CC BY
465
Банковский сектор
УДК 336.276
ПУТИ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ ПРОСРОЧЕННОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ БАНКОВ ПО РОЗНИЧНЫМ КРЕДИТАМ
В.М. ЗАЕРНЮК,
доктор экономических наук, доцент кафедры экономики и управления E-mail: zvm4651@mail.ru
Е.Н. АНАШКИНА,
аспирантка кафедры экономики и управления E-mail: elena-anashkina@mail.ru Российский государственный университет туризма и сервиса, Москва
Проблемы закредитованности населения Российской Федерации все отчетливее стали способствовать ухудшению показателей качества розничных портфелей банковских организаций. Экономическая значимость снижения уровня просроченной задолженности по розничным кредитам для развития коммерческих банков и становления национальной банковской системы определила основную цель авторов и актуальность рассматриваемых вопросов.
В статье проведен анализ динамики объема и годового темпа прироста просрочки по кредитам населению страны на промежуточные квартальные даты за 2008-2014 гг. Рассмотрена структура просроченных портфелей, и определены основные причины возникновения долгов граждан перед банками. Предложен подход к сегментации долгов и факторы, которые необходимо использовать в качестве индикаторов при сопровождении и обслуживании кредитного портфеля.
Показаны инструменты, используемые передовыми банками для подобной сегментации, - методы статистического моделирования (многомерная полиномиальная регрессия, логит-модель, метод Монте-Карло) и математического (упрощенные структурно-функциональные, имитационные модели).
На основе анализа сделаны выводы о необходимости развития собственных инструментов и технологий взыскания, направленных на выявление ранней проблемной задолженности и предотвращение просрочки.
Методологическую основу исследования составили системный подход, сравнительный анализ, методы экономического и статистического анализа. В работе были использованы результаты работ российских ученых в области управления кредитными рисками.
Сделаны выводы о необходимости банкам сосредоточиться на развитии собственных инструментов и технологий взыскания, направленных на выявление ранней проблемной задолженности и предотвращение образования просроченной задолженности. Это возможно лишь при условии инвестирования денежных средств в аналитические и технологические инструменты.
Ключевые слова: небанковские кредитные организация, банковская система России, активы, капитал банка, пруденциальный банковский надзор
В условиях общего экономического спада и снижения потребительского спроса одновременно ухудшается кредитная ответственность населения.
Это связано прежде всего с ухудшением экономической обстановки в стране - все больше российских граждан выходят на просрочку по своим кредитам. И, если прежде аналитики могли говорить о том, что причины скрываются в низком уровне грамотности населения, то сегодня очевидно выходят на первый план экономические факторы и причины.
По статистике Банка России, в начале августа текущего года доля просрочки в портфеле банков в розничном сегменте (5,3%) превышала аналогичный показатель по корпоративному портфелю (4,4%). Столь плохих результатов с января 2012 г. по июнь 2014 г. банковская система не знала.
На протяжении 2008-2011 гг. удельный вес просроченной задолженности по кредитам населению всегда превышал соответствующий показатель по кредитам предприятиям. И только со второй половины 2012 г. по I полугодие 2013 г. доля просрочки кредитов физлицам наблюдалась, хотя и незначительно, но ниже, чем кредитов юридическим лицам (рис. 1).
В некоторых сегментах рынка ситуацию можно назвать критической. Самую высокую просрочку показывают потребительские кредиты - 15,2%, на втором месте - POS-кредиты (14,9%), на третьем -залоговые (14,4%). По оценке одного из крупнейших коллекторских агентств «Секвойя кредит консолидейшн», объем просроченной задолженности по автокредитам по итогам I квартала 2014 г. составил 47,6 млрд руб., что на 30% превышает аналогичный показатель прошлого года [5].
Многие эксперты обращают внимание, что россияне стали хуже платить кредиты. Среди кредитов, предоставленных банками физическим лицам с 1 января 2013 г. по 1 июля 2014 г., доля таких, по которым один или несколько платежей просрочены более чем на 90 дней, увеличилась на треть.
