Инструменты управления прибылью: как не встретить свой айсберг

Наши эксперты: Илья Исаков, Управляющий директор RBtechnoogies и Олег Огородников, Руководитель группы управления рисками RBtechnologies.

Уходящий год характеризуется значительными изменениями в экономике по разным причинам: от изменений цен на нефть до реализации геополитических рисков. Изменения экономических условий сопровождаются колебаниями множества факторов, что находит свое отражение в финансовых показателях банков. Факторы могут быть как внутренними, например, изменения в структуре кредитного портфеля, так и внешними — поведение рыночных процентных кривых. Особое значение для банков приобретает контроль над стабильностью прибыли, управление которой является одной из основных задач финансового менеджмента.

Финансовый менеджмент банка можно условно разделить на две области: регулятивная область, в которую входит формирование финансовой отчетности и управленческая область, к которой относится управление финансовыми показателями. Если для первой области существуют подробные методики (нормы МСФО и Положения ЦБ РФ), то вторая область отличается меньшей нормативной базой и обладает большим инструментарием и диапазоном применения, поскольку по своей сути является непосредственно управлением бизнесом банка. Для управления прибылью обычно используются различные методики контроля ликвидности и процентного риска банковской и торговой книг.

Для управления банковским бизнесом при значительных изменениях в экономике требуется особый инструментарий, позволяющий производить гибкую настройку внешних и внутренних факторов, а также позволять строить прогнозы и отслеживать, как возможные бизнес-решения будут влиять на потенциальную прибыль банка. Решаются эти задачи с помощью одной или нескольких ИТ-систем в зависимости от размеров и продуктовой линейки банка.

В ходе реализации различных проектов в нашей компании были сформированы собственные требования к необходимым качествам эффективной ИТ-системы финансового менеджмента, которыми мы и хотим поделиться с аудиторией журнала. На наш взгляд эти требования можно на верхнем уровне представить следующими пунктами:

• Гибкость
• Проактивность
• Модульность
• Информативность

1. Гибкость системы характеризуется диапазоном возможностей настройки под нужды конкретного банка, или т.н. «кастомизацией». Приведём некоторые примеры.

Кредитный портфель имеет разные профили амортизации (т.е. различные способы погашения), что прямо влияет на гэпы/разрывы ликвидности. Таким образом, в системе важно иметь возможность настроек нестандартных профилей амортизации, которые могут активно применяться в кризис особенно для крупных клиентов. Пример одного из таких профилей и интерфейс системы приведены ниже.

Система должна поддерживать расчёт нестандартных процентных платежей, например, не периодические начисления процентов или асинхронные периоды капитализации и начисления процентов. Для маневренности бизнеса важна поддержка многофазовых кредитов, то есть кредитов с этапами, отличающимися по финансовым характеристикам, например, с разными ставками или с разными типами амортизации. Ниже приведен пример многофазового кредита и интерфейс заведения сделки в системе.

2. Под проактивностью системы понимаются возможности по анализу изменений в бизнесе банка, и влиянию принимаемых мер по управлению ликвидностью и процентным риском на прибыль банка.

Например, для анализа влияния хеджирующих сделок система должна предоставлять возможности по использованию опционных ставок c верхними и нижними лимитами (Cap, Floor), заведению индексных частей плавающих ставок (например, 3M LIBOR), работе с периодическими плавающими ставками (когда проценты начисляются только в период попадания индекса в определенный диапазон) и инверсионными плавающими ставками, переменными ставками с долевыми элементами (например, 30% EURIBOR3 + 70% от 2 % постоянной ставки).

Проактивный подход подразумевает применение сценарного анализа и стресс-тестирования. Ключом к адаптации в изменяющейся банковской среде является скорость обработки сценарных данных и гибкость настройки. Схематично цикл прогнозного анализа в эффективной ИТ-системе представлен ниже.

Таким образом, ИТ-система должна предоставлять возможность применения различных типов сценариев и их сочетаний. Сценарии подразделяются на несколько типов, выделим наиболее интересные возможности современных систем:

• Для поведенческих сценариев актуальны способности системы по заведению профилей предоплат и досрочного погашения по кредитному портфелю, сезонных коэффициентов. При волатильности бизнес-среды полезной функцией является работа с клиентскими спредами, то есть, по сути, моделирование поведения клиентов в зависимости от условий будущих кредитных сделок и рыночных процентных кривых.
• Для создания экономических сценариев необходимо иметь возможность задавать процентные кривые и поверхности кривых (множество кривых во времени). Для вариативности прогнозов полезно умение системы использовать мульти поверхности, то есть комбинации поверхностей с разными коэффициентами. В периоды колебаний валютного курса особое значение приобретают валютные рыночные кривые, которые можно применять к моделированию новых сделок или портфелей. Для прогноза поведения кривых система должна обладать возможностью настройки формы кривой, поддерживать параллельный сдвиг кривых, изменение кривизны наклона кривой, применять стохастические модели для прогнозирования будущих процентных ставок.
• От того, какие возможности есть у системы по заведению бизнес-сценариев зависит вариативность прогнозов, оказывающая влияние на принятие управленческих решений по движению баланса. В данном случае актуальна способность заведения объемов новых сделок в необходимых величинах, например, в виде остатка или платежей основного долга в каждом временном интервале. Новым сделкам необходимо присваивать различные типы ставок (плавающие, фиксированные) и разнообразные условия сделок (срочность, периодичность начисления процентов).

При задании процентных ставок по сгенерированным новым сделкам важны: способность системы предложить прогнозные значения через использование собственной кривой ставок, определение ставок исходя из значений рыночных кривых и поверхностей или определение ставок исходя из внутренних трансфертных ставок (FTP).

Примеры заведения бизнес-объемов и кривых процентных ставок приведены ниже.

3. Под модульностью системы понимается совместимость сегментов, предназначенных для расчетов финансовых показателей из различных областей. В качестве примера можно привести актуальное на сегодня МСФО 9 (IFRS 9), которое вступает в силу с начала 2019 года. Если система рассчитывает денежные потоки по кредитному портфелю как для целей управления ликвидностью, так и для целей формирования отчетности МСФО 9, то такой подход позволяет эффективно комбинировать кредитный риск и риск ликвидности, а также проводить сценарный анализ дефолтов, обеспечивающий гибкую настройку расчета резервов.
4. Информативность системы выражается в наглядности предоставляемой информации для принятия управленческих решений. Например, проведя необходимую сценарную настройку важно произвести быструю оценку влияния сценариев на чувствительность к процентному риску или влияние на разрывы ликвидности. При этом, наиболее информативные системы должны предлагать одновременную демонстрацию производимых изменений при использовании различных экономических, поведенческих и бизнес-сценариев.

Таким образом, качественная ИТ-система финансового менеджмента должна обладать вышеперечисленным функционалом для эффективного управления прибылью банка и сглаживания волатильности прибыли в периоды финансовой неустойчивости, что принимает особое значение в периоды экономической неопределенности.

Если, у вас возникнет желание поделиться своими мыслями и опытом или подискутировать на темы, затронутые в этой статье – мы будем благодарны за любые комментарии, наши контакты: info@rbtechnologies.ru.