Оценка кредитного риска банка

Оглавление

Введение

Раздел 1. Теоретический подход к оценке риска кредитного портфеля банка

1.1 Анализ текущей ситуации в банковском секторе России

1.2 Основные понятия

1.2.1 Определение кредитного риска в документах Базельского комитета

1.2.2 Определение кредитного риска в документах Банка России

1.2.3 Определение кредитного риска в МСФО

1.2.4 Определение риска кредитного портфеля

1.3 Оценка риска кредитного портфеля

Раздел 2. Методические основы формирования механизма оценки регулирования кредитного портфельного риска банка

2.1 Комплексная оценка риска кредитного портфеля банка

2.2 Модель прогнозирования совокупного кредитного риска банка

2.3 Механизм регулирования кредитного портфельного риска банка

2.3.1 Диверсифиация

2.3.2 Лимитирование

2.3.3 Резервирование

2.3.4 Секъюритизация

2.4.Базель II в контексте портфельного кредитного риска

Раздел 3 Реализация концепции механизма оценки и регулирования риска кредитного портфеля банка

3.1 Информация о банке

3.2 Оценка риска кредитного портфеля ОАО АКБ "Связь-банк"

3.3 Апробация модели прогнозирования совокупного кредитного риска банка

3.4 Рекомендации по повышению качества кредитного портфеля ОАО АКБ "Связь-банк"

Заключение

Список использованной литературы

Введение

Последние семь лет отмечены интенсивным развитием банковской системы России. Так, ее активы выросли более чем в 8 раз с $1586,4 млрд. по состоянию на 01.01.2000 до $14045,6 млрд. по состоянию на 01.01.2007. Динамика кредитных вложений банков свидетельствует о присутствии тенденции увеличения объемов кредитования. В идеале кредитные операции коммерческого банка - наиболее сильная и доходная статья всего бизнеса. За счет доходов от кредитования формируется основная часть чистой прибыли банка как кредитного учреждения, которая в свою очередь отчисляется в резервные фонды и распределяется между акционерами банка в качестве дивидендных выплат. Кредитование является наиболее прибыльной и одновременно наиболее рискованной частью банковских операций. С увеличением объемов кредитования актуализируются и задачи управления кредитным риском банка.

В последнее время кредитные организации стали уделять все большее внимание вопросу анализа банковских рисков. Зачастую выживание банка в наших непростых экономических условиях зависит от его способности своевременно идентифицировать и справляться с разнообразными банковскими рисками, которые представляют собой очень сложную, нестабильную, высокотехнологичную среду. Оперируя в данной среде и не обладая всей полнотой информации о контрагентах, коммерческие банки вынуждены принимать риск в повседневной деятельности. В процессе своей активной деятельности банки сталкиваются с различного рода рисками. При этом банки имеют возможность минимизировать значительную часть несистемного риска, однако не всегда делают это, поскольку риск прямо пропорционален доходу и вполне приемлем при наличии достаточных компенсаций. В этой связи разработка методов оценки и механизма регулирования кредитного портфельного риска обеспечивает укрепление финансового положения банка. Полностью избежать кредитного риска вряд ли удастся, но прогнозирование кредитного риска, его хеджирование, грамотное управление кредитным портфелем, как в целом, так и в рамках отдельно взятых ссуд, позволит значительно сгладить возможные негативные последствия.

Таким образом, важнейшим вопросом для любого банка является оценка и регулирование рискованностью кредитного портфеля, как одного из основных направлений эффективного управление кредитной деятельностью банка, а главная цель процесса управления кредитным портфелем - обеспечение максимальной доходности при определенном уровне риска.

Изложенные аспекты и недостаточный уровень развитие теоретических и методологических вопросов портфельного анализа риска кредитных операций в системе анализа банковской деятельности обуславливают выбор темы дипломной работы и свидетельствуют о ее актуальности.

Целью данного исследования является разработка экономически обоснованного механизма оценки и регулирования кредитным портфельным риском с целью удовлетворения интересов банка, связанных с минимизацией риска кредитного портфеля банка и повышением качества портфеля.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

- определены особенности управления риском кредитного портфеля банка, в соответствии с которыми проанализированы действующие методики оценки и регулирования совокупного кредитного риска банка;

- разработаны концептуальные подходы к совершенствованию оценки и регулирования риска кредитного портфеля банка;

- разработан комплекс моделей и методов, формирующих механизм оценки и регулирования кредитного портфельного риска;

- апробирована модель оценки и регулирования риска кредитного портфеля, на основе чего обоснованы рекомендации по минимизации риска как фактора повышения качества портфеля.

Объектом данного исследования является кредитная деятельность банка, а также кредитный риск, как неотъемлемая составляющая любой кредитной операции.

Предметом исследования выступает теоретический и методологический инструментарий оценки и регулирования риска кредитного портфеля банка.

В процессе исследования были использованы методы системного анализа (при раскрытии понятия риска кредитного портфеля); системно-структурного анализа (при определении структуры системы оценки и регулирования совокупного кредитного риска); сравнительный анализ (при выборе конкретных направлений совершенствования механизма оценки и регулирования риска кредитного портфеля банка); экономико-математические и экономико-статистические методы (при разработке комплексной системы оценки кредитного риска и методологии прогнозирования уровня риска).

Практическая значимость полученных результатов определяется выбором приоритетных направлений регулирования кредитного риска банка на основе фактического и прогнозного значения уровня риска, что позволяет обеспечить практическую реализацию модели оценки и повысить доходность кредитных операций. Разработанные рекомендации являются методической базой организации управления рисками кредитных операций банка по рассмотренным направлениям.

Дипломная работа состоит из введения, трех глав, выводов, заключения, списка литературы из 58 источников и приложений. Общий объем работы 90 стр.

В первом разделе рассматриваются основные тенденции развития кредитования в России, даются основные определения и понятия кредитного риска портфеля с различных точек зрения, систематизируются существующие в банковской практике методы и выделяются особенности управления этим процессом, и предлагается концептуальный подход к совершенствованию действующих методов.

Во второй главе, на основе разработанной концепции, предлагаются инструменты, с помощью которых данная концепция будет реализовываться. Используя методы статистического анализа, предложена комплексная оценка риска кредитного портфеля банка. При помощи экономико-математического моделирования разработана модель прогнозирования совокупного кредитного риска. Принимая во внимание действующие методы управления рисками, обоснован механизм регулирования риска кредитного портфеля банка, такие как резервирование, секъюритизация, лимитирование и диверсификация.

В третьем разделе на основе комплексной оценки риска кредитного портфеля банка и апробации модель прогнозирования его изменения на примере ОАО АКБ "Связь-банк" были предложены мероприятия, направленные на повышение эффективности деятельности банка, повышения качества кредитного портфеля с учетом современных тенденций и актуальных подходов.

Раздел 1. Теоретический подход к оценке риска кредитного портфеля банка

1.1 Анализ текущей ситуации в банковском секторе России

Кредитование всегда было и остается приоритетной экономической функцией банков. Динамика кредитных вложений банков свидетельствует о присутствии тенденции увеличения объемов кредитования как в абсолютных, так и в относительных показателях (диагр.1)

Диаграмма 1. Динамика ссудной задолженности (млрд. руб.))[1]

1 – 01.01.04; 2 – 01.01.05; 3 – 01.01.06; 4 – 01.01.07; 5 – 01.01.08; 6 – 01.04.09

1 – 01.01.04; 2 – 01.01.05; 3 – 01.01.06; 4 – 01.01.07; 5 – 01.01.08; 6 – 01.04.09

Кредитование является наиболее прибыльной и одновременно наиболее рискованной частью банковских операций. Непогашение кредитов, особенно крупных, может привести банк к банкротству, а в силу его положения в экономике, к целому ряду банкротств, связанных с ним предприятий, банков и частных лиц. Вместе с ростом объема кредитных операций банков и постоянным наращиванием кредитных портфелей наблюдается рост просроченной задолженности[2]
(диагр.2).

Диаграмма 2. Динамика и структура просроченной задолженности по кредитам, депозитам и прочим размещенным средствам[3]

1 – 01.01.04; 2 – 01.01.05; 3 – 01.01.06; 4 – 01.01.07; 5 – 01.01.08; 6 – 01.04.09

1 – 01.01.04; 2 – 01.01.05; 3 – 01.01.06; 4 – 01.01.07; 5 – 01.01.08; 6 – 01.04.09

То есть анализ качества кредитного портфеля российских банков демонстрирует тревожные тенденции: доля официально показанной просроченной задолженности в российских банках хотя и невелика, но устойчиво растет. На начало апреля текущего года просроченная задолженность по кредитам предприятиям и населению достигла 3,1% против 1,3 % на начало 2008-го. Существенно увеличивается прежде всего доля просроченной задолженности по кредитам населению: если на начало 2008 года она не превышала 3,2%, то к марту текущего ее значение поднялось до 4,7%[4]
. Общий рост «просрочки» мог бы быть гораздо больше, однако выручает стабильное качество кредитов реальному сектору. Логично предположить, что снижение качества кредитов населению — сознательная «жертва» банков, стремящихся как можно более полно освоить этот рынок. Основная конкурентная приманка, к которой прибегают банки, — скорость обработки заявок клиентов и принятия решения о выдаче кредита. При этом используется скоринговая система, на основании заполненной клиентом анкеты, сведения в которой банк зачастую не проверяет. Фактически одна модель накладывается на другую — упрощенный образ заемщика на экспертно-статистическое представление данного банка об идеальном заемщике. Подобный подход позволяет экономить на издержках и выигрывать время, однако, как и любая модель, он изначально содержит в себе ошибки двух видов: отсекаются добросовестные заемщики, по каким-то сугубо индивидуальным причинам не укладывающиеся в модель, и пропускаются мошенники, умеющие рисовать «правильные» анкеты.[5]

Наблюдается рост просроченной задолженности, но и динамикой основных элементов, характеризующих достаточность капитала[6]
(диагр.3).

Диаграмма 3. Элементы, характеризующие достаточность капитала

Показатели кредитного риска	01.01.06	01.01.07	01.01.08	01.01.09	01.04.09
Доля проблемных и безнадежных ссуд в общем объеме ссуд[7]	2,6	2,4	2,5	3,8	5,1
Сформированный РВПС в % от общего объема выданных ссуд	4,6	4,1	3,6	4,5	5,5
Отношение величины крупных кредитных рисков к капиталу (Н7)	239,9	240,6	211,9	191,7	202,2

Ситуация с погашением кредитов, выданных нефинансовым предприятиям и организациям, довольно противоречивая. В абсолютных цифрах по сравнению с 1 января 2008 г. просроченная задолженность юридических лиц по всем отраслям по состоянию на 1 апреля 2009 г. увеличилась с 4,2 млрд. руб. до 11,8 млрд. руб., т. е. почти в три раза.

Правда, по различным отраслям экономики ситуация с просроченными долгами сильно различается. Больше всех накопили плохие кредиты предприятия сельского, лесного хозяйства, строительства, а вот наиболее аккуратно расплачиваются с банками юридические лица, специализирующиеся на производстве и распределении электроэнергии, газа и воды. Причем разница между этими наиболее и наименее платежеспособными отраслями очень велика - их доли по просроченной задолженности различаются в 10 раз (см. табл.1).

Таблица 1. Доля просроченной задолженности юрлиц по отраслям в федеральных округах РФ (в рублях и инвалюте) (%)[8]

Федеральные округа	всего	Добыча ископаемых	обработка	Производство энергии, газа и воды	Сельское и лесное хозяйство	Строи- тельство	Транспорт и связь	торговля	Прочая деятельность
Дальневосточный	3,32	11,68	0,78	0	1,45	21,22	0,59	2,25	5,66
Южный	2,32	2,63	3,09	1,62	2,61	21,21	0,19	2,09	2,8
сибирский	1,56	0,74	1,32	0,07	3,85	10,65	1,32	1,93	1,65
Приволжский	1,5	0,04	1,49	0,17	2,81	11,57	0,27	1,72	1,41
Северо-западный	1,38	0,2	2,06	0,01	1,28	10,87	0,68	1,23	1,25
Уральский	1,03	0,02	0,77	0	2,85	20,03	0,89	1,62	0,68
центральный	0,99	0,16	1,46	0,16	1,28	10,81	0,2	1,37	0,59

Довольно существенны отличия по объему накопленных плохих кредитов и между предприятиями, расположенными в различных федеральных округах РФ. Как видно из таблицы, в целом по всем отраслям доля просроченных долгов наиболее высока в Дальневосточном округе, где она более чем в три раза выше, чем в наиболее благополучном Центральном округе. Если посмотреть, какая ситуация с просроченными долгами сложилась по субъектам РФ, то лидером по плохим кредитам окажется Магаданская область. Там их доля (в целом как по юридическим, так и по физическим лицам), по состоянию на 1 января 2008 года, достигла 23,81%. Второе место по этому показателю заняла Республика Ингушетия - 10,13%, третье - Астраханская область с 8,48% плохих кредитов.

Поэтому управление кредитным риском является необходимой частью стратегии и тактики выживания и развития любого банка.

В рамках дилеммы «доходность – риск» банкир вынужден ограничивать норму прибыли, страхуя себя от излишнего риска. Он должен проводить политику рассредоточения риска и не допускать концентрации кредитов у нескольких крупных заемщиков, что чревато серьезными последствиями в случае непогашения ссуды одним из них. Банк не должен рисковать средствами вкладчиков, финансируя спекулятивные (хотя и очень прибыльные) проекты. За этим банковские контрольные органы ведут постоянный мониторинг[9]
.

Поэтому для эффективного управления банковскими рисками необходимо, в первую очередь, наиболее точно оценить кредитный портфельный риск и разработать механизм его регулирования.

1.2 Основные понятия

Несмотря на широкое признание кредитного риска, существующая множественность его толкований (как и определений прочих понятий в данной сфере) дает основания констатировать отсутствие единой теоретической концепции кредитного риска. Анализ кредитного риска предполагает раскрытие ряда конкретных характеристик, которые характеризуют его сущность в целом.

1.2.1 Определение кредитного риска в документах Базельского комитета

Во второй редакции проекта новых Базельских соглашений, в разделе "Разъяснение основных терминов", кредитный риск характеризуется "как риск потерь, возникающих вследствие дефолта, у кредитора или контрагента. Необходимо обратить особое внимание, что Базельский комитет, определяя кредитный риск, увязывает источники его возникновения прежде всего с кредитованием, однако также учитывает риск неисполнения обязательств контрагентом банка по прочим операциям. Таким образом, можно заключить, что в текущем представлении Базельского комитета и, следовательно, большинства национальных органов банковского регулирования и надзора кредитный риск связывается с потерями вследствие дефолта контрагента.

Дефолт в современной его трактовке охватывает события, которые могут произойти с должником и приведут к экономическим потерям для кредиторов. В контексте проведенного обобщения различных подходов к определению кредитного риска его определение как дефолта может быть отнесено к разряду характеризующих кредитный риск через формальные признаки его реализации. С экономической точки зрения дефолт означает признание момента ухудшения положения кредиторов заемщика по сравнению с ранее заключенными договоренностями либо неизбежность данного ухудшения в будущем.

Определения дефолта существенно различаются. Рейтинговые агентства констатируют наступление дефолта в случае любой задержки в исполнении обязательств, в то время как Базельский комитет допускает наличие задержки в пределах 90 дней в исполнении обязательств по задолженности перед банком, что отражает банковскую практику признания момента дефолта.

Использование различных определений дефолта создает сложности в реализации вероятностно-стоимостной концепции оценки и регулирования кредитного риска, предусматривающей оценку ожидаемых и непредвиденных потерь исходя из:

- величины задолженности в момент дефолта,

- вероятности наступления дефолта

- потерь в случае дефолта.

Решением данной проблемы в практической плоскости должны стать унификация принципов регистрации информации и событий, связанным с дефолтом, и ее максимальная детализация.

1.2.2 Определение кредитного риска в документах банка России

В июне 2004 г. было опубликовано Письмо Банка России № 70-Т "О типичных банковских рисках", в котором кредитный риск увязывается с широким кругом операций, результатом которых является возникновение обязательств, не ограничиваемых, на первый взгляд, кредитными отношениями. В редакции данного Письма "кредитный риск — риск возникновения у кредитной организации убытков вследствие неисполнения, несвоевременного либо неполного исполнения должником финансовых обязательств перед кредитной организацией в соответствии с условиями договора". Как следует из определения, позиция Центрального банка переосмыслена по итогам изучения зарубежного опыта стандартов оценки и управления кредитным риском, в то время как в отечественной научной литературе подобные взгляды на кредитный риск на текущий момент представлены минимально.

Большая работа, проведенная специалистами Банком России в части изучения зарубежного опыта, иллюстрируется достаточно интересным определением кредитного риска, содержавшимся во второй редакции проекта Положения "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам". В разделе понятий, вводимых в целях данного Положения, кредитный риск определялся в духе зарубежных подходов как «вероятность дефолта контрагента, т.е. вероятность полного либо частичного невыполнения контрагентом обязательств по кредитному требованию». Понятие дефолта в инструкции не было определено, хотя данный термин, как было показано, является не менее дискуссионным. Однако в итоговой редакции Положения № 254-П определение кредитного риска, к сожалению, отсутствует. «Официальным» определением кредитного риска следует считать вышеприведенное определение в редакции Письма Банка России № 70-Т.

