Управление тщательностью андеррайтинга при ипотечном кредитовании в РФ

ВЕСТН. МОСК. УН-ТА. СЕР. 6. ЭКОНОМИКА. 2009. № 5

Я.А. Рощина1,

аспирантка экономического ф-та МГУ имени М.В. Ломоносова

УПРАВЛЕНИЕ ТЩАТЕЛЬНОСТЬЮ АНДЕРРАЙТИНГА

ПРИ ИПОТЕЧНОМ КРЕДИТОВАНИИ В РФ

В данной работе предложен способ оптимизации андеррайтинга ипотечных заемщиков при помощи управления его тщательностью. В статье также строится модель работы отдела андеррайтинга банка, отдел рассматривается как система массового обслуживания, вводится понятие «тщательность андеррайтинга», предлагается критерий оптимизации тщательности, указывается способ нахождения и установления оптимальной тщательности.

Ключевые слова: ипотечное кредитование, андеррайтинг заемщика, оценка кредитоспособности.

The method of mortgage borrower underwriting's optimization by thoroughness management is proposed in the article. Model of underwriting department's working is constructed, bank's underwriting department is considered as queueing system. The concept of underwriting's thoroughness is introduced, thoroughness' optimization criterion is proposed, the way of finding and establishing of the optimal thoroughness is indicated.

Key words: mortgage, borrower's underwriting, solvency estimation.

В настоящее время ипотекой называют обременение имущественных прав собственности на объект недвижимости. Ипотечное кредитование — кредитование под залог недвижимости, т.е. кредитование с использованием ипотеки в качестве обеспечения возвратности кредитных средств2. Преимущества и возможности ипотечного кредитования (далее ИК) способствовали его широкому распространению во многих странах. Для населения ИК является одним из способов получения жилья, причем подчас единственно доступным, для банков — перспективной сферой долгосрочных вложений, для государства и городских властей — способом решения жилищной проблемы и, следовательно, снижения социальной напряженности в обществе. Однако специфика ИК порождает свои проблемы и задачи. Большие сроки и объемы кредитования, определяемые высокой стоимостью недвижимости, требуют нали-

1 Рощина Янина Александровна, тел.: +7 (903) 527-79-32; e-mail: janina-d@yandex.ru

2 См.: СергеевД.А. Влияние системы ипотечного кредитования на преодоление кризисных явлений в экономике // Финансовые проблемы РФ и пути их решения: теория и практика. Мат-лы Международной научно-практической конференции. СПб., 2000. С. 186.

чия у банка-кредитора постоянного источника финансирования, включая так называемые «длинные деньги». В текущей ситуации кризиса ликвидности, охватившего практически всю мировую финансовую систему, в том числе и нашу страну, происходит сворачивание программ ипотечного кредитования большинством российских кредиторов. Оставшиеся на рынке крупные игроки вынуждены идти на установление более жестких параметров кредитования — процентной ставки, срока кредита, размера первоначального взноса. Это, в свою очередь, делает ипотеку почти недоступной для российских заемщиков. Катастрофическое сужение рынка ИК в РФ, когда темпы роста выдачи ипотечных кредитов замедлились в разы, а условия выдачи ужесточились до уровня 2003—2004 гг., произошло всего за несколько месяцев. При этом нельзя забывать, что отправной точкой развития мирового финансового кризиса явился обвал американского рынка рисковой ипотеки. Для оздоровления и дальнейшего развития мировой экономики в целом и рынка ИК РФ в частности важно не только преодолеть, пережить кризис, но и воспользоваться им, и извлечь преподнесенный урок. Для понимания роли ИК в развитии кризиса необходимо проследить развитие событий на рынке ипотечного кредитования в США.

