Необходимо отметить, что вычисленных по результатам апостериорного статистического анализа значений вероятностей исходных рисковых событий еще не достаточно для того, чтобы использовать разработанную систему оценки кредитного риска в банковской практике, поскольку каждый из исходных оценочных параметров риска имеет несколько возможных градаций оценки - в рассматриваемой методике число дискретных градаций рейтинговых оценок варьируется от 3 до 6. Каждой градации какого-либо параметра должна соответствовать вероятность рискового события при данном значении дискретной оценки этого параметра. Тогда станет возможным вычислять вероятностное значение результирующего кредитного риска при абсолютно любых комбинациях оценок исходных параметров риска.

Знание вероятностей всех градаций исходных рисковых событий позволяет рассчитать численное значение вероятности результирующего показателя кредитного риска Р(L). Однако, для качественной интерпретации получаемых количественных результатов необходимо оценить, насколько велико либо мало значение итоговой вероятности риска. То есть нужно иметь некое опорное значение вероятности риска, относительно которого можно было бы производить сравнения всех вновь получаемых значений вероятности кредитного риска. Кроме того, принципиальным моментом является тот факт, что принятие окончательного решения по вопросу каждой поступающей от клиентов в банк кредитной заявке состоит в ответе на вопрос, выдавать данному заемщику кредит или не выдавать.

Несмотря на всевозможные обсуждения вида выдаваемого кредита, сроков кредитования, корректировки суммы, установление процентной ставки, получение у заемщика дополнительной информации о состоянии дел и результатах работы его компании, а также предъявление к заемщику особых требований либо условий при заключении договора, в любом случае принципиальный вопрос о предоставлении данному клиенту запрашиваемого кредита должен быть решен однозначно. Это значит, что всякая полноценная методика определения риска кредитования в результате всех оценок, расчетов, сопоставлений и других манипуляций с исходной информацией должна предлагать однозначный вариант решения вопроса о выдаче рассматриваемого кредита.

Окончательный вердикт по любой кредитной заявке все равно будет выноситься сотрудником банка, имеющим достаточные полномочия, то есть человеком. Однако в целях универсальности и единообразия подхода применяемая система оценок должна давать свой однозначный ответ на главный вопрос по каждому запрашиваемому кредиту.

Разработанная на основе логико-вероятностного подхода система оценки кредитного риска позволяет для каждого случая оценивания характеристик кредита и заемщика получить количественное значение величины кредитного риска в рамках теории вероятностей. Для однозначного ответа на вопрос о возможности выдачи рассматриваемого кредита необходимо установить определенное значение вероятности риска кредита, которое считать опорным при решении данного вопроса. Таким образом, требуется установить пороговый уровень вероятности кредитного риска Р_пор(L). После этого автоматический механизм принятия решения по каждому частному случаю анализируемого кредита, для которого рассчитанное оценочное значение вероятности кредитного риска составляет величину Р_Ч(L), должен работать по стандартной схеме согласно общему принципу функционирования бинарных систем принятия решения. В таких системах, как известно, реализован алгоритм принятия решения, схематично изображенный на Рис.3.7.

Нет Да

Рис.3.7. Схема алгоритма работы бинарного решающего блока.

На основании проведенного ретроспективного анализа статистической выборки из 1000 кредитных дел, результаты которого описаны ранее, было рассчитано значение вероятности кредитного риска равное Р(L)=0,016208. Поскольку полученные в ходе этого же анализа и перечисленные в таблице 3.3. вероятности исходных рисковых событий соответствуют наихудшим градациям исходных оценочных параметров, данное значение результирующего риска является максимально возможным при условии принятия апостериорных вероятностей градаций всех исходных рисковых событий в качестве априорных при оценке новых рисков.

Следовательно, значение Р(L)=0,016208 никак не может быть принято в качестве порогового уровня. Иначе по всем оцениваемым кредитам бинарным решающим блоком, включенным в систему, автоматически предлагалось бы положительное решение.

Для расчета значения вероятности результирующего кредитного риска, которое будет принято в качестве порогового уровня для принятия решений, воспользуемся уже применявшимся ранее эмпирическим методом, основанным на статистических данных.

