Особенности ценообразования ипотечных контрактов

Наиболее сложной и вариативной величиной в цене ипотечного контракта выступает надбавка, отражающая риски ипотечного кредитования.

Основными составляющими надбавки, отражающей уровень риска выступают:

- кредитный риск;

- процентный риск;

- риск ликвидности.

Также банками рассматриваются при формировании данной надбавки риски ликвидности, валютные риски, рыночные риски и т.д.

Одним из основных рисков для ипотечных кредитов выступает кредитный риск - вероятность возможных убытков, вызванных несостоятельностью ипотечных клиентов. Т.е. кредитный риск - это риск того, что контрагент, т.е. кредитор или иной поставщик услуг не сможет выполнять свои финансовые обязательства или предоставлять услуги, и вследствие этого возникают финансовые убытки. Можно смягчить влияние этого риска, учитывая кредитное качество контрагента, устанавливая лимиты на концентрацию риска для каждого контрагента, проводя мониторинг кредитного качества контрагента относительно событий, приводящих к понижению рейтинга, и проводя переоценку по рынку.

Также значительным риском в ипотечном кредитовании выступает рыночный риск - вероятность снижения стоимости ипотечного актива из-за колебаний финансового рынка. Т.е. рыночный риск представляет из себя риск того, что активы станут недостаточными для выполнения обязательств по пассивам, из-за снижения стоимости активов и инвестиций в силу макроэкономических изменений (например, изменения процентных ставок или курсов валют) или других событий, которые влияют на значительную долю рынка (также называется систематический риск). Локализация и диверсификация активов могут защитить от рыночного риска за счет эффективности (и риска недостаточной эффективности) различных сегментов рынка. Это особенно касается тех активов, исполнение которых демонстрировало отсутствие корреляции или отрицательную корреляцию в различные моменты времени. Определенные виды рыночного риска можно хеджировать с помощью производных инструментов.

Риск ликвидности отражает вероятность несоответствия между наличием ликвидных средств (т.е. наличных средств) в соответствии с операционными обязательствами и обязательствам организации по пассивам. Может возникнуть вследствие множества причин (например, убытки вследствие другого риска, задержки или сбоя внутреннего или внешнего процесса, и поэтому средства отсутствуют в нужный момент времени). Для его снижения необходимо иметь доступ к денежным средствам на непредвиденные случаи, чтобы обеспечить наличие денежных средств, когда необходимо погашать долговые обязательства. При выборе источников финансирования между мгновенным и периодическим необходимо учитывать потребности в ликвидности и нормативные требования, предусмотренные регулирующими органами. Стратегия диверсификации финансирования, а также источники ликвидных средств на случай непредвиденных обстоятельств обеспечивают оптимальную защиту от материализации риска ликвидности.

Определение уровня каждого их основных видов рисков базируется не только на внутренних данных банка или иного субъекта, осуществляющего ипотечное кредитование, но и на глубоких исследованиях рынка с долгосрочным прогнозированием.

В целом, расчет надбавки за риск является очень сложным механизмом, включающим в себя анализ и прогнозирование больших объемов информации и обычно конкретные алгоритмы расчета рисковых надбавок в крупных банках индивидуальны.

Расчет цены ипотечных контрактов с помощью эконометрических моделей весьма трудоемок за счет значительного числа факторов. Так теоретическая модель множественной регрессии (если зависимость будет линейной) может иметь вид:

I_i = f(x₁, x₂, x₃, x₄) = a₀ + a₁·x₁ + a₂·x₂ + a₃·x₃ + a₄·x₄ + е, (2.2)

где x₁ - величина базовой ставки;

x₂ - надбавка, компенсирующая расходы на организацию кредитования (операционные и общие);

x₃ - надбавка, формирующая прибыль;

x₄ - надбавка, компенсирующая риски по ипотечным кредитам;

a₀, a₁, a₂, a₃, a₄ - коэффициенты;

е - остатки.

