Кредитный риск: методы оценки и регулирования

Рис. 3.2. Модель В: построение распределения прибыли банкаРис. 3.3. Модель С: построение распределения убытковбанкаПо нашему мнению, данный тип распределения наиболее подходящий, т.к. это предельный закон, к которому приближаются многие другие законы распределения при определенных условиях. Процедура генерации необходима для более корректного анализа. Подставляя все значения в модель бинарного выхода, получим распределение вероятностей того, что клиент окажется «хорошим» или «плохим». Данное распределение формирует представление о ситуации в сфере кредитования. В дальнейшем будем считать, что выбор между «хорошим» и «плохим» поведением клиента осуществляется случайно.Повторим процедуру генерации для данных о прибылях и убытках банка по каждому клиенту. Сформируем массив чисел, имеющий бернуллиевское распределение. Этот массив представляет собой вектор, указывающий на клиентов, погашающих кредит вовремя (значение ячейки равно 1), или на клиентов, имеющих задолженность перед банком (значение ячейки — 0). Затем каждой ячейке полученного массива приводится в соответствие значение прибыли (убытка), взятое случайно из ранее сгенерированных данных. При сложении прибылей и убытков мы получим выручку банка по кредитному портфелю. Данную процедуру необходимо повторить большое количество раз для получения в конечном итоге массива выручек банка. По этим данным необходимо построить кривую распределения и, как последний шаг расчетов, определить VaR и CVaR.Стоит отметить, что при расчете показателей VaR и CVaR в качестве основы использовалась выручка банка. Однако работникам банка также необходима информация о среднем значении максимально возможного убытка по каждому клиенту. Поэтому приведенный алгоритм можно использовать без учета прибылей, тем самым формируя необходимое распределение убытков. Разработанный алгоритм расчетов представлен на рисунке 3.4.Рис. 3.4. Алгоритм оценки кредитного риска с использованием VaR и CVaRНа рисунке 3.5 представлено распределение выручки банка с учетом случайного поведения заемщиков с указанием мер риска. Так, с вероятностью 99% можно утверждать, что выручка банка по кредитному портфелю будет больше 229,6 млн. руб., однако в случае, когда значение выручки будет меньше VaR, среднее значение составит 195,4 млн. руб. Эти показатели очень важны для формирования собственных резервов банка, а также для анализа и прогнозирования динамики кредитного портфеля.Рис. 3.5 Показатели VaR и CVaR на кривой распределения выручки банка по кредитному портфелюВ то же время банку важно знать не только свою минимальную выручку, но также и максимальный убыток. Для получения VaR и CVaR убытков по клиенту, составим похожую модель соответствия «клиент-деньги», но в этот раз в случае исправного плательщика будем считать, что данный человек не является для банка т.н. убытком, поэтому значению 1 в первом столбце ставим в соответствие значение 0. Для тех заемщиков, кто перестал платить по кредиту, ставим в соответствие суммы просроченных задолженностей. На рисунке 3.6 сравниваются распределения убытков до учета поведения клиентов (пунктирная линия) и после (сплошная линия).Рис. 3.6. Построение кривой распределения убытков с учетом случайного распределения характеристик клиентаПо построенной кривой можно рассчитать показатели риска VaR и CVaR, однако в анализе убытков границы будут накладываться справа (рис. 3.7). Рис. 3.7. Показатели VaR и CVaR на кривой распределения убытков банка по клиентамТак, с вероятностью 99% убыток клиента в среднем не превысит 5,147 млн. руб., в противном случае средний убыток составит 5,469 млн. руб. Данные показатели также можно использовать для создания резервов, а также для проверки наличия данной суммы у держателя кредита.ЗАКЛЮЧЕНИЕВ настоящее время в российской и зарубежной литературе сложились различные точки зрения к определению сущности понятия «риск». Основнаямасса авторов считают, основным критерием риска можно считать то, что его можно измерить.Распространена точка зрения, которая предполагает, что риск - это событие с возможностью неблагоприятного исхода. Согласно общей теории риска,данное понятие характеризуется как вероятность наступления события с одной стороны и как размер возможного ущерба с другой.Вместе с тем многие авторы, указывая, что риск является неотъемлемой частью экономики, не подчеркивают, что его реализация связана с ущербомдля хозяйствующего субъекта.