Что такое диверсификация портфеля. Методы управления кредитным риском на уровне кредитного портфеля Диверсифицированное кредитование

Похилый Евгений Юрьевич
Начальник экономико-планового отдела
ООО «Центр новых технологий»
ученая степень – кандидат экономических наук
адрес электронной почты – [email protected]

Дата публикации: 26.03.2018 г.

Аннотация. На текущий момент формирование структуры активов является основополагающей задачей инвесторов и банков. В статье рассмотрены основные предпосылки и критерии диверсификации портфеля исходя из аналитических данных различных отраслей промышленности. Выполнен анализ необходимости мониторинга и коррекции состава активов в зависимости от отраслевых рисков, экономических показателей и их динамики. Рассмотрены предпосылки анализа ретроспективных данных, модели и методики прогнозирования стоимостных показателей активов
Ключевые слова: актив, отраслевая диверсификация, анализ данных, модели и методы прогнозирования стоимостных показателей актива.

Abstract. At this moment the formation of the structure of assets is fundamental task for investors and banks. The article considers the main prerequisites and criteria for diversifying of the portfolio on the base of analytical data of different industries. There is performed the analysis of necessity for monitoring and correction of the structure of assets depending on industry risks, economic indicators and their dynamics. There are considered the prerequisites of the retrospective data analysis, models and methods for predicting the value of assets.
Keywords: asset, industry diversification, data analysis, models and methods for predicting of the assets value.

ФОРМИРОВАНИЕ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ БАНКА НА ОСНОВЕ ОТРАСЛЕВОЙ ДИВЕРСИФИКАЦИИ
FORMATION OF THE BANK CREDIT PORTFOLIO ON THE BASIS OF INDUSTRIAL DIVERSIFICATION

В современных условиях инвестиционной деятельности формирование портфеля активов является первостепенной задачей, решаемой аналитическими подразделениями инвесторов и кредитных организаций. Успешность решения данной задачи полностью определяет не только благополучие отдельного инвестора, его акционеров и менеджмент, но может оказать существенное влияние на основной сектор инвестирования и данную отрасль промышленности. В связи с чем, принятие инвестиционных решений требует значительных трудозатрат на аналитику подготовку сделок, особенно при размещение значительных сумм. Частично данную задачу может решить инвестирование в финансовые инструменты, состоящие из определенного набора активов, отвечающих требованиям инвестора к диверсификации, доходности и риску. К данным инструментам возможно отнести ценные бумаги выпущенные банками, портфель активов которых также распределен между определенными сегментами/отраслями, различные ценные бумаги выпускаемые фондами и инвестиционными компаниями, а также в те инструменты, доходность по которым привязана к индексам. При инвестировании в ценные бумаги крупных эмитентов, в т.ч. иностранных банков, в наличие различные риски, неконтролируемые инвесторов – так при приобретении облигаций, представляющих собой аллокирование кредитных требований к заемщикам банка (CLN и инструменты-аналоги), в наличие риск, что при дефолте долг будет конвертирован в капитал первоначального заемщика, что практически минимизирует возможности возврата.

Особенное внимание требуется уделить мониторингу активов банков, т.к. деятельность банковской сферы является основой для формирования денежно-кредитной политики в большинстве стран. Также в связи с тем, что банки, негосударственные пенсионные фонды (далее – «НПФ») преимущественно фондируются средствами физических лиц. Значительное кол-во отзывов лицензий на осуществление банковской деятельности обусловлены высокорискованной кредитной политикой и финансированием проектов с повышенным уровнем риска. Таким образом, на текущий момент целесообразна разработка комплекса мер для мониторинга и своевременной коррекции состава и качества активов банков.

Согласно Федеральному закону «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 г. №395-1 , Федеральному закону «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» от 10.07.2002 г. № 86-ФЗ основными задачами деятельности Центрального банка Российской Федерации (далее – «ЦБ РФ») являются защита и обеспечение устойчивости рубля, развитие и укрепление банковской системы РФ, обеспечение эффективного и бесперебойного функционирования платежной системы. Исходя из ретроспективы, реагирование осуществляется только на достаточно резкие изменения финансового положения кредитных организаций, что преимущественно приводит к значительной потери средств клиентов.

Проведенный в настоящей статье анализ выполнен на основе данных 2017 г. исходя из финансовых показателей банков, у которых была отозвана лицензия в течение данного года .

Таблица 1

Перечень отозванных лицензий кредитных организаций

№	Наименование	Дата отзыва	Активы, млрд. руб.	Доля кредитов в активах	Доля кредитов ЮЛ	Распределение кредитов ЮЛ по основным отраслевым направлениям
						Строительство	Промышленность	Торговля
	Югра	28.07.2017	322,0	54,08%	79,52%	26,58%	21,55%	35,92%
	Татфондбанк	03.03.2017	210,6
	Росэнергобанк	10.04.2017	56,9
	Образование	21.04.2017	55,9
	Межтопэнергобанк	20.07.2017	48,9
	Интехбанк	03.03.2017	30,3
	Русский Международный Банк	04.09.2017	28,2
	Спурт Банк	21.07.2017	22,7
	Легион	07.07.2017	22,7
	Темпбанк	02.10.2017	17,2
	Солидарность (Москва)	15.12.2017	14,6
	ГПБ-Ипотека	21.02.2017	13,9
	Новопокровский	04.12.2017	11,4
	Нефтяной Альянс	14.03.2017	11,0
	Торговый Городской Банк	13.03.2017	9,8
	Енисей	09.02.2017	9,2
	Анкор Банк	03.03.2017	8,0
	Северный Кредит	29.12.2017	7,9
	Северо-Восточный Альянс	21.08.2017	7,5
	Владпромбанк	28.04.2017	5,8
	Гаранти Банк - Москва	27.04.2017	4,9
	МФБанк	04.10.2017	4,5
	Крыловский	02.08.2017	4,0
	Айви Банк	29.05.2017	3,9
	Риабанк	17.08.2017	3,5
	Банк Экономический Союз	13.03.2017	3,5
	Рапида	27.04.2017	3,3
	Новый Символ	27.11.2017	3,3
	Сибэс	28.04.2017	3,2
	Банк Премьер Кредит	10.07.2017	2,8
	Канский	13.12.2017	2,7
	Татагропромбанк	05.04.2017	2,7
	Тальменка-Банк	23.01.2017	2,4
	Новация	23.01.2017	2,4
	Резерв	09.08.2017	2,2
	Международный Строительный Банк	28.04.2017	2,2
	Преодоление	22.12.2017	2,0
	Сириус	23.01.2017	1,7
	Булгар Банк	16.01.2017	1,6
	Северо-Западный 1 Альянс Банк	16.02.2017	1,2
	Регионфинансбанк	17.11.2017	1,1
	Сталь Банк	10.07.2017	1,1
	Финарс Банк	21.04.2017	1,1
	Арсенал	21.09.2017	0,9
	Московский Национальный Инвестиционный Банк	05.07.2017	0,9
	Анелик РУ	09.08.2017	0,7
	РИТЦ Банк	29.05.2017	0,6
	Европейский Стандарт	04.12.2017	0,6
	Интеркоопбанк	15.05.2017	0,4
	Информпрогресс	15.05.2017	0,4
	Континент Финанс	09.08.2017	0,2
	Фидбэк	19.06.2017	0,1
	Расчетный Финансовый Дом	19.06.2017	0,1
	Платежный Клиринговый Дом	14.11.2017	0,1

Согласно данным из общедоступных источников основную часть нетто-активов банков составляет кредитный портфель, большею часть которого формируют требования к юридическим лицам. Таким образом, основным источником риска деятельности банков является кредитный портфель, в структуре активов банков - более 55% доля кредитов, в т.ч. 80% из них выдано юридическим лицам согласно табл.1 .

