Дипломная (вкр): Особенности ценообразования ипотечных контрактов

Ключевыми причинами мирового финансового кризиса, начавшегося именно с кризиса на ипотечном рынке США стало неадекватное математическое моделирование различных ипотечных инструментов, включая и ипотечные контракты. Мировой финансовый сектор до 2008 года фактически попался в ловушку «плохого равновесия»: все банки использовали неправильные математические модели ценообразования, - иногда даже полностью отдавая себе в этом отчет, просто потому, что отклоняться и выделяться из массы было невыгодно.

Особенностями ценообразования ипотечных финансовых инструментом (в том числе и ипотечных контрактов) до 2008 года в США, как отмечает М. Буев, было:

в большинстве банков отсутствовали единые системы ценообразования. Это приводило к тому, что цена на один и тот же опцион, выдаваемый, аналитиками, обслуживающими отдел инструментов с фиксированной доходностью, и аналитиками, работающими с обменными курсами валют, могла быть разной из-за, например, разного учета двумя аналитическими отделами процентных ставок, или оценки волатильности, произведенной различными методикам;

в банках отсутствовали единые системы учета сделок - не было функционального программного обеспечения, позволявшего регистрировать сделку по сложному структурному контракту, а затем вести ее до закрытия. До сих пор, в некоторых западных банках, многие контракты, торгуемые на внебиржевом (over-the-counter) рынке, поддерживаются за счет специальных таблиц, созданных в Excel специально под ту или иную сделку;

развитие самих аналитических моделей, использовавшихся в практическом ценообразовании, слепо следовало за трендом и модой, забыв о каких-то основополагающих принципах. В погоне за идеальной моделью, аналитики зачастую разбивали влияние различных факторов на цену линейным способом (Буев, 2012, с. 92).

Однако после финансового кризиса 2008 года большинство основных игроков банковского сектора перешло на единые библиотеки функций ценообразования, положив конец внутреннему «модельному арбитражу», полным ходом идет создание внутренних IT систем, позволяющих оперировать торгами потенциально самых экзотических продуктов, созданием новых структурных продуктов, и быстрым добавлением этих контрактов в аналитическую базу банков. В то же время, сам рынок структурных продуктов (особенно в области кредита) существенно сжался, и финансовые инженеры вернулись к вопросу конкурентоспособной оценки более простых деривативов.

В целом же конкретные модели ценообразования ипотечных контрактов в каждом банке существенно различаются (в первую очередь в оценке рисковой составляющей) и практически всегда являются объектом коммерческой тайны, однако за счет высокой конкуренции на рынке банкам приходится приводить свои модели ценообразования ипотечных контрактов к средним или более низким (в зависимости от общей концепции банка) процентным ставкам, что в основном достигается либо снижением рисковой составляющей, либо маржи банка.

Так же важной причиной проблем на ипотечном рынке в США (в большей степени) стала бесконтрольная выдача кредитов лицам с плохой кредитной историей и отсутствие поручителей. Единственным залогом служила та недвижимость, на которую давался кредит. Это было обусловлено высокой конкуренцией на ипотечном рынке. Банки снижали требования, чтобы заполучить как можно больше клиентов.

3. ФОРМИРОВАНИЕ МОДЕЛИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ИПОТЕЧНЫХ КОНТРАКТОВ В РОССИИ

.1 Выбор факторов, влияющих на ценообразование ипотечных контрактов в России

Особенностями ипотечного кредитования в России выступает преобладание одноуровневой (усеченно-открытой системы) ипотечного кредитования. При этом основными экономическими субъектами, осуществляющими ипотечное кредитование, выступают банки.

Построение эконометрической модели цены ипотечного контракта будет основано на следующих допущениях:

для расчета не будет использованы данные по процентным ставкам льготной ипотеки (с конца марта 2015 года в России была введена льготная ипотека, участие в которое уже приняли такие банки как: Сбербанк, Связь-банк, ВТБ24, Банк Москвы, ХМБ «Открытие», Инвестторгбанк и т.д. Ставка по данной программе программе не превышает 12% годовых в рублях.);

для построения модели используются следующие основные данные - срок ипотеки от 10 лет, а первоначальный взнос составляет 50%. Такие допущения связаны с тем, что большое число банков в стране фактически исключили из портфеля своих предложений ипотечные кредиты с малым первоначальным взносом.

