Снижение банковских рисков при кредитовании физических лиц в Сбербанке России (диплом)

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 5
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОЦЕНКИ И ПУТЕЙ СНИЖЕНИЯ БАНКОВСКИХ РИСКОВ ПРИ КРЕДИТОВАНИИ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ 8
1.1. Понятие и сущность розничного кредитования 8
1.2. Методические подходы к оценке банковского риска 20
1.3. Анализ состояния рынка кредитования физических лиц в России 40
1.4. Программа и методика работы 50
2. АНАЛИЗ КРЕДИТОВАНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ В ОСБ
МАРИЙ ЭЛ 8614 55
2.1. Общая характеристика ОСБ Марий Эл 8614 55
2.2. Анализ финансовых результатов деятельности ОСБ Марий Эл 8614 64
2.3. Анализ розничного кредитования в ОСБ Марий Эл 8614 73
3. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОЦЕНКИ И СНИЖЕНИЕ БАНКОВСКИХ РИСКОВ ПРИ КРЕДИТОВАНИИ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ В ОСБ МАРИЙ ЭЛ 8614 82
3.1. Оценка банковских рисков в ОСБ Марий Эл 8614 82
3.2. Разработка мероприятий по совершенствованию системы розничного кредитования в ОСБ Марий Эл 8614 93
3.3. Разработка мероприятий по снижения банковских рисков в ОСБ Марий Эл 8614 105
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 117
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 121
ПРИЛОЖЕНИЯ 126

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

ВВЕДЕНИЕ 5
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОЦЕНКИ И ПУТЕЙ СНИЖЕНИЯ БАНКОВСКИХ РИСКОВ ПРИ КРЕДИТОВАНИИ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ 8
1.1. Понятие и сущность розничного кредитования 8
1.2. Методические подходы к оценке банковского риска 20
1.3. Анализ состояния рынка кредитования физических лиц в России 40
1.4. Программа и методика работы 50
2. АНАЛИЗ КРЕДИТОВАНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ В ОСБ
МАРИЙ ЭЛ 8614 55
2.1. Общая характеристика ОСБ Марий Эл 8614 55
2.2. Анализ финансовых результатов деятельности ОСБ Марий Эл 8614 64
2.3. Анализ розничного кредитования в ОСБ Марий Эл 8614 73
3. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОЦЕНКИ И СНИЖЕНИЕ БАНКОВСКИХ РИСКОВ ПРИ КРЕДИТОВАНИИ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ В ОСБ МАРИЙ ЭЛ 8614 82
3.1. Оценка банковских рисков в ОСБ Марий Эл 8614 82
3.2. Разработка мероприятий по совершенствованию системы розничного кредитования в ОСБ Марий Эл 8614 93
3.3. Разработка мероприятий по снижения банковских рисков в ОСБ Марий Эл 8614 105
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 117
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 121
ПРИЛОЖЕНИЯ 126

ВВЕДЕНИЕ


Продолжающийся бурный рост рынка кредитования физических лиц неизбежно влечет за собой принятие дополнительных кредитных рисков как на отдельное кредитное учреждение, так и на банковскую систему в целом. Это связано с двумя основными факторами: 1) вовлечением в процесс розничного кредитования в качестве заемщиков нового контингента физических лиц и как следствие увеличением общего количества действующих кредитных договоров; 2) ростом среднего объема розничного кредита.

Экстенсивное развитие розничного кредитования проходит в условиях жесткой продуктовой и ценовой конкуренции основных участников рынка, что неизбежно ведет к снижению доходности данного направления банковского бизнеса. В этой ситуации качество управления кредитными рисками в розничном кредитовании становится не просто важным вопросом, а одним из конкурентных преимуществ/недостатков для кредитных учреждений, развивающих данный вид кредитования.

Конкурентная борьба идет не просто за доли расширяющегося рынка (в отличие, например, от торговли), а за «высококачественные» доли рынка, то есть за кредитоспособных заемщиков. Здесь необходимо пояснить термин «кредитоспособность». Данное понятие означает не только возможность (исходя из уровня и оценки стабильности доходов), но и желание потенциального заемщика вовремя и должным образом погасить задолженность. По существу реальным конкурентным преимуществом розничных банков становится уровень их кредитного «зрения», понимаемого как способность осуществлять выбор кредитоспособных заемщиков с высокой надежностью и минимальными затратами времени и ресурсов.

