Методы управления кредитным риском на уровне кредитного портфеля. Формирование кредитного портфеля банка на основе отраслевой диверсификации (Formation of the bank credit portfolio on the basis of industrial diversification) Смотреть что такое "Диверсифик

08.01.2024

Основной задачей диверсификация портфеля является снижение рисков потери денежных средств. Она представляет собой инвестирование в разнообразные активы. При этом целью диверсификации является также такое перераспределение собственных ресурсов, которое позволит сохранить или увеличить доходность портфеля. Для достижения этих задач применяются разные механизмы. В числе основных можно назвать использование разнообразных типов финансовых инструментов. Например, облигаций и акций. Кроме того, можно использовать разные инструменты одного вида. Примером является вложение денежных средств в акции нескольких организаций.

Виды рисков

Чтобы осуществить эффективную диверсификацию портфеля необходимо для начала классифицировать различные риски. В качестве примера предлагается рассмотреть акции кредитно-финансового учреждения. На деятельность банков влияют риски нескольких основных категорий. К их числу относятся государственные, экономические риски, а также риски отрасли, сегмента или отдельной компании. Для понимания процесса диверсификации портфеля инвестиций лучше их рассмотреть более подробно.

Итак, государственные риски представляют собой обстоятельства, которые способны изменить бизнес-климат в стране. Как правило, причиной таких перемен является принятие новых законов и других нормативно-правовых актов, а также национализация частной собственности. Кроме того, к пагубным воздействиям можно отнести революции или политические потрясения.

Экономические риски сопряжены, в первую очередь, с макроэкономической ситуацией. Нестабильность в этой области может быть вызвана финансовыми кризисами, рецессией или стагнацией. К рискам сегмента относятся кризисные явления на биржах. К рискам кредитно-финансовой отрасли можно отнести межбанковские кризисы. Кроме того, всегда существует вероятность банкротства конкретного банка. В данном случае речь идет о рисках отдельной организации.

Диверсификация рисков разных видов

Теперь можно подробно рассмотреть механизмы, позволяющие диверсифицировать портфель в зависимости от класса существующих угроз. Например, для распределения государственных рисков целесообразно разделить собственные финансовые ресурсы между сразу несколькими странами. Такой метод используют крупнейшие игроки на рынке. Речь идет о международных инвестиционных фондах. Такие организации концентрируют у себя значительные объемы сбережений физических и юридических лиц и имеют широкие возможности для диверсификации портфеля.

Для перераспределения вложений и минимизации влияния экономических рисков целесообразно использовать различные инвестиционные инструменты. Например, акции и драгоценные металлы. Во время рецессии и стагнации в экономике денежные ресурсы большинства инвесторов дрейфуют в материальные активы. Например, в золото. При падении стоимости акций возникает вероятность сохранения стабильных цен на рынке драгоценных металлов.

Диверсификация биржевых рисков

Эффективным механизмом для минимизации рисков, связанных с ситуацией на биржевых площадках, является так называемое бета-хеджирование. Оно заключается во включении в портфель инвестиций таких активов, тенденция к изменению стоимости которых противоположна движению на рынке. Также для диверсификации финансового портфеля можно использовать такой механизм, как приобретение разных типов активов. Например, акций и облигаций.

Риски в отдельной отрасли или компании

Чтобы предупредить отраслевые риски используют инвестирование в различные участки одного и того же типа активов. Например, акции кредитно-финансового учреждения. В данном случае целесообразно инвестировать ресурсы не только в ценные бумаги банка, но и в другие имущественные права. Хорошим вариантом является параллельное вложение в акции сырьевых компаний. Кроме того, для еще большего нивелирования рисков в портфель можно включить сразу нескольких предприятий, работающих в одной отрасли.

Наивная диверсификация

Одной из наиболее распространенных ошибок начинающих инвесторов можно назвать движение по пути так называемой наивной диверсификации портфеля инвестиций. Что это такое? Она заключается в покупке акций или облигаций разных компаний без предварительного анализа угрозы, от которой производится подобная подстраховка. В качестве примера можно привести приобретение инвестором ценных бумаг двух или нескольких нефтедобывающих компаний. В данном случае предпринимается попытка защитить свои вложения от падения котировок на черное золото, но значительное снижение его стоимости на мировых рынках неминуемо вызовет уменьшение цены инвестиционного портфеля.

