Управление кредитными рисками банка

Сокращение просроченной кредитной задолженности, оздоровление банковской системы, поиск эффективных показателей работы, повышению надежности банков и предупреждения их банкротства стали ключевым вопросами для финансовых учреждений в мире давно. Для того, чтобы найти решение проблемы по управлению кредитными рисками, Базельский Комитет по банковскому надзору разработал и рекомендовал для реализации нескольких методик оценки банковских рисков отдельных банков для более эффективного управления рисками и реализации различных математических и статистических моделей. [1–2].

Мировой финансовый кризис и сопровождающие кредитный кризис заставил мировое Банковское сообщество передавать управление кредитными рисками в нормативную плоскость. В результате банковского контроля регуляторы стали требовать более прозрачной структуру кредитного портфеля и непрерывный мониторинг структуры долга. Банки должны иметь полное знание и понимание финансовое положение клиентов и их совокупный кредитный риск. Новые правила «Базель 3» создали еще более тяжелое обременение для банков со стороны государственного регулирования. Переход российских банков на «Базель 3» требования заставит их увеличить резервы и уменьшить их способность реализовать более рискованную политику. Однако, в результате, многие коммерческие банки будут менее конкурентоспособными по сравнению с государственными банками из-за снижение возможности привлечения финансирования и кредитования [3].

В соответствии с более ужесточившимися нормативным требованиям, увеличился спрос на создание резервов, достаточных для того, чтобы компенсировать расходы на кредитный риск, многие банки изменили свои подходы к управлению кредитными рисками. Однако, многие банки рассматривают новые правила только как выполнение нормативных требований, и только очень ограниченное число банков предприняли попытки создания действительно эффективной системы управления кредитным риском. В целом, ожидается, что введение «Базель 3» правила приведет к снижению темпов роста банковских кредитов в ближайшие годы до 10–15 % в год, что окажет негативное влияние на чистую прибыль кредитных организаций, а также неблагоприятно повлияет влияние на возможность кредитования для компаний различных отраслей экономики.

Кредитный риск характеризуется возможностью потерь из-за неспособности заемщика вносить платежи, на любом этапе кредитования. Управление кредитными рисками состоит из методов и инструментов реализации мероприятий, направленных на снижение эти потерь за счет ликвидных активов банка, уменьшение размеров убытков из-за проблемных кредитов, изменение структуры кредитного портфеля в любой момент времени. Предполагается, что достижение эффективного управления кредитным риском возможно на основе применения комплекса специальных моделей для снижения цен и бухгалтерского учета кредитного риска.

Представленное исследование основывается на методах сравнительного анализа и кластерного подхода. Сравнительный метод анализа используется для оценки эффективности различных моделей управления кредитными рисками российских банков. Сегодня в мировой банковской системе разработаны и применены различные экономико-математические модели для оценки кредитного риска заемщиков. Таким образом, в соответствии с «Базель 3» для оценки кредитного риска и его управления, в России применятся модели оценки кредитных рисков, основанные на подходе внутренних рейтингов (IRB), которые, в свою очередь, основываются в реализации на нескольких моделях. В данных моделях наиболее распространен сравнительный анализ, а также математические модели оценки кредитного риска.

Реализация кластерного метода позволило определить несколько основных групп кредитного риска, моделей управления, которые отличаются применяемыми методологией и инструментами управления. На основе кластеризации, все кредитные модели управления рисками, могут быть сгруппированы по следующим критериям:

1) факторы риска; 2) субъекты риска.

В свою очередь, в моделях, которые созданы на основе учета факторов риска, выделяются 4 группы факторов: 1) внешние риски; 2) внутренние риски; 3) ограничение рисков; 4) гарантированные риски.

Также модели на основе субъекта риска, для анализа они были разделены на 2 группы: 1) заемщик является юридическим лицом (корпорацией); 2) заемщик — физическое лицо (граждане).

Анализ проводится на основе финансовых результатов деятельности и статистических данных банков Российской Федерации, банков, представленных Центральным Банком России, с использованием материалов МВФ, Рейтинг компаний, коллекторских компаний, информационных агентств, в том числе, " Финмаркет», Международная финансовая корпорация, ЗАО «Секвойя кредит консолидейшн» [4].

