Совершенствование оценки уровня риска кредитного портфеля коммерческого банка Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ПРОБЛЕМЫ ЭКОНОМИКИ

УДК 336

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОЦ ЕНКИ УРОВНЯ РИСКА КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

Гарина кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики

Ирина и управления, Ярославский филиал Ленинградского

Станиславовна государственного университета им. А.С. Пушкина (150014, Россия, г. Ярославль, ул. Чайковского, д. 9). E-mail: irin-garin@yandex.ru

Аннотация

В статье рассматриваются теоретические аспекты рисков коммерческого банка, методы оценки кредитного риска; анализируется уровень, качество кредитного портфеля и кредитного риска, проблемы его оценки на примере коммерческого банка АО «Райффайзенбанк» и на основе полученных результатов предложены направления совершенствования методики оценки уровня риска кредитного портфеля АО «Райффайзенбанк».

Ключевые слова: кредитный риск, банк, кредитный портфель, управление кредитными рисками, методика и показатели оценки риска.

Деятельность банковских организаций в обязательном порядке связана с различными рисками (операционным, рыночным, кредитным риском, др.), которые возникают в процессе взаимодействия банка и его внешней среды [1, с. 153]. Под кредитным риском понимается вероятность невозврата кредитов, выданных банком, что является наибольшей угрозой для любой кредитной организации. Именно по этой причине основным в банковском деле является процесс управления кредитным риском. Около 80% банкротств кредитных организаций обусловлено неправильной и неэффективной политикой банка в области управления кредитным портфелем.

В современной литературе существует большое количество определений понятия рисков, которые раскрывают содержание данной экономической категории с различных точек зрения.

На наш взгляд, самым точным является определение риска как вероятностной (количественной) оценки действия факторов неопределенности, результатом которых является процесс принятия нерационального управленческого решения. Эффективное управление банковскими рисками предполагает выявление, измерение и определение приемлемого уровня банковских рисков; постоянное наблюдение за банковскими рисками и принятие мер по поддержанию на не угрожающем финансовой устойчивости кредитной организации и интересам ее кредиторов и вкладчиков уровне банковских рисков [2, с. 68]. Банком России по состоянию на 1.12.2017г. зарегистрировано 868 банков и 58 небанковских кредитных организаций [3, с. 104]. Для этих организаций вопросы управления рисками имеют особую актуальность.

Возникновение и величина кредитных рисков зависят от множества самых разнообразных факторов, которые укрупненно можно разделить на микроэкономические и макроэкономические.

Наиболее значимый макроэкономический фактор, который непосредственно влияет на возникновение кредитных рисков - это общее состояние экономики государства в целом, а также экономики того региона, в котором конкретный банк осуществляет свою непосредственную деятельность. Кроме того, важную роль также играет активность кредитно-денежной политики Банка России [4, с. 308]. Самым же весомым

микроэкономическим является уровень кредитного потенциала банка, который, в свою очередь, зависит от структуры и стабильности депозитов, уровня их обязательного резервирования, от общей величины мобилизованных банком ресурсов.

Осуществляя кредитные операции, коммерческие банки в подавляющем случае стремятся минимизировать свой кредитный риск. Снижение его степени заключается не в компенсации возможных потерь по кредитам или процентам в денежном виде, а в осуществлении определенного набора организационных мероприятий и аналитических процедур (обычно на первоначальной стадии кредитного процесса и двух его последующих стадиях), которые направлены на выявление и минимизацию кредитного риска [5, с. 134].

Оценка кредитного риска, который связан с индивидуальными заемщиками, осуществляется двумя методами, причем, чаще всего, данные методы используются в комплексе - это модели скоринга, которые базируются на методах математической статистики, и субъективные оценки экспертов.

На современном этапе, с развитием финансовых инструментов и технологий хеджирования рисков, проблема кредитных рисков значительно увеличивается, особенно после введения новых требований к оценке кредитных рисков и достаточности капитала (Базель II). Именно поэтому одной из важнейших задач финансового менеджмента является разработка организационных и методических основ системы управления кредитными рисками, которые ориентируются на улучшение качества деятельности банковских учреждений и на повышение эффективности их деятельности.

Методика ЦБ не является универсальной, каждый банк устанавливает индивидуальную систему оценки кредитных рисков и способов их регулирования, исходя из конкретных условий сделки, приоритетов деятельности банка, его специализации, места на рынке, конкурентоспособности, взаимоотношений с клиентами, уровня экономической и политической стабильности в стране и других факторов.

Рассмотрим на примере АО «Райффайзенбанк» некоторые элементы, которые могут дополнить существующие методики.

Уровень эффективности управления кредитными рисками в АО «Райффайзенбанк» может оцениваться как весьма высокий. Индикатором этого является структура кредитного портфеля банка в разрезе ссуд по уровню риска (табл. 1).

