Кредитная политика коммерческого банка

Сбербанк России как самый крупный банк России, работающий для 70 миллионов вкладчиков и 240 тысяч акционеров, в полной мере осознает свою роль в экономике и понимает необходимость соблюдения баланса между интересами акционеров и клиентов, с одной стороны, и интересами страны в целом, с другой стороны.

Сбербанк России, несмотря на сложные условия и существенно возросшую нагрузку на банк, его сотрудников и инфраструктуру, продолжает свою деятельность в полном объеме, предоставляя все виды услуг постоянным и новым клиентам, физическим и юридическим лицам, предприятиям крупного, малого и среднего бизнеса, работающим во всех отраслях экономики.

Сложные экономические условия вызывают необходимость изменения Кредитной политики Сбербанка. Эти условия характеризуются следующими факторами: Недостаток ликвидности в экономике - как у банков, так и у предприятий, кризис доверия в экономических отношениях (компании, банки, физические лица), низкая доступность кредитов и их повышенная стоимость из-за возросших рисков ("кредитное сжатие"), снижение платежеспособного спроса как со стороны физических, так и со стороны юридических лиц. Значительное падение цен как на товары, сырье и материалы, так и на активы (недвижимость, ценные бумаги, предприятия), повышенная волатильность курсов всех валют.

Исходя из этого, Сбербанк рекомендует клиентам использовать консервативный подход к прогнозированию и долгосрочным планам развития бизнеса.

В этих условиях Сбербанк России будет придерживаться следующих приоритетов в кредитовании юридических лиц, поддержка следующих отраслей и секторов экономики: отрасли, гарантирующие удовлетворение ежедневных и самых необходимых жизненных потребностей населения (розничные сети, аптеки и т.д.), отрасли, выполняющие жизнеобеспечивающие функции (электро- и водоснабжение, транспорт и т.д.). Оборонно-промышленный комплекс, малый бизнес, сельское хозяйство; поддержка существующих клиентов Сбербанка и выполнение Банком уже взятых на себя юридических обязательств по кредитованию в рамках заключенных договоров, поддержка заемщиков банка, непрерывность деятельности которых является критичной для других заемщиков Сбербанка, кредитование оборотных средств и текущих потребностей бизнеса клиентов.

Осознавая особую ответственность перед акционерами и вкладчиками в это сложное время, Сбербанк вводит дополнительные меры по эффективному управлению рисками:

1. Изменение критериев устойчивости бизнеса клиентов применительно к деятельности в сложных условиях

2. Усиление обеспеченности кредитов: достаточными и своевременными денежными потоками от операционной деятельности заемщика, операционной доходностью бизнеса, залогами ликвидных активов, гарантиями/поручительствами государства или собственников бизнеса.

Повышение уровня и качества контроля со стороны Сбербанка за ответственным поведением собственников и менеджмента путем введения дополнительных условий и ограничений на деятельность заемщика, в том числе:

снижение лимита максимальной долговой нагрузки

введение дополнительных ограничений по смене контроля над бизнесом

расширение перечня событий, влекущих досрочное истребование задолженности Сбербанком,

более четкое определение критериев кросс-дефолта по обязательствам клиента перед другими кредиторами

Для этого Сбербанк усиливает внимание: к источникам погашения и их надежности, к уровню текущей ликвидности клиента, к уровню долговой нагрузки, к качеству и ликвидности обеспечения, к адекватности финансовых планов и действий заемщиков относительно резко изменившихся внешних условий, к консервативности подходов в прогнозах платежеспособности клиентов. К мониторингу ссудной задолженности для ранней диагностики потенциальных проблем у заемщиков.