Управление кредитным риском состоит в создании механизма для обеспечения оптимального соотношения между прибыльностью деятельности банков и уровне принятых рисков, которые основаны на принципе безубыточности операций [5].

Эффективная модель управления кредитным риском предполагает организацию процесса кредитования, которая включает в себя:

-        реализация специальных инструментов управления, предназначенных для избежание негативных результатов кредитных операций;

-        создание эффективной системы кредитования;

-        подробная история кредитных операций на всех этапах кредитования, начиная с момента принятия решения для предоставления займа, до последнего платежа и закрытия кредитного договора.

Анализ моделей управления эффективностью банков по управлению кредитными рисками, в настоящее время используемых в банках России, включает в себя два подхода для оценки эффективности этих моделей:

-        анализ кредитоспособности и финансовой надежности заемщиков (юридических и физических лиц), а также кредитного риска по источникам, появления кредитного риска заемщика по неисполнению своих обязательств;

-        анализ кредитного портфеля, как совокупности кредитных вложений, а также риска, который выражается через потенциал снижения стоимости активов, а также за счет значительного снижения фактической ликвидности части активов банка.

Также в процессе анализа эффективности различных моделей по управлению кредитным риском, были выделены следующие виды кредитных рисков:

-        внешние риски;

-        внутренние риски;

-        ограниченные риски;

-        гарантированные риски.

Модели внешних рисков. Анализ этих моделей включает в себя отдельную оценку внешних рисков для различных типов заемщиков (корпоративных заемщиков и физических лиц). Что касается первой группы (корпоративных заемщиков), наиболее значимым внешним фактором является негативное влияние мирового финансового кризиса.

Что касается физических лиц, создание эффективного управления кредитными рисками в рамках данной модели, то в этом контексте должны включаться в качестве обязательных, следующие переменные оценки тенденций, которые характерны как для развитых стран, так же для развивающихся и для стран с переходной экономикой:

1.      Устойчивое снижение реальных доходов населения, и их тенденции в течение нескольких лет. Как следствие, все больше и больше денег уходит на оплату необходимых товаров и меньше остается для оплаты ранее взятых кредитов, что увеличивает кредитную нагрузку на заемщиков и увеличивает просроченные кредиты.

2.      Постоянный рост инфляции во всех странах, что также приводит к сокращению средств, выделяемых на обслуживание кредита и его оплаты. Например, инфляция в России в период с января по апрель 2014 года, составляет до 3.2–3.3 % [6].

3.      Во всех странах, в том числе в России наблюдается рост безработицы, что также снижает возможности населения для своевременного обслуживания и оплаты кредитов.

4.      Повышение уровня закредитованности населения. В среднем, в России один должник имеет 1.4 проблемой задолженности. [7]

5.      Ужесточение получение кредитного продукта, что уменьшает возможности рефинансирования кредита, то есть, получение нового кредита для погашения старого, что также приводит к увеличению объема просроченной задолженности.

В результате совместного действия всех этих тенденций кредитная платежеспособности граждан Российской Федерации снизилась в начале 2014 года до минимума за последние 3 года. [8]

Модели внешних рисков. Модели управления внутренних риски управления включают в себя достаточно большой массе вопросов, в том числе кредитный портфель, его структуру и управление, в том числе: с учетом типов заемщиков, местонахождение заемщиков, отраслевая принадлежность, тип кредитов (инвестиционные, ипотечные, потребительские и др.), валюте кредита, кредитных продуктов и т. д.

Чрезмерная выдача кредитов российскими банками в иностранной валюте (в евро и долларах США) привели к тому, что в последнее время многие банки России увеличили их объемы в потребительском секторе. Однако, рост валютных цен в стране, а также негативное воздействие других внешних факторов, привели к тому, что в начале 2014 года в банковском секторе России, начался стремительный рост просроченных кредитов в иностранной валюте. Как результат, компании и граждане резко сократили свои платежи по кредитам в иностранной валюте, особенно в условиях резкого изменения курсов иностранных валют в 2014 году. Особенно это стало очевидным в декабре 2014 года когда был резкий скачок в курсах иностранной валюты. Заемщики решили придержать денежные средства и отказались на время погашения платежей по кредитам, что привело к росту краткосрочной просроченной задолженности (менее 30 дней) Аналогичная ситуация уже наблюдалась в России в период кризиса 2008, где темпы роста с 2008 по 2014 год составил 54 %, в евро — 45.2 %. [9]

Что касается сектора физических лиц, наблюдается также резкое снижение кредитной дисциплины, потому что граждане страны получают заработную плату и производят другие доходы в национальной валюте.

