Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

В оценке кредитоспособности клиентов банка

Читайте также:
  1. Агентские (посреднические) операции коммерческого банка и особенности их проведения. Виды банковских финансовых услуг, международные операции коммерческого банка.
  2. Банк России: организационная структура и функции. Денежно-кредитная политика Центрального банка России и ее инструменты.
  3. Бухгалтерский учет кредитных операций банка.
  4. Бухгалтерский учет операций банка, связанных с выбытием и перемещением основных средств
  5. Бухгалтерский учет расходов банка
  6. Бухгалтерский учет сделок с производными инструментами в банках
  7. В итоге Вы получаете масштабную рекламную кампанию, которая увеличит количество Ваших клиентов и Ваши продажи.

 

В современных условиях инновационного развития банковского бизнеса, руководство любого банка периодически приходит к пониманию того, что используемая в настоящее время система автоматизации не полностью удовлетворяет насущным потребностям и обнаруживает необходимость внедрения новой системы автоматизации банковской деятельности.

Автоматизация банковской деятельности – это внедрение широкого спектра программных и технических средств в процессе организации банковского бизнеса. За последние 10-15 лет прогресс в области информационных технологий и систем коммуникаций оказал существенное влияние на организацию деятельности банков. Еще большое влияние информационные технологии начинают оказывать на банковский бизнес на принципиально новой основе, сделать его высоконадежным и прибыльным. Однако для того, чтобы достижения в сфере технологий повышали эффективность деятельности банка, необходимо, прежде всего, оптимизировать систему учета банковских операций, упорядочить и систематизировать банковские бизнес-процессы, усовершенствовать организационную структуру банка. Только при таком подходе автоматизация банковской деятельности может создавать положительный экономический эффект, то есть сокращать операционные затраты и повышать доходность банковских операций, а следовательно, повышать конкурентоспособность банка.

За счет развития розничных услуг населению, в основном потребительского кредитования, существенно возросли объемы клиентских баз. В свою очередь, увеличение объемов кредитования требует модернизации систем, управления клиентскими отношениями и клиенткой аналитики.

Менеджер или клиент должен иметь возможность быстро узнать о том, на каком этапе находится выдача кредита на потребительские нужды, и в чем причина срыва сроков предоставления.

В настоящее время белорусский рынок потребительского кредитования развивается опережающими темпами и становится одним из наиболее динамичных направлений развития банковского сектора, что связано в первую очередь с потребностью банка в новых клиентах и доходных кредитных продуктах. Несмотря на то, что объем кредитов, предоставляемых банками юридическими лицам, в абсолютном выражении остается существенно более высоким, чем объем кредитов населению. Можно отметить то, ЧТО относительный рост объема потребительского кредитования увеличился за последнее время в несколько раз по сравнению с ростом объема кредитования юридических лиц.

Однако кредитование это всегда риск и практика показывает, что потери даже при малом количестве проблемных кредитов могут легко перекрыть значительную часть доходов по «хорошим» кредитам. Как следствие, уже сейчас банки ощущают необходимость в точных аналитических системах.

Компания «Системные технологии» предлагает банковскому сектору Республики Беларусь свое интеграционное решение – СТ.БАНК.ИТ. Эта комплексно разработанная информационная система позволяет многим банкам, не теряя функциональности ранее используемых решений, стать победителями в борьбе за клиента, быстро расширить географию своих филиалов и отделений за счет увеличения объемов предоставляемых услуг и их оперативной обработки.

Система имеет все необходимые модули для работы в национальных и международных платежных системах, ведения бухгалтерского учета в национальной и иностранных валютах, обслуживания физических лиц, модули по предоставлению и сопровождению кредитов, а также оценки риска кредитования и другие модули.

Модуль "Согласование кредита"

Модуль представляет собой компонент автоматизации процесса выдачи кредитов банком.

Основные функциональные возможности и действия модуля:

· менеджер клиента встречается с потенциальным кредитополучателем и заполняет карточку первичного обращения (базовые данные);

· менеджер клиента заполняет кредитную заявку (все необходимые данные о кредитополучателе) и присоединяет к кредитному досье отсканированные документы (уставные документы и т.д.);

· система автоматически производит проверки на соответствие внесенных данных кредитной политике и спецификации с вынесением отклонений и рекомендациями;

· кредитная заявка проходит стадии согласования с необходимыми консультантами;

· принимается решение о выдаче кредита;

· возможность вывода печатных форм и отчетов.

Модуль "Сопровождение кредита"

Модуль представляет собой решение, которое поддерживает жизненный цикл кредита с момента его выдачи до закрытия кредитного договора. Позволяет управлять выплатами по кредитам, отслеживать несоблюдение сроков платежей кредитополучателя ми. Он обладает функциями поддержки документооборота по всем операциям, формирует отчетные документы, обеспечивает хранение кредитного досье клиента, что значительно упрощает процесс обработки жизненного цикла кредита.

Таким образом, основными преимуществами подсистемы СТ.БАНК.ИТ. Кредитный документооборот является уменьшение работы с бумажными документами и взаимосвязанный с ними операционный риск неверных данных, минимизирование времени выполнения каждой операции и сокращение операционного риска задержек в обработке, улучшение управления информацией о кредитах и снижение операционного риска потери важной информации и несанкционированного доступа к ней, повышение прозрачности и управляемости и снижение операционных рисков бизнес-процессов

Модуль "Скоринг"

Для каждого из продуктов модуль позволяет задать индивидуальную модель оценки рисков, при этом для каждой категории рисков можно задать свой весовой коэффициент. Скоринг представляет собой модель, с помощью которой на основе кредитной истории клиентов банк определяет, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный кредитополучатель вернет кредит в срок.

