CC BY
103
Удк 336.77.067
оценка работы банков с проблемной задолженностью юридических лиц
В. В. МИТРОХИН, кандидат экономических наук, профессор кафедры финансов и кредита Е-mail: mitrokhin_vlad@mail.ru
В. В. СТУКАЛОВ, аспирант кафедры финансов и кредита Е-mail: stukalovvv@rambler.ru Мордовский государственный университет
им. Н. П. Огарева
В статье рассмотрена система показателей для оценки работы коммерческого банка с проблемной задолженностью юридических лиц, разработаны критерии эффективности в данной сфере и установлены оптимальные параметры чувствительности итоговых показателей эффективности.
Ключевые слова: просроченная задолженность, урегулирование, эффективность, «плохие долги».
Большинство стран, когда-либо вступавших в экономический кризис, рано или поздно сталкивались с проблемой увеличения «плохих долгов», проявлявшейся в стремительном росте просроченной задолженности и общем снижении качества кредитного портфеля. В этом отношении начавшийся осенью 2008 г. кризис неплатежей по кредитам практически всех категорий заемщиков (главным образом организаций реального сектора экономики) стал, пожалуй, основной проблемой российского банковского сектора на ближайшие несколько лет.
Как свидетельствует практика, одним из ключевых аспектов в работе по урегулированию «плохих долгов» традиционно выступает обеспечение достоверной оценки основных качественных и количественных параметров реализуемых банками в этом отношении мероприятий. Поэтому необходимо сформировать соответствующую
методологическую базу, которая позволила бы внешнему пользователю, исходя из общедоступных финансовых данных, оценить организацию работы банка с проблемной задолженностью нефинансовых организаций и сделать вывод о степени ее эффективности.
Для формирования такой оценки предлагается выделить следующие направления анализа (система показателей приведена в табл. 1):
— анализ состояния кредитного портфеля банка;
— оценка состояния проблемной (просроченной) задолженности;
— анализ урегулирования проблемной задолженности;
— оценка эффективности проведенных мероприятий.
В качестве источника информации по каждому из представленных направлений целесообразно использовать общедоступные данные основных форм отчетности коммерческого банка: оборотной ведомости по счетам бухгалтерского учета (Ф. 0409101) и отчета о прибылях и убытках (Ф. 0409102), утвержденных положением Банка России от 26.03.2007 № 302-П.
С практической точки зрения целесообразно на основе разработанной системы показателей провести оценку соответствующих мероприятий, реализованных крупнейшими российскими банка-
Таблица 1
система показателей работы банка с проблемной задолженностью юридических лиц
№ пункта Показатель Методика расчета
1. Состояние кредитного портфеля
1.1 Остаток задолженности по кредитам (кредитный портфель), всего Остатки по счетам (знак «—» означает «с...по...»): 44101 — 44109, 44201 - 44210, 44301 - 44310, 44401 - 44410, 44501 - 44510, 44601 -44610, 44701 - 44710, 44901 - 44910, 45001 - 45010, 45201 - 45210, 45301 - 45310, 45401 - 45410, 45501 - 45510, 45601 - 45607, 45701 -45707, 45801, 45802, 45803, 45804, 45805, 45806, 45807, 45808, 45809, 45810, 45811, 45812, 45813, 45814, 45815, 45817
1.2. Остаток задолженности по кредитам НФО (портфель кредитов нефинансовым организациям) Остатки по счетам: 44601 - 44610, 44701 - 44710, 44901 - 44910, 45001 - 45010, 45201 - 45210, 45301 - 45310, 45401 - 45410, 45806, 45807, 45809, 45810, 45812, 45813, 45814
1.3. Доля кредитов нефинансовым организациям в общем объеме кредитного портфеля (п. 1.2) / (п. 1.1)
1.4. Средний срок кредитов нефинансовым организациям в кредитном портфеле банка (оценка), дн. Остатки по счетам: [(44601 + 44701 + 44901 + 45001 + 45201 + 45301 + 45401) + 15,5 х (44603 + 44703 + 44903 + 45003 + 45203 + 45303 + 45403) + (44604 + 44704 + 44904 + 45004 + 45204 + 45304 + 45404) + + 60,5 х (44605 + 44705 + 44905 + 45005 + 45205 + 45305 + 45405) + 135,5 х (44606 + 44706 + 44906 + 45006 + 45206 + 45306 + 45406) + 273 х (44607 + 44707 + 44907 + 45007 + 45207 + 45307 + 45407) + 730,5 х (44608 + 44708 + 44908 + 45008 + 45208 + 45308 + 45408) + 1826 х (44609 + 44709 + 44909 + 45009 + 45209 + 45309 + 45409)] / (п. 1.2)
1.5 Объем новых кредитов, выданных нефинансовым организациям Обороты по дебету счетов: 44601 - 44610, 44701 - 44710, 44901 -44910, 45001 - 45010, 45201 - 45210, 45301 - 45310, 45401 - 45410, 45806, 45807, 45809, 45810, 45812, 45813, 45814.
