Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Pénzügy és Számvitel Tanszék A kereskedési könyv tőkekövetelményére vonatkozó jogszabályilag előírt módszertanok vizsgálata PhD értekezés Készítette: Soczó Csaba Témavezető: Dr. Tarafás Imre Budapest, 2005
TARTALOMJEGYZÉK 1. BEVEZETÉS... 4 1.1. A VÁLASZTOTT TÉMA AKTUALITÁSA... 4 1.2. A BANKI TEVÉKENYSÉGGEL KAPCSOLATOS PÉNZÜGYI KOCKÁZATÁNAK FŐBB TÍPUSAI... 5 1.3. A KERESKEDÉSI KÖNYVI RENDELETTEL KAPCSOLATOS PROBLÉMAFELVETÉSEK...10 1.4. A DOLGOZAT CÉLKITŰZÉSE, AZ ALKALMAZOTT MÓDSZEREK ÉS MODELLEK...16 1.5. A KUTATÁS CÉLJA...17 1.6. A DOLGOZAT FELÉPÍTÉSE...17 2. A BANKOK PÉNZÜGYI KÖZVETÍTŐI SZEREPKÖRE...19 3. ESZKÖZ-FORRÁS MENEDZSMENT...24 3.1. AZ ESZKÖZ-FORRÁS MENEDZSMENT BEMUTATÁSA...24 3.2. AZ ESZKÖZ-FORRÁS MENEDZSMENT MÓDSZERTÁRA...27 4. A BANKI KOCKÁZATKEZELÉS SZÜKSÉGESSÉGE...31 4.1. BANKCSŐD ÉS BANKOSTROM...33 4.2. A KOCKÁZATOK HATÁSAI...35 4.3. KOCKÁZATKEZELÉSI ESZKÖZÖK...37 4.3.1. Limitrendszer...37 4.3.2. Kockázati felár...38 4.3.3. Gazdasági tőke...39 4.4. STATISZTIKAI ESZKÖZÖK A KOCKÁZATKEZELÉSBEN...41 5. SZABÁLYOZÁS ÉS KOCKÁZATKEZELÉS...44 5.1. A HATÉKONY KOCKÁZATMENEDZSMENT KIALAKÍTÁSÁT MOTIVÁLÓ TÉNYEZŐK...44 5.2. NEMZETKÖZI TÖREKVÉSEK A PÉNZÜGYI KOCKÁZATOK JOGSZABÁLYI KORLÁTOZÁSÁRA...47 5.3. STATISZTIKAI ESZKÖZÖK SZEREPE A JOGSZABÁLYALKOTÁSBAN...50 5.4. A STATISZTIKAI ESZKÖZÖK ALKALMAZÁSÁNAK TULAJDONÍTHATÓ ENDOGÉN JELLEG, VALAMINT MANIPULÁLHATÓSÁG...50 5.4.1. A pénzügyi kockázatok endogenitása...51 5.4.2. A VaR alkalmazásának tulajdonítható morális kockázat...52 6. STATISZTIKAI ALAPÚ KOCKÁZATI MÉRTÉKEK...54 6.1. STABIL ELOSZLÁSOK...54 6.2. A MATEMATIKAI MODELLEK ALAPVETŐ TÍPUSAI...56 6.3. KOHERENS KOCKÁZATI MÉRTÉKEK...57 6.4. SZÓRÁS...58 6.5. KOCKÁZTATOTT ÉRTÉK...59 6.6. FELTÉTELES KOCKÁZTATOTT ÉRTÉK...61 6.7. SPEKTRÁLIS KOCKÁZATI MÉRTÉKEK...62 6.8. A HOZAMINGADOZÁSOK KÖZÖTTI KÖLCSÖNHATÁS ELEMZÉSE KORRELÁCIÓS EGYÜTTHATÓ SEGÍTSÉGÉVEL...65 7. FONTOSABB STATISZTIKAI MÓDSZEREK A VAR BECSLÉSÉRE...66 7.1. PARAMETRIKUS MÓDSZEREK...66 7.1.1. Normális eloszlás...67 7.1.2. Sztochasztikus volatilitású modellek...68 7.1.3. Extrém értékek vizsgálata...71 7.2. MONTE-CARLO SZIMULÁCIÓ...75 7.3. HISTORIKUS ELEMZÉS...77 7.4. VAR, CVAR KAPCSOLATA...77 7.5. PIACOK MEGÍTÉLÉSE KÜLÖNBÖZŐ KOCKÁZATI MÉRTÉKEKKEL ÉS STATISZTIKAI MÓDSZEREKKEL...79 8. STATISZTIKAI BECSLÉSEK HIÁNYOS IDŐSOROK ESETÉBEN...85 8.1. ADATHIÁNY TÍPUSOK...85 8.2. MÓDSZERTANOK HIÁNYOS ADATOK IMPUTÁLÁSÁRA...86 8.3. AZ EM MÓDSZER NORMÁLIS ELOSZLÁS ESETÉBEN...88 2
8.4. ADAT IMPUTÁCIÓ PÉNZÜGYI IDŐSOROK ESETÉBEN...89 9. A KERESKEDÉSI KÖNYVI SZABÁLYOZÁS...92 9.1. SZTENDERD MÓDSZER...93 9.2. BELSŐ MODELL...94 9.2.1. Alkalmazható módszerek...95 9.2.2. Pénzügyi termékek kezelési módja...96 9.3. A BELSŐ MODELLEK ÉS A SZTENDERD MÓDSZER IDŐSOROS ÖSSZEHASONLÍTÁSA...98 9.4. BELSŐ MODELL ÉS AZ EXTRÉM ÉRTÉKEK...103 9.4.1. Korrekciós tényező, tartási periódus...103 9.4.2. Problémafelvetések a korrekciós tényezővel kapcsolatosan...106 9.4.3. A korrekciós tényező vizsgálata piaci idősorok alapján...107 10. STATISZTIKAI MÓDSZEREK AZ ÚJABB SZABÁLYOZÓI TÖREKVÉSEK TÜKRÉBEN...111 11. ÖSSZEFOGLALÁS...115 ÖSSZEFOGLALÓ...119 SUMMARY IN ENGLISH...120 SHORT SUMMARY IN ENGLISH...121 IRODALOMJEGYZÉK...122 JEGYZETEK...128 Az értekezés bírálatai és a védésről készült jegyzőkönyv a későbbiekben a Dékáni Hivatalban elérhető. Alulírott, Soczó Csaba kijelentem, hogy ezt a doktori értekezést magam készítetem és abban csak a megadott forrásokat használtam fel. Minden olyan részt, amelyet szó szerint, vagy azonos tartalomban, de átfogalmazva más forrásból átvettem, egyértelműen, a forrás megadásával megjelöltem. Budapest, 2005. december 5. 3
1. Bevezetés 1.1. A választott téma aktualitása Az 1970-es évek elején a rögzített árfolyamrendszer (Bretton Woods-i egyezmény) felbomlását követően - annak eredményeként - a pénzügyi folyamatok sokkal kiszámíthatatlanabbá váltak. Ezek az események a pénzügyi piacok intenzív globalizációja mellett a kockázatok erőteljes növekedéséhez vezetett (kiemelt tekintettel az árfolyam és kamatkockázatra). Az ilyen jellegű kockázatok mérséklésére származtatott ügylettípusok jelentek meg, melyekkel a kockázati kitettség mértéke jelentősen csökkentethető. Ugyanakkor ezek a termékek a spekulánsok számára is igen kedveltekké váltak az alacsony befektetéssel realizálható igen nagy nyereség miatt. Származtatott ügyletek esetében ugyanis jóval nagyobb mértékű hozamra lehet szert tenni, mint ugyanakkora, alapügyletbe történő befektetés mellett az alapügylet azonos piaci árfolyammozgása esetében. 1 Ez a jelleg természetesen negatív irányban (azaz veszteségek esetére) is igaz, ami ezeket az ügyleteket rendkívül kockázatossá teszi. Az alaptermékek értékingadozásának növekedésén túlmenően ezért a származtatott ügyletek jelentős kockázata is arra késztette a pénzügyi intézményeket, hogy matematikai, statisztikai módszerekkel igyekezzenek a kockázati kitettségeket mérni, illetve kordában tartani. Számos módszer létezik ilyen jellegű számítások elvégzésére, melyek általában a kockáztatott értéket (VaR) próbálják különböző modellekkel becsülni. Ez utóbbi mennyiség azt mutatja meg, hogy adott megbízhatósági szinten, meghatározott időtartam alatt mekkora az a maximális veszteség, ami még bekövetkezhet. A pénzügyi piacokon megfigyelhető kockázatok jelentőségének pénzügyi intézmények általi felismerésén túlmenően a 90-es években a bankfelügyeleti szervek is arra kényszerültek, hogy rendeletben szabályozzák az ilyen jellegű kockázatvállalásokat. Ezeket az intézkedéseket számos jelentős vállalat váratlan bukása tette szükségessé, melyek túlzott kockázatvállalásokra voltak visszavezethetőek. Ezek az esetek ugyanis alátámasztották, hogy amennyiben a pénzügyi piacokon jelen levő kockázatokat nem kellő körültekintéssel kezelik, a pénzügyi intézményrendszer is könnyen veszélybe kerülhet. Ebből a megfontolásból kifolyólag született meg a Bázeli Bizottság 1993-as ajánlása a sztenderd módszerről. Az 1988-as Bázeli Egyezmény 1996-os kiegészítése pedig már statisztikai módszereket is tartalmazott. Ezek az ajánlások az ügyletekhez rendelt tőkeszükségleten keresztül igyekeznek 1 Egy 10%-kos letétet előíró forward ügylet esetében például az alaptermék ugyanolyan mértékű árfolyamváltozása esetében a forward ügyleten kb. 10-szer nagyobb hozam realizálható. 4
