CC BY
2
УДК 336
Ткаченко Е.И. студент 4 курса институт менеджмента и экономики кафедра «Экономика» Югорский государственный университет Россия, г. Ханты-Мансийск СОВРЕМЕННАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ МЕХАНИЗМА УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ ПУБЛИЧНЫМ АКЦИОНЕРНЫМ
ОБЩЕСТВОМ «СБЕРБАНК РОССИИ» Аннотация. Статья о современном состоянии управления кредитным риском ПАО Сбербанк. Об организации механизма управления кредитным риском ПАО Сбербанк
Ключевые слова. Кредитный риск; Юридические лица; Кредитный портфель.
TkachenkoE.I.
Student
4 year, Institute of Management and Economics,
Department of Economics Ugra State University Russia, Khanty-Mansiysk CONTEMPORARY ORGANIZATION OF CREDIT RISK MANAGEMENT BY PUBLIC ACQUILIBRIUM SOCIETY "SBERBANK
OF RUSSIA"
Anotation. Article on the current state of credit risk management Sberbank of Russia. About the characteristics of the credit risk management level Sberbank of Russia
Key words. Credit risk; Legal entities; Loan portfolio.
Корпоративный кредитный портфель Сбербанка имеет наибольшую загруженность по следующим отраслям: оптовая торговля, операции с недвижимостью и прочие виды деятельности. При этом следует отметить, что доля отрасли «Оптовая торговля» превышает 30% от общей суммы кредитов, соответственно можно сказать, что наблюдается чрезмерная перегруженность, другими словами, концентрация кредитного портфеля.
Таблица 1- Отраслевой состав ПАО «Сбербанк» за 2014-2016гг.
2014 г. 2015г. 2016г.
Наименование Сумма Сумма Сумма
отрасли кредитных Процент кредитных Процент кредитных Процент
заемщика вложений,( отрасли вложений,( отрасли вложений,( отрасли
млрд.руб.) млрд.руб.) млрд.руб.)
Оптовая 57812,6 54,65 66992,5 54,24 45167,8 35,6
торговля
Обрабатывающ 5287,4 5,02 8336,8 6,65 9596,4 7,56
ее произ-во
Транспорт 974,1 0,92 556,8 0,45 1667,8 1,31
С/х 214,5 0,2 443,5 0,36 693,2 0,55
Операции с 8965,6 8,5 15739,7 12,74 19078,3 15,03
недвиж-ю
На завершение
расчетов 467,4 0,44 302,9 0,25 237,2 0,19
ДПИ 2926,7 2,78 6052,7 2,82 6713,5 5,29
Произ-о и
распр.электроэ 4406,7 4,18 5945,3 4.81 6713,5 5,3
нергии
Прочие виды 23825,9 22,6 15617,9 12,65 31588,5 24,9
деятел-ти
Итого 105420,9 100 123506,3 100 126874,9 100
Можно рассчитать индекс концентрации Херфиналя-Харшмана (ШШ1), в качестве меры отраслвеой концентрации кредитного портфеля:
ИШ = S12+S22+.....+Sn2, (1)
Где Si - доля 1-й отрасли в сотсаве кредитного портфеля, п- количество отрасли в кредитном портфеле.
На основании данных таблицы 3 рассчитаем ежегодные индексы Херфиналя-Харшмана для ПАО Сбербанк:
ШШ12014 = 298> 6,63 + 25,16 + 0,85 + 0,49 + 0,04 + 72,33 + 0,20 + 7,71 + 17,47 + 510,79 = 3365,65
ШШ12015=2942,21 + 45,56 + 0,20 + 8,16 + 0,13 + 162,22 + 0,06 + 24,01 + 23,17+ 159,91 = 3 365,65
НН12016=1267,38 + 57,21 +1,73 + 34,19 + 0,30 + 226,11 + 0,04 + 13,80 + 28,00 + 619,88 = 2 248,63
Полученные значение индекса ШШ1 показывают, что за 2014-2016 года, кредитный портфель Сбербанк следует охарактеризовать как высококонцентрированный, но также стоит отметить динамику снижения этого показателя. Это говорит о том, что банк провел диверсификацию своего кредитного портфеля за счет снижения кредитования торговли,
которая обладает высокой степенью риска. Основываясь на рассчитанных показателях индекса Херфиналя-Харшмана следует сделать вывод о том, что средней отраслевой диверсификации кредитного портфеля. Кроме того, значительную часть занимает сегмент «прочие виды деятельности», в состав которых могут входить заемщики из различных отраслей.