В отношении физических лиц Сбербанк будет следовать следующим приоритетам: повышать доступность кредитов, предлагая различные способы их погашения - равными ежемесячными (аннуитетными) или дифференцированными платежами, с обязательным разъяснением клиентам всех возможностей и ограничений того или иного вида платежей. Помогать клиентам, избежать принятия на себя чрезмерной долговой нагрузки, усилив внимание к индивидуальной платежеспособности при выдаче новых кредитов, сохранять всю линейку розничных кредитных продуктов и будем продолжать оптимизировать ее, учитывая необходимость сохранения качества кредитного портфеля. Обеспечивать повышение финансовой грамотности населения, консультации и разъяснения по всем продуктам и услугам банка.

Сбербанк работает исключительно в соответствии с действующим законодательством. Усиливая борьбу с коррупционным и иным незаконным давлением на сотрудников. Для этого Сбербанк открывает круглосуточную телефонную линию для получения информации, которая поможет нам обеспечить полное соблюдение прозрачных и справедливых правил предоставления кредитов клиентам Сбербанка.

2.3 Анализ качества кредитного портфеля Сбербанка РФ

Для того чтобы оценить эффективность кредитной политики банка, необходимо проанализировать его кредитный портфель. Кредитный портфель - это характеристика структуры и качества cсуд, классифицированных по определенным критериям: по отраслям, видам обеспечения, степени риска и срокам.

Управление кредитным портфелем происходит в несколько этапов:

- выбор критериев оценки качества отдельно взятой ссуды;

- определение основных групп ссуд с указанием связанных с ними процентов риска;

- оценка каждой выданной банком ссуды исходя из избранных критериев (отнесение ее к соответствующей группе);

- определение структуры кредитного портфеля в разрезе классифицированных ссуд;

- оценка качества кредитного портфеля в целом;

- анализ факторов, оказывающих влияние на изменение структуры кредитного портфеля в динамике;

- определение суммы резервного фонда, адекватного совокупного риску кредитного портфеля банка;

- разработка мер по улучшению качества кредитного портфеля. Управление кредитным портфелем банка позволяет кредитной организации регулировать притоки своих финансовых ресурсов, необходимых для обеспечения регулярных выплат по депозитам, составляющим основу кредитных ресурсов банка, и по другим видам заемных средств.

Главной задачей банка в области кредитования является увеличение качественного и высокодоходного кредитного портфеля на основе минимизации и диверсификации кредитных рисков. Многообразие клиентской базы предопределяет сложную структуру кредитного портфеля банка и оказывает влияние, прежде всего, на продуктовый ряд.

В 2011 году завершено внедрение новой технологии кредитования физических лиц «Кредитная фабрика» по последней из основных групп продуктов для физических лиц -- жилищное кредитование

В настоящее время Группа начала работы по внедрению комплексной автоматизированной системы управления корпоративными кредитными рисками, позволяющей осуществлять оценку текущего состояния, динамики изменения и прогноз кредитных рисков, в том числе в соответствии с требованиями Базельского комитета по банковскому надзору.

Группа, в соответствии с разработанными макроэкономическими сценариями, проводит анализ чувствительности уровня кредитных рисков на уровне индивидуальных контрагентов и корпоративного портфеля в целом, по итогам которого выявляются макрофакторы, максимально коррелирующие с вероятностью дефолта контрагентов. В целях проведения стресс-тестирования статистическая информация о резких изменениях макрофакторов используется при моделировании рейтингов в стрессовых ситуациях.

Управление кредитным риском субъектов малого предпринимательства.

В 2011 году в Группе продолжилось совершенствование системы управления рисками при кредитовании субъектов малого предпринимательства. В целях идентификации типов риска и присвоения рейтингов клиенты разделены на два сегмента: «микробизнес», для которого применяются розничные инструменты оценки рисков, и «малый» бизнес, для которого создаются инструменты оценки рисков, полностью интегрированные в систему управления рисками средних и крупных корпоративных клиентов. Группа использует две унифицированные централизованные технологии кредитования малого бизнеса:

· «Кредитная фабрика» -- при оценке риска используется продуктовый подход: расчет скорингового балла и оценка риска, расчет цены кредита и лимита кредитования осуществляется в момент обращения клиента за кредитом, рейтинг присваивается сделке;