В 2000—2003 гг., стараясь не допустить замедления темпов экономического роста, Центральный банк США проводил политику планомерного снижения учетных ставок (Федеральный резерв США понизил федеральную фондовую ставку с 6,5% в 2000 г. до 1% в 2003 г.). Банки получили больше возможностей по займу денег, в то время как цены на недвижимость постоянно росли (рынок недвижимости США постоянно рос начиная с 1990-х гг.). Ипотечное кредитование в таких условиях было выгодным и надежным, и в стремлении больше заработать банки пересматривали и снижали требования к кредитоспособности заемщика. Развивался и быстро рос рынок высокорисковой ипотеки. Кредитные организации стали в массовом порядке кредитовать тех клиентов, которым раньше отказывали в выдаче кредита. Выданные ипотечные кредиты банки секьюритизировали в облигации и сложные кредитные производные с высокой доходностью. Причем поскольку для снижения кредитного риска банки страховали выданные кредиты, то даже обеспеченные высокорискованными кредитами финансовые инструменты зачастую имели рейтинг наивысшей надежности. Инвесторы, банки, пенсионные фонды и многие другие организации вкладывали свои деньги в высокодоходные и надежные ипотечные ценные бумаги. Однако к 2006 г. цены на американскую недвижимость, достигнув пика, стали снижаться. К лету 2006 г. цены понизились настолько, что многие заемщики были

должны банку больше, чем стоило их жилье. В США начались массовые неплатежи и объявление дефолтов по высокорискованным ипотечным кредитам. Рейтинговые агентства понизили рейтинг финансовых инструментов на основе проблемных ипотечных кредитов до самых низких уровней. Произошло обесценивание этих финансовых инструментов, а затем и переоценка стоимости прочих производных, напрямую не связанных с ипотечным кредитованием.

В российских банках, занимавших деньги на длительный срок за рубежом, кризис привел к резкому ухудшению ликвидности и доступа к долгосрочным источникам финансирования. Начавшееся снижение цен на недвижимость, а также ухудшение финансового состояния многих заемщиков привели к массовым неплатежам и риску дефолтов. Одной из причин происходящего также явилось недостаточное внимание к оценке кредитоспособности и к ее прогнозированию в условиях недавнего постоянного роста рынка ипотеки и цен на недвижимость. Все это напрямую отразилось на условиях ипотечных программ. Повысились процентные ставки по ипотечным кредитам, увеличился размер минимального первоначального взноса, сократился средний срок ипотечного кредита. Сильно ужесточились процедуры андеррайтинга. В кредитный договор, заключаемый между банком и заемщиком, многие банки добавили пункт о возможности одностороннего изменения процентной ставки. Однако такое ужесточение проверки кредитоспособности, никак не повлияв на уже выданные высокорисковые кредиты, способно снизить будущую прибыль при нормализации ситуации на рынке ипотеки. Таким образом, одним из выводов, которые можно сделать, является необходимость своевременной и адекватной оценки кредитоспособности заемщиков.

Важнейшим и наиболее активно применяемым методом оценки кредитоспособности является андеррайтинг заемщиков, проводимый отделом андеррайтинга банка. Андеррайтинг заемщика — оценка вероятности погашения кредита с учетом доходов заемщика, его кредитной истории, наличия собственных средств для первоначального взноса и с учетом предмета ипотеки.

Рассмотрим понятие «тщательность андеррайтинга». «Тщательность», по толковому словарю Ушакова, — старательность, аккуратность. Под «тщательностью андеррайтинга» мы будем понимать тщательность рассмотрения заявок на ипотечный кредит. Среднее время рассмотрения заявки на ипотечный кредит (и) равно сумме тщательности рассмотрения (Т) и минимального времени, необходимого на рассмотрение заявки с нулевой тщательностью (т):

и = т + Т.

