ברשימה קודמת בבלוג זה הבחנו בין שני רכיבים של סיכון האשראי: הסיכון של חדלות-פירעון (Default Risk) והסיכון של החזר הקרן (Recovery Risk). הרשימה הנוכחית עוסקת בראשון מביניהם, ומטרתה היא לתאר כיצד נהוג להעריך מראש את סיכון חדלות-הפירעון של לווה.
המטרה: בניית כלי להערכת סיכון
המטרה של המעריך היא למעשה ליצור כלי לניבוי חדלות-פירעון. כלי כזה צריך לאפשר לנו לתרגם את נתוני הלווה ותנאי ההלוואה למונחים של סיכון. הסיכון צריך להימדד במונחים כמותיים, וחד-ערכיים. כלי המדידה שלנו אמור לקחת נתונים כמו הכנסת הלווה, גודל ההלוואה וערך הביטחונות ולתרגם אותם למספר טהור שמייצג את רמת הסיכון. המספר שאותו נרצה למדוד ספציפית הוא ההסתברות של הלווה להיקלע לחדלות-פירעון בתקופת זמן נתונה.
מדובר כאן בכלי סטטיסטי, כלומר כלי שהבסיס לתרגום שלו את נתוני הלווה למונחי הסתברות לחדלות-פירעון הוא ניתוח אמפירי של מקרים קודמים של חדלות-פירעון. להבדיל, יכולנו לבנות כלי שאינו סטטיסטי, כמו לדוגמא כלי שמתרגם את נתוני הלווה על בסיס שיפוט ערכי, תורתי או על בסיס ניסיון מצטבר איכותי של מקבלי החלטות. ההבדל בין השניים הוא ברור: כלי סטטיסטי אינו נוקט עמדה ערכית לגבי המשתנים, והוא מנסה לשפר את יכולת הניבוי שלו ע"י בחירה עיוורת של המשתנים המתואמים במידה הרבה ביותר עם האירוע של חדלות-פירעון. בניגוד לו, כלי שאינו סטטיסטי מייחס משמעות ערכית או תורתית למשתנים וקובע עמדה ברורה לגביהם (הוא יכול לדוגמא להתמקד במשתנים שהארגון מייחס להם משמעות מיוחדת, כמו שיעור המימון בהלוואה, גיל הלווה, סוג הרישום של הנכס וכו'). כלי זה קובע עמדה שיפוטית מבלי שהוא נזקק להוכחה סטטיסטית לגבי מידת ההשפעה של משתנים אלו על ההסתברות לחדלות-פירעון. גם המבחן לגבי כלים אלו הוא שונה: בכלי סטטיסטי נדרשת בחינה כמותית של טיב הניבוי, להוכחת אפקטיביות, והשאיפה היא אפילו לקיים בחינה רציפה שמאפשרת למלווה להתמודד עם השפעתם של שינויים בסביבה העסקית ובפרט בהתנהגות הלווים; בכלי שאינו סטטיסטי אין מבחן כזה – השיפוט הערכי אינו מתבסס על הוכחות סטטיסטיות.
דוגמא למודל דירוג לא סטטיסטי: האשראי העסקי
מי שההבחנה לעיל אינה ברורה לו יכול להסתכל על תחום האשראי העסקי. בתחום האשראי העסקי נוהגים המלווים השונים (בנקים, משקיעים מוסדיים) להעריך את סיכון האשראי כשהם נשענים על מודל כמותי. מודל זה הוא לרוב מודל תורתי, כלומר הוא משקף את תפיסתו של הארגון את הפרמטרים המתואמים עם סיכון. תפיסה זו מתורגמת לנוסחא לחישוב הסיכון. הנוסחא משקפת לרוב תורה שבע"פ בקרב מקבלי החלטות האשראי, והשימוש בה נועד ליצור אחידות ועקביות בהערכת הסיכונים. בניגוד למודלים כאלו, בניית מודל סטטיסטי לדירוג סיכוני אשראי היא דרישה מאוחרת של הרגולטורים, והיא הופנתה כלפי הבנקים רק בשנים האחרונות במסגרת הוראות "באזל 2".