· «Кредитный конвейер» -- технология предусматривает присвоение долгосрочного рейтинга клиенту/группе связанных лиц с использованием адаптированной корпоративной модели оценки рисков, учитывающей специфику данной категории клиентов, построение системы управления лимитами, системы полномочий по принятию решения. В 2011 году завершен первый этап внедрения технологии «Кредитный конвейер» в двух территориальных банках. При тестировании технологии внедрялся унифицированный подход к оценке залога и оценке юридических рисков, оптимизировался кредитный процесс, сокращались сроки рассмотрения сделок, проводилась централизованная независимая экспертиза рисков, включающая верификацию клиентских данных, оценку кредитной истории и деловой репутации заемщика. В 2012 году планируется поэтапная автоматизация и тиражирование технологии «Кредитный конвейер».

Управление кредитным риском физических лиц

В 2011 году завершено внедрение новой технологии кредитования физических лиц «Кредитная фабрика» по последней из основных групп продуктов для физических лиц -- жилищное кредитование. Указанная технология предусматривает комплексный анализ сведений об участниках сделки, получаемых из различных информационных источников, централизацию функций анализа и принятия решения, а также высокий уровень автоматизации процесса предкредитной обработки. Внедрение этой системы управления риском во всех территориальных банках позволяет контролировать риски на всех этапах кредитования, поддерживать хорошее качество портфеля и постепенно сокращать время обслуживания заемщиков.

Работа с проблемной задолженностью

Группа осуществляет постоянный контроль за процессами взыскания проблемной задолженности на всех стадиях сбора. При выявлении проблемных зон/этапов в процессе взыскания задолженности, снижения уровня эффективности сбора, роста проблемного портфеля в отдельных регионах, клиентских или продуктовых сегментах осуществляется оптимизация процесса кредитования/взыскания.

В 2011 году в рамках данного направления было завершено внедрение АС Tallyman, на базе которой реализована автоматизация процессов взыскания просроченной задолженности физических лиц на ранней стадии.

Отраслевой анализ, валютный анализ и концентрация

Кредитный портфель Группы по отраслям экономики достаточно хорошо диверсифицирован. Крупнейшими отраслями в структуре кредитного портфеля являются торговля и услуги с долями 19,8 и 13,5 % соответственно. Кредиты физическим лицам составляют на 31 декабря 2011 года 21,5 %% кредитного портфеля, их доля увеличилась в 2011 году на 0,2 п.п. Наиболее значительно по итогам года выросла задолженность предприятий следующих отраслей: телекоммуникации, транспорт, энергетика. Одновременно сократилось кредитование нефтегазовой промышленности и металлургии. Структура кредитного портфеля (см. Приложение 9).

Группа уделяет пристальное внимание контролю уровня концентрации крупных кредитных рисков. Приведенные показатели концентрации крупных кредитных рисков (см. Приложение 10) на крупнейшего заемщика и 10 крупнейших заемщиков указывают, что риск концентрации за последние 3 года изменялся несущественно и остается на приемлемом уровне.

Перечень крупнейших заемщиков (см. Приложение 11) (групп взаимосвязанных заемщиков) Группы показывает их высокую диверсификацию по различным отраслям экономики по состоянию на 31 декабря 2011 года.

Валютный анализ структуры кредитного портфеля (см.Приложение 12) указывает, что кредиты в рублях по-прежнему составляют основную его часть -- 78,8 %. Доля кредитов в иностранной валюте (долларах США и евро) практически не изменилась по сравнению с 2010 годом. Приведенный ниже график показывает увеличение в 2011 году доли таких кредитов в кредитном портфеле Группы до 19,9 % по сравнению с 19,7 % на конец 2010 года.

