Кредитный рейтинговый процесс: теоретические основы, проблемные особенности и перспективы развития в условиях российского регулирования

Сущность и историческая эволюция рейтингового процесса

В современной глобальной финансовой системе кредитный рейтинг выступает не просто как экспертная оценка, а как ключевой элемент инфраструктуры рынка капитала, обеспечивающий его прозрачность и эффективность.

Кредитный рейтинг по своей сути определяется как структурированная, непредвзятая мера кредитоспособности — способности и готовности — частного лица, предприятия, региона или страны своевременно и в полном объеме исполнять свои финансовые обязательства. Рейтинговый процесс представляет собой комплексную, многоэтапную процедуру, включающую сбор и анализ количественной финансовой информации, оценку качественных факторов (управление, конкурентная позиция) и присвоение финальной рейтинговой оценки. Основная миссия рейтинговых агентств (РА) заключается именно в этом: снизить информационную асимметрию и повысить эффективность распределения капитала, тем самым увеличивая прозрачность финансовых рынков.

Из этого следует практическая выгода: чем выше точность и непредвзятость рейтинга, тем ниже премия за риск, которую приходится платить эмитенту, что напрямую удешевляет стоимость его заимствований.

Историческая ретроспектива: От Г.В. Пура и Дж. Муди до современных РА

Эволюция рейтингового процесса уходит корнями в XIX век. Началом можно считать работы Генри Варнума Пура, который в 1860 году начал публиковать информацию о финансовом состоянии американских железнодорожных компаний, что стало первым шагом к систематизации данных для инвесторов.

Однако современный формат публичного присвоения буквенных рейтингов долговым ценным бумагам был впервые внедрен Джоном Муди (John Moody). В 1909 году, основав агентство Moody’s, он предложил инвесторам стандартизированную, буквенную оценку облигаций железнодорожных компаний. Этот шаг имел колоссальное значение: он позволил инвесторам избежать огромных трансакционных издержек, связанных с самостоятельным глубоким анализом каждого эмитента. Эпоха, когда инвесторы вынуждены были полагаться исключительно на слухи или дорогостоящие внутренние аудиты, подошла к концу, заложив основу для «Большой тройки» (Moody’s, S&P, Fitch), которая до сих пор доминирует на мировом рынке.

Типы рейтинговых процессов

Рейтинговые процессы охватывают широкий спектр финансовых объектов, каждый из которых требует специфической методологии:

1. Суверенные рейтинги: Оценка кредитоспособности государств. Крайне важны для определения стоимости заимствований на международном рынке.
2. Корпоративные рейтинги: Оценка кредитоспособности нефинансовых компаний. Базируются на анализе финансовой устойчивости, операционной эффективности, качества управления и отраслевых рисков.
3. Рейтинги финансовых организаций: Оценка банков, страховых компаний, НПФ. Особое внимание уделяется капиталу, ликвидности, качеству активов и операционной среде (КАЧУС: Капитал, Активы, Качество управления, Уровень доходов, Структура ликвидности).
4. Рейтинги долговых инструментов: Оценка конкретных выпусков облигаций или евробондов.

Процесс присвоения рейтинга всегда включает одновременный анализ как количественных факторов (финансовые коэффициенты, структура баланса), так и качественных факторов (конкурентная позиция, стратегия, качество корпоративного управления). Анализ в ведущих агентствах (например, в АКРА) не является чисто статистическим, а представляет собой комбинацию этих характеристик с учетом субъективных корректировок и прогнозируемой эволюции рисков.

Институционально-правовая среда рейтингового пространства Российской Федерации

Развитие рейтинговой индустрии в России прошло сложный путь, кульминацией которого стала реформа, инициированная после 2014 года. До этого момента российский рынок был практически полностью зависим от оценок международных агентств. Геополитические изменения, а также необходимость повышения финансового суверенитета, привели к формированию строгой национальной системы регулирования.