ellenőrzés alatt tartani a piaci portfolió méretét, illetve a kapcsolódó kockázatot. Sajnos a belső modellekkel szembeni szabályozói bizalmatlanság igen erőteljes korrekciót ír elő a statisztikai eredményre vonatkozóan, ezért a belső modellek méltatlanul háttérbe szorultak a sztenderd módszerhez képest. Az új, várhatóan 2007-ben bevezetésre kerülő új egyezmény már a hitelportfolióra vonatkozóan is lehetővé fogja tenni különböző kockázati mutatók statisztikai alapon történő meghatározását, és az ezek alapján történő tőkeszámítást. A pénzintézetekre, illetve azok működésére vonatkozó részletes szabályozási rendszer motivációja teljesen nyilvánvaló a gazdaság, illetve a pénzügyi rendszer stabilitása szempontjából. Mindemellett jogosan felmerülő igény annak vizsgálata, hogy a megalkotott jogszabályokban rögzített követelmények, illetve előírások közgazdaságilag, bizonyos esetekben matematikai, illetve statisztikai eszközökkel is alátámaszthatóak. A pénzintézetek pénzügyi biztonságát igen jelentősen befolyásoló pénzügyi kockázatok közül a pénzügyi piacokhoz kapcsolódóan igen kifinomult matematikai módszerek léteznek, melyekkel számszerűsíteni lehet a kockázatokat adott portfolió esetében. Ezen kívül a törvényalkotási tevékenység során is ezek a kockázattípusok igen erőteljes szabályozás alá esnek, ezért fontos feladatnak ígérkezik a jelenlegi szabályozás és a statisztikai módszerek alapján előálló eredmények összeghasonlító vizsgálata, az esetleges hiányosságok, illetve torzítások azonosítása érdekében. Dolgozatomban alapvetően a bázeli irányelveken alapuló, Magyarországon 2000-ben bevezetésre került kereskedési könyvi rendelethez kapcsolódóan mutatom be ilyen jellegű elemzéseim eredményeit, illetve az azokból levont következtetéseimet, ajánlásaimat. A hivatkozott rendelet alapjául szolgáló nemzetközi egyezmény a jogszabályi tőkekövetelmény meghatározása során bizonyos korlátok között lehetővé teszi statisztikai módszerek alkalmazását is. Az ilyen típusú kockázatok elemzése során ugyanis viszonylag széles körben hozzá lehet férni megfelelő mennyiségű historikus adathoz a kockázatok számszerűsítésére, ezen kívül a rendelkezésre álló matematikai módszerek is viszonylag letisztultak. 1.2. A banki tevékenységgel kapcsolatos pénzügyi kockázatának főbb típusai A pénzügyi kockázatokat a legegyszerűbben úgy lehet körülhatárolni (Jorion (1999)), hogy e csoportba tartozónak azokat a véletlenszerű hatásokat soroljuk, melyek a bankok pénzügyi helyzetével közvetlen kapcsolatban vannak, illetve arra közvetlen, a véletlenszerűségből adódóan a jövőt tekintve legfeljebb valószínűsíthető hatást gyakorolnak. Ezek a kockázatok alapvetően a pénzintézetek által különböző piacokon elszenvedhető 5
veszteségekkel vannak összefüggésben. A következő bekezdésekben néhány jelentősebb pénzügyi kockázattípus kerül bemutatásra. Hitel nyújtása esetében például a bank ki van téve annak, hogy az adós a jövőben nem tudja teljesíteni tartozását, tehát követelés leírásra kényszerül, ami viszont az eredményt csökkenti. A hitelkockázat a kezdetektől végigkíséri a bankok működését azok pénzügyi közvetítő szerepéből adódóan. Adott ügylet esetében ugyanis körültekintő, jogilag alaposan bebiztosított megállapodás ellenére is előfordulhat, hogy az ügyfél csődje esetében a bank nem tudja teljes egészében érvényesíteni követelését. Ez a nemteljesítés lehet akaratlagos (pl.: hitelezési csalás), illetve nem szándékolt (pl.: a gazdasági folyamatok miatt bekövetkező ellehetetlenülés, illetve csődesemény). Természetesen nagyon fontos feladat a bankok részéről, hogy minimálisra csökkentsék az ilyen jellegű kockázatokat, ami viszont versenyképtelenséget okozhat. Ebből kifolyólag a pénzintézetek arra kényszerülhetnek, hogy korlátozott hitelkockázatnak mégiscsak ki legyenek téve, és az ebből adódó veszteségeiket az ügyfelek által fizetett kockázati felárból kompenzálják. A hitelkockázat statisztikai jellemzése általában két lépésben történik. Először annak valószínűségét kell valamilyen módon megadni, hogy az ügyfél csődhelyzetbe kerül, azaz fizetési kötelezettségeinek nem tud eleget tenni. Egy gyengébb pénzügyi helyzetben levő partner esetében erre nagyobb az esély, ugyanakkor kitűnő pénzügyi pozíció esetében is lehet valamekkora valószínűsége ilyen típusú esemény bekövetkezésének. Fontos kérdés annak pontos definiálása, hogy egy ügyfél mikor tekintendő nem teljesítőnek. Ezt általában a fizetési késedelem időtartamával, illetve a késedelmes tartozás nagyságával lehetséges meghatározni. Fontos azonban ezeket a kritériumokat ésszerűen beállítani annak érdekében, hogy csak a ténylegesen problémás ügyletek legyenek azonosítva (azok azonban teljes körűen). Adott ügyfél esetében Pd-vel (probability of default, csődvalószínűség) jelölhetjük ezt a valószínűséget, mely rövidtávon természetesen erősen függ a gazdasági helyzettől, illetve a piaci folyamatoktól, azaz nem stacionárius (ilyen értelemben a Pd is egy valószínűségi változó) 2. Közismert tény például, hogy dekonjunktúra idején a vállalatok rövidtávú csődvalószínűsége lényegesen nagyobb. A Pd-t általában rögzített időtávra vonatkozóan a későbbiekben részletezett, a banki tőkekövetelmény meghatározására vonatkozó új szabályozás-tervezet szerint 1 évnek szükséges venni 3 (Basel Committe (2003)). Számos 2 A csődvalószínűség becslése például Hajdu (1996), Hajdu (2004) által közölt módszerekkel lehetséges. 3 Noha a tervezet szerint 1 éves csődvalószínűséget kell meghatározni, a becslés során a hosszú távú, gazdasági ciklikusságtól mentes értéket kell alapul venni. 6
módszertan létezik ezen becslés meghatározására, melyek bemutatása azonban lényegesen túlmutat jelen írás célkitűzésén (Moody`s, Thomas at al. (2002)). A második lépésben, a csődvalószínűségének meghatározását követően azt szükséges megbecsülni, hogy a csődesemény bekövetkezése esetében mekkora a tényleges veszteség aránya a kintlévőséghez (kötelezettséghez, kitettséghez) viszonyítva. Ezt a mennyiséget általában LGD-vel (loss given default, azaz csődesemény esetén mennyi lesz a várhatóan bekövetkező veszteség) jelölik, és amit általános esetben valószínűségi változónak szükséges tekinteni, hiszen alapvetően ez egy becslés az ügyletből valószínűsíthető megtérülésre vonatkozóan. E két mennyiséggel felvértezve már jellemezni lehet a hitelkockázatot, hiszen a Pd és LGD szorzatának segítségével, valamint a banki kitettség ismeretében meghatározható az a mennyiség, ami a hitelkockázattal kapcsolatos veszteséget (X) jellemzi. Természetesen ez is egy valószínűségi változó, így