Качество кредитного портфеля

Применяемые Группой методы и процедуры позволили не допустить неконтролируемого ухудшения кредитного портфеля во время финансового кризиса. Приведенная ниже таблица показывает распределение кредитов заемщикам, которые имеют просроченную задолженность, по количеству дней, а также их долю в кредитном портфеле. Как видно из представленной таблицы (см.Приложение 13), объем просроченной задолженности в 2011 году снизился как в абсолютном, так и в относительном выражении. Причинами указанного снижения просроченной задолженности явились постоянная работа Группы, направленная на погашение просроченной / проблемной задолженности, реализация части портфеля проблемных кредитов, а также списание безнадежной для взыскания задолженности.

Неработающие кредиты и резервы под обесценение

Приведенная таблица (см.Приложение 14) отражает анализ качества кредитного портфеля, а также показывает уровень созданных резервов под обесценение ссудной задолженности и величину неработающих кредитов (кредиты, платеж по основной сумме долга и/или процентах, который просрочен более чем на 90 дней).

Несмотря на стабилизацию структуры кредитного портфеля в части доли просроченной / проблемной задолженности, что отразилось в снижении темпов формирования резервов под обесценение кредитного портфеля, Группа продолжает придерживаться консервативного подхода к принимаемым на себя кредитным рискам. При создании резервов проводится тщательный анализ заемщиков, их текущей ликвидности и долговой нагрузки, принимая в расчет источники погашения кредита и их надежность, качество и ликвидность обеспечения. Объем неработающих кредитов по состоянию на конец 2011 года изменился незначительно по сравнению с предыдущим годом, при этом доля неработающих кредитов в структуре кредитного портфеля снизилась на фоне роста кредитного портфеля.

Отношение созданных Банком резервов к кредитному портфелю на 31 декабря 2011 года (коэффициент резервирования) составляет 7,9 %, при этом доля просроченной более 30 дней задолженности составляет
5,2 % кредитного портфеля, а доля просроченной более
90 дней задолженности (неработающие кредиты) -- 4,9 %. Созданные резервы в 1,6 раза превышают объем неработающих кредитов.

На графике представлена динамика просроченной задолженности (см.Приложение 15).

Реструктурированные кредиты

В таблице (см.Приложение 16) представлены кредиты, по которым была проведена реструктуризация задолженности. Под реструктуризацией понимается внесение изменений в первоначальные условия кредитного договора в более благоприятную для заемщика сторону.

Объем реструктурированной задолженности вырос в 2011 году на 38,0 % и составил 1 031,6 млрд руб. на конец года. Доля реструктурированных кредитов в совокупном кредитном портфеле за 2011 год изменилась несущественно и составила 12,3 % (на конец 2010 года -- 12,1 %). По состоянию на 31 декабря 2011 года реструктурированные кредиты на 86,6 % представлены непрос-роченными ссудами, оцененными на коллективной основе (на конец 2010 года -- 78,1 %).

3. Совершенствование кредитной политики Сбербанка РФ

Одним из важных обстоятельств, с точки зрения устойчивости банка, является построение более адекватной оценки потерь в экстремальных условиях рынка (в рамках стресс-тестирования), которая создаст предпосылки для эффективного контроля и управления рисками в период возможных кризисных ситуаций. Суть стресс-тестирования заключается в том, чтобы понять, что может случиться, какие убытки может понести банк в той или иной неожиданной ситуации.

- Однофакторные стресс-тесты (анализ чувствительности). При проведении однофакторных тестов рассматривается влияние изменения одного из факторов риска на стоимость портфеля. Нередко такие тесты используются трейдерами, которые хотят понять, какое влияние на их позиции может оказать существенное изменение определенного фактора риска (например, изменение курса валют). Но проблема заключается в том, что при стрессовых ситуациях изменяются и остальные факторы риска, поэтому если рассматривать изменение только одного из них, то результаты могут получиться некорректными.

