Главная База знаний "Allbest" Банковское, биржевое дело и страхование Кредитная политика коммерческого банка

Кредитная политика коммерческого банка

Факторы, определяющие формирование кредитной политики коммерческого банка. Методология формирования кредитной политики коммерческого банка на основе экономического моделирования. Практические аспекты кредитной политики ОАО Сбербанка Российской Федерации.

Рубрика Банковское, биржевое дело и страхование
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 04.06.2010
Размер файла 132,9 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

При построении модели оценки кредитоспособности огромную помощь эксперту окажет разнообразная аналитическая отчетность. Поскольку данные в хранилище представлены в многомерном виде, то, несомненно, наиболее удобно получать отчетность в виде набора срезов кросс - таблиц.

Анализируя полученное дерево решений можно сделать вывод, что при помощи дерева решений можно проводить анализ значащих факторов. Такое возможно благодаря тому, что при определении параметра на каждом уровне иерархии, по которому происходит разделение на дочерние узлы, используется критерий наибольшего устранения неопределенности. Таким образом, более значимые факторы, по которым проводится классификация, находятся на более близком расстоянии (глубине) от корня дерева, чем менее значимые. Например, фактор "Обеспеченность займа" более значим, чем фактор "Срок проживания в данной местности". Фактор "Основное направление расходов" значим только в сочетании с другими факторами. Еще одним интересным примером значимости различных факторов служит отсутствие в построенном дереве параметра "Наличие автотранспорта", что говорит о том, что на сегодняшний день это наличие не является определяющим при оценке кредитоспособности физического лица.

Можно заметить, что такие показатели как "Размер ссуды", "Срок ссуды", "Среднемесячный доход" и "Среднемесячный расход" вообще отсутствуют в полученном дереве. Данный факт можно объяснить тем, что в исходных данных присутствует такой показатель как "Обеспеченность займа", и т.к этот фактор является точным обобщением четыре вышеописанных показателей, алгоритм построения дерева решений выбрал именно его.

Очень важной особенностью построенной модели является то, что правила, по которым определяется принадлежность заемщика к той или иной группе записаны на естественном языке.

Правильно построенное на данных прошлых периодов дерево решения обладает одной еще очень важной особенностью. Эта особенность называется способность к обобщению. То есть если возникает новая ситуация (обратился потенциальный заемщик), то, скорее всего, такие ситуации уже были и достаточно много. Вследствие чего можно с большой долей уверенности сказать, что вновь обратившийся заемщик поведет себя так же, как и те заемщики, характеристики которых очень похожи на характеристики вновь обратившегося. Также можно определять принадлежность потенциального заемщика к одному из классов. Для этого необходимо воспользоваться диалоговым окном "Эксперимент".

Используя такой подход можно устранить сразу оба вышеописанных недостатка скоринговой системы оценки кредитоспособности. То есть:

Стоимость адаптации сводится практически к минимуму за счет того, что алгоритмы построения модели классификации (дерево решений) - это самоадаптируемые модели (вмешательство человека минимально).

Качество результата достаточно велико за счет того, что алгоритм выбирает наиболее значимые факторы для определения конечного ответа. Плюс ко всему полученный результат является статистически обоснованным.

Основные преимущества системы:

Гибкая интеграция с любыми сторонними системами, т.е. получение информации для анализа и перенос результатов не вызывает проблем.

Консолидация информации о заемщиках в специальном хранилище данных, то есть обеспечение централизованного хранения данных, непротиворечивости, а также обеспечение всей необходимой поддержки процесса анализа данных, оптимизированного доступа, автоматического обновления данных, использование при работе терминов предметной обрасти, а не таблиц баз данных.

Широкий спектр инструментов анализа, т.е. обеспечение возможности эксперту выбрать наиболее подходящий метод на каждом шаге обработки. Это позволит наиболее точно формализовать его знания в данной предметной области.

