ÖSSZBANKI LGD ADATBÁZIS ADATMODELLJE A tanulmányt az
INFO-DATAX KFT. készítette a Pénzügyi Szervezetek Állami Felügyelete „A lakossági és vállalati kockázatok minősítésének fejlesztési koncepciója, figyelemmel Bázel II. követelményrendszerére” című pályázata keretében 2006. július
TARTALOMJEGYZÉK 1.
Összefoglaló ....................................................................................................................... 4 1.1. A TANULMÁNY ELŐZMÉNYEI, CÉLJA ........................................................................... 4 1.2. A TANULMÁNY FELÉPÍTÉSE, LOGIKAI RENDSZERE ....................................................... 4 1.3. LGD MÓDSZERTAN /WORKOUT/ .................................................................................. 5 1.4. NEMZETKÖZI SZAKIRODALMI ÁTTEKINTÉS .................................................................. 6 1.5. ADATMODELL ............................................................................................................. 6 1.6. GYAKORLATI JELENTŐSÉG .......................................................................................... 7 2. Bevezetés............................................................................................................................ 9 2.1. ELŐZMÉNYEK .............................................................................................................. 9 2.2. A TANULMÁNY CÉLJA ................................................................................................. 9 2.3. TARTALOM ................................................................................................................ 10 3. Szakmai kérdések............................................................................................................. 11 3.1. FOGALMAK ÉS MÓDSZERTANOK ................................................................................ 11 3.1.1. Az LGD, mint definíció és a fogalmából fakadó kérdések .............................. 11 3.1.2. LGD-számítási metodikák................................................................................ 11 3.1.3. Az egyes metodikák jellemzői, alkalmazhatósága Magyarországon ............... 12 3.1.4. A nemteljesítés fogalma ................................................................................... 12 3.1.5. A veszteség fogalma......................................................................................... 14 3.2. ÜGYLETKATEGORIZÁLÁS .......................................................................................... 16 3.3. EGYÉB HANGSÚLYOS KÉRDÉSEK ............................................................................... 17 4. A nemzetközi szakirodalom áttekintése........................................................................... 19 4.1. A TANULMÁNYOK RÖVID BEMUTATÁSA .................................................................... 19 4.2. INPUT ADATOK .......................................................................................................... 21 4.2.1. Ügyfél............................................................................................................... 21 4.2.2. Ügylet ............................................................................................................... 22 4.2.3. Biztosíték.......................................................................................................... 23 4.3. OUTPUT ADATOK....................................................................................................... 27 4.4. MÓDSZERTANI KÉRDÉSEK ......................................................................................... 28 5. Az adatmodell input adatai............................................................................................... 30 5.1. ÁLTALÁNOS MÓDSZERTANI KÉRDÉSEK ..................................................................... 30 5.2. ÜGYFÉL ..................................................................................................................... 32 5.2.1. Adatmezők ....................................................................................................... 32 5.2.2. Kitöltési segítség .............................................................................................. 33 5.2.3. Módszertani kérdések....................................................................................... 37 5.3. ÜGYLET..................................................................................................................... 42 5.3.1. Adatmezők ....................................................................................................... 42 5.3.2. Kitöltési segítség .............................................................................................. 45 5.3.3. Módszertani kérdések....................................................................................... 49 5.4. BIZTOSÍTÉK ............................................................................................................... 53 5.4.1. Adatmezők ....................................................................................................... 53 5.4.2. Kitöltési segítség .............................................................................................. 56 5.4.3. Módszertani kérdések....................................................................................... 68 5.5. PÉNZÁRAMOK ........................................................................................................... 69 5.5.1. Adatmezők ....................................................................................................... 69 5.5.2. Kitöltési segítség .............................................................................................. 69 5.5.3. Módszertani kérdések....................................................................................... 76 6. Az adatmodell lekérdezési lehetőségei ............................................................................ 79 2
6.1. MÓDSZERTANI KÉRDÉSEK ......................................................................................... 79 6.2. ÁLTALÁNOS JELLEMZŐK ........................................................................................... 79 6.3. ADATMEZŐK ............................................................................................................. 80 6.3.1. Ügylet ............................................................................................................... 81 6.3.2. Ügyfél............................................................................................................... 84 6.3.3. Biztosíték.......................................................................................................... 87 6.3.4. Időtáv................................................................................................................ 91 6.4. LEKÉRDEZÉSI FELÜLET .............................................................................................. 92 6.4.1. Kitöltetlen, kezdeti felület ................................................................................ 92 6.4.2. Kitöltött lekérdezés .......................................................................................... 92 7. Az adatmodell output adatai............................................................................................. 95 7.1. MÓDSZERTANI KÉRDÉSEK ......................................................................................... 95 7.2. A STANDARD OUTPUT ÖSSZETEVŐI ............................................................................ 95 7.2.1. A lekérdezésben összeállított feltételek ........................................................... 95 7.2.2. Ügyletszám....................................................................................................... 95 7.2.3. LGD érték......................................................................................................... 95 8. Az adatbázis működtetése ................................................................................................ 96 MELLÉKLETEK ..................................................................................................................... 98 1. SZÁMÚ MELLÉKLET - NEMZETKÖZI MÉRÉSI TAPASZTALATOK............................................ 98 Market LGD ..................................................................................................................... 98 Behajtási (workout) LGD............................................................................................... 101 Egy kiemelt példa Portugáliából .................................................................................... 107 2. SZÁMÚ MELLÉKLET - IRODALOMJEGYZÉK ....................................................................... 114 T
3
1. Összefoglaló 1.1.
A TANULMÁNY ELŐZMÉNYEI, CÉLJA
A tanulmány a Pénzügyi Szervezetek Állami Felügyelete által 2004-ben, „A lakossági és vállalati kockázatok minősítésének fejlesztési koncepciója, figyelemmel Bázel II. követelményrendszerére” című témakörben kiírt pályázat keretében készült el. A 2007-től bevezetésre kerülő CRD bevezetésével a bankok számára megnyílik a lehetőség, hogy ún. belső minősítésű módszerek (Internal Rating-Based Approaches, IRB) alkalmazásával saját belső mérési rendszerükkel számítsák tőkekövetelményüket. A várható veszteség számításának egyik komponense a nemteljesítéskori veszteségráta (loss given default, LGD). A szuverén, az intézményi és a vállalkozói portfoliókra alkalmazható fejlett IRB módszer esetén, valamint a lakossági portfolióra alkalmazott IRB függvényben, ahol csak egy módszert ad a szabályozás, a bank saját maga által számított veszteségráta értéke alkalmazható. Ebben az esetben a hitelintézetnek természetesen komoly követelményrendszernek kell megfelelnie, illetve átfogó adatgyűjtéssel kell rendelkeznie a múltbeli default események kapcsán, amelyekből képes saját LGD számításra. Mivel a legtöbb piaci szereplő esetében a lakossági portfolióhoz nem sorolható ügyfélkör nagysága, ezen belül a nemteljesítő ügyfelek száma a kellő megbízhatóságú becslésekhez nem elégséges, , egy országos adatbázis létrejötte nagyban elősegítené az egyedi szereplők információhoz jutását. A tanulmány célja többrétű: •
•
•
1.2.
Egyrészt szolgálnia kell a Felügyelet ellenőrzési tevékenységét oly módon, hogy egy támogatott alternatívát jelenítsen meg a saját LGD számítására alkalmas adatbázis struktúra megteremtéséhez, amely ajánlásként, illetve összehasonlítási alapként szolgálhat a felügyeleti oldal számára. Másrészt útmutatást ad a bankszektor szereplői számára, (hogy saját LGD méréseihez milyen mélységű input és output adatokra lehet szüksége egy megalapozott LGD becsléshez) egy hasonló adatbázis-rendszer felépítéséhez, amely az ellenőrző hatóság felől is elfogadott. Harmadrészt közös platformot hoz létre egy esetlegesen felállítandó országos LGDadatbázishoz.
A TANULMÁNY FELÉPÍTÉSE, LOGIKAI RENDSZERE
A tanulmány elkészítése során fő szempont volt, hogy a kialakított adatmodell a nemzetközi gyakorlatot és tapasztalatokat is magába foglalva megfeleljen a hazai sajátosságoknak, ezzel is biztosítva a gyakorlati megvalósítást. Az első, bevezető fejezetben ismertetjük az adatmodell kialakításának szükségességét, előzményeit és célját. A második fejezetben áttekintjük azokat a szakmai kérdéseket, amelyek fontosak az adatmodell kialakítása szempontjából, mint például az alkalmazható LGD számítási módszertanok, a hozzá kapcsolódó definíciók, és az olyan egyéb fontos kérdések, mint a lezáratlan ügyletek vagy a downturn LGD. A harmadik fejezet a más országokban, illetve a nemzetközileg kidolgozott adatmodellek áttekintéséről szól, melynek során megvizsgáltuk azok szerkezetét és 4
módszertani kérdéseit. Ezek után került kialakításra a tanulmány törzse, azaz a hazai adatmodell. A negyedik fejezetben az input adatok, az ötödik fejezetben a lekérdezési lehetőségek, a hatodikban pedig az output adatok kerülnek bemutatásra. Mivel az adatmodell eddig csak elviekben került kidolgozásra ezért a hetedik fejezet az esetleges későbbi működtetéssel kapcsolatos kérdéseket veti fel. A mellékletben (nyolcadik fejezet) a felhasznált irodalomjegyzék mellett olyan nemzetközi tanulmányokat mutatatunk be, amelyek alapadatokból különféle módszertanok alapján konkrét LGD értékeket számoltak. Bár a tanulmány szempontjából ezek csak másodlagos jelentőséggel bírnak (hiszen a cél egy LGD adatbázis adatmodelljének kidolgozása volt), hasznosnak és fontosnak tartjuk a mérések áttekintését. Ezen kívül az LGD értékét befolyásoló ismérvek kialakításánál is jelentős szerepet játszott. A tanulmány célja egy közös adatbázis alapját képező adatmodell kidolgozása, a szükséges és a vélhetően nagy jelentőséggel bíró LGD-t befolyásoló ismérvek meghatározása. Eképpen a tanulmány nem foglalkozik: - a fejlett módszer bevezetéséhez szükséges minimum követelményrendszerrel, - kockázatcsökkentő technikák ismertetésével, - a számítási módszertanok részletes bemutatásával, - a validációs folyamat ismertetésével.
1.3.
LGD MÓDSZERTAN /WORKOUT/
Az adatmodell elkészítése előtt szükséges volt áttekintenünk, hogy milyen metodikák alapján számíthatóak az alapadatokból LGD-értékek, annak érdekében, hogy kiválaszthassuk a hazánkban leginkább alkalmazható utat. A metodikák közti választás alapvető fontossággal bír, hiszen az adatstruktúra ez alapján kerül kialakításra. A legtöbb szakirodalom a következő négy módszert alkalmazza: 1. 2. 3. 4.
workout (behajtási) LGD, piaci LGD, implikált LGD, implicit historikus LGD.
A piaci és az implikált LGD alkalmazásához megbízható másodlagos piaci árakra van szükség, ami ma hazánkban nem adott. Emellett fontos sajátosság, hogy e két metodika a kötvények esetében nem veszi figyelembe a biztosítékok szerepét, aminek a legtöbb szakirodalmi tanulmány nagy jelentőséget tulajdonít, és hazánkban is a biztosíték típusú hitelek aránya van túlsúlyban a fedezetlen, kizárólag a cash-flow-ra alapuló hitelekhez képest. A biztosíték olyan alapvető megkülönböztető jellemzője a hitelügyleteknek, amely nem hagyható figyelmen kívül. Az implicit historikus LGD módszere csak a lakossági portfolió esetén megengedett. Ez a hitelek egy csoportjára, vagy egy minősítési kategóriába tartozó hitelek összességére számolt realizált veszteségnek a hitelek darabszámával osztott nagyságából indul ki. Ez a módszer akkor alkalmazható, ha a hitelintézet a veszteségráta helyett a várható veszteségrátát tudja csak becsülni. Mindezek alapján megállapíthatjuk, hogy egyedül a workout LGD jelent járható utat hazánkban. A módszer lényege, hogy a nemteljesítő ügyfélhez kapcsolódó behajtási procedúra során számított diszkontált cash-flowból származik. Az ügylet esetében valamennyi közvetlen és közvetett költség elszámolásra kerül, amelyből az ügylettípusra jellemző LGD 5
kerülhet meghatározásra. Fontos, hogy ez esetben múltbeli (esetleg jelenleg is workout alatt álló) nemteljesítő esetekről beszélünk. E módszer mindenekelőtt nagy adatéhségéről ismert. Emellett fontos kérdésköre a költségek elosztásának és az időtényező figyelembevételének helyes alkalmazása. Ebből adódóan egy olyan adatmodell került kialakításra, amely mind biztosíték-, mind cash-flow-oldalon megfelelő részletezettséggel bír.
1.4.
NEMZETKÖZI SZAKIRODALMI ÁTTEKINTÉS
A nemzetközi szakirodalmi áttekintést követően három tanulmány emelhető ki adatmodell kialakítás szempontjából: 1) A British Bankers’ Association, az European Banking Federation, az International Swaps and Derivatives Association és a Risk Management Association kialakított egy adatmodellt, amelyből nem készült tényleges adatbázis. Az általuk kialakított adatmodell csak meghatározott, bizonyos feltételeknek megfelelő kölcsönökre irányul, nincsenek külön ügyfélre, ügyletre, biztosítékra bontott adattáblák, azonban számos ismérvet tartalmaz ezekre vonatkozóan. 2) A Guidelines on Credit Risk Management - Rating Models and Validation című tanulmányt az Osztrák Nemzeti Bank készítette a Financial Market Authority közreműködésével. A tanulmány nem dolgoz ki konkrét adatmodellt, hanem meghatározza és bemutatja azokat a tényezőket, amelyeket az LGD számítása során figyelembe kell venni. Alapvetően ügyfél – ügylet – biztosíték bontást alkalmaz, az általuk kidolgozott ügyfél és biztosítéki csoportosítást érdemes volt megfontolni és a hazai, elsősorban jogi sajátossággal kiegészíteni. A tanulmány nem egy többszereplős modell készítésére irányul, hanem az osztrák hitelintézetek adatgyűjtési és értékelési módszertanában nyújt gyakorlati segítséget. 3) A harmadik tanulmány Olasz Bankszövetség összefogásával, egy bankközi munkacsoport által készített LGD-re vonatkozó tanulmány, amely a számítási metodika mellett egy konkrét adatmodellt is bemutat. Ez a struktúra alapvetően három részre osztható, az ügyfél/ügylet – biztosíték – pénzáramok bontásban, továbbá kiterjed a lezáratlan ügyletekre is. A három tanulmányban számos hasonlóság is felfedezhető, melyeket figyelembe vettünk a magyar LGD adatmodell kialakításakor is. Abban is hasonló a három tanulmány, hogy szinte csak a bemenő adatok körére tér ki, az outputokról nem tesz említést.
1.5.
ADATMODELL
A kidolgozott adatmodell három jól elkülöníthető összetevőből áll: ¾ Inputok ¾ Lekérdezések ¾ Outputok
6
A három informatikai felület bár elkülönül, csak együttesen kezelhető és értelmezhető. Egy fejlett relációs szisztémán alapuló adatmodellt készítettünk, ahol a szakmai relevancia mellett az informatikai megvalósíthatóság is kulcsszerepet játszott. A gyakorlatias jelleg következtében az egyértelmű megfeleltetések következtében néha a redundancia teljes kiszűrése nem vált lehetségessé, de a logikailag jól felépített rendszert lényegesebb ismérvnek találtuk. Az adatbázis alapja és a másik két felület meghatározója a bemenő adatok köre. Annak meghatározása, hogy mi az optimális adatsokaság, melyet a rendszerbe be kell táplálni, jelentette a legnagyobb kihívást. Ha csak a szűken vett CRD szerinti LGD számításokra koncentrálunk, akkor az input adatok köre jelentősen leszűkíthető. Azonban egy olyan típusú adatbázis létrejöttének gyakorlati haszna jóval nagyobb lehet, ha az adatok elemzési háttérként is szolgálhatnak. Jelenleg nem készült hazánkban olyan elemzés, amely megfelelő adatháttérrel rendelkezve képes volt megállapítani, hogy hazai viszonylatban mely tényezők gyakorolnak jelentős hatást az LGD értékére. A külföldi adatmodellek és mérések, valamint a hazai banki gyakorlat alapján természetesen meg lehet határozni azokat az ügylettulajdonságokat (ide értve az ügyfelet és a biztosítékot, melyek jelen vetületben az ügyletet jellemzik), melyek vélhetően hatással vannak a veszteség mértékére, de statisztikailag nincsenek alátámasztva. (Emellett az LGD-n kívül számos más, származékos információ kinyerhetővé válik.) Ennek tudatában próbáltuk kibővíteni az adatbázis adta lehetőségekkel az input adatok körét, amelyek vélhetően nagyobb adminisztrációs terhet rónak a felhasználóira, azonban a későbbiekben pontosabb becsléseket tesznek lehetővé. Az ilyen típusú ismérvek - melyek elhagyásával elkészíthető az adatbázis, azonban a későbbi továbbfejlesztés lehetősége nagy mértékben korlátozódik - opcionális mezőként vannak feltűntetve. Ez nem azt jelenti, hogy kitöltésük nem kötelező, hanem azt, hogy a közös adatbázis felhasználóinak megállapodása teszi függővé, hogy az ismérv gyűjtésre kerüljön-e vagy sem. Az adatmodell megtervezésének alapelve az volt, hogy az eltérő ügyfélportfolióval rendelkező felhasználói minél nagyobb mértékben legyenek képesek a nekik legjobban alkalmazható LGD adatokat kinyerni a rendszerből, elkerülve annak a veszélyét, hogy mindenki azonos értékekkel számoljon, ami nagy veszélye az ilyen típusú rendszereknek. Az eddigiekben létrehozott (vagy elvi szinten megalkotott) közös nemzetközi LGD adatbázisokat tételes vizsgálat alá vettük, azonban az megállapítható volt, hogy egyik sem alkalmazható teljes mértékben (nem is volt cél) a hazai viszonylatban, elsősorban az eltérő jogi környezet, valamint a speciális ügyletek következtében.
1.6.
GYAKORLATI JELENTŐSÉG
Mivel az egész adatmodell koncepciónak alapját az képezte, hogy a hitelintézetek egy közös, országos adatbázist működtessenek, így a legnagyobb értéke az adatmodellnek akkor van, ha a gyakorlatban is megvalósul a fejlesztése és működtetése. Természetesen a közös adatbázis elkészítése és üzemeltetése is többféle módon történhet. Vagy előírásszerűen, minden hitelintézetnek adatot kell szolgáltatni a rendszerbe, vagy önkéntes alapon, mely által vélhetően nem az összes hitelintézet együttműködésében valósulna meg az elképzelés. Utóbbi realitása jóval nagyobb.
7
Egy másik lényeges lehetőség a kidolgozott modell hasznosítására, hogy az egyes, IRB módszert bevezetni szándékozó hitelintézetek a saját adatgyűjtésüket az itt felvázoltak alapján állítják össze, mely segítségével a belső adataikból elkészítheti LGD becsléseiket. Ez esetben ugyan kisebb változtatásokkal, egyszerűsítésekkel élni lehet, mivel az adatok homogenitása jóval nagyobb lesz, de kiinduló alapnak megfelelő lehet az adatmodell.
8
2. Bevezetés 2.1.
ELŐZMÉNYEK
Társaságunk a tanulmányt a Pénzügyi Szervezetek Állami Felügyelete által 2004-ben, „A lakossági és vállalati kockázatok minősítésének fejlesztési koncepciója, figyelemmel Bázel II. követelményrendszerére” című témakörben kiírt pályázat keretében készítette el. A 2007-ben életbe lépő, bázeli ajánlásokra épülő tőkemegfelelési direktíva (CRD) új alapokra helyezi a szavatoló-tőke számítást és ehhez kapcsolódóan a teljes banki kockázatkezelést. A bankok számára megnyílik a lehetőség, hogy ún. belső minősítésű módszerek (Internal Rating-Based Approaches, IRB) alkalmazásával, felügyeleti modellel, de saját belső mérési rendszerükkel számított paramétereknek a függvénybe helyezésével számítsák tőkekövetelményüket. A vállalkozói, az intézményi és a szuverén portfoliókra a szabályozás egy alapmódszert és egy fejlett módszer vezetett be, míg a lakossági portfoliónál csak egy belső minősítésre épülő módszer létezik. A fejlett IRB módszer bevezetése természetesen nemcsak egy esetlegesen alacsonyabb szavatoló tőkeszükségletet eredményezhet, hanem emellett a kockázatkezelési technikák fejlődését is maga után vonja. A várható veszteség számításának egyik komponense a nemteljesítéskori veszteségráta (loss given default, LGD), amelyet az IRB alapmódszer esetén szabott, felügyeleti értékek adnak meg, míg a fejlett IRB módszer esetén a bank saját maga által számított értéke alkalmazható. Utóbbi esetben a hitelintézetnek természetesen komoly követelmény-rendszernek kell megfelelnie, illetve átfogó adatgyűjtéssel kell rendelkeznie a múltbeli default események kapcsán, amelyekből képes saját LGD számításra. Mivel a legtöbb IRB-vel érintett piaci szereplő esetében nem beszélhetünk jelentős nemteljesítő ügyfélkörről, egy országos adatbázis létrejötte nagyban elősegítené az egyedi szereplők információhoz jutását.
2.2.
A TANULMÁNY CÉLJA
A tanulmány célja többrétű: •
•
•
egyrészt szolgálnia kell a Felügyelet ellenőrzési tevékenységét oly módon, hogy egy támogatott alternatívát jelenítsen meg a saját LGD számítására alkalmas adatbázis struktúra megteremtéséhez, amely ajánlásként, illetve összehasonlítási alapként szolgálhat az ellenőrzés során, másrészt útmutatást ad a bankszektor szereplői számára, (hogy saját LGD méréseihez milyen mélységű input és output adatokra lehet szüksége egy megalapozott LGD becsléshez) egy hasonló adatbázis-rendszer felépítéséhez, amely az ellenőrző hatóság felől is elfogadott, harmadrészt közös platformot hoz létre egy esetlegesen felállítandó országos LGDadatbázishoz.
A tanulmányban olyan adatmodell létrehozását célozzuk meg, amely:
9
• • • • •
képes a hitelintézeti nem fizetési eseményekből származó veszteségek (megtérülések) számszerűsítésére igény szerinti bontásban, adatbázis koncepciót mutat be az egyedi adatok szakszerű nyilvántartási rendszerének kialakítására (a lehető legszélesebb ügyletkörre kiterjesztve), nemzetgazdasági adatgyűjtéssel és kimutatásokkal szembeni igényekre alapul, bevezetésével nagymértékben támogatja a felügyeleti ellenőrzést, és végül de nem utolsó sorban, aggregátumai révén segíti a banki minősítési rendszerek alapadat igényének kielégítését.
A tanulmány célja egy közös LGD adatbázis adatmodelljének kialakítása, amely lehetséges példaként szolgál arra, hogy a bankoknak milyen adatot kell nyilvántartaniuk az LGD meghatározásához. Ebből adódóan a tanulmány nem foglalkozik: -
2.3.
a fejlett módszer bevezetéséhez szükséges minimum követelményrendszerrel, kockázatcsökkentő technikák ismertetésével, a számítási módszertanok részletes bemutatásával, a validációs folyamat ismertetésével.
TARTALOM
A tanulmány második fejezete az adatmodell kialakításához kapcsolódó szakmai kérdéseket tekinti át, úgy mint az LGD, default és veszteség fogalma, amelyekből a számítás és az adatstruktúra származtatható. Röviden ismertetjük az LGD számítási módszertanait és ezek alkalmazhatóságát Magyarországon, majd sorra vesszük egy lehetséges adatbázis strukturáltságát, mélységét, hierarchiájának lényegesebb meghatározóit. A harmadik fejezet nemzetközi összefoglalót tartalmaz, amelynek során megvizsgáljuk a más országokban kialakított adatmodellek struktúráját, amelyek példaként szolgálhatnak a hazai modell kialakításához. A negyedik fejezet a közös magyar LGD adatbázis input adatairól szól, amely ügyfél – ügylet – biztosíték – pénzáramok bontásban tételesen meghatározza az adatmezőket, segítséget nyújt ezek kitöltéshez és felveti a hozzá kapcsolódó módszertani kérdéseket. A lekérdezések fejezetben ismertetjük az adatmodell nyújtotta lehetőségeket, a felkínált lekérdezési mélységeket és grafikusan szemléltetjük a lekérdezési felületet, majd a hetedik fejezet az így kinyerhető outputokról szól. Az 1. számú mellékletben a nemzetközi mérési tapasztalatok összefoglalóját találhatjuk.
10
3. Szakmai kérdések A nemteljesítéskori veszteségráta (loss given default, LGD) a belső minősítésű rendszerek (Internal Ratings Based Approaches, IRB) alapeleme, amely jelentősen befolyásolja a hitelintézeti tőkekövetelmény alakulását. Hatása erősebb a tőkekövetelmény számításakor a nemfizetés valószínűségénél (probability of default, PD), ilymód igen lényeges eleme a kockázatkezelésnek. Az LGD egyedi számítása (amely a fejlett IRB alkalmazása esetén lehetséges) a kockázatok szofisztikáltabb megjelenítésére és egyben a tőkekövetelmény csökkentésére kínál lehetőséget, alkalmazása mindazonáltal jelentős követelményeket ró a bevezetést megcélzó intézményekre. E követelmények előtt kiindulópontként szükséges maga a fogalom meghatározása, amely előrevetíti és magyarázza a megfeleléshez kapcsolódó problematikákat és kérdésköröket.
3.1.
FOGALMAK ÉS MÓDSZERTANOK
3.1.1. Az LGD, mint definíció és a fogalmából fakadó kérdések Általánosságban a nemteljesítéskori veszteségráta a nemteljesítést jelentő esemény esetén bekövetkező veszteség, a kitettség százalékos arányában. Általában szétválasztásra kerül a historikusan megfigyelt, múltbeli tényleges (ex-post) veszteségráta a nemfizető egyedekre, illetve a becsült (ex-ante) LGD a jólteljesítőkre. Az ex-ante becslések természetesen szintén múltbeli adatok felhasználásával és azok korrekciójával képezhetők. A korrekcióra szükség van, hiszen a becsléseket nem lehet egy az egyben a múltbeli adatokból származtatni. A direktíva ennek kapcsán csak iránymutatást ad, hogy milyen tényezőket kell figyelembe venni a korrekció kapcsán. Az LGD számítása és becslése egy ún. referencia adatbázis (reference dataset, RDS) alapján jöhet létre, amely múltbeli nemteljesítési eseményeket dolgoz fel, így tényadatokon alapul. Rögtön felmerül a kérdés, hogy hazánkban honnan lesz egy átlagos méretű kereskedelmi banknak olyan mennyiségű nemteljesítést tartalmazó adatbázisa, amely elfogadható az LGD számításához? Bár a direktíva nem fogalmaz meg mennyiségi korlátot, a nemzetközi példákat tekintve (amelyeket később mutatunk be) jól kirajzolódik, hogy a legtöbb esetben több száz darabos sokasággal dolgoztak az LGD méréseket készítők. A fentebb megfogalmazott kérdésre a vállalkozói portfoliót illetően a válasz mindenképpen egy közös, hazai adatbázis lehet, amelybe anonim módon kerülnének be az adatok, és amelyhez valamennyi adatszolgáltató intézménynek hozzáférési jogosultsága lenne, hogy egyedileg nem azonosítható LGD adatokat nyerjen ki onnan. Jó példa erre a többek között a Risk Management Association és az European Banking Federation által kezdeményezett Európai LGD tanulmány, amely hasonló elv alapján szerveződött, igaz csak a struktúra került megalkotásra, az adatbázist nem töltötték fel. 3.1.2. LGD-számítási metodikák A tanulmány célja a már korábban említett referencia adatbázis-szerkezet egy lehetséges, hazai specifikumokat is figyelembe vevő változatának felvázolása. A rendszer felállítása előtt azonban nézzük, milyen metodikák alapján számíthatóak az alapadatokból LGD-értékek. A nemzetközi szakirodalom több módszert is említ, mint lehetséges változatot. Tekintsük át
11
ezeket, hogy jellemzőik alapján kiválaszthassuk a hazánkban leginkább alkalmazható utat. A metodikák közti választás alapvető fontossággal bír, hiszen az adatstruktúra ez alapján kerül kialakításra. Az objektív ismérvekre támaszkodó metodikák közül alapvetően három módszert különböztet meg a legtöbb szakirodalom 1 : 1. Behajtási (workout) LGD: a nemteljesítő ügyfélhez kapcsolódó behajtási procedúra során számított diszkontált cash-flowból származik. Az ügylet esetében valamennyi közvetlen és közvetett költség elszámolásra kerül, amelyből az ügylettípusra jellemző LGD kerülhet meghatározásra. Fontos, hogy ez esetben múltbeli (esetleg jelenleg is workout alatt álló) nemteljesítő esetekről beszélünk. 2. Piaci LGD, ahol a kötvény vagy hitelek piaci árából számított LGD-ről beszélünk. Ezt a módszert előszeretettel alkalmazzák a nagy nemzetközi minősítő cégek. Alkalmazásuk azonban fejlett másodlagos kötvény/hitelpiacot követel meg, hiszen a mindenkori piaci áraknak tükrözniük kell a kibocsátó/hitelfelvevő állapotát. Csakúgy, mint a behajtási LGD-nél, itt is már defaultos ügyletek a mérések alapjai. 3. Ezzel szemben az implikált LGD esetében kockázatos, de nem „bedőlt” kötvények árai (illetve hitelmarzsok) alapján kerül kiszámításra a várható veszteség, egy árazási modell segítségével. Vagyis itt non-defaulted esetek adják az inputot. Az efféle megközelítés a nagyon alacsony default-hányadú portfoliók esetén lehet hasznos eszköz, ahol szinte egyáltalán nem áll rendelkezésre nemteljesítő minta, pl. bankközi hitelek. 3.1.3. Az egyes metodikák jellemzői, alkalmazhatósága Magyarországon A piaci és az implikált módszernél egyértelműen kirajzolódik, hogy alkalmazásukhoz megbízható másodlagos piaci árakra van szükség, ami ma hazánkban nem adott. Emellett fontos sajátosság, hogy e két metodika a kötvények esetében szükségszerűen nem veszi figyelembe a biztosítékok szerepét, aminek a legtöbb szakirodalmi tanulmány nagy jelentőséget tulajdonít, és hazánkban is a biztosíték típusú hitelek aránya van túlsúlyban a cash-flow hitelekhez képest. A biztosíték olyan alapvető megkülönböztető jellemzője a hitelügyleteknek, amely nem hagyható figyelmen kívül. Mindezek alapján megállapíthatjuk, hogy jelenleg egyedül a workout LGD jelent járható utat hazánkban. E módszer mindenekelőtt nagy adatéhségéről ismert. Emellett fontos kérdésköre a költségek elosztásának és az időtényező figyelembevételének helyes alkalmazása. A következőkben a cél egy olyan adatstruktúra felállítása, amely mind biztosíték-, mind költségoldalon megfelelő részletezettséggel bír, előtte azonban tekintsünk át néhány olyan kulcstényezőt, amelyek érdemben befolyásolják az adatgyűjtés és -struktúrálás menetét. Ezek elsősorban a nemteljesítés és a veszteség fogalmai, definíciói. 3.1.4. A nemteljesítés fogalma A nemteljesítés fogalmának helyes és konzisztens alkalmazása több okból is nagy fontossággal bír: 1
Ezek mellett szintén említésre méltó az ún. implicit historikus LGD módszere csak a lakossági portfolió esetén megengedett. Ez a hitelek egy csoportjára, vagy egy minősítési kategóriába tartozó hitelek összességére számolt realizált veszteségnek a hitelek darabszámával osztott nagyságából indul ki. Ez a módszer akkor alkalmazható, ha a hitelintézet a veszteségráta helyett a várható veszteségrátát tudja csak becsülni.
