Управление кредитным риском в условиях высокой волатильности рынков

Размещено на http://www.allbest.ru/

УПРАВЛЕНИЕ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ В УСЛОВИЯХ ВЫСОКОЙ ВОЛАТИЛЬНОСТИ РЫНКОВ

Специальность: 08.00.10 - финансы, денежное обращение и кредит

Автореферат диссертации на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Кармоков Азамат Ахмедович

Майкоп 2010

Диссертационная работа выполнена в ФГОУ ВПО «Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х.М. Бербекова»

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор Шевлоков Валентин Зедович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Позднякова Тамара Алексеевна

кандидат экономических наук, доцент Галачиева Светлана Владимировна

Ведущая организация: ФГОУ ВПО «Кабардино-Балкарская государственная сельскохозяйственная академия им. В.М. Кокова»

Защита диссертации состоится «06» апреля 2010 г. в 13.00 часов на заседании диссертационного совета ДМ.212.113.01 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Майкопский государственный технологический университет» по адресу: 385000, Республика Адыгея, г.Майкоп, ул. Первомайская, д.191, ауд. 212.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке и на официальном сайте ГОУ ВПО «Майкопский государственный технологический университет» http://www.mkgtu.ru.

Автореферат разослан «05» февраля 2010 г.

Отзывы на автореферат, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 385000, Республика Адыгея, г.Майкоп, ул. Первомайская, д.191, диссертационный совет по экономическим наукам ДМ.212.113.01, Ученому секретарю.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

доктор экономических наук

доцент Л.И. Задорожная

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Проводимые в России социально-экономические реформы коренным образом изменили облик и структурную организацию банковской системы. Банковский бизнес, являясь одной из важнейших высокотехнологичных отраслей экономики, в наибольшей степени подвергается происходящим изменениям на макро- и микроуровне. Российская кредитная система за реформенный период не сумела в достаточной степени диверсифицироваться и провести структурные изменения, необходимые для повышения надежности и устойчивости функционирования. Этим объясняется высокая степень волатильности основных экономических параметров российской банковской системы.

В связи с мировым финансовым кризисом волатильность финансовых рынков резко возросла вместе, с чем вырос абсолютный размер потерь. Активные интеграционные процессы, происходящие в российском банковском сообществе, изменения правового пространства, социальные изменения клиентской базы, формирование нового информационного поля, усиление конкуренции со стороны зарубежных банков, появление на рынке кредитных услуг, новых финансовых инструментов и технологий требуют комплексного подхода к проблемам оптимизации и качественной рационализации внутренней структуры кредитного процесса коммерческого банка. В силу своей особой финансовой и социальной значимости для коммерческого банка кредитный процесс должен отвечать современным требованиям рынка в динамично изменяющейся внешней среде, активно используя механизмы внутренней адаптации. Банк должен опираться на современные достижения научной и технической мысли, применять инновационные подходы, методы стратегического анализа, развивать внутренние и внешние компетенции.

Неотъемлемой частью кредитного процесса является кредитный риск, оказывающий существенное влияние не только на кредитный процесс, но и на стабильность функционирования банковской системы в целом.

Управление кредитным риском зачастую осуществляется лишь по формальным признакам, основанным на инструктивных и методических указаниях Банка России или на западных методиках, не адаптированных к условиям российской экономики, что в конечном итоге ведет к ослаблению позиций банка в повседневной конкурентной борьбе (или при наступлении критических событий) и свидетельствует о недостаточной эффективности системы управления риском. Многие вопросы, с которыми сегодня сталкиваются коммерческие банки в России, могут быть разрешены, если применить рационализацию в виде реинжиниринга бизнес-процессов, моделирования способов снижения кредитных рисков, подразумевающего технологическое оздоровление хозяйствующих субъектов, в том числе и банков, переход его на более высокий уровень организации работы.

Отсюда актуальной научной проблемой, имеющей большое теоретическое и практическое значение, представляет научное осмысление возможностей применения новых подходов, методов и инструментов управления кредитным риском. Актуальность и многоаспектность указанной проблемы в сочетании с недостаточной проработанностью ряда вопросов в области управления кредитным риском предопределили выбор темы, цель, задачи, структуру и содержание диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Диссертационное исследование базируется на методологических и теоретических разработках вопросов управления кредитным процессом в деятельности финансово-кредитных институтов. В исследуемой области научные публикации можно условно сгруппировать по нескольким направлениям.

Вопросы теории банковского кредитования получили научное обоснование в трудах: Дж. Нойман, О. Моргенщтерн, М. Бойль, Л. Томас, Дж. Крук, Н. Магуд, М. Хаггинс и других.

Отдельные теоретические вопросы функционирования кредитных отношений рассматривались в работах таких ученых, как Лаврушин О.И., Анесянц С.А., Панова Г.С., Дейнега В.Н.,Поморина М.А., Позднякова Т.А., Чеченов А.А., Шарапов М.В., Шевлоков В.З., Соколинская Н.Э., Балабанов И.Т., Гиляровская Л.Т., Паневина С.Н., Овчаров А.О., Белых Л.П., Белоглазова Б.Н., Толоконцева Г.В., Батракова Л.Г., и другие;

Значительный вклад в разработку теории управления рисками внесли экономисты Беляков А. В., Севрук В. Т., Белацкий Е.Р., Петренко В.В. Королев О.Г., Ермоленко А.А., Волкова Н.И., Герасименко Р.А., Жданов А.Ю., Графова Г.Ф. в числе зарубежных исследователей наибольшую известность получили работы Кейнса Дж. М., Маттена К. П., Шенкира У.Г., Энсберга П., Баррела Т., Хаггинса М., Гелбрейта Дж., Бланка И.А.и другие.