Другими словами, наивная диверсификация инвестиционного портфеля — это такой тип, который способен обезопасить активы инвестора лишь на случай банкротства какого-то отдельного предприятия. А вот от изменения что в последние годы случается крайне часто, не защитит. Чтобы минимизировать риски проседания целой отрасли следует диверсифицировать капитал меду разными отраслями экономики. В то же время хорошим способом защититься от снижения стоимости энергоресурсов является включение в портфель инвестиций финансовых производных. Например, фьючерсов.

Диверсификация кредитного портфеля

Смысл данной разновидности заключается в его распределении среди заемщиков, которые характеризуются разной величиной капитала или формой собственности. Кроме того, банковские учреждения при выдаче займов учитывают и другие условия деятельности хозяйствующих субъектов. Например, отрасль экономики и географическое размещение производств. В связи с этим разделяют три основных вида диверсификации кредитного портфеля: портфельную, по отрасли и по географии.

Портфельная диверсификация

Данный вид распределения капитала предполагает выдачу кредитов самым разнообразным категориям заемщиков. Это могут быть крупные и средние компании, малый бизнес, частные лица, государственные учреждения или общественные организации, домохозяйства и другие субъекты. Например, займы, выданные представителям малого бизнеса, как правило, имеют более высокую доходность. В то же время им сопутствуют и значительные риски. Небольшие предприниматели не имеют возможности свободного выбора кредитора. Поэтому банки могут заключать сделки с представителями сферы малого бизнеса на своих условиях. А вот кредиты, выданные крупным компаниям, имеют меньшую доходность, но и риски тут незначительные.

Отраслевая диверсификация

Данный вид предполагает перераспределение капитала кредитно-финансового учреждения между заемщиками, которые осуществляют свою деятельность в разных отраслях экономики. Для эффективного подбора рекомендуется использовать статистические исследования специализированных компаний. Особого эффекта при отраслевой диверсификации кредитного портфеля банка можно добиться, если выбирать заемщиков, осуществляющих свою хозяйственную деятельность с противоположными фазами делового цикла.

Кроме того, целесообразно выбирать области экономики, в которых на результаты работы предприятий данного сегмента не оказывает серьезного влияния общая экономическая ситуация. Что это дает? Когда одна из отраслей находится в процессе роста, другая может испытывать рецессию или стагнацию. Вероятно, что с течением времени они поменяются местами. В таком случае уменьшение доходов от одной категории заемщиков будет компенсироваться увеличением выручки от другой группы. Иными словами, будут созданы условия для обеспечения стабилизации поступлений банка, что значительно уменьшит риски.

Географическая диверсификация

Сразу следует отметить, что данный механизм зачастую доступен лишь очень крупным кредитно-финансовым учреждениям. Они, как правило, имеют разветвленную сеть отделений и филиалов на большой территории. Смысл такой диверсификации рисков портфеля заключается в выдаче займов лицам и организациям, которые находятся в различных регионах страны и даже нескольких государствах. Неидентичные экономические условия благодаря широкой географии кредитования позволят минимизировать негативные влияния разного рода факторов.

Кроме того, в пользу такого вида диверсификации говорят и различные климатические условия, политические обстоятельства, уровень развития промышленности и производства в том или ином регионе. Следует отметить, что и небольшие кредитно-финансовые учреждения могу использовать данный способ. Но в основном лишь во время создания инвестиционного портфеля, дающего возможность снизить общую рисковость деятельности банка.

