Řízení rizika společností poskytujících spotřebitelské úvěry

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta

Řízení rizika společností poskytujících spotřebitelské úvěry Bakalářská práce

Vedoucí práce:

Vypracovala:

Mgr. Martin Řezáč, Ph.D.

Kamila Kučerová

Brno 2011

Na tomto místě bych ráda poděkovala panu Mgr. Martinovi Řezáčovi, Phd. za ochotu a vstřícný přístup při psaní mé práce a výběru tématu.

Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci na téma „Řízení rizika společností poskytujících spotřebitelské úvěry“ pod vedením pana Mgr. Martina Řezáče, Phd., vypracovala zcela samostatně s použitím literatury, která je uvedena v seznamu použité literatury. V Brně dne 3. ledna 2011

______________________

Abstract Kučerová, K.. Risk management of Companies Offering Consumer Lending. Bachelor thesis. Brno: Mendel university in Brno, 2011. The bachelor thesis is describing the methodology of risk management of companies offering consumer lending with the focus on banking institutions. I am dealing there with the problems of risk management and which of these risks can be faced by financial institutions. I am also trying to explain the term „risk management“. I am also briefly describing companies that are offering consumer lending in The Czech Republic and their offers. Furthermore I am focusing on some selected methods of risk management, especially the methods of calculation of market risk, credit risk and operational risk (Value-at-Risk, stress testing, analysis of scenarios etc.). For the most part I am dealing with the problems of credit risks and the method of credit scoring. I am describing selected statistic methods which are used for calculation of credit scoring (regression analysis, discriminant analysis …). In the end I am discussing and evaluating these problems. Keywords risk, risk management, methodology of risk management, consumer lending, financial risk, credit risk

Abstrakt Kučerová, K. Řízení rizika společností poskytujících spotřebitelské úvěry. Bakalářská práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2011. Tato bakalářská práce popisuje metodologii řízení rizika společností poskytujících spotřebitelské úvěry se zaměřením na bankovní instituce. Ve své práci se zabývám problematikou rizika, popisuji s jakými riziky se může finanční instituce setkat. Také se snažím objasnit pojem „risk management“. Stručně charakterizuji společnosti, které poskytují spotřebitelské úvěry v České republice a jejich nabídku. Dále se ve své práci zaměřuji na vybrané metody řízení rizika, a to především na metody pro výpočet rizika tržního, úvěrového a operačního (Value-at-Risk, stresové testování , analýzy scénáře…). Z větší části se ve své práci zabývám problematikou úvěrového rizika a metodu úvěrového skórování. Popisuji vybrané statistické metody, které se používají pro výpočet úvěrového skórování (regresní analýzy, diskriminační analýzu…). Danou problematiku následně diskutuji a vyhodnocuji. Klíčová slova riziko, řízení rizika, metodologie řízení rizika, spotřebitelský úvěr, finanční riziko,úvěrové riziko

Obsah

5

Obsah 1

2

Úvod a cíl práce 1.1

Úvod do problematiky...................................................................................................... 9

1.2

Cíl práce .............................................................................................................................. 9

Literární přehled

11

2.1

Riziko ................................................................................................................................11

2.2

Finanční riziko .................................................................................................................12

2.2.1

Tržní riziko .............................................................................................................13

2.2.2

Operační riziko.......................................................................................................13

2.2.3

Riziko likvidity........................................................................................................14

2.2.4

Úvěrové riziko........................................................................................................14

2.2.5

Modelové riziko .....................................................................................................15

2.2.6

Obchodní riziko .....................................................................................................15

2.3

3

9

Řízení rizika, Risk management.....................................................................................16

2.3.1

Stručná historie řízení rizika .................................................................................17

2.3.2

Regulační rámec .....................................................................................................17

Vlastní práce 3.1

21

Úvěr, spotřebitelský úvěr, spotřebitel...........................................................................21

3.1.1

Obecný popis společností poskytujících spotřebitelský úvěr v ČR................23

3.1.2

Nabídka produktů společností poskytujících spotřebitelský úvěr v ČR ........24

3.2

Identifikace rizik ..............................................................................................................26

3.2.1 3.3

Základní koncepce k měření rizika ...............................................................................27

3.3.1 3.4

Rizikové faktory a ztrátové rozdělení .................................................................27 Metodologie Value-at-Risk, stresové testování, analýzy scénáře ....................28

Standardní metody pro měření tržního rizika .............................................................30

3.4.1

Metoda variance a kovariance ..............................................................................30

3.4.2

Historická simulace................................................................................................31

3.4.3

Monte Carlo simulace............................................................................................32

3.4.4

Zpětné testování – backtesting ............................................................................32

Obsah

6

3.4.5

Metody používané při řízení úrokového rizika..................................................33

3.5

Řízení operačního rizika .................................................................................................34

3.6

Řízení úvěrového rizika ..................................................................................................35

3.6.1

Modely úvěrového rizika ......................................................................................36

3.6.2

Strukturní modely – Mertonův model, KMV model, Credit Metrics ............36

3.6.3

Další modely používané pro řízení úvěrového rizika .......................................39

3.7

Úvěrové skórování – skóringové a ratingové modely................................................41

3.7.1

Stručná historie úvěrového skórování ................................................................41

3.7.2

Credit scoring .........................................................................................................41

3.7.3

Účinnost modelů skórování .................................................................................47

3.7.4

Ratingové modely ..................................................................................................50

3.8

Úvěrový registr.................................................................................................................51

3.9

Monitorování a omezování rizika .................................................................................52

4

Diskuze

53

5

Závěr

55

6

Seznam zkratek

56

7

Seznam literatury a elektronické zdroje

57

A

Skórovací tabulky a ratingové hodnocení

62

B

Společnosti poskytující spotřebitelské úvěry v ČR a s nimi související přílohy 64

Seznam obrázků

7

Seznam obrázků Obr. 1

Rozdělení rizik

12

Obr. 2

Srovnání přístupů Basel I a Basel II

19

Obr. 3 Podíl jednotlivých skupin bank na celkové bilanční sumě (v %, banky s licencí k danému datu).

24

Obr. 4

Stresové kategorie a stresové šoky

30

Obr. 5

Rozdělení „dobrých“ a „špatných“ klientů

43

Obr. 6

Lorenzova křivka a Ginino index

49

Obr. 7

Počet bank v ČR (banky s licencí k danému datu)

65

Obr. 8

Struktura úvěrů podle ekonomických sektorů (k 31. 12. 2009)

65

Obr. 9

Co vnímají banky jako hlavní problémy

66

Seznam tabulek

8

Seznam tabulek Tab. 1

Příklad jednoduché skórovací tabulky

44

Tab. 2

Ukázka aplikační skórovací tabulky

62

Tab. 3

Ratingové kategorie agentury Standard & Poor´s a agentury Moody´s

62

Tab. 4

Rozdělení bank v ČR do skupin (k 31. 12. 2009)

64

Tab. 5

Úvěry obyvatelstvu podle časového a druhového hlediska

66

Tab. 6 Kapitálové požadavky a kapitálová přiměřenost bankovního sektoru (v mld. Kč) 67

Úvod a cíl práce

1 Úvod a cíl práce 1.1

Úvod do problematiky

Tématem mé bakalářské práce je řízení rizika společností poskytujících spotřebitelské úvěry. Riziko je součástí každodenního života a ovlivňuje všechny lidské činnosti. Dříve bylo opomíjeno, ale postupně se vyvinula potřeba se proti rizikům chránit a efektivně je řídit, protože jsou spojena s každou obchodní činností. Řízení rizika1 se v dnešní době stále vyvíjí, je velmi uznávané na světových finančních trzích, a proto je velmi důležité rizikům a jejich řízení věnovat patřičnou pozornost a nepodceňovat je. Dříve byla snahou řízení rizika jeho minimalizace, v dnešní době se společnosti zaměřují na jeho snižování, ale také se snaží o optimalizaci vztahu mezi rizikem a výnosem. Problematika celého rizikového managementu je velmi obsáhlá a pro každý obor velmi specifická. V posledních letech byl zpozorován značný pokrok v oblasti řízení a měření finančních rizik. Dnešní moderní přístupy jsou uskutečňovány napříč mnoha průmyslovými odvětvími. V současnosti existuje mnoho nových přístupů k tomu, jak vůbec riziko identifikovat, měřit jej, uvědomovat si jeho následky a potom na tyto následky přiměřeně reagovat například tak, že riziko budeme omezovat. Pro instituce je důležité, aby věnovaly pozornost i novým regulačním opatřením a změnám v řízení rizik. Modely měření rizik jsou reprezentovány matematickými a výpočetními mechanismy. Tyto mechanismy jsou potřebné pro správnou činnost bankovních i nebankovních institucí. Banky, bankovní produkty a bankovnictví se staly součástí každodenního života většiny lidí v moderní společnosti. Bankovnictví se dynamicky vyvíjí a prochází značnými změnami. Efektivní fungování bank, jejich odpovídající regulace, výběr vhodného bankovního produktu a zhodnocení rizik s ním spojených, to jsou jen některé problémy, jejichž řešení vyžaduje stále rozsáhlejší znalosti. Mezi základní činnosti bank patří poskytování úvěrů. V dnešní době je spousta bankovních i nebankovních institucí, které poskytují úvěry klientům. Úvěry tvoří hlavní položku bankovních aktiv, která zajišťuje bance příjem. Zásadní otázkou je potom pro finanční společnosti právě problematika úvěrového rizika. Snahou bank je proto co nejpřesnější kvantifikace pravděpodobnosti, že dlužník nesplatí úvěr včas a tím způsobí bance ztrátu. Nejpoužívanějšími statistickými modely, které tuto pravděpodobnost selhání dlužníka vyčíslují, jsou skóringové modely.

1.2

Cíl práce

Při provádění všech obchodních aktivit jsou banky i nebankovní instituce vystaveny řadě různých rizik. Správná identifikace rizika, řízení rizika a jeho měření patří k jedné ze základních podmínek efektivní činnosti banky a dalších finančních institucí. Cílem mé

1

Risk management

9

Úvod a cíl práce

práce je potom popsání metodologie řízení rizika společností, které poskytují spotřebitelské úvěry se zaměřením na bankovní instituce. V první části nazvané literární přehled se budu zabývat právě problematikou rizika. Seznámím vás s teorií a autory, kteří se danou problematikou zabývají. Z toho důvodu, že charakteristika a klasifikace jednotlivých rizik se v publikacích liší, je nutné jednotlivá rizika definovat a systematizovat. Ve své práci se zaměřím především na popis finančních rizik. Popíši s jakými riziky se finanční instituce běžně setkávají a jakým způsobem tyto rizika řídí, přičemž se zaměřím nejvíce na rizika, kterým musí čelit banky. Část třetí kapitoly se věnuje metodám řízení rizik bankovních institucí a dalších společností poskytujících spotřební úvěry (metoda statistického odhadu VaR, metoda Monte Carlo, backtesting apod.). V bakalářské práci se zaměřím na hlavní typy finančních rizik, tj. riziko tržní, operační a úvěrové. Úvěrové riziko je rozebíráno z větší části. Protože problematika řízení rizika je velice rozsáhlá a existuje mnoho metod, které slouží právě k tomuto řízení rizika, popsala jsem ve své práci metody, které považuji za nejdůležitější. Systematizace, jak tyto rizika měřit není jednotně ucelená, zvolila jsem rozdělení dle svého uvážení. Vzhledem k tomu, že má bakalářská práce se týká řízení rizika společností poskytujících spotřebitelské úvěry, je nutné si vysvětlit, co vlastně spotřebitelský úvěr je a také kdo tento úvěr poskytuje. Proto se na začátku hlavní části mé bakalářské práce budu věnovat i obecnému popisu společností, které poskytují spotřebitelské úvěry v ČR a jejich nabídce.

10

Literární přehled

2 Literární přehled 2.1

Riziko

Původ slova „riziko“ můžeme hledat v arabském slově risq, které má význam náhodného a příznivého výsledku nebo v latinském slově riscum, které se používá pro náhodnou, ale nepříznivou událost. Do anglického jazyka vstoupilo slovo risk v 17. století a popisuje jakýkoliv nezamýšlený nebo neočekávaný výsledek, rozhodnutí nebo postup.[12] Pro pojem „riziko“ neexistuje jedna obecně uznávaná definice. Různí autoři definují riziko různě a různí posluchači často riziku přiřazují různý význam. Jak uvádí McNeil, Frey a Embrechts (2005) v knize Quantitative risk management: concepts, techniques, and tools, tak například Oxfordský slovník definuje riziko jako „nebezpečí, ohrožení, možnost špatného výsledku, ztrátu nebo vystavení se nešťastné náhodě“. Riziko může být případně definováno jako „kvantifikovatelná pravděpodobnost ztráty nebo pravděpodobnost méně než očekávaných výsledků2“. [10] Existuje několik charakteristik, které jsou společné pro všechny definice, a to: • musí existovat potenciální možnost ztráty, • musí být přítomna nejistota3 v souvislosti s konečným výsledkem, • k vypořádání se s nejistotou a s potenciální možností ztráty je potřebný nějaký výběr nebo rozhodnutí, [16] Jsou tři měřítka, která jsou spojena s rizikem: • pravděpodobnost – měřítko pravděpodobnosti, že ztráta nastane, • účinek – měřítko ztráty, která nastane pokud hrozba4 bude zrealizována, • vystavení se riziku – měřítko důležitosti rozsahu rizika, které je založeno na současných hodnotách pravděpodobnosti a jeho působení, [16] Pojem „riziko“ je často chápán v negativním smyslu, můžeme ho proto vyjádřit jako ztrátovou funkci, kdy v bližší či vzdálené budoucnosti dojde k ohrožení subjektu, jeho existence, hospodářského výsledku, postavení na trhu apod. V souvislosti s rizikem musíme určitým způsobem předvídat budoucí vývoj, tj. musíme předjímat skutečnost, že k jeho naplnění dojde. Uvažujeme proto s pravděpodobností naplnění hrozby. Pokud jsou rizika řízena správným způsobem, mohou mít na druhou stranu i pozitivní dopad. Proto je nutné riziko chápat nejen jako hrozbu, tzn. možné ztráty, ale můžeme ho chápat i v pozitivním smyslu jako příležitosti, tzn. možné zisky.

2

Less-then-expected-returns. Termín „nejistota“ je chápán jako variabilita, která nemůže být jakkoliv vyčíslena na rozdíl od rizika, které vyčíslit lze. [4] 4 Termín „hrozba“ je definován jako situace s potenciální možností způsobit ztrátu. [4] 3

11

Literární přehled

2.2

Finanční riziko

Existuje mnoho oblastí, kde je nutné rizika řídit. V ekonomii a financích je pojem riziko používán v souvislosti s nejednoznačností průběhu určitých ekonomických či finančních procesů a jejich výsledků a ve finančním řízení je mu věnován mimořádný význam. Je to hlavně díky tomu, že stupeň podstupovaného rizika má přímý vliv na významné faktory existence firmy, jako je schopnost řádně a včas splácet závazky, ziskovost, ochota věřitelů (případně investorů) podílet se na rozvoji firmy a také zhodnocení vložených prostředků. Protože se moje práce zabývá řízením rizik společností, které poskytují spotřebitelské úvěry, budu se ve své práci zabývat především bankovními riziky, kterými jsou hlavně rizika finanční. Instituce jsou vystaveny značnému množství rizik. V odborné literatuře pak neexistuje jednotná kategorizace finančních rizik. Je to hlavně z toho důvodu, že autoři mají své subjektivní názory na povahu rizik. Waterhouse (1994) dělí finanční riziko na riziko provozní, likviditní a transakční. Transakční riziko dále rozděluje na riziko úvěrové a cenové. [15] Jílek (2000) finanční rizika rozděluje na riziko úvěrové, tržní, likviditní, operační a riziko obchodní. Toto rozdělení nejvíc koresponduje s českou bankovní praxí. [7] Crouhy, Galai, Mark (2006) uvádí, že rizika můžeme seskupit do následujících kategorií, jak je vidět na Obr. 1. [4] Obr. 1

Rozdělení rizik

Zdroj: vlastní nákres podle CROUHY, M. -- GALAI, D. -- MARK, R. The essentials of risk management. New York: McGraw-Hill, 2006. 414 s. ISBN 978-0-07-142966-5, str. 26. [4]

McNeil, Frey, Emrechts, (2005) rozlišují riziko tržní, operační, riziko likvidity a uvádí navíc riziko modelové. [10] Porozumění různým typům rizik je velmi důležité. Každá kategorie rizika totiž vyžaduje techniky řízení, které jsou sice rozdílné, ale ve své podstatě spolu souvisí.

