Дипломная работа: Кредитный риск: методы оценки и регулирования

В условиях финансового кризиса весьма актуальной выглядит проблема эффективного, профессионального управления банковскими рисками, оперативного учета факторов риска.

Проблема управления рисками в каждом банке занимает одно из главных мест, поскольку неправильный подход в этом вопросе может не просто привести к большим убыткам, но и к закрытию кредитной организации.

В настоящее время во многих российских банках осуществляется выделение специальных сотрудников и подразделений, функцией которых является организация системы управлении рисками банковской деятельности или риск-менеджмент. В определении стратегии в области риск-менеджмента российские банки руководствуются рекомендациями Центрального банка Российской Федерации и частично рекомендациями Базельского комитета.

Целью управления рисками является сокращение финансовых потерь банка и, соответственно, повышение рентабельности, обеспечение надлежащего уровня надежности банка [25, С. 33].

С помощью пассивных операций банк регулирует свои ресурсы для осуществления активных банковских операций. Основной пассивной операцией банка является привлечение вкладов и депозитов. Риски пассивных операций связаны с возможными затруднениями в обеспечении активных операций ресурсами. Чаще всего этот риск связан с эффективностью деятельности определенного вкладчика. Для предупреждения риска по формированию депозитов банкам следует соблюдать оптимальное соотношение между пассивными и активными депозитными операциями.

Управление рисками по активным операциям предполагает управление кредитным, валютным, процентным рисками, риском ликвидности и некоторыми другими.

Политика управления кредитным риском очень многообразна. Но конкретные меры по управлению кредитным риском обычно включат три вида директив.

Первый вид – это директивы, направленные на ограничение или уменьшение кредитных рисков. Такой способ управления предусматривает установление лимита на сумму кредита одному заемщику. Базельский комитет по банковскому надзору рекомендует максимальное значение данного лимита, равное 25% [43, С. 56].

Второй вид включает директивы по классификации активов. Сюда входит анализ вероятности погашения портфеля кредитов включая начисленные и невыплаченные проценты, которые подвергают банк кредитному риску. Классификация активов является основным инструментом управления рисками.

Третий вид включает директивы по кредитному резервированию. Классификация активов является базой для определения адекватного уровня резервов под возможные кредитные потери. Для определения адекватного размера резервов нужно учитывать кредитную историю, залог и все другие значимые факторы, которые влияют на вероятность погашения кредитов кредитного портфеля.

Изменение уровня процентных ставок на рынке могут снизить уровень прибыльности банка, сократить собственный капитал. Для снижения риска банки включают в процентную ставку по размещенным средствам риск-премию или размер страхового процента.

Механизм контроля и принятия решения по оценке ликвидности банка предполагает распределение полномочий и ответственности между подразделениями банка. Анализ ликвидности банка проводят казначейство (текущая и краткосрочная ликвидность) и планирующее финансовую деятельность подразделение банка (средне- и долгосрочную ликвидность). Департамент рисков готовит заключение, содержащее выявление факторов риска ликвидности, анализ состояния ликвидности и предложения по ее оптимизации. Комитет по управлению актива и пассивами банка на основе предоставленных материалов утверждает политику управления ликвидностью банка.

К факторам, увеличивающим риск ликвидности относят подрыв доверия к банку; неустойчивость финансовых рынков; зависимость от одного рынка или малого количества контрагентов.

К факторам, снижающим риск ликвидности относят возможность получения средств у родственной организации; поддержание на высоком уровне ликвидных средств (наличности, легкореализуемых ценных бумаг); государственное страхование депозитов; поддержание жесткой структуры совпадения сроков погашения по активам и пассивам [34, С. 141].

Таким образом, чтобы свести потери от рисков к минимуму, банковские работники, особенно руководители, должны грамотно управлять рисками и уметь приспосабливаться к новым обстоятельствам. Вместе с тем, чем большую долю риска принимает на себя банк, тем выше должны быть его доходы. Поэтому банки должны использовать различные способы страхования рисков, а также систематически осуществлять контроль за соблюдением нормативов, установленных ЦБ РФ. Эффективное управление банковскими рисками становится одним из главных направлений по приближению российских банков к международным стандартам.