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

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
№	Наименование	Дата отзыва	Активы, млрд. руб.	Доля кредитов в активах	Доля кредитов ЮЛ	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:

анализ ретроспективы экономических показателей отраслей, которые финансирует банк;
прогноз экономических показателей отраслей, исходя из которых банк планирует формировать кредитный портфель;
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

Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 №395-1 опубликован в Ведомостях съезда народных депутатов РСФСР от 06.12.1990;
Федеральный закон «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» от 10.07.2002 № 86-ФЗ опубликован в «Российской газете» от 13.07.2002;
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;
Рудык Н.Б. Поведенческие финансы или между страхом и алчностью. М.: Дело, 2004 – 272 с.;
Скрипниченко М.В. Портфельные инвестиции: Учебное пособие. СПб: Университет ИТМО, 2016 – 40 с.;
Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции / У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бэйли - М.:ИНФРА-М, 2001 – 1028 с.;
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;
Bastian J., Zhu J., Banunarayanan, V. and Mukerji, R. Forecasting Energy Prices in a Competitive Market // IEEE – 1999 - №12 - p. 40-45;
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;
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;
Hamilton J.D. Time Series Analysis // Princeton University Press – 1994;
Haykin, S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. 2nd Edition – 2004;
Jang, J.S.R. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System // IEEE – 1993 - №23 – p.665-685;
Singh N., Mohanty S. R. A Review of Price Forecasting Problem and Techniques in Deregulated Electricity Markets // SciRes – 2015;
Osborne M.J., Rubinstein A. A Course in Game Theory // MIT Press, Cambridge, MA – 1994;
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;
Ul Haque A., Meng J. Short-Term Wind Speed Forecasting Based on Fuzzy Artmap // International Journal of Green Energy – 2011 - №8 – p.65-80;
Weiss E. Forecasting Commodity Prices Using ARIMA // Technical Analysis of Stocks & Commodities -2011 - №18 – p.18-19;
Московская биржа [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.moex.com/ (дата обращения: 16.02.2018);
Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.cbr.ru/ (дата обращения: 15.02.2018).

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:

Физическая защита, представляющая собой использование средств сигнализации, приобретение сейфов, установки систем контроля качества, защиту данных от несанкционированных атак, найм охраны и др.
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).

Часть 2 (последующая проверка подхода на базе внутренних рейтингов). Анализируется информация о недопоступлении (непоступлении) в отчетном году платежей по корпоративным, банковским и суверенным требованиям на основе минимум шести категорий PD с указанием следующих данных: общая сумма неоплаченных требований по категориям PD в начале отчетного периода, число недействующих кредитов, а также расходы на их списание и портфельные убытки.

Затем происходит сравнение фактических с оцениваемыми значениями LGD (по крайней мере, три категории LGD для корпоративных, банковских и суверенных рисков) на срок три года (с указанием требований и процентного значения LGD).

Следующим шагом второго этапа является сравнение фактических с оцениваемыми значениями EAD для корпоративных, банковских и суверенных рисков (валовая сумма не использованных, но скрытых кредитных линий , оценки EAD, средние значения EAD для требований, платежи по которым прекратились в отчетном периоде). Аналогичные данные рассчитываются и для каждой категории розничных операций.

Существуют следующие пути минимизации кредитных рисков :

Назначение и условия ссуды, степень риска;

Таким образом, назначая плату за кредит, банк учитывает ситуацию на рынке кредитных ресурсов и индивидуальные обстоятельства кредитной сделки, риск, срок кредитования, способ предоставления ссуды, обеспеченность возврата ссуды. Например, старым клиентам с хорошей кредитной историей банк может предоставлять льготные ссуды по ставке ниже ставки рефинансирования или ниже средневзвешенной ставки по кредитам в данном банке.

Методы, оценки кредитоспособности и платежеспособности потенциальных заемщиков также определяются самим банком. При кредитовании банки дифференцируют заемщиков в зависимости от их кредитоспособности – способности вовремя расплатиться по ссудным обязательствам перед банком.

Выбор формы обеспечения возвратности кредита – важный момент подготовительной работы по выдаче кредита. Надежные клиенты, имеющие продолжительные отношения с банком, могут получить бланковый кредит – кредит без обеспечения, единственной гарантией возврата которого является кредитный договор и устные намерения заемщика.

Банк самостоятельно разрабатывает и утверждает соответствующие внутренние документы, определяющие его политику по размещению (предоставлению) средств, а также учетную политику и методы ее реализации. Документы, определяющие процедуры принятия решений по размещению банком денежных средств , а так же документы, отражающие распределение функций и полномочий между подразделениями и должностными лицами банка, включают внутренние правила размещения средств, в том числе правила кредитования клиентов банка – регламент кредитования . Содержание указанных документов не должно противоречить действующему законодательству Российской Федерации и нормативным актам Банка России.