12

Literární přehled

2.2.1

Tržní riziko

Tržní riziko je riziko ztrát vyvstávajících ze změn tržních faktorů na finančních trzích. Tržní riziko může vzniknout díky změnám úrokových sazeb, měnových kurzů, cen akcií. Vznik rizika může být zapříčiněn i změnami ve struktuře vlastního kapitálu společnosti, případně změnou cen produktů. Význam tohoto rizika roste s větší diversifikací činností bank a jejich rostoucí angažovaností na finančních trzích. Tržní riziko v sobě spojuje riziko úrokové, riziko akciové, měnové a komoditní. [4] • Úrokové riziko5 – Riziko, které je zapříčiněné změnou úrokového výnosu nebo změnou tržní hodnoty kapitálu banky v souvislosti se změnou tržních úrokových sazeb. Vzniká vlivem nepříznivého vývoje úrokových měr. Kašparovská (2006) rozlišuje 4 zdroje úrokového rizika, a to riziko gapu (změny čistého úrokového výnosu6 změnou referenční úrokové sazby), riziko výnosové křivky (změny čistého úrokového výnosu změnou tvaru nebo sklonu výnosové křivky7), riziko báze (riziko změny čistého úrokového výnosu dané navázáním aktiv a pasiv na rozdílné úrokové sazby) a riziko opce (riziko změny čistého úrokového výnosu vlivem předčasného splácení úvěrů nebo výběru vkladů a jejich opětovného čerpání resp. vložení). [9] • Akciové riziko8 – Riziko, které je spojené s nestabilitou cen akcií. Jílek (2000) uvádí, že akciové riziko je „riziko změny ceny akcií, riziko změny cenových indexů mezi různými akciemi nebo akciovými trhy, riziko změny dividend, případně riziko volatility cen akcií “. [7] Crouhy, Galai, Mark, (2006) říkají, že akciové riziko je „riziko spojené s volatilitou cen akcií“. [4] • Měnové riziko9 – Riziko, které vzniká změnou kurzu jedné měny vůči jiné měně. Měnové riziko je způsobeno změnou hodnoty majetku a závazků podniku pod vlivem změny měnového kurzu. Ovlivňuje hodnotu všech budoucích toků peněz vyjádřených v cizí měně.[4] • Komoditní riziko10 – Riziko spojené s pohybem cen komodit. Rizikovou okolností je zde změna tržních cen komodit. Komoditní riziko se výrazně odlišuje od měnového a úrokového rizika [4] 2.2.2

Operační riziko

I ve finančních institucích, stejně jako v každé jiné oblasti podnikání, sehrávají klíčovou roli faktory, jakými jsou lidský faktor, vnitřní procesy, technologické systémy a vnější skutečnosti. K těmto faktorům však neoddělitelně patří také různorodá rizika, plynoucí 5

Interest rate risk. Čistý úrokový výnos je možné vyjádřit jako rozdíl mezi úrokovými výnosy a úrokovými náklady. 7 Výnosová křivka nám ukazuje, jak se mění úrokový výnos s měnící se dobou splatnosti. 8 Equity risk. 9 Foreign exchange risk, případně Currency risk. 10 Commodity price risk. 6

13

Literární přehled

z jejich možného selhání, která mohou ovlivnit výstupy a výsledky dané finanční instituce. [26] Operační riziko se vztahuje k eventuálním ztrátám vyplývajícím z nedostatků v systémech, z neúspěchu vedení podniku, chybných kontrol řízení, podvodů a lidských omylů. V porovnání s hlavními finančními riziky se primárně nejedná o riziko spjaté s portfolii dané finanční instituce, ale jde o riziko, které je spjaté s jejími procesy, tj. s operacemi a jejich hlavními prvky. 2.2.3

Riziko likvidity

Riziko vyplývá z likvidity11, která spočívá v časovém nesouladu splatnosti jednotlivých aktiv a pasiv bankovní rozvahy. Riziko likvidity představuje situaci, kdy banka nebude mít dostatek volných finančních prostředků k pokrytí svých platných závazků. Riziko likvidity také může představovat stav, kdy banka nebude schopná financovat svoje aktiva. Celý princip bankovního podnikání je založen na riziku likvidity. Banka je totiž trvale likvidní. Riziko likvidity spadá do oblasti regulace a bankovního dohledu vykonávaného centrální bankou. [30] 2.2.4

Úvěrové riziko

Jak již bylo řečeno výše, finanční instituce se při své činnosti setkávají s různými druhy rizik. Úvěrové riziko12 patří mezi nejstarší a nejvýznamnější z nich. Nejvíce bankovních obchodů probíhá právě na bázi poskytování úvěrů, ze kterých toto riziko vychází. Úvěrové riziko vzniká také i při dalších obchodních operacích, které banka uskutečňuje. Úvěrové riziko spočívá ve své podstatě v tom, že klient či obchodní partner banky nedodrží sjednané podmínky finanční transakce a bance tím vznikne finanční ztráta. Můžeme také říci, že úvěrové riziko je rizikem ztráty vzniklé z úpadku13 dlužníka tím, že nedostojí svým závazkům podle podmínek kontraktu a tím způsobí věřiteli ztrátu. Příčiny vzniku úvěrového rizika jsou buď externí nebo interní. Externí příčiny jsou nezávislé na rozhodnutích banky a jsou dány celkovým vývojem ekonomiky, politickou situací apod. Příčiny interní jsou závislé na vlastních rozhodnutích banky. Vyplývají například ze špatných rozhodnutí banky o alokaci aktiv. Úvěrové riziko je všudypřítomné zejména v portfoliu finančních institucí a banka tomuto riziku čelí dennodenně. Úvěrové riziko vyplývá jak z poskytování úvěrů firmám, tak z poskytování úvěrů fyzickým osobám. Každé z těchto rizik je řízeno odlišným způsobem. U úvěrového rizika fyzických osob rozlišujeme riziko nesplnění závazku druhou stranou a inherentní riziko produktu. [15] Jílek (2000) uvádí následující typizaci úvěrového rizika:

11

Likvidita banky vyplývá ze schopnosti banky dostát v každém okamžiku svých splatných závazků. Také se označuje jako spotřební riziko, kreditní riziko, v angickém jazyce credit risk. 13 „Úpadek“ dlužníka je vymezen jako bankrot, selhání, platební neschopnost, platební moratorium, apod. 12

14

Literární přehled

• Přímé úvěrové riziko14 – Klasické riziko ztráty v důsledku selhání klienta u příslušných položek (úvěry, půjčky, dluhopisy, směnky…). • Riziko úvěrových ekvivalentů15 – Riziko ztráty ze selhání klienta u položek16, které v rozvaze nejsou (poskytnuté záruky, akreditivy, deriváty). • Vypořádací riziko17 – Riziko vyplývá ze selhání transakcí v procesu vypořádání nebo dodávky. Hodnota byla obchodnímu partnerovi již dodána, ale smluvní protihodnota ze strany partnera ještě není k dispozici. Rozlišujeme měnové vypořádací riziko a vypořádací riziko cenných papírů. • Riziko úvěrové angažovanosti18 – Riziko ztráty v důsledku nadměrné úvěrové angažovanosti vůči jednotlivým klientům, partnerům, ale také vůči odvětvím a zemím. [7] 2.2.5

Modelové riziko

Modelové riziko patří mezi novější typy rizik. Modelové riziko je definováno jako riziko, že finanční instituce utrpí ztráty díky tomu, že jejich modely při řízení rizika budou chybně specifikovány nebo finanční instituce utrpí ztráty z toho důvodu, že klíčové předpoklady těchto modelů nebudou v praxi splněny. [10] Toto riziko souvisí s rostoucí mírou používání matematických a statistických modelů při bankovní činnosti a je založené především na chybných předpokladech modelů, kdy chyba může nastat v nějaké fázi používání modelu. Chyba může nastat už při samotné volbě vhodného modelu, při specifikaci modelu a jeho parametrizaci a kalibraci. Také je možné, že chyba vznikne v softwaru, který daný model používá. 2.2.6

Obchodní riziko

V tomto případě nejde o typické bankovní riziko. Někteří autoři toto riziko ani do bankovních rizik nezařazují. Obchodní riziko je spojené s obchodní činností, tedy i s podnikáním. Tomuto riziku jsou vystavení všichni podnikatelé, ale i bankovní sektor. Obchodní riziko může mít několik kategorií (právní riziko, daňové, regulační, reputační riziko, riziko pohromy, riziko změny úvěrového hodnocení, riziko měnové konvertibility19).[7]

14

Direct credit risk. Credit equivalent exposure. 16 Jedná se o tzv. podrozvahové položky. 17 Settlement risk. 18 Large credit exposure risk. Další možný název je riziko koncentrace portfolia. 19 Konvertibilita znamená směnitelnost, převoditelnost, přepočitatelnost. 15

15

Literární přehled

2.3

Řízení rizika, Risk management

„Jestliže nemůžete řídit riziko, nemůžete ho kontrolovat. Pokud ho nemůžete kontrolovat, nemůžete ho řídit. To znamená, že hrajete hazardní hru a doufáte, že budete mít štěstí.“ (J. Hooten, Managing Partner, Arthur Andersen & Co., 2000)20 Řízení rizika, nebo-li Risk management (dále jen „RM“) je postup, při kterém se daný subjekt snaží zamezit působení již existujících i budoucích faktorů a navrhuje řešení, která pomáhají eliminovat účinek nežádoucích vlivů a naopak umožňují využít příležitosti působení pozitivních vlivů. RM je proces, díky kterému manažeři uspokojují své potřeby prostřednictvím identifikace klíčových rizik, uplatňováním důsledných, srozumitelných a funkčních opatření, rozhodováním, které riziko zmírnit a které zvětšit a stanovením procedur, které kontrolují výsledky stavu rizika. [14] RM je oborem, který se v dnešní době velmi rychle rozvíjí, nabývá stále většího významu a dynamického rozvoje a je jedním z nejdůležitějších problémů, kterým dnes organizace čelí. Existuje mnoho různých pohledů a přístupů proč a jakým způsobem rizika řídit. RM21 je nástrojem managementu banky k tomu, aby dodržela požadované rizikové úrovně jednotlivých transakcí, ale i celkové rozvahy a podrozvahy banky. [11] Finančí instituce zavádějí systémy komplexního řízení rizik. Základem těchto procesů je včasná identifikace a analyticky přesné měření rizik v každém pracovním dnu. RM je proces díky kterému se organizace mohou metodicky věnovat rizikům, která jsou spojena s činnostmi organizace. Organizace se díky RM snaží dosáhnout trvalého prospěchu z jednotlivých činností, ale i ze všech činností organizace. RM by se měl metodicky zabývat všemi riziky, které se vztahují k minulosti, přítomnosti, ale i budoucnosti organizace. [17] Celý proces RM můžeme shrnout do následujících kroků: • Identifikace rizik. • Měření a vyhodnocování rizik, které v sobě obsahuje nejen sledování rizika, kdy dochází k jeho pravidelnému měření, ale také se sleduje jeho vývoj. Rovněž zde uvažujeme o omezení rizika, a to například návrhem limitů, prevencí apod. [9] Jako součást celkového řízení rizika banka používá deriváty a další nástroje, kterými pak řídí podstupovaná rizika, která vyplývají ze změn úrokových sazeb, měnových kurzů, cen akcií, úrokových rizik a další. Do monitorování rizik je zainteresováno především oddělení řízení rizik a dále jednotlivá obchodní oddělení, vnitřní a právní audit, finanční a operační skupiny. Tato oddělení se zajímají o rizika z různých pohledů a zajišťují, zda obchodování probíhá v rámci stanovené politiky a limitů.

20

Převzato z knihy MERNA, Tony; AL-THANI, Faisal F. Risk management : Řízení rizika ve firmě. 1.vydání. Praha : Computer Press, 2007. 208 s. ISBN 978-80-251-1547-3., str. 1. [12]. 21 Co vnímají banky jako hlavní problémy je znázorněno v příloze B, obrázek č. 9.

16

Literární přehled

2.3.1

Stručná historie řízení rizika

Koncem 17. století začaly vznikat první centrální banky ve Švédsku, Velké Británii, později v Itálii. Mohutnější vznik a rozvoj centrálních bank byl až začátkem 20. století. Historicky je vývoj řízení rizika v bankovní sféře spojen se vznikem orgánů státní regulace a dohledu. V dnešní době již můžeme hovořit o vzniku bankovní regulace a bankovním dohledu. • Řízení rizika v 70. letech 20. století – Do této doby bylo riziko málo diskutované. Během 70. let se vyvinulo projektové řízení rizika, které bylo spjato s kvantitativním ohodnocením a následně s metodologií a procesy. Projektové řízení bylo významné především pro analýzu rizika a řízení rizika. • Řízení rizika v 80. letech 20. století – Rozsah identifikace rizika, jeho odhad a odezva na něj byly obecně známé. Řízení kladlo důraz na kvantitativní analýzy. Použití metod založených na diagramech rizika a odezvy na riziko začaly v 80. letech 20. století. Konec 80. let byl také startovacím bodem pro použití influenčních diagramů kombinovaných s teorií pravděpodobnosti a pro první aplikaci dynamických systémů. • Řízení rizika v 90. letech 20. století – V těchto letech došlo k posunu od soustředění pozornosti na analýzu kvantitativního rizika k současnému důrazu na pochopení a vylepšení procesů řízení rizik. Vznikaly různé návrhy na procesy řízení rizika. Za prvé šlo o obecně použitelný proces řízení, tj. identifikace, ohodnocení, odezva a dokumentace. Dále se jednalo o obecně použitelný pětifázový proces, tj. rozsah procesu, tým, analýza a kvantifikace, úspěšná specifikace a kvantifikace, výsledky. [12] V první řadě se tendence RM do českého prostředí dostávala až počátkem 90. let 20. století. působením manažerů ze zahraničí, kteří pracují v České republice. Tito zahraniční manažeři s sebou přinesli standardizované systémy řízení a metody práce a přizpůsobili je českému prostředí a způsobu uvažování. 2.3.2

Regulační rámec

Mnoho regulací řídí Basilejský výbor pro bankovní dohled (the Basel Committee on Banking Supervision), který je světovým regulačním orgánem. V roce 1974 byl tento regulační výbor založen guvernéry centrálních bank skupiny zemí G1022. Basilejský výbor také stanoví všeobecné kontrolní standardy a směrnice. [18] Na počátku v roce 1988 byl sestaven systém Basel I (Basel Accord), který byl sestrojen převážně za účelem krytí úvěrového rizika. Basel I byl původně stvořen pro sjednocení regulace kapitálové přiměřenosti u států skupiny G10. Basel I se velmi rychle rozšířil a koncem roku 1999 byl realizován téměř ve všech ekonomikách po celém světě. [20]

22

Skupina G10 je tvořena 11 průmyslovými státy, které spolu spolupracují a konzultují záležitosti ekonomické, měnové, finanční.

17

Literární přehled

18

Postupem času se však systém Basel I stává nedostačujícím. Proto je v roce 200423 představen nový systém Basel II (the new Basel Capital Accord). Basel II byl v Evropské unii a v USA zaveden až v roce 2008. Tento systém vychází z původního Basel I, ale kvůli tomu, aby tento systém lépe odpovídal současným požadavkům na přístup k řízení rizik, zde dochází k rozšíření o implementaci dalších rizik. Basel II je tvořen třemi pilíři: • 1. pilíř – Minimální kapitálové požadavky. Tento pilíř se soustřeďuje na nové metody měření rizik a stanovení kapitálového požadavku pro operační, tržní a úvěrové riziko. Úvěrové riziko je možné kvantifikovat třemi metodami. Nejjednodušší z metod je tzv. „Standardizovaná metoda“ (Standardized Approach), dále je to „Základní IRB přístup“ (Foundation Internal Ratings-Based Approach), tj. přístup založený na interním ratingu. Jako poslední metodu je třeba zmínit „Pokročilý IRB přístup“ (Advanced Internal Ratings-Based Approach). Operační riziko může být měřeno přístupem „Základního ukazatele“ (Basic Indicator Approach), „Standardizovanou metodou“ (Standardized Approach) a „Pokročilým AMA přístupem“ (Advanced Measurement Approach). Díky přístupu AMA si mohou banky vybírat svou vlastní metodologii pro řízení operačního rizika. Tržní riziko je měřeno „Standardizovaným přístupem“ a nebo jsou používány „modely vnitřních přístupů“. Minimální kapitálový požadavek24 je vyjádřen v následující rovnici: Celkový kapitál = kapitálový podíl (min .8 % ) KPúr + KPtr + KPor

(2.1)

V této rovnici: KPúr označuje kapitálový požadavek k úvěrovému riziku, KPtr označuje kapitálový požadavek k tržnímu riziku, KPor označuje kapitálový požadavek k operačnímu riziku. • 2.pilíř – Proces dohledu se zabývá výkonem bankovního dohledu a vymáháním ustanovení a požadavků nového konceptu, stanovením rizikového profilu bank a individuální kapitálové přiměřenosti. • 3. pilíř – Tržní disciplína se týká zejména problematiky transparentnosti a zveřejňování informací bankami.25 [4]

23

Systém Basel II vznikl již v roce 2003, byl však implementován až v roce 2004. Rok 2004 je také uváděn ve většině literárních zdrojů. 24 Minimum capital requirements. Jde o podíl kapitálu banky k rizikově váženým aktivům (úvěrům). Kapitálové požadavky a kapitálová přiměřenost bankovního sektoru v ČR (v mld. Kč) jsou vyobrazeny v příloze B, tabulka č. 6.

Literární přehled Obr. 2

Srovnání přístupů Basel I a Basel II

Zdroj: ANDERSON, R. The Credit Scoring Toolkit : Theory and Practice for Retail Credit Risk Management and Decision Automation. New York : Oxford University Press, 2007. 731 s. ISBN 978-0-19-922640-5., str. 639. [2]

Není pochyb o tom, že v porovnání s předchozí metodikou je Basel II komplexnější, flexibilnější a sofistikovanější. Basel II také podněcuje myšlení nebankovních regulačních institucí (například SEC26 v USA si osvojila Basel II). Je nutné zmínit, že v roce 2007 implementovalo systém Basel II v České republice pouze 6 bank. Od roku 2008 přešly na systém Basel II všechny regulované subjekty. [20] Metody RM se do našeho bankovního prostředí dostávají díky iniciativě samotných bank, kdy banka poskytuje nové postupy a metody, nové modely chování a případné změny v organizační struktuře banky. Na druhé straně se metody RM do našeho bankovního prostředí dostávají v důsledku regulatorních aktivit centrální banky. Regulační orgány důkladně sledují bankovní aktivity, pečlivě monitorují řízení rizik a dané standardy a ukládají bankám minimální regulační kapitálové požadavky. [32] V dnešní době dochází k tomu, že představenstvo a nejvyšší management banky ve větší míře podporují provádění vnitřních prověrek a zpracovávání analýz. Důraz směřuje také na opatření, která se zaměřují na posílení vnitřních kontrol v oblasti řízení rizik a taktéž na jejich dohled. [19] Orgán regulace a dohledu v ČR V rámci svých pravomocí se Česká národní banka (dále jen „ČNB“ ) stará o stabilitu finančního systému a také se stará o bezpečný a plynulý vývoj finančního trhu. Je samozřejmostí, že ČNB musí spolupracovat s orgány dohledu nad finančními trhy jiných států a s mezinárodními finančními institucemi, které se starají o dohled nad finančním trhem. Také musí spolupracovat s Ministerstvem financí ČR a s dalšími orgány státní 26

Securities and Exchange Commission.

19

Literární přehled

správy. ČNB dohlíží na banky, pobočky zahraničních bank, spořitelní a úvěrová družstva a dozírá na bezpečné fungování celého bankovního systému. [27]

20

Vlastní práce

3 Vlastní práce Ve vyspělých zemích působí značný počet finančních subjektů nebo společností, které nabízejí půjčky a úvěry. Ve své bakalářské práci se budu nadále zabývat pouze společnostmi v České republice, které poskytují spotřebitelské úvěry.