további megfontolások szükségesek annak érdekében, hogy egyszerűen és szemléletesen is jellemezni lehessen a kockázat mértékét. A veszteség eloszlásának meghatározását az is bonyolítja, hogy a bankok portfoliói általában sokeleműek, melyek egymással bonyolult sztochasztikus kapcsolatban állnak. Az elemzések során a sztochasztikus kapcsolat alapvető megnyilvánulása a különböző eszközök közötti diverzifikációs hatás. Két különböző eszköz (pl. két különböző vállalatnak nyújtott hitel) esetében ugyanis kisebb annak a valószínűsége, hogy mindkettő esetében veszteséget kénytelen a bank elkönyvelni. Ebből kifolyólag viszont együttes kockázatuk jóval kisebb, mintha a bank külön-külön csak az egyiket birtokolta volna. Ez a portfoliószemléletű kockázatelemezés egyik nagyon fontos felismerése. Összességében tehát elmondható, hogy egy portfolió hitelkockázatának vizsgálata igen összetett feladat, hiszen a fenti mennyiségek viselkedése pénzügyi, illetve gazdasági helyzettől függően ügyfelenként eltérőnek lehet. A hitelkockázatok portfoliószemléletű modellezésére számos módszertant kidolgoztak már (CSFB(1997), J.P Morgan (1997)). A pénz- és tőkepiaci folyamatok is igen jelentős hatással vannak a banki portfolió értékére, hiszen abban nagy arányban találhatóak olyan eszközök, melyek a tőzsdéken, illetve az OTC piacokon jegyzett termékek aktuális árfolyama alapján értékelhetőek. Ebből kifolyólag a banki portfolió igen erőteljesen ki lehet téve a piaci árfolyamok sztochasztikus mozgásának, melyek általában az alábbi kategóriákba sorolhatóak (Jorion (1999), J.P Morgan (1996), vagy például Bodnár (1998)): - árfolyamkockázat, o különböző devizák áringadozása, 7
o részvényárfolyam-kockázat, o árukkal kapcsolatos kockázat (pl árutőzsdei termékek áringadozása), - kamatkockázat (hitelviszonyt megtestesítő eszközök kamatingadozása). A modern portfolióelmélet értelmében az előbb felsorolt kockázattípusok adott portfolió esetében felbonthatóak szisztematikus (vagy piaci) és specifikus (illetve egyedi) kockázatra. A szisztematikus kockázatok a portfolió összetételének változtatásával, a diverzifikáció növelésével sem küszöbölhetőek ki, mivel ez az elem a piac egészére jellemző és a gazdaság működéséből fakadó kockázatokat hordozza. A portfolió piaci kockázaton felüli kockázatát egyedi kockázatnak hívják. Ez az a rész, amely a diverzifikáció növelésével megszüntethető. A modern portfolióelmélet értelmében a piac a várható hozamokban kizárólag a piaci kockázatokat jutalmazza, a piac szereplői pedig érdekeltek diverzifikált portfolió tartásában, hiszen ellenkező esetben kockázatvállalásuk nem kerül teljes mértékben kompenzálásra. A szakirodalomban a piaci kockázat fogalma nem kellően letisztázott, hiszen időnként piaci kockázatként adott portfolió teljes kockázatát, azaz a szisztematikus és a specifikus kockázatok összegét értik, és a kereskedési könyvi tőkekövetelményre vonatkozó jogszabályban is hasonló módon történik a piaci kockázatok meghatározása. Ez utóbbi rendeletben a piaci kockázatot általános és egyedi kockázatokra osztják fel a szisztematikus és specifikus kockázatoknak megfelelően. Dolgozatom további részében én is ezt a terminológiát követem a piaci kockázatok tekintetében. A piaci kockázatok statisztikai elemzésekor mindig fontos kérdés, hogy a számításokhoz rendelkezésre áll-e reprezentatív historikus adatminta. Piaci idősorok különböző professzionális adatbázisokból (pl.: Reuters, Bloomberg) viszonylag kényelmesen hozzáférhetőek (vagy azokból kikövetkeztethetőek, pl. nem tőzsdei derivatív ügyletek esetében). A historikus adatok ismeretében a kérdéses termékek árfolyama modellezhető, mellyel a banki piaci pozíciók értékének jövőbeni várható eloszlása meghatározható. Ezzel az eredménnyel pedig a kockázati kitettség kiválóan jellemezhető. Ez a rendelkezésre álló adatbázissal kapcsolatos kedvező körülmény sajnos hitelkockázatok esetében általában nem érvényes, ezért különösen a fejlődő piacokon, ahol az egyedi hitelszerződések a meghatározóak szemben a sztenderd, értéktőzsdén kereskedett vállalati kötvényekkel a pénzintézetek kénytelenek az általuk gyűjtött adatokból a hitelkockázatot modellezni. Az már másik kérdés, hogy a fejlődő piacokon tevékenykedő frissen privatizált bankoktól mennyire várható el az a szofisztikáltság, amit ilyen komplex módszertan alkalmazása igényel. 8
A bankok működésük során számos olyan kockázati tényezőnek is ki vannak téve, melyek a belső folyamatok, illetve rendszerek hiányosságaiból erednek. A pénzügyi kockázatok elemzésére igen komplex statisztikai módszerek is használhatóak. Ez a statisztikai modellezés is kockázatot hordozhat magában, hiszen az alkalmazott modellek, illetve az alapfeltevések helytállósága egyáltalán nem garantált, illetve erősen torzító lehet. Ezt a hatást egyébként modellkockázatnak hívják és ezt is a működési kockázatok közé sorolják (Simons (1997)). Ezen kívül a csalás kockázata is általában ide sorolódik, amikor az ügyfelek, esetleg alkalmazottak bizonyos információkat szándékosan meghamisítanak, és ez által veszteséget okozhatnak. Az ügyfelek által elkövetett hitelezési csalás esetében kissé megosztottak a vélemények, ugyanis egyes vélekedések szerint ez a típus a hitelkockázatok közé is sorolható. Az ehhez a fejezethez kapcsolódó kockázattípusok mind nagyobb szerephez jutnak a banki működés és rendszerek komplexitásának növekedésével, valamint a bankok által kereskedett termékek és azok matematikai-statisztikai elemzésének fejlődésével. Elméletileg matematikai módszerekkel is lehetséges e kockázattípus vizsgálata, ugyanakkor fontos megjegyezni, hogy általában rendkívül kevés adat áll rendelkezésre a modellezéshez. Ezen kívül az is kérdéses, hogy a rohamos fejlődéssel, a banki működés folyamatos változásával a múltbeli adatok mennyire adnak helyes képet az aktuális kockázati viszonyokról. Természetesen ez a körülmény nem mentesítheti a bankokat a magas szintű kockázatelemzéstől, melyhez az analitikus szakértői elemzésen túlmenően a múltbeli tapasztalatok vizsgálata lehet az iránymutató. A pénzügyi kockázatok közé szokták még sorolni a likviditási kockázatot, amely a banki eszközök és források lejárata közötti összhanggal van kapcsolatban. Olyankor ugyanis, ha adott idősávhoz tartozó lejáró betétállomány összege lényegesen meghaladja a lejáró hitelekét, a különbségnek megfelelő likviditásprobléma jelentkezése prognosztizálható. Ellenkező esetben viszont éppen likviditásbőség keletkezik, melynek optimális befektetése okozhat fejtörést. Ebből kifolyólag a bankoknak fejlett módszerekkel kell rendelkezniük a különböző lejáratokra vonatkozó likviditási pozíciók meghatározására, illetve azok kezelésére vonatkozóan. Ezen kívül érdemes még megemlíteni a jogi kockázatot, amely a banki tevékenységek jogszerűségével, illetve a törvényi szabályozással és annak értelmezésével kapcsolatos. 9