При этом определение величин коэффициентов данной модели может производится исходя из различных данных: в зависимости от основных источников финансовых ресурсов, политики управления рисками, способа организации ипотечного кредитования (розничная сеть, реализация через агентов) и т.д. Кроме того, для построения наиболее полной модели, необходимо величину x₄ (надбавки, компенсирующей риски по ипотечным кредитам) разделить в соответствие с основными видами рисков - кредитным риском, риском ликвидности, процентным риском, риском досрочного погашения. Однако даже такое разделение может быть недостаточным ввиду сложной и многоаспектной структуры большинства из рассмотренных рисков. В таком случае модель существенно усложняется.

2.2 Особенности моделирования ценообразования ипотечных контрактов на современном рынке

Моделирование ценообразования ипотечных контрактов на современном рынке осуществляется с помощью сложных экономико-математических моделей, непосредственная реализация которых в крупных банках и других субъектах ипотечного рынка существенно различается и в очень значительной степени зависит от нынешнего состояния рынка, модели ипотечного кредитования, применяемых источников финансирования и т.д.

Рассмотрим приведены основные положительные и отрицательные моменты использования различных источников финансирования ипотечного кредитования в банках и их влияние на уровень цен ипотечных контрактов.

Одним из наименее рисковых источников финансирования ипотечных контрактов выступают депозиты и наиболее ликвидные активы. Сильные и слабые стороны, а также возможности и риски депозитов, как источников финансирования ипотечного кредитования приведено на рис. 2.2.



Рис. 2.2. Основные положительные и отрицательные характеристики депозитов, как источников финансирования ипотечного кредитования

В целом для современных кредитных организациях, особенно в условиях неустойчивого курса национальной валюты и общих сложных экономических условиях использование депозитов в качестве источников финансирования ипотечного кредитования может быть достаточно эффективным, обеспечивая тем самым применение более низкой величины риска в ценообразовании ипотечных контрактов.

Сильные и слабые стороны, а также возможности и риски ликвидных активов (денежных средств или легко реализуемых активов), как источников финансирования ипотечного кредитования приведено на рис. 2.3.



Рис. 2.3. Основные положительные и отрицательные характеристики ликвидных активов, как источников финансирования ипотечного кредитования

В целом кредитные организации - участники ипотечного рынка могут использовать ликвидные активы в качестве источников финансирования ипотечного кредитования, но в весьма ограниченных пределах, что обусловлено в основном особенностями государственного регулирования и стоимостью содержания ликвидных активов.

Особый интерес для кредитных организаций, работающих на ипотечном рынке представляют различные долговые инструменты в качестве источников финансирования ипотечного кредитования:

- кредит под залог ипотечных активов;

- корпоративный долг (включая корпоративные облигации);

- краткосрочные заимствования (заимствования у ЦБ, межбанковский кредит); - репо (краткосрочный залог активов);

- облигации с ипотечным покрытием.

Сильные и слабые стороны, а также возможности и риски кредита под залог ипотечных активов, как источника финансирования ипотечного кредитования приведено на рис. 2.4.

Рис. 2.4. Основные положительные и отрицательные характеристики кредита под залог ипотечных активов, как источника финансирования ипотечного кредитования

Для достаточно финансово устойчивых кредитных организаций кредит под залог ипотечных активов выступает весьма эффективным источником финансирования ипотечного кредитования, но в свою очередь за счет его стоимости оказывает существенное влияние на увеличение цены ипотечных контрактов. Сильные и слабые стороны, а также возможности и риски корпоративного долга, как источника финансирования ипотечного кредитования приведено на рис. 2.5.

Рис. 2.5. Основные положительные и отрицательные характеристики корпоративного долга, как источника финансирования ипотечного кредитования

Использование корпоративного долга, как источника финансирования ипотечного кредитования в наибольшей степени выгодно для крупных игроков на рынке ипотечного кредитования (в России - для наиболее крупных банков), имеющих широкий круг видов деятельности и обладающих высокой компетенцией в работе на рынке капитала.

Сильные и слабые стороны, а также возможности и риски краткосрочных заимствований (заимствования у ЦБ, межбанковский кредит), как источника финансирования ипотечного кредитования приведено на рис. 2.6.

Рис. 2.6. Основные положительные и отрицательные характеристики краткосрочных заимствований, как источника финансирования ипотечного кредитования

Краткосрочные заимствования (заимствования у ЦБ, межбанковский кредит) выступают достаточно эффективным, хотя и скорее дополнительным источником финансирования ипотечного кредитования.

