Оценка кредитоспособности заемщика на примере ОАО "Сбербанк России"

2.3 Анализ кредитной политики Сбербанка России

Предоставление и погашение ссуды в системе Сбербанка России регламентируется Гражданским кодексом Российской Федерации, Банковским кодексом РФ, Уставом Сбербанка России, Положение о порядке кредитования юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в Сбербанке России, а также другими нормативными правовыми актами и локальными нормативными правовыми актами Сбербанка России.

Сбербанк России осуществляется кредитование как на краткосрочной, так и на долгосрочной основе. Денежные средства в форме кредита юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям предоставляться как в российских рублях, так и в иностранной валюте.

Основанием для начала работы по рассмотрению вопроса о выдаче кредита является представление заявителем в Сбербанк Россииписьменного ходатайства на получение кредита, подписанного руководителем заявителя и содержащего сведения о запрашиваемой сумме ссуды, целевой направленности, сроках погашения, процентной ставке, предлагаемом обеспечении, формах расчетов по условиям контрактов.

В целях снижения кредитных рисков юридическая служба в течение периода кредитования в рамках кредитных (в т.ч. возобновляемых) линий осуществляет проверку соответствия представленных в процессе кредитования контрактов (договоров) (при предоставлении кредитов на конкретные цели), включая договоры (контракты) на реализацию, контракты (договоры), права на выручку, по которым принимаются в обеспечение по кредитному договору, законодательству РФ с проставлением подписи на последнем листе контракта (договора).

Контрольные функции служб (кредитной, безопасности, по оценке залога) в процессе кредитования предусматривают:

1) контроль за финансовым положением кредитополучателя;

2) контроль за целевым использованием кредита;

3) контроль за осуществлением кредитуемого инвестиционного проекта в соответствии с бизнес-планом, проектно-сметной документацией и заключенными кредитополучателем контрактами;

4) контроль за сохранностью имущества, находящегося в залоге;

5) ежедневный контроль за движением денежных средств по текущему счету кредитополучателя, наличием неудовлетворенных претензий к нему.

Кредитный портфель Сбербанка включает в себя около трети всех выданных в стране кредитов (31% розничных и 31% корпоративных кредитов). В 2011 году Сбербанк активно кредитовал крупнейших корпоративных клиентов, предоставляя средства на финансирование текущей деятельности и инвестиционных программ, рефинансирование кредитов в других банках, приобретение активов и совершение сделок по слиянию и поглощению, финансирование лизинговых сделок, расходов по участию в тендерах, строительства жилья. Как и в предыдущие годы, Сбербанк принимал непосредственное участие в реализации государственных программ.

Проанализируем удельный вес клиентского кредитного портфеля в активах Сбербанка России с помощью таблицы 2.10, на основании.

Таблица 2.10 Доля клиентского кредитного портфеля в активах Сбербанка России

Показатели	На 01.01.2010	На 01.01.2011	На 01.01.2012	Изменение за период (+,-)
	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Темп при- роста %
Клиентский кредитный портфель	5077882	75,4	4864031	68,5	5489387	63,6	411505	108,1
Остаточные активы	1658600	24,6	2241035	31,5	3139140	36,4	1480540	189,3
ИТОГО	6736482	100	7105066	100	8628527	100	1892045	128,1

Как свидетельствуют данные таблицы 2.10, на клиентский кредитный портфель приходится значительный удельный вес в активах банка, доля которого за анализируемый период снизилась на 11,8 процентных пункта, но в абсолютном выражениинаблюдается увеличение, которое составило 411505 млн. р. Темп прироста при этом составил 8,1 процентных пункта. Также следует отметить, что на протяжении данного периода наблюдается тенденция стремительного роста объема активов банка, темп прироста которых составил 89,3 процентных пункта, что в денежном выражении равно 1480540 млн. руб., увеличение произошло преимущественно за счет роста остаточных активов.

Для наглядности рассмотрим данные тенденции с помощью рис. 2.2.

Кредитный клиентский портфель банка можно проанализировать по различным показателям. Проанализируем структуру клиентского кредитного портфеля банка:

- по типу контрагентов;

- по срокам выдачи кредита;

- по видам валют;

- по секторам экономики.

При проведении анализа сопоставим между собой данные о размере и структуре различных видов кредитов в динамике на 2 года и выявим произошедшие изменения.

Рис. 2.2. Динамика доли клиентского кредитного портфеля в активах Сбербанка России

Проанализируем состав и структуру клиентского кредитного портфеля Сбербанка России в разрезе типов контрагентов с помощью таблицы 2.11.

Таблица 2.11 Состав и структура клиентского кредитного портфеля Сбербанка России в разрезе типов контрагентов и ссудных продуктов

Показатели	На 01.01.2010	На 01.01.2011	На 01.01.2012	Изменение за период (+,-)
	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Темп прироста %
Коммерческое кредитование юридических лиц	2135374	41,1	2206322	41,4	2708692	44,3	573318	126,9
Специализированное кредитование юридических лиц	1883931	36,1	2059984	39,4	2163486	39,4	279555	114,8
Потребительские ссуды физическим лицам	659750	13,0	564364	10,6	635689	7,6	- 24061	96,4
Жилищное кредитование физических лиц	497875	7,8	512787	8,5	603778	8,6	105903	121,3
Автокредитование физических лиц	103234	2,0	100388	1,1	80265	0,1	- 22969	77,8
ИТОГО	5077882	100	4864031	100	5489387	100	411505	108,1

Как свидетельствуют данные таблицы 2.11, основной удельный вес клиентского кредитного портфеля приходится на кредитные вложения юридическим лицам ?83,7%. Абсолютная сумма таких кредитов по состоянию на 01.01.2012 г., составила 4872178 млн. р., т.е. увеличение задолженности юридических лиц за анализируемый период составило 852873 млн. р. В течении исследуемого периода также наблюдаются структурные изменения, за счет снижения доли автокредитования физических лиц и потребительского кредитования на 1,9 процентных пунктов и на 5,4 % соответственно, увеличились кредиты юридическим лицам на 7,2 процентных пунктов.