1.3. A kereskedési könyvi rendelettel kapcsolatos problémafelvetések A bankok kereskedési könyvi tőkekövetelményére vonatkozó jogszabályi előírások előzménye a bázeli bizottság ajánlásának megszületése volt. Az ajánlás létrehozásának motivációját alapvetően az jelentette, hogy a bankrendszer védelme érdekében a nemzeti jogszabályalkotók számára a jogszabályok kialakításában támpontot nyújtson egyfajta nemzetközi sztenderd felállításával. A fejlett országok felügyeleti vezetőiből álló bizottság volt hivatott szavatolni az elkészült ajánlás magas szakmai színvonalát, illetve pártpolitikák, valamint egyéni nemzeti érdekek felett állását. Közgazdasági megfontolások szerint a bankokra vonatkozó szigorú előírások alkalmazása nem evidens, hiszen szabadon működő tőkepiacok esetében a részvénytulajdonosok szabad döntésükből kifolyólag kockáztatják adott vállalkozásba fektetett tőkjüket, és ők viselik közvetlenül az esetelges hibás döntések következményeit. Bankok esetében viszont két körülmény is gátolja, hogy a piaci folyamatok eredményeként az erőforrások hatékony allokációja megvalósuljon. Ezeket a hatásokat externáliáknak is nevezik. Egyrészt a pénzügyi rendszer működésében a bankok által betöltött szerepkörnek tulajdonítható rendszerkockázatból adódan egy pénzügyi intézmény csődje jelentős hatással lehet más bankokra, ezéltal az egész pénzügyi rendszer stabilitása fenyegetett lehet. Ezek nagyon ritkán előforduló esetek, ezáltal a rendszerkockázat mértékét igen nehéz szászerűsíteni. Világosan látszik ugyanakkor, hogy ennek hatása katasztrofális lehet. A betétbiztosítás intézménye a másik tényező, ami a szigorú banki szabályozást szükségesse teszi. A betétbiztosítás alapvetően garanciát kíván szolgáltatni arra vonatkozóan, hogy a betétesek esetleges bankcsőd esetében is pénzükhöz jussanak, ezáltal a bankostrom értelmetlenné válik még akkor is, ha a betétesek megfigyelése szerint a banki eszközök értéke jelentősen elmarad a kötelezettségektől. Ez a garancia egyrészt a kisbefektetők érdekeit szolgálja, másrészt a bankcsődnek tulajdonítható rendszerkockázatot is jelentősen mérsékli. Ez az eszköz azonban számos problémát generál, hiszen jelentős erkölcsi kockázat jelentkezik ezáltal. A pénzüket bankban elhelyező betéteseknek ugyanis még kevésbé érdekük, hogy ellenőrizzék bankjuk működését, és elsősorban a betéti kamatok befolyásolják döntésüket. Ezáltal a banktulajdonosok is minél nagyobb kockázat vállalására lesznek ösztönözve, hiszen csőd esetén a betétbiztosítás fedezi a betétesek követeléseitt, siker esetén viszont részesülnek 10
a haszonból 4. Megállapítható tehát, hogy a rendszerkockázat mérséklése céljából alkalmazott betétbiztosítás önmagában jelentősen hozzájárulhat annak jelentős növekedéséhez. A rendszerkockázatot, valamint az azt közvetve jelentősen fokzó betétbiztosítás intézmény mértékét, illetve esetleges hatását a törvényhozás jogszabályokkal próbálja mérsékelni. Ennek legfontosabb eszköze a minimális tőkekövetelményre vonatkozó, a banki portfolió kockázatosságától függő előírások alkalmazása. Ez a tőke egyrészt tartalékként szolgálhat jelentős veszteségek esetére, másrészt a pénzintézeteket is elriaszthatja a túlzott kockázatvállalástól, amennyiben a minimális tőkeállomány nagysága ténylegesen függ a vállalt kockázat szintjétől. A kereskedési könyv tőkekövetelményére vonatkozó nemzetközi ajánlás megalkotását is a bankoknak a nemzetközi (és a nemzeti) pénzügyi rendszer stabilitásában betöltött igen fontos szerepköre motiválta. A jogszabályalkotóknak ugyanis alapvető feladatuk és érdekük is a rendelkezésükre álló eszközökkel a makrogazdaság stabilitásának biztosítása, melyhez a bankrendszer egészséges működése is jelentősen hozzájárul (illetve veszélyeztethet bankcsődök esetében). A kereskedési könyvvel kapcsolatos szabályozás során a szabályozók a bank tőkeellátottságát kívánták olyan szinten előírni, amely kis valószínűségű, jelentős mértékű veszteségek esetében is garanciát nyújthat a bank túlélésére. A banki tőkekövetelmény meghatározása során alapvető cél volt, hogy az előírások tükrözzék a kereskedési könyv jövőbeli értékében bekövetkező esetleges jelentős csökkenés valószínűségét is. Abban az esetben ugyanis, ha egy pénzügyi intézmény eszközeinek értékében jelentősebb csökkenés is bekövetkezhet, lényegesen nagyobb tőkeállomány biztosítja csak a hosszú távú működést. Az előző bekezdések szerinti nemzetközi törekvések igen fontosak a nemzetközi pénzügyi rendszer stabilitásának megóvása érdekében, különösen, ha a nemzetközi ajánlások minél szélesebb körben implementálásra is kerülnek a nemzeti törvényhozások által. A kedvező fejlemények mellett persze nem szabad megfeledkezni a létrehozott szabályok esetleges hibáiról, illetve hiányosságairól sem, hiszen ezek továbbra is kockázatot jelenthetnek a pénzügyi rendszer számára, illetve károsan befolyásolhatják a pénzügyi piacokat, valamint a gazdaságot is. Először is a tőkekövetelményre vonatkozó előírások lényeges következménye a biztonsági hatásokon túlmenően az, hogy a banki eszközállománynak és az azzal járó 4 Az amerikai takarékpénztárak összeomlásában nagy szerepe volt a betétbiztosításnak, a vizsgáló bizottság jelentése szerint ugyanis betétbiztosítás nélkül a katasztrófa nem követekzett volna be (Jorion (1999)). 11
