Анализ кредитной политики банка

Размещено на http://www.allbest.ru/

Кредитная политика - это определение направлений деятельности банка в области кредитно-инвестиционных операций и разработка процедур кредитования, обеспечивающих снижение рисков.

Выработка грамотной кредитной политики - важнейший элемент банковского менеджмента. [9]

Сущность кредитной политики банка состоит в обеспечении безопасности, надежности и прибыльности кредитных операций, то есть в умении свести к минимуму кредитный риск. Таким образом, кредитная политика - это определение того уровня риска, который может взять на себя банк. [11]

Сбербанк России является юридическим лицом и со своими филиалами (территориальные банки и отделения) и их внутренними структурными подразделениями составляет единую систему Сбербанка России.

В табл. 1 рассмотрим структуру кредитного портфеля юридических лиц Сбербанка России. На 1.01.2014. средневзвешенная ставка по всей ссудной задолженности составила - 34,9 %, в том числе: по ссудной задолженности юридических лиц - 34,4 %, по ссудной задолженности физических лиц - 26,9 %.

Рассмотрим структуру потребительских ссуд в табл. 2. Положительным моментом в качественном изменении ссудной задолженности на 1.01.2013г. является сбалансированность ссудной задолженности по категориям заемщиков.

Анализируя структуру ссудной задолженности на 2014 год в табл. 3, видим, что большую часть ссуд составляют кредиты на неотложные нужды, кредиты на образование населением не востребованы. На причинах этого остановимся ниже, рассматривая условия кредитования. В динамике отмечается рост долгосрочных ссуд и ссуд, выданных на приобретение товаров (связанное кредитование). Это связано с ростом покупательской способности, с ростом и стабильностью платежеспособности населения. Отрицательная динамика со стороны ссуд под залог ценных бумаг обусловлена жесткими требованиями Сбербанк РФ к принимаемым под залог ценным бумагам.

Проведем анализ структуры и оборачиваемости портфеля в разрезе объектов кредитования. Рассмотрим оборачиваемость кредитов в портфеле за 2014 г. в табл. 4. Среднегодовой остаток ссудной задолженности рассчитывался по формуле средне хронологической. Данные таблицы свидетельствуют о том, что основу кредитного портфеля Сбербанк РФ в 2014 году составляли кредиты, выданные физическим лицам на неотложные нужды: на них приходится 53% погашенных за 2014 г. сумм, 53,1% ежедневного погашения этих сумм, 77,9% суммы остатка среднегодовой задолженности. Такой вывод отличается от анализа структуры кредитного портфеля, где удельный вес сумм кредитов физических лиц, частных предпринимателей и предприятий практически одинаков.

Из таблицы 5 видно, что в 2014 году сумма погашенной задолженности и соответственно, сумма погашения в среднем за день увеличилась примерно в 7,5 раз. Среднегодовой остаток ссудной задолженности увеличился всего в 2,5 раза, а оборачиваемость уменьшилась с 231(140) до 80 дней.

Таким образом, общим выводом из анализа кредитного портфеля Сбербанк РФ будет то, что основу портфеля кредитов составляют все виды ссуд практически в равных долях.

Из рассмотренной таблицы 6 видно, что договоров с юридическими лицами заключается меньше. Если в 2011 году было заключено 289 договоров, то в 2014 году 180 договоров, почти на 40% меньше. Если рассмотреть формы обеспечения, то основной формой обеспечения является залог имущества, он составляет 80-85%. Без обеспечения - эта форма увеличивается, если в 2011 году она составила 0,7%, то к 2014 году - 12,2%. По физическим лицам наблюдается обратная тенденция, то есть к увеличению. Основной формой залога является поручительство и составляет в 2011 году - 52,3%, в 2014 году - 44,7%, а также залог недвижимости в 2011 году - 24,8%, а в 2014 году - 32,1% заключаемых договоров. Такая тенденция наблюдается в связи с тем, что под поручительство договоров заключается меньше, потому что клиент может быть неплатежеспособным, тогда поручитель должен выплатить как основной долг, так и проценты, и поэтому больше стали заключать договора под залог недвижимости.

Сравним уровень реализованных рисков ОАО Сбербанка России и банковской системы в целом (табл. 7). Управления кредитным риском с 2012 года по 2013 год позволили Банку сохранить достаточно высокое качество кредитного портфеля с учетом текущих экономических условий. Удельный вес просроченной задолженности в совокупном кредитном портфеле клиентов составил 5,0%, что ниже показателя по банковской системе, но выше показателя за предыдущий год. Что говорит о том, что надо улучшать качество кредитного портфеля по возврату ссудной задолженности. Применяемые методы и процедуры с 2013 года по 2014 год в управлении кредитным риском позволили Банку улучшить качество кредитного портфеля. Объем просроченной задолженности за год сократился более чем на 30 млрд. руб., а удельный вес просроченной задолженности в совокупном кредитном портфеле клиентов снизился с 5,0% до 3,4%. Что говорит об эффективной работе в улучшении качества кредитного портфеля по возврату ссудной задолженности.