Просрочка растет, несмотря на то, что банки активно чистят свои портфели. Одни списывают безнадежные долги, другие передают их коллек-торским агентствам. По оценке аналитика Национальной службы взыскания Ивана Комиссарова, в I полугодии текущего года кредитные организации предложили на продажу просроченных кредитов примерно на 137 млрд руб., в то время как годом ранее аналогичное предложение не превышало 115 млрд руб. При этом цены, по которым банки готовы избавляться от просроченных портфелей, в 2014 г. упали на 20-25% [1].
Исследование показало, что в середине 2012 г. годовой (к соответствующему периоду предыдущего года) темп прироста достиг пиковых значений, превысив отметку в 40% (рис. 2). Причем еще быстрее росла задолженность по необеспеченным потребительским ссудам - годовой темп прироста в этом секторе составил 60% [4].
В процессе анализа установлено, что по уровню охвата населения кредитами и их размерам россияне имеют низкие показатели относительно других стран. Однако из-за того, что в структуре выданных кредитов преобладают потребительские займы (уже
8
-74
7,5 7 5
Рис. 1. Динамика доли просрочки по кредитам, предоставленным юридическим и физическим лицам (2008-2014 гг.), %
2
1
0
более 50%), характеризующиеся высокими ставками и короткими сроками, доля заемщиков с высокой нагрузкой обслуживания данных кредитов (50% и выше от текущих денежных доходов) в сравнении с другими странами значительно выше, причем зарекредитованность особенно высока в малых населенных пунктах.
Показатель проникновения потребительского кредитования в России в 2,5 раза превысил аналог в Европе, где доля потребительских кредитов в общем объеме выданных населению ссуд в среднем не превышает 20%.
Таким образом, приходится констатировать, что российское население перестало опасаться кредитов, осознав, что это быстрый и удобный способ реализовать давно задуманные планы, не откладывая их на завтра из-за нехватки средств.
Рост просроченной задолженности обусловлен тем, что на фоне снижения темпов роста рынка кредитования происходило вызревание просроченной задолженности по кредитам, выданным в конце 2012 г. - первой половине 2013 г., когда банки вели менее жесткую политику выдачи кредитов, особенно в розничном сегменте.
Ужесточение мер государственного регулирования в данном секторе, таких как увеличение размера отчислений в резервы по необеспеченным потребительским кредитам, привело к снижению темпов роста, что достаточно убедительно продемонстрировано данными на рис. 2.
Обратная картина наблюдается при рассмотрении изменения объемов и годовых темпов прироста просрочки по розничным кредитам. На фоне ярко выраженного снижения годовых темпов розничных кредитных портфелей (см. рис. 1) темпы роста просроченной задолженности возросли за два последних года в 10 раз, составив на 1 июля 2014 г. 51% (рис. 3).
Бурный рост увеличения просроченной задолженности, наблюдаемый с середины 2012 г., связан с рядом макроэкономических факторов: ухудшение финансового положения населения в 2014 г. (доходы выросли всего на 3,3% при росте инфляции более 7%), рост безработицы (5,2% против 4,9% в 2012 г.).
Поэтому одна из основных причин увеличения масштаба долгов населения перед банками - нехватка денег. В исследовании [2] доказана заметная связь кредитной активности в российских регионах
Объем кредитов, предоставленных физическим лицам, млрд руб. 'Темп прироста кредитов (правая шкала), %
12 000
10 000 --
8000 --
6000 --
4000
2 000
50
-- 40
-- 30
-- 20
-- 10
-- 0
-- -10
-20
Рис. 2. Динамика объема и годового темпа прироста кредитов физическим лицам в 2009-2014 гг.
