Ryzyko kredytowe

Ryzyko kredytowe

to niebezpieczeństwo

to niebezpieczeństwo

niespłacenia przez dłużnika banku

niespłacenia przez dłużnika banku

zaciągniętego kredytu (w całości lub

zaciągniętego kredytu (w całości lub

części) wraz z odsetkami, prowizjami i

części) wraz z odsetkami, prowizjami i

innymi opłatami. Pojęcie to obejmuje

innymi opłatami. Pojęcie to obejmuje

niespłacenie przez dłużnika wierzytelności

niespłacenie przez dłużnika wierzytelności

z tytułu udzielonych gwarancji i poręczeń.

z tytułu udzielonych gwarancji i poręczeń.

1. RYZYKO KREDYTOWE

1. RYZYKO KREDYTOWE

I. Kryterium źródła ryzyka:

I. Kryterium źródła ryzyka:



aktywne ryzyko kredytowe

aktywne ryzyko kredytowe

(czynne)

(czynne)

→związane z udzieleniem

→związane z udzieleniem

kredytu

kredytu

,

,



pasywne ryzyko kredytowe

pasywne ryzyko kredytowe

(bierne)

(bierne)

→związane z brakiem możliwości

→związane z brakiem możliwości

refinansowania lub wcześniejszym

refinansowania lub wcześniejszym

wycofaniem depozytów

wycofaniem depozytów

.

.

2. KLASYFIKACJA RYZYKA

2. KLASYFIKACJA RYZYKA

KREDYTOWEGO

KREDYTOWEGO

II. Kryterium struktury ryzyka:

II. Kryterium struktury ryzyka:



ryzyko indywidualne (pojedynczej umowy

ryzyko indywidualne (pojedynczej umowy

kredytowej)

kredytowej)

→funkcja możliwej straty i

→funkcja możliwej straty i

prawdopodobieństwa jej wystąpienia

prawdopodobieństwa jej wystąpienia

,

,



ryzyko portfelowe (ryzyko wszystkich

ryzyko portfelowe (ryzyko wszystkich

ekspozycji lub grupy ekspozycji

ekspozycji lub grupy ekspozycji

kredytowych)

kredytowych)

→funkcja wysokości

→funkcja wysokości

wszystkich kredytów, prawdopodobieństwa

wszystkich kredytów, prawdopodobieństwa

ich niespłacenia i współzależności między

ich niespłacenia i współzależności między

nimi

nimi

.

.

2. KLASYFIKACJA RYZYKA

2. KLASYFIKACJA RYZYKA

KREDYTOWEGO

KREDYTOWEGO

III. Kryterium momentu wystąpienia

III. Kryterium momentu wystąpienia

zdarzenia kredytowego:

zdarzenia kredytowego:



ryzyko przedrozliczeniowe (

ryzyko przedrozliczeniowe (

pre-settlement

pre-settlement

risk

risk

)

)

→ryzyko utraty przyszłych należności

→ryzyko utraty przyszłych należności

w wyniku niewypłacalności kontrahenta,

w wyniku niewypłacalności kontrahenta,



ryzyko rozliczeniowe (

ryzyko rozliczeniowe (

settlement

settlement

risk

risk

)

)

→ryzyko nierozliczenia transakcji,

→ryzyko nierozliczenia transakcji,

powstające w momencie wymiany

powstające w momencie wymiany

strumieni środków pieniężnych.

strumieni środków pieniężnych.