Таблица 1

Динамика структуры кредитного портфеля АО «Райффайзенбанк»

по уровню риска (%)

Категория качества Вид ссудной задолженности 2014 г. 2015 г. Абсолютное отклонение 2015 г к 2014 г. 2016 г. Абсолютное отклонение 2016 г.

к 2015 г. к 2014 г.

I категория качества (высшая) Стандартные 51,7 52,4 0,7 13,3 -39,1 -38,4

II категория качества Нестандартные 30,9 30,3 -0,6 9,2 -21,1 -21,7

III категория качества Сомнительные 4,6 4,8 0,2 0,4 -4,4 -4,2

IV категория качества Проблемные 3,6 4,0 0,4 77,1 73,1 73,5

V категория качества (низшая) Безнадежные 9,2 8,5 -0,7 0 -8,5 -9,2

Всего кредитный портфель 100 100 0 100 0 0

Данные табл. 1 свидетельствуют о том, что на протяжении анализируемого периода имеет стабильное преобладание кредитов с приемлемым уровнем риска: 1-2 категории качества. Второе место отведено проблемным кредитам их доля в 2016 году составила 77,1 %, что на 73,1 % больше в сравнении с 2015 годом и на 73,5% больше по отношению к 2014 году. Доля безнадежных ссуд в последний отчётный год отсутствует. Однако необходимо дальнейшеепроведение мероприятий по совершенствованию организации процесса управлением кредитным риском, которое является значительным резервом обеспечения стабильности и будет способствовать дальнейшему улучшению качества кредитного портфеля банка.

Таблица 2

Распределение кредитного портфеля АО «Райффайзенбанк» по степени риска (категория качества ссуд) на 01.01.2017 г.

Категория качества Вид ссудной задолженности Величина актива, млн. руб. (Si) Вероятность возникновения убытков % (pi(c))

1 2 3 4

I категория качества (высшая) Стандартные 241599,24 0

II категория качества Нестандартные 166789,23 20

III категория качества Сомнительные 6947,71 50

IV категория качества Проблемные 1395545,71 75

V категория качества (низшая) Безнадежные 0 100

Итого Х 1810881,89 X

С учетом представленной выше структуры расчеты производятся поэтапно [6, с. 62]:

1. Для расчета возможной (ожидаемой) величины убытков по кредитному портфелю используем формулу:

5 *р(с),

где Si - сумма ссудной задолженности по Ьй группе кредитов по степени риска, i = 1, 2, 3, ..., п

п - количество групп активов по степени риска;

р1(с) - степень риска по Ьй группе кредитов по степени риска, %.

Результаты расчетов представлены в таблице 3.

Таблица 3

Ожидаемая величина убытков кредитного портфеля АО «Райффайзенбанк»

на 01.01.2018 г.

Категория качества Величина актива, млн. руб. (Si) Вероятность возникновения убытков % (pi(c)) Si * pi(c), млн.руб.

1 2 3 4

I категория качества (высшая) 241599,24 0 0

II категория качества 166789,23 20 33357,85

III категория качества 6947,71 50 3473,86

IV категория качества 1395545,71 75 1046659,28

V категория качества (низшая) 0 100 0

Sp 1083490,99

Рассчитанный показатель является обобщенным, и не позволяет принимать решение по поводу основных методов регулирования риска кредитного портфеля.

Поэтому рассчитаем две близко связанные категории: дисперсию и среднеквадратиче-ское отклонение. Для их расчета необходимо определить средневзвешенный риск кредитного портфеля.

Расчет средневзвешенного кредитного портфельного риска:

Ь = / 1083490,99 / 1810881,89 = 0,598 или 59,8% Данный показатель является базисной величиной для расчета вариации кредитного риска относительно соглашений по Ьй категории качества ссудной задолженности, которые составляют кредитный портфель.

2. Далее проведем расчет дисперсии рисков по кредитному портфелю и результаты представим в таблице 4:

п п

¿=1 ¿=1

Таблица 4

Оценка дисперсии рисков кредитного портфеля АО Райффайзенбанк» на 01.01.2018 г.

Категория качества Вероятность возникновения 1 убытков % (pi(c)) pi(c) - L (pi(c) - L)A2 Si / S (pi(c) - L)A2*Si / s

1 2 3 4 5 6

I категория ка- 0 -0,598 0,358 0,133 0,048

чества (выс-

шая)

II категория Н 20 -0,398 0,158 0,092 0,015

качества

III категория В 50 -0,098 0,010 0,004 0,00004

качества

IV категория Н 75 0,152 0,023 0,771 0,018

качества

V категория Н 100 0,402 0,162 0,000 0,000

качества

(низшая)

I (Pi(c) -L)A2*Si / S X X X X 0,08104

Рассчитанный показатель отражает вариацию признака по всей исследуемой совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию.

