8. keretes írás: Fejlesztések a szolvencia stresszteszt jövedelmezőségi modelljében

3. táblázat: A stresszteszt eredménye különböző tőkekövetelmények mellett

Megjegyzés: *A jelentés publikációjának időpontjában érvényes követelmények. A forgatókönyvek előtti adatok 2020 II. negyedévére, az egyes pályák adatai pedig a pályák második évének végére vonatkoznak. Forrás: MNB. veszteségei jelentős részben a pálya első évében realizálódnak, melynek végére a szektorszintű tőkemegfelelési mutató mintegy 3,1 százalékponttal csökken. A bankrendszer aggregált mutatója ugyanakkor a stresszpálya végén is 1,7 százalékponttal elmarad a kiinduló tényértéktől. Az eloszlás tizedik percentilise megközelíti a 8 százalékos első pilléres tőkekövetelményt, ami azt mutatja, hogy csupán a szektor töredéke sérülékeny még a súlyos stresszforgatókönyv alapján is. A bankcsoportokat kockázattal súlyozott eszközértékeikkel (RWA) súlyozva a stresszpálya második évének végére a bankrendszer 7,8 százaléka kerülne a 8 százalékos első pilléres küszöb alá, és 25 milliárd forintnyi tőkeemelési igény keletkezne (3. táblázat). E tőkeemelési igény 86 milliárd forintra nő a jelentés publikációjának időpontjában érvényes összes tőkekövetelményt figyelembe véve.

8. KERETES ÍRÁS: FEJLESZTÉSEK A SZOLVENCIA STRESSZTESZT JÖVEDELMEZŐSÉGI MODELLJÉBEN

Jelenlegi stressztesztünkben a banki jövedelemelőrejelzéseket már egy részletesebb, a főbb eredménytételek sze-

rinti bontásban készülő modell alapján számítjuk. A hitelezési veszteségek előtti jövedelem előrejelzése korábban egy banki szintű paneladatbázison becsült statikus ökonometriai modell szerint történt, Banai és szerzőtársai26 (2013) tanulmányában ismertetett módszertan alapján. Ebben a megközelítésben azonban nem volt lehetőség az előrejelzett jövedelem részletes, eredménytételekre bontott elemzésére, valamint elfedte az eredmény kialakulásának explicit hatásmechanizmusait is. Emiatt megkezdtük az áttérést egy olyan modellkeretre, amelyben a főbb eredménykomponensek forgatókönyvek szerinti előrejelzéseit külön-külön készítjük el. A modell jelen formájában a kamateredményt, a jutalék- és díjeredményt, valamint a pénzügyi műveletek eredményének egyes résztételeit modellezzük részletesebben.

A kamateredmény előrejelzéséhez kamatlábkockázati modellünket vettük alapul.

27 A bankok kamateredményét a makrogazdasági környezet elsődlegesen a beérkező és kifizetendő kamatok mértékén (kamatlábkockázat), valamint a kamatok beérkezésének valószínűségén (hitelkockázat) keresztül alakítja.28 A modellt egyrészt annyiban módosítottuk, hogy a kamatlábak változásának hatása helyett minden kamatérzékeny tétel esetében az egyes hozamgörbepályák mellett realizálódó kamateredményt számítsuk ki. Másrészt, a hitelkockázat kamateredményre gyakorolt hatását úgy jelenítettük meg, hogy a hiteleken várható kamatbevételben ügyletenként figyelembe vettük a nemteljesítés előrejelzett valószínűségét, melyet – makro- és ügyletszintű változók hatását megragadó – hitelkockázati modelljeinkből számszerűsítettünk. Törekedtünk emellett a bankok kamatbevételeinek és kamatráfordításainak teljeskörű megragadására, így állományi alapon számszerűsítettük például a lejárat nélküli hiteltermékeken – hitelkártyákon és folyószámlahiteleken – várhatóan realizálódó kamatbevételt is.

A kamatokkal szemben a jutalékokat és díjakat generáló konkrét szolgáltatásokat, tranzakciókat, és azok árazását nehezebb közvetlenül megragadni, így az eredménytétel modellezése egy – dinamikus és a hibatag autokorrelációjával számoló – fixhatásos panelregresszió keretein belül történik. Az adatbázis idősorai 2008 elejétől indulnak29

26 Banai Ádám, Hosszú Zsuzsanna, Körmendi Gyöngyi, Sóvágó Sándor, Szegedi Róbert (2013): Stressztesztek a Magyar Nemzeti Bank gyakorlatában. MNB-tanulmányok, 109. Budapest: Magyar Nemzeti Bank. 27 A kamatlábkockázati modell részletes ismertetése a 2020. májusi Pénzügyi stabilitási jelentés 10. keretes írásában található. 28 A devizaárfolyam-kockázatot, amelyet a kamateredményt alakító harmadik lényegi csatornának tartunk, a stresszteszt jelen keretrendszerében külön, a bankok teljes deviza nyitott pozíciójának felhasználásával számítjuk ki. 29 Az időhorizont hosszának meghatározása során egyrészt az adatbázis információtartalmának maximalizálására törekedtünk, másrészt arra, hogy az intézmények üzleti modelljében elkerüljük a strukturális töréseket.

