ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕЛИЧИНЫ РЕЗЕРВОВ ПО ССУДАМ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ КАПИТАЛОМ БАНКА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

в

естник АПК

Экономика

283

УДК 339.71

Серебрякова Е. А.

Serebryakova E. A.

ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕЛИЧИНЫ РЕЗЕРВОВ ПО ССУДАМ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ КАПИТАЛОМ БАНКА

FORMING THE FORECASTING MODEL OF SIZE OF LOANS" RESERVES IN THE MANAGEMENT SYSTEM THE BANK EQUITY

Проведена оценка основных групп кредитов по длительности просроченных платежей с учетом дней просрочки, проданных или списанных за счет резервов банка ссуд и курса Банка России на отчетную дату по кредитам в иностранной валюте. Выявлены основные задачи, которые должны решить региональные коммерческие банки для построения эффективной системы управления капиталом. Определено, что важнейшей из них является прогнозирование величины резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности.

Ключевые слова: резерв на возможные потери по ссудам, модель прогнозирования, управление капиталом банка, кредитный портфель, обеспеченные ссуды, однородные ссуды.

The assessment of primary groups of the credits on duration of overdue payments taking into account the days of the delay which sold or have been written off at the expense of bank reserves of loans and a rate of Bank of Russia on a reporting date on foreign currency loans is carried out. The main objectives which shall solve Regional Commercial Banks for creation of an effective management system by the equity are revealed. It is determined that the most important of them is forecasting of size of allowances for possible losses according to loans, the debt loan and equated to it.

Key words: reserve for possible losses according to loans, a forecasting model, bank capital management, a credit portfolio, the secured loans, uniform loans.

Серебрякова Елена Алексеевна -

старший преподаватель кафедры денежного обращения и кредита Северо-Кавказский федеральный университет, г. Ставрополь

Тел.: (8652) 23-58-39, 8-928-007-16-16 E-mail: alenka-serebro@yandex.ru

Serebryakova Elena Alekseevna -

Senior lecturer Money circulation and credit of the North Caucasus Federal University, Stavropol

Tel.: (8652) 23-58-39, 8-928-007-16-16 E-mail: alenka-serebro@yandex.ru

Одной из важнейших задач, которую предстоит решить региональным банкам для построения эффективной системы управления капиталом, является прогнозирование величины резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности, в том числе по кредитам, предоставленным малому бизнесу и физическим лицам [4, 6]. Ввиду их большого числа и незначительности сумм прогнозирование резервов по каждой отдельной ссуде является чрезмерно сложным, затратным, и, следовательно, нецелесообразным.

В связи с этим, нами разработана модель прогнозирования резервов по портфелям однородных ссуд, предоставленных субъектам малого бизнеса и населению, в основу которой положены таблицы перехода задолженности, отражающие вероятность перемещения ссуды из одной группы риска в другую. При этом период перехода определен в один календарный месяц. В зависимости от длительности просрочки выделяются 14 групп, первая из которых включает в себя задолженность без просроченных платежей, остальные 13 - задолженность с длительностью просрочки, интервалом в 1 календарный месяц. Исходя из этого, в период перехода каждая ссуда может переместиться всего на одну группу вниз.

Для успешного построения таблицы и прогнозирования резервов на следующий месяц,

статистические данные должны охватывать как минимум три отчетных периода. При недостатке информации таблицу следует дополнить данными из другой программы кредитования, сопоставимой по риску с расчетной. Так, для небольших банков целесообразно рассчитывать отдельные таблицы по обеспеченным (ипотечные ссуды, автокредиты и др.) и необеспеченным (кредитные карты) ссудам [7].

Заполнение таблицы осуществляется следующим образом. Первоначально рассчитывается вероятность перехода кредита из одной группы в другую в течение одного календарного месяца:

г^тек

ВШР _ 3i+1_

i ^пред _ ^прод

■ 100%.