1.2.3 Определение кредитного риска в МСФО

Определение кредитного риска представлено в МСФО 32 "Финансовые инструменты: раскрытие и представление информации". В соответствии с §43 кредитный риск — это риск неисполнения своих обязательств одной стороной по финансовому инструменту и, вследствие этого, возникновения у другой стороны финансового убытка. Источник кредитного риска по МСФО - финансовый инструмент, под которыми понимается "любой договор, в результате которого одновременно возникает финансовый актив у одной компании и финансовое обязательство или долевой инструмент— у другой". При этом предусматривается достаточно широкая, трактовка финансового инструмента: "Финансовые инструменты включают как первичные инструменты, такие как дебиторская и кредиторская задолженность, долевые ценные бумаги, так и производные инструменты: финансовые опционы, фьючерсные и форвардные контракты процентные и валютные свопы. Другая особенность, определение кредитного риски в МСФО - увязка данного риска с фактом неисполнения финансового обязательства контрагентом. Задача стандартов в рассматриваемом контексте - обеспечить максимально объективную картину о возможной величине потерь связанной с реализацией кредитного риска, в виде неисполнения обязательств контрагентом, а также о концентрациях кредитного риска.

1.2.4 Определение риска кредитного портфеля

Необходимо подчеркнуть, что кредитный риск банка включает риск конкретного заемщика и риск портфеля. Различия в определении кредитного риска индивидуального заемщика и риска портфеля, имеют важное значение для управления кредитным риском. Оценивая риск конкретного банковского актива - обязательства отдельного заемщика, можно действовать двояко: либо рассматривать этот актив (кредит) изолированно от других активов (кредитов), либо считать его неотъемлемой частью банковского портфеля. Оценка рисков актива и целесообразности операции с ним при этом могут меняться. Так, актив, имеющий высокий уровень риска, рассматриваемый обособленно, может оказаться практически безрисковым с позиции портфеля при определенном сочетании входящих в этот портфель активов. Можно подобрать ряд ссуд, каждая из которых имеет высокий уровень риска, но которые, будучи объединенными вместе, составят практически безрисковый портфель. Кроме того, увеличение числа включаемых в портфель ссуд, как правило, приводит к снижению риска данного портфеля ссуд.

Можно определить риск кредитного портфеля банка как средневзвешенную величину рисков относительно всех соглашений кредитного портфеля, где рычагами выступают части сумм соглашений в общей сумме кредитного портфеля.

Следовательно, оценка риска кредитного портфеля банка представляет собой натурально - вещественный и стоимостной анализ всех рисковых обстоятельств, характеризующих средний уровень кредитного риска относительно всех соглашений, составляющий кредитный портфель банка.

Фактическая величина уровня совокупного кредитного риска не зависит от «желания» банка, однако с учетом основных особенностей управления рискованностью кредитного портфеля банк может контролировать ее. Поэтому возникает необходимость регулирования уровня риска с использованием различных методов и методик, при помощи которых можно более точно спрогнозировать, учесть эти риски и в дальнейшем снизить их влияние на финансовый результат деятельности банка.

1.3 Оценка риска кредитного портфеля

Оценка риска кредитного портфеля банка предусматривает:

* качественный анализ совокупного кредитного риска банка, суть которого заключается в идентификации факторов риска (выявлении его источников) и требует глубоких знаний, опыта и интуиции в этой сфере деятельности. Говоря о качественной оценке кредитного портфеля банка, следует также учитывать взаимосвязи кредитов между собой, т.е. их действия в одном секторе рынка, в одном регионе, принадлежность одному собственнику, какими коммерческими (деловыми) отношениями связаны между собой заемщики;

* количественную оценку риска кредитного портфеля банка предполагает определение уровня (степени) риска. Степень кредитного риска является количественным ворожением оценки банком кредитоспособности заемщиков и кредитных операций. Данный подход можно также назвать стоимостным.

В мировой банковской практике используются следующие методы оценки кредитного портфельного риска банка, научно обоснованные Базельским комитетом, в который входят Центральные банки стран с развитой рыночной экономикой[10]
:

1. Статистические методы.

2. Различные варианты линейного программирования направленные на поиск основных весовых коэффициентов.

3. Дерево классификации или рекурсионно-партиционный алгоритм (РПА) и нейронные сети .

4. Генетический алгоритм.

6. Метод экспертных оценок.

На практике используется комбинация нескольких методов, поэтому сложно ответить на вопрос, какой метод лучше. У каждого метода имеются свои преимущества и недостатки, кроме того, выбор метода связан со стратегией банка и с тем, какие требования банк считает приоритетными при разработке моделей. Регрессионные методы показывают значимость каждой характеристики для определения уровня риска. Линейное программирование может оперировать большим количеством переменных и моделировать определенные условия: например, если маркетинговая стратегия банка направлена на активное увеличение объемов кредитования, можно ввести условие, чтобы лимиты кредитования были значительно ослаблены, но не превышали нормативного значения. Нейронные сети и деревья классификации выявляют нелинейные связи между переменными, которые могут привести к ошибке в линейных моделях.

Таблица 2. Сравнительный анализ методик оценки кредитного риска

Методика	Информационная база	Процедура оценки	Результат
1. Методика ЦБ РФ	• информация о финансовом состоянии заемщика • обслуживание заемщиком кредитной задолженности • уровень обеспечения ссуды	Оценка финансового состояния заемщика. Определение качественных характеристик текущего состояния ссуды.	Распределение ссуд по пяти рисковым категориям: 1.стандартные 2.нестандартные 3.симнительные 4.проблемные 5.безнадежные
2. Скоринг	• анкетные данные • информация на заемщика из кредитного бюро • движения по счетам	• сбор информации • построение математической модели: - выбор метода классификации - определение критериев категорий риска	Распределение кредиторов по рисковым категориям (обычно -2-4 категории)
3. Математические методы 3.1 Credit metrics/ Credit VaR	• информация рейтинговых агентств: - текущее состояние рейтинга - вероятность перехода в другие рейтинговые категории	• сбор информации • определение периода для построения оценки • оценка распределения вероятности изменения стоимости кредитного портфеля заемщика по методике VaR	Функция распределения вероятности, отражающая степень рискованности
3.2 Методика КМV	• структура капитала предприятия • изменение доходности • стоимость активов в динамике	• сбор информации • определение периода для построения оценки • оценка распределения вероятности изменения стоимости предприятия путем построения модели Мертона	Функция распределения вероятности, отражающая степень рискованности
3.3 Подход Credit Suisse Financial Prodacts (CSFP) с использованием Credit Risk+	информация рейтинговых агентств о вероятности дефолта	• сбор информации • определение периода для построения оценки • оценка вероятности дефолта, через представление в виде распределения Пуассона	Функция распределения вероятности, отражающая степень рискованности
4 Методика Базельского комитета 4.1 Стандартизованный подход (Standardized Apporoach)	• оценки кредитного рейтинга внешними рейтинговыми агентствами • оценки кредитного рейтинга Организацией экономического сотрудничества и развития	• распределение заемщиков на категории согласно формальным параметрам ссуды • определение рисковых весов категорий согласно критериям; установленным комитетом	Присвоение каждой категории заемщиков рискового веса
4.2 Основной IRB-подход (Foundation IRB (Internal ratings-based) Apporoach)	• вероятность дефолта (РD) • уровень потерь в случае дефолта (LGD) • сумма ссудных потерь (ЕAD) • срок (М)	• определение вероятности дефолта банком (остальные параметры определяет комитет) • определение взвешенных оценок риска по формулам, представленным комитетом	Присвоение каждой категории заемщиков р
4.3 Развитый IRB-подход (Advanced IRB Apporoach)	• определение вероятности дефолта • определение уровня потерь в случае дефолта • определение суммы ссудных потерь • определение срока (М), оставшегося до погашения ссуды • определение взвешенных оценок риска по формуем, представленным комитетом	Присвоение каждой категории заемщиков рискового веса искового веса

Учитывая особенности отечественной банковской кредитной практики, а также то, что качественная и количественная оценка кредитного портфельного риска должна проводиться одновременно, то целесообразно используются такие методы оценки риска кредитного портфеля банка как аналитический, статистический и коэффициентный.

Согласно аналитическому методу оценки возможных потерь банка осуществляется в соответствии с нормативными документами ЦБ РФ.

Оценка кредитного риска при помощи методов статистического анализа предполагает, что совокупные воздействия рисков составляющих кредитный портфель, отражаются на его качестве. Основными инструментами статистического метода расчета и оценки риска кредитного портфеля банка являются известные из общей теории: дисперсия, вариация, стандартное отклонение, коэффициент вариации и асимметрии.

Сущность коэффициентного метода заключается в расчете относительных показателей, позволяющих оценить кредитные риски, входящие в состав кредитного портфеля банка, расчетные значения которых сравниваются с нормативными критериями оценки, и на этой основе качественно и количественно определяется уровень совокупного кредитного риска банка.

Таким образом, методология оценки риска кредитного портфеля банка предусматривает одновременное проведение количественной и качественной его оценки используя такие методы оценки как аналитический, статистический и коэффициентный. Оценка риска кредитного портфеля предполагает группирование кредитов по степени риска и по принципу взаимосвязи заемщиков между собой. Это позволяет банкам создать кредитную политику, направленную на обеспечение безопасности своего функционирования, избегая наступления возможных кредитных рисков и минимизацию их последствий путем эффективного применения методов регулирования риска кредитного портфеля.

На этой основе следует сформулировать и обосновать концептуальный подход к оценке и регулированию риска кредитного портфеля банка.

Раздел 2. Методические основы формирования механизма оценки и регулирования кредитного портфельного риска банка

В отечественной банковской практике отсутствует комплексный механизм, который бы позволил поддерживать оптимальные соотношения между доходностью и риском. В мировой банковской практике используется множество моделей оценки кредитного риска и механизмов его регулирования. При этом критерии управления кредитным риском таких моделей и механизмов не приемлемы в определенных государствах. Поэтому важно определить действенные методы оценки и регулирования кредитного портфельного риска, используя которые руководство банка могло эффективно отслеживать уровень риск по основным позициям: контрагентам, видам операций, срочности операций.

В большинстве имеющихся методик не сформировано должное количество показателей, которые бы отражали качественную сторону риска кредитного портфеля, и на основе которых можно было бы иметь максимально точное представление о реальном и прогнозном уровне риска, а, следовательно, дать руководителям банковских учреждений выбрать достаточно простой и объективный инструмент нейтрализации негативных последствий реализации кредитного риска.

С целью систематизации особенностей оценки и регулирования риска кредитного портфеля банка необходимо построить концептуальную модель управления данным процессом.

Снизить рискованность кредитного портфеля банка.

Несовершенство законодательства Украины по вопросам банковского кредитования

Прогнозирование кредитного портфельно риска банка

Механизм регулирования совокупного кредитного риска банка

__

Концепция механизма оценки и регулирования кредитным портфельным риском банка включает в себя определенный набор принципов, постановку цели, задач, механизмов, методов, а также определение рычагов и критериев эффективности применения механизмов и методов.

Должна достигаться следующая цель: повышение качества кредитного портфеля банка путем минимизации его риска.

Качество кредитного портфеля банка характеризуется такими показателями, как размер просроченных займов, займов, погашенных с нарушением сроков погашения, не погашенные в срок кредиты, списанные кредиты. Отклонения данных показателей от стандартных величин в сторону увеличения являются прямой угрозой уменьшения прибылей, капитала банка, а также проявлением риска кредитного портфеля банка.

Минимизация рисков - это борьба за снижение потерь, иначе называемая управлением рисками. Этот процесс управления включает в себя: предвидение рисков, определение их вероятных размеров и последствий, разработку и реализацию мероприятий по предотвращению или минимизации связанных с ними потерь. При этом для принятия эффективных управленческих решений нужно наиболее точно оценить и спрогнозировать уровень кредитного портфельного риска. Поскольку при максимально возможном определении и прогнозировании уровня риска кредитного портфеля банк может применить адекватные методы регулирования с целью минимизации такого риска, и соответственно повысить качество кредитного портфеля банка.

Основные элементы механизма оценки и регулирования риска кредитного портфеля банка:

- механизм комплексной оценки кредитного портфельного риска банка, в основе которого лежит аналитический, статистический и коэффициентный методы оценки риска кредитного портфеля банка. Методология проведения комплексной оценка кредитного риска предусматривает объединение количественного и качественного анализа;

- экономико-математическая модель прогнозирования риска кредитного портфеля банка предполагает определение возможного уровня кредитного портфельного риска банка в зависимости от ожидаемой величины просроченной задолженности в объеме кредитного портфеля банка, используя регрессионный метод выявления тенденций.

2.1 Комплексная оценка риска кредитного портфеля банка

Проблема минимизации кредитного риска требует создания адекватной методики оценки его риска, которая может быть унифицирована только определенной мерой, ведь каждый банк имеет собственную клиентуру, свой сегмент рынка, отраслевую специфику, конкретные возможности и т.п. Тем не менее, необходимо определить минимальный состав показателей оценки кредитного риска, поскольку это помогает банкам разработать собственную систему поддержки управленческих решений по предоставлению ссуд и обеспечивает заданный уровень качества кредитного портфеля банка. То есть на данный момент весьма актуальной является задача определения состава показателей, характеризующих совокупный кредитный риск банка и которые подобраны таким образом, чтобы руководство могло эффективно отслеживать уровень риска.

Решением данной проблемы может служить создание комплексной оценки риска кредитного портфеля банка, предусматривающей одновременное проведение количественной и качественной оценки кредитного риска.

В процессе теоретико-прикладных аспектов оценки риска кредитных операций банка, на наш взгляд, оптимальной методикой количественной оценки риска кредитного портфеля банка является методология оценки степени риска кредитного портфеля банка. Это математическая процедура для структуризации и иерархического предоставления множества показателей, которые определяют фактический уровень риска, служат базой для прогнозирования возможных последствий негативного проявления риска и предоставляют возможность выбрать эффективные методы его регулирования.

Возможная (ожидаемая) величина убытков по кредитному портфелю - это важнейшая характеристика кредитного риска, так как служит центром распределения его вероятностей. Смысл данного показателя заключается в том, что он показывает наиболее правдоподобное значение уровня риска и определяется следующим образом:

(2.1.1)

где Si
– сумма предоставленных кредитов і-ой группе контрагентов, і = 1, n;

pi
(c) – кредитный риск относительно і-ой группы контрагентов.

Данный показатель является обобщенной количественной характеристикой, которая не позволяет принимать решение по поводу применения основных методов регулирования риска кредитного портфеля (диверсификации или концентрации). Однако для принятия решения необходимо определить меру изменчивость риска кредитного портфеля. Для этого на практике применяют две близко связанные категории: дисперсию и среднеквадратическое отклонение. Для их расчета необходимо определить средневзвешенный риск кредитного портфеля банка по следующей формуле:

(2.1.2)

Приведенный показатель является базисной величиной для расчета вариации кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, которые составляют кредитный портфель банка.

Следовательно, дисперсию (вариацию) кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, которые составляют кредитный портфель банка можно определить следующим образом:

, (2.1.3)

где

Приведенный показатель отражает вариацию признака по всей исследуемой совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию.

На практике результаты анализа более наглядны, если показатель разброса случайной величины выражен в тех же единицах измерения, что и сама случайная величина. Для этих целей используют среднеквадратичное отклонение кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, которые составляют кредитный портфель банка:

(2.1.4)

Расчет этого показателя позволяет определить тесноту связи результативного и группировочного факторного признака. Оно имеет следующие пределы: 0 < σ(р) < 1. Если σ(р) = 0, то группировочный признак не влияет на результативный, а если σ(р) = 1 – результативный признак изменяется только в зависимости от группировочного.

Дисперсия (вариация) и среднеквадратичное отклонение характеризуют меру распыленности кредитного риска относительно соглашений кредитного портфеля и средневзвешенного кредитного портфельного риска. Эти показатели отображают диверсификацию кредитного портфеля относительно риска. Чем больше значения дисперсии (вариации) и среднеквадратичного отклонения, тем более диверсифицированным с точки зрения риска является кредитный портфель банка.

Использование в процессе анализа только двух параметров (средней и стандартного отклонения) может приводить к неверным выводам. Стандартное отклонение неадекватно характеризует риск при смещенных распределениях, т.к. игнорируется, что большая часть изменчивости приходится на “хорошую” (правую) или “плохую” (левую) сторону ожидаемой доходности. Поэтому при анализе асимметричных распределений используют дополнительный параметр – коэффициент асимметрии кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, составляющих кредитный портфель банка. Он представляет собой нормированную величину третьего центрального момента и определяется по формуле:

(2.1.5)

Чем меньше коэффициент асимметрии, тем меньше степень риска кредитного портфеля, поскольку неблагоприятные отклонения кредитного риска относительно соглашений кредитного портфеля от средневзвешенного кредитного портфельного риска с относительно большим весом расположенные справа наиболее близки к средневзвешенному кредитному портфельному риску (меньше отклоняется от него в неблагоприятную сторону), а соответствующие (благоприятные) значения кредитного риска относительно соглашений кредитного портфеля значительно отдалены от средневзвешенного портфельного риска.

