Управление рисками в коммерческом банке на примере АКБ "Новокузнецкий муниципальный банк"

25361

31804

22297

125,41

70,11

В том числе

3.1. Неполученные проценты по межбанковским кредитам и прочим размещенным средствам, списанным с баланса кредитной организации

0

0

0

0,00

0,00

3.2. Неполученные проценты по кредитам и прочим размещенным средствам (кроме межбанковских), предоставленным клиентам, списанным с баланса кредитной организации

25361

31804

22297

125,41

70,11

4. Задолженность по основному долгу, списанная из-за невозможности взыскания

39995

43630

44219

109,09

101,35

В том числе

4.1. Задолженность по межбанковским кредитам, списанная за счет резервов на возможные потери

0

0

0

-

-

4.2. Задолженность по кредитам (кроме межбанковских), списанная за счет резервов на возможные потери

32993

36544

40277

110,76

110,22

4.3. Долги, списанные в убыток

7002

7086

3942

101,20

55,63

Анализ таблицы 7 показал, что объем обеспечения, принятого банком, к 2011 году снизился на 26,97%. Такое снижение происходит в основном за счет снижения объема имущества принятого в залог. Это является негативным фактором, так как это являются одним из наиболее надежных форм обеспечения. Также на снижение объема обеспечения влияет уменьшение полученных гарантий и поручительств на 29,78%. Этот вид обеспечения является наименее качественным из-за возможного дефолта гаранта или поручителя. Доля ценных бумаг в общем объеме обеспечения наиболее значительна - 56,18% в 2011 году и 52,06% в 2010 году. Увеличение объема средств по счету 91414 происходит одновременно с увеличением объема кредитного портфеля, выданного частным лицам.

Задолженность по процентным платежам по основному долгу, списанная за баланс из-за невозможности взыскания, выросла с 2010 по 2011 года на 29,89%.

Задолженность по основному долгу, списанная из-за невозможности взыскания, возросла с 2009 по 2010 год на 9,09%, и на 1,35% с 2010 по 2011 год.

Видно, что банк проводит политику «очищения» кредитного портфеля от некачественных кредитов путем списания задолженности по процентным платежам за баланс в течение всего рассматриваемого периода. Что касается просроченных платежей по основному долгу, сумма также списывается за баланс с 2009 по 2010 год. Однако к 2011 году, несмотря на огромный рост просрочки, банк снизил объемы задолженности, списанной за баланс и в убыток, что можно рассматривать как некачественную работу с проблемной задолженностью.

Оценка структуры кредитного портфеля по характеру деятельности заемщика.

Анализ структуры кредитных вложений по категориям заемщиков важен в том отношении, что для снижения рисков кредитный портфель необходимо дифференцировать как по отраслевой принадлежности заемщиков, так и по форме собственности.

Рассмотрим структуру кредитного портфеля по характеру деятельности заемщиков (таблица 8). Также представить на рисунке структуру кредитного портфеля (рисунок 9).

Таблица 8 - Структура кредитного портфеля по характеру деятельности заемщиков

Показатель	Сумма, тыс. руб.	Темп роста, в процентах
	2009	2010	2011	2010/2009	2011/2010
1. Кредитный портфель - всего	7 787 867	8 273 008	9 584 574
В том числе
1.1. Межбанковские кредиты	208	1074	22065	516,35	2054,47
1.2. Кредиты, предоставленные физическим лицам - индивидуальным предпринимателям	121 774	36 102	27 862	29,65	77,18
1.3.Кредиты, предоставленные физическим лицам	2 020 818	2 656 627	4 716 319	131,46	177,53
1.4.Кредиты, предоставленные юридическим лицам	5 645 067	5 579 205	4 818 328	98,83	86,36
1.5.Кредиты, предоставленные физическим лицам - нерезидентам	0	0	0
Структура, в процентах
2.Всего кредитный портфель	100	100	100	-	-
2.1. Межбанковские кредиты	0,003	0,01	0,23	-	-
2.2.Кредиты, предоставленные физическим лицам - индивидуальным предпринимателям	1,56	0,44	0,29	-	-
2.3.Кредиты, предоставленные физическим лицам	25,95	32,11	49,21	-	-
2.4.Кредиты, предоставленные юридическим лицам	72,49	67,44	50,27	-	-
2.5.Кредиты, предоставленные физическим лицам-нерезидентам	0	0	0	-	-

Рисунок 9 - Динамика структуры кредитного портфеля с 2009г. по 2011 г.

Анализ структуры кредитных вложений показал, что наибольшую долю в кредитном портфеле банка АКБ НМБ ОАО занимают кредиты, предоставленные физическим лицам (25,95%, 32,11% и 49,21% в 2009, 2010, 2011 годах соответственно) и кредиты, предоставленные юридическим лицам (72,49%, 67,44% и 50,27% в 2009, 2010, 2011 годах соответственно). С позиций качества проработки кредитных программ и особенно организации кредитного процесса такая большая доля кредитов гражданам достаточно сомнительна, но она говорит о стабильной клиентуре и доверии населения. Сумма предоставленных кредитов растет с 2010 по 2011 год на 77,53%.Объемы кредитования населения увеличился в 2011 году. Анализ показал, что кредиты, предоставляемые юридическим лицам также обладает большей долей в кредитном портфеле, но с 2009 по 2011 значительно уменьшается его доля в портфеле с 72,49% до 50,27%.

На третьем месте - кредиты, предоставленные физическим лицам - индивидуальным предпринимателям. Наблюдается снижение и их доли в кредитном портфеле приблизительно на 0,15% к 2011 году. В абсолютном выражении объем кредитов, предоставленных индивидуальным предпринимателям, уменьшился на 70,35% к 2010 году и уменьшается к 2011 году на 22,82%.

Банк наращивает объемы межбанковского кредитования. Доля межбанковских кредитов в 2011 году составила 0,23%.Сумма выданных межбанковских кредитов растет. В 2009 году на межбанковское кредитование было предоставлено 208 тыс.руб., в 2010 - 1074 тыс. руб., а в 2011 - уже 22065 тыс. руб.