Рассчитаем вначале вероятности всех исходных рисковых событий, которые, будучи подставленными в формулу для вычисления итогового риска кредита, дадут значение искомой пороговой вероятности. Для этого используем широко применяемый в математической статистике и в теории принятия решений метод взвешенного суммирования с последующей нормировкой. В качестве весовых коэффициентов будем использовать рассчитанные ранее парциальные веса дискретных градаций в оценке исходных параметров риска, то есть величины Н_i^k а в качестве нормировочного множителя - сумму всех парциальных весов в оценке соответствующего параметра, которая равна объему выборки N. В результате будут получены средневзвешенные вероятности исходных рисковых событий для всех оценочных параметров. Усредненные величины, как правило, обозначаются с помощью горизонтальной черты над переменной, но чтобы отличать их от уже использованного знака логического отрицания, будем обозначать средневзвешенные вероятности как .

Формула для расчета средневзвешенной вероятности i-го исходного рискового события имеет следующий вид:

(3.12)

Значения вычисленных по этой формуле средневзвешенных вероятностей приведены в таблице 3.2.

Таблица 3.2.

Средневзвешенные вероятности исходных рисковых событий

Полученные значения средневзвешенных вероятностей следует подставить в формулу для вычисления вероятности результирующего показателя риска кредита Р(L) для расчета порогового уровня кредитного риска. Очевидно, что при этом

. (3.13)

Вычисленное описанным методом значение порогового уровня вероятности кредитного риска составляет величину Р_пор(L) = 0,010273 0,01.

Теперь разработанная логико-вероятностная система оценки кредитного риска содержит все необходимые составляющие, для того чтобы использовать ее в практической банковской деятельности по кредитованию юридических лиц. Основными компонентами этой системы, требуемыми для количественного оценивания риска конкретной кредитной операции, являются следующие:

· множество исходных оценочных параметров риска кредита; дискретные множества градаций экспертных оценок всех исходных параметров риска;

· соответствующие им априорные вероятности градаций исходных рисковых событий;

· формула для вычисления итоговой вероятности кредитного риска Р_Ч(L);

· значение вероятности порогового уровня кредитного риска Р_пор(L) = 0,01 для принятия решения по рассматриваемой операции.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Банк по своему назначению должен являться одним из наиболее надежных институтов общества, представлять основу стабильности экономической системы. В современных условиях неустойчивой правовой и экономической среды банки должны не только сохранять, но и приумножать средства своих клиентов практически самостоятельно. В этих условиях профессиональное управление банковскими рисками, оперативная идентификация и учет факторов риска в повседневной деятельности приобретают первостепенное значение.

Стратегией Банка является развитие по ключевым направлениям, связанным с потребностями быстрорастущих корпоративных и розничных секторов экономики. Банк расширяет филиальную сеть с целью улучшения обслуживания и привлечения новых клиентов в регионах, где наблюдается наибольший рост экономической активности.

Банк в 2009 г. предоставил услуги более чем 40 тыс. компаний. 700 тыс. сотрудников корпоративных клиентов Банка являются владельцами дебетовых карт (зарплатные проекты). В этом же году Банк занимал 10-е место по объему депозитов физических лиц и 9-е место по объему выданных новых ипотечных кредитов для приобретения жилья, уверенно укрепляя свои позиции среди 10-и крупнейших розничных банков.

В результате расширения бизнеса очень быстрыми темпами растет объем кредитов частным лицам, который в 2009г. составил 11% (годом ранее 4%) от общего кредитного портфеля Банка.

В связи с необходимостью восстановления ликвидности, которая снизилась в 2008 г. после летнего «кризиса доверия», Банк увеличил долю ликвидных ценных бумаг с меньшей доходностью. Кредитный портфель остался хорошим, доля просроченных кредитов сократилась наполовину.

Рейтинги Банка, присвоенные ему международными агентствами, на среднем (достаточном) уровне.

Первостепенной задачей любого коммерческого банка становится разработка карты рисков, которая должна, во-первых, отражать специфику конкретного кредитного учреждения; во-вторых, отображать целостное представление обо всей совокупности рисков (однако в одну группу не должны непосредственно объединяться риски разных уровней рассмотрения); и, в-третьих, выделять такие характерные признаки риска, как источник, объект, несущий риск, и субъект, воспринимающий риск. В «Сбербанке» с учетом данных требований разработана классификация рисков, которая предназначена для эффективной качественной и количественной оценки риска и является основой эффективного управления финансовыми рисками Банка.