Существует два основных метода оценки риска кредитования, которые могут применяться как отдельно, так и в сочетании друг с другом:

· субъективное заключение экспертов или кредитных инспекторов;

· автоматизированные системы скоринга.

Скоринг представляет собой систему анкетирования, которая определяет кредитоспособность заемщика. Скоринг позволяет начислить потенциальному клиенту банка определенное число баллов за каждый ответ на вопросы стандартной анкеты.

Данный модуль обеспечивает возможность гибкой настройки параметров для оценки кредитного рейтинга — возраст, доход, квалификация, адрес, должность, и другое. Показатели рассчитываются для каждого параметра в соответствии со скоринговой картой, после чего вычисляется средневзвешенная сумма в соответствии с весовыми коэффициентами показателей. Модуль позволяет:

· автоматически рассчитать баллы кредитной заявки в ходе ее согласования;

· автоматизировать принятие решения согласований с риск-менеджерами;

· сделать прогноз о кредитоспособности будущих кредитополучателей;

· определять оптимальное соотношение между доходностью кредитных операций и уровнем риска.

Модули подсистемы СТ.БАНК.ИТ. Аналитика и отчетность раз работаны с учетом основных принципов построения аналитических систем, таких как централизация расчета и хранения информации; возможность проведения многомерного анализа и получения заранее подготовленных аналитических срезов; возможность внесения плановой и другой внешней информации вручную; удобный и гибкий пользовательский интерфейс; возможность экспорта информации.

Целью аналитических подсистем является обеспечение руководства банка, финансовых аналитиков, менеджеров необходимой и актуальной информацией в удобном для анализа представлении по всем важным направлениям деятельности.

Компания «Софт-клуб» работает над разработкой и внедрением программы «ST-Аналитика», а именно над программным модулем «Кредитный терминал». Модуль «Кредитный терминал» состоит из компонентов «Касса» и «Кредитный отдел».

Несомненно, что одним из важнейших направлений работы любого банка, активно осваивающего рознич­ный рынок, является органи­зация кредитного обслуживания физических лиц. Сегодня появилась необходимость создания уникальных кредитных и сопутствующих продуктов с целью обеспечения соответствующего уровня обслуживания клиентов банка.

Аналитическая система «SC—Аналитика» позволяет решать следующие задачи

· сбалансированность портфелей привлечений и размещений;

· анализ новых источников привлечений по мере необходимости;

· выделение наиболее перспективных направлений размещений средств;

· оптимизация (качественное совершенствование) уже существующих источников привлечений;

· обеспечение определенного соотношения привлеченных обязательств и собственных средств банка для обеспечения роста прибыли банка и повышения его финансовой устойчивости;

· определение (управление) цены привлеченных и размещенных средств;

· оценка динамики и структуры банковских инструментов.

Анализ портфеля привлечений и размещений банка - одна из основных задач в деятельности банка, так как существует необходимость постоянного контроля и оптимизации структуры активов (размещений) и пассивов (привлечений) банка.

 

Нейронная сеть как инструмент оценки

Кредитоспособности заемщика

 

Изучение опыта мировой практики банковского кредитования показывает, что во многих странах растет ущерб кредитных организаций, который связан с недооценкой правильности определения риска проведения кредитных операций. Вполне очевидно, что данная проблема находится в поле зрения международных банковских организаций.

Поддерживая точку зрения некоторых авторов о том, что построение новых методологических подходов к качественной и количественной оценке рисков кредитования целесообразно проводить в отношении кредитополучателей, как наиболее сложного объекта кредитного риска, следует отметить: качественная оценка состоит из словесного описания уровня риска и базируется на составлении кредитного рейтинга заемщика. Она служит основой для принятия решения о выдаче кредита и перехода к определению количественной оценки уровня риска (то есть определению предела потерь по каждой кредитной операции). При этом если качественная оценка может иметь достаточно широкие границы данного показателя, то количественная – весьма ограничена и определяется путем увеличения уровня кредитного риска на сумму кредита.

Кредитование интегрированных формирований требует дальнейшего совершенствования некоторых традиционных подходов к оценке кредитоспособности заемщиков, и в первую очередь эффективных методик расчета риска при проведении с ними кредитных операций. Для успешного решения данной задачи были проведены исследования по разработке методологического подхода к оценке рисков кредитных операций на основе анализа взаимосвязей между факторами, создающими внешнее воздействие на объект кредитования (потенциальные риски), показателями, отражающими его надежность (реализуемые риски) и комплексом нормативно-правовых, организационных и информационных мероприятий, направленных на минимизацию кредитного риска.

В последние время в финансово-кредитной системе различных стран активно применяется новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях. Возможность нелинейного моделирования и относительная простота реализации, делают их незаменимыми при решении сложнейших многомерных задач, особенно в инвестиционном проектировании и последующем финансировании и кредитовании инвестиционных проектов.

Искусственные нейронные сети представляют собой мощный метод моделирования, воспроизводящий сложные зависимости.