Анализ показал, что банк ориентирован в основном на розничное кредитование, однако наращивает темпы межбанковского кредитования.

Анализ просроченных платежей по кредитам.

Проведем оценку просроченной задолженности по субъектам кредитования (таблица 9).

Таблица 9 - Анализ просроченных платежей по каждому виду выданных кредитов

Показатель	Сумма, тыс. руб.	Темп роста, в процентах
	2009	2010	2011	2010/2009	2011/2010
1. Просроченная задолженность	91225	203293	205315	222,85	100,99
В том числе
1.1. По кредитам, предоставленным физическим лицам - индивидуальным предпринимателям	543	6143	639	1131,31	10,40
1.2. По кредитам, предоставленным физическим лицам	85563	190 833	197 463	223,03	103,47
1.3. По кредитам, предоставленным юридическим лицам	5119	6 317	7213	123,40	114,18
Доля просроченных платежей в общей сумме просроченной задолженности и в сумме выданных кредитов по группам заемщиков, в процентах
1. Просроченная задолженность	100	100	100	-	-
В том числе
1.1. По кредитам, предоставленным физическим лицам - индивидуальным предпринимателям	0,45	17,02	2,29	-	-
	0,60	3,02	0,31
1.2. По кредитам, предоставленным физическим лицам	4,23	7,18	4,19	-	-
	93,79	93,87	96,18
1.3. По кредитам, предоставленным юридическим лицам	0,09	0,11	0,15	-	-
	5,61	3,11	3,51

На рисунке 10 наглядно представлена просроченная задолженность по видам выданных кредитов с 2009г. по 2011г.

Рисунок 10 - Просроченная задолженность по видам кредитов с 2009г. по 2011 г.

Анализ показал, что просроченные платежи по кредитам растут огромными темпами вне зависимости от объекта кредитования в 2010 году. Темп прироста просрочки составляет в среднем от 100 до 300%. К 2011 году ситуация кардинально меняется. Увеличилась просроченная задолженность как по юридическим лицам на 14,18%, так и физическим лицам на 3,47%.

Наибольшую долю в общей сумме просроченных платежей занимает просроченная задолженность физических лиц - 93,79%, 93,87% и 96,18% в 2009, 2010 и 2011 годах соответственно. Доля просроченной задолженности физических лиц в общей сумме выданных кредитов растет на 2,39%. Просроченная задолженность индивидуальных предпринимателей занимает от 0,60% до 0,31% с 2009 по 2011 год в общей сумме просроченной задолженности. Что касается доли в общей сумме выданных им кредитов, то здесь тенденция следующая - от 0,45 до 2,29% за период.

В целом, ситуация с просроченной задолженностью в банке остается неудовлетворительной.

2.3.2 Анализ рискованности кредитного портфеля

В отечественной банковской практике чаще всего проводится лишь собственный анализ качества кредитного портфеля, основанный на определении совокупности финансовых коэффициентов, оказывающих на него непосредственное влияние. Данные коэффициенты рассматриваются в динамике и в сопоставлении друг с другом.

Оценка качества кредитного портфеля банка может производиться на основе расчета ряда относительных показателей и коэффициентов по определенным направлениям анализа.

Оценка рискованности кредитной деятельности банка.

Показатели данной группы позволяют определить уровень риска кредитного портфеля банка, его динамику (рост, сокращение, стабилизацию), а также качество кредитного портфеля с позиции риска [28].

Коэффициент покрытия (показатель средней степени кредитного риска).

Кп = , (1)

где РВПС - резервы на возможные потери по ссудам,

КП - объем кредитного портфеля.

Коэффициент показывает, какая доля резерва приходится на один рубль кредитного портфеля и позволяет оценить рискованность кредитного портфеля [12].

Показатель степени защиты банка от совокупного кредитного риска.

Кз = (2)

где СС - собственный средства (капитал) банка.

Чистый кредитный портфель.

ЧКП = КП - РВПС (3)

Показатель позволяет определить, какой объем размещенных кредитов вернется банку при наихудших обстоятельствах.

Коэффициент чистого кредитного портфеля.

Кчкп = (4)

Рост коэффициента положительно оценивает банк и свидетельствует как о снижении кредитного риска, так и о росте доходности банковских кредитных операций.

Оценка «проблемности» кредитного портфеля.

Она позволяет провести раннюю диагностику «проблемной части» кредитного портфеля. В данном случае под проблемной частью кредитного портфеля будет пониматься наличие в портфеле просроченных кредитов и безнадежных к взысканию ссуд.

Коэффициент просроченных платежей.

Кпр = , (5)

где Пр - сумма просроченного основного долга.

Увеличение коэффициента в динамике свидетельствует о неэффективной политике банка в части сопровождения кредитной сделки.

Коэффициент невозврата основной суммы долга.

Кн = , (6)

где ОДнв - основной долг, списанный из-за невозможности взыскания.

Показатель характеризует процент списанных ссуд. Критериальное значение обычно составляет 1,5%.

Оценка обеспеченности кредитных вложений.

Позволяет определить достаточность и качество принятого банком обеспечения от клиентов-заемщиков по предоставленным кредитам

Коэффициент обеспечения.

Коб = , (7)

где Об - сумма обеспечения, принятого банком.

Коэффициент позволяет оценить насколько возможные убытки, связанные с невозвратами кредитов, покрыты залогами, гарантиями и поручительствами третьих лиц. Рекомендуемое значение показателя: Коб?100%

Коэффициент имущественного обеспечения.

Ки = (8)

где И - объем принятого имущества в залог.

Данный коэффициент отражает уровень покрытия обеспечением кредитных вложений в случае их невозврата наиболее стабильным видом обеспечения - имуществом. Желаемое значение показателя: Ки?100%, но он не должен быть менее 0,5 (50%) [29].