3.1

Úvěr, spotřebitelský úvěr, spotřebitel

Vzhledem k tomu, že se v mé bakalářské práci zaměřuji na řízení rizika při poskytování spotřebitelských úvěrů, je nutné, abych objasnila pojmy úvěr, spotřebitelský úvěr, spotřebitel. V České republice se pro účely zákona č. 21/1992 Sb., o bankách, rozumí pod pojmem úvěr27 „v jakékoli formě dočasně poskytnuté peněžní prostředky“. [42] Poskytování úvěrů se zpravidla děje na základě Smlouvy o úvěru28, podle zákona č. 513/1991 Sb., obchodního zákoníku. [41] Dle zákona č.145/2010 Sb.29, o spotřebitelském úvěru a o změně některých zákonů, se spotřebitelem rozumí „fyzická osoba, která nejedná v rámci své podnikatelské činnosti nebo v rámci samostatného výkonu svého povolání“. [43] Bankovní půjčky poskytované jednotlivcům (fyzickým osobám) a domácnostem jsou známy jako spotřebitelské úvěry. Jednotlivcům jsou poskytovány k financování nákupu spotřebních předmětů30. Mezi nejdůležitější obchody bank patří poskytování úvěrů. Není jednoduché provést v obecné rovině systematizaci úvěrů, protože banky poskytují celou řadu různých úvěrů. Existuje však množství relevantních hledisek, podle kterých lze úvěry31 třídit. Jedním z mnoha možných přístupů k členění těchto bankovních úvěrových produktů je členění na peněžní úvěry a závazkové úvěry a záruky32. [5] Peněžní úvěry se dále dělí na: • komerční úvěry – krátkodobé, střednědobé, dlouhodobé, • spotřebitelské úvěry – revolvingové, splátkové, ostatní, Členění spotřebitelských úvěrů: Z hlediska subjektu, který úvěr poskytuje, lze členit spotřebitelské úvěry na: • přímé spotřebitelské úvěry – poskytovány přímo bankou či jinou finanční institucí,

27

Struktura úvěrů podle ekonomických sektorů (k 31.12.2009) je uvedena v příloze B, obrázek č. 8. §497–507 Smlouva o úvěru 29 Tento zákon nabývá účinnosti 1. ledna 2011. 30 Například jde o nákup automobilu, elektroniky, nábytku, náklady na vzdělání, na dovolenou a jiné osobní potřeby. 31 Úvěry obyvatelstvu podle časového a druhového hlediska jsou uvedeny v příloze B, tabulka č. 5. 32 Akceptační úvěr, avalový úvěr, bankovní záruky. 28

21

Vlastní práce

• nepřímé spotřebitelské úvěry – poskytovány prostřednictvím společností, které prodávají zboží nebo služby na spotřebitelský úvěr, Z hlediska způsobu poskytování úvěru je možné spotřební úvěry členit na: • jednorázové – úvěry poskytované naráz ve sjednané výši, úvěrový vztah končí po splacení úvěru ve sjednané době splatnosti, • revolvingové – obvykle spláceny průběžně, Z hlediska účelu, na který je úvěr poskytován, se rozlišují úvěry: • účelové – poskytované na nákup spotřebitelských předmětů či služeb, je zde nižší úroková sazba než jaká je u neúčelových úvěrů, • neúčelové – úvěry jsou poskytovány jako jednorázové úvěry, nesleduje se účel jejich použití, úroková sazba je vyšší než u účelových úvěrů, Z hlediska způsobu zajištění: • zajištěné – splacení úvěru je zde zajištěno některým z nástrojů zajištění úvěru, většinou se v praxi setkáme s ručením jiné osoby, ale také je možné zajištění zástavním právem k nemovitosti či movité věci, • nezajištěné – splacení úvěru není zajištěno, jde většinou o menší úvěry či úvěry poskytované bonitním osobám, Z hlediska typu výplaty, se rozlišují úvěry: • hotovostní – peníze dostane klient vyplaceny v hotovosti, • bezhotovostní – peníze jsou zaslány na běžný účet klienta jednorázově nebo postupně, nebo jsou peníze zaslány na účet prodejce, od kterého klient zboží koupil, Podle doby výplaty rozlišujeme33: • krátkodobé – splatnost maximálně 1 roku, • střednědobé – splatnost maximálně 5 let, • dlouhodobé – doba splatnosti je delší než 5 let, [5] K základnímu zdroji financování spotřebitelské poptávky domácností bankovním sektorem patří spotřebitelský úvěr. Jednoznačnou a největší výhodou spotřebitelského úvěru je okamžité uspokojení současných potřeb člověka bez nutnosti dlouhodobě spořit. Jde tedy o rozdělení jednorázové platby na několik menších částí. Spotřebitelský úvěr má i své nevýhody, kterými je například to, že zaplatíte víc peněz, než jste si původně půjčili. Zprostředkování trvá delší dobu a někdy si musíte sehnat ručitele nebo se musíte zaručit svým majetkem. Spotřební úvěry jsou poskytovány do stanovené výše a na předem stanovenou dobu.

33

Splatnost spotřebitelských úvěrů zpravidla nepřesahuje dobu 10 let.

22

Vlastní práce

3.1.1

Obecný popis společností poskytujících spotřebitelský úvěr v ČR

V České republice poskytují spotřebitelské úvěry nejen komerční banky, tj. právnické osoby s licencí u České národní banky, ale i nebankovní subjekty, tj. splátkové a leasingové společnosti. Úvěry fyzickým osobám představují u některých bank, zejména spořitelen, úvěrových družstev, ale i řady univerzálních bank, významnou složku aktivních obchodů. Jak již bylo zmíněno, dluhové financování spotřebitelské poptávky je realizováno prostřednictvím bankovních a nebankovních finančních institucí a jednotlivých obchodníků. Tyto společnosti vedou neustálý vnitřní boj mezi snahou získat co největší počet klientů a bezpečnou variantou přidělování úvěrů jen stoprocentně spolehlivým klientům. Banky34 jsou akciové společnosti poskytující mnoho typů úvěrů a dalších finančních produktů. V bankách se roční náklady na úvěr pohybují v rozmezí 10–20 %. Částky, které banky půjčují sahají až k 200 000 Kč bez ručení a jejich splatnost je až 6 let. Pokud člověk úvěr nesplácí, banky nejdříve rozesílají upomínky a teprve až potom přikročí k dalšímu vymáhání dlužné částky. Banky35 v České republice dělíme na velké banky, střední banky, malé banky, pobočky zahraničních bank a stavební spořitelny. Velké banky obhospodařují bilanční sumu větší než 200 mld. Kč. Středně velké banky disponují bilanční sumou 50–200 mld. Kč, malé banky potom mají bilanční sumu menší než 50 mld. Kč. Mezi tři největší banky u nás patří Česká spořitelna, a.s., Československá obchodní banka, a.s. a Komerční banka, a.s. V roce 2009 bylo na našem území evidováno 39 bank [27] Úvěrové firmy typu Home Credit, Ge Money Multiservis, Cetelem jsou dalšími poskytovateli úvěrů v ČR. Tyto firmy půjčují menší částky peněz, ale na kratší dobu než banky. RPSN 36se pohybuje v rozmezí 20–40 %. Pokud klient neplatí, firmy se jej snaží kontaktovat a některé dokonce najímají externí agentury na případné další upomínky či vymáhání. Výhodné se může jevit to, že úvěr u těchto firem může člověk dostat i s horší platební historií nebo nižší mzdou. Proto jsou klienty u těchto firem především ti klienti, kteří nedosáhnou na přísnější podmínky, které vyžadují banky. Revolvingové úvěry jsou úvěry, kdy úvěrové firmy nabízí lidem s více úvěry jednorázové doplacení jejich půjčky. Revolving nabízí i některé banky, jako je například GE Money Bank. Pokud mluvíme o nebankovních společnostech, zde revolving poskytuje například úvěrová společnost Profi Credit. Úroky se u nebankovního revolvingu pohybují nad padesáti procenty. Krátkodobé půjčky nabízí úvěrové společnosti z nichž můžeme uvést například firmu Provident Financial či Smart Capital. Tyto firmy nabízí krátkodobé úvěry na nízké částky, ale s velmi vysokým úrokem. Tento úrok je v řádu stovek procent. Firmy splátky inkasují ve většině případů v hotovosti tím způsobem, že přijdou

34

Počet bank (banky s licencí k danému datu) je uveden v příloze B, obrázek č. 7. Rozdělení bank do skupin k 31.12. 2009 je uveden v příloze B, tabulka č. 4. 36 Roční procentní sazba nákladů. RPSN je jednoduše číslo, které slouží spotřebitelům k lepšímu vyhodnocení výhodnosti nebo nevýhodnost poskytovaného úvěru. RPSN vyjadřuje procentuální podíl z dlužné částky, ten musí spotřebitel zaplatit za období jednoho roku v souvislosti se splátkami, správou a dalšími výdaji spojenými s čerpáním úvěru. 35

23

Vlastní práce

24

rovnou k dlužníkovi domů. Pokud klient neplatí, je vystaven tomu, že bude mít stanoveny sankce a bude muset navíc platit i velké úroky z prodlení. [36] Lichváři jsou společnosti nebo osoby, které jsou ochotny nabídnout úvěr i člověku, který je předlužený. Tyto společnosti nabízí úvěr za extrémně nevýhodných podmínek. Smlouva často obsahuje obrovské sankce za nesplácení úvěru, a proto může dojít k tomu, že se původní dlužná částka několikanásobně navýší. Úrok je zde podobný jako u krátkodobých půjček. Podepsání bianko směnky37 je podmínkou poskytnutí úvěru. Případné spory rozhodují často pochybní rozhodci. [29] Spořitelní a úvěrové družstvo38 – je „družstvo, které pro podporu hospodaření svých členů provozuje finanční činnosti, kterými se rozumí zejména přijímání vkladů a poskytování úvěrů, ručení a peněžních služeb v různých formách“. Jsou upraveny zákonem č. 87/1995 Sb., o spořitelních a úvěrních družstvech. [40] Obr. 3 datu).

Podíl jednotlivých skupin bank na celkové bilanční sumě (v %, banky s licencí k danému

100% 90% 80% 70%

stavební spořitelny

60%

pobočky zahraničních bank

50%

malé banky

40%

střední banky

30%

velké banky

20% 10% 0% 2007

2008

2009

Zdroj: vlastní konstrukce dle ČNB: Zpráva o výkonu dohledu nad finančním trhem, 2009, str. 67. [27]

3.1.2

Nabídka produktů společností poskytujících spotřebitelský úvěr v ČR39

Nabídka produktů společností poskytujících spotřebitelské úvěry v ČR zahrnuje různé druhy prodejů na splátky, spotřebních a obchodních úvěrů, konsolidace půjček40, spo-

37

Také můžeme mluvit o blankosměnce. Je to směnka, která je při vydání záměrně neúplná. Družstevní záložna. 39 Na serveru Měšec.cz: www.mesec.cz je přehledná nabídka produktů společností poskytujících spotřebitelské úvěr. Je zde možnost porovnání výhodnosti různých půjček apod. [36] 40 Konsolidace půjček je dnes velmi oblíbený produkt. Jedná se o specifickou formou spotřebitelského úvěru. Představuje spojení více úvěrů do jednoho za výhodnějších podmínek. Do jednoho úvěru tak 38

Vlastní práce

třebitelského leasingu, úvěrových karet a dalších modifikovaných produktů. Protože produktů, které banky nabízí je mnoho, ve své práci uvedu pouze základní nabídku produktů, kterou společnosti poskytují. • Revolvinogové úvěry jsou veškeré spotřební úvěry, které jsou poskytovány formou úvěrového rámce na běžném účtu klienta. Do tohoto rámce klient může čerpat úvěr automaticky a platí úrok za skutečně čerpaný úvěr. Tento typ úvěru je velmi často spojen s kreditními kartami, ale může být spojen i s šeky případně jinými platebními instrumenty. • Splátkové úvěry mají zpravidla účelový charakter a slouží k nákupu zboží dlouhodobé spotřeby. Úvěr je splácen pravidelně včetně úroků. • Hypoteční úvěry jsou dlouhodobé účelové úvěry, které slouží k financování koupě či vybudování bytu nebo rodinného domku. Rozsah a způsob poskytnutí těchto úvěrů může být velmi různorodý. • Jiné druhy spotřebních úvěrů jsou především úvěry, které jsou označovány jako nesplátkové. Charakteristickým znakem je to, že tyto úvěry nejsou spláceny v pravidelných splátkách. Většinou jsou splaceny jednorázově. [5] Česká spořitelna, a.s je největší bankou na českém trhu. Nabízí hypotéky, debetní a kreditní karty, přímé bankovnictví, investice do podílových fondů a další. Nabízí také řadu hotovostních úvěrů u kterých je použití bez omezení a spotřebitelských úvěrů, které lze využít na spotřební zboží, služby, modernizace bytu či domu atd. Zajímavý je spotřebitelský úvěr pro studenty vysokých škol, který je poskytován pro studenty druhého a vyššího ročníku VŠ nebo VOŠ, kteří vlastní účet a spotřebitelský úvěr bez zajištění „Půjčka“. Banka poskytuje speciální kreditní karty pro podnikatele, „chytré“ kreditní karty pro občany, osobní účty pro mladé a mnoho dalších. [25] Československá obchodní banka, a.s. je druhou největší bankou na našem trhu. Nabízí značné množství debetních a kreditních karet41 pro občany, množství hypoték, podnikatelské a osobní účty, spořící účty, účty pro mladé a termínované vklady. Ze spotřebitelských úvěrů je to „Půjčka na lepší bydlení“, která se využívá na nákup, výstavbu nebo modernizaci bydlení a „Půjčka na cokoliv“, kterou lze poskytnout opravdu na cokoliv. [28] Komerční banka, a.s. nabízí debetní karty k osobním i podnikatelským účtům, kreditní karty pro občany a pro podnikatele, hypotéky, osobní a podnikatelské účty, spořící účty, účty pro mladé a další. Spotřebitelských úvěrů je nabízena celá řada.

mohou být shrnuty nesplacené úvěry, přečerpané kontokorenty, dluhy na kreditních kartách, splátkové prodeje. 41 ČSOB kreditní karta Standard, ČSOB kreditní karta GOLD, ČSOB kreditní karta Unembosse, Lišácká karta.

25

Vlastní práce

K financování osobních nepodnikatelských potřeb můžeme uvést například „Perfektní půjčku“, „Modrou půjčku“, „Osobní úvěr“ a „Úvěr Garant“. Dále můžeme uvést „Optimální půjčku“ na splacení stávajících dluhů klienta, „Úvěr na notebook42“, „Úvěr Gaudeamus“ na vše spojené se studiem na VŠ či VOŠ, na jazykové kurzy. [35] UniCredit Bank Czech Republic, a.s. nabízí mnoho debetních karet, kreditních karet, hypoték, osobních a podnikatelských účtů a další. Pokud mluvíme o spotřebitelských úvěrech, můžeme jmenovat například „Osobní úvěr účelový43“, „Osobní úvěr neúčelový44“, „Osobní úvěr individual“ na méně standardní záměry klientů a „Studentskou půjčku“ na financování studijních plánů. [39] Z úvěrových společností můžeme uvést firmu Cetelem ČR, a.s., která nabízí kreditní karty pro občany, přímé bankovnictví, spotřebitelské úvěry „Osobní půjčka“ na rekonstrukce, vybavení domácnosti, koupě nemovitosti, automobilu, cestování, rodinné záležitosti, bez udání účelu. Dále „ON-LINE půjčka“, „Klasický spotřebitelský úvěr“, „Spotřebitelský Autoúvěr/Motoúvěr45“. [22] Firma Home Credit, a.s. kromě kreditních karet pro občany nabízí spotřebitelský úvěr „Telefonní půjčka“. [33] Provident Financnial, s.r.o. nabízí „Krátkodobou půjčku“, která je bez omezení. [37] COFIDIS, s.r.o. nabízí spotřebitelský úvěr „Půjčka Cofidis“. [23] Lichváři většinou půjčují peníze za úrok mnohonásobně vyšší než si účtují banky. Poskytují půjčky bez ručitele a bez nahlížení do registru dlužníků. Někteří dokonce vybírají peníze předem a nakonec nikomu nic nepůjčí. Lichvářům jde však především o majetek dlužníků, kdy oslovují hlavně lidi, kteří jsou neschopní splácet. Lichváři nabízí půjčky pro problémové klienty, důchodce, matky samoživitelky. Denně v bulvárním tisku a na internetu vychází mnoho nabídek na rychlé půjčky bez ručitele. [29]

3.2

Identifikace rizik

Všechny události, ať už náhodné nebo nenáhodné, mají značný vliv na provoz a všechny činnosti, které jsou spojené s danou institucí. Proto je nutné identifikovat a rozebrat jejich dopad (ať už pozitivní nebo negativní). Základem pro celý RM je právě správné určení těchto rizik. Důležitý je metodický přístup, protože ten může zabezpečit, že budou určeny všechny podstatné činnosti instituce a v souvislosti s nimi budou stanovena případná rizika, která z těchto činností vyplývají. Identifikace je jednou z nejdůležitějších fází analýzy rizika, znamená odlišení nebezpečí od ostatních nebezpečí a je nutné zjistit kde a jak vzniká. Je to aktivita, která je částečně periodická46 a částečně průběžná. Vyžaduje zkušenosti, systematičnost, tvůrčí

42

Na nákup notebooku DELL Inspiron 1545 s příslušenstvím. Poskytuje se na zboží, služby, družstevní podíl, rekonstrukci bydlení, refinancování úvěrů apod. 44 Tento úvěr je poskytován bez omezení. 45 Je poskytován na financování nových i ojetých motorových vozidel. Automobily a motocykly v autosalónech a v bazarech. 46 Měsíční, kvartální intervaly… 43

26

Vlastní práce

27

přístup a znalost prostředí47, ve kterých instituce působí. Existuje mnoho nástrojů, které se při této činnosti používají (kontrolní seznamy48, týmové diskuze, pohovory s experty, kauzální analýzy49) a měl by se na ni podílet co nejširší okruh pracovníků firmy a také je účelné využít externích specialistů. 3.2.1

Rizikové faktory a ztrátové rozdělení

Hodnotu portfolia v čase s značíme V (s ) a předpokládáme, že V (s ) je pozorovatelná v čase s. V daném časovém horizontu ∆ (1 nebo 10 dní) je ztráta portfolia napříč časovým horizontem [s, s + ∆ ] dána následovně:

L[s, s + ∆ ] := − (V (s + ∆ ) − V (s )) .