1.6 Коэффициент выдачи (НФО) (п. 1.5) за период / (п. 1.2) на конец периода
1.7 Средний срок новых кредитов, выданных НФО, (оценка), дн. [Обороты по дебету счетов, находящихся в числителе показателя (п. 1.4)] / (п. 1.5) '
2. Состояние проблемной (просроченной) задолженности
2.1 Просроченная задолженность, всего Остатки по счетам: 45801 - 45817
2.2. Просроченная задолженность по кредитам НФО Остатки по счетам: 45806, 45807, 45809, 45810, 45812, 45813, 45814
2.3. Доля просроченной задолженности по кредитам НФО в общем объеме просроченной задолженности (п. 2.2) / (п. 2.1)
2.4 Уровень просроченной задолженности по кредитам — всего (п. 2.1) / (п. 1.1)
2.5 Уровень просроченной задолженности по кредитам НФО (п. 2.2) / (п. 1.2)
2.6 Величина резервов на возможные потери по ссудам по кредитам НФО (оценка) Остатки по счетам: 44615, 44715, 44915, 45015, 45215, 45315, 45415, [45818 х (п. 2.3)]
2.7 Уровень покрытия портфеля кредитов НФО резервами на возможные потери по ссудам (оценка) (п. 2.6) / (п. 1.2)
2.8 Уровень покрытия просроченной задолженности НФО резервами на возможные потери по ссудам (оценка) [45818 х (2.3)] / (2.2)
3. Урегулирование проблемной задолженности нефинансовых организаций
3.1 Имущество, приобретенное по договорам отступного (за период) Обороты по дебету счета 61011 за соответствующий период
3.2 Имущество, ранее приобретенное по договорам отступного, но не использованное банком в собственной деятельности. Остаток по счету 61011
3.3 Сумма уступленных прав требования по договорам цессии (за период) Обороты по дебету (кредиту) счета 61209 за соответствующий период х (п. 2.3 всего)
Окончание табл. 1
№ пункта Показатель Методика расчета
3.4 Сумма переуступленных прав требования по договорам цессии (за период) Обороты по дебету (кредиту) счета 61212 за соответствующий период
3.5 Сумма списанной проблемной задолженности по кредитам НФО (за период, оценка) Обороты по дебету счета (91803 + 91702) за соответствующий период х (п. 2.3 всего)
3.6 Остаток списанной проблемной задолженности по кредитам НФО (оценка) Остаток по сч. (91802 + 91704) х (п. 2.3 всего)
3.7 Пролонгация действующих кредитов (качественная оценка) -< ""Отсутствие р оста кредитного портфеля. Относительно высокий коэффициент выдачи. Увеличение среднего срока кредитов в кредитном портфеле. Увеличение среднего срока новых (вновь выданных) кредитов. ^Рост уровня резервирования
4. Оценка эффективности работы с проблемной задолженностью по кредитам НФО
4.1 Процентные доходы по кредитам Строки (Ф. 0409102): 11106, 11107, 11109, 11110, 11112, 11113, 11114
4.2 Доходность кредитного портфеля (п. 4.1 за квартал) / (п. 1.2)
4.3 Доходы от реализации имущества Строка (Ф. 0409102): 16302
4.4 Уровень финансовых потерь (УФП) по кредитным операциям (п. 3.6) / (п. 1.2)
Примечание: НФО — нефинансовые организации.