12
• • •
Mivel a workout módszer kizárólag nemteljesítő ügyletekkel foglalkozik, ily módon a definíció alapvetően befolyásolja az adatbázisba bekerülők számosságát, vagyis a nemteljesítés definíciója befolyásolja az LGD értékét, A várható veszteség (expected loss, EL) számításához azonos definíciót kell alkalmazni a PD és az LGD esetében, A visszaméréseknek és a benchmarking-nak csak konzisztens nemteljesítés definíciók mellett van értelmük.
A nemteljesítés alapvetően két esetben következik be: • •
ha az ügyfél 90 napos késedelembe esik, vagy ha a bank úgy véli, hogy az ügyfél nem fogja teljes egészében kifizetni hitelkötelezettségeit.
Az előbbi egy meglehetősen objektív mérce, amely egzaktabb módon mérhető, utóbbit akár szubjektívnek is tekinthetnénk, ha nem élt volna a direktíva, illetve a Felügyelet számos magyarázattal, ami már pontosabb támpontot ad az intézményeknek. Ezek szerint a fizetés elmaradására utaló jelek az alábbiak lehetnek: •
•
•
Kamatok függővé tétele. Ez az egyik korábban legnagyobb vitát kiváltó esemény, hiszen a jelenlegi hazai jogi szabályozás a kamatot már 30 napi késedelem után is függővé teszi. A Felügyelet nemrégiben kiadott validációs kézikönyve választ adott a problémára, amely szerint a kamat függővé tétele valóban fontos figyelmeztető jel, azonban nem vált ki automatikus nemteljesítést. Utóbbi megállapításához a 90 napos tőkekésedelem együttes fennállása ad okot. Vagyis a felügyeleti iránymutatás felmenti a bankokat a szigorú hazai szabályozási anomália alkalmazása alól. Jelentős, észlelt hitelminőség-romlás. Itt az ügyfél-minősítési rendszerek hatékonysága emelhető ki, ami a másik paraméterben, a PD-ben tükröződik. (Megjegyezzük, hogy ténylegesen az adósminősítés romlásáról van szó, hiszen a nemteljesítés fogalma az IRB módszerek szerint ügyfél/partner központú.) Lényeges veszteséggel történő követelés-eladás. Véleményünk szerint e definíció több kérdésre ad okot, hiszen a „lényeges” kitétel meglehetősen szabad értelmezési lehetőséget ad a szereplők számára. A felügyeleti iránymutatás annyiban pontosított, hogy az intézménynek azt kell bemutatnia, hogy miért nem minősül az eladott ügylet nemteljesítőnek, illetve indokolnia kell az elfogadott diszkontértéket. Ha ezt nem tudja megtenni, akkor azzal az ügyféllel/partnerrel szembeni minden kitettség nemteljesítőnek minősül, amellyel szemben a követelést lényeges veszteséggel adaták el. Természetesen vannak jól indokolható esetek (pl. egy iparágból történő szándékos kivonulás), ám ezen esetekben egyértelmű, hogy a diszkont nem lehet magas. A nemteljesítőként eladott ügyletek esetében nagy kérdés, hogy miként határozhatjuk meg a megtérülés mértékét - amiből a veszteséget származtathatjuk -, hiszen a diszkonttal történő eladást követően a követelés-vásárló cégeknél eltérő lehet ez a megtérülés. (Az adatbázis nem számolhat a követeléskezelőnél befolyt megtérüléssel, amely akár nagyobb is lehet, mint a banki értékesítésből fakadó összeg.) Mivel a követelések eladása jellemző a hazai piacra, érdemes lenne bevonni a követelésvásárló cégeket egy közös adatbázisba, illetve önkéntes szerveződés esetén számukra is lehetővé tenni az adatbázisban való részvételt. Erre már csak azért is lenne esély, mert informális értesüléseink szerint a jövőben a pénzügyi vállalkozások számára is lehetőség nyílik arra, hogy – saját választásuk alapján – szintén betartsák a hitelintézetekre vonatkozó prudenciális követelményeket. További érdekes és nehezen 13
• •
megválaszolható kérdés, hogy az itthon gyakran alkalmazott „csomagban értékesített” követelések cash flow-inak szétosztása miként építhető be egy közös adatbázisba, a jelenlegi banki gyakorlat alapján. Erre a kérdésre az adatbázis input adatainál részletesen is kitértünk. Követelés kényszerű átstrukturálása. Ez esetben csakis a kényszerű (az ügyfél pénzügyi nehézségeiből fakadó) és várhatóan (részbeni) adósság-elengedéssel járó átütemezés esetén beszélünk nemteljesítésről. Csőd-, és felszámolási eljárás. Előbbit csak az adós nyújthat be, így a nemteljesítési státusz beálltának időpontja az, amikor az intézmény értesül az eljárásról. (Ez a gyakorlatban sajnos a nemteljesítés megállapításának csúszását eredményezheti.) Felszámolási eljárás esetében - a felügyeleti álláspont szerint - nemteljesülésnek kell tekinteni azt, ha az intézmény kezdeményezi a felszámolási eljárást. A default időpontja ez esetben a bíróság érkeztető bélyegzője szerinti dátum.
3.1.5. A veszteség fogalma A gazdasági veszteséget ebben a relációban a behajtás során keletkező pénzkiadások és bevételek egyenlegéből képzett diszkontált cash-flow, és a teljes kitettség (ami a nemfizetés időpontjáig felmerülő tőke+kamat+járulék, valamint a fennálló tőketartozás összegéből adódik) arányában határozhatjuk meg. Vagyis a veszteség megállapításakor három kulcstényezővel kell számolnunk: 1. a befolyó összegek (recoveries) 2. a behajtás költségei (costs) 3. a behajtás időigénye, valamint az ehhez kapcsolódó diszkonttényező Vegyük ezeket és a hozzájuk kapcsolódó lényegi elemeket sorban: 1. nem kérdéses, hogy a veszteség mértékét a legnagyobb eséllyel a megfelelő biztosítékok meglétével tudja csökkenteni a hitelező. (A biztosítékok nélküli kitettségek aránya alacsonynak mondható a hazai piacon, legtöbb esetben a legnagyobb ügyfelek estében beszélhetünk ilyenről.) A biztosítékok legfontosabb jellemzői (behajthatóság, behajtás során realizálható érték, a biztosíték realizálásának időigénye, azaz a biztosíték likviditása), valamint a megkövetelt hitelfedezeti ráta, jelentősen befolyásolják az LGD-t. A megtérülés leginkább az adott biztosíték behajthatóságától, likviditásától függhet. Az egyik legneuralgikusabb kérdésként az elmúlt években az adós felszámolása esetén a zálogjogosult kielégítésére vonatkozó minimális 50%-os kielégítési szabály emelendő ki. A csődtörvény ezen paragrafusának módosítása, amely 2007. január 1-től 100%-ra emeli ezt a határt és eltörli a zálogjog bejegyzésére megkövetelt, a felszámolás időpontját megelőző 1 éves korlátot.) Változatlanul kedvezőtlen a megtérülés szempontjából az, hogy a záloghitelezők a kielégítési sorrendben a felszámolási költségek mögé sorolódnak, és semmilyen ráhatásuk nincs a zálogtárgy értékesítési dátumára, jelentősen sérülnek az érdekei és a CRD-ben meghatározott követelmények. A biztosítékok rendszeréről a későbbiekben írunk. 2. A nemteljesítés idején felmerülő költségek szerteágazóak, alapvetően közvetlen és közvetett költségekre bonthatók. A közvetlen költségek (pl. eljárási illetékek) könnyen hozzárendelhetőek az egyes nemteljesítő státuszű ügyletekhez és az azokhoz 14
kapcsolódó biztosítékhoz, míg a közvetett költségek (pl. a workout egység rezsiköltsége) „felosztása” mindenképpen nehezebb feladat. A validációs követelmény szerint utóbbi esetében úgy kell elszámolni, ahogy ezt a belső költségelszámolás (controlling) teszi. Ez természetesen a mérési pontosságot rontja a közös adatbázisban, mert a költség-elszámolási gyakorlatok különbözőek. Jó megközelítés lehet akár az is, ha egy olyan mintán modellezzük a költségeket terméktípusonkénti bontásban, ahol a főbb költségek valamennyi esetben egyértelműen az egyes esetekhez rendelhetőek, majd az így kapott arányokat kiterjesztjük a mintán kívüli egyedekre. 2 3. A behajtás lezárásának időpontja (nem feltétlenül azonos a későbbiekben használt ügylet lezárásának időpontjával, melynek definícióját az input adatoknál találhatjuk) a biztosíték értékesítéséből fakadó hitelezői kielégítés időpontjában határozható meg. Az értékesítés folyamata a mai viszonyokat ismerve igencsak lassú. Egy esetlegesen eredménytelen árverést követően a következő árverésre (a szabályozás szerint) leghamarabb két hónap kerülhet sor, a gyakorlatban azonban ez idő akár fél évig is elhúzódik. A bank általi értékesítés mellett szóba jövő bírósági végrehajtás a tapasztalatok szerint 6-18 hónapot vesz igénybe. Mindezek alapján a CRD szerinti „rövid időn belüli hozzáférhetőség” követelménye könnyen sérülhet. A legnagyobb kérdés, hogy miként értékeljük a zálogfedezetként kikötött biztosítékot a folyósítás, vagy éppen a nemfizetés időpontjakor. Az intézményeknek a fedezetértékelésnél a CRD szerint a piaci értékekből kell kiindulniuk, figyelembe kell venniük (és statisztikákkal kell alátámasztaniuk) az adott eszköz árának, árfolyamának ingadozását is. Ezért fontos elem, hogy az adatbázisban helyet kell, hogy kapjon a biztosítékok újraértékelése által meghatározott legutolsó érték, valamint az újraértékelés időpontja. A diszkonttényező megállapítása többféle módon történhet. 3 Jelentősége annál nagyobb, minél inkább elhúzódik a behajtási periódus. A szakirodalomban általában kétféle módszerrel találkozhatunk: •
•
Rögzített diszkontráta módszer, amely az ügylet életének egy pillanatában (pl. folyósításkor) rögzített kamatlábat vesz figyelembe. A rögzített diszkontráták a következők lehetnek: o folyósítási kamatláb o nemteljesítés időpontjában meghatározható implicit kamatláb IFRS-t használó intézmények esetében o nemteljesítés időpontjában meghatározható kockázatmentes kamatláb+ kockázati prémium Aktuális diszkontráta módszer, ahol az LGD-becslési periódushoz kapcsolódó aktuális kamatlábbal (pl. kockázatmentes kamatláb + kockázati felár) dolgozik.
Természetesen mindkét esetben széles palettáról választhat az intézmény a kamatláb megállapításakor. Alkalmazhatja pl. az azonos ügyletek átlagos kamatát vagy a kockázatmentes hozam kamatfelárral növelt értékét is. Fontos emellett megemlíteni, 2
Forrás: Moral, Gregorio and María Oroz (2002): Interest rates and LGD estimates Megjegyezzük, hogy a nemzetközi számviteli standardok szerint az egyedileg értékelt hiteleknél a hitel- és a biztosítékból befolyó összeg diszkontálásához implicit kamatlábat (egy belső megtérülési rátaszerű kamatláb) kell alkalmazni. 3
15
hogy a diszkontráta „feladatának tekintjük”, hogy a hitelező által elszenvedett, összefoglalóan csak - kamatveszteségként feltüntetett veszteséget és annak mindhárom összetevőjét foglalja magába. Ezek a következők: • Refinanszírozás költsége • A kitettség kezelése/leírásakor felmerülő kamatköltsége • Alternatív befektetések „elvesztett” hozama Mindhárom tényező a nemteljesítés és az ügylet lezárásának időintervallumában elszenvedett veszteség. A Moral és Oroz (2002) által elvégzett kutatás során jól kidomborodott a diszkontráta jelentősége. A behajtási LGD-módszerrel felépített spanyol jelzáloghitelekből álló minta azt mutatta, hogy a diszkontráta 1 százalékpontos növekedése cca. 8%-kal növelte az LGD értékét. Mivel az adatbázis outputja nem egyedi adat, hanem ismérvek alapján szabott célirányos lekérdezés LGD-értéke kell, hogy legyen, ezért az adatbázisnak rendelkeznie kell egy diszkontáló funkcióval, oly módon, hogy a lekérdező hitelintézet választhat a korábban felsorolt lehetőségek közül az által, hogy megadja a használni kívánt diszkontértékeket a későbbiekben részletezettek szerint.
3.2.
ÜGYLETKATEGORIZÁLÁS
Amint az a tanulmány során korábban leírtuk, Magyarországon csakis egy behajtási-típusú LGD-adatbázis felépítésének van jelenleg létjogosultsága. A következőkben megpróbáljuk sorra venni egy lehetséges adatbázis strukturáltságát, mélységét, hierarchiájának leglényegesebb meghatározóit. Ebben segítségünkre lesz egyik oldalról a direktíva és a felügyeleti előírás, másik oldalról a banki tapasztalat. Mivel az LGD alapvetően ügylethez kötődik, ám fontos meghatározója emellett az ügyfél- és biztosíték-specifikum is, így e három csoportosítással foglalkozunk a továbbiakban. Ügyletkategorizálás biztosíték-alapon A direktíva alapján az LGD-ket ügyletosztályonként kell megbecsülni, az átlagos realizált megtérülés alapján. A felügyeleti validációs kézikönyv példákat is ad ezekre az ügyletosztályokra, mint például fedezettségi szintek (senior, junior, fedezett, nem fedezett) vagy fedezettségi sávok (<40%, 40-60%, 60-80%, >80%) formájában. Ez alapvetően arra irányítja a figyelmet, hogy az adatbázis struktúrájának egyik legfontosabb tényezője a biztosíték kell, hogy legyen. A felügyeleti ajánlást a legtöbb szakirodalmi példa is alátámasztja (ezekről később), amelyekben szinte egytől-egyig lényeges szerepet tulajdonítanak a fedezetek létének, erősségének, likviditásának és a kitettséghez viszonyított arányának. Az olasz közös LGD adatbázis például egyenesen külön kezeli a fedezett és nem fedezett ügyleteket, és az adott fedezetre fedezet-specifikus LGD kiszámítását célozza meg. A biztosíték, mint alapvető tényező figyelembevételekor számolnunk kell az értékesítési idővel, illetve a biztosítékból befolyó összeggel. E két tényező a diszkontráta alkalmazásával épül be a biztosítékok értékelésébe. A biztosítékok körében általában négyféle kockázatról beszélhetünk:
16
• • • •
Hitelkockázat (pl. kötvényeknél) Jogi kockázat (jogi szempontból való érvényesíthetőség, a szerződés kikényszríthetősége) Piaci kockázat (a biztosíték realizálható értékének a piaci árak, árfolyamok változása miatti változása) Likviditási kockázat (a biztosíték realizálhatósága miatti veszteség)
A bankokra háruló egyik legnehezebb feladat ezen kockázatok számszerűsítése a saját nemteljesítési tapasztalataik alacsony számának következtében. Az adatbázis feladata, hogy ezek a kockázatok speciális lekérdezésekkel meghatározhatóvá váljanak. Például az adott biztosíték (pl. lakóingatlan) melletti hitelezés szerinti lekérdezés megmutatja, hogy e biztosítéktípus mellett milyen megtérülésre számíthat a hitelintézet. Ezen belül a rendszer elemzési hátteret biztosít például arra, hogy egy adott biztosítéktípus mennyi idő alatt hajtható be, mekkora költségek mellett, illetve összességében milyen megtérülés érhető el. Ügyletkategorizálás termék-alapon Az ügyletkategorizálás a biztosíték-specifikus megközelítés mellett történhet termékspecifikusan is. Ez persze eredményezhet átfedéseket, de alapvetően egy eltérő besoroláshoz jutunk. A termék-specifikus LGD meghatározása egzaktabb segítséget adhat például az árazáskor. A korábbi példát továbbvezetve, az adatbázisból való lekérdezéskor a lakóingatlanfedezet mellett további lekérdezési specifikum lehet a deviza vagy forinthitel csoportosítás, új/használt lakás vásárlására vagy szabad felhasználásra. Bár a szabályozás csak az óvadékok esetében tér ki az ügylet és a biztosíték devizanemének különbözősége miatti csökkent fedezeti hatás kérdésére, a probléma a jelzálog vagy más fedezetű hitelek esetében is fennáll. Ügyletkategorizálás ügyfél-alapon Az ügyfél kockázata elsősorban a nemfizetés valószínűségében tükröződik. Emellett a megtérülés számításakor az egyedi banki igényeket figyelembe vevő közös adatbázisnak lehetőséget kell adnia az ügyfél-specifikus lekérdezésekre is. Egy területileg specializálódott takarékszövetkezet például csak a földrajzilag releváns adatokra lesz kíváncsi (feltéve, ha a területi jellemző hatást gyakorol a veszteség mértékére, melyre nem történt még hazai mérés), így még pontosabb megközelítést kap a rá leginkább jellemző megtérülésekre. Vagy a több intézetnél is alkalmazott árbevétel-kategorizálást is lényeges tényezőnek tekinthetjük, beépítése indokolt lehet. Az adatbázis lehetőséget nyújt a fenti kategóriák együttes kezelésére, megteremtve a legnagyobb szabadságfokot a hitelintézeteknek, hogy a számára legmegfelelőbb szegmentálást elérve nyerhessen ki adatokat a rendszerből. Ezáltal kerülhető el, hogy a hazai hitelintézetek azonos LGD értékekkel kalkuláljanak, bár a teljes adatbázis megegyezik.
3.3.
EGYÉB HANGSÚLYOS KÉRDÉSEK
Lezáratlan ügyek (incomplete workouts) Az adatstruktúra létrehozásának alapvető célja, hogy a múltbeli adatok jól csoportosítva adatbázisszerűen rögzíthetőek legyenek. Így a kezdeti időszakban a lezárt ügyletek feldolgozása a cél, ezt követően maga az adatbázis megadja a lehetőségét a lezáratlan 17
ügyletek feldolgozásának, mégpedig oly módon, hogy a még lezáratlan részre jó becsléseket adhat a már felvitt adattömeg. Tehát ezt időben egymást követő folyamatként kell tekintenünk. Azonban a közös adatbázisba csak a lezárt események rögzítését tartjuk indokoltnak. A gazdasági visszaeséskori (downturn) LGD Az intézményeknek a gazdasági visszaeséskori (downturn) LGD-t kell számítani, ha ezek jóval konzervatívabbak, mint a hosszú távú átlag. Vagyis vizsgálniuk kell a gazdasági körülmények és az LGD kapcsolatát. Ennek 3 lépésben felelhetnek meg: 1. Definiálni, hogy mi jelent gazdasági visszaesést az egyes kitettségosztályokban (pl. GDP-csökkenés, munkanélküliség növekedése, magas PD, stb.), 2. gazdasági visszaesés és az LGD közti kapcsolat azonosítása, 3. meg kell határozni a gazdasági visszaeséskori LGD-t, pl. a visszaeséskori LGD-k elemzésével, vagy az LGD-t meghatározó tényezők előrebecslésével. Mivel a hazai gazdaság a rendszerváltás óta nem élt át olyan periódust, amelyben kellően dokumentáltan elemezték annak a hitelezési veszteségekre gyakorolt hatását, ezért a gazdasági visszaeséskori LGD adatfeltételének nagy valószínűséggel csak külföldi adatok és elemzések felhasználásával fog tudni megfelelni egy bank. A feladat leírásából már egyértelműen körvonalazódik, hogy az egyik leghangsúlyosabb és legnagyobb vitákat kiváltó problémakörré nőtte ki magát a bázeli anyagon belül. Ennélfogva a bankokra is igen nehezen kezelhető feladatokat ró. A gazdasági visszaeséskori LGD alapja az, hogy a tőkeszámítás képlete nem veszi figyelembe a PD és az LGD korrelációját, emiatt potenciálisan alulbecsüli a tőkekövetelményt. Ennek kiküszöbölésére kell a bankoknak a gazdasági visszaeséskori LGD-t számítani, ennek mikéntjére azonban rendkívül kevés gyakorlati szakirodalmi példa létezik. Az egyik legjobban kidolgozott példa szerint az átlagos LGD-t 37%-kal kell növelnünk, hogy a korreláció hiányát kiküszöbölve reális tőkekövetelményt kapjunk. 4 A biztosítékkal fedezett ügyletek esetében ez a szám a tanulmány szerint nagy valószínűséggel sokkal alacsonyabb. Érvelésük szerint ugyanis a fedezett hitelek LGD-je jóval kevésbé korrelál a gazdasági ciklusokkal és a ciklikusság által befolyásolt nemfizetési valószínűséggel. Azt láthatjuk, hogy ugyan kiemelt kérdéssé vált a gazdasági visszaeséskori LGD (elsősorban annak problematikái miatt), megoldására azonban még igen kevesen vállalkoztak. Mai tudásunk szerint, a PSZÁF-nál meglévő ügyletspecifikus veszteségadatok és a KHR-ben nyilvántartott adatbázisok segítségével kivitelezhetővé válhat egy hazai gazdasági visszaeséskori LGD számítás, ami azonban túllép e kutatás keretein. Nagy értékkel bírna, ha emellett (nem adatbázisbeli, hanem leíró, elemző) jelleggel épülhetnének be a rendszerbe azok a leglényegesebb makrotényezők, gazdasági paraméterek, amelyeket az elemzésnél mindenképpen figyelembe kellene venniük a romló gazdasági környezetre vonatkozó LGD becslésekhez. (Ez utóbbi az adatbázist üzemeltető feladata lenne.)
4
Forrás: Peter Miu - Bogie Ozdemir: Basel requirement of downturn LGD: Modeling and estimating of PD & LGD correlations
18
4. A nemzetközi szakirodalom áttekintése A nemzetközi szakirodalom áttekintése során azok a tanulmányok voltak jellemzőek, amelyek az LGD meghatározására irányulnak, statisztikai mérésekkel tényleges rátákat számolnak, illetve a számítási módszertant ismertetik, bár utóbbit csak igen korlátozott mértékben. Ezek áttekintése is fontos, azonban tanulmányunk célja szempontjából másodlagos. (A mérésekre irányuló szakirodalmi összefoglaló az 1. számú mellékletben található.) A következőkben három olyan tanulmányt mutatunk be, amelyből példát kaphatunk arra, hogy más országokban hogyan alakítottak ki LGD-hez kapcsolódó adatmodellt, adatstruktúrát. A tanulmányok rövid bemutatása utáni összehasonlításban elsősorban az input és outputok adatokra, valamint a módszertani kérdésekre koncentráltunk.
4.1.
A TANULMÁNYOK RÖVID BEMUTATÁSA
A vizsgált három tanulmány a következő: 1. British Bankers’ Association, European Banking Federation, International Swaps and Derivatives Association, Risk Management Association: European Loss Given Default Study, Summary Information Package Az adatbázis létrehozásának kezdeményezése 2000-ben indult azzal a céllal, hogy segítse a bankokat a hitelkockázathoz kapcsolódó management tevékenységük fejlesztésében. A British Bankers’ Association, az European Banking Federation, az International Swaps and Derivatives Association és a Risk Management Association hozta létre. Az adatbázis elméleti síkon került megalkotásra, a gyakorlati adatfeltöltés nem történt meg. Az adatbázist önkéntes alapon történő csatlakozásra tervezték európai hitelintézetek számára. Számos bank még csak a kezdeti fázisban van, hogy felmérje és elemezze a gyűjtendő adatok körét olyan szempontból, amely megfelel a felügyeleti követelményeknek és a kockázatkezelésnek. Az adatbázis fő haszna egyrészt, hogy közös platformot és definíciókat teremt, másrészt lehetőséget biztosít veszteségi tapasztalatok összegyűjtésére. Ez igen fontos, hiszen a legtöbb intézménynek nincs elég saját adata, amiből méréséket végezhetne az LGDre vonatkozóan. Az egyedi adatok miatt a kutatások eredményeit és az adatokat csak a résztvevő intézmények kapják meg. A projektmenedzseri feladatokat a RMA látja el. A résztvevők kapnak egy Microsoft Access alapú mintasablont, amelyben megtalálhatják a fő adatelemeket. Az adatokat elküldik az RMA-nak, aki kiszámítja és összeállítja az adatokat, és ez ebből készített jelentést eljuttatja a résztvevő intézményeknek. Az adatbázis alapját csak a következő feltételeknek megfelelő ügyletek képzik: •
Kereskedelmi kölcsönök az Európai Gazdasági Térség és Svájc területéről, beleértve az egyéb pénzügyi intézményeket, kereskedelmi és ipari, mezőgazdasági kölcsönöket.
19
• • • •
A nemteljesítés időpontjában minimum 1 millió eurós kitettséggel rendelkező nemfizető ügyfelek. Ez azt jelenti, hogy a lakossági portfolióba sorolható ügyfelekre az adatbázis nem terjed ki. Hitel derivatívák. A nemteljesítési státuszú ügyfelek Európában (EGT, Svájc) végeznek tevékenységet. (lehet off-shore is). Az ügyfélnek több hitelügylete is lehet, azonban csak a ténylegesen nemteljesítő ügylet esik vizsgálat alá, nem lehet aggregálni a többi tartozással.
Az adatbázis elsődleges haszna, hogy: • létrehoz egy ágazati standardot, ami az intézmények kitettségeinek teljesítményének egységes definiálására, összehasonlítására és mérésére szolgál, • segíti az adatok gyűjtését, összehasonlítását és felhasználását, • segíti a portfolióhoz kapcsolódó döntéseket, • kiegészíti a hagyományos kockázatkezelési eszközöket.
és
2. Guidelines on Credit Risk Management - Rating Models and Validation. A tanulmányt az Osztrák Nemzeti Bank készítette a Financial Market Authority közreműködésével. Az osztrák tanulmány elsődleges célja, hogy iránymutatást nyújtson a bankoknak a Bázel IIhöz kapcsolódó követelmények teljesítésében, segítse kifejleszteni a saját becslési eljárásukat azáltal, hogy bemutatja a jelenlegi legjobb gyakorlatokat. A tanulmányban külön fejezet szól az LGD becslésének sajátos követelményeiről. A „default” és a „loss” fogalmából kiindulva határozták meg azokat a releváns veszteségi összetevőket, amelyek a nemteljesítő hitelek szempontjából felmerülnek, és az LGD számításának alapját képezik. A veszteség alapvető összetevőinek a behajtás után leírt veszteséget, a kamatveszteséget és a behajtás költségeit tekinti. A tanulmányban nem találkozhatunk konkrét adatstruktúrával, hiszen nem az az elsődleges célja, hogy egy adatbázist alakítson ki, hanem, hogy meghatározza és bemutassa azokat a tényezőket, amelyeket az LGD számítása során figyelembe kell venni. 3. Az olasz bankszövetség összefogásával, egy bankközi munkacsoport (ABI) által készített tanulmány a „Loss Given Default” összefoglalása. Az olasz tanulmány - hasonlóan az összeurópai az anyaghoz - elsősorban az LGD közös, szektorszintű számításához kíván segítséget nyújtani. Ennek kapcsán meghatározásra kerültek szükséges fontos adatok (mint pl. az időtényező vagy az adminisztratív költségek), továbbá a tanulmányban láthatunk egy kialakított adatmodellt arra vonatkozóan, hogy milyen adatokat és milyen formában szükséges gyűjteni a számításhoz. Ez a struktúra alapvetően három részre osztható, az ügyfél/ügylet – biztosíték – pénzáramok bontásban. Fontos megjegyeznünk, hogy ez az adatbázis tartalmaz lezáratlan ügyleteket is, mivel Olaszországban a felszámolási eljárás időtartama a magyarországinak többszörse is lehet.
20
4.2.
INPUT ADATOK
Az input adatok vizsgálatakor arra a kérdésre kerestük a választ a nemzetközi tanulmányokban, hogy mely adatokat tartják az LGD-t befolyásoló tényezőnek, milyen adatokat kell nyilvántartani annak érdekében, hogy egy működő rendszert tudjunk létrehozni. A tanulmányok áttekintése után a következő megállapításokat tehetjük: 4.2.1. Ügyfél Az RMA által készített összeurópai adatbázisban összesen 50 mezőt kell kitölteni és visszajuttatni az RMA-nak, ezek képezik az adatbázis input adatait, amelyeken a számítások alapulnak. Ebben a tanulmányban nem alkalmaztak különféle csoportosítást az input adatokra vonatkozóan. Az adatok alapvetően az ügyfelekre, ügyletekre, biztosítékokra és pénzáramokra irányulnak. Az ügyfeleket illetően sem találhatunk részletes bontást, ami abból adódik, hogy előre meg van határozva, hogy milyen ügyfelek és ügyletek kerülhetnek be az adatbázisba. Mivel csak vállalati hiteleket rögzítik ebben az adatbázisban (részletes feltételeket lásd a 3.1-es pontban tanulmány rövid bemutatása során), ezért nem is tekinthető szükségesnek. Az ügyfelekre a következő adatmezők vonatkoznak: • • •
vállalati ügyfelek típusa (holding, egyedi, ismeretlen), melyik országból származik az ügyfél, a kockázati besorolása az utolsó felülvizsgálat időpontjában, valamint közvetlenül a default esemény előtt.
Az osztrák anyag abból indul ki, hogy a meghatározza a főbb paramétereket, azok összetevőit és azt, hogy ezeknek milyen információhordozóik vannak. Alapvetően hármas bontást alkalmaz: ügyfél, az ügylet és a biztosítás. A következő ügyfeleket különbözteti meg:
21
Fő csoport Kormányzat és állami szektor
Pénzügyi szolgáltatók
Vállalati ügyfelek
Magánszemélyek
ÜGYFELEK CSOPORTOSÍTÁSA Alcsoport Egyedek szintje Kormányzat Önkormányzat Egyéb állami hivatalok Helyi hatóságok Állami vállalatok Hitelintézetek Biztosító társaságok Pénzügyi és befektetési vállalkozások Multinacionális vállalatok Egyéb, mérleggel rendelkező társaságok Cégek és független szakértők (nem Vállalatok, gazdasági készítenek mérleget) társaságok Kis- és középvállalkozások Induló vállalkozások Non-profit szervezetek Projekt finanszírozás Tárgyi eszköz finanszírozás Specializált kölcsönök Áru finanszírozás
Tömeges termékek, szolgáltatások
Jövedelem termelő ingatlanok finanszírozása Folyószámlahitel Fogyasztói kölcsönök Lakossági építési kölcsön
Private banking
Az olasz tanulmányban az ügyfelekre és az ügyletre vonatkozó információkat egy táblaként kezeli (az ügylet jellemzőjének tekinti az ügyfelet), így az adatmezőket az ügylet részben mutatjuk be. 4.2.2. Ügylet Az összeurópai adatbázisban az ügyletről a következő adatok tartják nyilván: • Ügylet kódja • A hitel minősítése (default időpontot megelőzően és az utolsó megállapított érték) • A hitel lejárata • Fedezett-e a hitel? • A nemteljesítéskori kintlévőség összege • A nemteljesítés utáni további hitelek (összege, időpontja) • Az alkalmazott spread • Az ügylet típusa (pl. feltöltődő, áthidaló, számlahitel, stb.) • Az ügylet célja • Az ügylet rangsora (senior, alárendelt, stb.) Az osztrák tanulmány a következő hitelezési lehetőségeket különbözteti meg: • Hitelek, • Kölcsönök,
22
• • • • •
Fogyasztói kölcsönök, Lízing, Követelésvásárlás, Kötvények, Bankgarancia nyújtása.
