Анализ методов управления индивидуальным и портфельным кредитными рисками коммерческого банка в Российской Федерации

курсовая работа

2.1 Методы определения кредитоспособности заемщика

Определение кредитоспособности заемщика является неотъемлемой частью работы коммерческого банка на этапе согласования нового кредита.

Анализ кредитоспособности заемщика на постоянной основе позволяет банку оперативно принимать решения и осуществлять действия, направленные на выполнение заемщиком своих обязательств.

В практике российских и зарубежных коммерческих банков применяются разнообразные подходы к определению кредитного риска частного заемщика, начиная с субъективных оценок кредитными экспертами коммерческих банков и заканчивая автоматизированными системами оценки риска.

Большинство зарубежных банков использует в своей практике два метода оценки кредитоспособности.

1. Экспертные системы оценки, при которых банки осуществляют взвешенную оценку как личных качеств потенциального заемщика, так и его финансового состояния.

2. Балльные системы оценки кредитоспособности клиентов, которые создаются банками на основе факторного анализа. Данная система использует накопленную базу данных "хороших", "удовлетворительных" и "неблагополучных" заемщиков, что позволяет установить критериальный уровень оценки заемщика.

Использование балльных систем оценки кредитоспособности клиентов - более объективный и экономически обоснованный метод принятия решений, чем экспертные оценки.

Несомненное преимущество балльной системы оценки заключается в том, что она позволяет быстро и с минимальными затратами обработать большой объем кредитных заявок, сократив таким образом операционные расходы.

Как правило, под балльной системой оценки подразумевается скоринг.

В российских коммерческих банках наиболее распространенным методом оценки кредитоспособности заемщиков физических лиц является именно скоринговая система оценки.

Скоринг физических лиц представляет собой методику оценки кредитоспособности заемщика, основанную на различных характеристиках клиентов, к примеру: доход, возраст, профессия, семейное положение и т.д. В результате анализа факторов рассчитывается интегрированный показатель, дающий представление о степени кредитоспособности заемщика, исходя из набранных в ходе анализа баллов. И в итоге в зависимости от балльной оценки принимается решение о выдаче кредита и его параметрах либо об отказе в предоставлении кредита.

Привлечение банками для оценки кредитоспособности квалифицированных экспертов имеет несколько недостатков: во-первых, их мнение так или иначе является субъективным, во-вторых, люди не могут оперативно обрабатывать большие объемы информации, в-третьих, оплата высококвалифицированных специалистов сопряжена со значительными расходами. В связи с этим банки все чаще проявляют повышенный интерес к таким системам оценки риска, которые позволили бы минимизировать участие экспертов и влияние человеческого фактора на принятие решений.

В свою очередь, скоринговая система оценки представляет собой математическую модель, с помощью которой банк, опираясь на данные о кредитной истории "прошлых" клиентов, может определить, какова вероятность невозврата по потенциальному заемщику.

Возникает следующая проблема: большинство российских коммерческих банков либо не учитывает причину возникновения плохой кредитной истории у заемщика (возможно, случившейся по независящим от него причинам), либо, опираясь на плохую кредитную историю "прошлых" заемщиков, принимает решение не в пользу потенциального заемщика, не имея возможности выяснить причины дефолта "прошлых" заемщиков в период кризиса. Указанная проблема часто незаметна для банковских работников, но ощутимо отражается на клиентах. Важно не просто учитывать отрицательную кредитную историю заемщика, а тщательно разбираться в причинах ее возникновения.

В этих условиях, а также принимая во внимание плохую адаптируемость скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц, наиболее целесообразным видится использование экспертной оценки при анализе данных заемщика.

Несмотря на указанные недостатки скоринговых систем, их распространенность в России и очевидные преимущества заставляют задуматься об адаптации скоринга к текущей ситуации в стране.

Различные методики оценки кредитоспособности отличаются друг от друга составом факторов, используемых при оценке общего кредитного рейтинга заемщика, а также подходами к оценке каждого параметра модели и степенью значимости каждого из них. К сожалению, состав факторов в модели не универсален для всех банков и стран, что, в свою очередь, не позволяет мировому банковскому сообществу обмениваться статистикой и совершенствовать свои скоринговые системы.