В работе были использованы также публикации по основным проблемам развития банковской системы России и ее взаимодействия с реальным сектором экономики: Москвина В.А., Симановского А.Ю., Тавасиева А.М., Миловидов В.Д., Молчанов А.В., Осипенко Т.В. и других.

Отмечая высокую значимость исследований вышеуказанных ученых, считаем, что в целом они не носят комплексного характера, так как затрагивают отдельные вопросы возникновения кредитного риска и не раскрывают теоретически обоснованных подходов к их управлению. Так, в большей части исследований внимание сосредоточено на характеристике роли и значения кредитного риска среди других банковских рисков, на освещение и изучение вопросов взаимодействия кредитного риска с процентным риском и риском ликвидности.

Отсутствие системного подхода к управлению кредитным риском, а также отсутствие научного подхода к пониманию сущности кредитного риска как экономической категории не позволяют коммерческим банкам своевременно спрогнозировать отрицательные результаты деятельности, устранить функциональные диспропорции и оптимизировать кредитный процесс.

Данный аспект делает в настоящее время вопрос управления кредитным риском в коммерческом банке особенно актуальной. В период финансового кризиса, поразившего все мировое пространство, объективно назрела необходимость новых, радикальных подходов к управлению кредитным риском и перехода к интенсивной модели развития банковского сектора в целом.

Дискуссионность проблематики, актуальность поставленных вопросов, потребность страны в эффективно функционирующем, с устойчивым качеством кредитных портфелей, банковском секторе обусловили выбор темы исследования, постановку ее цели и формулирование задач.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка концептуального подхода к формированию организационно-институциональной среды, способствующей преждевременному выявлению и мобильной минимизации кредитного риска в условиях высокой волатильности финансовых рынков и ограниченности ресурсов. кредитный риск финансовый волатильность

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих основных задач исследования:

1.Изучить и обобщить теоретические положения, практический опыт, исследования зарубежных и отечественных ученых по проблемам управления кредитным процессом в банковской сфере, сущность и особенности управления кредитным риском в условиях высокой волатильности, кризиса и ограниченности ресурсов.

2. Уточнить направления совершенствования законодательства о банковской деятельности на основе программного развития и глубокого исследования банковской системы Российской Федерации, определить место и роль государственного регулирования в обеспечении устойчивого функционирования банковского сектора, по средствам развития субординированных кредитов и создание госкорпораций.

3. Провести сравнительный анализ методик оценки кредитного риска, эффективной их оценки, на основе чего правильно подобрать метод оценки для конкретного заемщика и разработать этапы внедрения приоритетной модели, используя дискриминантный анализ, линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья классификации; исследования операций: линейное программирование, нелинейную оптимизацию и искусственный интеллект: нейронные сети, экспертные системы, генетические алгоритмы, методы ближайших соседей, Байесовские сети, логико-вероятностные методы в различных комбинациях.

4. Предложить методический подход к комплексному организационно-экономическому анализу особенностей показателей состояния и динамики основных показателей банковского сектора России под влиянием мирового финансового кризиса и во взаимосвязи с системой сбалансированных показателей, выявить проблемы его развития и дать оценку стратегии обеспечения конкурентных преимуществ, для определения стратегических целей этих концепций.

5. Разработать методику кредитоспособности заемщика, для чего; предложить модернизированную схему проведения оценки кредитоспособности заемщика банком, что позволит унифицировать процедуру, ускорить и удешевить ее, получить более точный и обоснованный результат, снизит риски кредитования, обеспечит необходимую стабильность работы банка и заданный уровень доходности.

6. На основе анализа финансово-экономических показателей разработать алгоритм экономико-математической модели оценки качества кредитного портфеля, в разрезе динамики средней величины потери и интегрирования вероятности функционирования банка без потерь, что позволит коммерческим банкам исследовать кредитный портфель с целью увеличения эффективности и прибыльности кредитных организаций.

Предметом исследования является совокупность вопросов теории и методологии формирования эффективного механизма управления кредитным риском в условиях высокой волатильности рынков.

Объектом диссертационного исследования выступает банковская система РФ и кредитный риск, как доминирующий фактор эффективного управления кредитным процессом.

Теоретической и методической основой исследования послужили научные положения, фундаментальные концепции классиков экономической теории, работы современных отечественных и зарубежных ученых, посвященные проблемам кредитования, анализа рекомендаций научно-исследовательских учреждений по проблемам эффективного управления кредитным процессом в контексте рационализации внутренней структуры кредитного риска.

Изучены и проанализированы нормативные и законодательные акты, Указы Президента, постановления и распоряжения Правительства, статьи научных сборников, рассматривающие фундаментальные концепции развития кредитных отношений в Кабардино-Балкарской Республике, базирующиеся на системно-функциональном подходе к изучению закономерностей развития банковских систем; инструктивные материалы, международные стандарты по управлению банковским кредитом.

Инструментарно-методический аппарат исследования. Методологическая основа, объект, предмет, эмпирическая база сформировали соответствующую систему методов исследования. При разработке модели снижения кредитного риска банка использовались различные методологические подходы и инструментальные технологии научного познания. В зависимости от стоявших задач в работе использовались различные методы экономического анализа (экономико-математического моделирования, математической статистики, графический, индексный, сравнительного, аналитических группировок, комплексного и системного анализа, вариантных расчетов, средних величин, корреляционный, регрессионный, вариации и другие методы исследования).