(1)

г г

где В"ер - вероятность перехода кредита в 1-ю группу в течение следующего календарного месяца, %;

ЗТ\к - остаток ссудной задолженности в 1+1 группе на текущую отчетную дату из числа кредитов, которые на предыдущую отчетную дату находились в 1-й группе, руб.;

ЗПред - остаток ссудной задолженности в 1-й группе на предшествующую отчетную Дату, руб.;

ЗПрод - величина проданной, либо списанной за счет резервов задолженности 1-й группы в течение прошедшего календарного месяца, руб.

Для того, чтобы исключить влияние краткосрочных колебаний, необходимо произвести усреднение показателей, рассчитав вероятность перехода за последние шесть месяцев [1, 2]. При этом наибольший вес придается последним по времени показателям (формула 2).

Впер.уср _ (01. (впеР-5

вшр

-4

впер-3 )+ 0,2. (впер-2 + Впер-1)+ 0,3. Впер). 100%, (2)

где Впер'уср

усредненная вероятность перехода кредита в 1-ю группу в течение следующего календарного месяца, %; Впср-п _ вероятность перехода кредита в 1-ю группу по результатам расчета за п месяцев до даты прогноза, %.

Указанные выше формулы подходят для всех групп, кроме 1-й и 14-й. Дли них вероятность нахождения кредита в группе рассчитывается по отдельному алгоритму (формула 3).

ВПер.уср _ (0,1 .

( 35мес 3п

3

4 мес

3

3 мес \

3

6 мес

п

З

5 мес

З

4 мес

+ 0,2 •

( 32 мес 3п

З

1мес \

З

3 мес

п

З

2 мес

3т

+ 0,3.Зп

З

1мес

). 100%,

(3)

где ВПер'уср - усредненная вероятность нахождения кредита в п-й группе по окончании следующего календарного месяца, % п - остаток ссудной задолженности в п-й группе за т месяцев до текущей отчетной даты, руб.; 3ПТек - остаток ссудной задолженности в п-й группе на текущую отчетную дату, руб.;

3ш-мес

Далее определяется прогнозная сумма задолженности и величина резервов по каждой группе кредитов (формулы 4 и 5).

зтек Впер.уср

3 .В + ПП, (4)

Зпрог _

100%

где зПрог - прогнозная сумма ссудной задолженности по 1-й группе кредитов, руб.;

ПП - планируемый объем прироста/снижения кредитного портфеля в следующем месяце, руб. (только для 1-й группы, для остальных равен 0).

г^прог (-1 рез рпрог _ 3 ' С

(5)

100%

где Срез - ставка резервирования для 1-й группы кредитов, %.

В данном случае ставка резервирования определяется в соответствии с требованиями главы 5 Положения Банка России от 26.03.2004 г. № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» [1]. Так, в зависимости от типа заемщика и обеспеченности ссуд, для кредитов физическим лицам выделяются следующие портфели:

- обеспеченных ссуд - включают ипотечные ссуды и кредиты на покупку автотранспортных средств (автокредиты);

- ссуд, выданных физическим лицам, которые получают на свои банковские (депозитные) счета, открытые в кредитной

организации, заработную плату и иные выплаты в связи с выполнением трудовых обязанностей (ссуды заемщиков, имеющих счета в банке-кредиторе);

- прочих ссуд [1, 5].

При этом банк имеет право выбирать один из двух вариантов расчета, установленных регулятором. Для ссуд, предоставленных субъектам малого и среднего предпринимательства, также выделяются портфели обеспеченных ссуд (обеспечением по которым являются поручительства фондов поддержки предпринимательства, ипотека, залог автотранспортных средств при условии их государственной регистрации и страхования) и портфели прочих ссуд. Также как и для розничных ссуд, при кредитовании субъектов малого и среднего бизнеса, банки могут применять один из двух вариантов расчета резервов [4].

В рамках Положения Банка России № 254-П в ред. от 25.10.13 г. используется следующее соотношение групп кредитов по длительности просрочки и портфелей однородных ссуд (таблица 1) [1]. Полученные значения резервов могут использоваться для прогноза финансового результата банка, управления его собственным капиталом, принятия управленческих решений о запуске и приостановлении тех или иных программ кредитования [6, 7]. В дальнейшем прогноз рассчитывается ежемесячно и, при необходимости, корректируется по мере получения новых данных (об изменении ставок резервирования, объемов выдачи ссуд и т.д.).