Для анализа отраслевой рисковой нагрузки кредитных портфелей анализируемого банка воспользуемся данными таблицы 3, где систематизированы отраслевые риск-индикаторы и произведена группировка отраслей по степени кредитной привлекательности.
Таблица 2- Сегментация отраслей по степени благоприятности для
кредитования с учетом общеотраслевых риск-индикаторов
№ Общеотраслевые риск- Категории отраслей по степени благоприятности для
п/ индикаторы кредитования с учетом общеотраслевых риск-индикаторов
п Х1 Х2 Х3
Стабильные Относительно стабильные Нестабильные
1 Уровень Более 50% 30% - 50% Менее 30%
самофинансирования электроэнергетика металлургия строительство
отрасли нефтяная отрасль газовая отрасль машиностроение химпром леспром пищепром сельское хоз-во транспорт и связь торговля
2 Доля обязательств Менее 30% - 30% - 50% Более 50%
перед банками в общем объеме обязательств строительство электроэнергетика металлургия машиностроение - сельское хозяйство
предприятии химпром пищепром леспром транспорт и связь торговля нефтяная отрасль газовая отрасль
3 Доля просроченной Менее 10% 10-30% Более 30%
задолженности электроэнергетика металлургия торговля
отрасли в общем нефтяная отрасль пищепром леспром
объеме выданных газовая отрасль строительство сельское хозяйство
кредитов машиностроение химпром транспорт и связь
4 Коэффициент текущей Более 150% 130% - 150% Менее 130 %
ликвидности в отрасли нефтяная отрасль электроэнергетика строительство
газовая отрасль металлургия торговля
сельское хозяйство машиностроение химпром пищепром транспорт и связь леспром
5 Рентабельность Более 10% 5-9,9% Менее 5%
активов отрасли нефтяная отрасль пищепром эл/энергетика
газовая отрасль металлургия сельское хоз-во
химпром машиностроение леспром
торговля строительство
транспорт и связь
6 Инвестиции в Более 10% 5-9,9% Менее 5%
основной капитал нефтяная отрасль - электроэнергетика сельское хоз-во
газовая отрасль пищепром
транспорт и связь леспром
химпром
металлургия
машиностр-е
торговля
строительство
По данным таблицы 2 можно выделить следующие категории отраслей::
Х1 - электроэнергетика, нефтяная и газовая отрасли; Х2- обрабатывающие производства (металлургия, химическая отрасль, машиностроение, лесная и пищевая промышленность), транспорт и связь; Х3- торговля, строительство, с/х
Кластрный состав кредитного портфеля (КП) будет иметь вид: КП = аХ1+ЬХ2+сХ3, (2)
Где а -сумма весов отраслей, входящих во множество Х1 Ь-сумма весов отраслей, входящих во множество Х2 с -сумма весов отраслей, входящих во множество Х3. Подставляя данные из таблицы 1 в форму (2), получаем отраслевую конфигурации. Кредитного портфеля ПАО Сбербанк:
КП2014= (2,78 + 4,18) *Х1 + (5,02 + 0,92+ 0,44 + 22,60)*Х2+ (54,65 + 0,70 + 0,20 + 8,50)*Х3 = 6,96* Хi + 28,98 *Х2 + 64,06 *Хз
КП2015= (4,90 + 4,81) *Х1 + (6,75 + 0,45 + 0,25 + 12,65)*Х2 + (54,24 + 2,86 + 0,36 + 12,74) *Х3 = 9,71 х Х1 + 20,09 хХ2 + 70,19хХз
КП2016= (3,71 + 5,29) *Х1 + (7,56 + 1,31 + 0,19 +24,90) *Х2 + (35,60 + 5,85 + 0,55 + 15,04) *Х3 = 9,01 * Х1 + 33,96 *Х2 + 57,03 *Х3
120 100 80 60 40 20 0
■ XI ■ Х2 ■ Х3
Рисунок 1- Кластерный анализ ПАО «Сбербанк»
Следует отметить, что в ПАО Сбербанк доля кластера Х1 в составе кредитного портфеля в течении периода увеличилась на 22%. Это объясняется увеличением спроса на продукцию отраслей данного кластера в течение анализируемого периода, который можно охарактеризовать как «оттепель» на рынках в России, поэтому и произошел рост потребностей на электроэнергию и топливе.
В ПАО Сбербанк доля Х2 не имеет ярко выраженной динамики роста или спада, но следует заметить, что несмотря на спад в 2015 году, в 2016 году был замечен рост, это произошло, за счет увеличения потребностей в кредитах в некоторых областях данного кластера, а именно в обрабатывающих проихводствах.
Доля кластера Х3 постепенно снижается, что отражает проводимую банком кредитную политику. В сбербанке она направлена снижение риска в кредитном портфеле.
