CC BY
112
Вестник экономики, права и социологии, 2013, № 2
Экономика
УДК 336.77.01
Направления повышения эффективности планирования как элемент системы управления кредитным портфелем банка
Мустафина А.А.
Кандидат экономических наук,
старший преподаватель кафедры денег и ценных бумаг Казанского (Приволжского) федерального университета
В статье представлен прогноз изменения объема кредитного портфеля регионального банка во взаимосвязи с тенденциями развития макроэкономических факторов финансового рынка и его ключевого элемента - банковского сектора. На основе существующих сценариев развития сделаны два прогноза объема кредитного портфеля до конца 2013 г. с учетом наиболее значимых факторов.
Ключевые слова: система управления кредитным портфелем банка, планирование объема кредитного портфеля, планирование доходности портфеля, показатели развития банковского сектора.
Как известно, управление кредитным портфелем банка состоит из следующих этапов: планирование кредитного портфеля, организация деятельности по формированию кредитного портфеля, анализ сформированного кредитного портфеля, корректировка сформированного кредитного портфеля [1].
Каждый из представленных этапов нуждается в совершенствовании с учетом кризисных условий. Нами предлагается планирование портфеля с учетом основных фундаментальных свойств портфеля: доходности, рисков, ликвидности. Методы планирования в разрезе фундаментальных характеристик, в свою очередь, также адаптируются под кризисные условия.
Планирование доходности предлагается проводить путем выявления наиболее значимых факторов методов корреляции и построения регрессионного уравнения.
Планирование возможного уровня риска представляет собой управление надежностью портфеля. Хотя кредитный риск порождают отдельные заемщики, при объединении их в портфель риски могут ослабляться или усиливаться. Причем усиление рисков будет наиболее значимым в негативных макроэкономических условиях. Поэтому важно проводить оценки риска концентрации кредитного портфеля: по отраслевой принадлежности заемщиков, чувствительности заемщиков к одному типу/ фактору риска, однотипным (связанным) залогам и пр. Надзорные органы многих стран (и Россия - не
исключение) продолжают ограничивать лишь риски концентрации на одного заемщика или группу связанных заемщиков и никак не регулируют принимаемые банками риски секторной концентрации, хотя и признают их важность для устойчивости банков и стабильности всей банковской системы. Отсутствие соответствующих стандартов приводит к тому, что банки не имеют должной осведомленности для управления своими концентрационными рисками, что может во время текущего кризиса привести к возникновению у них существенных проблем.
Методы управления ликвидностью портфеля в условиях кризиса сводятся, в основном, к укорачиванию сроков кредитования. Причем тенденция к превалированию «коротких денег» отмечается в период нестабильной экономической ситуации на всем кредитном рынке. Планирование ликвидности портфеля ограничено рамками классификационных признаков. Например, взаимосвязь отраслевой классификации и классификации по срокам снижает возможность применения инструментов управления ликвидностью портфеля. Так, в отдельных отраслях экономики (к примеру, в промышленности) расположено больше проектов с большим сроком кредитования.
Планирование доходности портфеля предполагается организовать в следующей последовательности: выявление факторов кредитного рынка и экономики в целом, оказывающих влияние на формирование портфеля посредством выявления взаи-
65
Вестник экономики, права и социологии, 2013, № 2
Экономика
мосвязи между экзогенными и эндогенными переменными; отбор наиболее значимых переменных; с учетом выявленных значимых факторов структурирование оптимального кредитного портфеля юридических лиц.
Между отдельными показателями развития банковского сектора экономики РФ существует взаимосвязь, чем можно воспользоваться, проведя корреляционно-регрессионный анализ с целью составления прогноза, а, соответственно, плана формирования кредитного портфеля банка на основе моделирования отдельных индикаторов. Нами проведен корреляционно-регрессионный анализ и предложено уравнение зависимости, отражающее взаимосвязь основных индикаторов кредитного рынка и объема кредитного портфеля.