2. KLASYFIKACJA RYZYKA

2. KLASYFIKACJA RYZYKA

KREDYTOWEGO

KREDYTOWEGO

I. Modele pomiaru prawdopodobieństwa

I. Modele pomiaru prawdopodobieństwa

niedotrzymania warunków:

niedotrzymania warunków:

klasyczne:

klasyczne:



modele liniowe (model Altmana),

modele liniowe (model Altmana),



modele scoringowe,

modele scoringowe,



modele logitowe i probitowe,

modele logitowe i probitowe,



systemy eksperckie,

systemy eksperckie,



systemy ratingowe,

systemy ratingowe,

3. METODY POMIARU RYZYKA

3. METODY POMIARU RYZYKA

KREDYTOWEGO

KREDYTOWEGO

nowoczesne:

nowoczesne:



metody oparte o modele wyceny opcji,

metody oparte o modele wyceny opcji,



metoda wyceny neutralnej względem

metoda wyceny neutralnej względem

ryzyka,

ryzyka,



sieci neuronowe,

sieci neuronowe,



drzewa klasyfikacyjne,

drzewa klasyfikacyjne,



MARSplines.

MARSplines.

3. METODY POMIARU RYZYKA

3. METODY POMIARU RYZYKA

KREDYTOWEGO

KREDYTOWEGO

II. Modele rynkowe – opisujące

II. Modele rynkowe – opisujące

wysokość straty poniesionej przez

wysokość straty poniesionej przez

instytucję w przypadku

instytucję w przypadku

niewypłacalności oraz wyceniające

niewypłacalności oraz wyceniające

obecną wartość zadłużenia

obecną wartość zadłużenia

(CreditMetrics oparta na koncepcji

(CreditMetrics oparta na koncepcji

VaR).

VaR).

3. METODY POMIARU RYZYKA

3. METODY POMIARU RYZYKA

KREDYTOWEGO

KREDYTOWEGO

Z=1,2·X1+1,4·X2+3,3·X3+0,6·X4

Z=1,2·X1+1,4·X2+3,3·X3+0,6·X4

+1,0·X5

+1,0·X5

gdzie:

gdzie:

Z = zdolność kredytowa

Z = zdolność kredytowa

3.1. MODELE LINIOWE –

3.1. MODELE LINIOWE –

FUNKCJA

FUNKCJA

ALTMANA

ALTMANA

X1

X1

= aktywa bieżące-pasywa bieżące

= aktywa bieżące-pasywa bieżące

(kapitał pracujący)/aktywa ogółem;

(kapitał pracujący)/aktywa ogółem;

X2

X2

= skumulowany zysk

= skumulowany zysk

zatrzymany/aktywa ogółem;

zatrzymany/aktywa ogółem;

X3

X3

= zysk przed opodatkowaniem i

= zysk przed opodatkowaniem i

zapłaceniem odsetek/aktywa ogółem;

zapłaceniem odsetek/aktywa ogółem;

X4

X4

= wartość rynkowa kapitału

= wartość rynkowa kapitału

własnego/wartość rynkowa kapitałów

własnego/wartość rynkowa kapitałów

obcych;

obcych;

X5

X5

= sprzedaż/aktywa ogółem.

= sprzedaż/aktywa ogółem.

3.1. MODELE LINIOWE –

3.1. MODELE LINIOWE –

FUNKCJA

FUNKCJA

ALTMANA

ALTMANA

Wartości funkcji Z:

Wartości funkcji Z:

>2,99 – dobra kondycja finansowa,

>2,99 – dobra kondycja finansowa,

<1,81 – bezpośrednia groźba bankructwa,

<1,81 – bezpośrednia groźba bankructwa,

2,675 – wartość graniczna (błąd w zakwalifikowaniu

2,675 – wartość graniczna (błąd w zakwalifikowaniu

przedsiębiorstw do niewłaściwego zbioru był

przedsiębiorstw do niewłaściwego zbioru był

wówczas najmniejszy;

wówczas najmniejszy;

94% firm, które zbankrutowały, miało na rok przed

94% firm, które zbankrutowały, miało na rok przed

upadłością wartość

upadłością wartość

Z

Z

poniżej 2,675, a 97% firm,

poniżej 2,675, a 97% firm,

które nie zbankrutowały, miało wartość

które nie zbankrutowały, miało wartość

Z

Z

powyżej

powyżej

2,675).

2,675).