0
Просроченная задолженность по кредитам физических лиц (всех видов), млрд руб. 'Темп прироста просрочки (правая шкала), %
600 т
500 --
400
300 --
200 --
100 --
Рис. 3. Динамика объема и годового темпа прироста просроченной задолженности по кредитам физическим лицам в 2009-2014 гг
с доходами на душу населения. Граждане тратят на покрытие кредитов 21% доходов, т.е. в 2-7 раз больше, чем в развитых странах. При этом, согласно данным Росстата, располагаемые доходы россиян в I квартале текущего года оказались на 2,5% ниже прошлогодних [6].
Второй причиной, как показало исследование, является легкий доступ к розничным кредитам. Покупать наши граждане любят, но все чаще - в кредит. Быстрые, оформленные прямо в магазине денежные кредиты занимают 48% в структуре обязательств населения. Еще 13% приходится на кредитные карты, 25 и 14% - соответственно на ипотеку и автокредиты.
Кроме того, уже появилась значительная доля граждан, которые берут новые займы, чтобы погасить старые. Рост количества таких заемщиков заметен. Генеральный директор Национального бюро кредитных историй Александр Викулин называет сегмент потребительского кредитования самой быстрорастущей отраслью в российской экономике [9].
По мнению заместителя председателя Банка России Василия Поздышева, ожидается рост просроченной задолженности в банках, специализиру-
ющихся на розничном кредитовании. «Закономерно и абсолютно понятно, что уровень просрочки у этих банков будет еще какое-то время расти. Мы это ожидаем. Сейчас выходят на просрочку все те кредиты, которые массово выдавались в последние два года», - констатировал зампред. По его оценке, рост просроченной задолженности может продолжиться и в следующем году [8].
Согласно данным Центрального банка РФ, на начало мая 2014 г. в среднем граждане России тратили на оплату кредитных обязательств около 20% от своих доходов.
Не согласны с такой статистикой эксперты из Ассоциации российских банков, считающие, что доля выплат по кредитным обязательствам отдельных россиян может достигать и 35-40% от месячного дохода. В данных условиях банки сократили объемы выдаваемых кредитов и тем самым существенно ограничили клиентов в получении новых кредитов. Тем не менее возможности розничных заемщиков выплачивать по действующим кредитам стремительно сокращаются.
Необходимо отметить, что растущая долговая нагрузка граждан, связанная с закредитованнос-
0
тью, приводит к существенному падению доходов населения. Данные Росстата говорят о том, что по итогам II квартала 2014 г. доходы граждан в целом по России снизились на 2,5% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, а доходы москвичей - на 24,8% по сравнению с аналогичным периодом 2013 г.
В действующих реалиях речь идет не о малообеспеченных слоях населения. Банковские эксперты отмечают возникновение просроченной задолженности даже у добросовестных заемщиков, которые раньше никогда не давали повода для беспокойства и всегда в срок исполняли свои обязательства по кредитам.
Такая ситуация может привести фактически к сбою системы прогнозирования кредитных рисков розничных банков. Это связано как с тем, что подобные инциденты выбиваются из многолетней банковской статистики обслуживания розничных кредитов, так и с отсутствием у банков оперативных механизмов корректировки методологии и технологии сбора задолженности.
Статистические данные Банка Росси и рейтинговых агентств свидетельствуют о том, что граждане стали выходить на просрочку по кредитным обязательствам не только чаще, но и гораздо быстрее. Если сравнить данные за последние три года, то можно увидеть, что на текущий момент произошло существенное сокращение между моментом выдачи кредита и датой образования просроченной задолженности по кредитам физических лиц.
Проведенный анализ банковской статистики показал, что если в 2010 г. этот срок составлял 12 мес., в 2011 г. - 11, а в 2012 г. - 8, то в 2014 г. он сократился почти до 4,5 мес. (без учета задолженности по ипотечным портфелям). В результате за счет резкого сокращения разрыва между моментами выдачи ссуды и наступления просрочки происходит существенное изменение показателей качества розничных портфелей.