Информационно-эмпирическая и нормативно-институциональной базой исследования послужили: разрешенные к открытому доступу источники информации: фонды библиотек, опубликованные монографии, статьи, материалы научных конференций, фактологические сведения, сформированные на базе официальных статистических данных Федеральной службы государственной статистики РФ, отчетных материалов коммерческих банков.

В работе использованы официальные статистические данные коммерческих банков КБР и России, Федеральной службы Государственной Регистрации, Кадастра и Картографии КБР и РФ (Росстат), материалы Министерства финансов РФ, Ассоциации российских банков (АРБ), Ассоциации региональных банков, Федеральной службы по финансовым рынкам РФ, Федеральной службы по финансовому мониторингу РФ, Международного валютного фонда, Всемирного банка реконструкции и развития, международных рейтинговых агентств и других финансовых институтов, экспертные оценки российских и зарубежных институтов и отдельных ученых - ведущих специалистов в области кредитной системы, материалы периодической печати, информационные ресурсы Internet, официальный сайт Центрального Банка Российской Федерации, использовались также данные выборочных обследований, проводимых автором с 2004 г.

Нормативно-правовую базу исследования составляют Указы Президента Российской Федерации, Федеральные законы, нормативно-правовые акты Министерства финансов РФ и Центрального банка Российской Федерации, регулирующие механизм функционирования банковской системы.

Рабочая гипотеза диссертационного исследования исходит из следующих предположений:

- в условиях продолжительной экономической нестабильности и кризиса финансового сектора, возникает необходимость разработки эффективных финансовых инструментов, для скорейшей адаптации российских банков к волатильности рынков;

- учитывая динамичный рост развития кредитования в российских банках, целесообразно модернизировать методы повышения эффективности данного процесса в части рационализации его внутренней структуры на примере элиминирования кредитного риска;

- в целях оптимизации вероятности потерь российских банков по предоставляемым кредитным продуктам, необходимо разработать универсальную модель оценки качества кредитного портфеля для эффективного управления кредитным риском.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту

1. Российская экономика претерпевает глубокие потрясения, связанные с объективно необходимыми преобразованиями перехода к новой формации, основанной на повышении конкурентоспособности экономики и обеспечении нормального устойчивого экономического роста. В процессе необходимых экономических преобразований в Российской Федерации коммерческие банки играют важную роль, от эффективности их работы в значительной степени зависит успех деятельности реального сектора экономики. Российская экономика должна в достаточной степени диверсифицироваться и провести необходимые структурные изменения, в результате чего резко возрастет степень волатильности основных экономических параметров. Возникает необходимость систематизации определений и терминов, и их уточнение с учетом концептуальных подходов, таких экономических категорий как «кредитный процесс», «кредитный риск», «рейтингование заемщиков», «оценка кредитного риска».

2. Необходимость грамотного управления банковскими рисками обуславливает потребность построения системы государственного регулирования, нацеленного на ограничении рисков банковской системы, в том числе кредитного, переход к оценке этого критерия не по форме, а по содержанию. Основным проблемами укрепления правовых основ современной российской банковской системы являются развитие направлений законодательной базы связанной с предоставлением банковских операции по новым технологиям; повышение транспарентности структуры собственности кредитных организаций; установление альтернативных конкурсному производству процедур; предоставление Банку России права обмениваться информацией с надзорными органами иностранных государств на конфиденциальной основе и информацией, полученной в процессе осуществления им функций по надзору за банками; предоставление Банку России права установления обязательных пруденциальных норм для банковских групп. Принятие предложенных мер позволит обеспечить переход к устойчивой модели банковской системы, требующей кардинальных изменений, а именно, разработки новых подходов к управлению банковским делом и отказа от сложившихся представлений о регулировании денежно-кредитной сферы.

3. Кредитный процесс представляет собой процесс организации кредитной деятельности банка, состоящий из совокупности последовательных этапов: от рассмотрения кредитной заявки до погашения ссудной задолженности кредитополучателем и является основным источником создания новой стоимости банковского продукта путем предоставления клиентам специфических услуг, направленных на удовлетворение их соответствующих функциональных потребностей. При рационализации кредитного процесса, как одного из компонентов процесса управления портфелем активов банка, необходимо существующий акцент при организации кредитования, направленный на снижение кредитного и портфельного риска, сместить в сторону увеличения доли услуг процессингового информационно-консультативного характера, с целью существенного сокращения времени, затрачиваемого банком на реализацию бизнес-процесса кредитования, а следовательно, повышения качества банковских услуг и операций.

Рационализация структуры кредитного процесса и комплексная оценка кредитного риска на основе предложенного нами многофакторного анализа кредитоспособности клиентов и кредитного портфеля банка, позволит минимизировать кредитный риск путем использования предложенных методик снижения кредитного риска, одновременно являющихся удобными и эффективными в применении.

