Убыток по умолчанию - Loss given default

Убыток по умолчанию или же LGD - это доля актива, которая теряется в случае дефолта заемщика.

Это общий параметр в моделях риска, а также параметр, используемый для расчета экономический капитал, ожидаемый убыток или же нормативный капитал под Базель II для банковское учреждение. Это признак любого воздействия на клиента банка. Риск - это сумма, которую можно потерять в результате вложения.

LGD тесно связана с ожидаемый убыток, который определяется как продукт LGD, вероятность дефолта (PD) и экспозиция по умолчанию (EAD).

Определение

LGD - это доля актива, которая теряется в результате дефолта заемщика. В скорость восстановления определяется как 1 минус LGD, доля актива, которая возвращается в случае дефолта заемщика.^[1]

Убыток при дефолте зависит от объекта, поскольку обычно считается, что на такие убытки влияют ключевые характеристики сделки, такие как наличие обеспечения и степень подчиненности.

Как рассчитать LGD

Расчет LGD легко понять с помощью примера: если клиент не выполняет свои обязательства с непогашенным долгом в размере 200 000 долларов США, и банк или страхование могут продать ценную бумагу (например, квартиру) по чистой цене 160 000 долларов США (включая затраты, связанные с обратная покупка), то LGD составляет 20% (= 40 000 долл. США / 200 000 долл. США).

Теоретически LGD рассчитывается по-разному, но наиболее популярным является «валовое» LGD, где общие потери делятся на экспозиция по умолчанию (EAD). Другой метод - разделить убытки на необеспеченную часть кредитной линии (где обеспечение покрывает часть EAD). Это известно как LGD Blanco.^[а] Если в последнем случае стоимость залога равна нулю, то LGD Blanco эквивалентна LGD брутто. Для этого можно использовать различные типы статистических методов.

Gross LGD является наиболее популярным среди ученых из-за своей простоты и потому, что ученые имеют доступ только к данным рынка облигаций, где стоимость обеспечения часто неизвестна, не рассчитана или не имеет отношения к делу. Blanco LGD пользуется популярностью среди некоторых практикующих специалистов (банков), потому что банки часто имеют много обеспеченных кредитов, и банки хотели бы разделить свои убытки между убытками по необеспеченным частям и убытками по обеспеченным частям из-за снижения качества обеспечения. Последний расчет также является тонким требованием Базель II, но большинство банков в настоящее время недостаточно развиты для проведения таких расчетов.^{[нужна цитата ]}

Расчет LGD с использованием фундаментального подхода (для корпоративных, суверенных и банковских рисков)

Чтобы определить необходимый капитал для банка или финансового учреждения в соответствии с Базель II, учреждение должно рассчитать активы, взвешенные с учетом риска. Это требует оценки LGD для каждого корпоративного, суверенного и банковского риска. Есть два подхода к получению этой оценки: фундаментальный подход и продвинутый подход.

Размещение без залога

Согласно фундаментальному подходу, BIS предписывает фиксированные коэффициенты LGD для определенных классов необеспеченных требований:

Приоритетные требования к компаниям, государственным органам и банкам, не обеспеченные признанным залогом, привлекают 45% LGD.
Все субординированные требования к корпорациям, государственным органам и банкам привлекают 75% LGD.

Размещение с залогом

Простой пример LGD: если клиент не выполняет свои обязательства, имея непогашенный долг в размере 200 000 (EAD), и банк может продать ценную бумагу по чистой цене 160 000 (включая расходы, связанные с обратной покупкой), то 40 000, или 20%, от EAD теряются - LGD составляет 20%.

Эффективный убыток при дефолте ( ${displaystyle L_ {GD} ^ {*}}$ ) применительно к обеспеченной сделке можно выразить как ${displaystyle L_ {GD} ^ {*} = L_ {GD} cdot {frac {E ^ {*}} {E}}}$ Стрижка, соответствующая валютному несоответствию между обеспечением и подверженностью риску (стандартная сокращенная ставка надзора для валютного риска, когда подверженность и обеспечение выражены в разных валютах, составляет 8%)

* He и * Hc должны быть получены из следующей таблицы стандартных контролирующих стрижек:

Однако при определенных особых обстоятельствах надзорные органы, то есть местные центральные банки, могут решить не применять «стрижки», указанные в рамках комплексного подхода, а вместо этого применить нулевой код H.

Расчет LGD при расширенном подходе (и для розничного портфеля при фундаментальном подходе)

Под A-IRB подход и для Retail-портфеля под F-IRB При таком подходе банк сам определяет соответствующие убытки по умолчанию, которые будут применяться к каждому риску убытков, на основе надежных данных и анализа. Анализ должен быть подтвержден как внутри организации, так и надзорными органами. Таким образом, банк, использующий внутренние убытки с учетом оценок по умолчанию для целей капитала, мог бы дифференцировать убытки с учетом значений по умолчанию на основе более широкого набора характеристик транзакции (например, типа продукта, более широкого диапазона типов обеспечения), а также характеристик заемщика. Ожидается, что эти значения представляют собой консервативный взгляд на долгосрочные средние значения. Банку, желающему использовать свои собственные оценки LGD, необходимо будет продемонстрировать своему надзорному органу, что он может соответствовать дополнительным минимальным требованиям, относящимся к полноте и надежности этих оценок.

Модель LGD оценивает стоимость и / или качество обеспечения, которое банк держит для предоставления ссуды - ценные бумаги могут представлять собой машины, такие как автомобили, грузовики или строительные машины. Это может быть ипотека, счет депо или товар. Чем выше стоимость ценной бумаги, тем ниже LGD и, следовательно, потенциальные убытки, с которыми банк или страховка столкнется в случае дефолта. Банки, использующие A-IRB подход должен определять значения LGD, тогда как банки в F-IRB нужно сделать это только для розничного портфеля. Например, по состоянию на 2013 год в Соединенном Королевстве было девять компаний с собственными моделями ипотечных кредитов LGD. По состоянию на 2013 год в Швейцарии было два банка. В Германии много сберегательных организаций, особенно лидера рынка. Bausparkasse Schwäbisch Hall - имеют собственные ипотечные модели LGD. В классе корпоративных активов многие немецкие банки до сих пор используют только значения, указанные регулирующим органом в соответствии с F-IRB подход.

Оценщики стоимости обратной покупки (RVE) оказались лучшим инструментом для оценки LGD. Коэффициент стоимости обратной покупки представляет собой процент стоимости дома / квартиры (ипотека) или оборудования в данный момент времени по сравнению с его покупной ценой.

LGD спада

В соответствии с Базель II банкам и другим финансовым учреждениям рекомендуется рассчитывать «LGD спада» (убыток при спаде при дефолте), который отражает убытки, возникающие во время «спада» в бизнес-цикле для целей регулирования. LGD спада интерпретируется по-разному, и большинство финансовых организаций, которые подают заявку на одобрение IRB в рамках BIS II, часто по-разному определяют условия спада. Одно определение - это по крайней мере два последовательных квартала отрицательного роста реального ВВП. Часто отрицательный рост также сопровождается отрицательным разрывом выпуска в экономике (где потенциальное производство превышает фактический спрос).

Расчет LGD (или LGD спада) ставит серьезные задачи перед разработчиками моделей и практиками. Окончательное урегулирование дефолтов может занять много лет, и окончательные убытки и, следовательно, окончательный LGD не могут быть рассчитаны, пока не будет собрана вся эта информация. Кроме того, практическим специалистам не хватает данных, поскольку реализация BIS II является довольно новой, а финансовые учреждения, возможно, только начали собирать информацию, необходимую для расчета отдельных элементов, из которых состоит LGD: EAD, прямые и косвенные убытки, ценности безопасности и потенциал, ожидаемое восстановление в будущем. Другая проблема, и, возможно, самая важная, заключается в том, что определения по умолчанию в разных учреждениях различаются. Это часто приводит к так называемым различным показателям излечения или проценту неудач без потерь. Расчет LGD (среднего) часто состоит из дефолтов с убытками и дефолтов без них. Естественно, когда больше значений по умолчанию без потерь добавляется к выборке наблюдений, LGD становится ниже. Это часто бывает, когда определения дефолта становятся более «чувствительными» к ухудшению кредитоспособности или «ранним» признакам дефолта. Следовательно, когда учреждения используют разные определения, параметры LGD становятся несопоставимыми.

Многие учреждения изо всех сил пытаются произвести оценки LGD спада, но часто прибегают к «картированию», поскольку данные о спаде часто отсутствуют. Картирование - это процесс предположение убытки при спаде за счет использования существующего LGD и добавления дополнения или буфера, которые, как предполагается, представляют собой потенциальное увеличение LGD при возникновении спада. LGD часто снижается для некоторых сегментов во время спада, поскольку наблюдается относительно больший рост дефолтов, что приводит к более высоким показателям излечения, часто в результате временного ухудшения кредитоспособности, которое исчезает после завершения периода спада. Кроме того, значения LGD снижаются для финансовых учреждений, не выполняющих свои обязательства, в условиях экономического спада, поскольку правительства и центральные банки часто спасают эти учреждения для поддержания финансовой стабильности.

В 2010 году исследователи Moody’s Analytics оценили LGD в соответствии с целевым вероятным событием, которое должно было быть зафиксировано в соответствии с Базелем. Они показывают, что рекомендации по LGD в связи с спадом в Базеле могут быть недостаточно консервативными.^[2] Их результаты основаны на структурной модели, которая учитывает систематический риск восстановления.^[3]

Исправление различных определений по умолчанию

Одна из проблем, с которой сталкиваются практикующие специалисты, - это сравнение оценок LGD (обычно средних), полученных за разные периоды времени, когда использовались разные определения дефолта. Следующая формула может использоваться для сравнения оценок LGD за один период времени (скажем, x) с другим периодом времени (скажем, y):

LGD_у= LGD_Икс* (1-коэффициент излечения_у) / (1-курс лечения_Икс)

LGD для конкретной страны

В Австралии пруденциальный регулятор APRA установил промежуточный минимальный LGD спада в размере 20% по ипотечным жилищным кредитам для всех заявителей на продвинутые подходы Базель II. Нижний предел 20% не чувствителен к риску и предназначен для поощрения уполномоченные депозитные учреждения (ADI) для проведения дальнейшей работы, которая, по мнению APRA, будет в среднем ближе к 20%, чем исходные оценки ADI.

Важность

LGD заслуживает большего внимания, чем ему уделялось в последнее десятилетие, когда модели кредитного риска часто предполагали, что LGD не зависит от времени. Движение LGD часто приводит к пропорциональному движению необходимого экономического капитала. Согласно BIS (2006) учреждения, внедряющие Advanced-IRB вместо Foundation-IRB, испытают большее уменьшение капитала первого уровня, и внутренний расчет LGD является фактором, разделяющим эти два метода.^{[нужна цитата ]}

Примечания

^ Назван в честь академика Роберто Бланко.

внешняя ссылка

Убыток при невыполнении обязательств Информация и обновления мини-экзамена Basel II (неработающая ссылка)
Что мы знаем об убытках в результате дефолта в Центре финансовых институтов Wharton
Динамическое прогнозирование LGD в Moody's K M V (неработающая ссылка)
Практические статьи по BIS2 и моделированию рисков, представленные профессионалами для создания отраслевого стандарта.
LGD спада для Базеля II, Рабочая группа RMA Capital.
Деловой цикл и спад LGD в итальянских банках: тематическое исследование.

[2] Назван в честь академика Роберто Бланко.

[Altman2004-1] Альтман, Эдвард; Рести, Андреа; Сирони, Андреа (июль 2004 г.). «Нормы возмещения дефолта при моделировании кредитного риска: обзор литературы и эмпирических данных». Экономические заметки. 33 (2): 183–208. CiteSeerX 10.1.1.194.4041. Дои:10.1111 / j.0391-5026.2004.00129.x.

[3] Леви, Амнон; Мэн, Цян; Каплин, Андрей; Ван, Яшань; Ху, Женя (2010). «Последствия корреляции PD-LGD в настройке портфеля» (PDF). Официальный документ Moody's Analytics.

[4] Леви, Амнон; Ху, Женя (2007). «Включение систематического риска в восстановление: теория и доказательства» (PDF). Официальный документ Moody's Analytics.

[1]

[а]

[2]

[3]