Az ügyletek továbbá csoportosíthatóak: • a célja szerint (pl. ingatlan hitel) • az ügylet típusa szerint (pl. szindikált hitel) • az alapvető ügylet típusa szerint • a standardizáltság foka szerint (pl. private banking vagy tömegesen nyújtott szolgáltatás) • az ügyfél típusa szerint • a szervezeti egység szerint (pl. projektfinanszírozás). Az olasz anyagban az ügyletre, és ezáltal az ügyfélre vonatkozóan a következő adatmezőket találhatjuk: • A bank kódja • Az ügyfél kódja • Ágazati besorolás • A behajtás státusza a hónap végén • Magánszemély esetében a jövedelem, jogi személy esetében a bevétel • Mérlegfőösszeg • Létszám • A defaultba esés időpontja • Kitettség összege • Várható veszteség • A behajtás havi költségei Mint látható, csak az osztrák tanulmány határozza meg az ügyletek típusait, a másik két esetben pedig összességében, típustól függetlenül tartanak nyilván adatokat az ügyletre vonatkozóan. Itt is meg kell jegyeznünk, hogy az összeurópai adatbázis esetében az előre meghatározott kötöttségek miatt nem is releváns a részletes bontás. Úgy véljük azonban, hogy az ügylet jellemzői mellett a típus is fontos információt ad. 4.2.3. Biztosíték A három tanulmányban a következő biztosíték típusokat különböztetik meg:
23
ÖSSZZEURÓPAI ADATÁBÁZIS Biztosíték típusa Készpénz és piacképes értékpapír Nem piacképes értékpapír Követelések Készletek Követelések és készletek
AUSZTRIA Biztosíték osztálya
Biztosíték típusa
Pénzügyi biztosítékok
Értékpapírok
Egyéb pénzügyi intézménnyel szembeni követelések
Kereskedelmi ingatlanok Lakó ingatlanok
Garanciák Személyi biztosítékok
Részvények Kötvények Befektetési alapok Nemesfémek Határidős életbiztosítás Hitelek más banknál, beleértve a lakástakarékpénztárat Egyszerű kezes Készfizető kezes Garanciák
Hitelderivatívák Dologi biztosíték Ingatlan
Egyéb eszközök
Biztosíték típusa Kötvény
Készpénz
Befektetett eszközök és/vagy felszerelés
Áruk Garanciák Egyéb módon fedezett Fedezetlen Ismeretlen
Biztosíték kategória
OLASZORSZÁG
Lakóingatlanok Irodák és kereskedelmi ingatlanok Telkek Speciális ingatlanok Regisztrált eszközök (hajók, repülőgép, stb.) Járművek
Részvény (tőzsdei) Részvény (nem tőzsdei) Készpénz Arany Befektetési alap Áru Ingóság Egyéb Kereskedelmi ingatlan Ipari ingatlan Lakóingatlan Hatósági ingatlan Kezesség, garancia Biztosítás Szerződés engedményezés Hitel engedményezés Bevétel engedményezés Biztosítéki letét Határidős ügylet
24
Egyéb biztosítékok
Gépek Nyersanyagok Termékek Vevőkövetelések Bérlet/lízing Követelés folyamatos Árbevételtartozásokból engedményezés Szabadalom Licenc Jogdíj Jogok
Egyéb
Regisztrált jog Egyéb jog Biztosíték nélkül
Fedezetlen
25
Az összeurópai adatbázisban adatbevitel során a táblázatban felsorolt lehetőségek közül lehet választani a biztosítékok típusát illetően, négy különböző típust lehet megjelölni. Amennyiben a biztosíték típusok közül a készpénz és piacképes értékpapír sort választották, akkor a biztosítékról részletesebb jellemzést kell adni. A hitel típusától függően meg kell jelölni a lejáratát, továbbá minden biztosíték esetében meg kell határozni: • a nemteljesítéskori értéket, • az újraértékelés gyakoriságát. A garanciák esetében nyilván kell tartani továbbá a garancia nyújtójának : • azonosítási számát, • típusát, • és kockázati besorolását. Az olasz tanulmány esetében a legkiterjedtebb tábla a biztosítékokra vonatkozik, a típusa mellett a következő információkat is nyilván kell tartani: • azonosító, • konszolidált-e, • a biztosíték visszavonásának dátuma, • biztosítékkal fedezett összeg, • haircut, • piaci érték, • milyen dátumra vonatkozik a piaci érték, • névérték, • a garancia nyújtó típusa, • a garanciát nyújtó kockázata, • a garanciát nyújtó külső és belső ratingje, • jelzálog bejegyzés sorszáma (első, második, harmadik), • a jelzálog rögzítésének dátuma és akkori értéke, • jelzálog esetében az első és utolsó értékelés időpontja és az akkori érték, • havi megtérülés a biztosíték behajtásából, • leírás, • a behajtás kezdetének dátuma. A következő táblázat az osztrák anyag alapján készült, célja, hogy bemutassa a biztosíték és az ügyfél közötti kapcsolatot, azaz mely ügyfeleknél milyen biztosítékok fordulhatnak elő:
26
Biztosíték
Kormányzat, Kis- és középvállalkozások, Pénzügyi Cégek és független intézmények, szakértők, Induló Multinacionális vállalkozások, Private vállalatok Banking
Fedezetlen Készpénz Részvények Kötvények Befektetési alapok Arany Egyszerű kezes / garancia Készfizető kezes/ garancia Hitelderivatívák Határidős életbiztosítás Lakástakarék-pénztári betét Egyenleg más banknál Lakóingatlanok Irodák és kereskedelmi ingatlanok Telkek Speciális ingatlanok Regisztrált eszközök (hajók, repülőgép, stb.) Járművek Gépek Nyersanyagok Befejezett termékek Kereskedelmi követelések Bérlet / lízing Szabadalom Licenc Jogdíj Regisztrált jog Egyéb jog
4.3.
X X X X X X X
X X
X X
X
X X X X X X X X
Specializált kölcsönök
Retail termékek, szolgáltatások
X X X X X X X X
X X X
X
X
X X X
X
X X X
X X X
X X X
X X X X X X X X X X X X
X X X X
X X X
X
X
X X
OUTPUT ADATOK
Mint ahogy feljebb említettük, az összeurópai adatbázis esetében a tervezett output tulajdonképpen egy jelentés, amit az RMA készít a hozzá elküldött adatok alapján. Ez a jelentés összetett képet ad a kereskedelmi hitelek veszteségi és megtérülési jellemzőjéről, továbbá benchmarkként szolgálhat, ami alapján minden intézmény összevetheti a teljesítményét a csoportéval. A jelentést mind papíron, mind pedig elektronikusan megkapják félévente. A jelentés főbb elemei: • iparág, • a hitel típusa, 27
• • • • • • • • • • • • •
a hitel célja, biztosíték, a default típusa, a lehetséges kimenetelek (pl. a hitel átstrukturálása, hitelezési veszteség) a hitel összege, a default-kori kintlévőség, tőketörlesztés, tőkeveszteség, kamat kintlévőség, kapott kamat, LGD, átlagos kumulált megtérülés, átlagos megoldási idő,
Az osztrák anyag nem tesz említést az outputokról, azonban ismét meg kell jegyeznünk, hogy a tanulmány célja nem egy adatmodell kialakítása volt. Az olasz anyagban sem található leírás az adatmodell outputjait illetően, azonban feltételezhető, hogy mivel az ügyfelet és az ügyletet egyben kezelték, így a lekérdezések is csak együttesen lehetségesek.
4.4.
MÓDSZERTANI KÉRDÉSEK
Devizanem kérdése: Az összeurópai adatbázis esetében a kitettségek értékeit euróban kell megadni. Ha a részt vevő intézmények az adatok devizában tartják nyilván, akkor át kell váltania euróra a lekérdezési dátumra vonatkozó árfolyamon. A bankok negyedévente gyűjtik az adatokat, a RMA-hoz pedig félévente juttatják el. Lekérdezési dátumnak a negyedév utolsó napját tekintik. Az osztrák és olasz tanulmány nem tett említést a devizanemről. Azonosítók kérdése: Az összeurópai adatbázis esetében az RMA minden résztvevő intézményeknek ad egy egyedi és titkos azonosító kódot. Az ügylet és ügyfél azonosító szintén egy egyedi és titkos kód, amelyet az intézmények adnak minden külön esetnek, illetve ügyfélnek. Az osztrák anyag nem tesz említést az azonosítók kérdéséről, mivel ott nem közös adatbázis kialakítására készítették a tanulmányt, az olasz tanulmányban az intézményeknek az ABI által adott kódokat alkalmazzák. Diszkontráta kérdése: A diszkontrátáról egyedül az olasz tanulmány tesz említést, az LGD előrejelzéséhez, számításához kapcsolódva. Két típust különböztetnek meg: 1. kockázatmentes, 2. bővített diszkontráta, ahol a kockázatmentes diszkontrátát kibővíti a forrásköltséggel. 28
Ez azonban bankonként eltérhet, így egységesen az eddigiekben is alkalmazott kockázatmentes diszkontrátát alkalmazzák.
29
5. Az adatmodell input adatai A hazai közös LGD adatbázis részletes kimunkálásnak első nagy fejezete az input adatok köre, azaz a bemenő információk részletezése. Ebben a témakörben kerül meghatározásra azon adatok sokasága, amelyeket rögzíteni kell, hogy egy működő rendszerhez jussunk. Alapvetően négy elkülöníthető rekordtípust különböztetünk meg: o o o o
Ügyfél tábla, Ügylet tábla, Biztosíték tábla, Cash-flow tábla.
Minden témakörnél felmerülnek olyan szakmai kérdések, melyek tisztázása nélkülözhetetlen egy jól működő rendszer kialakításához. Ezeket minden esetben kiemeltük, és a módszertani kérdések között felhívtuk a figyelmet rá.
5.1.
ÁLTALÁNOS MÓDSZERTANI KÉRDÉSEK
A teljes input adatsokasággal kapcsolatban felmerültek olyan alapvető kérdések, amelyek a teljes rendszerre közvetlen hatást gyakorolnak. Legördülő menü jelentősége A kitöltendő input adatok rögzítésénél nagy szerepet játszik az adatok megbízhatósága, ezért a rendszer kialakításánál nagy figyelmet fordítottunk arra, hogy a helytelen adatbevitelt a minimálisra csökkentsük. Amennyiben standard válaszlehetőségek jellemzik az adott kitöltendő mezőt, ott minden esetben legördülő menü használatát javasoljuk. Ezáltal elkerülhető a főbb csoportosítási szempontok szerinti adatrögzítési hibák jelenős hányada. Ugyanakkor, mint minden standardizálás, elveszíthet jelenleg mellékes, ám a későbbiekben felértékelődő információ kategóriát, ezért a részletesen bemutatásra kerülő adatbeviteli rendszer esetében a standard válaszok körét a rendszer bevezetése előtt érdemes a rendszer jövőbeni felhasználóinak tételesen felülvizsgálni. Egyedi azonosítók kezelése Jelenleg is működik a Központi Hitelinformációs Rendszer (volt BAR), amelyben jellegénél fogva helye van az egyedi azonosításnak. Azonban a közös LGD adatbázisnak nem feladata ezt nyilvántartani, sőt a jelenlegi adatvédelmi előírások olyan aggályokat vetnek fel, amely elkerülése végett e rendszerbe az ügyfélre vonatkozó, beazonosításra alkalmas adat rögzítése kifejezetten tiltott természetes személyek esetében (nem természetes személyek esetében engedélyhez között). Ezért inputként való megadása nem is lehetséges, valamint az outputnál is olyan korlátozással éltünk, hogy egyedileg ne lehessen ügyfelet és ügyeltet beazonosítani.
30
Időpontok jelentősége Kulcskérdés az egyes időpontok megadása a rendszerben. Ennek több alapvető oka is van. Mivel az adatbázis háttérrendszere képes lesz LGD értékeket számítani, így a diszkontálást is rendszer végzi. Ennek alapvető követelménye, hogy a nemteljesítésre és a pénzáramokra vonatkozó helyes időpontok kerüljenek rögzítésre. Utólagos módosítások lehetősége Az adatbázis alapvetően csak lezárt ügyleteket tartalmaz. Ez által az esetek döntő többségében nem lehet szükség a felvitt adatok utólagos módosítására. Azonban – mint minden adatrögzítési feladat esetében – a rögzített adatokban előfordulhatnak hibák. Az adatbázist ezért már a tervezéskor fel kell készíteni az utólagos módosítások kezelésére. Az egyes rögzített rekordokat utólag (is) mindössze annak a hitelintézetnek van jogosultsága módosítani, amely azt felrögzítette, még az adatbázis üzemeltetője sem végezheti ezt el, azonban vélelmezett hiba esetén értesíti az adat gazdáját. A rendszerbe kerülő ismérvek köre Az adatmodellbe kerülő információk meghatározásánál elsősorban arra kell összpontosítani, hogy releváns lehet-e az adat a tényleges veszteségráta vagy megtérülési ráta meghatározásához, illetve mennyiben segíti a vonatkozó előrejelzéseket. Hazai mérések korlátozottan (tapasztalataink szerint egyáltalán nem) állnak rendelkezésre arról, hogy melyek azon tényezők, amelyek közvetlen hatással vannak az LGD-re és melyek azok, melyek elhanyagolhatók. Ezért az adatmodell elkészítésekor arra törekedtünk, hogy minden olyan információt gyűjtsünk össze, amelyből egy későbbi elemzés által megadható azon szűk adatkör, amelyet a jövőben is érdemes gyűjteni. Mindazon ismérvek körét, amelyek befolyással lehetnek a megtérülésre, azonban ez statisztikailag nincs alátámasztva, opcionális mezőként tüntetjük fel. Az ilyen inputok opcionális kitöltése nem azt jelenti, hogy valamely hitelintézet kitöltheti, ha szeretné, hanem, hogy közös egyeztetést követően érdemes eldönteni, hogy beépítésre kerüljön-e az adatmodellbe.
31
5.2.
ÜGYFÉL
5.2.1. Adatmezők Mezők 1 2 3 4
Dátum (a rögzítés időpontja) Bank azonosító Ügyfél azonosító Ügyfél típus
5
EVA
6
Ágazati besorolás
7
Ügyfél árbevétele/havi jövedelme Beszámoló időpontja
8
Típus
Formátum
Karakterek száma
éééé/hh/nn alfanumerikus alfanumerikus Legördülő menü Közkereseti társaság /Kkt./ Betéti társaság /Bt./ Közös vállalat /Kv./ Korlátolt felelősségű társaság /Kft./ Részvénytársaság /Rt./ Egyesülés Közhasznú társaság /Kht./ Alapítvány/közalapítvány Egyéb közhasznú Egyéni cég Egyéni vállalkozó Férfi Nő Önkormányzat, Önkormányzati intézmény Központi költségvetési szerv Egyéb költségvetési rendszerben működő társaság. Pénzintézetek Egyéb Igen/Nem Legördülő menü Legördülő menü Numerikus
4 11
15
éééé/hh/nn
32
9 10 11 11/a
Alkalmazottak száma Mérlegfőösszeg Ügyfél címe Ország
11/b
Település
11/c
Irsz
12
Alapítás éve/Születési év
Numerikus
6
Numerikus
15
Legördülő menü Legördülő menü Települések egy részében determinált, egyébként legördülő menü Numerikus
256 256 4
5.2.2. Kitöltési segítség 1. Dátum (a rögzítés időpontja) Az ügyfél adatbázisba történő rögzítésének időpontja. Nem csak technikai jelentőséggel bíró mező. Lekérdezési tétel részét is képezheti, valamint az ügyfél azonosításában is szerepet játszhat. Formátuma kötött: éééé/hh/nn, azaz év-hónap-nap (automatikus) 2. Bankazonosító Az ügyletet az adatbázisba rögzítő hitelintézet egyedi azonosítója. Az azonosító biztosítja a későbbi módosítás lehetőségét, valamint belső ellenőrzésiek alapját képzi. Nincs lehetőség ennek begépelésére, a rendszer automatikusan generálja (rendeli hozzá) adott IP címhez, ahonnan az adat feltöltésre kerül. Ennek előzménye az IP cím regisztráció, melyből a rendszer egyértelműen hozzárendel azonosítót. Intézményenként meghatározott számú regisztrációra biztosít lehetőséget a rendszer. Kitöltése automatikus. Formátuma: xxyy, ahol „x” betűt „y” számot jelent. 3. Ügyfél azonosító A felrögzített ügyfél egyedi azonosítója. A rendszer automatikusan generálja, tehát nem a belső azonosítók kerülnek a rendszerbe. Külön azonosító azért kerül rögzítésre, mert egy ügyfél többször is az adatbázisba kerülhet, még akár egy hitelintézettől is, és az ügyfél jellemzőinek időbeli változása (pl. árbevétel, ágazati hovatartozás, területi 33
ismérv) következtében a lekérdezés specifikálása esetén hibás adatok kerülhetnek az outputba 5 . Kitöltése automatikus. Formátuma: tbbbbssssss, ahol „t” az ügyfél típusát, „b” a bankazonosítót, „s” sorszámot jelenti. 4. Ügyfél típus - opcionális A rendszerbe beépített legördülő menü segítségével választható ki adott ügyfél típusa. A típus megjelölése kötelező. A csoportosítás a lekérdezések egyik rendezőelve. Az ügyfél jogi státuszán túlmenően egyes esetekben további bontás válhat szükségessé. Ezért szükséges megadni adott konkrét társasági formáját. A besorolás a gazdasági társaságokról valamint a közhasznú társaságokról szóló törvény alapján történik. Külföldi ügyfelek esetében amennyiben jogilag nincs a felsoroltakkal megegyező kategória, úgy az „Egyéb” státuszt kell megjelölni. • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
Közkereseti társaság /Kkt./, Betéti társaság /Bt./, Közös vállalat /Kv./, Korlátolt felelősségű társaság /Kft./, Részvénytársaság /Rt./, Egyesülés, Közhasznú társaság /Kht./, Alapítvány/közalapítvány, Egyéb közhasznú, Egyéni cég, Egyéni vállalkozó, Férfi, Nő, Önkormányzat, Önkormányzati intézmény, Központi költségvetési szerv, Egyéb költségvetési rendszerben működő társaság, Pénzintézetek Egyéb
Kitöltése opcionális (legördülő menüből választható).
5
Ez azzal a redundanciával járhat, hogy egy ügyfél egy időpontra vonatkozó adatai többször kerülnek a rendszerbe, azonban az adatok biztonságos kezelése (egy ügyfél több pénzintézet által is rögzítésre kerülhet) megköveteli ezt.
34
5. EVA - opcionális Azon ügyfelek esetében, amelyek az EVA státuszuk miatt nem tartoznak a számviteli beszámolási kötelezettség hatálya alá, ott „Igen” megjelölése kötelező. Minden egyéb releváns esetben „Nem” válasz szükséges Kitöltése opcionális. Legördülő menü (Igen/Nem). 6. Ágazati besorolás - opcionális Az input adatok felvétele alágazat szintű bontás megadását teszi lehetővé. Ennek szükségessége azért merül fel, mert az egyes hitelintézetek eltérő mélységű és bontású ágazati csoportokba sorolják ügyfeleiket és képeznek kockázati csoportokat. Az ágazati besorolás alatt, adott ügyfél főtevékenységét értjük. Ez lehet a nyilvántartott főtevékenység vagy az a tevékenység, melyből árbevételének legnagyobb hányada keletkezett. Általában elmondható, hogy rövid időtávon a tevékenységi besorolás állandó, azonban azon esetekben, mikor változás következik be az ismérvben, mindig a default eseményt megelőző utolsó nyilvántartott besorolást kell az adatbázisban rögzíteni. Kitöltése opcionális, legördülő menü segítségével (csak ahol értelmezhető fogalom). 7. Ügyfél árbevétele/Éves jövedelme - opcionális Magánszemély esetén: Amennyiben szerepel a hitelintézet nyilvántartásában az ügyfél havi vagy éves jövedelme, úgy annak rögzítésére e mező használható. Amennyiben átlagos havi jövedelem van, úgy az évesíteni kell. Amennyiben több időpontra vonatkozó információ áll rendelkezésre az ügyfél jövedelméről, úgy a nemteljesítés időpontja előtti utolsó felvitele szükséges. Az adatokat ezer forintra kell kerekíteni. Egyéb esetben: Az ügyfél, nemteljesítés időpontját megelőző utolsó éves beszámoló alapján nyilvántartott, éves nettó árbevétele. Az adatokat ezer forintban kell megadni. Az államháztartás rendszerében működő intézményeknél (beleértve az önkormányzatokat is) az államháztartás alrendszereinek működési bevételeit kell rögzíteni. Pl. helyi önkormányzatok esetében: 2005/07 űrlap 53. (intézményekkel együtt) Kitöltése opcionális. Magánszemély esetén, amennyiben nincs információ a jövedelemre, úgy üresen kell hagyni a cellát (nem 0). Projektcégek esetében üres, akárcsak azon vállalatoknál, ahol nem volt még elzárt üzleti év.
35
Formátuma: numerikus 15 karaktering vagy üres. 8. Beszámoló időpontja - opcionális Magánszemélyek esetében: Az éves jövedelem mezőhöz kapcsolódó dátum. A nemfizetési eseményt megelőző utolsó jövedelem nyilvántartásának időpontja. A jövedelemigazolás időpontja. Egyéb esetben: Az árbevételre, a létszámra és a mérlegfőösszegre vonatkozó beszámolási időszak vége. (pl. 2001-es beszámoló esetén 2001.12.31.) Kitöltése kötelező, amennyiben a 7. pont ki volt töltve. 9. Alkalmazottak száma - opcionális Magánszemélyek kivételével (ez esetben üres) minden egyéb ügyféltípusra meg kell adni. Az éves árbevétellel megegyező időpontban, default eseményt megelőző, utoljára nyilvántartott éves átlagos statisztikai létszám. Amennyiben a létszámadatra vonatkozó információ frissebb, akkor is a bevétel időpontjára (és a mérlegfőösszegre) vonatkozó létszámadatot kell rögzíteni az adatbázisba. Amennyiben 0 fő foglalkoztatott volt adott ügyfélnél, úgy azt is meg kell adni (nem üres). Kitöltése opcionális. Formátuma 6 karakter hosszúságú numerikus vagy üres. 10. Mérlegfőösszeg - opcionális Vállalati ügyfelek esetén kell megadni, az árbevétellel és az alkalmazotti létszámmal konzisztens időpontra vonatkozóan, amely optimális esetben a nemfizetési esemény előtti utolsó beszámolóból származik. A mérlegfőösszeget a beszámolónak megfelelően ezer forintban kell megadni. Kitöltése opcionális (csak a beszámolóra kötelezett ügyfelek esetén értelmezhető). Formátuma: numerikus 15 karaktering vagy üres. 11. Ügyfél címe - opcionális Az ügyfelek egyedi beazonosíthatósága nélkül szükséges megadni a székhelyre vagy lakhelyre vonatkozó információkat. Ezért minden esetben csak a következő megadása szükséges: 11/a Ország Az ügyfél székhelyére vagy magánszemély/egyéni vállalkozó esetén az állandó lakhelyre vonatkozó ország megjelölése, legördülő menü segítségével. 11/b Település
36
Az ügyfél székhelyére vagy magánszemély/egyéni vállalkozó esetén az állandó lakhelyre vonatkozó település megjelölése. Magyarország esetén a települést legördülő menü segítségével a településlistából kell kiválasztani. 11/c IRSZ Az ügyfél székhelyére vagy magánszemély/egyéni vállalkozó esetén az állandó lakhelyre vonatkozó irányítószám megjelölése. Amennyiben a megjelölt ország nem Magyarország, üresen kell hagyni. Kitöltése opcionális. Formátuma numerikus, 4 karakter hosszúságú. 12. Alapítás éve/Születési év - opcionális Fontos ismérv az ügyfélről, hogy mikor alakult/született. Vállalati ügyfelek esetében pedig a cég életkora van nagy befolyással a nemfizetésre. Azonban az időtényező kiküszöbölésére az életkor helyett az alapítás, illetve a születési év megadása szükséges. Önkormányzatok, költségvetési szervek esetén kitöltése nem bír jelentéstartalommal. Kitöltése opcionális. Formátuma kötött: numerikus, 4 karakter. 5.2.3. Módszertani kérdések Ágazati besorolás Az ügyfélszintű csoportosítás egyik alapeleme az iparági besorolás. Itt több lényeges kérdés is felmerül: o a hitelező mely időpontbeli, o valamint milyen módszer (bevallás) alapján határozza meg az ügyfél ágazati hovatartozását. o A KSH által referenciaként megadott TEÁOR kódok időben változnak. A kihelyezéskor a mai gyakorlatban preferált adatigény a kérelmező árbevételének felosztása iparáganként, amely reálisabb képet ad a valódi hovatartozásról. Az időbeliség kérdését ez természetesen nem oldja meg, hiszen továbbra is fennáll a kérdés, hogy a kihelyezéskori vagy a nemteljesítéskori ágazati besorolást kell figyelembe venni. Azt sem tudhatjuk előre, hogy egy ágazati migráció befolyásolhatja-e az LGD értékét, erre csak a feltöltött adatbázisból építkező statisztikai vizsgálatok adhatnak választ. Szakmailag fontosabbnak tartjuk azt a tudást, hogy a nemteljesítéskor hová tartozott az ügyfél, így ennek a felvitelét támogatjuk. Mivel az időbeliség kérdése többnyire a hosszú távú hitelek esetében lényeges (a rövideknél kevésbé valószínű a „vándorlás”), úgy gondoljuk, hogy a nemteljesítés előtti utolsó teljes év ágazati besorolása nagyobb információt hordoz, mint pl. egy öt évvel korábbi kihelyezéskori besorolás. Persze rögtön felmerül a kérdés, hogy bekérik/nyilvántartják-e a bankok ezt az
37
adatot évente? Amennyiben nem, akkor a legutolsó elérhető, a bank által bekért információt tartjuk a legjobban használhatónak. A TEÁOR besorolás az utóbbi 10 évben jelentős változásokon ment keresztül (TEÁOR ’98 – TEÁOR 03’), de évről-évre is felmerülnek kisebb változások. Egyes tevékenységeknek megváltozott a besorolása, mások eltűnnek a listáról vagy épp új ágazatok jelennek meg. Általában ezek a változások jelentéktelenek, és döntően a szakágazati szinteket érintik. Az összesítő lekérdezéseknél nem eredményez lényeges változást, azonban egy megfelelő rendszer elérése érdekében az adatbázis háttér-adatállományának tartalmaznia kell az ágazati besorolások hivatalos listáját minden évre visszamenően (elkerülendő a hibás adatbeviteleket és lekérdezéseket). Az ágazati hovatartozás több biztosítéktípusnál is lényeges elem lehet, mivel alapvetően befolyásolja a biztosíték likviditását, esetleg volatilitását. (Pl. ipari, mezőgazdasági ingatlanok, gépek, berendezések esetében ez különösen igaz.) Árbevétel, létszám és a mérlegfőöszeg időpontja Itt - az előző ponthoz hasonlóan - ugyancsak felmerül a kérdés: mikori ügyféladatokat használjon a rendszer? Alapvetően két időpont rögzítése merülhet fel: o A kihelyezés időpontja, o A nemteljesítést megelőző utolsó elérhető időpont. Ennek jelentősége elsősorban a hosszú távú követelések esetén mondható jelentősnek, hiszen éven túli lejáratú tranzakcióknál merülhet fel az alapprobléma. A kihelyezésre vonatkozó időpont mellett több érv is szólhat. A legjelentősebb, hogy az ügyletek egy részében vélhetően egyszer kerültek (kihelyezéskor) rögzítésre az ügyféllel kapcsolatos adatok, így mindössze ez az információ érhető el a belső banki adatbázisból. A másik tényező pedig az, hogy a hitelintézet az ügylet kezdetén sorolja be az ügyfelet csoportba (pl. KKV), és ez alapján dönt a kihelyezés feltételeiről, így a biztosítékok típusáról és volumenéről. Ez alapján az ügyfél akkori állapotához kapcsolható az pl. eredmény-arányos fedezet és ennek LGD értéke. Azonban, mivel az LGD a nemteljesítésből fakad, ezért itt is a legfrissebb, (nemteljesítéskori) adatokból való merítést preferáljuk. Emellett szól az, hogy az IRB szerint követelmény az ügyfélminősítés legalább évenkénti felülvizsgálata. Ebbe beletartozik az is, hogy a KKV besorolás megtartását is a legfrissebb adatok alapján igazolni kell tudni. Kis- és középvállalatok kezelésének kérdése Az IRB-t alkalmazni kívánó hitelintézetek a KKV ügyfeleiket részben a lakossági, részben a vállalkozói portfolióba sorolhatják. A vállalkozói portfolióban a tőkekövetelmény enyhítése az 5 millió és 50 millió Euro árbevételű KKV-k esetében érvényesíthető. 5 millió Euro árbevétel alatt a tőkekövetelmény kedvezmény az 5 millió Euro árbevételű cégekével azonos. A lakossági portfolióba sorolható KKV-k esetében a maximálisan 1 millió Euro kitettség és a lakossági hitelekhez hasonló értékesítési, hitelelőkészítési, minősítési, hiteldöntési,
38
monitoring és/vagy behajtási rendszer az irányadó. A KKV-kat a portfolióba való besorolásnál fel kell tüntetni, de a KKV besoroláshoz szükséges ismérveken túl (árbevétel, létszám, stb), további ismévek nem szükségesek. Míg a gyakorlatban több piaci szereplő és a szabályozások is Euro-ban határozzák meg a KKV-k határait, az ügyféladatok viszont Forintban állnak rendelkezésre. A kettősség elkerülése végett az adott nemteljesítéskori árfolyam alkalmazását javasoljuk. Az adatbázisba egységes pénznem használata indokolt. Mivel az adatok többsége Forintban van rögzítve, ezen kívül a bemenő és kimentő pénzáramok is e pénznemben merülnek fel általában, a javasolt pénznem a magyar Forint. Egyéb pénznemben felmerülő alapadatokat, biztosítéki értékeket valamint cash-flow-kat forintosítani szükséges. A forintosítás mindig adott eseményhez kapcsolódó MNB devizaárfolyam. Külön módszertani kérdést vet fel, hogy az időben eltérő kis- és középvállalkozást miként kezelik a hitelintézetek. 10 éves időtávlatban nem biztos, hogy helyénvaló, ha a jelenleg érvényben lévő definícióval élünk és a jelenlegi bevétel és mérlegfőösszeg értékek alapján soroljuk be adott nemfizetésbe eső vállalatot. A vállalkozói portfolióba sorolt KKV-knál az éves minősítési felülvizsgálatnál, meg kell vizsgálni a KKV-k közé tartozás ismérveinek a fennmaradását, illetve meglétét. Lakossági portfoliónál ez nem biztosított. Ezt a kérdést az adatbázis azzal oldja meg, hogy minden felhasználónak lehetősége nyílik egyedi szabályok értelmezésére a lekérdezéseknél, így arra, hogy az időben változó banki KKV besorolást beállíthassa. Pl. 1993 előtt: 1000mFt árbevétel; 1993-2002: 2000mFt árbevétel; 20032500mFt árbevétel. Egyszerűsített vállalkozási adó A nemzetközi szakirodalom és az EU direktíva jellegénél fogva nem tesz említést az olyan egyedi jogi státuszú ügyfelek csoportosításáról, melyek a nemzeti szinten előfordulnak. Magyarországon a legjelentősebb ilyen egyedi státuszú ügyfélcsoport az EVA hatálya alá tartozó vállalatok és egyéni vállalkozók. Ennek külön taglalását azért tartjuk fontosnak, mivel vélhetően (bár statisztikailag nincs alátámasztva) kockázati szempontból eltérőek lehetnek, mint a számviteli törvény alá tartozó ügyfelek. Bár egyes EVA-s vállalatok a számviteli törvény hatálya alá tartoznak (a korlátolt felelősségű társaság, a szövetkezet, a lakásszövetkezet, az erdőbirtokossági társulat, a végrehajtói iroda, az ügyvédi iroda, a szabadalmi ügyvivői iroda, és a közjegyzői iroda). Az adatbázis lehetőséget teremt ezen ügyfelek egyedi kezelésére az által, hogy minden potenciálisan érintett ügyfél rögzítésénél a hitelintézet köteles megjelölni, amennyiben olyan státuszú vállalkozásról vagy egyéni vállalkozóról van szó, amely nem tartozik a számviteli törvény hatálya alá. Területi jelentőség Az ügyfél földrajzi adatait bizonyos esetekben fontos ismérv lehet, amelynek hasznossága ügyfélszinten főleg a kisvállalati/lakossági kihelyezések, míg intézményszinten a takarékszövetkezetek esetén érezhető leginkább. Ma Magyarországon lakossági és mikro/kisvállalati szinten látjuk leginkább értelmét egy ilyen bontásnak, hiszen a nagyoknál a
39
területi különbségek nem tekinthetők lényeges tényezőnek. Intézmények terén elsősorban a földrajzilag kötötten működő takarékszövetkezetek számára lesznek értékesek ezen bontású lekérdezési lehetőségek. (Emellett a lakossági/kisvállalati téren akár minden intézmény számára.) Külföldi pénznem kezelése Mivel az adatbázis alapkövetelménye az egységesség, ezért valamennyi felvitt értéket egyetlen devizanemben, esetünkben Forintban ajánlunk felvinni. Ha ez nem így történne, lekérdezést követően a más pénznemekben meghatározott ügyleteknél akár több évre visszamenőlegesen kellene előkeresni minden egyes értékhez az aznapi árfolyamot. Az adatbázis kialakításánál fontos szempont, hogy a későbbiek folyamán a benne lévő adatok átválthatóak lesznek, így az esetleges Euró-zónához történő csatlakozás után az egységesen használt pénzformátum Euro kell, hogy legyen. Ügyfelek csoportosítása Az adatbázis alapvető célja, hogy minél teljesebb körben fogja át az egyes ügyfélcsoportokat, ez által a teljes nemteljesítő portfolió rögzítése lehetséges legyen. Alapvetően jelentős ügyletszám a lakossági és a vállalati ügyfelek esetében lesz jelentős, de nem csak ezen ügyfelek rögzítésére tettük alkalmassá az adatbázist. Az önkormányzati defaultok száma igen alacsony. Ami további nehézségeket okozhat, hogy jelenleg igen kevés hitelintézet rendelkezik önkormányzati ügyfélkörrel, igen magas a koncentráció. Hazánkban az intézményi portfoliót, amely nemzetközileg is a kevés nemteljesítő státuszú ügyfelet tartalmazó, ún. „low default” portfolióhoz tartozik szintén szerepeltetjük jelenleg az adatmodellben. Vélhetően a professzionális piaci szereplőknél (hitelintézetek, befektetési vállalkozások, prudenciális követelmények alá tartozó befektetési vállalkozások) igen kevés a nemteljesítési esemény. Így az adatmodell gyakorlati megvalósítása esetén megfontolandó, hogy az ilyen ügyfélhez kapcsolódó ügyletek szerepeltetve legyenek. Önkormányzatok jogi helyzete Az önkormányzatok különleges jogi helyzete speciális kezelést igényel. Az 1996. évi XXV. Tv. értelmében az önkormányzati adósságrendezés egy reorganizációs program melletti egyezséggel vagy a vagyon bírósági felosztásával végződhet. Utóbbi esetben a hitelezői kártérítési igényt csak a rendszeres személyi juttatások előzik meg a kielégítési rangsorban. A probléma (az időbeli elhúzódás mellett) nem is itt jelentkezik a gyakorlatban, hanem a nem megfelelő biztosítéki rendszer oldalán. A gyakorlat ugyanis az, hogy a hitelező sokszor a törzsvagyonhoz tartozó elemeket és az államtól származó bevételeket fogad be fedezetként. Az ilyen típusú biztosítékok elfogadása erősen kérdéses, beszámítását nem tartjuk alátámasztottnak.