Рис.1. Динамика доходности основных отраслей согласно данным ММВБ

Согласно данным рис.1 и табл.1 возможно сделать вывод, что наибольшая часть кредитного портфеля банков, у которых ЦБ РФ отозвал лицензию в 2017 г., относятся к направлениям девелопмента (в т.ч. строительство и сделки с недвижимостью), торговли и в меньшей степени - промышленность.

Динамика стоимости активов данных секторов в 2017 г. и, соответственно, доходность вложения в них имели отрицательные показатели, что в целом подтверждает предпосылки отзыва лицензий. Кредитование направлений, которые находятся в низводящем тренде, подразумевает повышенный риск дефолта заемщика, т.к. рискам отдельного проекта или заемщика добавляются значительные отраслевые риски и связанная с ними непредсказуемость. Данные показатели подтверждают необходимость разработки новых моделей и методик для анализа кредитного риска и подходов к его минимизации - существующие не позволили своевременно учесть риски, приведшие к дефолту банков. Основанием для отзыва лицензий большинства банков, представленных в табл.1, является высоко рискованная кредитная политика. Наличие критериев и требований к составу портфеля может позволить снизить количество случаев форс-мажора, приводящих к отзыву лицензий банков и, соответственно, снизить выплаты.

Мониторинг качества кредитного портфеля является одной из основополагающих функций регулятора. Кредитный портфель и категорирование ссуд выполняется преимущественно исходя из Положения Банка России от 26.03.2004 №254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» . Данный документ предполагают анализ конкретных ссуд и не предусматривают рассмотрение показателей отрасли заемщиков. Возможность учета показателей отраслей и сфер деятельности укрупненно применяется частью банков в рамках использования рейтинговых моделей, соответствующих требованиям базельских соглашений. Но данные модели предусматривают использование данных о состоянии отрасли преимущественно при вводе качественных показателей, а не количественных. Использование данных моделей имеет фактор субъективности при оценке влияния качественных показателей на расчетные рейтинги заемщиков. Целесообразно внедрение и разработка моделей, которые позволят учесть динамику показателей различных отраслей заемщиков через количественные показатели.

Таким образом, на текущий момент необходима разработка моделей и методик формирования, мониторинга кредитных портфелей банков устанавливающих требования не только к качеству заемщиков, но и отраслевому составу кредитного портфеля на основе следующих направлений:

1. анализ ретроспективы экономических показателей отраслей, которые финансирует банк;
2. прогноз экономических показателей отраслей, исходя из которых банк планирует формировать кредитный портфель;
3. анализ качества заемщиков исходя из требований нормативных документов, регулирующих банковский сектор и базельских соглашений.

Требования к отраслевой диверсификации кредитного портфеля целесообразно варьировать в зависимости от суммы активов кредитных организаций. Так для небольших банков и микрофинансовых организаций возможно не устанавливать требования к составу портфелю, т.к. часть из них имеют моно отраслевое направление деятельности. Возможно внести ранжирование к требованиям диверсификации на основе размера активов банков .

Таблица 2

Ранжирование отзывов по величине активов и распределение банков на группы

№	Активы	Кол-во отзывов в 2017 г.	Сумма активов в 2017 г., млрд. руб.	Целесообразность требований к составу портфеля
	Более 100 млрд. руб.		532,6
	От 50 млрд. руб. до 100 млрд. руб.		112,8
	От 20 млрд. руб. до 50 млрд. руб.		152,8
	От 10 млрд. руб. до 20 млрд. руб.		68,1
	От 5 млрд. руб. до 10 млрд. руб.		48,2
	До 5 млрд. руб.		66,2

Согласно табл.2 наибольшее количество отзывов лицензий характерно для банков с величиной активов до 5 млрд. руб, но более 88% суммы приходится на банки с активами от 10 млрд. руб. Исходя из чего для разработки первичных моделей и методик формирования состава активов целесообразно рассматривать для банков с величиной активов от 10 млрд. руб. и более.

Внедрение предлагаемых к разработке моделей и методик позволит контролировать финансирование проектов собственника кредитной организации, т.к. может стать дополнением к нормативу Н6 (согласно ст.64 - «Максимальный размер риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков…» ФЗ от 10.07.2002 №86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)») – в рамках предотвращения недобросовестных действий владельцам банков, связанных с финансированием собственных проектов, преимущественно относящихся к одной отрасли. Актуальность вышесказанного подтверждается тем, что деятельность части банков, преимущественно средних и маленьких исходя из суммы активов) обусловлена необходимостью фондирования их владельцами своих проектов – банк является инструментов привлечения финансирования. Также внедрение новых моделей и методик позволит увеличить прозрачность финансового сектора для упрощения привлечения фондирования, в т.ч. у иностранных инвесторов. Наличие позадачности в структуре активов и понимание наличия высокой степени сохранности средств является одним из главных требований при присвоении рейтинга специализированными агентствами.

Разработка новых моделей и методик, отвечающих заданным критериям также потребует:

• учесть особенности инвестирования в различные активы реального сектора по сравнению с финансовыми инструментами. Постоянное влияние внешних факторов, должно коррелировать с требованием к составу отраслей кредитного портфеля;
• выполнять постоянный анализ отраслевых рисков. С учетом высокой степени влияния санкций на ситуация в отраслях требуется ежеквартально выполнять мониторинг текущей ситуация, обновляя требования к составу портфеля банков. После публикации актуализированных рекомендаций – с данной даты целесообразно предоставление кредитов банками исходя из новых рекомендаций без изменений в уже существующих портфель;
• сохранить возможность предоставления банком мотивированного суждения для возможности частичного отклонения от критериев состава портфеля при ретроспективных индивидуальных особенностях деятельности части банков;
• предоставить рекомендации банкам в рамках работы с заемщиками по активному участию в работе с отраслевыми министерствами для привлечения различной поддержки своих заемщиков и улучшения качества своего кредитного портфеля на основе субсидий и пр. Указанное позволит повысить экономическую устойчивость и снизить риск. На текущий момент активно развиваются и успешно действуют программы субсидирования различных отраслей Министерством промышленности, сельского хозяйства, туризма и пр.

Основными предпосылки при составление портфеля будут являться показатели рынка: составление анализа доходности отраслей на основе крупнейших аналогов, представленных в листинге фондовых площадок - т.к. их изменение их экономических показателей в целом отражает ситуацию в отдельных отраслях.

Анализ ретроспективы экономических показателей отраслей и кредитного портфеля

Для первичного анализа кредитного портфеля и иллюстрации соответствующих данных возможно выполнить расчёт нескольких показателей, характеризующих отрасли основных направлений кредитования, а также совокупные средневзвешенные данные для банков, у которых в 2017 г. были отозваны лицензии. Ретроспектива стоимостных показателей отраслей приведена на рис.1 и характеризуется спадом для основных секторов кредитования банками – девелопмент, торговля.

Анализ кредитного портфеля выполняется исходя из перечня банков, приведённых в табл.1. Распределение портфеля в табл.3 соответствует средневзвешенным показателям для банков, у которых в 2017 г. была отозвана лицензия. Для прочих отраслей, доля которых не детализирована – показатели рассчитана исходя из индекса MICEX, характеризующего средние показатели всего рынка России. Для первичного укрупненного анализа целесообразно выполнить расчет базовых показателей для отдельных отраслей и совокупного портфеля :

Коэффициент Шарпа: используется для определения того, насколько доходность актива компенсируется риском актива.

