Іпотека: сучасні концепції, тенденції та суперечності розвитку

§ 19. Методи аналізу та оцінки іпотечних ризиків

Будь-яка діяльність пов’язана із загрозами та небезпеками, які впливають на її кінцеву ефективність та результативність. Сукупність таких загроз і небезпек формує потенційний ризик для учасника ринку, матеріалізація якого супроводжується нанесенням останньому певного збитку, який може мати як матеріальну - в плані грошових втрат, так і нематеріальну - в плані нанесення шкоди репутації, наприклад. Наукова думка на сьогодні дійшла аксіоматичного висновку - «ризик є об’єктивним явищем у різних сферах людської діяльності...» [76, с. 7].

Проблемі ризиків у науковій літературі та у банківській практиці приділена досить велика увага, що цілком обґрунтовано, зважаючи на диверсифікацію банківських продуктів, які виводяться на ринок, формування нових сегментів фінансового ринку, особливо в країнах з перехідною економікою, загострення конкурентного середовища, його високу мінливість тощо. Кожний учасник ринку в таких умовах змушений враховувати як загальні ризики, притаманні економічній системі в цілому, всім сегментам фінансового ринку, так і ризики, характерні для того сегмента останнього, в якому представлений продукт такого учасника безпосередньо. Таким чином, можна говорити про певну ієрархію ризиків, які, взаємно переплітаючись та доповнюючи один одного, створюють фактор так званого «постійного тиску» на учасника ринку, змушуючи його постійно коригувати свою тактичну та стратегічну поведінку.

Не є винятком із загального правила і діяльність у сфері іпотечного кредитування, в процесі якої на різноманітні ризики (як загальносистемні, так і внутрішньосистемні - притаманні конкретному сегменту ринку) та на їх сукупну дію, тією чи іншою мірою, наражаються усі учасники іпотечного ринку.

Аналізуючи такий специфічний сегмент фінансового ринку як іпотечний, слід зазначити, що саме тут присутня розгалужена асортиментна структура ризиків, зумовлена переплетенням інтересів та повноважень численних його учасників: позичальників, кредиторів, інвесторів, страхувальників - у випадку з однорівневою моделлю та позичальників, кредиторів, інвесторів, страхувальників, емітентів іпотечних цінних паперів - у випадку з дворівневою іпотечною моделлю. До того ж має враховуватися та обставина, що тип іпотечної моделі перекладає відповідні ризики з одного учасника іпотечного ринку на другого. Так, при однорівневій моделі, за якої здійсненням операцій, пов’язаних з наданням та обслуговуванням іпотечних кредитів, випуском іпотечних цінних паперів та їх реалізацією, займається банк, усі ризики, пов’язані з цими операціями, нестиме сам банк. Хоча, без сумніву, і прибуток від таких операцій, як правило, виявляється більшим. При дворівневій іпотечній моделі практично усі ризики, пов’язані з обслуговуванням кредиту, випуском іпотечних цінних паперів, переходять до спеціалізованої іпотечної установи. Банк же у такому випадку основні ризики несе лише на етапі кредитування. Перекладання ризиків на інших учасників іпотечного ринку у такому разі мінімізує можливі втрати банку, проте одночасно зменшує й очікуваний прибуток. Тому кожний учасник іпотечного ринку, реалізуючи власну стратегію розвитку, тим самим обираючи модель іпотечного ринку, в якому він має намір взяти участь, постійно балансує в площині «великі ризики - великі прибутки, малі ризики - малі прибутки».

Очевидно, що дозволити собі таку розкіш як максимізація прибутку, розуміючи, що досягнення такої мети обов’язково супроводжується підвищеними ризиками, можуть лише суб’єкти, в яких налагоджена ефективна система «ризик менеджменту». Остання, на нашу думку, повинна враховувати не лише первинні ризики кредитора, пов’язані безпосередньо з процесом обслуговування кредиту, а й так звані опосередковані ризики, тобто ризики, на які може на- разитися позичальник в процесі здійснення господарської діяльності (що в контексті предмета нашого дослідження актуально для аграрного сектору, житлового будівництва, коли позичальниками виступають юридичні особи - сільськогосподарські підприємства, будівельні компанії). У такому разі актуалізується проблема розпізнавання та оцінки навіть таких ризиків як природні (пов’язані

з проявом стихійних сил природи), екологічні (пов’язані із забрудненням довкілля), транспортні (пов’язані з перевезенням вантажів відповідним транспортом), майнові (пов’язані з імовірністю втрат майна підприємця через крадіжку, диверсію, недбалість, перенапругу технічної і технологічної систем тощо), виробничі (є наслідком зупинки виробництва через вплив різних факторів: пошкодження або знищення основних і оборотних фондів, впровадження у виробництво нової техніки і технології), торговельні (призводять до збитків через затримку платежів, відмову від платежу у період транспортування товару, непоставку товару тощо), з якими постійно мають справу саме такі суб’єкти господарювання і які В.І.Грушко та О.І.Пилипченко відносять до групи об’єктивних ризиків [76, с.8-9]. За певних умов такі види ризиків можуть відчутно вплинути на рівень платоспроможності позичальників з числа суб’єктів агросфери чи сфери будівництва, і в такому разі ризики позичальника неминуче стануть ризиками кредитора.