Длительное время основным методом изучения функциональных зависимостей в большинстве отраслей экономики являлся метод линейного моделирования с разработанным алгоритмом оптимизации. В тех случаях, когда линейная аппроксимация неудовлетворительна и линейные модели работают с высоким риском оценки, основным инструментом прогнозирования становятся нейросетевые методы.

Практический интерес к нейронным сетям (НС) связан с разработкой алгоритмов создания и обучения многослойных нейронных сетей, а также с появлением элементной базы, позволяющей конструировать аппаратные модели таких сетей.

Выделим основные группы задач, решаемых в финансово-кредитной системе с применением нейронных сетей:

• прогнозирование временных рядов (курсов валют, ценных бумаг, стоимости кредитно-депозитных ресурсов и т.д.);

• анализ и обнаружении «дефектов» объекта (обнаружение злоупотреблений в сфере бюджетного финансирования, кредитования, вкладных операций, пластиковых карт и т.д.);

• распознавание и идентификация подписи клиента;

• ранжирование кредитоспособности контрагентов;

• оценка рискованности кредитных вложений;

• определение эффективности инвестиционных проектов.

Как правило, основным показателем кредитоспособности заемщиков является кредитный рейтинг. Процесс присвоения кредитного рейтинга заключается в переходе от группы количественных и качественных показателей, в основном финансовых, к единому интегрированному значению — рейтингу (классу кредитоспособности).

Недостаточные возможности традиционных методов статистики и анализа, а также конкретные положительные результаты, подтвержденные практикой, полученные с применением искусственных нейронных сетей, позволяют сделать вывод об эффективности данного инструмента оценки кредитоспособности и необходимости его повсеместного внедрения.

Искусственные нейронные сети построены из очень большого числа простых элементов, каждый из которых принимает на себя взвешенную сумму входных сигналов. В случае, если суммарный вход превышает определенный уровень, передает сигнал дальше. Нелинейнные функции, используемые нейронными сетями, называются активационными и выглядят онипоразному. Одной из наиболее распространенных, является нелинейная функция с насыщением, называемая логистической или сигмоид.

Задача нейронных сетей заключается в эмпирическом нахождении нелинейной зависимости между исходными разрозненными показателями и конечным результатом, который наиболее точно показал бы взаимосвязь рассматриваемых показателей.

Проблемным является вопрос о том, какие и сколько исходных данных взять в качестве входящих для обучения нейронных сетей, так как при решении реальных задач чаще всего неизвестно, как прогнозируемый показатель взаимосвязан с имеющимися данными. Кроме того, стоит проблема значительного усложнения расчетов за счет незначительного увеличения числа входящих переменных. Данная ситуация получила название «проклятие размерности».

Известен ряд правил, увязывающих число необходимых наблюдений с размерами сети. Простейшее правило гласит, что число наблюдений должно быть

в 10 раз больше числа связей в сети. На самом деле это число зависит также от сложности отображения, которое НС стремится воспроизвести. С ростом количества переменных количество требуемых наблюдений возрастает нелинейно, так что уже при довольно небольшом числе переменных, например 50, может потребоваться огромное число наблюдений. Для большей части реальных задач, как правило, достаточно несколько сотен наблюдений. Если есть меньший набор данных, то полученной информации будет недостаточно для правильного

обучения НС. В любом случае количество наблюдений определяется для каждой нейронной сети индивидуально на основе величины ошибки рассчитанного и заданного выходящего показателя.

Теоретические разработки в области нейронных сетей показали возможность их использования в качестве надежного и действенного инструмента анализа и прогнозирования социально-экономических явлений, в том числе в финансово-кредитной сфере, о чем свидетельствует наличие практического опыта при расчете кредитных рисков по индивидуальным кредитополучателям — физическим лицам при потребительском кредитовании и финансировании недвижимости.

В течение последних лет в банковской практике сложилось устойчивое мнение о наличии линейной зависимости между кредитным рейтингом и показателями, характеризующими деятельность заемщика. Такая ситуация привела к тому, что методики, используемые банками при оценке кредитоспособности заемщиков, субъективны, не отражают достоверно и в полной мере экономическое положение анализируемых объектов, что приводит к наличию в кредитном портфеле проблемных кредитов различных групп риска. Высказывания и мнения о нелинейной зависимости показателей долгое время не могли быть подтверждены практическими данными в связи с отсутствием необходимого инструментария. Появление и широкое использование искусственных нейронных сетей позволяет открыть новые перспективы в этой области.

Для определения кредитного рейтинга организаций с использованием многослойной нейронной сети применяется количественная и качественная информация, характеризующая финансово-хозяйственную деятельность кредитополучателя (инвестора).

Одним из основных критериев успешной работы нейронной системы выступает выбор входящих количественных и качественных показателей, на основании которых происходит обучение «искусственного интеллекта», а затем определение кредитоспособности кредитополучателя с учетом имеющихся рисков и эффективности используемых ресурсов, выбор архитектуры сети. Многослойная нейронная сеть (многослойный персептрон), используется наиболее часто.

Каждый элемент НС строит взвешенную сумму своих входов, затем пропускает эту величину активации через передаточную функцию, и таким образом получается выходное значение этого элемента. Элементы организованы послойно с прямой передачей сигнала. Такую сеть легко интерпретировать как модель «вход- выход», в которой свободными параметрами являются удельные веса и пороговые значения показателей.