Ключевой тезис: Реформа рейтинговой деятельности после 2014 года

Ключевым этапом реформирования стало принятие Федерального закона от 13.07.2015 № 222-ФЗ «О деятельности кредитных рейтинговых агентств в Российской Федерации…». Этот закон стал краеугольным камнем для создания национального рейтингового пространства, установив четкие правила игры, повысив требования к прозрачности методологий и, самое главное, определив роль Центрального банка как ключевого регулятора.

Нормативно-правовая база: Федеральный закон № 222-ФЗ и требования ЦБ РФ

Закон № 222-ФЗ ввел жесткий барьер входа на рынок: рейтинговую деятельность на территории РФ вправе осуществлять только юридические лица, включенные Банком России (ЦБ РФ) в реестр кредитных рейтинговых агентств.

Одним из ключевых регуляторных требований, направленных на обеспечение финансовой устойчивости и независимости агентств, является требование к минимальному размеру собственных средств (капитала). Согласно части 2 статьи 3 ФЗ № 222-ФЗ, этот размер установлен на уровне 50 миллионов рублей.

В результате реформы, после первоначального сокращения числа игроков, произошло восстановление и институциональное укрепление национального рынка. По состоянию на октябрь 2025 года в реестре ЦБ РФ числятся четыре действующих агентства, которые признаны регулятором: АКРА (АО), АО «Эксперт РА», ООО «НКР» (Национальные Кредитные Рейтинги) и ООО «НРА» (Национальное Рейтинговое Агентство).

Роль и место национальных рейтинговых агентств

Введение ФЗ № 222-ФЗ привело к обязательному использованию кредитных рейтингов по национальной рейтинговой шкале для целого ряда регуляторных целей.

Например, для повышения надежности операций с публичными средствами, законодательством предусмотрено обязательное использование национальных рейтингов для кредитных организаций, в которых открываются банковские счета товариществ собственников жилья (ТСЖ) и ряда других некоммерческих структур. Это требование обеспечивает, что государственные и общественные средства размещаются только в высоконадежных финансовых институтах, оцененных по единым национальным стандартам.

Национальные агентства также играют критически важную роль в оценке крупнейших субъектов Федерации. Например, подтверждение кредитного рейтинга таких субъектов, как Москва, на уровне AAA(RU) (по шкале АКРА, прогноз «Стабильный») демонстрирует их интегрированность и значимость для финансовой системы страны. Эти оценки используются не только инвесторами, но и самим ЦБ РФ при расчете нормативов и рисков. Таким образом, регулятор обеспечивает финансовую стабильность, опираясь на непредвзятую оценку, что является прямым следствием действия Федерального закона № 222-ФЗ.

Математические и эконометрические модели в оценке кредитного риска

Количественная оценка кредитного риска является сердцевиной рейтингового процесса. Эти методы основаны на сложном математическом аппарате, включая математическую статистику, теорию вероятностей и эконометрику.

Классификация моделей

Модели оценки кредитного риска традиционно разделяют на две большие группы в зависимости от объекта оценки:

1. Портфельные модели: Применяются к пулам однородных ссуд, чаще всего в розничном сегменте (кредиты физическим лицам, малому бизнесу). Основная задача — оценить совокупный риск портфеля.
2. Индивидуальные модели: Применяются для оценки юридических лиц (корпоративные заемщики, эмитенты облигаций, суверены). Требуют глубокого, зачастую ручного, экспертного анализа.

Модели, основанные на теории переоценки обязательств

Одной из самых влиятельных групп моделей является группа моделей переоценки кредитных обязательств по рыночной стоимости. Эти модели оценивают не только прямые потери (дефолты), но и косвенные потери, связанные с изменением кредитного качества заемщика (миграция рейтингов).

Модель CreditMetrics, разработанная J.P. Morgan, является хрестоматийным примером. Ее основная цель — расчет Кредитного Value-at-Risk (Credit VaR).

Credit VaR измеряет потенциальные потери стоимости кредитного портфеля, связанные с миграцией кредитного качества или дефолтом заемщиков, за определенный временной горизонт при заданном уровне доверия (например, 99%).

Credit VaR = V0 - V*1, α

Где V0 — текущая стоимость портфеля; V*1, α — стоимость портфеля через год на уровне доверия α.

