кредитные риски и способы их снижения

Для оценки подобных рисков возможно применение методов, основанных на концепции VaR-анализа, а также различных процедур стресс-тестирования. Методы оценки рисков на основе концепции VaR позволяют с заданной вероятностью рассчитать максимальные ожидаемые убытки банковского портфеля при условии сохранения в будущем текущих рыночных тенденций.В данной работе смоделирована ситуация, на основе которой был произведен расчет показателей VaR и CVaR. Так, клиент приходит в банк с целью получить кредит на определенную сумму. В реальной жизни банк будет проверять кредитную историю клиента, его доход и другие показатели, гарантирующие возможность погашения кредита. Однако в представленной модели предположим, что каждый клиент, приходящий в банк, будет иметь хорошие начальные характеристики. Но при этом мы не можем гарантировать, что при хороших начальных данных клиент будет исправно платить по кредиту. На основе данных, полученных в ПАО РОСБАНК строится модель бинарного выбора, которая позволит по начальным характеристикам клиента с определенной долей вероятности утверждать, будет ли он исправно погашать кредит или нет. Далее, после непосредственной выдачи денег возможны два варианта развития событий. В одном случае клиент банка исправно погашает кредит. Таким образом, банк получает деньги назад. В представленной модели назовем эти поступления прибылью от выданных кредитов. В другом случае, если клиент по каким-либо причинам перестает вносить денежные средства на счет банка, то образуется задолженность и банк несет т.н. убытки, потому что не может распорядиться деньгами, которых нет. Схематичное представление данных вариантов изображено на рисунках 4-5.Рисунок 4– Модель А: получение распределения вероятности «хорошего» клиентаСледующий этап расчетов состоит в генерации с помощью исходных начальных коэффициентов большого количества значений по каждому клиенту, соответствующих нормальному закону распределения. Рисунок 5 – Модель В: построение распределения прибыли банкаРисунок 6 – Модель С: построение распределения убытковбанкаПо нашему мнению, данный тип распределения наиболее подходящий, т.к. это предельный закон, к которому приближаются многие другие законы распределения при определенных условиях. Процедура генерации необходима для более корректного анализа. Подставляя все значения в модель бинарного выхода, получим распределение вероятностей того, что клиент окажется «хорошим» или «плохим». Данное распределение формирует представление о ситуации в сфере кредитования. В дальнейшем будем считать, что выбор между «хорошим» и «плохим» поведением клиента осуществляется случайно.Повторим процедуру генерации для данных о прибылях и убытках банка по каждому клиенту. Сформируем массив чисел, имеющий бернуллиевское распределение. Этот массив представляет собой вектор, указывающий на клиентов, погашающих кредит вовремя (значение ячейки равно 1), или на клиентов, имеющих задолженность перед банком (значение ячейки — 0). Затем каждой ячейке полученного массива приводится в соответствие значение прибыли (убытка), взятое случайно из ранее сгенерированных данных. При сложении прибылей и убытков мы получим выручку банка по кредитному портфелю. Данную процедуру необходимо повторить большое количество раз для получения в конечном итоге массива выручек банка. По этим данным необходимо построить кривую распределения и, как последний шаг расчетов, определить VaR и CVaR.Стоит отметить, что при расчете показателей VaR и CVaR в качестве основы использовалась выручка банка. Однако работникам банка также необходима информация о среднем значении максимально возможного убытка по каждому клиенту. Поэтому приведенный алгоритм можно использовать без учета прибылей, тем самым формируя необходимое распределение убытков. Разработанный алгоритм расчетов представлен на рисунке 7.Рисунок 7 – Алгоритм оценки кредитного риска с использованием VaR и CVaRНа рисунке 7 представлено распределение выручки банка с учетом случайного поведения заемщиков с указанием мер риска. Так, с вероятностью 99% можно утверждать, что выручка банка по кредитному портфелю будет больше 229,6 млн. руб., однако в случае, когда значение выручки будет меньше VaR, среднее значение составит 195,4 млн. руб. Эти показатели очень важны для формирования собственных резервов банка, а также для анализа и прогнозирования динамики кредитного портфеля.