(3.1)

V této rovnici je distribuce50 L[s, s + ∆ ] nazývána ztrátovou distribucí. Rozlišujeme mezi podmíněnou a nepodmíněnou ztrátovou distribucí. [10] Riziko představuje míru možné odchylky od očekávaného stavu, kdy příčinou odchylky je nějaký náhodný jev – rizikový faktor51 . Rizikový faktor je veličina u které je změna nejistá a která ovlivňuje hodnotu daného podniku. Také je potřeba říci, že má určité statisticky definované vlastnosti. Rizikových činitelů existuje velké množství. Můžeme uvést například změny techniky a technologie, prodejních cen produktů, cen vstupů, změny hospodářské politiky a další. Množství riskantních činitelů, o kterých se uvažuje při analýze a které jsou zahrnuty v nějakém modelu, se výrazně odlišují v závislosti na problematice a sofistikovanosti daného přístupu. Složitou reálnou strukturu rizikových činitelů můžeme demonstrovat například v případě bankovního úvěru. Zde je základním rizikovým prvkem budoucí schopnost klienta splatit úvěr řádně a včas. [5]

3.3

Základní koncepce k měření rizika

Hlavní problematikou v moderním RM je míra rizika. Každá instituce má míru rizika, do které je ještě ochotna jít. Potřeba kvantifikovat riziko vyvstává v mnoha různých kontextech. V této kapitole nastíním existující přístupy finančních institucí, především bank a úvěrových společností. Pozornost bude věnována metodologii Value-at-Risk. Rizika jsou vyměřována za použití metod, které odráží jak očekávané ztráty (očekávané náklady), tak ztráty neočekávané (neočekávané náklady). Očekávané ztráty vznikají za normálních okolností, ale neočekávané ztráty jsou pouze odhadem, který je založený na statistických modelech, které využívají pravděpodobností odvozených z historických zkušeností, ale používají se i scénáře, které zachycují dopad případných extrémních událostí pro případ, že by nastaly. 47

Prostředí tržní, právní, kulturní, sociální, politické. Check listy, resp. katalogy, registry rizik. 49 Je to specifická metoda ekonomického výzkumu. Tato analýza nám ukazuje, že existují mezi jednotlivými částmi určitého jevu vztahy a snaží se je kvantifikovat. 50 Také můžeme mluvit o rozdělení. Potom je ztrátová distribuce rovna ztrátovému rozdělení. 51 Risk factor. 48

Vlastní práce

28

Měřením se rozumí číselné stanovení velikosti rizika vzhledem k určitému ukazateli kvantitativní povahy. 3.3.1

Metodologie Value-at-Risk, stresové testování, analýzy scénáře

Metodologie Value-at-Risk52 (dále jen „VaR“) byla představena J. P. Morganem v první verzi jeho systému RiskMetrics a byla rychle přijata rizikovými manažery a regulačními orgány. VaR představuje jednu z nejznámějších metod, která nachází své uplatnění při řízení rizika. Pro své výpočty používá standardní statistické techniky, které se běžně používají například i v jiných technických oborech. Postup výpočtu je takový, že nejprve stanovíme časový interval, na kterém chceme určit potenciální ztrátu, následně určíme hladinu spolehlivosti. Dále analyzujeme distribuční funkci sledovaného jevu a na závěr vypočteme VaR. Jorion (2007) definuje VAR jako„ nejhorší možnou ztrátu, která může nastat v časovém období na dané hladině spolehlivosti“. [8] O VaR můžeme také říci, že se jedná o maximální očekávanou ztrátu z rizikové pozice, která je v určitém časovém horizontu způsobena nepříznivým vývojem rizikových faktorů a jde o maximální očekávanou ztrátu na zvolené hladině spolehlivosti odhadu. Dle Crouhy, Galai, Mark (2006) může být VaR daného portfolia definovaná jako maximální ztráta, kterou může vlastník daného portfolia vzhledem k jeho současné hodnotě utrpět ve stanoveném časovém horizontu (1 den, 10 dní) a s předem určenou pravděpodobností, tj. hladinou spolehlivosti. VaR nám jednoduchým způsobem vyjadřuje, jak pravděpodobné nebo nepravděpodobné je, že očekávané hodnoty měření budou překonány. [4] VaR nám dává nějakou hladinu spolehlivosti53 α ∈ (0,1) . VaR našeho portfoila nám představuje hladinu spolehlivosti α, která je dána nejmenší hodnotou l, jako pravděpodobnost P, že ztráta L přesáhne l a není větší než (1 − α ) . [10] Potom,

VaR = inf {l ∈ R : P(L > l ) ≤ 1 − α } = inf {l ∈ R : FL (l ) ≥ α } .

(3.2)

V tomto vyjádření levá strana rovnice vyjadřuje výše uvedenou definici VAR. Rovnice na pravé straně vyjadřuje předpoklad pravděpodobnostního rozložení možných ztrát, kdy FL (l ) vyjadřuje právě toto rozložení. Typické hodnoty pro α jsou α = 0,95 nebo α = 0,99 . [31] Obecně je VaR „kvantil rozdělení“. To znamená, že VaR popisuje kvantil předpokládaného rozdělení zisku nebo ztráty napříč časovým úsekem. Kvantil je jednostranný nebo oboustranný a vymezuje obecně interval hodnot, ve kterém se může nacházet náhodná veličina s pravděpodobností P. Mimo tento interval se nachází měřená veličina s pravděpodobností 1−P. Rozdělení může být normální – N (µ,σ2), kde µ je střední hodnota a σ2 je rozptyl. Potom se křivka, která znázorňuje hustotu pravděpodobnsoti,

52 53

VaR není doporučeno překládat, protože by mohlo dojít k desinpretaci. Někteří autoři ji interpretují jako hladinu významnosti.

Vlastní práce

nazývá Gaussova křivka. Při výpočtu se také často setkáváme se Studentovým rozdělením54. [8] Hustota pravděpodobnosti f ( x ) se rovná derivaci distribuční funkce, tj. f ( x ) = F ′( x ) . Tato podmínka platí pro čísla, u nichž derivace F ′( x ) existuje. [8] V souvislosti s metodologií VaR rozlišujeme: • Tržní VaR – zahrnuje metodu variance a kovariance, historickou simulaci, simulaci Monte Carlo. • Kreditní VaR – CVaR zahrnuje nejznámější metody kreditního VaR, jako je metoda CreditMetrics, Credit Risk+, KMV model. • Operační VaR – OpVaR.. Jak vidíme, koncept VaR se od počátku devadesátých let rozšířil z tržního rizika i na ostatní rizika, jako je riziko operační a úvěrové. VaR55 má mnohostranné využití. Poskytuje nám všeobecné, důsledné a integrované měřítko rizika napříč rizikovými faktory, nástroji, aktivy. Nevýhodou VaR je skutečnost, že tato metoda nám neříká nic o tom, jakého rozsahu jsou případné ztráty za příslušným pravděpodobnostním kvantilem. [4] Stresové testování a analýzy scénáře V praxi se při RM používají zejména analýzy scénářů a stresové testování. Scénáře představují určité popisy či obrazy budoucnosti, které jsou tvořené vzájemně konzistentními prvky a jejich vazbami v rámci souboru specifikovaných předpokladů. Umožňují nám lépe pochopit existující a případně potenciální trendy vývoje významných faktorů a jejich vzájemných vazeb. Obvykle nepředstavují prognózy. Cílem je poskytnutí určitého strukturovaného pohledu na vývoj okolí. Analýzy scénáře nám pomáhají identifikovat, analyzovat a řídit riziko spojené s obchodováním. Tyto analýzy předpokládají změny v hlavních klíčových hodnotách portfolia, jako jsou úrokové sazby, měnové kurzy, ceny akcií, ceny komodit. Typický postup je takový, že se nejdříve musí definovat scénáře očekávaného vývoje a následně se definují rizikoví činitelé, kteří jsou v rámci scénáře relevantní, identifikuje se jejich velikost a rozsah působení. Potom výsledky analýzy scénářů umožňují definovat činnosti a aktivity, které mají příslušného nositele a obsah. Tento krok znamená definování připravenosti na budoucnost, což může vést ke konkurenční výhodě. Dalším krokem je sledování scénářů a nakonec se výsledky modelu porovnávají s výsledky z minulosti. Metoda stresového testování začíná být stále víc a víc propracovanější. Je založena na přístupu kvantifikace finančních důsledků událostí, jejichž pravděpodobnost vzniku neumíme vyjádřit, ale jejichž výskyt je možný nebo se v minulosti už uskutečnil. Metodologie může určovat 7 stresových kategorií, které korespondují s nejrůznějšími rizikovými skupinami, jako jsou úrokové, měnové, komoditní riziko, úvěrové rozpětí, swapové rozpětí56 nestabilita. Scénáře můžou korespondovat s mimořádnými historickými 54

Studentovo rozdělení

56

Swapové spready.

29

Vlastní práce

událostmi. K poznání rizik možných strukturních změn na trhu, které pravděpodobně poškozují portfolio, můžeme tvořit hypotetické mimořádné scénáře. [4] Stresové testování je ve své podstatě totožný nástroj jako modelování scénářů. Některé publikace je nerozlišují nebo stresové testování považují za zjednodušenou formu modelování scénářů. Banka stresové testování provádí tím způsobem, že aplikuje historické scénáře významných pohybů na finančních trzích a na interně definovaných nepravděpodobných scénářích a modeluje dopad na hospodářský výsledek banky. Hlavní výhodou stresového testování a analýz scénáře je, že nám ukazují, jak citlivé portfolio může být. Scénáře jsou založeny na náhodných kombinacích stresových šoků. Množství kombinací základních stresových šoků je ohromné. Ve skutečnosti může být pravidelně analyzováno pouze relativně malé množství scénářů. Metodologie stresového testování a analýzy scénáře může být kombinována s přístupem VaR k vytvoření stručného přehledu významných rizik. [4] Obr. 4

Stresové kategorie a stresové šoky

Zdroj: CROUHY, M. -- GALAI, D. -- MARK, R. The essentials of risk management. New York: McGrawHill, 2006. 414 s. ISBN 978-0-07-142966-5, str. 175. [4]

Obrázek č. 4 nám ukazuje metodologii stresového testování, která určuje 7 stresových kategorií s příslušnými počty stresových šoků.

3.4

Standardní metody pro měření tržního rizika

Je potřeba říci, že volba metody, která bude pro výpočty vhodná determinuje kvalitu odhadu. Avšak v praxi je výběr metody často omezen objektivními skutečnostmi, tj. množstvím a kvalitou vhodných dat. 3.4.1

Metoda variance a kovariance

Tato metoda předpokládá, že zisky a ztráty mají sdružené normální rozdělení a portfolio je možné rozdělit na jednotlivé finanční toky, kdy tento rozklad je lineární. Řekněme, že současná hodnota oceňující portfolio je lineární funkce současných hodnot jednotlivých finančních toků a tato lineární funkce má sdružené normální rozdělení. Abychom mohli

30

Vlastní práce

odhadnout VaR, musíme znát kovarianční matici výnosů a váhy jednotlivých pozic v portfoliu. Z nich určíme směrodatnou odchylku, kterou vynásobíme počáteční hodnotou portfolia a kvantilem normálního rozdělení, který byl určen za pomoci hladiny spolehlivosti. Je nutné říci, že kovariance57 vyjadřuje souvislost mezi jednotlivými veličinami a tedy i mezi jejich směrodatnými odchylkami. [4] Rizikové faktory změn Xt+1 předpokládají vícerozměrné58 normální rozdělení, které je vyjádřeného jako X t +1 ~ N d (µ , ∑ ) , kde µ je vektor a Σ je kovarianční matice59 rozdělení (nebo také variance60–kovariance matice rozdělení ). [10] 3.4.2

Historická simulace

Tento přístup je svou koncepčností jednoduchý. Vyznačuje se tím způsobem, že při jejím využití není nutné, abychom vycházeli z některých běžných teoretických předpokladů. Pro vyhotovení smysluplných výsledků jsou nezbytná přinejmenším 2 nebo 3 roky stará historická data. Historická simulace je založena na předpokladu, že máme k dispozici dostatečně velký objem dat. Pokud máme dostatečně velký objem dat, můžeme dle této simulace odhadovat VaR. Nejprve se shromáždí data z minulého období. Záleží na instituci, jestli se shromáždí data z nedávného období případně z více období minulých. Banky například odhadují VaR denně. Do vzniklé časové řady se započítává i současný stav portfolia. Potom se ze shromážděných dat odhadne VaR jako kvantil hustoty rozdělení. Každodenní simulovaná změna hodnoty portfolia je posuzována na základě pozorování rozdělení. Nejprve se vybere vzorek aktuálních denních rizikových faktorů měnících se v dané časové periodě61 s použitím stejné časové periody pro všechny faktory. Potom se aplikují tyto denní změny do současné hodnoty rizikových faktorů a tím valorizujeme současné portfolio. Dále se sečtou změny napříč všem pozicím a nakonec se sestaví histogram hodnot portfolia a určí se VaR, jestliže VaR je odvozený na 99% intervalu spolehlivosti. [4] Místo odhadování rozdělení L = l[t ] ( X t +1 ) podle nějakého explicitního parametrického modelu pro změny X t +1 (kde X t +1 je vektorem změn rizikových faktorů od doby

t do doby t + 1 , l[t ] představuje ztrátový operátor založený na portfoliu v čase t .), může historická simulace odhadovat rozdělení ztráty podle empirických rozdělení dat X t −n+1 ,…, X t . Historická simulace může být stručně popsána za použití ztrátových matematických operátorů. Kdy s pomocí matematických operátorů vytváříme pro každé historické pozorování změn rizikových faktorů soubor dat funkcí o jedné proměnné, abychom získaly historicky simulované ztráty.

57

„Kovariance“ je míra vzájemné vazby mezi dvěma náhodnými veličinami. [10] Výraz v sobě zahrnuje mnoho náhodných proměnných. 59 Kovarianční matice M je čtvercová a je symetrická podle diagonály. Na diagonále jsou variance (kvadráty směrodatných odchylek, v = σ2) a mimo diagonálu jsou kovariance C. 60 „Variance“ – rozptyl. 61 Například 2 roky. 58

31

Vlastní práce

32

{L~

S

}

= l[t ] ( X S ) : s = t − n + 1, K , t .

(3.3)

~ Hodnoty ztrátového rozdělení LS ukazují, co by se stalo se současným portfoliem, pokud by se změny rizikových faktorů v den s opakovaly. X S je vektorem změn simulovaných rizikových faktorů, l[t ] je ztrátový operátor, který je založený na portfoliu v čase t . [10] 3.4.3

Monte Carlo simulace

Určitou alternativou k výše zmíněným přístupům jsou Monte Carlo simulace (dále jen „MC“). Tyto simulace jsou nejnáročnějšími metodami pro výpočet VaR. Simulace vyžaduje hlubší teoretickou přípravu a také značné požadavky na výpočetní kapacitu. MC jsou zároveň nejpřesnějšími metodami a vychází z jakéhokoliv pravděpodobnostního modelu. Jsou vlivným a flexibilním přístupem k VaR, jsou založeny na vytváření náhodných scénářů budoucího vývoje tržních rizikových faktorů. MC je simulace vývoje hodnoty portfolia, která pro odhad parametrů tržních faktorů a jejich následné simulace využívá historická data. Tato metoda je přizpůsobitelná, a proto může být použita na další možná rizika, jako je například riziko úvěrové. Metoda má jednoduchou strukturu výpočtového algoritmu. Umožňuje nám modelovat libovolný proces. Na průběh tohoto procesu mají vliv náhodné faktory. Touto simulací lze modelovat i úlohy, které nenesou statistický charakter. [4] Jak již bylo řečeno MC jsou podobným typem jako je historická simulace. MC se týká ztrátového operátora l[t ] k simulovaným vektorům změn rizikových faktorů, tj. ~ X t(+i )1 a používá se k získání simulovaných realizací získaných ze ztrátového rozdělení ~ Lt(+i )1 :

{L~( )

i t +1

(

)

}

~ = l[t ] X t(+i )1 : i = 1, K , m .

(3.4)

V tomto vyjádření m označuje počet replikací. [10] 3.4.4

Zpětné testování – backtesting

Proces monitorování a sledování je znám jako „zpětné testování“. Zpětné testování se používá u metody VaR a znamená, že výsledky modelu VaR jsou denně zpětně testovány a porovnávají se s výsledky, které odpovídají skutečné změně. [10] V předchozí sekci jsem se zaměřila na standardní metody používané pro odhadování tržního rizika měřeného v čase t. Pokud je daná metoda v čase neustále uskutečňována, máme příležitost se zpětně podívat na výkon této metody a díky tomu můžeme porovnávat její relativní výkonnost. Zpětné testování je realizováno statistickým „testem dobré shody“. Shoda je testována statisticky na základě většího množství testovacích dní. Počet testovacích dní je označován jako rozsah zpětného testování. Délka zpětného testování je doba, po kterou je testování daného modelu prováděno. Vstupní data testování tvoří historické řady.

Vlastní práce

33

Předpokládáme, že v čase t můžeme vytvářet odhady VaR (případně i odhady očekávané ztráty – Expected Shortfall, tj.ES) v jedné periodě a u h period. V čase t + 1 máme možnost porovnat hodnotu v jedné periodě VaRαt ku aktuální hodnotě v h periodě VaRαt ,h , která nastala. V čase t + h máme možnost udělat to samé pro odhadnutí h periody. Prostřednictvím definice VaR dostáváme, že:

(

)

P Lt + h > VaRαt ,h = 1 − α .

(3.5)

V dané rovnici vyjadřuje P pravděpodobnost takzvaného nedodržení (violation) VaR, které je rovno hodnotě 1 − α . [4] Pokud jsou při zpětném testování zjištěny nějaké nepřesnosti, je model upravován tak, aby odpovídal aktuálnímu vývoji na finančních trzích. 3.4.5

Metody používané při řízení úrokového rizika

Pro měření úrokového rizika62 banky nejčastěji používají GAP63 analýzu, analýzu durace GAP, simulaci a metodu VaR. Jako zajišťovací instrumenty se při řízení úvěrového rizika používají kontrakty typu forward a futures, swapy, opce a další64, které nazýváme derivátové instrumenty. • Gapové analýzy: Přístup Gapové analýzy je používán mnoha bankami k měření úrokového rizika. Dá se říct, že se jedná o nejčastěji používanou metodu. „GAP“ lze vyjádřit jako rozdíl mezi úrokově citlivými aktivy (RSA) a úrokově citlivými pasivy (RSL). GAP lze tedy vyjádřit: GAP = ΣRSA − ΣRSL .

(3.6)

Pokud RSA > RSL , potom jde o pozitivní GAP. Naopak pokud RSA < RSL , potom mluvíme o negativním GAP. Pokud je GAP nulový, potom se RSA = RSL . Pokud má banka pozitivní GAP, potom růst (pokles) úrokových sazeb bude znamenat zvýšení (snížení) čistého úrokového výnosu banky. Pokud má banka negativní GAP, potom růst (pokles) úrokových sazeb bude znamenat snížení (zvýšení) čistého úrokového výnosu. Pokud bude GAP nulový, potom se změny v tržních úrokových sazbách na čistém úrokovém výnosu neprojeví. [4] • Analýza durace GAP: Tato metoda pomáhá měřit úrokové riziko jednodušším způsobem než analýza GAP. Durace je popisována jako střední doba životnosti obligace, tj. průměrná doba splatnosti. Matematicky ji lze vyjádřit jako vážený aritmetický průměr jednotlivých období, ve kterých plyne z daného prostředku určité cash flow a každé období je váženo současnou 62

Analýza GAP se používá i při řízení rizika likvidity. V dnešní době je nutné rozlišovat mezi likviditními gapy a úrokovými gapy. 63 Pro měření rizika likvidity se nejčastěji používá metoda likvidního GAPu, která je založená na rozdělení aktiv a pasiv do časových intervalů podle jejich doby splatnosti. [4] 64 Těmito instrumenty se v mé práci nebudu zabývat.