3.1. MODELE LINIOWE –

3.1. MODELE LINIOWE –

FUNKCJA

FUNKCJA

ALTMANA

ALTMANA

Przypisanie określonej wartości wskaźnika

Przypisanie określonej wartości wskaźnika

wyznaczonej dla określonej charakterystyki

wyznaczonej dla określonej charakterystyki

pewnej oceny liczbowej, przy czym zakres

pewnej oceny liczbowej, przy czym zakres

poszczególnych wskaźników może być różny w

poszczególnych wskaźników może być różny w

zależności od ich wagi i preferencji banku. Po

zależności od ich wagi i preferencji banku. Po

zsumowaniu ocen wskaźników klient zostaje

zsumowaniu ocen wskaźników klient zostaje

zaklasyfikowany do określonej grupy ryzyka, co

zaklasyfikowany do określonej grupy ryzyka, co

stanowi podstawę do podjęcia decyzji o

stanowi podstawę do podjęcia decyzji o

udzieleniu lub odmowie udzielenia kredytu.

udzieleniu lub odmowie udzielenia kredytu.

3.2. MODELE SCORINGOWE

3.2. MODELE SCORINGOWE

(PUNKTOWE)

(PUNKTOWE)

3.2. MODELE SCORINGOWE

3.2. MODELE SCORINGOWE

(PUNKTOWE)

(PUNKTOWE)

Przykładowy podział na grupy ryzyka:

Przykładowy podział na grupy ryzyka:

Liczba punktów

Liczba punktów

Zdolność

Zdolność

kredytowa

kredytowa

60-40

60-40

niebudząca obaw

niebudząca obaw

39-29

39-29

budząca obawy

budząca obawy

28-17

28-17

zagrożona

zagrożona

16-0

16-0

utracona

utracona

3.2. MODELE SCORINGOWE

3.2. MODELE SCORINGOWE

(PUNKTOWE)

(PUNKTOWE)

Przedmiot wyjaśniania: prawdopodobieństwo

Przedmiot wyjaśniania: prawdopodobieństwo

P

P

i

i

przyjmowania przez pewną zmienną

przyjmowania przez pewną zmienną

y

y

i

i

jednej z dwu możliwych wartości (0,1).

jednej z dwu możliwych wartości (0,1).

Modele oparte na rachunku

Modele oparte na rachunku

prawdopodobieństwa

prawdopodobieństwa

warunkowego, gdzie prawdopodobieństwo

warunkowego, gdzie prawdopodobieństwo

zdarzenia kredytowego jest nieliniową funkcją

zdarzenia kredytowego jest nieliniową funkcją

wektora zmiennych objaśniających

wektora zmiennych objaśniających

x

x

i

i

oraz

oraz

wektora parametrów

wektora parametrów

β

β

i

i

.

.

3.3. MODELE LOGITOWE

3.3. MODELE LOGITOWE

I PROBITOWE

I PROBITOWE

Stosując modele logitowe i probitowe można

Stosując modele logitowe i probitowe można

znaleźć odpowiedź na pytanie:

znaleźć odpowiedź na pytanie:



Jakie jest prawdopodobieństwo wystąpienia

Jakie jest prawdopodobieństwo wystąpienia

określonego wariantu zmiennej objaśnianej

określonego wariantu zmiennej objaśnianej

przy założeniu określonych wartości

przy założeniu określonych wartości

zmiennych objaśniających;

zmiennych objaśniających;



Jakie wartości powinny przyjąć zmienne

Jakie wartości powinny przyjąć zmienne

objaśniające, aby uzyskać określone

objaśniające, aby uzyskać określone

prawdopodobieństwo wystąpienia

prawdopodobieństwo wystąpienia

rozważanego wariantu.

rozważanego wariantu.

3.3. MODELE LOGITOWE

3.3. MODELE LOGITOWE

I PROBITOWE

I PROBITOWE

Zbiory programów komputerowych

Zbiory programów komputerowych

wykorzystujace bazy wiedzy, modele wiedzy

wykorzystujace bazy wiedzy, modele wiedzy

oraz procedury (reguły) wnioskowania w celu

oraz procedury (reguły) wnioskowania w celu

rozwiazywania problemów.

rozwiazywania problemów.