По результатам проведенного комплексного анализа совокупного кредитного риска банка можно определить его степень следующим образом (таблица 3):

Таблица 3. Предлагаемая шкала оценки кредитного портфельного риска банка

Качественная оценка риска	Количественная оценка риска
Низкий уровень риска	0-10%
Умеренный уровень риска	11-20%
Высокий уровень риска	Более 21%

Под кредитным портфелем с низким (допустимым) уровнем кредитного риска следует понимать такой кредитный портфель, который обеспечивает прибыльность банку даже при наступлении всех возможных рисков.

Наличие кредитного портфеля с умеренным уровнем риска предполагает возможность потери большей части своих доходов, но имеется тенденция повышения качества портфеля в долгосрочной перспективе.

Кредитный портфель с высоким уровнем риска характеризуется наличием такого уровня риска по кредитным операциям, реализация которого в полном объеме угрожает в целом функционированию банковского учреждения, т.е. в случае реализации всех рисков собственных ресурсов банка окажется недостаточно. Это может привести к банкротству банка, его закрытию и распродаже активов.

Такой подход к оценке риска кредитного портфеля банка основан на анализе чувствительности кредитного риска к изменению его структуры. Точность оценки риска кредитного портфеля в этом случае будет зависеть от выбора классификационных признаков кредитного портфеля банка, по которым можно наиболее точно определить средний уровень кредитного риска. В качестве такого критерия мы предложили использовать:

- классификацию кредитного портфеля по основным группам контрагентов банка, что облегчает определение кредитного риска при диверсификации портфеля и выбор методов его регулирования[11]
.

2.2 Модель прогнозирования совокупного кредитного риска банка

Современные банки при осуществлении кредитной деятельности должны не только оценивать уровень кредитного портфельного риска, но и определять его прогнозное значение. Однако в настоящее время серьезной проблемой является отсутствие действенных инструментов прогнозирования уровня риска кредитного портфеля банка. Решением такой задачи может послужить использование качественно новых подходов к прогнозированию экономико-математических методов и электронно-вычислительной техники.

Процесс построения модели прогнозирования риска кредитного портфеля банка следует начинать с определения критериев изменения его уровня. На наш взгляд, в качестве такого критерия следует применить объем просроченной задолженности в совокупном объеме предоставленных кредитов. Он наиболее точно характеризует качество кредитного портфеля и является наиболее прогнозируемым среди показателей портфельного кредитного риска банка.

Данный показатель выступает своего рода базовым финансово-экономическим индикатором качества кредитного портфеля банка, характеризующим прямо пропорциональную изменчивости уровня кредитного портфельного риска банка.

Именно просроченная задолженность увеличивает степень кредитного риска и соответственно снижает качество кредитного портфеля банка. Показатель доли просроченных кредитов (Дпр
) рассчитывается по формуле:

, (2.2.1)

где Сст
- стандартные кредиты, погашаемые вовремя и полностью, либо кредиты, срок платежа по которым еще не наступил;

Снст
- нестандартные кредиты (просроченные), т.е. кредиты, не погашенные заемщиком в установленные кредитным договором сроки;

Собщ
- кредитные вложения (всего), предоставленные заемщикам, т.е. сумма стандартных и просроченных кредитов (Собщ
= Сст
+Снст
).

Предположим что Собщ
≥ Снст
≥ 0, а Сст
> 0.

Значение показателя Дпр
зависит от объема и структуры кредитного портфеля банка, определяемые рядом факторов, основные из которых являются: показатель изменения качества обслуживания долга и средний уровень платежеспособности заемщиков банка.

На наш взгляд, показатель изменения заемщиками качества обслуживания долга целесообразно будет определить следующим образом:

(2.2.2)

где dС - долги по кредитам;

Vкп
- объем кредитного портфеля банка;

Upc - неоплаченные проценты по кредитам;

Аpc - начисленные проценты по кредитам.

Данный показатель характеризует средний процент неоплаченных кредитов и процентов по ним. Увеличение этого коэффициента свидетельствует об изменении структуры кредитного портфеля в худшую сторону, что в свою очередь обуславливает снижение качества кредитного портфеля банка и увеличивает уровень совокупного кредитного риска. Поскольку снижение качества обслуживания долга предполагает снижение класса заемщика, то у банка возрастает вероятность возникновения дополнительных потерь по кредитным операциям. Значение показателя должно стремиться к 0.

Вторым фактором, предопределяющим изменение доли просроченной задолженности в кредитном портфеле является средний уровень платежеспособности заемщиков, для расчета которого можно воспользоваться следующей формулой:

, (2.2.3)

где САрr
- сумма кредита, по которой заемщик увеличил свой кредитный рейтинг;

САcr
- сумма кредита, по которой заемщик уменьшил свой кредитный рейтинг.

Чем выше средний уровень кредитоспособности, тем больше вероятность своевременного и полного расчета заемщика с банком, т.е. максимальное значение данного показателя будет составлять 100%. Высокое значение данного показателя свидетельствует также о неэффективной системе оценки кредитоспособности заемщика[12]
.

Следовательно, данные факторы могут оказать долгосрочное определяющее влияние на формирование средней величины уровня просроченной ссудной задолженности, а также рискованности и качества кредитного портфеля, понижая или повышая их.

С целью определения закона изменения доли просроченной задолженности в кредитном портфеле банка также воспользуемся уравнением полного дифференциала. Итак, представим прогнозное изменение величины (ΔДпр
), если изменяются параметры (Снст
) и (Сст
):

(2.2.4)

где ΔДпр
- прогнозируемое изменение доли просроченной задолженности;

ΔСнст
- изменение объемов нестандартных кредитов;

ΔСст
- изменение объемов стандартных кредитов.

Данная формула позволяет определить, насколько изменится показатель Дпр
при заданных изменениях показателей Сст
и Снст
.

Если полученное значение показателей ΔДпр
умножить на запланированный объем кредитных ресурсов банка, то получим прогнозную величину объема просроченной задолженности банка.

При реализации данного подхода к определению прогнозного значения доли просроченной задолженности банка, на наш взгляд, необходимо учитывать следующие основные условия, в которых может оказаться банковское учреждение, осуществляющее кредитную деятельность. Во-первых, когда практически не изменяется объем кредитных ресурсов банка (Собщ
=const). Во-вторых, когда уровень нестандартных кредитов либо стандартных на протяжении нескольких периодов остается на прежнем уровне.

На наш взгляд, Дпр
должно принадлежать интервалу [0; 0,10], т.е. банк должен поставить перед собой задачу удержания просроченной задолженности до 10%.

Следует отметить, что у банка активно занимающегося кредитованием Дпр min
не может равняться 0. Вместе с тем стремление к «нулевой отметке» вполне достижимое, т.е. Дпр min
принадлежит интервалу [0; 0 + Δ]. Оптимальное значение Δ, на наш взгляд, от 3 до 5%.

Для кредитного работника, осуществляющего планирование кредитной деятельности банка, важно знать, какое изменение стандартных и нестандартных кредитов приведет к намеченному изменению показателя Дпр
или как повлияет на последнее изменение стандартных кредитов, допустим, на 5%, а нестандартных - на 2%.

Чтобы определить зависимость изменения уровня совокупного кредитного риска от объема просроченной задолженность в кредитном портфеле банка необходимо построить функцию регрессии. Поскольку уровень просроченной кредитной задолженности непосредственно увеличивает кредитный портфельный риск банка и уровень просроченной задолженности практически не изменяется во времени, воспользуемся уравнением линейной регрессии. Линейная регрессия является инструментом статистического анализа, используемого для предсказания будущих значений по имеющимся данным. Данный метод предполагает построение линии тренда, которая показывает равновесное значение объема просроченной задолженности банка.

Пусть переменная у (риск кредитного портфеля) зависит от одной переменной х (объем просроченной задолженности). При этом предполагается, что переменная х принимает заданные фиксированные значения, а зависимая переменная у имеет случайный разброс из-за ошибок измерения, влияния неучтенных факторов и т.д. Каждому значению х соответствует некоторый закон распределения вероятностей случайной величины у. Формула линейной регрессии имеет следующий вид:

, (2.2.5)

где: у – уровень риска кредитного портфеля банка;

а – постоянный коэффициент регрессии;

b – переменный коэффициент регрессии;

х – доля просроченной задолженности.

Для определения параметров регрессии (коэффициентов регрессии) а и b воспользуемся методом наименьших квадратов. Для этого следует решить следующую систему уравнений:

(2.2.6)

(2.2.7)

Из данных уравнений можно вывести, что

(2.2.8)

(2.2.9)

где: хi
– уровень просроченной задолженности в і-ом периоде;

уi
– уровень риска кредитного портфеля банка в і-ом периоде;

n – количество периодов наблюдения, i = 1, n.

Подставив в полученное уравнение ожидаемый уровень просроченной задолженности можно определить прогнозное значение рискованности кредитного портфеля банка.

Таким образом, представленная регрессионная модель прогнозирования кредитного портфельного риска банка строится на прогнозе изменения объема просроченной ссудной задолженности. При определении законов изменения стандартных и нестандартных кредитов, а также удельного веса просроченной задолженности в кредитном портфеле банка с учетом изменения заемщиками качества обслуживания долга и их кредитного рейтинга использовали уравнение полного дифференциала функции. Использование предложенного подхода к прогнозированию риска кредитного портфеля позволяет также планировать структуру кредитного портфеля, что немаловажно при управлении ликвидностью банковского учреждения.

Прогнозирование и планирование уровня кредитного портфельного риска и доли просроченной задолженности осуществляется в долгосрочном и краткосрочном периоде, однако задачи, возникающие в каждом их них различны по уровню сложности, применяемому математическому аппарату и достигаемой точности решения. При прогнозировании на долгосрочную перспективу показатель доли просроченной задолженности является не линейной функцией. В краткосрочном периоде в ряде случаев удается осуществить более точный прогноз изменения уровня совокупного кредитного риска.

На основе полученных результатов необходимо сопоставить фактический и планируемый уровень риска с суммой, которая, согласно политике в области рисков, представляет собой предел потерь по кредитным операциям, тем самым разработать механизм регулирования и направления минимизации риска кредитного портфеля.

2.3 Механизм регулирования риска кредитного портфеля

Основным направлениями регулирования риска кредитного портфеля является разработка и реализация мероприятий по предотвращению или минимизации связанных с ним потерь. Это предполагает создание каждым банком собственной стратегии управления кредитным риском, то есть основ политики принятия решений таким образом, чтобы своевременно и последовательно использовать все возможности развития банка и одновременно удерживать риски на приемлемом и управляемом уровне.

Банковской практикой выработаны определенные методы регулирования риском кредитного портфеля банка. К таким методам относят диверсификацию, концентрацию, лимитирование и резервирование.

2.3.1 Диверсификация

Диверсификация кредитного портфеля банка должна осуществляться путем распределение ссуд по различным категориям заемщиков, срокам предоставления, видам обеспечения, по отраслевому и географическому признаку.

Диверсификация заемщиков может осуществляться посредством распределения кредитов между различными группами населения (молодежь, лица с устойчивым уровнем дохода, лица пред пенсионного возраста и т.д.); в зависимости от цели кредитования (на потребительские нужды, на строительство жилья, на обучение и др.). Относительно хозяйствующих субъектов диверсификация кредитного портфеля может осуществляться между такими категориями заемщиков, как: большими и средними компаниями, предприятиями малого бизнеса, правительственными и общественными организациями, домашними хозяйствами и т.п. Кредиты, предоставленные в сфере малого бизнеса, часто сопровождаются повышенным уровнем кредитного риска. Такие заемщики нередко ограничены в выборе кредитора, поэтому банк может диктовать собственные условия кредитной сделки. Если заемщиком является большая компания, то кредитный риск оценивается как незначительный. При этом рекомендуется осуществлять диверсификацию кредитного портфеля путем размещение большего количества средних кредитов, чем малого количества крупных.

Имеет особое значение диверсификация кредитного портфеля по срокам, поскольку процентные ставки по ссудам разной срочности подвержены постоянным колебаниям. Кроме того, уровень индивидуального кредитного риска банка, как правило, увеличивается по мере увеличения срока кредита. В случае ориентации банка на долгосрочное кредитование полезным считается включение в кредитный портфель краткосрочных ссуд, которые сбалансируют его структуру.

Отраслевая диверсификация предполагает распределение кредитов между клиентами, которые осуществляют деятельность в разных областях экономики. Для снижения общего риска кредитного портфеля решающее значение имеет отбор областей, которые осуществляются по результатам статистических исследований. Наилучший эффект достигается, когда заемщики работают в областях с противоположными фазами колебаний делового цикла. Если одна область находится на стадии экономического роста, то другая переживает стадию спада, а с течением времени их позиции изменяются на противоположные. Тогда снижение доходов от одной группы клиентов компенсируются повышением доходов от другой группы, которые помогает стабилизировать доходы банка и существенно снизить риск.

Географическая диверсификация предполагает распределение кредитных ресурсов между заемщиками, которые находятся в разных регионах, географических территориях, странах с разными экономическими условиями. Географическая диверсификация как метод снижения кредитного риска доступна лишь большим банкам с разветвленной сетью филиалов и отделений на значительной территории. Это помогает нивелировать влияние климатических и погодных условий, политических и экономических потрясений, которые влияют на кредитоспособность заемщиков.

Метод диверсификации следует применять осторожно, опираясь на статистический анализ и прогнозирование, учитывая возможности самого банка и, прежде всего, уровень подготовки кадров. Диверсификация требует профессионального управления и глубокого знания рынка. Именно поэтому чрезмерная диверсификация приводит не к уменьшению, а к увеличению кредитного риска.

Учитывая то, что каждый банк работает в конкретном сегменте рынка и специализируется на обслуживании определенной клиентуры, диверсификация кредитного портфеля может быть отрицательной, т.е. необходимо придерживаться определенного уровня концентрации. Чрезмерная концентрация значительно повышает уровень кредитного риска. Нередко банки концентрируют свои кредитные портфели в наиболее популярных секторах экономики, таких как энергетика, нефтяная и газовая промышленность, инвестирование недвижимости. Высокая концентрация кредитного портфеля негативно отражается на кредитоспособности банков, а высокая концентрация клиентских вкладов и вложений в ценные бумаги — на их ликвидности и финансовой гибкости. Риск концентрации означает, что у банков могут возникнуть проблемы в случае ухудшения платежеспособности или ухода их крупнейших клиентов, а это ставит под сомнение их финансовую устойчивость и способность работать без сбоев[13]
.

STANDARD & POOR’S исследовало уровень концентрации бизнеса шести крупнейших банковских систем региона EEMEA (Восточная Европа, Ближний Восток и Африка), проанализировав рейтингуемые агентством банки России, Турции, Казахстана, Болгарии, Кувейта и Чешской Республики. В России это более 40 банков.

Российские банки слишком увлекаются крупными кредитами и депозитами, а также вложениями в ценные бумаги, предупреждает агентство Standard & Poor's. Высокая концентрация бизнеса делает банки весьма уязвимыми. Ухудшение макроэкономической ситуации или крах кого-либо из крупных клиентов чревато банкротствами отдельных банков, указывают в STANDARD & POOR’S .

В России по сравнению с соседями оказался самый высокий уровень концентрации бизнеса, причем по всем показателям, отмечает аналитик агентства Екатерина Трофимова. Высокая концентрация ссудного портфеля “негативно отражается на кредитоспособности банков”, а депозитов и вложений в ценные бумаги — на их “ликвидности и финансовой гибкости”, напоминают в STANDARD & POOR’S .

Большинство крупных заемщиков банков — это госструктуры (“Газпром”, “Роснефть”, РАО ЕЭС и т. п.), поэтому речь об их банкротстве просто не идет. Впрочем, на 1 октября среди крупнейших заемщиков Сбербанка была ГМК “Нафта-Москва” (более 48,4 млрд руб.), у ВТБ — группа “Металлоинвест” (17,1 млрд руб.), а у Альфа-банка — “дочки” во главе с Amsterdam Trade Bank (всего 15,6 млрд руб.), по данным www.banks-rate.ru. Нет ничего удивительного в высокой концентрации рисков на небольшой группе компаний, это отражает структуру экономики — бизнес (особенно государственные компании) укрупняется. Во всех странах банки хотят выдавать крупные кредиты — это выгоднее всего, поскольку дешевле обходится (по сравнению, к примеру, с розничными займами). Но в России компании финансируют проекты в большей степени за счет собственных средств, поэтому их спрос на заемные ресурсы еще не исчерпан, и наши банки могут себе позволить работать в основном с крупными заемщиками. Показатели концентрации бизнеса у российских банков сопоставимы со многими коллегами из экономически развитых стран (например, Японии, Германии и Испании), признают в STANDARD & POOR’S . Но по своей устойчивости к потенциальным потрясениям наши банки серьезно им уступают “из-за более высокого уровня юридических и бизнес-рисков”.

В последние 2-3 года банки начали активно работать с малым и средним бизнесом, кредитовать население, отмечает он. Кроме того, по его оценке, рынок ценных бумаг постепенно утрачивает привлекательность из-за снижения доходности. К примеру, спрэд между российскими и американскими гособлигациями составляет 100 базисных пунктов против 450 в конце 2002 г. Тем не менее в 2004 г. около 30% дохода банки заработали на операциях с ценными бумагами, а по итогам 2005 г. эта цифра, по оценкам STANDARD & POOR’S , “может быть даже несколько больше

Результаты исследования Standard & Poor’s говорят о том, что риски концентрации — при всех их различиях от страны к стране и от банка к банку — отражают концентрированный характер национальных экономических систем, слабое развитие банковских услуг малым и средним предприятиям (МСП) и физическим лицам, низкий уровень финансового посредничества, слабую диверсификацию банковских портфелей по географическому и отраслевому признаку, небольшой абсолютный размер и низкую достаточность капитала, неудовлетворительную информационную прозрачность банков, невысокую кредитную культуру, а также низкое доверие клиентов к банковскому сектору (диаграмма 1, 2). Высокий уровень концентрации различных показателей бизнеса — это серьезный фактор риска, сдерживающий уровень рейтингов многих банков региона EEMEA (Eastern Europe, Middle East, and Africa — Восточная Европа, Ближний Восток и Африка).