Vlastní práce

hodnotou příslušného cash flow. Problémem durace GAP může být to, že durace předpokládá stejný pohyb úrokových měr, tzn. že výnosová křivka nemění svůj tvar ani sklon a díky tomu durace neuvažuje úrokové riziko výnosové křivky. [4]

3.5

Řízení operačního rizika

Řízením operačního rizika se rozumí stanovení celkového přístupu finanční instituce k riziku a fungování odpovídajících vnitřních systémů a procesů instituce. Modely operačního rizika zahrnují identifikaci rizika, která je založená na dohodnuté terminologii, na vytváření obchodních procesních plánů, sestavování nejlepší metodologie a na provádění analýzy rizika. Je velmi dobře známo, že operační riziko je obtížně měřitelné. Rozdělení ztráty je analogické k metodě VaR, která se používá při řízení tržního rizika, proto ji při řízení operačního rizika budeme nazývat OpVaR. [4] V praxi se běžně uplatňují a jsou běžně používány nástroje a postupy, které jsou zaměřeny na předcházení výskytu nebo dopadu výskytu. Operační riziko lze zmírnit například oddělováním a limitováním rozhodovacích a výkonných procesů a kompetencí, prověřováním způsobilosti pro výkon vybraných profesí, různými kontrolami, zabezpečením a řízením přístupů k informacím a dalším hodnotám, povinným testováním a zálohováním. Důležité jsou také plány pro mimořádné či krizové (extrémní, zátěžové, stresové) situace a nezbytné je i vytváření různých rozpočtových a dalších vnitřních rezerv ke krytí operačních ztrát a různé druhy pojištění. Z pohledu prevence je také významný sběr dat a vyhodnocování dat o nekorektním chování klientů banky a riziku selhání lidského faktoru (nekorektní jednání zaměstnanců). Finanční instituce postupně zavádějí ucelené systémy řízení, které těmto institucím napomáhají k dosažení souladu s nedávno zavedenou povinnou regulací operačního rizika. K omezení banka přijímá preventivní opatření a nápravná opatření. [26] Jak bylo zmíněno v literárním přehledu, je toto riziko řízeno v souladu s požadavky regulatorního konceptu dohody Basel II, kdy se pro výpočet kapitálového požadavku používá nejpokročilejší metoda AMA, která umožňuje optimální alokaci kapitálu na krytí možných ztrát z titulu operačních rizik v rozsahu definovaných nástrojů a instrumentů, jako je sběr ztrátových dat65, samohodnocení rizik66, analýzy scénářů a klíčové ukazatele rizik. Aktivní řízení je zajištěno prostřednictvím výboru pro operační rizika67. Celý proces řízení by měl zahrnovat ověření pravděpodobnosti a frekvence tohoto rizika. Specializovaní manažeři na tuto problematiku by měli publikovat grafy, které zobrazují potenciální vážnost operačního nebezpečí. Diagramy umožňují manažerům vizualizovat vyvážení mezi vážností a pravděpodobností operačního rizika. [4]

65

Loss data collection. Risk control self assessment. 67 Operational risk committee. 66

34

Vlastní práce

3.6

Řízení úvěrového rizika

Bez správného určení pravděpodobnosti úpadku potenciálního dlužníka se neobejde žádná z významných oblastí řízení úvěrového rizika. Kvantifikace rizika začíná jeho dekompozicí na složky. Výchozí složkou úvěrového RM je riziko úpadku, tj. pravděpodobnost úpadku68 dlužníka. Ke stanovení této pravděpodobnosti můžeme například využít metody, které jsou založeny na úsudku. Tyto metody kombinují subjektivní zkušenost hodnotícího subjektu s teorií a úsudkem. Dále se mohou používat metody, které jsou založené na statistické analýze, jako je například úvěrové skórování. Tyto metody nám poskytují zobecňující závěry. Poslední přístup tkví v určení pravděpodobnosti úpadku u tržních dat, která mají požadavek na vyšší přesnost měření úvěrového rizika Mezi klasické metody měření úvěrového rizika zařazujeme metody fundamentální analýzy. Ty jsou založeny na analýze údajů o hospodaření firmy a jsou získávány zejména z účetních knih. Klasické přístupy jsou charakteristické pro ratingové společnosti. Tyto agentury přiřazují dlužníkům ratingovou známku. Specifickou kategorií jsou modely, které jsou založeny na statistické analýze. Jedná se o modely, které pracují s migracemi ratingů nebo skóringové modely, které se snaží odlišit dobrou firmu či dobrého jednotlivce od špatné firmy či špatného jednotlivce prostřednictvím určeného skóre. V oblasti modelů úvěrového rizika využívajících tržních indikátorů úvěrové kvality existují dvě hlavní skupiny modelů a to modely strukturní a modely redukované. [3] V souvislosti s pokročilým přístupem IRB rozlišujeme následující rizikové charakteristiky, se kterými metody IRB pracují: 1.

pravděpodobnost selhání (Probability of default, PD) – znamená pravděpodobnost, že dlužník nedostojí svým závazkům během sledovaného období, udavá se v %,

2.

expozice při selhání (Exposure at Default, EAD) – je celkové množství aktiv, která mohou být vystavena nebezpečí v případě, že dlužník nesplní svůj závazek, míra ztráty při selhání (Loss Given Default, LGD) – znamená podíl aktiv, která budou ztracena, pokud dojde k selhání dlužníka, udává se v %, doba splatnosti (Maturity, f(M)) – zpravidla nominální doba splatnosti, která se udává v letech, f (M ) je funkcí vyjadřující dobu, která zbývá do splatnosti69,[2]

3. 4.

Obecně platí, že očekávanou ztrátu70 (Expected Loss, tj. EL) můžeme vyjádřit:

68

Probability of default. Pro splatnosti, které jsou delší než 1 rok u (na velkoobchodních trzích). 70 Očekávaná ztráta je počítána v dolarech $. 69

35

Vlastní práce

36

$EL = PD% × $EAD × LGD% × f (M ) . 3.6.1

(3.7)

Modely úvěrového rizika

Vysvětlení podstaty modelů úvěrového rizika je někdy komplikované v tom, že dostupné materiály nejsou dostatečně podrobné. Modely kreditního rizika jsou obecně používány pro odhad ekonomického kapitálu, který je potřebný k pokrytí rizik, která jsou spojena s úvěrovými aktivitami bank. Existují dva základní přístupy k definování úvěrových ztrát a pro vyčíslení úvěrového rizika: • „Default mode“ – U tohoto přístupu se dlužník na konci rizikového horizontu nachází pouze ve dvou stavech, a to selhání nebo neselhání. Potom můžeme říci, že úvěrové riziko vyplývá ze selhání, „defaultu“ dlužníka. • „Mark-to-market-mode“ – U tohoto přístupu se dlužník může nacházet v jakémkoliv z n definovaných ratingových stupňů, mezi něž patří i selhání. Úvěrové riziko pak vychází z přechodu dlužníka k nižšímu ratingovému stupni. Způsob změny ratingu se ohodnocuje podle toho, v jaké ratingové kategorii se protistrana nachází, tudíž tento model zachycuje i „default mode“. [34] Existuje celá řada přístupů k modelování úvěrového rizika. Je mnoho variant, které si můžeme vybrat. Rozlišujeme například modely, které jsou založeny na tržních datech, a to strukturní a redukované modely. Dále rozlišujeme modely, které jsou založeny na portfoliovém přístupu, a to model Credit Metrics a úvěrové skórování. Na účetních datech je založen například ratingový přístup. 3.6.2

Strukturní modely – Mertonův model, KMV model, Credit Metrics

Strukturní modely se zabývají modelováním a oceňováním úvěrového rizika, které je specifické pro konkrétního firemního dlužníka. Úvěrové události jsou aktivovány pohyby firemní hodnoty, která se vztahuje k nějaké náhodné nebo nenáhodné úvěrové události. Hlavní záležitostí v rámci této struktury je modelování vývoje hodnoty firmy a firemní kapitálové struktury. Ideologie strukturních modelů úvěrového rizika se v prvotní podobě opírá o tři základní komponenty – akcie, aktiva firmy a rizikový bezkupónový dluhopis. Tyto modely využívají ceny akcií emitenta k tomu, aby se mohla určit pravděpodobnost úpadku, ke které může dojít v souvislosti s poklesem hodnoty aktiv společnosti pod hodnotu jejích závazků. Mertonův model Základem všech strukturních modelů je Mertonův model (1974), který byl představen nositelem Nobelovy ceny Robertem Mertonem. Mertonův model je založen na základě limitovaného pravděpodobnostního pravidla, které umožňuje selhat v závazku majitelům akcií tím, že se vzdají firemních aktiv. [4] Model předpokládá, že k úpadku dlužníka může dojít pouze v okamžiku splatnosti dluhu. Tento předpoklad platil spíše dříve. V současnosti novější varianty strukturních modelů tento předpoklad opouštějí a předpokládají, že k úpadku dlužníka může dojít

Vlastní práce

37

v libovolném okamžiku trvání dluhu. Merton vychází z rovnocennosti postavení akcionáře jako majitele aktiv a zároveň držitele dlouhé pozice v prodejní opci na tato aktiva, která vypsali věřitelé. Uplatnění této opce závisí na tržní hodnotě aktiv v okamžiku splatnosti dluhu. Pokud je hodnota aktiv větší než hodnota dluhu, který je splácen, potom opce není uplatněna a dluh je tak splacen. Jestliže však hodnota aktiv je nižší než hodnota spláceného dluhu, potom je opce uplatněna a akcionáři se vzdají aktiv firmy. Uvažujeme firmu, jejíž hodnota aktiv zobrazuje nějaký náhodný proces označovaný Vt. Firma je samofinancovaná prostřednictvím vlastního kapitálu a závazků. V Mertonově modelu má dluh velmi jednoduchou strukturu. Dluh je složen z jednoduchého dluhopisu nebo bezkupónového dluhopisu s nominální hodnotou B a splatností T. Hodnota vlastního jmění a závazků v čase t je označena St a Bt . Pokud předpokládáme, že trhy jsou dokonalé71, potom lze vyjádřit hodnotu firemních aktiv: [10] Vt = St + Bt , 0 ≤ t ≤ T .

(3.8)

V tomto modelu předpokládáme, že firma nemůže vyplácet dividendy nebo vydávat nové závazky. Selhání nastává pokud firma nemá jak splatit dluhy, které v Mertonově modelu existují pouze v době do splatnosti dluhopisu T. Potom můžeme rozlišovat mezi dvěma případy splatnosti, kdy: • VT > B , potom hodnota firemních aktiv převyšuje závazky firmy. V tomto případě dlužníci obdrží hodnotu B a držitelé akcií obdrží zbytkovou hodnotu S T = VT − B a nedochází zde k selhání. • VT ≤ B , potom hodnota firemních aktiv je menší než závazky firmy. V tomto případě držitelé akcií nemají zájem v poskytování vlastního kapitálu. Držitelé akcií neplatí a neobdržují nic, potom BT = VT a S T = 0 . [10] KMV model Princip tohoto modelu je založen na Mertonově modelu. Je to model typu „default mode“ a dlužník se tak na konci úvěrového vztahu může nacházet buď ve stavu selhání nebo ve stavu neselhání. Tento model může být ovšem rozšířen na model typu „markto-market-mode“. Selhání dlužníka nastane v případě, kdy se hodnota aktiv dlužníka dostane pod kritickou úroveň, která odpovídá selhání dlužníka. Očekávaná četnost selhání nám na základě získaných historických dat o vzdálenosti dlužníka od hodnoty selhání představuje pravděpodobnost, že dlužník selže. S modelem KMV je spojen klíčový pojem „očekávaná frekvence selhání“72, (dále jen „EDF“). EDF je odhadnutá pravděpodobnost, že daná firma selže do jednoho roku. EDF je funkce nynější hodnoty aktiva V0, kdy hodnota aktiva je anualizována a ~ značí se µV , proměnlivost aktiva se označuje σV a hraniční hodnota je B . (viz. vzorec 3.9)[10] 71 72

Tzn. žádné daně a transakční náklady. Expected default frequency.

Vlastní práce

38

Pro odhadnutí EDF je potřebný: • Odhad bodu selhání – default point (dále jen „DP”), který je dán součtem hodnoty krátkodobých dluhů a poloviny dlouhodobých dluhů. Jinými slovy, jestliže tržní hodnota aktiv poklesne pod danou hranici, dojde k selhání. • Odhad vzdálenosti od selhání – distance to default (dále jen „DD“), který je dán rovnicí:

(V DD :=

)

~ −B . σ V V0 0

(3.9)

~ Ve vzorci 3.9 B reprezentuje hranici selhání, V0 je aktivum, σV označuje proměnlivost aktiva. Odhad DD znamená rozdíl mezi očekávanou hodnotou aktiva na konci rizikového horizontu a hodnotou, při které by došlo k selhání, tzn. bod selhání. Čím větší je vzdálenost od selhání, tím bezpečnější aktivum je. Funkční vztah mezi DD a EDF je dán empiricky. [10]

Modely založené na úvěrové migraci U těchto modelů jsou dlužníci ohodnoceni v rámci diskrétních ratingových kategorií. Tyto kategorie odpovídají odhadované pravděpodobnosti, že dlužník nebude schopen dál dostát svým závazkům. V těchto modelech jsou konečné počty ratingů, které určují úvěrovou kvalitu dlužníka s jiným úvěrovým hodnocením napříč specifikovanému rizikovému horizontu (typicky jde o jeden rok). Pokud migrace, tj. přechod mezi úvěrovým hodnocením, není umožněna, potom je model nazýván jako jednoduchý úvěrový ratingový model. Na druhé straně mluvíme o mnohonásobném úvěrovém ratingovém modelu. Předpokládáme, že úvěrová kvalita podnikového dluhu je vyčíslena a kategorizována do konečného čísla disjunktních úvěrových ratingových tříd (úvěrových kvalit). Úvěrová kvalita migruje mezi rozdílnými úvěrovými třídami. Tato migrace je běžně modelována Markovovým řetězcem (Markov chain), kdy předpokládáme, že model úvěrové migrace následuje v čase. Markovský model je založený na teorii Markovských řetězců. Definice Markovských řetězců říká, že „Markovský řetězec je řada událostí, kdy pravděpodobnost každé události je závislá na událostech bezprostředně předcházejících“. [38] Markovský model se skládá z komplexního zastoupení možného řetězce událostí, jako je změna stavu uvnitř systémů, které v případě spolehlivých a dostupných analýz korespondují s posloupnostmi selhání a oprav. Markovský model zkoumá pravděpodobnost bytí v daném stavu a na daném místě v čase. [38] • Model CreditMetrics Model Credit Metrics (dále jen „CM“) byl vyvinut předními investičními bankami v čele s J. P. Morganem (1997). CM představuje model „mark-to-market mode“. To znamená, že úvěrové riziko je spojeno jak se selháním dlužníka, tak se snížením ratingového ohodnocení. Stav protistrany nerozdělujeme pouze na stav selhal-neselhal, ale zjišťujeme za určité období v jaké ratingové kategorii se dlužník nachází. Tento model zahrnuje

Vlastní práce

odhad pravděpodobnostního rozdělení úvěrových ztrát simulováním změn úvěrových ratingů pro každou protistranu. [10] Jako výchozí ratingový systém může být v CM použit například ratingový systém Moody´s či Standard & Poor´s. U CM je nutné, aby systém obsahoval úvěrový rating pro každého z dlužníků a také aby obsahoval množinu pravděpodobností přechodu z jednoho stupně na druhý. CM předpokládá, že čím více je rozptýlená hodnota aktiva, tím je toto aktivum rizikovější. Současná hodnota aktiva v ratingovém stupni je součtem diskontovaných hodnot budoucích peněžních toků, které očekáváme od současného okamžiku až do okamžiku splatnosti dluhu. CM může sledovat změny úvěrového ratingu během kratšího období. Metoda nám tak usnadňuje zpřesněný přehled o úvěrových ztrátách, které mohou nastat za celý rok a poskytuje nám tak i lepší informovanost o protistraně. [9] CM je všestranný přístup k odhadování Credit at Risk (dále jen „CVaR” ). • Model RiskMetrics Tato metoda předpokládá, že vhodně zvolené rizikové faktory mají normální rozdělení. Neznámými parametry jsou jejich střední hodnoty, vzájemné korelace a volatility. U této metody pracujeme jen s velmi obecnými předpoklady jako jsou efektivita trhu, spojitost pravděpodobnostního rozdělení apod. Z hlediska aplikace je tato metoda relativně jednoduchá. • Model Credit Portfolio View Jde o model, který je hlavně typem „default mode“, avšak může být rozšířen, stejně jako KMV model, na „mark-to-market mode“. Pravděpodobnost selhání je zde definována jako funkce makroekonomických veličin. Tento model totiž vychází z makroekonomických údajů. Empirický odhad pravděpodobnosti selhání se stanovuje na základě historických dat. Pravděpodobnost selhání se specifikuje na úrovni sektoru anebo země, pravděpodobnost selhání není definovaná na úrovni jednotlivých emitentů. [10] 3.6.3

Další modely používané pro řízení úvěrového rizika

Model CreditRisk+ Jedná se o model typu „default mode”, kdy jsou možné pouze dva stavy dlužníka73. U tohoto modelu předpokládáme, že pravděpodobnost selhání dlužníka je v různých časových obdobích stejná. Předpokladem u tohoto modelu je, že banka zná pravděpodobnost selhání dlužníků. Model se nezabývá důvody selhání, jenom předpokládá, že každá banka má představu o pravděpodobnostech selhání jednotlivých dlužníků. Prostřednictvím Poissonova procesu74 můžeme modelovat selhání dlužníka. Dlužníci jsou zde rozděleni do pásem a určuje se analytický odhad očekávané ztráty. Tento model

73

Selhání nebo neselhání dlužníka. Poissonův smíšený model je více rozebrán v MCNEIL, A. J. -- FREY, R. -- EMBRECHTS, P. Quantitative risk management : concepts, techniques, and tools. Princeton: Princeton University Press, 2005. 538 s. Princeton series in finance. ISBN 978-0-691-12255-7), str. 353. [4] 74

39

Vlastní práce

odhaduje rozdělení ztrát během určitého časového horizontu a ekonomický kapitál pomocí VaR. Základními vstupy modelu jsou expozice banky vůči jednotlivým dlužníkům a jejich pravděpodobnosti selhání. Výpočet rizika jednotlivého aktiva spočívá v odhadu očekávané ztráty. K odhadu rizika na úrovni portfolia lze rozčlenit množiny dlužníků do různých pásem (bands) tak, že každé pásmo obsahuje dlužníky se stejným uvěrovým rizikem. Očekávaná ztráta určitého pásma je sumou očekávaných ztrát každého dlužníka této skupiny. CreditRisk+ používá rekurzivní vztah75k odhadu pravděpodobností ztrátových událostí na úrovni portfolia. Model Credit Risk+ je vhodné používat, když máme stejnorodá portfolia, která obsahují velký počet dlužníků a každý z dlužníků vykazuje nízkou pravděpodobnost, že selže. Model Credit Risk+ má samozřejmě taky své nevýhody. Tento model nebere v úvahu ekonomické podmínky, selhání nemusí nastat jenom jednou, ale může nastat víckrát. [10] Redukované modely Tyto modely řídí úvěrová rozpětí, tzv. úvěrové spready. Redukované modely lze aplikovat na dlužníky s libovolnou kapitálovou přiměřeností, jsou multiperiodické a lze je výhodně použít k aktivnímu řízení úvěrového rizika. [4] Od strukturních modelů se odlišují tím, že jsou nezávislé na kapitálové struktuře firmy. Úpadek firmy vnímají jako jev, který přichází z vnějšího prostředí firmy. Úpadek dlužníka nastává nečekaně a je pro investory překvapující. Jeden z prvních modelů byl model Jarrow a Turnbullův model. Hlavním významem toho modelu je oceňování úvěrových derivátů. Model je založen na analýze úvěrových spreadů dluhopisů.Tento model předpokládá konstantní ztráty v případě úpadku dlužníka a úpadek je sledován prostřednictvím Poissonova76 rozdělení pravděpodobnosti. Poissonovo rozdělení vyjadřuje pravděpodobnost, že se vyskytuje množství událostí ve stanoveném čase, jestliže tyto události se stanou se známou průměrnou rychlostí. Také vyjadřuje pravděpodobnost nezávislého bytí v čase od poslední události. [4] Duffie a Singelton model je model, ve kterém autoři zdokonalili model předpokladem procesu stochastické bezrizikové úrokové sazby a ztráty jsou v případě úpadku odvozené empiricky. Model popisuje chování hazardního procesu a procesu očekávané ztráty z tržní ceny rizikového dluhopisu a je vhodný pro parametrizování na tržní data. Model nám umožňuje zachytit závislosti na firemně specifických a makroekonomických proměnných. [3] Můžeme říci, že tyto modely jsou vhodné pouze pro emitenty, jejichž dluhopisy se obchodují. Proces selhání dlužníka je zde charakterizován jako binomický nebo exponenciální. Hybridní strukturní modely Zatímco přístup strukturálních modelů je teoreticky přitažlivý, předpovězené pravděpodobnosti selhání a úvěrového rozpětí vypočítané z Mertonova modelu jsou méně srovnatelné prostřednictvím empricikého sledování. Firmy, které jsou solventní podle Mer75 76

Vztah při kterém je využita část vlastní vnitřní struktury. Vyjadřuje počet výskytů událostí za jednotku času, patří mezi diskrétní rozdělení.

