Рейтинговое агентство «Эксперт РА» регулярно публикует матрицу дефолтов, которая пользуется высокой востребованностью среди профессиональных участников рынка, включая инвесторов и риск-менеджеров. Этот инструмент позволяет оценивать кредитные риски, присущие компаниям и финансовым инструментам. Он представляет собой результат многолетнего анализа и систематизации данных. Далее мы рассмотрим порядок построения матрицы дефолтов и ключевые особенности, которые обеспечивают ее уникальность и практическую значимость для участников рынка.
Анна Похваленская, младший директор отдела валидации «Эксперт РА» |
Чтобы понять принципы формирования матрицы дефолтов, начнем с базовых определений. Кредитный рейтинг компании – это оценка ее кредитоспособности, которая отражает способность выполнять финансовые обязательства перед кредиторами и инвесторами. Он рассчитывается на основе анализа и оценки состояния ликвидности, уровня долговой нагрузки, адекватности и устойчивости доходов, качества активов, рыночных позиций и перспектив развития бизнеса и других факторов. Кредитный рейтинг служит индикатором финансовой устойчивости компании и риска дефолта. Сам термин «дефолт» в общем понимании отражает неспособность эмитента или заемщика исполнить свои долговые обязательства перед инвесторами или кредиторами соответственно.
Стоит отметить, что дефолты объектов различных типов могут быть зафиксированы на основании разных признаков в зависимости от специфики определенного типа объекта рейтинга. Ярким примером такой зависимости являются банки, для которых возможен отзыв лицензии на осуществление банковских операций, что будет свидетельствовать о наступлении дефолта согласно применимой методологии. При этом такое событие нерелевантно, например, для нефинансовых компаний и других нерегулируемых объектов.
Кредитный рейтинг отражает относительную вероятность дефолта компании или выпуска долговых инструментов. То есть, кредитные рейтинги помогают ранжировать компании или инструменты друг относительно друга по кредитному качеству или риску неисполнения обязательств. Иными словами: рейтинг отражает положение конкретной компании в общем ряду сопоставимых компаний. Если мы говорим о российской рейтинговой шкале, значит, в ее рамках российские компании сравниваются между собой.
Рейтинговые методологии не задают конкретные значения вероятностей дефолта для уровней рейтинга, а значит, и сами кредитные рейтинги по умолчанию не отражают абсолютную вероятность дефолта как некую величину или диапазон, например, 10% или 10-20% вероятности того, что компания допустит дефолт в течение ближайшего года. Тем не менее, теоретические вероятности дефолта могут быть примерно определены на основе исторических частот дефолта объектов с различными уровнями рейтинга.
Исторические, или же наблюдаемые, частоты дефолта получены путем аккумуляции статистики дефолтов, которые были допущены компаниями (или по выпускам долговых инструментов), имевшими кредитный рейтинг агентства. Подобная статистика рейтингового агентства «Эксперт РА» особенно богата и обширна, так как она систематически собирается и анализируется на протяжении более 20 лет. На основе накопленных данных осуществляется расчет исторической дефолтности на разных горизонтах наблюдения как в разрезе рейтинговых уровней, так и в разрезе рейтинговых категорий. Расчетные величины в указанных разрезах, так называемые «матрицы дефолтов», публикуются на сайте «Эксперт РА» с периодичностью раз в полгода в рамках документа «Исторические данные об уровнях дефолта по рейтинговым категориям применяемых рейтинговых шкал».
Построение «матрицы дефолтов» осуществляется на основе фактической статистики рейтинговых наблюдений. Рейтинговое наблюдение – это уникальная запись по отдельному объекту рейтинга, содержащая в себе идентификатор объекта рейтинга, дату фиксации наблюдения (для «матрицы дефолтов» наблюдения фиксируются на начало каждого из годов), уровень рейтинга на дату наблюдения и флаг дефолта на рассматриваемых горизонтах (при его наличии).
Простановка флагов дефолта, или разметка рейтинговых наблюдений на устойчивые и дефолтные, на рассматриваемых временных горизонтах осуществляется на основе информации о дате каждого события дефолта. Фиксация каждого отдельного события дефолта основана на определении дефолта, представленном в методологии, применимой к конкретному типу объекта рейтинга. Например, в случае отзыва лицензии на осуществление банковской деятельности у банка дата дефолта соответствует дате отзыва лицензии, а в случае нефинансовой компании, не исполняющей свои долговые обязательства, событие дефолта будет зафиксировано при возникновении просрочки 10 и более рабочих дней. Таким образом, вариативность причин для фиксации дефолта требует непрерывного мониторинга разнообразных публичных и непубличных источников, информация из которых может свидетельствовать о произошедших дефолтах или сигнализировать о повышенной вероятности дефолта в будущем. Причем даже в случае, если рейтинг объекта давно отозван, актуальная информация о возможных признаках его дефолта продолжает находиться под наблюдением.
Матрица дефолтов строится на всей располагаемой статистике по рейтингам «Эксперт РА». В таблице 1 в качестве примера приведена матрица в разрезе рейтинговых уровней на 01.01.2025. Символ «–» в таблице характеризует отсутствие наблюдений для соответствующего уровня рейтинга на годовые даты и (или) дефолтов на заданном временном горизонте. В данном примере статистика аккумулирована за период с 2001 года по 2024 год и включает в себя рейтинговые наблюдения на начало каждого из годов периода. В общей сложности статистика за 2001 – 2024 гг. насчитывает 7560 рейтинговых наблюдений. Выборка для расчета частоты дефолтов по определенному уровню рейтинга на определенном временном горизонте формируется накопленным итогом, то есть включает статистику за все время, на протяжении которого она аккумулируется. Для каждого уровня рейтинга и каждого горизонта наблюдения вычисляется отношение количества дефолтных наблюдений к общему количеству рейтинговых наблюдений. На примере данных из таблицы 1: накопленная статистика содержит 613 рейтинговых наблюдений, соответствующих уровню ruBB, 31 из которых имеют флаг дефолта на горизонте 1 года, следовательно, однолетняя наблюдаемая дефолтность этого уровня равна 5,06%; накопленная статистика содержит 221 наблюдение, соответствующее уровню ruB-, 33 из которых имеют флаг дефолта на горизонте 3 лет, следовательно, трехлетняя наблюдаемая дефолтность этого уровня равна 14,93%.
