Оценка кредитоспособности заемщиков - физических лиц ПАО "БАНК ВТБ"

10. Выбор коэффициента асимметрии распознавания хороших и плохих объектов.

11. Определение допустимого кредитного риска.

12. Вычисление количественных атрибутов риска для градаций, параметров, кредита и множества кредитов.

13. Анализ кредитной деятельности банка по значениям атрибутов риска.

14. Управление кредитной деятельностью банка с назначением оптимального числа параметров, градаций в каждом параметре и асимметрии распознавания кредитов.

Рассмотрим варианты представленной методики:

1. ПАО «ВТБ 24» представляет статистические данные по выданным ранее кредитам. Файл со статистикой в обезличенном виде создается банком самостоятельно, затем архивируется и отправляется по e-mail. Обновление статистики и построение новой ЛВ-модели кредитного риска проводятся периодически через 1-4 квартала.

Форма обезличенного файла по статистике кредитов банка:

N

n

N1, N2, ..., Nn

Y1 Z11 Z21 ... Zn1

Y1 Y12 Z22 ... Zn2

....................

YN ZN2 ZN2 ... ZNn,

где N - число кредитов;

n - число параметров;

N1, N2, ..., Nn - число градаций в каждом параметре;

Y11, Y2, ..., YN - признак успешности кредита (1 - «хороший»; 0 - «плохой»);

Z11, ..., ZNn - значение градаций параметров.

Данные ПАО «ВТБ 24» служат для обучения ЛВ-модели риска. Числа хороших и плохих кредитов подсчитываются по файлу автоматически. Также подсчитываются числа одинаково описанных кредитов и устанавливается, какие градации параметров не используются для описания кредитов. Это позволяет контролировать данные заказа 1 и результаты обучения ЛВ-модели риска. Для кредитного риска юридических лиц категории клиентов представляются в виде градаций 1, 2, 3, ... параметра «Категория клиента». Этот параметр располагается в последнем столбце таблицы, и для него вычисляются дополнительные атрибуты риска.

Построение В-модели кредитного риска банка занимает время до 12 часов. Определяются атрибуты риска для градаций, параметров и множества кредитов, а также показатели качества (атрибуты) модели риска: ее точность и асимметрия распознавания. Для юридических лиц для «категорий клиентов» вычисляются дополнительно следующие атрибуты: частота категорий во всех кредитах, в плохих и хороших кредитах, а также среднее значение риска кредитов для категорий. Это позволяет оценить адекватность разделения клиентов на категории.

3.3 Оценка экономической эффективности предлагаемых мероприятий

Основная задача первого этапа управления риском заключается в выявлении причин его возникновения. Следовательно, целью идентификации факторов кредитного риска как первого этапа управления является определение причин, вызывающих реализацию этого вида риска (табл. 23).

Таблица 23 - Особенности содержания этапов управления кредитным риском заемщика и кредитного риска совокупности кредитных вложений

Внешние факторы можно разделить на факторы, непосредственно связанные с заемщиком: готовность и возможность заемщика выполнять взятые на себя обязательства и факторы, связанные с предметом обеспечения по кредиту. Минимизация кредитных рисков может быть достигнута следующими мерами:

1. На этапе предварительного рассмотрения заявки:

- выявление признаков проблемности, таких как наличие негативной информации о заемщике, рисков, связанных с внутренней структурой заемщика и со структурой акционерного капитала, неудовлетворительное финансовое состояние, возможность ухудшения финансового состояния, отраслевые и маркетинговые риски;

- присвоение заемщику кредитного рейтинга и определение платы за риск при установлении процентной ставки по кредиту;

- ограничение кредитных рисков путем лимитирования операций с крупными заемщиками.

2. На этапе сопровождения кредита:

- мониторинг финансового состояния клиента;

- актуализация установленных лимитов.

В целях обоснования инвестиций в разработку системы управления рисками при кредитовании физических лиц проведем анализ возврата инвестиций на примере Марийского Филиала ПАО «ВТБ24» (табл. 24).