Нормативы, отражающие уровень кредитного риска банка.

Норматив Н6 - максимальный размер риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков. Ограничивает кредитный риск банка в отношении одного заемщика или группы связанных заемщиков и определяет максимальное отношение совокупной суммы кредитных требований к ним к собственному капиталу банка. При расчете используется формула.

Н6 = , (9)

где Крз - совокупная сумма кредитных требований банка к заемщику или группе связанных заемщиков,

СК - собственный капитал банка.

Банк России установил, что данное соотношение не может быть больше 25%.

Норматив Н7 - максимальный размер крупных кредитных рисков. Ограничивает совокупную величину крупных кредитных рисков к размеру собственного капитала банка.

Н7 = , (10)

где - определенный с учетом взвешивания на коэффициент риска, установленный в отношении соответствующего актива, крупный кредитный риск,

СК - собственный капитал банка.

Коммерческий банк, осуществляя кредитную деятельность, должен исходить из того, что данное соотношение не может быть более 800% от собственного капитала.

Норматив Н10.1 - совокупная величина риска по инсайдерам банка. Данный норматив ограничивает совокупный кредитный риск банка в отношении всех инсайдеров, к которым относятся физические лица, способные воздействовать на принятие решения о выдаче кредита банком. Норматив рассматривается следующим образом.

Н10.1 = , (11)

где - величина i-го кредитного риска к инсайдеру банка,

СК - собственный капитал банка.

Коммерческий банк, осуществляя кредитования инсайдера, должен исходить из того, что величина данного соотношения не может превышать 3% от собственного капитала банка [11].

Произведем расчет и оценку коэффициентов, характеризующих степень риска кредитного портфеля и степень защиты банка от риска (таблица 10).

Таблица 10 - Расчет основных коэффициентов, характеризующих качество кредитного портфеля банка в процентах

Коэффициент	Значение
	2009	2010	2011
Кп	6,49	8,43	8,64
К3	33,10	45,61	48,67
ЧКП, в тыс. руб.	7282548	7575312	8756850
Кчкп	93,51	91,57	91,36
Кпр	1,17	2,46	2,14
Кн	0,51	0,53	0,46
Коб	93,73	89,41	56,36
Ки	16,59	22,09	12,10
Н6	22,7	23,1	21,0
Н7	347,3	392,9	286,4
Н10.1	1,7	2,7	2,1

Расчет коэффициентов кредитного риска выявил определенные проблемы банка, касающиеся управления кредитным портфелем и риском кредитного портфеля.

Прежде всего, виден рост коэффициента покрытия с 6,49 до 8,64%. Увеличение данного показателя является отрицательной стороной деятельности банка, так как свидетельствует об увеличении риска. Рост коэффициента в динамике происходит за счет увеличения суммы резерва на возможные потери по ссудам. Такая причина негативно оценивает кредитную деятельность банка.

Показатель степени защиты банка от совокупного кредитного риска увеличивается в динамике, так как величина собственных средств банка растет меньшими темпами, чем величина вновь созданных резервов на возможные потери по ссудам.

Чистый кредитный портфель банка увеличивается за рассматриваемый период с 7282548 до 8756850 тыс. руб., что в процентном выражении составляет 20,24%. Рост объема чистого кредитного портфеля позитивно оценивает кредитную деятельность. Однако для полной оценки следует проанализировать коэффициент чистого кредитного портфеля. Динамика показывает снижение доли чистого портфеля на один рубль совокупного кредитного портфеля с 93 до 91%, что может свидетельствовать о росте кредитного риска.

Рост абсолютной величины ЧКП на фоне снижения Кчкп негативно оценивает деятельность банка с точки зрения подходов к отбору заемщиков, так как свидетельствует о том, что банк наращивает кредитный портфель более высокими темпами, чем малорискованные кредиты, т.е. можно сказать, что кредитный портфель возрастает в этом случае за счет рискованных кредитных размещений.

Увеличение коэффициента Кпр с 1,17 до 2,14% свидетельствует о неэффективной политике банка в части сопровождения кредитной сделки. Изменение величины коэффициента происходит за счет увеличения суммы просроченного основного долга более быстрыми темпами, чем сумма кредитного портфеля.

Коэффициент имущественного обеспечения кредитного портфеля ниже нормативного значения и к тому же имеет тенденцию к постоянному снижению. Этот фактор является негативным, так как имущество - наиболее стабильный вид обеспечения.

Банк соблюдает все нормативы Центрального Банка. Динамика их нестабильна, связана с финансовым кризисом.

Таким образом, в итоге данного исследования можно сделать выводы о совокупном банковском риске. Так как коэффициенты покрытия, просроченных платежей, невозврата увеличивают свои величины в динамике, а коэффициент обеспечения снижается, то делается вывод о росте кредитного риска в процессе ведения банком кредитной деятельности.

2.3.3 Анализ качества управления кредитным портфелем

В эту группу показателей входит оценка уровня доходности кредитного портфеля, кредитной активности банка и качества управления кредитным портфелем.

Оценка кредитной активности банка

В первую очередь необходимо рассчитать показатели, характеризующие кредитную активность банка. Рассчитаем коэффициенты кредитной активности банка и проведем их оценку (таблица 11).

Таблица 11 - Оценка кредитной активности банка

Коэффициент	Значение
	2009	2010	2011
Ука	84,87	75,61	82,71
Коп	-	90,26	108,11
Ка	74,07	66,85	72,28
Кск	581,92	577,36	572,81

Расчет коэффициентов показал снижение доли кредитного сегмента в активах на 7,12% в 2010 году и ее увеличение в 2011 году на 5,43%. Это означает снижение кредитной активности банка в 2010 году и ее повышение в 2011 году. Показатель за весь период исследования намного превышает рекомендуемый уровень 39-40%.

Общий уровень кредитной активности также падает в 2010 году, не достигая оптимального значения, но возрастает в 2011 на 7,1%. Такая тенденция связана с общей экономической стагнацией и падением объемов кредитования в 2010 году и с оживлением в 2011 году.