Таким образом для построения достаточно адекватной модели в текущих рыночных условиях рассмотрение других вариантов не будет производится;

для построения модели будет использоваться информация по ипотечным кредитам на приобретение недвижимости в новостройках (на первичном рынке), так как такие программы обычно предоставляют все банки, работающие с ипотечным кредитование населения и по ним в основном имеются данные по минимальным процентным ставкам;

построенная модель не учитывает особенности требований к заемщику при предоставлении ипотечного кредита - подразумевается, что у него в данном банке имеется положительная кредитная история. В реальности в настоящее время у российских банков очень серьезно ужесточились требования к заемщикам и многим из них либо отказывают в ипотечном кредите, либо устанавливают крайне высокие проценты - бывает даже более 36% годовых, что является фактически блокирующим процентом;

все данные по процентам по ипотечным кредитам получены из открытых источников (в основном официальные сайты банков) и могут не отражать реальной ситуации, так как зачастую по декларируемым банками минимальным процента ипотечные кредиты выдают в ничтожно малых случаях. Однако получение достоверной информации о реальных процентах по большинству ипотечных кредитов и их зависимости от различных факторов (срока кредита, определенных параметрах платежеспособности заемщика и т.д.) на российском рынке невозможно.

Построение модели цены ипотечного контракта в России будет производится с помощью множественной регрессии по данным по 50 российским банкам разного размера за три года.

Для построения модели будет использовано 8 факторов:

х₁ - величина ставки депозита до 1 года;

х₂ - величина ставки депозита на срок на 3 и более года;

х₃ - рентабельность активов-нетто банка;

х₄ - доля ипотечного портфеля в общем кредитном портфеле банка;

х₅ - доля ипотечного портфеля в кредитном портфеле физических лиц банка; - х₆ - доля просроченной задолженности по кредитам в кредитном портфеле банка; - х₇ - учет влияния Сбербанка;

х₈ - учет влияния размера банка и уровня государственного участия.

Таким образом, в общем виде эконометрическая модель цены ипотечного контракта будет иметь вид:

I_i = f(x₁, x₂, …, x₉) = a₀ + a₁·x₁ + a₂·x₂ + a₃·x₃ + a₄·x₄ + a₅·x₅ + a₆·x₆ + a₇·x₇ + a₈·x₈.(3.1)

где x₁, x₂, …, x₈ - влияющие факторы;₀, a₁, a₂, …, a₈ - коэффициенты;- период.

Обоснуем выбора факторов для построения модели цены ипотечного контракта в России:

х₁ - величина ставки депозита на срок до 1 года.

Выбор в качестве одного из факторов ставки депозита на срок до одного года характеризует стоимость той части источников ипотечного кредитования, которые финансируются за сет депозитов сроком до одного года.

х₂ - величина ставки депозита на срок 3 и более лет.

Величина ставки депозита 3 и более лет фактически характеризует уровень минимально возможной безубыточной ставки по долгосрочным кредитам (т.е. и для ипотечных кредитов), которая включает в себя усредненный объем базовой ставки и величины административных расходов банка.

х₃ - рентабельность активов-нетто банка.

Рентабельность активов-нетто банка характеризуют уровень получаемой прибыли банком от ведения основной деятельности, т.е. фактически характеризует уровень базовой прибыльности банка, который может учитываться в расчете цены ипотечного контракта.

х₄ - доля ипотечного портфеля в общем кредитном портфеле банка.

Данный фактор отражает степень важности для банка ипотечного кредитования, фактически определяя его политику ценообразования в данной сфере. Многие средние банки хотя и предоставляют ипотечное кредитование, но не относят его к своим стратегическим продуктам, зачастую назначая более высокие проценты (хотя и данный фактор может иметь весьма условное влияние на предлагаемую модель, так как практически невозможно получить достоверные данные о реально предлагаемых основной массе заемщиков ставках по ипотечным контрактам).

х₅ - доля ипотечного портфеля в кредитном портфеле физических лиц банка.

Данный фактор отражает степень важности для банка ипотечного кредитования в сфере продуктов для физических лиц. Ряд банков в России, несмотря на общую направленность на юридических лиц могут рассматривать ипотеку в качестве ключевого направления в кредитовании физических лиц, формируя тем самым более доступные ипотечные программы.

х₆ - доля просроченной задолженности по кредитам в кредитном портфеле банка.

Данный фактор определяет степень рисковости кредитного портфеля банка, характеризуя косвенным образом надбавку за риск в модели ценообразования ипотечных контрактов банка. В целом же данный фактор принят вследствие того, что открытые данные за 2014 год по просроченной задолженности только по ипотечным кредитам получить по многим банкам сложно (данная информация не входит в обязательном порядке раскрываемой информации по банкам. Учитывая, что большое число средних банков в России имеет организационно-правовую форму ООО или ЗАО, то в открытом доступе информации по просроченной задолженности по ипотечным кредитам в данных банках может не быть).

х₇ - учет влияния Сбербанка.

Данный фактор является крайне важным для любой модели, оценивающей какие-либо показатели российской банковской системы по выборке из банков. Это обусловлено системообразующей ролью Сбербанка в банковском секторе нашей страны (рис. 3.1).