Рассмотрим структуру просрочки. Анализ показал, что наиболее существенный рост наблюдается по портфелям кредитных карт. Следующее место занимают портфели потребительских кредитов, за ними следуют автокредиты.
Одной из причин стремительного темпа роста просроченной задолженности, безусловно, является высокая закредитованность физических лиц.
Довольно сложно дать определение, что считать закредитованностью. Отдельные ученые называют
это явление термином «перекредитованность» [2]. По данному вопросу как в академической литературе, так и среди практиков нет единого мнения. В целом, несмотря на существующие разногласия, закредитованность (перекредитованность) связывают с высоким риском дефолта по кредитам, поэтому в число ее индикаторов попадают те переменные, которые повышают вероятность такого дефолта.
Следует упомянуть набор показателей перекре-дитованности домохозяйств, предложенный итальянскими исследователями Джованни Ди Алессио и Стефано Лецци [10], которых в рамках данного исследования авторы не затрагивают.
Как показал анализ, существенная долговая нагрузка граждан влияет на рост просроченной задолженности с другой стороны. Так, раньше на семью приходился один, максимум - два кредита. Сейчас среднее количество кредитных договоров на среднестатистическую семью - четыре и более. Населению стало сложнее соблюдать платежную дисциплину на фоне роста общей закредитован-ности: средний показатель по стране составляет 1,3-1,4 кредита на должника, максимальный - 17 в разных банках [7].
В этом и одна из причин ненадлежащего исполнения заемщиками своих обязательств по уплате долгов. При таком количестве кредитов путаются в датах и платежах, забывают внести необходимые средства для погашения задолженности, и это приводит не только к возникновению просроченной задолженности по договору, но и к пеням и штрафам. Кредитные обязательства заемщиков нарастают, как снежный ком, и долг по кредиту становится непосильной ношей.
В условиях ухудшения общей экономической ситуации, вызвавшей падение показателей качества розничных портфелей банков, нельзя говорить только об ответственности заемщиков и утверждать, что причинами роста просроченной задолженности являются низкие грамотность и платежная дисциплина, отсутствие умения планировать гражданами свои бюджеты и расходы.
На этапе стремительного роста после кризисного падения розничного бизнеса банки два-три года назад выдавали кредиты практически всем желающим с минимальным пакетом документов и краткой процедурой проверки. Наступившая после мирового финансового кризиса 2008-2009 гг. «оттепель» сподвигла многие банки к наращиванию своих розничных портфелей, поскольку это
позволило обеспечивать более высокий уровень зарабатывания прибыли.
При этом банки порой забывали информировать о предстоящей дате платежа. В такой ситуации неудивительно, что все заемщики, привлеченные в период «оттепели», узнавали по факту о наличии просроченной задолженности, и, как правило, длительность просроченной задолженности уже составляла более 30 дней.
Как выяснила исследователь Высшей школы экономики Ольга Кузина, кредитная нагрузка отбрасывает 40% населения за черту бедности [3]. Погасив ежемесячные обязательства по кредитам, заемщики уже не могут жить спокойно, так как в распоряжении семейного бюджета средств остается менее прожиточного минимума.
Есть факты, которые все-таки косвенно свидетельствуют о низкой финансовой грамотности населения вдали от городов-миллионников. Трудно отрицать, что образованность населения в денежных вопросах снижается по мере удаленности от крупных городов. Тем не менее в процессе принятия решения о выдаче кредитов банки должны были руководствоваться прежде всего адекватной оценкой рисков и учитывать долговую нагрузку потенциального заемщика.
И здесь немаловажную роль играет просветительская функция работников кредитных учреждений: необходимо доходчиво объяснять потенциальному клиенту, что с увеличением количества займов возрастает долговая нагрузка прежде всего на самого заемщика, что новый кредит, возможно, станет непосильным в обслуживании.
