Геополитические риски и корпоративный кредит: поиск критических точек

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена методика выявления наиболее вероятных геополитических сценариев, способных привести к существенным потерям в корпоративных кредитных портфелях.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В рамках исследования обратной задачи напряжения, граница разрушения [latex]R(g,x) = R^{\star}[/latex] определяет предел стабильности, при котором красная зона [latex]\mathcal{S}\_{\mathrm{red}}=\{(g,x):R(g,x)\leq R^{\star}\}[/latex] представляет собой набор сценариев, приводящих к нарушению целостности, а окрестность точки обратной напряженности [latex]s^{\star}=(g^{\star},x^{\star})[/latex], полученной как точка касания границы разрушения и наименьшего контура правдоподобия при условии [latex]g\geq 0[/latex], определяется локальным шаром [latex]\mathcal{B}\_{\eta}(s^{\star})[/latex] и служит для анализа локального окружения сценариев обратного напряжения [latex]\mathcal{S}\_{\eta}=\mathcal{S}\_{\mathrm{red}}\cap\mathcal{B}\_{\eta}(s^{\star})[/latex], что позволяет понять пределы стабильности системы. — В рамках исследования обратной задачи напряжения, граница разрушения $R(g,x) = R^{\star}$ определяет предел стабильности, при котором красная зона $\mathcal{S}\_{\mathrm{red}}=\{(g,x):R(g,x)\leq R^{\star}\}$ представляет собой набор сценариев, приводящих к нарушению целостности, а окрестность точки обратной напряженности $s^{\star}=(g^{\star},x^{\star})$ , полученной как точка касания границы разрушения и наименьшего контура правдоподобия при условии $g\geq 0$ , определяется локальным шаром $\mathcal{B}\_{\eta}(s^{\star})$ и служит для анализа локального окружения сценариев обратного напряжения $\mathcal{S}\_{\eta}=\mathcal{S}\_{\mathrm{red}}\cap\mathcal{B}\_{\eta}(s^{\star})$ , что позволяет понять пределы стабильности системы.

Разработана формализованная структура обратного стресс-тестирования для оценки влияния геополитических шоков на достаточность капитала.

В условиях растущей геополитической неопределенности, оценка устойчивости корпоративных кредитных портфелей к соответствующим рискам представляет собой сложную задачу. Данная работа, озаглавленная ‘Reverse Stress Testing Geopolitical Risk in Corporate Credit Portfolios: A Formal and Operational Framework’, предлагает формализованный и операциональный подход к обратному стресс-тестированию, позволяющий выявить наиболее вероятные геополитические сценарии, приводящие к нарушению адекватности капитала. Разработанная методика обеспечивает комплексное сопоставление геополитических шоков с показателями регуляторного капитала посредством латентной факторной структуры и оптимизации максимального правдоподобия. Позволит ли предложенный фреймворк создать более эффективные механизмы управления рисками и повысить устойчивость финансовой системы к геополитическим потрясениям?

Современные банковские портфели: уязвимость к непредсказуемым шокам

Современная банковская система в значительной степени опирается на сложные портфели корпоративного кредитования, что создает системные уязвимости перед лицом непредсказуемых шоков. Эти портфели, состоящие из множества взаимосвязанных кредитов различным предприятиям, формируют сложную сеть финансовых обязательств. Вследствие этого, локальный кризис в одной компании или отрасли может быстро распространиться по всему портфелю, вызывая каскадный эффект и представляя угрозу для финансовой стабильности всей системы. Такая взаимосвязанность, в сочетании с использованием сложных финансовых инструментов и моделей, затрудняет точную оценку рисков и делает банки особенно уязвимыми к неожиданным событиям, таким как резкие изменения на рынке, технологические сбои или геополитические потрясения. В результате, поддержание устойчивости к таким шокам становится ключевой задачей для современных банковских институтов.

Поддержание адекватности капитала является краеугольным камнем стабильности современной банковской системы, однако традиционные модели оценки рисков зачастую оказываются неспособны адекватно учитывать так называемые «хвостовые риски» и взаимосвязанность активов. Эти модели, как правило, опираются на исторические данные и статические сценарии, что приводит к недооценке потенциальных убытков в периодах экстремальных рыночных условий. Сложность заключается в том, что взаимосвязанность активов может усиливать негативное влияние шоков, а редкие, но масштабные события, лежащие в основе хвостовых рисков, плохо отражены в исторических данных. В результате, банки могут недооценивать реальный уровень риска, что создает угрозу для их финансовой устойчивости и всей банковской системы в целом.