В то же время сложность и неоднозначность оценки кредитоспособности физических лиц обусловливает применение разнообразных методов и подходов. Причем важно отметить, что для достижения наилучших результатов наиболее предпочтительным, на наш взгляд, является использование как математических моделей, так и экспертных подходов в комплексе.

В настоящее время в мире не существует единой стандартизированной системы оценки кредитоспособности заемщиков, в связи с чем практически в каждом коммерческом банке применяется методика, разработанная собственными силами. На современном этапе развития западного банковского дела основным показателем оценки кредитоспособности выступает не просто кредитный рейтинг заемщика, а соответствующая данному рейтингу вероятность дефолта.

Рассмотрим основные существующие модели оценки вероятности дефолта (приложение 2).

В первую группу западных моделей включены методы фактической оценки вероятности дефолта заемщика, основанные на формуле, устанавливающей зависимость между финансовыми коэффициентами, полученными на основе бухгалтерских данных, и вероятностью дефолта. После вычисления расчетного значения вероятности дефолта данный показатель корректируют по экспертной качественной оценке опытного оценщика банка, позволяющей учитывать дополнительные факторы, отсутствующие в базовой формуле.

Отметим, что применение моделей данной группы, особенно в российской действительности, сопряжено с определенными трудностями. Например, анализ исключительно финансовой отчетности не может дать полную характеристику заемщика, так как она не всегда соответствует действительности (у организации может вестись управленческий учет) или же вовсе отсутствует у организаций, находящихся на упрощенной системе налогообложения (данная проблема особенно актуальна для предприятий малого бизнеса).

В российской практике наиболее приемлемой областью применения дискриминантных моделей представляется межбанковский рынок в силу его отраслевой однородности и более высокой отчетной дисциплины.

Несмотря на всю точность своих прогнозов, дискриминантные модели не могут предоставить банкам полную картину о состоянии контрагента. Поэтому для учета таких характеристик, как кредитная история, репутация, качество менеджмента и т.п., необходимо создание качественно иной модели, получившей обобщенное название "рейтинговая модель оценки заемщика".

Именно рейтинговые модели оценки заемщика и относятся ко второй группе западных моделей.

Система внутренних кредитных рейтингов позволяет более объективно оценивать не только финансовое состояние заемщика и отрасли экономики, к которой он принадлежит, но и определять возможности самого банка-кредитора при принятии им решения о выдаче ссуды.

На практике используются различные классификационные шкалы, насчитывающие, как правило, от 5 до 10 и даже 12 градаций риска. Для этих целей разрабатываются весьма сложные модели со значительным количеством критериев оценки на основе множественного дискриминантного анализа. Несмотря на то что каждый банк устанавливает критерии оценки индивидуально, как правило, все они руководствуются такими показателями, как:

- оценка внешней среды контрагента (состояние отрасли, в которой контрагент осуществляет свою деятельность, занимаемая доля на рынке, география операций и др.);

- оценка качества управления (опыт, компетентность, репутация и деловые качества руководителя);

- кредитная история (длительность взаимоотношений заемщика с кредитными организациями, своевременность исполнения обязательств);

- характеристики кредитного продукта (срок, сумма, процентная ставка, комиссии, вид и сумма обеспечения);

- анализ бухгалтерской отчетности и основных финансовых коэффициентов (рентабельность, оборачиваемость, соотношение собственных и заемных средств, анализ денежных потоков).

Каждый из компонентов рейтинговой модели (приложение 2) представляет собой отдельно взятое направление исследования одного или нескольких аспектов деятельности заемщика и оценивается по определенной шкале, как правило, пятибалльной. Оценка производится посредством метода финансовых коэффициентов, метода экспертного анализа, статистических методов.