Автори [184, 252, 398] зазначають, що початковим етапом в управлінні ризиком є його аналіз (виявлення, ідентифікація, якісний аналіз) та оцінка (кількісний аналіз). Ми також підтримуємо цю точку зору, тому і вирішили дослідити питання аналізу й оцінки ризиків пов’язаних з іпотекою. Мета аналізу ризику - надати потенційним партнерам або учасникам проекту потрібні дані для прийняття рішення відносно доцільності участі у проекті та заходів захисту їх від можливих фінансових утрат. Тому аналіз може проводити кожен учасник проекту [29, с.169].

Якісний аналіз являє собою ідентифікацію всіх можливих ризиків. Він може бути порівняно простим, його головне завдання - визначити фактори ризику, етапи роботи при яких ризик виникає [392, с.247], суб’єктів та об’єктів ризику, зони дії ризику, розробити заходи щодо зниження ризиків тощо. В.В. Вітлінський [184, с.60] зазначає, що якісний аналіз доцільно здійснювати за двома аспектами:

перший аспект пов’язаний із визначенням можливих джерел ... ризику та збитків, розгорнутим аналізом кредито- й платоспроможності клієнтів, проводиться класифікація та структуризація . ризику;
другий аспект пов’язаний із визначенням суб’єктивної складової . ризику, з виявленням інтересів суб’єктів ризику тощо. Кількісний аналіз - це визначення конкретного розміру грошового збитку окремих підвидів ... ризику і ... ризику в сукупності [29, с.247]. Кількісна оцінка (аналіз) на основі математичної статистики, теорії ймовірності та за допомогою інших точних наук визначає числову величину ризику [184, с.60]. Аналіз праць [1, 58, 71, 161, 170, 178, 184, 200, 202, 297, 365, 380, 385, 388, 392, 400] показав, що найрозповсюдженішими є такі методи на які спирається кількісний аналіз ризику (ризиків пов’язаних з іпотекою), серед них: статистичні; експертних оцінок; аналізу доцільності витрат; аналогій; аналізу чутливості (вразливості); імітаційного моделювання; аналітичний тощо.

В.В.Вітлінський та С.І.Наконечний також зазначають, що: «Якісний аналіз є найбільш складним і вимагає ґрунтовних знань, досвіду та інтуїції у даній сфері економічної діяльності. Його головна мета - визначити чинники ризику, області ризику, після чого ідентифікувати усі можливі ризики» [58, с.28].

Ідентифікація заключається у виявленні джерела чи/або джерел ризику та факторів, що впливають на нього. Ідентифікація ризиків неможлива без необхідного обсягу інформації щодо загальної ситуації в економіці - законодавче забезпечення, що стосується регулювання діяльності в даній сфері та оподаткуванні, рівня інфляції, значення середньої величини відсоткових ставок за депозитами і кредитами в комерційних банках, місце та значення галузі, сфери діяльності, регіону і т.п., так і інформації стосовно попиту і пропозиції послуг (товарів, робіт), які надає установа, собівартості, рентабельності, середнього рівня заробітної плати, прибутковості (збитковості) і т.д. Інформація збирається, як універсальними методами - різноманітні форми опитувань, співбесід, інтерв’ю тощо, так і спеціалізованими - аналіз фінансових звітів, аналіз первинних документів бухгалтерської, управлінської та фінансової звітності, аналіз статистико-математичної інформації, аналіз структури організації, складання і аналіз різноманітних карт, діаграм, графіків, таблиць.

Основна мета ідентифікації ризику - визначення факторів, які можуть розглядатися як потенційні джерела ризику, тобто факторів, що можуть призвести до неможливості або небажання позичальника розраховуватися за кредитом.

В економічно розвинутих країнах, таких, як США, Великобританія, Канада, Німеччина, Франція, Японія, Швейцарія та інших, набули популярності та поширення наступні комбіновані якісно-рейтингові моделі з елементами кількісного аналізу:

CAMEL;
САМ PARI;
PARSER;
Scoring;
правило п’яти «C» і т.п.;

та якісно-кількісні моделі типу:

RiskMetrics;
МОКА;
тощо.