4. Находясь в центре экономических процессов, коммерческие банки опосредуют связи между торговлей и промышленностью, сельским хозяйством и населением. Однако кризисные процессы, сложившиеся в сегодняшней российской экономике существенно усугубляют положение в банковском секторе. Ухудшение финансового состояния банковских партнеров и клиентов, кризис неплатежей оказывают негативное влияние на положение банков, и не могут не затрагивать региональные коммерческие банки, в частности коммерческие банки КБР. Следует отметить отставание коммерческих банков КБР от коммерческих банков России в развитии банковских услуг, а именно используется лишь ограниченный спектр услуг, что находится в прямой зависимости от нестабильности финансового сектора в целом и недоверии со стороны населения и организаций к финансовым институтам. Банкам, а в особенности региональным, необходимо сформулировать внешние по отношению к банковскому рынку индикаторы достижения цели, что позволит сформулировать оптимальный сценарий перехода к более сбалансированной модели банковского сектора базирующегося на долгосрочных ресурсах.

5. Прогрессивной моделью оценки кредитного риска является модель кредитного скоринга. Целесообразно представить геометрическую интерпретацию скоринговых моделей, которая включает в себя этапы внедрения в АБС (анимация из 4-х кадров), что позволит банковским работникам оперативно принимать решение по вопросам кредитования, регулировать объемы кредитования в соответствии с ситуацией на рынке и определять оптимальное соотношение между уровнем риска и доходностью кредитных организаций. Система оценки заемщиков должна состоять из двух аналитических блоков: блока анализа данных и блока принятия решения. В процессе анализа предполагается применять различные математические методы, которые выявляют в них факторы и их комбинации, влияющие на кредитоспособность заемщиков, и силу их влияния. Блок принятия решений используется для непосредственного заключения автоматизированного банковского рейтинга о кредитоспособности заемщика.

6. В настоящее время математическое моделирование кредитного и портфельного рисков является актуальной задачей. Такая модель будет способствовать оптимизации вероятности потерь по портфелю и увеличению вероятности функционирования банка с минимальным кредитным риском. Модель оценки качества кредитного портфеля (потерь по портфелю банка), в которой на первом этапе строится динамика средней величины потери и при помощи интегрирования выводится вероятность функционирования банка без потерь. Степень достижения целей оценивается набором измеримых показателей, которые должны рассматриваться как индикативные - отклонения от желаемых соотношений допустимы, однако свидетельствующие в подобных случаях об отходе от сценария прорыва, необходимости дополнительных действий и (или) корректировки представлений об оптимальной модели.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в обосновании адекватного подхода к исследованию кредитных рисков в условиях современной кризисной ситуации и разработке способа управления кредитным риском в условиях высокой волатильности рынков.

В диссертации получен ряд положений, которые обладают научной новизной:

1. Уточнено содержание понятий «кредитный процесс», «кредитный риск», «рейтингование заемщиков», «оценка кредитного риска» применительно к условиям глобального финансового кризиса.

2. Выделены основные способы совершенствования процесса управления кредитными рисками: а) формирование новых инструментов управления данными рисками; б) совершенствование норм институциональной среды функционирования и развития кредитных организаций; в) разработка новых форм контрактов между участниками кредитного рынка.

3. С учетом основных проблем использования рейтинговых оценок для измерения кредитного риска (запаздывание данных оценок; отсутствие в них корреспонденции с бизнес циклами в реальном секторе экономики) дана геометрическая интерпретация скоринговых моделей и предложен алгоритм их внедрения в АБС с целевой ориентацией на функционирование кредитной организации без потерь, что позволяет унифицировать процедуру кредитования индивидуальных заемщиков на этапе оценки их кредитоспособности, ускорить и удешевить ее, а также получить более точную оценку риска кредитования, обеспечивая устойчивость и достаточную доходность работы банка.

4. Предложена перспективная система реализации ключевых целей, возложенных на кредитные организации, в основе которой - комплекс взаимосвязанных индикативных показателей; реализация данной модели позволяет управлять кредитными рисками по отклонениям от нормативных значений, а также определять сценарии развития бизнеса кредитной организации (прорывный; инерционный; свертывание бизнеса). Выделены основные группы указанных индикативных показателей: содействия реализации социальных функций государства; укрепления финансового суверенитета кредитной организации; трансформации внутренних сбережений в инвестиции; эффективности аллокации ресурсов.

5. Разработана одноступенчатая динамическая модель оценки качества кредитного портфеля в проекции минимизации рисков, предложен пошаговый алгоритм применения модели, реализация которого обеспечивает снижение вероятности потерь, что позволяет исследовать кредитный портфель коммерческого банка с целью снижения кредитных рисков с учетом специфики деятельности и факторов, оказывающих влияние на формирование рисков.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Практическая значимость исследования определятся актуальностью поставленной цели, достигнутым уровнем разработанности проблем рационализации внутренней структуры кредитного риска, доведением теоретических положений, методик и моделей до уровня практических рекомендаций, которые могут быть использованы коммерческими банками РФ и позволят повысить устойчивость функционирования банковской системы в целом.

Суть предложений автора заключается в возможности применения полученных результатов при разработке единой концепции анализа методики кредитоспособности и метода экспресс-оценки и прогнозирования финансово-экономического состояния потенциального заемщика.

Учет полученных результатов в деятельности коммерческих банков в процессе управления банковским сектором, а также применение методики оценки определения понятия кредитоспособности самими кредитными организациями и потенциальными заемщиками, позволит сделать обоснованные выводы о специфике отечественного рынка банковских услуг, степени его кредитоспособности, возможных направлениях его дальнейшего развития и совершенствования.

Предложенная автором модель построения системы снижения вероятностей риска кредитования коммерческого банка на основе выявления специфических параметров технологий на рынке банковских услуг и закрепления особо гибких приемов управления процессами кредитования, позволит элиминировать кредитный риск в условиях высокой волатильности финансового рынка.