kockázatvállalásnak egyfajta felső korlátja jön létre. Abban az esetben ugyanis, ha a banki eszközökhöz meghatározott tőkekövetelmény meghaladja a bank rendelkezésére álló szintet, a pénzintézet további jogszabálykövető működése csak a tevékenység visszafogásával, átstruktúrálásával (a jogszabály által is elismerten alacsonyabb kockázatú eszközök birtoklásával), illetve további tőke bevonásával biztosítható. Ebből adódóan tehát a tőkekövetelményre vonatkozó jogszabályi előírások alapvető keretet jelentenek a bankok üzleti tevékenységére vonatkozóan. A szigorú szabályok alkalmazásának közvetlen hatásai így kedvezőnek tűnhetnek a jogszabályalkotó szemszögéből, hiszen a bankok kockázatvállalása és az ezzel összefüggő esetleges bankcsőd valószínűsége jelentősen mérsékelhető. A pénzintézetek számára viszont ilyen jellegű szabályozás hátrányos lehet, hiszen a túlzott óvatosság igencsak költséges, mely az üzleti volumenre és a jövedelmezőségre kedvezőtlenül hat. A piac többi szereplője, a banki szolgáltatások igénybevevői számára is kedvezőtlen hatású a magas tőkekövetelményi előírás a szolgáltatások költségének növekedéséből, illetve betétesek esetében a betétek után fizetett alacsonyabb kamatból kifolyólag. Igaz a piac ez utóbbi szereplői profitálhatnak is a szigorúbb előírásokból kifolyólag, hiszen a bankoknál elhelyezett betétük így jóval nagyobb biztonságban van. A szigorúbb tőkekövetelményre vonatkozó előírások összességében tehát igen jelentős hatással bírnak az egész gazdaság szempontjából a hitelkínálat csökkenésén keresztül, illetve a hitelezési tevékenységhez kapcsolódó költségek növekedéséből kifolyólag is. Ebből adódóan tehát a szabályozó részéről mindenképpen kerülendő a túl szigorú szabályozás a gazdaság egészére kifejtett közvetett kedvezőtlen hatásokból kifolyólag. A banki eszközállománytól függő tőkekövetelmény meghatározása során tehát alapvetően a bankrendszer biztonságának szempontjait, a pénzügyi közvetítés költségességére kifejtett hatást, valamint ennek gazdasági vonzatait szükséges mérlegelni a jogszabályi előírások megalkotása során. Nem nyilvánvaló azonban, hogy ezeket a tényezőket, illetve az ezeknek tulajdonítható gazdasági hatásokat miként lehetséges makrogazdasági szinten számszerűsíteni, valamint optimalizálni a követelmények meghatározása során. A kereskedési könyv tőkekövetelményére vonatkozó nemzetközi ajánlás a nemzeti törvényhozások által létrehozott jogszabályokon keresztül válik kötelező szabállyá a bankok számára. A jogszabályalkotás eme sajátságából adódóan a pénzintézeteknek nemzeti szinten is meg kell felelniük az előírásoknak (mármint azokban az országokban, ahol ténylegesen jogszabály is született). Ez azt jelenti, hogy nagy nemzetközi bankok esetében az egyes leányvállalatokra és a teljes bankcsoportra is teljesíteni kell a kritériumokat. Ez a fajta 12
megközelítés viszont azt eredményezheti, hogy a bankcsoport egészére, a csoporttagokra vonatkozó nemzeti jogszabályok által meghatározott tőkekövetelmény túlságosan konzervatívnak adódik. Abban az esetben ugyanis, ha egy bank több országban is képviselteti magát, a különböző országokban tevékenykedő leányvállalatok kereskedési könyvi pozíciói után külön-külön és a teljes bankcsoportra konszolidáltan is teljesíteni kell a tőkekövetelményi kritériumokat. Ebből adódóan tehát az egyes tagbankok kereskedési könyvei közötti nettósítást, illetve diverzifikációs hatást például nem lehet figyelembe venni a bankcsoport teljes tőkekövetelményének meghatározása során. Ez utóbbi észrevétel különösen a diverzifikációs hatást is figyelembe vevő belső modell esetében kritikus. Szabályozói szempontból a túlzott konzervativizmus közvetlen hatása kedvező lehet, hiszen nagy bankcsoportok esetében az egyes tagok esetében is azonos mértékű, a tőkekövetelményi előírásoknak tulajdonítható biztonság adódik. A jelenség alaposabb átgondolását követően viszont könnyen felismerhető, hogy a túlzott konzervativizmus magasabb banki költségeket eredményez, hiszen az említett hatások figyelembe vételével a tőkekövetelmény és az azzal kapcsolatos költségek csökkenthetőek lennének. Természetesen a jogszabályi működés ezen sajátosságaival kapcsolatos bírálatok nem feltétlenül jogosak. A bankcsoportot alkotó leányvállalatok valamelyikének esetleges fizetésképtelensége esetén ugyan jó esélye lehet a tulajdonos beavatkozásának a bajba került csoporttag kisegítése érdekében. Ezt a folyamatot azonban semmi sem garantálja, ezért a kereskedési könyvre vonatkozó konzervatív, csoporttagonkénti tőkekövetelményi előírások nem feltétlenül haszontalanok. A tőkekövetelmény meghatározása során kézenfekvő a banki eszközök piacaira jellemző kockázati szinthez kötni a tőkemegfelelési kritériumokat. Fontos azonban megjegyezni, hogy ennek a gyakorlatnak igen jelentős kártékony hatása is lehet, hiszen recesszió esetében a kockázati szint jelentősen növekedhet. Ebből adódóan viszont a pénzintézetek jelentősen átalakíthatják portfoliójukat, hogy az esetlegesen emelkedő kockázati szinthez kapcsolódó magasabb tőkekövetelményt csökkentsék. A bankok például visszafoghatják hitelezési aktivitásukat, illetve csak jobb kockázati besorolású vállalatokat hiteleznek, vagy részvénypozícióikat zárják. Ezek a tevékenységek pedig azt eredményezhetik, hogy a gazdasági recesszió mintegy öngerjesztő folyamatként tovább erősödik. Ezt a jelenséget a szakirodalomban a tőkekövetelményi előírások gazdaságra kifejtett prociklikus hatásaként is szokták hivatkozni. A kereskedési könyvi tőkekövetelmény belső matematikai modellel történő meghatározása során alapvető fontosságú a választott módszerhez kapcsolódó biztonsági szint 13
megválasztása. A biztonsági szint matematikailag ugyanis azt jelenti, hogy a pénzintézet által választott statisztikai modellel kiszámított kockázati értéknél a biztonsági szintnek megfelelő valószínűséggel a jövőbeli veszteségek nem bizonyulnak magasabbnak. Fontos megjegyezni, hogy a választott biztonsági szint közvetlenül kapcsolatba hozható a tőkekövetelményi előírások szigorúságával, melynek esetleges hatásait korábbi bekezdésekben már ismertettem. Ebből kifolyólag érthető, hogy milyen szempontokat szükséges mérlegelni a megbízhatósági szint megválasztásával összefüggésben. A belső modellekhez kapcsolódó számítás szempontjából kulcsfontosságú a jövőbeli veszteségek esetében az előírt időszak hossza, mely alatt bekövetkező veszteséget szükséges modellezni. A kereskedési könyv esetében 99%-os megbízhatósági szinten, 10 napos időhorizonton szükséges a veszteséget modellezni. Ez az értékválasztás statisztikai szempontból pedig azt jelenti, hogy a szabályozó olyan események elkerülésében érdekelt, melyek, 10 év alatt legfeljebb 25-ször következnek be (évente 250 kereskedési nappal számolva). Jogosan felmerülő kritika lehet tehát annak bírálata, hogy a választott időtartam és a biztonsági szint nincs összhangban egy kellően konzervatív szabályozói hozzáállással. 