Основным для Банка является вопрос не о допущении риска в его негативном виде, а разработки и применения таких методов управления финансовыми рисками, которые приводят к дополнительным доходам.

На основании оценки кредитных рисков Банка можно сделать выводы: сумма резервов под обеспечение кредитного портфеля в 2009 г. по сравнению с 2007 г. выросла (на 578 млн. руб.) с ростом суммы выданных кредитов (на 14 599 млн. руб.). При этом снизилась сумма просроченных кредитов (на 688 млн. руб.), поэтому естественно, что при увеличении суммы резерва отношение ее к сумме просроченных кредитов выросло (на 276%). А уменьшение отношения суммы резерва к выданным кредитам (на 0,86%) можно объяснить тем, что Банк в 2009 году не выдавал кредитов, относящихся к группам риска ниже третьей категории качества. Кроме этого, снизился удельный вес просроченных кредитов в общей сумме кредитов (на 4,98%).

На основании анализа риска ликвидности можно сделать вывод о том, что ликвидных активов банка достаточно для погашения его обязательств в краткосрочной перспективе (мгновенный и текущий нормативы ликвидности в 2009 г. равны 50,1% и 63,8% при минимально рекомендуемых значениях 15% и 50% соответственно). Отрицательным моментом здесь является то, что в 2009 г. велика (норматив долгосрочной ликвидности равен 105,6% при рекомендуемом значение max. 120%; вырос на 47,7% с 2007 г. и с 2008 г. на 26,3%) сумма всей задолженности банку и сумма его обязательств по депозитам, полученным кредитам и другим долговым обязательствам сроком погашения более года - это говорит о вероятности того, что банку может не хватить собственных средств для погашения обязательств в долгосрочной перспективе.

Показатель совокупного размера рыночного риска из-за превышения 6% совокупной балансовой стоимости торгового портфеля Банка над величиной балансовых активов на прошедшие отчетные даты включен в расчет норматива достаточности капитала.

На основании анализа валютного риска можно сделать следующие выводы: общая сумма активов Банка на 79,37% (38 976 млн. руб.) выражена в рублях и на 20,63% - в иностранной валюте (на 18,09% (8 887 млн. руб.) - в долл. США, на 2,48% (1 216 млн. руб.) - в евро и на 0,06% (30 млн. руб.) - в других валютах). А общая сумма обязательств на 73% (33 463 млн. руб.) выражена в рублях и на 27% - в иностранной валюте (на 24,47% (11 217 млн. руб.) - в долл. США, на 2,53% (1 155 млн. руб.) - в евро и на 1 млн. руб. - в других валютах).

Таким образом, обязательств у Банка, выраженных в долл. США, больше чем активов, поэтому чистый разрыв ликвидности отрицательный (- 2 330 млн. руб.) (это естественно, т.к. Банк выдает кредиты в основном в российской валюте (в рублях)).

Изменение обменных курсов иностранных валют по отношению к российскому рублю может оказать негативное воздействие на способность заемщиков осуществить погашение кредитов, что, в свою очередь, увеличивает вероятность возникновения убытков по кредитам.

На основании анализа риска процентной ставки можно сделать выводы о том, что 35,95% (17 655 млн. руб.) общей суммы активов сроком до востребования и менее 1 мес., 25,08% (12 443 млн. руб.) - от 6 до 12 мес., 23,31% (11 449 млн. руб.) - от 1 до 6 мес., 9,34% (4 591 млн. руб.) - более 12 мес. и 6,32% (2 743 млн. руб.) представлены в неденежной форме. 46,78% (21 444 млн. руб.) общей суммы обязательств сроком до востребования и менее 1 мес., 24,15% (11 071 млн. руб.) - от 1 до 6 мес., 23,79% (10 905 млн. руб.) - от 6 до 12 мес. и 5,28% (2 416 млн. руб.) - более 12 мес. Таким образом, обязательства превышают активы на сроке до востребования и менее 1 мес., поэтому чистый разрыв отрицательный (- 3 879 млн. руб.).

Колебания рыночных процентных ставок могут как повысить, так и понизить уровень процентной моржи (чистого процентного дохода); в случае понижения возникает убыток.

Совершенствование управления рисками осуществляется на всех направлениях.

ОАО «Сбербанк России» имеет достаточно неплохие показатели деятельности и является одним из перспективных и инвестиционно привлекательных из сектора.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Инструкция ЦБ РФ от 16.01.2004 г. №110-И «Об обязательных нормативах банков».