SR i – коэффициент Шарпа (в ед.);
SD i – стандартное отклонение i-ого актива;
D i – дисперсия i-ого актива;
E(R i ) – ожидаемая доходность i-ого актива;
E(R f ) – ожидаемая доходность безрискового актива.

Анализ текущего и оптимального портфеля исходя из критериев Марковица (метод Хуанга и Литценбергера): оптимизация в рамках поиска эффективного портфеля в контексте соотношения «средняя доходность – дисперсия», где эффективные точки характеризуют максимальную ожидаемую доходность для заданного риска.

(2), где:

R p – доходность портфеля;
V – доля актива в портфеле.

(3), где:

P ij – коэффициент корреляции.

Метод Хуанг и Литценбергер предлагает найти две точки эффективного множества и затем получить из этих точек все эффективное множество (принимаем, что в оптимизационной задаче нет ограничений на веса активов). Чтобы найти два эффективных портфеля (g и h) вычисляются четыре скалярные величины (A, B, C, D - первые три являются произведениями векторов и матриц, а четвертая зависит от трех предыдущих):

Показатели для средневзвешенного портфеля кредитов банков у которых была отозвана лицензия в 2017 г. приведена в табл.3. В качестве безрисковой принята ставка ОФЗ.

Таблица 3

Расчетные показатели портфеля кредитов на основе данных рынка

№	Наименование отрасли	Доля	Доходность*	Станд. откл.	Безрисковая ставка (доходность ОФЗ)*	Коэф. Шарпа	Требование к позициям
	Торговля	35,92%	0,09%	1,95%	0,16%	0,13	41,69%
	Производство	21,55%	0,06%	1,72%	0,16%	0,05	118,46%
	Строительство, девелопмент	26,58%	0,56%	3,10%	0,16%	0,23	22,00%
	Прочее	15,95%	0,02%	2,18%	0,16%	0,06	38,15%
-	Итого	100,00%	0,17%	2,25%	0,16%	0,14	0,00%

* процентов в неделю по 2017 г.

Исходя из коэф. Шарпа наиболее оптимальным направлением является кредитование производства, т.к. для остальных отраслей показатель ниже. Требования к позициям отражает то, что только в рамках производства и торговли (в меньшей степени) возможны положительные вложения, в рамках прочих отраслей целесообразно снижать активы. Таким образом структура средневзвешенного портфеля кредитов банков исходя из общего анализа данных рынков является несбалансированной и рискованной, положительная динамика в рамках которого возможно только исходя из уникальных качеств отдельных проектов, а не их отраслей.

Прогноз экономических показателей отраслей

Для прогнозирования показателей различных отраслей целесообразно рассмотреть имеющиеся на текущей момент модели и методы и на их основе предложить разработать оптимизированные – для решения задачи банковского регулирования .

1. Модель экономический рядов на основе вейвлет-преобразования

Данная математическая модель анализирует данные, обеспечивает представление времени и частоты (анализ временного масштаба). Используется для анализа ценовых временных рядов .

Вейвлет-преобразования наиболее подходят для нестационарных данных - ценовые ряды нестационарны и неустойчивы по своей природе, поэтому использование вейвлет-преобразований дает точные результаты прогнозирования.

Преобразование Фурье распределяет первоначальную стоимость в серию линейных комбинаций. Используя вейвлет-преобразования возможно распределение на более гибкие функции исходя частоты и времени. в сумму более гибкие функции, то есть. локализованных как по времени, так и по частоте. Вейвлет-преобразование разделяется на непрерывное вейвлет-преобразование (далее – «НВП») и дискретное вейвлет-преобразование (далее – «ДВП»).

НВП имеет следующий вид:

Где:

Ψ - комплексное сопряжение;

a - параметр масштабирования;

b - переводный параметр.

Каждый вейвлет создается путем масштабирования и перевода операций.

ДВТ имеет следующий вид:

Где:

m - параметр масштабирования

n - параметр выборки.

Технически данные о ценах преобразуются в низкие и высокие коэффициенты. Низкие коэффициенты - это данные на основе фильтрации нижних частот, а высокие коэффициенты - содержат информацию о пиках, которые происходят в исходных данных колебания стоимости.

2. Модели прогнозирования на основе линейных регрессий

Подходящая модель для стационарных временных рядов, но большинство стоимостных показателей не стационарны. Чтобы преодолеть эту проблему и позволить модели ARMA обрабатывать нестационарные данные, новая модель вводится для нестационарных данных используется Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), которая успешно применяется для прогнозирования стоимости на сырьевые товары .

Существует много моделей ARIMA – преимущественно в модели ARIMA в наличии следующие переменные:

p - количество авторегрессионных членов;

q - количество прогнозируемых ошибок в уравнении прогнозирования;

d - количество различий.

Если нет различия (d = 0), то модель ARIMA можно назвать моделью ARMA.

Модели ARIMA исходит из авторегрессии (AR), скользящей средней (MA) и авторегрессивной скользящей средней (ARMA). В моделях AR, MA и ARMA выполняются условия стационарного состояния, поэтому они применимы только к стационарным рядам. Модель ARIMA исходит из изменения стоимости вместо стоимости.

2.2. Модель вторегрессионной условной гетероскедастичности (GARCH)

GARCH означает обобщенную авторегрессивную условную гетеросекастичность – нацелена на моделирование волатильности цен, в то время как ARIMA нацелены на моделирование и прогнозирование самой изменяющейся стоимости .

Существует значительное количесвто разновидностей данной модели: ARCH, GARCH, GARCH-M, асимметричные модели GARCH (EGARCH, AGARCH, TGARCH, GJR-GARCH, QGARCH, IGARCH (Модели с долгой памятью), APGARCH (Обобщающие модели), Регрессионные модели с GARCH-ошибкой и пр.

В данной модели предполагается, что термин ошибки будет последовательно скоррелирован и может быть смоделирован с помощью процесса авторегрессии . Таким образом, процесс GARCH может измерять волатильность временного ряда колебаний стоимости. Модель GARCH имеет следующий вид:

Где:

p - порядок GARCH-членов σ 2 t - j ;

q - порядок ARCH-членов u 2 t - i .

Необходимое условие стационарности:

Модель GARCH может измерять подразумеваемую волатильность из-за скачков цен.

3. Модели прогнозирования, основанные на нелинейные эвристики

3.1. Модель искусственной нейронной сети

Большинство моделей временных рядов являются линейными, в то время как стоимость является нелинейной функцией, что затрудняет использование методов временных рядов для полного воспроизведения поведения стоимости. Нейронные сети представляют собой взаимосвязанные простые процессы, предназначенные для моделирования того, как выполняется определенная задача. Сеть обычно состоит из трех-четырех слоев, и во время моделирования нейроны во входном слое передают необработанную информацию остальным нейронам в других слоях. Нейронная сеть использует функцию обучения для изменения веса переменных соединения на входе каждого элемента обработки. Модели могут быть дифференцированы в зависимости от типа функции обучения, алгоритма обучения и скрытых слоев и т.д. Обычно для прогнозирования стоимости выбираются трехслойные нейронные сети .