Теоретическая значимость работы заключается в обосновании теоретических и методических положений по вопросам разработки эффективного управления кредитным риском, проведенным ретроспективным анализом российских и зарубежных исследований, относящихся к теории банковских рисков; обобщением методов оценки и анализа кредитоспособности заемщика в коммерческих банках для возможности расчетной оценки целесообразности выдачи кредита; наличием комплексного подхода к исследованию понятий математического моделирования, сравнительного, комплексного и системного анализа, факторного анализа, метода группировок средних величин, вариации и др.; предложенными механизмами повышения эффективности снижения кредитных рисков в коммерческих банках КБР и РФ в целом. Теоретические положения диссертации могут быть использованы в учебном процессе высших учебных заведений при подготовке кадров и повышения квалификации специалистов при чтении учебных курсов для студентов и магистрантов «Банковское дело», «Менеджмент финансовых организаций», «Управление коммерческим банком».

Соответствие темы диссертации требованиям Паспорта специальностей ВАК. Диссертационное исследование выполнено в соответствии п.9.4. «Развитие инфраструктуры кредитных отношений современных кредитных инструментов, форм и методов кредитования», п.9.6. «Формирование банковской системы и ее инфраструктуры в условиях переходного периода; межбанковская конкуренция, проблемы обеспечения институциональной основы развития банковского сектора и его взаимодействия с Центральным банком РФ. Модели кредитных систем, банковских систем и кредитного механизма» и п.9.17. «Совершенствование системы управления рисками российских банков» паспорта специальности 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит.

Апробация результатов диссертационного исследования. Основные теоретические и практические результаты диссертационного исследования были представлены на ряде межвузовских научно-практических конференций, проводимых на Юге России в 2005-2009гг.

Основные концептуально-теоретические положения и выводы, а также прикладные рекомендации диссертационного исследования докладывались и получили одобрение на научных конференциях различных уровней, а так же нашли отражение в публикациях Международного форума молодых ученых в Самарском институте управления, Ставропольском Северо-Кавказском техническом университете, Известия вузов Северокавказского региона, Владикавказский СОГУ, Кабардино - Балкарской Государственной сельскохозяйственной Академии, Известия Кабардино - Балкарского научного центра РАН; научных журналов Санкт - Петербургского государственного политехнического университета, Кабардино - Балкарского государственного университета им.Х.М.Бербекова.

Основное содержание диссертации и результаты проведенных исследований изложены в 8 опубликованных научных работах, в том числе в 1 работе в научном издании, рекомендуемом ВАК России, в ряде научных статей, докладов на научных конференциях общим объемом 2,5 п.л. Предложенные автором разработки доведены до стадии практического внедрения в ряде коммерческих банков Кабардино-Балкарской Республики, одобрены органами главного территориального управления Банка России.

Материалы диссертационного исследования используются при преподавании курсов «Банковское дело», «Финансы, денежное обращение и кредит», «Финансирование и кредитование коммерческой деятельности», «Банковский менеджмент» Кабардино - Балкарского государственного университета им.Х.М.Бербекова.

Структура диссертационной работы. Диссертационное исследование последовательно раскрывает цель и задачи исследования и состоит из введения, трех глав, объединенных в 9 параграфов, заключения, списка использованных литературных источников, включающего 159 позиций.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Уровень развития российского банковского сектора отражает степень развития экономики России, состояние финансовой отрасли, уровень монетизации экономики, системы правового регулирования и налогообложения. Одной из самых рискованных банковских операций является кредитование. Это объясняется как самой природой кредита, так и тем, что эта операция занимает видное место в балансах большинства коммерческих банков. При осуществлении кредитных операций банк сталкивается с кредитным риском, то есть с риском неуплаты заемщиком основного долга и процентов.

Повышение эффективности банковской деятельности, снижение рисков - это задачи, требующие незамедлительного и всестороннего решения.

Кредитные операции - динамично развивающаяся сфера деятельности банков. В последние годы соотношение кредитов, предоставленных кредитными организациями нефинансовым предприятиям и организациям-резидентам, к ВВП выросло более чем в два раза, и на 1 июля 2009 г. составило 17,7%.

Интенсивное развитие кредитования сопровождалось заметным ростом объемов просроченной задолженности: за этот период показатель по кредитам небанковскому сектору экономики увеличился на 44%, а по кредитам физическим лицам - в 2,3 раза.

Основой проблемой несовершенства нормативно-правовой базы является несовершенство закона о кредитных историях. В связи, с чем базы данных кредитных историй всех заемщиков несовершенны. В тех базах, которые существуют (НБКИ Ассоциации российских банков), отсутствуют единые форматы передачи данных, что усложняет доступ к данной информации в режиме on-line.

В диссертационном исследовании автором предложены направления совершенствования процесса управления кредитными рисками: а) формирование новых инструментов управления данными рисками; б) совершенствование норм институциональной среды функционирования и развития кредитных организаций; в) разработка новых норм контрактов между участниками кредитного процесса. Это, прежде всего:

- приблизить к международно признанным нормам основные правовые нормы функционирования кредитных организаций, которые определены в документе Базельского комитета по банковскому надзору "Основополагающие принципы эффективного банковского надзора";

- укрепить права вкладчиков и кредиторов;

- обеспечить развитие процедур ликвидации кредитных организаций, у которых отозваны лицензии на совершение банковских операций и совершенствование правовых механизмов;

- содействовать предотвращению действий по ограничению свободы коммерческой деятельности в банковской сфере и укрепить нормативные механизмы конкуренции;

- законодательно обеспечить условия формирования системы гарантирования вкладов;

- создать нормативно-правовые условия перехода на международные стандарты бухгалтерского учета и финансовой отчетности;

- обеспечить совершенствование системы валютного регулирования и валютного контроля;

- создать условия для широкого применения современных электронных технологий;

- обеспечить возможности противодействия установлению недобросовестными лицами контроля над кредитными организациями.