В процессе проведения анализа выделены следующие показатели развития кредитного рынка. При этом факторы выделены с учетом специфики портфеля как физических, так и юридических лиц: объем привлеченных средств банка, тыс.руб. (X1); динамика денежной массы (агрегат М2) (X2); уровень инфляции (X3); уровень процентных ставок на межбанковском рынке (X4); курс валюты (X5); объем привлеченных средств организаций на кредитном рынке (X6); объем привлеченных средств физических лиц на кредитном рынке, млн.руб. (X7); ставка по кредитам - средневзвешенная ставка по рублевым кредитам нефинансовым организациям сроком до 1 года (X8); депозитная ставка - средневзвешенная ставка по рублевым депозитам населения в кредитных организациях сроком до 1 года (X9) индекс промышленного производства, % (X10); инвестиции в основной капитал, % (X11).
В качестве результативного показателя (зависимой переменной) нами выделен объем кредитного портфеля кредитной организации (У). В переходный период (период экономических сдвигов) в экономике анализируемый ряд охватывает период до и в течение кризисной фазы, что отражается на усилении отклонений от нормального распределения. Поэтому в целях повышения значимости анализа, корреляция проведена нами в докризисный и кризисный периоды.
В таблице 1 представлены коэффициенты корреляции между рассмотренными показателями и объемом корпоративного кредитного портфеля. Как видно из таблицы 1, объем корпоративного кредитного портфеля имеет в докризисный период прямо пропорциональную связь с основной частью рассматриваемых нами показателей.
Обратно пропорци-
ональная связь наблюдается лишь со ставкой 66
моспрайм (однодневной) (Х4) (коэффициент соответствует -0,26), с курсом валюты (X5) (коэффициент соответствует -0,30), индекс промышленного производства (X10) (коэффициент соответствует -0,33), а также со среднеотраслевыми ставками по кредитам и депозитам. Вместе с тем, с указанными показателями - связь незначительная. В целом, высокая связь наблюдается лишь с объемом привлеченных средств самого банка (коэффициент составляет 0,99 - приближается к 1), с инвестициями в основной капитал (коэффициент составляет 0,57).
В период с 1 января 2009 г. по 1 января 2013 г. связь между объемом корпоративного портфеля и частью анализируемых переменных сменилась на противоположную. Так, с прямо пропорциональной связи на обратно пропорциональную сменилась зависимость между уровнем инфляции (X3) (коэффициент -0,57), уровнем процентных ставок на межбанковском рынке (X4) (коэффициент 0,17), с курсом валюты (X5) (коэффициент соответствует - 0,21). В целом, в посткризисный период сильная взаимосвязь прослеживается с объемом привлеченных средств (коэффициент составляет 0,74), денежной массой (0,77), темпами изменения инфляции (-0,57), курсом валюты (0,92), среднеотраслевыми изменениями в объемах привлеченных средств (0,84), а также с инвестициями в основной капитал (0,53).
За весь период наблюдения (докризисный и посткризисный) сильная связь прослеживается лишь с двумя факторами - объемом привлеченных средств самого банка (в докризисный период коэффициент составляет 0,99, в посткризисный - 0,74), с инвестициями в основной капитал (в докризисный период коэффициент составляет 0,57, в посткризисный - 0,53).
В итоговое уравнение зависимости нами выбраны факторы, имеющие наибольшую связь в посткризисный период. Таким образом, уравнение примет следующий вид (1):
Y = 0,67 + 0,74X1 + 0,77X2 - 0,57X3 +
+ 0,91X6 + 0,84X7 + 0,53X11,
где У - объем корпоративного кредитного портфеля банка, млн. руб.;
Х1 - объем привлеченных средств банка, млн. руб.;
Х2 - денежная масса (агрегат М2), млрд. руб.;
Х3 - динамика инфляции (нарастающим итогом с начала года), %;
Таблица 1
Коэффициенты корреляционного анализа взаимосвязи объема кредитного портфеля банка и показателями развития банковского сектора (разработано автором)
Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11
За период с 1.01.2007 г по 1.10.2008 г
Y 1 0,99 0,46 0,27 -0,26 -0,30 0,14 0,29 -0,19 -0,26 0,16 0,57
За период с 1.01.2009 г по 1.01.2013 г
Y 1 0,74 0,77 -0,57 0,17 0,21 0,91 0,84 -0,33 -0,10 -0,06 0,53
Вестник экономики, права и социологии, 2013, № 2
Экономика
Х6 - среднеотраслевые изменения в объемах привлеченных средств организаций, млн. руб.;
Х7 - среднеотраслевые изменения в объемах привлеченных средств населения, млн. руб.;
Х11 - инвестициями в основной капитал, %.