Сеть подобной структуры может моделировать функцию практически любой степени сложности, причем число слоев и число элементов в каждом слое определяют сложность функции. После того как определено число слоев и элементов НС, находятся значения для удельного веса и порогов сети, которые бы минимизировали ошибку прогноза, выдаваемого НС. Для этой цели служат алгоритмы обучения. С помощью собранных данных веса и пороговые значения автоматически корректируются с целью минимизировать ошибку. В упрощенном виде этот процесс представляет собой подгонку модели НС к имеющимся обучающим данным. Ошибка для конкретной конфигурации сети определяется путем прогона через сеть всех имеющихся наблюдений и сравнения реально выдаваемых выходных значений с целевыми. Такие разности суммируются в функцию ошибки, значение которой и есть ошибка сети. Чаще всего для построения функции ошибки все ошибки выходных элементов для всех наблюдений возводятся в квадрат и затем суммируются. Самый известный способ обучения НС — алгоритм обратного распространения.

По завершении процесса обучения сети можно сделать вывод о том, что НС установила существующие зависимости между переменными. Тогда на вход сети подаются данные наблюдения, значимость которого требуется оценить. В задаче классификации НС относит каждое новое наблюдение к одному из нескольких классов.

Высокие результаты работы нейронных сетей (НС) объясняются следующими свой­ствами нейросети:

• способностью к полной обработке информации. Большая часть известных задач решается при помощи НС. Это достигается за счет ассоциативности сети, способности к классификации, обобщению и абстрагированию;

• самоорганизацией. В процессе работы НС самостоятельно или под воздействием внешней среды обучается решению разно­образных задач. Нейронная сеть сеть самостоятельно формирует алгоритм своей деятель­ности, уточняя и усложняя его в течение времени;

• обучаемостью. В процессе обучения НС выявляет нелинейные зависимости между переменными, и на основе такого знания строит свой прогноз;

• параллельностью обработки информации. Каждый нейрон фор­мирует свой выход только на основе своих входов и собствен­ного внутреннего состояния под воздействием некоторой функ­ции активации.

Теоретические и практические разработки в области нейронных сетей показали возможность использования НС в качестве надежного и действенного инструмента анализа и прогнозирования социально-экономических явлений, в том числе в банковской сфере, где оценка риска несвоевременного возврата кредитных ресурсов наиболее актуальна, особенно при осуществлении долгосрочного инвестиционного кредитования субъектов хозяйственной деятельности.

В западной практике нейронные системы широко применяются при оценке кредитоспособности физических лиц, в то время как их актуальнее использовать при оценке эффективности пакетов альтернативных инвестиционных проектов, банковских рисков, сбалансированности оттока и притока материальных и денежных средств, прогнозирования качества кредитного портфеля банка, ликвидности кредитно-депозитного портфеля и т.д.

Реализация любого инвестиционного проекта происходит в условиях риска и неопределенности. Использование искусственного интеллекта позволит учесть влияние разнообразных, внешне не взаимосвязанных факторов и проранжировать инвестиционные проекты по экономической, социальной, экологической эффективности и предпринимательскому риску. Полученные данные позволят свести к минимуму банковские и инвестиционные риски, финансовые и материальные потери от реализации не достаточно проработанных проектов и укрепить финансово-кредитную систему страны.

 

Тема 11. Методы оценки кредитных рисков в отечественной и

Зарубежной практике

Банковские риски и их характеристика

Риск присутствует в любой операции, только он может быть разных масштабов. Следовательно, для банковской деятельности важным является не избе­жание риска вообще, а предвидение и снижение его до минимального уровня.

Под риском принято понимать вероятность, а точнее угрозу потери банком части своих ресурсов, недополучения доходов или произведения дополнительных расходов в результате осуществления определенных финансовых операций.

В зависимости от сферы влияния или возникновения банковского риска они подразделяются на внешние и внутренние.

К внешним относятся риски, не связанные с деятельностью банка или конкретного клиента, политические, экономические и другие. Это потери, возникающие в результате начавшейся войны, революции, национализации, запрета на платежи за границу, консолидации долгов, введения эмбарго, отмены импортной лицензии, обострения экономического кризиса в стране, сти­хийных бедствии. Внутренние риски в свою очередь делятся на потери по осно­вой и по вспомогательной деятельности банка. Первые представляют самую распространённую группу рисков: кредитный, процентный, валютный и ры­ночный риски. Вторые включают потери по формированию депозитов, риски по новым видам деятельности, риски банковских злоупотреблений.

По характеру учёта банковские риски делятся на риски по балансовым и по внебалансовым операциям. Очень часто кредитный риск, возникающий по балансовым операциям, распространяется и на внебалансовые операции, например, при банкротстве предприятия. Важным является правильный учёт степени возможных потерь от одной и той же деятельности, проходящей одновременно как по балансовым, так и по внебалансовым счетам.

По возможностям и методам регулирования риски бывают открытые и закрытые. Открытые риски не подлежат регулированию. Закрытые риски регулируются путём проведения политики диверсификации, то есть путём широкого перераспределения кредитов в мелких суммах, предоставленных большому количеству клиентов при сохранении общего объёма операций банка; введения депозитных сертификатов; страхования кредитов и депозитов и др.