2. Инструкция Банка России №62а «О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам» от 30.06.97 г. (с учетом изменений и дополнений).

3. Инструкция Банка России №41 «Об установлении лимитов открытой валютной позиции и контроле за их соблюдением уполномоченными банками Российской Федерации» от 22.05.96 г. (с учетом изменений и дополнений).

4. Положение ЦБ РФ от 10.02.03 г. №215-П «О методике определения собственных средств (капитала) кредитных организаций».

5. Положение ЦБ РФ от 09.07.04 г. №232-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери».

6. Положение ЦБ РФ №89-П от 24.09.99 г. с изменениями от 30. 11.04 г «О порядке расчета кредитными организациями рыночных рисков».

7. Письмо ЦБ РФ от 23.06.04 г. №70-Т «О типичных банковских рисках».

8. Положение ОАО «Сбербанк России» «О системе оценки и управления рисками».

9. Положение ОАО «Сбербанк России» «О предоставление банковских гарантий».

10. Положение ОАО «Сбербанк России» «Об основных принципах управления ресурсами».

11. Положение ОАО «Сбербанк России» «О порядке формирования резервов на возможные потери по прочим операциям Банка».

12. Кредитная политика ОАО «Сбербанк России» на 2010г.

13. Политика по управлению и оценке ликвидности ОАО «Сбербанк России» на 2010 г.

14. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка. Изд. 2-е, перераб. и доп.: Учебник для вузов. - М.: Логос, 2005. - 368с.

15. Беляков А.В. Банковские риски: проблемы учета, управления и регулирования. - М.: Издательская группа «БДЦ-пресс», 2004. - 256с.

16. Бернар И.В., Колли Ж.К. Толковый экономический и финансовый словарь. - М.: МЭО, 2004. - 502 с.

17. Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском: учеб. пособие/С.Н. Кабушкин. - 3-е изд., стер. - М.: Новое знание, 2006.-336с.

18. Панова Г.С. Кредитная политика коммерческого банка. - М.: ИКЦ «ДИС», 2003. - 464с.

19. Севрук В.Т. Банковские риски. - М.: Дело Лтд, 2004. - 343с.

20. Соколов Ю.А., Амосова Н.А. Система страхования банковских рисков. - М.: Элит, 2003. - 288с.

21. Банковское дело: учебник / О.И. Лаврушин, И.Д. Мамонова, Н.И. Валенцева [и др.]; под ред. засл. деят. науки РФ, д-ра экон. наук, проф. О.И. Лаврушина. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Кнорус, 2005. - 768с.

22. Банковские риски: учебное пособие / кол. авторов; под ред. д-ра экон. наук, проф. О.И. Лаврушина и д-ра экон. наук, проф. Н.И. Валенцевой. - М.: КНОРУС, 2007. - 232 с.

23. Финансово-кредитный словарь: в 3т., 2-е изд., стереотип / гл. ред. Н.В. Гаретовский. - М.: Финансы и статистика, 2004. Т. 3. - 510 с.

24. Едронова В. Н. Методика комплексной оценки кредитоспособности заемщика // Финансы и кредит. - 2002. - № 14. - С. 2-9.

25. www.finansmaf.ru

26. www.businessvoc.ru

27. Закон РФ “О залоге” от 02.10.1997 года № 2654 - XII.

28. Бабич А. М., Павлова Л. М. Финансы. Денежное обращение. Кредит. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 310с.

29. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 400с.

30. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 400с.

31. Банковское дело: Учебник - 3-е изд., перераб. и доп./ Под ред. О. И. Лаврушина. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 672с.

32. Банковское дело: стратегическое руководство. - М.: Издательство “Консалтбанкир”, 2005.- 432с.

33. Банки и банковское дело/ Под ред. И. Т. Балабанова. - М.: Финансы и статистика, 2006.- 420с.

34. Бланк И. А. Финансовый менеджмент. - М.: ИНФРА, 2007. - 382с.

35. Бор М. З., Пятенко В. В. Менеджмент банков: организация, стратегия, планирование. - М.: Финансы, ЮНИТИ, 2005. - 471с.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Таблица 1

Классификация банковских рисков

Таблица 2

Карта финансовых рисков коммерческого банка

Размещено на www.allbest.ru