Wiedza jest w nich zapisana w postaci faktów i

Wiedza jest w nich zapisana w postaci faktów i

reguł wnioskowania. System odzwierciedla

reguł wnioskowania. System odzwierciedla

proces podejmowania decyzji przez człowieka.

proces podejmowania decyzji przez człowieka.

Ograniczenie: decyzja zależy od ściśle

Ograniczenie: decyzja zależy od ściśle

zdefiniowanego zbioru zmiennych.

zdefiniowanego zbioru zmiennych.

3.4. SYSTEMY EKSPERCKIE

3.4. SYSTEMY EKSPERCKIE

Rating to opinia niezależnej, wyspecjalizowanej

Rating to opinia niezależnej, wyspecjalizowanej

instytucji ratingowej, oceniającej wiarygodność

instytucji ratingowej, oceniającej wiarygodność

finansową, czyli zdolność do wywiązywania się

finansową, czyli zdolność do wywiązywania się

ze zobowiązań finansowych danego podmiotu.

ze zobowiązań finansowych danego podmiotu.

Rating polega na przyporządkowaniu obiektów

Rating polega na przyporządkowaniu obiektów

do klas opisanych charakterystykami. Ocena

do klas opisanych charakterystykami. Ocena

ratingowa wg agencji Fitch:

ratingowa wg agencji Fitch:

Poziom inwestycyjny: AAA, AA, A, BBB

Poziom inwestycyjny: AAA, AA, A, BBB

Poziom spekulacyjny: BB, B, CCC, C, DDD, DD, D.

Poziom spekulacyjny: BB, B, CCC, C, DDD, DD, D.

Różnice w ramach jednej kategorii: „+”, „-”.

Różnice w ramach jednej kategorii: „+”, „-”.

3.5. RATING

3.5. RATING

S&P

Moody’s

Kategorie inwestycyjne

AAA

Aaa

Wyjątkowa zdolność emitenta do wywiązywania się ze zobowiązań

finansowych

AA+

Aa1

Bardzo wysoka zdolność emitenta do wywiązywania się ze zobowiązań

AA

Aa2

AA-

Aa3

A+

A1

Wysoka zdolność emitenta do wywiązywania się ze zobowiązań przy

jednoczesnej wrażliwości na niekorzystne warunki gospodarcze i
zmiany istniejących obecnie warunków

A

A2

A-

A3

BBB+

Baa1

Wystarczająca zdolność płatnicza emitenta do wywiązywania się z

podjętych zobowiązań przy jednoczesnej większej wrażliwości na
niekorzystne warunki ekonomiczne i zmiany istniejących
warunków