- Многофакторные стресс-тесты (анализ сценариев). В данном случае рассматривается изменение сразу нескольких факторов риска. Многофакторные стресс-тесты бывают различного типа. Наиболее распространенные из них основываются на исторических сценариях. Такие сценарии подразумевают рассмотрение изменений факторов риска, которые уже происходили в прошлом. Основным недостатком этого метода является то, что не учитываются характеристики рынка и институциональных структур, которые меняются со временем.

Трудности при использовании известных методов стресс-тестирования часто связаны с отсутствием или недостатком исторических данных о параметрах риска, по которым строятся их прогнозные значения для будущего кризиса. Прежде всего, это относится к оценке кредитного риска, для которого часто отсутствуют исторические данные для построения прогнозной оценки вероятности дефолтов или матрицы вероятностей переходов.

Кроме того, при стресс-тестировании обычно не рассматривается влияние риска ликвидности на величину потерь банка, в то время как отток привлеченных средств в период кризиса может оказывать значительное влияние на величину стоимости активов.

Для уменьшения риска при операциях кредитования физических лиц рассмотрим метод, основанный на применении технологии интеллектуального анализа данных (Data Mining). Можно привести давно всем известную цепочку связанных событий: чем меньше рискует банк при предоставлении кредита, тем меньше процентная ставка, предлагаемая этим банком; чем меньше процентная ставка, тем больше клиентов обратиться в именно этот банк; чем больше клиентов обратиться в банк, тем большую прибыль получит банк, а это одна из основных целей коммерческой деятельности. Риск, связанный с невозвратом суммы основного долга и процентов можно значительно снизить, оценивая вероятность возврата заемщиком кредита. В последнее время для оценки риска кредитования заемщика в мировой практике широкое распространение получил скоринг. В России ему также уделяют должное внимание. Сущность этого метода состоит в том, что каждый фактор, характеризующий заемщика, имеет свою количественную оценку. Суммируя полученные баллы, можно получить оценку кредитоспособности физического лица. Каждый параметр имеет максимально возможный порог, который выше для важных вопросов и ниже для второстепенных.

На сегодняшний день известно достаточно много методик кредитного скоринга. Одной из самых известных является модель Дюрана. Дюран определил группы факторов, позволяющих максимально определить степень кредитного риска. Но эта модель как любая другая не идеальна и имеет ряд недостатков. Основным недостатком скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц является то, что она очень плохо адаптируема, а используемая для оценки кредитоспособности система, должна отвечать настоящему положению дел. Например, в США считается плюсом, если человек поменял много мест работы, что говорило о том, что он востребован. В других станах наоборот - данное обстоятельство говорило о том, что человек либо не может ужиться с коллективом, либо это малоценный специалист, а соответственно повышается вероятность просрочки в платежах. Таким образом адаптировать модель просто крайне необходимо, как для разных периодов времени, так и для разных стран и даже для разных регионов страны. Для адаптации скоринговой модели оценки кредитоспособности физических лиц специалисту необходимо проделывать путь, подобный тому, что проделал Дюран. То есть специалисты, которые будут заниматься такой адаптацией должны быть высоко квалифицированными, а значит и очень высокооплачиваемые. Это должны такие люди, которые в состоянии оценить текущую ситуацию на рынке. Результатом такого рода проделанной работы будет набор факторов с весовыми коэффициентами плюс некий порог (значение), преодолев который, человек, обратившийся за кредитом, считается способным погасить испрашиваемую ссуду плюс проценты. Полученные результаты являются по большей части субъективным мнением и, как правило, плохо подкрепленные статистикой (статистически необоснованные). Как следствие всего этого, полученная модель не в полной мере отвечает текущей действительности. Одним из вариантов решения работы является применение алгоритмов, решающих задачи классификации. Задача классификации - это задача отнесения какого-либо объекта (потенциальный заемщик) к одному из заранее известных классов (Давать/Не давать кредит). Такого рода задачи с большим успехом решаются одним из методов Data Mining - при помощи деревьев решений.