40

Vlastní práce

tonova modelu, avšak mohou kdykoliv selhat. Zastánci hybridního přístupu se pokouší přinést společně nejrůznější účetní a tržní proměnné k popsání hodnot firemních aktiv a jejich kapacitě půjčování. Proměnnými jsou například firemní tržní hodnota jmění, nestálost akcií, návratnost akcií, hodnota celkových aktiv, dlouhodobé závazky, čistý příjem. [4]

3.7 3.7.1

Úvěrové skórování – skóringové a ratingové modely Stručná historie úvěrového skórování

Zatímco historie úvěru sahá 4000 let zpět do doby Babylonu, historie úvěrového skórování je stará pouze 50 až 70 let. V roce 1936 se Ronald Aylmer Fischer poprvé přiblížil k vyřešení problému identifikace skupin v populaci. V roce 1941 David Duran poprvé rozpoznal, že Fischerovi techniky by mohly být použity k rozlišování dobrých a špatných půjček. Bill Fair a Earl Isaac vytvořili v 50. letech první poradenskou službu.Značný rozvoj úvěrového bodování byl s příchodem kreditních karet v 60. letech a s růstem informačních technologií. V 80. letech byla představena spolehlivá metoda logistické regrese a lineární programování. V nedávné době se začaly používat expertní systémy a neuronové sítě. Rozvíjí se i další metody jako je aproximační funkce, Bayesian metody, klasifikační stromy, genetické algoritmy a další. [2] Úvěrové skórování bylo poprvé navrženo americkým finančním společnostem, které se specializovaly především na malé krátkodobé půjčky, a emitentům kreditních karet. Bylo pro ně těžké skórování přijmout, protože bylo obtížné uvěřit, že statistické modely by mohly být lepší. Prvními bankami77, které začaly používat metody úvěrového skórování, byly větší banky, které měly dostatek empirických úvěrových dat a mohly tak sestavit spolehlivý model. 3.7.2

Credit scoring

Finanční instituce při každé žádosti o úvěr potřebuje úvěrové riziko co nejlépe vyčíslit. Také musí rozhodnout jestli vůbec úvěr poskytne a za jakých podmínek úvěr žadateli poskytne. Právě k tomuto rozhodování a vyčíslování rizika v praxi slouží skóringové modely. Úvěrové skórování – credit scoring (dále jen „CS“) je statistický přístup, který používáme k předpovídání pravděpodobnosti, že žadatel o úvěr selže nebo se stane delikventem. Proto na odhadnutí úvěrového rizika a posouzení úvěruschopnosti78 žadatele slouží v praxi tvorba skóringových modelů. Tato metoda CS, která byla zavedena v 50. letech minulého století, se nyní používá především při poskytování spotřebitelských úvěrů. Je důležité říci, že smyslem skórování je riziko předpovědět, nikoliv jej vysvětlit. Podmínkou pro uplatnění skóringu je velké množství homogenních dat, to je jeden 77

Těmito bankami byly např. : Bank America, Wells Fargo, Nations Bank, Fleet, Bank One, Citicorp, Hibernia Corporation. 78 Někdy je lepší tento pojem z anglického jazyka nepřekládat, v anglickém jazyce jde o pojem „Creditworthiness“ či „Credit-worthiness“.

41

Vlastní práce

z důvodů, proč se skóring zprvu používal u unifikovaných spotřebních úvěrů (splátkový prodej, kreditní karty). CS stanovuje statistickou pravděpodobnost situace, kdy půjčka, úvěr, případně jiný závazek nebude splacen řádně a včas. CS předpokládá, že statistické metody dokáží předpovídat budoucí chování dlužníka na základě údajů o chování tohoto či podobných dlužníků v minulosti. Skóringová funkce je pak statistickou funkcí, která odlišuje dobré a špatné dlužníky a je nástrojem pro kvantifikaci schopnosti dlužníka splatit úvěr řádně a včas. Skóringová funkce se vyjadřuje ve formě reálného čísla a toto reálné číslo vyjadřuje skóre. Můžeme také říci, že klientovo79 skóre znamená numerické vyjádření finanční spolehlivosti klienta. Klientům s dobrou úvěruschopností model uděluje vyšší skóre, zatímco klientům se špatnou úvěruschopností je poskytováno skóre nižší. Čím je skóre vyšší, tím nižší je riziko nesplacení úvěru. Díky nedokonalostem se ovšem někdy může stát, že některým dobrým klientům je přiděleno nižší skóre než špatným klientům. [6] Hlavním záměrem úvěrového skórování je tedy předpovídat, kteří žadatelé o úvěr budou v budoucnu dobří a kteří budou špatní. Schopnost diverzifikace vyjadřující míru rozlišení „dobrých“ klientů80 a „špatných“ klientů81 je jednou z nejpodstatnějších zkoumaných vlastností modelu CS, kdy úvěrové skórování jednoznačně neidentifikuje dobré a špatné klienty, ale dává nám určitou pravděpodobnost, že žadatel o úvěr s daným skóre bude dobrý nebo špatný.

79

Díky tomu, že CS se používá jak k hodnocení žadatelů o úvěr, tak k hodnocení samotného dlužníka, je potřeba rozumět pod pojmem „klient“ žadatele o úvěr i samotného dlužníka. 80 „Dobrým“ klientem se rozumí klient, který splácí úvěr řádně a včas včetně úroků. 81 „Špatným“ klientem se rozumí klient, který úvěr nesplácí v řádných termínech nebo dokonce nesplní svůj závazek vůči dané instituci vůbec, popřípadě se dopouští podvodů.

42

Vlastní práce Obr. 5

Rozdělení „dobrých“ a „špatných“ klientů

Zdroj: CROUHY, M. -- GALAI, D. -- MARK, R. The essentials of risk management. New York: McGrawHill, 2006. 414 s. ISBN 978-0-07-142966-5, str. 218. [4]

U Obr. 5 předpokládáme, že rozdělení do skupin je stanoveno minimálním akceptovatelným skóre, tj. 300 body. Firma používá skórování, aby se vyhnula půjčování peněz špatným zákazníkům, kteří jsou na obrázku na levé straně vertikální linie82 . Neměla by upustit od malé skupiny dobrých klientů (Nesprávně „špatní“) na této levé straně. S vertikální linií můžeme pohybovat. Pokud budeme pohybovat s linií minimálního skóre doprava, zvýšíme tím úsek špatných klientů. Skóre, které se nachází na minimální hranici skóre (cutoff score) je pro firmu důležitým ukazatelem při rozhodování o obchodování v rámci její rentability a rizika, které je ochotna přijmout. Při skórování můžeme vycházet z různých dat, potom je možné rozdělit modely skórování následujícím způsobem: • Aplikační (Application Scorecard)83 – tento skóringový model vychází z údajů, které jsou získávány z akvizice nových klientů. Základními proměnnými jsou sociodemografické proměnné, charakteristiky subjektu a také informace z dostupných úvěrových rejstříků dlužnických databází. Tento model se využívá u nových klientů. Používá se zejména při akceptaci, resp. zamítnutí případného dlužníka, při stanovení úrokové sazby na základě metody risk-based pricing a při nastavování úvěrového limitu.

82 83

Vertikální linie je dána na úrovni cutoff score. Ukázka aplikační skórovací tabulky (Application scorecard) je vyobrazena v příloze A, tabulka č. 2.

43

Vlastní práce

44

• Behaviorální (Behavioural scorecard) – vychází z údajů získaných z informací o chování dlužníka, coby klienta, nebo zákazníka věřitele. Behaviorální model je určen pro stávající klientelu. Skóringový model využívá údaje z hlavních účetních či transakčních systémů a dalších databází uvnitř finanční instituce. Používá se pro monitorování a úpravu úvěrových limitů, opětovné schvalování některých úvěrových produktů, ke stanovení úrokové sazby a pro potřeby řízení portfolia. • Kreditní (Credit Bureau Scorecard) – vychází z údajů o chování klienta v rámci databáze historií o platebním chování z úvěrového registru. Je to jeden z nejlepších modelů a předpovídá, kteří klienti budou úvěr splácet a naopak kteří klienti úvěr splácet nebudou. Tento model mnohdy nahrazuje jakékoliv informace o dlužníkovi, které jsou dostupné pouze v databázi úvěrového registru. [24] Tab. 1

Příklad jednoduché skórovací tabulky

Vlastnický status

Věk

Záměr úvěru

Soudní výdaje

Vlastník

36 b

18-25

22 b

Nové auto

41 b Žádné

Nájemce

10 b

26-35

25 b

Bydlení s rodiči

14 b

36-43

34 b

Ostatní

20 b

44-52

39 b

Bez odpovědi

16 b

53+

49 b

Ojeté auto 33 b ₤1–₤299 Rekonstrukce ₤300– 36 b bydlení ₤599 ₤600– Dovolená 19 b ₤1199 Ostatní 25 b ₤1200+

Zdroj: vlastní konstrukce podle EDELMAN, D. -- THOMAS, L. -- CROOK, J. Credit scoring and its applications, str.12. [6]

Ve skórovací tabulce můžou být kromě vlastnického statusu, věku, záměru úvěru, soudních výdajů ještě další proměnné84. Většina proměnných, které jsou používány ve „skóre tabulce“, má jasnou spojitost s rizikem nesplacení úvěru. Některé proměnné udávají představu o stabilitě klienta. Jedná se například o dobu bydlení na současné adrese, dobu zaměstnání u stávajícího zaměstnavatele. Další proměnné značí finanční sofistikovanost zákazníka, například jestli má daný klient běžný účet nebo spořící účet, zda-li má kreditní karty a také jak dlouho je klientem u dané banky. Ostatní proměnné dávají náhled na zdroje spotřebitele. Mezi tyto proměnné patří vlastnický status, zaměstnání, počet dětí … [6] Zajímavou položkou je region, jsou totiž oblasti, ve kterých je zadlužení podstatně vyšší a kde mají klienti často tendenci úvěr nesplácet. Někdo by se mohl ohradit, že je nespravedlivé, pokud vám díky tomu, že bydlíte v potenciálně problémovém regionu

84

Proměnné, které jsou uváděny ve skórovacích tabulkách má každý stát jiné. Například v USA je z etického hlediska zakázáno uvádět v tabulce proměnné jako je pohlaví, rasa, náboženství.

32 b 17 b 9b -2 b -17 b

Vlastní práce

45

banka skóre o něco sníží, ale celkový výpočet hodnoty skóre tato informace ovlivní jen málo, protože skóre vychází především z finančních údajů. • Úvěrové skórování dnes pro své výpočty používá množství statistických metod. Statistické metody lze dělit na parametrické a neparametrické metody. • Do parametrických metod řadíme: lineární pravděpodobnostní modelování (LPM85), diskriminační analýzu (DA86) a logistickou regresi87. • Mezi neparametrické metody patří: rozhodovací stromy, lineární programování, neuronové sítě 88(NNs), genetické algoritmy. V rámci skórování existuje více metod, které se používají. Metody, které jsem uvedla výše jsou však nejpoužívanější. [2] U každé metody je potřeba posoudit zda námi zvolená metoda je vhodná pro daný typ dat a jestli je časově náročná. Také je potřeba posoudit, jak je adaptabiliní a jak snadno je interpretovatelný její výstup. Protože téma skórování je velice rozsáhlé, v rámci své bakalářské práce se zaměřím na základní výstavbu modelů klíčových parametrických metod. Parametrické metody: • Logistická regrese Logistická regrese je základním kamenem pro výstavbu skóringových modelů. Logistická regrese patří mezi nejčastěji používané přístupy k analýze dat. Při této metodě je nutné specifikovat výstupní proměnnou, která může nabývat pouze dvou hodnot (například 0 = neúspěch, 1 = úspěch). Také musíme určit způsob odhadu pravděpodobnosti p i úspěchu. Pravděpodobnost úspěchu je měřena pomocí šance (odds) úspěchu. Pokud p i vyjadřuje, že pravděpodobnost úspěchu nastane, potom (1 − pi ) je pravděpodobnost, že úspěch nenastane. Šance je poměr pravděpodobnosti úspěchu ku pravděpodobnosti neúspěchu: [1]

odds =

pi . 1 − pi

(3.10)

Pokud funkci odds zlogaritmujeme, dostaneme funkci logit, která je vyjádřena:  p(Good )   = b0 + b1 x1 + b2 x 2 + K + bk x k + e . ln  1 − p (Good ) 

(3.11)

Logistická regrese je použita pro každé pozorování. Hodnota na levé straně rovnice představuje přirozený logaritmus šance – Odds. [2] 85

Linear probability modelling. Discriminant analysis. 87 Logistic regression. 88 Neural networks. 86

Vlastní práce

46

• Diskriminační analýza

Nechť X = (X 1 , X 2 , K , X p ) je soubor p náhodných proměnných, které charakterizují dostupné informace o klientovi. V souvislosti s diskriminační analýzou používáme dva výrazy, a to proměnná89 a atribut90 (podstatný znak), abychom mohli popsat specifické charakteristiky X i . Aktuální hodnota proměnných pro jednotlivé žadatele je vyjádřena vektorem x = (x1 , x 2 , K , x p ) , kde X i označuje jednotlivé charakteristiky a xi označuje jednotlivé atributy. [6] Můžeme uvést jednoduchý příklad, kdy typická charakteristika je povolání (profese), potom jednotlivé atributy mohou být kvalifikovaný pracovník, důchodce, administrativní úředník, prodavač a další. Je nutno zmínit, že skupiny atributů se mohou lišit, ale charakteristiky zůstávají stejné. To, že skupiny atributů se mohou lišit, záleží na každém subjektu či osobě půjčující peníze. Předpokládejme, že skupina všech možných hodnot je A, a že uplatnění proměnných X = (X 1 , X 2 , K , X p ) může trvat. Záměrem této analýzy je potom zjistit předpis, který by věřiteli umožnil rozdělení souboru A na dvě podmnožiny, kdy podmnožina AG zahrnuje dobré žadatele91 a podmnožina AB zahrnuje špatné žadatele92. Při rozhodování o přidělení úvěru existují dva druhy chyb. Může se stát, že úvěr bude přidělen špatnému klientovi nebo může nastat situace, kdy úvěr nebude přidělen dobrému žadateli. Jinak řečeno, na začátku úvěrového vztahu stojí zájemce o úvěr, který je zcela bezproblémový a banka nemá důvod ho odmítnout. Avšak na konci úvěrového vztahu stojí člověk, který je značně předlužený či dokonce žádá soud o oddlužení. [6] Předpokládejme, že pG je podíl dobrých klientů a pB je naopak podíl špatných klientů. Dále předpokládejme, že charakteristiky žádostí mají konečné množství vzájemně nesouvisejících atributů tak, že soubor A je konečný a existuje jenom konečný počet rozdílných atributů xi . Pokud p( X | G ) představuje pravděpodobnost, že dobrý klient má atributy xi , potom je vyjádřena podmíněná pravděpodobnost, která je reprezentována následujícím způsobem: [6] p( x | G ) =

Pr ob(P(G | x )) . Prob(P(G ))

(3.12)

Taktéž lze vyjádřit, že špatný klient má atributy xi , potom:

89

Výraz „proměnná“ používáme, když chceme zdůraznit náhodnou povahu (charakter, podstatu) informací mezi úvěrovými žadateli. 90 Výraz „atribut“ aplikujeme, když si chceme vyjádřit o jaký druh informace se jedná. 91 Těmto osobám bude úvěr přidělen. 92 Těmto osobám bude úvěr zamítnut.

Vlastní práce

47

p( x | B) =

Pr ob(P(B | x )) Prob(P(B)) .