При положительном решении о предоставлении кредита составляется и подписывается кредитный договор , в котором отражаются условия предоставления и погашения кредита, сумма ссуды, порядок ее погашения, величина ссудного процента, сроки погашения кредита и выплаты процентов, права банка в области контроля выполнения кредитного договора. В качестве приложений к кредитному договору оформляются обязательства по залогу, гарантийные письма, поручительства, договоры страхования и цессии.

2.2. Порядок образования резерва на возможные потери по ссудам

Инструкция Банка России «О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам» от 01.01.01г. №62-а определяет методы оценки кредитных рисков, порядок формирования и использования этого резерва.

Резерв на возможные потери по ссудам (РВПС) - это специальный резерв, необходимость формирования которого обусловлена кредитными рисками в деятельности банков. Он обеспечивает банкам создание более стабильных условий финансовой деятельности и позволяет избегать колебания величины прибыли банков в связи со списанием потерь.

Источник образования РВПС - отчисления, относимые на расходы банка. Если ссуда полностью погашена заемщиком , РВПС расформировывается, а его сумма направляется в доходы банка.

Назначение РВПС - покрытие не погашенной клиентами (банками) ссудной задолженности по основному долгу. За счет этого резерва списываются потери по нереальным для взыскания ссудам банков.

Нереальной для взыскания признается ссудная задолженность, по которой и меры, предпринятые по взысканию, носят полный характер (включая реализацию залога) и свидетельствуют о невозможности проведения дальнейших действий по возвращению ссуды.

В зависимости от величины кредитного риска ссуды разделяются на четыре группы:

1-я - стандартные (практически без рисковые ссуды);

2-я - нестандартные (умеренный уровень риска не возврата);

3-я - сомнительные (высокий уровень риска);

4-я - безнадежные (вероятность возврата практически отсутствует, ссуда представляет собой фактические потери банка).

При классификации ссуд предпочтительнее завысить, чем занизить предполагаемый риск.

Оценка кредитных рисков производится банками:

По всем ссудам и всей задолженности клиентов и приравненной к ссудной (как в российских рублях, так и в иностранной валюте);

По всем предоставленным кредитам, включая межбанковские кредиты (депозиты);

По векселям, приобретенным банком;

По суммам, не взысканным по банковским гарантиям ;

По операциям, осуществленным в соответствии с договором финансирования под уступку денежного требования (факторинг).

Классификация ссуд осуществляется банком или аудиторской организацией (на основании договора) в процессе анализа качества активов банка. Классификация выданных ссуд и оценка кредитных рисков производятся на комплексной основе в зависимости от финансового состояния заемщика, оцененного с помощью методов используемых в отечественной и международной практике, возможностей заемщика по погашению основной суммы долга и процентов по основному долгу. Под процентами понимаются обусловленные кредитным договором проценты, комиссионные или иные платежи заемщика в пользу банка.

Классификация ссуды производится одновременно с предоставлением ссуды (учетом векселя, возникновением задолженности, приравненной к ссудной), а впоследствии - при изменении параметров, которые используются в качестве классификационных критериев. Отчисления в РВПС зависят от группы риска (табл. 2.2).

Группа риска

Обеспеченность ссуды;

Таблица 2.2

Размер отчислений в резерв по классифицированным ссудам

Группа риска

Размер отчислений от суммы основного долга, (%}

Группа риска ссуды определяется на основе двух критериев оценки:

Обеспеченность ссуды;

Характер исполнения заемщиком условий кредитного договора.

Под обеспечением понимается залог , качество которого определяется реальной (рыночной) стоимостью предметов залога и степенью их ликвидности. При определении рыночной стоимости залога принимаются во внимание фактическое и перспективное состояние конъюнктуры рынка по видам имущества, предоставленного в залог, а также справочные данные об уровне цен на предметы залога.

В зависимости от качества обеспечения различают следующие группы ссуд;

Обеспеченные;

Недостаточно обеспеченные;

Необеспеченные.