За последние десятилетия кредитный процесс стал более сложным и одновременно более эффективным, причем повышение эффективности было достигнуто благодаря не только автоматизации, но и встраиванию в процесс кредитования средств контроля кредитных рисков. В данном исследовании рассматриваются вопросы анализа и повышения эффективности кредитного процесса, связанные с использованием внутренних рейтинговых оценок и других инструментов риск-менеджмента.

Финансовый кризис 2008 года показал, насколько сильно устойчивость банковской системы зависит от качества управления рисками. Устойчивость и соответственно надежность каждого отдельного банка также во многом определяются надежностью его системы управления рисками. Напомним принятое в международной практике определение риска: «риск - это угроза того, что некое событие, действие либо бездействие негативно повлияет на способность организации реализовывать свои бизнес-цели или стратегию».

Банки принимают риски, чтобы обеспечить доходность деятельности и рост стоимости банка в соответствии со своей стратегией. Поэтому система управления рисками банка - это не преграда на пути рисков, она должна представлять собой «сито», которое пропускает только риски, обеспечивающие требуемую доходность.

Точнее, это «система фильтров», каждый из которых представляет собой определенный уровень контроля за риском. При этом в системе риск-ориентированного внутреннего контроля под контролем понимается всякое действие, предпринимаемое органом управления для повышения вероятности того, что установленные цели организации будут достигнуты.

Для большинства российских банков основной вид доходной деятельности - кредитные операции, поэтому очень значимой является система управления кредитным риском, что определило выбор и актуальность темы исследования.

Объектом исследования является Отделение Марий Эл Сбербанка РФ №8614, которое предлагает различные формы кредитования, позволяющие эффективно реализовать потребности клиента в заемных средствах и минимизировать издержки по обслуживанию задолженности.

В настоящее время большое внимание уделяется укреплению позиций банка на региональном рынке с формированием устойчивой клиентской базы на перспективу для обеспечения гарантированного дохода от операций кредитования.  Основные направления кредитной политики проявляются в обеспечении эффективного управления кредитными ресурсами, минимизации и диверсификации кредитных рисков.

Целью дипломной работы является рассмотрение теоретических и практических аспектов оценки эффективности ставок кредитования физических лиц.

Проводимое при работе исследование предполагает решение следующих задач:

- изучить теоретические аспекты оценки и путей снижения банковских рисков при кредитовании физических лиц;

- провести анализ кредитования физических лиц в ОСБ Марий Эл 8614;   - разработать предложения по совершенствованию оценки и снижение банковских рисков при кредитовании физических лиц в ОСБ Марий Эл 8614.       Теоретической основой исследования явились труды ведущих зарубежных и отечественных ученых по рассматриваемой проблеме. В методических обоснованиях использованы также законодательные и номативно-правовые акты, документы государственных органов РФ, регламентирующие современную банковскую деятельность, стратегию и тактику реформ, проводимых в кредитовании и всей сфере банковских услуг.

В процессе работы были изучены труды экономистов, исследовавших проблемы кредитных операций банков: Березиной М.П., Крупнова Ю.С., Косого A.M., Падалкиной Л.С., Савинского Ю.П., Сахаровой М.О., Ямпольского М.М. Были также изучены работы Барковского Н.Д., Валенцевой Н.И., Лаврушина О.В., Левчука И.В., Мамоновой И.Д., Ширинской З.Г. и других экономистов, посвященные вопросам сбалансированности пассивов и активов банка.


1.2. Методические подходы к оценке банковского риска


Схематично «систему фильтров» в отношении кредитного риска можно представить следующим образом [27, c.5] (рис. 1).