ми в период наиболее активной фазы финансового кризиса в стране: в октябре 2008 г. — марте 2010 г. (При этом в выборку необходимо включить банки с долей кредитов юридическим лицам не ниже 75 % от совокупного кредитного портфеля — табл. 2).
Комментируя полученные результаты, следует отметить, что среди основных методов урегулирования проблемной задолженности в анализируемый период наиболее широкое распространение в большинстве рассматриваемых банков получила пролонгация действующих кредитных договоров. Основной упор на нее был сделан в конце 2009 — начале 2010 г., когда по мере снижения рентабельности собственной деятельности и роста процентных ставок по кредитам многие заемщики столкнулись с невозможностью обслуживать задолженность по имеющимся кредитам в соответствии с установленными ранее графиками. Кроме того, многими банками активно использовались инструменты уступки и переуступки прав требования (Банк ВТБ, ОАО КБ «Петрокоммерц», Сбербанк России, Газпромбанк, ЗАО «ЮниКредит Банк») и принятия имущества по договорам об отступном (Банк ВТБ, Россельхозбанк, Банк «Возрождение»).
Что касается практики списания безнадежной задолженности по кредитам нефинансовых организаций (НФО), то анализ данных табл. 2 показывает, что основной ее объем сосредоточился в Сбербанке России, Банке ВТБ, Международном промышленном банке. При этом необходимо отметить, что в целом по группе рассматриваемых
банков за полтора года уровень финансовых потерь от списания задолженности вырос с 0,43 до 0,51 % от величины кредитного портфеля. Если же говорить об агрегированной качественной оценке эффективности работы банков с проблемной задолженностью нефинансовых организаций, то ее предлагается проводить на основе критериев, указанных в табл. 3.
Представляется, что одним из способов обобщения критериев, приведенных в табл. 3, и, соответственно, формирования единого показателя эффективности работы банка с проблемной задолженностью юридических лиц (назовем его EFF) может стать его расчет по формуле:
ЕЩ = ЦК^,
П КОБр
где EFF¡ — показатель эффективности работы /-го банка с проблемной задолженностью юридических лиц;
КПщ — критерии, влияющие на EFF в прямой зависимости;
КОБу — критерии, влияющие на EFFв обратной зависимости.
Однако использование данного подхода на практике будет осложнено необходимостью решения ряда проблем.
Во-первых, это неравномерный уровень отклонения каждого из рассматриваемых показателей относительно среднего значения по нескольким банкам: значение одного показателя может колебаться
Таблица 2
Оценка мероприятий по урегулированию проблемной задолженности по кредитам нефинансовым организациям в крупнейших российских банках в 2008—2010 гг.