Сильные и слабые стороны, а также возможности и риски репо, как источника финансирования ипотечного кредитования приведено на рис. 2.7.



Рис. 2.7. Основные положительные и отрицательные характеристики репо, как источника финансирования ипотечного кредитования

Репо, как и краткосрочное заимствование может быть лишь дополнительным источником финансирования ипотечных кредитов.

Рис. 2.8. Основные положительные и отрицательные характеристики облигаций с ипотечным покрытием, как источника финансирования ипотечного кредитования

Облигации с ипотечным покрытием весьма эффективны в качестве источника финансирования ипотечных кредитов, но, как и корпоративный долг, в наибольшей степени выгодны для крупных игроков на рынке ипотечного кредитования

В целом, особенности финансирования ипотечных кредитов в основном и определяют уровень и базовой ставки и существенной части надбавки за риск. Определение уровня надбавки за риск является наиболее сложным в расчете среди всех компонентов цены ипотечных контрактов.

Необходимо отметить, что современный рынок ипотечного кредитования, особенно в США, является многоступенчатым и сложным, включающим в себя большое число финансовых инструментов, фактически определяющих особенности ценообразования ипотечных контрактов (рис. 2.9).

Рис. 2.9. Формирование многоярусной конструкции ипотечного кредитования (Клевцов, 2012, с.34)

При этом построение сложной многоярусной конструкции ипотечного кредитования привел к абсолютно неадекватному отношению к реальному риску, фактически многократно снижая его, что привело в США к низкой стоимости ипотечных контрактов, но в итоге вызвало ипотечный кризис 2008 года, который в итоге перекинулся на другие отрасли и послужил базой мирового финансово-экономического кризиса.

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

3.1 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;

a₀, a₁, a₂, …, a₈ - коэффициенты;

t - 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.

3.2 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%.

В целом, большинство выбранных банков подходит к ценообразованию своих ипотечных контрактов с позиции максимальной осторожности, устанавливая очень высокие ставки за счет высокой стоимости привлеченных источников финансирования ипотечных кредитов (ключевая ставка Банка России составляет в настоящее время 14%, при том, что в с 16 декабря 2014 года по 2 февраля 2015 года она составляла 17%) и высокой степени неопределенности прогнозов дальнейшего развития отечественной экономики.

Рис. 3.5. Структура выборки банков, использованных для построения модели, сгруппированных по величине ставок по депозитам сроком до 1 года в 2015 году

Данные рисунка 3.5 отражают распределение банков по степени агрессивности их политики на рынке депозитов сроком до 1 года, ставки по которым устанавливаются максимальными по сравнению с депозитами на более длительные сроки. Депозиты выступают одним из основных источников финансирования ипотечного кредитования в современных банках и, как следует из представленных данных, основная масса банков в настоящее время устанавливает ставки по депозитам на срок до одного года в диапазоне от 13% до 15% годовых, что соотносится с более высокими ставками по ипотечным кредитам у основной массы банков.

В целом же, ввиду того, что основную долю (более 80%) всех ипотечных кредитов выдается шестью банками с государственным участием, реальное влияние большинства коммерческих банков на общую модель ценообразования ипотечных контрактов минимальное.

В таблице 3.1 приведены основные характеристики использованных данных при построении модели цены ипотечных контрактов.

Таблица 3.1 Основные характеристики данных модели цены ипотечного контракта

Показатель	Среднее	Стандартная ошибка	Максимум	Минимум
Ii (цена ипотечного контракта), %	14,165	2,345	11,5	19,25
Х1 (величина ставки депозита до1 года), %	7,683	1,269	5,8	10,25
Х2 (величина ставки депозита на срок 3 и более года), %	10,286	2,81	7,1	16
Х3 (рентабельность активов), %	1,071	1,285	-2,95	4,98
Х4 (доля ипотечного портфеля в общем кредитном портфеле), %	16,33	20,245	0,4	94,44
Х5 (доля ипотечного портфеля в кредитном портфеле физических лиц), %	44,2	28,549	2	100
Х6 (доля просроченной задолженности по кредитам в кредитном портфеле), %	4,362	3,042	0,17	12
Х7 (учет влияния Сбербанка), ед.	0,02	0,140	0	1
Х8 (учет влияния уровня государственного участия), ед.	0,14	0,348	0	1