1.3 Методические аспекты расчета и диагностики кредитных рисков

Кредитование юридических и физических лиц является одним из основных видов деятельности коммерческих и государственных крупных, средних и мелких банков. Поэтому большое значение для обеспечения устойчивого функционирования банка имеют методы количественной оценки и анализа кредитного риска. Цена за риск должна максимально точно учитывать величину риска каждого кредита. Кроме средней величины риска, определяемой по статистике предыдущей деятельности, банк должен знать количественную оценку и составляющие риска для каждого кредита.

Оценка риска – это количественное определение затрат, связанных с проявлением рисков, на определенном этапе деятельности банка. Целью оценки рисков является определение соответствия результатов деятельности банка рыночным условиям [14, С. 78].

Анализ общего кредитного портфеля и его характеристик обычно дает достаточно полную картину деятельности банка, его приоритетов, видов кредитных рисков, которым он подвержен. При этом нужно проанализировать список основных видов кредитов, включая информацию о клиенте, среднем сроке кредитов и средней процентной ставке; распределение кредитного портфеля, включая анализ общей суммы кредитов в разных ресурсах, например, по валютам, срокам погашения; кредиты с правительственными или другими гарантиями; кредиты по видам рисков; неработающие кредиты.

Инструменты, используемые аналитиком, позволяют производить всестороннюю оценку состава и характеристик общего кредитного портфеля. Анализ указанных выше данных позволит определить степень концентрации кредитного риска, оценить тенденции изменений показателей, качество ссудной задолженности.

Каждый банк разрабатывает свою модель риска для количественной оценки и анализа риска кредитов с учетом общих рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору. Чем выше точность оценки риска кредитов, тем меньше потери банка, меньше процент за кредит и выше конкурентоспособность банка. От повышения точности и прозрачности методик выигрывает все общество в целом. Создание эффективной модели риска и оптимальное управление кредитным риском возможны только на основе постоянного количественного анализа статистической информации об успехах кредитов [43, С. 56].

Существуют различные подходы к определению кредитного риска частного заемщика, начиная с субъективных оценок специалистов банка и заканчивая автоматизированными системами оценки риска. Мировой опыт показывает, что основанные на математических моделях системы являются более действенными и надежными. В целях построения модели кредитного риска сначала производится выборка клиентов кредитной организации, о которых уже известно, хорошими заемщиками они себя зарекомендовали или нет. Такая выборка может варьироваться от нескольких тысяч до сотен тысяч, что не является проблемой на Западе, где кредитный портфель компаний может состоять из десятков миллионов клиентов. Выборка содержит информацию по двум группам кредитов, имевшим место в деятельности банка: "хорошим" и "плохим" (проблемным или невозвращенным).

К методикам для количественной оценки кредитных рисков предъявляется особое требование по прозрачности, включающей количественные оценки точности и робастности.

Прозрачность методики кредитного риска - это возможность видеть не только явление в целом, но и его детали. Прозрачность стала важнейшей характеристикой методик оценки кредитных рисков в силу необходимости наиболее полной идентификации как кредитного риска, так и самой модели кредитного риска. Под прозрачностью методики будем понимать строгость используемых математических методов, сглаживание субъективности экспертных оценок, наглядность результатов оценки и анализа риска, полное их понимание самими работниками банков, открытость методик для контролирующих органов и заемщиков. Прозрачность методики и результатов достигается вычислением вкладов инициирующих событий (критериев) в кредитный риск [31, С. 90].

Для анализа, прогнозирования и управления кредитным риском каждому банку необходимо уметь количественно определять названные характеристики, анализировать риск и выполнять постоянный мониторинг компонент характеристик кредитного риска.

От точности распознавания зависит решение о выдаче или отказе в кредите, цена (процент) за риск и уровень резервирования на случай дефолта кредита. Точность оценивается количеством относительных ошибок в распознавании "плохих" и "хороших" кредитов (клиентов) и их средним количеством. Обычно выдвигается требование, чтобы "плохие" кредиты распознавались лучше. Отношение неправильно распознанных "хороших" и "плохих" кредитов выбирают от 2 до 10. Аналогично формулируется задача точности, если кредиты классифицируются не на два, а несколько классов. Сравнение разных методик на одних и тех же данных показало, что разные методики оценки риска отличаются по точности почти в два раза.