Нужно признать, что в сложившейся ситуации розничные банки столкнулись с тем, что они не проводят должной персонализации и верификации заемщика и предоставляемых им сведений, а также полноценного прогнозирования кредитных рисков. Если вернуться к статистическим данным, то в период массовой выдачи кредитов, которые сейчас активно генерируют просроченную задолженность, банки были озабочены наращиванием объемов и повышением доходности портфелей. Однако теперь происходит смещение приоритетов: кредитные организации вынуждены задумываться о том, как выжить в условиях значительных объемов просроченных долгов на фоне ужесточаемых требований Банка России и сохранить розничный бизнес.
Как же справиться с этой ситуацией с учетом имеющегося наследия «плохих долгов»? Прежде
всего, банкам необходимо совершенствовать механизмы сопровождения кредитных портфелей и технологии взыскания. Особое внимание следует уделять превентивным мероприятиям, предупреждению возникновения просроченной задолженности. Иными словами, сосредоточиться на стадии рге-соПесйоп.
Это комплекс мероприятий, который позволяет банку предотвращать образование просроченной задолженности. Как правило, делается это с помощью электронной почты или телефонной рассылки. По определенным признакам из портфеля выбираются кредитные договоры заемщиков, которые обрабатываются банковской системой и формируются в файлы, направляемые впоследствии интернет-провайдерам для массовой отправки уведомлений.
Практика работы с проблемными активами розничных банков свидетельствует о высокой эффективности превентивных мер, основанных на мониторинге просроченной задолженности на ранних стадиях ее образования. Такой подход к сопровождению и сбору задолженности существенно снижает кредитные риски, обеспечивает преимущественно досудебное решение долговых споров и минимизирует затраты кредитных организаций.
Но как из большого количества кредитов (зачастую - тысяч и тысяч) выбрать заемщиков, которых необходимо проинформировать о дате платежа заблаговременно? Следует отметить, что в современных условиях банки вынуждены подсчитывать затраты на взыскание, и стоимость одного телефонного сообщения зачастую может составить до двух рублей (без учета затрат на оплату труда сотрудников банка, которые будут сопровождать и формировать файлы для отправки сообщений). Как узнать, какой кредит точно выйдет на просрочку? Как определить заемщиков, которые регулярно забывают вносить платежи, при этом систематически имеют «техническую просрочку» длительностью до пяти дней, погашая долг независимо от напоминания банка?
Ответ на все эти вопросы кроется в подходе к сегментации долгов, который используют обычно коллекторские агентства, и в факторах, которые необходимо использовать как индикаторы при сопровождении и обслуживании кредитного портфеля.
Но с учетом роста объемов розничного кредитования банки вынуждены были развивать и совершенствовать собственные механизмы взыскания, дабы предотвращать образование просроченной задолженности и бороться с ней на ранних стадиях.
Это неудивительно: ведь гораздо легче и эффективнее вернуть заемщика в график в начале просрочки, нежели «лечить» длительную задолженность.
Прежде всего портфель подлежит анализу первичной информации о должнике (его активах, окружении и т.д.). Сюда входят:
- поиск контактной информации при ее отсутствии;
- оценка состояния задолженности (включая программу кредитования и т.п.).
Если не оказалось контактных данных заемщика после выдачи кредита, сотрудникам банка необходимо получить их для дальнейшей работы с кредитом. Это позволит прежде всего выявлять на ранней стадии нелегитимные схемы и проблемную задолженность и станет одним из факторов успеха в дальнейшей работе с должником.
Для проверки и получения данных по розничному портфелю банки, как правило, используют методы последующей верификации данных по выданным кредитам. Здесь возможно использовать несколько способов проверки наличия данных:
- обязательный выборочный тестовый обзвон заемщиков с использованием систем автодозво-на;
- выборочная проверка наличия документов в кредитном деле.
Как правило, первая процедура проводится сотрудниками контакт-центра банков. Проверка наличия комплекта документов в кредитном деле заемщика проводят работники бэк-офиса банка до выдачи кредита или в первый месяц после выдачи.
