Stress testing of credit risk Lithuania banks under simulated economical crisis environment conditions

LTStraipsnio tikslas – įvertinti Lietuvos bankinio sektoriaus kredito riziką ir prognozuoti bankų rezervą tikėtiniems nuostoliams padengti, esant skirtingiems rizikos veiksniams. Straipsnyje suformuoti du šalies ekonomikos vystymosi 2009 – 2010 m. scenarijai, kuriuose išskirti pagrindiniai rizikos šaltiniai: aukšta paskolų litais palūkanų norma (1 scenarijus) ir ryški nekilnojamo turto kainų korekcija (2 scenarijus). Apskaičiuoti bankų paskolų portfelio kokybę apibūdinantys rodikliai, kurie parodė, kad 2003 – 2008 m. bankų paskolų portfelio nemokumo tikimybės svyravo labai nedaug. Nustatyti pagrindiniai nemokumo tikimybėms pagal paskolų sektorius ir bankų grynąjį pelną darantys įtaką makroekonominiai rodikliai ir sudarytos tiesinės regresijos lygtys, kuriomis pasinaudojus galima atlikti nemokumo tikimybių ir grynojo pelno prognozes. Atlikta paskolų nemokumo tikimybių ir grynojo pelno prognozė, kurios rezultatai parodė, kad būsto kainų didėjimo rizika (2 scenarijus) daro didesnę įtaką verslo klientų paskolų nemokumo tikimybių didėjimui, nei didelės skolinimosi palūkanos. Atliktas bankų sukaupto rezervo tikėtiniems nuostoliams padengti prognozavimas, remiantis skirtingais scenarijais. Jis parodė, kad esant 1 scenarijui, bankų sukaupto rezervo tikėtiniems nuostoliams padengti pakaktų. 2 scenarijus gerokai stipriau paveiktų bankų sistemos veiklos rezultatus – bankų patiriami tikėtini nuostoliai dėl suteiktų paskolų net 2396,3 mln. lt. viršytų bankų sukauptą rezervą šiems nuostoliams padengti.Reikšminiai žodžiai: Banku sektorius; Finansinio stabilumo indikatoriai; Kredito rizika; Kritinis testavimas; Bank sector; Credit risk; Critical testing; Indicators of financial; Indicators of financial stability; Stability.

ENThe aim of the article is to estimate the credit risk of the Lithuanian banking sector and to forecast the reserve banks may need to cover likely losses under various risk factors. The article offers two scenarios of national economy development in 2009–2010, which highlight key sources of risk: high interest rate for loans in litas (scenario 1) and dropping real estate prices (scenario 2). The calculated indicators of the quality of bank loan portfolio revealed that in 2003–2008 the insolvency probability of bank loan portfolio was fluctuating very slightly. The key macroeconomic indicators influencing the probability of default according to loan sectors and factors influencing the net profit of banks were established, and models of linear regression, which can be employed to forecast the probability of default and the net profit, were developed. The results of the forecast of the probability of loan default and the net profit revealed that the risk of real estate price increasing (scenario 2) has a higher impact on the increase in the probability of corporate loan default because of higher interests for loans. A forecast of bank reserves accumulated to cover probable losses by employing various scenarios was performed. It demonstrated that in case of the first scenario, the reserves accumulated by banks would be enough to cover probable losses. In the event the second scenario develops, the Lithuanian bank system would face losses exceeding the accumulated reserves for covering these losses by LTL 2,396.3 million.