Таблица 24 - Инвестиции в разработку системы управления рисками при кредитовании физических лиц

Период окупаемости инвестиционных проектов, связанных с внедрением информационных технологий, не должен превышать трех лет, поэтому период оценки эффективности данного проекта внедрения равен трем годам. Обозначим показатели оценки:

Свн - затраты на внедрение;

Сл - затраты на покупку лицензий и оборудования;

Спр - затраты на проектные работы;

Сi - затраты на техническую поддержку;

AS - ежегодные сбережения;

CF - денежный поток;

r - ставка дисконтирования;

NPVз - чистая приведенная стоимость затрат на проект внедрения;

NPVд - чистая приведенная стоимость доходов от проекта внедрения.

Затраты на внедрение системы защиты информации рассчитываются по следующей формуле:

(11)

Чистая приведенная стоимость затрат на проект внедрения и доходов от проекта внедрения рассчитывается по следующей формуле:

(12)

Расчет показателей возврата инвестиций в систему управления рисками при кредитовании физических лиц представлен в табл. 25.

Таблица 25 - Расчет показателей возврата инвестиций

Ставка дисконтирования равна ставке рефинансирования Центрального Банка РФ. Внутренняя норма рентабельности рассчитывается при NPV, равном нулю. Таким образом, проект внедрения можно считать экономически выгодным, так как чистая приведенная стоимость доходов от проекта внедрения положительна и больше чистой приведенной стоимости затрат на проект внедрения в 2,9 раза.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Важность регламентного и ресурсного обеспечения риск-менеджмента в кредитном процессе демонстрируют следующие соображения. Если у банка есть идеальная модель оценки риска заемщиков, очень точно оценивающая кредитный риск, но ее применение организовано неправильно, она не встроена в процесс принятия решений, то пользы от модели не будет. С другой стороны, отсутствие точной модели будет менее значимым, если у банка идеально налажен процесс риск-менеджмента, встроенный в кредитный процесс, и имеются соответствующие ресурсы, например опытные кредитные аналитики.

Кредитный процесс будет более медленным и затратным, но априори более эффективным, чем в первом случае. Поэтому нужно помнить, что риск-менеджмент - это в первую очередь управление, которое может быть основано как на количественных оценках кредитного риска при помощи математических моделей, так и на экспертных оценках или на сочетании количественной и экспертной оценок. При безусловной необходимости контроля за рисками, то есть системы «тонкой очистки», упор все-таки должен быть сделан на управлении рисками, в том числе и на процессном компоненте.

Компоненты валидации системы рейтингования включают в себя: анализ качества данных, анализ процедур использования моделей в рейтинговом (или ином) процессе, анализ системы отчетности и процедур рассмотрения проблемы. Процесс рейтинговой оценки является ключевым в кредитном процессе, поскольку обеспечивает и контроль риска, и основу для кредитного менеджмента.

Еще один важный фактор кредитного процесса - доступность информации. Так, могут отсутствовать сами данные, которые необходимы для оценки кредитоспособности заемщика и управления кредитным риском. Поэтому при построении кредитного процесса необходимо определить состав требуемых достаточных данных, которые в дальнейшем будут храниться с учетом целей развития кредитного риск-менеджмента.

С другой стороны, сам банк может разрабатывать и внедрять такие продукты, продажа которых затрудняет получение информации о заемщике (имеются в вижу уже упоминавшиеся выше экспресс-кредиты). Не получая достоверной информации о доходах заемщиков, банк не может обеспечить качественный контроль кредитного риска и зачастую поневоле делает упор на управление. Во-первых, ограничивается сумма, подверженная кредитному риску (сумма кредита). Во-вторых, потери покрываются завышенной платой за кредит. Отсутствие адекватных методов обработки данных также приводит к тому, что информация оказывается недоступной: она вроде бы и есть, а использовать ее невозможно.

И последнее из рассматриваемых свойств - актуальность информации. Значимость этого свойства понятна любому кредитному аналитику. Так, достоверная и адекватная, но устаревшая информация о финансовом состоянии заемщика или его управлении может приводить к ошибочному решению или непринятию нужного решения в нужный момент.

Следующим этапом продвинутого процесса является установление платы за риск. То есть кредитный процесс должен включать методику установления цен для разных кредитов в зависимости от затрат на кредит и принимаемого риска и соответствующий подпроцесс определения стоимости кредита с учетом риска.