BBB

Baa2

BB-

Baa3

3.5. RATING

3.5. RATING

S&P

Moody’s

Kategorie spekulacyjne

BB+

Ba1

Emitent dysponuje jeszcze wystarczającą zdolnością płatniczą, ale stoi

w obliczu dużych niepewności, które mogą prowadzić do
pogorszenia ratingu

BB

Ba2

BB-

Ba3

B+

B1

Emitent jest w stanie sprostać zobowiązaniom finansowym ale stoi w

obliczu dużych zagrożeń

B

B2

B-

B3

CCC

Caa

Zdolność płatnicza emitenta jest zagrożona

CC

Ca

Zdolność płatnicza emitenta jest bardzo zagrożona lub wstrzymał się

on już od wywiązywania się ze zobowiązań

C

C

Złożono wniosek o wszczęcie postępowania upadłościowego wobec

emitenta, ale wypłata zobowiązań jest jeszcze częściowo
kontynuowana

D

D

Emitent stracił zdolność do terminowego regulowania zobowiązań

3.5. RATING

3.5. RATING

Gdy bank udziela kredytu, jego sytuację można

Gdy bank udziela kredytu, jego sytuację można

porównać do sytuacji wystawcy opcji sprzedaży

porównać do sytuacji wystawcy opcji sprzedaży

na aktywa firmy zaciągającej dług (model

na aktywa firmy zaciągającej dług (model

Mertona). Jednym z nowych modeli oceny

Mertona). Jednym z nowych modeli oceny

ryzyka kredytowego jest model Moody’s KMV

ryzyka kredytowego jest model Moody’s KMV

(MKMV) wykorzystujący dane księgowe i dane

(MKMV) wykorzystujący dane księgowe i dane

pochodzące z rynków finansowych w celu

pochodzące z rynków finansowych w celu

oszacowania odległości od punktu

oszacowania odległości od punktu

niewypłacalności (

niewypłacalności (

distance to default

distance to default

).

).

3.6. METODY OPARTE O

3.6. METODY OPARTE O

MODELE

MODELE

WYCENY OPCJI

WYCENY OPCJI

Przy szacowaniu prawdopodobieństwa

Przy szacowaniu prawdopodobieństwa

niewypłacalności (PD) wykorzystuje się zmienne

niewypłacalności (PD) wykorzystuje się zmienne

bezpośrednio obserwowalne (np. rynkową

bezpośrednio obserwowalne (np. rynkową

wartość kapitału, nominalną wartość

wartość kapitału, nominalną wartość

zadłużenia) oraz nieobserwowalne (wartości

zadłużenia) oraz nieobserwowalne (wartości

rynkowe aktywów i ich zmienność), a także

rynkowe aktywów i ich zmienność), a także

parametr

parametr

µ

µ

(średnia stopa zwrotu z aktywów

(średnia stopa zwrotu z aktywów

przedsiębiorstwa).

przedsiębiorstwa).

Firma jest uznana za niewypłacalną, jeśli

Firma jest uznana za niewypłacalną, jeśli

wartość jej aktywów w momencie t jest niższa

wartość jej aktywów w momencie t jest niższa

od wartości długu.

od wartości długu.

3.6. METODY OPARTE O

3.6. METODY OPARTE O

MODELE

MODELE

WYCENY OPCJI (C.D.)

WYCENY OPCJI (C.D.)

Prawdopodobieństwo neutralne względem

Prawdopodobieństwo neutralne względem

ryzyka to PD przy założeniu, że stopa

ryzyka to PD przy założeniu, że stopa

zwrotu z aktywów jest równa stopie wolnej

zwrotu z aktywów jest równa stopie wolnej

od ryzyka. Prawdopodobieństwo

od ryzyka. Prawdopodobieństwo

niewypłacalności zależy od dźwigni

niewypłacalności zależy od dźwigni

kapitałowej, zmienności aktywów firmy i

kapitałowej, zmienności aktywów firmy i

czasu pozostałego do spłaty długu.

czasu pozostałego do spłaty długu.

3.7. METODA WYCENY

3.7. METODA WYCENY

NEUTRALNEJ WZGLĘDEM

NEUTRALNEJ WZGLĘDEM

RYZYKA

RYZYKA

Narzędzia analizy danych, którego budowa i

Narzędzia analizy danych, którego budowa i

działanie zainspirowane zostało wynikami

działanie zainspirowane zostało wynikami

badań nad ludzkim mózgiem. Sieć składa się z :

badań nad ludzkim mózgiem. Sieć składa się z :

●

Wejść, gdzie wprowadzane zostają dane,

Wejść, gdzie wprowadzane zostają dane,

●

Warstw połączonych ze sobą neuronów, w

Warstw połączonych ze sobą neuronów, w

których przebiega proces analizy przy

których przebiega proces analizy przy

wykorzystaniu odpowiednich funkcji,

wykorzystaniu odpowiednich funkcji,

●

Wyjścia, gdzie pojawia się sygnał będący

Wyjścia, gdzie pojawia się sygnał będący

wynikiem analizy (rozpoznanie „dobrych” lub

wynikiem analizy (rozpoznanie „dobrych” lub

„

„

złych” kredytów).

złych” kredytów).

