Управление кредитными рисками: теория, оценка, пути снижения (на примере банков второго уровня)

На основании стресс-тестирования устанавливаются лимиты по:

- отраслям;

- экономическим секторам;

- географическим регионам;

- отдельным продуктам;

- внутренним рейтингам.

При увеличении определенных лимитов учитывается необходимость снижения других для сохранения требуемого общего уровня риска всего портфеля. Лимиты базируются на соотношении риска и доходности, риска и капитала и обоих показателей одновременно.

2. Создание резервов под покрытие ожидаемых и непредвиденных потерь. В целях минимизации рисков, возникающих в ходе проведения кредитных операций, осуществляется классификация ссудного портфеля и резервирование необходимых средств, путем создания провизий [62]. Классификация ссудного портфеля и резервирование средств проводится банком в соответствии с требованиями регулирующих и надзорных органов Республики Казахстан. В соответствии с внутренними процедурами банк ранжирует кредиты в зависимости от кредитного рейтинга: по отраслям, регионам, структуре обеспечения, срокам, валюте.

Согласно «Правилам классификации активов, условных обязательств и создания провизий (резервов) против них, с отнесением их к категории сомнительных и безнадёжных» провизии (резервы) по кредитному портфелю банка - это признание потерь стоимости данного портфеля или его обесценения.

Резервирование представляет собой создание резерва на случай неблагоприятных изменений в деятельности компании.

Сопоставляя объемы созданных банком резервов и суммы ожидаемых потерь, рассчитанной по моделям внутрибанковских кредитных рейтингов, можно спрогнозировать потенциальные убытки банка. Размер необеспеченных резервами потенциальных убытков банка может быть лимитирован. В соответствии с международной практикой оптимальным диапазоном для этого коэффициента является не ниже 2% и не выше 5% от объема ссудного портфеля.

Создаваемые банком резервы на покрытие убытков от кредитной деятельности должны учитываться при оценке кредитного риска в целом по ссудному портфелю.

Департамент кредитных рисков и Внутренний аудит на периодической основе проверяют достоверность формирования провизий (резервов) в соответствии с внутренними документами банка, нормативными правовыми актами Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций и Национального Банка Республики Казахстан.

Классификация кредитов и формирование резерва осуществляются на основании следующих основных принципов:

- соответствие фактических действий по классификации кредитов и формированию резерва требованиям Правил АФН и внутренним порядкам банка;

- комплексный и объективный анализ всей информации, относящейся к сфере классификации кредитов и формирования резервов;

- своевременность классификации кредитов и/или формирования резерва и достоверность отражения изменений размера резерва в учете и отчетности.

В соответствии с Правилами АФН к однородным кредитам относятся кредиты со сходными характеристиками кредитного риска, предоставляемые юридическим лицам, физическим лицам, индивидуальным предпринимателям и т.д., на стандартных условиях, исходя из следующих принципов однородности:

- вид заемщика;

- технология кредитования;

- целевое назначение;

- вид обеспечения;

- срок кредитования;

- иные признаки по различным программам кредитования, определенные внутренней кредитной политикой коммерческого банка.

На основании результатов мониторинга оформляются выводы о размере кредитного риска по портфелю однородных кредитов и выносятся на утверждение Комитета по управлению активами и обязательствами предложения о размере начисляемых провизий (резервов) по портфелям.

В случае отсутствия ежеквартального анализа портфеля однородных кредитов, процент фактического резервирования по портфелю однородных кредитов, увеличивается на 1 (один) процент.

Кредиты, величина которых на дату классификации составляет или превышает 0,02% от величины собственного капитала банка, и кредиты, выведенные из портфелей однородных кредитов оцениваются в соответствии с Правилами АФН в части займов, не входящих в портфели однородных кредитов.

Провизии (резервы) формируются при потере стоимости кредитов вследствие неисполнения либо ненадлежащего исполнения заемщиками обязательств по условиям договоров займа либо существования реальной угрозы ненадлежащего исполнения.

Определение необходимого размера провизий и формирование резервов осуществляется в строгом соответствии с Правилами АФН, внутренними положениями банка. Размер провизий (резервов) рассчитывается от суммы остатка основного долга (требования), уменьшенной на стоимость высоколиквидного обеспечения (при наличии такого обеспечения). По портфелям однородных кредитов данное требование распространяется только в случае формирования портфеля по признаку высоколиквидного обеспечения.

В соответствии с Правилами АФН и внутренним порядком, банки второго уровня по результатам анализа финансового состояния заемщика и рисков, связанных с его административно-хозяйственной деятельностью, а также перспектив исполнения принятых им обязательств, могут сформировать за счет нераспределенного дохода провизии по стандартным кредитам в размере до 2-х процентов (за исключением кредитов, включенных в портфель однородных кредитов). Решение о формировании провизий по стандартным кредитам и условным обязательствам должно быть обосновано, информация, послужившая основанием для формирования данных провизий, должна быть официально изложена и подшита вместе с решением о формировании провизий в кредитное досье заемщика.

Контроль и мониторинг за уровнем портфельного риска. Система внутреннего контроля в банке создается для осуществления следующих целей [35]:

1) операционная и финансовая эффективность деятельности банка, что предполагает проверку эффективности и рентабельности управления активами банка и определения вероятности убытков;

2) надёжность, полнота и своевременность финансовой и управленческой информации. Данная цель предполагает проверку составления достоверной и качественной финансовой отчётности, и других финансовых документов, используемых банком при принятий решений.

3) соблюдение требований законодательства РК, что предполагает проверку соблюдения банком законодательства, в том числе нормативных и правовых актов уполномоченного органа, а также требований документов, определяющих внутреннюю политику и процедуры банка [65].

Система внутреннего контроля состоит из пяти взаимосвязанных элементов:

1) управленческий контроль;

2) выявление и оценка риска;

3) осуществление контроля и разделение полномочий;

4) информация и взаимодействие;

5) мониторинг и исправление недостатков.

Надлежащее функционирование этих компонентов является важным условием эффективной деятельности банка, работы информационных систем и соблюдения пруденциальных нормативов и иных норм и лимитов банка, установленных уполномоченным органом.