25 várható esemény 10 év alatt ugyanis igencsak soknak tűnik egy pénzintézet esetében várhatóan bekövetkező bankcsődök számosságának tekintetében. A kereskedési könyv esetében választható sztenderd módszer esetében az eljárás egyszerűsége mellett számos kritika megfogalmazható meg azzal kapcsolatosan, hogy ez a módszer nem alkalmas a kereskedési könyv összetételének megfelelő, a portfolió egyediségétől szorosan függő tőkekövetelmény meghatározására. Az egyedi pozíciókra vonatkozó sztenderd mutatószámok alapján például nem igazán lehetséges az egyes eszközök közötti korreláció figyelembe vétele. Ez viszont azt eredményezi, hogy a diverzifikációs hatás sem tükröződik a kapott eredményben. Ezen túlmenően a sztenderd mutatószámok miatt az sem várható, hogy a portfoliót alkotó elemi eszközök kockázati szintje jelentősen befolyásolja a tőkekövetelményt. A sztenderd módszer ilyen értelemben tehát a kockázati szint, illetve az ahhoz kapcsolódó tőkekövetelményi előírások durva becslésének tekinthető abban az értelemben, hogy a tőkekövetelményben az eszközök közötti diverzifikációs hatás és az elemi eszközöket jellemző kockázati szint nem tükröződik. Ebből kifolyólag tehát az a várakozás, hogy a kockázatok jóval pontosabb meghatározását, valamint az előbb említett hatásokat figyelembe vevő statisztikai modellekhez képest a konzervatív sztenderd módszer alapján várhatóan magasabb eredmény adódik. Ez a várakozás azzal is alátámasztható, hogy a statisztikai modellek implementálásához kapcsolódó többletköltség felvállalása ilyen módon motiválható, hiszen így várhatóan tőkeköltség csökkenés érhető el. A szabályozó szándékával 14
ellentétesen viszont biztosan a sztenderd módszer kerül kiválasztásra, ha az ezzel a módszerrel meghatározott tőkekövetelmény várhatóan lényegesen alacsonyabbnak bizonyul, mint a belső modell alapján számított. Az adott piacot jellemző kockázatot ugyanis ebben az esetben a sztenderd módszer valószínűleg alulbecsli, valamint a fejlettebb kockázati számítások sem kerülnek motiválásra. A kereskedés könyv tőkekövetelményének meghatározására vonatkozó ajánlások hosszas konzultációkon, a fejlett országok pénzügyi szakértőinek bevonása eredményeként született. Az ajánlásban szereplő sztenderd módszer és belső modell esetében a paraméterek a fejlett országok tőkepiacainak megfelelően lettek kalibrálva annak érdekében, hogy az előző bekezdésben ismertetett motivációs hatások jelentkezzenek. Az alternatív módszerek fejlett országok piacai alapján történő paraméterezése, és az előírások változatlan átvétele azonban azt a veszélyt hordozza magában, hogy a fejlődő régiók esetében, mint például Kelet-Közép- Európa, a módszerek súlyozása nem megfelelő. Ilyen esetben a belső modellel kiszámított kockázati szint a piacok magasabb volatilitásából adódóan jóval nagyobb lehet, ami a sztenderd módszerrel kapott eredményben nem tükröződik. Ebből adódóan pedig a pénzintézetek azt tapasztalhatják, hogy a statisztikai módon meghatározott tőkekövetelmény magasabbnak adódik. Ebből pedig az következik, hogy a bankok nem feltétlenül motiváltak a fejlettebb módszerek alkalmazásában, hiszen a számítások magasabb költségei mellett az így meghatározott tőkekövetelmény is nagyobb lehet. A kerekedési könyvben a kockáztatott érték számítás (Value at Risk VaR) központi jelentőségű a belső modellel történő tőkekövetelmény meghatározása során. A VaR koncepció ugyanis alapvetően egy adott megbízhatósági szinthez kapcsolódó eseményt tükröz és nem igazán terjed ki igen szélsőséges esetek vizsgálatára. A szakirodalomban ezért számos bírálat érte ezt a mutatót, különösen vastag szélű eloszlások esetében. A kritikák értelmében ugyanis a VaR nem tükrözi kellőképpen a kockázati szintet. Ebből adódóan tehát a belső modellek esetében alapvető fontosságú, hogy a vizsgált portfoliók esetében a VaR számítás mennyire torzítja a tényleges kockázati szintről alkotott képet. A kereskedési könyv tőkekövetelményére vonatkozó előírásokkal kapcsolatosan még számos további kritika megfogalmazható. A bevezető jelen fejezetében pusztán érzékeltetni szerettem volna, hogy szabályozói szempontból milyen nehéz feladat minden szempontból megfelelő szabályok megalkotása. Dolgozatomban elsősorban a kereskedési könyvi tőkekövetelmény meghatározásával kapcsolatos módszertani problémafelvetéseket szeretném megvizsgálni a magyar, illetve a közép-kelet-európai piacok vonatkozásában. Ez az elemzés 15
alapvetően a belső modellek esetében alkalmazott kockázati mutató, a VaR megfelelősségének, valamint a belső és a sztenderd módszerek paramétereinek, valamint azok kalibrálásának vizsgálatát foglalja magába. Az elemzést igyekszem olyan szemszögből elvégezni, illetve a konklúziót úgy megfogalmazni, hogy az előírások konzisztensek-e, illetve összhangban állnak-e a szabályozói szándékkal. 1.4. A dolgozat célkitűzése, az alkalmazott módszerek és modellek A bevezetőben leírtak értelmében dolgozatomban alapvetően a pénzügyi kockázatok közé tartozó piaci kockázatok szabályozásával kapcsolatos kereskedési könyvi előírások statisztikai alapú vizsgálatát végeztem el. Ennek érdekében kutatásom az alábbi területekre terjedt ki: - a piaci kockázatok mérésére használható fontosabb statisztikai eszközök összefoglalása, - adat imputálási módszerek tanulmányozása pénzügyi idősorok esetében, - az extrém veszteségek statisztikájának elemzése, valamint kockázatmérés vastag szélű eloszlások esetében, - a kereskedési könyvi előírások és a statisztikai módszerek összevetése a magyar és a közép-európai piacra vonatkozóan. Dolgozatom alapvető célkitűzése tehát, a Magyarországon 2000-ben bevezetésre került kereskedési könyvi rendelkezések részletes vizsgálata piaci kockázatok szempontjából. Elemzésem során arra igyekeztem választ kapni, hogy a kereskedési könyvi előírások statisztikai módszerekkel alátámaszthatóak-e, illetve mennyire alkalmasak a kockázatok mérésére. Kutatásom során elsősorban a szakirodalomban fellelhető elméleti, módszertani leírásokra támaszkodtam, ezen kívül piaci adatsorokat elemeztem téziseim alátámasztása érdekében. A kutatás során a következő elméleti modelleket alkalmaztam: (1) az árfolyammozgások klaszterezettségét is leíró GARCH modell, (2) az extrém értékek eloszlásának becslésére vonatkozó Hill módszert (3) a Hill módszerhez szükséges kritikus együttható becslését lehetővé tevő bootstrapping módszert, (4) valamint a hiányos adatok imputálására ajánlott Expectation - Maximization (várakozás-maximalizáló) módszert. A kockázatot számszerűsítő mértékek közül pedig a VaR (5) és CVaR (6) módszereket használtam. 16