40
Emellett fontosnak tartjuk azt, hogy az önkormányzatokat azok intézményeivel együtt, összevontan vizsgálják és minősítsék a hitelintézetek, mivel ezek gazdálkodása egymástól el nem választható, hiszen a kiadási és bevételi oldalakat is a vállalt feladatok befolyásolják. Különösen igaz ez annak fényében, hogy az intézmények fenntartási költségei olyan mértékben emelkedtek, amellyel a normatív támogatások összegei nem tudtak lépést tartani. Faktoring ügyletek A faktoring ügyleteket az új tőkemegfelelési szabályozás, „vásárolt követelések” néven külön kezeli, és az ezekkel kapcsolatos hitelkockázatot a behajtható összeg kockázata (dilution risk) néven külön nevesíti. A faktoring az áruszállításból és szolgáltatás nyújtásából származó rövid lejáratú követelések folyamatos megvásárlása és kezelése. A faktoring cég szerződés keretében átveszi a követelések fizetőképességi kockázatát és megelőlegezi a követelést. A faktoring során a faktor áruk és szolgáltatások értékesítéséből keletkező számlakövetelések tekintetében: – vagy azonnal megvásárolja valamennyi számlakövetelést készpénzért, – vagy a vevőköveteléseket kezeli és ellát egyéb, velük kapcsolatos könyvvezetési feladatokat, – avagy beszedi a számlaköveteléseket, – akár átvállalja a hitelezési veszteséget, ha a vevő képtelen lenne fizetni. Bár jogilag eltérőek az egyes faktoring típusok, az adatbázis kialakításánál nem tartottuk szükségesnek a részletes bontást. Faktoring ügylet esetében mindig azt az ügyfelet kell rögzíteni, amellyel szemben a vevőkövetelés fennáll. Visszterhes faktoringnál, amennyiben a vevőkövetelés eredeti tulajdonosa is nemfizetésbe esik, úgy külön ügyletként kell rögzíteni azt az adatbázisba. A faktoring ügyfeleket azért tartjuk szükségesnek elkülöníteni az adatbázisban, mert a behajtható összeg kockázatának várható veszteségrátája a belső minősítésre alapuló módszer esetében kiemelkedően magas, az alárendelt kitettségekhez hasonlóan 75%. (Ha a faktoring követelés alárendelt kitettségnek minősül az IRB alapmódszernél a szabályozás 100%-os LGD-t ír elő.)
41
5.3.
ÜGYLET
5.3.1. Adatmezők Mezők 1 2 3 4 5
Típus
Ügylet azonosító Ügyfél azonosító(k) Bank azonosító Dátum (a rögzítés időpontja) Ügylet típusa
Formátum
Karakterek száma
alfanumerikus alfanumerikus alfanumerikus éééé/hh/nn
12 11 4
legördülő menü
Magánszemély Lakáshitelek Támogatott lakáshitelek Lakóingatlannal fedezett egyéb hitelek Lakossági folyószámlahitelek Hitelkártyák Személyi kölcsönök Gépjárműhitelek Diákhitelek Áruhitelek Egyéb, természetes személyeknek nyújtott hitelek Hitelhelyettesítő garanciák (lakossági portfolióba sorolt KKV) Nem-hitelhelyettesítő garanciák (lakossági portfolióba sorolt KKV) Széchenyi kártya hitelek(lakossági portfolióba sorolt KKV) Gépjármű lízing(lakossági portfolióba sorolt KKV) Ingatlan lízing (lakossági portfolióba sorolt KKV) Egyéb lízing(lakossági portfolióba sorolt KKV) Faktoring(lakossági portfolióba sorolt KKV)
42
Leszámítolt váltók(lakossági portfolióba sorolt KKV) Váltókezesség(lakossági portfolióba sorolt KKV) Egyéb, lakosságnak minősülő KKV-kal szembeni mérlegen belüli kockázatvállalás Egyéb, lakosságnak minősülő KKVvállalkozókkal szembeni mérlegen kívüli kockázatvállalás Vállalat/Kormányzat /Önkormányzat Folyószámla hitel Rulírozó hitelkeretek Rövid lejáratú eseti hitelek Középlejáratú beruházási hitelek Középlejáratú forgóeszköz finanszírozási hitelek Hosszúlejáratú beruházási hitelek Ingatlan hitelek Hitelviszonyt megtestesítő értékpapírok Megnyitott akkreditívek Hitelhelyettesítő garanciák Nem-hitelhelyettesítő garanciák Széchenyi kártya hitelek Gépjármű lízing Ingatlan lízing Egyéb lízing Faktoring Leszámítolt váltók Váltókezesség Repóügyletek Értékpapírkölcsönzési ügyletek Származékos ügyletek
43
Egyszerű határidős ügyletek Egyéb, vállalkozókkal szembeni mérlegen belüli kockázatvállalás Egyéb, vállalkozókkal szembeni mérlegen kívüli kockázatvállalás Specializált hitel Árufinanszírozás Tárgyi eszköz finanszírozás Projektfinanszírozás Jövedelemtermelő ingatlan Magas volatilitású kereskedelmi ingatlan
6
7 8 9 10 11 12 13 14
Bankközi Egyéb Szerződés időtartama
Támogatott-e Szindikált-e Kötelezettség kezdete Nemteljesítés időpontja Ügylet lezárta, nemteljesítés megszűnése Teljes kötelezettség összege Default időpontjában lévő tartozás Az ügylet pénzneme
legördülő menü Rövid lejáratú (éven belüli) Hosszú lejáratú (5 éven belüli) Hosszú lejáratú (5 éven túli) Igen/Nem Igen/Nem
legördülő menü legördülő menü éééé/hh/nn éééé/hh/nn éééé/hh/nn eFt
25
eFt
25
legördülő menü HUF EUR CHF Egyéb
44
5.3.2. Kitöltési segítség 1. Ügylet azonosító A felrögzített ügylet egyedi azonosítója. A rendszer automatikusan generálja. Kitöltése automatikus. Formátuma: ttbbbbssssss, ahol „t” az ügylet típusát, „b” a bankazonosítót, „s” sorszámot jelenti. 2. Ügyfél azonosító A felrögzített ügyfél egyedi azonosítója, melyhez adott ügylet kapcsolódik. Az ügyfél rögzítése utána a rendszer által generált egyedi azonosítót kell itt rögzíteni. Kitöltése kötelező. Ebből adódóan ügyfelet/ügyfeleket kell rögzíteni.
először
az
ügylethez
kapcsolódó
Kitöltése kötelező. Amennyiben több ügyfél tartozik adott ügylethez, úgy minden ügyfélre vonatkozóan ki kell tölteni. Formátuma: tbbbbssssss, ahol „t” az ügyfél típusát, „b” a bankazonosítót, „s” sorszámot jelenti. 3. Bank azonosító Az ügyletet az adatbázisba rögzítő hitelintézet egyedi azonosítója. Az azonosító biztosítja a későbbi módosítás lehetőségét, valamint belső ellenőrzésiek alapját képzi. Nincs lehetőség ennek begépelésére, a rendszer automatikusan generálja (rendeli hozzá) adott IP címhez, ahonnan az adat feltöltésre kerül. Ennek előzménye az IP cím regisztráció, melyből a rendszer egyértelműen hozzárendel azonosítót. Intézményenként meghatározott számú regisztrációra biztosít lehetőséget a rendszer. Kitöltése automatikus. Formátuma: xxyy, ahol „x” betűt „y” számot jelent. 4. Dátum (a rögzítés időpontja) Az ügyfél adatbázisba történő rögzítésének időpontja. Nem csak technikai jelentőséggel bíró mező. Lekérdezési tétel részét is képezheti, valamint az ügyfél azonosításában is szerepet játszhat.
45
Kitöltése automatikus. Formátuma kötött: éééé/hh/nn, azaz év-hónap-nap 5. Ügylet típusa Mivel az adatbázis alapvetően ügylet-specifikus, így az ügyletek kategorizálása jelenti a kulcskérdést. Az adatbázis létrejöttével lehetőség nyílik arra, hogy az ügylet/ügyfél/biztosíték kategóriák továbbbontásával, fejlettebb várható veszteségszámítást lehet alkalmazni. Az ügyletek csoportosításánál egyaránt figyelembe vettük a CRD Direktíva csoportosítását és hazai előírásokat. (Mindazonáltal megjegyezzük, hogy például a specializált hiteleket megtérülési, biztosítéki szempontból „bedobozolni” a vállalati hitelek kategóriájába igen nehéz, ezért adatfelvitel szempontjából nehezen kezelhetők, és torzíthatják is a lekérdezések eredményét. Ezek kezelése, felvitele további egyeztetést igényelhet a piaci szereplőktől.) A csoportosításnál mindenképpen egyfajta hierarchia kialakítására törekedtünk. A lekérdezési felület lehetőséget biztosít az ügyletek hierarchiájában változó pool-ok LGD adatainak kinyerésére. Ezzel elősegítve, hogy minden hitelintézet a saját portfoliójához igazodva egyedi kategóriák képzését valósítsa meg. Alapvetően az ügylet ügyfél specifikus. Természetesen lehetnek átfedések, de a fő csoportosítási tényezőnek az ügyfél típusát tekintjük: • • • •
magánszemély, vállalat, kormányzati szerv és önkormányzat, más pénzintézet.
Kitöltés legördülő menü segítségével. 6. Szerződés időtartama - opcionális Az ügyletek közvetlen csoportképző ismérve az ügylet futamideje. Azonban az adatbázis könnyebb kezelhetősége és a túlzott tagoltság elkerülése érdekében külön kitöltendő mezőként szerepeltetjük. A magyar jogi szabályozás és hatályos PSZÁF bevallások bontását szem előtt tartva három kategória került kialakításra: • • •
Rövid lejáratú (1 éven belüli) Hosszú lejáratú (5 éven belüli) Hosszú lejáratú (5 éven túli)
Mivel alapvetően lezárult események rögzítésére alkalmas az adatbázis, így minden ügyletnél pontosan meghatározható a futamidő. A kötelezettség kezdetekor és a nemteljesítés időpontjában ez az időtáv eltérhet bizonyos esetekben (ennek tipikus példája az átütemezés). Ilyen esetekben mindig a nemteljesítés időpontjában lévő státusz figyelembevételét tekintjük mérvadónak. Ez nem azt jelenti, hogy ha egy 480 46
hónapos lakáshitelt egy éven belül nem fizetnek, akkor azt rövidlejáratúnak kell minősíteni, de egy alapvetően éven belüli hitel lehet hosszú lejáratú. Kitöltése opcionális, legördülő menü segítségével. 7. Támogatott-e - opcionális Hazánkban (is) nagy számosságban fordulnak elő támogatott hitelkonstrukciók. Ennek mértéke és formája is különböző lehet. Lakossági oldalon a forint alapú lakáshitelek esetében, míg a vállalatoknál a Széchenyi kártya vagy a mezőgazdasági támogatások emelhetők ki. Vélhetően egyes ügyletek esetében különböző kockázatkezelési megítélés alá esnek az ilyen típusú ügyletek. Ennek következményeként a rendszerbe való beépítését indokoltnak tartjuk. Az ügyletek csoportosításánál a leggyakoribb hazai ügylettípusok meghatározására törekedtünk, mely egy része támogatott. Ezek esetében is az „Igen” megjelölése szükséges. A támogatás mértékre és formájára történő továbbontás nem indokolt. Kitöltése opcionális, legördülő menü segítségével (Igen/Nem). 8. Szindikált-e - opcionális A vállalati hitelek egy részénél létező fogalom, amikor egy hitelügylet keretében több hitelintézet egyszerre nyújt kölcsönt egy ügyfélnek. Ezek kezelése számos esetben eltérhet, így beépítése ajánlott a rendszerbe. Kitöltése opcionális, legördülő menü segítségével (Igen/Nem). 9. Kötelezettség kezdete A kihelyezés időpontja, amikor az ügyfél kötelezettsége keletkezett. Bár az LGD számítás alapját közvetlenül nem szolgálja, egyedi lekérdezési tétel részét is képezheti, valamint az ügyfél azonosításában is szerepet játszhat. Ezen kívül elemzések készítésénél bírhat nagy jelentőséggel. Kitöltése ajánlott. Formátuma kötött: éééé/hh/nn, azaz év-hónap-nap 10. Nemteljesítés időpontja 90 napos nemfizetés esetén az az időpont, amikor a default-ot jelentő kötelezettség (első) esedékes teljesítése elmaradt, vagy ha a bank úgy véli, hogy az ügyfél nem fogja tudni esedékes kötelezettségeit, úgy az az időpont amikor a hitelintézet az átminősítést megtette. Ettől az időponttól merülhetnek fel költségek a bank számára a nemfizetési esemény, így az LGD kapcsán. Formátuma kötött: éééé/hh/nn, azaz év-hónap-nap
47
11. Ügylet lezárta Ebben a mezőben azt az időpontot kell megjelölni, amikor a hitelintézet követelése megszűnt az ügyféllel szemben vagy az ügylettel kapcsolatos legutolsó közvetlen cash-flow mozgás időpontja. Tehát az az időpont, amikor az utolsó bevétel származott az ügyletből vagy utolsó közvetlen költsége felmerült. A két időpont elviekben különbözhet, de szabályként mindig az ügylet tényleges lezárásának időpontját kell figyelembe venni (nem a számvitelileg elkönyvelt veszteséget). Formátuma kötött: éééé/hh/nn, azaz év-hónap-nap 12. Teljes kötelezettség összege Az ügyfél kötelezettségének kezdetén fennálló (9. időpontban megjelölt) összeg ezer Forintban kifejezve. Kitöltése ajánlott. Formátuma: az adatokat eFt-ban kell megadni, numerikus formátumban, maximum 25 karakter hosszúságban. 13. A nemteljesítés időpontjában lévő tartozás Az LGD számítás egyik legfontosabb sarokszáma. Ez az összeg jelenti az alapot, amely összeghez kell viszonyítani a bevételeket és kiadásokat (természetesen diszkontálva). Fontos megjegyezni, hogy a 10. pontban megjelölt dátumra vonatkozóan az ügylet teljes kintlévőségét fel kell tüntetni. Formátuma: eFt; numerikus; max. 25 karakter hosszúságú. 14. Az ügylet pénzneme Az adatbázisban minden összeget forintosítva kell bevinni. Azonban lényeges – és egyes elemzések szerint, a forint árfolyamának gyengülése miatt – egyre lényegesebb csoportosítási szempont a kötelezettség pénzneme. Ennek elsődleges oka, hogy devizahiteleknél egy egyedi kockázat, az árfolyam kockázata is felmerül. Vélhetően a nemfizetés valószínűségére nagyobb befolyást gyakorol ez a tényező, mint az LGD-re, de kellő adat hiányában ez nem volt eddig statisztikailag alátámasztottan kimutatható. Minden devizanemre történő lebontás nem indokolt, mivel alapvetően két devizanemben történő hitelezés a jellemző hazánkra. Így az adatbázist: • Forint, • Euro, • Svájci Frank • és egyéb kategóriákra bontottuk. A kitettség összegének meghatározása nem szükséges. Megadása legördül menü segítségével lehetséges. 48
Egyéb opcionális ismérv Jelentőséggel bírhat adatmezőként felvinni az ügylettel kapcsolatban azt is, hogy mi volt az ügylet lezárásának a típusa. Vélhetően nem képzi az LGD lekérdezések alapját a jövőben, azonban mégis fontos információtartalommal bírhat a felhasználók és a Felügyelet felé, ha ilyen típusú információk is az adatbázisba kerülnek. Lehetséges ügylet lezárási típusok: -
veszteségleírás, veszteségleírás követelésértékesítéssel, követelés-, eszközértékesítés, hitel-átütemezés kamat- és tőketörlesztésre vonatkozó engedmény nélkül, részleges kamatfizetés elengedéssel hitel-átütemezéssel, részleges kamat- és tőketörlesztés elengedés mellett hitel-átütemezés, megtérülés biztosítékból, követelés kiegyenlítése, ügyfél tartozásának teljes mértékű kiegyenlítése, egyéb.
5.3.3. Módszertani kérdések Ügyfél-ügylet kapcsolata A közös LGD adatbázis kialakításánál egy elsődlegesen ügylet-szempontú adatstruktúra kialakítására törekedtünk. Ennek lényege, hogy alapvetően a nemfizetési események mindig egy-egy ügylet kapcsán merülnek fel. Egy ügylet jellemzőjének tekintjük az ügyfelet és a biztosítékot egyaránt. Így e két tényező csak másodlagos szempontú, de természetesen nagyon szoros összefüggés van a három meghatározó tényező között. Az adatstruktúrák kiemelt kérdése a nem egyértelmű megfeleltetés megoldása. Jelen esetben több ilyen eset is előfordulhat: ¾ ¾ ¾ ¾ ¾
Egy ügylethez több ügyfél kapcsolódik, (pl. adóstárs és szindikált hitelek) Egy ügylethez több biztosíték kapcsolódik, (pl. két ingatlan) Egy ügyfélnek több ügylete van, (pl. folyószámlahitel és faktoring) Egy biztosíték több ügylet fedezetét képzi, (pl. két hitel mögött egy ingatlan) Ezek valamilyen kombinációja.
Jelen esetben az ügylet és az ügyfél kapcsolatát vizsgáljuk. A fentiekből kiderül, hogy alapvetően előfordulhat az is, hogy egy ügylet kapcsán több ügyfél tartozása merül fel és az is, hogy egy ügyfél többször is nemfizetésbe esett. •
Egy ügylethez több ügyfél kapcsolódik
Két, kezelésükben teljesen eltérő esetre térünk ki, melyek befolyásolják az adatstruktúrát és a lekérdezési felületet egyaránt.
49
o Adóstárs(ak) kezelése Abban a speciális helyzetben, amennyiben egy ügyletnek ténylegesen két vagy több adósa van (nem kezes vagy garantőr!), akik az adósságért egyetemlegesen felelnek, úgy mindkét, esetleg több ügyfelet külön kell rögzíteni az adatbázisba (kivéve, ha egy ügyféltől történt behajtás és mindent sikerült behajtania a hitelintézetnek), és az ügylet táblában az összes ügyfél azonosítót fel kell tüntetni, mivel ez biztosítja az összekapcsolás lehetőségét a lekérdezéseknél. Ilyen eset állhat fenn a lakáshiteleknél, illetve a váltónál, ahol a forgatmányosok egyetemlegesen felelnek. Azonban az a probléma ezután is fennáll, hogy miként kezeli az ilyen jellegű ügyleteket az adatbázis. Az esetek döntő többségében egyetemleges felelősséggel tartoznak a hitel visszafizetéséért. Azonban az is a gyakorlatban előforduló példa, hogy csak az egyiktől próbálja meg behajtani a tartozást a hitelintézet. Amennyiben ez sikeres és minden követeléséhez hozzájut a bank, akkor a számítás módszertan alapján 100%-os megtérülésről beszélhetünk. Azonban az helytelen kezelést eredményezne, ha annál az ügyfélnél 0%-os LGD érték lenne, amelytől behajtottunk és a másik pedig 100%-kal szerepelne. Ennek a helyes kezelése, hogy a lekérdezésben csak az az ügyfél szerepel outputként, akitől behajtást kezdeményeztünk. Azaz, ha a teljes követelést behajtottuk (nem feltétlenül a 0% LGD-vel azonos fogalom), akkor az inputba csak egy ügyfél kerül be. Ha a teljes kötelezettséget sikerült behajtani, de megosztva, akkor a két ügyfél külön fog szerepelni a lekérdezésénél (külön cash-flow-kat kell kitölteni), de a nemteljesítés időpontjában meglévő kötelezettség összege automatikusan megosztásra kerül a pozitív cash-flow-k arányában. (Pl. 5mFt a nemteljesítés időpontjában fennálló követelés – egyik ügyféltől 4mFt-t, míg a másiktól 1mFt-t tud behajtani a bank, akkor az első ügyfél kötelezettségének 4mFt-t, míg a másiknak 1mFt-t rendel hozzá a rendszer. 6 ) Hasonló a helyzet, ha nem lehetett behajtani a követelést és mindkét ügyféltől meg is próbálták. Ilyen esetekben értelem szerint a cash-flow táblában külön kell szerepeltetni a két (vagy több) ügyfélre vonatkozó pénzáramokat. A lekérdezésnél azonban nem kapunk megfelelő értéket, ha mindkét ügyfél tekintetében a teljes kötelezettség összegét szerepeltetjük viszonyítási alapnak (attól, mert két adós van nem duplázódhat meg a kötelezettség összege). E probléma kezelésére történő adatbázis művelet: Amennyiben a teljes összeget nem sikerült behajtani, úgy szintén arányosít a rendszer a pozitív pénzáramok alapján. Az ügyfelektől származó együttes bevétel és az egyes ügyfelek bevételei alapján arányszámok képződnek. Ezen arányok szerint történik a kötelezettségek megosztása is. 7 Tehát, egyedül az eltérő, a behajtás érdekében felmerült költségek különbségéből eredő eltérés keletkezik az adóstársak LGD értékei között.
6
Egyszerűsített példa. A behajtás érdekében felmerülő költségek nem képezték a számítás alapját. Bár kétségtelenül így is lehet torzító hatása. Gondoljunk csak egy olyan példára, ahol egy 10mFt-s követelésből egyik ügyféltől 8mFt, míg a másiktól 50eFt-t hajtunk be, akkor – a felmerülő költségekkel nem kalkulálva – akkor is megegyező LGD-t rendel hozzá az adatbázis. 7
50
o Szindikált hitelek Azon aktív bankügyletek (nem csak hitel) esetében, ahol egyszerre több banknak származik követelése egy ügylet során az ügyféltől a szindikált hitelek csoportjába soroljuk. Ennek oka, hogy kiszűrhetően legyenek a duplikációk. Mivel egyedi azonosítók nem kerülnek be a közös adatbázisba a hitelintézeteknek nem áll módjukban azonosítani azon ügyleteket, amelyeket már esetleg más rögzített és nekik is veszteségük keletkezett. Az adatbázis nem lesz képes egy szindikált hitelt egy ügyletnek minősíteni, azonban átlagos LGD becsléshez ez nem is kritérium. Egyedül darabszámban lesz magasabb az e soron nyilvántartott követelés, azonban mivel nagy valószínűséggel minden hitelező más arányban elégült ki a saját követelése kapcsán és főleg más költségei merültek fel, átlag számítására alkalmas módszerhez jutunk. •
Ügyfél és ügylet szétválasztása A nemzetközi LGD adatbázisok vizsgálatakor azt a megállapítást tettük, hogy előfordult az, hogy az ügyfelet és az ügyletet egy, elválaszthatatlan egységként kezelik (pl. Olaszország). Elismerve azt, hogy szorosan összefüggnek egymással (elég, ha az ügyletkategóriák csoportképző ismérvére gondolunk), a fent már említett nem egyértelmű megfeleltetés problémája mindenképp az támasztja alá, hogy két külön inputforrásként kell kezelni. Az adatbázis műveletek logikájából kiindulva így érhető el az ún. „1-n” kapcsolat.
Ügylet lezárásának időpontja Első olvasatra az ügylet lezárásának időpontja nem egy külön módszertani kérdésként felmerülő tényező. Azonban ennek pontos meghatározása befolyásolhatja a pontos LGD értékét. Döntő szerepe azonban az időbeliség kérdésénél merül elsősorban fel. Ezen kívül egyes elemzések nélkülözhetetlen információ forrása. Alapvetően az adatbázis szempontjából az ügylet akkor kerül lezárásra, illetve számít lezártnak, amikor az ügyfélnek megszűnik a nemteljesítő státusza vagy a hitelintézetnek megszűnik a követelése. Ha számvitelileg a követelés kikerül az állományból, akkor az ügylet lezárásának a dátuma az az időpont, amikor ez megtörtént. Ha a követelés nem kerül ki az állományból, mert a hitel továbbra is fennáll, de az ügyfél a késedelmes tartozását teljes mértékben kiegyenlíti, és a hitelintézet ezt követően egy meghatározott időpontban ismét teljesítőnek minősíti, a lezárás dátumának azt az időpontot kell tekinteni, amikor az ügyfél ismét jólteljesítő státuszba kerül. Azért lényeges, hogy ezeket a követeléseket is nyilvántartsák az adatbázisban, mert a nemteljesítési fogalom szigorú vagy kevésbé szigorú értelmezése fordítottan arányos a veszteségrátával, azaz alacsonyabb, illetve magasabb veszteségrátát eredményez. Az ügylet nyilvántartásával összefüggő összegek A későbbi elemzések során igen nagy jelentőséggel bírhat, ha a kötelezően nyilvántartandó mezők körét kibővítjük.
51
Az egyes ügyleteknél az adatbázisban külön fel lehetne tüntetni: -
-
a jóváhagyott hitelösszegből az adós nemteljesítési státuszba kerülésekor lehívott, mérlegben szereplő összeget bruttó összegét és nettó összegét az alábbi bontásban: o tőkekövetelés o kamat-, díj-, és jutalékkövetelés o ebből: 0-s számlaosztályban nyilvántartott kamat- és díjkövetelés o elszámolt értékvesztés a jóváhagyott hitelösszegből az adós nemteljesítési státuszba kerülésekor lehívott, mérlegen kívül szereplő összeget az alábbi bontásban o még igénybe nem vett összeg o megképzett céltartalék
52
5.4.