3.8. SIECI NEURONOWE

3.8. SIECI NEURONOWE

Proces budowy drzewa opiera się na zasadzie

Proces budowy drzewa opiera się na zasadzie

rekurencyjnego podziału – przeszukiwanie w

rekurencyjnego podziału – przeszukiwanie w

przestrzeni cech wszystkich możliwych

przestrzeni cech wszystkich możliwych

podziałów zbioru danych na dwie części tak,

podziałów zbioru danych na dwie części tak,

by dwa otrzymane podzbiory maksymalnie

by dwa otrzymane podzbiory maksymalnie

się od siebie różniły ze względu na zmienną

się od siebie różniły ze względu na zmienną

zależną (wiarygodność kredytowa). Podział

zależną (wiarygodność kredytowa). Podział

jest kontynuowany aż do całkowitego

jest kontynuowany aż do całkowitego

wyczerpania przypadków. Reguły podziału

wyczerpania przypadków. Reguły podziału

można przedstawić w formie drzewa.

można przedstawić w formie drzewa.

3.9. DRZEWA

3.9. DRZEWA

KLASYFIKACYJNE

KLASYFIKACYJNE

Multivariate Adaptive Regression Splines

Multivariate Adaptive Regression Splines

nieparametryczna metoda regresji

nieparametryczna metoda regresji

statystycznej.

statystycznej.

Metoda nie zakłada określonej postaci

Metoda nie zakłada określonej postaci

zależności między predykatorami a zmienną

zależności między predykatorami a zmienną

objaśnianą, lecz dobiera ją do konkretnych

objaśnianą, lecz dobiera ją do konkretnych

danych. Wymaga zaprojektowania

danych. Wymaga zaprojektowania

odpowiedniego zbioru funkcji bazowych.

odpowiedniego zbioru funkcji bazowych.

3.10. MARSPLINES

3.10. MARSPLINES

Wprowadzony w 1997 r. przez takie instytucje

Wprowadzony w 1997 r. przez takie instytucje

jak: J.P. Morgan, Bank of America, BZW,

jak: J.P. Morgan, Bank of America, BZW,

Deutsche Morgan Grenfell, Swiss Bank

Deutsche Morgan Grenfell, Swiss Bank

Corporation oraz Union Bank of Switzerland.

Corporation oraz Union Bank of Switzerland.

Wkład w postaci danych wniosły Moody’s oraz

Wkład w postaci danych wniosły Moody’s oraz

S&P. Oparty o modele VaR.

S&P. Oparty o modele VaR.

Podstawowy cel: określenie zagrożonej

Podstawowy cel: określenie zagrożonej

wartości kredytowej (straty na portfelu

wartości kredytowej (straty na portfelu

kredytowym przy zadanym poziomie ufności).

kredytowym przy zadanym poziomie ufności).

3.11. MODELE RYNKOWE –

3.11. MODELE RYNKOWE –

CREDITMETRICS

CREDITMETRICS



Tworzenie rezerw na ryzyko

Tworzenie rezerw na ryzyko

(celowe i ogólne),

(celowe i ogólne),



Kredytowe instrumenty pochodne (CDS,

Kredytowe instrumenty pochodne (CDS,

TRS, CLN, opcje na spread kredytowy)

TRS, CLN, opcje na spread kredytowy)



Sekurytyzacja

Sekurytyzacja

(

(

źródła prawa: jak przy ryzyku płynności).

źródła prawa: jak przy ryzyku płynności).

4. METODY OGRANICZANIA

4. METODY OGRANICZANIA

RYZYKA KREDYTOWEGO

RYZYKA KREDYTOWEGO

1) rezerwy ogólne

1) rezerwy ogólne

– tworzone

– tworzone

fakultatywnie na pokrywanie skutków

fakultatywnie na pokrywanie skutków

ogólnego (niezidentyfikowanego) ryzyka

ogólnego (niezidentyfikowanego) ryzyka

działalności bankowej, ich przeznaczenie

działalności bankowej, ich przeznaczenie

nie jest ściśle określone

nie jest ściśle określone

→

→

art. 130 ust.

art. 130 ust.