Мероприятия
Наименование IV квартал 2008 I квартал 2009 II квартал 2009 III квартал 2009 IV квартал 2009 I квартал 2010
ОАО «Сбербанк России» О, С П, С Ц, С П, С П, О, Ц, С О, Ц, С*
Банк ВТБ (ОАО) С П* О, Ц* Ц* П, О, Ц * П*
Газпромбанк (ОАО) Ц Ц Ц П П, Ц, С П
ОАО «Россельхозбанк» О, С Ц Ц, С Ц П, О, Ц О
АКБ «Банк Москвы» (ОАО) + П П
ЗАО «ЮниКредит Банк» Ц, С Ц * П, Ц* О, Ц* Ц*
ОАО «АЛЬФА-БАНК» + * П* * * * П*
ОАО «Промсвязьбанк» + * * П* * П, О, Ц, С* Ц, с*
ОАО «Банк «Санкт-Петербург» С П * Ц, с* П, С*
ЗАО «Международный Промышленный Банк» + П
ОАО «Банк ВТБ Северо-Запад» Ц, С П, О, С О, Ц П, О, Ц О*
АКБ «АК БАРС» (ОАО) + П П, О, Ц О
ОАО «Нордеа банк» Ц Ц Ц Ц П, Ц П, Ц
ОАО «НОМОС-БАНК» + * П* * П* П* *
ОАО Банк «Возрождение» + * П* * * П* *
Банк ЗЕНИТ (ОАО) + * * * * * *
ОАО Коммерческий банк «Петрокоммерц» Ц, с* П, Ц* Ц, с* О, Ц, С* П, О, Ц * Ц*
АКБ «Московский индустриальный Банк» (ОАО) П П, О, Ц Ц
Московский Кредитный Банк (ОАО) + П П О, Ц, С П, Ц
ЗАО Коммерческий банк «ГЛОБЭКС» Ц Ц Ц, С П, О
Всего по банкам, раскрывшим информацию П О Ц С П О Ц С П О Ц С П О Ц С П О Ц С П О Ц С
об оборотах по счетам (11 из 20) 0 2 5 7 3 0 5 1 4 2 5 4 3 2 7 2 8 7 4 5 4 4 2
Примечание: П - пролонгация, О - отступное, Ц - цессия, С - списание за счет резервов; символом «*» выделены позиции, характеризующиеся значениями уровня просроченной задолженности выше среднего по российским кредитным организациям или сопоставимыми с ним; знаком «+» выделены банки, не раскрывшие информацию об оборотах по счетам бухгалтерского учета за период с 01.10.2008 по 01.04.2010.
Таблица 3
Критерии эффективности работы банка с проблемной задолженностью юридических лиц
Критерий Методика расчета
jKj — хронологический коэффициент доходности кредитного портф^я (RateofPortfolio Chronological) — показывает, в какой мере уровень доходностиКП в последнем отчетном квартале изменился в сравнении со средним уровнем доходностив предшествующие периоды tttf ДЩ> кв.2010 г.) (ДКП(Ш кв.2009г?) + ДЩы кв.2009 г))/"2 где RPchr — хронологический коэффициент доходности кредитного портфеля; ДКП — уровеньдоходностиКПзаопределенныйпериод
К2 — средний коэффициент доходности кредитного портфеля (Rate ofPortfolio Aver-а^оТ — отражает уровень доходностиКП в о тдельном банке в с равнении с аналогичным показателем в среднем по совокупности исследуемых банков дкп пп ^ (средний за ПЬи.2008г.-Ьг«.2010г.) AVR ТТКП ' М^11 (средний за ПЬи.2008г-Ьи.2010г.) где RPavr — средний коэффициент доходности кредитного портфеля; Д]Л1ссрддШ — ср едни й уров еньдоходностиКПбанка за период; ДКП средний — среднийуровень доходностиКПсовокупностиисследуе-мых банков запериод
K3 — коэффициент роста кредитного портфеля (Portfolio Growth Rate) — показывает, в какой мере величина КП на последнюю отчетную дату изменилась в сравнении с предшествующим периодом КП PGR — 01.10.2008 КП J 01.04.2010 где PGR — коэффициент роста кредитного портфеля; КП — величина КП банка на определенную дату
Окончание табл. 3
критерий Методика расчета
K4 — хронологический коэффициент уровня просроченной задолженности (Overdue Loans Rate Chronological) — показывает, в какой мере изменился темп роста уровня просроченной задолженности в последнем отчетном квартале в сравнении с темпами роста в предшествующих периодах У ^ Пр01.04.2010 У г, Пр01.01.2010 ОрКСНЯ = , \ 0,25 , 1 У V Пр01.01.2010 У V Пр01.01.209 / где OLRCHR — хронологический коэффициент уровня просроченной задолженности; УПр — уровень просроченной задолженности на определенную дату
K5 — средний коэффициент уровня просроченной задолженности (Overdue Loans Rate Average) — отражает уровень просроченной задолженности в отдельном банке в сравнении с аналогичным показателем в среднем по совокупности исследуемых банков У глт О Пр01.04.2010 ОрКАУК = у- > Прс 01.04.2010 где OLRArR — средний коэффициент уровня просроченной задолженности; Уп _ УР0вень просрочки в банке на определенную дату; УПрс — средний уровень просрочки по совокупности исследуемых банков наопределенную дату