Основою названих моделей є якісний аналіз з використанням експертних та статистичних методів кількісного аналізу в різноманітних пропорціях. Всі вони покликані оцінити фінансовий стан позичальників, їх кредитоспроможність та платоспроможність, їх ще можна охарактеризувати, як бально-класифікаційно-рейтингові. Модель складається з позицій відповідність кожна з яких виражається у балах, потім залежно від набраних балів позичальника відносять до того чи іншого класу або групи, складають рейтинг. Можливий і простіший варіант, певні фінансово-економічні й соціальні показники порівнюють з обраним еталоном, а потім також відносять до певного класу (групи).

Модель CAMEL застосовують, коли позичальником є інший комерційний банк. Елементи цієї моделі такі [113]:

C - Capital adequacy - достатність капіталу;
A - Asset quality - якість активу;
M - Management - менеджмент;
E - Earnings - прибутковість діяльності позичальника;
L - Liquidity - ліквідність.

Модель CAMPARI розроблена в Великобританії і складається з таких компонентів:

C - Character - кредитна історія позичальника;
A - Ability - платоспроможність позичальника;
M - Means - аналіз фінансового стану позичальника;
P - Purpose - ціль позики;
A - Amount - узгодження суми кредиту;
R - Repayment - кредитоспроможність позичальника;
I - Insurance - як буде застраховано кредит [113].

Цю модель у комерційних банках Великобританії застосовують завдяки її простоті. Конкурентом моделі CAMPARI у англійських банкірів є модель PARSER, яка є схожою на неї в деяких елементах. Модель PARSER складається з таких позицій [39]:

P - Person - ділова репутація (характеристика) позичальника;
A - Amount - узгодження суми кредиту;
R - Repayment - кредитоспроможність позичальника;
S - Security - які гарантії, забезпечення (застава) пропонуються;
E - Expediency - доцільність кредиту;
R - Remuneration - винагорода банку за надання кредиту.

Модель Scoring застосовується в банківській системі Німеччини [5], яка полягає у визначенні рейтингу позичальника, а потім останнього відносять до одного з 5-ти класів, від 1-го(найкращого) до 5-го, які в свою чергу знаходяться в одній з трьох зон: А, В чи С. Зона А майже без ризикова, позичальники, що до неї відносяться, переважно належать до 1-го, в деяких випадках до 2-го класів та мають достатні гарантії. До зони В відносять позичальників з 2,3 та 4-го класів, які вимагають підвищеного контролю з боку банку. Зона С це в основному позичальники 5-го класу(іноді 4-го), які не викликають довіри, мають низькій рейтинг і позики яким можливі тільки під високе забезпечення, надійне поручительство та вимагають постійної уваги й контролю.

Американські банкіри використовують модель, яка називається «правило п’яти «С»», вона складається з таких елементів [113]:

Capacity - кредитоспроможність позичальника;
Character - репутація, характер позичальника;
Capital - капітал позичальника (загальна вартість засобів у грошовій, матеріальній і нематеріальній формах, авансованих у формування активів підприємства);
Collateral - додаткове забезпечення позики, застава;
Conditions - умови діяльності, праці, існування.

Модель RiskMetrics розроблена банком JP Morgan Trust Co. в 1997р. використовує більшість великих банків світу. RiskMetrics - це набір засобів, що дають можливість виявити вплив ринкового ризику на позицію інвестора, через оцінку величини ризику (Value- at-Risk). RiskMetrics складається з таких компонентів:

системи оцінки ризиків;
бази даних за інструментами для розрахунку ринкового ризику;
програмного забезпечення, використовуючого технологію RiskMetrics.

RiskMetrics вивчає ризик невизначеності майбутніх доходів через зміну ринкових умов, наприклад відсоткових ставок [459].

Value-at-Risk (VaR) дає відповідь на питання: який максимальний збиток можна понести за визначений період часу із заданою вірогідністю? VaR розраховують:

на певний період часу в майбутньому;
з заданою вірогідністю його не перебільшення;
при припущенні про характер поведінки ринку [203].