Рисунок 8 – Показатели VaR и CVaR на кривой распределения выручки банка по кредитному портфелюВ то же время банку важно знать не только свою минимальную выручку, но также и максимальный убыток. Для получения VaR и CVaR убытков по клиенту, составим похожую модель соответствия «клиент-деньги», но в этот раз в случае исправного плательщика будем считать, что данный человек не является для банка т.н. убытком, поэтому значению 1 в первом столбце ставим в соответствие значение 0. Для тех заемщиков, кто перестал платить по кредиту, ставим в соответствие суммы просроченных задолженностей. На рисунке 6 сравниваются распределения убытков до учета поведения клиентов (пунктирная линия) и после (сплошная линия).Рисунок 9 – Построение кривой распределения убытков с учетом случайного распределения характеристик клиентаПо построенной кривой можно рассчитать показатели риска VaR и CVaR, однако в анализе убытков границы будут накладываться справа (рис. 10). Рисунок 10 – Показатели VaR и CVaR на кривой распределения убытков банка по клиентамТак, с вероятностью 99% убыток клиента в среднем не превысит 5,147 млн. руб., в противном случае средний убыток составит 5,469 млн. руб. Данные показатели также можно использовать для создания резервов, а также для проверки наличия данной суммы у держателя кредита.ЗаключениеВ настоящее время в российской и зарубежной литературе сложились различные точки зрения к определению сущности понятия «риск». Основнаямасса авторов считают, основным критерием риска можно считать то, что его можно измерить.Распространена точка зрения, которая предполагает, что риск - это событие с возможностью неблагоприятного исхода. Согласно общей теории риска,данное понятие характеризуется как вероятность наступления события с одной стороны и как размер возможного ущерба с другой.Вместе с тем многие авторы, указывая, что риск является неотъемлемой частью экономики, не подчеркивают, что его реализация связана с ущербомдля хозяйствующего субъекта.Таким образом, было замечено, что большинство авторов акцентирует свое внимание на возможных отклонениях фактического результата отожидаемого.В свою очередь на базе исследуемых определений риска, автор предлагает свою трактовку данного понятия: Риск ‒ реакция на событие, отличная отожиданий с возможностью неблагоприятного исхода, сопровождаемого потерями.Изучив понятие кредитные риск представленные зарубежными и российскими исследования, можно сделать вывод о том, что они являются однобокими,и не отражают комплексность понятия.По мнению автора наиболее близко к сущности кредитного риска комплексное понятие, которое включает в себя группу рисков, в частности, рисккредитной операции, риск заемщика, риск банк заемщика и прочие риски.Очевидна комплексность понятия, которое включает риски отказа клиента исполнить обязательства, риски невозможности исполнения обязательств,риск невозможности обслуживания клиента, риск неэффективного управления.Во второй главе мы проанализировали деятельность ПАО РОСБАНК и рассмотрели систему управления кредитным риском. Банк в качестве универсального кредитного учреждения оказывает разнообразные виды банковских услуг от традиционных – расчетно-кассовогообслуживания и кредитования клиентов до самых современных, соответствующих международным стандартам. Своим вкладчикам банком предлагаетсяширокий выбор депозитов, имеющие различные сроки востребования и дифференцированную процентную ставку.На основании проанализированного материала можно сказать, что величина просроченной задолженности увеличивается из периода в период и к 2015 году она выросла на 79%, что является крайне большим показателем, ухудшающим качество кредитного портфеля.Рассматривая структуру просроченной задолженности по типу заемщика, за рассматриваемый период происходит увеличение удельного весапросроченной задолженности физических лиц более чем в 2 раза в 2015 году по сравнению с 2013 годом. Одновременно с этим наблюдаетсяснижение просроченной задолженности корпоративных клиентов. В целом существующий размер просроченной ссудной задолженности не являетсякритическим, поскольку составляет не более 5%, и свидетельствует об эффективной работе кредитных подразделений банка.В целях совершенствования управления кредитным риском банка мы предложили снизить просроченную задолженность юридических лиц, улучшить качество кредитного портфеля ПАО РОСБАНК.