Обеспеченная ссуда - это ссуда, имеющая обеспечение в виде залога в тех случаях, когда залог одновременно отвечает следующим требованиям:

Его реальная (рыночная) стоимость достаточна для компенсации банку основной суммы долга по ссуде, всех процентов в соответствии с договором (в случае, если срок, на который выдана ссуда, превышает один год, процентов, причитающихся в соответствии, с договором к выплате в течении ближайшего года), а также возможных издержек, связанных с реализацией банком своих залоговых прав ;

Вся юридическая документация в отношении залоговых прав банка оформлена таким образом, что срок реализации залога, не превышает 150 дней со дня, когда реализация залоговых прав становится для банка необходимой. Необходимость реализации залоговых прав возникает не позднее, чем на 30-й день задержки заемщиком банку по основному долгу или по процентам.

К категории обеспеченных ссуд относятся также ссуды, выданные под поручительство Правительства Российской Федерации, субъектов Российской Федерации или под гарантию Банка России, поручительство представительств и гарантии центральных банков группы развитых стран, а также векселя, авалированные этими банками.

Недостаточно обеспеченная ссуда - это ссуда, имеющая обеспечение в виде залога, не отвечающего хотя бы одному из требовании, предъявляемых к залоговому обеспечению по обеспеченной ссуде. К категории недостаточно обеспеченных относятся также ссуды, выданные под банковскую гарантию банков группы развитых стран, и векселя, авалированные этими банками.

Необеспеченная ссуда - это ссуда, не имеющая обеспечения или имеющая обеспечение в виде залога, не отвечающего выше перечисленным требованием.

Необходимо учесть, что рыночная стоимость заложенного имущества может снизиться. Следовательно, стоимость залога должна быть больше испрашиваемой ссуды.

В соответствии с разъяснением Банка России «О порядке применения отдельных положений Инструкции 62-а» от 01.01.01 №33-Т приоритетными при классификации выданных ссуд и оценке кредитных рисков являются финансовое состояние заемщика, его возможности по погашению основной суммы долга и уплаты процентов и комиссионных. Ссуда (в том числе на условиях единовременного погашения долга и процентов в конце срока), выданная заемщику, финансовое состояние которого препятствует ее возврату, должна быть классифицирована как безнадежная, независимо от наличия других признаков, за исключением ссуд, имеющих достаточное обеспечение.

Ссудная задолженность относится к 4-й группе риска , и РВПС создается одновременно с предоставлением ссуды, если по ссудной задолженности присутствуют одновременно следующие признаки:

Заемщик не представил в банк документы, подтверждающие кредитную историю в течение последних трех месяцев до даты обращения за получением ссуды, а, с даты регистрации, заемщика юридического лица прошло менее одного года;

Ссудная задолженность является необеспеченной либо недостаточно обеспеченной;

Ссудная задолженность превышает 50% оборотных средств заемщика.

Ссуда относится к категории переоформленных (пролонгированных), если по ней не наблюдаются иные признаки кредитного риска кроме просроченных процентов. В случае, если по переоформленным ссудам возникает просроченная задолженность по процентам или ранее переоформленная ссуда переносится на счета просроченных ссуд, она не может быть отнесена к группе с меньшим коэффициентом риска, чем при предыдущей классификации. В случае переоформления ссудной задолженности в векселе, он не может быть отнесен к группе с меньшим коэффициентом риска, чем переоформленная в векселе ссуда.

Текущие ссуды - это ссуды, по которым отсутствует просроченная задолженность по выплате основного долга и не заключались дополнительные соглашения о пролонгации. Продолжительность просрочки в уплате основного долга, либо процентных платежей, исчисляется в календарных днях.

При регулировании величины созданного резерва на возможные потери по ссудам в случае, когда заемщику предоставлены кредиты по нескольким кредитным договорам , всю числящуюся за данным заемщиком задолженность следует относить к максимальной группе риска, присвоенной по одному из предоставленных кредитов.

При возврате заемщиком ссуды, отнесенной ранее к максимальной группе риска по данному заемщику, оставшаяся за заемщиков непогашенная ссудная задолженность классифицируется вновь и определяется соответствующая величина резерва на возможные потери по ссудам.