Основной целью мониторинга является контроль над состоянием кредитного портфеля и обеспечение руководства банка оперативной информацией для принятия решений по управлению кредитным портфелем.

Мониторинг и контроль кредитного портфеля банка осуществляют на основе дистанционного мониторинга рисков с помощью программного обеспечения Кредитный модуль, а так же на основе отчетов производится мониторинг и контроль допустимых показателей.

На основании данных отчетности на еженедельной, ежемесячной основе осуществляет мониторинг состояния и изменения ссудного портфеля, а так же допустимых показателей.

Необходимо периодически проводить проверку достоверности:

- ранжирования (распределения по уровням) займов, дополнительно на консолидированной основе;

- формирования провизий (резервов), в соответствии с внутренними документами банка, нормативными правовыми актами уполномоченного органа;

- ранжирования (распределения по уровням) внебалансовых операций банка, связанных с производными инструментами, форвардными валютными сделками, финансовыми обязательствами.

Проверка проводится ежемесячно по каждому заемщику в соответствии с Правилами классификации Национального Банка РК. Элементом контроля и мониторинга является проведение бэк-тестирования ссудного портфеля на основе исторических данных. Подразделением, осуществляющим на постоянной основе мониторинг, контроль и внутренний кредитный анализ ссудного портфеля банка, как правило, является Департамент кредитных рисков.

3.2 Корреляционно-регрессионная модель - инструмент управления портфельными рисками

Большинство явлений и процессов в экономике находятся в постоянной взаимной и объективной всеохватывающей связи. Исследование зависимостей и взаимосвязей между объективно существующими явлениями и процессами играет большую роль в экономике. Оно дает возможность глубже понять сложный механизм причинно-следственных отношений между явлениями. Для исследования интенсивности, вида и формы зависимостей широко применяется корреляционно-регрессионный анализ, который является методическим инструментарием при решении задач прогнозирования, планирования и анализа хозяйственной деятельности предприятий.

Различают два вида зависимостей между экономическими явлениями и процессами [66]:

- функциональную;

- стохастическую (вероятностную, статистическую).

В случае функциональной зависимости имеется однозначное отображение множества А на множество В. Множество А называется областью определения функции, а множество В - множеством значений функции.

Функциональная зависимость встречается редко. В большинстве случаев функция (Y) или аргумент (Х) - случайные величины. Х и Y подвержены действию случайных различных факторов, среди которых могут быть факторы, общие для двух случайных величин.

Если на случайную величину Х действуют факторы Z1, Z2, ….., V1, V2, а на Y - Z0, Z2, ….., V1, V3 … то наличие двух общих факторов Z2 и V1 позволяет говорить о вероятностной или статистической зависимости между Х и Y [67].

Статистической называется зависимость между случайными величинами, при которой изменении одной из величин влечет за собой изменение закона распределения другой величины.

В частном случае статистическая зависимость проявляется в том, что при изменении одной из величин изменяется математическое ожидание другой. В таком случае говорят о корреляции или корреляционной зависимости.

Статистическая зависимость проявляется только в массовом процессе, при большом числе единиц совокупности.

В экономике приходится иметь дело со многими явлениями, имеющими вероятностный характер. Односторонняя вероятностная зависимость между случайными величинами есть регрессия. Она устанавливает соответствие между этими величинами.

Виды регрессии [68]:

1) Регрессия относительно числа переменных.

Простая регрессия - регрессия между двумя переменными. Множественная регрессия - это регрессия между зависимой переменной у и несколькими объясняющими переменными х1, х2, … хn. Множественная линейная регрессия имеет следующий вид:

y = a0+ a1x1+a2x2+…+ anxn , (3)

где: y - функция регрессии;

x1, x2, … xn - независимые переменные;

a1, a2, …an - коэффициенты регрессии;

a0 - свободный член уравнения;

n - число факторов, включаемых в модель.

2) Регрессия относительно формы зависимости:

- линейная регрессия, выражаемая линейной функцией;

- нелинейная регрессия, выражаемая нелинейной функцией.

3) В зависимости от характера регрессии различают следующие её виды:

- положительную регрессию. Она имеет место, если с увеличением (уменьшением) объясняющей переменной значения зависимой переменной также соответственно увеличиваются (уменьшаются);

- отрицательную регрессию. В этом случае с увеличением или уменьшением объясняющей переменной зависимая переменная уменьшается или увеличивается.

4) Относительно типа соединения явлений различают:

- непосредственую регрессию. В этом случае зависимая и объясняющая переменные связаны непосредственно друг с другом;

- косвенную регрессию. В этом случае объясняющая переменная действует на зависимую через ряд других переменных;

- ложную регрессию. Она возникает при формальном подходе к исследуемым явлениям без уяснения того, какие причины обуславливают данную связь.

Регрессия тесно связана с корреляцией. Корреляция в широком смысле слова означает связь, соотношение между объективно существующими явлениями. Связи между явлениями могут быть различны по силе.

Понятия «корреляция» и «регрессия» тесно связаны между собой. В корреляционном анализе оценивается сила связи, а в регрессионном анализе исследуется её форма. Корреляция в широком смысле объединяет корреляцию в узком смысле и регрессию.

Корреляция, как и регрессия, имеет различные виды [69]:

1) Относительно характера корреляции различают:

- положительную;

- отрицательную.

2) Относительно числа переменных -

- простую;

- множественную;

- частную.

3) Относительно формы связи -

- линейную;

- нелинейную.

4) Относительно типа соединения -

- непосредственную;

- косвенную;

- ложную.

Любое причинное влияние может выражаться либо функциональной, либо корреляционной связью. Но не каждая функция или корреляция соответствует причинной зависимости между явлениями. Поэтому требуется обязательное исследование причинно-следственных связей.

Исследование корреляционных связей называется корреляционным анализом, а исследование односторонних стохастических зависимостей - регрессионным анализом.

Корреляционный и регрессионный анализ имеют свои задачи.

Задачи корреляционного анализа [70]:

1. Измерение степени тесноты (связанности, силы), формы и направления взаимосвязи между двумя и более факторами (явлениями).