BIZTOSÍTÉK
A biztosítékokkal kapcsolatos információk biztosítéktípusonként és a biztosíték tárgyától függően eltérőek. Az adatbázisban szereplő mezőket lehetőleg úgy kell azokat összeállítani, hogy az IRB alapmódszernél elismert biztosítékokkal kapcsolatos visszamérések is elvégezhetők legyenek. Jelenleg ugyanis nincsen arra vonatkozóan információ, hogy az IRB módszernél megadott paraméterek mennyire jellemzők Magyarországra, azaz hogy az IRB alapmódszerénél a kockázatmérséklés, s ezáltal a szavatoló tőke szükséglet csökkentése megfelelő mértékű-e. 5.4.1. Adatmezők Mezők 1 2 3 4 5 6
Típus
Ügylet azonosító
Formátum alfanumerikus (sorszám) alfanumerikus (sorszám) alfanumerikus alfanumerikus (sorszám) éééé/hh/nn
Ügyfél azonosító Bank azonosító Biztosíték azonosító Dátum (a rögzítés időpontja) Biztosíték jogi státusza Dologi biztosítékok
Karakterek száma 12 11 4 12
Pénzügyi biztosítékok között figyelembe vehető óvadékok Egyéb biztosítékok között figyelembe vehető óvadékok (nemzeti hatáskörben történő döntés esetén) Ingatlanra vonatkozó jelzálogjog Ingatlanra vonatkozó keretbiztosítéki jelzálogjog Ingó jelzálog Ingóságra vonatkozó keretbiztosítéki jelzálog Vagyont terhelő zálogjog Önálló zálogjog Kézizálogjog Zálogjog jogokon és követeléseken
53
Követelésengedményezés Egyéb Pénzügyi biztosítékok között figyelembe vehető óvadékok Egyéb biztosítékok között figyelembe vehető óvadékok (nemzeti hatáskörben történő döntés esetén) Ingatlanra vonatkozó jelzálogjog Ingatlanra vonatkozó keretbiztosítéki jelzálogjog Ingó jelzálog Ingóságra vonatkozó keretbiztosítéki jelzálog Vagyont terhelő zálogjog Önálló zálogjog Kézizálogjog Zálogjog jogokon és követeléseken Követelés engedményezés Egyéb Személyi biztosítékok Bankgarancia Bankkezesség Készfizető kezesség Egyszerű kezesség Váltókezesség Csekk-kezesség Egyéb Követelés/eszközcserét lehetővé tévő biztosítékok
Hitelderivátumok
7
Opciós vételi jog Beszámítási jog Elővásárlási jog Nemteljesítéskori csereügyletek Teljes kamatcsere ügyletek Hitelkockázati eseményhez kapcsolt értékpapírok
Biztosítéktípus
54
Készpénz
Pénzügyi biztosítékok
Fizikai Engedményezett követelés
8 9 10 11 12 13
Elsődleges biztosíték-e? A biztosíték visszavonásának időpontja Névleges érték A nemteljesítés időpontjára vonatkozó érték Az utolsó újraértékelés időpontja Személyi garancia típusa
Részvény Kötvény Értékpapír Befektetési jegy Nemesfém Hitelintézetre engedményezett biztosítás Pénzintézettel szembeni Hitelintézet követelés javára zárolt betétállomány más intézetnél Lakóingatlan Kereskedelmi Ingatlan Telek Egyéb Jármű Regisztrált (pl. hajó) Egyéb Gép Alapanyag Termék Állammal szembeni követelés Vevőkövetelés Lízing-követelés Jog, jogosultság Egyéb követelés Igen/Nem éééé/hh/nn eFt eFt
25 25
éééé/hh/nn Állami Bank Biztosító Gazdasági társaság /kapcsolt/ Gazdasági társaság /nem kapcsolt/ Magánszemély
14 14/a 14/b
Ingatlan esetén Új/használt Jelzálog bejegyzés sorszáma
legördülő menü („1.”-„nem 1.”) 55
5.4.2. Kitöltési segítség 1. Ügylet azonosító Egy biztosíték több ügylet mögött is fedezetként szolgálhat. Azonban, mivel az adatbázis alapvetően ügylet-alapú, így minden egyes ügyletnél újból kell a biztosítékot rögzíteni az adatbázisba. (új azonosítóval) Ezért csak egy, meghatározott ügylet tüntethető fel. Formátuma: ttbbbbssssss, ahol „t” az ügylet típusát, „b” a bankazonosítót, „s” sorszámot jelenti. 2. Ügyfél azonosító A felrögzített ügyfél egyedi azonosítója, melyhez adott biztosíték kapcsolódik. Az ügyfél rögzítése utána a rendszer által generált egyedi azonosítót kell itt rögzíteni. Először az ügylethez kapcsolódó ügyfelet kell rögzíteni. Formátuma: tbbbbssssss, ahol „t” az ügyfél típusát, „b” a bankazonosítót, „s” sorszámot jelenti. 3. Bank azonosító Az ügyletet az adatbázisba rögzítő hitelintézet egyedi azonosítója. Az azonosító biztosítja a későbbi módosítás lehetőségét, valamint belső ellenőrzésiek alapját képzi. Nincs lehetőség ennek begépelésére, a rendszer automatikusan generálja (rendeli hozzá) adott IP címhez, ahonnan az adat feltöltésre kerül. Kitöltése automatikus. Formátuma: xxyy, ahol „x” betűt „y” számot jelent. 4. Biztosíték azonosító Adott biztosíték, meghatározott ügylethez (ügylet azonosító) és ügylethez (ügyfél azonosító) egyedi azonosítója. Az azonosítót a rendszer generálja. Kitöltése automatikus. Formátuma: ttbbbbssssss, ahol „t” az ügylet típusát, „b” a bankazonosítót,
56
„s” sorszámot jelenti. 5. Dátum (a rögzítés időpontja) A biztosíték adatbázisba történő rögzítésének időpontja. Kitöltése automatikus. Formátuma kötött: éééé/hh/nn, azaz év-hónap-nap 6. Biztosíték jogi státusza A nemzetközi adatmodellekhez képest a hazai gyakorlatban a biztosíték típusánál lényegesen nagyobb jelentőssége van az LGD szempontjából a biztosíték jogi státuszának. Ez alapvetően befolyásolja azt, hogy a Bank a biztosítékból miként, és milyen időtartam alatt elégítheti ki magát. Ez támasztja alá, hogy a hitelintézetek is a jogi forma szerint gyűjtik az adatokat. Kitöltés legördülő menü segítségével. 7. Biztosítéktípus - opcionális Alapvetően egy ügyletet fedezettség szerint (is) kockázati csoportokba lehet sorolni, valamint meg lehet határozni azt, hogy adott biztosítéktípus fedezettel rendelkező ügylet jelent nagyobb megtérülési biztonságot a hitelintézet számára. 8 A biztosítékokból történő behajtás már egyértelműen azt feltételezi, hogy az ügyfél nemfizetésbe esett. Amennyiben a biztosítékok érvényesítése is megtörtént, úgy – egyes elméletek szerint – már a kapcsolódó ügyletnek semmi hatása nincs (vagy minimális) a megtérülésre. E szerint akár a biztosítéktípusok ügylettől történő külön kezelése is indokolt lehet. Azonban a közös LGD adatbázis alap rendező elve szerint a biztosítékot egy ügylethez szorosan kapcsolódó ismérvnek tekintjük, amelynek bár nagy szerepe van a megtérülésre, mindig a vizsgált ügylet részét képzi. A biztosítékokat úgy csoportosítottuk, hogy a leggyakrabban alkalmazott fedezetek nevesítve kerüljenek a rendszerbe, de a hierarchikus felépítés következtében a hitelintézetek egyedileg választhatják meg a számukra leginkább információtartalommal bíró csoportokat. A csoportképzés hármas mélységben történt. Hat főcsoportot képeztünk. A túlságosan széttagolt csoportbontást azzal kerültük el, hogy az egyes kiemelt területek speciális jellemzőit külön kitöltendő mezőben határoztuk meg.
8
Az óvadékok azok az IRB alapmódszernél, - ahol a kitettséget a szabályozás által meghatározott módon kell számítani -, a kockázati kitettséget közvetlenül befolyásoló tényezőként vannak feltüntetve, és az LGD csak a beszámítható óvadékokon kívüli körre vonatkozik. Ennek a megfontolásnak az alapja az óvadékból való közvetlen kielégítésre vonatkozó jog, ami kvázi azonnali megtérülést biztosít.
57
I. Pénzügyi biztosítékok A Direktíva tételesen felsorolja a befogadható pénzügyi biztosítékokat. Alapvetően előzetesen (a kihelyezés előtt) az ügyfél által a bank rendelkezésére bocsátott biztosítékok sorolhatóak ebbe a kategóriába. A pénzügyi biztosítékok a magyar jog szerint csak az óvadékokra terjednek ki, de nem fedik le annak teljes körét. A Ptk. 270. § (1) Valamely követelés biztosítására pénzen, bankszámla-követelésen, értékpapíron és egyéb, külön törvényben meghatározott pénzügyi eszközön az erre irányuló szerződéssel és az óvadék tárgyának átadásával óvadék alapítható. Ha az óvadék tárgya más dolog, a zálogjog szabályait kell alkalmazni. A más hitelintézetnél elhelyezett zárolt betétre nem az óvadék, hanem a zálogjog szabályai vonatkoznak, mivel nem történik meg az óvadék átadása. A Ptk. 270. § (2) szerint „Átadásnak kell tekinteni minden olyan eljárást, amely alapján az óvadék tárgya egyértelműen azonosítható módon a kötelezett hatalmából a jogosult hatalmába kerül vagy a kötelezett korlátlan rendelkezése alól egyébként kikerül, különösen a bankszámlán, értékpapírszámlán, értékpapír-letéti számlán való jóváírást, ideértve a kötelezett vagy harmadik személy számláján a jogosult javára történő jóváírást is. Ha az óvadék tárgyát nem adták át, a zálogjog szabályait kell alkalmazni. Kockázati szempontból a CRD szerint ez a másik hitelintézettel szembeni kockázatot jelent. Az óvadék tárgya a Ptk. szerint a fentiek alapján nemesfém nem lehet, viszont a felsoroltaknál tágabb az óvadékként elfogadható értékpapírok köre. Ezeket abból a szempontból kell az adatbázisban szerepeltetni, hogy a CRD szerinti pénzügyi biztosítéki körbe besorolhatók-e vagy sem. a) CRD alatt pénzügyi biztosítéknak számít az óvadékba helyezett közül: i) a csekk, mivel az fizetőeszköznek, pénznek minősül, ii) betét iii) a jelzáloglevél (1997. évi XXX. törvény 11. §), (fedezett kötvény) iv) a kötvény [285/2001. (XII. 26.) Korm. rendelet], v) a kincstárjegy [286/2001. (XII. 26.) Korm. rendelet] vi) a letéti jegy [287/2001. (XII. 26.) Korm. rendelet], vii) a részvény [2001. évi CXX. törvény, 1997. évi CXLIV. törvény, 1995. évi XXXIX. törvény, 1992. évi XLIV. törvény, 1996. évi CXI. törvény], viii) a vagyonjegy [94/1988. (XII. 22.) MT rendelet], ix) a befektetési jegy (2001. évi CXX. törvény), x) a szövetkezeti üzletrész (1992. évi I. törvény 55-56. §). b) A CRD szerint egyéb, nemzeti hatáskörben elfogadható óvadéknak minősül i) a közraktári jegy vagy annak bármely része (árujegy, illetve zálogjegy). Erre nézve külön szabályt tartalmaz a közraktározásról szóló 1996. évi XLVIII. törvény 27. § (3) bekezdése, mely szerint közraktári jegyet vagy bármely részét óvadékként csak üres forgatmánnyal lehet átadni, ii) a váltó iii) kereskedelemi finanszírozáshoz kapcsolódó egyéb értékpapír
58
I./1.Készpénz A klasszikus értelemben vett készpénz fedezet. A készpénzfedezetnél meg kell jelölni a valutanemet, és ha a kitettség és az óvadék devizaneme nem azonos, akkor azt is, hogy a nemteljesítés bekövetkezésekor, továbbá az óvadék érvényesítésekor mennyi volt az árfolyam. I./2.Értékpapír Az értékpapír olyan okirat, amely a benne foglalt jogot úgy testesíti meg, hogy ezt a jogot a papír nélkül sem bizonyítani, sem érvényesíteni, sem átruházni nem lehet. Természetesen ma az értékpapírok inkább dematerizált formában fordulnak elő a gazdaságban, de a megjelenési formától függetlennek tekintjük a besorolást. Értékpapíroknál a megtérülés függ a piaci kockázattól, amely a kibocsátótól független és az értékpapírok egyedi kockázatától, amelyet a kibocsátó minősége és az értékpapír kondíciói befolyásolnak. Minden értékpapír esetében ezért meg kell jelölni a kibocsátó külső minősítését vagy PD-jét, a nemteljesítés időpontjában érvényes árfolyamot, és a biztosíték érvényesítéskor érvényes árfolyamot. Ha a kitettség és az értékpapír devizaneme nem azonos, akkor a készpénzfedezethez hasonlóan meg kell jelölni a nemteljesítés időpontjában és az óvadék realizálásának időpontjában érvényes árfolyamot. I./2./1. Részvény A részvényeknél a megtérülési értéket és a realizálási idő alatti árfolyamvolatilitást nagymértékben befolyásolja a részvény likviditása. Ezért meg kell jelölni, hogy a tőzsdei indexben szereplő részvényről, az indexben nem szereplő, de jegyzett tőzsdén jegyzett részvényről van szó, vagy az OTC piacokon forgalmazott részvényeke. A tőzsdén jegyzett részvények esetében meg kell nevezni a tőzsdét, valamint azt, hogy a részvény szerepel-e a tőzsdei indexben. I./2./2. Kötvény Kibocsátótól független a besorolás. I./2./3. Befektetési alap jegye Az új tőkemegfelelelési szabályozás lehetővé teszi azt, hogy hitelintézetek a befektetési jegyeke akár a portfolióban tartják, akár biztosítékként fogadják el, a befektetési jegyeket a mögöttes portfolió alapján vegyék figyelembe. Ezeknek a módszereknek a figyelembe vétele a közös adatbázisban túlságosan bonyolult lenne. Ezért a biztosítékként elfogadott befektetési jegyeknél csak azt kell felvinni az adatbázisba, hogy belföldi vagy külföldi befektetési jegyről van szó, illetve, hogy millyen az alap típusa: belföldi részvényalap, külföldi részvényalap, magyar állampapíralap, belföldi kötvényalap, külföldi kötvényalap, vegyes alap, ingatlanalap és egyéb alap.
59
I./2./4. Nemesfém Alapvetően arany, ezüst, platina, palládium és réz tekinthető a nemesfémek kategóriájába. Ha a konkrét megjelenési formát tekintjük, akkor akár fizikai biztosítéknak is tekinthetnénk, de a gyakorlatban egy-egy nemesfém tranzakció esetében a tényleges fizikai meglét nem kapcsolódik az ügylethez, ezért pénzügyi biztosítéknak kell tekinteni. I./2./5. Egyéb Minden, ki nem részletezett előírás alapján pénzügyi biztosítékként elismert értékpapír. (pl. váltó) I./3. Más szakosított pénzintézettel szembeni követelés Egyedi kezelést igényelnek azok a biztosítékok, ahol más pénzügyi intézménnyel szembeni követelés áll fenn. A kategória tágabb értelemben, mivel a biztosítókkal szembeni esetleges követelést is e körben kell feltüntetni. Az esetleges kezességeket és garanciavállalásokat nem ebben a főcsoportban kell szerepeltetni. Az ilyen jellegű, pénzügyi biztosítékok két alapvető változatát kell itt kimutatni. I./3./1. Biztosítás engedményezése A biztosítások is egyfajta pénzügyi biztosítékot jelentenek a hitelező számára. Számos biztosítás típus létezik, melynek nagy része biztosítékként is szolgál. Ahhoz, hogy egy biztosítást elismerhető biztosítékként vehessen figyelembe a hitelintézet több, a szabályozásban meghatározott kritériumoknak kell megfelelnie. A típusonkénti megbontással nem éltünk. Szükség esetén az ügylettel összekapcsolva lehet szofisztikáltabb következtetéseket levonni. I./3./2. Egyéb megtakarítással összefüggő biztosíték Minden, más hitelintézetnél elhelyezett betét is fedezetként szolgálhat bizonyos ügyletekben. Ezek nyilvántartására e sor alkalmas. Ezek elkülönítése azért is szükséges, mert a Ptk. szerint ezekre nem az óvadékokra, hanem a zálogjogokra vonatkozó szabályozás az érvényes. Emellett e soron kell kimutatni például a lakáselőtakarékossági számlákat, mint fedezeteket. II. Személyi biztosítékok A személyi biztosítékok körébe azok tartoznak, ahol egy másik piaci szereplő a „hitelképessége” erősíti meg, illetve helyettesíti az ügyfél hitelképességét. Alapvetően a biztosíték nem ölt tárgyi formát. Ennél a biztosítéktípusnál a legfontosabb a biztosíték mögötti piaci szereplő vizsgálata és csoportosítása. Erre külön kitöltendő mezők szolgálnak (13. mező).
60
II./1.Garancia, kezesség A garanciavállalások és kezességvállalások minden típusa ebbe a kategóriába sorolható. Minden olyan biztosítékot a garancia soron kell szerepeltetni, ahol meghatározott ideig fennálló, visszavonhatatlan kötelezettségvállalás a fedezet egy meghatározott összeg fizetésére, ha a szerződő fél nem, vagy nem megfelelően teljesíti valamely szerződéses kötelezettségvállalását. II./1./1. Kezesség A kezesség a Ptk. szerinti szerződéses mellékkötelem, azaz, ha a főkötelmet jelentő szerződés megszűnik vagy érvénytelen, akkor a kezességvállaló nem köteles fizetni. Az adatbázisban az alábbi kezességeket különböztetjük meg: o Bankkezesség, o Egyszerű kezesség, o Készfizető kezesség, o Váltó kezesség, o Csekk-kezesség Emellett egy egyéb kategóriát is szerepeltetünk. Az állami kezességet általában egyszerű kezesség, kivéve, ha kormányhatározat szól a készfizető kezességvállalásról. II./1./2. Bankgarancia A Ptk-ban a bankgarancia a szerződést biztosító mellékkötelmek között szerepel, mégis főkötelemről van szó. A bankgarancia ebben különbözik a bankkezességtől. Hiába szűnik meg az alapszerződés, a bankgarancia esetében a banknak minden esetben helyt kell állnia. II./2. Hitelderivatíva Alapvetően olyan származékos ügyletek, amelynek értéke más, a derivatíva alapjául szolgáló termék(ek) áralakulásától függ. A közös adatbázis szempontjából csak a nemteljesítéskori csereügyleteket, a teljes kamat-csereügyleteket és a hitelkockázati eseményekhez kapcsolt értékpapírokat lehet figyelembe venni. Mivel az új tőkemegfelelési szabályozás bevezetését követően ezeket az ügyleteket is szabályozzák majd a magyar jogban, várható, hogy a jövőben kockázatmérséklő eszközként való alkalmazásuk bővülni fog. III. Fizikai Fizikai biztosítéknak kell tekinteni minden tárgyi, kézzel fogható eszközt és annak kapcsolódó jogait. A fizikai biztosítékok kikötése jogi szempontból többnyire zálogjogi szerződéssel történik, de a hitelintézeti gyakorlatban – főleg ingatlanoknál – gyakori az opciós vételi jog alkalmazása is. A zálogjogok fő formái a jelzálogjogok és a kézizálog. Míg az előbbire közhiteles nyilvántartásba vétel (földhivatali bejegyzés, közjegyzői nyilvántartásba vétel) a jellemző, és a zálogtárgy nem kerül a hitelintézet
61
birtokába, kézizálogjog esetén a zálogtárgy a hitelintézethez kerül. A hitelintézeti gyakorlatban általában a zálogszerződéseket közokiratba foglalják, mivel ennek hiányában a zálogszerződés csak bírósági úton kényszeríthető ki, és a végrehajtás csak a bírósági ítéletet követően indulhat el. Közokiratba foglalt szerződés esetén a végrehajtás bírósági ellenjegyzést követően megindítható. Minden zálogjogi szerződés esetén az adatbázisban szerepeltetni kell − a nemteljesítést megelőző utolsó biztosítéki felülvizsgálat vagy vagyonértékelés révén meghatározott piaci értéket, valamint − a cash-flow-knál a végrehajtásból történő megtérülés esetén a végrehajtásból megtérülő értéket. Jelzálogjogok esetén azt is fel kell venni, hogy a hitelintézetet hányadik ranghely bejegyzés illeti meg. A fizikai biztosítékok kikötésének másik gyakori módja az opciós vételi jog alkalmazása. Míg a Ptk. szerint a zálogjog szerződéses mellékkötelem, az opciós vételi jog főkötelemnek minősül. Az opciós vételi jogot ugyanúgy bejegyzik a közhiteles nyilvántartásokba, mint a jelzálogjogot, a kettő között lényeges különbség azonban, hogy az opciós vételi jog révén a szerződés tárgya a hitelintézet tulajdonába kerül. III./1.Ingatlan Az ingatlanoknál a csoportosítást úgy alakítottuk ki, hogy az megfeleltethető legyen az IRB alapmódszere szerinti ingatlan csoportoknak, és ily módon segítse a szabályozási paramétereknek az ellenőrzését. III./1./1. Lakóingatlan Értelemszerűen a családi és társasházakat kell ebben a kategóriában feltűntetni. Előbbi esetében a hozzá tartozó földterülettel együtt, hiszen a hitelügyleteknél ez egy egészként kezelendő (ez nehezíti a statisztikai módszerekkel történő újraértékelést) III./1./2. Kereskedelmi A jogszabály szerint minden nem lakóingatlan, kereskedelmi ingatlannak minősül. Ezen belül elkülönítjük a telekingatlanokat, az üzlethelységeket, irodaházakat, a szállodákat, valamint az egyéb ingatlanokat. III./1./2.1. Telek III.1/2.2.Üzlethelységek, irodaházak III.1./2.3. Szállodák, egyéb idegenforgalmi ingatlanok III./1./2.4.. Egyéb Minden, az előírás szerint ingatlannak minősíthető, de a fentiekbe be nem sorolható biztosíték. III./2.Ingó jelzálogjogok
62
Az ingó jelzálogjogok alapfeltétele a közjegyzői nyilvántartásba vétel. Alapvetően két típusú biztosíték képzi a főcsoport elemeit. Az egyik a közlekedési eszközök, míg a másik a vállalati hitelezésre jellemző termelőeszköz, vagy éppen a készletek. III./2./1. Jármű Nemzetgazdasági szempontból igen jelentős állomány képvisel a járműfinanszírozás. Ezek közös jellemzője, hogy a finanszírozás tárgyát képző gépjármű maga a biztosíték. Formája szerint (lízing, hitel) nem tartjuk szükségesnek itt megbontani, mivel ez az ügylet jellemző tulajdonsága. A járműveken belül el kell különíteni a személygépjárműveket, illetve soron a személygépjárművek, a haszongépjárművek és a motorkerékpárok szerepelnek elsősorban, de minden, funkcionálisan idesorolható járművet ide kell sorolni. III./2./2. Regisztrált Azon, elsősorban közlekedési eszközök tartoznak ebbe a kategóriába, amelyek nem tartoznak a jármű csoportba, de hatósági nyilvántartásba vannak véve. Elsősorban luxus szükségletek kielégítését szolgálják. Ide tartozik a repülőgép, helikopter, hajó, jacht, stb. III./2./3. Gép A számviteli értelemben gépek, berendezések, felszerelések soron kimutatott tárgyi eszköz fedezetek nyilvántartására alkalmas e sor. Ezen eszközök alapvető közös tulajdonsága, hogy tartósan szolgálják adott vállalkozást. Nem feltétlenül a finanszírozásukkal függ össze az ügylet. III. 2.4. Készletek A készletekre a hitelintézetek kétfajta módon is alapíthatnak zálogjogot, a vagyont terhelő zálogjog kikötése és ingó zálogjog révén. A Ptk. szerint a vagyont terhelő zálogjog nemcsak a vagyon egészére, hanem annak egy részére is kiköthető. Ha a készletekre vagyont terhelő zálogjogot telepít a hitelintézet, akkor rendszerint a minimális készletértéket vagy az átlagos készletértéket jelölik meg a szerződésben. A vagyont terhelő zálogjog előnye, hogy a készlet változásával együtt a változik, és a mögöttes zálogtárgyak cserélődnek. Hátránya viszont, hogy érvényesítése előtt a hitelintézetnek egyoldalú nyilatkozattal nevesíteni kell a mögöttes zálogtárgyakat, és így a vagyont terhelő zálogjog ingó jelzáloggá alakul át. Nemteljesítés esetén nem minden esetben lehetséges azonban ennek az egyoldalú nyilatkozatnak a megtétele, mert az adós nem ad rá lehetőséget, hogy a hitelintézet megismerhesse a készleteket. Ezért a gyakorlatban gyakran előfordul, hogy a készletekre is ingó jelzálogjogot köt ki a hitelintézet. Természetesen a készletek esetében is alkalmazzák az opciós vételi jog kikötését, főként olyan esetekben, ha könnyen értékesíthető, pl. tőzsdei készletekről van szó. A közraktárakban elhelyezett árucikkek esetében gyakori a közraktárjegy melletti finanszírozás, amely esetben általában a hitelintézetre forgatják üres forgatmánnyal az
63
árujegyet és a hitelintézetnél van a finanszírozás fejében a zálogjegy is. Az adós nemteljesítése esetén így aránylag gyorsan értékesíthető a közraktárban elhelyezett készlet, és a hitelintézet kihelyezése viszonylag gyorsan megtérül. III./2./4.1. Alapanyag Forgóeszköz-finanszírozás potenciális biztosítéka. Érdekessége, hogy adott vállalat csak korlátozott ideig rendelkezik adott biztosítékkal. Minden, még nem teljesen kész termék is ebbe a kategóriába sorolandó. III./2./4. 2. Félkésztermékek Amennyiben a biztosíték félkésztermék, úgy kell e sort kiválasztani adatfelvitelkor. III.2.4.3. Késztermékek, áruk III.2.5. Zálogjog vagyoni értékű jogokon vagy követelésen. A Ptk. szerint zálogjog köthető ki, valamely vagyoni értékű jogra vagy követelésre. A gyakorlatban azonban inkább a jogokból származó követelés engedményezését alkalmazzák a hitelintézek. Amennyiben egy nemteljesítő ügyletnél a hitelintézet zálogjogot köt ki az adós könyveiben szereplő valamely vagyoni értékű jogra, vagy követelésére akkor ezt itt kell szerepeltetni, megjelölve a vagyoni értékű jog vagy a követelés típusát. Hangúlyozni kell azonban, hogy ebben az esetben a megtérülés a zálogjog szabályai szerint, nem pedig az engedményezés szabályai szerint történik. IV. Engedményezés IV./1. Vevőkövetelés Jogilag a vevőkövetelések engedményezési szerződés révén képezhetnek biztosítékot, Ez az alapvető biztosíték a faktoring ügyleteknél, ahol minden esetben egy vevőkövetelés képzi az ügylet tárgyát. Azonban elképzelhető egyéb olyan ügylet is, ahol biztosítékként vevőkövetelést biztosít az ügyfél. A kettő közötti különbség az ügylettípusból derül ki. IV.2. Árbevétel engedményezés Lényegében vevőkövetelések engedményezését jelenti a gyakorlatban széles körben alkalmazott árbevétel engedményezés is, de ebben az esetben nem már meglévő követelés engedményezése történik, hanem az adós a jövőben keletkező követelését engedményezi a hitelintézetre. Nemteljesítés esetén rendszerint az adósnál jelentkező gazdasági problémák miatt csak a már meglévő követelésekből várható általában megtérülés. Mégis, az adatbázisban ennek az engedményezésnek a külön szerepeltetése azért indokolt, mert e biztosíték technikai lebonyolításának több kelléke is van (pl. azoknak a vevőknek a nevesítése, amelyektől származó jövőbeni bevételt az adós a hitelintézetre engedményezi).
64
IV./3. Egyéb követelés Alapvetően akkor sorolható az egyéb követelések közé egy biztosíték, amennyiben valamely harmadik féltől származó cash-flow (a vevőkövetelésen kívül) képzi annak alapját. Jogilag ezekben az esetekben is engedményezési szerződésről van szó. IV./2./1. Bérlet/lízing A bérleti díjból vagy a lízingdíjból származó követelések engedményezése a speciális hitelezési ügyletek esetében merülhet fel elsősorban, ahol a bevételt termelő ingatlanon felül az abból származó bevétel is az ügylet fedezeteként szolgál. Pl. irodaház jelzálogon kívül, a havonta esedékes bérleti díjak is a kölcsön fedezetét képzik. IV./3. Jog/jogosultságból származó követelés Előfordulnak olyan esetek, amikor valamely jog vagy jogosultságból származó követelést engedményeznek a hitelintézetre. Alapvetően az alábbi jogokból származó követelések engedményezése sorolható ide: o Szabadalom, o Licenc, o Jogdíj, o Regisztrált jog, o Egyéb jog. 8. Elsődleges biztosíték-e? - opcionális Amennyiben több biztosíték volt fedezete adott ügyletnek, akkor felmerül az a kérdés, hogy elsődleges volt-e. Amennyiben nem volt a szerződésben meghatározva sorrend a biztosítékok között, úgy elsődlegesnek kell tekinteni. Ha egy biztosíték kapcsolódott csak az ügylethez, akkor szintén elsődlegesként kell szerepeltetni. Kitöltése opcionális. Legördülő menü segítségével. 9. A biztosíték visszavonásának időpontja Ebben a pontban annak az időpontnak a megadását kell eszközölni, amikor a biztosíték a pénzintézet birtokába került, vagy rendelkezett felette jogcímtől függetlenül. Formátuma kötött, éééé/hh/nn, ahol „é”- az évszámot, „h” – a hónapot, „n” – a napot jelöli. 10. Névleges érték - opcionális Biztosítéktípusonként eltérő értéket jelöl.