Таблица 1 - Соответствие групп кредитов по длительности просрочки портфелям

однородных ссуд

№ группы Портфель однородных ссуд

1 без просроченных платежей

2 с просроченными платежами продолжительностью от 1 до 30 календарных дней

3-4 с просроченными платежами продолжительностью от 31 до 90 календарных дней

5-7 с просроченными платежами продолжительностью от 91 до 180 календарных дней

8-13 с просроченными платежами продолжительностью от 181 до 360 календарных дней

14 с просроченными платежами продолжительностью свыше 360 календарных дней

естник АПК

Ставрополья

Для оценки применимости предложенной модели в практике региональных банков был произведен расчет прогнозной величины резервов Ставропольпромстройбанк-ОАО. Первоначально рассчитана вероятность перехода ссуд для розничного портфеля и портфеля ссуд, предоставленных малому и среднему бизнесу, результаты которой в агрегированном виде представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Результаты расчета усредненной вероятности перехода ссуд, %

Группа кредитов по длительности просрочки Розничные ссуды Кредиты малому и среднему бизнесу

Обеспеченные Прочие Обеспеченные Прочие

1* 97,2242 98,9860 99,6007 99,9006

2 2,7758 1,0140 0,3993 0,0994

3 88,4109 28,3367 47,0782 13,2135

4 60,7905 72,1872 44,4531 15,7317

5 99,8130 50,7382 9,7546 96,6777

6 99,2461 75,9977 0,0000 33,6770

7 99,4459 65,6320 Х 0,0000

8 98,9904 51,2546 Х Х

9 91,3749 63,3596 Х Х

10 100,0000 97,4717 Х Х

11 97,7358 89,9572 Х Х

12 100,0000 96,0554 Х Х

13 100,0000 98,4270 Х Х

14* 95,5905 95,3857 Х 99,8414

* Для групп 1 и 14 указана вероятность нахождения ссуды в данной группе

При этом следует отметить, что, как для розничных ссуд, так и для кредитов, предоставлен-

ных предприятиям малого и среднего бизнеса, вероятность их перехода из разряда обеспеченных в следующую группу оказалась выше, чем для прочей ссудной задолженности. Так, вероятность перехода розничных кредитов из группы 1 в группу 2 для ссуд, обеспеченных залогом недвижимости и автотранспорта, составила 2,78 %, для прочих ссуд - 1,01 %. Аналогичные показатели ссудной задолженности малого и среднего бизнеса составили 0,40 % и 0,10 % соответственно.

Данный факт в первую очередь объясняется агрессивным наращиванием портфеля необеспеченных ссуд, «размывающим» до определенного момента просроченную задолженность. Также следует отметить, что сумма кредита и, соответственно, величина ежемесячных платежей, по обеспеченным ссудам обычно выше.

Поэтому заемщику, допустившему по тем или иным причинам (потеря работы, утрата трудоспособности и т.п.) просрочку, сложнее вернуться в график платежей.

Далее произведен расчет прогнозной величины резервов Ставропольпромстройбанк-ОАО по портфелям однородных ссуд. При этом использовались прогнозные данные о приросте кредитного портфеля банка в 1 квартале 2014 года. Результаты расчетов (таблица 3) свидетельствуют, что в анализируемом периоде прогнозируется постепенное снижение как ссудной задолженности, так и величины резервов по розничным ссудам (до 798 205 и 280 214 тыс. руб. соответственно). Основной причиной станет постепенное погашение просроченных кредитов из 14 группы по мере реализации мероприятий по работе с проблемной задолженностью (обращение в суд, работа с судебными приставами, обращение взыскания на задол-женное имущество и т.п.).

Таблица 3 - Расчет резервов на возможные потери по розничным ссудам

№ группы Вероятность перехода Прогнозная сумма ссудной задолженности, тыс. руб. Ставка резер виро-вания, % Прогнозная величина резервов, тыс. руб.