Как видно из таблицы 3.1, средняя цена ипотечных контрактов составляла 14,165%, при колебаниях от 11,5% до 19,25%. При этом средний размер величины ставки депозита на срок до 1 года составлял 7,683% при колебаниях от 5,8% до 10,25%. Средний размер величины ставки депозита на срок до 3 лет составлял 10,286% при колебаниях от 7,1% до 16%. Средний размер рентабельности активов банков составлял 1,071% при колебаниях от -2,95% до 4,98%. Средний размер доли ипотечного портфеля в общем кредитном портфеле банков составлял 16,33% при колебаниях от 0,4% до 94,44%. Средний размер доли ипотечного портфеля в кредитном портфеле физических лиц банков составлял 44,2% при колебаниях от 2% до 100%. Средний размер доли просроченной задолженности по кредитам физических лиц в кредитном портфеле физических лиц составлял 4,362% при колебаниях от 0,17% до 12%.

Дополнительно в модели были учтены 2 дамми-переменные для 2013 и 2014 годов (t2013=1 если данные характеризуют 2013 год, t2013=0 для остальных лет; аналогично для t2014), чтобы учесть возможную взаимосвязь отчетного периода с зависимой переменной.

Прежде чем приступить к регрессионному анализу, был проведен тест на выбросы - наблюдения, имеющие значения, отличающиеся от среднего по выборке, и способные негативно повлиять на предсказательную силу модели. С этой целью была использована DFITS-статистика, в результате которой 23 выброса были определены в модели и исключены из дальнейшего эконометрического анализа.

Результаты моделирование в STATA приведены на рисунке 3.6.



Рисунок 3.6. Результаты построения модели цены ипотечных контрактов на российском банковском рынке

В результате проведенного моделирования получены значения коэффициентов для модели цены ипотечных контрактов на российском банковском рынке. После удаления выбросов переменная x7 стала сильно коррелировать с x8, в связи с чем, x7 была удалена из модели.

По данным таблицы 3.2 модель цены ипотечных контрактов на российском банковском рынке будет иметь вид:

I_i = 5,24 - 0,63·x₁ + 0,32·x₂ - 0,03·x₃ - 0,004·x₄ - 0,002·x₅ + 0,001·x₆ - 0,024·x₈ + 1,17·t2013 + 1,97·t2014.(3.2)

Оценим полученную модель ипотечных контрактов на российском банковском рынке.

Дополнительно была произведена проверка на наличие мултиколинеарности в модели. На следующем рисунке представлены вычисленные значения VIF (степени раздутия дисперсий) для каждой переменной:



Рисунок 3.7. VIF модели

Таким образом, найденные высокие значения VIF свидетельствуют о наличии мультиколинеарности между x1, x2 и t2014. Было решено исключить переменную t2014 из модели. В дальнейшем, были отдельно рассмотрены 2 модели, в каждой из которых фигурирует только одна из двух данных переменных. Далее, было выяснено, что модель, включающая в себя х1 имеет более высокий коэффициент детерминации, вследствие чего, было решено оставить только эту переменную в модели.

После удаления мультикорелированных переменных VIF приняли нормальные значения (меньше 5):

Рисунок 3.8. VIF модели

Следующим шагом было удаление из регрессии всех незначимых на 10% уровне значимости переменных. В итоге, результаты анализа модели приняли следующий вид (рис. 3.9):

Рисунок 3.9. Результаты построения модели цены ипотечных контрактов на российском банковском рынке

Сама регрессия выглядит следующим образом:

I_i = -3,55 + 2,217·x₁ - 0,008·x₄ + 0,357·x₈ + 2,088·t2013.

Таким образом, значимыми остались коэффициенты при переменных x1 - величина ставки депозита на срок до одного года, %; x4 - доля ипотечного портфеля в общем кредитном портфеле, %; x8 - учет влияния уровня государственного участия (дамми); t2013 - учет влияния 2013 года (дамми).