Поддержка процесса тиражирования знаний, т.е. обеспечение возможности сотрудникам, не разбирающимся в методиках анализа и способах получения того или иного результата получать ответ на основе моделей подготовленных экспертом. Так, сотрудник, оформляющий кредиты должен ввести данные по потребителю и система автоматически выдаст решение о выдачи кредита или об отказе.

Поддержка групповой обработки информации, т.е. обеспечение возможности дать решение по списку потенциальных заемщиков. Из хранилища автоматически выбираются данные по лицам, заполнившим анкету вчера (или за какой угодно буферный период), эти данные прогоняются через построенную модель, а результат экспортируется в виде отчета (например, в виде excel файла), либо экспортируется в систему автоматического формирования договоров кредитования или писем с отказом в кредите. Это позволит сэкономить время и деньги.

Поддержка актуальности построенной модели, т.е. обеспечение возможности эксперту оценить адекватность текущей модели и, в случае каких либо отклонений, перестроить ее, используя новые данные.

Приведенный выше пример - это приближенный вариант того, как можно использовать методы интеллектуального анализа данных, в частности, деревья решений, для достижения поставленной задачи: уменьшения риска при операциях кредитования физических лиц. Хотя и при таком первом приближении наблюдаются положительные результаты. Дальнейшие усовершенствования могут затрагивать такие моменты как: более точный подбор определяющих заемщика факторов; изменение самой постановки задачи, так, например, вместо двух значений целевого параметра, можно использовать более детальную информацию (Вернул/ Не вернул/ Не вовремя), или использовать в качестве целевого значения вероятность того, что деньги выплачены вовремя. Эконометрический метод обладает прогностическими возможностями.

Таким образом, для эффективного формирования кредитного портфеля банкам необходимо взять на вооружение передовые технологии добычи знаний и применить их для оценки потенциальных заемщиков. Благодаря этому можно будет не бояться предстоящей конкуренции на этом рынке. Подготовка решения данного вопроса сейчас позволит обкатать саму процедуру и в дальнейшем избежать ошибок и расходов в связи с массовым применением таких подходов в дальнейшем.

3.3 Экономический методы как способ повышения качества кредитной политики

Применение на практике вышеуказанных инструментов позволит Банку повысить качество кредитного портфеля и тем самым повысить эффективность кредитной политики. Вследствие отслеживания уровня кредитного риска с помощью эконометрических методов банк может прогнозировать свой кредитной портфель и минимизировать риски, что позволит повысить его доходность.

Прогнозируемый эффект от предложенных мероприятий представлен в таблицах 3.2 и 3.3

Таблица 3.2 Прогнозируемые показатели деятельности ОАО Сбербанка России, тыс. руб.

Показатели

Среднегодовой остаток задолженности

Полученные проценты по ссудам

Средняя доходность %

2010 год

Прогнозируемый период

2010 год

Прогнозируемый период

2010 год

Прогнозируемый период

Активы, приносящие прямой процентный доход

2 101 047

2521 256

х

х

х

х

Кредитный портфель - всего

1 798 847

2 421 598

247 987

347181,8

13,79%

14,34%

В том числе

1 Кредиты юридическим лицам

732 779

989 252

99 496

139294,4

13,58%

14,08%

2 Кредиты, выданные физическим лицам - индивидуальным предпринимателям

115 426

155 825

16 930

23 702

14,67%

15,21%

3 Кредиты предоставленные физическим лицам

938 196

1 266 565

131 561

184 185,4

14,02%

14,54%

Просроченная задолженность

12446

9 957

х

х

х

х

Доля просроченной задолженности в ссудной задолженности

0,69%

0,41%

х

х

х

х

Уровень кредитного риска

2,57%

2,37%

х

х

х

х

Из таблиц видно, что уровень кредитного риска в прогнозируемом периоде снизится на 0,2%, уровень просроченной задолженности на 0,28%, в абсолютном выражении на 2489 тыс. руб.

Таблица 3.3 Прогнозируемая структура доходов, полученных ОАО Сбербанком РФ, тыс. руб.