K6 — отношение суммы доходов от реализации имущества к средней величине кредитного портфеля (Accepted Property Rate) — отражает уровень полученных доходов от реализации имущества за какой-либо период в сравнении с аналогичным показателем в среднем по совокупности исследуемых банков Арр = ДРИвсего • КПсреднее АУК ДРИ КП М всего среднее где APRAVR — отношение суммы ДРИ к средней величине КП; ДРИ — доходы банка от реализации имущества; ДРИ — доходы от реализации имущества по совокупности исследуемых банков; КП^„„„„ — средняя величина КП банка; среднее х КП — средняя величина КП совокупности исследуемых банков среднее
Kj — коэффициент накопленияимущества (Accepted PropectyPosition) — x-ç> актеризует уровень возможных доходов банка от реализации в будущем остаткаимущества, принятого в судебноми внесудебном порядке Арр _ ^01.04.2010 , КП01 042010 #01.04.2010 ^^01.04.2010 где АРР — коэффициент накопления имущества; И— остаток не реализованного (не использованного) банком имущества; И — остаток нереализованного(неиспользованного) имущества по совокупностиисследуемыхбанков
K8 — хронологический коэффициент уровня финансовых потерь от списания проблемной задолженности за баланс (Financial Losses Rate) — показывает, в какой мере в течение исследуемого периода изменился уровень задолженности, списанной банком за баланс ОСП КП ррр = ^^ ^ 01.04.2010 • 01 102008 СНК ОСП КП ' 01.10.2008 01.04.2010 где FLRCHR — хронологическийкоэффициентфинансовых потерь; ОСП — остаток задолженности, списанной за баланс
K) — средний коэффициент уровня финансовых потерь от списания проблемной задолженности за баланс (Financial Losses Rate) — отражает уровень списанной задолженности в отдельном банке в сравнении с аналогичным показателем в среднем по совокупности исследуемых банков Т7Т и ОСП01.04.2010 • КП01 04 2010 гЬКаук = • , ОСП 01.04.2010 К#01.04.2010 где FLRArR — хронологический коэффициент финансовых потерь; ОСП — остаток безнадежной задолженности, списанной банком за баланс; ОСП — остаток безнадежной задолженности, списанной за баланс, по совокупности исследуемых банков
K10 — ликвидная позиция банка (Liquidity Position) — представляет собой произведение двух множителей, первый из которых характеризует годовое изменение отношения величины ликвидных активов к чистым активам, а второй — значение данного показателя (степень ликвидности активов) относительно среднего значения по нескольким банкам рр = Г ЛА01.01.2010 • ^01.01.2009 •^01.01.2010 % ЧА01012010 V ЛА01.01.2009 ЧА01.01.2010 /V ЛА01.01.2010 ЧА01.01.2010 у где LP — агрегированный коэффициент ликвидности активов банка; ЛА — величина ликвидных активов банка; ЛА — величина ликвидных активов в целом по совокупности исследуемых банков; ЧА — величина чистых активов банка; ЧА — величина чистых активов в целом по совокупности исследуемых банков
Примечание: КП — кредитный портфель.
от 0,9 до 1,1, а другого — от 0,2 до 5,0. Это не позволит в более или менее равной степени учесть влияние каждого из критериев и рассчитать в достаточной степени достоверный итоговый показатель.
Во-вторых, это невозможность использовать так называемые «весы» к каждому из критериев, чтобы контролировать степень их влияния на итоговый показатель с учетом реалий сложившейся банковской практики.
Выходом из данной ситуации, на взгляд авторов, является использование следующего правила, позволяющего максимально приблизить к единице совокупность каких-либо чисел х и, тем самым, снизить степень отклонения от среднего значения
lim К к = 1,
Kj 3
где к - поправочный коэффициент к критерию
К.;
К.. - значение j-го критерия для i-го банка.