2. Отбор факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результативный признак, на основании измерения тесноты связи между явлениями.

3.Обнаружение неизвестных причинных связей. Корреляция непосредственно не выявляет причинных связей между явлениями, но устанавливает степень необходимости этих связей и достоверность суждений об их наличии. Причинный характер связей выясняется с помощью логически-профессиональных рассуждений, раскрывающих механизм связей.

Задачи регрессионного анализа:

1. Установление формы зависимости (линейная или нелинейная; положительная или отрицательная и т.д.).

2. Определение функции регрессии и установление влияния факторов на зависимую переменную. Важно не только определить форму регрессии, указать общую тенденцию изменения зависимой переменной, но и выяснить, каково было действие на зависимую переменную главных факторов, если бы прочие не изменялись и если бы были исключены случайные элементы. Для этого делают функцию регрессии в виде математического уравнения того или иного типа.

3. Оценка неизвестных значений зависимой переменной, то есть решение задач экстраполяции и интерполяции. В ходе экстраполяции распространяются тенденции, установленные в прошлом, на будущий период. Экстраполяция широко используется в прогнозировании. В ходе интерполяции определяют недостающие значения, соответствующие моментам времени между известными моментами, то есть определяют значения зависимой переменной внутри интервала заданных значений факторов.

Построение корреляционно-регрессионной модели [71].

Пусть исходные данные наблюдения входа и выхода заданы в виде таблицы 16.

Таблица 16

х1	х2	…	хп	у
х11 х12 … х1т	х21 х22 … хт2	… … … …	хп1 хп2 … хпт	у1 у2 … ут

Предполагая, что модель процесса описывается линейным уравнением

( 4 )

необходимо найти оценку параметров модели .

Для решения этой задачи составляется функционал невязки

(5)

который минимизируется по .

Из необходимых условий минимума функционала невязки имеем:

. (6)

Подставляя сюда из уравнения (5) получим следующую систему линейных уравнений

 или (7)

Если введем вектор в таблицу 16, то получим таблицу 17.

Таблица 17

0	1	2	…	п	у
1 1 … 1	х11 х12 … х1т	х21 х22 … хт2	… … … …	хп1 хп2 … хпт	у1 у2 … ут

Введем матрицу Х:

(8)

Тогда систему уравнений (7) можно представить в матричной форме

, где (9)

Откуда получим параметры модели . (10)

Регрессионно-корреляционный анализ применяется в экономической теории уже более века, а повсеместно он стал использоваться с появлением компьютеров и автоматизацией вычислений. Регрессионный анализ позволяет разрабатывать модели связи одних экономических показателей со значениями других. Конкретный состав объясняющих переменных моделирование одного и того же объекта анализа может давать существенно различные результаты. Для выбора наилучшего состава объясняющих переменных нужно несколько общих критериев и требований. В частности, должна существовать хотя бы предполагаемая логическая взаимосвязь каждой объясняющей переменной с объектом анализа. Косвенным подтверждением такой взаимосвязи является формальная характеристика каждой выбранной переменой - коэффициент значимости, показывающий, насколько данная взаимосвязь между переменными достоверна.

Силу связи каждой объясняющей переменной с объектом анализа показывают коэффициенты регрессии. Чем больше значение коэффициента, стоящего в уравнении регрессии при объясняющей переменной, тем сильнее связь этой переменной с объектом анализа. Например, метод покажет максимально возможную величину падения доходности с доверительным уровнем 95%. Это означает, что большее падение доходности может произойти лишь в 5% случаев (100% минус 95%). В регионе банк подстерегают также угрозы резкого ухудшения платежеспособности заемщиков и предпринимательские риски. При этом основным инструментом для обработки информации о финансовом состоянии заемщика в целях получения аналитических выводов и последующего принятия обоснованных экономических решений на их основе, является анализ финансовой отчетности.

На основе выше представленной методики корреляционно-регрессионной модели проведем анализ финансового состояния предприятия на примере потенциального заемщика коммерческого банка ТОО «Айдан».

В качестве значений входных переменных выступают показатели финансового состояния заемщика, а в качестве значения выходной переменной возьмем показатель оценки финансового состояния, варьирующий от 0 до 1.

Последовательность разработки корреляционно-регрессионной модели для прогнозирования финансового состояния предприятий включает следующие этапы:

1) предварительный отбор независимых факторов, которые по убеждению исследователя определяют финансовое состояние предприятия;

2) сбор данных по независимым переменным. При этом строится временной ряд по каждому фактору либо собираются данные по некоторой совокупности. Другими словами, необходимо, чтобы каждая независимая переменная была представлена 20 и более наблюдениями;

3) определение связи между каждой независимой переменной и результативным признаком. В принципе, связь между признаками должна быть линейной, в противном случае производят линеаризацию уравнения путем замены или преобразования величины факторного признака;

4) проведение корреляционно-регрессионного анализа, т.е. расчет уравнения и коэффициентов регрессии, и проверка их значимости;

5) повтор этапов 1-4 до тех пор, пока не будет получена удовлетворительная модель. В качестве критерия удовлетворительности модели может служить ее способность воспроизводить фактические данные с заданной степенью точности;

6) сравнение роли различных факторов в формировании моделируемого показателя. Для сравнения можно рассчитать частные коэффициенты эластичности, которые показывают, на сколько процентов в среднем изменится финансовое состояние предприятия при изменении фактора xn на один процент при фиксированном положении других факторов.

В ходе анализа финансового состояния предприятия ТОО «Айдан» на основе финансовой отчетности рассчитаны значения показателей финансового состояния за период с 01.01.2007 по 01.07.2007 г.г.: коэффициент финансовой независимости (Кф.н.), коэффициент текущей ликвидности (Кт.л.), коэффициент быстрой ликвидности (Кб.л.), коэффициент финансового левераджа (Кф.л.), рентабельность продаж (Кр.п.) (таблица 17) [72-74].