Teljes* tőkekövetelmény Alappálya sávközepe

negyedéves frekvencián, és mind a 20 jelenleg működő bankcsoport és egyedi intézmény szerepel benne. A kamateredménytől való elválasztás és a késleltetett eredményváltozó beépítése lehetővé teszik a tételt befolyásoló csatornák pontosabb azonosítását és az eszközarányos szint perzisztenciájának figyelembevételét. A használható magyarázóváltozók körét szűkítette az időben és bankonként eltérő adatelérhetőség, illetve az idősoroknak a makrogazdasági pályák változóival való koherens előrejelezhetősége. Az így használható változók közül az eszközarányos jutalék- és díjeredmény késleltetett tagja, a tranzakciós illeték bevezetését követő díjemelkedést megragadó „dummy” változó, az éves GDP-növekedés és az infláció bizonyultak egyaránt statisztikailag szignifikánsnak és feleltek meg a közgazdasági intuíciónak. Az együtthatókat tekintve a célváltozó jelentős, 70 százalékos perzisztenciát mutat. Adott időszakon belül –vélhetően a gyengülő gazdasági környezetet megragadva – a GDP-növekedés 1 százalékpontos csökkenése 0,3 bázisponttal, egy 1 százalékpontos inflációemelkedés pedig 0,5 bázisponttal mérsékli a célváltozó szintjét, ami a 2020 második negyedévi átlagos szintjéhez, 0,3 százalékhoz képest jelentősnek tekinthető. Emellett hosszabb távon a perzisztencia mindkét egyszeri hatást fokozza.

A pénzügyi műveletek eredményéből – a kamatlábkockázati modellt felhasználva – kiemelten modelleztük a forga-

tókönyveknek a valós értéken nyilvántartott mérlegtételek értékére gyakorolt hatását. A hitelek kamatbevételeinek és a betétek kamatráfordításainak alakulásában a forgatókönyvek kamatpályájában előrejelzett fokozatos kamatlábváltozásokat jelenítjük meg, a kezdeti hozamgörbe időszakonkénti párhuzamos eltolásával. Az értékpapírok és a derivatívák esetében ugyanakkor a kezdeti hozamgörbében megjelenő kamatpályához képest a stresszpályán a második negyedévben bekövetkező párhuzamos, egyszeri és tartós hozamgörbe-eltolódás hatásait számszerűsítjük. Emiatt a sokkszerű kamatemelkedéskor a valós értéken nyilvántartott tételek értékcsökkenése érdemi veszteséget generál, amit azonban a pálya későbbi szakaszában ellentételez egyrészt a tételek lejárathoz és ezzel együtt névértékhez való közeledése miatti értékemelkedés, másrészt pedig a megnövekedő kamatbevételek. A többi eredménykomponenst a korábbi időszakok átlaga alapján vetítettük előre. Ide sorolható az osztalékbevétel, a működési költségek, az átértékelődésektől szűrt pénzügyi műveletek eredménye és a nem hitelekhez köthető értékvesztés- és céltartalékképzést, illetve az adófizetést is tartalmazó egyéb eredmény. Amennyiben az említettek közül valamelyik eszközarányos tétel szezonalitást mutatott, akkor a becslésekben az elmúlt három év adott negyedéveinek, egyéb esetben pedig az összes negyedévének átlagával jeleztük előre. Kivételt képez az osztalékbevétel, amelyet a 2020-as, többek között szabályozói ösztönzés hatására bekövetkező visszaesésre reflektálva csak az elmúlt egy év eszközarányos szintje alapján becsültünk. Az említett négy tétel alakulása az alappályán és a stresszpályán – az aktuális módszertanból adódóan – nem különbözik. Mivel az egyes időszakok végére becsült mérlegfőösszegnek az adott negyedév eredményét is tartalmaznia kell, valamennyi, az összes eszköz arányában becsült eredménykomponenst a megelőző időszak végi mérlegfőösszeggel számolva vettük figyelembe.

A bankrendszeri hitelállomány értékvesztésének eredményrontó hatása nélkül számolt kumulált eredmény a stresszpályán enyhén ma-

gasabb. Ez elsősorban annak tudható be, hogy a stresszpálya második negyedévében (2020. IV.) bekövetkező kamatsokk valós értéken értékelt eszközökre gyakorolt negatív hatását, a nemteljesítési arány emelkedését, illetve a jutalék- és díjeredmény mérséklődését a kamatmarzs növekedése ellensúlyozni tudta. A teljes kétéves stresszpályán a kumulált értékvesztés nélküli profit szektorszinten mintegy 150 milliárd forinttal magasabb, mint az alappályán. A bankok egyedi profitabilitásában ugyanakkor érdemi heterogenitás mutatkozik.

A hiteleken elszámolt értékvesztésképzés nélküli negyedéves eszközarányos profit alakulása alap- és stresszpályán bázispont bázispont 150