Методологическое ограничение CreditMetrics: Главный недостаток этой модели, как и многих ее аналогов, заключается в требовании условия однородности заемщиков. Для корректного расчета матриц вероятностей переходов и ковариационной структуры, портфель должен быть достаточно гомогенным или сегментированным, что труднодостижимо для сильно диверсифицированных корпоративных портфелей без применения серьезных корректировок.

Эконометрические и статистические методы

Эконометрические модели широко используются для прогнозирования динамики кредитного качества. В частности, они незаменимы для оценки матриц вероятностей переходов кредитных рейтингов.

Матрица переходов (Transition Matrix) показывает вероятность того, что объект с рейтингом i перейдет к рейтингу j (включая дефолт, D) в течение заданного периода (обычно 1 год).

$$
P =
\begin{pmatrix}
p_{11} & p_{12} & \dots & p_{1D} \\
p_{21} & p_{22} & \dots & p_{2D} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
p_{D1} & p_{D2} & \dots & p_{DD} \\
\end{pmatrix}
$$

Эконометрические модели (например, на основе логистической или пробит-регрессии) позволяют оценить эти вероятности, используя финансовые показатели эмитентов как объясняющие переменные.

Углубленный анализ: Критика скоринга и проблема неинтерпретируемости

Кредитный скоринг, будучи одним из наиболее распространенных статистических методов оценки вероятности дефолта (PD), сталкивается с серьезными методологическими и этическими ограничениями.

1. Проблема неинтерпретируемости (Black Box Effect): Использование сложных моделей, основанных на машинном обучении (нейросети, глубокие деревья решений), позволяет достичь высокой точности прогноза. Однако эти модели часто неинтерпретируемы. Регулятору (ЦБ РФ) и самим заемщикам сложно понять, почему модель присвоила низкий балл или отказала в кредите. Это осложняет регуляторный контроль и противоречит принципам надлежащего банковского надзора, требующего возможности объяснения причин финансовых решений.

2. Риск дискриминационного характера: Критика скоринга связана с тем, что автоматизированные модели могут использовать неочевидные прокси-переменные. Например, данные о местожительстве, модели телефона, частоте посещения определенных сайтов могут коррелировать с социально значимыми, но запрещенными к использованию параметрами (возраст, национальность, социальное положение), приводя к неявной дискриминации. Разве не должна индустрия стремиться к большей прозрачности и справедливости в оценке, чтобы минимизировать эти риски?

Методологический разрыв: Экспертиза и субъективные корректировки

Важно отметить, что классические экономико-математические модели, разработанные международными агентствами, могут быть применены отечественными РА только при условии их глубокой корректировки под стандарты национальной экономики.

Более того, методология рейтинговых агентств, несмотря на свою открытость, не может быть полностью воспроизведена сторонними лицами. Это связано с использованием конфиденциальной информации клиентов и специфических, непубличных субъективных корректировок. Эти корректировки, например, для оценки качества управления, уровня конкуренции или стратегического потенциала, являются результатом экспертного суждения аналитиков и выступают фактором конкурентного преимущества, делая точное воспроизведение их внутренних моделей невозможным.

Проблемные особенности и перспективы развития рейтингового процесса

Современная рейтинговая индустрия сталкивается с двумя ключевыми вызовами, которые определяют ее перспективы: институциональное сближение в рамках «единого пространства» и интеграция новых типов рисков, прежде всего ESG-факторов.

Концепция «Единого рейтингового пространства»: миф или реальность?

Идея «Единого рейтингового пространства» предполагает создание среды, где рейтинги, присвоенные разными агентствами в разных юрисдикциях, будут полностью сопоставимы и взаимопризнаны. На мировом или даже региональном уровне эта концепция сталкивается с серьезными барьерами, которые ставят под сомнение ее быструю реализацию:

1. Институциональные барьеры: Ключевым препятствием являются различия в стандартах финансовой отчетности (МСФО, РСБУ, US GAAP) и особенностях законодательства. Разный подход к признанию активов, обязательств и доходов ведет к неполной сопоставимости исходных данных. Кроме того, сохраняется проблема отсутствия полной сопоставимости национальных и международных рейтинговых шкал даже при их формальном соотнесении.
2. Методологические барьеры: Как отмечалось ранее, использование агентствами конфиденциальной информации и уникальных субъективных корректировок не позволяет создать абсолютно идентичную и проверяемую методологию.