Рассматривается шесть крупных банковских систем стран ЕЕМЕА — Турецкой Республики, Российской Федерации, Кувейта, Чешской Республики, Республики Казахстан и Республики Болгарии.

Россия: концентрация банковских операций чрезвычайно высока и едва ли существенно уменьшится в среднесрочной перспективе

Банки Российской Федерации отличаются наивысшей концентрацией ссуд, клиентских вкладов и ценных бумаг, что объясняется концентрированной структурой национальной экономики, фрагментированным характером банковской системы, малым размером активов российских банков в сравнении с активами их корпоративных клиентов, нехваткой доступного для банков капитала, слабым уровнем развития банковских услуг для населения и МСП, высокой склонностью банков к принятию риска, широкой распространенностью «карманных банков», обслуживающих преимущественно аффилированные компании в пределах своей финансово-промышленной группы, слабостью системы банковского надзора, а также низким уровнем доверия среди участников рынка.

Быстрый рост вкладов частных лиц в последние пять лет способствовал некоторому снижению чрезвычайно высокого уровня концентрации ресурсной базы банков на отдельных вкладчиках — это особенно касается банков, активно развивающих розничное направление бизнеса. Однако соответствующих изменений в структуре банковских активов не произошло. Концентрация кредитных рисков на небольшом числе заемщиков (в том числе связанных сторон) в отношении к собственному капиталу банков остается чрезмерно высокой, и лишь в некоторых кредитных организациях ситуация немного меняется к лучшему[14]
.

Риски концентрации — это один из факторов, наиболее существенно влияющих на рейтинги банков. Тем не менее риски концентрации — далеко не единственный фактор, определяющий кредитоспособность банков, чем и объясняются некоторые отклонения от общего правила. Например, кувейтские банки, несмотря на довольно значительную концентрацию их активов и пассивов на отдельных контрагентах, имеют относительно высокие рейтинги благодаря своим неплохим финансовым показателям, небольшому уровню экономических и отраслевых рисков, а также благоприятному режиму регулирования банковской деятельности в Кувейте. Внутри каждой страны, а также среди банков с аналогичными характеристиками корреляция между рисками концентрации и рейтингами еще выше.

Эксперты банка при формировании кредитного портфеля должны избегать чрезмерной диверсификации и концентрации. Задачу определения оптимального соотношения между данными методами можно решить путем установления лимитов кредитования и резервирования. Лимиты концентрации рисков, установленные органами регулирования банковской деятельности различных стран ЕЕМЕА, более или менее схожи. Различия в реальных уровнях концентрации между этими странами отражают прежде всего разную степень соблюдения существующих нормативов — от крайне низкой в России до вполне удовлетворительной в Чешской Республике. [15]

Российские банки давно научились умело обходить правила, в том числе касающиеся лимитов концентрации. Например, чтобы не превысить максимальную концентрацию кредитных рисков на одного заемщика, они выдают ссуды номинальным компаниям, которые затем переводят средства их фактическому получателю. В России нет строгих правил, касающихся объединения рисков по группе заемщиков, имеющих общих собственников и производственные связи. Более того, российские регулирующие органы часто полагаются на сведения об операциях со связанными сторонами, взятые из неполных отчетов национальных банков.

По аналогии с критериями, существующими во многих развитых странах, в странах ЕЕМЕА крупными концентрациями кредитного риска считаются выданные кредиты на суммы, превышающие 10% собственного капитала банка. Объем таких кредитов по существующим нормативам должен не более чем в 8 раз превышать собственные средства банка. Максимальный кредитный риск на одного заемщика составляет 25% собственного капитала банка (лишь в Кувейте он равен 15%). Лимит на кредитование заемщиков, связанных с банком, варьируется в широком диапазоне — от 100% собственного капитала в Казахстане и 50% в России до 25% в большинстве других стран ЕЕМЕА.

2.3.2 Лимитирование

Одним из наиболее распространенных в России методов управления рисками является контроль лимитов. Если говорить об эффективности технологии этого контроля, то необходимо обратить внимание на следующие моменты: гибкость структуры лимитов, адекватное формирование лимитируемой величины с учетом всех факторов риска и интеграция процедуры контроля лимитов в общий процесс обработки транзакций[16]
.

Лимитирования используется для определения полномочий кредитных работников разных рангов относительно объемов предоставленных ссуд. Кредитный риск банка ограничивается установлением лимита общего объема кредитного портфеля, ограничениями величины кредитных ресурсов филиалов банка и др[17]
.

Лимиты определяются как максимально допустимый размер ссуды выражаются, как в абсолютных предельных величинах (сумма кредита в денежном выражении), так и в относительных показателях (коэффициенты, индексы, нормативы). За базу для расчета нормативов можно брать величину капитала банка, объем кредитного портфеля, валюту баланса и прочие показатели. Например, лимит кредитования заемщиков в определенной области может быть сформулирован, как максимальный совокупный объем денежных средств или, как отношение общей суммы кредитов в данной области к кредитным ресурсам банка.

Как правило, выделяют следующую систему лимитов (см. табл. 9): структурные, контрагента, открытой позиции, на исполнителя и контроллера сделки, ликвидности.

Табл.4 Группы лимитов

Группа лимитов	Операции
Структурный лимит: доля инструмента в совокупных активах (в процентах к совокупным активам)	Кредитование и лизинг, МБК, государственные долговые обязательства, векселя, акции, форекс, валютно-обменные операции в обменных пунктах
Лимиты контрагента: Предельный риск одного контрагента (группа взаимосвязанных контрагентов) Лимит на заемщика или эмитента векселей (группу взамосвязанных заемщиков) Лимит на посредника: покупателя-продавца, брокера, торговую площадку.	Кредитование и лизинг, МБК, векселя, форекс Кредитование и лизинг, МБК, векселя Векселя, акции, Форекс
Лимиты открытой позиции: Предельный лимит открытых позиций Лимиты открытой позиции на конкретную операцию Лимит, ограничивающий предел потерь по операции (stoploss)	Государственные долговые обязательства, векселя (соответствуют лимиту на эмитента) акции, форекс, валютно-обменные операции в обменных пунктах, совокупная открытая позиция в банках
Лимиты на должностных лиц- исполнителей и контроллеров	Кредитование и лизинг, МБК, государственные долговые обязательства, векселя, акции, форекс Валютно-обменные операции в обменных пунктах
Лимит ликвидности	Совокупность операций

Процесс управления рисками может быть эффективным только в том случае, если он интегрирован в общую технологию проведения операций в банке. Важным аспектом системы контроля лимитов является ее интеграция в общий технологический процесс обработки транзакций. Факт нарушения лимита может быть установлен на различных этапах обработки транзакций. Поэтому процедура контроля лимитов должна быть организована в виде технологического процесса в реальном масштабе времени (с возможностью дифференциации по типам финансовых операций). Существуют два принципиально различных подхода к организации контроля лимитов: запретительный и разрешительный. При реализации первого принципа, операции не подпадающие ни под один из установленных лимитов, запрещены, остальные операции разрешены в пределах установленных лимитов. Реализация второго принципа налагает определенные ограничения на некоторые операции (лимиты), остальные операции разрешены в неограниченном объеме. Выбор принципа построения системы лимитов отражает стратегию банка и уровень приемлемого риска[18]
.

2.3.3 Резервирование

Наиболее эффективным методом снижения уровня кредитного риска по портфелю банка является резервирование. Данный метод направлен на защиту вкладчиков, кредиторов и акционеров, одновременно повышая качество кредитного портфеля и надежность банка.

Одним из основных способов снижения кредитных рисков является формирования резерва на возможные потери по ссудам, которое осуществляется по методике, изложенной в Инструкции ЦБ РФ №254-П

Резерв на возможные потери по ссудам – специальный резерв, формирование которого обусловлено кредитными рисками в деятельности банков. Резерв формируется кредитной организацией при обесценении ссуды (ссуд), то есть при потере ссудой стоимости вследствие неисполнения либо ненадлежащего исполнения заемщиком обязательств по ссуде перед кредитной организацией в соответствии с условиями договора либо существования реальной угрозы такого неисполнения (ненадлежащего исполнения) (далее — кредитный риск по ссуде).

Резерв формируется в пределах стоимости основного долга (балансовой стоимости ссуды), то есть резервированию не подлежат проценты за пользование ссудой, комиссионные, неустойки и прочие платежи в пользу банка, вытекающие из договора с заемщиком. Указанный резерв обеспечивает создание банкам более стабильных условий финансовой деятельности и позволяет избегать колебаний величины прибыли банков в связи со списанием потерь по ссудам.

2.3.4 Секьюритизация

Снизить степень риска кредитного портфеля можно путем секьюритизации. Использование данного метода дает возможность банкам передать кредитный риск инвесторам, которые покупают ценные бумаги (преобразованные активы банка). Кроме того, с помощью секьюритизации банк может осуществить трансферт риска изменения процентной ставки и риска долгосрочного погашения кредита. Процесс секьюритизации позволяет переместить балансовые активы банка за пределы баланса, то есть является одним из видов внебалансовой деятельности банка[19]
.

В процессе секьюритизации принимают участие несколько сторон: банк, как инициатор продажи пакета кредитов; компания, которая занимается эмиссией ценных бумаг; гарант (страховая компания); инвесторы (физические или юридические лица), которые покупают ценные бумаги на рынке. Процедура секьюритизации начинается с того, что банк, который является инициатором продажи кредитов, заключает договор с компанией, которая на общую сумму секьюритизированных кредитов осуществляет эмиссию ценных бумаг. Перед размещением пакета ценных бумаг на рынке, компания-эмитент может получить поддержку гаранта, который исполняет функцию страхования эмитированных ценных бумаг. Часто такая поддержка предоставляется в форме правительственных гарантий или аккредитивов большого банка. Затем ценные бумаги размещаются на рынке, а полученные от их продажи денежные средства направляются к гаранту и в компанию-эмитента, которые передают их в инициирующий банк.

Таким образом, банк получает наличные средства на общую сумму пула секьюритизированных кредитов. При этом банк продолжает обслуживать эти кредиты (которые становятся внебалансовыми обязательствами банка), то есть проводит расчеты с заемщиками, получает средства от погашения основной суммы долга и процентные платежи. Полученные денежные потоки банк направляет эмитенту ценных бумаг, который, в свою очередь, переводит их инвесторам, то есть выплачивает доход по этим ценным бумагам. Поток денежных средств начинает поступать к инвестору, когда заемщики выплачивают основную сумму долга и проценты банку-инициатору.

Когда кредиты секьюритизованы, т.е. превращены в пакет ценных бумаг, собственность на эти кредиты и соответствующие потоки денежных поступлений переходят к инвесторам. В случае невозвращения кредитов убытков испытывают инвесторы. Примерами секьюритизированных активов выступают ипотечные кредиты, автомобильные ссуды, кредиты на приобретение оборудования. Поскольку переходные обязательства обеспечены материальными активами, то в их названиях отображается вид обеспечения - сертификат на автомобильную ссуду, обеспеченные недвижимостью ценные бумаги.

Итак, процедура секьюритизации дает возможность банку осуществить трансферт кредитных рисков инвесторам. Но при этом применение данного метода регулирования кредитного портфельного риска возможно только в условиях развитого рынка ценных бумаг.

2.4 Базель II в контексте портфельного кредитного риска

Основополагающий принцип Базель II заключается в том, что для крупнейших банковских институтов ни надзорная, ни рыночная дисциплина не могут быть эффективными, если при этом сами банки не обладают надежными системами управления рисками и оценки достаточности капитала. В этом случае целесообразно реализовать в крупнейших банках страны систему нормативов, соответствующих направлениям их деятельности. В динамично развивающемся банковском секторе необходимо иметь систему нормативов, позволяющую использовать новые и усовершенствованные методы работы и финансовые инструменты без ее кардинального изменения.

Базельский комитет, изучив текущий опыт использования моделей в наиболее перспективных банках, пришел к выводу об отсутствии устоявшихся принципов модельной оценки портфельных рисков, а также о сложностях оценки эффективных моделей, в частности в силу отсутствия необходимой статистики. По мнению Базельского комитета, на текущем этапе данные проблемы делают нецелесообразным использования внутрибанковских моделей для установления нормативных требования по капиталу. Вместе с тем в рамках продвинутого подхода новый Базельский подход подразумевает возможность установления требований по капиталу на основе внутренних рейтингов, предлагая аналитическую функцию, увязывающую коэффициент взвешивания с вероятностью дефолта заемщика. Для данных целей экспертами Базельского комитета была разработана упрощенная однофакторная модель оценки портфельного риска на основе модели Credit metrics[20]
.

Второй проект новых Базельских соглашений предусматривал дополнительную корректировку требованию по капиталу на портфельном уровне в зависимости от степени его диверсификации по размеру ссуд или «зернистости», определяемой на основе индекса Герфиндаля. Однако в последующей версии, а также в итоговом варианте Базеля II от данной корректировке было решено отказаться в связи с усложнением расчета требований по капиталу, несмотря на то, что специалисты компании RiskmetricksGroup предложили расчет алгоритма корректировок в разрезе отдельных позиций в портфеле, что существенно повысило прозрачность данного подхода.

Таким образом, обновленные подходы к регулированию деятельности банков в их текущем варианте основаны на учете качества отдельных кредитных позиций для установления требований по капиталу. Нормы регулирования не принимают во внимание риски чисто портфельного характера: не учитывают степень диверсификации кредитного портфеля по суммам отдельных кредитных позиций, а также возможную повышенную корреляцию между позициями, например в связи с высокой отраслевой концентрацией портфеля либо взаимосвязанности заемщиков. Данные виды концентрации кредитных рисков не отражаются в требованиях по достаточности капитала и подлежат регулированию путем проведения мониторинга кредитной организации в рамках процедур наблюдения со стороны регулирующих органов. Следовательно, с точки зрения регулятивного капитала в ближайшей перспективе у банков по прежнему не будет достаточных стимулов к реализации стратегии диверсификации кредитных портфелей, как с позиции их «зернистости», так и с позиции отраслевых концентраций риска, поскольку данные мероприятия не будут отражаться в снижении нормативных требований по достаточности капитала.

Необходимо подчеркнуть, что для отечественной банковской системы проблема концентрации кредитного риска по кредитным позициям, агрегированных в разрезе контрагентов, а также в отраслевом разрезе, является одной из наиболее острых. Первые шаги по направлению повышению прозрачности уже сделаны в Письме ЦБ РФ от 10.09.2004 №106-Т «О расчете норматива максимального размера риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков (Н6)», содержащем рекомендации относить к связанным заемщикам клиентов в случаи, если обязательства одного перед другим равны либо превышают 10% стоимости чистых активов последнего.

Если в Базеле I применялся подход, единый для всех банков, то Базель II предлагает два различных варианта оценок: 1) стандартизированный подход на основе рейтингов экспортных агентств стран ОЭСР или частных рейтинговых агентств; 2) усовершенствованный подход, который предполагает, что отдельные банки будут сами определять элементы, необходимые для расчета достаточности капитала (IRB).

Выбор подхода осуществляется банком исходя из его степени подверженности кредитному риску и сложности операций. При этом в случае выбора подхода IRB параметры применяемой модели оценки риска должны быть согласованы с регулятором. Комитет позиционирует подход IRB как б

олее чувствительный к риску и рекомендует его для крупных банков—активных участников международного рынка.

Хотя стандартизированный подход в целом соответствует Соглашению 1988 г.. Комитет предлагает по ряду аспектов дополнения и разъяснения, в том числе в отношении оценки возможных потерь, секьюритизации и специальных резервов.

В качестве альтернативного варианта банки, получившие разрешение надзорного органа использовать подход IRB, могут опираться на свои внутренние рейтинги при оценке риска и определении требований к капиталу. Индивидуальный характер подхода устанавливает также требования к раскрытию информации о его параметрах.

Соглашение рассматривает оценку риска и капитала в разрезе трех параметров:

1. Так называемые основные компоненты риска: вероятность дефолта (PD), доля потерь при дефолте (LGD), величина потерь при дефолте (EAD), и срок до погашения (М). Такой набор компонентов, по мнению Комитета, дает полную характеристику риска. Значения компонентов могут рассчитываться индивидуально по отдельным операциям, либо по группам операций. Кроме того, в некоторых случаях для оценки одного или нескольких компонентов риска предусмотрены возможность или требование использования оценки надзорного органа.

2. Функция риска (risk-weightfunction), на основании которой компоненты риска преобразуются в необходимую величину капитала. Такая функция может задаваться формулой, либо весовыми коэффициентами, соответствующими качественным характеристикам активов.

3. Минимальные требования к капиталу, индивидуальные по категориям инструментов.

В целом новый механизм оценки рисков призван уменьшить сроки организации процесса кредитования, снизить издержки и значительно удешевить кредиты и инвестиции, более эффективно использовать ценные бумаги для привлечения ликвидности с внешних рынков капитала. В то же время он не лишен недостатков.