01.02.14 01.03.14 01.04.14 01.02.14 01.03.14 01.04.14

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Обеспеченные ссуды

1 97,22 48 893 49 003 49 113 1 244 245 246

2 2,78 1 354 1 357 1 360 2 20 20 20

3 88,41 570 1 197 1 200 10 57 120 120

4 60,79 195 347 728 10 20 35 73

5 99,81 258 195 346 35 90 68 121

6 99,25 1 097 256 194 35 384 90 68

7 99,45 501 1 091 255 35 175 382 89

8 98,99 790 496 1 080 75 593 372 810

9 91,37 0 722 453 75 0 542 340

10 100,00 0 0 722 75 0 0 542

11 97,74 175 0 0 75 131 0 0

Продолжение

№ группы Вероятность перехода Прогнозная сумма ссудной задолженности, тыс. руб. Ставка резервирования, % Прогнозная величина резервов, тыс. руб.

01.02.14 01.03.14 01.04.14 01.02.14 01.03.14 01.04.14

1 2 3 4 5 6 7 8 9

12 100,00 204 175 0 75 153 131 0

13 100,00 259 204 175 75 194 153 131

14 95,59 81 392 77 803 74 372 100 81 392 77 803 74 372

Итого Х 135 688 132 846 129998 Х 83 453 79 961 76 932

Прочие ссуды

1 98,99 428 370 445 445 463 200 1 4 284 4 454 4 632

2 1,01 4 177 4 344 4 517 3 125 130 136

3 28,34 119 1 184 1 231 20 24 237 246

4 72,19 585 86 855 20 117 17 171

5 50,74 368 297 44 50 184 149 22

6 76,00 154 280 226 50 77 140 113

7 65,63 446 101 184 50 223 51 92

8 51,25 86 229 52 75 65 172 39

9 63,36 44 54 145 75 33 41 109

10 97,47 35 43 53 75 26 32 40

11 89,96 3 31 39 75 2 23 29

12 96,06 185 3 30 75 139 2 23

13 98,43 19 182 3 75 14 137 2

14 95,39 217 211 207188 197 628 100 217 211 207 188 197 628

Итого Х 651 802 659 467 668 207 Х 222 524 212 773 203 282

В то же время ожидается существенный рост резервов по первой группе кредитов в связи с масштабной компанией по выдаче населению высокорискованных необеспеченных ссуд [7]. Анализ полученных прогнозных данных по портфелю ссуд малому и среднему бизнесу (таблица 4) позволяет сделать несколько иные выводы.

Таблица 4 - Расчет резервов на возможные потери по ссудам, предоставленным малому и среднему бизнесу

№ группы Вероятность перехода Прогнозная сумма ссудной задолженности, тыс. руб. Ставка резер виро-вания, % Прогнозная величина резервов, тыс. руб.

01.02.14 01.03.14 01.04.14 01.02.14 01.03.14 01.04.14

Обеспеченные ссуды

1 99,60 579 231 611 672 645 930 0,5 2 896 3 058 3 230

2 0,40 2 190 2 313 2 443 1,5 33 35 37

3 47,08 869 1 031 1 089 10 87 103 109

4 44,45 0 386 458 10 0 39 46

5 9,75 0 0 38 35 0 0 13

6 0,00 0 0 0 35 0 0 0

7 Х 0 0 0 35 0 0 0

8 Х 0 0 0 75 0 0 0

9 Х 0 0 0 75 0 0 0

10 Х 0 0 0 75 0 0 0

11 Х 0 0 0 75 0 0 0

12 Х 0 0 0 75 0 0 0

|£естник АПК

-№ 3(15), 2014

Продолжение

№ группы Вероятность перехода Прогнозная сумма ссудной задолженности, тыс. руб. Ставка резервирования, % Прогнозная величина резервов, тыс. руб.