(х - среднеквадратическое отклонение для у-го критерия;
Ку - расчетное значение у-го критерия для /-го банка;
п - число исследуемых банков (допустим, 20) Таким образом, при формировании агрегированного показателя эффективности работы банка с проблемной задолженностью юридических лиц (EFF) задача состоит в том, чтобы согласно формуле (1) при определенном значении коэффициента ку. обеспечить необходимую степень вариации V. для каждого из критериев у
= lim v7 (к ); Vj (к ) =
(Kj- Kj )2
Kj
где V . (к) - некоторая функция V . от к.
Это достигается простым подбором коэф-
Таким образом, учитывая, что к. может при- фициента к.. Результаты данных вычислений
нимать как положительное, так и отрицательное значения, формула расчета показателя Е/Упримет следующий вид
^=П К'.
Однако с введением поправочного коэффициента к. обозначенные проблемы остаются нерешенными. Необходимо обеспечить объективность регулирования коэффициента к .
На практике в качестве оценки степени колеблемости какого-либо показателя довольно часто используется коэффициент вариации, который применительно к рассматриваемой ситуации рассчитывается по формуле:
приведены в табл. 4. Обоснование установленных коэффициентов вариации значений критериев К. приведено в табл. 5.
Таким образом, формула расчета показателя EFF примет вид
EFF = RPa • OLR.,„,
• RPav >pps.
>PGR0 360 • OLRr
0,104 T>T>0,140
pp • FLR,,
с.
vj —
К
с 3 =
j
I (Kj -K3 )2
(1)
n
где V . - коэффициент вариации для у-го критерия;
К - среднее расчетное значение у-го критерия
для нескольких банков;
• гья^-0Л25 • ЬР0Л22. В целях классификации банков по уровню эффективности работы с проблемной задолженностью юридических лиц установим следующую шкалу интерпретации значений показателя EFF:
- более 1,15 - высокая эффективность;
- от 0,75 до 1,15 - достаточная эффективность;
- менее 0,75 - недостаточная эффективность. Для повышения достоверности результатов
расчетов предлагается исключить из итогового рейтинга:
Таблица 4
Параметры чувствительности показателя EFF
n
5,000
0,295
0,955
0,082
0,220
Показатель Критерии оценки работы банка с проблемной задолженностью юридических лиц (/)
Доходность портфеля Рост портфеля Уровень просроченной задолженности Доходы от реализации имущества Остаток принятого имущества Уровень потерь от списания проблемной задолженности за баланс Уровень ликвидности
RP chr rpavr PGR olrchr olravr apravr APP flrchr flravr LP
V* j 0,250 0,050 0,100 0,200 0,050 0,100 0,100 0,100 0,200 0,100
к. 1 5,000 0,295 0,360 -0,955 -0,082 0,104 0,140 -0,220 -0,125 0,122
Ограничения - - - - > 0,950 > 0,950 > 0,950 > 1,000 - -
*Значение коэффициента вариации с учетом установленных ограничений на значения критериев.