Основная критика экспертов сосредоточена вокруг двух положений: чрезмерной сложности новых стандартов и возможности провоцирования недобросовестной конкуренции. Стремясь минимизировать отвлечение средств на возможные потери по ссудам, банки, скорее всего, будут стараться по возможности занижать оценки риска. В такой ситуации явное преимущество получают более крупные финансовые институты, работающие по системе усовершенствованного способа оценки рисков. Соответственно мелкие и средние банки оказываются в менее выигрышном положении.

Многие исследователи отмечают процикличный характер новых подходов БКБН для экономики в целом. Особенно это касается стандартизированного подхода, основанного на рейтинговых оценках. Они призваны оценивать платежеспособность заемщика в перспективе, чтобы в рамках стандартизированного подхода было возможно рассчитать вероятность неплатежеспособности. Однако на практике рейтинговые агентства, учитывая недостаточность информации и издержки ее оценки, предпочитают основываться в своих расчетах на прошлых данных. А это означает, что фактически рейтинговые оценки не будут выполнять функций, которых от них требуют стандарты Базеля II. Основываясь на этих оценках, банки станут предоставлять избыточный объем кредитов в стадии роста экономики, не задумываясь об их возврате в будущем, и чрезмерно «урезать» предоставление кредитов в стадии спада, тем самым затрудняя выход из него.

Новые положения Базеля II, весьма вероятно, повысят издержки банков[21]
. Финансисты, стремясь получить одобрение надзорных органов на использование внутренних процедур оценки риска (стандартизированной или усовершенствованной), вынуждены будут осуществлять значительные инвестиции в разработку этих методик, создание соответствующей модели, сбор информации. Эти инвестиции могут оказаться полезными для дальнейшего развития национальной банковской системы.

«При недостаточном опыте функционирования финансовой системы в рыночном режиме банкам сложно самостоятельно определять уровни рисков. В соответствии с критериями нового Базельского соглашения о капитале кредитно-финансовые учреждения должны располагать данными за большой промежуток времени о движении практически каждого кредита, чтобы быть в состоянии рассчитать вероятность банкротства заемщика и связанных с ним потерь.

В связи с этим в России переход на принципы Базеля II могло бы существенно облегчить наличие национального кредитного бюро[22]
. С помощью него банки могут повысить уровень управления рисками и, следовательно, улучшить качество кредитного портфеля, сократить расходы на создание резервов и в итоге добиться лучших финансовых результатов в своей деятельности. В его отсутствие крайне затруднительно сформировать базу по оценке кредитных рисков отдельных заемщиков. Соответственно будет сложно выйти за рамки стандартизированного подхода в рамках Соглашения, тогда как далеко не все виды рисков могут быть оценены рейтинговыми агентствами. Одним из самых главных продуктов, которые бюро предлагает своим клиентам, является обзор клиентского портфеля. Он помогает клиентам оценить ключевые параметры с использованием данных, которые они, скорее всего, не смогут собрать самостоятельно или получить в другом месте, например, сравнить качество кредитных портфелей различных заемщиков. Обзор портфеля важен потому, что он позволяет кредитору понять, нужно ли ему смягчить или ужесточить критерии предоставления кредита, изменить верхнюю или нижнюю границу размеров выдаваемых кредитов, нужно ли создавать новые продукты и услуги и отказываться от некоторых существующих. Должно быть, самым важным является то, что благодаря обзору портфеля кредиторы могут оценить свой портфель с независимой позиции и определить, как он будет выглядеть с точки зрения выполнения условий соглашения Базель II. Так как бизнес-цикл составляет семилетний срок, то кредитное бюро вправе играть ключевую роль в планировании деловой активности, ввиду того, что предлагаемые им инструменты позволяют оценивать макроэкономические факторы развития страны[23]
. Страны с формирующимися рынками (включая Россию) также высказали мнение, что применение рейтинговых методик при оценке риска активов в условиях неразвитой рыночной культуры может привести не к повышению качества оценки, а к элементарной продаже рейтингов. В 2009 году Банк России планирует с учетом состояния финансовых рынков и уровня развития банковского сектора, а также по результатам проведения организованных Базельским комитетом по банковскому надзору обследований по количественному влиянию Базеля II на достаточность капитала банков реализовать следующий вариант Базеля II:

— упрощенный стандартизированный подход по оценке кредитного риска (Simplified Standardised Approach) в рамках первого компонента Соглашения (подходы к расчету достаточности капитала — Minimum Capital Requirements, Pillar 1);

— второй и третий компоненты Базеля II (процедуры надзора за достаточностью капитала со стороны органов банковского надзора (Supervisory Review Process, Pillar 2) и требования по раскрытию банками информации о капитале и рисках в целях усиления рыночной дисциплины (Market Discipline, Pillar 3).

При этом полноценная реализация второго и третьего компонентов потребует внесения существенных изменений в действующее российское законодательство. Реализация подходов к оценке кредитного риска, базирующихся на внутренних рейтинговых оценках банков (так называемый Internal Ratings-Based Approach), будет возможна по мере создания надежных баз данных об уровне кредитного риска, повышения качества внутрибанковских систем управления и с учетом результатов применения указанных методов в практике других стран.

Раздел 3. Реализация оценки степени рискованности кредитного портфеля

3.1 Информация о банке

Связь-Банк, созданный в 1991 году, является универсальным финансовым институтом и оказывает широкий спектр банковских услуг высокого качества. Основным акционером Связь-Банка является Государственная корпорация «Банк развития и внешнеэкономической деятельности (Внешэкономбанк)». Связь-Банк располагает широкой региональной сетью, что позволяет ему успешно взаимодействовать с сетевыми клиентами. Деятельность филиалов регулируется региональными центрами. Присутствие Банка в регионах постоянно расширяется.

Исторически Связь-Банк связан с отраслью связи – одним из инициаторов его создания было Министерство связи СССР. В настоящее время, в соответствии с утвержденной акционерами новой стратегией развития, Связь-Банк развивается как универсальный банк федерального масштаба, оказывающий услуги международного уровня. При этом историческую сопричастность к одной из самых динамично развивающихся отраслей - отрасли связи – Банк оценивает как позитивный фактор.

Банк стремится к оптимизации принципов корпоративного управления, перестроена работа с Клиентами: теперь за каждым корпоративным клиентом закрепляется персональный менеджер. Банк модернизирует технологии обслуживания, внедряет системы электронного документооборота. Банк получил право выступать в качестве гаранта перед таможенными органами. С 2004 г. Банк осуществляет организацию выпуска, размещения, обращения и погашения облигационных займов.

Клиентам-частным лицам Связь-Банк предлагает регулярно обновляемую линейку современных банковских продуктов. Связь-Банк является участником системы страхования вкладов. Благодаря партнерству Банка с ФГУП "Почта России" частные клиенты могут получить разнообразные банковские услуги не только в офисах Банка, но и через почтовые отделения во многих регионах России.

По совокупности показателей Связь-Банк был включен Банком России в число 30 крупнейших кредитных организаций Российской Федерации.

3.2 Оценка риска кредитного портфеля ОАО АКБ "Связь-банк"

Для оценки портфельного кредитного риска были использованы следующие методы:

1)Коэффициентный метод;

2)Статистический метод.

Коэффициентный метод. Методика расчетов, основных коэффициентов, характеризующих риск кредитного портфеля банка, приведена в таблице 5.

Табл. 5. Расчет основных коэффициентов, характеризующих риск кредитного портфеля банка

№ п/п	Наименование показателя	Формула расчета	Экономическое содержание	Примечания
1	Коэффициент убыточности кредитных операций	Убытки по ссудам / Средний размер задолженности по ссудам Убытки по ссудам=Сумма недополученных процентов и комиссий за обслуживание ссудных счетов + Сформированный резерв по ссудам	Характеризует общий средний коэффициент потерь по всему ссудному портфелю	Используется также для оценки качества активов банка Нормативное значение не определено и различно для всех банков и стран, например, в Северной Америке считается нормативным значение 0,5-1,0%, а в Южной Америке — 1 ,5-2,0 %
2	Коэффициент кредитного риска	(Ссудная задолженность—Расчетный резерв на возможные потери по ссудам)/Ссудная задолженность	Отражает меру кредитного риска, принятого банком, характеризует качество кредитного портфеля банка	Чем больше значение показателя и ближе к единице, тем лучше качество кредитного портфеля с точки зрения его возвратности
3	Коэффициент покрытия убытков по ссудам	Резерв на возможные потери по ссудам /Просроченная ссудная задолженность	Характеризует уровень защищенности финансовых результатов банка от потерь в связи с невозвратом ссуд	Оптимальное значение показателя — более 1
4	Коэффициент совокуп ного кредитного риска	Просроченные и пролонгированные кредиты / Собственные средства (капитал) банка	Характеризует степень защиты банка от совокупного кредитного риска	В российской практике применение показателя ограничено из-за того, что многократно пролонгированные ссуды зачастую отражаются на тех же счетах бухгалтерского учета, что и срочные

1. Коэффициент убыточности кредитных операций. Для вычисления этого показателя воспользуемся формулой 1 в таблице 5. Результаты вычислений представлены ниже:

Табл.6. Коэффициент убыточности ОАО АКБ "Связь-банк"

01.01.2006	01.01.2007
убытки по ссудам	328646	1011473
коэффициент убыточности	1,7%	3,011%

По результатам вычислений можно сделать вывод, что в абсолютном выражении величины коэффициентов являются недостаточно удовлетворительными, так, например, в Южной Америке нормативное значения 1,5%-2%. Более того, наблюдается увеличение коэффициента в динамике, что характеризует ухудшения качества кредитного портфеля «Альфа-Банка» с точки зрения убыточности кредитных операций.

2. Коэффициент кредитного риска. Отражает меру кредитного риска, принятого банком, характеризует качество кредитного портфеля банка. Результаты расчетов приведены в таблице 7:

Табл.7 Коэффициент кредитного риска ОАО АКБ "Связь-банк"

01.01.2006	01.01.2007
0,98304418	0,969890886

В целом можно сказать, что положительный фактор - стремление показателя к единице, что характеризует качество портфеля с точки зрения возвратности, но в 2007г. наблюдается небольшое уменьшение коэффициента, что является негативным фактором, и отражает ухудшение качества кредитного портфеля.

3. Коэффициент покрытия убытков по ссудам. Характеризует уровень защищенности финансовых результатов банка от потерь в связи с невозвратом ссуд. Результаты расчетов приведены в таблице 8:

Табл.8. Коэффициент покрытия убытков по ссудам ОАО АКБ "Связь-банк"

01.01.2006	01.01.2007
1,2861342	1,8812848

Можно сделать вывод, что результаты показателя удовлетворительные, более того наблюдающаяся тенденция увеличения показателя указывает на улучшение защищенности финансовых результатов банка от потерь в связи с невозвратом ссуд.

4. Коэффициент совокупного кредитного риска. Показывает степень защищенности банка от совокупного кредитного риска. Результаты расчетов приведены в таблице 9:

Табл.9. Коэффициент совокупного кредитного риска ОАО АКБ "Связь-банк"

01.01.2006	01.01.2007
0,0565517	0,0656379

Просматривается положительная динамика, что отражает улучшение защищенности от совокупного кредитного риска

Статистический метод. В первой части второй главы (см. с. 25-27) предложена система оценки степени рискованности кредитного портфеля банка, основанная на системе различных показателей, которые качественно и количественно позволяют характеризовать уровень риска кредитного портфеля банка путем определения интегрального показателя.

Первым шагом для определения обобщающего показателя является расчет волатильности кредитного портфельного риска, для расчета которого необходимо классифицировать кредитный портфель на группы клиентов акционерного банка и отразить степень риска операций с ними. Данную классификацию представим в таблице 10.

Таблица 10. Классификация кредитного портфеля по группам клиентов

Дата	1. Финансовые учреждения		2. Нефинансовые учреждения		3. Физические лица		4. Нерезиденты		Объем кредитного портфеля
	Si	pi(с), %	Si	pi(c)	Si	pi(c)	Si	pi(c)
01.01.2005	837382	0,000668518	11498592	0,009821968	179639	0,0955357	108	0,000008	12526206
01.01.2006	1149441	0,079028074	15829488	0,634783703	2390256	0,0831144	2050	0,0001032	19381720
01.01.2007	118000	0,003513138	19312108	0,37657568	12229125	1,3190465	1928585	0,000006	33588202

Такие различия в динамике соотношения структуры и среднего уровня риска по группам контрагентов во многом предопределяется кредитной политикой банка по отношению к той или иной категории клиентов. Отсутствие зависимости между уровнем рискованности операций и их объемами свидетельствует о несовершенстве оценки кредитоспособности заемщиков.

Теперь определим возможную (ожидаемую) сумму убытков по кредитному портфелю, средневзвешенный кредитный портфельный риск, дисперсию (вариацию) и среднеквадратическое отклонение кредитных рисков относительно соглашений по каждой группе клиентов, которые формируют кредитный портфель банка, коэффициент асимметрии кредитных рисков, используя формулы (2.1.1) – (2.1.5). Расчеты произведем с помощью приложения Microsoft office Exel и результаты представим в таблице 11.

Таблица 11. Расчет производных данных

Дата	SP		V(p)	σ (p)	а
						01.01.2005	130427,8944	0,010412402	0,308	0,555	1,356
01.01.2006	103378,0403	0,005333791	0,286774333	0,535	1,3268505
01.01.2007	234036,8074	0,006967828	0,705354982	0,8396	1,4372852

При сравнении значений кредитного риска относительно соглашений по определенной группе контрагентов, которые составляют кредитный портфель банка со средневзвешенным портфельным риском, появляется возможность определить интервалы диверсификации по уровню риска кредитного портфеля: в 2005г (0,0104-0,555; 0,0104+0,555), 2006г.-(0,00533-0,535; 0,00533+0,535); 2007г.-(0,00697-0,839; 0,00697+0,839)

Дисперсия и среднеквадратичное отклонение показывают меру рассредоточения кредитного риска относительно соглашений кредитного портфеля как в лучшую сторону (их значения меньше средневзвешенного кредитного портфельного риска), так и в худшую сторону (их значения больше, чем средневзвешенный кредитный портфельный риск). В данном случае рассредоточения риска происходит в худшую сторону, т.к. средневзвешенный кредитный риск гораздо меньше, чем среднеквадратичное отклонение. Эти соотношения показывают недостаточную диверсификацию портфеля, более того наличие тенденции увеличения среднеквадратического отклонения кредитного риска в 2006г. практически в 2 раза и увеличение средневзвешенной величины кредитного риска в 1,3 раза указывает на более быстрый рост динамики среднеквадратичного отклонения, это говорит о тенденции увеличения концентрации портфеля. Высокий уровень концентрации — это серьезный фактор риска, сдерживающий уровень рейтингов многих банков. Высокий уровень концентрации Связь-банка, по результатам расчетов, в целом отражают общую Российскую ситуацию (см. раздел диверсификация), что является, бесспорно, одним из негативных факторов в современной банковской системе.

Далее рассмотрим коэффициент асимметрии. Чем меньше коэффициент асимметрии, тем меньше степень риска кредитного портфеля, поскольку неблагоприятные отклонения кредитного риска относительно соглашений кредитного портфеля от средневзвешенного кредитного портфельного риска с относительно большим весом расположенные справа наиболее близки к средневзвешенному кредитному портфельному риску (меньше отклоняется от него в неблагоприятную сторону), а соответствующие (благоприятные) значения кредитного риска относительно соглашений кредитного портфеля значительно отдалены от средневзвешенного портфельного риска. В данном случаи коэффициент асимметрии достаточно высокий. Более того, наблюдается рост показателя, что является признаком растущего кредитного риска

3.3 Апробация прогнозной модели

Процесс построения модели прогнозирования риска кредитного портфеля ОАО АКБ "Связь-банк" следует начинать с определения критериев изменения его уровня. В соответствии с теоретической частью, изложенной во второй главе, в качестве такого критерия следует применить объем просроченной задолженности в совокупном объеме предоставленных кредитов. Он наиболее точно характеризует качество кредитного портфеля и является наиболее прогнозируемым среди показателей портфельного кредитного риска банка. Данный показатель выступает своего рода базовым финансово-экономическим индикатором качества кредитного портфеля банка, характеризующим прямо пропорциональную изменчивости уровня кредитного портфельного риска банка. Более того, именно просроченная задолженность увеличивает степень кредитного риска и соответственно снижает качество кредитного портфеля банка.

Динамика просроченной задолженности ОАО АКБ "Связь-банк" по кредитам и процентам иллюстрируют диаграмма1. Как видно из диаграммы 1, наблюдается устойчивая тенденция роста просроченной задолженности, так за 2005г она выросла практически в 1,5 раза, что является, очевидно, негативным фактором, отражающим увеличение кредитного риска и ухудшением качества кредитного портфеля в целом. Особенно интенсивно растет просроченная задолженность по кредитам, предоставленным физическим лицам, что выражается в увеличении данного показателя за 2005г. почти в 3 раза. Цифры достаточно настораживающие, что выражает общероссийскую тенденцию роста просроченной задолженности особенно в секторе розничного кредитования.