Статьи доходов

за 2008 год (тыс. руб)

Прогнозируемый период тыс. руб.

Доля в доходах

Изменение, п. п.

за 2007 год (%)

Прогнозируемый период (%)

Процентные доходы от операций кредитования, в том числе:

247 987

347181,8

69,07%

69,17%

0,10%

-юридических лиц

116 426

162996,4

32,43%

32,47%

0,05%

-физических лиц

131 561

184185,4

36,64%

36,70%

0,05%

Комиссии полученные

74846

104784,4

20,85%

20,88%

0,03%

Доходы от внутрисистемных операций

21387

29514,06

5,96%

5,88%

-0,08%

Прочие

14819

20450,2

4,13%

4,07%

-0,05%

Итого

359 039

501 930

100,00%

100,00%

х

Таким образом, на основании прогнозируемых данных приведенных выше можно сделать вывод о том, что применение эконометрических методов в банковской практике позволяет банку повысить эффективность своей деятельности в части кредитования и управления рисками, а как следствие увеличить прибыль банка. Также стоит отметить, что внедрение в практику предлагаемой методики стресс-тестирования и программы интеллектуального анализа Tree Analyzer из пакета Deductor ver.3 потребует от банка инвестиций в размере 2,4 млн. руб. Смета затрат представлена в таблице 3.4

Таблица 3.4 Смета затрат

Наименование

Стоимость, тыс. руб.

Программа Tree Analyzer

1500

Программа Bank-stress

600

Наладка программного обеспечения

300

Данные финансовые вложения окупятся банком в ближайшие три года их использования.

Заключение

Сущность кредитной политики определяется как стратегия и тактика банка по привлечению ресурсов на возвратной основе и их инвестированию в части кредитования клиентов банка. Предметной стороной реализации кредитной политики являются функциональные формы и виды кредитной политики банка. В основу классификации видов кредитной политики положены различные критерии: срок, цена кредита, тип рынка и др. Независимо от вида кредитная политика банка имеет внутреннюю структуру. Основными элементами кредитной политики коммерческого банка являются:

1) стратегия банка по разработке основных направлений кредитно го процесса;

2) тактика банка по организации кредитования;

3) контроль за реализацией кредитной политики. Функцией кредитной политики банка в общем плане является оптимизация кредитного процесса, имея в виду, что цели и приоритеты развития (совершенствования) кредитования, определенные банком, и составляют его кредитную политику.

Основополагающим моментом при разработке кредитной политики является правильная постановка цели и выбор соответствующих инструментов для реализации. Основной целью коммерческого банка является его развитие, понимаемое в самом широком смысле.

Принципы кредитной политики являются основой кредитного процесса, они подразделяются: общие (научная обоснованность, оптимальность, эффективность, а также единство, неразрывная связь элементов кредитной политики); специфические принципы кредитной политики, такие как доходность, прибыльность, безопасность и надежность. Роль кредитной политики банка заключается в определении приоритетных направлений развития и совершенствования банковской деятельности в процессе аккумуляции и инвестирования кредитных ресурсов, развитии кредитного процесса и повышении его эффективности.

При формировании кредитной политики банк должен учитывать ряд объективных и субъективных факторов. Таких как макроэкономические, отраслевые и региональные и внутри банковские.

Кредитная политика коммерческого банка несет в себе объективное начало (она не должна противоречить единой денежно-кредитной политике Банка России страны) и одновременно с этим она определяется стратегией и тактикой коммерческого банка. Сущность кредитной политики Сбербанка имеет дуалистическую природу кредитной политики как выражение общегосударственной и субъективной политики. Единство объективного и субъективного подходов в процессе формирования кредитной политики коммерческого банка позволяет наиболее полно учесть все факторы, влияющие на деятельность коммерческого банка, обуславливающие его политику, и, как следствие, выработать наиболее рациональную, оптимальную, эффективную кредитную политику банка.

