Формирование розничного кредитного портфеля коммерческого банка с учетом различных факторов [на примере Северо-Восточного банка Сбербанка России (ОАО)] Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 336.77:336.713

H.A. Чапкина, ст. преподаватель кафедры финансов, (Россия, Магадан, СВГУ)

ФОРМИРОВАНИЕ РОЗНИЧНОГО КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА С УЧЕТОМ РАЗЛИЧНЫХ ФАКТОРОВ [НА ПРИМЕРЕ СЕВЕРО-ВОСТОЧНОГО БАНКА СБЕРБАНКА РОССИИ (ОАО)]

Рассматривается комплексное использование регрессионных и трендовых моделей при формировании кредитного портфеля коммерческого банка.

Ключевые слова: кредитный портфель коммерческого банка, индекс «сезонности», доверительный интервал прогноза, комплексный регрессионно-корелляционный анализ.

Кредитная политика разрабатывается для двух сегментов — физических лиц и юридических лиц, в том числе индивидуальных предпринимателей. Розничный кредитный портфель — это совокупность всех видов кредитов, предоставленных частным клиентам с целью получения прибыли в виде процента. Розничный кредитный портфель коммерческого банка может быть представлен объемом кредитов, предоставленных банком частным клиентам за определенный период времени, или остатками ссудной задолженности банку на определенную отчетную дату.

Выдача ссуд физическим лицам является в настоящее время наиболее динамично развивающимся сектором розничного банковского бизнеса, который ежегодно удваивает объемы заимствованных средств. В структуре розничного кредитного портфеля можно выделить следующие виды кредитов: ипотека; автокредитование; потребительские кредиты; кредиты на неотложные нужды; кредитные карты.

Сущность кредитного портфеля коммерческого банка можно рассматривать на категориальном и прикладном уровнях. В первом случае кредитный портфель — это экономические отношения, которые возникают в случае выдачи и погашения кредитов. В данном случае учитывается ряд требований, предоставляемых кредитными организациями, и кредитный портфель рассматривается как совокупность возникающих при этом экономических отношений. Рассматривая кредитный портфель на прикладном уровне, мы говорим о совокупности активов коммерческого банка в виде депозитов, межбанковских кредитов и других требований кредитного характера, которые классифицируются по группам качества на основе определенных критериев.

В современных условиях заметно возросла актуальность изучения процесса формирования кредитного портфеля кредитных организаций. В период командно-административной экономики процесс управления про-

исходил с учетом жестких директив и указаний, отсутствовала необходимость планирования и регулирования состояния кредитного портфеля. Долги некредитоспособных заемщиков, которые возникали перед кредитными организациями, покрывало государство. В результате у руководства не возникало необходимости поддерживать ликвидность кредитного портфеля в виду отсутствия просроченной и непогашенной задолженности.

В связи с переходом к рыночной экономике проблема развития и совершенствования механизма управления кредитным портфелем приобрела особую значимость. В настоящее время по состоянию кредитного портфеля можно судить о качестве проводимой кредитной политики кредитных организаций, а также возможно рассчитывать прогнозные значения и определять таким образом ожидаемый результат кредитной деятельности банка в отчетном периоде.

Одним из основных направлений деятельности коммерческих банков является выдача кредитов, которая, с одной стороны, наиболее доходная операция, с другой — наиболее рискованная. Выдавая кредиты, банк непосредственно формирует свой кредитный портфель.

В настоящее время в рамках создания банками систем управления рисками особую актуальность приобрела проблема адекватной оценки кредитного риска — риска невыполнения клиентом банка своих кредитных обязательств перед ним. Приоритетным направлением в системе оценки банковских рисков и, в частности, кредитного риска является проверка качества кредитного портфеля банка и кредитной политики, которые, в свою очередь, отражают уровень и качество руководства банком.