3. Расчет среднеквадратического отклонения риска кредитного портфеля:

v (р) = V(р) 1/2v (p) = 0,081041/2 = 0,285

Таким образом, можно сделать вывод, что значение кредитного риска для данного кредитного портфеля имеет отклонение от среднего значения в среднем на 0,285, т.е. значение кредитного риска данного портфеля можно сгруппировать в интервал: [L - v (p); L + v (p)] [59,8 - 28,5; 59,8+28,5] = [31,3; 88,3]. Это означает, что риск кредитного портфеля АО «Райффайзенбанк» варьирует от 31,3% до 88,3%.

Однако, как известно, дисперсия и среднеквадратическое отклонение отображают меру распределения рисков, как в положительную, так и в отрицательную сторон, и не дают однозначно оценить степень кредитного риска портфеля.

Поэтому дополним данную методику с помощью двух показателей: позитивная и негативная семивариация кредитных рисков портфеля банка.

4. Позитивная семивариация - позитивное среднее семиквадратическое отклонение. Расчетная формула данного показателя:

п п

PSV =^t2 *(St / ) ,

i=i i=i

где Ъ- отклонение кредитных рисков портфеля от средневзвешенного кредитного риска портфеля.

Г 0 .Рг(с)>Ь {Р г ( .рг(с) <1

Таблица 5

Оценка положительной семивариации риска кредитного портфеля АО «Райффайзенбанк» на 01.01.2018 г.

Категория качества Вероятность возникновения убытков % (Р1(с)) Отклонение кредитного риска группы от средневзвешенного кредитного риска (Ъ) ti2 ti2* (Si / S)

1 2 3 4 5

I 0 -0,5980 0,358 0,048

II 20 -0,3980 0,158 0,015

III 50 -0,0980 0,010 0,00004

IV 75 0,0000 0,0000 0,0000

V 100 0,0000 0,0000 0,0000

£ ti2 * (Si / S) X X X 0,06304

Следующий | шаг - расчет негативной семивариации.

5. Негативная ,семивариация - негативное ¡среднее ,семиквадратическое ,откло-

нение.

Отсюда №У= 0,018 ,

п п

¿=1 ¿=1

где / г - дополнительное отклонение кредитных рисков ,портфеля от средневзвешенного кредитного риска портфеля

1 = ( 0 ,р г (с)>1 {Рг(с) -I.Рг(с) < I

На основании показателей семивариации определяется позитивное и негативное среднее семиквадратическое отклонение как корень квадратный из показателя положительной и негативной семивариации. Результаты расчета приведены в таблице 6.

Таблица 6

Оценка негативной семивариации риска кредитного портфеля АО «Райффайзенбанк»

на 01.01.2018 г.

Категория качества Вероятность возникновения убытков % (Р1(с)) Дополнительное отклонение кредитного риска группы от средневзвешенного кредитного риска / г I2 1 i2* (Si / S)

1 2 3 4 5

I 0 0,000 0,000 0,000

II 20 0,000 0,000 0,000

III 50 0,000 0,000 0,000

IV 75 0,152 0,023 0,018

V 100 0,402 0,162 0,000

£ li2 * (Si / S) Х X X 0,018

Итак, в результате расчета получены следующие данные:

psv = PSV1/2 = 0,063/2 = 0,251; nsv = = 0,0181/2 = 0,134.

6. Коэффициент асимметрии (стандартные отклонения) а = (2?= * (р( (с) - Ь)3 /2?= 1^)/ а = 0,0311/ 0,081043/2 = 1,35

Таблица 7

Значения коэффициента асимметрии

Категория качества Вероятность возникновения убытков % (Pi(c)) Pi(c) - L (Pi(c) - Lf Si / S (Pi(c) - L)3* Si / S

I 0 -0,598 -0,214 0,133 -0,0284

II 20 -0,398 -0,063 0,092 -0,0058

III 50 -0,098 -0,0009 0,004 -0,0000036

IV 75 0,152 0,004 0,771 0,0031

V 100 0,402 0,065 0,000 0

I(Pi(c) - L)3 * Si/S) Х Х X 0,0311

Таким образом, показатели семивариации, среднего семиквадратического отклонения и коэффициент асимметрии свидетельствуют о том, что значение риска кредитного портфеля имеет более значительноеотклонение в большую сторону, чем средневзвешенный портфельный риск (выше математического ожидания), что указывает на очень высокий уровень риска кредитного портфеля АО «Райффайзенбанк». Это означает, что необходимо искать резервы снижения кредитного риска через совершенствование форм кредитования физических лиц.