Краеугольным камнем методики является качество исходных данных. От него напрямую зависит качество построенной модели. Чтобы обеспечить его, необходимо придерживаться следующего алгоритма:

1) Выдвижение гипотезы - предположение о влиянии тех или иных факторов на исследуемую задачу. Данную задачу решают эксперты, полагаясь на свой опыт и знания. Результатом на данном этапе является список всех факторов.

2) Сбор и систематизация данных - представление данных в формализованном виде, подготовка данных в определенном виде (например, соблюдение упорядоченности по времени).

3) Подбор модели и тестирование - комбинирование различных механизмов анализа, оценка экспертами адекватности полученной модели. Возврат на предыдущие шаги при невозможности получения приемлемых результатов (например, проверка очередной гипотезы).

4) Использование приемлемой модели и ее совершенствование.

5) Именно с помощью такого подхода составлены анкеты - заявки на получение кредита. Экспертами в данной области были выявлены факторы, наиболее влияющие на результат. Эту информацию и заполняют в анкетах потенциальные заемщики.

Заключение

В ходе рассмотрения данной темы были достигнуты поставленные задачи, необходимые для решения заданной цели работы, были сделаны следующие выводы:

1. Раскрыта сущность кредитной политики. Сущность кредитной политики определяется как стратегия и тактика банка по привлечению ресурсов на возвратной основе и их инвестированию в части кредитования клиентов банка. Предметной стороной реализации кредитной политики являются функциональные формы и виды кредитной политики банка. В основу классификации видов кредитной политики положены различные критерии: срок, цена кредита, тип рынка и др. Независимо от вида кредитная политика банка имеет внутреннюю структуру. Основными элементами кредитной политики коммерческого банка являются: 1)стратегия банка по разработке основных направлений кредитно го процесса; 2)тактика банка по организации кредитования; 3)контроль за реализацией кредитной политики. Функцией кредитной политики банка в общем плане является оптимизация кредитного процесса, имея в виду, что цели и приоритеты развития (совершенствования) кредитования, определенные банком, и составляют его кредитную политику. Основополагающим моментом при разработке кредитной политики является правильная постановка цели и выбор соответствующих инструментов для реализации. Основной целью коммерческого банка является его развитие, понимаемое в самом широком смысле. Принципы кредитной политики являются основой кредитного процесса, они подразделяются: общие (научная обоснованность, оптимальность, эффективность, а также единство, неразрывная связь элементов кредитной политики); специфические принципы кредитной политики, такие как доходность, прибыльность, безопасность и надежность. Роль же кредитной политики банка заключается в определении приоритетных направлений развития и совершенствования банковской деятельности в процессе аккумуляции и инвестирования кредитных ресурсов, развитии кредитного процесса и повышении его эффективности.

2. Выявлены факторы, определяющие формирование кредитной политики коммерческого банка. При формировании кредитной политики банк должен учитывать ряд объективных и субъективных факторов: макроэкономические, отраслевые и региональные и внутрибанковские. Кредитная политика коммерческого банка несет в себе объективное начало (она не должна противоречить единой денежно-кредитной политике ЦБ страны) и одновременно с этим она определяется стратегией и тактикой коммерческого банка, т.е. несет в себе также субъективное начало, что позволяет определить в сущности дуалистическую природу кредитной политики как выражение общегосударственной и индивидуальной политики. Единство объективного и субъективного подходов в процессе формирования кредитной политики коммерческого банка позволяет наиболее полно учесть все факторы, влияющие на деятельность коммерческого банка, обуславливающие его политику, и, как следствие, выработать наиболее рациональную, оптимальную, эффективную кредитную политику банка.

3. Раскрыта методология формирования кредитной политики. Методология формирования кредитной политики банка предполагает формулирование основных принципов, используемых для решения рассматриваемой проблемы. Эти принципы должны применяться сбалансировано, т.е. при разработке кредитной политики необходимо достигнуть рационального сочетания преемственности имеющегося опыта и элементов новаторства, отражающего реалии российской экономики. Инструментарием формирования кредитной политики являются механизмы управления активами и пассивами банка: механизм управление гэпом, ставкой процента, ликвидностью и кредитным риском.