Prawo bankowe

Prawo bankowe

.

.

4.1. ZASADY TWORZENIA

4.1. ZASADY TWORZENIA

REZERW KSIĘGOWYCH

REZERW KSIĘGOWYCH

2) rezerwy celowe

2) rezerwy celowe

– tworzone

– tworzone

obligatoryjnie na ryzyko związane z

obligatoryjnie na ryzyko związane z

konkretnymi należnościami

konkretnymi należnościami

pogrupowanymi według określonych

pogrupowanymi według określonych

kryteriów

kryteriów

→

→

Rozporządzenie Ministra

Rozporządzenie Ministra

Finansów z dnia 16 grudnia 2008 r. w

Finansów z dnia 16 grudnia 2008 r. w

sprawie zasad tworzenia rezerw na ryzyko

sprawie zasad tworzenia rezerw na ryzyko

związane z działalnością banków

związane z działalnością banków

(Dz. U. z

(Dz. U. z

2008 r. nr 235, poz. 1589 z późn. zm.).

2008 r. nr 235, poz. 1589 z późn. zm.).

4.1. ZASADY TWORZENIA

4.1. ZASADY TWORZENIA

REZERW KSIĘGOWYCH

REZERW KSIĘGOWYCH

§ 2. 1. Banki tworzą rezerwy celowe, w

§ 2. 1. Banki tworzą rezerwy celowe, w

odniesieniu do ekspozycji kredytowych

odniesieniu do ekspozycji kredytowych

zaklasyfikowanych do:

zaklasyfikowanych do:

- kategorii "normalne"(w zakresie

- kategorii "normalne"(w zakresie

pożyczek i kredytów detalicznych)

pożyczek i kredytów detalicznych)

- kategorii "pod obserwacją",

- kategorii "pod obserwacją",

- grupy "zagrożone" - w tym do kategorii

- grupy "zagrożone" - w tym do kategorii

"poniżej standardu", "wątpliwe" lub

"poniżej standardu", "wątpliwe" lub

"stracone".

"stracone".

4.1. ZASADY TWORZENIA

4.1. ZASADY TWORZENIA

REZERW KSIĘGOWYCH

REZERW KSIĘGOWYCH

§ 3.1. Rezerwy celowe na należności

§ 3.1. Rezerwy celowe na należności

"normalne"

"normalne"

tworzy się w wysokości

tworzy się w wysokości

co najmniej

co najmniej

1,5 % podstawy

1,5 % podstawy

tworzenia rezerw celowych

tworzenia rezerw celowych

.

.

2. Rezerwy celowe na należności

2. Rezerwy celowe na należności

"pod

"pod

obserwacją", "poniżej standardu",

obserwacją", "poniżej standardu",

"wątpliwe" i "stracone"

"wątpliwe" i "stracone"

tworzy się

tworzy się

w wysokości co najmniej:

w wysokości co najmniej:

4.1. ZASADY TWORZENIA

4.1. ZASADY TWORZENIA

REZERW KSIĘGOWYCH

REZERW KSIĘGOWYCH

–

–

1,5 % – w przypadku kategorii "pod

1,5 % – w przypadku kategorii "pod

obserwacją",

obserwacją",

–

–

20 % – w przypadku kategorii

20 % – w przypadku kategorii

"poniżej standardu",

"poniżej standardu",

–

–

50 % – w przypadku kategorii

50 % – w przypadku kategorii

"wątpliwe",

"wątpliwe",

–

–

100 % – w przypadku kategorii

100 % – w przypadku kategorii

"stracone",

"stracone",

podstawy tworzenia rezerw celowych.

podstawy tworzenia rezerw celowych.

4.1. ZASADY TWORZENIA

4.1. ZASADY TWORZENIA

REZERW KSIĘGOWYCH

REZERW KSIĘGOWYCH

§ 7.

§ 7.