Рис. 3.1. Структура российской банковской системы по величине активов на начало 2015 года

Как видно на рисунке 3.1, объем активов Сбербанка составляет 29,25% активов всей банковской системы России, в то время как активы пяти крупнейших банков страны (без Сбербанка) занимают только 24,49% от общего объема активов банковской системы страны, т.е. меньше, чем у Сбербанка

Значения данного показателя примем:

х₇ = 1 - для Сбербанка;

х₇ = 0 - для всех остальных банков.

Положение Сбербанка в российской банковской отрасли может оказывать существенное влияние на ценообразование ипотечных контрактов, что требует учета данного обстоятельства при построении модели (даже Банк России многие из показателей по банковской системе указывает с учетом влияния Сбербанка).

х₈ - учет влияния размера банка и уровня государственного участия.

Современная банковская система, как показал последний мировой финансовый кризис 2008 года, является одним из ключевых элементов социально-экономической стабильности, которая требует пристального внимания со стороны государства и помощи крупнейшим участникам. И в России и в зарубежных странах государство активно поддерживало крупнейшие системообразующие банки. В России также среди крупнейших банков имеется 6 банков, в которых государство владеет как минимум контрольным пакетом акций, при этом именно на данные банки приходится более 80% объема выданных в 2014 году ипотечных кредитов (рис. 3.2).

Рис. 3.2. Структура объема выданных в 2014 году ипотечных кредитов (отдельно указаны банки, находящиеся под контролем государства)

Как видно из рисунка 3.2, основная масса ипотечных кредитов в России в 2014 году была выдана Сбербанком (52,25% от общего объема ипотечного кредитования в стране) и ВТБ 24 (19,9% от общего объема ипотечного кредитования в стране). Внесение рассматриваемого фактора обусловлено тем, что государственным банкам будет выделяться финансовая помощь при влиянии негативных экономических факторов в приоритетном порядке;

Таким образом, величина банков и степень государственного участия в значительной мере влияет на величину риска при ценообразовании ипотечных контрактов.

Значения данного показателя примем:

х₈ = 1 - банки, находящиеся под контролем государства;

х₈ = 0 - остальные банки.

Данные для построения эконометрической модели приведены в Приложении 1.

При этом данные для построения эконометрической модели получены из таких открытых источников как:

официальные сайты банков;

данные Информационно-Аналитического портала «Русипотека»;

данные ИА «Банки.ру».

Данные по величине просроченной задолженности, величине активов и т.д. анализируются на 01 января для 2013, 2014 и 2015 годов.

Таким образом, число периодов анализа: 3 года.

Общее число наблюдений в год: 50.

Общее число наблюдений: 150.

Банки для выборки взяты из исследования Информационно-Аналитического портала «Русипотека», в котором приведены данные на 01 января 2015 года по объему ипотечного кредитного портфеля российских банков, работающих с ипотечными программами.

.2 Построение и анализ модели ценообразования ипотечных контрактов в России

Построение модели ценообразования ипотечных контрактов в России будет проводиться с помощью программного обеспечения STATA.

Данные для построения эконометрической модели приведены в Приложении 1.

Выборка данных по банкам производилась на основании данных Информационно-Аналитического портала «Русипотека», при этом в выборке представлены все сегменты банковской системы России - распределение банков в выборке по величине активов приведено на рисунке 3.3.

Необходимо отметить, что данные по ставкам ипотечного кредитования, которые в первую очередь определяют достоверность модели, базируются на открытой информации и могут в недостаточной мере точно отражать реально применяемые ставки в данных банках, так как в процессе ценообразования ипотечных контрактов в каждом банке используются свои модели, общий вид которых в целом соответствует формуле 2.2, но непосредственно значения в данной формуле различаются для каждого банка в зависимости от его доходности, финансовой модели, источников финансирования ипотечных кредитов, настройках систем анализа рисков и т.д., однако получить такие внутренние данные для банков фактически невозможно (необходимо иметь доступ к внутренним информационным системам каждого банка). Это делает расчет предлагаемой в работе модели весьма условным.

Рис. 3.3. Структура выборки банков, использованных для построения модели, сгруппированных по величине активов на начало 2015 года

Как видно из рисунка 3.3, в выборке представлены банки разного размера, что повышает адекватность предлагаемой модели цены ипотечных контрактов.

Перед построением модели проведем анализ данных по выборке банков с целью определения основных диапазонов процентных ставок по ипотечным кредитам и депозитам (проанализируем только данные за 2015 год, которые наиболее показательно отражают общую политику банков в отношении ценообразования ипотечных контрактов).

Рис. 3.4. Структура выборки банков, использованных для построения модели, сгруппированных по величине ипотечных ставок в 2015 году

Данные рисунка 3.4 показывают, что большая часть представленных в выборке банков имеет очень высокие ставки по ипотечным кредитам (ставку от 16% годовых предлагает 36 из 50 рассмотренных банков, при том, что ставку от 18% годовых предлагает 17 из 50 рассмотренных банков). При этом, как говорилось выше, в анализе не используются данные по льготной ипотеке, ставки по которой не превышают 12%.