Графический анализ ошибок модели не дал оснований полагать о присутствии взаимосвязи ошибок (рис. 3.10), что дает основания для предположения об отсутствии гетероскедастичности.



Рисунок 3.10. Ошибки модели

Тем не менее, тест Бройша-Пагана показал, что гипотеза о гомоскедастичности ошибок отвергается на 10% уровне значимости (рис. 3.11), значит, в модели присутствует гетероскедастичность.

Рисунок 3.11. Тест Бройша-Пагана на проверку наличия гомоскедастичности ошибок.

После применения робастного оценивания, оставшись значимыми на 10% уровне значимости, те же коэффициенты поменяли только стандартные отклонения (Рис. 3.12):



Рисунок 3.12. Результаты анализа модели с применением робастной оценки

Коэффициент детерминации в итоговой модели R² = 0,9346, т.е. 93,46% вариации цены ипотечного контракта (процентной ставки по ипотечному кредиту) по этой модели объясняется вариацией уровня предложенных факторов. Иными словами, коэффициент детерминации показывает, что предложенная модель достаточной степени точно описывает процесс формирования цены ипотечного контракта.

Графический анализ распределения ошибок модели дал основания полагать о наличии нормальности ошибок (рис. 3.14). Однако тест Харки-Берра на нормальность ошибок показал о том, что гипотеза о нормальности ошибок отвергается на 10% уровне значимости (рис. 3.13):

Рисунок 3.13. Тест на нормальность ошибок



Рисунок 3.14. Распределение ошибок модели.

Таким образом, была построена модель цены ипотечных контрактов на российском банковском рынке, обладающая сравнительно высокой предсказательной силой и способной адекватно оценивать реальные данные.

Подводя итог, можно отметить, что ценообразование ипотечных контрактов является сложным процессом, требующим не только высокой квалификации специалистов (в первую очередь аналитиков, прогнозирующих риски по ипотечным кредитам), но и значительного массива информации, включающего в себя помимо внутренних данных банка о стоимости привлекаемых финансовых ресурсов для финансирования ипотечного кредитования, уровне расходов на общие и операционные расходы, нормы прибыли, также и очень значительный объем внешней информации, включающей в себя состояние и прогноз рынка (кредитования, строительства, общие тенденции экономического роста и т.д.). Наиболее сложно рассчитываемой составляющей цены ипотечных контрактов выступает расчет уровня надбавки, компенсирующей риски по ипотечному кредитованию, особенно после последнего финансового кризиса, начавшегося именно на ипотечном рынке.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подводя итог, можно сделать ряд обобщающих выводов.

Ипотека представляет собой разновидность залога как одной из форм имущественного обеспечения исполнения должником своего обязательства, при которой недвижимое имущество, являющееся предметом залога, остается в собственности должника, а кредитор получает право получить удовлетворение своих требований за счет реализации данного имущества в случае невыполнения должником своего обязательства. Сущность ипотечного кредита состоит в финансировании должника с использованием ипотеки в качестве обеспечения исполнения им своего обязательства по возврату полученных денежных средств.

Разнообразие ипотечных кредитов позволяет классифицировать их по различным основаниям, каждое из которых позволяет выявить особенности конкретной разновидности ипотечного кредита применительно к соответствующей его характеристике. Тем самым классификация ипотечных кредитов позволяет глубже понять их сущность и специфику. Например, в зависимости от особенностей кредитора (статус, форма собственности, степень специализации) возможно выделение ипотечных кредитов, предоставляемых, соответственно: банковскими и небанковскими организациями; государственными, частными или общественными организациями; универсальными или специализированными организациями. По способу предоставления кредита жилищное ипотечное кредитование классифицируется на две основные модели: немецкая модель, базирующаяся на ссудо-сберегательном принципе; американская модель, в которой от заемщика требуется наличие собственных средств в размере 10-30% от стоимости приобретаемой недвижимости. По способу амортизации долга ипотечные кредиты могут быть классифицированы на такие виды как: постоянный ипотечный кредит; ипотечный кредит с переменными выплатами; ипотечный кредит с единовременным погашением в соответствии с особыми условиями; ипотечные кредиты с нарастающими платежами; ипотечные кредиты с индексацией непогашенной суммы долга; ипотечные кредиты, предусматривающие финансовый интерес кредитора. Исходя из особенностей кредитной ставки, ипотечные кредиты делятся на: кредиты с фиксированной процентной ставкой; кредиты с переменной процентной ставкой.