Рис. 1. «Система фильтров» на пути кредитного риска


Начнем анализ схемы сверху. Создаваемые банком резервы на возможные потери по ссудам и собственный капитал, поддерживаемый против принимаемого кредитного риска, призваны в основном снизить влияние кредитных потерь на финансовую устойчивость банка, если эти потери произойдут. Поэтому с точки зрения ограничения кредитного риска рассматриваемый контроль - это самый крупноячеистый фильтр, лишь до некоторой степени ограничивающий аппетит банка к принятию кредитного риска.

На этом же уровне лежат и методики (подходы), применяемые банком для расчета резервов и требований к собственному капиталу. Чувствительность контроля к принятию кредитного риска будет зависеть от того, на основе каких моделей определяются требования к собственному капиталу и проводится расчет резервов. Наименее чувствительным к фактически принимаемым кредитным рискам является стандартизованный подход определения требований к собственному капиталу [28, c.104].

При одной и той же величине регуляторного капитала принимаемые кредитные риски банка могут варьироваться в довольно широком диапазоне, что и отражает слабую чувствительность стандартизованного подхода. Использование продвинутых подходов (внутренних рейтинговых систем) для определения параметров, необходимых для расчета требований к собственному капиталу под кредитные риски (Probability of Default, PD; Loss Given Default, LGD; Exposure at Default, EAD), увеличивает чувствительность: чем выше кредитные риски, тем больший собственный капитал требуется для покрытия неожидаемых потерь, и наоборот. Чем более точные модели внутренних рейтингов и кредитного портфеля используют банки, тем точнее можно рассчитать и требования к создаваемым резервам.

Следующий уровень обороны - параметры кредитных продуктов, которые в общем-то относятся к стратегическим и операционным факторам риска, но могут усиливать и даже вызывать кредитные риски. Средства контроля этого уровня уже частично позволяют ограничить принятие кредитного риска «на входе», но в основном они также призваны уменьшить величину потерь при реализации кредитного риска. Если мы выдаем небольшие суммы и (или) требуем соответствующее обеспечение по кредиту, то суммы потерь в случае дефолта клиента будут небольшими. Это уже более тонкий фильтр [23, c.44].

На третьем уровне лежат методики (модели) внутренних рейтингов, которые банк применяет для оценки кредитоспособности заемщиков. Надежные методики (модели) определения вероятности дефолта (PD) заемщика позволяют снизить частоту реализации кредитного риска. Так, если мы установим порог отсечения в 5% по вероятности дефолта, рассчитываемой по качественной внутренней методике оценки, доля дефолтов в портфеле будет, как правило, менее 5%. При использовании внутренних рейтингов для расчета требований к собственному капиталу рейтинг должен захватывать и часть предыдущего уровня, а именно - включать рейтинг кредитного продукта и обеспечения [29, c.23].

Это дает возможность, помимо оценки вероятности дефолта заемщика, оценивать и такие параметры кредитного риска, как потери в случае дефолта (LGD) и экспозиция кредитного риска (EAD). Третий уровень обороны является ключевым, поэтому Базельский комитет предъявляет определенные требования к проверке того, насколько хороши и насколько правильно работают методики [27, c.7] (рис. 2).


Рис. 2. Рекомендации Базельского комитета по валидации моделей (внутренних рейтингов) оценки кредитного риска


Помимо оценки (валидации) рейтинговой системы, необходимо проводить валидацию и рейтингового процесса. В «системе фильтров» это основание пирамиды (рис. 1), то есть очень важная часть защиты от кредитного риска, хотя в данном случае факторы, которые приводят к его реализации, лежат в области операционных рисков, так как именно на долю этих факторов приходится более 60% реализации кредитного риска [28, c.105].

Компоненты валидации процесса рейтингования (рис. 2) включают:

- анализ качества данных;

- анализ процедур использования моделей в рейтинговом (или другом соответствующем) процессе;

- анализ системы отчетности и процедур рассмотрения проблем.

Первый компонент валидации рейтингового процесса - анализ качества данных - как бы примыкает к блоку валидации рейтинговой системы, что неудивительно, поскольку без данных хорошего качества любая самая точная модель бесполезна. При этом в зависимости от задачи требования к данным будут разными. Потребность же в качественных данных определяется тем, что они лежат в самом низу пирамиды, обеспечивающей через их преобразование в значимую информацию то «знание» о кредитоспособности клиента, которое необходимо для принятия решения [34, c.76] (рис. 3).