При подстановке в уравнение с коэффициентами, найденными методом корреляционного анализа, необходимых данных мы можем расчетным путем спрогнозировать, каким образом будет изменяться объем кредитного портфеля.
Как изменится стоимость кредитного портфеля при изменении макроэкономических факторов риска, определяющих спад и влияющих на портфель -этот вопрос волнует надзорные органы и кредитные организации в период кризиса. Для ответа на этот вопрос используется стресс-тестирование, в основе которого находится имитационное моделирование. Минэкономразвития РФ, Центром развития, а также ЦБР подготовлены сценарии развития экономики на период до 2015 г. [2-4]. На основе существующих сценариев развития нами сделаны два прогноза объема кредитного портфеля до конца 2013 г. с учетом наиболее значимых факторов.
При первом варианте объем кредитного портфеля в 2013 г. составит 411047,10 млн. руб., при втором варианте - 839073,53 млн. руб. (см.: таблицу 2). Прогнозы на 2014-2015 гг. связаны с высокой степенью вариативности, что снижает значимость прогнозов. При первом варианте объем кредитного портфеля в 2014-2015 гг. составит 511955,41 млн. руб., при втором варианте - 887490,37 млн. руб.
Данные для расчета прогноза заимствованы нами из «Основных направлений единой государственной денежно-кредитной политики на 2013 год и период 2014 и 2015 годов». В указанном документе представлены варианты изменения выявленных нами факторов с учетом макроэкономических циклических колебаний в мировой и российской экономике.
Подытоживая, отметим, что нами предлагается планирование портфеля с учетом основных фундаментальных свойств портфеля: доходности, рисков, ликвидности. В рамках планирования доходности методом корреляции были выявлены наиболее значимые факторы и построено уравнение зависимости объем кредитного портфеля от макроэкономических показателей развития кредитного рынка.
Таблица 2
Расчет вариантов прогноза кредитного портфеля на 2013-2015 гг. (разработано автором)
Варианты прогноза Х1 Х2 Х3 Х6 Х7 Х11 Прогнозный объем кредитного портфеля банка, млн.руб.
Фактические данные на 1.01.2013г., млн.руб. 212373 27405 7,1 9619503 14251046 101,1 218779,0
Прогноз изменений на 2013 г. 1 вариант -3,4 % 9,0 % 4,7 % 2,0 % 2,0 % -2,1 % 411047,1
2 вариант 4,0 % 18,0 % 5,7 % 4,0 % 4,0 % 7,6 % 839073,5
Прогноз изменений на 2014-2015 гг 1 вариант -5,8 % 14,0 % 3,6 % 2,5 % 2,5 % 1,2 % 511955,4
2 вариант 8,3 % 19,0 % 4,6 % 4,2 % 4,2 % 5,4 % 887490,3
Литература:
1. Амелин Д.И. Оптимизация кредитного портфеля коммерческих банков с учетом факторов риска: автореф. дис. ... канд. эконом. наук. - Орел, 2006. - 24 с.
2. Официальный сайт ЦБ РФ. - URL: http://www. cbr.ru (дата обращения: 01.04.2013).
3. Прогнозы социально-экономического развития РФ // Официальный сайт Министерства экономического развития РФ. - URL: http://www.economy. gov.ru/minec/main (дата обращения: 01.04.2013).
4. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ. - URL: http://www. gks.ru (дата обращения: 01.04.2013).
The Directions of Raising the Efficiency of Planning as an Element of the System
of Management of Advances Portfolio
A.A. Mustafina
Kazan (Volga Region) Federal University
The paper presents the forecast ofchanges in loan portfolio ofregional bank, depending on the tendencies of development of macroeconomic factors offinancial market and banking sector as its key element. The author makes two forecasts of loan portfolio until 2013on the basis of existing development plans.
Key words: system of management of advances portfolio, planning of loan portfolio, planning of portfolio profitability, indicators of banking sector development.
67