01.02.14 01.03.14 01.04.14 01.02.14 01.03.14 01.04.14

13 Х 0 0 0 75 0 0 0

14 Х 0 0 0 75 0 0 0

Итого Х 582 290 615 402 649 958 Х 3 016 3 235 3 435

Прочие ссуды

1 99,90 1 104 364 1 213 703 1 333 867 1 11 044 12 137 13 339

2 0,10 999 1 098 1 207 3 30 33 36

3 13,21 124 132 145 20 25 26 29

4 15,73 0 20 21 20 0 4 4

5 96,68 0 0 19 50 0 0 10

6 33,68 0 0 0 50 0 0 0

7 0,00 0 0 0 50 0 0 0

8 Х 0 0 0 75 0 0 0

9 Х 0 0 0 75 0 0 0

10 Х 0 0 0 75 0 0 0

11 Х 0 0 0 75 0 0 0

12 Х 0 0 0 75 0 0 0

13 Х 0 0 0 75 0 0 0

14 99,84 3 373 3 368 3 363 75 2 530 2 526 2 522

Итого Х 1108860 1218 321 1338 622 Х 13 629 14 726 15 940

В отличие от розничного портфеля банка, для данного вида кредитных вложений ранее не был накоплен существенный объем кредитов со сроком просрочки более 1 года. Поэтому основой для прироста резервов станет увеличение задолженности по кредитам первой группы, а также постепенный их переход в группы с более высокими ставками резервов [6].

Для оценки прогнозной способности предложенной модели осуществлено сравнение полученных с ее помощью данных с результатами двух альтернативных вариантов расчета. Согласно первому из них, величина резервов в следующем месяце определяется исходя из среднего прироста резервов за последние шесть месяцев (формула 6).

рпрог _ рг

( р 5 мес >6 мес

->4 мес

р бмес р5 мес р 4мес р змее р ¿лес р 1

где Ртек - величина резервов на текущую отчетную дату, руб.;

Ртмес - величина резервов за т мес. до текущей отчетной даты, руб.

Во втором варианте расчета используется средний прирост ссудной задолженности по каждому портфелю однородных ссуд:

■>3мес

>4 мес

■>2 мес

>3 мес

•}1мес

■>2 мес

Л

>1мес

- 6

(6)

рпрог _ гупек

( у5мес

З5

5 мес

З5

5 мес

З5

5 мес

З5

5 мес

5 мес Л

V З

6 мес

6 мес

З6

6 мес

З6

6 мес

З6

6 мес

З6

6 мес

З6

* 6 •

С рез 100%

(7)

где З1тек - остаток ссудной задолженности в 1-м портфеле на текущую отчетную дату, руб.; 3тмес - остаток ссудной задолженности в 1-м портфеле за т месяцев до текущей отчетной даты, руб.;

Срез - ставка резервирования для 1-го портфеля, %.

Полученные с помощью тестируемой модели и двух альтернативных моделей результаты сравнивались с предварительными данными банка о величине резервов в 1 квартале 2014 года (таблица 5).

Результаты тестирования продемонстрировали высокую прогнозную способность предложен-

ной модели. Так, из 12 сделанных с ее помощью прогнозов лишь в одном случае точность оказалась хуже, чем у модели сравнения. При этом во всех рассмотренных случаях отклонение от фактических результатов не превысило 3 %. В то же время у модели сравнения № 1 этот показатель достигал 57,9 %, у модели сравнения № 2 - 30,0 %.

Таким образом, внедрение предложенной модели в практику региональных банков позволит им существенно повысить точность прогнозов динамики резервов и, соответственно, ожидаемого финансового результата.

Таблица 5 - Тестирование модели прогнозирования резервов по портфелям однородных ссуд

Отчетная дата Прогнозная величина резервов, тыс. руб. Фактическая величина резервов, тыс. руб. Отклонение от фактического значения, %

тестируемая модель сравнительная модель № 1 сравнительная модель № 2 тестируемая модель сравнительная модель № 1 сравнительная модель № 2

Розничные ссуды

Обеспеченные ссуды

01.02.14 83 453 83 597 82 941 83 674 -0,3 -0,1 -0,9

01.03.14 79 961 80 684 77 289 79 342 0,8 1,7 -2,6

01.04.14 76 932 77 565 67 726 75 896 1,4 2,2 -10,8

Прочие ссуды

01.02.14 222 524 224 025 225 016 221 748 0,3 1,0 1,5

01.03.14 212 773 214 754 218 926 209775 1,4 2,4 4,4

01.04.14 203 282 205 795 217 722 202 745 0,3 1,5 7,4

Ссуды малому и среднему бизнесу

Обеспеченные ссуды

01.02.14 3 016 3 359 3 362 3 087 -2,3 8,8 8,9

01.03.14 3 235 3 967 4 014 3 309 -2,2 19,9 21,3

01.04.14 3 435 4 473 4 321 3 534 -2,8 26,6 22,3

Прочие ссуды

01.02.14 13 629 10 635 15 094 14 025 -2,8 -24,2 7,6

01.03.14 14 726 8 678 18 603 14 587 1,0 -40,5 27,5

01.04.14 15 940 6 807 21 049 16 187 -1,5 -57,9 30,0

Это создаст необходимые предпосылки для решения более сложной задачи - построения системы формирования и распределения собственного капитала кредитной организации.