При этом, говоря о риске кредита, мы должны учитывать не только ожидаемые потери, покрываемые резервами, но и неожидаемые, которые должны покрываться собственным капиталом банка. Чем выше кредитный риск сделки, тем выше плата за кредит. При определении платы за кредит мы учитываем специфику продукта - корпоративный это или розничный кредит, стандартный или нестандартный, какова рыночная стоимость аналогичных продуктов.

Исходя из результатов горизонтального и вертикального анализа активов и пассивов ПАО «ВТБ 24» можно сделать вывод о некотором ухудшении их структуры к концу исследуемого периода по сравнению с его началом. Так, доля собственных средств снизилась по сравнению с долей заемных средства. Рост плеча финансового рычага также свидетельствует с росте зависимости банка от заемных источников. В целом структурные и финансовые показатели развития ПАО «ВТБ 24» достаточно противоречивы. Так, динамика большинства показателей ликвидности баланса и финансовой устойчивости банка в анализируемом периоде показали снижение. Так, коэффициент защиты капитала вырос, но генеральный коэффициент надежности, коэффициент мгновенной ликвидности, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент использования привлеченных средств уменьшились.

Динамика абсолютных показателей финансовых результатов ПАО «ВТБ 24» характеризуется положительно. Так, чистые доходы банка выросли, однако прибыль до налогообложения и после налогообложения уменьшились. Почти все показатели рентабельности снизилисьза период 2011-2013 гг., показатели доходности активов, кредитных вложений, средняя процентная ставка по привлеченным средствам и спрэд также уменьшились, что можно охарактеризовать негативно. В целом качество кредитного портфеля ПАО «ВТБ 24» можно оценить как хорошее, однако имеются резервы для его дальнейшего улучшения.

В ПАО «ВТБ 24» предлагается внедрение системы оценки кредитных рисков физических и юридических лиц, использующая логико-вероятностную (ЛВ) теорию риска с группами несовместных событий (ГНС), которая отвечает требованиям соглашения «Базель II» к методам количественной оценки кредитных рисков и резервирования. Эта ЛВ-теория риска с ГНС превосходит существующие скоринговые методики по точности, устойчивости и прозрачности, снижает кредитные потери банка и повышает его конкурентоспособность.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

О кредитных историях: федеральный закон от 30.12.2004 № 218-ФЗ (ред. от 23.07.2013) // Собрание законодательства РФ.- 2005.- № 1 (часть 1).- Ст. 44.

О Рекомендациях по стандартам раскрытия информации при предоставлении потребительских кредитов: письмо ФАС РФ № ИА/7235, Банка России № 77-Т от 26.05.2005 // Вестник Банка России.- 2005.- № 28.

О критериях определения финансового состояния кредитных организаций: указание Банка России от 31.03.2000 № 766-У (ред. от 21.12.2000) // Вестник Банка России.- 2000.- № 19.

О рекомендациях по анализу ликвидности кредитных организаций: письмо Банка России от 27.07.2000 № 139-Т // Вестник Банка России.-2000.- № 42.

Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян.- М.: ЮНИТИ, 2013.- 320 с.

Асалиев, А. Практическое пособие по банковской деятельности / А. Асалиев, Н. Иванова.- М.: Экономика и финансы, 2012. - 240 с.

Ауриемма, М.-Дж. Индустрия банковских пластиковых карточек: Пер. с англ. / М.-Дж. Ауриемма, Р.С. Коли. - М.: ИНФРА - М., 2011. - 240 с.

Банки и банковские операции: Учебник для вузов / Под ред. Е.Ф. Жукова.- М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2010. - 471 с.

Банки как зеркало экономики// Банки. Кредит. Бизнес. - 2011. - №13. - С.2.

Банковское дело: стратегическое руководство.- М.: Консалт, 2010.- 432 с.

Банковское дело: Учебник / Под ред. О.И. Лаврушина. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 576 с.

Банковское дело: Учебник / Под ред. В.И. Колесникова, Л.П. Кроливецкой. - М.: Финансы и статистика, 2012.- 480 с.

Бор, М.З. Менеджмент банков: организация, стратегия, планирование / Бор М.З., Пятенко В.В.. - М.: ИКЦ «ДИС», 2011. - 288 с.