Недавние финансовые потрясения наглядно продемонстрировали, что опираться исключительно на исторические данные и статичные сценарии при оценке рисков корпоративных кредитных портфелей может привести к существенному недооцениванию потенциальных убытков. Исследования показывают, что при снижении капитала ниже порога в 300 базисных пунктов — что эквивалентно 3% от общего капитала — вероятность значительных потерь резко возрастает. Это связано с тем, что традиционные модели рисков зачастую не учитывают сложные взаимосвязи между активами и не способны адекватно спрогнозировать поведение портфеля в условиях экстремальных, но вероятных рыночных сценариев. В результате, банки и финансовые институты могут столкнуться с неожиданными и масштабными убытками, что подрывает стабильность всей финансовой системы.

На графике представлена область допустимых решений в плоскости (g, x), где заштрихованная область 𝒮red обозначает сценарии нарушения прочности, а кривая R(g, x) = R⋆ - граница прочности, при этом область 𝒩ε, ограниченная контуром dΣ2(s) = dΣ2(s⋆) + ε, включает все сценарии, приводящие к нарушению прочности в пределах допустимого отклонения ε от оптимального уровня логарифмической функции правдоподобия. — На графике представлена область допустимых решений в плоскости (g, x), где заштрихованная область 𝒮red обозначает сценарии нарушения прочности, а кривая R(g, x) = R⋆ — граница прочности, при этом область 𝒩ε, ограниченная контуром dΣ2(s) = dΣ2(s⋆) + ε, включает все сценарии, приводящие к нарушению прочности в пределах допустимого отклонения ε от оптимального уровня логарифмической функции правдоподобия.

Реверсивное стресс-тестирование: выявление немыслимых сценариев

Реверсивное стресс-тестирование представляет собой мощную методологию, направленную на выявление сценариев — даже маловероятных — которые могут привести к нарушению банком требований к капиталу. В отличие от традиционных стресс-тестов, оценивающих заранее определенные сценарии, реверсивное тестирование начинается с определения точки неплатежеспособности и последующего поиска путей, которые могут привести к ее достижению. Это позволяет выявить новые факторы риска, которые могли быть упущены из виду при использовании стандартных подходов, и оценить устойчивость банка к неожиданным шокам. Основная цель — определить уязвимости в бизнес-модели и системе управления рисками, а также разработать меры по их устранению, чтобы обеспечить финансовую стабильность банка в различных стрессовых ситуациях.

Процесс реверсивного стресс-тестирования начинается с разработки структурированной методологической базы — ReverseStressTestFramework. Данный фреймворк определяет границы исследования, включая перечень рассматриваемых рисков и активов, а также методологию генерации сценариев, способных привести к нарушению требований к капиталу банка. Ключевыми элементами являются определение исходных данных, моделей оценки влияния сценариев на капитал, а также критерии приемлемости результатов и процедуры документирования. Фреймворк должен обеспечивать воспроизводимость результатов и возможность проведения анализа чувствительности к изменениям в исходных данных и моделях.

Определение допустимого Пространства Сценариев (ScenarioSpace) является ключевым элементом реверсивного стресс-тестирования. Данное пространство представляет собой полный спектр потенциальных будущих состояний, которые могут повлиять на финансовую устойчивость банка. Оно включает в себя не только вероятные, но и маловероятные, экстремальные сценарии, охватывающие широкий диапазон факторов риска, таких как макроэкономические потрясения, геополитические события, технологические изменения и операционные сбои. Формирование ScenarioSpace требует систематического подхода к идентификации и моделированию всех релевантных рисков, а также установления границ допустимых значений ключевых переменных, определяющих финансовое состояние банка.