65
Készpénz esetén a fedezet összege. Értékpapíroknál az ügylet kezdetében fennálló piaci érték. Követelések esetén a kapcsolódó követelés (könyv szerinti) értéke. Személyi biztosítékoknál a vállalt garancia/kezesség értéke. Ingatlanok esetében az értékbecslésben meghatározott érték. Egyéb fizikai biztosítékoknál a vételár vagy a könyv szerinti érték – attól függően, hogy az ügylet közvetlenül az eszközvásárláshoz kapcsolódik, vagy már meglévő eszközről van szó. Minden, egyértelműen nem megállapítható esetben a nyilvántartott, bekerülési érték. Kitöltése opcionális. Az adatokat ezer Forintban kell megadni. Formátuma numerikus, maximum 25 karakter. 11. A nemteljesítés időpontjára vonatkozó érték Tehát, a nemteljesítés időpontját megelőző utolsó újraértékelés szerint megállapított biztosítéki érték. Az adatokat ezer Forintban kell megadni. Formátuma numerikus, maximum 25 karakter. 12. Az utolsó újraértékelés időpontja A biztosítékok újraértékelését rendszeres időközönként el kell végezni PSZÁF rendelet alapján. Azonban tételesen nincs meghatározva sok esetben az újraértékelés gyakorisága. E sorban azt az értéket kell feltűntetni, amikor adott biztosíték a default időpontját megelőzően utoljára újraértékelésre került. Azaz a 11. pontra vonatkozó időpontot. Természetesen elsősorban hosszú távú ügyleteknél és napi nagy volatilitású biztosítékoknál (pl. értékpapírok) van jelentőssége. Amennyiben a biztosíték értékére vonatkozóan nem történt újraértékelés, úgy az ügylet kezdetének az időpontja (rendszerbe kerülés dátuma) kerül rögzítésre. Formátuma kötött, éééé/hh/nn, ahol „é”- az évszámot, „h” – a hónapot, „n” – a napot jelöli. 13. Kezes/kibocsátó típusa- opcionális Azokban az esetekben, ahol személyi biztosíték a fedezet lényeges szempont annak megítélése, hogy ki az a harmadik személy, aki az ügylet biztosítékát birtokolja. Alapvetően a kibocsátó típusa szerint hat alapvető kategóriát képeztünk. A besorolást értelemszerűen kell megtenni. A kategóriák: o Állami o Bank
66
o o o o
Biztosító Gazdasági társaság /kapcsolt vállalkozás/ Gazdasági társaság /nem kapcsolt vállalkozás/ Magánszemély
Kitöltése opcionális, személyi garancia esetén releváns, legördül menü segítségével. 14. Ingatlan esetén- opcionális Az ingatlanfedezet mellett történő hitelezést kategorizálásánál is lehetőséget teremtünk részletesebb csoportok képzésére az által, hogy két új ismérvet is fel kell tűntetni az ilyen típusú biztosítékok esetén. 14/a. Új/használt A mai gyakorlatban eltérő hitelkonstrukciókkal találkozunk új, illetve használt ingatlan vásárlása esetén. Statisztikailag nem bizonyított, hogy eltérő mértékben hajthatóak be az így megkülönböztetett fedezetek, azonban mindenképp lehetőséget kell biztosítania az adatbázisnak erre a csoportosításra. Jelentősége elsősorban lakóingatlanok esetében van, így kitöltése csak lakóingatlanok esetében szükséges, opcionális ismérv. A szükséges jellemző kiválasztásához legördülő menü használható. 14/b Jelzálog bejegyzés sorszáma A behajtási procedúra fontos jellemzője lehet, hogy a pénzintézet adott jelzálogbejegyzés hányadik, azaz értékesítése esetén hányadikként elégülhet ki. Alapvetően két csoportot képeztünk. Az egyiknél első helyen szerepel a pénzintézet, a másiknál 2. vagy lejjebb. Ezek kezelését nem tartjuk indokoltnak szétbontani, mert az már majdnem mindegy (kockázati szempontból), hogy 4. vagy 6. helyen szerepel a pénzintézet. Kitöltése opcionális, legördülő menüvel. Egyéb opcionális ismérv Megfontolandó, hogy annak megjelölése, hogy a személyi biztosítékot nyújtó hitelképessége és az ügyfél hitelképessége között korreláció mutatható-e ki bekerüljön az adatmodellbe. Jelenleg nem építettük bele, azonban meggyőződésünk, hogy megfontolásra kerüljön ezen ismérv is az esetleges megvalósítás során.
67
5.4.3. Módszertani kérdések Egy biztosíték kapcsolódhat-e több ügyfélhez? A hitelezési gyakorlatban előfordulhat, hogy egy biztosíték egyszerre több ügyfélhez kapcsolódhat. Az egyértelmű lekérdezések megteremtése érdekében azt az alapszabályt állítottuk fel, hogy egy biztosítéknak egy ügyfél lehet csak tulajdonosa (haszonélvezője, stb.), mivel a rendszer nem tudja megfelelően kezelni a „több a többhöz” kapcsolatot. Így kerüljük el a matematikailag helytelen algoritmusokat, amelyek hibás LGD értékekhez vezethetnek. A jelenlegi rendszerben az egyetlen potenciális lehetőség annak megteremtésére, hogy megengedhető legyen az egy biztosítékhoz való több ügyfél kapcsolása, ha azon ügyletek, ahol ilyen fordul elő külön kezelendők, azaz külön ügyletpool-ként kezeli a rendszer és így egyedi LGD számítható rá. Ez azonban azt jelenti, hogy ahol nem kifejezetten az ilyen típusú ügyletekre kíváncsi a pénzintézet, ezek az ügyletek nem képzik a számítás alapját. Amennyiben igény merül fel, hogy ez is beépítésre kerüljön a rendszerbe, úgy az input mezőszerkezet és a lekérdezési felület átalakítása egyaránt szükséges.
68
5.5.
PÉNZÁRAMOK
5.5.1. Adatmezők Ügylet azonosító Dátum (a rögzítés időpontja) Bejövő pénzáramok
Befolyás dátuma
Biztosíték AZ
Ügyfél AZ
Befolyt összeg
1 2 …
Közvetlen költségek
Kimenő pénzáramok Ráfordítás Biztosíték Ügyfél dátuma AZ AZ
Kiadás összege
1 2 …
Közvetett költségek Problémás ügyfélkezelési részleg költségei Jogi osztály költségei
Folyamatos
Kezdete
Vége
Összeg
Kiszervezett tevékenységet végzőnek nem részletezett kifizetésekből az ügyletre jutó összegek
5.5.2. Kitöltési segítség A cash-flow tábla mindig ügylet szemléletű. Ez azt jelenti, hogy egy adott ügyfélhez tartozó pénzáram nyilvántartását egy cash-flow táblában kell szerepeltetni. Így egy cash-flow táblában több ügyfél és több biztosíték is szerepelhet. Az alapvető rendező elv miatt a pénzáram ügylethez történő összekapcsolásának biztosítására mindössze a kapcsolódó ügylet-azonosító megadásával lehetséges.
69
Azonban minden egyes pénzáram adott ügyfélhez és adott biztosítékoz kapcsolódik, így ezek azonosítóinak megadása nem a rekordot, hanem az ahhoz tartozó pénzmozgásokat teszi összekapcsolhatóvá. A közvetlen és a közvetett költségek, ráfordítások között csak olyan jellegű tételek szerepelhetnek, amelyeknek készpénzáramlási hatásuk van. Ezért az értékvesztés elszámolás, illetve céltartalékképzés itt nem kerül kimutatásra. Ügylet azonosító A felrögzített ügylet egyedi azonosítója. Formátuma: ttbbbbssssss, ahol „t” az ügylet típusát, „b” a bankazonosítót, „s” sorszámot jelenti. Dátum (a rögzítés időpontja) A biztosíték adatbázisba történő rögzítésének időpontja. Kitöltése automatikus. Formátuma kötött: éééé/hh/nn, azaz év-hónap-nap Alapvetően a cash-flow tábla három fő részből áll össze. Az egyik a pénzintézet szempontjából vett bevételeket mutatja. Itt értelemszerűen azon összegeket kell feltüntetni, amelyek befolytak az adott default-ügylet kapcsán. A másik fő része az input adatoknak a közvetlen költségek. Itt azokat a költségeket kell feltűntetni, amelyek egyértelműen egy adott ügyféllel és/vagy egy adott biztosítékkal kapcsolatban merülnek fel. Minden olyan ráfordítás, amely nem köthetően egyértelműen ügyfélhez és biztosítékhoz, az ügylet közvetlen költségei között kell szerepeltetni. Bejövő pénzáramok Egy-egy bejövő pénzáram esetében alapvetően a következő kérdésekre kell válaszolni: o o o o
mikor folyt be a pénz? kitől folyt be a pénz? kapcsolatban áll-e a befolyt összeg valamilyen biztosítékkal? mennyi pénz folyt be?
Az input tábla logikai felépítése az felsorolt kérdések alapján készült. Ezek alapján az alábbi mezők kitöltése szükséges:
70
Ráfordítás dátuma: Az az időpont, amikor az ügylettel kapcsolatos költséget a pénzintézet kifizette (tényleges teljesítés dátuma). Formátuma kötött, éééé/hh/nn formában. Biztosíték azonosító: Amennyiben a pénzáram egy biztosíték érvényesítése kapcsán merül fel, úgy adott biztosíték előzőleg megadott azonosítóját kell a mezőben szerepeltetni. Formátuma: ttbbbbssssss, ahol „t” a biztosíték típusát, „b” a bankazonosítót, „s” sorszámot jelenti. Ügyfél azonosító: Minden esetben adott pozitív pénzáram egy adott ügyféltől (vagy a vele szemben fennálló követelésből) származik. A már rögzített ügyfél egyedi azonosítóját kell minden esetben a soron szerepeltetni. Formátuma: tbbbbssssss, ahol „t” az ügyfél típusát, „b” a bankazonosítót, „s” sorszámot jelenti. Befolyt összeg: Értelemszerűen, a befolyt pénz összegét itt kell szerepeltetni ezer Forintban megadva. Numerikus formában, ezer Forintra kerekítve, maximum 25 karakter. Közvetlen költségek Itt azokat a ráfordításokat kell tételesen feltüntetni, amikor adott ügyféllel és/vagy biztosítékkal kapcsolatban volt a pénzintézetnek ráfordítása. Közvetlen ügyfélhez kapcsolódó költségek a felszólító levelek költségei, bírósági díjak és minden olyan, elkülöníthető kiadás, amely adott ügyfél kapcsán felmerült. A közvetlen költségek egy jelentős része a behajtási folyamat azon részéhez kapcsolódik, amikor a biztosítékból elégíti ki a pénzintézet követelését. Minden „biztosíték-érvényesítési” procedúra költségvonzattal jár, ezen költségeket is ebben a részben kell szerepeltetni. A nemteljesítés időpontjában fennálló kockázati kitettséghez (EAD) képest az ügylet lezárásáig a kockázati kitettség növekedhet, mivel a hitelintézetnek nem minden
71
esetben van lehetősége a hitelből még nem folyósított összegek lehívásának megtiltására. Ezeket az összegeket szintén közvetlen költség formában kell feltűntetni, hiszen a default időpontjában fennálló követelést növelő tényezőként minősíthető. A közvetlen költségek megadásánál a következő kiadási tételek lehetségesek: 1. Nemteljesítéskori kockázati kitettség összegének növekedése 1.1. kamatok 1.2. késedelmi kamatok 1.3. díjak és jutalékok növekedése 1.4. egyéb az ügyféltől/partnertől követelt összegek 2. Közvetlen költségek és ráfordítások 2.1. ügyvédi költségek 2.2. egyéb jogi költségek (illetékek, stb) 2.3. megfizetett adó 2.4. kiszervezett tevékenységet végzőnek az ügylettel kapcsolatosan kifizetett költségek 2.5. megbízási szerződésekkel kapcsolatos kifizetése 2.6. ügynöki jutalékok 2.7. utazási költségek 2.8. sikerdíjak 2.9. egyéb költségek A kitöltendő mezők: Befolyás dátuma: Az az időpont, amikor az ügylettel kapcsolatos bevételt a pénzintézet realizálta. Formátuma kötött, éééé/hh/nn formában. Biztosíték azonosító: Amennyiben a bejövő pénzáram egy biztosíték értékesítéséből származik (ideértve az árvereztetést is), úgy adott biztosíték előzőleg megadott azonosítóját kell a mezőben szerepeltetni. Amennyiben követelés eladás történt, úgy az nem kapcsolható közvetlenül biztosítékhoz. Formátuma: ttbbbbssssss, ahol „t” az ügylet típusát, „b” a bankazonosítót, 72
„s” sorszámot jelenti. Ügyfél azonosító: Minden esetben adott pozitív pénzáram egy adott ügyféltől (vagy a vele szemben fennálló követelésből) származik. A már rögzített ügyfél egyedi azonosítóját kell minden esetben a soron szerepeltetni. Formátuma: tbbbbssssss, ahol „t” az ügyfél típusát, „b” a bankazonosítót, „s” sorszámot jelenti. Befolyt összeg: Értelemszerűen, a befolyt pénz összegét itt kell szerepeltetni ezer Forintban megadva. Numerikus formában, ezer Forintra kerekítve, maximum 25 karakter. Közvetett költségek A legnehezebb azon költségek egyes ügyletre osztása, melyek nem köthetően közvetlenül adott behajtáshoz. Többnyire minden pénzintézetnél jelentkeznek ilyen típusú költségek is. Alapvetően ilyen a követelés behajtással, kezeléssel foglalkozó osztály (vagy azon emberek személyi jellegű költségei, akik ezzel foglalkoznak). Az adatbázis korlátai miatt nem képes teljesen minden ügyletre kiszámolni ezeket a ráfordításokat, ezért a pénzintézetnek előkalkulációkat kell végeznie. Alapvetően az alábbi ilyen típusú költségkategóriák merülnek fel: o Adminisztrációs, o Jogi, o Szervezeti egység működtetése. Minden a fenti három kategóriában felmerült költségeket az „Egyéb” soron kell kimutatni. Az ilyen típusú költségek rögzítésének két módja lehetséges. 1.) Folyamatosan (havonta) felmerülő költségként kezeljük, 2.) Eseti ráfordítások kerülnek rögzítésre. Folyamatos költségek általában a személyi jellegű ráfordítások és a rezsiköltségek. Ezek általában havonta jelentkeznek. Így ilyen esetekben a következőket kell megadni:
73
Folyamatosan felmerülő költség Alapvető jellemzője, hogy havonta merül fel. Amennyiben ennél gyakrabban jelentkezik, úgy is ezen a soron kell szerepeltetni, azonban az áltagos összeget havi költségre kell számítani. Megnevezés, típus Legördülő menü segítségével kiválasztható milyen típusú közvetett költségről van szó: o Adminisztrációs, o Jogi, o Szervezeti egység működtetése, o Egyéb. Folyamatos A cellában legördülő menü segítségével az „Igen” megadása szükséges. Ez mutatja, hogy havonta felmerülő költségek megadása történik. Kezdete Az az időpont, amikor adott költség az ügylettel kapcsolatban felmerül. Ez legtöbbször a default időpontja, de előfordulhatnak olyan esetek, amikor más időpontra esik. Ettől az időponttól fogja a rendszer ráterhelni az ügyletre adott ráfordítást. Kitöltése akkor szükséges, ha eltér a default időpontjától. Alapértékként a default időpontját adja a rendszer. Formátuma kötött, éééé/hh formában, tehát a napok megadása nem szükséges. Vége Azt az időpontot, ameddig adott költséget az ügyletre terheli a bank. Ez legtöbbször az ügylet lezárásának az időpontja, azonban nem célszerű kizárni az egyéb lehetőségeket, így ezek megadhatók a rendszerben. Kitöltése akkor szükséges, ha eltér az ügylet lezárásának időpontjától. Alapértékként ezt az időpontot adja a rendszer. Formátuma kötött, éééé/hh formában, tehát a napok megadása nem szükséges. Összeg Az a pénzintézet által kalkulált egy default-eseményre eső, havi átlagos összeg, amely felmerült. 9 9
Például 2000-ben 100 default-esemény történt a banknál, a behajtási osztály havi személyi jellegű ráfordítása 10mFt, az osztály rezsiköltsége 3mFt, akkor a következők kitöltése szükséges és a default időpontjától az ügylet lezárásáig az osztály kezelte az ügyet. Így az egy defaultra jutó havit közvetlen költségek: adminisztrációs: 3,000.000Ft/100=30.000Ft; szervezeti egység működtetése: 10,000.000Ft/100=100.000Ft.
74
Minden összeget ezer Forintban kell megadni a kerekítés szabályai szerint. Numerikus formátumban, maximum 25 karakterig. Adatok eFt-ban. Eseti költségek Az ilyen jellegű ráfordítások jellemzője, hogy eseti jelleggel merülnek fel, azaz egyszer, vagy kisebb gyakorisággal, mint 1 hónap. Ha többször is felmerül (pl. évente), akkor annyiszor kell felrögzíteni, ahányszor kiadásként jelentkezet (természetesen eltérő dátummal és/vagy összeggel). Megnevezés, típus Legördülő menü segítségével kiválasztható milyen típusú közvetett költségről van szó: o Adminisztrációs, o Jogi, o Szervezeti egység működtetése, o Egyéb. Folyamatos A cellában legördülő menü segítségével az „Nem” megadása szükséges. Ez mutatja, hogy nem havonta felmerülő költségek megadása történik. Kezdete Amennyiben eseti jellegű ráfordításról van szó, úgy nem időintervallumot kell megadni. Ebben az esetben a kezdeti időponthoz kell beírni, hogy mikor merült fel adott költség ténylegesen. Formátuma kötött, éééé/hh/nn formában, tehát a napok megadása is szükséges. Vége Mivel esti jellegű költség kerülne be ezeken a sorokon a rendszerbe, így ezt a mezőt üresen kell hagyni. Kitöltése nem lehetséges. Összeg Az a pénzösszeg, amelyet adott időpontban a pénzintézet a defaultos ügyletek kezelésére fordított és nem havonta (vagy annál sűrűbb gyakorisággal) merült fel. Minden összeget ezer Forintban kell megadni a kerekítés szabályai szerint.
Kitöltés:
Típus Adminisztrációs Szervezeti egység működtetése
Kezdete -
Vége -
Összeg 30 100
75
Numerikus formátumban, maximum 25 karakterig. Adatok eFt-ban. 5.5.3. Módszertani kérdések A pénzintézetek közvetett költségeinek számításai módszerei Alapvetően a rendszer nem határozza meg a közvetett költségek ügyletre bontásának algoritmusát. Mivel erre igencsak korlátozott számú megoldás létezik a nemzetközi gyakorlatban, és e költségnemek igen nehezen rendelhetők hozzá az egyes ügyletekhez, illetve többnyire olyan tételek tartoznak ide, amelyek általánosságban merülnek fel (pl. rezsiköltség), ezért javaslatunk az, hogy a közvetett költségek éves összegét egyszerűen vetítsék rá a bankok az ügyletek darabszámára. A tanulmány alapvető módszertani része részletesebben foglalkozik ezzel a kérdéssel. Azért van jelentőssége itt is kiemelni, mert az eltérő módszerrel megosztott közvetett költségek befolyásolhatják a rendszer outputját. Erre az a megoldás is kínálkozhat, hogy a Felügyelet előírja egy egységes módszertan alkalmazását. Megtérülési típusok megkülönböztetése A hasonló jellegű nemzetközi adatbázisokban megtalálható az a pozitív pénzáramokra vonatkozó információ, hogy milyen jogcímen jutott hozzá a pénzintézet. Ezek az ún. megtérülési típusok (megtérülési módozatok). Az erre vonatkozó információ mélysége is minden esetben eltérő. A megtérülés történhet a biztosíték érvényesítése nélkül vagy a biztosíték érvényesítésével. A biztosíték érvényesítése nélkül a megtérülés az alábbi lehet: − Tartozás kiegyenlítés számottevő behajtási költség nélkül – Az adót megfizeti a tartozást és a behajtási költségek nem idéznek elő gazdasági veszteséget − Tartozás kiegyenlítés csődegyezség nélkül számottevő behajtási költséggel - Az adós/partner megfizeti a 90 napon túli késedelmes tartozást, de számottevő behajtási költségek merülnek fel; − Tartozás kiegyenlítés csődegyezséget követően - Az adós/partner megfizeti a 90 napon túli késedelmes tartozást; − Követelés értékesítés. Ez történhet egyedileg vagy csomagban A biztosíték érvényesítése nélkül a megtérülés általában nagyobb arányú azoknál az ügyleteknél ahol biztosítékkal rendelkezik a hitelintézet, mint ahol ilyen nincsen. A biztosíték érvényesítésével a megtérülés típusa attól függ, hogy a biztosíték kikötése milyen jogi szerződéssel történt. Ennekfüggvényében a megtérülési típus lehet: − Biztosítékból történő közvetlen kielégítés (óvadék) − Végrehajtás (ingatlan, ingó jelzálog, vagyont terhelő zálogjog) − Biztosíték birtokbavétele és értékesítése (kézizálogjog) − Biztosíték tulajdonba vétele és értékesítése (opciós vételi jog)
76
− Harmadik személytől származó pénzbefolyás (garancia, kezesség, hitelderivátumok, követelésengedményezés, biztosítás engedményezés) A megtérülés történhet − Jogi eljárás nélkül − Megegyezéssel csődeljárás nélkül − Csődeljárást követően − Felszámolási eljárást követően Az osztrák jegybank mindössze úgy struktúrája a behajtási folyamatokat, hogy jogi útra kellett-e terelni az ügyet vagy sem. Diszkontálás Mivel az adatbázis outputja nem egyedi adat, hanem ismérvek alapján szabott célirányos lekérdezés LGD-értéke kell, hogy legyen, ezért az adatbázisnak rendelkeznie kell egy diszkontáló funkcióval, amelynél a lekérdező választhat a korábban felsorolt lehetőségek közül. Opcionális lehetőségként a rendszernek rendelkezni kell egy olyan funkcióval, ahol a pénzintézet a saját diszkontlábait alkalmazhassa emellett megadja a használni kívánt kamatlábakat és spreadeket. Ez pénzintézetenként eltérhet, azonban minden felhasználó egyetlen diszkontrátákra vonatkozó idősort definiálhat (és frissíthet) a rendszerben. A rendszer költség-számításai A kiépítendő adatbázis egyik kulcskérdése, hogy a közvetett költségeket miként lehet rögzíteni és minként kerülnek a számításba. A közvetett költségek közös jellemzője, hogy nem kapcsolódnak egy kiemelhető ügylethez. A legjelentősebb ilyen költségtípusok alapján csoportosítottuk őket, amely segítségül szolgálhat az adatok rögzítésekor. Az adatbázisnak nem feladata a közvetlen költségek szétosztásának módszertani megoldása (mint arról már korábban írtunk), azonban az lényeges elem, hogy a berögzített adatok miként kerülnek be a számításokba. Alapvetően a nemteljesítő státuszban lévő ügylet kezdeti és végidőpontja határozza meg, hogy mennyi közvetett költséget terhel az ügyletre a rendszer, majd a költségek (a közvetlen költségekkel összegezve) évente kerülnek diszkontálásra a leírt módszer alapján. Csoportos követelés értékesítése A csoportban történő követelés eladások kezelése szintén egyedi kezelést igényel. Mivel a hitelintézetnél minden követelés egyedileg könyvelt, követelés értékesítés esetén a könyvekből történő kivezetéshez a követelésértékesítési szerződésben egyértelműen meghatározhatónak kell lenni, az egyes követelések eladási értékének, még akkor is, ha ez esetleg egy algoritmus felhasználásával történik. Míg a pozitív pénzáram ily módon egyértelműen hozzárendelhető a követeléshez, a közvetlen és közvetett költségek esetén nem ez a helyzet.
77
Minden olyan közvetlen költség esetében, amely nem rendelhető egyértelműen hozzá a csomagban értékesített valamely ügylethez, illetve a közvetett költségek esetében az adatbázisban az adott költségek figyelembe vételére az arányosság elvét kell érvényesíteni, és az egyes követelések értékével arányosan kell az adatbázisban feltüntetni. Amennyiben a hitelintézet nem tudja a saját rendszerében, hogy miként oszlik meg a bevétel az adóstársakhoz hasonló kezelés javasolt. Menete a következő: 1. A csoportban értékesített követelések nemteljesítés időpontjára vonatkozó követelések összegeinek meghatározása (ezer Forintban). 2. A meghatározott értékek összegzése. 3. Az egyes követelések nemteljesítés időpontjában fennálló követelésösszegeinek valamint az összegzett érték alapján egyedi hányadosok képzése. A hányadosok megmutatják, hogy az egyes követelések mekkora arányt képviselnek a teljes értékesített értékhez képest. 4. A meghatározott arányok alapján kell megosztani a bejövő pénzáramokat. Igaz, hogy ez is azzal a torzítással él, hogy mindössze a default utáni ráfordítások hatásai miatt lesznek a csomagban értékesített követelésre vonatkozó ügyletek LGD értékei különbözően, azonban mindössze ezzel a módszerrel kerülhetők el a nagy torzítások tömegesen (negatív vagy 100% feletti egyedi LGD értékek).
78
6. Az adatmodell lekérdezési lehetőségei 6.1.
MÓDSZERTANI KÉRDÉSEK
Egyedi ügyletek LGD-je vs. a kumulált értékekből számított LGD „Az LGD becsléshez tartozó adatbázis (Reference Data Set, RDS) csak defaultos kitettségeket tartalmaz. Ezekhez egyedileg meghatározható a kitettségek saját LGD-je. Az „átlagos realizált LGD” kiszámításánál említett „kockázattal súlyozott átlag” az egyedi (kitettségenkénti) LGD-k egyszerű (súlyozatlan) számtani átlaga. Gyakorló statisztikusok ebben a helyzetben általában inkább a súlyozott átlagot használják, mert azt stabilabbnak tartják. Mindkét becslés torzítatlan, és bebizonyítható, hogy bizonyos kézenfekvő feltételezések mellett a súlyozatlan átlagnak kisebb a szórása. A két átlag között egyébként akkor van lényegesebb eltérés, ha az LGD és a kitettségek nagysága között korreláció áll fenn, ami rosszul kialakított minősítési osztályokra/poolokra utal. Kerülni kell (meg kell tudni magyarázni) tehát azt a helyzetet, ahol a két átlag jelentősebben eltér egymástól.” 10 Az előírás értelmében a közös LGD adatbázisnak az egyedi ügyletek súlyozatlan számtani átlagaként kell meghatároznia az LGD értékeket. Amennyiben kumulált értékek képeznék a számítás alapját, úgy súlyozott átlaghoz jutnánk. Az adatbázisban tárolt adatok képesek lesznek a Kézikönyvben említett két típusú megközelítéssel számított értékek közötti összefüggések vizsgálatára, amely segítségével következtetéseket lehet levonni a bankrendszer által alkalmazott minősítési osztályok véleményezésére (sőt, egyedi, pénzintézetenkénti vizsgálatra is lehetőség nyílhat).
6.2.
ÁLTALÁNOS JELLEMZŐK
Az input adatok struktúrája nagymértékben meghatározza annak lehetőségét, hogy milyen típusú és mélységű lekérdezések készíthetők. Elvi szinten egy olyan adatbázis került kialakításra, amely alkalmas egyidejűleg több hitelintézet adatainak nyilvántartására, kiszolgálva azok szerteágazó lekérdezési igényeit. Mivel pénzintézetenként eltérő minősítési rendszerek működnek így meg kellett oldani, hogy a lekérdezési lehetőségek elégítsék ki a felhasználók bármely LGD-vel kapcsolatos kockázatmérési input igényét. Ezért a rendszer lekérdezési felületében meghatározható ismérveket nagy szabadságfokkal kellett megtervezni. Ami a rendszer előnye (teljesen egyedre szabható lekérdezések), az egyben hátránya is lehet. Nincsenek előre definiált, standard lekérdezések a rendszerben. Ez által egyedileg kell összeállítani azon tulajdonsággal bíró ügyleteket, amelyek átlagos LGD értékeire kíváncsiak vagyunk. Azonban – mivel az alapvető minősítési besorolások ritkán változnak – egy beépített funkció segíti a felhasználókat. Lehetőség nyílik arra, hogy az egyszer kialakított 10
Validációs kézikönyv 77. oldal.
79
lekérdezések összetevőit elmentse a felhasználó, melyet a későbbiekben egyszerű legördülő menü segítségével újra előhívhat. Ez pénzintézetenként külön kerül mentésre a lekérdező alkalmazás részeként, melyet nem központilag kell nyilvántartani (így elkerülve azt, hogy az egyes versenytársak a másik minősítési rendszerét megismerjék). Alapvetően a lekérdezési kezelőfelületet egy felhasználóbarát „drag and drop” alapú rendszerrel tervezzük megvalósítani. Amennyiben egy tényező nem képzi a lekérdezés részét, úgy minden egyéb, a specifikációban megadott ügylet a lekérdezésben szerepelni fog. 11
6.3.
ADATMEZŐK
A lekérdezési funkció alapelve az egyedi definiálhatóság. Ezért a lekérdezések minden tartalmi elemét részletesen meg kell adni. Egy lekérdezés elkészítéséhez szükséges ismérvek négy fő körből állíthatók össze. Az LGD értékek differenciálásának lehetőségei: • • • •
Ügylet specifikumok, Ügyfél specifikumok, Biztosítékok Időtáv.
A „drag and drop” lekérdező-rendszer bal oldalán találhatók a specifikálási lehetőségek. Attól függően, hogy mely információk alapján kívánjuk összeállítani lekérdezésünket, emelhetünk be a feltételek közül. Az egyes feltételek többnyire egy-egy legördülő menüt jelentenek, amelyek beemelése után a pontos feltételek meghatározhatóak. Az egyes beállítható specifikumok természetesen igazodnak az input adatsokasághoz, azonban azok strukturálásával egyszerűbben kezelhető meghatározás érhető el. A strukturálást az által értük el, hogy az egyes inputtényezőket csoportokba rendeztük, majd a gyakorlati alkalmazást nagymértékben elősegítő hierarchikus rendszereket alkottunk. Ez által csoportosításra kerültek az inputok. A főcsoport – alcsoport - egyed bontás szemléltetésére jelen esetben az eltérő formázású szövegeket használtuk: Főcsoport – félkövér, nagybetűk, balra zárva; Alcsoport - félkövér, középre zárva; Egyedek – nincs kiemelés, jobbra zárva. A lekérdező rendszer jelen formája tartalmazza azokat az ismérveket is, melyeket opcionális inputként adtunk meg, de részletesen kibontottunk. Amennyiben ezek nem kerülnek a végleges inputsokaság közé, úgy természetesen a lekérdezési felület ezen lehetőségeivel csökken a specifikációs lehetőség. A lekérdezési lehetőségek hármas bontásban: 11
Így ha, például nincs feltétel megadva, akkor az összes adatbázisban szereplő ügyletre számítódik az LGD.
80
6.3.1. Ügylet Az alapvetően ügylet specifikus LGD miatt elsődleges jelentéssel bír, ezért az ügylet jellemzőink kiválasztásával javasolt kezdeni a lekérdezések összeállítását. 1. Ügylettípus ÜGYLETTÍPUS MAGÁNSZEMÉLY Lakáshitelek Támogatott lakáshitelek Lakóingatlannal fedezett egyéb hitelek Lakossági folyószámlahitelek Hitelkártyák Személyi kölcsönök Gépjárműhitelek Diákhitelek Áruhitelek Egyéb, természetes személyeknek nyújtott hitelek Hitelhelyettesítő garanciák (lakossági portfolióba sorolt KKV) Nem-hitelhelyettesítő garanciák (lakossági portfolióba sorolt KKV) Széchenyi kártya hitelek(lakossági portfolióba sorolt KKV) Gépjármű lízing(lakossági portfolióba sorolt KKV) Ingatlan lízing (lakossági portfolióba sorolt KKV) Egyéb lízing(lakossági portfolióba sorolt KKV) Faktoring(lakossági portfolióba sorolt KKV) Leszámítolt váltók(lakossági portfolióba sorolt KKV) Váltókezesség(lakossági portfolióba sorolt KKV) Egyéb, lakosságnak minősülő KKV-kal szembeni mérlegen belüli kockázatvállalás VÁLLATAL/KORMÁNYZAT/ÖNKORMÁNYZAT Folyószámla hitel Rulírozó hitelkeretek Rövid lejáratú eseti hitelek Középlejáratú beruházási hitelek
81
Középlejáratú forgóeszköz finanszírozási hitelek Hosszúlejáratú beruházási hitelek Ingatlan hitelek Hitelviszonyt megtestesítő értékpapírok Megnyitott akkreditívek Hitelhelyettesítő garanciák Nem-hitelhelyettesítő garanciák Széchenyi kártya hitelek Gépjármű lízing Ingatlan lízing Egyéb lízing Faktoring Leszámítolt váltók Váltókezesség Repóügyletek Értékpapír-kölcsönzési ügyletek Származékos ügyletek Egyszerű határidős ügyletek Egyéb, vállalkozókkal szembeni mérlegen belüli kockázatvállalás Egyéb, vállalkozókkal szembeni mérlegen kívüli kockázatvállalás Specializált hitel Árufinanszírozás Tárgyi eszköz finanszírozás Projekt-finanszírozás Jövedelemtermelő ingatlan Magas volatilitású kereskedelmi ingatlan BANKKÖZI EGYÉB
Ez által megadható, hogy milyen típusú ügylet(ek) szerepeljenek a lekérdezésben. A Ctlr gomb nyomva tartásával egyszerre több típus is megjelölhető. 12 2. Időtáv A kiválasztott ügylet típus(ok) idővonatkozása.
