Доля проблемных и безнадежных ссуд в общем объеме ссуд[7]
2,6
2,4
2,5
3,8
5,1
Сформированный РВПС в % от общего объема выданных ссуд
4,6
4,1
3,6
4,5
5,5
Отношение величины крупных кредитных рисков к капиталу (Н7)
239,9
240,6
211,9
191,7
202,2
Федеральные округа
всего
Добыча ископаемых
обработка
Производство энергии, газа и воды
Сельское и лесное хозяйство
Строи-
Транспорт и связь
торговля
Прочая деятельность
Дальневосточный
3,32
11,68
0,78
0
1,45
21,22
0,59
2,25
5,66
Южный
2,32
2,63
3,09
1,62
2,61
21,21
0,19
2,09
2,8
сибирский
1,56
0,74
1,32
0,07
3,85
10,65
1,32
1,93
1,65
Приволжский
1,5
0,04
1,49
0,17
2,81
11,57
0,27
1,72
1,41
Северо-западный
1,38
0,2
2,06
0,01
1,28
10,87
0,68
1,23
1,25
Уральский
1,03
0,02
0,77
0
2,85
20,03
0,89
1,62
0,68
центральный
0,99
0,16
1,46
0,16
1,28
10,81
0,2
1,37
0,59
Методика
Информационная база
Процедура оценки
Результат
1. Методика ЦБ РФ
• информация о финансовом состоянии заемщика
Оценка финансового состояния заемщика.
Распределение ссуд по пяти рисковым категориям:
2. Скоринг
• анкетные данные
• сбор информации
Распределение кредиторов по рисковым категориям (обычно -2-4 категории)
3. Математические методы
• информация рейтинговых агентств:
• сбор информации
Функция распределения вероятности, отражающая степень рискованности
3.2 Методика КМV
• структура капитала предприятия
• сбор информации
Функция распределения вероятности, отражающая степень рискованности
3.3 Подход Credit Suisse Financial Prodacts (CSFP) с использованием Credit Risk+
информация рейтинговых агентств о вероятности дефолта
• сбор информации
Функция распределения вероятности, отражающая степень рискованности
4 Методика Базельского комитета
• оценки кредитного рейтинга внешними рейтинговыми агентствами
• распределение заемщиков на категории согласно формальным параметрам ссуды
Присвоение каждой категории заемщиков рискового веса
4.2 Основной IRB-подход (Foundation IRB (Internal ratings-based) Apporoach)
• вероятность дефолта (РD)
• определение вероятности дефолта банком (остальные параметры определяет комитет)
Присвоение каждой категории заемщиков р
4.3 Развитый IRB-подход (Advanced IRB Apporoach)
• определение вероятности дефолта
Присвоение каждой категории заемщиков рискового веса искового веса
Снизить рискованность кредитного портфеля банка.
Несовершенство законодательства Украины по вопросам банковского кредитования
__
Качественная оценка риска
Количественная оценка риска
Низкий уровень риска
0-10%
Умеренный уровень риска
11-20%
Высокий уровень риска
Более 21%
Группа лимитов
Операции
Структурный лимит: доля инструмента в совокупных активах (в процентах к совокупным активам)
Кредитование и лизинг, МБК, государственные долговые обязательства, векселя, акции, форекс, валютно-обменные операции в обменных пунктах
Лимиты контрагента:
Кредитование и лизинг, МБК, векселя, форекс
Лимиты открытой позиции:
Государственные долговые обязательства, векселя (соответствуют лимиту на эмитента) акции, форекс, валютно-обменные операции в обменных пунктах, совокупная открытая позиция в банках
Лимиты на должностных лиц- исполнителей и контроллеров
Кредитование и лизинг, МБК, государственные долговые обязательства, векселя, акции, форекс
Лимит ликвидности
Совокупность операций
№ п/п
Наименование показателя
Формула расчета
Экономическое содержание
Примечания
1
Коэффициент убыточности кредитных операций
Убытки по ссудам / Средний размер задолженности по ссудам
Характеризует общий средний коэффициент потерь по всему ссудному портфелю
Используется также для оценки качества активов банка Нормативное значение не определено и различно для всех банков и стран, например, в Северной Америке считается нормативным значение 0,5-1,0%, а в Южной Америке — 1 ,5-2,0 %
2
Коэффициент кредитного риска
(Ссудная задолженность—Расчетный резерв на возможные потери по ссудам)/Ссудная задолженность
Отражает меру кредитного риска, принятого банком, характеризует качество кредитного портфеля банка
Чем больше значение показателя и ближе к единице, тем лучше качество кредитного портфеля с точки зрения его возвратности
3
Коэффициент покрытия убытков по
Резерв на возможные потери по ссудам /Просроченная ссудная задолженность
Характеризует уровень защищенности финансовых результатов банка от потерь в связи с невозвратом ссуд
Оптимальное значение показателя — более 1
4
Коэффициент совокуп ного кредитного риска
Просроченные и пролонгированные кредиты / Собственные средства (капитал) банка
Характеризует степень защиты банка от совокупного кредитного риска
В российской практике применение показателя ограничено из-за того, что многократно пролонгированные ссуды зачастую отражаются на тех же счетах бухгалтерского учета, что и срочные
01.01.2006
01.01.2007
убытки по ссудам
328646
1011473
коэффициент убыточности
1,7%
3,011%
01.01.2006
01.01.2007
0,98304418
0,969890886
01.01.2006
01.01.2007
1,2861342
1,8812848
01.01.2006
01.01.2007
0,0565517
0,0656379
Дата
1. Финансовые учреждения
2. Нефинансовые учреждения
3. Физические лица
4. Нерезиденты
Объем кредитного портфеля
Si
pi(с), %
Si
pi(c)
Si
pi(c)
Si
pi(c)
01.01.2005
837382
0,000668518
11498592