Тем не менее, на уровне региональной экономической интеграции предпринимаются шаги к гармонизации. В рамках Евразийского экономического союза (ЕАЭС) работа по формированию единого пространства ведется в соответствии с Концепцией формирования общего финансового рынка Евразийского экономического союза, утвержденной Высшим Евразийским экономическим советом 1 октября 2019 года № 20. Эта концепция предполагает гармонизацию законодательства и финансового надзора, что является необходимой институциональной основой для сближения рейтингового регулирования.

Интеграция ESG-рисков как новый императив

Наиболее значимым вектором развития рейтингового процесса в последние годы стала интеграция ESG-рисков (экологические, социальные и корпоративного управления). Эти факторы перестали быть просто этическими соображениями и трансформировались в материальные риски, способные негативно влиять на ликвидность, прибыль, активы и репутацию эмитентов.

Управление ESG-рисками должно быть интегрировано с управлением традиционными рисками (кредитными, операционными, ликвидности) с учетом сложных причинно-следственных связей.

Детализация: Анализ рисков переходного периода

Особое внимание в контексте экологических рисков уделяется рискам переходного периода. Это не прямые физические риски (например, ущерб от наводнения), а риски, возникающие в процессе перехода к низкоуглеродной экономике:

Тип риска переходного периода	Сущность и влияние на кредитный рейтинг
Политические риски	Связаны с введением новых регуляций (например, углеродного налога, ужесточение стандартов выбросов). Могут резко увеличить операционные расходы компании.
Технологические риски	Связаны с обесценением активов, зависящих от устаревших, высокоуглеродных технологий (например, угольные электростанции или неэффективные производственные линии).
Рыночные риски	Связаны с изменением потребительского спроса, который смещается в сторону «зеленых» товаров и услуг. Может привести к потере доли рынка и снижению выручки у компаний, не адаптировавшихся к новой повестке.

Для инвесторов и кредиторов включение ESG-факторов в анализ, помимо традиционных финансовых показателей, обеспечивает более целостный и прогностический взгляд. Это ведет к более взвешенным инвестиционным решениям и позволяет избежать «ловушек» — на первый взгляд устойчивой компании, чьи активы могут резко обесцениться из-за технологического или регуляторного сдвига. Таким образом, рейтинговые агентства, активно интегрирующие ESG-факторы в свои методологии, обеспечивают дополнительную защиту инвесторам и повышают свою аналитическую ценность.

Заключение и выводы

Кредитный рейтинговый процесс является неотъемлемой частью современной финансовой архитектуры, обеспечивающей снижение информационной асимметрии и рациональное распределение капитала. Его эволюция от экспертных оценок облигаций железнодорожных компаний в начале XX века до сложнейших эконометрических моделей и интеграции ESG-факторов демонстрирует постоянную адаптацию к новым вызовам рынка.

В Российской Федерации после 2014 ��ода была сформирована институционально сильная национальная рейтинговая система, основанная на строгом регулировании ФЗ № 222-ФЗ и надзоре ЦБ РФ. Это обеспечило надежность национальных рейтингов и их обязательное использование для регуляторных целей.

Однако рейтинговый процесс сталкивается с рядом критических проблем:

1. Методологические ограничения моделей: Несмотря на высокий уровень математического аппарата (CreditMetrics, эконометрические матрицы переходов), сохраняются проблемы неинтерпретируемости сложных моделей и риск неявного дискриминационного характера скоринга.
2. Проблема сопоставимости: Концепция «Единого рейтингового пространства» остается скорее стратегической целью, чем реальностью, из-за институциональных (МСФО/РСБУ) и методологических барьеров.