Рис. 3. Преобразование данных в основу для принятия решений


Первое свойство данных - полнота - определяет их достаточность для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся. Чем полнее данные, тем большее число разных методов можно использовать, проще подобрать адекватный метод. Например, применение банком консервативной кредитной политики приводит, как правило, к формированию низкодоходного и низкорискового кредитного портфеля. В нем могут отсутствовать дефолты клиентов или их будет очень мало [41, c.20].

Такие данные нельзя будет использовать для построения статистической модели расчета вероятности дефолта заемщика, поскольку модель не на чем обучить.

Однако данные могут быть использованы для построения экспертной методики оценки заемщиков. Обобщив данные по хорошим заемщикам, мы можем определить портрет «идеального заемщика» (очень низкий кредитный риск) и несколько градаций в сторону увеличения кредитного риска, который банк сочтет еще приемлемым. Это упрощенный пример построения экспертной методики, но он точно отражает зависимость требуемой полноты данных от бизнес-задачи [53, c.101].

В процессе использования разработанной методики (модели) должен быть обеспечен сбор данных, необходимых и для оценки заемщика, и для проверки и перестройки модели. Например, если мы используем в оценке кредитоспособности клиента уровень его должности (входит в руководящий состав или нет), то анкета заемщика должна содержать не прямой вопрос об уровне, исходя из ответа на который операционисту придется самостоятельно делать выводы, а четкие и предполагающие однозначный ответ вопросы.

Система преобразования данных в соответствии с заложенными в нее правилами далее определит уровень должности. Так, руководитель организации и его заместитель, предприниматель, имеющий собственное дело, будут отнесены к руководящему составу, а все остальные - к неруководящему. Процедура выявления факторов кредитного риска предполагает, что мы заранее решили, какие это могут быть факторы, и организовали грамотный сбор информации [59, c.93].

Если информативный признак - отрасль, в которой работает клиент, то следует заранее составить достаточно детальный справочник. Включать в него поле «Другая отрасль» не стоит, иначе даже хорошо прописанные правила не позволят избежать того, что линейный работник, не понимая действительной потребности в информации, будет наиболее часто указывать «другую» отрасль, а при детализации в поле ввода ее нельзя будет однозначно идентифицировать; возможен также ввод с ошибками.

Достоверность данных в процессе оценки кредитного риска - это важный и очень интересный показатель их качества. Ведь если бы все данные заемщиков были стопроцентно достоверными, то модель оценки вероятности дефолта клиента можно было бы довольно легко построить при условии актуальности информации [62, c.133].

Однако многие заемщики по той или иной причине скрывают и искажают информацию о себе или своем бизнесе. Кредитование сотрудников предприятий - участников зарплатных проектов банка обеспечивает ему достоверную информацию о доходах заемщиков. При выходе на открытый рынок достоверность информации снижается даже при условии представления справки по форме № 2-НДФЛ [50, c.98].

Выход на рынок экспресс-кредитования, где доходы заемщика подтверждаются только его словами, еще заметнее снижает достоверность таких данных. Помимо этого, заемщик, в том числе и корпоративный, может искренне заблуждаться в отношении своей способности вернуть кредит, подправляя данные в нужном направлении, а может и не собираться его возвращать.

Таким образом, не все зафиксированные данные являются полезными - в базе всегда присутствует какой-то уровень «посторонних сигналов», снижающих ценность имеющейся информации. В этом случае для построения модели вероятности дефолта может потребоваться либо большее количество данных, либо более сложные методы, которые применяются в моделях выявления мошенничества.

Если данные недостоверны или неполны, получить адекватную информацию сложно. Однако даже наличие полных и достоверных данных не гарантирует получения адекватной информации, если к ним были применены неадекватные методы обработки.

Простейший пример - расчет долговой нагрузки с целью определения того, будет ли заемщик соблюдать условия погашения запрашиваемого кредита. Если при расчете учитывать только оцениваемый кредит, игнорируя кредиты в других банках, полученная информация вряд ли будет адекватной для оценки кредитоспособности заемщика [27, c.10].