Таблица 5
Обоснование установленных коэффициентов вариации
степень влияния на EFF V. 1 К.. 1 Обоснование
Высокая > 0,200 ЯР CHR Обеспечение роста доходности кредитного портфеля — одна из основных задач банка как коммерческой организации. Урегулирование проблемной задолженности как раз и направлено на сохранение текущего уровня доходов банка
0Ыст Снижение / рост уровня просрочки в I квартале 2010 г. — итог работы банка с проблемной задолженностью на протяжении предшествующих 1,5 лет. Если произошло снижение этого показателя / замедление темпов его роста, значит банком были приняты верные шаги по урегулированию просрочки
Списание проблемной задолженности — это не всегда эффективный шаг. Тот факт, что банку приходится списывать большой объем просрочки говорит о неэффективности всех ранее принятых в отношении нее мер
Средняя 0,100 PGR Имеется противоречие. Обеспечение роста кредитного портфеля не является задачей подразделений по работе с проблемными активами. Однако этот рост свидетельствует о грамотной кредитной политике, реализуемой в банке
РР$лт Доходы от реализации имущества — важный показатель работы банка. Однако данный показатель отражает лишь частные случаи урегулирования проблемной задолженности
РР Чем больше остаток принятого имущества, тем выше возможные доходы банка от его реализации в будущих периодах. Однако данный показатель отражает лишь частные случаи урегулирования проблемной задолженности
FLRCHR Рост данного показателя не всегда однозначно свидетельствует о снижении эффективности работы с проблемной задолженностью. Его нужно рассматривать в увязке со средним уровнем списания задолженности
Обеспечение высокого уровня ликвидности активов является важным фактором в любом направлении деятельности банка. Однако напрямую это не связано с работой по урегулированию проблемной задолженности. Следует рассматривать данный критерий как дополнительный
Низкая 0,050 ^лт Определяющее влияние на уровень доходности кредитного портфеля отдельного банка оказывает уровень применяемых процентных ставок по кредитам. Поэтому высокий уровень средней доходности кредитного портфеля в меньшей степени связан с результатами работы с проблемной задолженностью. Необходимо рассматривать в увязке с хронологическим показателем
0Шлт Уровень просроченной задолженности в отдельном банке без учета его динамики достаточно редко отражает реальный уровень проблемности кредитного портфеля банка. Даже с учетом установленных ограничений данный критерий не должен оказывать существенного влияния на итоговый показатель. Необходимо рассматривать в увязке с хронологическим показателем
1) банки, по которым установлены ограничения согласно табл. 4 одновременно по всем предусматривающим такие ограничения критериям;
2) банки, значение критерия ОЬ^ш для которых с учетом поправочного коэффициента составляет 0,700, при наличии установленного согласно табл. 4 ограничения на критерий 0£^т.
В соответствии с этим подходом проведем анализ эффективности соответствующих мероприятий в 20 крупнейших российских банках, указанных выше.
Анализ расчетов, представленных в табл. 6, показывает, что четыре анализируемых банка расположились в верхней части таблицы с достаточно высоким значением показателя EFF (более 0,900).
При этом ОАО «Россельхозбанк», АКБ «Банк Москвы» и ОАО «Банк ВТБ Северо-Запад» оказались в группе банков с наиболее высокой эффективностью работы с проблемной задолженностью юридических лиц (ОАО «Россельхозбанк» — за счет существенного роста кредитного портфеля, сохранения его доходности и достаточно низкого уровня потерь от списания безнадежной задолженности; АКБ «Банк Москвы» — за счет роста кредитного портфеля, заметного сокращения темпов роста уровня просроченной задолженности и достаточно низкого уровня финансовых потерь; ОАО «Банк ВТБ Северо-Запад» — за счет большого объема имущества, принятого по договорам отступного, и роста кредитного портфеля).
Таблица 6
Распределение крупнейших российских банков по уровню эффективности работы с проблемной задолженностью нефинансовых организаций (оценка)
Место по объему кредитов НФО Наименование Оценка эффективности работы с проблемной задолженностью
EFF Характеристика
Значение Рейтинг
18 АКБ «Московский индустриальный Банк»* 2,126 - Высокая эффективность (банки, характеризующиеся: — ростом кредитного портфеля; — преимущественно снижением темпов роста просрочки; — преимущественно низким уровнем финансовых потерь; — снижением доходности КП)
19 Московский Кредитный Банк* 1,605 -
13 ОАО «Нордеа банк»* 1,458 -
4 ОАО «Россельхозбанк» 1,311 1
5 АКБ «Банк Москвы» (ОАО) 1,158 2
11 ОАО «Банк ВТБ Северо-Запад» 1,155 3
1 ОАО «Сбербанк России» 0,943 4 Достаточная эффективность (банки, характеризующиеся: — отсутствием быстрого роста кре-
2 Банк ВТБ (ОАО) 0,932 5
12 АКБ «Банк Москвы» (ОАО) 0,901 6
6 ЗАО «ЮниКредит Банк» 0,863 7 дитного портфеля; — повышенным уровнем финансовых потерь; — замедлением темпов роста уровня просрочки; — снижением доходности КП)
7 ОАО «АЛЬФА-БАНК» 0,824 8
15 ОАО Банк «Возрождение» 0,806 9
16 Банк ЗЕНИТ (ОАО) 0,771 10
20 ЗАО Коммерческий банк «ГЛОБЭКС» 0,685 11 Недостаточная эффективность (банки, характеризующиеся: — отсутствием роста кредитного портфеля; — высоким уровнем финансовых потерь; — сохранением высоких темпов роста уровня просрочки)
10 ЗАО «Международный Промышленный Банк»* 0,602 —
3 ОАО Газпромбанк 0,602 12
8 ОАО «Промсвязьбанк» 0,571 13
9 ОАО «Банк «Санкт-Петербург» 0,537 14
17 ОАО Коммерческий банк «Петрокоммерц» 0,486 15
14 ОАО «НОМОС-БАНК» 0,476 16
*Банки, исключенные из выборки в соответствии с критериями повышения достоверности результатов расчетов.