МОКА - Модель Оцінки Капітальних Активів. Це модель, що пов’язує прогнозований ризик із сподіваними доходами від проекту, оцінює сприятливість співвідношення ризику і доходу від різних інвестицій та активів на рівні підприємства. МОКА розроблена американським економістом Уільямом Шарпом і в англомовному (оригінальному) варіанті відома під абревіатурою CAMP (Capital Asset Pricing Model [170, с.185]) і призначається для допомоги інвесторам в оцінці альтернативи «ризик - доходність» [42, с.36-37; 66, с.238]. Обчислюють ризикованість операцій порівняно із загальною дохідністю ринку за допомогою коефіцієнта в, за такою формулою:

В = Rs/Rm,

де Rs - дохідність проекту, акцій, операцій...;

Rm - дохідність ринку.

Коефіцієнт в у середньому на ринку має величину 1,0, тобто проекти, що мають ринкову дохідність матимуть коефіцієнт бета 1,0 і їх дохідність змінюватиметься разом з ринком. При в<1 проекти матимуть мінливість меншу ніж ринкова. Отже, вони менш ризикові, а при в>1, ризиковість вища за середню ринкову, як і мінливість. Коефіцієнт в використовують для визначення потрібної норми дохідності:

Потрібна дохідність = Дохідність без ризикових активів + [в ×(Ринкова дохідність - Дохідність без ризикових активів)].

Наприклад, цінний папір з коефіцієнтом в 1,5 розглядається при дохідності без ризикових активів (в основному це державні цінні папери) 7%, а ринкова дохідність (середня дохідність всіх цінних паперів) 12%, підставляємо ці данні у вищезазначену формулу: потрібна дохідність = 7% + [1,5х(12% - 7%)] = 14%. Отже, інвестору слід чекати на таких умовах дохідності інвестицій на рівні 14,5%, в якості компенсації за ризик якого доводиться припускатися при значенні коефіцієнта в 1,5. Зрозуміло, що при вищому в буде і вищою дохідність у відсотках і навпаки [66, с.238-239]. Отже, МОКА дає можливість порівняти ризиковість різних проектів. Слід також зазначити, що МОКА поділяє ризик на диверсифікований та неди- версифікований, і призначається для оцінки тільки систематичного (недиверсифікованого) ризику [236, с.73-76], тобто дана модель показує якою повинна бути величина доходу, для компенсації певного рівня ризику.

Існують також і інші, менше розповсюджені, аналогічні чи подібні, моделі якісно-рейтингового характеру, які поширені в іноземних країнах.

Вітчизняні та російські вчені, також розробили моделі, але їх основне завдання оцінити не ризик, що занадто складно в сучасній економічній ситуації, а кредитоспроможність потенційного позичальника чи/або його фінансовий стан, і тільки побічно, в другу чергу, оцінити і певні прояви ризику, в досліджених моделях зарубіжних вчених і практиків оцінка кредитоспроможності чи/або фінансового стану може бути одним з елементів, скоріше підготовчого етапу перед оцінкою безпосередньо ризиків. Назвемо декілька з цих моделей та їх авторів.

О.Д.Заруба зазначає, що кредитоспроможність і в цілому фінансовий стан потенційного клієнта можна визначити на основі розрахунку чотирьох груп показників і коефіцієнтів:

ліквідності;
активності;
заборгованості;
прибутковості [138, с.32].

В.І.Колеснікова та Л.П.Кроливнецька наголошують, що методи оцінки можуть бути різними, але всі вони складаються з певної системи фінансових коефіцієнтів, включаючи такі [26, с.228]:

коефіцієнт абсолютної ліквідності;
проміжний коефіцієнт покриття;
загальний коефіцієнт покриття;
коефіцієнт незалежності.

Н.С.Кручок розробила рейтингово-бальну модель оцінки фінансового стану на основі таких груп коефіцієнтів [187, с.10]:

Майнового стану:

залишкова вартість основного капіталу;
ліквідність оборотного капіталу.

Ділової активності та прибутковості:

оборотність капіталу;
норма прибутку;
рівень рентабельності.

Ліквідності та стійкості:

покриття короткострокових зобов’язань;
покриття довгострокових зобов’язань;
забезпечення власним капіталом.

Значення коефіцієнтів наведених показників після їх обрахування переводять у бали, які сумують, і на їх основі визначають один з шести класів та рівнів рейтингу фінансового стану підприємства [187, с.9-12].

Наступні три моделі за своєю суттю, та підходом до оцінки ризику наближаються до світових аналогів, вони вже більше призначені для оцінки ризиків ніж кредитоспроможності.

А.М.Мороз пропонує модель, яка ґрунтується на аналізі фінансового стану, який складається з таких компонентів: коефіцієнта оперативної ліквідності, коефіцієнта покриття балансу, коефіцієнта ліквідності балансу, забезпеченості власними коштами, співвідношення позичкових і власних коштів, співвідношення основного капіталу та власного коефіцієнта загальної ліквідності, а також на аналізах рентабельності, прибутковості та забезпечення повернення кредиту [139, с.121, 129-131]. На основі названих аналізів оцінюють кредитний, кадровий, транспортний ризики і ризик неплатежів [139, с.131-133].