תנאים לבניית כלי סטטיסטי
כדי לבנות כלי סטטיסטי אובייקטיבי להערכת הסיכון יש לקיים תחילה מספר תנאים: א) יש להגדיר במדויק מהו האירוע של חדלות-פירעון (פיגור במספר תשלומים, הכרזה של הלווה על סירוב לשלם את החוב, וכו'); ב) יש להגדיר את הפרמטרים הרלוונטיים, כלומר אלו המתואמים עם הסיכון לחדלות-פירעון; ג) יש להגדיר במדויק את אופן מדידתם של הפרמטרים הללו (לדוגמא: מה בדיוק נכלל במדידת ההכנסה של הלווה, כיצד מודדים את ערך הנכס, כיצד מודדים חבויות אחרות של הלווה, וכו'); ד) יש לאסוף נתוני עבר במידה המספקת לקבלת תוצאות סטטיסטיות ברמת מובהקות סבירה.
שאלות שמעורר השימוש במודל דירוג אובייקטיבי
כאשר אנו מאמצים מכשיר כמותי להערכת סיכון אשראי עולות שתי שאלות ציבוריות מעניינות:
בחישוב דירוג האשראי הקמעוני (משקי בית) בארה"ב נכלל מספר ניכר של משתנים. להבנת אופי המשתנים ומשקלם היחסי בחישוב דירוג האשראי נסתכל על קבוצות המשתנים לפי הפירוט הבא (המשקל ב-%):
נתונים על היסטוריית האשראי של הלווה - 35%
נתונים ניצול מסגרות אשראי בעבר - 30%
אורך התצפית ההיסטורית - 15%
סיווג מקורות האשראי הקיימים בתיק ההתחייבויות של הלווה - 10%
נתונים אודות חיפוש מקורות אשראי בעבר הקרוב - 10%
שימו לב שמספר פרמטרים שבישראל נחשבים לגיטימיים (ואף חשובים) לצורך דירוג סיכוני האשראי של הלווה אינם נמצאים כאן: הכנסת הלווה, מקצועו, השכלתו, מצבו המשפחתי, תפקידו ומעמדו במקום העבודה, ותק בעבודה וכו'.
האם השימוש במודל דירוג סטטיסטי מובן מאליו?
השימוש בכלי אובייקטיבי להערכת סיכון האשראי אינו דבר מובן מאליו. במשך שנים רבות, ובחלק מהבנקים בישראל גם כיום, תהליך הערכת הסיכון אינו נשען על מודל אובייקטיבי לדירוג סיכון הלווה. במקום זאת, התהליך נשען על הערכה אנושית שנעשית ע"י מאשרי הלוואות מקצועיים. הערכה אנושית מסתמכת על ניסיון אישי של המאשרים ודורשת מידרג סמכויות אשראי. כך אנו מוצאים שבבנקים רבים אישור בקשה להלוואה נודד מרובד ניהולי אחד לאחר.
שיטה זו יקרה במונחי משאבים, והיא חשופה לבעיות של חוסר אובייקטיביות, חוסר עקביות לאורך זמן ושונות בין מאשרי הלוואות. חסרונותיה של שיטת החיתום האנושית בולטים עוד יותר כשמתקיים מסחר בהלוואות בשוק משני, שכן בהעדר מודל אובייקטיבי מוסכם להערכת סיכון בתיק אשראי אין אפשרות להעריך את שווי התיק. בעיה דומה קיימת כשמנסים להעריך את שוויו של הבנק לצרכים שונים, שכן כדי לאמוד את ערכו של הבנק יש צורך לקבוע ערך גם לתיק האשראי שלו, וערך זה תלוי בהערכת סיכון האשראי הגלום בתיק. העובדה שהערכת הסיכון עדיין נעשית בחלק מהבנקים על בסיס הערכה אנושית נובעת בעיקר מהמאמץ הניכר הכרוך בבניית מודל מוסכם להערכת סיכון אשראי, ומשמרנות ניהולית. המאמץ אינו נמדד רק במונחים של השקעה כספית, אלא גם בצורך לגבש תפיסה מוסכמת על טיבו והרכבו של מודל דירוג האשראי.
המטרה: בניית כלי להערכת סיכון
המטרה של המעריך היא למעשה ליצור כלי לניבוי חדלות-פירעון. כלי כזה צריך לאפשר לנו לתרגם את נתוני הלווה ותנאי ההלוואה למונחים של סיכון. הסיכון צריך להימדד במונחים כמותיים, וחד-ערכיים. כלי המדידה שלנו אמור לקחת נתונים כמו הכנסת הלווה, גודל ההלוואה וערך הביטחונות ולתרגם אותם למספר טהור שמייצג את רמת הסיכון. המספר שאותו נרצה למדוד ספציפית הוא ההסתברות של הלווה להיקלע לחדלות-פירעון בתקופת זמן נתונה.