Таким образом, на основании проведенных расчетов можно утверждать, что хотя в России разработана и действует многоэлементная система нормативных требований в отношении кредитных рисков банка, однако они не заменяют систему управления кредитными рисками непосредственно самой кредитной организацией.

Литература

1. Указание ЦБ РФ от 23.06.2004 г. № 70-Т «О типичных банковских рисках» [Электронный ресурс] / - СПС «Консультант Плюс»

2. Дыдыкин А.В. Банковские риски как элемент управления финансовой стабильностью банковской деятельности // Финансы и кредит. 2011. №2. - С.67 -70

3. Бюллетень банковской статистики. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.cbr.ru/publ/main.asp?Prtid=BBS

4. Пелипенко А.А., Сенюгина И.А. Управление кредитным риском на примере Банка ООО «Сетелем банк» // Science Time. 2014. №10 (10). С. 308-311.

5. Костерина Т.М. Банковское дело : учеб. для бакалавров; Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Юрайт, 2013. - 332 с.

6. Печникова А.В., Маркова О.М., Стародубцева Е.Б. Банковские операции ,: учебник. - М. : , Инфра-М, 2009. - 195 с.

7. О банках и банковской деятельности: Федеральный закон от 02.12.1990 г. № 395-1 (с последующими изменениями и дополнениями). [Электронный ресурс] - СПС «Консультант Плюс».

8. Васильева Е.Е. Ретроспектива подходов к оценке кредитного риска: Базель I, II, III // Проблемы современной экономики. 2015. №2 (54). С. 175-179.

9. Коновалова К.Ю. Вопросы современных теоретических аспектов системы управления рисками в коммерческом банке // Научные известия. 2017. № 7. С. 27-36.

10. Кузьмичева И.А., Подколзина Э.А. Система управления банковскими рисками // Фундаментальные исследования. 2015. № 2-25. - С. 5635-5638.

11. Шумкова К.Г., Коверник Д.О. Пути совершенствования системы управления кредитным риском в ОАО «Сбербанк России» // Финансы и кредит. 2013. № 40 (568). С.16-26

Garina Irina Stanislavovna, assistant professor of the department of economics and management; Leningrad state University V. im. Alexander Pushkin, Yaroslavl branch (9, Tchaikovsky str., Yaroslavl, 150014, Russian Federation). E-mail: irin-garin@yandex.ru

IMPROVEMENT OF THE EVALUATION OF THE LEVEL OF RISK OF THE CREDIT PORTFOLIO OF A COMMERCIAL BANK

Abstract

The article considers theoretic aspects of risks of commercial banks, methods of the evaluation of credit risks; it analyses the level, quality of the credit portfolio and the credit risk, problems of its evaluation on the example of the commercial bank JSC "Raiffeisenbank" and on the base of the results obtained the directions of the improvement of the methods of evaluating the level of the risk of credit portfolio of the joint - stock company "Raiffeisenbank" are offered. Keywords: credit risk, bank, credit portfolio, management of credit risk, methods and indices of the evaluation of risks.

УДК 339.166.82

ИНСТИТУЦИОНАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИ Я ПРОИЗВОДСТВОМ И ЭКСПОРТОМ АГРОПРОМЫШЛЕННОЙ ПРОДУКЦИИ

Евченко доктор экономических наук, профессор кафедры мировой

Наталья экономики и международных отношений экономического

Николаевна факультета, Южный федеральный университет (344006, Россия, г. Ростов-на-Дону, ул. М. Горького, 88, к. 210). E-mail: natayevch@yandex.ru

Затонский магистрант кафедры мировой экономики и международных Станислав отношений экономического факультета, Александрович Южный федеральный университет (344006, Россия, г. Ростов-на-Дону, ул. М. Горького, 88, к. 210). E-mail: stanislav.zatonsky@gmail.com

Аннотация

В статье исследована система институтов государственного управления стимулированием (ограничением) производства и экспорта агропродовольственных товаров, предложены модели внешнеэкономической аграрной политики, обеспечивающей конкурентоспособность значимого рыночного сегмента государства.

Ключевые слова: агропромышленная продукция, институты, государственная поддержка, стимулирование (ограничение) экспорта.

Агропродовольственный рынок выступает важной сферой внешнеэкономических интересов государств в условиях роста объемов мировой внешней торговли. Дискуссии в рамках министерских конференций ВТО показывают, что внешняя торговля продовольственными товарами представляется чувствительной сферой внешнеэкономических отношений, напрямую связанной с продовольственной безопасностью государства, эффективностью экономики и интересами населения. В рамках ВТО ни один из отраслевых рынков не вызывает столь высокого уровня активности государств-членов, например, по вхождению в коалиционные объединения: «количество участников ВТО