Данные модели приобрели популярность благодаря возможностям решения неопределенной взаимосвязи между входными и выходными переменными, приближенной комплексной нелинейной функцией и внедрением нескольких алгоритмов обучения. Тем не менее, у нейронной сети также есть недоставки - сеть не будет достаточно гибкой, чтобы хорошо моделировать данные со слишком небольшим количеством входных единиц, будет слишком сложной. Модель развивается и интегрируется с прочими эконометрическими возможностями.

3.2. Сеть радиально-базисных функций нейронная сети

Данная модель имеет сравнительно меньшие возможности отразить локальные минимумы, но имеет более высокую скорость обучения. Используется радиально-базисную функцию для нейронов скрытого слоя, в сравнении с искусственной нейронной сетью. Модель также содержит три уровня - входной слой, выходной слой, а также один скрытый слой .

Обучение состоит из трех шагов: центральный отбор, выбор базовой функции, определение веса для выходного слоя.

3.3. Модель нейро-нечетких систем

Модель выполняет сопоставление ввода-вывода на основе нейро-нечетких систем – традиционная модель адаптивный нейро-нечетких систем предусмотрена, что бы скомбинировать функцию линейного выхода и нечеткой логикой для прикладного управления при классификации проблем .

Данная модель изначально была предложена для прогнозирования временных рядов и была расширена для прогнозирования стоимости. Этот подход является модельным и эвристическим. Общая структура построена так, чтобы сочетать как количественную, так и качественную информацию. Данная модель использует алгоритмы обучения, что делает ее более эффективной, чем ARMA или GARCH и пр.

По сравнению с искусственной нейронной сетью, данная модель обеспечивает прозрачную качественную аналитическую и калькуляционные базы. Исходные данные могут быть изменены вручную, чтобы включить экспертные знания. Модель обеспечивает преимущество интерпретируемости и прозрачности, а также алгоритм может быть изменен для повышения точности и эффективности.

3.4. Модель нейро-нечетких систем на основе ARTMAP

В основном обычные модели нейронной сети страдают от пластической и устойчивости, что связано с возможностью адаптироваться к новым входным параметрам . Данная проблема решается путем включения механизма обратной связи между слоями, чтобы дать возможность для самообучения на основе новой информации без исключения ранее полученных данных. Таким образом, данная модель является более стабильной. Система ARTMAP включает в себя модули ARTa и ARTb для создания стабильных категорий распознавания, соответствующих произвольным шаблонам ввода.

4. Модели прогнозирования на основе симуляционных методов

Моделирование выполняется по характеру их хронологических моделей, учитывает ограничения и характеристики систем, изменяющихся во времени . Определяющие предпосылки учитываются при реализации программы моделирования рынка. Программа автоматически симулируют стоимость на рынке для любого кейса, определяет узкие места. Методы симуляционного моделирования предназначены для детального понимания системных стоимостных параметров. Однако симуляционные методы имеют два недостатка - требуют подробных данных о работе системы и данную модель достояно сложно реализовать из-за необходимых значительных вычислительных возможностей.

5. Модели прогнозирования, основанные на теории игр

Было проведено много исследований для понимания рынков, различных возможностей моделирования, анализа и выбора стратегий . Теория игр - естественная платформа для анализа рыночных показателей. Представляет большой интерес для моделирования стратегии, т.к. модель обеспечивает решение задачи максимизации результата. Игровые модели обычно используются для определения стратегий.

6. Динамичные стохастические модели дисконтирования (DSGE)

Данная модель полностью связана с экономическими предпосылками и базисом исходя из полной детализации всех входящих функций с описанием их участия в экономическом процессе, а также предпосылок действия на всех рынках . В данной модели применяются все ограничения и возможности экономической теории на современном этапе развития и условий равновесия на рынках. Использовать данную модель позволяет развитие численных методов решения динамических систем, что сократило разрыв между с теоретическими моделями и реальным сектором.

7. Поведенческие финансы

Данное направление предполагает, что участники экономических процессов могут действовать иррационально, что используется в формирование экономических моделей . Данное направление является наиболее перспективным для внедрения в прочие модели прогнозирования экономических процессов.

Разработка моделей и методик для формирования, мониторинга кредитных портфелей банков исходя из рассмотренных ретроспективных данных, направлений прогнозирования и используемых на текущий момент возможностей оценки риска отдельных заемщиков позволят стабилизировать банковскую систему и повысить ее прозрачность для всех участников экономических процессов. Использование совокупности данных направлений даст возможность создать долгосрочную модель деятельности банковского сектора, нивелируя значительное количество рисков кредитования.

Список использованных источников

1. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 №395-1 опубликован в Ведомостях съезда народных депутатов РСФСР от 06.12.1990;
2. Федеральный закон «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» от 10.07.2002 № 86-ФЗ опубликован в «Российской газете» от 13.07.2002;
3. Положения Банка России от 26.03.2004 №254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» опубликован в «Вестнике Банка России» от 07.04.2004;
4. Рудык Н.Б. Поведенческие финансы или между страхом и алчностью. М.: Дело, 2004 – 272 с.;
5. Скрипниченко М.В. Портфельные инвестиции: Учебное пособие. СПб: Университет ИТМО, 2016 – 40 с.;
6. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции / У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бэйли - М.:ИНФРА-М, 2001 – 1028 с.;
7. Adolfson M., Linde J., Villani M. (2007). Forecasting Performance of an Open Economy DSGE Model // Econometric Reviews -2007 - Vol. 26 (2–4) – p.289–328;
8. Bastian J., Zhu J., Banunarayanan, V. and Mukerji, R. Forecasting Energy Prices in a Competitive Market // IEEE – 1999 - №12 - p. 40-45;
9. Chinn M.D., LeBlanc, M. and Coibion, O. The Predictive Characteristics of Energy Futures: Recent Evidence for Crude Oil, Natural Gas, Gasoline and Heating Oil. // UCSC Dept. of Economics Working Paper – 2001 - №490;
10. Conejo A.J., Plazas M.A., Espinola, R. and Molina, A.B. Day-Ahead Electricity Price Forecasting Using the Wavelet Transform and ARIMA Models // IEEE – 2005 - №20 – p.1035-1042;
11. Hamilton J.D. Time Series Analysis // Princeton University Press – 1994;
12. Haykin, S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. 2nd Edition – 2004;
13. Jang, J.S.R. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System // IEEE – 1993 - №23 – p.665-685;
14. Singh N., Mohanty S. R. A Review of Price Forecasting Problem and Techniques in Deregulated Electricity Markets // SciRes – 2015;
15. Osborne M.J., Rubinstein A. A Course in Game Theory // MIT Press, Cambridge, MA – 1994;
16. Singh N.K., Tripathy M., Singh, A.K. A Radial Basis Function Neural Network Approach for Multi-Hour Short Term Load-Price Forecasting with Type of Day Parameter // IEEE – 16-19.08.2011 - p. 316-321;
17. Ul Haque A., Meng J. Short-Term Wind Speed Forecasting Based on Fuzzy Artmap // International Journal of Green Energy – 2011 - №8 – p.65-80;
18. Weiss E. Forecasting Commodity Prices Using ARIMA // Technical Analysis of Stocks & Commodities -2011 - №18 – p.18-19;
19. Московская биржа [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.moex.com/ (дата обращения: 16.02.2018);
20. Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.cbr.ru/ (дата обращения: 15.02.2018).

Управление кредитным риском на уровне кредитного портфеля осуществляется с целью поддержания общего уровня риска кредитного портфеля в установленных допустимых пределах и обеспечения запланированного уровня доходности кредитной деятельности банка.