Максимально приблизились к группе банков с наивысшей оценкой эффективности проведенной работы:
— Сбербанк России — за счет роста доходности и сохранения высокой степени ликвидности активов. Недостатки: сравнительно высокий уровень потерь от списания безнадежной задолженности и возобновивший рост уровня просроченной задолженности в I квартале 2010 г.;
— Банк ВТБ — за счет большого объема имущества, принятого по договорам отступного, и сохранившегося при этом роста кредитного портфеля. Недостатки: заметное снижение доходности кредитного портфеля и невысокий уровень ликвидности активов.
Что касается третьего по величине портфеля кредитов НФО российского банка — ОАО «Газпромбанк», то по итогам расчетов, проведенных на основе предложенной методики, он оказался в группе с недостаточной эффективностью. Как показал анализ, главными сдерживающими факторами для него могли стать: заметное снижение
уровня доходности кредитного портфеля, рост уровня финансовых потерь от списания безнадежной задолженности и невысокий уровень ликвидности активов.
Таким образом, видно, что финансовый кризис самым непосредственным образом отразился на качестве кредитного портфеля российских коммерческих банков и характере их работы с проблемной задолженностью юридических лиц. Авторами предпринята попытка на основе исключительно внешних (официальных) источников провести оценку работы коммерческого банка с проблемной задолженностью юридических лиц в условиях кризиса. Результаты оценки показали достаточно высокий уровень эффективности такой работы в наиболее крупных российских банках — преимущественно за счет роста кредитного портфеля и его доходности, замедления роста уровня просроченной задолженности и поддержания уровня финансовых потерь на достаточно низком уровне. Тем не менее совершенно очевидно, что без учета внутренней (инсайдерской) информации
невозможно в полной мере достоверно оценить 2. реальную ситуацию в сфере урегулирования проблемной задолженности в каком-либо отдельном банке.
Наметившаяся в настоящее время тенденция к 3. росту кредитного портфеля банков и реализованный комплекс мероприятий по повышению качества корпоративного портфеля позволяют надеяться на снижение уровня проблемной задолженности 4. юридических лиц к концу текущего года.
Список литературы
5.
1. Методологические комментарии к таблицам
«Обзор банковского сектора Российской Фе- 6. дерации». 2010. URL: http://cbr.ru/analytics/ bank_system/print. asp?file=Metodol_14.htm.
О правилах ведения бухгалтерского учета в кредитных организациях, расположенных на территории Российской Федерации: положение Банка России от 26.03.2007 № 302-П. Обзор банковского сектора Российской Федерации. Аналитические показатели. 2010. № 88. URL: http://cbr.ru/analytics/bank_system/obs_ 100101.pdf.
Обзор банковского сектора Российской Федерации. Аналитические показатели. 2010. № 92. URL: http://cbr.ru/analytics/bank_system/obs_ 100501.pdf.
Справочник по кредитным организациям. Банк России. URL: http://www.cbr/credit/. Стукалов В. В.«Плохие» долги — основная проблема банковского сектора России // Системное управление. 2009. № 2.