Значение коэффициента Ка говорит об «агрессивной» кредитной политике банка в течение всего рассматриваемого периода, так как его значение более 70%.

Показатель соотношения кредитных вложений к собственным средствам банка в несколько превышает нормативное значение (581,92% в 2009 году, 577,36% в 2010 году, 572,81% в 2011 году), что говорит о большой рискованности кредитной политики банка.

Анализ данных показателей говорит о достаточно рискованной кредитной деятельности банка.

Оценка кредитного портфеля по уровню доходности.

Поскольку целью функционирования банка является получение максимальной прибыли при допустимом уровне рисков, доходность кредитного портфеля является одним из критериев оценки его качества [29]. Количественная оценка доходности ссудного сегмента кредитного портфеля может быть произведена (таблица 12).

Произведем расчет данных показателей и сведем их в таблицу 12.

Таблица 12 - Расчет коэффициентов доходности кредитных вложений

Коэффициент	Значение
	2009	2010	2011
К1	2,48	3,13	3,83
К2	14,44	18,06	21,93
К3	2,65	3,42	4,19
К4	17,73	17,97	14,42

Анализ коэффициентов доходности кредитных вложений банка АКБ НМ ОАО показал увеличение в динамике всех показателей доходности, кроме реальной доходности кредитных вложений.

Коэффициент К1 вырос с 2,48 до 3,83%, его значение выше нормативного. Банк наращивает прибыльность кредитного портфеля.

Также происходит значительный рост коэффициента К2 с 2009 по 2011 год на 7,49%. Значение коэффициента значительно выше норматива, что означает большую долю процентной маржи в капитале банка.

Коэффициент К3, характеризующий рентабельность кредитных вложений, также в динамике показывает рост и превышение нормативного значения.

Реальная доходность кредитных вложений снижается к 2011 году на 3,55% по сравнению с 2010, а в с 2009 по 2010 год наблюдается небольшое увеличение данного показателя на 0,24%.

Таким образом, очевидно, что банк ориентирован на получение максимальной прибыли, несмотря на довольно высокий уровень риска кредитных вложений, который увеличивается в динамике за рассматриваемый период.

Оценка качества управления кредитным портфелем.

Очень важно, чтобы предоставляемые банком кредиты возвращались в установленные договорами сроки или банк имел бы возможность продать ссуды или их часть, благодаря их качеству и доходности. Коэффициенты, характеризующие качество управления кредитным портфелем, представлены в таблице 13. Сведем расчет коэффициентов качества управления кредитным портфелем в таблицу 13.

Таблица 13 - Расчет коэффициентов качества управления кредитным портфелем

Коэффициент	Значение
	2009	2010	2011
К5	0,87	1,64	1,55
К6	1,17	2,46	2,14
К7	109,47	93,85	109,60
К8	98,83	97,54	97,86
К9	126,35	159,91	187,19

Расчеты показали увеличение коэффициента К5 почти в 3 раза, что связано с ростом просроченных кредитов. Однако его значение остается в пределах нормы. Возможно, на это влияет некорректный учет доли «неработающих» кредитных вложений.

Рост коэффициента К6 также связан с ростом кредитных вложений, не приносящих доход, большими темпами, чем общая сумма кредитных вложений.

Коэффициент К7 больше нормативного значения, что является негативным фактором, так как говорит о том, что объем размещаемых средств во много раз превышает объем привлекаемых средств.

Доля качественных кредитов снижается на 0,97% за рассматриваемый период. Такое снижение является негативным фактором.

Показатель, характеризующий степень покрытия возможных убытков от невозвратов, имеет устойчивую динамику к увеличению рост с 2009 по 2010 год на 33,56%, и с 2010 по 2011 год на 27,28%.

В целом, качество управления кредитным портфелем и кредитным риском банка можно назвать удовлетворительным.

3. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ В АКБ НМБ ОАО

3.1 Обоснование необходимости внедрения мероприятий по совершенствованию системы управления кредитным риском в АКБ НМБ ОАО

Основным источником возникновения кредитного риска в АКБ НМБ ОАО являются операции кредитования юридических лиц и кредитование физических лиц.

В части управления кредитными рисками Банк придерживается консервативных подходов, применяет методы и процедуры, соответствующие требованиям регулирующих органов и с учетом результатов стресс-тестирования.

Для снижения риска возможных потерь Банк осуществляет всестороннюю оценку заемщиков, которая включает в себя использование скоринга, анализ финансового положения, кредитной истории, структуры сделки, целей кредитования, а также оценку качества предлагаемого обеспечения и соответствие всех необходимых юридических документов заемщиков требованиям законодательства.

На основании анализа финансового положения, результатов работы скоринговых моделей с учетом имеющихся обязательств Банком рассчитываются лимиты кредитования, которые формируют приемлемый уровень риска на конкретного заёмщика.

Одним из основных механизмов ограничения риска является система лимитов.

Минимизация кредитных рисков достигается также за счет страхования, использования различных форм обеспечения и поручительств, диверсификации кредитного портфеля по видам продуктов и отраслям.

В целях управления кредитным риском Банк осуществляет постоянный контроль структуры портфеля ссуд и их качественного состава. Одним из количественных показателей оценки качества портфеля являются формируемые резервы.

Тем не менее, несмотря на активную всестороннюю работу по минимизации кредитного риска, просроченная задолженность растет быстрее, чем объем кредитов, выданных АКБ НМБ ОАО.

Так, с 2009 по 2010 год темп роста кредитных вложений составил 106,23%, просроченной задолженности - 222,85%. С 2010 по 2011 год темп роста кредитных вложений - 115,85%, просроченной задолженности - 100,99%.

Доля просроченной задолженности в кредитных вложениях увеличивается за весь рассматриваемый период (рисунки 11, 12, 13).