(3.13)

Pokud q(G | x ) značí pravděpodobnost, že některý žadatel s atributy xi je dobrý, potom: Pr ob(P( x | G )) . Pr ob(P( x ))

q (G | x ) =

(3.14)

Dále s pomocí předchozích rovnic vyjádříme: q (G | x ) =

p(x | G ) pG . p(x )

(3.15)

Taktéž vyjádříme pravděpodobnost, že někdo s atributy xi je špatný: q (B | x ) =

p( x | B) p B . p(x )

(3.16)

Když dáme předchozí dvě rovnice do vztahu rovnosti, získáváme:

q(G | x ) p( x | G ) pG = . p(B | x ) p( x | B) p B

(3.17)

Pokud přidělíme úvěr klientovi, který má atribut dobrého žadatele AG a zamítneme úvěr klientovi, který má atribut špatného žadatele AB, potom se očekávané náklady na jednoho žadatele budou rovnat: L

Σ P(x | G ) p

x∈ AB

G

+D

Σ P( x | B) p

x∈ AG

B

=L

Σ q(G | x ) p(x ) + D Σ q(B | x ) p(x ) .(3.18)

x∈ AB

x∈AG

Rozhodující pravidlo, které minimalizuje očekávané náklady je dáno rovnicí:

 D p ( x | G ) pG  AG = {x | Dp( x | B ) p B ≤ Lp( x | G ) pG } =  x | ≤ =  L p(x | B ) p B   D q (G | x )  = x | ≤ .  L q (B | x )  3.7.3

(3.19)

Účinnost modelů skórování

Statistické měření predikční síly modelu je velmi důležitým ukazatelem, který nám vyjadřuje schopnost skóringového modelu řadit jednotky do daných tříd. Existují různé

Vlastní práce

48

statistické údaje, které nám vyjadřují právě predikční sílu modelů. Predikční sílu modelu můžeme vyjádřit početně i graficky. • Kolmogorov – Smirnov statistika (KS) Jsou běžně používané v CS. Byly představeny matematiky A. N. Kolgomorovem a N.V.Smirnovem. KS křivka je nástrojem vizualizace dat, která se používá pro prokázání účinnosti CS. KS křivka vyjadřuje maximum z rozdílu absolutních hodnot dvou distribučních funkcí, kde 0 < DKS < 1 . [2] KS statistiku je možné vyjádřit následovně:

DKS = max Fn( x ) − F ( x ) .

(3.20)

V této rovnici je F ( x ) distribuční funkcí a Fn( x ) je empirickou distribuční funkcí. • Korelační koeficienty: Tahounem v moderních výpočetních analýzách je korelační koeficient, který měří míru vzájemné souvislosti nebo kovarianci mezi dvěma proměnnými X a Y. Síla korelace je obvykle reprezentována koeficientem v rozmezí − 1 ≤ r ≤ +1 . Další nástroje související s korelací Související nástroje s korelací jsou: Pearsonův produkční moment, který posuzuje vzájemný vztah mezi proměnnými, Spearmanův koeficient pořadové korelace, Lorenzova křivka, která je nástrojem pro vizualizaci dat, Giniho koeficient, který počítá prostor mezi Lorenzovou křivkou a diagonálou v Lorenzově křivce, ROC93 křivka, která stejně jako Giniho koeficient počítá celý prostor pod křivkou. [2] • Lorenzova křivka Lorenzova křivka (dále jen „LC“) se používá nejen pro grafická znázornění skóringových modelů. Tato křivka nám demonstruje schopnost modelů odlišovat mezi dobrými a špatnými klienty. Sestavení křivky je založeno na definování distribučních funkcí dobrých a špatných klientů. • Giniho koeficient (Giniho index) Giniho koeficient (dale jen „Gini“) je číselnou charakteristikou diversifikační schopnosti skóringového modelu. Při úvěrovém skórování je Gini měřítkem, jak dobře je skórovací karta schopna rozlišovat mezi dobrými a špatnými klienty. Konečný výsledek je hodnotou, která reprezentuje oblast pod Lorenzovou křivkou. [31]

93

Receiver operating chracteristics.

Vlastní práce Obr. 6

49

Lorenzova křivka a Ginino index

Zdroj: Giniho koeficient. In Wikipedia : the free encyclopedia [online]. St. Petersburg (Florida) : Wikipedia Foundation, 2000, last modified on 11. 11. 2010 [cit. 2010-12-20]. Dostupné z WWW: . [31]

Na Obr. 6 vidíme Giniho koeficient a Lorenzovu křivku. Giniho koeficient můžeme vyjádřit následovně: Gini =

A = 2A A+ B

(3.21)

Daná rovnice nám ukazuje, že Gini vyjadřuje poměr plochy mezi LC a diagonálou jednotkového čtverce (oranžová plocha A) ku celkové ploše pod diagonálou (plocha A+B). V obrázku F G (s ) označuje distribuční funkci dobrých klientů a F B (s ) vyjadřuje distribuční funkci špatných klientů. Giniho index nabývá hodnot z intervalu 0,1 . Čím více se Gini blíží k hraniční hodnotě 1, tím je predikční síla modelu větší. [31] • ROC křivka Je křivka, která je často zaměňována s Lorenzovou křivkou. V úvěrovém skórování představuje vztah mezi distribučními funkcemi vhodných a nevhodných klientů. V grafu ROC křivky každý bod na křivce reprezentuje nějaké skóre s. ROC křivka má dvě základní charakteristiky, a to sensitivitu, která vyjadřuje relativní četnost správné klasifikace pozitivních případů (TPR, tj. true positive rate) a specificitu vyjadřující relativní úspěšnost

Vlastní práce

klasifikace u negativních případů (TNR, tj. true negative rate). ROC křivka vyjadřuje vztah mezi specificitou a senzitivitou pro všechny možné prahové hodnoty. [2] • Lift křivka Je jedním z dalších způsobů, jak ohodnotit predikční sílu modelu. Hodnota Lift křivky se počítá ze skóre, které jsou rozděleny do skupin. Procentuální zastoupení znaku v dané skupině je dělené zastoupením znaku v celém vzorku. 3.7.4

Ratingové modely

Ratingové94 modely se používají pro měření, řízení a sledování úvěrového rizika. Rozlišujeme dvě základní podoby tvorby ratingových hodnocení: interní rating a externí rating. Interním ratingem se rozumí hodnocení, které si banky vypracovávají samy. Na vypracovávání interního ratingu se zpravidla podílejí úvěroví analytici, kteří spolupracují s oddělením řízení rizik. IRRS (Vnitřní ratingové systémy95) jsou klíčovými prvky při řízení úvěrového rizika finančních institucí. Tyto modely nastavují limity a přijímají či zamítají nové transakce, kontrolují úvěrové kvality, přisuzují ekonomický kapitál, oceňují úvěry apod. IRRS by měl nabízet důkladně navržené, strukturované a dokumentované série kroků pro vyhodnocení každého ratingu. Cílem je vytvořit přesné a důsledné rizikové ratingy pro rozdílné typy společností. Externím rating je vypracováván specializovanou ratingovou agenturou. Mezi externí ratingové agentury, jejichž hodnocení je v bankovní praxi používáno, patří agentura Moody´s (1909), Fitch Ratings, Duff & Phelps a zřejmě nejznámější ratingová agentura Standard & Poor´s (1916), která funguje ve více jak 50 zemích světa. Agentura Moody´s funguje hlavně v USA, ale má mnoho mezinárodních poboček. Hodnocení těchto agentur jsou veřejnosti přístupná (interní ratingové modely jsou veřejně nepřístupné). V zájmu ratingové agentury je, aby poskytla co nejvěrnější obraz o úvěrové situaci klienta, v zájmu klienta je, aby získal co nejlepší ratingové hodnocení. Na základě tohoto hodnocení se banka rozhodne, zda úvěr přidělí, či nepřidělí. Ratingové agentury mohou počítat různé ukazatele neplnění s dobrou statistickou kvalitou. Externí hodnocení se používá výhradně jako důležitý doplněk interních systémů. [4] Ratingy vychází ze statistických ratingových modelů, které berou v úvahu jak finanční, tak nefinanční údaje. 1. ratingový stupeň představuje nejlepší rating, poslední stupeň vyjadřuje nejhorší rating. U Standard & Poor´s hodnocení AAA představuje ohodnocení charakterizované nejlepší kvalitou. Ratingy agentury Moody´s korespondují s ratingy Standard & Poor´s96, kde nejlepší ohodnocení je charakterizováno jako Aaa. Agentury pro lepší ohodnocení vytvořily podskupiny k těmto ratingům. Například Standard & Poor´s rozděluje A rating na A + , A, A − . Moody´s podskupiny se značí A1, A2, A3.

94

„Rating“, tj. bodové hodnocení rizik. Internal risk rating systems. 96 Ratingové kategorie agentury Standard & Poor´s a agentury Moody´s jsou vyobrazeny v příloze A, tabulka č. 3. 95

50

Vlastní práce

U ratingu je důležité posoudit finanční situaci dlužníka (např. kvalitu finančních výkazů), posoudit konkurenční postavení odvětví, kvalitu managementu, posoudit rizika země a také posoudit transakce a kvality zajištění.

3.8

Úvěrový registr

Úvěrové registry fungují nejen v ČR, ale i po celém světě. Za vznikem úvěrových registrů stojí jednoduchá myšlenka. Banky, které si jako první založily vlastní registr chtěly na maximální možnou míru eliminovat úvěrová rizika, a tak začaly svá vlastní data o klientech sdílet s konkurencí. Tím se vyhnuly situaci, kdy neúspěšný žadatel v jedné bance (neúspěšný z důvodu dřívějšího nesplácení či splácení úvěru s výrazným prodlením) jednoduše přešel ke konkurenci – a ta mu úvěr poskytla. Po založení registrů tak mají nyní banky či úvěrové společnosti přehled o všech úvěrech97, které mají případní žadatelé u konkurence. Tedy u té konkurence, která svá data v registrech sdílí. Do registrů nejsou zapojeni drobní poskytovatelé úvěrů, kteří na tom své podnikání často zakládají a v úvěrových registrech nenajdete ani většinu družstevních záložen. Do registru úvěrů se však můžete dostat i pouhou žádostí o úvěr. [4] V Česku fungují čtyři oficiálně uznávané registry: [13] • Bankovní registr klientských informací (dále jen „BRKI“) – Provozovatelem registru je společnost CBCB (Czech Banking Credit Bureau, a.s.). Registr obsahuje databáze o úvěrové historii fyzických osob. V registru jsou vedeny fyzické osoby, které u některé banky čerpají, čerpali úvěr nebo o něj teprve žádají. Uživateli BRKI jsou Česká spořitelna, a.s., Československá obchodní banka, a.s., GE Money bank, a.s., UniCredit bank Czech Republic, a.s., Komerční banka, a.s., Raiffeisen bank, a.s., Hypoteční banka, a.s. apod. • Nebankovní registr klientských informací (dále jen „NRKI“) – Provozovatelem je společnost LLCB, z.s.p.o. Byla založená pěti98 vedoucími leasingovými a splátkovými společnostmi. Sdružuje informace o klientech nebankovních institucí. Uživateli NRKI jsou ČSOB Leasing, a.s., GE Money Auto, a.s., CAC Leasing, a.s., UniCredit Leasing CZ, a.s., ŠkoFIN s.r.o., Credium, a.s., Cofidis s.r.o., Home Credit, a.s., a další. • Registr SOLUS – V tomto registru si zde data navzájem předávají banky, finanční společnosti a mobilní operátoři. Uživateli jsou Home Credit, a.s., CETELEM ČR, a.s., COFIDIS s.r.o., MAKRO Cash & Carry s.r.o., Modrá pyramida stavební spořitelna, a.s. apod. • Centrální registr úvěrů – Tento registr shromažďuje informace o úvěrových závazcích fyzických osob podnikatelů a právnických osob. Regist je spravován ČNB a údaje sem zasílají povinně všechny banky působící v Česku. [21]

97

Mají přehled i o nečerpaných úvěrech, jako je kontokorent, kreditní karta apod. 98 ČSOB Leasing, a.s., GE Money Auto, a.s., GE Money Multiservis, a.s., CAC Leasing, a.s., Santander Consumer Finance, a.s., ŠKOFIN, a.s., Leasing České spořitelny, a.s., s Autoleasing, a.s. [21]

51

Vlastní práce

3.9

Monitorování a omezování rizika

Každý proces monitorování a přezkoumávání rizik by měl dané instituci určit, zda opatření, která byla přijata splnila zamýšlený účel. Dále by mělo být stanoveno, zda přijaté postupy a informace, které byly získány pro hodnocení rizik, byly správné. Ve většině bank jsou zřízeny hlavní výbory dohledu, jako je audit, výbory pro řízení rizika apod. Všechny banky by měly mít například výbor pro řízení úvěrového rizika pro sledování úvěrového rizika a další výbory. Audit je zodpovědný nejen za správnost finančního a regulačního zpravodajství, ale musí také zajistit to, že banka bude splňovat minimální požadované standardy. Výbory pro řízení rizika jsou zodpovědné za identifikaci, měření, sledování a kontrolu rizika úvěrového, tržního, operačního, rizika likvidity a dalších. Limity Systém limitů má chránit výnosy a kapitál banky před koncentrací rizika.Pro každý typ rizika musí být zřízeny soubory mezních hodnot. Limity musejí být přesně a srozumitelně definovány, musí být určeno, jaká událost představuje jejich překročení apod. Také musejí být pokaždé spojeny s kvalitním kontrolním systémem a také je nutný kvalitní systém měření výkonnosti. Určitá podstata každého limitu se velmi liší. To záleží na aktivitách, velikosti a sofistikaci každé banky. Pro finanční instituce je nejlepším postupem stanovit průběh prostřednictvím kterého lze tyto limity určit, prozkoumat projevy rizika, schválit případné výjimky a vyvinout analytickou metodologii k vyčíslení rizik. Mnoho bank používá k implementaci právě sofistikované metody (například VaR). Většina finančních institucí uplatňuje dva typy limitů – typ A a typ B. Typ A (tier 1) může zahrnovat jeden všeobecný limit pro každé aktivum. Typ B (tier 2) je úplnější a pokrývá pověřené obchodní a koncentrační limity (úvěrová třída, doba splatnosti …). [4] Pro tržní riziko slouží soubory mezních hodnot ke kontrole rizika, které vyvstává ze změn tržních cen aktiv na finančních trzích (úrokových sazeb, měnových kurzů, cen akcií, cen komodit, …). Účelem limitů tržního rizika je ochrana podniku před neočekávanými ztrátami. U úrokového rizika jsou určitým východiskem Gapové limity99, které vychází z techniky gapové analýzy. V praxi se používají často. Mezní hodnoty pro tržní riziko se používají pro zohlednění citlivosti na úrokové sazby. Soustava tržních limitů musí být v souladu s maximální mírou podstupovaných rizik schválenou představenstvem banky. U úvěrového rizika jsou mezní hodnoty stanoveny na výši přijatelného rizika a slouží ke kontrole a k omezování počtu selhání, tak jako k limitující a klesající migraci v kvalitě úvěrového portfolia (například úvěrové knihy). Limitování úvěru znamená stanovení nejvyšší možné částky úvěru, kterou je banka ochotna poskytnout jednomu zákazníkovi. Je to jeden z nástrojů, jak omezit úvěrová rizika a může nabývat různých forem.

99

Gap limits.

52

Diskuze

4 Diskuze RM je tvořen soustavou opakujících se, navzájem provázaných činnosti, jejichž cílem je řízení potenciálních rizik. Efektivní řízení rizik100 se musí stát nedílnou součástí firemní kultury, interních procesů a myšlení lidí. Neexistuje jeden jediný způsob, jak vyřešit problém měření rizika. Nejen bankovní průmysl se stále snaží porozumět kladům a záporům různých předpokladů základních přístupů. Ze všech společností, které poskytují spotřebitelský úvěr jsou to právě banky, které se na poskytování úvěrů podílejí nejvíce. Banky pro řízení rizika používají řadu výpočetních metod, statistických metod. Celý proces identifikace a řízení musí být dostatečně flexibilní, aby byl schopen přizpůsobit se dostatečně rychle a adekvátně novým ekonomickým, odvětvovým a legislativním podmínkám. Samotný proces RM potom musí zohledňovat vnitřní a vnější faktory, měřitelné a neměřitelné aspekty rizik, reálné možnosti jejich řízení, náklady a výnosy z řízení rizik. Identifikace rizik musí být zajištěna u všech činností a na všech organizačních úrovních banky. Co se týče standardních metod pro řízení tržních rizik, žádná z uvedených standardních metod, tj. metoda variance a kovariance, historická simulace a Monte Carlo simulace, není perfektní a není dominantní před ostatními. Z tohoto důvodu je pro finanční odborníky a manažery, kteří se spoléhají na koncept hodnoty VaR v riziku důležité dobře znát základní principy VaR výpočtů. Ze standardních metod je zřejmě nejjednodušší metodou historická simulace, je totiž pro portfolia s dostupnými údaji o minulých hodnotách tržních faktorů jednoduše implementovatelná, na druhou stranu musíme mít při této metodě časové řady příslušných tržních faktorů. Výpočet této metody je jednoduchý a snadno pochopitelný nejen pro top manažery. Simulace Monte Carlo je zřejmě teoreticky nejlepší metodou, díky které se dá vypočítat tržní VaR. Je velmi flexibilní, ale je časově náročnější a vyžaduje od jejich tvůrců značné zkušenosti a profesionalitu. Variačně-kovarianční metoda je buď jednoduše nebo hůře implementovatelná, to záleží na komplexnosti nástrojů a dostupnosti údajů. Výpočet této metody je rychlý, ale už není tak dobře pochopitelný. Analytikům rizik pomáhají techniky VaR k poskytování racionálního a srovnatelného přehledu o rizicích jednotlivých pozic nebo portfolií. Použití a spolehlivost této metodologie je často ovlivňována dostupností dat. Jistým problém může být to, že VaR je obvykle vypočítaná bez statistického rámce. Stresové testování a analýzy scénáře jsou nezbytnými doplňky k použití modelů VaR, protože metoda VaR je vhodná pouze pro relativně krátká časová období. Smyslem stresového testování a analýz scénáře je určování velikosti potenciální ztráty související s konkrétním scénářem. Stresové testování je využitelné za stresových podmínek (například finanční krize). Postihuje extrémní, ikdyž možné události nebo pohyby v množině finančních proměnných. Nevýhodou stresových scénářů může být ten fakt, že nastavení scénářů je subjektivní a testování může generovat falešné indikace

100

Exponované případy jako jsou Barings a Railtrack ve Spojeném království, Enron a WorldCom v USA náležitě demonstrují důsledky neřízení rizik.