Таким образом, метод внешних кредитных источников привлечения, такие как займы, в иностранной валюте, в современных условиях приводит к обострению ситуации с обслуживаем и оплатой кредитов в России.

Модель управления рисками для ограниченных рисков. Модель, основанная на оценке кредитных лимитов, считается достаточно эффективной и зарекомендовала себя хорошо за рубежом. Однако, практика показала, что большинство банков в России до сих пор не имеет разумную и правильную модель для расчета кредитных лимитов для отдельных групп заемщиков (корпоративных и физических лиц), а внутри этих групп. Кроме того, в целях компенсации потерь от снижения кредитного потенциала корпоративного сектора в последние годы, из-за ухудшения экономической ситуации, многие банки активизировали свое давление на сектор физических лиц. Однако, как уже было отмечено, в последние годы способность людей платить за свои кредиты значительно сократилось. Например, если в Российской Федерации в 2012 году, кредит становится просроченным в среднем через 8,5 месяцев, в 2014 году должники, стали пропускать платежи по кредитам уже через 4,5 месяца после их получения [10].

Таким образом, в целях создания эффективных моделей управления кредитными рисками на основе кредитных лимитов, необходимо разработать и своевременно корректировать подходящее для каждого конкретного этапа развития национальной экономики методику определения кредитных лимитов и их применение, учитывая тенденции мирового развития, в первую очередь, негативные.

Модель управления рисками для гарантированных рисков. Рассматриваемая модель достаточно хорошо разработана с точки зрения математического аппарата, однако, ее точность зависит в большой степени от добросовестных заемщиков в плане предоставления достоверной информации об объектах кредитной безопасности.

В этом контексте одной из основных задач управления кредитным риском является решение проблемы неэффективности управления данными об объектах кредитной безопасности, невозможность получить доступ к правильным объектом кредитной безопасности, отсутствие контроля и мониторинга своевременно движение и состояние кредитной безопасности объектов. [11]

Представленное исследование показало, что, в целях эффективного управления кредитными рисками в банках существует необходимость разработки, для каждого конкретного этапа развития национальной экономики, правильных моделей и механизмов управления рисками. Необходимо:

1.      Создание эффективной системы управления структурой кредитного портфеля банка, который должен стать важным элементом комплексной системы управления кредитным риском.

2.      Разработать специальные методики для определения кредитных лимитов и их практического применения, учитывая тенденции мирового развития.

3.      Реализовать специальные инструменты диверсификации рисков по отраслям и секторам экономики, географическим районам, группам заемщиков, видов кредитов, и т. д., что позволяет снизить общие потери в пределах допустимого среднего диапазона.

4.      Создать сбалансированный портфель.

5.      Поведения на основе текущих и прогнозируемых тенденций в мировой экономике, своевременная перенастройка кредитной политики.

 

Литература:

 

1.      Еремина Н, 20.09.2013. «Базель-3» как «санитар леса» http://www.gazeta.ru/business/2013/09/20/5661653.shtml

2.      Hung, W.-M. and J.-H. Lin, 2012. Option-based modeling of technology choices and bank performance. ICIC Express Letters, Part B: Applications, 6(8): 2019–2024.

3.      «Базель 3 в России: первые итоги». On-line конференция от 28.03.2014. www.bankir.ru/iconf/34#ixzz32L7PME90.

4.      Sequoia Credit Consolidation. www.sequoia.ru.

5.      Wang, X. and L. Wang, 2007. Study on Black- Scholes stock option pricing model based on dynamic investment strategy. International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 3(6B): 1755–1780.

6.      Центральный банк Российской Федерации www.cbr.ru.

7.      Finmarket. www.finmarket.ru.

8.      Платежеспособность россиян по кредитам упала до минимума за 3 года. www.finmarket.ru/main/article/3706428

9.      Международный валютный фонд. http://www.imf.org/external/russian/.

10.  Рейтинг отраслей экономики по доле просроченной задолженности www.riarating.ru/banks_rankings/20140417/61

11.  International Finance Corporation. www.ifc.org.