Таблица 17 - Показатели финансового состояния ТОО «Айдан»

Период	Коэффициент Финансовой независимости	Коэффициент текущей ликвидности	Коэффициент финансового левераджа	Рентабельность продаж	Коэффициент быстрой ликвидности	Оценка финансового состояния предприятия
01.07.2007	0,55	1,45	0,62	0,62	0,99	0,98
01.01.2001	0,41	0,67	0,77	0,57	0,54	0,83
01.07.2001	0,18	1,2	3,74	0,24	1,08	0,38
01.01.2002	0,17	1,71	4,32	0,03	1,7	0,42
01.07.2002	0,27	2,96	2,48	0,26	3,2	0,58
01.01.2003	0,24	0,75	2,64	0,38	0,43	0,49
01.07.2003	0,81	1,65	0,004	0,43	1,01	0,99
01.01.2004	0,91	2,72	0,03	0,33	1,74	0,95
01.07.2004	0,73	2,99	0,22	0,36	2,57	0,92
01.01.2005	0,75	4,07	0,22	0,45	3,57	0,98
01.07.2005	0,88	1,47	0,05	0,07	0,72	0,82
01.01.2006	0,77	1,67	0,15	0,25	1,01	0,85
01.07.2006	0,79	1,21	0,4	0,33	0,62	0,71
01.01.2007	0,79	1,35	0,09	0,3	0,69	0,76
01.07.2007	0,8	2,3	0,11	0,34	1,57	0,91
Примечание - Рассчитано автором

Используя методику предложенную в данном разделе получаем следующее уравнение:

y =0,09*Кф.н.+0,09*Ктек.л.-0,08*Кф.л.-0,37Кр.л.-0,04*Кб.л.+0,58 (11)

В данном случае: y - оценка финансового состояния;

x1, x2, … x15 - финансовые коэффициенты предприятия;

a1, a2, …a15 - коэффициенты регрессии;

a0 - свободный член уравнения;

n - число факторов, включаемых в модель.

Таким образом, установив зависимость между финансовыми коффициентами можно спрогнозировать финансовое состояние ТОО «Айдан» на несколько лет вперед.

Данный метод широко применяется при управлении портфельными рисками. Результаты корреляционно-регрессионного анализа в значительной мере зависят от качества (достоверности, частоты, полноты) исходной информации по кредитному портфелю. Потоки информации должны отвечать определенным требованиям:

- совокупность данных должна быть достаточно большой по объему, чтобы в силу закона больших чисел статистические характеристики, определяемые в процессе корреляционно-регрессионного анализа, были достаточно типичными и надежными;

- качественная однородность анализируемых показателей, что предполагает близость условий формирования результативных и факторных признаков.

Основными критериями при оценке эффективности модели, используемой в прогнозировании, служат точность прогноза и полнота представления будущего финансового состояния предприятия. С точки зрения полноты, безусловно, наилучшими являются методы, позволяющие построить прогнозные формы отчетности. В этом случае будущее состояние предприятия можно проанализировать не менее детально, чем его настоящее положение. Вопрос с точностью прогноза несколько более сложен и требует более пристального внимания. Точность или ошибка прогноза - это разница между прогнозным и фактическим значениями. В каждой конкретной модели эта величина зависит от ряда факторов.

Чрезвычайно важную роль играют исторические данные, используемые при выработке модели прогнозирования. В идеале желательно иметь большое количество данных за значительный период времени. Кроме того, используемые данные должны быть "типичными" с точки зрения ситуации. Стохастические методы прогнозирования, использующие аппарат математической статистики, предъявляют к историческим данным вполне конкретные требования, в случае невыполнения которых не может быть гарантирована точность прогнозирования. Данные должны быть достоверны, сопоставимы, достаточно представительны для проявления закономерности, однородны и устойчивы.

Точность прогноза однозначно зависит от правильности выбора метода прогнозирования в том или ином конкретном случае. Однако это не означает, что в каждом случае применима только какая-нибудь одна модель. Вполне возможно, что в ряде случаев несколько различных моделей выдадут относительно надежные оценки. Основным элементом в любой модели прогнозирования является тренд или линия основной тенденции изменения ряда. В большинстве моделей предполагается, что тренд является линейным, однако такое предположение не всегда закономерно и может отрицательно повлиять на точность прогноза. На точность прогноза также влияет используемый метод отделения от тренда сезонных колебаний - сложения или умножения. При использовании методов регрессии крайне важно правильно выделить причинно-следственные связи между различными факторами и заложить эти соотношения в модель.

При разработке любой из моделей прогнозирования предполагается, что ситуация в будущем не будет сильно отличаться от настоящей. Другими словами, считается, что все значимые факторы либо учтены в модели прогнозирования, либо неизменны в течение всего периода времени, на котором она используется. Однако модель - это всегда огрубление реальной ситуации путем отбора из бесконечного количества действующих факторов ограниченного числа тех из них, которые считаются наиболее важными исходя из конкретных целей анализа. Точность и эффективность построенной модели будут напрямую зависеть от правильности и обоснованности такого отбора. При использовании модели для прогнозирования следует помнить о существовании факторов, сознательно или несознательно не включенных в нее, которые, тем не менее, оказывают влияние на состояние предприятия в будущем.

3.3 Оптимизация стратегии диверсификации на примере АО БанкЦентрКредит

Во многих задачах финансово-экономической сферы, в частности, в задачах маркетинга, менеджмента, финансово-банковских операций, инвестиций в различные проекты и др. возникает необходимость принятия решения. Проблема принятия решения осложняется тем, что её приходиться решать в условиях неопределенности.

Принятие решений всегда было и остается наиважнейшим аспектом разностронних областей жизни и деятельности людей. Постоянный поиск лучшего использования ресурсов, выбор из числа имеющихся возможностей, принятие решений о предпочтительных способах экономического поведения - все это составляет содержание управления экономикой, которое, таким образом, сводится к выбору оптимальных решений в экономике и бизнесе. От того, насколько эффективны принимаемые решения, зависит состояние производственно-технологической и социальных сфер экономики [75].

Существуют различные подходы к принятию решений:

- психологический;

- на основе метода аналогий;

- интуитивный;

- на основе предшествующего опыта;

- на основе здравого смысла и т.п.