При непогашении задолженности банки обязаны:

В конце рабочего дня, являющегося датой погашения задолженности по основному долгу, установленной договором либо иным документом, переносить остатки задолженности клиентов в части основного долга на счета просроченной задолженности;

В конце рабочего дня, являющегося датой уплаты процентов по ссуде, переносить начисленные, но не полученные в срок (просроченные) проценты на счета учета просроченных процентов.

В случае погашения банку заемщиком ссуды, либо уплаты процентов по ссуде за счет предоставления заемщику банком, первичным ссудодателем или связанным с ним банком, новой ссуды, эта вновь выданная ссуда классифицируется как безнадежная .

В случае поэтапного погашения долга кредитный риск всей ссудной задолженности оценивается на основании максимального количества дней, прошедших после срока наступления всех очередных платежей (по основному долгу или по процентам). Независимо от режима погашения долга резерв создается под всю сумму основного долга.

Резерв на возможные потери по ссудам формируется в момент выдачи ссуды в валюте Российской Федерации - в рублях.

Общая величина резерва (остатки на счетах по учету резерва на возможные потери по ссудам) должна ежемесячно уточняться (регулироваться), в зависимости от суммы фактической ссудной задолженности, в том числе с учетом изменения суммы основного долга при изменении курса рубля по отношению к иностранным валютам на дату регулирования, и от группы риска, к которой отнесена та или иная ссуда (учтенный банком вексель).

Приводимый порядок списания задолженности с баланса банка распространяется на все виды ссуд и другой задолженности клиентов, приравненной к ссудной, под которую создавались резервы, независимо от величины резерва, созданного под эти ссуды.

2.3. Порядок использования резерва на возможные потери по ссудам и ответственность банков за правильность его формирования

РВПС используется только на покрытие не погашенной клиентами (банками) ссудной задолженности по основному долгу , а по векселям - на вексельную сумму за вычетом процента дисконта.

Безнадежная или признанная нереальной для взыскания задолженность списывается с баланса банка за счет резерва на возможные потери по ссудам по решению Совета директоров или Наблюдательного совета банка.

Возмещение полученного в отчетном году убытка осуществляется в порядке, установленном Банком России.

Основаниями для списания ссудной задолженности могут быть:

Определения народного судьи о прекращении исполнительного производства по взысканию задолженности с должника (гаранта или поручителя) в пользу кредитора;

Постановление судебного пристава-исполнителя о погашении исполнительного документа;

13. Каков состав и содержание основных форм отчетности банков, используемых для текущего контроля за состоянием кредитного портфеля?

14. Каковы источники образования резерва на возможные потери по ссудам и его назначение?

15. В какой момент создается резерв на возможные потери по ссудам и каковы сроки его регулирования?

16. На какие группы делятся ссуды по величине кредитного риска?

17. По каким видам задолженности клиентов производится оценка кредитных рисков?

18. Каковы признаки стандартной (нестандартной, сомнительной, безнадежной) ссуды?

19. Каковы нормативы отчислений в резерв на возможные потери по ссудам 1-й (2-й, 3-й, 4-й) группы риска?

20. Каким требованиям должен отвечать залог, чтобы ссуда считалась обеспеченной (недостаточно обеспеченной, необеспеченной)?

21. Какие ссуды относятся к категории пролонгированных?

22. Какие ссуды считаются текущими?

23. Какие действия должен предпринять банк при непогашении ссуды?

24. На каком основании безнадежные ссуды могут быть вынесены за баланс банка?

25. Что является основаниями для списания ссудной задолженности?

26. Какова процедура списания безнадежной задолженности?

27. Почему банки бывают заинтересованными в занижении качества ссудного портфеля и каким образом Банк России контролирует процесс создания РВПС банками?

Контрольные тесты

1. Необходимость формирования резерва на возможные потери по ссудам обусловлена:

а) кредитными рисками;

б) получением процента;

в) диверсификацией ссудного портфеля;

г) положениями Налогового кодекса.

2. Резерв на возможные потери по ссудам формируется за счет:

а) отчислений относимых на расходы банка;

б) отчислений относимых на доходы банка;

в) отчислений из прибыли банка;

г) все ответы верны.

3. Обеспеченная ссуда – это:

а) ссуда, обеспеченная залогом, реальная стоимость которого достаточно для компенсации банку основного долга по кредиту;

б) кредит обеспеченный залогом если залог отвечает требованиям;

в) кредит обеспеченный залогом который не отвечает требованиям;

г) верны «а» и «в».