Рисунок 11 - Доля просроченной задолженности в кредитных вложениях АКБ НМБ ОАО за 2009 год



Рисунок 12 - Доля просроченной задолженности в кредитных вложениях АКБ НМБ ОАО за 2010 год

Рисунок 13 - Доля просроченной задолженности в кредитных вложениях АКБ НМБ ОАО за 2011 год.

Просроченная задолженность в 2011 году составила уже 2,10% от кредитного портфеля и продолжала расти. Рост просрочки АКБ НМБ ОАО обеспечивают, в первую очередь, ссуды, которые уже были проблемными - все большая часть их тела долга становится просроченной.

Соответственно, банк продолжает наращивать объемы резервов на возможные потери по ссудам. Если в 2009 году сумма отчисляемых резервов была равна 505 319тыс. руб., то в 2011 - уже 827 724тыс. руб.

Наибольшее значение имеет просроченная задолженность по ссудам, выданным юридическим лицам и физическим лицам. Так, темпы роста просроченной задолженности по кредитам, выданным физическим лицам, составляли 223,03% с 2009 по 2010 год. С 2010 по 2011 год темпы роста несколько снижаются - 103,47%.

Таким образом, наиболее рискованными вложениями являются кредиты, предоставленные физическим лицам и юридическим лицам.

Следовательно, мероприятия по минимизации риска необходимо предлагать по двум направлениям:

1) минимизация риска, связанного с кредитованием юридических лиц;

2) минимизация риска, связанного с кредитованием физических лиц.

В рамках первого направления рекомендуется провести следующие мероприятия:

- совершенствовать методику оценки кредитоспособности на основе оценки внутренних рейтингов (IRB-система);

- ужесточить требования к залогу;

- для привлечения большего количества добросовестных клиентов понизить ставку по кредитам малому и среднему бизнесу до 18%.

В рамках второго направления банку рекомендуется внедрить систему предотвращения мошенничества в розничном кредитовании - Fraud Prevention Servise (FPS).

Банк успешно проводит работу по улучшению качества кредитного портфеля с уже имеющейся просроченной задолженностью: реструктуризация ссуд, продажа проблемных кредитов коллекторским агентствам, секьюритизация дефолтных кредитов (в частности ипотечного портфеля). Однако данные процедуры не решают проблемы появления просроченной задолженности. Поэтому наиболее важным направлением совершенствования системы управления кредитным риском может стать минимизация риска уже на этапе его оценки: совершенствование методик кредитоспособности, борьба с мошенничеством в кредитовании, ужесточение требований к залогу и вместе с тем более лояльное установление цены за пользование кредитом добросовестным заемщикам.

3.2 Описание мероприятий по совершенствованию системы управления кредитным риском при кредитовании юридических лиц и расчет их эффективности

Основным мероприятием для снижения риска при кредитовании юридических лиц может стать совершенствование методики оценки кредитоспособности на основе внутренних рейтингов (IRB - Internal Rating Based Approach).

Подход на основе внутренних рейтингов позволяет банку более гибко оценить кредитные риски. Кредитный рейтинг - это интегральный показатель результатов анализа как количественной информации, так и качественной, которая не может быть представлена в цифровом выражении. Одним из преимуществ подхода является раздельная последовательная оценка ожидаемых потерь (резервов) и неожиданных потерь (требований к капиталу банка).

В рамках базового IRB-подхода банкам предоставляется использовать собственные модели только для оценки вероятности дефолта (PD - Probability of Default) заемщиков. Переход к продвинутому IRB-подходу позволит банку применять собственные модели для оценки основных рисковых параметров, необходимых для оценки требования на экономический капитал.

Среди базовых рисковых параметров, каждый из которых является случайной величиной, Базельский комитетет выделяет несколько параметров.

Среднегодовая вероятность дефолта и Рейтинг заемщика. PD является вероятностью того, что кредит не будет выплачен, то есть произойдет дефолт. В соответствии с Базель II под дефолтом понимается невозврат или просрочка основной суммы долга или процентов. Дефолт конкретного должника является произошедшим, когда имело место хотя бы одно из следующих событий:

1) банк считает, что должник не в состоянии погасить свои кредитные обязательства перед банком, без принятия таких мер, как реализация обеспечения;

2) должник более чем на 90 дней просрочил погашение любых существенных обязательств перед банком.

Вероятность дефолта рассчитывается для каждого заемщика в отдельности либо в целом по портфелю ссуд. Существует много моделей, позволяющих рассчитать PD, исходя из имеющейся информации. Можно выделить три основных класса: структурные модели, модели сокращенной формы и кредит-скоринговые модели. Первые два подхода основаны на рыночных данных (стоимость акций, доходность облигаций), поэтому не применимы к большей части стандартных заемщиков российских банков. Наибольший интерес представляют кредит-скориноговые модели, в результате использования которых каждому заемщику присваивается рейтинг, характеризующий его способность погасить свои обязательства перед банком.

Экспозиция под риском (EAD - Exposure at Default) - представляет собой оценку суммы, подвергаемой риску, то есть части кредита, которая теряется в случае дефолта. При расчете необходимо учитывать следующие факторы: во-первых, задолженность по ссуде может колебаться с течением времени, поэтому необходимо уметь оценивать ее значение в момент возникновения дефолта. Во-вторых, наличие высоколиквидного обеспечения позволяет снизить EAD, так как его реализация позволяет быстро вернуть часть потерянного кредита. Однако оставшуюся часть ссуды вряд ли удастся вернуть полностью.

Средне ожидаемая доля потерь средств в случае дефолта (LGD - Loss Given Default) обычно рассчитывается в процентах от EAD. LGD как раз и является оценкой той части EAD, которая будет безвозмездно потеряна, если произойдет дефолт.