Диаграмма 4. Динамика просроченной задолженности ОАО АКБ "Связь-банк"

В рамках реализации модели сначала определим показатель доли просроченных кредитов (Дпр
), рассчитанный по формуле 2.2.1. Значение показателя Дпр
зависит от объема и структуры кредитного портфеля банка, определяемые рядом факторов, основные из которых являются: показатель изменения качества обслуживания долга и средний уровень платежеспособности заемщиков банка. Затем в соответствии с теоретической частью определим показатель, который характеризует средний процент неоплаченных кредитов и процентов по ним – Ккод, рассчитанный по формуле 2.2.2. Результаты расчетов приведены в таблице 12.

Табл.12. Расчет показателя доли просроченных кредитов и показателя изменения заемщиками качества обслуживания долга

01.01.2006	01.01.2007	01.04.2007
Дпр	0,013012012	0,0115955	0,01616
Ккод	0,01324	0,011782	0,0164241

В целом в абсолютном выражении показатель Ккод по портфелю Связь-банка достаточно мал (в идеале он должен стремиться к нулю). Но увеличение коэффициента Ккод в динамике свидетельствует об изменении структуры кредитного портфеля в худшую сторону, что в свою очередь обуславливает снижение качества кредитного портфеля Связь-банка и увеличивает уровень совокупного кредитного риска, у банка возрастает вероятность возникновения дополнительных потерь по кредитным операциям.

Далее попытаемся спрогнозировать долю просроченной задолженности на 2-ой квартал 2007г, для этого используем формулу (2.2.4):

В результате расчетов получается, что прогнозное значение изменения доли просроченной задолженности Дпр=0,0047 или 0,47%. Доля просроченных кредитов по результатам прогноза должна возрасти на 0,47%, что является негативным фактором изменения качества структуры кредитного портфеля.

Учитывая выше сказанное, определим ожидаемый уровень риска кредитного портфеля ОАО АКБ "Связь-банк"а. Для этого воспользуемся системой уравнений (2.2.6)- (2.2.9) и рассчитаем коэффициенты регрессии. Данные для расчета параметров регрессионного уравнения представим в таблице 13.

Табл. 13. Данные для расчета парметров регрессионного уравнения

Дата	х	y	ху	х2	у2	y(x)
01.01.2004	105249	4452,8	468652747,2	11077352001	19827427,8	13,01
01.01.2005	255520	5558,3	1420256816	65290470400	30894698,9	13,49
01.01.2006	394041	7770,5	3061895591	1,55268E+11	60380670,3	13,97
01.04.2006	537564	8036,1	4319918060	2,88975E+11	64578903,2	14,45
Итого:	1292374	25817,7	33366124220	5,20611E+11	175681700

В результате расчетов, получаем следующие коэффициенты:

a= - 8089, 9353

b=0, 0512757

Следовательно, уравнение связи, описывающее зависимость уровня риска кредитного портфеля банка от объема просроченной задолженности получило следующий вид:

y=0,0513x – 8089,935

С учетом полученного прогнозного значения просроченной задолженности на 2007г., которая по подсчетам должна увеличится на 0,47% и будет равна 540090,55 тыс.руб., можно сосчитать прогнозный уровень кредитного риска: у=19616,17.

С помощью функции (категория: статистические) приложения Exel рассчитаем коэффициент корреляции. Данный коэффициент характеризует степень зависимости результирующего показателя от факторов регрессионной модели. В нашем случае он равен 0,96, т.е. уровень совокупного кредитного риска банка на 96% зависит от объема просроченной задолженности и только на 4% от других факторов (волатильности кредитного портфеля, экономической и политической ситуации в стране и др.)

3.4 Рекомендации по повышению качества кредитного портфеля ОАО АКБ "Связь-банка"

По результатам комплексного анализа совокупного кредитного риска с учетом его прогнозного значения, банк может применить ряд мероприятий, направленных на минимизацию реального уровня риска, повышения качества кредитного портфеля и эффективности кредитной деятельности.

Учитывая тот факт, что уровень кредитного портфельного риска непосредственно зависит от объемов просроченной задолженности в кредитном портфеле банка, а в рассматриваемом случае на протяжении исследуемого периода наблюдался их непрерывный рост, то следует в первую очередь, снизить долю просроченной задолженности, поскольку от нее, как показали проведенные исследования, на 96% зависит риск кредитного портфеля.

Наличие в кредитном портфеле Связь-банка значительной доли просроченной задолженности свидетельствует о несовершенстве методологии оценки кредитоспособности заемщиков, то есть банку следует кардинально пересмотреть механизм оценки кредитоспособности заемщиков. В данной связи стоит заметить, что т.к. особенно высокий уровень просроченной задолженности у физических лиц, то необходимо пересмотреть и усовершенствовать оценку кредитоспособности именно физических лиц. Оценка кредитоспособности у этой группы заемщиков производится при помощи скоринговой программы. Скоринг-модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик заемщика. В результате получается интегральный показатель (score), и чем он выше, тем больше надежность заемщика. Связь-банк в качестве инструмента снижения риска одним из первых в России применил скоринговую модель кредитования, принятую в большинстве банковских системах развитых экономических стран. Можно перечислить достаточно много недостатков скоринговой системы, но, на мой взгляд, самые очевидные это не только, то, что выводы модель делает на основе исторических данных о дефолтах, а то, что большой массив данных, который присутствует в анкете для скоринга, является непроверенной информацией со слов заемщика, например уровень платежеспособности, который определяется со слов клиента и не требует подтверждений. Важно отметить, что для экспресс-кредитования это является нормой, поэтому многие банки лидеры потребительского кредитования делают ставки не на усовершенствование скоринговой модели, а на дальнейший мониторинг и контроль ссудной задолженности. В процессе осуществления кредитной деятельности банк должен регулярно проводить мониторинг кредитных операций и кредитного портфеля, усовершенствовать систему оценки кредитоспособности заемщиков.

Также необходимо отметить, что анализ кредитного портфеля Связь-банка выявил и другие проблемные моменты. Расчеты показали, что кредитный портфель недостаточно диверсифицирован, т.е. наблюдается повышенная концентрация по группам заемщиков, а именно повышенная концентрация кредитования юридических лиц. Стоит подчеркнуть, что кредитный рейтинг Standard & Poor's указывает, что одним из сдерживающих моментов в уровне рейтинга Связь-банка является именно концентрация: тенденция к сокращению риска концентрации, наиболее сильно выразившаяся в 2002-м и 2003-г., в 2004 г., в 2005г. сменилась на противоположную. По состоянию на середину 2005 г. на долю 20 крупнейших заемщиков приходилось 41% валовой ссудной задолженности против 40% на 1 июля 2004 г. Наибольшие по сумме кредиты выданы предприятиям, занимающимся лизингом авиационной техники и строительством коммерческой недвижимости. На долю ссуд стоимостью выше 1 млн. долл. приходится примерно 60% кредитного портфеля (брутто). На сегодняшний день порядка 60% портфеля составляют ссуды, выданные московским корпоративным заемщикам[24]
. В связи с этим для уменьшения рисков банку необходимо более детально проработать процедуру диверсификации кредитного портфеля по размерам ссуд или по «зернистости» и по категориям заемщиков, также дополнительной мерой может быть диверсификация кредитного портфеля по отраслям, т.е. с позиции отраслевой концентрации. Стоит заметь, что за последние два года диверсификация по группам заемщиков значительно улучшилась, что связано в первую очередь именно с развитием розничных операций, но с точки зрения качества и рискованности кредитного портфеля диверсификации по группам заемщиков все еще не достаточная, наблюдается значительный перевес ссудной задолженности у юридических лиц, поэтому целесообразно развивать розничное и межбанковское кредитование.

Таким образом, одной из приоритетных задач с целью снижения портфельных кредитных рисков и улучшения качества портфеля является развитие розничного кредитования. Между тем, мне бы хотелось подчеркнуть основные моменты, сдерживающие развитие розничного кредитования вСвязь-банке:

· низкая капитализацияСвязь-банка, не позволяющая развить дистрибьюторскую сеть до такого уровня, при котором он мог бы покрыть операционные издержки и конкурировать по цене предоставляемых розничных услуг с иностранными банками и лидерами рынка потребительского кредитования.

· значительная поляризация групп населения по доходам и низкий уровень доходов его основной массы. Именно уровень доходов населения оказывает наибольшее влияние на динамику развития розничного рынка и может служить индикатором для его участников и целевым ориентиром при разработке программ развития данного рынка[25]
.

· в-третьих, значительная территория нашей страны с неравномерным распределением на ней и низкой плотностью населения, а также различная экономическая активность регионов требуют от кредитных организаций значительно больших издержек в процессе развития инфраструктуры продаж розничных банковских продуктов по сравнению с доходами от использования эффекта масштабной деятельности для аккумулирования ресурсов и продвижения услуг. Как следствие в настоящее время наблюдается концентрация банковского капитала, в том числе в розничном сегменте рынка, на ограниченной территории (преимущественно в московском регионе) и достаточно узком круге клиентов.

· в-четвертых, отсутствие системы эффективного внутреннего управления розничным сектором бизнеса в банке, изначально специализирующемся на обслуживании корпоративных клиентов, встраивание данного блока в его структуру.

В данной связи, хотелось бы отметить, что для того чтобы снизить риски внутри банка, более точно просчитать эффективность деятельности его розничного блока, возможность в случае необходимости выгодно его реализовать, а также, чтобы повысить конкурентоспособность и стрессоустойчивость розничного сегмента банковского бизнеса в целом, целесообразно выводить данное направление бизнеса банка в отдельную структуру[26]
. Этот фактор, если учесть оценки экспертов относительно возможных темпов роста рынка обслуживания частных клиентов, по моему мнению, весьма значим.

Для оптимизации бизнес-процессов розничного блока банка целесообразно применение методики сигма-девиации (Six Sigma)[27]
— достаточно популярного инструмента структурных реформ, часто используемого за рубежом для оптимизации бизнес-процессов, в том числе в банковском секторе.

Суть данной методики состоит в определении причин, вызывающих непроизводительные затраты, и своевременном внесении необходимых изменений (улучшений) в существующие бизнес-процессы в целях снижения себестоимости банковского продукта (услуги) в рамках рассматриваемого процесса. При этом непременно должно соблюдаться одно условие: применение таких мер по оптимизации бизнес-процесса, при которых конечный продукт (услуга) не будет отличаться от эталона, то есть девиация будет равна «нулю». Сила Six Sigma заключена в «эмпирическом», управляемом данными подходе и в использовании количественных показателей. Цель Six Sigma — сокращение отклонений в ходе производственного процесса и его совершенствование путем реализации так называемого «проекта совершенствования Six Sigma», который распадается на последовательность шагов DMAIC (define, measure, analyze, improve, control): определение, измерение, анализ, совершенствование и контроль[28]
.

Для розничного банка эта методика особенно привлекательна, поскольку именно на данном сегменте банковского рынка достаточно важным конкурентным преимуществом является себестоимость продуктов и услуг. Одной из важных задач, решаемых с использованием названного метода, является оптимизация числа сотрудников банка.

В реализации указанного метода можно выделить пять основных этапов:

1. Определение исследуемого бизнес-процесса. При анализе операций розничного банка основное внимание необходимо уделять фронт-офисным операциям, поскольку именно здесь клиент непосредственно встречается с персоналом банка либо пользуется различными способами автоматизированного доступа к своим счетам.

2. Выбор оптимальной размерности и единицы измерения бизнес-процесса (для получения возможности соотнесения результатов от реализации различных процессов). Так, единицей измерения может быть выбран достаточно важный фактор для розничного банка — время обслуживания клиентов, уменьшение которого снижает общую себестоимость банковского продукта и положительно сказывается на оценке потребителями уровня обслуживания. В этом случае в качестве «сигмы» может выступать показатель «открытие срочного счета для 9 клиентов за 50 минут».

3. Анализ результатов исследования составляющих бизнес-процесса. Например, при открытии счета клиент должен предоставить необходимые документы, операционист — их проверить, а бэк-офис — осуществить постконтроль операции. При исследовании этих трех активностей может оказаться, что клиент тратит на подготовку документов 15% времени, проверка операциониста тоже занимает 15%, а отправление документов в бэк-офис для осуществления постконтроля и проводки операции — 70%. Очевидно, что в данном случае необходимо найти способ уменьшения затрат времени на обработку документов бэк-офисом.

4. Оптимизация бизнес-процесса по результатам проведенного исследования. Здесь недостаточно разработать новый процесс, необходимо протестировать новую модификацию на практике, например внедрить в одном из отделений и проанализировать результаты. Лишь при получении положительных результатов тестирования и заключении о надлежащем функционировании в одном отделении обновленный бизнес-процесс внедряется в остальных отделениях банка.

5. Контроль за выполнением процесса. Данный этап подразумевает постоянный мониторинг «сигма» с целью недопущения выхода за пределы установленных значений.

Также важно подчеркнуть, что необходимо провести и более тщательную отраслевую диверсификацию, т.к. наибольшие по сумме кредиты выданы предприятиям, занимающимся лизингом авиационной техники и строительством коммерческой недвижимости, поэтому целесообразно обратить внимание и на другие развивающиеся отрасли. Критерием выбора отрасли может, например, стать наименьшая доля просроченной задолженности, т.к. именно от этого фактора во многом зависит качество кредитного портфеля. Так, в Приволжском федеральном округе наибольшая доля просроченной задолженности наблюдается в сельском и лесообрабатывающем секторе, а наименьшая в добывающей отрасли, в секторе производства энергии газа и воды, и в секторе транспорт и связь. С точки зрения этого критерия необходимо обратить внимание именно на эти отрасли и проводить диверсификацию кредитного портфеля по отраслевому признаку, учитывая этот показатель, т.е. долю просроченной задолженности. Рассматривая качество портфеля с позиции диверсификации, необходимо также учесть тот факт, что примерно 60% портфеля составляют ссуды, выданные московским заемщикам, т.е. можно сделать вывод, что портфель недостаточно диверсифицирован и с географической точки зрения. Диверсификацию портфеля по этому признаку также можно проводить, учитывая долю просроченной задолженности по регионам. Наименьшая доля просроченной задолженности по юрлицам наблюдается в Центральном, Уральском, Северо-западном и Приволжском Федеральных округах. Так же при диверсификации по этому признаку необходимо учесть региональные кредитные рейтинги и некоторые важные показатели по регионам. В данном случаи целесообразно использовать рейтинг относительной кредитоспособности субъектов РФ, который является интегрированным показателем, включающим сводный рейтинг региона по финансовым и экономическим показателям, рейтинг отношения государственного долга к доходам бюджета, рейтинг отношения объема заемных средств, рейтинг объема собственных доходов, рейтинг дефицита бюджета к объему бюджета, рейтинг задолженности по налогам к общей сумме налогов, показатель рейтинга прибыльности предприятий субъекта РФ в общей доле предприятий субъекта (Нижегородская область занимает 34 место и этот показатель составляет 54)(см. таблицу в приложении), рейтинг субъектов по сальдо прибылей и убытков (Нижегородская область занимает 13 место и сальдо составляет 16563 млн. руб.) (см. таб. в приложении), рейтинг субъектов по доходам населения в расчете на одного человека (Нижегородская область занимает 30 место и этот показатель на начало года составляет 23944 руб.) (см. таб. в приложении)[29]
. Учитывая все эти показатели, можно сделать вывод об инвестиционной привлекательности, уровне кредитоспособности и регионального риска того или иного региона, и на основе этих выводов проводить диверсификацию кредитного портфеля по географическому признаку.

Таким образом, в ходе анализа кредитного портфеля ОАО «Альфа-Банка» были выявлены основные проблемные и спорные моменты, которые непосредственно отражают кредитный риск и негативно влияют на качество кредитного портфеля: это, во-первых, недостаточная диверсификация кредитного портфеля по категориям заемщиков, размерам ссуд, географическому признаку, и, во-вторых, наличие просроченной задолженности, которая имеет тенденцию к увеличению. Более того, прогнозные расчеты показали, что размер просроченной задолженности за 2006г. должен увеличиться на 0,5%, что, в общем, не является катастрофическим явлением, но требует внимательного, продуманного и взвешенного подхода к решению этой ситуации.

Как было упомянуто выше, что основной причиной существования просроченной задолженности является недостаточно хороший уровень оценки кредитоспособности заемщика, как юридических, так и физических лиц, поэтому пересмотр и усовершенствования комплексной системы оценки кредитоспособности будет необходимым условием оздоровления «проблемных активов» и улучшения качества кредитного портфеляСвязь-банка. Важно отметить, что качество кредитного портфеля и уровень просроченной задолженности во многом также зависит от системы контроля за кредитными операциями, которые должны включать процедуры обнаружения сигналов возможной неуплаты и меры реагирования на данную опасность уже в процессе исполнения кредитной сделки.

Однако мониторинг риска и обуславливающих его факторов, разумеется, не сводится лишь к наблюдениям за действиями (или бездействием) самого малого предприятия-заемщика. Не менее важны и процессы, происходящие в окружающей его хозяйственной среде, в частности, в той отрасли или подотрасли, где складывается основной объем хозяйственной деятельности заемщика. Для того, чтобы заемщик мог успешно продолжать свою деятельность, необходимо прогнозировать изменения в отрасли и своевременно реагировать на них. Банк должен оценивать способность клиента подготовиться к возможным изменениям и принять предупредительные меры. Изменение стиля управления, текучесть кадрового состава, рискованное внедрение на новые рынки - все это зачастую (хотя и не всегда) является показателем возможных проблем в будущем, которые нельзя выявить в процессе оценки кредитоспособности и присвоения рейтингов. На момент получения ссуды бизнес заемщика может динамично развиваться, однако банк не застрахован от того, что через полгода ситуация изменится. Причины бывают самые разные, например ошибки менеджмента, разногласия собственников и начало акционерной войны, которая влечет за собой вывод активов. Предугадать возникновение подобных проблем при выдаче ссуды практически невозможно.