מדובר כאן בכלי סטטיסטי, כלומר כלי שהבסיס לתרגום שלו את נתוני הלווה למונחי הסתברות לחדלות-פירעון הוא ניתוח אמפירי של מקרים קודמים של חדלות-פירעון. להבדיל, יכולנו לבנות כלי שאינו סטטיסטי, כמו לדוגמא כלי שמתרגם את נתוני הלווה על בסיס שיפוט ערכי, תורתי או על בסיס ניסיון מצטבר איכותי של מקבלי החלטות. ההבדל בין השניים הוא ברור: כלי סטטיסטי אינו נוקט עמדה ערכית לגבי המשתנים, והוא מנסה לשפר את יכולת הניבוי שלו ע"י בחירה עיוורת של המשתנים המתואמים במידה הרבה ביותר עם האירוע של חדלות-פירעון. בניגוד לו, כלי שאינו סטטיסטי מייחס משמעות ערכית או תורתית למשתנים וקובע עמדה ברורה לגביהם (הוא יכול לדוגמא להתמקד במשתנים שהארגון מייחס להם משמעות מיוחדת, כמו שיעור המימון בהלוואה, גיל הלווה, סוג הרישום של הנכס וכו'). כלי זה קובע עמדה שיפוטית מבלי שהוא נזקק להוכחה סטטיסטית לגבי מידת ההשפעה של משתנים אלו על ההסתברות לחדלות-פירעון. גם המבחן לגבי כלים אלו הוא שונה: בכלי סטטיסטי נדרשת בחינה כמותית של טיב הניבוי, להוכחת אפקטיביות, והשאיפה היא אפילו לקיים בחינה רציפה שמאפשרת למלווה להתמודד עם השפעתם של שינויים בסביבה העסקית ובפרט בהתנהגות הלווים; בכלי שאינו סטטיסטי אין מבחן כזה – השיפוט הערכי אינו מתבסס על הוכחות סטטיסטיות.
דוגמא למודל דירוג לא סטטיסטי: האשראי העסקי
מי שההבחנה לעיל אינה ברורה לו יכול להסתכל על תחום האשראי העסקי. בתחום האשראי העסקי נוהגים המלווים השונים (בנקים, משקיעים מוסדיים) להעריך את סיכון האשראי כשהם נשענים על מודל כמותי. מודל זה הוא לרוב מודל תורתי, כלומר הוא משקף את תפיסתו של הארגון את הפרמטרים המתואמים עם סיכון. תפיסה זו מתורגמת לנוסחא לחישוב הסיכון. הנוסחא משקפת לרוב תורה שבע"פ בקרב מקבלי החלטות האשראי, והשימוש בה נועד ליצור אחידות ועקביות בהערכת הסיכונים. בניגוד למודלים כאלו, בניית מודל סטטיסטי לדירוג סיכוני אשראי היא דרישה מאוחרת של הרגולטורים, והיא הופנתה כלפי הבנקים רק בשנים האחרונות במסגרת הוראות "באזל 2".
תנאים לבניית כלי סטטיסטי
כדי לבנות כלי סטטיסטי אובייקטיבי להערכת הסיכון יש לקיים תחילה מספר תנאים: א) יש להגדיר במדויק מהו האירוע של חדלות-פירעון (פיגור במספר תשלומים, הכרזה של הלווה על סירוב לשלם את החוב, וכו'); ב) יש להגדיר את הפרמטרים הרלוונטיים, כלומר אלו המתואמים עם הסיכון לחדלות-פירעון; ג) יש להגדיר במדויק את אופן מדידתם של הפרמטרים הללו (לדוגמא: מה בדיוק נכלל במדידת ההכנסה של הלווה, כיצד מודדים את ערך הנכס, כיצד מודדים חבויות אחרות של הלווה, וכו'); ד) יש לאסוף נתוני עבר במידה המספקת לקבלת תוצאות סטטיסטיות ברמת מובהקות סבירה.