Далее включаются механизмы сегментации кредитного портфеля в виде мероприятий превентивного характера. Для анализа информации банки используют собственные хранилища данных и аналитические системы, или специализированные аналитические комплексы. Набор данных, которые должны быть использованы при оценке и сегментации розничного портфеля, у каждого банка свой, но все варианты основаны на информации о кредитном договоре и должнике. Рассмотрим это подробнее. Информация о кредитном договоре:
• структура долга (основной долг, проценты, штрафы);
• период просрочки;
• тип и описание кредитного продукта;
• сумма изначального займа;
• история платежей плюс договор перевода долга DPD (flow/roll rates);
• стадия обработки (досудебная, суд, исполнительная служба);
• примененные инструменты, количество размещений в коллекторских агентствах;
• полная информация о залоге;
• факт передачи данных в кредитное бюро. Информация о должнике:
• дата рождения;
• регион проживания;
• наличие контактной информации;
• сведения о последнем контакте с должником;
• пол;
• должность (информация о работодателе);
• образование;
• семейное положение.
Далее проводится выборка кредитного портфеля по указанным параметрам с учетом накопленного массива статистических данных (историческая выборка). На этом этапе можно выявить бесперспективные к взысканию сегменты (ни одного платежа с даты выдачи), мошеннические схемы, определить сегмент, к которому необходимо применять мероприятия для предотвращения образования просроченной задолженности.
В качестве инструментов, используемых банком для подобной сегментации, чаще всего применяются методы статистического и математического моделирования.
Сформировать прогнозные сборы и платежи банку позволяет использование метода статистического моделирования:
• многомерная полиномиальная регрессия (определение прогнозных сборов);
• логит-модель (определение вероятности платежа);
• авторегрессионная модель (формирование прогнозного графика платежей);
• метод Монте-Карло (определение сборов на портфельном уровне).
Сформировать стратегию выбора оптимальных инструментов и самого процесса взыскания кредитной организации поможет метод математического моделирования:
• упрощенные структурно-функциональные модели (определение поведенческих характеристик должника);
• имитационные модели (построение моделей процесса взыскания);
• вариационное исчисление (выбор оптимальных инструментов взыскания).
Именно использование систем прогностической аналитики существенно облегчает процесс сегментации портфеля для выявления кредитов, подлежащих обработке инструментами рге-соПесйоп.
Как показало исследование, для обзвона и информирования должников заблаговременно до даты погашения кредита банки применяют ско-ринговые карты. Их параметры различны, однако с учетом статистики и инструментов взыскания можно однозначно судить, что для превентивных мер используются данные о должниках, которые хотя бы единожды выходили на просрочку. И для недопущения такого впоследствии аналитическая система выбирает кредиты, по которым возникала просроченная задолженность. Эти меры позволяют банку поддерживать качество кредитного портфеля и не допускать роста уровня просроченной задолженности.
На примере крупного, системообразующего российского банка дополним сведения об интересном статистическом факте. На выборке из более чем 1,0 млн кредитных договоров аналитики банка обнаружили любопытную закономерность. Проанализировав пул кредитов, выданных в 2013 г., они выяснили, что 75% объема портфеля просроченной задолженности формируют кредиты, выданные в будни. При этом кредиты, выданные в выходные дни, обслуживались существенно лучше. Таким образом, стало ясно: заемщики, получившие кредит в выходные дни, более дисциплинированны в части выплат, нежели оформившие его в рабочие дни.
Банк учел это в скоринговой карте для выдачи кредитов и сопровождения портфеля. В будни на этапе выдачи значительно выросло количество отказов, в то время, как заемщики, которые получили кредит в будние дни и при этом не допустили ни одной просрочки, обзванивались банком заблаговременно до даты платежа. Это не могло не отразиться на увеличении количества отказов по заявкам, поданным в будние дни. Однако к концу 2013 г. качество розничного кредитного портфеля банка улучшилось, и уровень просроченной задолженности снизился на 0,4%.