Из банковской практики мы видим, что очень много проблемных кредитов выдается именно по потребительским кредитам, физическим лицам. Банк не проводит достаточно тщательных проверок, он с радостью предоставляет кредит, стремясь получить больше прибыли. И сумма выдается не кредитоспособному заемщику, а при погашении кредита возникают проблемы, в результате которых банк начинает дополнительную работу по задолжнику, увеличивая тем самым статью расходов. Для того, чтобы снизить количество таких кредитов, необходимо усовершенствовать метод скоринга, т.е. фактически снизить количество краткосрочных кредитов. Это повлечет за собой снижение прибыли, но и убережет банк от неблагоприятных последствий в случае наступления риска.

Применив метод снижения рисков, мы снизим данный показатель, увеличив тем самым достаточность капитала и соответственно благонадежность банка.

Если бы в 2013г. активно применялся метод более жесткого скоринга, то прибыль банка немного увеличилась. При применении этого метода количество выдаваемых кредитов сократится на 20%, эти 20% и есть те не благонадежные заемщики которым отказали в выдаче кредита. Вследствие этого сократится доход по ряду статей в отчете о прибылях и убытках примерно на 20%. Так процентные доходы снизятся на 7 732 321тыс.руб. и составят 34 122 676 тыс.руб.. Комиссионные доходы уменьшатся с 8 148 251 тыс.руб. до 6 518 601 тыс.руб. на 1 629 650 тыс.руб.. Резервы на возможные потери по ссудам так же сократятся на 925 747 тыс.руб., за счет этого неиспользованная прибыль (убыток) за отчетный период увеличится на 730 734,67 тыс.руб. и составит 4 222 015,67 тыс.руб. (табл. 8) В результате проведенных мероприятий видно что прибыль банка увеличилась на 730 734,67тыс.руб., не смотря на то что количество выданных кредитов сократилось на 20%. Это произошло в результате отсеивания неблагоприятных кредитов и увеличения резервов на возможные потери по ссудам.

В целях решения проблемы совмещения оперативности и качества оценки кредитных рисков заемщиков предлагается один из вариантов разработки методики экспресс-оценки кредитоспособности корпоративных клиентов, которая позволит определить уровень кредитного риска на базе финансовых коэффициентов. Методика разработана на основе рейтингового метода оценки кредитоспособности заемщиков с учетом следующих основных недостатков, выявленных в процессе анализа данного метода, а именно:

- произвольность выбора системы базовых финансовых показателей;

- несоответствие финансовых коэффициентов рекомендуемым значениям, что может стать основанием для признания клиента банкротом независимо от значений других коэффициентов;

- отсутствие учета отраслевой специфики деятельности корпоративных клиентов;

- громоздкость системы финансовых показателей.

Выбор рейтингового метода в качестве базы построения методики обосновывается его широкой известностью и популярностью среди кредитных специалистов российских коммерческих банков в связи с простотой и удобством применения на практике.

В работе мы провели сравнение результатов оценки кредитного риска, рассчитанного по разным методикам. Для этого используем бухгалтерскую отчетность корпоративного клиента. В первом случае рассчитаем по методике используемой ОАО «Сбербанк России» (табл. 9). Таким образом, общая сумма баллов по методике ОАО «Сбербанк России» составляет 35 баллов, что соответствует третьей группе риска.

Далее рассчитаем уровень кредитного риска по предлагаемой методике экспресс-оценки кредитного риска корпоративных клиентов на базе финансовых коэффициентов (табл. 10). Расчет показывает, что по данной методике уровень кредитного риска является минимальным, соответствует первой группе риска. Данный кредит был погашен без отклонений от графика. Это позволяет отметить, что применение методики экспресс-оценки уровня кредитного риска на основе девяти финансовых коэффициентов, в данном случае, позволила бы уменьшить процентную ставку по кредиту и сократить объем средств необходимый для резерва на возможные потери по ссудам. Таким образом, обе стороны кредитного соглашения были бы удовлетворены.

Предлагаемая методика экспресс-оценки уровня риска при кредитовании корпоративных клиентов на основании расчета девяти финансовых коэффициентов имеет следующие преимущества перед комплексной методикой, используемой в настоящее время ОАО «Сбербанк России»:

- уменьшение количества времени необходимого для оценки кредитного риска по одному заемщику;

Вследствие уменьшения количества факторов, рассматриваемых при кредитовании корпоративных клиентов, сокращается продолжительность рассмотрения одной кредитной заявки.

- увеличение клиентской базы;

Таблица 1

Структура кредитного портфеля в юридическом аспекте, поимущественно-правовому статусу заемщиков, %

Таблица 2

Структура ссуд в относительных величинах (%)

Таблица 3

Структура ссуд в абсолютных величинах (тыс. руб.)

Таблица 4

Оборачиваемость кредитов в портфеле за 2014 г

кредит банковский оборачиваемость кредитоспособность

Таблица 5

Оборачиваемость кредитов населению в портфеле за 2014 г

Таблица 6

Структура форм обеспечения кредита

Таблица 7

Объем просроченной задолженности, %

Таблица 8

Сводная таблица эффективности проведенных мероприятий

Таблица 9

Результаты оценки по различным факторам, баллов

Таблица 10

Результаты расчета финансовых коэффициентов

Размещено на Allbest.ru