Управление кредитным риском в условиях высокой волатильности рынков

Показатели (в части содействия реализации социальных функций государства, укрепления финансового суверенитета) определены на основе сравнения с другими странами. Их достижение становится возможным в условиях решения задач в части трансформации внутренних сбережений в инвестиции и эффективности аллокации ресурсов.

Таблица 1

Внешние по отношению к банковскому рынку индикаторы достижения целей

Таблица составлена автором по данным исследования «Эксперт РА», ЦБ РФ, Росстата.

Предлагается использовать стандартное отклонение сводного индекса обеспеченности банковскими услугами. Сводный индекс обеспеченности банковскими услугами рассчитывается и публикуется ЦБ РФ в ежегодном Отчете о развитии банковского сектора и банковского надзора. Используется рэнкинг по капиталу журнала The Banker «1000 крупнейших банков мира» (июль 2007).

Из-за наличия значительного числа слабоформализуемых факторов, определяющих достижение целей, выход на целевые ориентиры в обозначенные сроки не рассматривается как достаточное условие реализации целей Концепции. В дополнение к внешним индикаторам, реализацию целей банковского рынка «в первом приближении» можно отслеживать по качественным сдвигам в банковском секторе. Для оценки успешности реализации целей Концепции в дополнение к итоговым индикаторам будут использоваться количественные и качественные характеристики состояния банковского сектора (структура рынка и рыночное поведение банков), а также базовых макроэкономических и институциональных условий. В соответствии с оптимальным сценарием развития - сценарием прорыва - мы ожидаем следующих качественных изменений в период реализации Концепции (2009-2020 гг.):

- Решение проблем с привлечением долгосрочных источников финансирования банковского сектора, что должно стать одним из главных «прорывов» оптимального сценария. Это предполагает аккумуляцию в рамках банковской системы 60-70% внутренних сбережений, что позволит финансировать обновление инфраструктуры, повысить долю банковских кредитов в инвестициях.

- Повышение эффективности регулирования и надзора, что необходимо для своевременного выявления факторов риска и смягчения последствий внешних и внутренних шоков. Только в таких условиях возможно создание мощных банков, контролируемых российским капиталом.

- Снижение рисков потери ликвидности как следствие доступности долгосрочного фондирования и развития механизмов краткосрочного рефинансирования;

- Стабилизацию достаточности капитала на умеренно высоком уровне. Капитал, с одной стороны, должен соответствовать принимаемым рискам, с другой -- обеспечивать экспансию российских банков с максимальным кредитным плечом.

- Падение прибыльности операций как результат роста конкуренции в банковском секторе. Отчасти падение процентной маржи банки смогут компенсировать за счет снижения доли административных и управленческих расходов.

Несущественное ухудшение качества активов, неизбежное при кратном росте емкости банковской системы и повышении доступности банковских услуг.

Оценка количественных характеристик банковского сектора в 2020 г. зависит от представлений о том, какая модель финансового рынка - банковский или «банковско-фондовый» капитал - будет преобладать к этому времени. С точки зрения достижения целей банковского рынка и его качественных характеристик этот вопрос не является принципиальным, что позволяет нам рассматривать единый оптимальный сценарий развития банковского сектора, при необходимости обозначая различия между двумя подсценариями (банковский и «банковско-фондовый» капитал) (Рис. 5).

Для достижения минимизации кредитных рисков используется большой арсенал методов, включающий формальные, полуформальные и неформальные процедуры оценки кредитных рисков. Несмотря на то, что современный методический инструментарий направлен на эффективность принятия решений, в ряде случаев он может дезориентировать сотрудников банка. Идентичная ситуация характерна также для самого механизма исключения рисков, основанного на подробных расчетах, схемы которых не исключают содержание методологических недочетов.

Источник: «Эксперт РА»

Рис. 5 Оптимальный сценарий предполагает переход к более сбалансированной модели банковского сектора, базирующейся на долгосрочных ресурсах (Рисунок составлена автором по данным исследований «Эксперт РА»)

В связи с этим, математическое моделирование потерь по портфелю банка является актуальной задачей. Такая модель будет способствовать оптимизации вероятности потерь по портфелю и увеличению вероятности функционирования банка без потерь.

Разработана модель оценки качества кредитного портфеля (потерь по портфелю банка). В модели на первом этапе строится динамика средней величины потери и при помощи интегрирования выводится вероятность функционирования банка без потерь.

Пусть x - величина финансовой потери банка, а - соответствующая вероятность. Если происходит потеря , то в предположении статистической независимости будет справедлива теорема об умножении вероятностей

(1)

Вычисляя логарифмическую производную по x от (1), находим

(2)

В (2) мы имеем равенство производных от функций с различными аргументами. Это имеет место лишь в случае, когда правая и левая части будут равны некоторой константе. Таким образом, получаем

(3)

где - положительная постоянная. Знак минус в (3) учитывает тот факт, что функция является убывающей. Интегрирование уравнения (3) дает следующее выражение для вероятности потерь по портфелю

(4)

Средняя величина потери с учетом (4) равна

(5)

Вероятность функционирования банка без потерь есть

(6)

Для расчета конкретных денежных значений необходимо формулы (4) и (6) умножить на полную величину портфеля . Сравнение расчетов по формулам (4) - (6) с реальными данными для банков дает весьма хорошее согласие. В связи с этим, формулы (4) - (6) можно рекомендовать для моделирования портфеля. Расчеты по формуле (4) с реальными данными для некоторого стабильного банка показано на рис. 6 (пунктирная линия - рассчитанная по (4), сплошная - реальные данные банка).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 6 Распределение портфельного риска

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 7 Зависимость логарифма вероятности риска от величины финансовой потери банка

Эта зависимость аппроксимируется уравнением

(7)

Если прологарифмировать (4) и построить зависимость от x (рис. 7), то угол наклона будет равен , что показывает степень риска: чем больше значение этого параметра, тем меньше вероятность риска. На основе проведенных расчетов целесообразно построить критерий риска банка. Этот критерий в нашем случае можно сформулировать следующим образом. Если значение параметра не меньше определенной величины, связанной с общим портфелем, то банковский риск следует считать нежелательным. Для рассмотренного примера потери не должны превышать %. Таким образом, формулы (4) - (6) можно рекомендовать для моделирования портфеля.