Н.Меджибовська розробила модель оцінки ризику, в основі якої лежить експертна система «Expert». Вона складається з таких елементів:

дієздатності;
репутації;
капіталу;
наявності забезпечення позики;
стану економічної кон’юнктури.

Потім аналізують кредитоспроможність позичальника, оцінюють фактори, що можуть впливати на зміну ситуації, а також розвиток ситуації без впливу форс-мажорних обставин, і на основі отриманих результатів, після проведення названих операцій оцінюють ризик [216].

В роботі [252, с.212-214] зазначається, що ризик - це функція параметрів позички та позичальника, а оцінка кредитної пропозиції, наданої потенційним позичальником, є оцінкою різних видів можливого ризику, які виникають під час надання бажаного для банку, який кредитує, кредиту. Таку оцінку, в свою чергу, треба проводити за такими критеріями:

репутація;
можливості позичальника на одержання коштів за всіма його операціями та здатність до управління своїми коштами;
капітал - оцінка бази капіталу позичальника та його готовність використовувати власний капітал у проекті, для якого звернуто за кредитом, тобто готовність розділити з банком ризик;
умови - оцінка поточного стану та прогнозу розвитку економіки і галузі господарювання в якій функціонує позичальник;
застава - забезпечення кредиту у формі застави або поруки. Подібну методику використовують у Франції, вона грунтується на аналізі таких компонентів [113]:
трудові ресурси;
виробничі ресурси;
економічне середовище в якому здійснює свою діяльність підприємство.

фінансові ресурси;

Національний банк України для аналізу та оцінки ризиків також рекомендує використовувати рейтингово-бальну модель, яка полягає в тому, що спочатку треба оцінити фінансовий стан позичальника за такими групами показників [257; 461]:

Показники платоспроможності:

коефіцієнт миттєвої ліквідності;
коефіцієнт поточної ліквідності;
коефіцієнт загальної ліквідності.

2. Показники фінансової стійкості:

коефіцієнт маневреності власних коштів;
коефіцієнт незалежності.

3. Показники рентабельності:

рентабельність активів;
рентабельність продажу.

4. Показник співвідношення чистих надходжень на всі рахунки позичальника до суми основного боргу за кредитною операцією та відсотками за нею з урахуванням строку дії кредитної угоди. За результатами оцінки фінансового стану позичальників класифікують за класами: «А», «Б», «В», «Г» і «Д». Потім визначають групи кредитних операцій за станом погашення позичальником боргу за ними, вони поділяються на три групи: «добру», «слабку» і «незадовільну». І нарешті визначають категорію кредитної операції, класифікують кредитний портфель за ступенем ризику та розраховують резерв під кредитні ризики [257, с.6-18; 461].

У Російській Федерації широкого розповсюдження набула методика Асоціації російських банків, яка складається з таких елементів:

дохідність;
забезпеченість;
здібності;
обґрунтованість;
повернення;
реальність;
солідність [113].

Статистичні методи ґрунтуються на проведенні аналізу економіко-статистичної інформації за необхідний проміжок часу, якщо обсяг такої інформації достатній, то частоту виникнення даного рівня втрат, прирівнюють в прогнозованому варіанті до ймовірності їх виникнення і будують криву вірогідності втрат, яка в свою чергу є кривою ризику. Розглядаючи криву встановлюють області високого, помірного і допустимого рівнів ризику. Головними інструментами статистичних методів розрахунку ризику є: варіація, дисперсія і середньоквадратичне відхилення. Величина ризику або ступінь ризику може бути виміряна двома критеріями: середнім очікуваним значенням та мінливістю можливого результату. Середнє очікуване значення - це те значення величини події, яке пов’язане з невизначеною ситуацією [392, с.249]. Якість показників статистичних методів залежить від повноти та достовірності вихідної інформації. Найпопулярніші із статистичних методів такі:

метод «Монте-Карло»;
модель Z-показника Альтмана;
модель нагляду за кредитами Чессера;
модель CART.

Перевага статистичних методів - їх простота обчислення та збір необхідної інформації, а недоліки - необхідність великого обсягу інформації щодо предмету дослідження або йому аналогічному.