Список использованных источниковАфанасьева О. Н. Методика оценки кредитоспособности заемщика, основанная на анализе денежного потока // Финансы, деньги, инвестиции. 2013. № 4 (48). С. 20–23Банковский менеджмент: учебник / коллектив авторов; под ред. доктора экон. наук, проф. О.И. Лаврушина. 4-е изд., стер. М. : КНОРУС, 2016. 554 с.Банковское дело / Под ред. Белоглазовой Г. Н. и Кроливецкой Л. П. СПб.: Питер, 2014. 384 с.Безопасность коммерческого банка: организационно-правовые и криминалистические проблемы. Монография. М.: Изд- ль Шумилова И.И., 2012.Васильева Е.Е. Кредитный риск: актуальные проблемы моделирования.// Финансы и кредит. 2015. №7(631) с.45-53.Вериковский А. С. Теоретические аспекты совершенствования методов оценки кредитоспособности заемщика // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2012. № 2 (68). С. 13–14.Воеводская П.О. Направления развития регулирования рисков российского банковского сектора // Финансы, денежное обращение кредит. 2014. №9 (118). С. 117-122Волков А. А. Управление рисками в коммерческом банке. М.: Омега-Л, 2012. 160 с.Володин А.А. Управления финансами. Финансы предприятий: Учебник / А.А. Володин, Л.А. Бурмистрова, Н.Ф. Самсонов. М.: ИНФРА-М, 2014Демченко Л.В. Макропруденциальные условия устойчивости банковской системы автореферат дисс. на соискание уч.ст. к.э.н. / Санкт-Петербургский государственный экономический университет. Санкт-Петербург. 2016.Езепчук Л. А., Шишкова Н. Д. Организационно-экономические проблемы оценки и анализ кредитоспособности заемщика в РФ // Проблемы инновационно-инвестиционного развития Дальнего Востока России: Материалы международной научно-практической конференции / под ред. А. Е. Зубарева, И. В. Брянцевой. Хабаровск: ТОГУ, 2013. 298 сЕндовицкий Д.А. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика: учебно-практическое пособие / Д.А. Ендовицкий, И.В. Бочарова. М.: КНОРУС, 2008Каранина Е. В. Оптимизация процесса систематизации и оценки рисков предприятия в кризисных условиях // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2010. № 4. С. 50–63Кованёв А. А., Проурзин Л. Ю. Методические подходы к оценке финансового положения заемщиков банка // Финансовая экономика. 2014.№ 2. С. 50–53Костюченко Н.С. Анализ кредитных рисков. СПб.: ИТД «Скифия», 2016. 440 сКричевский М.Л. Финансовые риски. М.: КНОРУС, 2013. 247 с.Моисеев А.В. Построение системы факторов для распознавания риска [текст] / А.В. Моисеев, ЕА Поправко, Н.Г. Федотов. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. — 2012. — Т.1. — С. 130.Моисеев А.В. Сравнительный анализ моделей распознавания риска [текст] / А.В. Моисеев, ЕА Поправко, Н.Г. Федотов. // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. — 2013. — № 4 (28). — С. 19-31.О рынке ценных бумаг: Федеральный закон от 22.04.1996 № 39-ФЗ (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.10.2015)Об обязательных нормативах банков: инструкция Банка России от 3.12.2012 г. №139-И.Официальный сайт Ассоциации российских банков. URL: http://arb.ruПарусимова Н.И. Тенденции развития банковского дела и трансформации банковских продуктов в разных типах экономических систем.- автореф. дисс. ...доктора экон. наук: 08.00.10/ Парусимова Н.И. С-Пб.: 2006. с. 47Потехина С. А. Оценка кредитоспособности ссудозаемщика как метод снижения банковских рисков: дис. … канд. экон. наук: 08.00.10. СПб., 2003. 192 c.Предтеченский А.Н., Еременко А.М., Дергунов В.В. Эволюция требований к банковскому капиталу // Управление в кредитной организации. 2013. № 3. C. 45-59Разъяснения к приказу Банка России от 18.12.2014 № ОД-3552 «Об особенностях использования рейтингов кредитоспособности в целях применения распорядительных актов Банка России».Рехвиашвили Л. Г. Мировой опыт в вопросах оценки кредитоспособности заемщика // Современные аспекты экономики. 2011. № 11 (171). С. 131–135Русецкая Э. А., Куренная И. В. Страхование кредитных рисков // Финансы и кредит. 2007. № 48 (288). С. 12-19.Сафронова Т. Е. Методы минимизации кредитных рисков на основе оценки кредитоспособности заемщиков // Известия ПГПУ им. В. Г. Белинского. 2011. №24. - URL: http:// cyberleninka.m/article/n/metody-minimizatsii-kreditnyh-riskovСухарев Д.В. Риск в рыночной экономике, его значение и функции // Банковские услуги. 2014. №6.Тавасиев А.М. Банковское кредитование: Учебник /А.М. Тавасиев, Т.Ю. Мазурина, В.П. Бычков. М.: ИНФРА-М, 2010.Трушина К.В. Повышение транспарентности кредитных организаций // Управление в кредитной организации. 2013. № 2 (70). C. 45-55