Однако, принимать управленческие и иные решения в экономике и финансовой области, в бизнесе и других отраслях хозяйства с помощью только личного опыта, здравого смысла и интуиции малоэффективно, а порой и ошибочно. Сложный характер рыночной экономики предъявляет более серьезные требования к обоснованию принятия решений, хотя и перечисленные подходы нельзя сбрасывать со счета. Одним из способов удовлетворения этих требований является постановка проблемы принятия решений на математическую основу. В ситуации риска предполагаются известными не только возможные условия, в которых нужно принимать решение, но и вероятности их появления. В ситуации неопределенности вероятности условий неизвестны и нет никаких возможности получить о них дополнительную статистическую информацию.

Во всех задачах такого рода выбор решения зависит от объективной действительности, называемой в математической модели «природой». Сама же математическая модель подобных ситуаций называется «игрой с природой» [76].

Таким образом, в игре с природой осознанно действует только один игрок, а именно, лицо, принимающее решение; обозначим его через А. Природа, обозначим её через П, является вторым игроком, но не противником игрока А, ибо она не действует осознанно против игрока А, а принимает неопределенным образом то или иное свое состояние, не преследуя конкретной цели и безразлична к результату игры. Игрок В в игре с природой называют иногда статистиком, а теорию игр с природой - теорией статистических решений.

Пусть игрок А имеет m возможных стратегий А1,…,Аm, а природа П может находиться в одном из n состояний П1,…, Пn, которые можно рассматривать как её «стратегии».

Совокупность П1,…, Пn формируется либо на основе имеющегося опыта анализа состояний природы, либо в результате предположений и интуиции экспертов. Выигрыш игрока А при выбранной им стратегии Аi, i=1,…, m, j=1,…, n. Из выигрыша игрока А можно сформировать матрицу выигрыша игрока А (матрицу игры, платежную матрицу) [77].

Таблица

Аi Пj	П1	П2	…	Пn
A1	а11	а21	…	а1n
A2	а21	а22	…	а2n
…	…	…	…	…
Am	аm1	аm2	…	аmn

Задача выбора игроком А чистой стратегии, более эффективной, чем остальные, в игре с природой, осложняется наличием неопределенности, связанный с дефицитом осведомленности игрока о характере проявления состояния природы.

Если какая-нибудь из стратегий игрока А окажется доминирующей каждую из остальных его стратегий, то она и должна выбираться игроком А в качестве предпочтительной, поскольку его выигрыш при этой стратегии и при любом состоянии природы П не меньше выигрыша при любой из остальных стратегий [78].

Если же матрица игры не обладает указанным свойством, т.е. у игрока А нет стратегии, доминирующей каждую из остальных его стратегий, то нужно посмотреть, нет ли унего доминируемых или дублирующих стратегий. При наличии таковых соотвествующие им строки матрицы можно удалить, уменьшив тем самым её размерность.

Таким образом, в играх с природой можно и полезно пользоваться принципом доминирования стратегий игрока А. Однако принцип доминирования стратегий природы недопустим, поскольку природа не выбирает свои состояния с целью по возможности большего уменьшения выигрышей игрока А, для неё нет более или менее эффективных состояний.

При решении вопроса о выборе возможной стратегии в игре с природой игрок А должен исходить из матрицы выигрышей. Однако матрица выигрышей не всегда адекватно отражает имеющуюся ситуацию. На выбор стратегии должны влиять не только выигрыши, составляющие матрицу игры, но и показатели «удачности» или «неудачности» выбора данной стратегии при данном состоянии природы и благоприятности этого состояния для увеличения выигрыша.

Показателем благоприятности состояния Пj природы П для увеличения выигрыша называется наибольший выигрыш при этом состоянии, то есть наибольший элемент в j-м столбце матрицы игры [79]:

?j=max aij , j=1,…,n (12) 1?i ?m

Таким образом, благоприятность состояния природы рассматривается как фактор, благоприятствующий увеличению выигрыша игрока А при этом состоянии природы.

Для характеризации степени удачности применения игроком А стратегии Аi при состоянии Пj природы П вводят понятие «риска».

Риском rij игрока А при выборе им стратегии Аi в условиях состояния Пj природы П называется разность между показателем благоприятности ?j состояния природы Пj и выигрышем аij, т.е. разность между выигрышем, который игрок А получил бы, если бы знал заранее, что природа примет состояние Пj, и выигрышем, который он получит при этом же состоянии Пj, выбрав стратеги Аi, т.е [80].

rij=?j - aij, i=1,…, m, j=1,…, n (13)

Таким образом, риск rij игрока А при применении стратегии Аi в условиях состояния природы Пj есть упущенная им возможность максимального выигрыша ?j при этом состоянии природы. Эта упущенная возможность определяется, как это следует из (13), невыигранной частью величины максимального выигрыша ?j [81].

Из сказанного вытекает, что величину риска можно интерпретировать как своеобразную плату за отсутствие информации о состоянии природы.

Из формул (12) и (13) следует, что риск rij для любых i=1,…, m, j=1,…, n неотрицателен:

rij ? 0 , i=1,…, m, j=1,…, n (14)

Можно установить и верхнюю границу рисков для каждого состояния природы Пj. Для этого введем в рассмотрение величину

?j = min aij , j=1,…, n , (15) 1?i ?n

представляющую собой наименьший выигрыш игрока А при состоянии природы Пj. Тогда из (13)

rij ? ?j - ?j, i=1,…, m, j=1,…, n (16)

Разность ?j - ?j естественно назвать колебанием выигрышей при состоянии природы Пj, j=1,…, n.

Если aij= ?j , то из (14) rij=0, т.е. стратегия Аi при состоянии природы Пj является безрисковой.

Если aij= ?j, то риск rij, который по определению (14) равен ?j - ?j, является максимальным. Следовательно, по критерию риска стратегия Аi в этом случае наихудшая.

Если ?j = ?j, то в силу определений (12) и (13) соответственно величин ?j и ?j, все выигрыши в j-м столбце матрицы игры равны между собой: ?j=a1j=a2j= … =amj= ?j и риск rij=0. поэтому в этом случае любая стратегия игрока А при состоянии природы Пj - безрисковая.