В современной экономической науке принято выделять три основных (классических) модели ипотечного кредитования: усеченно-открытая модель (Россия и т.д.); сбалансированно-автономная модель (Германия и т.д.); расширенно-открытая модель (США и т.д.). Выбор той или иной модели определяет уровень затрат экономического субъекта, осуществляющего ипотечное кредитование, а соответственно и выступает определяющим фактором ценообразования ипотечных контрактов. В целом в современной экономике построение систем ипотечного кредитования практически во всех странах строится на классических моделях с различной степенью участия государства на рынке ипотечного кредитования.

Однако в наиболее общем случае структура цен ипотечных контрактов достаточно постоянна и включает в себя следующие основные части:

- величина базовой ставки, которая обычно представляет из себя цену за которые банки или иные экономические субъекты, предоставляющие ипотечные кредиты, привлекают финансовые ресурсы;

- надбавка, отражающая восполнение банком или иным субъектом, предоставляющим ипотечные кредиты, потери, связанные с основными рисками по ипотечным кредитам (риски досрочного погашения, риски процентных ставок, кредитные риски);

- надбавка, компенсирующая для банков или иных экономических субъектов, предоставляющие ипотечные кредиты, расходы по организации ипотечного кредитования (к таким расходам относятся как операционные расходы непосредственно на осуществление ипотечного кредитования, так и различные общие расходы, которые в целом распределяются на каждое из подразделений организации); - надбавка, направленная на формирование банками или иными экономическими субъектами, предоставляющие ипотечные кредиты, прибыли от осуществления деятельности по ипотечному кредитованию.

Моделирование ценообразования ипотечных контрактов на современном рынке осуществляется с помощью сложных экономико-математических моделей, непосредственная реализация которых в крупных банках и других субъектах ипотечного рынка существенно различается и в очень значительной степени зависит от нынешнего состояния рынка, модели ипотечного кредитования, применяемых источников финансирования и т.д. Особенности финансирования ипотечных кредитов в основном и определяют уровень и базовой ставки и существенной части надбавки за риск. Определение уровня надбавки за риск является наиболее сложным в расчете среди всех компонентов цены ипотечных контрактов.

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 ставка, что в основном достигается либо снижением рисковой составляющей, либо маржи банка.

Построение эконометрической модели цены ипотечного контракта было основано на следующих допущениях: для расчета не были использованы данные по процентным ставкам льготной ипотеки; для построения модели использовались следующие основные данные - срок ипотеки от 10 лет, а первоначальный взнос составляет 50%; для построения модели использовалась информация по ипотечным кредитам на приобретение недвижимости в новостройках (на первичном рынке); построенная модель не учитывает особенности требований к заемщику при предоставлении ипотечного кредита - подразумевается, что у него в данном банке имеется положительная кредитная история; все данные по процентам по ипотечным кредитам получены из открытых источников (в основном официальные сайты банков) и могут не отражать реальной ситуации.

Построение модели цены ипотечного контракта в России производилось с помощью линейной многофакторной регрессии по 50 российским банкам разного размера за 3 года. Для построения модели 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 уровня государственного участия.

Данные по величине просроченной задолженности, величине активов и т.д. анализируются на 01 января 2013, 2014 и 2015 годов. Данные по ставкам депозитов и ипотечных кредитов анализируются по данным на 01 января для 2013 и 2014 года и 20 апреля 2015 года. 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 (так как на начало 2015 года большинство российских банков фактически приостановили ипотечное кредитование).

Построенная модель цены ипотечных контрактов на российском банковском рынке будет иметь вид:

I_i = -3,55 + 2,217·x₁ - 0,008·x₄ + 0,357·x₈ + 2,088·t2013.