Основные методы управления кредитным риском наравне кредитного портфеля приведены на рис. 5.3.

Рис. 5.3. в

Метод диверсификации кредитного портфеля заключается в размещении кредитных ресурсов среди широкого круга заемщиков, которые отличаются друг от друга как по определенным характеристикам (статус, форма собственности, объем валового дохода, размер капитала и др.), так и по условиям деятельности (отрасль экономики, географический регион). Выделяют три вида диверсификации: отраслевую, географическую и портфельную.

Отраслевая диверсификация предполагает размещение кредитных ресурсов среди клиентов, которые осуществляют деятельность в разных отраслях экономики. Выбор приоритетных отраслей для кредитования должен основываться на результатах статистических исследований, что позволяет снизить общий уровень риска кредитного портфеля банка. Наилучший результат достигается в случае кредитования заемщиков, осуществляющих свою деятельность в отраслях с противоположными фазами колебаний делового цикла. В этом случае результаты их деятельности разной мерой зависят от общего состояния экономики. Так, если одна отрасль находится на стадии экономического роста, то другая переживает стадию спада, а со временем их позиции меняются на противоположные. При таких обстоятельствах повышение риска за одной группой заемщиков компенсируется снижением риска за другой группой, что помогает стабилизировать доходы банка и существенно снизить риск.

Географическая диверсификация заключается в размещении кредитных ресурсов между заемщиками, которые осуществляют свою деятельность в разных регионах, географических территориях, странах с разными экономическими условиями. Использовать географическую диверсификацию для снижения кредитного риска имеют возможность лишь крупные банки с разветвленной сетью филиалов как в стране, так и за рубежом. В этом случае повышение рисков в одних регионах компенсируется их снижением в других. Метод географической диверсификации помогает нивелировать влияние климатических и погодных условий, политических и экономических потрясений, которые влияют на кредитоспособность заемщиков, осуществляющих свою деятельность в различных регионах.

Банки, не имеющие разветвленной сети филиалов, метод географической диверсификации используют в основном в процессе формирования портфеля ценных бумаг, что позволяет снизить общий кредитный риск банка.

Портфельная диверсификация означает размещение кредитных ресурсов между различными категориями заемщиков, которые классифицируются по статусу, по размеру капитала, объемам валового дохода. В этом случае для снижения кредитного риска банк предоставляет кредиты физическим лицам, предприятиям малого и среднего бизнеса, крупным компаниям, правительственным и общественным организациям и тому подобное, деятельность которых сопровождается разным уровнем риска. Так, кредитование малого и среднего бизнеса часто связано с высокими рисками для банка. В этом случае банк может диктовать собственные условия кредитной сделки, например, требовать дополнительных гарантий по кредиту или устанавливать повышенную процентную ставку, чем обеспечивается большая доходность микрокредитов. И, наоборот, при кредитовании крупных финансово устойчивых предприятий кредитный риск оценивается как низкий, но и доходность в этом случае будет ниже. Иногда банк для повышения своего рейтинга может предоставить кредит известной в мире компании по ставке, которая не принесет ему прибыли, но компенсацией в этом случае будет рост его популярности среди других клиентов.

Если банки в погоне за прибылью игнорируют метод портфельной диверсификации или используют его в полной мере, это приводит к повышению рискованности их кредитных портфелей. Например, портфели, сформированные за счет кредитов, предоставленных предприятиям малого и среднего бизнеса, а также потребительских кредитов, характеризуются высшим уровнем доходности, но и высоким уровнем риска, что может привести к значительным убыткам банка в случае наступления кредитного риска. Использование портфельной диверсификации помогает банкам сбалансировать риск и доходность кредитного портфеля.

Но, несмотря на определенные преимущества метода диверсификации, его следует применять очень осторожно, опираясь прежде всего на результаты статистического анализа и прогнозирование, учитывая возможности банка и уровень менеджмента. Чрезмерная диверсификация кредитного портфеля может привести не к уменьшению, а наоборот, к росту кредитного риска, ведь даже крупный банк не всегда имеет достаточное количество высококвалифицированных специалистов, владеющих глубокими знаниями во многих отраслях экономики, знают специфику различных географических территорий и имеют практический опыт работы с разными категориями заемщиков.

Концентрация является понятием, противоположным по экономическому содержанию диверсификации кредитного портфеля, и предусматривает сосредоточение кредитных ресурсов в определенных отраслях экономики или кредитование определенных категорий клиентов, которые характеризуются одинаковыми личностными характеристиками (например, юридическим статусом, объемом валового дохода) или географическим размещением. В этом случае банк отдает предпочтение кредитованию отраслей экономики или определенных групп заемщиков, которые характеризуются повышенной доходностью. Как правило, банки концентрируют свои кредитные ресурсы в таких отраслях экономики, как топливно-энергетический комплекс, оптовая и розничная торговля, инвестирование недвижимости и тому подобное. В последнее время банки также отдают предпочтение кредитованию физических лиц. Концентрацию, как и диверсификацию разделяют на отраслевую, географическую и портфельную.

Поскольку каждый банк работает в конкретном сегменте рынка и специализируется на обслуживании определенных групп клиентов, в структуре кредитных портфелей банков наблюдаются диспропорции в размещении кредитных ресурсов, определены возможностями банков, их кредитной политикой и ситуацией на кредитном рынке. В то же время, чрезмерная концентрация кредитного портфеля значительно повышает уровень кредитного риска, и при этих обстоятельствах возникает необходимость определения верхней (допустимой) пределы концентрации. Как доказывает зарубежный опыт, именно чрезмерная концентрация кредитного портфеля стала причиной снижения финансовой устойчивости и банкротства ряда банков в течение 70-80-х годов прошлого века.

Таким образом, одной из задач руководства банка е определение оптимального уровня диверсификации и концентрации кредитного портфеля с учетом кредитной стратегии, возможностей банка и конкретной экономической и политической ситуации в стране или регионе.

Установление лимитов - это метод управления кредитным риском, заключается в установлении максимально допустимых размеров предоставленных кредитов или кредитного портфеля в целом. Лимит устанавливается как максимально допустимый размер кредита, предоставляемый одному заемщику или группе заемщиков, и выражается как в абсолютных предельных величинах (сумма кредита в денежном выражении), так и в относительных показателях (коэффициенты, индексы, нормативы). За базу при расчете относительных показателей может приниматься размер капитала банка, размер кредитного портфеля, валюта баланса и другие показатели. Например, лимит может быть установлен как максимально допустимый размер кредита, выданный одному заемщику в денежном выражении, или как максимально допустимое отношение суммы кредитов, предоставленных в определенную отрасль экономики к общей суммы кредитного портфеля.

Установление лимитов кредитования дает банкам возможность снизить потери от чрезмерной концентрации кредитного портфеля в определенных отраслях или по определенным группам заемщиков, а также диверсифицировать кредитные ресурсы и обеспечить стабильные доходы. Как правило, лимиты устанавливаются по видам кредитов, категориями заемщиков или группами взаимосвязанных заемщиков по кредитам в отдельные отрасли, географические территории, за наиболее рисковыми направлениями кредитования, например, максимальная сумма долгосрочных кредитов, кредитов, предоставленных в иностранной валюте, кредитов, предоставленных физическим лицам, и тому подобное.