Успех во всяком деле зависит от двух условий: правильного установления конечной цели и отыскания соответствующих средств, ведущих к этой цели. Основных целей в процессе кредитования может быть две. Первая - это получение целевой доходности с определенного объема портфеля кредитов и при этом контроль риска. Вторая - получение определенной доходности кредитования с учетом риска для портфеля желаемого объема. Несмотря на похожесть формулировок, эти две цели имеют существенные отличия [28, c.109] (табл. 1). Первая подразумевает контроль кредитного риска, а вторая - управление риском.


Таблица 1

Свойства кредитного процесса, целью которого с точки зрения риск-менеджмента является контроль риска либо управление риском

Контроль риска

Управление риском

Риск-политика

Избежать потерь от транзакции

Оптимизация показателя риск-доходности для портфеля кредитов

Средство осуществления риск-политики

Контроль риска при помощи предварительного независимого кредитного анализа

Управление риском на основе установленного аппетита к риску

Акцент

На первоначальном утверждении и периодическом анализе

На активном управлении по всему жизненному циклу ссуд (кредитного продукта)

Методики

Экспертные, частично подкрепленные количественными оценками

Количественные, основанные на статистическом анализе и других математических методах

Персонал

Опытные андеррайтеры

Андеррайтеры и портфельные управляющие

Сроки

Медленный процесс, длительное время рассмотрения

Быстрое принятие решений


Соответственно и анализ процедур использования моделей в рейтинговом процессе будет для двух случаев разным. Для второго случая (далее - продвинутый процесс, где применимо), когда в качестве цели мы выбираем повышение доходности кредитования с учетом риска, что достигается при помощи активного управления рисками, даже многие компоненты кредитного процесса должны быть другими.

На первом шаге определяют, не является ли данная сделка с данным клиентом чрезмерно рискованной, отсекая клиентов, не соответствующих требованиям кредитной политики (т.н. «нежелательные клиенты»), при помощи негативных бизнес-правил [28, c.110] (рис. 4).


Рис. 4. Рейтинговый процесс


Далее на стадии рейтинговой оценки возникает существенное отличие: на смену качественной оценке с размытыми границами, которые при желании легко сдвинуть в ту или иную сторону, приходит количественная прозрачная оценка, привязанная к централизованно установленному аппетиту к риску [49, c.26]. Методы покрытия кредитных рисков, связанные с созданием сложной для восприятия потенциального заемщика системы комиссий (за рассмотрение заявки, за открытие ссудного счета, за ведение и обслуживание ссудного счета и т.д.), себя практически исчерпали. Не случайно в последнее время и Банк России, и Федеральная антимонопольная служба уделяют пристальное внимание вопросам раскрытия коммерческими банками информации о реальных затратах потенциальных заемщиков по потребительским кредитам [3].

Причем это относится не только к экспресс-кредитам или овердрафтному кредитованию держателей банковских карт, но и к другим видам розничного кредитования, в частности предусматривающим использование залогов или поручительств в качестве обеспечения. Причина в том, что затраты и потери банков в связи с обращением взыскания на предмет залога достаточно велики.

В значительной степени это может относиться и к поручительствам - например, к поручительствам физических лиц, когда заемщик и поручители проживают в средних и небольших городах и работают на одном из градообразующих предприятий. По сути, выдача кредита (даже при наличии обеспечения) целесообразна при высокой доле уверенности в кредитоспособности потенциального заемщика.

Именно задаче выбора кредитоспособных заемщиков в основном служат скоринговые системы. Хотя многие авторы связывают возникновение скоринга с именем Д. Дюрана, который, уходя в 1941 году в армию, оставил своим коллегам-банкирам краткие рекомендации по отбору кредитоспособных заемщиков; по-видимому, скоринг в той или иной форме существовал еще с тех времен, когда начали систематически предоставляться займы в денежной или натуральной форме неограниченному кругу лиц [30, c.2]. В современной практике работы банков скоринговые системы используются уже достаточно давно - начиная с середины 50-х годов, когда в Сан-Франциско начала свою деятельность одна из первых и лидирующих ныне компаний по разработке скоринговых систем Fair Isaac Corporation (1956 г.). Fair Isaac Corporation обслуживает 7 из 10 крупнейших банков в мире, 97 из 100 крупнейших банков Америки и 50 крупнейших эмитентов кредитных карт [53, c.90].