0,009821968
179639
0,0955357
108
0,000008
12526206
01.01.2006
1149441
0,079028074
15829488
0,634783703
2390256
0,0831144
2050
0,0001032
19381720
01.01.2007
118000
0,003513138
19312108
0,37657568
12229125
1,3190465
1928585
0,000006
33588202
Дата
SP
V(p)
σ (p)
а
01.01.2005
130427,8944
0,010412402
0,308
0,555
1,356
01.01.2006
103378,0403
0,005333791
0,286774333
0,535
1,3268505
01.01.2007
234036,8074
0,006967828
0,705354982
0,8396
1,4372852
01.01.2006
01.01.2007
01.04.2007
Дпр
0,013012012
0,0115955
0,01616
Ккод
0,01324
0,011782
0,0164241
Дата
х
y
ху
х2
у2
y(x)
01.01.2004
105249
4452,8
468652747,2
11077352001
19827427,8
13,01
01.01.2005
255520
5558,3
1420256816
65290470400
30894698,9
13,49
01.01.2006
394041
7770,5
3061895591
1,55268E+11
60380670,3
13,97
01.04.2006
537564
8036,1
4319918060
2,88975E+11
64578903,2
14,45
Итого:
1292374
25817,7
33366124220
5,20611E+11
175681700
21. Комплексный риск-менеджмент в банке/Дмитрий Цапаев / EGAR Technology
[20]
Оценка и регулирование портфельного кредитного риска/Банковское кредитование/№1/2005
[21]
В США затраты на приведение банковских систем управления рисками в соответствие с «Базелем II» оцениваются в 4,2 млрд. долл. (источник: Towergroup
, 2005). Общие затраты на внедрение «Базеля II» в странах Азии оцениваются в 10 млрд. долл., из них 60% – это затраты на ИТ (источник: HSBC
, 2005). В мировом масштабе совокупные издержки перехода на «Базель II» по некоторыми оценкам могут достичь 15 трлн. долл. (источник: The Banker
, 2004)
[22]
Учредителями Национального бюро кредитных историй (НБКИ) являются 16 организаций, в том числе Ассоциация российских банков и 12 коммерческих банков (Газпромбанк, «АК БАРС» Банк, Росбанк, Внешторгбанк, ЗЕНИТ, ДельтаБанк, Ситибанк, Юниаструм Банк,Связь-банк, ИМПЭКСБАНК, Банк «Петрокоммерц», Первый Чешско-Российский Банк), две организации-нерезидента — «Trans Union» (США), одно из крупнейших в мире кредитных бюро, и «CrifRIF» (Италия), ведущий европейский провайдер информации, систем принятия решений, технологий и консалтинговых услуг для оценки кредитных рисков и развития маркетинговых стратегий.
[23]
Перспективы развития спектра продуктов и услуг Национального бюро кредитных историй/ «Банковское кредитование»,№2/2006
[24]
кредитно-аналитическая система Standard & Poor’sRatingsDirect/ www.RatingsDirect.ru
[25]
В странах с развитой системой розничных банковских услуг концентрация дохода у 10% самых богатых людей не превышает 25%. В России по оценкам Росстата этот показатель в последнее время имеет тенденцию к снижению, но остается достаточно высоким — около 36%. Такая концентрация денежных доходов существенно сужает целевой сегмент клиентов коммерческих банков на розничном рынке, а также затрудняет выход на этот рынок новых участников, поскольку рентабельная работа возможна только с 20% населения России.
[26]
По пути создания отдельной розничной структуры пошли крупнейшие российские банки, намеренные активно работать в этом сегменте финансового рынка, такие, как Внешторгбанк, УРАЛСИБ, Росбанк. Так, Внешторгбанк, приобретя за символическую сумму в 1 млн руб. один из крупных рознично-ориентированных банков России — Гута-Банк, выделил на его базе отдельный бизнес-блок «Внешторгбанк розничные услуги».
[27]
Основу системы качества Six Sigma составляет оценка отклонений фактических показателей процесса от кривой нормального распределения отклонений. Если те или иные показатели процесса находятся в определенных пределах отклонений, качество результатов процесса также остается высоким. Единицу измерения отклонений в статистике принято называть «сигмой». Заметный эффект наблюдается при отклонении не более 4,5 сигма; в этом случае показатель числа дефектов на миллион единиц продукции составляет 3,4. Но это условие выполняется для стабильных процессов. Банковские процессы не отличаются стабильностью. Изобретатели методологии пришли к выводу, что отклонения процесса, вызванные его естественной нестабильностью, дают отклонения качества на уровне 1,5 сигма. Таким образом, если целевой уровень качества составляет 4,5 сигма, то с учетом 1,5 сигма на отклонения необходимо обеспечивать уровень качества в 6 сигма.
[33]
действия заемщика физического лица правоохранительными органами квалифицируются по ст. 159 УК РФ (мошенничество) в случае, если заемщик на стадии оформления займа представляет заведомо ложную информацию о себе (о доходах, наличии займов в других кредитных организациях и т.д.). В данном случае на возбуждение уголовного дела в отношении физлица не влияет сумма кредита. Момент мошенничества фиксируется действиями физлица, направленными на получение материальных благ.
Как показывает практика работы оперативных и следственных подразделений, по уголовным делам, возбужденным по ст. 159 УК РФ, в 70—80% случаев судами выносятся обвинительные приговоры. В лучшем случае осудят условно, в худшем — придется отсидеть в тюрьме реальный срок. Правда, пока кредитно-финансовые организации не активны в передаче материалов в правоохранительные органы, так как не хотят раскрывать истинное состояние дел по возврату проблемной задолженности.