4. К стандартным кредитам относят:

а) текущие кредиты кроме льготных текущих и кредитов инсайдеров текущие при просрочке уплаты % до 5 дней включительно;

9. Назначением РВПС является:

а) выплата страховых платежей;

б) возмещение недостатка собственных средств;

в) покрытие непогашенной клиентами ссудной задолженности по основному долгу;

г) покрытие расходов по выпуску ценных бумаг.

10. Не является основанием для списания ссудной задолженности:

а) решение арбитражного суда о принудительной ликвидации предприятия-задолжника;

б) заявление предприятия-задолжника;

в) решение суда о признании гражданина-должника безвестно отсутствующим;

г) постановление судебного пристава о погашении исполнительного документа;

11. Методы оценки кредитных рисков определяет:

а) ФЗ «О банках и банковской деятельности»;

в) Инструкция Банка России «О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам (РВПС)»;

г) Федеральный Закон «О залоге».

12. Нереальная для взыскания задолженность списывается с баланса за счет:

а) резерва на возможные потери по ссудам;

б) страхового фонда;

в) кредитов, предоставленных Центральным банком;

г) денежных средств клиентов.

13. Восстановление ссудной задолженности возможно в случае:

а) признания банкротства предприятия фиктивным;

б) обнаружения места пребывания гражданина, признанного умершим;

в) изменения имущественного положения должника;

г) все ответы верные.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

а) Инструкция Банка России «О порядке регулирования деятельности кредитных организаций» № 1 от 1 октября 1997 г.

б) Инструкция Банка России «О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам» от 01.01.01 г.

в) Положение «О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)» от 01.01.01 г.

г) Методические рекомендации к положению Банка России «О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)» от 5 октября 1998 г.

д) Положение «О порядке начисления процентов по операциям, связанным с привлечением и размещением денежных средств банками, и отражения указанных операций по счетам бухгалтерского учета » от 01.01.01 г.

е) Ольшанский кредитование (российский и зарубежный опыт). М., Русская деловая литература, 1997.

з) Банковское дело / Под ред. , М., Финансы и статистика, 1999.

и) Банковский портфель. Т. 1, 2, 3. М., Соминтек, 1994.

к) Базельские принципы эффективного банковского надзора. Вестник Банка России, 1998, №45.

л) Панова политика коммерческого банка. М., ИКЦ «ДИС», 1997.

м) Пещанская деятельности коммерческого банка. М., Финансы и статистика, 2001.

н) Управление деятельностью коммерческого банка (банковский менеджмент) / Под ред. . – М.: Юристь, 2002.

о) Синки Джозеф, Ф. мл. Управление финансами в коммерческих банках. М., Catallaxy, 1994.

ГЛАВА 3. ФОРМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВОЗВРАТА КРЕДИТОВ

Закон «О банках и банковской деятельности» предусматривает, что выдача кредита коммерческими банками должна производиться под различные формы обеспечения кредита: залог недвижимого и движимого имуществ , в том числе государственных и иных высоколиквидных цен ных бумаг, банковские гарантии и иные способы, предусмотренные договором и не противоречащими федеральным законам и нормативным актам Банка России.

В качестве кредитного обеспечения заемщик может использовать одну из перечисленных форм или одновременно несколько форм, что закрепляется в кредитном договоре. Обеспечительные обязательства по возврату кредита оформляются вместе с кредит ным договором и являются обязательным приложением к нему.

Одной из самых надежных форм обеспечения возврата ссуды является залог. При решении вопроса о предоставлении залога учитываются следующие факторы:

Качество залога (например, моральной износ и техническая исправность оборудования, служащего залогом, а также возможность его реализации);

Влияние инфляции на стоимость залога;

Возможность взыскания залога в установленном законом порядке;

Соотношение стоимости залога и размера выдаваемой ссуды.

При предоставлении ссуды под залог какого-либо актива последний оформляется в виде цес сии - письменного соглашения между банком и заемщиком, соответствующего действующему законодательству, где прописаны сроки и условия займа и заложенные активы.