Таким образом, в условиях текущей финансово-экономической ситуации банкам необходимо сосредоточиться на развитии собственных инструментов и технологий взыскания, направленных на выявление ранней проблемной задолженности и предотвращениие образования просроченной задолженности. А это возможно лишь при условии
инвестирования в аналитические и технологические инструменты, позволяющие сопровождать и обслуживать кредитные портфели, сохраняя при этом высокий уровень качества.
В заключение обратим внимание на тот факт, что бурный рост розничного кредитования не совсем коррелируется с ростом экономики, и, соответственно, возникает риск формирования своего рода пузырей. Последствия, на взгляд авторов, могут быть катастрофическими для банковской системы.
В этой связи представляется целесообразным введение дополнительных мер регулирования потребительского кредитования путем взвешенного подхода к оптимизации действующих коэффициентов риска и нормы резервирования, что могло бы способствовать укреплению и повышению стабильности национальной банковской системы. Ведь последнее выгодно всем, и именно это можно рассматривать как один их основных факторов устойчивого роста экономики.
Список литературы
1. Желобанов Д., Еремина А. Плохих долгов все больше // Ведомости. 2014. № 116. URL: http://www. vedomosti.ru/finance/news/28385901/plohih-dolgov-vse-bolshe.
2. Заернюк В.М. Анализ зависимости между индикаторами социально-экономических показателей и кредитной активностью в российских регионах // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 21. С. 46-52.
3. Кузина О.Е. Анализ динамики пользования банковскими кредитами и долговой нагрузки россиян // Деньги и кредит. 2013. № 11. С. 30-36.
4. Обзор банковского сектора Российской Федерации. URL: http://www.cbr.ru/analytics/bank_system/ obs_1309.pdf.
5. Просрочка по автокредитам в России выросла в I квартале на треть. URL: http: //1 prime. ru/banks/20140409/782305638.html.
6. Публикации Российского союза промышленников и предпринимателей. URL: http://media. rspp.ru/document/1/3/e/3eae7a15eab4cbc993383294 a0482065.pdf.
7. Расплата задерживается. URL: http://news. auto.ru/article/category/day_ratings/74556_rasplata_ zaderzhivaetsya.
8. ЦБ РФ ожидает роста уровня просрочки в банках, ориентированных на потребкредитование. URL: http://money.ru.msn.com/news/398798.
9. Что такое закредитованность. URL: http:// anti-rs.ru/?p=1791.
10. D'Alessio Giovanni, Lezzi Stefano. Household overindebtedness: definition and measurement with Italian data, Occasional Papers (Questioni di economia
e finanza). Bank of Italy. 2013. № 149. Р. 8. URL: http://www.bancaditalia.it/pubblicazioni/econo/ quest_ecofin_2/qef149;internal&action=_setlanguage. action?LANGUAGE=en.
Financial analytics: science and experience Banking sector
ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)
HOW TO DEAL WITH THE PROBLEM OF DEBT ARREARS OF BANKS FOR RETAIL CREDIT
Viktor M. ZAERNYUK, Elena N. ANASHKINA
Abstract
Importance The problems of the Russian Federation population debt load began deteriorating the quality indicators of the retail portfolios of the national banking sector organizations more evidently. The economic significance of decrease in level of debt arrears on retail credits for commercial banks' development and formation of a national banking system defined the main objective of the article and relevance of the questions considered in it.
Objectives The article provides an analysis of the dynamics of volume and annual rate of an increase of payment delay on credits to the country's population for an intermediate quarter dates for the period of 20082014. We consider the structure of overdue portfolios and determine the main reasons for emergence of the citizens' debts to banks. We proposed an approach to segmentation of debts and factors, which need to be used as indicators in the course of support and service of a credit portfolio.