Робастность характеризует стабильность методик оценки кредитных рисков. Разные методики риска или одна методика при разных алгоритмах обучения по статистическим данным неодинаково классифицируют кредиты на "хорошие" и "плохие". Один и тот же кредит по одной методике может быть признан "плохим", а по другой методике "хорошим". Такая нестабильность в классификации достигает 20% от общего числа кредитов. Сравнение разных методик на одних и тех же данных показало, что разные методики риска могут отличаться по робастности в семь раз.

Таким образом, риск представляет собой вероятностную категорию, которая может быть с достаточной степенью точности оценена при помощи анализа потерь. В зависимости от величины потерь выделяют зоны риска [45, С. 154]:

- зона допустимого риска – это когда потери от какого-то вида деятельности возможны, но они меньше ожидаемой прибыли.

- зона критического риска – характеризуется опасностью потерь, которые заведомо превышают ожидаемую прибыль и в максимуме ведут к потере средств вложенных в операцию.

- зона катастрофического риска – это когда потери превышают критический уровень и распространяются на имущество банка.

Пределы зон устанавливаются с помощью коэффициентов риска. Коэффициент риска определяется как отклонение максимально возможной величины убытка к собственному капиталу. Если коэффициент риска не превышает 0,3 – это зона допустимого риска; от 0,3 до 0,7 – зона критического риска; 0,7 и более – зона катастрофического риска.

Как правило, анализ и прогноз финансового риска требует больших затрат. Поэтому необходим простой и относительно дешевый экспресс-анализ банкротства организации. В экономически развитых странах для этих целей используют двухфакторную, пятифакторную и семифакторную Z-модели по оценке степени банкротства организации. Кроме того, применяется также Модель надзора за ссудами Чессера [34,c . 128].

Линейная модель Альтмана, или уравнение Z- оценки выглядит следующим образом:

 (1)

где:

Z - показатель риска банкротства;

Х1, Х2...Хn-отобранные коэффициенты, число которых достигает n;

C1,C2...Cn-показатели, характеризующие значимость R1,R2...Rn.

Модель Э. Альтмана была построена с использованием пяти коэффициентов, которые были отобраны из первоначальных 27 показателей. Эти пять показателей были использованы для определения значения Z. Высокое значение Z свидетельствует о стабильном состоянии компании, а низкое - о потенциальном банкротстве.

В результате статистического анализа были определены как сами показатели, так и числовые показатели, характеризующие значимость каждого коэффициента:

 (2)

где: X1 - отношение оборотных активов (оборотного капитала) к общей

сумме активов фирмы; Х2 - отношение нераспределенной прибыли (дохода) к общей сумме активов; Х3 - отношение операционной прибыли(до вычета процентов и налогов)- брутто доходы к общей сумме активов; Х4 - отношение рыночной стоимости собственного капитала (акций фирмы)к балансовой стоимости заемных средств; Х5 - отношение объема реализации(сумма продаж) к общей сумме активов.

Для расчета числовых параметров модели Альтман применил метод дискриминантного анализа. Классификационное "правило", полученное на основе уравнения, гласило [37, С. 75]:

1. если значение Z менее 2,675 , то фирму следует отнести к группе потенциальных банкротов;

2. если значение Z более 2,675 , то фирме в ближайшей перспективе банкротство не угрожает и её можно отнести г группе успешных.

3. при значении Z от 1,81 до 2,99 модель не работает, этот интервал - "область неведения".

Для компаний, акции которых не котируются на бирже, Альтман получил модифицированный вариант формулы:

 (3)

В этой формуле коэффициент Х4 характеризует уже балансовую, а не рыночную, стоимость акций. Его "пограничное" значение для этой формулы равно 1,23. Если же не имеется данных о рыночной стоимости акций, то показатель Х4 может быть рассчитан как отношение суммы дивидендов к среднему уровню ссудного процента.

Модели Альтмана используются для быстрой оценки финансового состояния делового партнера и входят в закрытый пакет прикладных программ "Определение финансового состояния предприятия (DFSF)".Хочется отметить, что выборка Альтмана рассчитана на американские компании. В других странах, с другими критериями состояния экономики могут быть использованы монет прогнозирования, основанные на том же принципе Z-модели, но с иными финансовыми коэффициентами и значениями С1,С2 ... Сn.

Данную количественную модель в процессе анализа можно использовать как дополнение к качественной характеристике, данной служащими кредитных отделов. Однако она не может заменить качественную оценку. Модель и получаемые посредством нее Z-оценки могут послужить ценным инструментом определения общей кредитоспособности клиента.