Таблица 1. Уровни (частоты) дефолта по рейтинговым уровням национальной российской рейтинговой шкалы «Эксперт РА» для всех объектов рейтинга, кроме структурных облигаций и инструментов структурированного финансирования за период с 01.01.2001 по 01.01.2025.
| Уровень рейтинга | Частота дефолтов на горизонте 1 года | Частота дефолтов на горизонте 2 лет | Частота дефолтов на горизонте 3 лет |
| ruAAA | – | – | – |
| ruAA+ | – | – | 0,49% |
| ruAA | 0,25% | 0,76% | 0,76% |
| ruAA- | – | 0,54% | 0,81% |
| ruA+ | 0,61% | 0,82% | 1,43% |
| ruA | 0,74% | 2,79% | 3,90% |
| ruA- | 0,51% | 1,35% | 2,19% |
| ruBBB+ | 1,19% | 2,57% | 4,55% |
| ruBBB | 2,14% | 4,48% | 6,82% |
| ruBBB- | 1,61% | 4,97% | 9,21% |
| ruBB+ | 3,14% | 7,73% | 11,11% |
| ruBB | 5,06% | 13,38% | 20,72% |
| ruBB- | 6,89% | 11,48% | 16,39% |
| ruB+ | 6,27% | 12,54% | 19,40% |
| ruB | 5,29% | 9,75% | 13,65% |
| ruB- | 4,98% | 11,31% | 14,93% |
| ruCCC | 13,30% | 21,10% | 26,15% |
| ruCC | 28,57% | 38,10% | 42,86% |
| ruC | – | – | – |
| ruRD | – | – | – |
| ruD | – | – | – |
Важным свойством наблюдаемых частот дефолта является их изменчивость во времени в зависимости от динамики и характеристик рейтингового портфеля агентства, состояния операционной среды, регулирования, макроэкономики и прочих факторов.
Нестатичностью частот обусловлена ложность предположения, что эмитент с определенным рейтингом всегда будет подвержен риску дефолта с фиксированной вероятностью, например, 10% на горизонте года. Именно ввиду изменчивости этой величины в целях сопоставимости данных, обеспечения универсальной интерпретации и относительной устойчивости оценок во времени кредитные рейтинги по умолчанию отражают лишь относительную вероятность дефолта.
Теоретические вероятности дефолта рассчитываются на основе наблюдаемых частот дефолта в разрезе уровней или категорий рейтинга. Ввиду зависимости теоретических вероятностей от наблюдаемой дефолтности, они также подвержены изменениям, причины которых были описаны выше.
Для построения теоретических вероятностей используется математическая модель на основе логистической функции с двумя параметрами. В таблице 2 приведены теоретические вероятности дефолта по рейтинговым уровням, построенные на основе наблюдаемых частот дефолта за период 2001 – 2024 гг.
Таблица 2. Теоретическая вероятность дефолта по рейтинговым уровням национальной российской рейтинговой шкалы «Эксперт РА» для всех объектов рейтинга, кроме структурных облигаций и инструментов структурированного финансирования за период с 01.01.2001 по 01.01.2025.
| Уровень рейтинга | Теоретическая вероятность дефолта на горизонте 1 года | Теоретическая вероятность дефолта на горизонте 2 лет | Теоретическая вероятность дефолта на горизонте 3 лет |
| ruAAA | 0,143% | 0,562% | 0,989% |
| ruAA+ | 0,218% | 0,796% | 1,374% |
| ruAA | 0,284% | 0,994% | 1,693% |
| ruAA- | 0,371% | 1,240% | 2,083% |
| ruA+ | 0,484% | 1,545% | 2,561% |
| ruA | 0,631% | 1,924% | 3,145% |
| ruA- | 0,823% | 2,395% | 3,858% |
| ruBBB+ | 1,072% | 2,976% | 4,724% |
| ruBBB | 1,396% | 3,694% | 5,772% |
| ruBBB- | 1,815% | 4,577% | 7,037% |
| ruBB+ | 2,357% | 5,658% | 8,553% |
| ruBB | 3,056% | 6,975% | 10,359% |
| ruBB- | 3,954% | 8,572% | 12,494% |
| ruB+ | 5,102% | 10,493% | 14,996% |
| ruB | 6,561% | 12,785% | 17,897% |
| ruB- | 8,399% | 15,490% | 21,218% |
| ruCCC | 13,524% | 22,273% | 29,137% |
| ruCC | 25,834% | 35,905% | 43,681% |
| ruC | 51,756% | 58,956% | 65,416% |
Рассчитанные теоретические вероятности дефолта представляют собой ценный инструмент для участников финансового рынка. Они позволяют эффективно управлять кредитными рисками, оценивать потенциальные потери по инвестиционным портфелям и принимать обоснованные решения в области корпоративных финансов. Теоретические вероятности дефолта особенно востребованы при построении комплексных систем риск-менеджмента и разработке стратегий хеджирования кредитных рисков.