По методам расчёта риски могут носить комплексный (общий) и частный характер. Комплексный риск включает оценку и прогнозирование величины риска банка от его дохода. Частный риск основывается на создании шкалы коэффициентов риска по отдельной банковской операции или их группам.

Проблема риска и дохода является одной из ключевых концепций в финансовой и производственной деятельности субъектов рыночных отношений.

Как и любая другая предпринимательская деятельность, банковская деятельность сопряжена с риском. Под риском следует понимать возможностью отклонения результатов деятельности банка в худшую сторону от прогнозируемых в момент принятия решения о проведении операций.

Риск выражается вероятностью получения таких нежелательных результатов, как потери прибыли и возникновение убытков вследствие неплатежей по выданным кредитам, сокращения ресурсной базы, осуществления выплат по внебалансовым операциям и т.п. Но в то же время чем ниже уровень риска, тем ниже вероятность получить высокую прибыль. Поэтому, с одной стороны, любой производитель старается свести к минимуму степень риска и из нескольких альтернативных решений выбирает то, при котором уровень риска минимален, с другой стороны, необходимо выбирать оптимальное соотношение уровня риска и степени деловой активности, доходности.

В настоящее время Национальным банком Республики Беларусь введены следующие термины, связанные с риском.

Концентрация риска - требование (обязательство) или группа требований (обязательств) к отдельному клиенту или группе взаимосвязанных клиентов, а также клиентам, принадлежащим к отдельным отраслям экономики либо к географическим регионам, которые могут привести к достаточно большим убыткам (относительно величины нормативного капитала банка, суммы активов или общего уровня риска) и создать угрозу финансовому состоянию банка или его способности осуществлять основную деятельность.

Риск-профиль - сочетание показателей риска банка, основанных на собранной, проанализированной и классифицированной информации, которое характеризует подверженность риску направлений деятельности с учетом сложившихся приоритетов банка.

Чувствительность - подверженность стоимости активов (обязательств, нормативного капитала) банка воздействию отдельных внешних или внутренних факторов деятельности банка, банковских рисков.

Уровень риска, в свою очередь, имеет тенденцию к росту в следующих ситуациях: проблемы возникают внезапно и вопреки ожиданиям; поставлены новые задачи, не соответствующие прошлому опыту банка (что особенно актуально в наших условиях, где институт коммерческих банков только развивается и не имеет глубоких исторических корней); руководство, в силу неопытности, либо наоборот привычки к стереотипам, не в состоянии принять необходимые и срочные меры в условиях дефицита времени и информации; существующий порядок деятельности банка или несовершенство законодательства мешает принятию некоторых оптимальных для конкретной ситуации мер.

Риску подвержены почти все виды банковских операций. Анализируя риски коммерческих банков на современном этапе, необходимо учитывать, прежде всего:

1) кризисное состояние экономики переходного периода, которое выражается не только повальным падением производства, финансовой неустойчивостью многих организаций, но и уничтожением огромного количества хозяйственных связей;

2) неустойчивость политического положения (очень низкий уровень индекса БЕРИ);

3) незавершенность формирования банковской системы;

4) отсутствие или несовершенство некоторых основных законодательных актов, несоответствие между правовой базой и реально существующей ситуацией;

5) инфляцию, временами, переходящую в гиперинфляцию и ряд других факторов.

Данные обстоятельства вносят существенные коррективы в совокупность возникающих банковских рисков и методов их исследования. Однако это не исключает наличия общих проблем возникновения рисков и тенденций динамики их уровня.

Таким образом, в период развития банковского сектора в условиях переходной экономики от умелого использования широкого комплекса финансово-кредитных инструментов непосредственно зависит существование банка, возможность извлечения прибыли от операций на денежном рынке, или же, напротив, риск потери ликвидности и банкротства. Анализ и оценка разнообразных и все чаще возникающих рисков являются составной частью деятельности кредитных институтов. Современные банки – это профессиональные участники финансового рынка. Они стремятся достигнуть максимально возможного уровня прибыльности, поэтому на первом плане для них всегда выступает проблема поиска рационального сочетания прибыльности и риска.

Наиболее важными элементами, положенными в основу классификации банковских рисков являются:

- Сфера влияния или возникновения банковского риска.

- Тип или вид коммерческого банка.

- Состав клиентов банка.

- Метод расчета рисков.

- Степень банковского риска.

- Распределение риска во времени.

- Характер учета риска.

- Возможность управления банковскими рисками.

- Средства управления банковскими рисками.

Классификация банковских рисков по вышеперечисленным признакам представлена на рис. 11.1.

Рисунок 11.1 - Классификация банковских рисков


По основным факторам возникновения банковские риски бывают экономическими и политическими.

Политические риски – это риски, обусловленные изменением политической обстановки, неблагоприятно влияющей на результаты деятельности предприятий (закрытие границ, эмбарго на экспорт и импорт товаров, военные действия на территории страны и др.).

Экономические (коммерческие) риски – это риски, обусловленные неблагоприятными изменениями в экономике самого банка или в экономике страны.

В свою очередь, и политические, и экономические риски могут быть внешними и внутренними.

К внешним относятся риски, непосредственно не связанные с деятельностью банка и его контактной аудитории. На уровень внешних рисков влияет очень большое количество факторов - политические, экономические, демографические, социальные, географические и пр.