1.5. A kutatás célja A dolgozatban ismertetett kutatásom célja annak vizsgálata, hogy a kereskedési könyv tőkekövetelményére vonatkozó előírások statisztikai alapon alátámaszthatóak-e, valamint a magyar és a közép-európai piacok esetében belső modell választása eredményez-e tőkekövetelmény megtakarítást a sztenderd módszerrel szemben. Ezeknek a kérdéseknek a vizsgálatát az alábbi kutatási feladatokon keresztül igyekeztem megvalósítani: - a kereskedési könyvben szereplő kockázati mérték, a VaR alkalmas-e az extrém veszteségek jellemzésére, - vajon a szakirodalomban ajánlott adat imputációs módszerek megfelelőek-e piaci idősorok esetében, - a kereskedési könyvi rendeletben szereplő sztenderd módszer és belső modell által meghatározott tőkekövetelményeinek összehasonlítása, - a magyar és a közép európai piac esetében a veszteségeloszlás vastag széleivel alátámasztható-e a kereskedési könyvben szereplő biztonsági szorzó. Kutatásom alapvetően empirikus jellegű volt, múltbeli piaci idősorok, illetve különböző befektetői kockázati preferenciát tükröző hipotetikus portfoliók segítségével. Ez alól a hiányos adatsorok esetében ajánlott módszertanok elemzése a kivétel, hiszen itt az elsődleges feladatot a modell alapfeltevések teljesülésének ellenőrzése jelentette. 1.6. A dolgozat felépítése A dolgozat következő fejezetében a pénzügyi közvetítői szerepkört, illetve a banki tevékenység céljainak konfliktusát mutatom be. Ebben a fejezetben néhány olyan modell is bemutatásra kerül, melyekkel alátámasztható a bankok létezésének közgazdasági szükségszerűsége. A harmadik fejezetben a banki tevékenység célkonfliktusainak kezelését lehetővé tevő eszköz-forrás menedzsment (ALM) alapjai, valamint legfontosabb feladatai kerülnek ismertetésre. Ez a rész érintőlegesen az ALM alapvető céljában, a bank értékének növelésében szerepet játszó módszerek is érintőlegesen előkerülnek. A negyedik fejezetben összefoglalom a különböző a banki tevékenység szerves részét képező pénzügyi kockázatok fontosabb hatásait, valamint a főbb kockázatmérséklési eszközöket. Ezt követően azt kísérlem tömören bemutatni, hogy milyen erők motiválhatják a 17
pénzintézeteket az előbbiekben hivatkozott eszközök alkalmazására. Ezek közül a jogszabályalkotási tevékenységre az ötödik fejezetben részletesebben is kitérek. A hatodik fejezetben a pénzügyi (elsősorban piaci) kockázatok és a statisztikai eszközök viszonyát, illetve a statisztikai módszerek alkalmazhatóságát tárgyalom. Ez a fejezet egy keretet ad a matematikai eszközök pénzügyi használatának, az alkalmazás feltételeinek, valamint alapfeltevéseinek. Ebben a fejezetben röviden kitérek a statisztikai módszerek alkalmazásával kapcsolatos aggályokra is, melyek rámutatnak a használattal kapcsolatos problémafelvetésekre, illetve az óvatosság szükségességére. A pénzügyi kockázatok elemzése terén megfigyelhető intenzív módszertani fejlődés eredményeként számos kockázati mutató, valamint statisztikai modell kidolgozásra kerül, melyek segítségével statisztikai-matematikai eszközökkel is lehetséges a kockázati szint jellemzése. Ezek közül néhányat a hetedik fejezetben röviden ismertetek is, kiemelve az egyes koncepciók korlátjait. Ez utóbbi körülmény szolgáltatja a motivációt eltérő földrajzi régiójú, illetve gazdasági fejlettségű pénzpiacok kockázati megítélésnek vizsgálatára különböző kockázati mutatók felhasználásával. A kérdéskör jogszabályalkotás szempontjából is igen fontos, hiszen a kockázati szint meghatározásához előírt módszertan esetleges korlátjai jelentősen torzított követelményeket eredményezhetnek. A statisztikai modellekkel kapcsolatosan más kontextusból emlegetett torzítások az alkalmazott modell hibáiból származtathatóak. Hiányos adatsorok esetében például valamilyen módszertan alkalmazása indokolt a rendelkezésre álló adatmintán elvégzendő elemzésekhez, melyekkel különböző szofisztikáltsági szinten lehetséges a hiányos esetek felhasználása, ezáltal a becslés hatékonyságának növelése (illetve bizonyos mértékig a torzításé is). A nyolcadik fejezetben kitérek a hiányos adatsorok esetében ajánlott elemzési módszerekre különös tekintettel az Expectation-Maximization módszerre, melyet a szakirodalomban is ajánlanak pénzügyi idősorok esetére. A kilencedik fejezetben pedig tömören ismertetem a kereskedési könyvi előírásokat a sztenderd módszer és a belső modell esetében, valamint a két módszer viselkedését is összehasonlítom a magyar piac esetében. A tizedik fejezetben pedig rövid kitekintés található a pénzügyi kockázatok jövőbeni szabályozására, valamint a statisztikai módszerek perspektíváira vonatkozóan. Ezt követi a disszertáció összefoglalása. 18
2. A bankok pénzügyi közvetítői szerepköre A bankok szerepe alapvető fontosságú a pénzpiacok működése, illetve a pénzügyi közvetítés szempontjából. A bankokban megtakarításaikat elhelyező betétesek a pénzintézeteket megbízzák a hitelkihelyezéssel összefüggő (elsősorban megfigyelési) feladatokat. Mivel a delegálással kapcsolatos költségek és a hitelezési veszteségek veszélye a közvetítőn belüli diverzifikáció növekedésével jelentősen csökkenhet, ezért diverzifikált portfolió esetében a közvetítői konstrukció közgazdaságilag is racionálisnak bizonyulhat, hiszen a közvetítő versenyképes, a közvetlen szerződésnél lényegesen alacsonyabb kockázatú hozamot tud ajánlani a betétesek részére. Ez az ajánlat azért lehet vonzó, mivel közvetlen hitelezés esetében (alacsony diverzifikáltsági szinten) lényegesen nagyobb a valószínűsége annak, hogy a hitelezett vállalkozások bevétele nem bizonyul elégségesnek a hitelek finanszírozásához. A diverzifikációból adódóan tehát a pénzügyi közvetítésen keresztül adott mértékű hozam kisebb kockázat mellett is elérhető. A közvetítői szolgáltatás igénybe vevői számára a diverzifikáció kedvező hatásain túlmenően a pénzintézetekben rendelkezésre álló megfigyelési szaktudás is ösztönzően hat. Diamond (1984) delegációs költség elemzésén alapuló modelljének értelmében a pénzügyi közvetítés, illetve a vállalkozások hitelezése olyan pénzügyi közvetítőkön keresztül történik, melyeket a betétesek nem figyelnek meg. A közvetítő azonban megiscsak ösztönözve van a bankcsőd elkerülésére a modellben bevezetett csődbüntetésből kifolyólag. A pénzügyi közvetítés alapvető előnye abból származik, hogy a diverzifikációból kifolyólag növekszik annak a valószínűsége, hogy a vállalkozásoktól származó bevétel fedezni tudja a betétekhez kapcsolódó kifizetéseket. Ez annak a következménye, hogy a diverzifikáció miatt a vállakozóktól származó ex post befizetés várható értéktől való eltérésének valószínűsége csökken, így a bankcsőd (amikor a betétekhez kapcsolódó kifizetéseknél kisebb lesz a bevétel) valószínűsége is alacsonyabb. Abban az esetben, ha a gazdaság szereplői kockázatkerülők, a vállalkozások finanszírozásának költségei szempontjából igen kedvező következmények származnak. A diverzifikációból adódóan ugyanis a pénzügyi közvetítők számára lehetővé válik, hogy az eszközök egyedi kockázata ellenére a hitelek árazása mérsékelt legyen. A diverzifikáció eredményeként a jövőbeni befizetések bizonytalansága a várható értékhez képest portfolió, azaz aggregált szinten jóval alacsonyabb. Ebből kifolyólag portfolió szemléletben adott eszközre eső jövőbeli befizetés is tart a várható értékhez. Mivel az eszközhöz rendelhető befizetési bizonytalanság csökken, ezért kockázatkerülő magatartás 19