12
Amennyiben felsőbbrendű csoport kerül kiválasztásra, úgy alcsoportot nem enged hozzáadni a rendszer csoportos kiválasztás esetén.
82
IDŐTÁV Rövid lejáratú (éven belüli) Hosszú lejáratú (5 éven belüli) Hosszú lejáratú (5 éven túli) A Ctrl gomb nyomva tartásával egyszerre több típus is megjelölhető. 3. Támogatott ügyletről van-e szó Az inputoknál meghatározott definíció alapján külön lekérdezés készíthető a támogatott és nem támogatott kihelyezésekről. TÁMOGATOTT Igen Nem Értelemszerűen nem lehet több lehetőséget megjelölni, amennyiben bekerül az ismérv egy lekérdezésbe. 4. Szindikált ügyletről van-e szó Amennyiben el szeretnénk különíteni a szindikált hiteleket, úgy itt van lehetőség ennek beállítására. SZINDIKÁLT Igen Nem Értelemszerűen nem lehet több lehetőséget megjelölni, amennyiben bekerül az ismérv egy lekérdezésbe. 5. Az ügylet (kihelyezés) pénzneme Az inputban feltüntetett értelmezés szerint használható. PÉNZNEM HUF EUR CHF Egyéb A Ctrl gomb nyomva tartásával egyszerre több típus is megjelölhető. A kimenetelek alacsony száma miatt nem tartottuk szükségesnek a „Forint” – „Nem forint” bontást.
83
6.3.2. Ügyfél Az ügyletek nagy része is ügyfél-specifikus, azonban mélyebb bontás alkalmazása a legtöbb esetben indokolt lehet. 13 1. Ügyfél típusa ÜGYFÉLTÍPUS MAGÁNSZEMÉLY Férfi Nő EGYÉNI VÁLLALKOZÓ GAZDASÁGI TÁRSASÁG Jogi személyiség nélküli vállalkozás Közkereseti társaság /Kkt./ Betéti társaság /Bt./ Jogi személyiségű vállalkozás Egyéni cég Közös vállalat /Kv./ Korlátolt felelősségű társaság /Kft./ Részvénytársaság /Rt./ Egyesülés Közhasznú szervezet Közhasznú társaság /Kht./ Alapítvány/közalapítvány Egyéb közhasznú KORMÁNYZATI/ÖNKORMÁNYZATI Önkormányzat Önkormányzati intézmény Központi költségvetési szerv Egyéb költségvetési PÉNZINTÉZET EGYÉB A Ctrl gomb nyomva tartásával egyszerre több típus is megjelölhető. 2. Könyvviteli kötelezettség szerinti bontás A felrögzített adatok alapján, ha a pénzintézet külön kockázati faktorként tekint az könyvvezetéssel nem rendelkező vállalatokra, úgy lehet ajánlott a feltétel alkalmazása. 13
Azonban, ha például az ügylettípusnak a „Lakáshitelt” választjuk, akkor nem szükséges megadni ismételten a „magánszemély”-t ügyféltípusként.
84
EVA Igen Nem Értelemszerűen nem lehet több lehetőséget megjelölni, amennyiben bekerül az ismérv egy lekérdezésbe. 3. Ágazati besorolás Az ismérv megadásával a hatályos TEÁOR listát találhatjuk meg. Ennek megfelelő kiválasztásával érhető el a szegmentálás. ÁGAZAT MEZŐGAZDASÁG, VADGAZDÁLKODÁS Növénytermelés, kertészet Gabonafélék, egyéb, máshova nem sorolt növény termelése Zöldség, virág, kertészeti termék termelése Stb… A Ctrl gomb nyomva tartásával egyszerre több típus is megjelölhető. 4. Pénzügyi adatok A pénzügyi adatok megadásának lehetősége eltér az eddigiektől. Egy ismérv alkalmas három szegmentálási lehetőségre is. Ez által érhető el, hogy pl. adott pénzintézet a belső kezelésének megfelelő kis- és középvállalati osztályokat képezzen. A pénzügyi adatok között szerepeltetjük a létszám adatot is, mivel logikailag hasonló szegmentáló-erővel bír. Magánszemélyek esetében csak a „Bevétel, jövedelem” határ megadása bír jelentőséggel. Az eddigi legördülő menüs válaszlehetőség helyett egy alsó és egy felső határ megadására van itt lehetőség – értelem szerint. Amennyiben valamelyik határ nincs megadva, akkor az „0” valamint „végtelen”-ként értelmezi a rendszer. A pénzügyi adatokat ezer Forintban kell lekérdezni, a létszámadatokat főre vonatkozóan. PÉNZÜGYI ADATOK Bevétel, jövedelem Létszám Mérlegfőösszeg alsó határ alsó határ alsó határ felső határ felső határ felső határ Kitöltése értelem szerint. Amelyik rész kitöltésre került, annál lesz bontás alkalmazva. 85
A lekérdezésben csak nagyobb és kisebb feltételek vannak a rendszerbe építve, a nagyobb-egyenlő és kisebb egyenlő relációk nem! 5. Kor A lekérdezési információval az ügyfél korára vonatkozó információk nyerhetők ki. Ez alapvetően kettős értelmezésű. Magánszemélyek esetében a default dátuma és az ügyfél születési éve között eltelt idő években, míg egyéb esetben az alapítás (tevékenység megkezdése) időpontja és a default közötti időtartam lekérdezésére szolgáló funkció. 14 KOR alsó határ felső határ Csak az alsó határ megadása esetén az annál idősebb, felsőnél az annál fiatalabb ügyfelek kerülnek a lekérdezésbe. A lekérdezésben csak nagyobb és kisebb feltételek vannak a rendszerbe építve, a nagyobb-egyenlő és kisebb egyenlő relációk nem! 6. Területi vonatkozások Alapvetően ország és megye szerinti bontásban lehet a lekérdezéseket elkészíteni. A külföldi ügyfelek továbbontásával nem éltünk. A rögzített település és irányítószám adatokat a rendszer automatikusan megyei besorolásba rendezi, mely segítségével elkészíthetők a lekérdezések. CÍM ORSZÁG Nem Mo. Magyarország Megye Budapest Baranya Bács-Kiskun Békés megye Borsod-Abaúj-Zemplén Csongrád Fejér 14
A számítás módja: Default éve – Születési/Alapítási év
86
Győr-Moson-Sopron Hajdú-Bihar Heves Komárom-Esztergom Nógrád Pest Somogy Szabolcs-Szatmár-Bereg Jász-Nagykun-Szolnok Tolna Vas Veszprém Zala A Ctrl gomb nyomva tartásával egyszerre több típus is megjelölhető, így elkészíthetők régiós lekérdezések is. 15 6.3.3. Biztosíték A rendszer lehetőséget teremt a biztosíték specifikus lekérdezésekre is, sőt elméletileg csak az egyes biztosítéktípusok megtérülésének számításaira is lehetséges. Alapvetően külön kell kezelni a fedezett és nem fedezett hiteleket. Erre a rendszer olyan megoldást kínál, hogy ha a felhasználó bármely biztosíték-specifikus jellemzőt beemel a lekérdezésbe (annak kitöltés nélkül), akkor csak azon ügyletek kerülnek lekérdezése, melyek mögött biztosíték szerepelt (annak fokának vizsgálata nélkül). A részletesebb vizsgálathoz lehetőséget teremtő specifikumok: 1. Biztosítéktípusok Az alapvető biztosítéktípusok megadására nyújt lehetőséget, amennyiben fontos, hogy a kitettség mögött milyen fedezet szerepel. BIZTOSÍTÉKTÍPUS PÉNZÜGYI Készpénz Értékpapír Részvény Kötvény Befektetési alap 15
Elméletileg lehetséges a „külföld” és egy vagy több megye megadása is lehetséges, azonban ilyen lekérdezés használata nem ajánlott!
87
Nemesfém Pénzintézettel szembeni követelés Biztosítás Betétállomány más intézetnél SZEMÉLYI Garancia, kezesség Kezesség Garancia Hitelderivatíva FIZIKAI Ingatlan Lakóingatlan Kereskedelmi Telek Egyéb Egyéb Jármű Regisztrált (pl. hajó) Gép Alapanyag Termék EGYÉB Vevőkövetelés Egyéb követelés Bérlet/lízing Árbevétel-engedményezés Jog/jogosultság A Ctrl gomb nyomva tartásával egyszerre több típus is megjelölhető. 2. Biztosíték jogi helyzete A biztosíték érvényesíthetősége szempontjából a leglényegesebb kérdés, hogy milyen jogi instrumentum áll a fedezet mögött, így az erre történő lekérdezés is kulcsjelentőséggel bír. BIZTOSÍTÉK JOGI HELYZETE DOLOGI BIZTOSÍTÉKOK Pénzügyi biztosítékok között figyelembe vehető óvadékok Egyéb biztosítékok között figyelembe vehető óvadékok (nemzeti hatáskörben történő döntés esetén) Ingatlanra vonatkozó jelzálogjog Ingatlanra vonatkozó keretbiztosítéki jelzálogjog 88
Ingó jelzálog Ingóságra vonatkozó keretbiztosítéki jelzálog Vagyont terhelő zálogjog Önálló zálogjog Kézizálogjog Zálogjog jogokon és követeléseken Követelés engedményezés Egyéb Pénzügyi biztosítékok között figyelembe vehető óvadékok Egyéb biztosítékok között figyelembe vehető óvadékok (nemzeti hatáskörben történő döntés esetén) Ingatlanra vonatkozó jelzálogjog Ingatlanra vonatkozó keretbiztosítéki jelzálogjog Ingó jelzálog Ingóságra vonatkozó keretbiztosítéki jelzálog Vagyont terhelő zálogjog Önálló zálogjog Kézizálogjog Zálogjog jogokon és követeléseken Követelés engedményezés Egyéb SZEMÉLYI BIZTOSÍTÉKOK Bankgarancia Bankkezesség Készfizető kezesség Egyszerű kezesség Váltókezesség Csekk-kezesség Egyéb KÖVETELÉS/ESZKÖZCSERÉVEL LEHETŐVÉ TEVŐ BIZTOSÍTÉKOK Opciós vételi jog Beszámítási jog Elővásárlási jog HITELDERIVÁTUMOK Nemteljesítéskori csereügyletek Teljes kamatcsere ügyletek Hitelkockázati eseményhez kapcsolt értékpapírok
89
A Ctrl gomb nyomva tartásával egyszerre több típus is megjelölhető. 3.
Elsődleges biztosíték
Ha olyan bontásra is kíváncsi a pénzintézet, hogy az elsődleges vagy nem elsődleges biztosítékok által fedezett ügyletek milyen LGD-vel rendelkeznek, akkor használható ez az ismérv. ELSŐDLEGES Igen Nem Csak egy válasz jelölhető ki. 4. A biztosíték értéke Speciális lekérdezések készíthetők az által, ha a felhasználó csak egy adott értéknél (a default időpontjában meghatározott időpontban) nagyobb és/vagy kisebb értékű biztosítok megtérülésére kíván számítást kapni.
ÉRTÉK alsó határ felső határ Az adatokat ezer forintban szükséges megadni. 5. Személyi garancia nyújtója Ha a lekérdezésben a személyi garanciák, mint biztosítékok (is) szerepelnek, akkor lehet értelmezhető a garancia nyújtója szerinti továbbontás. A típusok az inputoknál említett bontásban lehet lekérdezni. 16 GARANCIA TÍPUS Állami Bank Biztosító Gazdasági társaság /kapcsolt/ Gazdasági társaság /nem kapcsolt/ Magánszemély
16
Több biztosítéktípus megadása esetén az outputba a személyi garanciával rendelkező ügyleteknek csak az itt megadott részét veszi figyelembe a számítás.
90
A Ctrl gomb nyomva tartásával egyszerre több típus is megjelölhető. 6. Ingatlanfedezet esetében Amennyiben a lekérdezésben ingatlanbiztosítékok (is) szerepelnek, akkor további bontást lehet alkalmazni output-készítéshez. 6./a Az ingatlan kora Itt lehet megadni, hogy a fedezetként megadott ingatlan újépítésű vagy nem. INGATLAN KOR Új Használt Csak egy válasz jelölhető ki. 6./b Az ingatlan jelzálogbejegyzése Vélhetően eltérő behajtási hatékonysággal tudja érvényesíteni követelését a pénzintézet, ha nem elsődleges a jelzálog bejegyzése adott ingatlanon, így e szempont szerint is meglehet bontani a lekérdezést. JELZÁLOGBEJEGYZÉS Első jelzálog Nem első Csak egy válasz jelölhető ki. 6.3.4. Időtáv Egy igen lényeges elem azon szempont megadásának lehetősége, hogy milyen időtávon számítsa ki az LGD értékeket a rendszer. A Direktíva alapján a saját LGD számítás minimum 5 évet kell, hogy felöleljen. Így a lekérdezésben a minimális időtartomány a lekérdezési időponttól (0. vagy bázis időpont) számított 5 év. Ezt a határt csak emelni lehet, így a megadható időtartománynak csak a kezdeti időpontja változtatható. IDŐTÁV xx év Ahol, „xx” numerikus formátumú mező, mely meghatározza, hogy a számítás a lekérdezés időpontjától kezdve hány évig vegye számításba a default eseményeket. Fontos: az időpont a default esemény időpontját jelöli, nem az ügylet lezárásának időpontját!
91
6.4.
LEKÉRDEZÉSI FELÜLET
6.4.1. Kitöltetlen, kezdeti felület A meghatározott lekérdezési mezők a kezelőfelületen jól elkülöníthető módon, csoportosítva helyezkednek el. Ez biztosítja gyors és egyszerű munkavégzést.
A „drag and drop” rendszerben az egyes ismérveket tetszőleges sorrendben kiválasztva a megnevezéssel együtt a „LEKÉRDEZÉS” táblázatrészhez kell húzni. Amint az ismérvek áthelyezésre kerültek, a legördülő menük és az esetlegesen kitöltendő adatok segítségével kiválaszthatjuk a lekérdezés tartalmát. A továbbiakban egy mintalekérdezés segítségével szimuláljuk a rendszer használatát. 6.4.2. Kitöltött lekérdezés A kiválasztott lekérdezi minta a budapesti, svájci frank alapú, magánszemélyeknek nyújtott lakáshiteleinek LGD számítására irányul az utóbbi 5 évre. Bár az utóbbi 3 évben emelkedett meg jelentősen a devizahitelezés a minimális időtávot választva is 5 évre nyúlik vissza adatok
92
összegzése. Ez egy teljesen életszerű példa, mely segítségével megismerhető a rendszer használata. 1. lépés: ismérvek kiválasztása A lekérdezés összeállításához a következőkre van szükség: • Ügylettípus, • Ügyféltípus, • Cím, • Pénznem, • Időtáv. Felmerül a kérdés, hogy szükséges-e az ügyféltípus megadása. Erre azért van szükség, mert egyéni vállalkozók bekerülhetnének a lekérdezésbe, ha csak az ügylettípust választjuk ki. A másik ilyen kérdés, hogy a biztosítékok közül válasszunk-e be ismérvet. Mivel az ügylet egyértelműen meghatározza a biztosíték meglétét és annak típusát is, ezért elhagyása mellett döntöttünk.
93
2. lépés: ismérvek specifikálása A megadott ismérveknél ki kell választani a lekérdezni kívánt tényezőket: ¾ ¾ ¾ ¾ ¾
Ügylettípus: Ügyféltípus: Cím: Pénznem: Időtáv:
Lakáshitel MAGÁNSZEMÉLY Budapest CHF 8 év
A felsorolt beállításokkal összeállt a kívánt lekérdezés, melyet a „LEKÉRDEZ” gomb megnyomásával lehet véglegesíteni, és ez után kapjuk meg a végeredményt.
94
7. Az adatmodell output adatai A lekérdezések sokrétűségével ellentétben a közös LGD adatbázis outputja minden esetben egy standard formátumba adja meg a rendszer. A lekérdezésben megadott feltételeknek egyértelműen meg kell határozniuk az outputban szereplő LGD érték számításának alapját képző ügyletek körét. Maga az output egy táblázat, amit a rendszer generál a lekérdezési specifikációk alapján. Ez először a képernyőre kerül listázásra, majd – jóváhagyás után - pdf formátumban kerül elküldésre a felhasználó felé (valamint a lekérdezést naplózza a rendszer).
7.1.
MÓDSZERTANI KÉRDÉSEK
Outputok minimális sokasága Az egyedi adatok védelme érdekében, csak olyan outputot (LGD értéket) adhat ki a lekérdező pénzintézetek számára, amely minimum három ügyletből számított érték. Ezzel kívánjuk megakadályozni az egyedi adatokhoz való hozzáférést. Bár egyedi azonosítókat nem tartalmaz a közös adatbázis, elfordulhatnak olyan ügyletek, ahol például árbevétel vagy biztosíték alapján nagy valószínűséggel be lehet azonosítani az ügyfelet is, ezért szükséges e korlátozás.
7.2.
A STANDARD OUTPUT ÖSSZETEVŐI
7.2.1. A lekérdezésben összeállított feltételek A kimeneti táblázat fejlécébe kerülnek a lekérdezésben meghatározott feltételek mindegyike listázásra kerül, hogy a későbbiekben vissza lehessen követni, mely ügyletcsoportra készült a számítás. 7.2.2. Ügyletszám Meghatározásra kerül azon ügyletek száma, amely az LGD számítás alapját képezte. 7.2.3. LGD érték A módszertani kérdések között részletezett módon, a meghatározott ügyletek egyedi LGD értékeiből képzett súlyozatlan számtani átlaga adja a rendszer outputját.
95
8. Az adatbázis működtetése Mivel az egész adatmodell koncepciónak alapját az képezte, hogy a hitelintézetek egy közös, országos adatbázist működtessenek, így a legnagyobb értéke az adatmodellnek akkor van, ha a gyakorlatban is megvalósul a fejlesztés és működtetés. Természetesen a közös adatbázis elkészítése és működtetése is többféle módon történhet. Vagy előírásszerűen, minden hitelintézetnek adatot kell szolgáltatni a rendszerbe, vagy önkéntes alapon, mely által vélhetően nem az összes hitelintézet együttműködésében valósulna meg az elképzelés. Utóbbi realitása jóval nagyobb. Bármelyik változat is következik be, megelőzően számos kérdést tisztázni kell. ¾ Ki üzemelteti a rendszert? Alapvetően vagy a Felügyelet elvállalja (elvállalhatja-e) a rendszer működtetését, vagy külső, a rendszerben szereplő hitelintézetektől független üzemeltetőre lenne bízva. A nemzetközi és hazai (BISZ Zrt.) gyakorlat inkább utóbbit preferálja. ¾ Ki végzi az ellenőrzési feladatokat? Az adatok ellenőrzése (kizárólag a bevitt adatok belső konzisztenciájának ellenőrzéséről van szó) kulcsfeladat egy hasonló jellegű adatbázis működtetése során. Az ilyen ellenőrzések módja is nagymértékben függ az üzemeltetőtől, valamint a rendszer előírásszerű vagy önkéntes mivoltától. A rendszer üzemeltetője azonban minden esetben teljes rálátással bír az adatbázisban rögzített adatokra. Ezért kézenfekvő megoldás lehet, hogy az üzemeltető feladata az adatellenőrzés. A rendszer kidolgozása során bizonyos automatizmusok beépítése jelentősen elősegítheti a hibás inputok megadásának lehetőségét, azonban az ilyen algoritmusok kidolgozása komoly szakmai feladatot jelent. (pl. magánszemélynek milliárdos nagyságrendű hitel, biztosíték nélkül nehezen képzelhető el a gyakorlatban, stb.) Az adatok módosítására kizárólag a rögzítő hitelintézetnek szabad lehetőséget teremteni az utólagos módosítani. Azonban helytelen adatok vélelmezése esetén az adatbázis üzemeltetőjének és a beépített algoritmusoknak a feladata felhívni a figyelmet. Egy egységesen elfogadott működési szabályzat kialakítása elengedhetetlen a későbbi vitás kérdések elkerülése végett. E mellett a rendszerbe kerülő adatok egy része (pl. közvetett költségek számítása) jelentős háttérszámítást igényel. Ezen számítások nem képzik a modell alapját, de a pénzintézeteknek rendelkezniük kell ezekkel, melynek ellenőrzése felügyeleti teendő. ¾ Mi biztosítja az adatvédelmet a rendszerben? Mivel az üzemeltető teljes rálátással bír a rögzített adatok felett nagy hangsúlyt kell fektetnie az adatbiztonságra. Ugyan anonim módon kerülnek be a rendszerbe az inputok, azonban a hitelintézeti érdekek védelme mégis magas adatbiztonsági szintet követel, korlátozott és ellenőrzött hozzáférési jogokkal. 96
Erre elsősorban a lekérdezési felület és annak mögöttes algoritmusai által lehet lehetőséget teremteni. Az input adatoknál nem jelenik meg az ügyfélre vonatkozó egyedi beazonosításra közvetlenül, azonban az outputban az LGD számításkor bevezetett, minimum 3 adatból számítandó átlag is az egyedi adatok védelmét szolgálja. ¾ Adatfrissítés Az adatbázist egy kezdeti feltöltést követően rendszeresen frissíteni szükséges. Mivel kizárólag a lezárt ügyletek kerülnének be a rendszerbe, ezért az adatfrissítés maximális időtartamát ahhoz kell igazítani, hogy a hitelintézetek saját rendszerükben milyen gyakorisággal zárják ügyleteiket. Negyedéves frissítésnél gyakoribb adatfelvitelt nem javaslunk, azonban féléves vagy éves rögzítés is megfontolandó. Egy másik lényeges lehetőség a kidolgozott modell hasznosítására, hogy az egyes IRB módszert bevezetni szándékozó hitelintézetek a saját adatgyűjtésüket az itt felvázoltak alapján állítják össze, mely segítségével a belső adataikból elkészítheti LGD becsléseiket. Ez esetben ugyan kisebb változtatásokkal, egyszerűsítésekkel élni lehet, mivel az adatok homogenitása jóval nagyobb lesz, de kiinduló alapnak megfelelő lehet az adatmodell.
97
MELLÉKLETEK 1. SZÁMÚ MELLÉKLET - NEMZETKÖZI MÉRÉSI TAPASZTALATOK A nemzetközi szakirodalom igen kiterjedt. Számos tanulmány készült a veszteségi illetve megtérülési rátára vonatkozóan. A hazai helyzetet tekintve azonban ezek nagy része nem tekinthető összehasonlítási alapnak, ugyanis a tanulmányok a market LGD módszertanát követve határozták meg a megtérülési rátát. Ezzel szemben hazánkban a behajtási (workout) LGD alapján, a nem teljesítő ügyfélhez kapcsolódó behajtási procedúra során számított diszkontált cash-flowból származtatható a megtérülési ráta. Ennek oka, hogy hazánkban nem álnak rendelkezésre megbízható másodlagos piaci árak. Mindezzel együttvéve hasznosnak véljük a nemzetközi tanulmányok, eredmények áttekintését, melynek során tapasztalatokat szerezhetünk az LGD-t befolyásoló tényezőkről, a veszteségek és megtérülések alakulásáról. Az összehasonlítás célja, hogy a későbbiekben összehasonlítóvá váljon a hazai eredményekkel. A tanulmányokat alapvetően négy szempont alapján vizsgáltuk meg: 1. A vizsgált időszak és minta alapján. 2. A mintára számolt átlagos LGD érték (ha ismert, akkor medián és szórás is). 3. Az LGD értékek eloszlása, amely fontos lehet abból a szempontból, hogyha normál eloszlás esetében az átlag és szórás kellő információt nyújt, azonban aszimmetrikus eloszlás esetén a kapott értékek megtévesztők lehetnek. 4. Az LGD-t meghatározó és befolyásoló tényezők. Market LGD A következőkben áttekintésképpen összefoglaljuk néhány olyan tanulmány eredményét, amely a market LGD módszertanával készült. A tanulmányok nagy része az amerikai kötvénypiacon alapuló mérés. Létezik szakirodalom a banki kölcsönöket illetően is, azonban néhány kivétellel ezek az amerikai szindikált hitelekre irányulnak. Acharya, Viral V., Sreedhar T. Bharath, Anand Srinivasan (2004): Understanding the Recovery Rates on Defaulted Securitis Időszak: 1989-1999 Minta: a Standard and Poor's adatbázisából származó bankkölcsönök és vállalati kötvények Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ A kötvényekre számított átlagos LGD 58,04%, a medián 62%, a szórás pedig 25,34%. ¾ A bankkölcsönökre számított átlagos LGD 22%-kal alacsonyabb, mint az elsőrendű biztosított kötvények esetében. Edward I. Altman, Brooks Brady, Andrea Resti, Andrea Sironi (2003): The Link Between Default and Recovery Rates: Implications for Credit Risk Models and Procyclicality Időszak: 1982-2001 Minta: 1300 vállalati kötvény
98
Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Az 1981-2001-es időszakra az átlagos LGD 62,8%. ¾ Negatív korreláció figyelhető meg évenként az átlagos megtérülés és az éves default ráta között minden fedezettségi szint és prioritás esetében. Edward I. Altman, Vellore M. Kishore (1996): Almost Everything You Wanted To Know About Recoveries on Defaulted Bonds Időszak: 1978-1995 Minta: 696 kötvény Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Az átlagos LGD 58,3%. ¾ Az átlagos LGD az elsőrendű fedezetlen kötvények esetében 42%, az elsőrendű alárendelt kötvények esetében 66%, a másodrendű alárendelt kötvények esetében pedig 69%. ¾ A kibocsátás és a default között eltelt idő nincs hatással a megtérülésre. Edward I. Altman, Andrea Resti, Andrea Sironi (2001): Analyzing and Explaining Default Recovery Rates Időszak: 1982-2000 Minta: 1000 kötvény Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Az átlagos LGD összességében 64,15%, a medián pedig 59,95%. ¾ Az elsőrendű fedezett kötvények esetében az átlagos LGD 47,03%, a medián pedig 42,58%. ¾ A vizsgálat az LGD értékét jelentősen befolyásoló magyarázó változókat mutatott ki: - a kötvények default rátája (+ korreláció), - és annak változása (+ korreláció), - a nagy hozamú kötvény kintlévőségek összege (+ korreláció). ¾ Az éves makroökonómiai mutatók nem voltak jelentős hatással az LGD alakulására. Lea V. Carty, Lieberman (1996): Defaulted Bank Loan Recoveries Időszak: 1989-1996 Minta: amerikai kereskedelmi kölcsönök, 58 ügyfél, ügyfelenként 1 ügylet Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Az elsőrendű fedezett szindikált hitelek esetében az átlagos LGD 29%, a medián 23%. ¾ Az eloszlás aszimmetrikus, többségében alacsony LGD értékekről beszélhetünk. Jon Frye (2003): LGD in High Default Years Időszak: 1983-2001 Minta: 859 kötvény és kölcsön - amelyből 88 elsőrendű fedezett kölcsön - a Moody's adatbázisából Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ A default ráta szerint megkülönböztet "rossz" éveket (magas default ráta:1990, 1991, 2000, 2001) és "jó" éveket (alacsony default ráta: 1983-1989, 1992-1999). ¾ A fedezetlen és alárendelt adósságokhoz kapcsolódtak a legmagasabb LGD értékek minden évben. ¾ A legtöbb adósság típus esetében az LGD értéke magasabb a rossz években, mint a jó években.
99
Jon Frye (2000): Depressing Recoveries Időszak: 1983-1997 Minta: vállalati és államkötvények a Moody's adatbázisából Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ 1990-ben és 1991-ben, amikor a default ráta magas volt, alacsonyabb megtérülési ráta volt megfigyelhető, mint a többi évben. ¾ Az eloszlás a default mértékének függvényében alakult időben. ¾ Azokban az években, amikor gazdasági visszaesés figyelhető meg a megtérülések 2025 százalékponttal csökkenhetnek a „normál” évi átlagukhoz képest. Greg M. Gupton, Daniel Gates, Lea V. Carty (2000): Bank Loan Loss Given Default Időszak: 1989-2000 Minta: amerikai kereskedelmi kölcsönök, 121 defaultos vállalat 119 elsőrendű fedezett kölcsönét, 33 elsőrendű alárendelt kölcsönét és 29 részletezetlen kölcsönét tartalmazza. Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Az átlagos LGD az elsőrendű fedezett kölcsönökre 30,5%, az elsőrendű fedezetlen kölcsönökre pedig 47,9%. ¾ Az eloszlás aszimmetrikus, a magas LGD a jellemzőbb. Greg M. Gupton, Roger M. Stein (2002): LossCalcTM: Moody’s Model for Predicting Loss Given Default Időszak: 1981-2002 Minta: 1800 default esemény: kölcsön, kötvény és elsőbbségi részvény, elsőrendű fedezett és fedezetlen kölcsönök Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ A megtérülési adatok eloszlása jobban illeszkedik a béta-eloszláshoz, mint a normál eloszláshoz. ¾ Néhány esetben negatív LGD figyelhető meg. David T. Hamilton, Praveen Varma, Sharon Ou, Richard Cantor (2003): Loss Characteristics of Commercial Mortgage Foreclosure Időszak: 1982-2002 Minta: együttvéve 2678 defaultos kötvény és kölcsön, 310 elsőrendű fedezett kölcsönt tartalmaz Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Az összes kötvényre számított LGD 62,8%, a medián 70%. ¾ Az elsőrendű fedezett kölcsönökre az átlagos LGD 38%, a medián 33%. ¾ Az eloszlás aszimmetrikus, a magas LGD felé tolódik. ¾ Az átlagos LGD iparáganként különböző. ¾ Az LGD és a default ráta között pozitív korreláció figyelhető meg. Yen-Ting Hu, William Perraudin (2002): The Dependence of Recovery Rates and Defaults Időszak: 1971-2000 Minta: 958 hosszú távú kötvény, amelyből 910 az amerikai piacról származik, a Moody's adatbázisából Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Az átlagos LGD az elsőrendű fedezett kötvényekre 47%. ¾ Az elsőrendű alárendelt kötvények alacsonyabb LGD értékkel rendelkeznek, mint az elsőrendű fedezett kötvények.