Более наглядно структура кредитного портфеля Сбербанка России отражена на рисунке 2.3.

Рис. 2.3. Структура кредитов по типам контрагентов в Сбербанка России, млн. р.

Проанализируем состав и структуру клиентского кредитного портфеля банка по срокам выдачи кредитов, так как сроки кредитов влияют на ликвидность банка и на риск, сопряженный с кредитами. Для этого разделим кредиты на краткосрочные и долгосрочные и рассчитаем долю каждого в их общей сумме с помощью таблицы 2.12.

Таблица 2.12 Состав и структура клиентского кредитного портфеля Сбербанка России по срокам выдачи кредитов

Кредиты	На 01.01.2010	На 01.01.2011	На 01.01.2012	Изменение за период (+,-)
	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Темп прироста %
Краткосрочные	2249502	44,3	2003981	41,2	2228691	40,6	- 20811	99,1
Долгосрочные	2828380	56,7	2860050	58,8	3260696	59,4	431316	115,3
ИТОГО	5077882	100	4864031	100	5489387	100	411505	108,1

Согласно данным таблицы 2.12, по состоянию на 2012 г. наибольшую долю в клиентском кредитном портфеле составляют долгосрочные кредиты.

Для наглядности рассмотрим данные тенденции с помощью рис. 2.4.

Рис. 2.4. Состав и структура клиентского кредитного портфеля Сбербанка России по срокам выдачи кредитов

В целом объем долгосрочных кредитов за анализируемый период в абсолютном выражении вырос на 431316 млн. р., темп прироста при этом составил 115,3%, а темп прироста краткосрочных кредитов составил 99,1%, что в суммарном выражении привело к их уменьшению на 20811 млн. р.

Отразим в таблице 2.13 динамику состава и структуры кредитного портфеля Сбербанка России в разрезе валют.

Таблица 2.13 Состав и структура кредитного портфеля Сбербанка России по видам валют

Кредиты	На 01.01.2010	На 01.01.2011	На 01.01.2012	Темп прироста, %
	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Уд. вес, %
в национальной валюте	1767103	34,8	1678091	34,5	1350389	24,6	76,4
в иностранной валюте	3310779	65,2	3185940	65,5	4138998	75,4	125,0
Клиентский кредитный портфель	5077882	100	4864031	100	5489387	100	108,1

Как видно из приведенных данных, наибольший объем кредитных вложений занимают кредиты в иностранной валюте. На протяжении всего анализируемого периода наблюдается увеличение объема данных операций, которые на 01.01.2012г. в абсолютном выражении составили 4138998 млн. р., что на 25 процентных пункта превысило значение начала 2010 года.

На рисунке 2.5 рассмотрим динамику структуры кредитных вложений Сбербанка России в разрезе видов валют.

Рис. 2.5. Структура кредитного портфеля в разрезе видов валют

Объем кредитов в национальной валюте имеет убывающую тенденцию кредитных вложений за анализируемый период. Темп прироста по данной статье составил 23,6 процентных пункта.

Анализ распределения кредитов банка по секторам экономики проведем на рисунке 2.6.

Рис. 2.6. Структура кредитного портфеля по секторам экономики

Из приведенных данных видно, что основную долю в клиентском кредитном портфеле банка занимают кредиты предприятиям промышленности.

За анализируемый период наблюдается тенденция роста во все сектора экономики, но наибольшие кредитные вложения наблюдается в сферу торговли и услуги. Отрицательные отклонения наблюдаются по строительству и машиностроению.

Одной из важнейших задач мониторинга риска кредитного портфеля является недопущение образования проблемной задолженности.

Рассмотрим динамику проблемных кредитов в общем объеме кредитных вложений с помощью таблицы 2.14.

Анализируя данные таблицы 2.14, можно сделать вывод, что наблюдается отрицательная тенденция роста просроченной ссудыСбербанка России в общей сумме кредитного портфеля банка. Необходимо также отметить, что удельный вес задолженности снизился на 0,9процентных пункта.

Таблица 2.14 Доля проблемных кредитов Сбербанка России в общем объеме кредитных вложений

Показатель	На 01.01.2010	На 01.01.2011	На 01.01.2012	Темп прироста %
	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Уд. вес, %	Сумма млн. р.	Уд. вес, %
Просроченные ссуды	135609	2,7	163712	3,4	98983	1,8	73,0
Непросроченные ссуды	4942273	97,3	4700319	96,6	5390404	98,2	109,1
Клиентский кредитный портфель	5077882	100	4864031	100	5489387	100	108,1

Отразим на рисунке 2.7 динамику проблемных кредитов Сбербанка России.

Рис. 2.7. Динамика просроченной ссуды Сбербанка России

Изучая структуру распределения проблемной задолженности, необходимо отметить, что наибольший удельный вес приходится на пролонгированную проблемную задолженность, нежели просроченную. Данная ситуация свидетельствует о высокой эффективности проводимых Сбербанком России мероприятий по развитию кредитного риск-менеджмента и повышению качества управления кредитными рисками банка.

Рассмотрим структуру просроченной ссуды банков в разрезе продуктов кредитования на рисунке 2.8.



Рис. 2.8. Динамика просроченной ссуды Сбербанка России в разрезе продуктов кредитования

Как в абсолютном, так и в относительном выражении тенденция роста просроченных кредитов наблюдается за период от 2010г. до 2012г. увеличение произошло преимущественно за счет роста просроченной задолженности юридических лиц.

На основе данных консолидированной финансовой отчетности банк рассчитывает резерв под обесценение по активам, по которым начисляются проценты, при расчете которого учитывается не только фактически образовавшаяся проблемная задолженность, но и прогнозируемая, рассчитываемая на основе данных предыдущих периодов.

Рассмотрим динамику чистого клиентского кредитного портфеля, величина которого позволяет определить, какой объем размещенных кредитов вернется банку при наихудших обстоятельствах, с помощью таб. 2.15.