Суть методу «Монте-Карло» полягає у моделюванні власних випадкових подій за їх ймовірностями та на підставі конкретних значень обчислюють стан системи в цілому. Після проведення досліду шукану ймовірність оцінюють як відношення числа сприятливих (несприятливих) результатів, у яких система виконала свою функцію, до загального числа випробувань. Недолік методу Монте- Карло при оцінці ризику - неспроможність враховувати особливості конкретного позичальника [184, с.92]. Плюсом цього методу є можливість аналізу різних варіантів розвитку подій [440].

Z-модель оцінки ризику Едварда Альтмана з’явилася у 1968р. [434], та дістала подальший розвиток і удосконалення у 1977р. [435]. Модель грунтується на дискримінативному аналізі з багатьма змінними та визначає ймовірність настання банкрутства підприємства. Альтман виділив п’ять груп економічних показників - ліквідності, прибутковості, заборгованості, платоспроможності та ділової активності, і на їх основі вивів формулу граничних значень коефіцієнта Z [434, 435]. Вона має такий вигляд [392, с.304]:

Z = [(Оборотні капітали / Всі активи) × 1,2] + [(Нерозподілений прибуток / / Всі активи) × 1,4] + [(Доход від основної діяльності / Всі активи) × 3,3] + [(Ринкова вартість звичайних і привілейованих акцій / Всі активи) × 0,6] + [(Обсяг продаж / Всі активи) х 1,0].

Якщо Z-показник рівний чи менший 1,8, імовірність банкрутства дуже висока; 1,8-2,7 - висока; 2,8-2,9 - можлива; 3,0 і більше - низька [392, с.304; 435, с.114].

Удосконалена модель Z-показника 1977р. складалася не з п’яти груп показників, а з семи. Новими стали показники рівня обслуговування боргу та стабільності прибутків фірми [435].

Модель нагляду за кредитами Чессера призначена для прогнозування випадків невиконання умов договору [184, с.95]. Вона складається з шести груп показників і заключається в такій формулі [184, с.96]:

P = 1 / 1+e-ⁿ,

де e = 2,718828;

n = -2,0434 + (-5,24) х [ (Готівка + Високоліквідні цінні папери) / Сукупні активи ] + 0,053 х [ Нетто продаж / (Готівка + Високоліквідні цінні папери) ] - 6,6507 х [Брутто-доходи / Сукупні активи ] + 4,4009 х [ Сукупна заборгованість / Сукупні активи ] - 0,0791 х [ Основний капітал / Чисті активи ] - 0,1020 х [ Оборотний капітал / Нетто-продаж ].

Клієнта відносять до групи ненадійних позичальників, при P>0,5, а при P<0,5 до надійних.

Модель CART (Classification and Regression Trees) ґрунтується на регресійних методах, що дає змогу отримати бінарне класифікаційне дерево, на основі якого проводять аналіз кредитного портфелю банку, для класифікації кредитів за ступенем ризику непогашення [184, с.92-93].

Експертні методи застосовують для оцінки ризиків тоді, коли недостатність та недостовірність інформації не дають змоги використати статистичні, різноманітні математичні та аналітичні методи, для виміру й обчислення результату. Характерними рисами експертних методів є те, що кількісні та якісні оцінки отримують на основі суджень досвідчених експертів. У ролі експертів виступають суб’єкти з певним особистим досвідом та уявленням про ситуацію (чи явище), що склалася (чи виникла), і які в змозі здійснити логіко-інтуїтивний аналіз та формально обробити результати дослідження. Кінцевий результат отримують на основі узагальнення думок експертів. Прикладом експертних методів аналізу ризиків, що застосовують у країнах з розвинутими економіками є методики «Дельфі», BERI та методика Швейцарської банківської корпорації..

Метод «Дельфі» розробила фірма «Ренд Корпорейшн» (США). Полягає він у наступному:

по-перше, кожен експерт працює ізольовано та анонімно, для того щоб не приймалося загальне рішення на основі думки лідера чи/або лідерів;
по-друге, опитування проводять в декілька етапів, під час кожного з них учасники при збереженні анонімності обмінюються думками, за допомогою різноманітних керованих форм зв’язку, та оцінюють ситуацію;
по-третє, після узагальнення кінцевого результату кожен експерт, також анонімно дізнається погляду інших учасників, після чого опитування може повторитися, як з першого, так і з n-го етапів [30].

У Німеччині для оцінки ступеня ризику економіки країни була розроблена експертна методика індексу BERI за факторним аналізом таких складових: темпи економічного росту; конвертованість національної валюти; продуктивність праці; умови одержання коротко- та довгострокових кредитів; відношення до іноземних інвестицій; ступінь націоналізації економіки; величина девальвації національної грошової одиниці; платіжний баланс країни; загальний стан дотримання зобов’язань за договорами; рівень бюрократизації; ступінь розвитку комунікацій; взаємовідносини між державою та підприємцями; політична ситуація в державі; можливість використання послуг різноманітних експертів [178, 388, 436, 437].