4. Изложены особенности кредитной политики Юго-Западного банка Сбербанка РФ. Юго-Западный банк Сбербанка предоставляет кредиты заемщикам на цели, предусмотренные их уставом для осуществления текущей и инвестиционной деятельности. Предоставление банком кредитов основывается на учете необходимых потребностей заемщиков в заемных средствах, наличии достаточных гарантий для своевременного их возврата. Банк предоставляет кредиты в пределах собственного капитала и привлеченных средств, обеспечивая сбалансированность размещаемых и привлекаемых ресурсов по срокам и объемам. Кредитные операции - наиболее рисковые операции банка. Поэтому кредитная политика ориентируется на надежность заранее проверенных заемщиков, с которыми банк в течение длительного времени работает и знает их финансовое состояние. Главной целью Банка в 2009 году является обеспечение высокого качества активов и надежности Банка в условиях спада экономики, а также укрепление его рыночных позиций.

5. Проведен анализ качества кредитного портфеля Родионово-Несветайского отделения № 5190 Сбербанка РФ. Кредитный портфель представляет собой состав и структуру выданных кредитов по отраслям, видам обеспечения и срокам. Анализ структуры кредитного портфеля Родионово-Несветайского отделения №5190 по состоянию на 01 января 2009 года показывает, что на 47% он сформирован из кредитов, предоставленным юридическим лицам, в т.ч коммерческое кредитование 40,74% и кредиты физическим лицам - ИП 6,42%; на 52% - физическим лицам. Наибольшее изменение в структуре кредитного портфеля произошло по статье коммерческое кредитование (2,67%). Остаток ссудной задолженности на 1.01.2009г. составил 1 798 847 тыс. руб, темп прироста за последний отчётный период составил 51,18%, т.е. наблюдается тенденция роста. Это свидетельствует о расширении клиентской базы банка, увеличения источников получаемых доходов, достаточно эффективном использовании имеющихся у банка ресурсов и положительно влияет на качество кредитного портфеля отделения. Доля кредитных вложений в общей сумме активов банка на 1 января 2009 г. составила 75,7 %. Просроченная задолженность на 1 января 2009г. равна 12446 тыс. руб., темп прироста 84,63 %, ее доля в общей сумме кредитных вложений составляет 0,69 %. Т.е. наблюдается тенденция ее роста, что негативно сказывается на качестве кредитного портфеля. Уровень сомнительной задолженности за анализируемый период вырос на 4,1%. Принятое обеспечение по выданным кредитам за отчётный период выросло с 3569619 тыс. руб. до 6957 425 тыс. руб. или на 194,91%. Рост произошёл за счёт увеличения принятого в качестве обеспечения имущества, кроме ценных бумаг (темп изменения составил 225,46%), в том числе участились случаи предоставления в залог гарантий и поручительств (темп изменения составил 189,39%). Также увеличилась сумма ценных бумаг, предоставляемых заемщиками (темп изменения составил 100,13%). По проведенному анализу кредитного портфеля можно сделать вывод, что Родионово-Несветайскому отделению №5190 следует обратить внимание на состояние просроченной ссудной задолженности заемщиков и уровень кредитного риска, которые в течение рассматриваемого периода увеличиваются.

6. Предложены пути совершенствования кредитной политики с помощью применения методики стресс-тестирования и использования новых технологий интеллектуального анализа данных Data Mining.

Одним из важных обстоятельств, с точки зрения устойчивости банка, является построение более адекватной оценки потерь в экстремальных условиях рынка (в рамках стресс-тестирования), которая создаст предпосылки для эффективного контроля и управления рисками в период возможных кризисных ситуаций. Применение методики стресс-тестирования позволит банку в сложившейся ситуации более точно определить уровень кредитного риска, что позволит выполнить задачи и цели кредитной политики Банка - обеспечение эффективного управления кредитными ресурсами, направляя их преимущественно в реальный сектор экономики, удовлетворение возрастающей потребности населения, формирование качественного и доходного кредитного портфеля.