Раскрыта методология формирования кредитной политики. Методология формирования кредитной политики банка предполагает формулирование основных принципов, используемых для решения рассматриваемой проблемы. Эти принципы должны применяться сбалансировано, т.е. при разработке кредитной политики необходимо достигнуть рационального сочетания преемственности имеющегося опыта и элементов новаторства, отражающего реалии российской экономики. Инструментарием формирования кредитной политики являются механизмы управления активами и пассивами банка: механизм управление гэпом, ставкой процента, ликвидностью и кредитным риском.

Особенности кредитной политики ОАО Сбербанка РФ в условиях кризиса, заключается в предоставлении кредитов заемщикам на цели, предусмотренные их уставом для осуществления текущей и инвестиционной деятельности. Предоставление банком кредитов основывается на учете необходимых потребностей заемщиков в заемных средствах, наличии достаточных гарантий для своевременного их возврата. Банк предоставляет кредиты в пределах собственного капитала и привлеченных средств, обеспечивая сбалансированность размещаемых и привлекаемых ресурсов по срокам и объемам.

Кредитные операции - наиболее рисковые операции банка. Поэтому кредитная политика ориентируется на надежность заранее проверенных заемщиков, с которыми банк в течение длительного времени работает и знает их финансовое состояние. Главной целью Банка в 2009 году является обеспечение высокого качества активов и надежности Банка в условиях спада экономики, а также укрепление его рыночных позиций.

Кредитный портфель представляет собой состав и структуру выданных кредитов по отраслям, видам обеспечения и срокам.

Пути совершенствования кредитной политики предполагается осуществлять с помощью инновационных методов анализа данных.

Одним из важных обстоятельств, с точки зрения устойчивости банка, является построение более адекватной оценки потерь в экстремальных условиях рынка (в рамках стресс-тестирования), которая создаст предпосылки для эффективного контроля и управления рисками в период возможных кризисных ситуаций.

Применение методики стресс-тестирования позволит банку в сложившейся ситуации более точно определить уровень кредитного риска, что позволит выполнить задачи и цели кредитной политики Банка - обеспечение эффективного управления кредитными ресурсами, направляя их преимущественно в реальный сектор экономики, удовлетворение возрастающей потребности населения, формирование качественного и доходного кредитного портфеля.

Использование новых технологий интеллектуального анализа данных Data Mining позволяет оценить кредитный риск физического лица. Пользуясь приведенной методикой, была предложена гипотеза о том, какие факторы влияют на кредитоспособность человека. По мнению экспертов, по этим факторам можно учесть суммарный риск. Тем самым должно достигаться и отнесение потенциального заемщика к способным вернуть кредит или не способным. Деревья решений - один из методов автоматического анализа данных.

Получаемая модель - это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение. Таким образом, для эффективного формирования кредитного портфеля банкам необходимо взять на вооружение передовые технологии и применить их для оценки потенциальных заемщиков. Благодаря этому можно будет выдержать предстоящую конкуренцию на рынке.

Своевременная подготовка решения данного вопроса позволит усвоить процедуру принятия решения и в дальнейшем избежать новых ошибок и расходов.

Таким образом, при разработки кредитной политики в условиях кризиса ОАО Банк Сбербанка России, с моей точки зрения, должен делать основной упор в своем инструментарии на использование современных эконометрических методов анализа банковской деятельности, таких как методика стресс - тестирования банка и технология Data Mining.

Список используемой литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации. Консультант Плюс: Высшая школа: учеб. пособие для вузов. - М.: Правовой сервер Консультант

2. Плюс, 2009.

3. "О банках и банковской деятельности". Федеральный закон № 395-1 ФЗ от 02.12.1990 г. (ред. от 30.12.2004г) М.: Правовой сервер КонсультантПлюс, 2009.

4. "Об обязательных нормативах банков", инструкция ЦБ РФ № 110 - И от 16.01.2004 г. // Справочная система "Консультант плюс".

5. "О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)", положение ЦБ РФ № 54 - П от 31.08.1998 г.