Кроме того, банк устанавливает лимиты для определения полномочий кредитных работников разных рангов относительно принятия решения о выдаче кредита. Например, устанавливаются лимиты, в пределах которых решение о выдаче кредита может принимать работник или начальник кредитного отдела. В случае превышения суммы предоставляемого кредита, размера установленного лимита решение о выдаче принимается кредитным комитетом структурного подразделения банка или подразделения, что стоит выше (например, филиала, департамента, главного банка). То есть лимитирование позволяет ограничить кредитный риск в пределах установленного лимита кредитного портфеля для банка, отделения, филиала, департамента и так далее.

Ограничения кредитного риска могут определяться банком самостоятельно в соответствии с выбранной кредитной политикой и с учетом конкретной ситуации или органами банковского надзора с целью обеспечения интересов вкладчиков и кредиторов банка, а также надежности банковской системы в целом.

В Украине с целью ограничения кредитного риска банков Национальным банком Украины установлены следующие обязательные экономические нормативы.

1. Норматив максимального размера кредитного риска на одного контрагента (Н7) устанавливается с целью ограничения кредитного риска, возникающего вследствие невыполнения отдельными контрагентами своих обязательств:

где Зс - совокупная задолженность по срочным депозитам, кредитам, факторингом и финансовым лизингом, векселями, долговыми ценными бумагами, акциями, дебиторской задолженностью, просроченными/сомнительными начисленными доходами, 100% суммы внебалансовых обязательств, выданных относительно контрагента (или группы связанных контрагентов).

РК1 - регулятивный капитал банка, не откорректированный на основные средства банка.

Нормативное значение Н7 не должно превышать 25%.

2. Норматив больших кредитных рисков (Н8) устанавливается с целью ограничения концентрации кредитного риска по отдельным контрагентом или группой связанных контрагентов:

где Зс - совокупная задолженность по срочным депозитам, кредитам, факторингом и финансовым лизингом, векселями, долговыми ценными бумагами, акциями, дебиторской задолженностью" просроченными/сомнительными начисленными доходами, 100 % суммы внебалансовых обязательств, учитываемых в коммерческом банке "большими" кредитам за одним контрагентом (или группой связанных контрагентов).

Кредитный риск, который банк взял на одного контрагента или группу связанных контрагентов, считается большим, если сумма всех требований банка к этому контрагента или группы связанных контрагентов и всех внебалансовых обязательств, предоставленных банком относительно этого контрагента или группы связанных контрагентов, составляет 10 % и более регулятивного капитала банка.

Нормативное значение Н8 не должно превышать 8-кратный размер регулятивного капитала банка.

3. Норматив максимального размера кредитов, гарантий и поручительств, предоставленных одному инсайдеру (Н9), устанавливается для ограничения риска, который возникает во время осуществления операций с инсайдерами, что может привести к прямого или косвенного влияния на деятельность банка. Это влияние предопределяет то, что банк проводит операции с инсайдерами на условиях, невыгодных для банка, что приводит к значительным проблемам, поскольку в таких случаях платежеспособность контрагента не всегда определяется достаточно объективно.

где Ош - совокупная задолженность за после обычных депозитами, кредитами, факторингом и финансовым лизингом, векселями, долговыми ценными бумагами, акциями, дебиторской задолженностью, просроченными/сомнительными начисленными доходами, 100 % суммы внебалансовых обязательств относительно одного инсайдера; СТ - уставный капитал банка.

Нормативное значение Н9 не должно превышать 5 %.

4. Норматив максимального совокупного размера кредитов, гарантий и поручительств, предоставленных инсайдерам (Н10), устанавливается для ограничения совокупной суммы всех рисков относительно инсайдеров. Чрезмерный объем совокупной суммы всех рисков по инсайдерам приводит к концентрации рисков и угрожает сохранению регулятивного капитала банка:

где СЗЫ - совокупная задолженность за после обычных депозитами, кредитами, факторингом и финансовым лизингом, векселями, долговыми ценными бумагами, акциями, дебиторской задолженностью, просроченными/сомнительными начисленными доходами, 100 % суммы внебалансовых обязательств относительно всех инсайдеров.

Нормативное значение Н10 не должно превышать 30 %.

Резервирование как метод управления кредитным риском заключается в формировании специальных резервов под кредитные риски, которые используются банком для возмещения потерь в случае невозврата кредита или процентов по кредиту. Этот метод базируется на одном из принципов международных стандартов бухгалтерского учета и отчетности - принципе предосторожности, согласно которому банки должны оценивать качество своих кредитных портфелей на отчетную дату с точки зрения возможных потерь по кредитным операциям. Для покрытия этих потерь банк формирует специальный резерв под стандартную и нестандартную задолженность по кредиту в сумме классифицированных по степени риска кредитных операций банка.

Формирование резерва является одним из методов снижения кредитного риска на уровне банка, который выполняет функцию защиты интересов вкладчиков, кредиторов и акционеров. Одновременно формирование резервов по кредитным операциям позволяет повысить надежность и стабильность банковской системы в целом.

Источниками формирования специального резерва под нестандартную задолженность по кредитам являются расходы банка (класс 7 Плана счетов). При условии, если такой резерв не сформирован, то потери по кредитным операциям возмещаются за счет чистой прибыли банка. Резервы под стандартную задолженность по кредитным операциям формируются за счет чистой прибыли банка. Следовательно, высокие кредитные риски могут привести к полной потере капитала банка и, как следствие, его банкротства. Создание специального резерва под кредитные риски дает возможность нивелировать их негативное влияние на размер собственного капитала и является одним из способов самострахования банка.

Резервы под кредитные риски учитываются на контрактивних счетах банка - контрарних счетах, которые используются для регулирования показателей активных счетов. Операции на этих счетах отражаются по методам отражения операций на пассивных счетах. Остатки средств, отраженные на контрактивних счетах, уменьшают сумму активов на соответствующую сумму. Порядок расчета и использования резерва для покрытия возможных потерь от кредитных операций рассмотрены в теме 12.

Секьюритизация кредитов (от англ. securities - ценные бумаги) - способ преобразования долговых обязательств банка в ликвидные инструменты рынка капиталов в форме ценных бумаг. Секьюритизация кредитов является одной из форм продажи банками своих кредитных вложений. ее суть заключается в том, что банк эмитирует под часть доходных активов ценные бумаги и реализует их на открытом рынке. Для проведения секьюритизации банк должен создать значительные качественные активы, идентичные по характеру, срокам и доходности (например, ипотечные кредиты, автокредиты или микрокредиты), которые объединяются в пул, под который банк осуществляет эмиссию ценных бумаг, подобных обычных облигаций, которые гарантируют выплату процентов с определенной периодичностью (например, ежеквартально или ежемесячно). Инвестор, который приобрел такие ценные бумаги, получает право на часть пула и соответственно на получение доходов, источником которых являются проценты и суммы платежей по погашению основного долга по кредиту. Таким образом банк возвращает средства, потраченные на приобретение неликвидных активов. С помощью секьюритизации банки улучшают ликвидность, повышают качество кредитного портфеля, снижают кредитный и процентный риски, связанные с этими активами, а в то же время продолжают обслуживать секьюритизированные займы, инкассировать проценты и платежи по основному долгу, получая процентные доходы.

Но возможности отечественных банков по использованию секьюритизации кредитов ограничены в связи с определенными проблемами, которые обусловлены:

Несовершенством нормативно-законодательной базы (некоторые аспекты секьюритизации вообще не регулируются законодательными актами);

Незначительным количеством инвесторов, готовых размещать средства в ценные бумаги, эмитированные под пул доходных активов;

Незначительным количеством банков, способных сформировать значительный портфель качественных, а именно однородных кредитов;

Большим риском секьюритизации и др. Сущность страхования как метода управления кредитным риском состоит в признании риска неплатежа или неплатежеспособности заемщиков, который возникает в процессе кредитования. В этом случае банк прибегает к услугам страховой компании, которой он передает риск невозврата кредита.