В отличие от традиционных стресс-тестов, оценивающих заранее определенные сценарии, обратное стресс-тестирование позволяет выявлять новые, ранее не учтенные факторы риска. Традиционные тесты фокусируются на оценке устойчивости к известным угрозам, тогда как обратное стресс-тестирование начинается с определения критических точек неплатежеспособности и последующего поиска сценариев, которые могут привести к их достижению. Такой подход позволяет банкам выявить уязвимости, которые не были включены в стандартные модели оценки рисков, и подготовиться к неожиданным событиям, способным существенно повлиять на их финансовую устойчивость.

Оценка и оптимизация сценариев: выявление наиболее критичных угроз

Не все сгенерированные сценарии одинаково значимы для анализа; для включения в дальнейшую обработку сценарий должен соответствовать определенным критериям и быть признан допустимым (AdmissibleScenario). Эти критерии включают проверку на реалистичность и соответствие заранее определенным границам, чтобы исключить явно неправдоподобные или экстремальные ситуации, не имеющие практической ценности. Отбор допустимых сценариев позволяет сосредоточиться на наиболее релевантных угрозах и оптимизировать вычислительные ресурсы, избегая анализа неактуальных данных. Несоблюдение этих критериев приводит к исключению сценария из рассмотрения, что обеспечивает повышение точности и эффективности всего процесса оценки.

Оценка правдоподобия сценария осуществляется с использованием статистических мер, в частности, расстояния Махаланобиса $dΣ²(s)$ . Данная метрика количественно определяет отклонение сценария от установленных распределений, учитывая корреляции между переменными. В процессе оптимизации, значение $dΣ²(s)$ минимизируется, что позволяет отбирать наиболее вероятные и релевантные сценарии для анализа, исключая экстремальные и статистически маловероятные комбинации параметров. Минимизация расстояния Махаланобиса является ключевым элементом оптимизационной задачи, направленной на выявление наиболее критических угроз.

Для выявления наиболее критичных сценариев формируется задача оптимизации $OptimizationProblem$ , направленная на определение условий, максимизирующих снижение капитала. Данная задача математически определяет параметры сценариев, приводящих к наибольшим потерям, позволяя сосредоточить анализ на наиболее опасных угрозах. Целевая функция оптимизации направлена на максимизацию величины снижения капитала, а ограничения отражают физические и экономические ограничения системы. Решение задачи оптимизации определяет набор сценариев, которые необходимо детально изучить для оценки рисков и разработки стратегий смягчения последствий.

Формирование оптимизационной задачи направлено на выявление сценариев, представляющих наибольшую угрозу для капитала, при одновременном учете их статистической правдоподобности. Данный математический подход позволяет отфильтровать маловероятные или незначительные сценарии, концентрируя анализ на тех, которые с наибольшей вероятностью приведут к существенным потерям. Критерием отбора является максимизация истощения капитала при заданных ограничениях, что обеспечивает фокусировку на наиболее критичных и достоверных угрозах для финансовой устойчивости. Использование метрики $dΣ2(s)$ для оценки правдоподобия сценариев позволяет количественно оценить их отклонение от установленных распределений и включить этот фактор в процесс оптимизации.

Процедура выбора в конечном сценарии в плоскости (g, x) определяет допустимое множество [latex]\mathcal{E}[/latex] (затененная область), ограниченное границей разрушения [latex]R^{\\star}[/latex], путем отбора кандидатов из пула [latex]\mathcal{C}_{N}[/latex] (серые точки) на основе якорей [latex](g_{j},x^{\\star}(g_{j}))[/latex] (зеленые маркеры) и применения правила наиболее удаленной точки (49) для получения сокращенного списка [latex]\mathcal{C}_{P}[/latex], инициализированного в точках [latex]s^{\\star}[/latex]. — Процедура выбора в конечном сценарии в плоскости (g, x) определяет допустимое множество $\mathcal{E}$ (затененная область), ограниченное границей разрушения $R^{\\star}$ , путем отбора кандидатов из пула $\mathcal{C}_{N}$ (серые точки) на основе якорей $(g_{j},x^{\\star}(g_{j}))$ (зеленые маркеры) и применения правила наиболее удаленной точки (49) для получения сокращенного списка $\mathcal{C}_{P}$ , инициализированного в точках $s^{\\star}$ .