«Качество» кредитного портфеля — комплексное понятие, характеризующее эффективность формирования кредитного портфеля коммерческого банка с точки зрения доходности, степени кредитного риска (которая, в свою очередь, зависит от финансового положения заемщика, его кредитной истории и других факторов) и обеспеченности. Уровень показателя качества кредитного портфеля обратно пропорционален уровню кредитного риска (чем выше качество ссуды, тем меньше вероятность ее невозврата или задержки погашения, и наоборот). То же самое относится к уровню обеспеченности и доходности ссуды, чем надежнее ее обеспечение, чем больший доход она приносит, тем выше качество кредитного портфеля.

Формирование кредитного портфеля коммерческого банка — это основной этап реализации его кредитной политики. Сформулировав основную цель кредитной деятельности банка, разработав стратегию кредитной политики, следует приступать к формированию кредитного портфеля. В настоящее время состояние кредитного портфеля позволяет судить не только о качестве кредитной политики банка, но и прогнозировать результат кредитной деятельности на будущее.

Уровень доходности кредитного портфеля коммерческого банка зависит от его объема и структуры, а также от уровня процентных ставок по отдельно взятому кредиту. Объем и структура кредитного портфеля конкретного коммерческого банка зависят от ряда факторов, к которым в первую очередь относятся:

- специфика сектора рынка, обслуживаемого банком. Влияние этого фактора определяется кредитной спецификой коммерческого банка по определенным отраслям экономики, видам предоставляемых кредитов и заемщиков;

-правила регулирования банковской деятельности. Этим фактором определяется установление нормативов кредитного риска, ограничение и (или) запрет на предоставление некоторых видов кредитов. Степень влияния этого фактора в основном определяется утверждением инструкций и обязательных нормативов банковской деятельности;

- кредитная политика банка, в которой определяются основные цели и приоритетные направления кредитования конкретного коммерческого банка. Кредитная политика — это искусство управления совокупным кредитным банковским портфелем;

- опыт и квалификация менеджеров банка, т. е. банк должен предоставлять только те кредиты, которые могут быть профессионально оценены специалистами банка;

- ожидаемый доход банка от кредитных операций. Этот фактор предусматривает использование банком тех видов кредитования, которые могут обеспечить и (или) обеспечивают наибольший уровень доходности для банка.

Многие специалисты считают, что основой эффективности управления кредитами является управление портфелем. Управление портфелем позволяет балансировать и сдерживать риск всего портфеля, ожидая и контролируя риск, присущий тем или иным рынкам, клиентам, кредитам и условиям деятельности.

Исследование основано на использовании традиционной методики статистического анализа (расчеты проведены при участии Л.А. Голиковой), позволяющей установить зависимость между результативным показателем (у) и факторами, оказывающими влияние на объем кредитного портфеля коммерческого банка (х/ и [2, с. 107]. Дадим краткую характеристику основных этапов проведения анализа:

1. Априорный анализ, предшествующий непосредственному использованию математико-статистических расчетов.

2. Моделирование связи ^-факторов с результативным показателем

(У).

На первом этапе проведенного исследования были собраны данные по объему кредитного портфеля Северо-Восточного банка Сбербанка России ОАО (Территориального банка в г. Магадане) (далее — Банк) за пери-

од с января 2007 г. до декабрь 2010 г. включительно. Объем кредитного портфеля представлен значениями остатков ссудной задолженности заемщиков Банка — физических лиц — на отчетные даты (на первое число каждого месяца). За четыре года объем кредитного портфеля Банка увеличился на 6 164,50 млн руб. Для большей наглядности тенденций, сложившихся в динамике изменений объема ссудной задолженности клиентов Банка (физических лиц), приведено графическое представление исходной информации (рис. 1), в которой четко прослеживается наличие колебаний, закономерность которых будет исследована ниже.

«е о.

17000.00 16000.00 15000,00 14000.00 13000,00 12 000.00 11000.00 10000,00 9 000,00

и и и, и и 1-, и 14 и и <4 1-1 «

1 • г • Г". 00 со 00 «о о\ Оч о о о о

о о О © о о о о о о о —< И —* <

о о о о о о о о о о о о о о о о

п С1 еч О» с~> Г-1 п С1 г-1 С'1 Г| С-1

2 КБ В й а 8 Й в в в й § £ &

—« ГЪ —< ГГ, тг •ч гг. _ О) ГГ, -г

Рис. I. Динамика значений среднемесячных остатков ссудной задолженности клиентов Банка — физических лиц — за период 2007-2010 гг.