Таким образом, было замечено, что большинство авторов акцентирует свое внимание на возможных отклонениях фактического результата отожидаемого.В свою очередь на базе исследуемых определений риска, автор предлагает свою трактовку данного понятия: Риск ‒ реакция на событие, отличная отожиданий с возможностью неблагоприятного исхода, сопровождаемого потерями.Изучив понятие кредитные риск представленные зарубежными и российскими исследования, можно сделать вывод о том, что они являются однобокими,и не отражают комплексность понятия.По мнению автора наиболее близко к сущности кредитного риска комплексное понятие, которое включает в себя группу рисков, в частности, рисккредитной операции, риск заемщика, риск банк заемщика и прочие риски.Очевидна комплексность понятия, которое включает риски отказа клиента исполнить обязательства, риски невозможности исполнения обязательств,риск невозможности обслуживания клиента, риск неэффективного управления.Во второй главе мы проанализировали деятельность ПАО АКБ «Росбанк» и рассмотрели систему управления кредитным риском. Банк в качестве универсального кредитного учреждения оказывает разнообразные виды банковских услуг от традиционных – расчетно-кассовогообслуживания и кредитования клиентов до самых современных, соответствующих международным стандартам. Своим вкладчикам банком предлагаетсяширокий выбор депозитов, имеющие различные сроки востребования и дифференцированную процентную ставку.На основании проанализированного материала можно сказать, что величина просроченной задолженности увеличивается из периода в период и к 2014 году она выросла на 79%, что является крайне большим показателем, ухудшающим качество кредитного портфеля.Рассматривая структуру просроченной задолженности по типу заемщика, за рассматриваемый период происходит увеличение удельного весапросроченной задолженности физических лиц более чем в 2 раза в 2014 году по сравнению с 2012 годом. Одновременно с этим наблюдаетсяснижение просроченной задолженности корпоративных клиентов. В целом существующий размер просроченной ссудной задолженности не являетсякритическим, поскольку составляет не более 5%, и свидетельствует об эффективной работе кредитных подразделений банка.Вероятные потери по портфелю физических лицна 13% превышают ожидаемые потерипо портфелю юридических лиц. Самые значительные потери, то есть фактически наибольший кредитный риск, наблюдается в областипотребительского кредитования – 63 379 рублей. Следовательно, данный вид кредитования физических лиц можно считать самым рискованным вдеятельности данного коммерческого банка.В целях совершенствования управления кредитным риском банка мы предложили снизить просроченную задолженность юридических лиц, улучшить качество кредитного портфеля ПАО АКБ «Росбанк».Таким образом, поставленная в начале работы цель достигнута, задачи решены.Список использованной литературыБайдина О. С., Байдин Е. В. Финансовые риски: природа и взаимосвязь // Деньги и кредит. 2010. № 7. С. 29-32.Васильева Е.Е. Кредитный риск: актуальные проблемы моделирования.// Финансы и кредит. 2015. №7(631) с.45-53.Долгова Е.В. Распознавание ситуаций в оперативном управлении предприятием// Вестник ПГТУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. — 2008 .— № 2 .— С. 185-192.Костюченко Н.С. Анализ кредитных рисков. - СПб.: ИТД «Скифия», 2010.- 440 с.Кричевский М.Л. Финансовые риски. - М.: КНОРУС, 2013. - 247 с.Меркулова И. В., Герасименко М. А. Анализ и оценка рынка кредитования физических лиц г. Ставрополя // Финансы и кредит. 2010. № 39 (423). С. 37-43.Моисеев А.В. Построение системы факторов для распознавания риска [текст] / А.В. Моисеев, ЕА Поправко, Н.Г. Федотов. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. — 2012. — Т.1. — С. 130.Моисеев А.В. Сравнительный анализ моделей распознавания риска [текст] / А.В. Моисеев, ЕА Поправко, Н.Г. Федотов. // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. — 2013. — № 4 (28). — С. 19-31.Русецкая Э. А., Куренная И. В. Страхование кредитных рисков // Финансы и кредит. 2007. № 48 (288). С. 12-19.Сафронова Т. Е. Методы минимизации кредитных рисков на основе оценки кредитоспособности заемщиков // Известия ПГПУ им. В. Г. Белинского. 2011. №24. - URL: http:// cyberleninka.m/article/n/metody-minimizatsii-kreditnyh-riskovЧетыркин Е.М. Финансовые риски: науч.-практич. пособие. - М.: Издательство «Дело» АНХ, 2008. - 176 с.Приложение