Результаты внедрения IRB-системы в иностранных банках показывают, что квалифицированная классификация заемщиков согласно внутренним кредитным рейтингам позволяет ввести формализованную технологию оценки кредитного риска на всех этапах процесса кредитования (как при первичном анализе кредитной заявки, так и при текущем мониторинге ссуды). Это дает банку ряд преимуществ, позволяющих, в частности:

- определить кредитный рейтинг заемщика в соответствии с мировой практикой;

- ускорить процесс рассмотрения и анализа кредитной заявки;

- улучшить дисциплину выдачи кредитов;

- сформировать структуру требований к обеспечению;

- применять как качественную, так и количественную оценку заемщика;

- выявить наиболее рисковых заемщиков и сформировать дополнительные требования к лимитам;

- определить обоснованную величину резерва средств по каждому кредиту;

- оценить возможные потери для банка, связанные с невозвратом кредитов;

- определить рентабельность собственного капитала, аллокированного на каждого заемщика или группу заемщиков;

- контролировать полный риск кредитного портфеля, влияющий на рейтинг банка.

Стоимость создания практичной IRB системы включает оплату услуг аналитика, разработавшего рейтинговую модель и средства на построение IT-платформы. Применение усовершенствованного подхода потребует затрат в размере от $100 тыс. до $180-200 млн. в зависимости от масштаба и степени развития системы риск-менеджмента банка.

При одной и той же кредитной марже банка (валовой доходности от кредитования) можно измерить разницу между доходностью портфеля, сформированного с помощью IRB и портфеля, сформированного с помощью слабой системы оценки кредитоспособности заемщика.

Вследствие невозможности адекватно учитывать малозначимые детали, допустим, что:

- оценена емкость кредитного бизнеса в определенной сумме;

- банк использует несовершенную рейтинговую систему в виде простого андеррайтинга и собирается улучшать качество принимаемых решений с помощью IRB-технологии;

- банк получает прибыль за счет фиксированной маржи в процентах годовых, а убыток - вследствие дефолтности одобренных клиентов (в процентах годовых).

Прежде всего, необходимо определить мощность (эффективность) новой системы. Наиболее общеупотребительный в риск-менеджменте подход к оценке рейтинговой системы - это построение ROC-кривой по историческим данным сопоставления рейтингов будущих (но состоявшихся) событий дефолт/не дефолт. Исходными данными для построения ROC-кривой является множество выданных ссуд выделенного подпортфеля, для которых определены значения рейтинга. Ссуды размечается на «плохие» и «хорошие». «Плохими» считаются ссуды, у которых по заемщику в течение стандартного горизонта 1 год (а также, возможно, 2,3, и более лет) с даты расчета рейтинга наступил дефолт.

Мощность рейтинговой системы измеряется с помощью меры (называется коэффициент Jini или Accuracy Ratio, AR), которая указывает, насколько рейтинговая модель способна различать заемщиков на «плохих» и «хороших».

В литературе приводится следующая экспертная шкала для значений AR, рассчитанная на годовом горизонте риска, по которой можно судить о качестве модели (таблица 14).

Таблица 14 - Общепринятая оценка качества рейтинговой модели по значению индекса AR

Интервальная AR, в процентах	Качество модели	Значимость для управления рисками
80 и выше	Отличное	Рейтинговая система позволяет автоматизировать процесс принятия решений по кредитным сделкам, резервам по ссуде и аллокации капитала
60-80	Очень хорошее
40-60	Хорошее	Результат рейтингования должен иметь определяющий вес в процессе принятия решения по кредитным сделкам. Резервирование и аллокация капитала могут осуществляться в соответствии с критериями, опирающимися на значения рейтинга
20-40	Среднее	Рейтинг, рассчитанный в системе оценки кредитоспособности, может рассматриваться только как информативный (справочный). Резервирование и аллокация капитала должны использовать стандартные критерии (ЦБ РФ, стандартизированный Базель II), ставки резервирования могут быть дифференцированы с учетом значения рейтинга.
20 и ниже	Неудовлет-ворительное	Оценочный рейтинг в процессе принятия решения не участвует. Резервирование и аллокация капитала должны использовать стандартные критерии (ЦБ РФ, стандартизированный Базель II)

Опыт показывает, что достижимыми уровнями для коэффициентов мощности внутренней рейтинговой системы банка будут 50-60%. Мощность существующей сейчас в банке системы оценки кредитоспособности заемщиков равна 20%. Возможно увеличить эффективность системы до рекомендуемых 50%.

Наглядное сравнение двух систем по выпуклости ROC-кривой и по показателю AR можно отразить графически (рисунок А1, приложение А).

Вероятность дефолта (PD) при заданном значении рейтинга будет определяться видом ROC-кривой - чем она более выпуклая, тем зависимость вероятности дефолта от рейтинга более явная при фиксированной средней дефолтности <PD> по потоку клиентов, обращающихся в банк за кредитом (рисунок А2, приложение А).

Оценим отдачу от улучшения системы оценки заемщиков на основе внутренних рейтингов.

Предположим, что поток клиентов банка обеспечивает возможность размещения средств на сумму, равную единице (в реальном выражении это может быть миллион, миллиард и т.д.). Тогда максимальный потенциальный годовой доход от размещения будет равен марже - М. Если в результате применения минимальных требований к рейтингу отклоняется доля X заемщиков, то доход падает до уровня М - хЧM. Кроме того, среди одобренных заемщиков можно ожидать потери, равные доле дефолтных заемщиков среди оставшейся 1 - х части. Эта доля принесет убыток на весть номинал размещения. Потенциальный доход может быть определен по формуле 12.

P = M - xЧM - PDx, (12)

где Р - потенциальный доход;

хЧМ - упущенная выгода от отсечения;

PDх - уровень дефолтов среди одобренных заемщиков.

Окончательные выводы об эффективности инвестирования в улучшение системы оценки заемщиков можно сделать, проанализировав деятельность АКБ НМБ ОАО. Для этого нужно определить среднюю процентную маржу банка, потенциал размещения ссуд юридическим лицам в год и среднюю дефолтность по потоку клиентов.

