Заключение. 
Расчет оптимального количества резервов под ипотечные ссуды

Многолетний опыт банковских кризисов указывает на то, что все испробованные способы банковского регулирования не являются оптимальными, и поэтому им нужно постоянно развиваться. Международные нормы Базеля совершенствуются с каждым следующим кризисом, отражая в себе слабость предыдущих норм, однако этого может быть не достаточно. К сожалению, все изменения, относящиеся к определению минимальных размеров резервов под активы, способствуют лишь более точному определению уровня кредитного риска актива, что приводит к более точному статичному коэффициенту риска. Однако, кредитный риск не является постоянным во времени — в кризисный период, даже лучшие из лучших могут испытать непреодолимые трудности. В качестве примера можно привести фонд LTCM, который был одним из лучших в восьмидесятых годах. Однако кризис в России привел к тому, что они обанкротились, хотя этого никто не ожидал. Отсюда можно предположить, что кредитный риск любого актива является процикличным: увеличивается в период рецессии и уменьшается в период расцвета экономики. Этот факт, который в настоящее время никак не используется, может помочь в регулировании кредитных организаций для создания динамичного коэффициента риска для каждого портфеля актива, в зависимости от экономической ситуации в стране. В своей работе я работал с портфелем ипотечных кредитов крупнейших российских банков и разработал модель, которая способна предсказывать уровень просроченной задолженности 90+ дней, считающейся безнадежной, в зависимости от таких макроэкономических показателей, как уровень безработицы, уровень реальной заработной платы и процентной ставки по ипотечным кредитам. Далее, я использую значение 10% VaR уровня просроченной задолженности, чтобы получить уровень кредитного риска для портфеля в любой момент времени, который помогает мне определить минимальный размер резервов. По предложенной мной системе формирования резервов, если банк видит, что впереди кризис и прогнозируемый уровень просроченной задолженности растет, то он должен нарастить капитал на возможные потери сейчас, во время спокойного периода. Вопрос того, должны ли резервы под капитал быть контрциклическими, как в системе, предложенной мной, или процикличискими (текущая система) является особенно острым в последнее время. Существенным минусом текущей системы формирования резервов является то, что они способствуют ухудшению кризиса на рынке кредитов во время рецессии: банки не хотят выдавать деньги в долг, потому что для них слишком сложно оставлять деньги под резервы на новые кредиты, которые могут помочь стимулировать экономику. Поэтому, контрцикличная система, запасающая резервы в экономический бум, когда банкам проще найти деньги под резервы, является решением данной проблемы, и к тому же, банки могут лучше пережить потери во время рецессии.

Моя работа является лишь началом создания динамичного коэффициента риска для портфелей активов, соответственно у этой темы есть множество путей развития. Одним из таких путей, может быть оптимизация процесса получения коэффициента. В своей работе я предложил использовать значение 10% VaR в качестве коэффициента риска, однако, можно использовать другие способы. Например, можно проанализировать, как прогнозируемый уровень просрочки влияет на прогнозное значение коэффициента достаточности капитала, которое по текущим нормативам Центрального Банка РФ не должно быть ниже 10%, иначе у банка отнимут лицензию. Далее надо задать такой уровень резервов, который бы сглаживал поведение этого коэффициента. Это лишь небольшой пример того, как еще можно использовать прогнозируемое поведение портфеля с просроченными задолженностями для лучшего регулирования кредитных организаций.