 Wymagany poziom rezerw celowych:

 Wymagany poziom rezerw celowych:

–

–

na należności

na należności

"normalne"

"normalne"

-

-

pomniejsza się o kwotę równą

pomniejsza się o kwotę równą

25%

25%

rezerwy na ryzyko ogólne

rezerwy na ryzyko ogólne

,

,

–

–

na należności

na należności

"pod obserwacją"

"pod obserwacją"

-

-

pomniejsza się o kwotę równą

pomniejsza się o kwotę równą

25%

25%

rezerwy na ryzyko ogólne.

rezerwy na ryzyko ogólne.

4.1. ZASADY TWORZENIA

4.1. ZASADY TWORZENIA

REZERW KSIĘGOWYCH

REZERW KSIĘGOWYCH

Credit default swap (CDS) – jedna ze
stron (sprzedawca; protection seller)
zobowiązuje się, że w razie powstania
zdefiniowanego w kontrakcie zdarzenia
kredytowego (credit event) wypłaci drugiej
stronie transakcji (kupującemu) określoną
kwotę zabezpieczenia. W zamian za to
kupujący dokonuje cyklicznych płatności
(premium) na rzecz sprzedającego.

4.2. CREDIT DEFAULT SWAPS

4.2. CREDIT DEFAULT SWAPS

(CDS)

(CDS)

4.2. CREDIT DEFAULT SWAPS

4.2. CREDIT DEFAULT SWAPS

(CDS)

(CDS)

Jeśli zdarzenie kredytowe nie występuje

Bank A

(kupujący

zabezpieczenie)

Premia za

zabezpieczenia

100 pb rocznie od

nominału 100 mln

USD

Bank B

(sprzedający

zabezpieczenie)

Jeśli zdarzenie kredytowe występuje

Bank A

(kupujący

zabezpieczenie)

100 mln USD minus

wartość rynkowa

zabezpieczanej

obligacji 30 dni po

wystąpieniu zdarzenia

kredytowego

Bank B

(sprzedający

zabezpieczenie)

W wyniku

W wyniku

sekurytyzacji

sekurytyzacji

syntetycznej

syntetycznej

podział na transze

podział na transze

odbywa się przez zastosowanie

odbywa się przez zastosowanie

kredytowych instrumentów

kredytowych instrumentów

pochodnych lub gwarancji, a pula

pochodnych lub gwarancji, a pula

ekspozycji bazowych jest wykazywana

ekspozycji bazowych jest wykazywana

w bilansie banku inicjującego.

w bilansie banku inicjującego.

4.3. SEKURYTYZACJA

4.3. SEKURYTYZACJA

SYNTETYCZNA

SYNTETYCZNA

4. METODY OGRANICZANIA

4. METODY OGRANICZANIA

RYZYKA KREDYTOWEGO

RYZYKA KREDYTOWEGO

Rekomendacja S obowiązująca od 2014 r. (ekspozycje
finansujące nieruchomości i zabezp. hipotecznie)

– O

cena adekwatności zabezpieczenia na

podstawie LtV, obostrzenia jeśli LtV przekracza
80%. W przypadku kredytu walutowego
założenie 20% deprecjacji. Nacisk na
informowanie klientów o ponoszonym ryzyku
rynkowym i testy warunków skrajnych (istotny
czynnik kształtujący limity oraz zależność
pomiędzy ryzykiem rynkowym i kredytowym).

5. REKOMENDACJE KNF

5. REKOMENDACJE KNF

Rekomendacja T wprowadzona 2013 r. (dobre
praktyki w zakresie zarządzania ryzykiem
detalicznych ekspozycji kredytowych).

- Obowiązek wprowadzenia limitów dotyczących
maksymalnych ekspozycji detalicznych oraz
maksymalnego poziomu wskaźnika Dtl (relacja
wydatki/dochody klientów detalicznych) oraz
testów warunków skrajnych; przy kredytach
walutowych zdolność kredytowa kalkulowana dla
kapitału powiększonego o 20%.

5. REKOMENDACJE KNF

5. REKOMENDACJE KNF