Методика Швейцарської банківської корпорації складається з чотирьох етапів:

визначення основних напрямів аналізу;
збір початкової(базової) інформації її попереднє групування та обробка;
процес безпосереднього прогнозування і визначення ступеня ризику окремих досліджуваних елементів;
визначення сукупного ступеня ризику [178, стр.49; 388, с.106]. Дана методика використовує статистико-економічну інформацію за попередні чотири роки, для того щоб спрогнозувати ступінь ризику в прогнозованому році, яка відноситься до однієї з трьох груп факторів ризику, кожна з яких в свою чергу складається з 7-10 компонентів [178, с.49-50; 388, с.106-107].

Методом аналізу доцільності витрат ідентифікуються потенційні зони ризику з урахуванням показників фінансової стійкості підприємства. В основному обходяться стандартними прийомами фінансового аналізу діяльності підприємства і його контрагентів [178, с.44; 388, с.102; 392, с.252]. Метод аналізу доцільності витрат застосовують тоді, коли потрібно мінімізувати ризик фінансування певного проекту, в такому випадку для забезпечення коштами використовують кредитну лінію, що дає змогу перед наданням чергового траншу проаналізувати ситуацію і при потребі внести зміни в управління ризиками.

Метод аналогій застосовують тоді, коли є інформація про об- ширний досвід аналогічної ситуації. Даний метод полягає в розрахунку ймовірної величини ризику на основі баз даних всіх попередніх аналогічних випадків. В іпотечному кредитуванні, особливо житловому, цей метод, на нашу думку, займе гідне місце, в зв’язку із схожістю та великою кількістю повторень багатьох будівельних контрактів, але покладатися тільки на метод аналогій, навіть при достатньому обсягу і достовірності інформації, небезпечно, бо ситуація може змінитися в будь-який момент з виникненням факторів, яких не було в попередніх аналогічних проектах. Хоча ми і вважаємо, що даний метод має високу ступінь корисності [178, с.55-56; 388, с.113; 392, с.254-255].

Сутність методів імітаційного моделювання полягає у моделюванні поведінки досліджуваного процесу, на основі найсучасніших обчислювальних приладів, з імітацією та формалізованим описом. Імітаційна модель за своїм характером є логічно-математичною, тому при складанні відповідної моделі зазвичай дотримуються логічної структури, послідовності плину часу і знаходження в просторі. Імітаційна модель може складатися з багатьох систем, підсистем та об’єктів взаємопов´язаних між собою. Для аналізу цих моделей використовують математичні методи.

Недоліки методів імітаційного моделювання такі:

по-перше, як і у випадку з методом аналогій, у будь-який момент можуть виникнути нові фактори, що впливатимуть на досліджуваний процес і які не були враховані при складанні моделі;
по-друге, імітаційні моделі можуть бути занадто об’ємні, тобто незручні для застосування;
по-третє, як і для статистичних методів тут також потрібна велика маса даних.

До переваг імітаційних методів слід віднести те, що у консервативних випадках, тобто у відносно стабільних ситуаціях чи/або галузях економіки з передбаченою кількістю факторів та об’єктів, можна з великою часткою вірогідності оцінити ризики проекту.

Аналітичний метод є найскладнішим, оскільки в його основі знаходяться елементи теорії ігор доступні тільки дуже вузькому колу спеціалістів. Частіше використовують підвид аналітичного методу - аналіз чутливості моделі [392, с.254].

Аналіз чутливості здійснюють при послідовній зміні кожної змінної, тільки одна з них змінює своє значення на певний відсоток. Після цього оцінюють відсоткову зміну вибраного критерію щодо базисного випадку і розраховують показник чутливості. Він визначається як відношення відсоткової зміни досліджуваного критерію до зміни значення змінної на один відсоток. В результаті отримують еластичність зміни показника. Аналогічно розраховують показники чутливості по кожній з решти змінних, після чого їх ранжують за ступенем важливості й при потребі будують «матрицю чутливості» [149, с.214]. Недоліком цього методу є те, що за його допомогою неможна простежити зв’язки між змінюваними змінними [149, с.214]. Крім того він не враховує ймовірності здійснення альтернативних варіантів розвитку ситуації та не є всеохоплюючим [392, с.254].