Страхование кредитного риска возможно по двум вариантам:

1) кредитор (страхователь) страхует совокупную задолженность по кредитам (кредитный портфель) до момента ее погашения всеми заемщиками;

2) кредитор страхует задолженность отдельного заемщика или группы заемщиков.

Существенным недостатком второго варианта является возможность селекции рисков, то есть передачи банком для страхования только крупных рисков с большой вероятностью наступления, а потому страховщики принимают их весьма неохотно.

Диверсификация кредитного портфеля банка - метод минимизации кредитного риска путем распределения ссуд по различным категориям заемщиков, срокам предоставления, видам обеспечения, кредитным инструментам, степени риска, регионам, видам деятельности, а также по ряду других признаков на основе установления внутренних лимитов.

Основными методами, применяемыми для обеспечения достаточной диверсификацией ссудного портфеля, являются следующие:

• 1) рационирование кредита, которое предполагает: установление гибких или жестких лимитов кредитования по сумме, срокам, видам процентных ставок и прочим условиям предоставления ссуд; установление лимитов кредитования по отдельным заемщикам или классам заемщиков в соответствии с финансовым положением; определение лимитов концентрации кредитов в руках одного или группы тесно сотрудничающих заемщиков в соответствии с их финансовым положением;
• 2) диверсификация заемщиков может осуществляться также через прямое установление лимитов для всех заемщиков данной группы (например, для населения по потребительским ссудам) в абсолютной сумме или по совокупному удельному весу в ссудном портфеле банка;
• 3) диверсификация принимаемого обеспечения по кредит ам позволяет банку обеспечить возможность возмещения кредитных потерь за счет имущественных ценностей заемщика, выступающих в качестве обеспечения ссуды. Как известно, кредиты, формирующие кредитный портфель, подразделяются на обеспеченные, недостаточно обеспеченные и необеспеченные. Преобладание последних двух групп увеличивает для банка вероятность потерь. В то же время обеспеченные кредиты различаются в зависимости от видов обеспечения, его качества, возможностей реализации .
• 4) применение различных видов процентных ставок и способов начисления и уплаты процентов по ссуде.

Процентная ставка за пользование кредитом представляет собой один из самых действенных инструментов минимизации кредитного риска, а также (при обоснованном ее размере) играет роль реального стимула повышения эффективности кредитных вложений банка.

Размер процентов может быть установлен не только в абсолютном выражении, но и по так называемой референтной ставке, когда он зависит от какого-либо общепризнанного экономического норматива, например от ставки рефинансирования.

В целях минимизации кредитного риска дополнительно определяются условия о максимально твердой процентной ставке - «процентном потолке», минимальной твердой процентной ставке - «процентном поле», возможных изменениях процентной ставки - «процентном коридоре».

При несоблюдении сроков выплаты основного долга и процентов кредитор защищает себя от кредитного риска с помощью установления механизма взимания повышенных процентов. Размер процентной ставки по кредиту в этом случае определяется исходя из следующих элементов:

• · платы за пользование кредитом (в соответствии с установленной кредитным договором процентной ставкой);
• · дополнительной процентной премии как формы ответственности за неисполнение и ненадлежащее исполнение обязательств по кредитному договору.

Важное значение при минимизации кредитного риска приобретают некоторые технические аспекты, например методы начисление процентов по кредиту. В банковской практике принято различать следующие основные методы начисления процентов за кредит: годовой процентной ставки, простых процентов, дисконтирования, аннуитета .

5) Д иверсификация кредитного портфеля по срокам имеет особое значение, поскольку процентные ставки по ссудам разной срочности подвержены различным размерам колебаний и уровень косвенно принимаемых на себя деловых рисков заемщика также существенно зависит от срока ссуды. Так, в случае ориентации банка на потребительские ссуды долгосрочного характера, имеющие черты инвестиционного кредита, разумным является включение в ссудный портфель краткосрочных ссуд, которые будут балансировать структуру портфеля. Кроме того, недостаточная сбалансированность ссудного портфеля может быть отчасти компенсирована за счет соответствующего структурирования портфелей прочих активов, но с таким расчетом, чтобы обеспечить оптимальный баланс сроков по всему портфелю активов в целом .

На практике обычно применяются три типа диверсификации:

портфельный;

географический;

по рокам погашения.

Географическая диверсификация ориентирует на привлечение клиентов из различных географических регионов или стран.

Для примера возьмем данные ЗАО «Белсвиссбанка» Таблица Б.1[Приложение Б]

Диверсификация по срокам погашения предполагает выдачу и привлечение ссуд в различные сроки, речь идет о том, чтобы поступление и выплата средств, связанных с кредитованием по различным срокам, давали бы банке возможность определенного финансового маневра и исключили бы случаи невыполнения банком своих обязательств перед клиентами.

По срокам погашения ссуды бывают:

Отсроченные;

Просроченные;

Досрочно погашенные.

Срочные - ссуды, срок погашения которых наступил или наступит в сроки, оговоренные в кредитном договоре.

Отсроченные (пролонгированные) - ссуды, срок погашения которых отнесен банком на более поздний срок по уважительным причинам по просьбе клиента.

Просроченные - ссуды, не возвращенные (и не пролонгированный) заемщиком в установленные кредитным договором сроки.

Досрочное погашение , как правило, практикуется по инициативе заемщика при высвобождении у него денежных средств и с целью экономии средств при уплате процентов.

Когда все остальные способы минимизации банковских рисков окажутся исчерпанными, для этой цели может быть использован собственный капитал банка. За счет него могут быть компенсированы убытки от рискованных кредитов. Эта крайняя мера позволит банку продолжить свою деятельность. Эта мера возможна и дает эффект, если убытки банка не столь велики и их еще можно компенсировать .

Диверсификация портфеля означает распределение ссуд между широким кругом клиентов из различных отраслей и использованием различных компаниям из различных отраслей меньшими суммами на более короткий срок и большему количеству заемщиков.

В «Приорбанк» ОАО организована эффективная система риск-менеджмента, включающая в себя управление кредитным, рыночным и операционным рисками.

Действующая в банке система управления рисками, основана на нормативных требованиях и рекомендациях Национального Банка Республики Беларусь, Райффайзен Интернешнл Банк-Холдинг АГ, рекомендациях Базельского комитета по банковскому надзору, опыте ведущих зарубежных финансовых институтов.

Система риск - менеджмента построена на непрерывном процессе идентификации, анализа, оценки, оптимизации, мониторинга и контроля рисков, последующей оценки адекватности применяемых методик управления риском.

Управление кредитным риском осуществляется с использованием системного подхода, основанного на принципах осведомленности о риске, разграничении полномочий по инициированию, оценке и принятию риска. Кредитный риск-менеджмент отвечает за надлежащую оценку кредитных рисков по каждому индивидуальному лимиту клиента, их контроль и управление и, в случае необходимости, взыскание проблемных кредитов и реализацию залога.

Принимая во внимание уровень и характер соответствующих рисков, кредитный риск-менеджмент применяет различные подходы и различные риск-процедуры для соответствующих сегментов клиентов: корпоративные, средние, малые клиенты, индивидуальные предприниматели, физические лица, банки и государственные органы управления. В банке ведется непрерывная работа по совершенствованию процесса управления кредитными рисками и повышению его эффективности.