Коэффициент детерминации в этой модели R² = 0,9346, т.е. 93,46% вариации цены ипотечного контракта (процентной ставки по ипотечному кредиту) по этой модели объясняется вариацией уровня предложенных факторов.

Анализ точности построенной модели цены ипотечных контрактов на российском банковском рынке показал, что она является достаточно адекватной и может быть рекомендована для использования в экономических расчетах.

Ценообразование ипотечных контрактов является сложным процессом, требующих не только высокой квалификации специалистов (в первую очередь аналитиков, анализирующих и прогнозирующих риски по ипотечным кредитам), но и значительного массива информации, включающего в себя помимо внутренних данных банка о стоимости привлекаемых финансовых ресурсов для финансирования ипотечного кредитования, уровне расходов на общие и операционные расходы, нормы прибыли, также и очень значительный объем внешней информации, включающей в себя состояние и прогноз рынка (кредитования, строительства, общие тенденции экономического роста и т.д.).

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Буев М.В. Ценообразование на деривативы: как кризис 2008 года повлиял на банковскую аналитику // CBonds Review. - 2012. - №11.

2. Бухвалов А.В. Асимметрия между инсайдерами и аутсайдерами: проблемы двойственности оценки активов компаний // Российский журнал менеджмента. - 2008. - №4. - Т.6.

3. Власов А.В. Совершенствование механизма ипотечного жилищного кредитования. Автореф. дисс…к.э.н. - М.: АНО ВПО Российская академия предпринимательства, 2012.

4. Ганжа С.В., Роговский Е.И., Ганжа Н.С. Механизм ипотечного кредитования под залог земель сельскохозяйственного назначения: классический подход и региональный опыт современной России // Известия АлтГУ. - 2012. - №2-1(74).

5. Гасанов И.И., Ерешко Ф.И. Моделирование ипотечных механизмов с самофинансированием // Сообщения по прикладной математике ВЦ РАН. М.: ВЦ РАН, 2008.

6. Государственная политика стимулирования развития жилищной ипотеки // Сборник научных трудов «Вопросы образования и науки: теоретический и методический аспекты», Тамбов, 2012.

7. Гришаев С.П. Ипотека на современном этапе. Комментарий законодательства // Правовая система «КонсультантПлюс», 2013.

8. Грудцына Л.Ю., Козлова М.Н. Инструменты ипотечного кредитования // Законодательство и экономика. - 2006. - №2.

9. Гуев А. Ипотечное жилищное кредитование. Жилье взаймы. - М.: Феникс, 2012.

10. Даниленко С.А., Комиссарова М.В. Банковское потребительское кредитование: учебно-практическое пособие. - М.: Юстицинформ, 2011.

11. Додд Р. Непервоклассные ипотеки: щупальца кризиса // Финансы & развитие. - 2007. - №12.

12. Дударева Е.В. Правовая характеристика кредитного договора на приобретение жилья // Юридическая работа в кредитной организации. - 2007. - №2.

13. Ерешко Ф.И., Гасанов И.И. Анализ моделей принятия решений в кредитных организациях // XII Всероссийское совещание по проблемам управления. - 2014. - 16-19 июня.

14. Иванова Н., Каменских М., Козлов К. и др. Обзор банковского сектора в странах ВЕ и СНГ. - М.: Центр макроэкономических исследований Сбербанка России, 2012.

15. Казакова Е. Банковское кредитование в России: учебник. - М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012.

16. Киселев А.А. Предмет договора ипотеки // Нотариус. - 2012. - №2.

17. Клевцов В.В. Ипотечное кредитование в механизме жилищного финансирования: Автореферат дисс… д.э.н. - М.: МЭСИ, 2012.

18. Клевцов В.В. Механизм жилищного финансирования: теория, методология, практика. - М.: МЭСИ, 2012.

19. Клевцов В.В. Управление ипотечными программами: инвестиционный аспект // Аудит и финансовый анализ. - 2009. - №6.

20. Кольцова Н.Ю. Состояние и особенности развития рынков ипотечного кредитования в европейских странах // Финансы, денежное обращение и кредит. - 2011. - №5.

21. Коречков Ю.В., Гончаров Д.В. Риски и противоречия ипотечного капитала как сложноструктурированной экономической системы // Науковедение. - 2014. - №6.