Использование новых технологий интеллектуального анализа данных Data Mining позволяет оценить кредитный риск физического лица. Пользуясь приведенной методикой, была предложена гипотеза о том, какие факторы влияют на кредитоспособность человека. По мнению экспертов, по этим факторам можно учесть суммарный риск. Тем самым должно достигаться и отнесение потенциального заемщика к способным вернуть кредит или не способным. Деревья решений - один из методов автоматического анализа данных. Получаемая модель - это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение. Таким образом, для эффективного формирования кредитного портфеля банкам необходимо взять на вооружение передовые технологии добычи знаний и применить их для оценки потенциальных заемщиков. Благодаря этому можно будет не бояться предстоящей конкуренции на этом рынке. Подготовка решения данного вопроса сейчас позволит обкатать саму процедуру и в дальнейшем избежать ошибок и расходов в связи с массовым применением таких подходов в дальнейшем.

7. Был осуществлен прогноз основных показателей деятельности Родионово-Несветайского отделения № 5190 после внедрения предложенных эконометрических методов.

Таким образом, при разработки кредитной политики Юго-Западный Банк Сбербанка России, с нашей точки зрения, должен делать основной упор в своем инструментарии на использование современных эконометрических методов анализа банковской деятельности, таких как методика стресс-тестирования банка и технология Data Mining.

Основной объем реструктуризаций в 2011 году осуществлялся вследствие продолжавшегося в течение года снижения рыночных процентных ставок, а также в связи с изменением сроков кредитования в соответствии с запросами клиентов.

Политика Группы в отношении проблемных кредитов предполагает, что положительное решение о реструктуризации может быть принято только при наличии объективных фактов того, что такая реструктуризация в дальнейшем будет способствовать нормализации экономического состояния заемщика и своевременного обслуживания долга в полном объеме.

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс: Высшая школа : учеб. пособие для вузов. Электрон. дан. М.: Правовой сервер КонсультантПлюс, 2009. 1 электрон. опт. диск.

2. "О банках и банковской деятельности" [Электронный ресурс]: федеральный закон № 395-1 ФЗ от 02.12.1990 г. (ред. от 30.12.2004г.) // КонсультантПлюс: Высшая школа : учеб. пособие для вузов. Электрон. дан. М.: Правовой сервер КонсультантПлюс, 2009. - 1 электрон. опт. диск.

3. "О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)" [Электронный ресурс]: положение ЦБ РФ № 54 - П от 31.08.1998 г. // Справочная система "Консультант плюс".

4.Банковское дело: современная система кредитования [Текст]: учебное пособие / О.И.Лаврушин, О.Н. Афанасьва, С.Л. Корниенко / под. ред. засл. деят. науки РФ, д-ра экон. наук, проф. О.И. Лаврушина. М.: КНОРУС, 2005.256 с.

5. Банковское дело [Текст]: учебник / под ред. Г.Н Белоглазовой, Л.П. Кроливецкой. 5-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2008. 592 с.:ил.

6. Банковское дело. Экспресс-курс [Текст]: Учеб. пособие / Под ред. О.И. Лаврушина. М.: КНОРУС, 2006. 544 с.

7. Моисеев Б.С. О методике стресс-тестирования банка [Текст] / Моисеев Б.С. // Деньги и кредит. 2008. №9. С. 55-63.

8. Панова Г.С. Кредитная политика коммерческого банка [Текст]. М.: ИКЦ "ДИС", 1997. 464 с.

9. www.raexpert.ru. Официальный сайт "Эксперт-РА - АК&М".

10. www.sbrf.ru. Официальный сайт Сбербанка России.

Размещено на Allbest.ru