К внутренним относятся риски, обусловленные деятельностью самого банка, его клиентов (в первую очередь заемщиков), или его конкретных контрагентов. На их уровень оказывают влияние деловая активность руководства самого банка, выбор оптимальной маркетинговой стратегии, политики, тактики и другие факторы. При изучении банковских рисков целесообразно опираться на классификацию, данную С. Кабушкиным (рис.10. 2).

 

                   
 
Отраслевой риск
 
Кредитный риск
 
Процентный риск
 
Риск ликвидности
 
Информационный


 

 

Рисунок 11.2. - Виды банковских рисков

 


Отраслевой риск связан с экономической и финансовой динамикой самой отрасли. Чем отрасль динамичнее, тем выше степень риска. Факторы, оказывающие влияние на уровень отраслевого риска, могут быть сгруппированы следующим образом:

- деятельность альтернативных отраслей за определенный период времени;

- внутриотраслевая конкуренция, которая может быть ценовой и неценовой и зависит от сложности вхождения новых производителей в отрасль, наличия или отсутствия товаров - заменителей, рыночной силы потребителей, рейтинга поставщиков и посредников, авторитета благожелательных контактных аудиторий.

В зависимости от размеров организации клиенты классифицируются в три группы – мелкие, средние и крупные.

Мелкие и средние заемщики более гибкие, быстрее могут отреагировать на потребности рынка, клиента. Их структура более легкая, что дает им возможность быстрее менять направление своей деловой активности, получать высокую прибыль. В последнее время в США, например, государство дает субсидии и возможность средним предприятиям заниматься активными научными исследованиями, новыми технологиями. Получение результатов происходит быстрее.

Но мелкие и средние организации обычно имеют небольшой собственный капитал, что приводит к банкротству в условиях жесткой конкуренции, каких-то непредвиденных изменений политического и экономического характера. Часто они имеют небольшое количество клиентов, контролируют небольшие рыночные сегменты или ниши.

Крупные организации, наоборот, более инертны. Они медленно реагируют на изменения в потребностях рынка и конкретного потребителя. Они редко меняют направления своей деловой активности, но в то же время имеют весомый собственный капитал и легче переносят неблагоприятные экономические ситуации. Они имеют возможность осуществлять все виды гарантийного и послегарантийного сервисного обслуживания, тратить большие средства на разного рода рекламу. Иными словами, они почти всегда обеспечивают среднюю прибыль и рентабельность. Такие организации имеют возможность создавать дочерние фирмы, филиалы, расширять свой рынок, превратить его в международный.

По принадлежности к различным видам собственности производители могут быть разделены на следующие группы – государственные, частные, кооперативные и акционерные. Последние два вида могут быть совместными (транснациональными) и мононациональными. В зависимости от этого различные уровни рисков приобретают большую или меньшую значимость в процессе их деятельности. Задачей банка является подбирать портфель своих клиентов таким образом, чтобы самому иметь оптимальное соотношение между активными и пассивными операциями, сохранять уровень своей ликвидности и рентабельности на необходимом для бесперебойной деятельности уровне.

Кредитный риск, или риск не возврата долга, в одинаковой степени относится как к банкам, так и к их клиентам и может быть разделен на:

- промышленный (связанный с вероятностью спада производства или спроса на продукцию определенной отрасли);

- риск урегулирования и поставок (обусловленный невыполнением по каким - то причинам договорных отношений);

- риск, связанный с трансформацией видов ресурсов (чаще всего по сроку);

- риск форс-мажорных обстоятельств.

Управление кредитным риском включает:

- внутреннюю вторичную оценку независимых экспертных оценок документов заемщика;

- заключение соглашений о процентном СВОПе при реализации крупных коммерческих проектов;

- создание информационной системы, отслеживающей качество кредитного и инвестиционного портфеля и обеспечивающей корректировку кредитной политики банка и комплекта документов, необходимых для получения кредита.

Степень кредитного риска зависит от таких факторов, как:

- степень концентрации кредитной деятельности банка в какой-либо сфере (отрасли), чувствительной к изменениям в экономике, т.е. имеющей эластичный спрос на свою продукцию, что выражается степенью концентрации клиентов банка в определенных отраслях или географических зонах, особенно подверженных конъюнктурным изменениям;

- удельный вес кредитов и других банковских контрактов, приходящихся на клиентов, испытывающих определенные специфические трудности;

- концентрация деятельности банка в малоизученных, новых, нетрадиционных сферах;

- внесение частых или существенных изменений в политику банка по предоставлению кредитов, формированию портфеля ценных бумаг;

- удельный вес новых и недавно привлеченных клиентов;

- введение в практику слишком большого количества новых услуг в течение короткого периода (тогда банк чаще подвергается наличию отрицательного или нулевого потенциального спроса);

- принятие в качестве залога ценностей, труднореализуемых на рынке или подверженных быстрому обесцениванию.