Одним из приоритетных направлений деятельности «Приорбанк» ОАО является осуществление операций кредитного характера.

Общая сумма кредитов, предоставленных клиентам, увеличилась с начала года на 941,5 млрд.рублей и составила на 1 января 2009 года 3675,9 млрд.рублей. Темп роста кредитного портфеля «Приорбанк» ОАО за 2008 год составил 134%. При этом темп роста кредитов в национальной валюте был выше, чем кредитов в иностранной валюте. Кредиты в иностранной валюте возросли на 471,5 млрд. рублей и составили 2369,3 млрд. в рублевом эквиваленте, в национальной валюте - на 470,0 млрд. рублей и составил 1306,6 млрд. рублей.

Кредитный портфель в разрезе типов контрагентов

В результате реализации политики расширения розничных услуг в 2008 году произошло изменение структуры задолженности по кредитным и иным активным операциям в разрезе типов контрагентов - за счет существенного роста объемов предоставленных банком кредитных ресурсов физическим лицам (на 82%) их доля увеличилась с 25% до 33,7%.

Динамика просроченной задолженности

Кредитный портфель юридических лиц в разрезе секторов экономики

В 2008 году произошло снижение удельного веса просроченной задолженности в кредитном портфеле банка. В абсолютном выражении сумма просроченной задолженности увеличилась на 1,5 млрд. руб., при этом, ее доля в кредитном портфеле снизилась на 0,13 п.п. (с 0,67% до 0,54%).

Данная ситуация свидетельствует о высокой эффективности действующей в «Приорбанк» ОАО системы риск-менеджмента .

Сущность кредитного риска

Все кредитные операции банков являются рисковыми. По этой причине управление в сфере кредитных рисков необходимо нацеливать на их минимизацию.

Основными методами снижения рисков являются:

• Оценить кредитоспособность заёмщиков,
• Установить кредитный рейтинг заемщиков,
• Провести диверсификацию ссуд в соответствии с размерами, видами, группами заемщиков,
• Провести страхование кредита (депозита),
• Сформировать резервы покрытия вероятных потерь по предоставляемым займам,
• Сформировать эффективную организационную структуру кредитной организации с целью уменьшения кредитных рисков.

Замечание 1

На сегодняшний день при функционировании банков в нашей стране нужно принимать к учету развитие внешних источников информации, отражающих кредитоспособность заёмщиков, западный опыт корпоративного управления риском, а также оценку платёжеспособности потенциальных заемщиков.

Защита от рисков

Способы защиты от коммерческих рисков классифицируются в соответствии с объектами воздействия на два типа:

1. Физическая защита, представляющая собой использование средств сигнализации, приобретение сейфов, установки систем контроля качества, защиту данных от несанкционированных атак, найм охраны и др.
2. Экономическая защита, которая заключается в прогнозировании степени дополнительных затрат, оценивании вероятного ущерба, применении всего финансового механизма с целью ликвидации угроз рисков или его последствий.

Методами экономической защиты являются:

• избегание риска, заключающееся в выработке мер, полностью исключающих риск;
• лимит концентрации рисков (установка лимитов на критические и катастрофические риски);
• хеджирование, которое представляет собой систему заключения срочного контракта (сделок), принимающую к учету изменения в будущем (например, валютные курсы) с целью избегания неблагоприятных последствий изменений.
• диверсификация;
• специальные резервные фонды,
• страхование.

Диверсификация кредитных рисков

Определение 1

Диверсификация включает в себя процесс распределения капитала между соответствующими объектами вложения, непосредственно не связанными между собой.

Диверсификация – это наиболее обоснованный и относительно не затратный способ минимизации степени риска.

Этот способ применяется в сфере нейтрализации отрицательных последствий несистематического (специфического) вида риска.

Замечание 2

Диверсификация дает возможность уменьшения в определённой степени отдельных типов систематического (специфического) риска - валютных, процентных и многих других.

Диверсификация основывается на разделении рисков с целью препятствия их концентрации.

Основными формами диверсификации рисков можно считать диверсификацию:

• Соответствующих видов финансовой деятельности, предусматривающая применение альтернативных возможностей получения доходов из различных финансовых источников (краткосрочные финансовые вложения), формирование кредитного портфеля, осуществление реального инвестирования , формирование портфеля долгосрочных вложений и др.;
• Валютного портфеля («валютная корзина») компании, предусматривающая выбор нескольких валют при осуществлении внешних операций;
• Депозитного портфеля, которая предусматривает размещение больших сумм освобожденных денежных средств для хранения их в нескольких банках.
• Кредитного портфеля (направлена на минимизацию кредитного риска, проводится вместе с лимитированием посредством установки дифференцированного лимита по группам потребителей);
• Портфеля ценных бумаг (уменьшает степень несистематического риска портфеля, при этом не влияя на уровень доходности);
• Программ реального инвестирования (включение инвестиционных проектов альтернативной отраслевой и региональной направленности).

Понятие, сущность и формирование кредитного портфеля коммерческого банка. Методы регулирования и управления кредитным риском. Диверсификация ссудного портфеля. Особенности cкоринговых моделей. Виды кредитования для физических и для юридических лиц.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

Подобные документы

Понятие и этапы формирования кредитного портфеля, его структура и процесс управления. Классификация кредитные риски и их влияние на формирование портфеля коммерческого банка. Анализ кредитного портфеля банка. Механизм управления кредитным риском.

дипломная работа , добавлен 10.07.2015


Понятие и сущность кредитного портфеля коммерческого банка, методы оценки качества. Cкоринг: понятие, применение. Общая характеристика АКБ "Енисей", основные направления кредитования. Направления по совершенствованию организации кредитной работы банка.

дипломная работа , добавлен 20.11.2013


Сущность кредитного риска и факторы его определяющие. Последовательность этапов процесса управления кредитным риском. Методы определения кредитоспособности заемщика. Управление риском кредитного портфеля. Уровень ликвидности кредитного портфеля.

курсовая работа , добавлен 07.04.2012


Управление качеством кредитного портфеля корпоративных клиентов банка как элемент системы контроля кредитного риска. Анализ и оценка кредитного портфеля коммерческого банка ОАО "Крайинвестбанк". Оптимизация формирования и управления кредитным портфелем.

дипломная работа , добавлен 26.10.2015


Теоретические основы анализа кредитного портфеля банка. Изучение кредитных рисков и выявление их влияния на формирование портфеля коммерческого банка. Общая характеристика ОАО "Россельхозбанк" и его деятельности на кредитном рынке Российской Федерации.

дипломная работа , добавлен 27.07.2015


Сущность и понятие кредитного портфеля коммерческого банка. Характеристика деятельности ОАО Сбербанк России, политика банка и уровень организации кредитного процесса. Основные этапы формирования и управления кредитным портфелем, анализ его качества.

курсовая работа , добавлен 17.04.2014


Кредитная политика коммерческого банка. Стадии кредитного процесса и их характеристика. Методы управления кредитным риском. Оценка качества кредитного портфеля банка. Анализ кредитных операций и структуры кредитного портфеля на примере "Сбербанка России".

курсовая работа , добавлен 01.02.2014


Рассмотрение сущности, критериев сегментации, рисков (кредитный, ликвидности, процентный) и управления качеством кредитного портфеля коммерческого банка, ознакомление с проблемами их диверсифицированности на примере Сберегательного банка России.

курсовая работа , добавлен 14.04.2010