В силу того, что на практике распространен принцип закрепления актива на все время существования за подразделением, его создавшим, не всегда способно обеспечить даже простой мониторинг проводимой операции. В результате упускается время, и актив может перейти из проблемного в безнадежный. Тем не менее, у банка отсутствует возможность полностью исключить из кредитного портфеля проблемные ссуды. Опытный работник банка может еще на ранней стадии заметить признаки зарождающегося процесса финансовых трудностей, испытываемых клиентом, и принять меры к исправлению ситуации и защите интересов банка. Такие меры следует принять как можно раньше, прежде чем ситуация выйдет из под контроля и потери станут необратимыми. Поэтому для эффективной работы банка целесообразно создание специализированного подразделения по работе с проблемными активами, который будет проводить мониторинг кредитных рисков и принимать решения по кредитной политике банка, а также совершенствовать нормативную базу, процедуру оценки кредитных заявок и порядок контроля текущих кредитных операций.

На наш взгляд, в случае возникновения проблемы, решаемой основным подразделением, юридической службой и службой безопасности, параллельно должно немедленно включаться в работу подразделение проблемных активов.
При невозврате долгов в течение срока, превышающего 6 месяцев, актив должен переходить в исключительную компетенцию этого подразделения.
В данном случае основное подразделение имеет возможность сконцентрироваться на решении своих задач. При этом подразделение по работе с проблемными активами при поддержке всех заинтересованных подразделений банка добивается положительного, но, как правило, компромиссного решения проблемы.

Подразделение по работе с проблемными активами должно выполнять следующие функции:

- осуществление комплекса мероприятий, связанных с работой по возврату задолженности по проблемным активам, и аналитического учета задолженности, находящейся в ведении подразделения;

- организация и проведение работы по возврату проблемной задолженности, в том числе с привлечением специалистов смежных подразделений; подготовка, в пределах своей компетенции, заключения для коллегиальных органов банка;

- сопровождение активов от стадии перехода в группу проблемных до получения конкретного результата;

- в части, относящейся к компетенции подразделения, осуществление организации, учета и контроля деятельности дочерних структур банка, привлекаемых к работе с проблемными активами.

- осуществление расчета, начисления и контроля за движением сформированных резервов на возможные потери по ссудам либо других видов резервов по задолженности, числящейся в ведении подразделения.

Для эффективности реализации функций подразделения необходимо четкое распределение функциональных обязанностей работников и определение ответственных, высокий уровень информационного обеспечения, постоянно совершенствующаяся методология принятия управленческих решений и системность анализа, прогнозирования, планирования и оценки в области управления активными операциями банка. Рекомендуемая схема организации структуры подразделения управления проблемными активами представлена на рис.

Существенную роль в работе с проблемными активами играет аналитический отдел банка, который дает оценку возможных последствий принимаемых решений с учетом стратегических интересов банка в целом. Здесь должны формулироваться окончательные ответы на вопросы о приоритетах использования механизмов возврата или списания задолженности, временных рамках осуществления нестандартных схем погашения, тактических и стратегических последствиях проведения той или иной операции подразделения, налоговых последствиях для банка и генеральной линии в работе с проблемными активами.

Подразделение по работе с проблемными кредитами должно поддерживать непосредственный непрерывный оперативный контакт с юридической службой и службой безопасности. Только благодаря консолидированным усилиям этих, как впрочем, и других, служб банка возможно достижение ожидаемого эффекта в работе с проблемными активами.

Создание такого подразделения (департамента управления, отдела) означает, что руководитель банка четко понимает и правильно оценивает ситуацию на кредитном рынке страны и готов не только пассивно созерцать, но и активно влиять на формирование кредитно-инвестиционной стратегии банка, одним из направлений которой является снижение уровня невозврата кредитов и профилактика возникновения проблемных активов.

До последнего времени банки не задумывались о научно обоснованных стратегиях работы с должниками. Следствием этого являлся хаотический, несистематизированный и непродуманный подход к такого рода деятельности. Анализ успешной работы по возврату проблемных активов показывает, что каждая проблема требует строго индивидуального решения.

Следует также отметить, что создание специализированных отделов требует определенных расходов. Однако, учитывая то, что такие отделы будут предоставлять точную и исчерпывающую информацию о состоянии кредитного портфеля, расходы по их содержанию будут покрываться прибылью банка от кредитных операций, получаемую в результате эффективного использования своих кредитных ресурсов.

Итак, благодаря внедрению подразделения по работе с проблемными активами можно избежать хаотичного, несистематизированного и непродуманного подхода к управлению кредитным портфелем и кредитными операциями в частности.

Большое значение для банков имеет и то обстоятельство, что по мере увеличения объемов ссудной задолженности возрастают издержки кредитования. Это издержек усиливает конкуренцию между банками, которая все больше превращается в конкуренцию технологий поставки кредитных продуктов и их доведения до потребителей. В этих условиях определенные преимущества получают те банки, которые оперативно и своевременно проводят работу по оптимизации бизнес-процессов. Как правило, это - крупные банки, имеющие возможности выделять на такие цели значительные средства. Однако финансовые ресурсы и этой группы банков не безграничны. Именно по этой причине все более важную роль начинают играть факторы, связанные с формированием и повышением эффективности инфраструктуры кредитного процесса. Последняя включает в себя совокупность институтов (бюро кредитных историй, оценочные компании, коллекторские агентства, поставщики программных продуктов и др.), деятельность которых снижает издержки всего банковского сектора.

Поэтому другой альтернативный вариант по борьбе с просроченной задолженностью является помощь сторонних организаций или коллекторских агентств, собирающих в основном потребительские долги, просроченные задолженности по которым и являются наиболее серьезной проблемой сегодня. Практически при каждом банке существует собственное подразделение, занимающееся взысканием долгов. Обычно банк работает по системе soft collection, держа марку «хорошего полицейского». В мировой практике банк старается сохранить клиента, если он задерживает платежи по кредиту до 60 дней. Все это время общение с должником происходит в «маркетинговой упаковке», служащие банка демонстрируют рафинированную вежливость. А вот по прошествии 2 месяцев банк может решить, что такой клиент ему не нужен и передает долг коллекторам, которые практикуют hard (late) collection и по сравнению с банком выглядят «плохими полицейскими».[30]

Процедура работы коллекторских агентств примерно такова: коллекторское агентство заключает с банком договор, по которому банк передает агентству на взыскание портфель проблемных кредитов физлиц. За свои услуги агентства берут от 25 до 60—70% от реально взысканных сумм и только после взыскания. Это очень важный момент: ведь до последнего времени, многие юридические компании требовали аванс. В то время как, начиная работать с настоящим коллекторским агентством, банк не несет никаких издержек, кроме «морально-волевых», — принимая услуги коллекторов, банк «раскрывается», дает возможность судить о реальном количестве просроченных кредитов и качестве работы риск-менеджмента. Так что коллекторам придется преодолеть довольно серьезный психологический барьер.

Но сборщики долгов указывают на серьезные преимущества, которые получает банк, обращаясь к услугам профессионалов. Банк дистанцируется от неприятного процесса выяснения отношений с клиентом. В глазах клиента банк остается организацией, которая дает деньги, а не выколачивает долги. Более того, работа с агентством выгодна банку экономически. Банк существенно снижает и имиджевые риски, связанные с процессом взыскания задолженности, так как всю работу с должником ведет не банк, а агентство. После взыскания проблемной задолженности должник, как правило, перестает быть интересным банку как клиент. Отдав плохие долги агентству, банк имеет возможность сконцентрироваться на профилактике просрочки и на работе с должниками, которые еще интересуют банк в качестве добросовестных заемщиков. Иными словами, помогают отвадить от банка жуликов и не испортить отношения с людьми, случайно попавшими в плохую ситуацию.

Еще более привлекательным вариантом для банка может стать не заключение агентского договора, а продажа долга с дисконтом, что означает снятие долга с баланса и влечет за собой оптимизацию резервирования и налогообложения. Сегодня российские коллекторские агентства не оказывают таких услуг, но, например, такое агентство, как «Секвойя», ведет работу над технологией покупки долга с дисконтом. Агентству необходима методика оценки и дисконтирования долга, а для того, чтобы выработать такую методику, следует накопить достаточную статистику сотрудничества с банками. В международной практике коллекторские компании активно практикуют покупку долгов. Размер дисконта может варьироваться в достаточно широких границах: от 50 до 97% от суммы основного долга[31]
.

В российской практике, которая пока совсем невелика и насчитывает не более полугода, банки передают в агентства очень разнородные по качеству портфели. Кстати, чем «моложе» долг, тем проще его вернуть и тем дешевле обойдутся банку услуги коллектора. По данным ФАСП, каждый день бездействия уменьшает вероятность взыскания в среднем на 0,7%. По старым долгам, с просрочкой в районе года, шансы минимальны, а размер комиссионных, наоборот, самый большой, до 60—70% от взысканного.

Особый интерес вызывает вопрос: что такого делают коллекторы с должниками, чего не может сделать банк? Методы агентств практически аналогичны методам банков. Эти методы вырабатывались столетиями. Еще в средневековой Венеции рядом с человеком, не заплатившим в срок, появлялся «призрак» в хорошо всем известной желтой одежде. Этот «призрак» сопровождал неплательщика с утра до вечера, и всему городу было ясно, кто перед ними. Методика современных коллекторов причудливым образом сочетает высокие технологии, специальное программное обеспечение и проверенные средневековые способы давления на личность. Коллекторские агентства подразделяют задолженность на «раннюю» — если просрочка не превышает 60—120 дней, и «позднюю», когда долг «висит» уже на протяжении 120—180 дней[32]
. На первом этапе происходит наименее затратная работа: «виновник» принимает звонки, письма и SMS с вежливой просьбой погасить долг. Если эти методы на клиента не действуют, к оплате предъявляется уже весь кредит, включая проценты и штрафы. Это называется работой с поздней просроченной задолженностью, и наиболее эффективным на данном этапе считается личное общение с должником. Если все психологические уловки не помогли, равно как и знание человеческой природы, коллектор должен признать свое поражение[33]
. Конечно, по настоянию банка агентство может, и будет судиться, потом взыскивать долг с помощью службы судебных приставов. Но такие разбирательства будут продолжаться и год, и два по каждому делу, а вероятность реального взыскания чрезвычайно невелика. Перспектива судебных разбирательств вообще теряет смысл, если учесть, что средняя сумма иска будет колебаться в пределах 100—500 долларов, редко превышая планку 1000 долларов, потому что самые крупные суммы кредитов, на покупку автомобилей и жилья, защищены залогом. Взыскивать через суд большое количество мелких сумм просто экономически нерентабельно. Поэтому 90% случаев погашения долгов потребительского кредитования происходит именно в досудебном порядке. И это норма для коллекторов.

Но все же, если агентство решает прибежать к помощи суда, то следующим этапом становится исполнительное производство, которое включает в себя розыск имущества должника и арест этого имущества с участием судебных приставов. По закону после суда имущество заемщика реализуется на открытом аукционе по максимальной цене. При просрочке беззалоговых кредитов по малым суммам (до 30 тыс. рублей) у заемщика конфискуется «бэушное» имущество примерно адекватной стоимости — телевизор или стиральная машина[34]
. В России пока нет законодательства о коллекторском бизнесе, и многие особенности этого дела ничем не регламентированы, кроме практики, сложившейся за рубежом. В этом есть свои плюсы и минусы. Во-первых, появление закона даст определенные рамки, в которых можно общаться с должниками, при этом многие специалисты сходятся во мнении, что на зарегулированном рынке возможности повлиять на недобросовестного заемщика более ограниченны[35]
.

Самое интересное в работе агентства - методы, которые не имеют отношения к психологии и давлению на совесть. Гендиректор ФАСП Олег Морозов называет коллекторское агентство «фабрикой по переработке долгов». Специальное ПО позволяет поставить процесс переработки на поток. Электронные мозги помогают работникам агентства делать быстро большое количество правильных своевременных действий, на которые без программы понадобилось бы в 3—4 раза больше времени[36]
. Для начала ПО оценивает все поступающие дела по вероятности взыскания. Это тот же скоринг, только не потенциального заемщика, а реального должника. По результатам оценки программа выстраивает дела в порядке убывания вероятности взыскания и выдает сотруднику готовые шаблоны писем, напоминание о звонках или визитах конкретным лицам. Скорость в данном случае означает оборот и экономическую эффективность агентства. С увеличением собственного материала для статистической обработки у агентства будет возрастать точность рекомендаций, которые система посылает оператору. То есть в агентстве происходит такая же обкатка скоринга, которая бывает в банках в первые 1,5—2 года после начала кредитования и работы с широким кругом заемщиков.

Мировая практика говорит о том, что собрать можно до 80% просроченной задолженности. Категорическими, злостными неплательщиками (мошенниками) являются не более 10—15% должников, задерживающих выплаты.

Таким образом, можно сделать вывод, что для борьбы с просроченной задолженностью уСвязь-банка существует два наиболее приемлемых варианта: создание подразделения по проблемным активам, которое в свою очередь делится на подразделение soft collection (просрочка<60 дней) и подразделения hard collection (просрочка>60 дней), или на этапе превышения просроченной задолженности 60 дней – передача долга коллекторскому агентству, что с экономической точки зрения является более рационально, т.к. минимизирует имиджевые риски банка и издержки на создание специального подразделения и внедрения его в комплексную структуру (на 60-й день просрочки по розничному кредиту банк создает резерв в размере 50% от его суммы, а на 90-й день — около 60%). Также целесообразно создание собственной скоринговой программы, которая по аналогии с оценкой кредитоспособности потенциального заемщика, будет оценивать должника. По результатам оценки программа выстраивает дела в порядке убывания вероятности взыскания и выдает сотруднику готовые шаблоны писем, напоминание о звонках или визитах конкретным лицам. Но стоит заметить, что создание программы и ее внедрение в работу отдела потребует дополнительных средств. Поэтому необходимо сделать экономическое обоснование и решить, что более выгоде для Банка развитие отдела проблемных кредитов и создание скоринговой программы или передача задолженности коллекторскому агентству.

Заключение

Современные тенденции развития банковской системы в России подтверждают, что большинство российских банков перешли из состояния, когда им приходилось решать вопросы исключительно связанные с проблемами выживания, к вопросам развития бизнеса, необходимости капитализации, расширения инфраструктуры, сохранности своих активов, создания новых нетрадиционных для российского финансового рынка банковских продуктов, наконец, построения системы корпоративного управления, отвечающей реалиям сегодняшнего дня. И особое значение и актуальность в современном российском банковском менеджменте приобретают проблемы комплексного управления рисками и организации эффективного внутреннего контроля за ними.

Проведенное исследование позволяет отметить актуальность теоретических и практических результатов. Это дало возможность сформулировать выводы теоретического, методологического и прикладного характера, которые отражают решение поставленных в соответствии с целью данного исследования задач.

В теоретическом плане актуальность подтверждается тем, что в процессе осуществления кредитной деятельности банки несут значительные потери в связи с неточностью оценки и необдуманным регулированием рисков. Это является необходимым условием повышения эффективности банковского кредитования, и как следствие, повышение эффективности деятельности кредитного учреждения в целом.

Практическая актуальность проведенного исследования заключается в том, что формирование действенного механизма оценки и регулирования риска кредитного портфеля банка предоставляет возможность предусмотреть возможные последствия этого риска на результаты финансовой деятельности и вовремя скорректировать структуру кредитного портфеля должным образом, повысить его качество.

Изучение, систематизация и обобщение существующих взглядов различных ученых и практиков на проблему оценки риска кредитного портфеля дало возможность определить риск кредитного, систематизировать наиболее прогрессивные и действенные подходы к управлению риском кредитного портфеля. Оценка совокупного кредитного риска банка представляет собой натурально-вещественный и стоимостной анализ всех рисковых обстоятельств, характеризующих средний уровень кредитного риска относительно всех соглашений, составляющий кредитный портфель банка. Регулирование кредитного портфельного риска банка – это комплекс мероприятий, направленных на минимизацию риска и нейтрализацию его негативных последствий.

На основе дальнейшего развития системного подхода к раскрытию сущности понятия кредитного портфельного риска были выделены основные особенности управления данным процессом в современных условиях.

Построенный с учетом выявленных особенностей механизм оценки и регулирования риска кредитного портфеля банка позволят повысить эффективность кредитных операций и деятельности банка в целом. Данный механизм представляет собой совокупность методов и моделей, направленных на повышение качества кредитного портфеля и снижение уровня совокупного кредитного риска банка.

Механизм оценки и регулирования риска кредитного портфеля банка содержит такие элементы, как комплексная оценка риска, прогнозирование его изменения и методы регулирования этого процесса.