Определим среднюю процентную маржу банка. Коэффициент процентной маржи был рассчитан во втором разделе. В 2009 году его значение было равно 2,48%, в 2010 году - 3,13%, в 2009 году - 3,83%. Средняя процентная маржа банка 3%.

Определим потенциал размещения ссуд среди юридических лиц. В 2009 году банк разместил среди юридических лиц кредиты на сумму 5 645 067 тыс. руб., в 2010 году - 5 579 205 тыс. руб., в 2011 году - 4 818 328 тыс. руб. За последних два года объем портфеля падает, но по прогнозам АКБ НМБ ОАО, он должен в 2011 году нарастить портфель на 15,26%. Таким образом, кредитный потенциал АКБ НМБ ОАО в 2012 году может составить 5 553 604 тыс. руб.

Качество отбора системы улучшается с 20% до 50%.

Данные об оптимальной доли отклоненных заемщиков для каждой модели и уровне дефолтов среди одобренных заемщиков получены экспертным путем на основе статистических данных.

Таблица 15 - Статистические данные об оптимальной доле отклоненных заемщиков и уровне дефолтов среди одобренных заемщиков

Показатель	Ожидаемая потеря по потоку клиентов (EDF)
	3%	4%	5%	6%
Соотношение риск/доходность (EDF/M)	0,6	0,8	1	1,2
Оптимальная доля отклоненных заемщиков (AR = 20%), в процентах	6,1	25,1	42,1	57,7
Оптимальная доля отклоненных заемщиков (AR = 50%), в процентах	20,6	28	34	39,1
Уровень дефолтов среди одобренных заемщиков («слабая» система), в процентах	57	66	73,9	81,4
Продолжение таблицы
Показатель	Ожидаемая потеря по потоку клиентов (EDF)
	3%	4%	5%	6%
Уровень дефолтов среди одобренных заемщиков («рабочая» система»), в процентах	33,8	37,8	41,49	44,72

Ожидаемые потери по потоку клиентов - юридических лиц составят в среднем 6% в год, по данным банка. На основе имеющихся данных рассчитаем экономический эффект от совершенствования методики (таблица 16).

Таблица 16 - Расчет прибыли от внедрения IRB

Показатель	Ожидаемая потеря по потоку клиентов (EDF)
	3% в год	4% в год	5% в год	6% в год
Оптимальный годовой доход (текущая модель), тыс. руб.	67 271	42 428	25177	13108
Оптимальный годовой доход (усовершенствованная модель), тыс. руб.	87 573	74613	64338	56089
Прибыль от улучшения IRB, тыс. руб.	20 302	32185	39161	42981

Таким образом, чем больше вероятность дефолта по потоку клиентов, тем эффективней работает улучшенная система. Максимальная эффективность от внедрения системы при средней ожидаемой дефолтности в 6% - 42 981 тыс. руб.

Затраты на внедрение системы - 100 тыс. долл. или 3020 тыс. руб. Окончательная эффективность может составить 39 961 тыс. руб.

При этом доля просроченной задолженности сокращается на долю сокращения дефолтов. Доля дефолтов среди одобренных заемщиков сократилась на 36,68%, значит, ожидаемые потери по потоку клиентов составят уже не 6%, а 3,8%. То есть, просроченная задолженность банка, благодаря уменьшению доли дефолтов, сократится на 2,2%.

Затраты на внедрение системы легко окупаются при существенных вложениях. Кроме того, помимо чистого дохода от уменьшения убытков, внедрение системы приносит дополнительный профит за счет повышения качества, прозрачности, управляемости и производительности всего кредитного бизнеса.

Также необходимо значительно ужесточить требования и к залоговому имуществу. В АКБ НМБ ОАО достаточно гибкий подход к залогам. У многих малых предприятий часто нет необходимого фиксированного залога в виде основных средств или недвижимости. Поэтому берутся во внимание оборотные средства, торговое оборудование, а по совсем небольшим кредитам размером. Для снижения кредитного риска банку можно предложить, например, увеличить дисконты при оценке залогов. Кроме того, банку нужно ограничить удельный вес товарного оборота в общей залоговой массе в качестве основного обеспечения по кредиту.

Внедрение методики оценки кредитоспособности на основе внутренних рейтингов для юридических лиц и ужесточение требований к залогу даст банку потенциал снижения процентной ставки по кредитам для привлечения огромного количества добросовестных клиентов.

Как было показано в третьем подразделе первого раздела данной работы, при завышенных процентных ставках добросовестные заемщики отказываются получать кредит, поскольку они знают, что не сумеют его вернуть. Напротив, безответственные и рисковые заемщики продолжают предъявлять спрос на кредиты.

В результате повышается вероятность, что банк осуществит неверный отбор заемщиков, тем самым повышается кредиторская задолженность.

Чем выше процентные ставки, тем больше вероятность, что будет выдан заведомо просроченный кредит. Чтобы избежать рисков, экономическая теория рекомендует банкам в условиях повышенной информационной асимметрии воздержаться от повышения процентных ставок.

Конкурентный рынок предлагает кредитование юридических лиц по ставке не более 18%.

В настоящее время в АКБ НМБ ОАО установились максимальные ставки по кредитам юридических лиц - до 25%. Поэтому необходимой мерой, при совершенствовании методики оценки кредитоспособности заемщиков и ужесточении требований к залогу, должно быть снижение процентной ставки по кредитам юридическим лицам до 18%.

Проверим оценку ожидаемой эффективности от снижения ставки по кредитам юридических лиц.

С учетом того, что кредитная маржа банка составляет 5%, рассмотрим, как привлечение новых клиентов и снижение ставки по кредиту повлияет на доходность организации.

Средний размер выданного кредита коммерческим организациям в банке составляет примерно 5 млн. рублей.

Расчет влияния изменения процентной ставки на доходы банка представлен в таблице 17.