Для матрицы А матрица рисков RА имеет ту же размерность и следующий вид:

Таблица

Пj Аi	П1	П2	…	Пn
A1	r11	r21		r1n
A2	r21	r22		r2n
…
Am	rm1	rm2		rmn

Отметим, что матрица выигрышей А однозначно порождает матрицу рисков RА, поскольку каждый риск rij однозначно определяется по формуле (21,5) соответствующими показателями благоприятности ?j состояния природы Пj и выигрышем aij. Обратное неверно: одна и та же матрица рисков может соответствовать разным матрицам выигрышей [82].

В 2007 г. капитал банка вырос на 76% и достиг уровня в 71,4 млрд. тенге. На 31 декабря 2007 г. объем кредитного портфеля банка составил 655 047 млн. тенге, увеличившись с начала года на 235 332 млн. тенге (56%). Значительный рост кредитного портфеля связан с увеличением ресурсной базы и стратегией банка, направленной на расширение финансирования малого и среднего бизнеса, а также развитием разнообразных программ розничного и ипотечного кредитования. При этом произошло незначительное увеличение доходности кредитного портфеля - с 14,2% до 15,0% годовых, что связано с общей для кредитного рынка РК тенденцией к увеличению процентных ставок. В кредитовании отраслей экономики наибольший удельный вес в кредитном портфеле приходится на торговлю, строительство, пищевую промышленность, производство и сельское хозяйство - их доля составляет 44% совокупного кредитного портфеля. В 2007 г. увеличился объем кредитования частного сектора с 36% до 43%. Рост кредитов сопровождался диверсификацией кредитного портфеля по срокам, в первую очередь удлинением сроков кредитования, что соответствует общей тенденции последних лет. Значительное увеличение кредитования свыше 3 лет обусловлено как улучшением общеэкономической ситуации в стране и благоприятной конъюнктурой рынка, так и увеличением долгосрочных ресурсов банка, что, в свою очередь, позволяло удовлетворять потребности клиентов в средне- и долгосрочном финансировании [52].

Для динамичного развития и наиболее полного удовлетворения потребностей клиентов специалистами банка разрабатываются новые продукты и совершенствуются имеющиеся.

Объектом нашего исследования является АО БанкЦентрКредит, пусть А - это вид кредитуемой отрасли, П - риски с которыми сталкивается банк.

По материалам банка имеем приближенные данные вероятности qi , и доходности анализируемых отраслей аij .

В качестве П возьмем кредитные риски банка, возникающие при кредитовании той или иной отрасли:

П1 - риск концентрации;

П2 - риск чувствительности;

П3 - риск потери стоимости;

П4 - риск обеспеченности;

П5 - риск уменьшения доходности.

А - стратегия, представляющая собой виды кредитуемых отраслей.

А1 - пищевая промышленность;

А2 - химическая промышленность;

А3 - оптовая торговля;

А4 - добыча сырой нефти и природного газа;

А5 - строительство.

Матрица модели по различным стратегиям определяется как доходность от кредитных операций по отраслям, значения которых известны при каждой стратегии и риске банка.

Платежная матрица в данном случае выглядит следующим образом:

Таблица

Аi Пj	П1	П2	П3	П4	П5
A1	0,56	0,82	0,55	0,68	0,81
A2	0,35	0,62	0,53	0,41	0,38
А3	0,45	0,50	0,51	0,68	0,85
A4	0,82	0,79	0,99	0,91	0,98
A5	0,76	0,52	0,79	0,83	0,86
qi	0,21	0,25	0,13	0,23	0,18

Используя формулу (18) вычисляем показатели эффективности стратегии Аi (Аiэф.) и заносим результаты в таблицу ниже.

А1эф. = 0,56*0,21+0,82*0,25+0,55*0,13+0,68*0,23+0,81*0,18=0,7

А2эф.=0,35*0,21+0,62*0,25+0,53*0,13+0,41*0,23+0,38*0,18=0,46

А3эф.=0,45*0,21+0,50*0,25+0,51*0,13+0,68*0,23+0,85*0,18=0,59

А4эф.=0,82*0,21+0,79*0,25+0,99*0,13+0,91*0,23+0,98*0,18=0,88

А5эф. = 0,76*0,21+0,52*0,25+0,79*0,13+0,83*0,23+0,86*0,18=0,74

Таблица

	1	2	3	4	5	max
Аiэф.	0,7	0,46	0,59	0,88	0,74	0,88

Таким образом самая оптимальная из исследуемых стратегий по критерию Байеса относительно выигрышей является стратегия A4 , то есть отрасль добычи сырой нефти и природного газа.

Теперь попробуем построить матрицу рисков для матрицы выигрышей. Для этого дополним матрицу строкой показателей благоприятности состояний природы.

Таблица

Аi Пj	П1	П2	П3	П4	П5
A1	0,56	0,82	0,55	0,68	0,81
A2	0,35	0,62	0,53	0,41	0,38
А3	0,45	0,50	0,51	0,68	0,85
A4	0,82	0,79	0,99	0,91	0,98
A5	0,76	0,52	0,79	0,83	0,86
?i	0,82	0,82	0,99	0,91	0,98

Вместо элемента в каждой ячейке первых трех строк полученной матрицы подставим разность между последним элементом столбца, в котором стоит заменяемый элемент, и заменяемым элементом; в результате получим матрицу рисков для матрицы выигрышей.

Таблица

Аi Пj	П1	П2	П3	П4	П5
A1	0,26	0,00	0,44	0,23	0,17
A2	0,47	0,20	0,46	0,50	0,60
А3	0,37	0,32	0,48	0,23	0,13
A4	0,00	0,03	0,00	0,00	0,00
A5	0,06	0,30	0,20	0,08	0,12

Используя формулу (19) находим показатели неэффективности стратегии Ai (Аiнэф). по критерию Байеса относительно рисков и заносим в таблицу ниже.