Повышение тщательности, очевидно, ведет к снижению риска невозврата кредита и просрочек по нему, однако также ведет и к увеличению затрат банка на рассмотрение заявки. Следствием принятия решения о повышении качества кредитного портфеля обычно является решение и о повышении тщательности андеррайтинга. Поскольку тщательность определяется временем, затраченным на рассмотрение заявки, то, как правило, она повышается или за счет увеличения сроков рассмотрения заявки, или за счет увеличения числа сотрудников отдела андеррайтинга. Наоборот, при принятии решения о сокращении затрат банка допустимый уровень тщательности может быть снижен (путем исключения или облегчения некоторых процедур андеррайтинга). Все процедуры, связанные с изменением штата сотрудников, а также с изменением декларируемых банком сроков рассмотрения заявки, являются довольно затратными и трудоемкими, и применяются относительно нечасто. Таким образом, уровень тщательности определяется строго прописанными процедурами андеррайтинга и пересматривается банками относительно редко, с некоторым запозданием реагируя на значительные изменения на рынке ИК.

В качестве примеров можно привести «бум» ипотеки в 2006— 2007 гг., когда тщательность упала практически до минимально допустимых пределов, в том числе в результате этого в настоящее время мы наблюдаем ситуацию резкого роста неплатежей и сегодняшнюю ситуацию кризиса, когда сильно ужесточились процедуры андеррайтинга. Итак, можно сделать вывод о необходимости своевременного и адекватного (в динамике) управления тщательностью андеррайтинга.

Целью данной статьи, таким образом, является создание механизма гибкого (в динамике) регулирования банком тщательности андеррайтинга в зависимости от текущей ситуации на рынке ИК.

В качестве критерия регулирования предлагается максимизация средней прибыли (П), приносимой банку ИК за единицу времени. Достижение поставленной цели предлагается разбить на 2 шага.

Шаг № 1: описать зависимость прибыли П от среднего времени рассмотрения заявки и и найти оптимальное (максимизирующее

прибыль) значение и* и, следовательно, оптимальное значение

Г* *

= и — т.

Шаг № 2: указать способ установления найденной на предыдущем шаге оптимальной тщательности.

Предположим, что все выдаваемые банком ипотечные кредиты — стандартные (т.е. сумма кредита, срок кредита и процентная ставка — постоянны), а также, что после одобрения заявки все кредиты

2 ВМУ, экономика, № 5

17

выдаются, т.е. заявки на еще не выданный кредит могут покинуть банк, не дождавшись обслуживания или в результате отказа по кредиту, но не после получения одобрения. Каждый выданный банком ипотечный кредит к концу срока своей «жизни» окажется принадлежащим одному из двух классов — хороших или плохих (дефолтных, проблемных) кредитов. Отметим, что пока стандартных понятий «дефолт заемщика» и «дефолтный ипотечный кредит» в российском законодательстве нет. Существуют только нормы Гражданского кодекса, где описано, когда кредитор вправе потребовать от заемщика досрочного возврата кредита. Поэтому банки предпочитают по-своему трактовать, какие же кредиты следует отнести к разряду плохих и как с ними необходимо работать. При этом каждый банк использует и свои методы работы с клиентами, и свои собственные стандарты определения проблемного кредита.

В данной работе будем считать кредит с истекшим сроком «жизни» хорошим, если посчитанная для него чистая текущая стоимость (ИРУ) больше либо равна нулю. Обозначим среднюю ИРУ таких кредитов через А. Соответственно будем считать кредит с истекшим сроком «жизни» плохим, если посчитанная для него ИРУ меньше нуля. Обозначим среднюю ИРУ таких кредитов через В. Несмотря на стандартные параметры кредита, это именно средние значения ИРУ, поскольку ИРУ зависит и от индивидуального графика погашения (моментов досрочного погашения и погашения позже срока, со штрафами). Значения параметров А и В находятся банком путем анализа уже завершивших свою «жизнь» кредитов.

Итак, перейдем к выполнению шага № 1 и опишем зависимость прибыли от среднего времени обслуживания заявки:

П

где У (и) — среднее число ипотечных кредитов, выдаваемых банком за единицу времени, г (и) — вероятность того, что выданный кредит к концу срока «жизни» окажется хорошим. Здесь и далее под прибылью будем понимать среднюю прибыль от выдачи ипотечных кредитов без учета расходов банка на выдачу и обслуживание кредитов.