שאלות שמעורר השימוש במודל דירוג אובייקטיבי
כאשר אנו מאמצים מכשיר כמותי להערכת סיכון אשראי עולות שתי שאלות ציבוריות מעניינות:
- אתיקה – מהם המשתנים שמותר לנו לכלול בתהליך ההערכה? האם מותר לנו להתייחס לצבע עורו של הלווה, לדתו, למוצאו העדתי, להשכלתו, למקצועו, להעדפותיו המיניות? התשובה אינה מובנת מאליה שכן יש כאן אפשרות שאנו משתמשים במכשיר הפוגע בזכויות האזרחיות של מיעוט ומשתמשים במודל הערכת הסיכון כדי להפלות קבוצות אוכלוסיה
- גילוי נאות – האם מותר לנו לגבש דעה על לווים וכתוצאה מכך לסרב להעמיד להם אשראי מבלי שנביא לידיעתם מהם הנתונים שאספנו לגביהם ומהי הסיבה לכך שאנו מעריכים אותם כסיכון גבוה?
בחישוב דירוג האשראי הקמעוני (משקי בית) בארה"ב נכלל מספר ניכר של משתנים. להבנת אופי המשתנים ומשקלם היחסי בחישוב דירוג האשראי נסתכל על קבוצות המשתנים לפי הפירוט הבא (המשקל ב-%):
נתונים על היסטוריית האשראי של הלווה - 35%
נתונים ניצול מסגרות אשראי בעבר - 30%
אורך התצפית ההיסטורית - 15%
סיווג מקורות האשראי הקיימים בתיק ההתחייבויות של הלווה - 10%
נתונים אודות חיפוש מקורות אשראי בעבר הקרוב - 10%
שימו לב שמספר פרמטרים שבישראל נחשבים לגיטימיים (ואף חשובים) לצורך דירוג סיכוני האשראי של הלווה אינם נמצאים כאן: הכנסת הלווה, מקצועו, השכלתו, מצבו המשפחתי, תפקידו ומעמדו במקום העבודה, ותק בעבודה וכו'.
האם השימוש במודל דירוג סטטיסטי מובן מאליו?
השימוש בכלי אובייקטיבי להערכת סיכון האשראי אינו דבר מובן מאליו. במשך שנים רבות, ובחלק מהבנקים בישראל גם כיום, תהליך הערכת הסיכון אינו נשען על מודל אובייקטיבי לדירוג סיכון הלווה. במקום זאת, התהליך נשען על הערכה אנושית שנעשית ע"י מאשרי הלוואות מקצועיים. הערכה אנושית מסתמכת על ניסיון אישי של המאשרים ודורשת מידרג סמכויות אשראי. כך אנו מוצאים שבבנקים רבים אישור בקשה להלוואה נודד מרובד ניהולי אחד לאחר.
שיטה זו יקרה במונחי משאבים, והיא חשופה לבעיות של חוסר אובייקטיביות, חוסר עקביות לאורך זמן ושונות בין מאשרי הלוואות. חסרונותיה של שיטת החיתום האנושית בולטים עוד יותר כשמתקיים מסחר בהלוואות בשוק משני, שכן בהעדר מודל אובייקטיבי מוסכם להערכת סיכון בתיק אשראי אין אפשרות להעריך את שווי התיק. בעיה דומה קיימת כשמנסים להעריך את שוויו של הבנק לצרכים שונים, שכן כדי לאמוד את ערכו של הבנק יש צורך לקבוע ערך גם לתיק האשראי שלו, וערך זה תלוי בהערכת סיכון האשראי הגלום בתיק. העובדה שהערכת הסיכון עדיין נעשית בחלק מהבנקים על בסיס הערכה אנושית נובעת בעיקר מהמאמץ הניכר הכרוך בבניית מודל מוסכם להערכת סיכון אשראי, ומשמרנות ניהולית. המאמץ אינו נמדד רק במונחים של השקעה כספית, אלא גם בצורך לגבש תפיסה מוסכמת על טיבו והרכבו של מודל דירוג האשראי.
תגובה 1:
מאמר מצויין. חשוב לזכור עם זאת, כי על אף חולשת המודלים להערכת סיכון בישראל, קיימים כיום בבנקים בישראל שיטות אמידת סיכון מתוחכמות, ובכלל זה credit scoring, מה שארין לדוגמא בחברות ביטוח. על אף התחכום הקיים במערכת הערכת הסיכון בבנקאות האמריקאית (היעדר אפלייה מגזרית או שימוש במדדים יותר אובייקטיביים) השיטה שלהם קרסה לנוכח תאוות הבצע והיעדר פיקוח נאות בכל הקשור במשכנתאות מסוג sub-prime, שניתנו לכל דיכפין. היכן היה המודל?
הוסף רשומת תגובה