Риск кредитования заемщиков зависит от вида предоставляемого кредита. Кредиты различают по срокам предоставления: кратко-, средне- и долгосрочные;

по видам обеспечения: обеспеченные и необеспеченные, которые, в свою очередь, могут быть персональными или банковскими;

по специфике кредиторов: банковские, государственные, коммерческие, кредиты страховых компаний и частных лиц, консорциональные, которые структурируются на клубные и открытые;

по видам дебиторов: сельскохозяйственные, промышленные, коммунальные, персональные;

по направлениям использования: потребительские, промышленные, на формирование оборотных средств, инвестиционные, сезонные, на устранение временных финансовых трудностей, промежуточные, на операции с ценными бумагами, импортные и экспортные;

по размеру: мелкие, средние, крупные;

по способу предоставления: вексельные, при помощи открытых счетов, сезонные, консигнации.

Процентный риск – это риск для прибыли возникающий из-за неблагоприятных колебаний процентной ставки, которые приводят к повышению затрат на выплату процентов или снижению дохода от вложений и поступлений от предоставленных кредитов.

Уровень процентного риска зависит от:

- изменений в портфеле (структуре) активов, включая соотношение величин кредитов и инвестиций, активов с фиксированной и плавающей ставкой, динамики их цены на рынке;

- изменений в структуре пассивов, т.е. соотношений собственных и заемных средств, срочных и сберегательных депозитов, депозитов «до востребования»;

- динамики процентной ставки.

Фирма, идущая на поглощение другой фирмы, через некоторое время окажется в зоне процентного риска, если это приобретение финансируется за счет заемных средств, а не путем выпуска акций.

Банки, которые обладают значительными средствами, приносящими процентный доход, обычно в большей мере подвержены процентному риску. Изменения процентных ставок влекут за собой несколько разновидностей риска.

1. Риск увеличения расходов по уплате процентов или снижения дохода от инвестиций до уровня ниже ожидаемого из-за колебаний общего уровня процентных ставок.

2. Риск, связанный с таким изменением процентных ставок после принятия решения о взятии кредита, которое не обеспечивает наиболее низких расходов по уплате процентов.

3. Риск принятия такого решения о предоставлении кредита или осуществлении вложений, которое в результате не приведет к получению наибольшего дохода из-за изменений процентных ставок, произошедших после принятия решения.

4. Риск того, что сумма расходов по уплате процентов по кредиту, взятому под фиксированный процент, окажется более высокой, чем в случае кредита под плавающий процент, или наоборот.

Чем больше подвижность ставки (регулярность ее изменений, их характер и размеры), тем больше процентный риск.

Риск для кредитополучателя имеет двойственную природу. Получая кредит по фиксированной ставке, он подвергается риску из-за падения ставок, а в случае займа по свободно колеблющейся ставке он подвергается риску из-за их увеличения. Риск можно снизить, если предугадать, в каком направлении станут изменяться процентные ставки в течение срока займа, но это сделать достаточно сложно.

Риск для кредитора – это зеркальное отображение риска для заемщика. Чтобы получить максимальную прибыль, банк должен предоставлять кредиты по фиксированной ставке, когда ожидается падение процентных ставок, и по плавающей ставке, когда ожидается их повышение.

Инвестор может помещать средства на краткосрочные депозиты или депозиты с колеблющейся процентной ставкой и получать процентный доход. Инвестор должен предпочесть фиксированную процентную ставку, когда предполагается падение процентных ставок, и колеблющуюся, когда ожидается их рост.

Изменение процентных ставок в зависимости от срока кредита можно выразить с помощью кривой процентного дохода. Нормальной кривой процентного дохода считается восходящая кривая. Она означает, что процентные ставки для долгосрочных кредитов обычно выше, чем для краткосрочных, и тем самым компенсируют кредиторам связанность их средств на более длительный срок и более высокий кредитный риск в случае долгосрочных займов.

Кредитные риски могут быть определены следующим образом: чем больше заемных средств имеют банки, акционерные общества, предприятия, в том числе и совместные банки, тем выше риск для их акционеров, учредителей. В то же время заемные средства являются важным и выгодным источником финансирования, так как чаще всего обходятся дешевле, чем выпуск и продажа дополнительных тиражей ценных бумаг. Согласно принятым нормам для заемщиков соотношение между собственными и заемными средствами (коэффициент задолженности) - колеблется в рамках 0,2-0,3. Этот риск тесно связан с риском рычага, который зависит от соотношения вложенного капитала в ценные бумаги с фиксированным уровнем дохода, с нефиксированным уровнем дохода и объема всего основного и оборотного капитала банка.

Валютный риск обмена валюты – это риск понесения убытков вследствие обмена ценности, выраженной в иностранной валюте, на условиях ценности национальной валюты банка. Опасность потери возникает из-за процесса переоценки позиции в иностранной валюте в национальную валюту в стоимостном выражении

Валютный риск, или риск курсовых потерь, связан с интернационализацией рынка банковских операций, созданием транснациональных (совместных) предприятий и банковских учреждений, и диверсификацией их деятельности, и представляет собой возможность денежных потерь в результате колебаний валютных курсов.

Со своей стороны, валютные риски структурируются следующим образом:

а) коммерческие, т.е. связанные с нежеланием или невозможностью должника рассчитаться по своим обязательствам;

б) конверсионные (наличные), т.е. риски валютных убытков по конкретным операциям;

в) трансляционные (бухгалтерские) риски, которые возникают при переоценке активов и пассивов балансов и счета «Прибыли и убытки» зарубежных филиалов клиентов, контрагентов;

г) риски форфетирования, которые возникают, когда форфетер (часто им является банк) берет на себя все риски экспортера без права регресса.