Таблица

	1	2	3	4	5	min
Аiнэф.	0,19	0,43	0,30	0,01	0,15	0,01

Таким образом, оптимальной среди анализируемых стратегий по критерию Байеса относительно рисков является стратегия А4, показатель неэффективности которой минимален, то есть минимален средний риск, что подтверждает оптимальную стратегию по критерию Баейса относительно выигрышей, рассмотренный выше. Опираясь на полученные результаты рекомендуем АО БанкЦентрКредит увеличивать объем кредитования отрасли добычи сырой нефти и природного газа.

3.4 Развитие контроля за банковскими рисками и использование инструментов хеджирования

Система управления рисками должна обеспечивать в банке идентификацию, оценку, контроль и отслеживание всех видов рисков, который подвержен банк, и предусматривать наличие у банка собственного капитала, адекватного таким рискам.

Банку необходимо иметь систему раннего предупреждения и реагирования на ухудшение кредитов, мероприятий по проблемным кредитам. Банк должен ежемесячно осуществлять мониторинг списка кредитов, предоставленных в течение последних трех месяцев, размер которых превышает 2,5% от собственного капитала банка; определять изменение размера кредитного портфеля по сравнению с прошлым месяцем и с аналогичным периодом прошлого года и изменение размеров кредитов в разрезе видов, филиалов банка, регионов и любых других групп кредитов; устанавливать отношение просроченных кредитов к общей сумме кредитного портфеля и размеру собственного капитала; отношение сомнительных и убыточных кредитов к общей сумме кредитного портфеля и размеру собственного капитала; отношение необходимых и сформированных провизий к общей суме кредитного портфеля и размеру собственного капитала.

Развитие взаимоотношений регулирующих органов и коммерческих компаний по вопросу организации и регулирования внутреннего контроля принято называть (по наименованию комитета-организатора) концепцией COSO, моделью COSO , или просто COSO(Комитет спонсорских организации Комиссии Тредуэя - Committee of Organization of the Treadway Commission).

Согласно COSO, внутренний контроль - это процесс, осуществляемый высшим органом, предприятия, определяющим его политику (например, советом директоров, который представляет владельцев компании), его управленческим персоналом высшего уровня (менеджментом) и всеми другими сотрудниками, в достаточной и оправданной мере обеспечивающий достижение предприятием следующих целей: производственная и финансовая эффективность операции; достоверность финансовой отчетности; соблюдение законодательства и требований регулирующих органов.

Система внутреннего контроля, по оценке COSO, должна строиться на основе пяти взаимосвязанных компонентов: контрольная среда и нравственный климат; оценка риска; мероприятия контроля; сбор и анализ информации и передача ее по назначению; мониторинг и исправление ошибок.

Проанализировав причины ухудшения финансового состояния отдельных банков, комитет отметил пять общих причин, которые приводили к возникновению проблем в деятельности банков и которые могли бы быть устранены путем создания или использования эффективной системы внутреннего контроля: недостаток адекватного управленческого надзора и ответственности, неспособность формирования серьезной культуры контроля в банке; неадекватная оценка риска отдельных видов деятельности, отраженных на балансе или за балансом; отсутствие или недостаток ключевых мер контроля, таких как распределение обязанностей, установление лимита ответственности, подтверждение подлинности, сверка по счетам, проверка операционной деятельности; неадекватность обмена информацией между разными руководящими уровнями, в особенности при доведении до руководства информации о недостатках; неадекватная или неэффективная программа внутреннего аудита и другой деятельности по мониторингу и исправлению недостатков.

Комитет сформулировал тринадцать принципов, соблюдение которых необходимо для достижения эффективного внутреннего контроля. Эти принципы были сгруппированы в пять категорий: управленческий контроль и разделение полномочий; информация и взаимодействие; мониторинг и исправление недостатков, и одну специфическую, характерную

Заключение

Теоретический анализ и обобщение существующей практики хозяйствования банков в современных условиях позволили в определенной мере развить отдельные научные разработки и предложить ряд практических рекомендаций по оценке и управлению кредитными рисками.

Исходя из результатов проведенного исследования удалось получить следующие научно-теоретические и практические выводы.

1. Мы выяснили, что современный банковский рынок немыслим без риска, он присутствует в любой операции. Риск - одна из важнейших концепций производственной, инвестиционной и финансовой деятельности любой организации. На протяжении всего периода реформ миллионы людей смогли убедиться в справедливости одного из основных положений современной теории финансов - получение более высокой доходности неразрывно связано с более высоким риском. Исследование определений понятия «риск» данные известными учеными позволило сделать вывод, что авторы дают их применительно к какой-либо конкретной деятельности. Поэтому для раскрытия содержания понятия «риск» вообще, нами были изучены термины «возможность», «вероятность» и «событие». Так автором дано достаточно общее определение понятия «риск» - это возможность наступления события под влиянием каких-либо факторов.

Изучив работы зарубежных и отечественных авторов, мы дали свое определение кредитного риска. Кредитный риск - это риск возникновения у банка убытков вследствие несоблюдения заемщиками первоначальных условий договоров по исполнению ими принятых на себя денежных обязательств. Так как кредитный риск лежит в основе взаимоотношений между банком и клиентом по договору займа, то зависит как от клиента, так и от банка. Было установлено, что факторы, влияющие на кредитный риск, могут быть как внутренними, так и внешними.

1. Управление, представляя собой систему распределения трудовых функций и их координации в целях достижения поставленной цели, служит решающим фактором обеспечения безопасности любой отрасли экономики. Но в банковской сфере, где все действия по привлечению денежных средств и их размещением носят рисковый характер, роль и значение управления резко возрастают. Анализ работы банков за годы реформ убедительно свидетельствуют, что в первую очередь гибнут те банки, в которых крайне низкий уровень менеджмента.

2. В ходе сравнительного анализа методик применяемых банками пришли к выводу, что:

- Методика АФН по оценке кредитного риска основана на доступной для банков информации о заёмщике и проста в практике исполнения. В то же время она содержит в себе достаточную степень неопределенности, связанную с нечеткостью критериев, используемых при оценке залога, а также с недостаточно прозрачной процедурой оценки залога.