Таким образом, отраслевой риск-профиль кредитных портфелей ПАЛ Сбербанк в период 2014-2016гг. можно охарактеризовать как риск-умеренный.
Далее проведем анализ доходности и риска кредитных портфелей банка с учетом результатов кластеризации.
Для целей данного анализа можно использовать следующие уравнение:
Дкв = Криска хКппк
(3)
где Дкв - доходность кредитных вложений (в %),
Криска- коэффициент риска (вероятных потерь) (в %),
Кппк - коэффициент покрытия просроченных кредитов процентным
доходом (в долях).
Криска и Кппк рассчитываются следующим образом:
КрИСКа _ Просрочентм1 ладалженмисть ^ ^ 0О*И
2014 2015 2016
Кппк =
Процентный доход Просрочены задолженность'
Где, просроченная задолженность - сумма кредитной задолженности, выплаты которой задерживаются на срок от 5 календарных дней, Кредитные вложения - общая сумма выданных кредитов, РВПС - резервы на возможные потери по ссудам в соответствии с Положением ЦБ РФ №254-П о 26.03.2004г.
Процентный доход - доход, получаемый банком в виде процента от размещения средств к кредиты.
В таблицах 3,4 представлены данные для расчета Криска, Кппк и Дкв
для каждого отраслевого кластера за 2014-2016гг. _Таблица 3 - Показатели кредитного портфеля ПАО Сбербанк
№ п/п Кластер (Х) Сумма кредитных вложений, тыс.руб. Сумма просроченной задолженности, тыс.руб. Сумма РВПС, тыс. руб. Сумма процентного дохода, тыс.руб.
2014 год
1 Х1 7 333 492 29 087 29 184 774 899
2 Х2 30 554 775 1 018 033 408 570 5 811 746
3 Х3 67 532 641 1 861 546 2 480 601 12 785 841
4 Итого 105 420 908 2 908 666 2 918 354 19 372 486
2015 год
1 Х1 11 996 972 17 461 21 257 722 370
2 Х2 24 814 420 611 145 297 596 5 417 774
3 Х3 86 694 847 1 117 522 1 806 834 11 919 102
4 Итого 123 506 847 1 746 128 2 125 687 18 059 246
2016 год
1 Х1 11 426 708 11 029 19 774 496 843
2 Х2 43 090 233 386 000 276 832 3 726 324
3 Х3 72 357 896 705 828 1 682 763 8 197 913
4 Итого 126 874 837 1 102 857 1 977 368 12 421 081
Для интерпретации полученных результатов ниже преставлена сводная таблица, характерезующая уровень риска и доходности по каждой группе отраслей по годам для кредитного портфеля ПАО Сбербанк.
Положительная разница Дкв-Криска свидетельствует от эффективности проводимой диверсификационной политики, отрицательная - демонстрирует высокой уровень кредитного риска и неэффективность отраслевой структуры кредитного портфеля.
Таблица 4 - Результаты расчетов Криска, Кппк и Дкв по кредитному портфелю ПАО Сбербанк за 2014-2016гг._
Наименовани 2014г. 2015г. 2016г.
показателя Х1 Х2 Х3 КП Х1 Х2 Х3 КП Х1 Х2 Х3 КП
Криска, % 0,4 3,4 2,9 2,8 0,2 2,5 1,3 1,4 0,1 0,9 1 0,9
Кппк 26,6 5,7 6,9 6,7 41,4 8,9 10,7 10,3 45,1 9,7 11,6 11,3
Дкв, % 10,6 19,3 19,7 19 6 22,1 14 14,9 4,4 8,7 11,6 10
Дкв-Криска, + + + + + + + + + + + +
% 10,2 15,9 16,8 16,2 5,8 19,6 12,7 13,5 4,3 7,8 10,6 9,1
По результатам проведенного анализа можно заключить, что доходность корпоративного кредитного портфеля снижается, это произошло из-за вложения активов в менее рискованные отрасли, а, следовательно, и менее доходные.
Тем не менее, результаты исследования доходности риска корпоративного портфеля показали сочетание средних показателей кредитного риска и уровня доходности. Текущей мониторинг портфеля показал средний уровень просроченности задолженности и резервов.
Использованные источники:
1. Данилов Ю. Г. Зависимость инфляции от ставки рефинансирования // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2014. - Т. 20. - С. 701-705. Danilov Yu. G. Dependence of inflation on the refinancing rate // Scientific and methodical electronic journal "Concept". - 2014. - T. 20. - P. 701705.
2. http://www.sberbank.ru/ - Официальный сайт ПАО Сбербанк России. Official site of Sberbank of Russia