Величина кредитного портфеля коммерческого банка складывается под влиянием определенного ряда как внешних, так и внутренних факторов. Для проводимого нами исследования данные факторы представляют определенный интерес, однако в связи со сложностью сбора и представления информации было принято решение основной упор сделать на количественные показатели. В итоге, среди множества факторов, имеющих определенное влияние на размер дебиторской задолженности коммерческого банка в разрезе выданных кредитов физическим лицам, были выбраны факторы, представленные в табл. 1.

Для определения наиболее важных факторов, влияющих на объем кредитного портфеля коммерческого банка (х-факторов), был проведен экспертный опрос, в котором экспертами выступили сотрудники Банка — 8 человек. Для определения весомости каждого х-фактора (т. е. присвоения каждому из них балльной оценки и коэффициента важности) было проведено маркетинговое исследование, в ходе которого экспертам было пред-

ложено проранжировать х-факторы из табл. 1 в порядке убывания их значимости.

Таблица 1

Факторы, влияющие на объем кредитного портфеля коммерческого банка

Обозначение Наименование фактора

XI процентная ставка по кредиту

Х2 ставка рефинансирования

Хз уровень инфляции

Х4 наличие обеспечения

Х5 максимальная сумма кредита, которую может получить один заемщик

Хб срок кредитования

Рассчитаем сумму рангов, используя матрицу, и представим данные в табл. 2.

Таблица 2

Матрица рангов, отобранных для моделирования, и коэффициенты важности

Эксперт XI х2 Хз Х4 Х5 Хб Итого

1 4 5 3 6 1 2 21

2 1 6 5 4 2 3 21

3 1 3 5 2 4 6 21

4 1 3 4 2 5 6 21

5 1 5 6 3 2 4 21

6 1 6 5 3 4 2 21

7 1 6 5 2 4 3 21

8 1 5 4 6 3 2 21

Ранг 11 39 37 28 25 28 168

^важности 0,0655 0,2321 0,2202 0,1667 0,1488 0,1667 1,0000

Проранжируем факторы в порядке увеличения суммы рангов (расчеты сделаны на основе метода экспертных оценок, в соответствии с которыми наиболее значимый фактор имеет наименьшую сумму рангов) и построим диаграмму, которая более наглядно выразит приоритетность факторов (рис. 2).

Из гистограммы видно, что наиболее приоритетными факторами, по мнению экспертов, являются процентная ставка по кредиту (хО, максимальная сумма кредита, которую может получить один заемщик (х5) (далее — максимальная сумма кредита), а также срок кредитования (хе). Осталь-

ные факторы в наименьшей степени влияют на объем кредитного портфеля Банка.

Рис. 2. Приоритетность факторов

Далее рассчитаем коэффициенты важности, используя матрицу рангов, по формуле (1)

а, (К

важности

. X Рангов 168

О)

и внесем полученные результаты в табл. 2 [1, с. 85].

Значения коэффициентов важности подтверждают характер распределения, полученный по гистограмме (рис. 2).

На следующем этапе исследования будут построены модели зависимости результативного показателя (объема кредитного портфеля Банка) от выбранных экспертами двух наиболее важных, по их мнению, факторов. Фактор, занявший третье место по степени важности, — срок кредитования — был опущен, поскольку в силу своих особенностей не может быть привязан к временным интервалам: срок кредитования напрямую зависит от целевого использования заемщиками кредитных ресурсов Банка и закрепляется во внутренних регламентах Банка, регулирующих процесс кредитования. С 2007 г. изменений в части сроков кредитования не вносилось, поэтому построение зависимости изменений объема кредитного портфеля Банка от срока предоставленных кредитов за рассматриваемый промежуток времени особого смысла не имеет.