6. О порядке формирования кредитными организациями резерва на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности" положение ЦБ РФ № 254 - П от 26.03.2004 г.

1 автор

7. Аниховский А.Л. Деньги и кредит. Кредитный рейтинг: основные элементы и классификация - 2008. - №3. - С.30-34.

8. Арсанукаева А.С. Финансовый менеджмент. Кредитный мониторинг как система управления кредитном риском - 2008. - №1. - С.85-90.

9. Жарковская Е.П. Банковское дело: учебник. 2006. - 452 с.

10. Калтырина А.В. Деятельность коммерческих банков ед. 2005. - 400 с.: ил. - (Высшее образование).

11. Коробовой Г.Г. Банковское дело: Учебник / Экономист, 2006. - 751 с.

12. Крюков С.П. Финансы. О новых тенденциях в кредитовании малого и среднего бизнеса - 2009. - №2. - С. 19-23.

13. Лаврушина О.И. Банковское дело. Экспресс-курс: Учеб. Пособие 2006. - 544 с.

14. Лаврушина О.И. Банковские риски учебное пособие 2008. - 232 с.

15. Лаврушина О.И. Деньги, кредит, банки: учебник 7-е изд., стер. - М.: КНОРУС, 2008. - 560 с.

16. Максютов А.А. Банковские менеджмент. Учебно-практическое пособие. - М.: Издательство "Альфа-Пресс", 2007. - 444 с.

17. Матовников М.Ю. Деньги и кредит Как уполномочивать рейтинговые агентства для оценки кредитоспособности банков - 2008. - №12. - С.26-34.

18. Моисеев Б.С. Деньги и кредит. О методике стресс - тестирования банка 2008. - №9. - С.55-63.

19. Мурычев А.В. Деньги и кредит. Инфраструктура кредитования в России: возможности повышения эффективности кредитного процесса. 200 Петрова В.И. Финансы и статистика. Комплексный анализ финансовой деятельности банка 2007. - 560 с.

20. 6. №3, С.14-15

21. Панова Г.С. Кредитная политика коммерческого банка // М.: ИКЦ "ДИС", 1997. - 464 с.

22. Петрова В.И. Финансы и статистика. Комплексный анализ финансовой деятельности банка 2007. - 560 с.

23. Рамазанов С.А. Деньги и кредит. Некоторые особенности функционирования механизма обязательного резервирования - 2008. - №6. - С.51-57.

24. Тагирбекова К. Р Основы банковской деятельности. Издательство "Весь мир", 2003. - 720 с.

25. Челноков В. А Деньги, кредит, банки / учебник / "Финансы и кредит" / 2-е изд. /2007. - 447 с.

2 автора

26. Белоглазовой Г.Н., Кроливецкой Л.П. /Банковское дело: учебник / Финансы и статистика, 2008. - 592 с.: ил.

27. Жукова Е.Ф., Эриашвили Н.Д. / Банковское дело: учебник для вузов / Единство, 2006. - 369 с.

28. Килясханова И. Ш.,. Жукова Е.Ф. Банковское право, Закон и право, 2008. - 335 с.

29. Евсюков А., Кочетов Н.К. Банковское дело комплексный подход к формированию кредитного портфеля банка 2006. № 7, С.48-57.

30. Калугин С.П., Петрова В.И. Банковский сектор и малый бизнес в регионе 2008. - №9. - С.16-20.

31. Пересецкий А.А., Карминский А.М., Экономика и математические методы. Моделирование рейтингов российских банков 2006. - том 40. - №4. - С.10-25.

3 автора

32. О.И. Лаврушин, О.Н. Афанасьва, С.Л. Корниенко /Банковское дело: современная система кредитования, учебное пособие, 2005. - 256 с.

33. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика М.: Дело, 2004. - 576 с.

34. Тавасиев А.М., Бычков В.П., Москвин В.А. Финансы и статистика. Банковское дело: базовые операции для клиентов 2005. - 304 с.

Страница:


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены