Оценка кредитного риска контрагента в кредитной организации не сводится к проверке его текущего финансового состояния: её прикладной смысл — преобразовать разнородную информацию о контрагенте в сопоставимый результат, пригодный для лимитирования, мониторинга, резервирования и пересмотра условий работы. Если результат не связан с управленческими решениями, рейтинг остаётся аналитической характеристикой, но не становится инструментом управления риском. Для центрального контрагента это особенно существенно: согласно публичной методике НКО НКЦ (АО), внутренние рейтинги применяются при установлении лимитов, формировании резервов, принятии решений о категории допуска к клиринговому обслуживанию, приёме активов в обеспечение, допуске бумаг к торгам и в закупках [1, с. 8].

После ограничения доступности международных рейтинговых оценок нагрузка на внутренние рейтинговые системы выросла. Деятельность кредитных рейтинговых агентств в Российской Федерации регулируется Федеральным законом от 13.07.2015 № 222-ФЗ [11], однако сужение круга доступных внешних оценок означает, что организация всё чаще опирается на собственную модель и собственные источники данных. Отсюда вытекает базовое требование: внутренний рейтинг должен быть формализованным, но не формальным — пользователь обязан понимать, какие факторы повлияли на разряд и какие события способны его изменить. В методике НКО НКЦ (АО) внутренний рейтинг определён как формализованная оценка финансового состояния контрагента на основе комплекса финансовых и нефинансовых показателей [1, с. 3], а мастершкала — как упорядоченная совокупность дискретных разрядов, соотносящая рейтинг с параметром кредитного риска [1, с. 4].

Цель статьи — обосновать подход к совершенствованию модели оценки кредитного риска контрагентов на основе внутренних рейтингов. Внимание сосредоточено на трёх направлениях: уточнении финансового блока, развитии сегментного нефинансового анализа и включении макроэкономической надстройки для сценарной оценки вероятности дефолта. Речь идёт не о замене базовой архитектуры, а о развитии тех элементов, которые повышают применимость модели для мониторинга, стресс-тестирования и оценки ожидаемых кредитных потерь.

Кредитный риск и количественная основа внутреннего рейтинга

Кредитный риск можно определить как вероятность финансовых потерь вследствие полного или частичного неисполнения контрагентом своих обязательств [13]. В методике НКО НКЦ (АО) контрагент определяется через сам факт наличия кредитного риска, а не через формальный тип организации [1, с. 4]. В международной надзорной практике риск раскрывается через параметры PD, LGD и EAD, глава CRE32 Базельской рамки устанавливает порядок расчёта компонентов кредитного риска для риск-весовых функций IRB-подхода, включая PD, LGD, EAD и срок до погашения M [2].

Для внутреннего рейтинга центральное значение имеет PD: именно вероятность дефолта характеризует контрагента как обязанное лицо, тогда как LGD и EAD в большей мере зависят от параметров сделки и обеспечения. Поэтому внутренний рейтинг можно рассматривать как формализованное ранжирование контрагентов по вероятности дефолта с переводом расчётного результата в разряд мастершкалы. Если связь рейтингового класса с параметром риска не определена, рейтинг теряет прикладную ценность и не может использоваться в расчётах резервов, капитала и стресс-сценариев. В российской практике оценка кредитного риска непосредственно связана с формированием резервов на возможные потери, порядок которого установлен положениями Банка России № 590-П и № 730-П [9, 10].

Внутренний рейтинг отличается от внешнего и источником формирования, и функцией: внешний адресован широкому кругу пользователей, внутренний встроен в процедуры самой организации — лимитирование, мониторинг, оценку обеспечения, формирование резервов и внутреннюю отчётность [12]. Поэтому значим не только итоговый разряд, но и процедура его получения, основания пересмотра и пределы экспертного суждения.

Сегментный подход и архитектура модели

Внутренняя рейтинговая система должна сочетать единство шкалы и сегментную специфику. Единая мастершкала обеспечивает сопоставимость оценок, однако одинаковый набор факторов нельзя корректно применить к банку, корпорации, профессиональному участнику рынка ценных бумаг, страховщику или негосударственному пенсионному фонду — у них различаются отчётность, источники риска и признаки ухудшения положения. Публичная методика НКО НКЦ (АО) исходит именно из сегментного подхода: алгоритмы определения рейтинга разработаны в зависимости от сегмента и состава доступной информации [1, с. 2, 7]. Для центрального контрагента с неоднородной контрагентской базой это методологическая необходимость, а рациональной конструкцией становится сочетание «единая мастершкала — сегментные модели».

Процесс рейтингования в общем виде представляет собой последовательность трёх блоков: расчётная оценка по финансовым и нефинансовым показателям, учёт сигналов раннего предупреждения и экспертная корректировка. В методике НКО НКЦ (АО) для ряда сегментов он раскрыт как три этапа — оценка показателей с определением вероятности дефолта, проверка оснований для присвоения наименьшей категории и экспертная оценка с присвоением итогового рейтинга [1, с. 9–11]. Логика оправдана: расчётная модель не может охватить все события, влияющие на кредитный риск.

Финансовый блок — исходная основа оценки, его задача состоит в характеристике платёжеспособности, масштаба деятельности, долговой нагрузки, ликвидности и рентабельности. Состав показателей различается по сегментам: в публичной методике для банков это нетто-активы, отношение операционных расходов к доходам, стоимость риска, доля проблемных и просроченных активов [1, с. 15], для эмитентов и корпораций — активы, выручка, рентабельность по FFO либо EBITDA, финансовая независимость и долговая нагрузка [1, с. 16], для ПУРЦБ и управляющих компаний — активы, рентабельность капитала и текущая ликвидность [1, с. 18]. Развитие блока не должно сводиться к росту числа коэффициентов: показатель уместен лишь тогда, когда он дополняет оценку и обладает устойчивой экономической интерпретацией. Так, для корпоративных контрагентов показатель покрытия процентов полезен как индикатор способности обслуживать процентную нагрузку — при снижении операционной прибыли и росте ставок прежний уровень долга становится более рискованным.

Нефинансовый блок учитывает признаки, не отражённые прямо в отчётности, но влияющие на кредитное качество: для корпораций — отрасль, рыночную позицию, государственную поддержку, присутствие на биржевых рынках и включение в индексы, для банков — системную значимость и историю взаимоотношений с группой, для ПУРЦБ — участие в выпусках ценных бумаг, функции маркетмейкера и концентрацию активов или обязательств [1, с. 15–16, 18]. При этом внутренние рейтинги не следует смешивать с методологиями внешних агентств: методика центрального контрагента ориентирована на собственные риск-процессы и биржевую инфраструктуру, поэтому развитие нефинансового блока должно опираться не на копирование агентских подходов, а на признаки, реально улучшающие оценку риска в конкретном сегменте.

Сигналы раннего предупреждения, экспертные корректировки и макроэкономическая надстройка

Сигналы раннего предупреждения не дают рейтинговой оценке запаздывать относительно фактического ухудшения кредитного качества. Если рейтинг пересматривается только по поступлении очередной отчётности, модель может не успеть отразить нарушение нормативов, просроченную задолженность, судебные процессы, признаки банкротства или отзыв лицензии. В методике НКО НКЦ (АО) предусмотрены сигналы трёх уровней — «жёлтый», «красный» и «чёрный», — последствия которых варьируются от снижения рейтинга на одну-две ступени до присвоения рейтинга «D» [1, с. 9]. Среди оснований для наименьшей категории методика называет существенную негативную информацию, отрицательную величину собственных средств, нарушение обязательных нормативов, признаки банкротства и отзыв лицензии [1, с. 13–14].

Экспертные корректировки — необходимый элемент системы: они позволяют учесть существенную информацию, не формализуемую в расчётном блоке. Такое сочетание модельной оценки и профессионального суждения согласуется с принципами управления кредитным риском Базельского комитета по банковскому надзору [4]. Однако суждение должно иметь пределы — основания корректировки, диапазон изменения рейтинга и порядок документирования следует описывать заранее, иначе корректировка подменяет модель. В публичной методике экспертная оценка опирается на всю доступную информацию, а при непредставлении контрагентом разъяснений отчётность может признаваться информационно непрозрачной с применением более консервативной оценки риска [1, с. 10].

Отдельное направление развития связано с макроэкономической надстройкой. Базовая оценка должна сохранять сопоставимость во времени, иначе рейтинг становится чрезмерно волатильным, вместе с тем для стресс-тестирования и оценки ожидаемых кредитных потерь требуется понимать, как вероятность дефолта меняется при ухудшении макроэкономической среды. Рациональнее не перестраивать модель под каждый сценарий, а использовать отдельный макроэкономический модуль (satellite-модель), корректирующий базовую оценку PD для сценарных целей.

Такой подход согласуется с логикой Международного стандарта финансовой отчётности (IFRS) 9 [7]: по оценке Банка международных расчётов, IFRS 9 опирается на более прогнозный (forward-looking) подход по сравнению с моделью понесённых потерь и обеспечивает более своевременное признание кредитных потерь [8]. Надстройка может учитывать динамику валового внутреннего продукта, ключевой ставки, инфляции, валютного курса, отраслевых индексов и цен на сырьё, если они экономически связаны с кредитным качеством сегмента, но не должна подменять финансовый и нефинансовый анализ. Сценарный характер такой оценки согласуется с принципами стресс-тестирования Базельского комитета [5].

Гранулярность шкалы, валидация и качество данных

Качество модели зависит от гранулярности рейтинговой шкалы. Глава CRE36 Базельской рамки закрепляет, что IRB-система должна иметь не менее семи рейтинговых классов для недефолтных заёмщиков и один класс для заёмщиков в состоянии дефолта [3]. Недостаточная гранулярность объединяет в одном классе контрагентов с разным уровнем риска, чрезмерная — создаёт иллюзию точности при недостатке статистики, число разрядов должно обеспечивать баланс точности ранжирования и устойчивости оценки. Валидация модели обязана включать проверку дискриминирующей способности, устойчивости и калибровки.

Не менее важно качество данных. Внутренний рейтинг опирается на финансовую отчётность, раскрываемую информацию, сведения официальных источников и рейтинговых агентств, данные внутренних подразделений и историю взаимодействия с контрагентом, методика НКО НКЦ (АО) перечисляет широкий круг таких источников [1, с. 25–26]. Системная организация информационной базы согласуется с принципами агрегирования рисковых данных и формирования риск-отчётности Базельского комитета [6]. Каждый дополнительный показатель должен иметь экономический смысл, быть регулярно доступным и улучшать интерпретацию риска, особенно осторожно следует относиться к нефинансовым признакам, неоднородная экспертная трактовка которых ведёт к разным оценкам сходных контрагентов.

Заключение

Модель оценки кредитного риска контрагентов на основе внутренних рейтингов следует рассматривать как комплексную систему, объединяющую сегментный подход, финансовый и нефинансовый модули, мастершкалу, связь с вероятностью дефолта, сигналы раннего предупреждения и экспертные корректировки. Её эффективность определяется не только точностью расчёта, но и тем, насколько результат встроен в реальные процедуры управления рисками. Совершенствование модели целесообразно вести в трёх взаимосвязанных направлениях, обобщённых в таблице 1.

Таблица 1

Направления совершенствования модели оценки кредитного риска контрагентов

С учётом изложенного внутренний рейтинг следует понимать не как разовое значение, а как результат непрерывного процесса: сбор и проверка данных, расчёт финансовых и нефинансовых показателей, анализ сигналов раннего предупреждения, экспертные корректировки и — при необходимости — макроэкономическая сценарная оценка. Именно такая конструкция позволяет использовать внутренний рейтинг как рабочий инструмент кредитного риск-менеджмента, а не как формальную классификацию контрагентов.

Литература:

1. Методика определения Внутренних рейтингов контрагентов НКО НКЦ (АО): публичная версия. — Москва, 2026.
2. Basel Committee on Banking Supervision. Basel Framework. CRE32: IRB approach — risk components. — Basel: BIS.
3. Basel Committee on Banking Supervision. Basel Framework. CRE36: IRB approach — minimum requirements to use IRB approach. — Basel: BIS.
4. Basel Committee on Banking Supervision. Principles for the Management of Credit Risk. — Basel: BIS, 2000.
5. Basel Committee on Banking Supervision. Stress Testing Principles. — Basel: BIS, 2018.
6. Basel Committee on Banking Supervision. Principles for Effective Risk Data Aggregation and Risk Reporting (BCBS 239). — Basel: BIS, 2013.
7. Международный стандарт финансовой отчётности (IFRS) 9 «Финансовые инструменты».
8. Financial Stability Institute, Bank for International Settlements. IFRS 9 and Expected Loss Provisioning: Executive Summary. — Basel: BIS, 2017.
9. Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности».
10. Положение Банка России от 24.08.2020 № 730-П «О порядке формирования банками резервов на возможные потери с применением банковских методик управления рисками и моделей количественной оценки рисков».
11. Федеральный закон от 13.07.2015 № 222-ФЗ «О деятельности кредитных рейтинговых агентств в Российской Федерации».
12. Карминский А. М., Пересецкий А. А., Петров А. Е. Рейтинги в экономике: методология и практика. — Москва: Финансы и статистика, 2005.