Введем параметр Родобр — вероятность одобрения рассматриваемой заявки на ипотечный кредит. Данный параметр легко оценить для каждого конкретного банка, зная число поступивших и одобренных заявок за достаточно большой период времени. Тогда У(и) можно выразить через вероятность родобр, среднее число заявок, поступающих в банк за единицу времени (А,), и вероятность ухода необслуженной заявки (ротказа):

У

Чтобы выразить ротказа через параметры отдела андеррайтинга, рассмотрим этот отдел как систему массового обслуживания и введем несколько обозначений.

Обозначим через ц интенсивность потока обслуживания, т.е. величину, обратную среднему времени обслуживания одной заявки:

^т-т^-п.

М [^обсл ]

Предположим, что время пребывания заявки в очереди ограничено величиной Тож, причем эта величина случайна. Примем также допущение о том, что «ограничивающая» величина Тож распределена по показательному закону с плотностью h (0 = V ехр (-уО, t > 0, где

-мЬ <5)

Таким образом, параметр V является плотностью потока уходов из очереди заявок, не дождавшихся обслуживания.

Пользуясь методами теории массового обслуживания3, можно найти искомую зависимость ротказа от параметров модели отдела андеррайтинга п, -, ц, V:

-

1 П

—.

п \ к то Л п + 5

-п !цп + -У---

к=0 к Ц П

т =1

Число слагаемых в выражении для ротказа бесконечно, однако с ростом 5 они быстро убывают, и при практических расчетах можно ограничиться их разумным небольшим числом.

Подставляя полученное выражение для ротказа в формулу (3), можно выразить У(ы) через параметры модели отдела андеррайтинга. Таким образом, для выполнения шага № 1 осталось найти вероятность того, что выданный кредит окажется хорошим. То есть найти функцию I(и), и > 0, такую, что:

— если среднее время рассмотрения заявки стремится к нулю, т.е. заявки одобряются всем желающим без какой-либо проверки, то I стремится к некоторому минимальному значению zmin. Это математически строгое описание того факта, что даже при отсутствии андеррайтинга всегда будет некая доля хороших кредитов;

отказа

3 См.: Волошин Г.Я. Методы оптимизации в экономике. М., 2004.

— если среднее время рассмотрения заявки стремится к бесконечности, т.е. банк очень критично подходит к рассмотрению заявок, то г стремится к некоторому максимальному значению гтах. Это математически строгое описание того факта, что при любом уровне тщательности андеррайтинга всегда будет некая доля плохих кредитов;

— вероятность того, что кредит хороший растет с ростом среднего время рассмотрения заявки;

— рост доли хороших кредитов с ростом среднего времени обслуживания будет замедляться, т.е. добавление каждого очередного кванта времени на анализ заявки будет приносить все меньшее увеличение г, иначе говоря, г (и) выпукла вверх.

В данной работе была выбрана следующая простейшая функция, удовлетворяющая вышеперечисленным условиям:

/ ч а + и ,

г

Ь + си

Для нахождения параметров функции а, Ь и с можно выписать два уравнения — при и ^ 0 и при и ^ <^>:

=а = 1

гшт =Т, гтах = _ .

Ь с

Для однозначного определения всех трех параметров необходимо добавить еще одно уравнение, например, такое:

г

где и 0 — время рассмотрения заявки, при котором вероятность г есть среднее арифметическое своих максимального и минимального значений.

Таким образом, оценивая для себя текущие значения параметров 7. 7 и иа, банк может в каждый момент времени найти

тш тах о

параметры функции г (и) и, следовательно, существует вероятность того, что выданный кредит окажется хорошим.

Используя формулы (2) и (3), можно выписать следующую формулу зависимости прибыли П от среднего времени рассмотрения заявки и:

П

Подставляя в формулу (9) выражения для Ротказа (6) и для г (и) (7, 8), можно выписать окончательную зависимость прибыли П от среднего времени обслуживания заявки и и от десяти параметров модели отдела андеррайтинга п, А, ц, V, родобр, А, В, гт1п, гтах , и0:

П (u ) = Х

.Л"

1—

хк

X" ^ ^тЪг+хЕ

X"

к=0

к !цк

1 H

хРодобр (4 г (u )- В (1 - z (u ))).