Конечный показатель может быть и аддитивной, и интегральной величиной, представляющей определенное количество баллов. Заемщик получает кредитный рейтинг в зависимости от того, в какой диапазон попала набранная им сумма баллов, рейтинг, в свою очередь, соответствует определенной вероятности дефолта.

Рейтинговые модели в западных странах являются одной из надежнейших технологий управления кредитным риском. Однако при создании подобных моделей страновая специфика играет важнейшую роль.

Третья группа включает актуарные методы оценки вероятности дефолта, которые рассчитываются рейтинговыми агентствами, классифицирующими предприятия и их долговые обязательства по вероятности дефолта путем присвоения им различных кредитных рейтингов.

При отсутствии внешнего кредитного рейтинга кредитор, имеющий достаточный объем ретроспективных данных, может самостоятельно определить внутренний кредитный рейтинг заемщика с помощью экспертных заключений либо статистических моделей, использующих данные бухгалтерской отчетности компаний для установления фактической взаимосвязи между финансовыми показателями и возможностью дефолта.

Под актуарным методом оценки обычно понимают модель оценки вероятности дефолта на основе статистики дефолта по облигациям.

Четвертая группа включает в себя рыночные методы оценки вероятности дефолта (или методы на основе рыночной стоимости).

В отличие от актуарных моделей в рыночных методах индикатором кредитного риска является рыночная стоимость обращающихся на рынке облигаций, акций и кредитных производных инструментов, которая, в свою очередь, отражает ожидания участников рынка в отношении возможности дефолта предприятия-эмитента. Предполагается, что рыночная оценка должна быть более точной, чем актуарные вероятности дефолта, поскольку рынок в каждый момент учитывает огромный объем поступающей на него информации макро- и микроэкономического, политического и психологического характера. На основе рыночной цены можно рассчитать нейтральную к риску оценку вероятности дефолта, которая может существенно отличаться от актуарной оценки.

Относительно четвертой группы моделей хотелось бы отметить, что подходы, связанные с оценкой деятельности эмитента ценных бумаг, могут применяться только лишь рядом крупных корпоративных заемщиков, так как представители малого и среднего бизнеса фактически не имеют возможности использовать рыночные механизмы оценки привлекательности потенциального заемщика для фондового рынка. У подавляющей части субъектов малого бизнеса эффективность собственной деятельности не отражается на спросе на предлагаемые ею на рынке эмиссионные ценные бумаги. Это происходит по двум причинам: субъекты малого бизнеса не используют такой способ привлечения финансирования, как выпуск ценных бумаг, а недостаток информации о деятельности организации делает невозможным публичное предложение продаж ценных бумаг.

Как отмечают многие российские эксперты в области банковского дела, применение иностранных моделей прогнозирования дефолта предприятий в отечественных условиях, как правило, не дает достаточно точных результатов. А вместе с тем разработка более точных моделей, базирующихся на российском опыте, зачастую осложняется отсутствием необходимого количества надежных статистических данных.

Тестирование самых известных количественных моделей российскими экспертами показало, что наибольшей точностью предсказания дефолта обладает метод экспертных оценок.

Преимущества данного метода заключаются в возможности использования мнений разных кредитных экспертов, что существенно снижает степень субъективности в выборе показателей; метод позволяет более объективно оценивать весовые коэффициенты при низком качестве и (или) недостаточном количестве статистических данных; при построении классифицирующей функции изначально исключаются факторы, отличающиеся высокой корреляцией или функциональной взаимозависимостью.

Между тем следует обратить внимание и на возможные недостатки данного подхода. Во-первых, возможны проблемы, связанные с несогласованностью и сильным разбросом мнений экспертов, то есть ситуации, когда каждый эксперт применяет в своей модели свой собственный набор факторов, слабо пересекающийся с наборами других экспертов, что не позволяет выбрать показатели для включения в классифицирующую функцию и определить их веса. Во-вторых, данный подход еще сравнительно новый и потому недостаточно апробирован на практике.

