Частное кредитование в последние годы стало ключевым элементом финансового рынка, предоставляя альтернативу традиционным банковским займам и открывая доступ к финансированию для компаний, которые часто ограничены в средствах. Однако, за всей привлекательностью данного сегмента скрывается серьезный риск, который пока остается вне фокуса большинства аналитиков и инвесторов – оценочная зараза. Этот феномен может оказать существенное давление на стабильность частного кредитного рынка и вызвать цепную реакцию, способную спровоцировать широкий финансовый кризис. Частное кредитование традиционно характеризуется меньшей прозрачностью и более высокой степенью субъективности в оценке активов и рисков по сравнению с публичными рынками. Стоимость (оценка) долговых обязательств часто базируется на предположениях о будущих доходах заемщиков, условиях рынка и рейтингах, которые зависят от качественных суждений и внутренних моделей оценки.
Такая методология оценки создаёт пространство для разнонаправленных интерпретаций, что в свою очередь способствует возникновению так называемой оценочной заразности. Оценочная зараза представляет собой эффект распространения негативных изменений в оценках активов и обязательств одного звена на всю систему. Когда участники рынка начинают переосмысливать стоимостные параметры определенных кредитов в условиях неуверенности, это приводит к скачкообразному изменению цен и, соответственно, к пересмотру ожиданий по кредитному портфелю множества инвесторов. В частном кредитовании, где ликвидность ниже, а возможности быстрой продажи активов ограничены, подобные корректировки оказывают гораздо более разрушительное воздействие. Опасность оценочной заразности усугубляется тем, что в частном кредитовании имеется широкий круг взаимосвязанных участников – в том числе управляющие фондами, специализированные кредитные организации и институциональные инвесторы.
Эффект домино, вызванный ухудшением оценки одного кредитного портфеля, способен повлечь за собой рост требований к капиталу, снижение доверия и стремительное сокращение кредитной активности по всей системе. Таким образом, без должного контроля и прозрачности, оценочная зараза может превратиться в катализатор масштабных проблем, которые сложно будет локализовать и остановить. Ключевым фактором уязвимости рынка выступает также низкий уровень ликвидности и ограниченный рынок вторичной продажи кредитных обязательств. В отличие от публичных рынков, где ценные бумаги легко реализуются, частные кредиты часто являются малооборотными и подвергнуты длительным договорным ограничениям. В случае резкой переоценки активов выход из таких позиций становится проблематичным, что усугубляет давление на ликвидность и может привести к финансовым затруднениям компаний с большими объемами вложений в частные кредиты.
Еще одним аспектом риска является рост использования заемного финансирования для приобретения частных кредитов – так называемый leveraged lending. Этот тренд повышает чувствительность рынка к изменениям оценки, поскольку рост заемного плеча усиливает реакцию инвесторов на изменение стоимости активов. Увеличение кредитного плеча в секторе, где цены активов оцениваются с высокой степенью субъективности, создает предпосылки для резких колебаний и усиления кредитной заразности. В условиях современной экономической конъюнктуры с ростом процентных ставок и усилением геополитической нестабильности, значимые кредитные портфели частного рынка оказываются под дополнительным давлением. Повышение стоимости заимствований и неопределенность экономических перспектив заставляют участников рынка пересматривать риски и оценки активов, что дополнительно способствует возникновению эффектов оценочной заразности.
Для того чтобы снизить риски, связанные с оценочной заразой в частном кредитовании, необходимо усиление прозрачности и внедрение более строгих стандартов оценки активов. Регуляторы и участники рынка должны работать над созданием единых критериев оценки, основанных на более объективных и проверяемых данных, минимизирующих субъективные допущения. Совместная работа по стандартизации отчетности и обмену информацией повысит доверие между участниками и позволит быстрее реагировать на возникшие риски. В дополнение к этой мере важную роль играет внедрение технологий искусственного интеллекта и больших данных, которые могут понизить уровень субъективности в оценке, предоставляя более точный и динамичный анализ состояния кредитных портфелей. Интеллектуальные системы способны выявлять ранние признаки усиления рисков и прогнозировать сценарии развития кризисных ситуаций, что поможет принять превентивные меры.