- В скоринге существует две основные проблемы. Первая заключается в том, что классификация выборки производится только на клиентах, которым дали кредит. Мы никогда не узнаем, как бы повели себя клиенты, которым в кредите было отказано. Возможно, что какая-то часть оказалась бы вполне приемлемыми заёмщиками. Но, как правило, отказ в кредите производится на основании достаточно серьезных причин. Банки фиксируют эти причины отказа и сохраняют информацию об «отказниках». Это позволяет им восстанавливать первоначальную популяцию клиентов, обращавшихся за кредитом. Вторая проблема заключается в том, что с течением времени меняются и люди и социально-экономические условия, влияющие на их поведение. Поэтому скоринговые модели необходимо разрабатывать на выборке из наиболее «свежих» клиентов, периодически проверять качество работы системы и, когда качество ухудшается, разрабатывать новую модель. На Западе новая модель разрабатывается в среднем раз в полтора года, период между заменой модели может варьироваться в зависимости от того, насколько стабильной была экономика в это время.

- В настоящее время в банковской практике не существует универсальной методики оценки кредитного риска заёмщика. В нормативных документах АФН прописывается метод определения категории риска заёмщика, в соответствии с которым банк обязан создавать резерв на возможные потери. Однако данная инструкция не исключает возможности определения банками категорий заёмщиков самостоятельно. Базельский комитет по надзору за банковской деятельностью также разрешает использование банками внутренних методов оценки риска. Разработка собственных методов базируется на двух подходах: методики рейтингов на основе математических оценок вероятности риска, либо с применением метода скоринга, то есть оценки риска путем анализа кредитоспособности и присвоения заёмщику на этой основе определенного рейтинга. Первый подход требует большой базы данных, раскрывающей кредитные рейтинги рассматриваемой компании, её кредитную историю. Поэтому его применение эффективно в случае, если заёмщиком является крупная компания, функционирующая на рынке продолжительное время.

4. В условиях сохранения тенденций макроэкономической стабильности, повышения благосостояния населения, бурного роста строительной индустрии, а также беспрецедентного роста цен на недвижимость в 2007 году продолжилась тенденция наращивания ссудного портфеля банков, обусловленная активным притоком относительно дешевого иностранного капитала. Приток капитала из-за рубежа по относительно низкой стоимости способствовал увеличению ресурсной базы банков второго уровня и, как следствие, активизации банковской деятельности, в особенности кредитной, что способствовало повышению степени подверженности банковского сектора определенным рискам, в частности, кредитному риску. Только за 9 месяцев текущего года ссудный портфель вырос на более чем 45%. Банковская система - наиболее динамично развивающийся сектор экономики Казахстана. Совокупные активы банковского сектора на 01.07.2007 года составляли 11 137,8 млрд. тенге (87,699 млрд. долл.), увеличившись с начала года на 25,9%. По уровню проникновения в экономику (около 90% ВВП) банковская система сопоставима с показателями стран Евросоюза. При этом внешнее фондирование является одним из основных факторов роста банковской системы Казахстана.

5. Угроза стабильности банковского сектора, по нашему мнению, заключается в том, что любое серьезное внешнее потрясение способно вызвать дефицит ликвидности. Ликвидность в свою очередь была и остается одним из главных параметров жизнеспособности банков, не только в ее текущем уровне, но и в наличии эффективного механизма ее поддержания. Однако если кредитные риски кумулятивны, накапливаются в системе постепенно, то проблемы с ликвидностью могут возникнуть неожиданно. Тем не менее, тревожные симптомы, позволяющие настороженно относиться к уровню банковской ликвидности, можно отметить уже сейчас. Банки страдают от недостатка длинных денег, привлекают средства на короткие сроки, а размещают на более длинные, что приводит к существенному разрыву между активами и пассивами по уровню срочности. Кроме того, источники привлечения средств для банков отличаются крайне низкой диверсификацией и не способны поддерживать текущие темпы роста банковского сектора в среднесрочной перспективе. Причем если диверсификация активов, как по срокам, так и по источникам в настоящее время набирает обороты, то структура пассивов остается практически неизменной. Уже сейчас низкий уровень собственного капитала банков не способен обеспечивать расширение проводимых кредитных операций. При этом ресурсная база (привлеченные средства) банковского сектора очень нестабильна.

6. В процессе исследования процесса управления кредитными и портфельными рисками рассмотрены существующие способы сокращения их уровня, а также предложены ряд рекомендации по их совершенствованию.

7. Проведенное исследование позволило выяснить, что на сегодняшний день основным методом оценки кредитных рисков является кредитный рейтинг. Так кредитный рейтинг выступает обобщающей оценкой вероятности реализации кредитного риска отдельного заемщика и индикатором вероятности дефолта. Кредитный рейтинг позволяет сравнивать прогнозируемый риск по конкретному займу с риском по всем другим займам кредитного портфеля. Применение кредитных рейтингов позволяет осуществлять сравнительный анализ займов и выделять области особо высоких рисков. Кредитные рейтинги позволяют формировать внутреннюю отчетность о качестве кредитного портфеля, определять необходимый уровень резервов и принимать адекватные управленческие решения. В связи, с чем нами предложена методика определения рейтинга кредитного риска заёмщика.

8. С целью прогнозирования финансового состояния заемщика, установили зависимость между финансовыми коффициентами и построили корреляционно-регрессионную модель.

Данный метод широко применяется при управлении портфельными рисками. Результаты корреляционно-регрессионного анализа в значительной мере зависят от качества (достоверности, частоты, полноты) исходной информации по кредитному портфелю. Потоки информации должны отвечать определенным требованиям:

- совокупность данных должна быть достаточно большой по объему, чтобы в силу закона больших чисел статистические характеристики, определяемые в процессе корреляционно-регрессионного анализа, были достаточно типичными и надежными;

- качественная однородность анализируемых показателей, что предполагает близость условий формирования результативных и факторных признаков.

9. На основе экономико-математических методов нами проведен комплексный анализ возникающих рисков при стратегии диверсификации по отраслевой принадлежности на примере АО БанкЦентрКредит. В связи, с чем мы пришли к выводу, что применённые нами критерии выбора кредитуемой отрасли с учетом показателей доходности могут применяться коммерческими банками для снижения уровня кредитного риска.