Таблица 2.15 Валовой и чистый клиентский кредитный портфель Сбербанка России, млн. р

Показатель	На 31.12. 2010	На 31.12. 2011	На 31.12. 2012	Изменение за период (+,-)
				Сумма	Темп прироста, %
Валовый кредитный портфель	5280167	5443845	6191910	911743	117,3
Сумма резерва	202285	579814	702523	500238	347,3
Чистый кредитный портфель	5077882	486403	5489387	411505	108,1

Как видно из приведенных данных таблицы 2.15, на протяжении всего анализируемого периода наблюдается не равномерная тенденция роста объема чистого клиентского кредитного портфеля, сумма которого в относительном выражении увеличилась на 8,1 %. Однако следует также отметить, что за анализируемый период темп прироста чистого кредитного портфеля не превысил темп прироста валового кредитного портфеля, при этом темп прироста резерва под обесценение по активам значительно превысил прирост чистого кредитного портфеля.

Данные тенденции свидетельствуют об ухудшении качества клиентского кредитного портфеля банка и некотором увеличении кредитного риска.

Таким образом, в результате проведенного анализа кредитного портфеля Сбербанка России можно сделать следующие выводы.

Значительную долю активных операций занимают кредитные операции с клиентами. По состоянию на 2012г. удельный вес клиентского кредитного портфеля в общем объеме активов банка составил 63,6 процентных пункта.

Проведенный анализ клиентского кредитного портфеля Сбербанка России по различным показателям показал, что в зависимости от типа контрагентов наибольшая доля кредитных вложений в клиентском кредитном портфеле приходится на кредиты предоставленные юридическим лицам, их удельный вес по состоянию на 2012г. составил 83,7 %. В зависимости от сроков выдачи кредитов в клиентском кредитном портфеле преобладают долгосрочные кредиты, удельный вес которых на 2012г. составил 59,4 %. Анализ в разрезе секторов экономики показал, что основная доля кредитных вложений в клиентском кредитном портфеле приходится на кредиты, предоставленные предприятиям промышленности. С позиции качества клиентский кредитный портфель характеризует невысокая доля просроченных кредитов в клиентском кредитном портфеле, удельный вес которых за анализируемый период снизился на 0,9процентных пункта и составил 1,8%.

При рассмотрении клиентского кредитного портфеля с позиции концентрации и диверсифицированности следует отметить следующие тенденции. Возросла концентрация кредитов предоставляемых юридическим лицам, что характеризует клиентский кредитный портфель с позиции снижения диверсификации. Оценивая диверсифицированность клиентского кредитного портфеля по срокам выдачи кредитов, следует отметить увеличение доли долгосрочных кредитов за анализируемый период на 2,7 процентных пункта, что свидетельствует об увеличении концентрации портфеля. При рассмотрении диверсифицированности клиентского кредитного портфеля в разрезе секторов экономики следует отметить значительное увеличение доли кредитов, предоставленных предприятиям промышленности, торговли и услуг в общем объеме клиентского кредитного портфеля, что свидетельствует об увеличении концентрации портфеля по данному критерию. Таким образом, за анализируемый период в целом диверсифицированность клиентского кредитного портфеля несколько снизилась, что могло привести к увеличению кредитного риска.

В то же время тот факт, что темп прироста валового кредитного портфеля превысил темп прироста чистого клиентского портфеля на 9,2 п.п. свидетельствует об увеличении кредитного риска и снижении эффективности управления клиентским кредитным портфелем.

3. Совершенствование методики оценки кредитоспособности заемщика в Сбербанке России на основе мероприятий зарубежного опыта

3.1 Предложения по совершенствованию кредитной политики банка

Основополагающим элементом кредитной политики при оценке кредитоспособности заемщиков является система управления кредитным риском в банке. Совершенствование данной системы является одним из ключевых факторов, формирующим имидж любого коммерческого банка как надежного финансового института.

В перечень важнейших элементов современной интегрированной системы управления и контроля рисков Сбербанка России включены:

- нормативная база, включающая основные принципы, правила и директивы;

- информационная система, обеспечивающая наблюдение, контроль и информирование о рисках;

- собственная подробная методология систематизации, оценки, измерения рисков;

- внутрибанковская система лимитов и правил, по которой о любом превышении лимитов сообщается топ - менеджеру банка.

Поскольку в управлении рисками участвуют все основные подразделения банка, то основным условием его эффективности является разработка и утверждение таких принципов распределения вышеуказанных функций, которые бы с учетом особенностей организационного построения и деятельности конкретного банка исключали бы дублирование и конфликт интересов и тем самым позволили бы оптимизировать процесс управления рисками.

Последствия от роста уровня кредитного риска и возможность трансформации его в другие виды банковских рисков, в частности в риск потери ликвидности, являются фатальными для банка, и основанная ответственность за принятие своевременных управленческих решений лежит на руководстве банка, основным элементом интегрирующей системы управления рисками считаем адекватную организационную структуру управления этими рисками банка. Достаточную степень оперативности принятия управленческих решений при неукоснительном соблюдении их целевой направленности обеспечивает трехуровневая система, предусматривающая менеджмент данных видов риска (рис. 3.1).

Рис. 3.1. Организационная структура управления рисками

В рамках предложенной трехуровневой схемы управления банковскими рисками особое значение приобретает функциональная схема распределения полномочий сотрудников коммерческого банка по управлению рисками. Разработанная система распределения (иерархия) полномочий субъектов риск-менеджмента кредитного риска в зависимости от уровня управления и экономической власти субъекта представлена на рисунке 3.2.



Рис. 3.2. Система полномочий управления кредитным риском

В общем виде управление кредитным риском репутации рассматривается, как правило, в качестве специфического вида деятельности, состоящего из определенных последовательных этапов:

1) идентификация и оценка риска на основании определенных индикаторов;

2) принятие решения относительно выявленного риска (принятие решения о принятии риска, отказ от действий, связанных с риском, снижение степени риска на основе существующей теории и практики, выбор и применение способов снижения степени риска, принятие мер по восстановлению ситуации),

3) контроль уровня риска,

4) прогнозирование уровня риска.

Систему управления рисками любого банка нельзя считать эффективной, если для ее стабильного функционирования не будет выстроена вертикаль функций всех уровней управления и исполнения, которую можно представить в виде четкой иерархии.

В целях управления риском в Сбербанке России должен быть также создан комитет по управлению активами и обязательствам, который устанавливает и утверждает правила и процедуры заимствования, проведения операций по купле/продаже финансовых инструментов, инвестирования и выдачи банковских гарантий, а также определяет ориентиры по диверсификации активов, рентабельности, ликвидности и достаточности капитала.

Также немаловажным направлением совершенствования системы банковских рисков Сбербанка России является организация работы по сбору информации об условиях, подлежащих обязательному отражению в договорах банковского займа, в том числе по раскрытию кредиторами информации о финансовом положении и иных сведений, которые могут негативно повлиять на возможность кредитора своевременно и в полном объеме исполнить обязательства по займу. При кредитовании нерезидентов РФ банку необходимо проводить правовую экспертизу законодательства соответствующего зарубежного государства, а также в целях оценки странового риска собирать и обрабатывать информацию о политической и экономической ситуации в каждой стране, резиденты которой являются кредиторами банка.

Одним из инструментов выявления рисков операций банка с предприятиями и организациями, является создание системы раскрытия информации о добросовестности исполнения заемщиками обязательств перед банками - кредитного бюро. Оно может быть сформировано как независимая структура, работающее в интересах Сбербанка России и его клиентов, что очень важно для создания эффективной кредитной системы.

При этом достигаются такого рода результаты:

- кредитные бюро повышают уровень знаний банков о потенциальных кредитополучателях и дают возможность более точного прогнозирования кредита. Это позволяет кредиторам эффективно менять направление и цену кредита, уменьшая риск возникновения проблем из-за неблагоприятного выбора;

- кредитное бюро экономит затраты на поиск информации, который банки переложили бы на своих клиентов. Это ведет к выращиванию информационного поля внутри кредитного рынка и заставляет кредиторов устанавливать конкурентные цены на кредитные ресурсы. Низкие процентные ставки увеличивают чистый доход кредитополучателей и стимулируют их деятельность;

- кредитные бюро сами по себе являются дисциплинирующим механизмом для кредитополучателей. Они знают, что в случае невыполнения обязательств, его репутация в глазах потенциальных кредиторов рухнет, отрезая его от заемных средств или делая их намного дороже. Это повышает у кредитополучателя стимул к возвращению кредита, уменьшая риск недобросовестного поведения.

Важнейший фактор успешной работы кредитного бюро - максимальная защита информации от несанкционированного доступа. Для пресечения недобросовестного использования информации, кредитное бюро уведомляет о поступившем запросе владельца кредитной истории. Если информация предоставляется по просьбе кредитополучателя, то кредитное бюро устанавливает регламент ее последующего раскрытия и распространения.

Решение данного вопроса, без всякого сомнения, активизировало бы деятельность Сбербанка России по кредитованию реальной экономики.

Одна из самых ярких современных тенденций в банковском секторе - переход к электронному способу ведения дел. Развитие новых технологий ведет к кардинальному изменению соотношения между различными видами риска, с которыми и сталкиваются банки.

Страхование как способ минимизации потерь является последним защитным барьером во всей системе безопасности Сбербанка России. И именно тем, что он последний в этой цепочке, определяется его первостепенная значимость: от того, как организована страховая защита банка, зависит его способность противостоять подчас катастрофическим убыткам.

Страховая индустрия дает возможность эффективно распределить риск, переложив значительную его часть на страховые компании. Существует ряд страховых продуктов, ориентированных исключительно на банки, а также традиционные виды страхования. Ведь наряду с рисками, изначально присущими банковской деятельности (как, например, рыночные и кредитные риски), есть опасности, которые менее всего принимаются во внимание в повседневной практике, контролировать которые весьма трудно и последствия которых могут нанести ущерб финансовой стабильности банка.

В заключении хотелось бы отметить, с целью повышения эффективности кредитной политики, а именно системы управления кредитным риском Сбербанка России предложены следующие мероприятия:

1. Создание комитета по управлению активами и обязательствами.

2. Создание независимой структуры - кредитного бюро.

3. Страхование имущества как способ минимизации потерь.

Таким образом, система управления банковскими рисками представляется как много аспектная структура, затрагивающая практически все факторы деятельности банка, ведь возникновение банковских рисков возможно на всех ее направлениях. Совершенствование же системы управления банковскими рисками должна носить системный характер и осуществляться по всем направления деятельности банка одновременно и перманентно. Основной проблемой управления кредитными рисками в современных условиях являются отсутствие системы всестороннего и глубокого анализа кредитного процесса, солидной методологической базы и принятие неправильных управленческих решений в условиях неполной информации. Система управления кредитным риском должна включать планы действий по обеспечению безопасной и бесперебойной деятельности в экстремальных ситуациях, в том числе планы восстановления нормального функционирования, основанные на различных сценариях реализации рисков. Использование внутренних рейтингов в рамках системы управления кредитным риском позволит принимать более обоснованные решения по выдаче кредитов, идентификации проблемной задолженности, созданию резервов, установлению лимитов, осуществлению мониторинга кредитного портфеля и формированию управленческой отчетности банка, а также улучшать качество планирования и прогнозирования.

3.2 Использование зарубежного опыта при анализе кредитоспособности заемщика

К настоящему времени зарубежными коммерческими банками были опробованы разные системы оценки кредитоспособности клиентов. Многие из них выдержали проверку временем и существуют по сей день в мировой практике. Системы отличаются друг от друга числом показателей, применяемых в качестве составных частей общего рейтинга заемщика, а также различными подходами к самим характеристикам и приоритетностью каждой из них. Часто для оценки суммарной кредитоспособности клиента используются рейтинговые методики.

В практике американских банков применяется «правило пяти си», где критерии отбора клиентов обозначены словами, начинающимися на букву «си»: character (характер, репутация заемщика); capacity (финансовые возможности, способность погасить ссуду); capital (капитал, владение активами); collateral (наличие обеспечения); conditions (экономическая конъюнктура и ее перспективы) [14, c. 152].

В Англии ключевым словом, в котором сосредоточены требования при выдаче ссуд заемщикам, является термин «PARTS»: purpose (назначение, цель); amount (сумма, размер); repayment (оплата, возврат долга и процентов); term (срок); security (обеспечение, залог).

В Японии, кроме общепринятых, применяют и коэффициенты собственности (отношение собственного капитала к итогу баланса, соотношение заемного и собственного капитала, отношение долгосрочной задолженности к собственному капиталу, отношение иммобилизованного капитала к сумме собственного капитала и долгосрочной задолженности и др.).

В последнее время в практике европейских, американских и некоторых российских коммерческих банков широкое распространение получила методика оценки кредитоспособности клиента банка под названием CAMPARI (совокупность оценочных параметров, которые помогают сопоставить множество факторов, связанных с выявлением потенциального риска выдачи конкретной ссуды): character (характер, репутация заемщика); ability (способность к возврату ссуды); marge (маржа, доходность);purpose (целевое назначение ссуды); amount (размер ссуды); repayment (условия погашения кредита); insurance (обеспечение, страхование риска непогашения ссуды) [14, c. 161].

Французская методика включает три блока: общая финансово-экономическая оценка предприятия; прикладная оценка кредитоспособности, специфическая для каждого банка; обращение в картотеку Банка Франции.

В картотеке Банка Франции четыре раздела:

1) 10 групп предприятий в зависимости от размера актива баланса, каждой из которых присвоено буквенное обозначение от А до К;

2) «Кредитная корректировка», включающая 7 групп предприятий с шифрами от 0 до 6, занимающих свою позицию доверия, судя по оценкам руководителей, держателей капиталов и смежников, с которыми предприятие имеет деловые связи;

3) 3 группы предприятий по их платежеспособности с шифрами 7,8,9;

«7» - пунктуальность в платежах, отсутствие реальных трудностей в денежных средствах в течение года;

«8» - наличие временных затруднений, не ставящих под угрозу платежеспособность предприятия;

«9» - платежеспособность предприятия сильно скомпрометирована;

4) 2 группы всех клиентов, векселя и ценные бумаги которых будут переучтены Банком Франции или нет.

Следует отметить, что во Франции методики оценки кредитоспособности заемщика дифференцированы по отраслевым принадлежностям и формам собственности, они различны для фирм и частных лиц.

Необходимо иметь в виду, что группировка показателей кредитоспособности достаточно условна. Речь идет о том, какие финансовые показатели представляют интерес для тех или иных юридических и физических лиц, имеющих с ним экономические отношения, в конечном итоге.

Помимо расчета и анализа множества финансовых коэффициентов в мировой практике выработан простой, оперативный и достаточно точный метод заблаговременного выделения компаний, которым грозит банкротство, или, что не менее важно, подтверждение отсутствия этого риска. Речь идет о модели предсказания платежеспособности, разработанной на основе "коэффициента Z" (z-scoretechnique) - коэффициента вероятности банкротства. Такие модели сейчас широко используются в США, Великобритании и других странах банкирами, кредитными менеджерами, бухгалтерами, инвесторами и местными властями. Данная модель анализа кредитного риска выглядит следующим образом:

Z = СО + С 1Х1 + С2Х2 + СЗХЗ - С4Х4

где XI - прибыль до уплаты налога/текущие обязательства (53%);

Х2- текущие активы/общая сумма обязательств (13%);

ХЗ - текущие обязательства/общая сумма активов (18%);

Х4- отсутствие интервала кредитования (16%);

СО ,С4 - коэффициенты (проценты в скобках указывают на пропорции модели).

XI измеряет прибыльность, Х2- состояние оборотного капитала, ХЗ - финансовый риск и Х4 - ликвидность.

Использовать модель, выявляющую компании со сложным финансовым положением, просто. Ключевые величины счета прибылей и убытков и балансового отчета анализируемых компаний закладываются в систему. Искомые соотношения автоматически подсчитываются, и вычисляется Z-коэффициент. Если Z-коэффициент ниже "критического уровня платежеспособности", рассчитанного по данным обанкротившихся компаний, то риск кредитования такой компании очень велик. Если Z-коэффициент положителен, то компания не подвержена такому риску. Очевидно, что чем выше Z-коэффициент, тем лучше положение компании и наоборот. Важно отметить, что используемые финансовые данные могут быть как отчетными, так и прогнозируемыми. Таким образом, будущий риск, связанный с компанией, можно оценить на основе как ее прошлой, так и настоящей деятельности. Фактические данные свидетельствуют, что 98% банкротств в развитых странах за последние 15 лет точно предсказаны при помощи различных моделей.

Можно усилить прогнозирующую роль моделей, трансформировав Z-коэффициент в PAS-коэффициент (PerformanceAnalisysScore- коэффициент анализа деятельности), позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. PAS-коэффициент - это просто относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах. Например, PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении, что говорит о неудовлетворительной работе данного клиента. Сильной стороной такого подхода к оценке платежеспособности и анализу деятельности является его способность сочетать ключевые характеристики отчета прибылей и убытков и баланса в единое представительное соотношение.

Таким образом, рассчитав PAS-коэффициент, каждый, даже имея слабую финансовую подготовку, может быстро оценить финансовый риск, связанный с данной компанией, и принять то или иное решение в отношении ее кредитования [7, c. 104].

Важной причиной «проблемных кредитов» (в зависимости от особенностей заемщиков и от намерений конкретного банка-кредитора) является недостаток кредитной информации. Грамотное управление кредитами и правильная его оценка невозможны без такой информации. В связи с этим создание кредитных бюро - актуальная тема. В США широко распространен взаимный обмен информацией по вопросам кредитования. Под покровительством Национальной ассоциации управления кредитом тысячи кредитных менеджеров постоянно встречаются для обмена информацией и опытом.

Только в США действуют около 3 тыс. кредитно-информационных бюро, располагающих кредитными историями большинства физических лиц, которые когда-либо обращались за ссудой. Ассоциация «Роберт Моррис» готовит ежегодный отчет о заемщиках на основании информации, предоставляемой кредитными инспекторами, которые работают в банках-членах Ассоциации.

В настоящее время в мире не существует единой стандартизированной системы оценки кредитоспособности. Банки используют различные системы анализа кредитоспособности заемщика. Причинами такого многообразия являются:

1) различная степень доверия к количественным (т.е. поддающимся измерению) и качественным (т.е. поддающимся измерению с большим трудом, с высокой степенью допустимости) способам оценки факторов кредитоспособности;

2) особенности индивидуальной культуры кредитования (кредитной культуры) и исторически сложившейся практики оценки кредитоспособности;

3) использование определенного набора инструментов минимизации кредитного риска, сопровождающееся пристальным вниманием к отдельным инструментам;

4) многообразие факторов, оказывающих влияние на уровень кредитоспособности, которое приводит к тому, что банки уделяют им различное внимание при присвоении кредитного рейтинга;

5) результат оценки кредитоспособности заемщика, принимающий различные формы,

6) некоторые банки останавливаются на простом расчете финансовых коэффициентов, другие - присваивают кредитные рейтинги и рассчитывают уровень кредитного риска [18, c. 18-24].

Как сказано ранее, основным показателем кредитоспособности заемщика является его кредитный рейтинг. При присвоении кредитного рейтинга банки ранжируют заемщиков по различным классам. По оценке Базельского комитета, банки в среднем используют 10 различных классов оценки кредитоспособности, включая так называемые промежуточные классы, обозначающиеся знаками «+»/«-». Во многом это объясняется стремлением банков привести внутреннюю систему ранжирования в соответствие с системами, используемыми ведущими рейтинговыми агентствами. Необходимое количество классов определяется банком самостоятельно, исходя из собственной необходимости и целей присвоения кредитного рейтинга. Так, в случае если кредитный рейтинг используется исключительно для мониторинга финансового состояния заемщика и прогноза качества кредитного портфеля, может использоваться небольшое количество классов. Увеличение классов рейтинга характерно для банков, рассчитывающих рентабельность и уровень кредитного риска в зависимости от кредитного рейтинга.

Также существуют классы рейтинговой оценки, которые характеризуют дефолтное (преддефолтное) состояние заемщика. Эти классы в мировой банковской практике получили название «непроходные». По мнению Австралийского регулирующего органа пруденциального надзора, APRA, большая часть австралийских банков использует 2--4 «непроходных» и 5--10 «проходных» рейтинговых классов [20, c. 79].

Таким образом, согласно мировому опыту различают три основных способа моделирования уровня кредитоспособности заемщика: 1) модели, основанные на статистических моделях (методах)оценки; 2) модели ограниченной экспертной оценки; 3) модели непосредственно экспертной оценки.

Такие различия обусловлены приоритетностью использования количественных (расчет финансовых коэффициентов) и качественных (личные мнения банковских специалистов) способов анализа. На практике различия между моделями несколько нивелируются, что объясняется одновременным применением этих методов. Так, информация, используемая при статистических методах анализа, первоначально обрабатывается банковскими работниками, поэтому носит на себе некоторый отпечаток субъективизма. Наблюдаются отличия и в оценках того, какие факторы являются качественными, а какие -- количественными. Например, в некоторых случаях такие качественные факторы, как кредитная история, качество менеджмента заемщика, отраслевые особенности или географическое местоположение, получали количественную оценку в баллах и в дальнейшем использовались в количественных расчетах.

Статистические модели оценки кредитоспособности представляют собой процесс присвоения кредитного рейтинга исключительно на основе количественного, статистического анализа. Лишь небольшое количество банков полагаются в полной мере на статистические модели. Подобные модели основаны на расчете кредитного рейтинга по определенной формуле, включающей как количественные факторы -- финансовые коэффициенты, так и некоторые качественные факторы, но стандартизированные и приведенные к количественному значению аспекты деятельности заемщика, например, отраслевые особенности, кредитную историю.

Модели ограниченной экспертной оценки основаны на применении статистических методов с последующей корректировкой на основании неких качественных параметров. Например, балльное значение рейтинга может быть скорректировано на несколько баллов в зависимости от мнения кредитного экономиста. Также банк может установить максимальное количество баллов для оценки качественных параметров, ограничивая тем самым влияние субъективных факторов на итоговое значение рейтинга. По оценкам Базельского комитета, около 20% банков используют данную модель при анализе кредитоспособности крупных предприятий.

Модели непосредственно экспертной оценки используются 50% банков при определении кредитоспособности крупных и средних заемщиков. При такой оценке определить влияние того или иного фактора на величину кредитного рейтинга практически не представляется возможным. Экономисты рассчитывают финансовые коэффициенты, но значения интерпретируются индивидуально по каждому заемщику [21, c. 38-43].

3.3 Разработка рекомендаций по совершенствованию методики анализа кредитоспособности заемщика на основе зарубежного опыта

С целью совершенствования методики анализа кредитоспособности заемщика целесообразно создать некое экспертно-аналитическое программное обеспечение (далее - ПО), позволяющее на основании введенных в него определенных данных давать рекомендации сотруднику банка. Механизм действия данного ПО класса обучаемой и самообучающейся системы можно представить следующим образом: после ввода основных данных по конкретной сделке (показатели финансово-хозяйственной деятельности кредитополучателя, внешние показатели отрасли его деятельности и др.) в базу данных, программа, сопоставив введенные фактические данные с типовыми данными матрицы признаков проблемности сделок и матрицы сценариев поведения кредитополучателя, определяет состояние сделки и выдает оценку создавшегося положения, признаки рискованности кредита и перечень необходимых первоочередных мер для улучшения его качества. После этого в процесс вовлекается эксперт, который подробно изучив состояние кредитополучателя, а также отчет программы по его кредиту и перечень предлагаемых рекомендаций, разрабатывает индивидуальный проект по улучшению качества кредита, применимый конкретно для данного случая.

Программное обеспечение класса «систем поддержки принятия решения» (ПО СППР), функционирующее с применением данных матриц отражена на рисунке 3.3.

Рис. 3.3. UML диаграмма СППР кредитных проектов

Схема информационной системы представлена в виде UML диаграммы последовательности действий на рис.3.3.

В качестве примера процедуры принятия решения о кредитоспособности заемщика возьмем ранее анализируемое предприятие ООО «Интэкс».

1. По действующей методике в Сбербанке России пакет документов формируется в зависимости от цели кредита. В предлагаемой нами методике документы формируются также с учетом кредитной истории предприятия. Предприятие ООО «Интэкс» ранее не обращалось в Сбербанк России за выдачей кредита, следовательно, пакет документов будет не минимальным, а полный.

2. Вывод по заявке на предоставление кредита в Сбербанке России осуществляет служба безопасности и юридическая служба, на основании деловой и финансовой репутации и правоспособности заявителя. В предлагаемой нами методике, вывод решения будет осуществляться исходя из интегрированной оценки кредитного риска по данной операции.

В результате финансовой оценки ООО «Интэкс» находится в финансово затруднительном положении. Далее необходимо провести сравнительный анализ суммы кредиты запрашиваемого и максимально возможной суммы предоставления.

3. Таким образом, в случае согласия ООО «Интэкс» на предоставление максимально возможной суммы кредита, при помощи программного обеспечения рассчитывается показатель доверия и выводится решение о предоставлении кредита либо об отказе.

Кратко охарактеризуем основные процедуры на теоретическом уровне.

Прием заявки на получение кредита. Кредитный сотрудник банка принимает заявление на получение кредита от кредитополучателя, а так же проводит ознакомительное собеседование, в ходе которого кредитополучатель сообщает об имеющейся потребности в кредитных ресурсах, в том числе о сумме, сроках, цели использования кредита. Далее система управления кредитным риском осуществляет поиск информации о кредитополучателе в базе прецедентов, созданной в соответствии с решаемой банковской задачей, форматами представления и алгоритмом поиска в ней аналогичных прецедентов.

Экспресс-анализ кредитополучателя. Если информации о кредитополучателе в базе прецедентов отсутствует, то ему необходимо воспользоваться процедурой тестирования с помощью вопросно-ответной системы, результатом которой является перевод всех количественных и качественных показателей информации о кредитополучателе в единую «шкалу надежности» и присвоение бальной оценки. Под надежностью в данном случае и далее будем понимать доверие к кредитополучателю по возврату предоставляемого кредита, выражаемое в общем случае через вероятностные оценки. Однако получение вероятностей для конкретных заемщиков, особенно новых для банка затруднено, так как накопление статистических данных может быть осуществлено в том случае, когда кредитополучатель на протяжении длительного времени взаимодействовал с банком. Поэтому формируемая оценка является относительной в том смысле, что она может быть улучшена или ухудшена при дальнейшем анализе близких аналогичных ситуациях с другими кредитополучателями, их интеграции и формировании общих для них рекомендаций.

Запрос пакета документов кредитополучателя. Заполненный личными данными о заемщике пакет документов поступает на обработку по утвержденной банком процедуре.

Оценка платежеспособности заемщика традиционными средствами. Производится расчет суммы ссуды, возможности погашения кредита и процентов по нему.Сумма ссуды, предоставляемой заемщику, определяется с учетом его дохода.

Формализация данных о заемщике.

Поиск в базе прецедентов кредитного проекта. Алгоритм поиска решения на основе прецедентов заключается в определении степени сходства текущей ситуации, которая задана на входе алгоритма, с ситуациями, содержащимися в прецедентах из БП (рис. 3.4).

Рис. 3.4. Алгоритм поиска прецедента

В алгоритме учитываются веса параметров прецедентов из БП -- с этой целью значения параметров для текущей ситуации и ситуаций прецедентов умножаются на веса соответствующих параметров. Каждому признаку назначают вес, учитывающий его относительную ценность. Веса и значения параметров получены экспертной оценкой методом попарного сравнения. После вычисления степеней подобия для всех прецедентов получаем их единый ранжированный список.

Прецедент представляется в виде записей в базе прецедентов и включает: описание банковской ситуации, описание решения этой в этой ситуации, результат (обоснованность) применения решения (рис. 3.5).

Рис. 3.5. Структура прецедента

Описание ситуации содержит всю информацию, необходимую для достижения цели вывода. Результаты анкетирования по методике, принятой банком, и дополняющую информацию. Исход как результат применения решения - это обратная связь, полученная от применения решения. Описание результата может содержать: перечень того, кому, при каких обстоятельствах и на каких условиях выдан кредит, результат по возврату кредита и процентов, способ восстановления (в случае нарушения целостности данных), перечень того, что можно сделать, чтобы его избежать.

Далее затронем тему погашения проблемной задолженности, поскольку не способность заемщика погасит кредит ведет к росту ссудной задолженности.

Традиционные методы работы с проблемными долгами являются неэффективными по целому ряду причин, в том числе отставание государственного законодательного и нормативно-правового регулирования от требований текущего дня; методолого-методическое несовершенство подходов к работе с проблемными активами как на государственном, так и на локальном (конкретных банков) уровнях; отсутствие системной подготовки и нехватка квалифицированных кадров, специализирующихся на работе с проблемной задолженностью; а также неэффективная организация деятельности по работе с проблемными долгами в банках.

Мы предлагаем использовать скоринг не столько для анализа кредитоспособности заемщиков, сколько для управления проблемной задолженностью. По результатам изучения данной технологии в Сбербанке России мы разработали скоринговую карту, которая позволяет классифицировать проблемный кредит в соответствующий портфель в зависимости от вероятности взыскания долга.

Таблица 3.1 Пример скоринговой карты

Характеристики	Очки
Количество дней просрочки 1--30 31--90 91--180 180 +	56 40 13 -20
Территориальный охват Москва Российская Федерация Страны СНГ	36 26 18
Статус Новый кредит Повторный кредит	20 40
Кредитная история
Положительная	48
Отрицательная	-10
Отсутствует	24
Финансовое положение
Хорошее	40
Среднее	20
Плохое	-5
Соотношение дохода и платежа по кредиту
<0,3	54
0,3 - 0,5	30
> 0,5	16

Примечание - Источник: собственная разработка фирмы «InteDelta»

В зависимости от результатов применения скоринга, предложили набор типовых действий по работе с каждым портфелем проблемных кредитов.

Таблица 3.2 Инструменты работы с проблемной задолженностью

№	Описание технологии взыскания	Категория портфеля	Скоринг балл
1	Профилактический контакт с должником с целью подтвердить добросовестные намерения и платежеспособность. Может включать также запрос в бюро кредитных историй.	АА, АВ	760 - 1000
2	Требование увеличения стоимости залогового обеспечение по кредиту	АВ	760 - 860
3	Работа с текущей задолженностью - напоминания по телефону и т.п.	АВ, АС	650 - 860
4	Реструктуризация задолженности (пролонгация срока, снижение размера ежемесячных платежей, списание штрафных санкций, изменение валюты кредитного договора)	АС, ВА	440 - 700
5	Внесудебное взыскание - требования по телефону, личные встречи с должником, работа с родственниками	ВА, ВВ, ВС	200 - 580
6	Досрочное прекращение действия кредитного договора - требование досрочного погашения кредита	ВА, ВВ, ВС	200 - 580
7	Передача портфеля кредитов в работу коллекторскому агентству	ВВ, ВС	0 - 200
8	Взыскание в судебном порядке (судебное и исполнительное производство, реализация залога)	ВС, СС	-100 - 200
9	Цессия (продажа прав требования по кредиту другим кредитным организациям или коллекторским агентствам)	ВС, СС	-100 - 201
10	Списание безнадежной задолженности	СС	-200

Исходя из таблицы 3.2, можно сделать вывод, что вышеперечисленные инструменты работы с проблемной задолженностью имеют четкую взаимосвязь с категорией кредитного портфеля и скоринговой моделью, а именно методы взыскания зависят от уровня риска полного не возврата денежных средств и кредитной характеристики заемщика (финансовое положение, кредитная история, количество дней просрочки).

Важной особенностью технологии кредитного скоринга, необходимой для эффективного управления проблемным кредитами в отечественном банке, является ее соответствие принципам соглашения Базель II с точки зрения рабочего процесса и обработки кредита.

При использовании скоринга результатом оценки должна являться не только дифференциация кредита на "хороший" или "проблемный", но также вероятность невозврата кредита, выбор механизмов возврата и уровень риска. Также рекомендуется к выполнению целый ряд особенностей, которые в целом позволяют построить наиболее эффективную систему управления проблемными кредитами в коммерческом банке.

Согласно требованиям соглашения Базель II скоринг должен качественно локализовать риски. В системе должно быть предусмотрено централизованное хранение всей информации. Скоринговая технология должна иметь возможность эволюции по мере накопления данных от консервативной экспертной, до автоматизированной статистической. Технология должна обеспечить возможность контроля и оценки, как комплексных показателей, так и данных по каждому заемщику в любой момент времени. Технология должна обладать единой системой документирования процесса построения скоринговых моделей. Технология должна предоставлять возможность корректировки модели, как по всему портфелю, так и по высокорисковым диапазонам отдельно, с минимальной частотой 1 раз в год.

Использование технологии кредитного скоринга в целях управления портфелем проблемных кредитов является существенным конкурентным преимуществом. Снижение затрат на взыскание и, в особенности, сокращение срока принятия решения позволяет банку оперативно управлять проблемными кредитами и, частично, предотвращать их появление.

Для успешного внедрения технологии использования кредитного скоринга для работы с проблемной задолженностью необходимо, во-первых, внедрить первичную систему скоринга - скоринг кредитоспособности (данный этап Сбербанк России прошел). Во-вторых, наработать и сохранить статистические данные по работе с проблемной задолженностью в период экономического роста и в кризисных условиях. В-третьих, использовать для анализа и скоринга информацию из внешних источников - черные списки, бюро кредитных историй и т.п.

Развитие коллекторского бизнеса за рубежом привело к созданию множества компаний, специализирующихся на возврате долгов. Классификация коллекторских агентств представлена на рисунке 3.7.

Рис. 3.7. Классификация коллекторских компаний

Исследование коллекторской деятельности позволило нам классифицировать коллекторские компании, действующие за рубежом с учетом их преимуществ и недостатков:

1. Юридические - агентства, созданные на базе сильных юридических фирм, являющиеся по существу одним из отделов этих фирм;

2. Банковские - агентства, фактически являющиеся продолжением собственной СЭБ банка и обслуживающие свой банк или группу дружественных банков;

3. Специализированные - агентства, изначально созданные для возврата долгов сторонним организациям

Изучив зарубежный опыт коллекторского бизнеса, предлагаем Сберегательному Банку России создать коллекторскую службу и внедрить ее в структуру банка, с целью увеличения уровня доходности кредитного портфеля банка.

Классификация коллекторских компаний позволяет определить свой выбор на агентствах федерального и регионального уровня. Обосновать свой выбор предлагается законностью данного вида деятельности.

Проект федерального закона «О деятельности по взысканию просроченной задолженности физических лиц»разработан c целью установления правового регулирования деятельности лиц, осуществляющих взыскание просроченной задолженности, в том числе на профессиональной основе. Законопроектом предусматривается подтверждение правомерности уступки прав (требований), возникших из кредитных договоров, третьим лицам.