Боровков, В. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере / В. Боровков.- СПб.: Питер, 2013.- 645 с.

Буздалин, А.В. Экспресс-оценка работы банка / А.В. Буздалин // Банковское дело. - 2010. - №8. - С.32-37.

Бюллетень банковской статистики.- М.: ЗАО «АЭИ «ПРАЙМ», 2014.- 280с.

Глисин, Ф.Ф. Деловая активность коммерческих банков России / Ф.Ф. Глисин // Банковское дело. - 2013. - №4. - С.6-9

Гулый, А.П. Управление доходностью и ликвидностью активов банка / А.П. Гулый // Рынок ценных бумаг. - 2011. - №14. - С.55.

Данные об объемах кредитов, депозитов и прочих размещенных средств, предоставленных организациям, физическим лицам и кредитным организациям // [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://www.cbr.ru/statistics/print.aspx?file=bank_system/4-3-1_14.htm&pid= pdko_sub&sid=dopk

Дарбека, Е.М. Как повысить устойчивость коммерческих банков / Е.М. Дарбека // Банковское дело. - 2010. - №5. - С.25-27.

Денежное обращение и банки: Учеб. пособие / Под ред. Г.Н. Белоглазовой, Г.В. Толоконцевой. - М.: Финансы и статистика.- 2010.- 272с.

Елисеева, И.И. Эконометрика / Елисеева И.И., Курышева С.В..- М.: Финансы и статистика, 2009.- 298 с.

Жамбю, М. Иерархический кластер-анализ и соответствия / М. Жамбю.- М.: Финансы и статистика, 2013.- 431 с.

Жуков, Е.Ф. Менеджмент и маркетинг в банках / Е.Ф. Жуков. - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2012. - 191 с.

Зайцева, Н.В. Оперативный анализ прибыльности операций банка с отдельными клиентами/ Н.В. Зайцева//Деньги и кредит.- 2010.- №9.- С.55.

Зинкевич, В.А. Управление рисками и повышение эффективности кредитного процесса - есть ли взаимосвязь? / В.А. Зинкевич // Банковское кредитование.- 2011.- № 6.

Зинкевич, В.А. Валидация моделей оценки рисков / В.А. Зинкевич // Риск-менеджмент в кредитной организации.- 2011.- № 2.- С. 103-118.

Иванов, В.В. Надежность вашего банка / В.В. Иванов. - М.: ФКБ-ПРЕСС, 2010. - 176 с.

Игнатов, А.А. Скоринговые системы в российской практике / А.А. Игнатов// Банковские технологии.- 2010.- № 5.

Информация о рисках кредитования физических лиц // [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://www.cbr.ru/statistics/print.aspx?file= bank_system/risk_12.htm&pid=pdko_sub&sid=ITM_60627

Кураков, В.Л. Банки в современных экономических системах. Учебное пособие / Кураков В.Л., Кураков Л.П.- Чебоксары: Волго-Вятский регион. центр ассоциации содействия вузам, 2011. - 407 с.

Макарова, Г.П. Система банковского маркетинга: Учеб. пособие / Г.П. Макарова. - М.: Финстатинформ, 2012. - 409 с.

Масленченков, Ю.С. Финансовый менеджмент в коммерческом банке / Ю.С. Масленченков. - М.: Перспектива, 2010. - 567 с.

Миркин, Я.М. Банковские операции / Я.М. Миркин.- М.: Инфра-М, 2011.- 478 с.

Общая теория денег и кредита: Учебник / Под ред. Е.Ф. Жукова.- М.: ЮНИТИ, 2010.- 304 с.

Отдельные показатели деятельности кредитных организаций (по группам кредитных организаций, ранжированных по величине активов) // [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://www.cbr.ru/statistics/print.aspx?file=bank_system/4-1-3_010114.htm &pid=pdko_sub&sid=opdkovo

Панова, Г.С. Анализ финансового состояния коммерческого банка/ Г.С. Панова. - М.: Финансы и статистика, 2010. - 520 с.

Пещанская, И.В. Организация деятельности коммерческого банка: Учеб. пособие / И.В. Пещанская.- М.:ИНФРА-М, 2010.- 320с.

Пластиковые карточки в России. Сборник / Сост. Андреев А.А., Морозов А.Г., Равкин Д.А.- М.: БАНКЦЕНТР, 2012. - 256 с.