53

Diskuze

podstupovaného rizika. Stresovým testováním by měly procházet všechny modely hlavně kvůli tomu, aby byly banky dostatečně připraveny na dopady případné krize a také by banky měly mít připravené kontrolní mechanismy pro včasné zastavení krizové situace. Každý z přístupů k úvěrovému riziku má své výhody i nevýhody. Nejznámější metody pro měření úvěrového rizika jsou metoda CreditMetircs, Credit Risk+ a model KMV. CreditMetrics je pravděpodobně nejnáročnějším modelem na základě vstupních kritérií. Vyžaduje totiž dlouhodobé časové řady dat o selhání a přechodu dlužníků z jednoho stupně do druhého a také vyžaduje burzovní data, která jsou především pro přechodové ekonomiky nedostupná. KMV model se zakládá na historických datech při odhadování pravděpodobností selhání. Důraz je u tohoto modelu kladen na charakteristiky podniků. Aby mohl být model KMV implementován, je pro banky potřeba, aby měly informace o kapitálových strukturách svých klientů. Tento přístup odvozuje selhání dlužníka na základě korelací z návratnosti aktiv. Model CreditRisk+ požaduje znát pouze jednotlivé úrovně bankovních expozic, pravděpodobnosti selhání pro jednotlivé expozice a směrodatnou odchylku jednotlivých expozic. Tento model může být aplikován na jakékoliv úvěrové produkty. Úvěrové bodování, credit scoring, je metoda, na základě které může banka ohodnocovat klienty za použití vybrané statistické metody. Číselné skóre klienta potom v rozhodovací fázi umožňuje stanovit, zda danému klientovi bude úvěr zamítnut či nikoliv. Skóre je ukazatelem pravděpodobnosti budoucího chování klienta. Čím vyšší skóre klient má, tím je pro banku či jinou nebankovní instituci méně rizikovější. Je nutné říci, že skóre má v ČR vypovídací hodnotu pouze pro finanční instituce101. Úvěrové skórování pomáhá urychlovat institucím proces poskytování úvěrů a je v dnešní době velice oblíbeným nástrojem. Díky skórování se bance v porovnání s nebankovními institucemi tolik nezvyšuje objem nesplacených půjček. CS je oproti ratingu časově méně náročný a jednodušší, ale v hodnocení je omezenější. Nakonec je potřeba říci, že banky mají mnohem přísnější pravidla při poskytování spotřebitelských úvěrů než různé úvěrové firmy. Úvěrové firmy v ČR typu Home Credit, Cetelem, Provident Financial poskytují úvěry za omezenějších, avšak přísných podmínek. Tyto firmy od svých klientů požadují méně informací. Nejhorší je poskytování úvěrů v případě lichvářů, kteří jsou ochotni poskytnout úvěr i vysoce rizikovým pochybným klientům, kteří jsou navíc často i předlužení.

101

Naopak třeba v USA je běžné, že klienti své úvěrové skóre znají.

54

Závěr

5 Závěr Řízení rizika je nepřetržitý proces, který je uskutečňován interním rizikovým manažerem nebo specializovanou firmou. Tento nepřetržitý proces pomáhá nejen bankovním institucím předejít překvapení v případě, že nastane událost, která povede ke škodě (ztrátě) a ohrozí tím podnikatelskou činnost. Řízení rizika slouží také k tomu, aby tyto instituce byly připraveny na událost, která může nastat a mohly na ni rychle a účinně reagovat. Instituce která řídí rizika chrání svá aktiva a zvyšuje hodnotu svých aktiv například tím, že umožňuje instituci provádět veškeré budoucí činnosti, zlepšuje rozhodovací proces, chrání a zhodnocuje aktiva, zvyšuje efektivitu činnosti organizace a další. Cílem RM je zajistit, aby obchodování, zaujímání pozic a operační aktivity nevystavily instituci ztrátám, která ohrožuje její životaschopnost. Schopnost instituce vydržet ekonomické a tržní změny odpovídá stupni vývoje systému řízení rizik.Všechna rozhodující rizika je třeba konzistentně měřit a integrovat do širokého systému měření rizik. Jako důležité součásti celého řízení rizika je nutno uvést stanovování a kontrolu limitů, kvalitní databáze a statistické nástroje, nezbytné jsou také skóringové a ratingové modely, modely VaR apod. Velmi důležitá je také alokace kapitálu a aktivní optimalizace výnosů v poměru k riziku. Cílem mé bakalářské práce bylo popsat metodologii řízení rizika společností poskytujících spotřebitelské úvěry, přičemž jsem se zaměřila na bankovní instituce, které poskytují nejvíce úvěrů. Banky jsou spojeny se značným počtem rizik, z nichž nejvýznamnější je riziko úvěrové. Banka totiž poskytuje mnoho úvěrů a vystavuje se tak právě úvěrovému riziku. V práci bylo popsáno, s jakými riziky se mohou bankovní a úvěrové instituce setkat. Převážná část práce se zaměřovala na hlavní proces řízení rizika – měření rizika. Ve své práci jsem se snažila stručně shrnout základní koncepce k měření rizika. Převládající část práce se týká úvěrového rizika a metodě úvěrového skórování, která se dnes již běžně používá k vyhodnocování situace, zda klientovi úvěr přidělit či nepřidělit. Práce shrnuje a popisuje různé přístupy právě k měření rizika. V diskuzi byly shrnuty některé důležité poznatky, které se týkají daného tématu a byly srovnány některé metody.

55

Seznam zkratek

56

6 Seznam zkratek BRKI CBCB CM CS CVaR ČNB ČR DA DD DP EAD EDF EL Gini IRRS KS LC LGD LPM M MC NNs NRKI OpVaR PD RM ROC RSA RSL USA VaR

Bankovní registr klientských informací Czech Banking Credit Burelu, a.s. CreditMetrics metoda úvěrové skórování (credit scoring) míra hodnoty v riziku – úvěrové riziko Česká národní banka Česká republika diskriminační analýza (discriminant analysis) vzdálenost od selhání (distance to default) bod selhání (default point) expozice při selhání (exposure at default) očekávaná frekvence selhání (expected default frequency) očekávaná ztráta (expected loss) Giniho koeficient (Giniho index) Vnitřní ratingový system (Internal risk rating system) Kolmogorov–Smirnov statistika Lorenzova křivka (Lorenz curve) míra ztráty při selhání (loss given default) lineární pravděpodobnostní model (linear probability modeling) doba splatnosti (maturity) Monte Carlo (simulace Monte Carlo) neuronové sítě (neural networks) Nebankovní registr klientských informací míra hodnoty v riziku – operační riziko pravděpodobnost selhání (probability of default) Řízení rizika (Risk management) ROC křivka (receiver operating characteristics) úrokově citlivá aktiva úrokově citlivá pasiva Spojené státy americké (United States of America) Value-at-Risk

Seznam literatury a elektronické zdroje

7 Seznam literatury a elektronické zdroje Literatura [1] ALLISON, PAUL D. Logistic regression using the SAS system: theory and application. USA : SAS Publishing, 1999. 288 s. ISBN 1-58025-352-0. [2] ANDERSON, R. The Credit Scoring Toolkit : Theory and Practice for Retail Credit Risk Management and Decision Automation. New York : Oxford University Press, 2007. 731 s. ISBN 978-0-19-922640-5. [3] BILELECKI, T. R.; RUTKOWSKI, M. Credit Risk: Modeling, Valuation and Hedging. Germany : Springer, 2002. 540 s. ISBN 3-540-67593-0. [4] CROUHY, M. -- GALAI, D. -- MARK, R. The essentials of risk management. New York: McGraw-Hill, 2006. 414 s. ISBN 978-0-07-142966-5. [5] DVOŘÁK, P. Bankovnictví pro bankéře a klienty. 3.vydání. Praha : Linde, 2005. 688 s. ISBN 80-7201-515-X. [6] EDELMAN, D. -- THOMAS, L. -- CROOK, J. Credit scoring and its applications. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2002. 248 s. ISBN 089871-483-4. [7] JÍLEK, J. Finanční rizika. 1.vydání. Praha : Grada, 2000. 635 s. ISBN 80-7169-5793. [8] JORION, P. Value at Risk : The New benchmark for managing financial risk. 3.vydání. USA : McGraw-Hill Professional, 2007. 602 s. ISBN 0-07-146495-6. [9] KAŠPAROVSKÁ, VLASTA, a kol. Řízení obchodních bank : vybrané kapitoly. 1.vydání. Praha : C.H.Beck, 2006. 338 s. ISBN 80-7179-381-7. [10] MCNEIL, A. J. -- FREY, R. -- EMBRECHTS, P. Quantitative risk management : concepts, techniques, and tools. Princeton: Princeton University Press, 2005. 538 s. Princeton series in finance. ISBN 978-0-691-12255-7. [11] MERNA, T.; AL-THANI, FAISAL F. Corporate risk management : An Organisational Perspective. England : Wiley, 2005. 270 s. ISBN 0-470-01472-5. [12] MERNA, TONY; AL-THANI, FAISAL F. Risk management : Řízení rizika ve firmě. 1.vydání. Praha : Computer Press, 2007. 208 s. ISBN 978-80-251-1547-3. [13] POLOUČEK, S. Bankovnictví. 1.vydání. Praha : C.H.Beck, 2006. 716 s. ISBN 807179-462-7. [14] RUTHENBERG, D. -- SARNAT, M. -- GALAI, D. Risk management and regulation in banking. Norwell, USA: Kluwer Academic Publishers, 1999. 214 s. ISBN 0-79238483-0. [15] WATERHOUSE, P. Úvod do řízení úvěrového rizika. 1. vyd. Praha: Management Press, 1994. 315 s. ISBN 80-85603-49-7.

57

Seznam literatury a elektronické zdroje

Elektronické zdroje [16] ALBERTS, CH. J.; DOROFEE, A. J. Research Showcase [online]. 2010 [cit. 2010-0530]. Risk Management Framework. Dostupné z WWW: . [17] A Risk Management Standard. United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland : The Institut of Risk Management, The Association of Insurance and Risk Managers, The National Forum of Risk Management in the Public Sector, 2002. 27 s. Dostupné z WWW: . [18] Bank for international settlements [online]. 2006 [cit. 2010-08-05]. Banking services for central banks. Dostupné z WWW: . [19] Bankovnictví [online]. 2010 [cit. 2010-05-30]. Krize přiměla banky k efektivnějšímu řízení rizik. Dostupné z WWW: . [20] Basel Committee on Banking Supervision. [online]. 2006 [cit. 2010-08-06]. Basel II: Revised international capital framework. Dostupné z WWW: . [21] BUČKOVÁ, V. Finance.cz [online]. 25.2.2009 [cit. 2010-10-01]. K čemu slouží úvěrové registry?. Dostupné z WWW: . [22] Cetelem : zelená pro vaše plány [online]. 2010 [cit. 2010-12-08]. Cetelem se představuje. Dostupné z WWW: . [23] Cofidis [online]. 2010 [cit. 2010-09-13]. Půjčka Cofidis. Dostupné z WWW: . [24] Creditinfo Solutions [online]. 2003 [cit. 2010-04-10]. Scoringové a konzultační služby. Dostupné z WWW: . [25] Česká spořitelna: Jsme Vám blíž. [online]. 2010[cit.2010-08-08]. Produkty a služby. Dostupné z WWW:. [26] ČNB. [online] 2008. [cit. 2010-10-09]. Zpráva o výkonu dohledu nad finančním trhem, 2007 [online]. Dostupné z WWW: . [27] ČNB. [online] 2010. [cit. 2010-10-11]. Zpráva o výkonu dohledu nad finančním trhem, 2009 [online]. Dostupné z WWW: < http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www.cnb.cz/cs/dohled_financni_trh

58

Seznam literatury a elektronické zdroje

/souhrnne_informace_fin_trhy/zpravy_o_vykonu_dohledu/download/dnft_2009_cz.pdf > [28] ČSOB [online]. 2010 [cit. 2010-08-08]. Půjčky a úvěry. Dostupné z WWW: < http://www.csob.cz/cz/Lide/Pujcky-a-uvery/Stranky/default.aspx >. [29] ČULÍK, J. Britské listy : deník o všem, o čem se v České republice příliš nemluví [online]. 19.7.2007 [cit. 2010-09-13]. Lichváři v České republice. Dostupné z WWW: . [30] Finance.cz : Poznejte hodnotu informace [online]. 17.9.2010 [cit. 2010-09-19]. Riziko likvidity a jeho význam v bankovní sféře. Dostupné z WWW: . [31] Giniho koeficient. In Wikipedia : the free encyclopedia [online]. St. Petersburg (Florida) : Wikipedia Foundation, 2000, last modified on 11. 11. 2010 [cit. 2010-12-20]. Dostupné z WWW: . [32] HOLMAN, R. Budoucnost kapitálové regulace bank. Bankovnictví [online]. 22.5.2009, č.5, [cit. 2010-09-01]. Dostupné z WWW: < http://bankovnictvi.ihned.cz/c137195110-budoucnost-kapitalove-regulace-bank >. [33] Home Credit [online]. 2008 [cit. 2010-12-08]. Produkty. Dostupné z WWW: . [34] KADLÁČKOVÁ, N.; SŮVOVÁ, H. Přehled úvěrových modelů. Bankovnictví [online]. 18.4.2002, č.4, [cit. 2010-09-08]. Dostupný z WWW: . [35] KB [online]. 2010 [cit.2010-08-10]. Půjčky. Dostupné z WWW: . [36] Měšec.cz [online]. 2010 [cit. 2010-12-08]. Spotřebitelské půjčky. Dostupné z WWW: . ISSN 12134414. [37] Provident : Víc než jen půjčka [online]. 2010 [cit. 2010-09-13]. Proč právě půjčka od Providentu. Dostupné z WWW: . [38] Risk management basics [online]. 2006 [cit. 2010-12-01]. Risk Management - Markov Chain. Dostupné z WWW: . [39] UniCredit Bank [online]. 2010 [cit. 2010-08-10]. Úvěry. Dostupné z WWW: . Prameny práva [40] Zákon č. 87/1995 Sb., o spořitelních a úvěrních družstvech a některých opatřeních s tím souvisejících a o doplnění zákona České národní rady č. 586/1992 Sb., o daních z příjmů, ve znění pozdějších předpisů.

59

Seznam literatury a elektronické zdroje

[41] Zákon č. 513/1991 Sb., obchodní zákoník. [42] Zákon č. 21/1992 Sb., o bankách. [43] Zákona č. 145/2010 Sb., o změně úvěru a o změně některých zákonů.

60

Přílohy

61

Přílohy

Skórovací tabulky a ratingové hodnocení

62

A Skórovací tabulky a ratingové hodnocení Tab. 2

Ukázka aplikační skórovací tabulky

<6 měsíců

Doba v práci

5b vlastní nebo Bydlení kupují 40b běžný Bankovnictví účet 22b ano Kreditní karta 27b důchodce Povolání/Profese 41b 18 až 25

Věk

19b významný prohřešek -15b

Úvěrová reference

6 měsíců až 1 rok

6 let a 9 měsíců až 10 let a 6 10 let a 5 měsíců a víc měsíců 20b 27b 39b

1 rok a 7 měsíců až 6 let a 8 měsíců

14b pronájem

ostatní 19b

26b

běžný a žádný spořící účet 17b 31b 0b

spořící účet ne

11b kvalifikovaný administrativa prodej služby 36b 27b 18b

ostatní 12b 27b 62 a 26 až 31 32 až 34 35 až 51 52 až 61 víc 14b 22b 26b 34b 40b menší žádný vyhovující 2 nebo více žádné záznam vyhovujících prohřešek záznam -4b -2b 9b 18b 0b

Zdroj: vlastní konstrukce podle CROUHY, M. -- GALAI, D. -- MARK, R. The essentials of risk management. New York: McGraw-Hill, 2006. 414 s. ISBN 978-0-07-142966-5, str. 215. [2] Tab. 3

Ratingové kategorie agentury Standard & Poor´s a agentury Moody´s

Stupeň

Standard & Poor´s

Moody´s

1. Výjimečný

AAA

Aaa

2 Vynikající

AA

Aa

3. Dobrý

A

A

Charakteristika Nejvyšší kvalita, vysoká schopnost plnit závazky. Úrokové platby kryté vysokou marží. Vysoká kvalita, dobrá schopnost platit závazky. Úroková marže není tak vysoká jako u 1.skupiny Vyšší střední kvalita. Odpovídající předpoklady pro splnění závazků.

Skórovací tabulky a ratingové hodnocení

63

4. Postačující

BBB

Baa

5. Diskutabilní (pochybný)

BB

Ba

6. Špatný

B

B

7. Velmi špatný CCC 8. Extrémně špatný 9. Nejnižší možný

Caa

CC

Ca

C

C

D

-

+ nebo −

1, 2, 3…

Průměrná schopnost plnit závazky. Závazky obsahují spekulativní prvky. Nejisté budoucí plnění. Nejisté plnění závazků v dlouhém období. Nízká kvalita. Hrozí nebezpečí při splácení. Podléhá nesplácení. Vysoce spekulativní Velmi malá pravděpodobnost splácení. Odlišný od ostatních ratingů, je potenciální. Používá se pouze když se selhání skutečně vyskytlo . Značí modifikace, rozšíření ratingových skupin.

Zdroj: vlastní konstrukce podle CROUHY, M. -- GALAI, D. -- MARK, R. The essentials of risk management. New York: McGraw-Hill, 2006. 414 s. ISBN 978-0-07-142966-5, str. 238–240. [2]

Společnosti poskytující spotřebitelské úvěry v ČR a s nimi související přílohy

B Společnosti poskytující spotřebitelské úvěry v ČR a s nimi související přílohy Tab. 4

Rozdělení bank v ČR do skupin (k 31. 12. 2009)

Zdroj: ČNB, Zpráva o výkonu dohledu nad finančním trhem 2009, str. 123. [27]

64

Společnosti poskytující spotřebitelské úvěry v ČR a s nimi související přílohy Obr. 7

65

Počet bank v ČR (banky s licencí k danému datu)

20 18 16 14 12

banky

10

pobočky zahraničních bank stavební spořitelny

8 6 4 2 0 2007

2008

2009

Zdroj: vlastní konstrukce podle ČNB, Zpráva o výkonu dohledu nad finančním trhem 2009, str. 67. [27] Obr. 8

Struktura úvěrů podle ekonomických sektorů (k 31. 12. 2009)

9% 37% 43%

2%

nefinanční sektor

finanční sektor

vládní sektor

3%

6%

živnosti

obyvatelstvo

ostatní

Zdroj: vlastní konstrukce podle ČNB, Zpráva o výkonu dohledu nad finančním trhem 2009, str. 72. [27]

Společnosti poskytující spotřebitelské úvěry v ČR a s nimi související přílohy Tab. 5

66

Úvěry obyvatelstvu podle časového a druhového hlediska

Zdroj: ČNB, Zpráva o výkonu dohledu nad finančním trhem 2009, str. 72. [27] Obr. 9

Co vnímají banky jako hlavní problémy

Zdroj: Bankovnictví [online]. 2010 [cit. 2010-05-30]. Krize přiměla banky k efektivnějšímu řízení rizik. Dostupné z WWW: . [19]

Společnosti poskytující spotřebitelské úvěry v ČR a s nimi související přílohy Tab. 6

Kapitálové požadavky a kapitálová přiměřenost bankovního sektoru (v mld. Kč)

Zdroj: ČNB, Zpráva o výkonu dohledu nad finančním trhem 2009, str. 84. [27]

67