esetében diverzifikált portfolió mellett alacsonyabb felár is elegendő a szórásból származó várható haszoncsökkenés kompenzálása érdekében a pénzügyi közvetítés nélküli esettel összehasonlításban, amikor a betéteseknek közvetlenül kell szerződni a hitelfelvevőkkel. Ezért tehát a közvetítők kockázattűrése növekszik, illetve a kockázatviselés költsége is csökken a közvetlen szerződéshez képest. A pénzügyi közvetítőknek ebben a modellben a hitelfelvevők szempontjából alapvetően pozitív szerepkörük van, hiszen így lényegesen előnyösebb hitelszerződések jöhetnek létre. A bankok jól diverzifikált portfolióval rendelkeznek, melynek forrásait betétek jelentik. A modell szerint az eszközök igen alacsony likviditásúak, ami alapvetően abból adódik, hogy a közvetítő az eszközök tartására, illetve megfigyelésére szerződik, és nem pedig a követelés értékesítésére. Az esetleges eladás nem is igazán kedvező, hiszen a vevőnek szintén el kellene viselnie a megfigyelési költségeket, ebből kifolyólag az értékesítés csak jelentős diszkont árán lenne lehetséges. Ezen kívül az információs asszimetriából adódó esetleges kontraszelekció is gátolja az eszközök értékesítését. A banki forrásokra viszont a jóval magasabb mobilitás jellemző. Ebből adódóan a pénzügyi közvetítői szerepkör eredményeként a magasabb szintű kockázatvállalás, illetve a kockázatok kevésbé költségesebb árazása mellett likviditási szempontból is egyfajta transzformáció történik, magasabb likviditású források felhasználásával ugyanis erősen illikvid eszközök finanszírozódnak. Ez persze azt is jelenti, hogy a pénzintézetek a bankcsőd kockázata mellett (amikor a vállalkozók befizetései nem nyújtanak kellő fedezetet a betétesek kifizetésére) a banki eszközök és források likviditási szerkezetének eltéréséből adódó fizetésképtelenségi kockázatnak is ki vannak téve. A bankok szükségességét alapvetően 3 különböző megközelítési mód szerint lehet indokolni (Santomero (1984)). Az eszköztranszformációs szerepkörön alapuló magyarázat értelmében a pénzügyi közvetítés lényege a nagyobb volumenű pénzügyi eszközök kisebb egységekre történő átalakítása. Mivel a betéteseknek igen korlátozott portfolióválasztási lehetőségei vannak (megtakarításuk volumenéből, illetve likviditási elvárásaikból adódóan), ezért a diverzifikált portfoliót tartó pénzintézetek igen versenyképes ajánlatot tudnak tenni ezeknek a befektetőknek. Ezekben a modellekben a pénzügyi eszközök transzformálásán túlmenően a hitelfelvevő vállalkozók megfigyelése is igen fontos szerepet kap. A forrásoldali megközelítés szerint a látra szóló pénzeszközök jelentik a központi kérdést. Az ilyen jellegű modellek kiindulópontja ugyanis az, hogy a magánszféra pozitív pénzkészletet tart, ami a tranzakciós költségek, bizonytalanság és a relatív hozamok függvénye. A pénzintézeteknek 20
lehetőségük van ezeknek az eszközöknek forrásként történő bevonására, illetve kihelyezésére. A pénzintézetek kétoldalú jellegét vizsgáló modellek a hozamok bizonytalanságát helyezik előtérbe, a bankok brókeri szerepkörét hangsúlyozva. A tipikus bank ugyanis az eszközök átalakítójaként és brókereként is jelen van; az előbbi esetben a betétesek számára rögzített kamat kifizetése történik. A kamatok volatilitásának növekedése esetében az eszköztranszformációs szerepkör igen kockázatos, hiszen forrásoldalon a kamatok rögzítése miatt a nettó kamatbevétel erőteljesen ingadozik, ami pedig inkább a brókeri tevékenységet ösztönzi. Ehhez a témakörhöz kapcsolódik még a banki portfolió kamatkockázatának mérése is, vagyis a kamatváltozás hatására a mérleg mindkét oldalának jelenértékében bekövetkező ingadozás vizsgálata. A banki működés közgazdasági modelljeiben alapvetően a betétesek kockázata abban jelentkezik, hogy a közvetítői megfigyelés ellenére a hitelfelvevő vállalkozások jövőbeni befizetései nem bizonyulnak elégségesnek a betétesek kifizetésére. A diverzifikációból adódóan viszont a betétesek kockázata lényegesen kisebb, mintha azok közvetlenül finanszírozták volna a vállalkozásokat. A vállalkozásokhoz kapcsolható hitelkockázat kezelésére a gyakorlati életben számos kockázatcsökkentő technikát alkalmaznak, az elméleti modellek szerint viszont ezen eszközök kedvező hatása igencsak kérdéses, illetve csak egy szűk tartományra korlátozódik. A hitelkihelyezéssel kapcsolatos visszafizetési kockázat kompenzációjának igen elterjedt eszköze a kockázatok kamatfelárban történő érvényesítése. Jól diverzifikált hitelportfoliók esetében adott ügyletre vonatkozóan a kockázatot közelítőleg az ügylethez köthető várható veszteségszint adja. Ebből adódóan a kockázati felár megállapítása során a várható veszteség jelentheti a kiindulópontot. Ennek az elvnek az alkalmazásával a hitelpiaci egyensúly biztosítható, hiszen a hitelfelvevők csak akkor juthatnak hitelhez, ha a megfelelő felárat hajlandók megfizetni. Fontos azonban rámutatni, hogy a gyakorlatban a hitelpiacon korántsem ez a tapasztalat, hiszen vannak olyan vállalkozások, melyek nem kapnak hitelt, még akkor sem, ha a piaci kamatszintnél jóval többet is hajlandóak lennének fizetni. Ezt a jelenséget hiteladagolásnak nevezik a szakirodalomban, ami tehát azt jelenti, hogy nagyon hasonló vállalkozások közül egyesek nem kapnak hitelt. A hiteladagolás értelmezésének egyik igen meggyőző megközelítése szerint a jelenség az információs asszimetrián, illetve a kontraszelekción alapul. A hiteligénylés elbírálása során Stiglitz és Weiss (1981) azzal érvel, hogy a kamatláb növelésével a kockázatosabb hitelek részaránya is növekszik. Ez abból adódik, hogy a magasabb kamatláb elriaszthatja a biztonságosabb hitelfelvevőket, másrészt a 21