Обоснованы принципиальные шаги по принятию законодательных актов, направленных на дальнейшее укрепление правовых основ банковской деятельности и предполагающих, в частности:

- изменения и дополнения в статьи 318, 809 и 839 Гражданского кодекса Российской Федерации, направленные на установление единого порядка начисления процентов по операциям банков, связанным с привлечением и размещением денежных средств;

- повышение уровня требований к достаточности капитала, необходимой для продолжения работы кредитных организаций на рынке банковских услуг;

- изменения в статью 837 Гражданского кодекса Российской Федерации, устанавливающие возможность включения в договор вклада положения о праве вкладчика на досрочное изъятие депозита при условии предварительного уведомления банка (до 30 дней);

- развитие законодательства, позволяющего осуществлять банковские операции с применением новых технологий (законодательство об электронной подписи и о переводе денежных средств);

- повышение транспарентности структуры собственности кредитных организаций, включая уточнение режима предоставления кредитными организациями информации о реальных владельцах;

- установление альтернативных конкурсному производству процедур (продажа банка целиком или частями, мировое соглашение), которые могут быть применены к банкам, признанным арбитражным судом банкротами;

- предоставление Банку России права устанавливать обязательные пруденциальные нормы для банковских групп;

- предоставление Банку России права обмениваться информацией с органами надзора иностранных государств на конфиденциальной основе и информацией, полученной в процессе осуществления им функций по надзору за банками.

Переход к устойчивой модели банковской системы потребует таких кардинальных изменений как отказа от устоявшихся представлений о регулировании кредитно-денежной сферы и разработки принципиально новых подходов к управлению банковским делом.

Нельзя не отметить, что государство нацелено на помощь банкам, правительство идет на дополнительные расходы, увеличив их почти на полтриллиона рублей, выделяет Банку развития дополнительные средства на предоставление субординированных кредитов.

Важным источником роста капитала банков стали субординированные кредиты, предоставленные ряду крупных банков в соответствии с Федеральным законом от 13.10.2008 № 173-ФЗ “О дополнительных мерах по поддержке финансовой системы Российской Федерации” (без учета субординированных кредитов, предоставленных в рамках мер по стабилизации ситуации в финансовой системе в конце 2008 г., динамика капитала российских банков за 2008 г. была скромной: темп прироста за год составил 14,6%, что существенно ниже темпов роста активов и кредитов).

Ресурсная база кредитных организаций в период с конца 2008 г. поддерживалась главным образом за счет средств, привлекаемых от Банка России, и бюджетных депозитов, так к 01.01.2009 объем кредитов, депозитов и прочих привлеченных средств, достиг 3,4 трлн. руб.

Поддержка, оказанная банковскому сектору государством, позволила не допустить полного сворачивания кредитования, но не смогла компенсировать его дефицит. Объем кредитов и прочих размещенных средств, предоставленных нефинансовым организациям, за 2008 г. увеличился на 34,3% и достиг 12,510 трлн. руб.

Дефицит кредитования является фактором усугубления кризиса. Основными причинами дефицита кредитования стали ухудшение экономического положения заемщиков и консерватизм банков, а также существование альтернативного кредитованию источника банковских доходов - вложений в иностранную валюту в условиях снижения курса рубля.

За анализируемый период совокупная величина рисков банковского сектора, учитываемых при расчете достаточности собственных средств (капитала), возросла на 31,7% (за 2007 г. - на 51,7%) (см. рисунок 1).

Кредитный риск остается для российских кредитных организаций наиболее существенным видом риска: его доля в совокупной величине рисков на 1.01.2009 составила 96,4% (на 1.01.2008 - 94,4%). Доля крупных кредитных рисков в активах банковского сектора за 2008 г. сократилась с 28,1 до 26,1%.



Рис. 1 Динамика показателя достаточности капитала банковского сектора

Темп роста просроченной задолженности по кредитам, депозитам и другим размещенным средствам в 2008 г. существенно опережал темп роста общего объема кредитования (2,3 и 1,4 раза соответственно). В результате удельный вес просроченной задолженности в общем объеме кредитного портфеля увеличился с 1,3% на 1.01.2008 до 2,1% на 1.01.2009.

В корпоративном портфеле в связи с ростом просроченной задолженности в 3 раза (при увеличении объема предоставленных кредитов на 34,3%) ее удельный вес повысился с 0,9% на 1.01.2008 до 2,1% на 1.01.2009; доля просроченной задолженности по кредитам физическим лицам возросла с 3,2 до 3,7%. Ускорение роста просроченной задолженности нефинансовых организаций свидетельствует об ухудшении финансового состояния предприятий (в частности, это подтверждается динамикой технических и фактических дефолтов по корпоративным облигациям).

Таким образом, глобальный экономический кризис оказал существенное негативное воздействие на экономику Российской Федерации и российский банковский сектор. Негативными последствиями развития кризисных явлений стали резкое снижение темпов кредитования, ухудшение качества корпоративного кредитного портфеля, сформировался своего рода “порочный круг”: ухудшение экономического положения предприятий - ухудшение качества кредитов - ужесточение подходов к кредитованию - усиление дефицита кредитования - ухудшение экономического положения предприятий.