Литература

1. Российская Федерация. Положения. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности. [Текст] : [Положение № 254-П от 26.03.2004 г. в ред. от 25.10.13 г.]. «КонсультантПлюс». www.consultant.ru.

2. Российская Федерация. Письма. О методических рекомендациях по организации кредитными организациями внутренних процедур оценки достаточности капитала [Текст] : [Письмо Банка России № 96-Т от 20.06.2011 г.]. «КонсультантПлюс». www. consultant.ru.

3. Российская Федерация. Письма. О порядке расчета амортизированной стоимости финансовых активов и финансовых обязательств с применением метода эффективной ставки процента [Текст] : [Письмо Банка России № 59-Т от 27.04.2010 г.]. «КонсультантПлюс». www.consultant.ru.

4. Куницына Н. Н., Плешкова Т. П Методы оптимизации структуры капитала организации с учетом факторов внешней среды [Текст] // Финансовые исследования. 2008. № 18. С. 51-58.

References

1. Russian Federation. The provisions. Procedure of formation by credit institutions provisions for possible losses on loans, loan and similar debts. [Text] : [Regulation no 254-p of 26.03.2004, as amended on 25.10.13]. «Consultant plus». www. consultant.ru.

2. Russian Federation. The letters. Methodological recommendations on organization of the credit organizations of the internal procedures for assessing capital adequacy. [Text] : [Letter to the Bank of Russia № 96-T from 20.06.2011.]. «Consultant plus». www.consultant.ru.

3. Bank of Russia. The letters. Methodological recommendations «Procedure of calculating the amortised cost of financial assets and financial liabilities using the effective interest method» [Text] : [Letter to the Bank of Russia № 59-T from 27.04.2010.] «Consultant plus» - www.consultant.ru.

4. Kunitsyna N. N., Pleshkova T. G. Optimization methods of a capital structure of the organization taking into account factors of environment [Text] // Financial studies. 2008 . No. 18. P. 5158.

естник АПК

Ставрополья

5. Серебрякова Е. А. Кредитный рейтинг банка как критерий оценки кредитных рисков корпоративных заемщиков (статья на английском языке) [Текст] // Европейская наука и технологии : материалы VII Международной научно-практической конференции. Часть 1. Мюнхен : Издательство Вела Верлаг Вальдкрайбург, 2014. С. 351355.

6. Серебрякова Е. А. Теоретические аспекты оценки кредитных рисков в системе управления собственным капиталом банка [Текст] // ХЫ научно-техническая конференция по итогам работы профессорско-преподавательского состава СевКавГТУ. 2012. 384 с.

7. Серебрякова Е. А., Коновалова И. А. Значимость управления кредитными рисками банка на современном этапе [Текст] // Вестник магистратуры : науч. журн. / Учредитель ООО Коллоквиум. 2014. С. 108111.

5. Serebryakova E. A. The bank's credit rating as a criterion for assessment of the credit risk of corporate borrowers (article in English) [Text] // European Science and Technology : materials of the VII international research and practice conference. Vol. I. Munich : Publishing office Vela Verlag Waldkraiburg, 2014. P. 351-355.

6. Serebryakova E. A. Theoretical aspects of the evaluation of credit risks in the system of management of own capital of the Bank [Text] // XLI scientific and technical conference on the results of work of the faculty of SevKavGTU, 2012. 384 p.

7. Serebryakova E. A., Konovalova I. A. The importance of credit risk management of the bank at the current stage [Text] // Bulletin of magistracy / the parent company Colloquium, 2014. P. 108-111.