Теперь можно математически строго выписать поставленную на шаге № 1 задачу нахождения максимизирующего прибыль значения среднего времени обслуживания заявки и*

u* = u П

Найдя оптимальное значение и*, легко найти и оптимальное значение тщательности обслуживания Т *:

Г* * = и - т.

Итак, установив экспертно и с помощью анализа данных по уже выданным кредитам значения десяти параметров модели, можно найти максимизирующее прибыль значение тщательности обслуживания.

Перейдем к шагу № 2 — установлению найденной оптимальной

Г*

.

Чтобы математически строго описать переменную Т, рассмотрим параметры, от которых она зависит:

— количество документов, запрашиваемых сверх обязательного минимума. Это могут быть документы по самому заемщику (сведения об образовании, должностная инструкция и т.д.), документы по работодателю заемщика (учредительные документы, финансовая или иная информация), документы по предмету залога. Для объективного учета рассматриваемого параметра для /-го дополнительного документа введем булеву переменную ё,, которая принимает значение 1, если соответствующий документ запрашивается, и значение 0 — в противном случае;

— используемые способы проверки предоставленных заемщиком сведений. Например, для подтверждения указанной заемщиком в заявлении заработной платы можно запросить справку о доходах, можно запросить справку о доходах и дополнительно позвонить человеку, подписавшему такую справку, можно сделать запрос в соответствующее подразделение банка и проверить, действительно ли заемщик и подписавший справку сотрудник работают в указанной компании и т.д.

Наиболее распространенными являются следующие способы дополнительной проверки:

— звонок в организацию/организации, где работает заемщик;

— выезд сотрудника банка на место работы сотрудника;

— приглашение заемщика в банк для личной встречи с сотрудником банка;

— выезд сотрудника банка на объект залога;

— обращение за дополнительной информацией о заемщике в соответствующее подразделение банка (службу безопасности и т.д.).

Для учета всех возможных способов введем булевы переменные d¡+N, которые принимают значение 1, если ¡-й способ проверки данных применяется, и значение 0 — в противном случае. Здесь N — максимальное число дополнительных документов, которые могут быть запрошены. Итак, для определения тщательности предлагается следующая формула, описывающая простейшую линейную зависимость:

т =Х м,

где a¡ — среднее время, затрачиваемое на применение соответствующего аспекта тщательности (на запрос документа или способ проверки).

Используя методы целочисленного программирования, можно установить такие значения d*, что полученная тщательность будет максимально близка к найденной оптимальной тщательности Т *:

т *-т

Для банков типична ситуация, когда значение параметров di установлено заранее и зависит только от суммы кредита, в лучшем случае — от оценки сотрудником отдела андеррайтинга нужности соответствующих процедур.

Итак, в данной статье предложена модель функционирования отдела андеррайтинга ипотечных кредитов, с помощью которой можно в каждую единицу времени, опираясь на текущие значения параметров модели, устанавливать тщательность андеррайтинга, максимизирующую прибыль от ИК.

Список литературы

Волошин Г.Я. Методы оптимизации в экономике. М., 2004.

Матвеев В.Ф., Ушаков В.Г. Системы массового обслуживания. М., 1984.

Павлова И.В. Ипотечное жилищное кредитование. М., 2004.

Руководство по кредитному скорингу / Под ред. Э. Мэйз. Минск, 2008.

Селюков В.К., Гончаров С.Г. Управление рисками. Ипотечная сфера. М., 2001.

Сергеев Д.А. Влияние системы ипотечного кредитования на преодоление кризисных явлений в экономике // Финансовые проблемы РФ и пути их решения: теория и практика. Мат-лы Международной научно-практической конференции. СПб., 2000.