Для эффективной оценки кредитных рисков важно правильно подобрать метод оценки кредитоспособности заемщика и кредитного портфеля банка. Кредитоспособность заемщика в мировой банковской практике фигурирует как один из основных объектов оценки при определении форм кредитных отношений и целесообразности. Способность к возврату долга неразрывно связанно с моральными качествами клиента, степенью инвестирования капитала в недвижимое имущество, его родом занятий, возможностью заработать средства для погашения кредита и других обязательств.

Понимание актуальности использования более совершенных методик возникает чаще всего у тех банков, кредитование физических лиц в которых реализовано в качестве массовой услуги.

Для построения экспертной системы оценки кредитных рисков для физических лиц рационально, по мнению автора, использовать скоринговую модель, основанную на математических и статистических методах. Назначение кредитного скоринга - автоматизированное принятие решений по выдаче кредитов частным лицам.

Система скоринга может использоваться не только на стадии продажи кредитного продукта, но и его проектировании, анализе кредитоспособности группы потенциальных заёмщиков.

В самом упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик, т.е интегральный показатель - score, чем он выше, тем выше надежность клиента, и банк ранжирует своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности. Интегральный показатель каждого клиента сравнивается с неким числовым порогом, или линией раздела, которая, по существу, является линией безубыточности и рассчитывается из отношения, сколько в среднем нужно клиентов, которые платят в срок, чтобы компенсировать убытки от одного должника. Клиентам с интегральным показателем выше этой линии выдается кредит, клиентам ниже этой линии - нет.

Наиболее часто используются следующие характеристики для оценки кредитного риска: возраст, количество детей/иждивенцев, профессия, профессия супруга (и), доход, доход супруга (и), район проживания, стоимость жилья, наличие телефона, сколько лет живет по данному адресу, сколько лет работает на данной работе, сколько лет является клиентом данного банка, наличие кредитной карточки/чековой книжки.

Заемщики двух классов изображены на рисунке 2 овалами. Верхний овал обозначает - «плохих» заемщиков, нижний - «хороших». По осям на графике размещены факторы риска кредитоспособности - переменные Х1 и Х2. Модель скоринга ищет, используя статистику ранее обработанных кредитов, такой взгляд на данные в пространстве фактором риска (на рисунке это пространство двумерное, в общем случае оно многомерное), чтобы под этим углом зрения объекты разных классов были максимально не похожи друг на друга. Этот угол зрения обозначен на рисунке прямой, проходящей между двумя овалами. Перпендикуляр к этой прямой является осью скоринга, проецирование на которую образов «плохих» и «хороших» заемщиков дает возможность отличить их друг от друга. Функция плотности заемщиков разных классов при проецировании на ось скоринга Z становятся отличными друг от друга. Таким образом в моделях появляются численные значения коэффициентов, взвешивающих входящие в модели факторы риска. Эти коэффициенты являются результатом процедуры обучения, когда для настройки модели ей предъявляются имеющиеся статистические данные, и она подбирает коэффициенты таким образом, чтобы точность распознавания классов заемщиков была максимальной.



Рис. 2 Геометрическая интерпретация скоринговых моделей

Скоринговые модели являются первичным индикатором кредитоспособности потенциального заемщика. На их основе эксперт принимает окончательное решение о выдаче кредита. Далее на анимированном рисунке 3 из 4-х кадров будет представлен алгоритм функционирования скоринговой системы, структура принятия решения при предоставления кредита, многоступенчатая скоринг-модель, адаптированная к условиям конкретного банка.

В настоящее время для кредитного скоринга используются методы статистики: дискриминантный анализ, линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья классификации; исследования операций: линейное программирование, нелинейная оптимизация и искусственного интеллекта: нейронные сети, экспертные системы, генетические алгоритмы, методы ближайших соседей, Байесовские сети, логико-вероятностные методы. Указанные методы могут применяться как по отдельности, так и в различных комбинациях.



Рис. 3 Этапы внедрения скоринговой модели в АБС (анимация из 4-х кадров)

Наиболее рационально использовать скоринговую модель, включающую в себя два метода: нейронные сети и классификационные деревья решений. С помощью нейронных сетей будет проводиться анализ кредитной истории прошлых лет и на основании полученных результатов будут выдаваться рекомендации и предпочтения при выдаче кредитных продуктов. Далее с помощью классификационного метода деревьев решений на основании входящих параметров системы, а именно анкет, заполняемых заёмщиком будет строиться классификационная модель, которая на выходе будет относить заёмщика к определенному классу, в соответствии которому будут приниматься решение о выдаче кредита.

Нейронные сети.

Алгоритм построения систем оценки риска на основе нейронных сетей следующий:

1) Работа с данными:

- Составить базу данных из примеров, характерных для данной задачи

- Разбить всю совокупность данных на два множества: обучающее и тестовое (возможно разбиение на 3 множества: обучающее, тестовое и подтверждающее).

2) Предварительная обработка:

- Выбрать систему признаков, характерных для данной задачи, и преобразовать данные соответствующим образом для подачи на вход сети (нормировка, стандартизация и т.д.). В результате желательно получить линейно отделяемое пространство множества образцов.

- Выбрать систему кодирования выходных значений (классическое кодирование, 2 на 2 кодирование и т.д.)

