti na scénáři) nad výchozí hodnotu LGD 45 / 55 %
      • Pokles cen nemovitostí o jeden p.b. navýší hodnotu LGD úvěrů na bydlení taktéž o jeden p.b. nad výchozí hodnotu 20 %
      • Výchozí hodnoty z bottom-up společných testů ČNB a vybraných bank
      Predikce parametru LGD
    • Příklad vývoje LGD v závislosti na makro vývoji: LGD pro segment úvěrů na bydlení /29
      • upravený provozní zisk nastaven kombinací modelu a expertního názoru
      • hlavní determinanty: nominální HDP, NPL, kapitálová přiměřenost a sklon výnosové křivky
      • pro modelování regulatorního kapitálu je postupováno podle platných pravidel ČNB
        • zisky daného roku se nepřičítají, ztráty se ale odečítají
      • akumulovaný zisk za kalendářní rok se rozděluje vždy ve 2Q
        • různé dopady dle vývoje RVA
      /29 Výnosy, zisky a kapitál
    • Míra zátěže v testech ČNB
      • ČNB se konzistentně snaží v oblasti zátěžových testů o značně konzervativní přístup
        • makroekonomické scénáře obnášejí značnou zátěž v horizontu dvou let (vysoké poklesy HDP, vysoké nárůsty rizikových parametrů)
        • dopad rizik je v testech vždy nadhodnocován (odhad je na pesimistické straně)
        • Expozice vůči rizikových zemím jsou zatíženy značnými „haircuts“ – v nových (listopadových) i předchozích (srpnových) testech ve výši 100 %
      • Míra zátěže, kterou ČNB aplikuje, je značně vyšší než zátěž v celoevropských testech organizovaných loni (CEBS 2010) i letos (EBA 2011)
      /29
    • /29 Ve srovnání s celoevropskými testy
      • Míra zátěže, kterou ČNB aplikuje, je značně vyšší než zátěž v celoevropských testech organizovaných loni (CEBS 2010) i letos (EBA 2011)
    • Aktuální zátěžové testy ČNB: listopad 2011
      • Kromě základního scénáře (prognóza ČNB z listopadu) byl zvolen jeden zátěžový scénář tzv. recese s dvojitým dnem (Double Dip):
        • Je založen na výrazně nepříznivém ekonomickém vývoji v EU způsobeném další eskalací dluhové krize zemí eurozóny.
        • Počítá s citelným snížením ekonomické aktivity, růstem nezaměstnanosti, ztrátou důvěry investorů a odpisem veškerých expozic vůči problémovým zemím EU (celkem 24,4 mld. Kč k 30.9.2011).
      /29
    • Výsledky aktuálních zátěžových testů ČNB: podíl NPL
      • Zátěžový scénáři – došlo by k razantnímu nárůstu úvěrů v selhání. Ztráty ze znehodnocení úvěrů by v roce 2012 dosáhly téměř 2,7 % z úvěrového portfolia.
      • Paralelně by byl v tomto zátěžovém scénáři bankovní sektor zasažen poměrně vysokými tržními ztrátami z titulu poklesu cen držených vládních dluhopisů.
      /29
    • Výsledky aktuálních zátěžových testů ČNB: kapitálová přiměřenost
      • Přes poměrně vysoké úvěrové i tržní ztráty a oslabené provozní zisky zůstává bankovní sektor jako celek stabilní i v zátěžovém scénáři, který počítá s
      /29
        • poklesem provozních zisků bank o 20-35 %;
        • poklesem hodnoty vládních dluhopisů u pěti zemí eurozóny (země „PIIGS“) o 100 %.
      • Kapitálová přiměřenost zůstává v obou scénářích nejen nad 8% minimem, ale neklesá pod 11 %.
      • Důvodem je především poměrně vysoká výchozí úroveň (15,6 %).
      • Zahájeny v září 2009 (pilotní kolo)
      • Zúčastněným bankám poskytnuty změny PD (koeficientem) v jednotlivých portfoliích kategorií podnikových a retailových expozic /ve 3. kole přidány Instituce + Sovereign
      • LGD není stresováno
      • Poslední čtvrté kolo společných zátěžových testů proběhlo na datech k 31.12.2010
        • Agregované výsledky zveřejněny v ZFS 2010/2011
      • V současnosti probíhá 5. kolo z rozšířenou sadou rizik (např. i riziko likvidity) v rámci IMF FSAP
      /29 Společné zátěžové testy (bottom-up testy)
      • Růst PD jednotlivých kategorií expozic
      /29 Společné zátěžové testy
      • Výsledky testů naznačují dostatečnou odolnost zúčastněných bank vůči nepříznivým šokům
      /29 Společné zátěžové testy
      • Přidaná hodnota pro ČNB
        • Informace o odolnosti sektoru
        • Informace o úrovních a vývoji některých rizikových parametrů (PD, LGD, EAD)
          • Slouží k průběžnému zpřesňování předpokladů agregátních zátěžových testů ČNB
        • Intenzivnější komunikace ČNB a zúčastněných bank týkající se možných rizik i nastavení vhodné metodologie zátěžového testování
      /29 Společné zátěžové testy
    • /29 Děkuji za pozornost. Kontakt: Adam Geršl zástupce ředitele Samostatný odbor finanční stability Česká národní banka E-mail: adam.gersl@cnb.cz