Перспективы развития рейтинговой индустрии неразрывно связаны с двумя ключевыми направлениями: гармонизацией регулирования, прежде всего в рамках ЕАЭС, и комплексной интеграцией ESG-факторов.

Дальнейшее научное исследование должно быть сосредоточено на разработке более прозрачных и интерпретируемых эконометрических моделей, способных учитывать ESG-факторы без потери точности прогноза и с полным соответствием регуляторным требованиям.

Список использованной литературы

1. Айвазан С.А., Головань С.В., Карминский А.М., Пересецкий А.А. О подходах к сопоставлению рейтинговых шкал // Прикладная эконометрика. 2011. № 3.
2. Karminsky A. Rating model opportunities for emerging markets // Proceedings of the International Scientific Conference «Challenges for Analysis of the Economy, the Businesses, and Social Progress». Szeged: University Press, 2010.
3. Karminsky A., Sosyurko V. Rating models system: methods and technology // Economic and management. Varna, 2010.
4. Peresetsky A., A. Karminsky. Models for Moody’s bank ratings. Bank of Finland, BOFIT Discussion Papers, 17/2008. 2008.
5. Методы управления ESG-рисками в кредитовании малого и среднего бизнеса [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 30.10.2025).
6. ESG-факторы в оценке репутационных рисков крупнейших российских банков [Электронный ресурс] // spbu.ru. URL: https://spbu.ru (дата обращения: 30.10.2025).
7. ESG-риски в банковском секторе и пути управления ими [Электронный ресурс] // vectoreconomy.ru. URL: https://vectoreconomy.ru (дата обращения: 30.10.2025).
8. Математические модели оценки банковского кредитного риска с учетом д: анализа [Электронный ресурс] // kpfu.ru. URL: https://kpfu.ru (дата обращения: 30.10.2025).
9. Влияние ESG-факторов устойчивого развития на формирование кредитного и инвестиционного портфеля банка [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 30.10.2025).
10. Использование математических моделей при оценке кредитных рисков [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 30.10.2025).
11. Эконометрическая модель оценки матриц вероятностей переходов кредитных рейтингов [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 30.10.2025).
12. ESG в области кредитных рисков и рейтингов [Электронный ресурс] // unpri.org. URL: https://unpri.org (дата обращения: 30.10.2025).
13. Аналитические прогнозы и предложения. Использование экономико-математических моделей в деятельности кредитных рейтинговых агентств [Электронный ресурс] // bseu.by. URL: https://bseu.by (дата обращения: 30.10.2025).
14. Об установлении требования к уровню кредитного рейтинга по национальной рейтинговой шкале кредитных организаций… [Электронный ресурс] // consultant.ru. URL: https://consultant.ru (дата обращения: 30.10.2025).
15. АКРА подтвердило кредитный рейтинг Москвы на уровне AAА(RU), прогноз «Стабильный», и ее облигаций [Электронный ресурс] // acra-ratings.ru. URL: https://acra-ratings.ru (дата обращения: 30.10.2025).
16. Методика формирования финансовых рейтингов [Электронный ресурс] // mgimo.ru. URL: https://mgimo.ru (дата обращения: 30.10.2025).
17. Кредитные рейтинги [Электронный ресурс] // hse.ru. URL: https://hse.ru (дата обращения: 30.10.2025).
18. Рейтинговая оценка коммерческих банков [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 30.10.2025).
19. Федеральный закон от 13.07.2015 № 222-ФЗ [Электронный ресурс] // wikisource.org. URL: https://wikisource.org (дата обращения: 30.10.2025).
20. Положение Банка России от 21.07.2025 N 863-П [Электронный ресурс] // consultant.ru. URL: https://consultant.ru (дата обращения: 30.10.2025).
21. Постановление Правительства РФ от 28.10.2025 N 1676 [Электронный ресурс] // consultant.ru. URL: https://consultant.ru (дата обращения: 30.10.2025).
22. Тенденции и перспективы развития банковской системы в современных экономических условиях, 2020 [Электронный ресурс] // brgu.ru. URL: https://brgu.ru (дата обращения: 30.10.2025).