Поморина, М.А. Внутренний анализ финансового состояния банка / М.А. Поморина // Банковское дело. - 2010. - №5. - С.18-25.

Проскурин, A.M. Анализ рентабельности банка и его структурных подразделений / A.M. Проскурин // Банковское дело - 2009. - № 8.- С 2-9.

Рассказов, Е.А. Управление свободными ресурсами банка / Е.А. Рассказов.- М.: Финансы и статистика, 2011 . - 96 с.

Российские банки сегодня: Финансовый, общественный и культурный капитал / Под ред. Волкова Д.Л., Евдокимовой-Динелло Н.П., Ильиной Ю.Б., Комаровой Н.В. - СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2010. - 336 с.

Роуз, П.С. Банковский менеджмент / П.С. Роуз. - М.: Дело, 2009 - 768 с.

Рудакова, О.С. Банковские электронные услуги: Учебное пособие для ВУЗов / О.С. Рудакова. - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2010. - 261 с.

Севрук, В.Т. Банковский маркетинг / В.Т. Севрук. - М.: Дело ЛТД, 2010. - 128 с.

Соколинская, Н.Э. Проблемы менеджмента кредитного портфеля в современных условиях / Н.Э. Соколинская // Банковское дело. - 2011. - №8. - С. 26-31.

Соложенцев, Е.Д. Бюро оценки и анализа кредитных рисков и его модели / Е.Д. Соложенцев // Управление в кредитной организации.- 2012.- № 4.

Соложенцев, Е.Д. Сценарное логико-вероятностное управление риском в бизнесе и технике / Е.Д. Соложенцев.- СПб.: Бизнес-пресса, 2011. - 560 с.

Соложенцев, Е.Д. Логико-вероятностные модели риска в бизнесе с группами несовместных событий / Е.Д. Соложенцев, В.В. Карасев // Экономика и математические методы.- 2013.- № 1.

Соложенцев, Е.Д. Прозрачность методик оценки кредитных рисков и рейтингов / Е.Д. Соложенцев, В.В. Карасев. - СПб.: СПбГУ, 2010. - 196 с.

Соложенцев, Е.Д. Прозрачность методик оценки кредитных рисков и рейтингов / Е.Д. Соложенцев, В.В. Карасев, Н.В. Степанова.- СПб.: Издательство С.-Петербургского университета, 2010.- 198 с.

Степанова, Н.В. Логико-вероятностная модель оценки кредитного риска физических лиц в коммерческом банке / Степанова Н.В., Соложенцев Е.Д., Рыбаков А.В. // Управление финансовыми рисками.- 2010.- № 4.

Суворов, А.В. Сравнительный анализ показателей и оценка эффективности финансовой деятельности банка / А.В. Суворов // Банковское дело. - 2010 . - №8. - С. 9-17.

Усоскин, В.М. Современный коммерческий банк: управление и операции / В.М. Усоскин.- М.: ИПЦ «Вазар-Ферро», 2010. - 320 с.

Ходжаева, И. Оценка кредитоспособности физических лиц с использованием деревьев решений / И. Ходжаева, С. Ларин // Банковское дело.- 2009.- № 3.- С. 30-33.

Черкасов, В.Е. Финансовый анализ в коммерческом банке / В.Е. Черкасов.- М.: ИНФРА-М, 2011. - 272 с.

Чирков, М.Б. Коэффициентный анализ финансового состояния банка / М.Б. Чирков // Финансы- 2010. - № 11.- С.8-16.

Шемпелев, В.А. Анализ эффективности деятельности коммерческого банка / В.А. Шемпелев // Банковское дело.- 2012.- № 4.- С. 10-15.

Шеремет А. Д. Финансовый анализ в коммерческом банке / А.Д. Шеремет, Г.Н. Щербакова.- М.: Финансы и статистика, 2011.- 256 с.

Ширинская, Е.Б. Операции коммерческих банков: российский и зарубежный опыт / Е.Б. Ширинская. - М.: Финансы и статистика, 2010.- 160 с.

Экономический анализ деятельности банка: Учеб. пособие. - М.: Инфра-М, 2009.- 320 с.

Размещено на Allbest.ru