Слід зазначити, також, про евристичні методи аналізу ризиків. Їх застосовують тоді, коли неможливо формалізувати завдання, не вистачає інформації щодо предмету дослідження, та часу для застосування більш трудомісткого методу аналізу та оцінки ризику. Евристичні методи ґрунтуються на досвіді, інтуїції і логіці спеціалістів досліджуваного питання. Їх застосовують при складанні прогнозів і планів. Часто евристичні методи використовують в поєднанні з експертними. Звичайно, що точність і якість прогнозів зроблених евристичними методами невисокі.

Кожен з вищеназваних методів кількісного аналізу ризику не є загальновживаним, тобто таким, який би застосовували всі фінансово-кредитні установи у ста відсотках ситуацій. Моделі CART, Z-показника Альтмана, нагляду за кредитами Чессера, методики «Дельфі» та BERI тощо, розроблялися на прикладах іноземних, розвинутих ринкових економік і в таких формах в яких їх використовують там, в українській економіці їх застосовувати, на нашу думку, недоцільно. Крім зазначених існують також інші моделі та методи оцінки ризику, і залежно від ситуації використовують певну методику чи/або їх комплекс. Комплекс який складається з декількох методів чи/або моделей, чи/або їх окремих частин (елементів) є комбінованим методом аналізу ризику. Комбінації методик аналізу ризиків можуть бути різноманітними залежно від завдання яке визначене для конкретного випадку, комплексу інформації який є в наявності та цілей які необхідно досягти. Комбінації перевірені часом утворюють нові методи чи/або моделі, так, наприклад, виник метод Монте-Карло, який є поєднанням методу аналізу чутливості й аналізу сценаріїв [149, с.214].

Аналіз сценаріїв продовжує аналіз чутливості. Коли його застосовують, то одночасно змінюють всю групу змінних, та розраховують три варіанти можливої зміни змінних. На основі розрахунків визначають нові значення показників ефективності проекту, порівнюють їх з базовим варіантом та розробляють рекомендації щодо подальших дій [149, с.214].

Г.Б.Поляк, в свою чергу зазначає, що своєрідна комбінація експертного і статистичного методів - це кореляція. Кореляція - встановлення зв’язку між факторами, полягає в зміні середньої величини одного з них залежно від зміни значення іншого. Ці тенденції вимірюються коефіцієнтом кореляції [392, с.253].

Названі методи кількісного аналізу ризиків допомагають одержати результат лише певного рівня вірогідності, що дає можливість мати певну перевагу порівняно з тими ситуаціями, коли ризики не аналізують взагалі. Підвищує вірогідність кількісного аналізу - якісний.

За допомогою якісного і кількісного аналізів, якщо їх використовувати комбіновано, та мати вдосталь економіко-математико-статистичної інформації, матимемо відповіді стосовно характеру і величин ризиків, але оскільки за нинішньої економічної ситуації в Україні в цілому і в банківській системі та сільському господарстві зокрема, неможна зібрати масиву даних як для якісного, так і для кількісного аналізів ризиків, ситуація стає загрозливою. Вихід з такого становища, на нашу думку, можливий наступним чином: розробка нових комбінованих якісно-кількісних методів аналізу ризиків, які будуть адекватні економічній ситуації, що склалася чи/або адаптація іноземних моделей та методів, але тільки при умові комплексності якісного та кількісного методів аналізу ризиків можливо з високою часткою вірогідності здійснити оцінку ризиків.

Необхідно, також зазначити, що всі розглянуті моделі та методи, як кількісного, якісного так і комбінованого спрямувань, мають одну спільну рису, вони створювалися для аналізу ризиків у певній сфері, чи/або певного виду, чи/або котроїсь з форм ризику, тобто для реалізації певних цілей чи/або завдань. Відповідно кожна модель (метод, методика) найефективніші саме в тому місці для якого вони призначалися. Для аналізу іпотечних ризиків в цілому, та аграрної іпотеки зокрема, а також фінансових ризиків з ними пов’язаних спеціальних моделей (методів) в українських фінансових установах, що займаються іпотекою не розроблялось. Використовують моделі (методи) з вище досліджених залежно від специфічності ситуації. Тому, ми, на основі вище проаналізованих моделей(методів, методик) аналізу та оцінки ризику, узагальнивши досліджену інформацію, спробували розробити та у вигляді рекомендацій наводимо методику аналізу й оцінки ризиків, для аграрної іпотеки, який також можна буде застосовувати для іпотеки загалом, оскільки в аграрній іпотеці є специфічні ризики, яких не має в іпотеці. Ця методика, на нашу думку, дасть можливість якісніше аналізувати та управляти іпотечними ризиками, дозволить комерційним банкам розширити свої операції на іпотечному ринку, а потенційним позичальникам спростить процедуру отримання іпотечних кредитів. Даному питанню ми присвячуємо § 21.