100
¾ Az LGD eloszlása unimodális és aszimmetrikus. Steven O’Shea, Sharon Bonelli, Robert Grossman (2001): Bank Loan and Bond Recovery Study:1997-2000 Időszak: 1997-2000 Minta: 35 társaság, amelyik szenior fedezett bankkölcsönnel és alárendelt kötvénnyel rendelkezik, 35 kölcsön, 18 ágazat Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ A 35 kölcsönből 18 esetben az LGD 0-19% között alakult. ¾ Mind a kölcsönök, mind a kötvények LGD értékének eloszlása aszimmetrikus volt, azonban kötvények esetében magas, kölcsönök esetében pedig az alacsony LGD a jellemző. ¾ A kölcsönök átlagos LGD értéke 37%, a medián 17%. ¾ Az összes kötvényre számolt LGD 88%. ¾ Azoknál a társaságoknál, ahol kisebb volt az adósság alacsonyabb LGD figyelhető meg, mint a nagyobb adóssággal rendelkező cégek esetében. ¾ Az átlagos LGD magasabb volt azoknál a társaságoknál, akik hosszabb ideig voltak csődben. James Roche, William Brennan, Derek McGirt, Mariarosa Verde (1998): Bank Loan Ratings in Bank Loans: Secondary Market and Portfolio Management Időszak: 1991-1997 Minta: 60 szindikált fedezett kölcsön, melyből 18 kiskereskedelmi ágazatba tartozott Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Az átlagos veszteségi ráta a fedezett bankkölcsönök esetében 18%, a szenior alárendelt adósságok esetében 58%, az alárendelt adósságok esetében pedig 61%. ¾ Az adós mérete nincs jelentős hatással az LGD-re. ¾ Az LGD és az ágazati hovatartozás között összefüggés figyelhető meg. ¾ Az LGD és a részvények árfolyama között negatív korreláció figyelhető meg (a Dow Jones ágazati átlaga alapján). Van de Castle, Keisman (1999): Recovering Your Money: Insights into Losses from Defaults Időszak: 1987-1997 Minta: 829 adósság, amely a Standard and Poor’s hitelezési veszteség adatbázisából származik Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ A bankkölcsönök esetében az átlagos LGD 15,5%, a szórás 24,9%. ¾ A regresszió analízis eredményei azt mutatják, hogy az adósság típusa, a biztosíték típusa és az adósság nagysága az LGD meghatározó tényezői közé tartozik. Behajtási (workout) LGD Michael Araten, Jacobs Jr., and Peeyush Varshey (2004): Measuring LGD on Commercial Loans: An 18-Year Internal Study Időszak: 1982-1999 Minta: 3761 nagyvállalati kölcsön a JP Morgantől
101
Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Az átlagos LGD 39,8%, a szórás 35,4%. ¾ Az LGD értékek a -10%-173% közötti intervallumban mozognak. ¾ A leggyakrabban előforduló érték 5%. ¾ Megvizsgálták az LGD-t biztosíték szerinti bontásban, és az eredmények szerint a legalacsonyabb LGD a vevőkövetelések esetében figyelhető meg. ¾ Az 1986-1999 közötti éves adatok alapján pozitív korreláció figyelhető meg az LGD és default ráta között. Elliot Asarnow, David Edwards (1995): Measuring Loss on Defaulted Bank Loans: A 24-Year Study Időszak: 1970-1993 Minta: Citibank amerikai kölcsönök, 831 kereskedelmi és ipari (C&I) kölcsön (elsőrendű, fedezett és fedezetlen), 89 strukturált fedezett kölcsön, nagy és középvállalati kölcsönök. Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Defaultosnak tekintenek minden olyan kölcsönt, amelyről a bank úgy véli, hogy az ügyfél nem fogja teljes egészében kifizetni vagy késedelembe esik, amely illeszkedik a Direktívához. ¾ Az ügylet akkor tekinthető lezártnak, amikor a kintlevőségek egyenlege 0. ¾ A defaultkori kintlevőségek egyenlege igen széles skálán mozog, 1 millió $-tól 190 millió $-ig. ¾ Diszkontrátaként a hitelezési kamatlábat használták. ¾ A C&I kölcsönökre az átlagos LGD 34,79%, a strukturált kölcsönökre 12,75%. ¾ A C&I kölcsönökre a medián 21%. ¾ A C&I kölcsönökre az LGD viszonylag stabil a vizsgált időszak alatt. ¾ A C&I kölcsönökre számolt LGD eloszlás bimodális. ¾ A kölcsön mérete alapján nincs statisztikai különbség az LGD-ben. Eales, Robert and Edmunk Bosworth (1998): Severity of Loss in the Event of Defaulted in Small Business and Large Consumer Loans Időszak: 1992-1995 Minta: ¾ Westpac Banking Corporation (Australia) ¾ Kisvállalati kölcsönök ¾ Fogyasztási kölcsönök ¾ 94% fedezett kölcsön ¾ 5782 ügyfél, akinek 1 vagy több kölcsöne dőlt be ¾ Olyan kölcsönök, amelyeknek értéke nem haladja meg a 6,7 millió $-t ¾ A behajtás mindegyik esetben lezárult Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Diszkontrátaként az alternatív tőkeköltséget használták a CAPM alapján. ¾ Ha az eredeti hitelezési kamatlábat használták volna, 10%-kal alacsonyabb LGD-értékeket kapnak ¾ A cash-flow a következőket tartalmazza: ο további hitelkifizetések (-) ο belső behajtási költségek (-) ο külső behajtási költségek (-) ο tőketörlesztés (+)
102
¾ Az ügyfél adósságának nagysága hatással van az LGD alakulására, egy kisebb kölcsönnek magasabb az LGD értéke. ¾ Az átlagos LGD az üzleti kölcsönök esetében 31%, a medián 22%, míg a fogyasztási kölcsönök esetében az átlag 27%, a medián pedig 20%. ¾ A teljes sokaságra az LGD eloszlás bimodális. ¾ A fedezett kölcsönök esetében az eloszlás unimodális és alacsony LGD a jellemző. ¾ Ezzel szemben a fedezetlen kölcsönök esetében az eloszlás bimodális. ¾ Az LGD 0-100% lehetséges. ¾ A fedezett kölcsönök esetében alacsonyabb LGD figyelhető meg, mint a fedezetlen kölcsönök esetében. Lea V. Carty, Lieberman (1996): Defaulted Bank Loan Recoveries Időszak: 1990-1996 Minta: ¾ Loan Pricing Corporation veszteségi adatbázisa ¾ 229 elsőrendű fedezett, kis- és középvállalkozásoknak adott kölcsön, amelyek késedelembe estek és befejeződött a behajtási folyamat Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Az LGD-t a kamattörlesztések és a tőketörlesztések jelenértékének összegzésével számolták ki. ¾ Mivel a hitelezési kamatláb nem ismert, ezért diszkontrátaként a Loan Pricing Corporation modellje által kalkulált spread + LIBOR értéket használták. ¾ Az átlagos LGD 21%, a medián 8%. ¾ Azon kölcsönök esetében, ahol forgóeszköz volt a fedezet alacsonyabb az LGD, mint azoknál, ahol a fedezet ingatlan, berendezés Lew Hurt, Akos Felsovalyi (1998): Measuring Loss on Latin American Defaulted Loans: A 27-Year Study of 27 Countries Időszak: 1970-1996 Minta: ¾ 1149 kereskedelmi és ipari (C&I) kölcsön Latin-Amerika 27 országából ¾ országoknak nyújtott kölcsönt is tartalmaz ¾ a kölcsönök értéke meghaladja 100 000$-t. Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Csak olyan kölcsönöket tartalmaz, amelyeknek a behajtási folyamata befejeződött. ¾ Defaultosnak tekintenek minden olyan kölcsönt is, amelyről a bank úgy véli, hogy az ügyfél nem fogja teljes egészében kifizetni vagy késedelembe esik. ¾ Az átlagos behajtási periódus 19,7 hónap. ¾ Az átlagos LGD 31,8%, a szórás 28,8%. ¾ Az 1149 kölcsönből 9 esetben volt nagyobb az LGD, mint 100%. ¾ Az eloszlás aszimmetrikus, az LGD értékek nagy része az alacsony tartományba esik (0-15%). ¾ A nagy kölcsönök esetében magasabb LGD figyelhető meg. ¾ Az átlagos LGD viszonylag stabil volt az évek során. ¾ Nemzeti makrogazdasági tényezők, mint például nagy árfolyam-leértékelődés nincsenek hatással az LGD alakulására.
103
Gregorio Moral, Raúl García-Baena (2002): LGD Estimates in a Mortgage Portfolio Időszak: 1996-2001 Minta: ¾ Spanyol jelzáloghitel ¾ 1532 defaultos jelzáloghitel, ami a bázeli definíció szerint 90 napos késedelembe esett ¾ 687 eseményt tereltek jogi útra Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Az LGD nem lehet negatív. ¾ A megtérülési időt két részre bontja. Az első rész a default dátumától a végső megtérülésig tart (végső cash-flow vagy elbirtoklás). A második rész pedig az elbirtoklás időpontjától az elbirtokolt javak eladásáig terjed. ¾ A költségek elosztására egyszerű modellt alkalmaznak, csak az elbirtokláshoz kapcsolódó és a jogi költségeket különböztetik meg. ¾ Diszkontrátaként a fix, 5%-ot alkalmaznak . ¾ A 90 napos késedelembe esett definíció alapján az átlagos LGD 12,65%, a medián 11,55%. ¾ A jogi útra terelt jelzálogok esetében az átlagos LGD 28,20%, a medián 25,75%. ¾ A 90 napos késedelem definíciója alapján a konfidencia intervallum 9,7%15,7% ¾ Az LGD eloszlása erősen aszimmetrikus. Gregorio Moral, María Oroz (2002): Interest Rates and LGD Estimates Időszak: 1993-2000 Minta: ¾ Spanyol lakossági jelzálogkölcsönök, amelyek erre specializálódott banktól származnak ¾ 3887 defaultos jelzálogkölcsön, ami a bázeli definíció szerint 90 napos késedelembe esett ¾ 464 eseményt tereltek jogi útra Alkalmazott módszertan és főbb megállapítások: ¾ Az LGD nem lehet negatív. ¾ A megtérülési időszakot két részre lehet osztani. Az első részt a default esemény és a végső megtérülés (végleges cash-flow vagy az elbirtoklás) közötti időszak képezi, a másodikat pedig az elbirtoklás és az elbirtokolt javak eladása között időszak. ¾ A cash-flow-k diszkontálásánál 5%-os diszkontrátát alkalmaztak. ¾ A 90 napos késedelembe esés definíciója alapján az átlagos LGD 1,17%, míg azokban az esetekben, ahol jogi útra kellett terelni az ügyet jogi úton történő 14,4%. A következő táblázat típusonként lebontva fogalja össze a tanulmányokban mért átlagos LGD értékeket, ahol lehet, ott bemutatja a medián és szórás értékét is.
104
Tanulmány
Átlagos Medián LGD MARKET LGD Összesítve minden kötvény típusra Acharya (2004) 58,04% 62,00% Altman (2001) 62,80% Altman (1996) 58,30% Hamilton (2003) 62,80% 70,00% Altman (2001) 64,15% 59,95% O'Shea (2001) 88,00% Elsőrendű fedezettel biztosított kötvény Altman (1996) 42,11% Hu and Perraudion (2002) 47,00% Altman (2001) 47,03% 42,58% Elsőrendű alárendelt kötvény Roche (1998) 58,00% Altman (1996) 65,62% Másodrendű alárendelt kötvény Roche (1998) 61,00% Altman (1996) 68,66% Elsőrendű fedezettel biztosított kölcsön Carty (1998) 13,00% 0,00% Roche (1998) 18,00% Carty and Lieberman (1996) 29,00% 23,00% Gupton (2000) 30,50% O'Shea (2001) 37,00% 17,01% Hamilton (2003) 38,40% 33,00% Elsőrendű fedezetlen kölcsön Carty (1998) 21,00% 10,00% Gupton (2000) 47,90% WORKOUT LGD Elsőrendű fedezettel biztosított kölcsön Carty and Lieberman (1996) 21,00% 8,00% Kereskedelmi kölcsön Eales and Bosworth (1998) 31,00% 21,00% Asarnow and Edwards (1995) 34,79% 21,00% Araten (2004) 39,80% Vásárlói kölcsön Eales and Bosworth (1998) 27,00% 20,00% Jelzáloghitel 90 napos késedelem alapján Moral and García-Baena (2002) 12,65% 11,55% Moral and Oroz (2002) 1,17% Jogi útra terelt jelzáloghitel Moral and García-Baena (2002) 28,20% 25,75% Moral and Oroz (2002) 14,40%
Szórás
25,34%
23,00%
27,00%
23,00%
35,40%
105
Az LGD eloszlását számos tanulmány vizsgálta. A legtöbb esetben unimodális eloszlás figyelhető meg, ahol az alacsony LGD a jellemző. Találkozhatunk azonban béta eloszlással is, 2 tanulmány esetében pedig bimodális eloszlásról beszélhetünk. Normál eloszlás egyik tanulmány esetében sem figyelhető meg, így az átlagos értékek minden esetben félrevezetőek lehetnek. Ebből adódóan pontosabb a medián értékeit áttekintve levonni a következtetéseket, azonban a kötvények esetében csak igen kevés tanulmányban találhatunk medián értékeket. Így összességében azt mondhatjuk el, hogy a kötvényekre számított átlagos LGD 58% és 88% között alakultak. Az összes típusra vizsgált aggregált LGD azonban megtévesztő lehet, ezért érdemes ezt megvizsgálni részletesebb bontásban: • elsőrendű fedezett kötvény: 42%-47% • elsőrendű alárendelt kötvény: 58%-66% • másodrendű alárendelt kötvény: 61%-69%. A kölcsönök esetében többnyire ismertek a medián értékek is, így az átlagok mellett azokat értékeit is bemutatjuk. Összesítve az átlagos LGD 1% és 48% (medián 0%-33%) között mozgott, részletes bontásban a következő értékek figyelhetőek meg: • elsőrendű fedezett kölcsön: 13%-38%, medián: 0%-33% • elsőrendű fedezetlen kölcsön: 21%-48%, medián: 10% • kereskedelmi hitel: 31%-40%, medián: 21% • vásárlói hitel: 27%, medián: 20% • jelzálog hitel: 1%-28%, medián: 12-26% Mint látjuk a kölcsönökhöz kapcsolódó LGD értékek alacsonyabbak, ami azzal magyarázható, hogy a hitelek a kötvényeknél felsőbbrendűek, ráadásul a problémás kölcsönök jobban kezelhetőek, mint a problémás kötvények. A kölcsönök átstrukturálhatóak, további biztosítékkal terhelhetőek, amelyek csökkentik az LGD értékét. A magyar csődtörvény szerinti kielégítési sorrendben a zálogjoggal biztosítottak hitelek a felsőbbrendűek. Számos tanulmány vizsgálta az LGD-t befolyásoló tényezőket. A legfontosabb ismérv a követelés prioritása és a fedezete, a másik nagyon fontos tényező pedig a hitel időbelisége. Olyan időszakban, amikor a default ráta magas az LGD is magasabb, mint olyan időszakban, amikor alacsony a default ráta. Ezt leszámítva azonban más makroökonómiai tényezőnek csak egy tanulmány tulajdonít jelentőséget az LGD-vel kapcsolatban, bár vélhetően nem is vizsgálták minden esetben. Fontos tényezőnek tekinthetjük még az iparágat és a biztosíték likviditását. Azok a hitelek, amelyek mögött likvid fedezet áll (pl. készpénz vagy követelés) alacsonyabb az LGD értéke, mint azoknak ahol kevésbé likvid a fedezet (pl. ingatlan, berendezés). A kölcsön méretét illetően eltérő vélemények születtek: bizonyos tanulmányokban negatív, bizonyos tanulmányok pozitív korreláció figyelhető meg az LGD és a kölcsön nagysága között, míg előfordul olyan eset is, ahol nincs hatás. Így megállapítható, hogy a vizsgált minta nagyban befolyással van erre az ismérvre.
106
Egy kiemelt példa Portugáliából Mint ahogy a fenti összefoglalóból is látható a nemzetközi szakirodalomban többségben vannak azok a tanulmányok, amelyek vállalati kötvények alapján számolják a veszteséget. Ki kell emelnünk azonban a Dermine és Carvalho által 2005. márciusában készített tanulmányt (Bank Loan Losses-Given-Default), amely a fejlett tőkepiacról való és a portugál kis- és középvállalkozásoknak adott kölcsönök alapján vizsgálja a veszteséget és a hozzá kapcsolódó megtérülési rátát. A vizsgálat alapját képző banki adatbázis a portugál Banco Comercial Portugues (BCP)-től származik. Az adatbázis 10,000 rövid lejáratú kölcsönt tartalmaz, amit kis- és középvállalkozásoknak adtak 1995 június és 2000 decembere között. Minden társaság 2,5 millió euró feletti árbevétellel rendelkezett, azonban arról nincs információnk, hogy ez az árbevétel milyen időpontra vonatkozik (kihelyezéskori vagy a nemteljesítés időpontjában lévő). A tanulmányban elemzésre került számos tulajdonság, mint például: • a garanciák és biztosítékok hatása, • a kölcsön nagysága, • az ágazati besorolás, • a vállalkozás kora, amelyek hatással lehetnek a megtérülési rátára. A tanulmányban vizsgált portfolió ágazati eloszlása nagyon hasonlít a teljes portugál bankrendszerben megfigyelhető ágazati eloszláshoz. A legtöbb ágazatban az eltérések minimálisak (maximum 3 százalékpont), leszámítva a szolgáltató szektort és a textil ipart. A hat év alatt a bázeli definíció szerint összesen 374 defaultos eseményről beszélhetünk, az esetek több mint 50%-ában a kitettség értéke 50,000 euró alatti volt. Az adatbázisból kinyerhető információk a következők: • ágazati besorolás, • a kölcsönhöz kapcsolódó kamatláb, • a kölcsön története a default után, • a biztosíték vagy garancia típusa, • a bank által adott rating, • a társaság kora, • a bankkal való kapcsolat időtartama. A tanulmány során a biztosítékokat illetően 5 esetet vettek figyelembe: • nincs garancia vagy biztosíték (35,6%) • személyi garancia (58,3%) • ingatlan biztosíték (7,0%) • dologi biztosíték (például készletek, berendezések) (1,9%) • pénzügyi biztosítékok (bankbetét, kötvény, részvény) (6,1%) A tanulmányban a 15 ágazatot vették figyelembe, amelyeket EU NACE gazdasági tevékenység kódjai szerint hoztak létre.
107
Ágazat Mezőgazdaság, halászat Bányászat Építőipar Vendéglátás, szállodaipar Ingatlanügyletek Élelmiszeripar Textilipar Gyógyszeripar Gépipar Papíripar, nyomdászat Egyéb ipar Nagykereskedelem Kiskereskedelem Szállítás Egyéb szolgáltató szektor
Aránya a portfolióban 2,7% 3,0% 12,1% 2,2% 0,1% 6,1% 1,3% 2,5% 3,2% 2,3% 1,3% 27,9% 2,0% 33,3
Default száma 6 8 50 9 10 12 15 3 20 12 15 122 41 15 36
Ezt a 15 ágazatot a mérések során a következő négy összesítő csoportba osztották: • jelentős ingatlanállománnyal rendelkező ágazatok (mezőgazdaság, bányászat, építőipar, vendéglátó ipar) • termelő ágazatok, • kereskedelmi ágazatok, • szolgáltató ágazatok. Az elemzés során két alapvető kérdés merült fel: 1. A nemteljesítés melyik definícióját válasszuk, mikortól tekintünk egy eseményt defaultosnak? 2. Melyik módszert alkalmazzuk a megtérülési ráta meghatározásánál? A nemteljesítéshez kapcsolódóan a szakirodalom három definíciót különböztet meg: 1. a tartozás megfizetése az elérhető információk alapján megkérdőjelezhető, 2. a kamat és/vagy a tőke törlesztő részlete a fizetési határidőhöz képest késik, 3. átütemezési vagy csődeljárási folyamat kezdődött a társaság ellen. Az elemzés során a Bázel II. definícióját alkalmazták, miszerint a nemteljesítés alapvetően két esetben következik be: • Ha az ügyfél 90 napos késedelembe esik, vagy • Ha a bank úgy véli, hogy az ügyfél nem fogja teljes egészében kifizetni hitelkötelezettségeit. A megtérülést vizsgálva kétféle módszertanról beszélhetünk: 1. piaci LGD, ahol a kötvény vagy hitel piaci árából számított LGD-ről és megtérülésről beszélünk 2. workout LGD, a default után megtérült cash flow-k diszkontált értéke. Portugáliában a piaci LGD számításához szükséges adatok nem álltak rendelkezésre, ezért a második módszertan került alkalmazásra.
108
A tanulmányban megvizsgálták a 12, 24, 36 és 48 hónapos kumulált megtérülési rátákat, valamint a 48 hónapos megtérülési rátákat a különféle fedezet típusok szerinti bontásban. A következő eredmények figyelhetőek meg: 12 hónapos kumulált megtérülés 24 hónapos kumulált megtérülés 36 hónapos kumulált megtérülés 48 hónapos kumulált megtérülés
Átlag 52% 65% 69% 71%
Medián 49% 91% 95% 95%
Minimum 0% 0% 0% 0%
Maximum 100% 100% 100% 100%
Szórás 44% 41% 38% 37%
Súlyozatlan kumulált megtérülési ráták 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
Átlag Medián Szórás
12 hónapos kumulált megtérülés
48 hónapos kumulált megtérülés (garancia/biztosíték nélkül) 48 hónapos kumulált megtérülés (személyi garancia mellett) 48 hónapos kumulált megtérülés (biztosítékkal)
24 hónapos kumulált megtérülés
36 hónapos kumulált megtérülés
48 hónapos kumulált megtérülés
Átlag
Medián
Minimum
Maximum
Szórás
76%
92%
0%
100%
33%
64%
93%
0%
100%
42%
92%
98%
0%
100%
12%
109
A 48 hónapos átlagos kumulált megtérülési ráták a fedezet viszonyában 100% 80% Átlag
60%
Medián
40%
Szórás
20% 0% Összesen
Garancia/biztosíték nélkül
Személyi garancia mellett
Biztosítékkal fedezve
A diagramból jól látható, hogy a biztosítékkal fedezett kölcsönök esetében a legmagasabb a megtérülési ráta, azonban megfigyelhető az is, hogy a garancia/biztosíték nélküli kölcsönök esetében magasabb a megtérülés, mint ahol személyi garancia van. A 48 hónapos kumulált megtérülési rátát külön megvizsgáltak a 15 ágazatra. A legmagasabb megtérülési ráta (98%) a szállodaiparban volt megfigyelhető, míg a legalacsonyabb a nagykereskedelemben (65%) és a kiskereskedelemben (55%). Ezzel szemben egy éves időtávon más eredmények figyelhetőek meg. 48 hónapos, átlagos kumulált megtérülési ráták
48 hónapos súlyozatan átlagos kumulált megtérülés 48 hónapos súlyozott átlagos kumulált megtérülés
Sz
M
ez
őg
az
da
sá g
,h a Bá l ász n y at áll ás od ai Ép zat pa í tő r, v ipa In e n d r ga é t la glá n ü tá Él g y s elm le isz tek er ip G T ex ar yó t gy i li p sz ar Pa er pí ip ri p G ar ar é ,n pip yo ar m d Na Eg á s gy y za ke éb t Ki r e s i p a r sk ke er de Eg es le ke m yé de b sz Sz l e m ol gá áll l ta í tá tó s sz ek to r
100,0% 90,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0%
A tanulmányban továbbá vizsgálat alá került 1995 és 2000 között az évenként a reál GDP növekedési ráta, a nemteljesítés aránya és az éves megtérülési ráta. 1995-1997 között az átlagnál alacsonyabb GDP növekedés, míg 1998-2000 között nagyobb növekedés volt megfigyelhető. A nemteljesítés gyakoriság adatai a GDP növekedésével ellentétesen alakultak. Eszerint 1995 és 1997 között az alacsonyabb GDP növekedés magasabb bedőlési aránnyal párosult, majd 1997-től fordítva. A megtérülés kezdetben
110
növekedést mutatott, majd 1998-tól jelentős csökkenés volt megfigyelhető. A kezdeti 1995-ös 50%-os érték a vizsgált időszak végére 32%-ra esett vissza. A GDP növekés és a default gyakoriság hatása a megtérülésre 70,00% 60,00%
Reál GDP növekedés
50,00% 40,00%
Default gyakoriság
30,00%
12 hónapos átlagos megtérülés
20,00% 10,00% 0,00% 1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
A megtérülési ráta összetevői, statisztikai elemzés A tanulmányban megvizsgálták, hogy bizonyos változók milyen hatással vannak a megtérülési ráta alakulására. A magyarázó változók közül a következőket vizsgálták: • a kölcsön nagysága, • személyi garancia (dummy), • a garancia és/vagy biztosíték mértéke, • az ágazati besorolás (dummy), • és a nemteljesítés éve (dummy) A kölcsön mérete mindenképpen fontos, mert számos tanulmány azt bizonyítja, hogy attól függően, hogy jelentős különbségek vannak a súlyozott vagy súlyozatlan kumulált megtérülési ráták között. A garanciák, biztosítékok hatását mindenképpen fontos számba venni, hiszen jelentős hatással lehet a veszteség előrejelzésében. Meg kell jegyezni, hogy a BCP esetében 1999-ben átszervezésre került a behajtásokért felelős részleg, így ez is hatással lehet a megtérülési ráták alakulására. A mérés során egyéb változókat is figyelembe vettek: • hány éve áll fent a kapcsolat a bank és az ügyfél között, • az éves GDP növekedési ráta, • a default gyakorisága az adott ágazatban, • az ügyfél rating besorolása • és a kölcsön kamatlába. A bank és az ügyfél közötti kapcsolat hatással lehet arra, hogy a bedőlt ügyfél mekkora erőfeszítést tesz a kölcsön visszafizetésére annak érdekében, hogy megvédje a jó hírét. A GDP növekedési ráta és az ágazati bedőlési arány szintén hatással van a megtérülési rátára,
111
számos tanulmány azt bizonyítja, hogy negatív korreláció van a megtérülési ráta és a gazdasági aktivitás között. A statisztikai mérések alapján a következő megállapítások tehetőek: o A kölcsön mérete statisztikailag kimutathatóan jelentős negatív hatással van a megtérülési rátára minden időtávon (12, 24,36 és 48 hónap). Ez megerősíti a már korábban tett megállapítást, miszerint a nagy kölcsönöknél alacsonyabb a megtérülési ráta. o A biztosíték vagy fedezet megléte, mint az várható volt, statisztikailag jelentős pozitív hatással van a megtérülési rátára. Meg kell jegyeznünk azonban, hogy ez csak hosszú távon, a 48 hónapos megtérülési ráta esetében figyelhető meg. Rövidebb távon a hatás ugyan pozitív, de nem nevezhető jelentősnek. A változók által felvehető értékek nagy számossága miatt elvégeztek egy egyszerűsített modellezést. A modell változói a következők voltak: • A kölcsön nagysága, • személyi garancia, • a biztosítékok nagysága (típustól függetlenül), • a nemteljesítés éve (dummy), • a 4 csoportba osztott 15 gazdasági ágazat, • valamint a cég kora képezi a változókat (hónapokban). Az eredmények megerősítették az eddigi méréseket, azaz a kölcsön nagysága negatív, míg a biztosíték léte pozitív korrelációt mutat a megtérülési rátára. A társaság kora szintén pozitív hatást mutat. Mint már említettük, egyéb változókat is mértek: éves GDP növekedés, a default gyakorisága az adott ágazatban, a bank és az ügyfél között fennálló viszony években kifejezve és a kamatláb. Ezen változók egyike sem mutatott jelentős hatást a megtérülési rátára. Költségek A megtérülési ráta kiszámításánál mindenképpen figyelembe kell venni a bank költségeit, amelyek a tartozás behajtásának érdekében merültek fel. A portugál banknál két osztály foglalkozik a behajtással: a belső újrarendező osztály, valamint a vitás ügyek osztály. Az első a bank hatáskörén belül, a másik pedig jogi segítséget igénybe véve próbálja behajtani a kintlevőséget. Az első további két osztályra osztható, a standard osztály, ami 75,000 Euró kintlévőségig foglalkozik a követelésekkel, míg a speciális osztály az e fölötti összegű kölcsönökkel foglalkozik. A táblázatban látható adatok a 2002-es évre vonatkoznak. A titkosság érdekében minden értéket egységesen korrigáltak egy értékkel, így tényleges jelentősége csak a hányados-értékeknek van. Belső osztály Standard Teljes belső költség 296 Teljes behajtott összeg 7,252 A befolyt összegre jutó belső költség 4,1%
Speciális 727 78,000 0,9%
Összesen 1,023 85,252 1,2%
112
Jogi osztály Belső vitás költség Külső ügyvédek és bíróságok díjai Teljes költség (külső+belső) A megtérült cash flow A befolyt összegre jutó peres költség
278 1,257 1,535 14,748 10,4%
Teljes közvetlen költség Teljes külső és belső költség Teljes megtérül összeg A befolyt összegre jutó költség
2,558 100,000 2,6%
A táblázatokból megfigyelhető, hogy a belső behajtás esetén a megtérül összeg 1,2%-át teszik ki a költségek, míg a külső segítség igénybe vétele során ez a szám 10,4%-ra emelkedik. Összességében az mondható el, hogy a behajtás során felmerült költség 2,6%-a a behajtott összegnek 2002 során. Összehasonlításképpen az 1996-os White tanulmány (Bankruptcy Resolution: Direct Cost and Violation of Priority Claims, 1996) szerint a költség 3-7% között volt. Meg kell azonban jegyeznünk, hogy az összehasonlítás nem teljesen pontos. A portugál tanulmány a közvetlen költségeket a teljes behajtott összeg százalékában vizsgálta, míg számos más tanulmány (a hivatkozott White is) a tartozás százalékában vizsgálja a költségeket, így a be nem hajtott kintlévőségek jelen esetben nem lettek figyelembe véve.
113
2. SZÁMÚ MELLÉKLET - IRODALOMJEGYZÉK A tanulmány elkészítése során számos hazai és nemzetközi irányelvet, útmutatást, tanulmányt figyelembe vettünk, amelyeket az alábbi felsorolás mutat: •
Pénzügyi Szervezetek Állami Felügyelete: Validációs kézikönyv, A belső minősítési rendszerek (IRB) és a működési kockázat fejlett módszereinek (AMA) bevezetéséről, értékeléséről, jóváhagyásáról
•
A hitelintézetek és befektetési vállalkozások új tőkekövetelmény szabályozását (CRD) tartalmazó direktíva
•
British Bankers’ Association, European Banking Federation, International Swaps and Derivatives Association, Risk Management Association: European Loss Given Default Study, Summary Information Package
•
Moral, Gregorio and María Oroz (2002): Interest rates and LGD estimates
•
Peter Miu - Bogie Ozdemir: Basel requirement of downturn LGD: Modelling and estimating of PD & LGD correlations
•
Az olasz bankszövetség összefogásával, egy bankközi munkacsoport által készített tanulmány a „Loss Given Default” összefoglalása.
•
Osztrák Nemzeti Bank: Rating Models and Validation (2004)
•
J. Dermine, C. Neto de Carvalho: Bank Loan Losses-Given-Defaul (2005)
•
Basel Committee on Banking Supervision: Studies on the Validation of Internal Rating System (2005)
•
Paulovics Ottó: LGD modellezés elméletben és gyakorlatban
114