Наше исследование предполагает построение двух таких моделей для физических лиц. Первая модель будет представлять собой статистическую зависимость между остатком ссудной задолженности заемщиков-физических лиц перед Банком и средней величиной процентной ставки с учетом временного фактора I.

Вторая модель будет выражать статистическую зависимость остатка ссудной задолженности от средней величины максимальной суммы кредита для соответствующей категории заемщиков также с учетом временного

фактора t. Параметр t включается в модель с целью уменьшения явления автокорелляции (теорема Фриша—Boy) в случае использования временных рядов.

Для построения модели введем следующие обозначения:

у — среднемесячный остаток ссудной задолженности за квартал (в млн руб.);

x¡ — среднемесячная процентная ставка за квартал (в %);

%2 — среднемесячная максимальная сумма кредита за квартал (в млн

руб.);

t — фактор времени.

После проведения комплексного регрессионно-корелляционного анализа были построены модели зависимости объема кредитного портфеля Банка (у) от выбранных ранее х-факторов — процентной ставки по кредиту (*/), а также максимальной суммы кредита (х?) с учетом временного фактора t (табл. 3).

Таблица 3

Модели зависимости объема кредитного портфеля Банка от размера процентной ставки и максимальной суммы кредита

Наименование фактора Модели

Процентная ставка (х;) у1х = 2458,66 + 438,69*! + 368,71/

Максимальная сумма кредита (x¡) у^ = 9275,56 + 8139,83х2 + 233,84í

В качестве моделей были использованы линейные уравнения вида ух = ай +а{х + а21, где значения параметров а„, а, и а2 определялись с использованием метода наименьших квадратов (МНК). В отношении модели зависимости уч = 7945,6 + 20266х, поле корреляции положительное, т. е. зависимость между хг и у прямая (если хг возрастает следовательно, у тоже возрастает если х2 убывает 4, то и у убывает ],). В отношении модели уц = 12630 + 47,932^ наблюдается отрицательное поле корреляции, т. е. зависимость обратная: если Х1 возрастает то у убывает I, и наоборот.

Результаты проведенных расчетов позволяют сделать следующие выводы:

1) при прочих равных условиях, если процентная ставка по кредиту увеличивается на 1 %, то остаток ссудной задолженности физических лиц увеличивается лишь на 47,93 млн руб. Отметим, что объем кредитного портфеля будет значительно увеличиваться в связи со снижением процентной ставки, так как появится спрос со стороны населения на различные виды кредитов;

2) при прочих равных условиях, если максимальная сумма кредита увеличивается на 1 млн руб., то объем кредитного портфеля Банка в разрезе ссудной задолженности физических лиц увеличивается на 20 266 млн руб. при выдаче кредитов более 20 тыс. заемщиков.

Интерпретацию параметра можно дать и в процентном отношении, используя коэффициент эластичности по формуле (2) [1, с. 112]:

э = |г>| •=(%)• (2)

у

Таким образом, увеличение максимальной суммы кредита на 1 % от среднего уровня приведет к увеличению объема кредитного портфеля в части ссудной задолженности физических лиц на 0,41 %.

Таким образом, комплексное использование регрессионных и трен-довых моделей позволяет провести анализ факторов, влияющих на формирование кредитного портфеля коммерческого банка, а также выявить зависимость между результативным показателем и выбранным фактором.

Однако следует иметь в виду, что статистическое моделирование дает наилучшие результаты при условии достаточного объема достоверной информации.

Библиографический список

1. Елисеева И.И. Статистика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой; И.И. Егорова. M.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2003.

2. Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики / под ред. Р.А. Шмойловой, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова. М.: Финансы и статистика, 2005.

N.A, Chapkina

Formation of the retail loan portfolio of commercial banks, taking into account various factors jn the example of the north -east bank "Sberbank" of Russia.

Considered complex use of regressive and trend models of credit portfolio of a commercial bank.

Keywords: credit portfolio of a commercial bank, a "seasonal prevalence" index, a confidential interval of the prediction, the complex regressive and correlative analysis.