Качественные методы оценки и прогнозирования вероятности дефолта имеют свои преимущества и недостатки. С одной стороны, в отличие от количественных методов они позволяют подробно анализировать состояние организации, а не ориентируются на один-единственный критерий, который на практике может искажаться под воздействием различных обстоятельств (особенностей сферы деятельности организации, отрасли, страны, других факторов). С другой стороны, качественным методам в большей степени присуща субъективность, и их результат во многом зависит от квалификации и убеждений эксперта, проводящего анализ. Кроме этого, проведение качественного анализа требует значительных трудозатрат, а в некоторых случаях и наличия данных о деятельности компании, доступ к которым ограничен, что особенно часто становится проблемой в России. Указанные обстоятельства существенно снижают привлекательность такого рода моделей.

Значение качественных моделей сводится к набору критериев и показателей, неблагоприятные текущие значения и (или) складывающаяся динамика которых позволяют либо не позволяют рассматривать текущее финансовое состояние как критическое.

Проведенный Ефимовой Ю.В. [9] анализ внутрибанковских методик оценки кредитоспособности заемщиков (как мелких и средних, так и крупных организаций) ряда российских коммерческих банков показал отсутствие в большинстве из них отечественных разработок в области оценки вероятности дефолта организаций и, напротив, выявил наличие иностранных неадаптированных моделей. Кроме этого, нередко встречается ситуация, когда методики оценки кредитоспособности разрабатываются не для минимизации кредитных рисков и повышения качества оценки заемщиков, а для минимизации отчислений в резервы на возможные потери по ссудам.

Среди основных причин низкого качества современных отечественных методик оценки кредитоспособности автор выделяет следующие:

- недостаток методического обеспечения, предложенного Банком России;

- недостаточность, а зачастую и недостоверность информации о финансовом состоянии, получаемой от заемщиков;

- ограниченность информации о кредитной истории заемщиков и опыта взаимодействия по данным вопросам с другими кредитными организациями;

- нередко недостаточно глубокое изучение банком ситуации в отрасли, где осуществляет свою деятельность заемщик.

Таким образом, анализ российской банковской практики показал, что используемые в настоящее время методы оценки кредитоспособности заемщиков нуждаются в значительном улучшении.

Одним из выходов в сложившейся ситуации может являться:

- предложенная банком более эффективная технология анализа финансового состояния заемщика путем составления представителем банка управленческого баланса, отчетов о прибылях и убытках, движении денежных средств на основе данных, представленных заемщиком, или первичных документов, полученных при его посещении проверяющими;

- финансовый анализ всех видов деятельности заемщика;

- сопоставление заемщика с другими аналогичными предприятиями;

- использование бухгалтерской отчетности заемщика, заверенной аудиторами;

- лимит суммы ежемесячного погашения кредита не выше 70-85% остатка денежных средств на конец месяца;

- проверка наличия неофициальных заимствований у частных кредиторов на основе сравнительного анализа отчетности за несколько периодов;

- налаживание длительного сотрудничества банка с заемщиком;

- использование альтернативной информации о заемщике, полученной из внешних источников (промежуточные бухгалтерские отчеты, не заверенные аудиторами; информация из налоговых органов, пресса о заемщике, информация специальных служб банка, информация независимых агентств и иных источников информации, правительственные статистические сборники).

В данных обстоятельствах особенно актуальным видится использование прогрессивного зарубежного опыта, в частности подходов Базеля II, предлагающего многовариантную методологию оценки достаточности капитала, которую можно и нужно применять в российской банковской системе, если мы не хотим безнадежно отстать от мирового банковского сообщества. Отечественным банкам необходимо пересмотреть существующую методологическую базу по оценке кредитоспособности заемщиков и разработать новые адаптивные методики оценки вероятности дефолта, усовершенствовать существующие рейтинговые модели оценки. Особенно важно не затягивать с проведением указанных мероприятий и учитывать полученные уроки финансового кризиса, который дал возможность российским коммерческим банкам проверить эффективность имеющихся у них методик оценки кредитоспособности. Ведь, улучшив качество оценки заемщиков, банки смогут не только сократить объемы просрочек, но и повысить эффективность кредитования в целом за счет снижения упущенной прибыли. [?]