Когда банки имеют открытую позицию в иностранной валюте (при которой активы в валюте не равны обязательствам в этой же валюте), процесс переоценки обычно создает либо прибыль, либо потери. Прибыль или потери – это разница между обобщенными изменениями выражения в национальной валюте ценностей активов, обязательств и капитала, выраженных в иностранной валюте.

Несет ли банк потери или получает прибыль – зависит от направления изменения курса обмена и от того, находится ли банк в нетто-длинной или в нетто-короткой позиции по иностранной валюте. Когда банк имеет нетто-длинную позицию по валюте, переоценка вызовет прибыль, если ценность возрастает, и потери, если ценность валюты падает. И наоборот, нетто-короткая позиция вызовет потери, если ценность иностранной валюты увеличивается, и убытки – если ценность иностранной валюты уменьшается.

Общий подход к проблеме измерения и ограничения валютного риска заключается в том, чтобы ограничить размер открытой позиции по каждой валюте ежедневно на конец рабочего дня. Тогда нетто-открытые позиции могут быть выражены как процент банковского капитала, активов или как другие значимые отношения. Пределы ограничиваются для каждой позиции по номиналу валюты или по процентному отношению. При использовании этого подхода банки пытаются контролировать риск курса обмена через размер нетто-открытой позиции как приближение к оценке возможных потерь, которые может принести такая позиция.

Такой подход можно расширить непосредственно оценкой потенциальной потери, которую может дать открытая позиция. Действительно, такой подход проясняет то, что управление ставит своей целью ограничить потенциальную возможность потерь. Для прямой оценки возможности потерь руководство определяет размер убытка, который может быть нанесен в случае изменения курса обмена при его движении против открытой позиции банка. Для того чтобы произвести такую оценку руководство делает одно из нескольких допущений в отношении потенциального возможного неблагоприятного движения обменного курса и вычисляет потери, которые понес бы банк, проведя переоценку открытой позиции банка по этому гипотетическому курсу обмена. Размер потенциальных потерь, которые могли бы иметь место в этом случае, лимитируется. Этот лимит может быть выражен как абсолютная величина потери или как некий процент какой-то величины отсчета, например, предполагаемые доходы или общий капитал. Обычно основной целью руководства в данном случае является обеспечение серьезных гарантий, что потери из-за изменения курса валют не повлекут значительного сокращения общего дохода банка.

Риск ликвидности – это способность финансовых активов оперативно обращаться в наличность. Крупнейшие и известнейшие производители и банки, чьи акции обращаются на центральных биржах, имеют наименьший риск этого рода. Малые же фирмы – новообразованные, венчурные – более опасны в этом отношении. В данном случае особое внимание следует уделить выбору посредников. Основные виды финансовых посредников, специфика их прав и обязанностей оказывают большое влияние на деловую активность банков. Их правильный выбор влияет на уровень всех видов рисков.

Одним из основных методов измерения портфельного риска может быть метод «портфеля», который базируется на анализе структуры числителей и знаменателей нижеприведенных формул в статике и динамике:

1. Отдача акционерного капитала (ОАК) – отношение чистой прибыли к сумме акционерного капитала.

2. Чистая прибыль, определяемая как сумма всех доходов за период и изменения рыночной цены активов за период, соотнесенная с первоначальной стоимостью активов.

3. Расчетная цена акции – отношение суммы акционерного капитала к количеству выпущенных акций.

4. Прибыль, пересчитанная на одну акцию (ППА), т. е. отношение чистой прибыли к количеству выпущенных акций.

5. Отдача всего капитала, определяемая соотношением суммы чистой прибыли и стоимости всех активов

6. Финансовый рычаг, равный 1/3 стоимости всех активов, деленной на сумму акционерного капитала.

Таким образом, что в процессе своей деятельности банки сталкиваются с множеством различных видов рисков, отличающихся между собой по месту и времени возникновения, сочетанию внешних и внутренних факторов, влияющих на их уровень, и, следовательно, требующих различных методов их описания и анализа. Кроме того, все виды рисков взаимосвязаны и оказывают влияние на деятельность банков, как правило, в совокупности. Банк должен располагать собственной подробной методикой систематизации, оценки, измерения и агрегирования рисков. Следует также регулярно анализировать последствия потенциальных изменений на рынке, моделируя различные ситуации. Продуманная внутрибанковская система лимитов и правил позволяет не только ограничивать общие рискованные обязательства банков, но и устанавливать соответствующие лимиты для его отдельных подразделений. Эффективность управления рисками во многом зависит от качества информационной системы, призванной не менее одного раза в день предоставлять руководству банка информацию о рисках, прибылях и убытках. В свою очередь руководство банка должно следить за тем, чтобы различные элементы системы управления рисками регулярно проверялись и оценивались системой внутреннего аудита.


Дата добавления: 2015-10-24; просмотров: 383 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Эффективности инвестиционных вложений | Расчет чистой текущей стоимости | Метод расчета индекса рентабельности (доходности) | Метод определения срока окупаемости инвестиций | Метод расчета коэффициента эффективности инвестиций | Расчет точки безубыточности проекта | Метод расчета нормы внутренней доходности | Национальной экономики | L – размер полученного льготного кредита, займа. | Кредитоспособности |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Потоков при исполнении сделок| Моделей с использованием технологии VaR

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.049 сек.)