Methods We demonstrated the tools used by the advanced banks for the similar segmentation - methods of statistical modeling (multidimensional polynomial regression, a logit model and the Monte-Carlo method) and mathematical modeling (simplified structurally functional models, imitating models). We used the results of the Russian scientists' findings in the field of credit risks management. The methodological basis of research was made by a system approach, the comparative analysis and the economic and statistical analysis methods.
Results On the basis of analysis, we have concluded the need of development of proprietary tools and
technologies of collecting directed on identification of early problem debt and to prevent payment delay. Conclusions and Relevance We came to a conclusion that the banks need to concentrate on development of proprietary tools and technologies of collecting directed to the identification of early problem of debt and prevention of debt arrears formation. That is possible only under the condition of monetary funds investment in the analytical and technological tools.
Keywords: non-banking credit organization, Russian banking system, assets, bank capital, prudential banking supervision
References
1. Zhelobanov D., Eremina A. Plokhikh dolgov vse bol'she [Bad debts keep on increasing in number]. Vedomosti, 2014, no. 116. Available at: http://www. vedomosti.ru/finance/news/28385901/plohih-dolgov-vse-bolshe. (In Russ.)
2. Zaernyuk V.M. Analiz zavisimosti mezhdu indikatorami sotsial'no-ekonomicheskikh pokazatelei i kreditnoi aktivnost'yu v rossiiskikh regionakh [An analysis of the dependence between socio-economic indicators and credit activity in Russian regions]. Regional 'naya ekonomika: teoriya i praktika - Regional economics: theory and practice, 2013, no. 21, p.46-52.
3. Kuzina O.E. Analiz dinamiki pol'zovaniya bankovskimi kreditami i dolgovoi nagruzki rossiyan [An analysis of the banking loans dynamics and debt burden of people of Russia]. Den'gi i kredit - Money and credit, 2013, no. 11, pp. 30-36.
4. Obzor bankovskogo sektora Rossiiskoi Federat-sii [A review of the Russian Federation banking sector]. Available at: http://www.cbr.ru/analytics/bank_system/ obs_1309.pdf. (In Russ.)
5. Prosrochka po avtokreditam v Rossii vyrosla v Ikvartale na tret' [Debt arrears on car loans in Russia has grown in the first quarter by one third]. Available at: http://1prime.ru/banks/20140409/782305638.html. (In Russ.)
6. Publikatsii Rossiiskogo soyuza promyshlen-nikov i predprinimatelei [Publications of the Russian Union of Industrialists and Entrepreneurs]. Available at: http://media.rspp.ru/document/1/3/e/3eae7a15eab4 cbc993383294a0482065.pdf. (In Russ.)
7. Rasplata zaderzhivaetsya [The reckoning is delayed]. Available at: http://news.auto.ru/article/cat-egory/day_ratings/74556_rasplata_zaderzhivaetsya. (In Russ.)
8. TsB RF ozhidaet rosta urovnya prosrochki v bankakh, orientirovannykh na potrebkreditovanie [The Central Bank of Russia expects a growth of payment delay level in banks oriented at consumer loans]. Available
at: http://money.ru.msn.com/news/398798. (In Russ.)
9. Chto takoe zakreditovannost' [What is debt load?]. Available at: http://anti-rs.ru/?p=1791. (In Russ.)
10. D'Alessio G., Lezzi S. Household over indebtedness: definition and measurement with Italian data. Bank of Italy. Occasional Papers (Questioni di economia e finanza), 2013, no. 149. p. 8. Available at: http://www.bancaditalia.it/pubblicazioni/econo/ quest_ecofin_2/qef149;internal&action=_setlanguage. action?
Viktor M. ZAERNYUK
Russian State University of Tourism and Service, Moscow, Russian Federation zvm4651@mail.ru
Elena N. ANASHKINA
Russian State University of Tourism and Service, Moscow, Russian Federation elena-anashkina@mail.ru