Хотя одной из важнейших задач банковских служащих является оценка политики и эффективности управленческой деятельности на предприятии, но прямая оценка - трудная задача, поэтому прибегают к косвенной - путем анализа относительных показателей, отражающих не причины, а симптомы. Однако, выявляя аномальные значения показателей, кредитный аналитик может очертить проблемные области и выявить причины возникающих проблем.

Фактически коэффициенты Z-оценки содержат элемент ожидания. Это означает, что если Z-оценка некоторой компании находится ближе к показателю средней компании-банкрота, то при условии продолжающегося ухудшения ее положения она обанкротится. Если же менеджеры компании и банк, осознав финансовые трудности, предпринимают шаги, чтобы предотвратить усугубление ситуации, то банкротства не произойдет, то есть Z-оценка является сигналом раннего предупреждения.

Таким образом, модель Альтмана пригодна для оценки общей деятельности компании.

Для российских организаций, в том числе и для кредитных, эффективность применения Z-модели для прогноза кредитного риска и вероятности банкротства нуждается в подтверждении. Кроме необходимости изменения показателей, входящих в формулу, и корректировки числовых коэффициентов, при использовании Z-модели возникают также проблемы из-за того, что финансовые коэффициенты, входящие в модель, рассчитываются на основе данных официальной отчетности предприятий, которые попадая в затруднительное положение, "улучшают" свои отчеты о прибылях и убытках. Это не позволяет объективно оценивать финансовые затруднения, возникающие у организации.

В последние десятилетия в западных банках кроме модели, предложенной Э. Альтманом, применяется такой метод оценки качества потенциальных заемщиков с помощью другой статистической модели - модели оценки коммерческой ссуды, предложенной американским ученым Чессером.

Чессер использовал данные ряда банков по 37 "удовлетворительным" ссудам и 37 "неудовлетворительным" ссудам, причем для расчета были взяты показатели балансов фирм- заемщиков за год до получения кредита. Подставив расчетные показатели модели в формулу "вероятности нарушения условий договора" Чессер правильно определил три из каждых четырех исследуемых случаев.

Модель надзора за ссудами Чессера, включающая шесть переменных, прогнозирует случаи невыполнения клиентом условий договора о кредите. При этом под "невыполнением условий" подразумевается не только непогашение ссуды, но и любые другие отклонения, делающие ссуду менее выгодной для заемщика [35, С. 129].

 (4)

где е = 2,71828.

Получаемая оценка у может рассматриваться как показатель вероятности невыполнения условий кредитного договора. Чем больше значение у, тем выше вероятность невыполнения договора для данного заемщика.

В модели Чессера для оценки вероятности невыполнения договора используются следующие критерии:

- если Р. > 0,50, следует относить заемщика к группе, которая не выполнит условий договора;

- если Р. < 0,50, следует относить заемщика к группе надежных.

Модель оценки рейтинга заемщика Чессера подходит для оценки надежности кредитов [32, С. 116].

Однако, математические модели не учитывают роль межличностных отношений, а в практике кредитного анализа и кредитования этот фактор необходимо учитывать.

В заключение хочется отметить, что, определив кредитоспособность хозяйствующего субъекта или же частного лица, можно оценить кредитный риск и, следовательно, минимизировать убытки коммерческого банка. Поэтому при исследовании системы управления рисками в банке в следующей главе будет проведен анализ кредитного портфеля и кредитных рисков объекта исследования, а также проведена оценка кредитоспособности как способ управления кредитными рисками в банковском секторе.

2. АНАЛИЗ УПРАВЛЕНИЯ БАНКОВСКИМИ РИСКАМИ В ОАО "БАНК24.РУ"

2.1 Краткая характеристика ОАО "Банк24.ру"

Банк работает на рынке финансовых услуг Московской области с 19 ноября 2002 г. За это время Банк зарекомендовал себя как устойчивое и надежное финансово-кредитное учреждение.

Имя служит точным отражением конкурентных преимуществ банка. "24" в названии отражает время обслуживания клиентов — 24 часа в сутки. "Ру" показывает, что название является адресом в сети Интернет. Имя Банка раскрывает его Миссию: Банк24.ру — круглосуточный банк для деловых людей. Создан для качественного предоставления фундаментальных банковских услуг.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16