3) Конструирование, обучение и оценка качества сети:

- Выбрать топологию сети: количество слоев, число нейронов в слоях и т.д.

- Выбрать функцию активации нейронов (например "сигмоида")

- Выбрать алгоритм обучения сети

- Оценить качество работы сети на основе подтверждающего множества или другому критерию, оптимизировать архитектуру (уменьшение весов, прореживание пространства признаков).

- Остановиться на варианте сети, который обеспечивает наилучшую способность к обобщению, и оценить качество работы по тестовому множеству.

4) Использование и диагностика:

- Выяснить степень влияния различных факторов на принимаемое решение (эвристический подход).

- Убедиться, что сеть дает требуемую точность классификации (число неправильно распознанных примеров мало).

- При необходимости вернуться на этап 2, изменив способ представления образцов или изменив базу данных.

Деревья решений

Сущность этого метода заключается в следующем: на основе данных за прошлые периоды строится дерево. При этом класс каждой из ситуаций, на основе которых строится дерево, заранее известен. В нашем случае должно быть известно, была ли возвращена основная сумма долга и проценты, и не было ли просрочек в платежах. При построении дерева все известные ситуации обучающей выборки сначала попадают в верхний узел, а потом распределяются по узлам, которые в свою очередь также могут быть разбиты на дочерние узлы. Критерий разбивания - это различные значения какого-либо входного фактора. Для определения поля, по которому будет происходить разбвание, используется показатель, называемый энтропия - мера неопределенности. Выбирается то поле, при разбиении по которому устраняется больше неопределенности. Неопределенность тем выше, чем больше примесей (объектов, относящихся к различным классам) находятся в одном узле. Энтропия равна нулю, если в узле будут находиться объекты, относящиеся к одному классу.

Полученную модель используют при определении класса (давать/не давать кредит) вновь возникших ситуаций (поступила заявка на получение кредита). При существенном изменении текущей ситуации на рынке, дерево можно перестроить, т.е. адаптировать к существующей обстановке.

Можно отметить, что алгоритм построения деревьев решений является достаточно гибким и оптимальным и применимым в скоринговых моделях для оценки рисков при кредитовании физических лиц.

Перед банком стоят следующие задачи в отношении кредитной политики:

- минимизировать ручную обработку операций сотрудниками банка - издержки на персонал и минимизация операционных рисков;

- минимизировать ручное оформление клиентом документов - временные издержки обслуживания клиента и создание для клиента комфорта при обслуживании;

- минимизировать потери по кредитным рискам;

- получить экспертную систему автоматической оценки кредитных рисков на основе научных и гибких методов.

Для решения всех вышеперечисленных задач следует выбрать такую модель оценки, которая бы являлась оптимальной, адаптивно изменялась при любой макроэкономической обстановке, учитывала особенности бизнес процессов, оценивала бы автоматически кредитные заявки и учитывала бы экономическую ситуацию на локальном рынке. Модель, соответствующая всем этим параметрам является - скоринг, включающий в себя различные методы оценки кредитных рисков.

Используемую банком технологию оценки заемщиков физических лиц предлагается модернизировать следующим образом (рис. 4).

Рис. 4 Модернизированная схема проведения оценки заемщика - физического лица банком

Система должна состоять из двух аналитических блоков: блока анализа данных и блока принятия решений.

В блоке анализа системы осуществляется анализ данных о заемщиках банка, о выданных кредитах и истории их погашения. Блок анализа необходимо дополнить следующими запросами:

1) получаемые доходы (используя базу банных Пенсионного фонда РФ);

2) имеющаяся недвижимость, земельные участки, их площадь и месторасположение (используя базу данных Бюро технической инвентаризации и департамента Юстиции);

3) наличие автотранспорта, его возраст (база данных ГБДД);

4) подтверждение данных о регистрации (несмотря на предъявление паспорта, т. к. данные о регистрации могут быть фальшивыми - база данных ПВС);

5) привлечение данных специализированных кредитных бюро (необходимость которых в банковском ритейле очевидна) о наличии срочных и погашенных кредитов в других банках.

Подобные запросы должны осуществляться на договорной основе, в режиме реального времени, в максимально быстрые сроки.

По большинству показателей в коммерческих банках РФ ожидаются качественные сдвиги к 2015 г. (см. таблицу 1). Индикаторы по доле долгосрочных кредитов, доле банковских кредитов в источниках финансирования вложений в основной капитал, а также ряд других показателей определены на основе максимально возможных (с учетом задействованных драйверов роста и развития) темпов выхода на показатели, адекватные потребностям экономики.

Индикаторы, характеризующие трансформацию внутренних сбережений в инвестиции и эффективность аллокации ресурсов, базируются на предпосылках о необходимости кардинального снижения уровня износа фондов и возрастающей роли банковских кредитов в финансировании вложений в основной капитал. Исходя из этих гипотез, за счет вытеснения вложений за счет собственных и бюджетных средств доля банковских кредитов в источниках финансирования вложений в основной капитал должна вырасти с нынешних 9-10% до 23% к 2020г. Как следствие, предусмотрен рост доли долгосрочных кредитов до 40-45% к 2020г.

Потребности в инвестициях российских компаний огромны и будут только расти по мере транснационализации их деятельности и перехода к постиндустриальной экономике. Поэтому абсолютные показатели роста банковских активов рассчитаны в предположении отсутствия ограничений со стороны спроса на банковские продукты с одной стороны и максимально возможной мобилизации внутренних и внешних ресурсов (при условии сохранения финансового суверенитета) - с другой.

...