2.2 Управление риском кредитного портфеля

Большинство банкротств банков связано с реализацией рисков их кредитного портфеля. Соответственно возникает необходимость в анализе кредитных рисков и изучении характера их учета. Для этого необходимо проанализировать качество кредитного портфеля банка.

Под кредитным портфелем в банковской практике обычно понимается совокупность кредитов того или иного банка или совокупность ссуд банка, ранжированных по степени риска.

Управление кредитным портфелем банка является одним из элементов системы управления кредитным риском, которое включает в себя две функции. Первая - аналитическая функция. Банк на основе определенных критериев и показателей анализирует движение своих кредитов, прогнозирует их дальнейшее развитие. С экономической точки зрения, взаимодействуя с внешней средой, коммерческий банк при формировании кредитного портфеля отбирает наиболее рациональные направления вложения средств, сферы применения кредита.

Вторая функция управления кредитным портфелем - это обеспечение диверсификации кредитного риска. Умелое управление кредитным портфелем дает банку возможность улучшить показатели своей деятельности, укрепить финансовую надежность.

Кредитный риск, связанный с кредитным портфелем, - это риск потерь, которые возникают вследствие дефолта у кредитора или контрагента, носящий совокупный характер [3, 38].

Оценка степени риска кредитного портфеля имеет следующие особенности. Во-первых, совокупный риск зависит от степени кредитного риска отдельных сегментов портфеля и диверсифицированности структуры кредитного портфеля и отдельных его сегментов.

Во-вторых, для оценки степени кредитного риска применяется следующая система показателей.

1. Уровень доходности кредитного портфеля. Поскольку целью функционирования банка является получение максимальной прибыли при допустимом уровне рисков, доходность кредитного портфеля является одним из критериев оценки его качества. Элементы кредитного портфеля можно разделить на две группы: приносящие и неприносящие доход активы. К последней группе относятся беспроцентные кредиты, ссуды с замороженными процентами и с длительной просрочкой по процентным платежам. Уровень доходности кредитного портфеля определяется не только уровнем процентной ставки по предоставленный кредитам, но и своевременностью уплаты процентов и суммы основного долга.

Доходность кредитного портфеля имеет нижнюю и верхнюю границу. Нижняя граница определяется себестоимостью осуществления кредитных операций плюс процент, подлежащий уплате за ресуры, вложенные в этот портфель. Верхней границей является уровень достаточной маржи. Расчет этого показателя вытекает из основного назначения маржи - покрытия издержек банка по содержанию банка.

кредитный портфель риск управление

Маржа достаточная = .

Уровень ликвидности кредитного портфеля. Поскольку уровень ликвидности банка определяется качеством его активов и, прежде всего, качеством кредитного портфеля, то очень важно чтобы предоставляемые банком кредиты возвращались в установленные договорами сроки или банк имел бы возможность продать ссуды или их часть, благодаря их качеству и доходности. Чем более высока доля кредитов, классифицированных в лучшие группы, темы выше доходность банка.

В пользу применения предложенных критериев оценки качества кредитного портфеля (степень кредитного риска, уровень доходности и ликвидности) автор [3, 40] приводи следующие аргументы. Низкий риск элементов кредитного портфеля не означает его высокое качество: ссуды первой категории качества, которые предоставляются первоклассным заемщикам под небольшие проценты, не могут приносить высокого дохода. Высокая ликвидность, присущая краткосрочным активам кредитного характера, также приносит невысокий процентный доход.

Таким образом, кредитный риск не может являться единственным критерием качества кредитного портфеля, поскольку понятие качества кредитного портфеля значительно шире и связана с рисками ликвидности и потери доходности. Однако значимость названных критериев будет изменяться от условий, места функционирования банка, его стратегии.

Система оценки качества кредитного портфеля включает в себя:

· выбор критериев оценки;

· способ оценки качества элементов и сегментов кредитного портфеля;

· определение методов классификации элементов портфеля по группам качества (риска);

· оценка качества кредитного портфеля в целом на основе системы финансовых коэффициентов;

· оценка качества кредитного портфеля на основе его сегментации.