Секторальный анализ и передача рисков: выявление взаимосвязей и каскадных эффектов

Секторальный анализ применяется для выявления механизмов передачи рисков между различными отраслями экономики, что позволяет оценить потенциальное влияние негативных шоков на общий инвестиционный портфель. Исследования показывают, что кризис в одной отрасли способен инициировать цепную реакцию, затрагивающую другие сектора, даже те, которые на первый взгляд не связаны напрямую. Этот процесс обусловлен сложной сетью взаимозависимостей, включая общие цепочки поставок, финансовые связи и потребительский спрос. Понимание этих взаимосвязей критически важно для оценки системного риска и предотвращения распространения кризисных явлений, позволяя банкам и финансовым институтам более эффективно управлять своими активами и минимизировать потенциальные убытки.

Для оценки вероятности дефолта на уровне отдельных секторов экономики используется логит-модель — статистический инструмент, позволяющий выявить наиболее уязвимые отрасли. Данный подход обеспечивает детализированный анализ риска, выходящий за рамки общей оценки кредитного портфеля. Логит-модель позволяет не только спрогнозировать вероятность дефолта, но и выявить факторы, оказывающие наибольшее влияние на финансовую устойчивость каждого сектора. Использование такой модели предоставляет возможность для более точной идентификации секторов, требующих повышенного внимания и мер по снижению рисков, что способствует укреплению финансовой системы в целом и минимизации потенциальных потерь.

Анализ взаимосвязей между секторами экономики позволяет существенно повысить точность оценки системного риска и потенциального истощения капитала финансовых институтов. Вместо рассмотрения рисков изолированно, учитываются эффекты распространения проблем из одного сектора в другой, что позволяет выявить наиболее уязвимые звенья в финансовой системе. Такой подход, основанный на моделировании взаимозависимостей, предоставляет возможность прогнозировать, как локальный шок в одном секторе может привести к каскадному эффекту и масштабным потерям во всей экономике. Особенно важно, что подобная оценка позволяет банкам более эффективно управлять своими активами и резервами, а также разрабатывать превентивные меры для минимизации потенциальных убытков, связанных с распространением рисков.

Анализ секторных взаимосвязей позволяет банкам заблаговременно повышать устойчивость к потенциальным потерям. Идентификация наиболее уязвимых отраслей позволяет сосредоточить усилия на укреплении финансовой защиты и снижении вероятности системных рисков. Количественная оценка скорости передачи рисков между секторами осуществляется посредством параметров $d_k$ и $e_k$ , отражающих степень влияния шоков в одной отрасли на финансовое состояние другой. Параметр $d_k$ характеризует скорость распространения рисков от сектора k к остальным, а $e_k$ — уязвимость сектора k к внешним шокам. Оптимизируя стратегии управления рисками с учетом этих показателей, финансовые институты могут более эффективно предотвращать распространение негативных эффектов и поддерживать стабильность портфеля.

Геополитические риски и системная уязвимость: взгляд в будущее

Геополитические риски становятся все более ощутимой угрозой для финансовой стабильности, требуя немедленного и явного учета в процедурах стресс-тестирования. Традиционные модели оценки рисков часто недооценивают влияние политической нестабильности, конфликтов и международных разногласий на финансовые рынки. Нарастающая взаимосвязанность мировой экономики делает финансовые институты особенно уязвимыми к последствиям геополитических шоков, которые могут быстро распространяться и приводить к значительным потерям капитала. В связи с этим, необходимо пересмотреть существующие подходы к стресс-тестированию, включив в них сценарии, учитывающие широкий спектр геополитических факторов, включая эскалацию торговых войн, кибератаки на финансовую инфраструктуру и политические кризисы в ключевых регионах. Игнорирование этих рисков может привести к недооценке системной уязвимости и поставить под угрозу устойчивость всей финансовой системы.

Методология обратного стресс-тестирования представляется особенно подходящей для оценки влияния геополитических рисков, характеризующихся сложностью и непредсказуемостью. В отличие от традиционных стресс-тестов, оценивающих заранее определенные сценарии, обратный стресс-тест начинается с определения критической точки — существенного истощения капитала банка — и затем исследует широкий спектр геополитических событий, способных привести к такому результату. Такой подход позволяет выявить неожиданные взаимосвязи и уязвимости, которые могли бы остаться незамеченными при использовании стандартных методов. Исследование фокусируется не на вероятности наступления определенного события, а на выявлении цепи событий, способных привести к системному кризису, что особенно важно при анализе геополитических факторов, которые по своей природе трудно прогнозируемы. Таким образом, обратное стресс-тестирование предоставляет банкам возможность проактивно выявлять и смягчать потенциальные риски, связанные с геополитической нестабильностью.