Английский глагол score имеет среди своих значений следующие: подсчитывать очки, вести счет; как существительное score, в частности, означает количество набранных очков, оценку. Скоринговая система - это алгоритм или методика, позволяющие на основе данных о потенциальном заемщике оценить его кредитоспособность.

По существу система призвана дать категоризированную оценку степени кредитного риска по потенциальному заемщику. В простейшем и наиболее значимом для практики случае эта оценка бинарна: «выдать кредит» (или «заемщик кредитоспособен») либо «отказать в выдаче кредита» (или «заемщик некредитоспособен»). Величина кредитного лимита в скоринговых системах второстепенна.

Как правило, основой расчета кредитного лимита служит оценка уровня доходов заемщика при условии его кредитоспособности. В качестве данных о потенциальном заемщике выступает доступная кредитору информация, как содержащаяся в представляемых заемщиком документах, так и получаемая «со слов» самого заемщика.

Зачастую эти два вида данных имеют непустое пересечение: например, данные о доходах, указываемые заемщиком в анкете, подтверждаются соответствующими справками и документами об уровне этих доходов. Фрагмент примерного (возможного) перечня данных для скоринга может иметь следующий вид: уровень среднемесячного дохода за последние 6 месяцев; стаж работы на последнем месте работы; возраст; семейное положение; количество лиц, находящихся на иждивении; образование; должностной статус; наличие в собственности недвижимости; другие [46, c.178].

Каждый вид используемой в скоринге информации обычно называют характеристикой или фактором (например, стаж работы на последнем рабочем месте; семейное положение и т.п.). Некоторые характеристики потенциального заемщика (возраст) имеют числовой характер, некоторые (образование) - дискретный нечисловой (категоризированный). Очевидно, что в скоринге целесообразно использовать наиболее существенные, важные для правильного принятия решения относительно оценки кредитоспособности характеристики.

Их выбор ограничен наличием информации о заемщике и степенью ее документального подтверждения. Тем не менее в анкетах и представляемых заемщиком документах содержится достаточно данных для организации первоначальных работ по скорингу. Определение конкретной системы факторов для скоринга может быть сделано как на основе экспертных оценок кредитных работников, так и с использованием статистических методов.

Статистические методы эффективны при наличии достаточного по объему массива данных (значения факторов и результат погашения кредита - погашен или не погашен в срок). Если данных нет или их объем незначителен, то скоринг на основе экспертных оценок - разумное решение, во всяком случае, это лучше, чем отсутствие скоринга вообще.

Несмотря на начало работы по формированию в России системы бюро кредитных историй (БКИ), скоринговые системы не теряют своей актуальности. Это обусловлено двумя обстоятельствами: 1) расширением рынка розничного кредитования за счет вовлечения в процесс физических лиц, не бравших ранее кредиты в банках и не имеющих кредитных историй;

2) ограниченными возможностями БКИ по оценке кредитоспособности потенциальных заемщиков: кредитные отчеты БКИ содержат основную часть кредитной истории, то есть точно определенный перечень информации о фактически имевшем место исполнении/неисполнении потенциальным заемщиком (субъектом кредитной истории) обязательств по ранее выданным ему кредитам и займам [2].

Сама по себе эта информация чрезвычайно важна: потенциальному заемщику с негативной кредитной историей новый кредит, скорее всего, не будет выдан. Однако выдача кредита заемщику с положительной кредитной историей не может проходить в «автоматическом режиме» - в любом случае необходима квалификация заемщика, оценка его кредитоспособности. Факты положительной кредитной истории заемщика и момент обращения за новым кредитом могут быть сильно разнесены во времени; в уровне доходов, обязательствах, собственности, условиях жизни заемщика, а следовательно, и в его кредитоспособности могли произойти серьезные изменения.


Заказать диплом

Обновлено 10.07.2015 08:22