Комплексная оценка риска кредитного портфеля банка, предусматривает одновременное проведение количественного и качественного анализа уровня совокупного кредитно риска банка. Такая оценка проводится на основании данных о структуре кредитного портфеля и предусматривает расчет абсолютных и относительных показателей (статистических величин), на базе которых выводится конечный результат о реальном уровне риска, и банк получает более достоверную оценку управления кредитными операциями, входящих в состав кредитного портфеля. Предложенная система оценки совокупного кредитного риска использует статистический, нормативный и коэффициентный метод оценки кредитного портфельного риска. Представленная регрессионная модель прогнозирования кредитного портфельного риска банка дает возможность определить ожидаемый уровень совокупного кредитного риска банка в зависимости от изменения доли просроченной задолженности в кредитном портфеле банка с учетом изменения заемщиками качества обслуживания долга и среднего уровня платежеспособности клиентов банка. Использование предложенного подхода также позволяет планировать структуру кредитного портфеля, что немаловажно при управлении ликвидностью банка.

Механизм регулирования риска кредитного портфеля банка предусматривает использование таких методов управления риском как диверсификация, концентрация, лимитирование, резервирование и секьюритизация. Правильный выбор необходимого метода в процессе осуществления банком своей кредитной деятельности зависит от результатов комплексной оценки, прогноза изменения кредитного портфельного риска, а также от финансового положения и стратегии развития банка.

Также необходимо подчеркнуть, что в работе рассмотрен портфельный кредитный риск в контексте БазеляII, что является особенно актуальной и дискуссионной темой на сегодняшней день.

В результате практического применения предложенного механизма оценки и регулирования совокупного кредитного риска ОАО АКБ "Связь-банк" были получены следующие результаты.

Проведенный анализ риска кредитного портфеля банка показал, что на протяжении 2005-2007гг. наблюдается рост кредитного риска и ухудшение качества кредитного портфеля. Выявлены наиболее проблемные моменты – это недостаточный уровень диверсификации портфеля по группам заемщиков, высокий уровень просроченной задолженности. Такие изменения свидетельствуют о недостаточной эффективности кредитной политике и это может существенно отразиться на результатах деятельности банка.

В результате апробации модели прогнозирования совокупного кредитного риска банка определили прогнозный уровень просроченной задолженности на 2007г, в результате чего получилось, что уровень просроченной задолженности должен вырасти на 0,5%. Далее было поострено регрессионное уравнение зависимости уровня кредитного иска (активы взвешенные с учетом риска) от уровня просроченной задолженности и получено прогнозное значение уровня кредитного риска на 2007г.

С целью минимизации уровня кредитного риска и повышения качества кредитного портфеля было предложено снизить удельный просроченной задолженности, особенно в секторе розничного, провести диверсификацию кредитного портфеля по группам заемщиков, по суммам, отраслевому и географическому признаку, усовершенствовать оценку кредитоспособности юридических и физических лиц, ужесточить лимиты кредитования, регулярно проводить мониторинг кредитных операций и кредитного портфеля в целом. Также в работе представлены подробные рекомендации по организации работы службы Безопасности и отдела работы с проблемным активами; предложено введение в работу скоринговой системы по работе с должниками; предложена альтернативная схема работы с должниками, а именно использование услуг коллекторских агентств, что является новшеством в российской практике, и как показано в работе имеет массу преимуществ и, безусловно, будет способствовать повышению эффективности борьбы с просроченной задолженностью.

Каким бы эффективным не был любой механизм управления на данный момент, для сохранения своей эффективности и в будущем он нуждается в постоянном преобразовании в силу высокого динамизма внешней среды и внутренних потребностей предприятия. В качестве решения данной проблемы рекомендуется расширить организационную структуру банка путем создания подразделения по работе с проблемными активами, который будет производить постоянный мониторинг кредитных операций и кредитного портфеля в целом.

Однако современная ситуация в банковской отрасли и в кредитном секторе в частности складывается таким образом, что банки вынуждены постоянно изыскивать новые механизмы управления кредитным риском. Быстрый рост в последнее время этого рынка, как по объему, так и по сложности продуктов заставляет банкиров шире применять информационные технологии, разрабатывать более совершенные аналитические системы и создавать базы данных, обеспечивающие оптимальное соотношение риска и доходности вложений.

В заключение хотелось бы сказать, что управление рисками при осуществлении коммерческих операций банков приобретает все большее значение. Глобализация финансовых рынков заставляет все большее число банков понять, что управление рисками наряду с компетентностью персонала и качеством информационных систем становится решающим фактором повышения и поддержания конкурентоспособности банка. И одним из этапов к построению более рациональной структуры управления банковскими рисками является: во-первых, разработка количественных критериев риска, которая позволила бы более качественно произвести анализ рисков, а, во-вторых, развитая система внутреннего контроля. Без этих двух важнейших составляющих невозможна эффективная оценка и управление рисками кредитного портфеля.

Список использованной литературы

Нормативно-правовые акты

1. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990

2. Инструкция ЦБ РФ от 16.01.2004 № 110-И “Об обязательных нормативах банков” от 16.01.2004

3. Указание ЦБ РФ № 1379-У “Об оценке финансовой устойчивости банка в целях признания ее достаточной для участия в системе страхования вкладов” от 16.01.2004

4. Положение ЦБ РФ № 254-П “О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности” от 26.03.2004

5. Письмо ЦБ РФ № 70-Т "О типичных банковских рисках" от .06.2004

Учебники и учебные пособия

6. Беляков, А.В. Банковские риски: проблемы учета, управления и регулирования: Учебное пособие. – М.: Издательская группа «БДЦ – пресс», 2003

7. Буянов, В.П., Кирсанов, К.А., Михайлов, Л.М. Рискология (управление рисками): Учебное пособие. – М.: Издательство «Экзамен», 2003

8. Волошин, И.В. Оценка банковских рисков: новые подходы. – К.: Эльга, Ника-Центр, 2004

9. Гиляровская, Л.Т., Паневина, С.Н. Комплексный анализ финансово-экономических результотов деятельности банка и его филиалов: Учебное пособие – СПб.: Питер, 2003

10. Грюнинг Х. Ван, Брайович Братанович С. Анализ банковских рисков. Система оценки корпоративного управления и управления финансовым риском: учеб. пособие: перевод с англ. Тагипбекова К.Р. – М.: Издательство «Весь мир», 2003. – 304с

11. Егорова, Н.Е. , Смулов А.М. Предприятия и банки. – Москва : «Дело» , 2002 - 453 с

12. Егорова, Н.Е., Смулов А.М. Предприятия и банки: взаимодействие, экономический анализ, моделирование: Учеб.-практ. Пособие. – М.: Дело, 2002.

13. Кабушкин, С.Н. Управление банковским кредитным риском: Учебное пособие. – М.: Новое издание, 2004

14. Морс ман Э.М. Управление кредитным портфелем: перевод с англ. – М.: Альпина, 2006. – 206с

15. Новоселов, А.А. «Математическое моделирование финансовых рисков. Теория измерений»- Новосибирск, «Наука», 2001

16. Саяпова, А.Р., Шамуратов Н.М., Гусельникова Е.А., Лакман И.А. Математические методы прогнозирования экономических показателей. Учебное пособие. - Уфа.: БашГУ.-2000

Периодические издания

17. Куда стелить соломку/Время новостей/16.05.2006

18. Помазов, М.В. Кредитный риск-менеджмент и моделирование нового актива в портфеле // Финансы и кредит. – 2004. - №6

19. Герасимова, Е. Б. Анализ кредитного риска: рейтинговая оценка клиентов // Финансы и кредит. - 2004. - № 17

20. Оценка и регулирование портфельного кредитного риска/ Банковское кредитование//№1,2005

21. Комплексный риск-менеджмент в банке/Дмитрий Цапаев / EGAR Technology

22. Софронова, В.В., Дмитриева, Н.Ю. Управление кредитными рисками // Финансы и кредит. – 2004. - №1

23. Помазанов, М. В., Гундарь, В. В. Капитал под риском в совершенной модели банковской системы // Финансы и кредит. - 2003. - № 24

24. Ермасова, Н.Б. Управление кредитными рисками в банковской сфере // Финансы и кредит. – 2004. - №4

25. Данилова, Т.Н. Проблемы неопределенности, информации и риска кредитования коммерческим банками // Финансы и кредит. - 2004. - №2.

26. Волошин, И.В.«VAR-подход к поиску оптимального портфеля».

27. Газета «Бизнес и банки»№ 44 , 2001

28. Кредитные риски//Бизнес и Банки//№

29. Анализ кредитного риска//Банковские технологии/№2,2004

30. Шапран, В.С. Инвестиционная деятельность в США//Банковское кредитование/№3,2005

31. Хуторных Е.В., Кредитная арифметика//Газета Бизнес/№1,2006

32. Кудинов В., Ватаманюк Е. Новое соревнование банков // Ведомости. 2005. 21 нояб. № 218.

33. Филин, Д.Н. Перспективы развития спектра продуктов и услуг Национального бюро кредитных историй/Банковское кредитование/№2,2006

34. Базельские нормативы достаточности капитала/Международные банковские операции/№1,2006

35. Кудрявцева, М.Г. Базель: новые правила игры/Банковское дело/№12,2004

36. Брюков, В. Знание снижает риски/Национальный банковский журнал/№5,2006

37. Тенденции и перспективы развития розничного бизнеса коммерческих банков в России/Банковский ритейл, №2,2006

Источники из Интернет

38. Тоцкий М.Н. Методологические основы управление кредитным риском в коммерческом банке:www.finrisk.ru

39. Помазов М.В Модель блуждающих дефолтов для расчета кредитного риска:www.creditrisk.ru

40. Кредитный скоринг. Методология оценки кредитоспособности заемщика: consumerlending.ru

41. Исследование информационной прозрачности российских банков: кредитно-аналитическая система Standard & Poor’sRatingsDirect/www.ratingdirect.com

42. Бюллетень банковской статистики, №2,2006: www.cbr.ru

43. Обзор банковского сектора РФ, №42,2006: www.cbr.ru

44. Риски концентрации: кредитно-аналитическая система Standard & Poor’sRatingsDirect/www.ratingdirect.com

45. Анализ рисков банковского сектора РФ: кредитно-аналитическая система Standard & Poor’sRatingsDirect/www.ratingdirect.com

46. www.akm.ru/rus/rc/roks_020421.stm: кредитные рейтинги регионов

47. Проблемы управления кредитным портфелем коммерческого банка: 48. www.ncstu.ru

49. www.jumper.ru

50. Credit Suisse FirstBoston (CSFB). CreditRisk+: A Credit Risk Management Framework.1997.Technicalocument:www.csfb.com/institutional/research/credit_risk.shtml

51. www.hedjing.ru

52. www.cfin.ru

53. www.rbc.ru

54. www.hhs.se/site/ret/ret.htm

56. www.bank.gov.ua/Inf_mat/svitovi_b.htm

57. www.banki.ru

58. www.quality.eup.ru/MATERIALY8/met6s.htm: Методология «SixSigma»

[1]
www.cbr.ru

[2]
Просроченная задолженность – задолженность, не погашенная в срок, установленный договором и дополнительными соглашениями к нему, по межбанковским кредитам, депозитам и иным средствам, полученным от кредитных организаций и банков – нерезидентов, в валюте Российской Федерации и иностранной валюте Суммы просроченных процентов в расчет показателей просроченной задолженности не включаются (Обзора банковского сектора Российской Федерации).

[3]
www.cbr.ru

[4]
www.cbr.ru

[5]
Куда стелить соломку/Время новостей/16.05.2006

[6]
источник:www.cbr.ru

[7]
В соответствии с Положением Банка России от 26.03.04 № 254-П "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности»

[8]
источник: www.cbr.ru

[9]
Грюнинг Х. Ван, Брайович Братанович С. Анализ банковских рисков. Система оценки корпоративного управления и управления финансовым риском: учеб. пособие: перевод с англ. Тагипбекова К.Р. – М.: Издательство «Весь мир», 2006. – 304с

[10]
Данилова Т.Н. Проблемы неопределенности, информации и риска кредитования коммерческим банками // Финансы и кредит. - 2006. - №2.

[11]
См. приложение выдержки из Базель 2

[12]
Егорова Н.Е., Смулов А.М. Предприятия и банки: взаимодействие, экономический анализ, моделирование: Учеб.-практ. Пособие. – М.: Дело, 2002.

[13]
статьяLending Concentrations Linger At Potentially Risky Levels At Banks Around The Globe, 07.12.2005 г.,кредитно-аналитическаясистема Standard & Poor’s RatingsDirect; наангл. яз

[14]
кредитно-аналитическая система Standard & Poor’sRatingsDirect

[15]
кредитно-аналитическая система Standard & Poor’sRatingsDirect

[16]
Комплексный риск-менеджмент в банке/Дмитрий Цапаев / EGAR Technology

[17]
Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском: Учебное пособие. – М.: Новое издание, 2004

[18]
Комплексный риск-менеджмент в банке/Дмитрий Цапаев / EGAR Technology

[19]
Волошин И.В. Оценка банковских рисков: новые подходы. – К.: Эльга, Ника-Центр, 2004

[20]
Оценка и регулирование портфельного кредитного риска/Банковское кредитование/№1/2005

[21]
В США затраты на приведение банковских систем управления рисками в соответствие с «Базелем II» оцениваются в 4,2 млрд. долл. (источник: Towergroup
, 2005). Общие затраты на внедрение «Базеля II» в странах Азии оцениваются в 10 млрд. долл., из них 60% – это затраты на ИТ (источник: HSBC
, 2005). В мировом масштабе совокупные издержки перехода на «Базель II» по некоторыми оценкам могут достичь 15 трлн. долл. (источник: The Banker
, 2004)

[22]
Учредителями Национального бюро кредитных историй (НБКИ) являются 16 организаций, в том числе Ассоциация российских банков и 12 коммерческих банков (Газпромбанк, «АК БАРС» Банк, Росбанк, Внешторгбанк, ЗЕНИТ, ДельтаБанк, Ситибанк, Юниаструм Банк,Связь-банк, ИМПЭКСБАНК, Банк «Петрокоммерц», Первый Чешско-Российский Банк), две организации-нерезидента — «Trans Union» (США), одно из крупнейших в мире кредитных бюро, и «CrifRIF» (Италия), ведущий европейский провайдер информации, систем принятия решений, технологий и консалтинговых услуг для оценки кредитных рисков и развития маркетинговых стратегий.

[23]
Перспективы развития спектра продуктов и услуг Национального бюро кредитных историй/ «Банковское кредитование»,№2/2006

[24]
кредитно-аналитическая система Standard & Poor’sRatingsDirect/ www.RatingsDirect.ru

[25]
В странах с развитой системой розничных банковских услуг концентрация дохода у 10% самых богатых людей не превышает 25%. В России по оценкам Росстата этот показатель в последнее время имеет тенденцию к снижению, но остается достаточно высоким — около 36%. Такая концентрация денежных доходов существенно сужает целевой сегмент клиентов коммерческих банков на розничном рынке, а также затрудняет выход на этот рынок новых участников, поскольку рентабельная работа возможна только с 20% населения России.

[26]
По пути создания отдельной розничной структуры пошли крупнейшие российские банки, намеренные активно работать в этом сегменте финансового рынка, такие, как Внешторгбанк, УРАЛСИБ, Росбанк. Так, Внешторгбанк, приобретя за символическую сумму в 1 млн руб. один из крупных рознично-ориентированных банков России — Гута-Банк, выделил на его базе отдельный бизнес-блок «Внешторгбанк розничные услуги».

[27]
Основу системы качества Six Sigma составляет оценка отклонений фактических показателей процесса от кривой нормального распределения отклонений. Если те или иные показатели процесса находятся в определенных пределах отклонений, качество результатов процесса также остается высоким. Единицу измерения отклонений в статистике принято называть «сигмой». Заметный эффект наблюдается при отклонении не более 4,5 сигма; в этом случае показатель числа дефектов на миллион единиц продукции составляет 3,4. Но это условие выполняется для стабильных процессов. Банковские процессы не отличаются стабильностью. Изобретатели методологии пришли к выводу, что отклонения процесса, вызванные его естественной нестабильностью, дают отклонения качества на уровне 1,5 сигма. Таким образом, если целевой уровень качества составляет 4,5 сигма, то с учетом 1,5 сигма на отклонения необходимо обеспечивать уровень качества в 6 сигма.

[28]
http://quality.eup.ru/MATERIALY8/met6s.htm: Методология «Six Sigma»

[29]
http://www.akm.ru/rus/rc/roks_020421.stm: кредитные рейтинги регионов

[30]
www.banki.ru

[31]
www.banki.ru

[32]
www.jumper.ru

[33]
действия заемщика физического лица правоохранительными органами квалифицируются по ст. 159 УК РФ (мошенничество) в случае, если заемщик на стадии оформления займа представляет заведомо ложную информацию о себе (о доходах, наличии займов в других кредитных организациях и т.д.). В данном случае на возбуждение уголовного дела в отношении физлица не влияет сумма кредита. Момент мошенничества фиксируется действиями физлица, направленными на получение материальных благ.

Как показывает практика работы оперативных и следственных подразделений, по уголовным делам, возбужденным по ст. 159 УК РФ, в 70—80% случаев судами выносятся обвинительные приговоры. В лучшем случае осудят условно, в худшем — придется отсидеть в тюрьме реальный срок. Правда, пока кредитно-финансовые организации не активны в передаче материалов в правоохранительные органы, так как не хотят раскрывать истинное состояние дел по возврату проблемной задолженности.

[34]
www.jumper.ru

[35]
[35]www.jumper.ru

[36]
www.banki.ru