Выявление сценариев, в которых геополитические потрясения приводят к существенной утрате капитала, позволяет банкам значительно повысить свою устойчивость и эффективность управления рисками. Анализ подобных сценариев, включающий моделирование последствий различных кризисов — от региональных конфликтов до глобальных торговых войн — дает возможность определить наиболее уязвимые точки в финансовой системе. Это, в свою очередь, позволяет разработать превентивные меры, такие как увеличение капитала, диверсификация активов и усиление контроля за транзакциями, чтобы смягчить потенциальные убытки. Акцент на проактивной оценке и подготовке к геополитическим рискам не только защищает финансовые институты, но и способствует общей стабильности финансовой системы, минимизируя возможность системных кризисов, вызванных внешними шоками.

Дальнейшие исследования в области стресс-тестирования должны быть направлены на интеграцию более сложных геополитических моделей. Существующие рамки часто упрощают динамику международных отношений, что снижает точность прогнозов относительно потенциальных финансовых потрясений. Внедрение передовых методов моделирования, учитывающих многофакторные взаимодействия, включая политические риски, экономическую взаимозависимость и социальную нестабильность, позволит более реалистично оценивать уязвимость банковской системы. Усовершенствованные модели способны выявлять скрытые каналы передачи геополитических шоков, предсказывать их масштаб и продолжительность, а также оптимизировать стратегии управления рисками для повышения устойчивости финансового сектора к непредсказуемым внешним воздействиям. Особенно перспективным представляется использование алгоритмов машинного обучения для анализа больших данных и выявления ранних индикаторов геополитической нестабильности.

Исследование показывает, что даже самые сложные модели оценки рисков уязвимы перед непредсказуемыми геополитическими потрясениями. Авторы предлагают новаторский подход к стресс-тестированию, позволяющий выявить наиболее вероятные сценарии, приводящие к истощению капитала. Это не просто математическое упражнение, но и попытка понять, как страхи и ожидания влияют на финансовые рынки. Как однажды заметил Исаак Ньютон: «Я не знаю, как я выгляжу в глазах других, но мне кажется, что я был ребенком, играющим с камешками на берегу моря, увлеченным поиском более гладких и совершенных, в то время как великий океан истины оставался неисследованным». Эта метафора особенно точно отражает суть работы: даже самые тщательные расчеты — лишь малая часть огромного и сложного мира, в котором геополитические риски постоянно меняются и требуют постоянного анализа и адаптации. Особенно важно, что предложенная методика позволяет установить прямую связь между геополитическими шоками и результатами регуляторного капитала, что крайне важно для обеспечения финансовой стабильности.

Куда же дальше?

Представленная работа, по сути, не столько решает проблему геополитических рисков в корпоративных кредитных портфелях, сколько лишь формализует тревогу. Все модели, в конечном счёте, решают экзистенциальные вопросы — как справиться с неопределённостью, а не экономические. Здесь же, попытка выстроить причинно-следственную связь между геополитическими шоками и истощением капитала — это, прежде всего, попытка обуздать страх, облечь его в математическую форму. Однако, истинная сложность заключается не в построении модели, а в понимании её создателя — в его предпосылках, надеждах и, главное, в его слепоте.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на усовершенствовании алгоритмов стресс-тестирования, повышении точности прогнозов. Но более важным представляется вопрос о самих предпосылках. Достаточно ли мы учитываем иррациональность участников рынка, их подверженность когнитивным искажениям и стадным инстинктам? Ведь, в конечном итоге, рынки — это не рациональные агенты, а биологические гипотезы с систематическими ошибками.

Настоящая задача заключается не в предсказании будущего, а в понимании того, что будущее всегда будет непредсказуемым. И любые модели, какими бы сложными они ни были, лишь иллюзия контроля над хаосом. Иллюзия, которая, впрочем, может оказаться вполне полезной — если помнить о её хрупкости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03983.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-08 18:34