Выводы и предложения

Совершенствование кредитного процесса посредством рационализации его внутренней структуры, разработка направлений элиминирования кредитного риска в условиях высокой волатильности выступает одним из важнейших факторов и необходимым условием устойчивого и динамичного функционирования не только банковской системы, но и экономики страны. Это обусловлено тем, что кредитный механизм затрагивает глубинные основы хозяйственной деятельности, определяя процесс экономического роста в целом.

В контексте изложенного совершенствование кредитных инструментов, решение проблем развития инфраструктуры кредитных отношений, форм и методов кредитования обусловливает необходимость модернизации кредитования физических и юридических лиц в банках, базирующейся на модели снижения и совершенствования кредитного риска, требует новых форм рейтингования заемщиков, новых подходов к анализу кредитного риска, поэтому для обеспечения устойчивого развития банковской сферы.

Фактор, определяющий управление кредитным риском - это центральная проблема самого кредитования, его снижение является важнейшей задачей управления кредитным портфелем банка. Разрешение проблемы кредитного риска кроется в необходимости внедрения передового зарубежного и отечественного практического опыта в оценку кредитных рисков, используя единые подходы к анализу кредитоспособности и бизнес-риска индивидуальных заемщиков.

Перспективная модель банковского сектора должна формироваться как оптимальная система реализации ключевых целей, возложенных на банковскую систему. Для оценки степени достижения поставленных целей сформулирован набор измеримых показателей, рассматриваемых как индикативные -- отклонения от желаемых соотношений допустимы, однако могут свидетельствовать об отходе от сценария прорыва, необходимости дополнительных мероприятий и (или) корректировки представлений об оптимальной модели. В результате проведенного анализа внешних по отношению к банковскому рынку индикаторов достижения целей можно констатировать, что по большинству показателей ожидаются качественные сдвиги уже к 2015 г. Оптимальный сценарий предполагает переход к более сбалансированной модели банковского сектора, базирующейся на долгосрочных ресурсах.

Важное значение приобретает разработка модели оценки качества кредитного портфеля (потерь по портфелю банка). В модели на первом этапе строится динамика средней величины потери и при помощи интегрирования выводится вероятность функционирования банка без потерь.

Представленная модель позволит коммерческим банкам исследовать кредитный портфель с целью снижения кредитных рисков с учетом специфики деятельности и факторов, оказывающих влияние на снижение рисков, что позволит увеличить эффективность и прибыльность кредитных инструментов.

По теме диссертации автором опубликованы следующие работы

Статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ:

1. Кармоков А.А. Риски кредитования физических лиц: методики диверсификации /Кармоков А.А.// Известия Кабардино - Балкарского научного центра РАН. 2008. №1 (21). С. 63-67. 0,33 п.л.

Статьи опубликованные в других изданиях:

2. Кармоков А.А. Бизнес планирования банковской деятельности /Кармоков А.А., Шурдумова Э.Г., Азаматова Р.М.// Межвузовский сборник научных трудов: Экономика и конкурентоспособность России. С.Петербург: Санкт - Петербургский государственный политехнический университет. 2004. С. 465-467. 0,2 п.л. (автор. 0.1).

3. Кармоков А.А. Сравнительный анализ современного состояния банковской системы РФ, в том числе КБР /Кармоков А.А.// Сборник научных трудов ученых и соискателей: 7 регион наука и практика. Нальчик: ФГОУ ВПО «КБГСХА», 2006. С. 263-269. 0,44п.л.

4. Кармоков А.А. Методика анализа кредитных рисков, применяемая в коммерческих банках для юридических лиц / Кармоков А.А.// Труды 2-го Международного форума молодых ученых (7-й Международной конференции): Актуальные проблемы современной науки. Самара: Самарский институт управления, 2007. С. 137-141. 0,31 п.л.

5. Кармоков А.А. Кредит как способ перераспределения капитала и принципы банковского кредитования /Кармоков А.А.// Труды 2-го Международного форума молодых ученых (7-й Международной конференции): Актуальные проблемы современной науки. Самара: Самарский институт управления, 2007. С. 141-145. 0,31 п.л.

6. Кармоков А.А. Анализ способов управления кредитными рисками в коммерческих банках [Текст] /Кармоков А.А.// Материалы международного конгресса студентов, аспирантов и молодых ученых. Перспектива 2007. Нальчик: Каб.-Балк. ун-т, 2007. С. 73-78. 0,38 п.л.

7. Кармоков А.А. Минимизация банковских рисков, направленная на обеспечение экономической безопасности /Кармокова Х.Б., Кармоков А.А.// Материалы международной научно - практической конференции: Актуальные проблемы противодействия преступности в современных условиях. Нальчик: Издательство М. и В. Котляровых, 2008. С. 140-145. 0,38 п.л. (автор. 0,25 п.л.).

8. Кармоков А.А. Риски кредитования физических лиц, пути их снижения и методики диверсификации /Кармоков А.А.// Материалы XIII международной научно - практической конференции: Современная преступность: состояние, проблемы, перспективы противодействия. Нальчик: Издательство ОНиРИО Нальчикского филиала Краснодарского университета МВД России, 2009. С. 515-521. 0,44 п.л.

Размещено на Allbest.ru