22. Кричевский Н.А., Калинин М.И. Ипотечное жилищное кредитование. - М.: Дашков и Ко, 2006.

23. Литвинова С.А. Зарубежные модели ипотечного кредитования и их применение в России // Аудит и финансовый анализ. - 2011. - №6.

24. Основы ипотечного кредитования / Под ред. Н.Б. Косаревой. Ї М.: Фонд «Институт экономики города», 2006.

25. Пересыпкина Н.В. Ипотечные ценные бумаги как инструмент решения проблемы обеспечения жильем населения // Вестник ВУиТ. - 2010. - №19.

26. Петюков С.Э Кредитование инвестиционных проектов в Российской Федерации. - М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014.

27. Пилавова Э. Г. Строительно-сберегательное общество как основной институт развития массового ипотечного кредитования в развитых и развивающихся странах // Вестник Челябинского государственного университета. Экономика. - 2011. - №16.

28. Полтерович В.М., Старков О.Ю. Проектирование выхода из институциональной ловушки (на примере ипотеки в России): труды VI Московской Международной конференция по исследованию операций ORM '2010. - 2010. - 19-23 сентября.

29. Просветов Г.И. Финансовый анализ: задачи и решения: Учебно-практическое пособие. - М.: Издательство «Альфа-Пресс», 2009.

30. Разумова А.В. Анализ моделей ипотечного кредитования, сложившихся в мировой практике, Экономический простор. - 2008. - №2.

31. Разумова И.А. Ипотечное кредитование: Учебное пособие. - СПб.: Питер, 2009.

32. Руководство по жилищному ипотечному кредитованию. - М.: Международная финансовая корпорация, 2008.

33. Русецкий А.Е. Государственная регистрация ипотеки: Научно-практическое пособие. - М.: Юстицинформ, 2009.

34. Рябченко А.А. Организационный механизм взаимодействия ипотечных инвестиционных паевых фондов с субъектами рынка ипотечного кредитования РФ: Автореферат дисс… к.э.н. - М.: Государственный университет управления, 2013.

35. Сазонова М.Н. Механизмы управления ипотечными рисками // Аудит и финансовый анализ. - 2009. - №2.

36. Слекеничс А. Анализ типичных проблем разработки ипотечных кредитных продуктов // Рынок ценных бумаг. - 2004. - №13.

37. Смоляк И.А. Моделирование обеспечения портфеля секьюритизированных ипотечных кредитов: Автореферат дисс… к.э.н. - М.: ФГОБУВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», 2013.

38. Суворов Г. Ипотечные продукты с плавающей ставкой // Рынок ценных бумаг. - 2006. - №4.

39. Туктаров Ю. Секьюритизация ипотечных и иных кредитов после недавних изменений законодательства. - М.: Legal Capital Partners, 2013.

40. Тюменцев С.Ю. Институциональный механизм ипотеки // Экономический вестник Ростовского государственного университета. -2008. - №1. - Т.6.

41. Фисюн О.А. Балансовая модель платежных потоков при управлении ипотечными облигациями на основе стандартного пополняемого пула с переменной процентной ставкой // Экономические науки. - 2010. - №4.

42. Чернов В., Ганьшина С. Экспертная система для ипотечного кредитования, основанная на нечетких продукционных правилах. - М.: Синергия, 2012.

43. Шанавазова М.С. Теоретические аспекты исследования ипотечного жилищного кредитования // Научный журнал КубГАУ. - 2012. - №76(02). - С.4.

44. Шкарупа Е.А. Формирование и развитие системы земельно-ипотечного кредитования // Финансы и кредит. - 2012. - №2.

45. Экономическая энциклопедия / Под ред. Л.И. Абалкина. - М.: Экономика, 2012.

46. Яблонская А. Долгосрочное банковское кредитование в России: теория и практика. - М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014.

47. Fabozzi, Frank J., Atsuo Konishi The handbook of assets / liability management. Chicago: IRWIN Professional Publishing, 1996. - 506 р.

48. Jordа Т., Schularick M., Taylor A.M. Betting the House // NBER Working Paper. - 2014. - No. 20771.