Система коэффициентов, оценивающих качество кредитного портфеля, вытекающая из критериев оценки [3, 54], приведена в приложении 3.

Рассмотрим критерии оценки качества кредитного портфеля согласно положению №254-П «Положение о порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» от 26 марта 2004 г.

В положении 254-П основным классификационным фактором оценки качества ссуды является финансовое состояние заемщика и качество обслуживания долга. Однако в указанном положении не определена первостепенность значения финансового положения заемщика или же качества обслуживания им долга. Практика показывает, что одним из первичных признаков наступления проблем у заемщика является ухудшения обслуживания их своего долга и только потом с достаточно большим периодом времени банк увидит этим проблемы в финансовой отчетности клиента.

Оценка банком качества обслуживания заемщиком своего долга является одним их немногих прямых инструментов контроля кредитных рисков. Это один из немногих участков кредитной работы, который поддается четкой регламентации и разработке конкретных требований. [18]

Необходимо отметить, что на российском кредитном рынке наблюдается хорошо выраженная зависимость ставки по кредиту и удельного веса просроченной задолженности в кредитном портфеле. Она характеризуется степенной кривой, если рассчитывать на основе ежемесячных данных за 1998-2009 годы по всему банковскому сектору (рисунок 2).

При просроченной задолженности в 3,5% кредитного портфеля ставка приближается к 18,5%, а при «просрочке» в 10% составит не менее 45,3%.

Увеличение ставок на первый взгляд выглядит естественной реакций банков на угрожающий рост кредитных рисков, но с другой стороны увеличение процентной ставки по кредиту увеличивает риск «просрочки», т.е. кредитный риск [19].

Рис. 2. Зависимость удельного веса просроченной задолженности в кредитном портфеле от процентной ставки по кредиту (по данным 1998-2009 г.г.)

То есть банки вовлекаются в порочный круг, когда просрочка вынуждает их поднимать ставку, чтобы поддержать рентабельность бизнеса и субсидировать потери по безнадежным кредитам за счет добропорядочных заемщиков. В то же время удорожание кредита приводит к увеличению риска неверного отбора заемщиков и их безответственного поведения. Стандартная политика компенсации риска за счет цены кредита, в конечном счете, может обернуться плохо для обеих сторон - остановкой кредитования [19].

Неблагоприятный отбор заемщика означает, что при завышенных процентных ставках добросовестные заемщики отказываются получать кредит, поскольку они знают, что не сумеют его вернуть. Напротив, безответственные и рисковые заемщики продолжают предъявлять спрос на кредиты.

В результате повышается вероятность, что банк осуществит неверный отбор заемщиков. Чем выше процентные ставки, тем больше вероятность, что будет выдан заведомо просроченный кредит.

Чтобы избежать рисков, экономическая теория рекомендует банкам в условиях повышенной информационной асимметрии воздержаться от повышения процентных ставок. В ситуации неопределенности банкам следует осуществлять рационирование кредита - ограничивать его предложение. Рационирование кредита подразумевает, что банки могут удерживать ставки на некотором равновесном уровне, чтобы привлечь как можно больше добросовестных заемщиков.

Наиболее эффективными будут меры, непосредственно снижающие кредитный риск, - это расширение гарантий/поручительств по кредитам. Они требуют меньшего объема ресурсов и приближают заемщика к стандартам обычного банковского кредитования [19].

Оценка ссуды и определение размера резерва осуществляются кредитными организациями самостоятельно на основе профессионального суждения. Предусматривается, что профессиональное суждение выносится по результатам комплексного и объективного анализа деятельности заемщика, с учетом его финансового положения, качества обслуживания долга по ссуде, а также всей имеющейся в распоряжении кредитной организации информации о заемщике, в том числе о любых рисках заемщика, включая сведения о внешних обязательствах заемщика, о функционировании рынка (рынков), на котором (которых) работает заемщик. [254-п]

Делись добром ;)