Таблица 17 - Расчет влияния изменения процентной ставки на доходы банка

Показатель	Значение
Процентная ставка по кредиту, в процентах	28	26	24	22	20	18
Количество привлеченных клиентов, шт.	2	5	8	11	14	18
Сумма по привлеченным кредитам, тыс. руб.	10 000	25 000	40 000	55 000	70 000	90 000
Доход по привлеченным кредитам, тыс. руб.	500	1 250	2 000	2 750	3 500	4 500

Данные таблицы наглядно показывают, что дополнительное привлечение для организации кредитов за счет стимулирования их снижением процентной ставки только по одному заемщику, приводит к росту валовой прибыли на сумму 750 тыс. руб.

Исходя из динамики кредитования, темпы прироста кредитов, выданных юридическим лицам, в АКБ НМБ ОАО составляют (таблица 18):

Таблица 18 - Прирост кредитования юридических лиц

Показатель	Год
	2007	2008	2009	2010	2011	Прогноз 2011
Количество выданных кредитов, шт.	912	1 234	868	927	1073
Темп прироста, %	-	135,31	70,34	106,80	115,75	7,05

Средний темп прироста кредитования юридических лиц за последние четыре года составил + 7,05 %. С учетом этого, ожидаемый прогноз количества выданных кредитов в 2012 году может составить: 1073 шт. * 1,0705 = 1 148 ед., то есть рост кредитования за счет снижения процентной ставки может составить в 2011 году:

1148 - 1073 = + 75 кредитов

С учетом того, что дополнительное привлечение для организации кредитования за счет стимулирования их снижением процентной ставки только по одному заемщику, приводит к росту прибыли в итоге на сумму 750 тыс. руб., прирост прибыли составит:

75 * 750 тыс. руб. = 56 250 тыс. руб.

Таким образом, совокупный эффект от совершенствования системы оценки кредитоспособности на основе внутренних рейтингов и снижения процентной ставки составил 96 211 тыс. руб.

3.3 Описание мероприятия по совершенствованию системы управления кредитным риском при кредитовании физических лиц и расчет его эффективности

Для заемщиков - физических лиц в АКБ НМБ ОАО разработаны наиболее современные системы оценки риска. Банк внедрил новую технологию оценки рисков - risk-based pricing (RBP). Это математическая модель, позволяющая учитывать уровень риска клиента при расчете процентной ставки, действующая для кредитов наличными и кредитных карт. Также банк перешел на интегральный скоринг - модель, которая объединяет две составляющие: карту, построенную на анкетных данных и карту, построенную на данных кредитной истории заемщика. Действует система score based limit, подразумевающая установление лимита кредитного риска на заемщика с учетом вероятности дефолта.

Однако, при наличии такой разносторонней системы оценки кредитного риска заемщиков, вместе с ростом объемов кредитования физических лиц большими темпами продолжает расти и просроченная задолженность. Этот фактор может быть связан с самой политикой банка, который, по словам члена правления АКБ НМБ ОАО, смотрит на процесс управления рисками оптимистично - через разрешительную призму, а не запретительную, гонясь за прибылью.

Такой подход может привлечь недобросовестных заемщиков и способствовать учащению случаев мошенничества. По данным Ассоциации российских банков, потери связанные с мошенничеством в секторе целевого экспресс-кредитования в России - 4 млрд. рублей в год. Действия мошенников приносят не только прямые финансовые потери, но и ухудшают качество портфеля, увеличивают кредитные и репутационные риски. Пока банки не обмениваются информацией, они уязвимы для подобных атак, поскольку зачастую на принятие решения о кредитовании отводится всего 10-15 минут.

Поэтому одним из мероприятий может стать предложение банку подключиться к системе предотвращения мошенничества в розничном кредитовании - Fraud Prevention Servise (FPS), которой оперирует бюро кредитных историй «Эквифакс Кредит Сервисиз». К слову, в банке уже есть подобная система - Hunter, но преимущество FSP в том, что она позволяет объединить базы кредитных заявок неограниченного количества участников.

Система противодействия мошенничеству (FPS) - это сервис, предназначенный для решения задач предотвращения мошенничества и нарушений при кредитовании физических лиц в кредитных организациях. Цель использования FPS - оперативный (менее 30 сек.) поиск признаков мошенничества для отказа подозрительной кредитной заявки.

FPS имеет в своей основе механизм расчета правил на основании пула кредитных заявок с целью обнаружения несоответствий в информации, повторного ее применения и использования идентификационных данных со стороны мошенников.

Предпосылками использования FPS в АКБ НМБ ОАО могут являться:

1) быстрая выдача кредитов: одобрение розничного кредита происходит в течение короткого периода времени;

2) развитые мошеннические схемы: мошенники обычно выбирают несколько банков в качестве объектов атаки;

3) дополнительный набор информации: расширение базы кредитных заявок от других банков повышает эффективность алгоритмов идентификации мошенничества.

Основные преимущества системы:

1) использование информации со всего рынка для определения мошенничества (использование информации со всего рынка позволит получить полную картину по мошенническим действиям);

2) низкие расходы на внедрение и использование решения;

3) 10х-15х кратный экономический эффект от внедрения системы;

4) высокая эффективность борьбы с мошенничеством за счет постоянного обновления правил определения мошенничества по данным со всего рынка.

Внедрение системы FPS имеет прямой и косвенный эффект. Первый получается за счет снижения кредитных рисков, снижения доли одобренных мошенников, повышения качества кредитного портфеля и снижения резервов.

Второй обеспечивается за счет снижения привлекательности участника как объекта мошеннической атаки, повышения качества работы подразделений, снижения числа сотрудников банка, готовых пойти на сговор с мошенниками. Конкретные результаты работы FPS можно оценить уже в течение первых месяцев после внедрения.

Таким образом, данная система позволит не только пресекать одобрение кредитных заявок, поданных мошенниками. Также система может работать и на позитив. Например, если заявку подает родственник заемщика с хорошей кредитной историей, тогда это станет плюсом во время принятия решения, давать ему деньги или нет.

Проведем расчет эффективности внедрения системы выявления мошеннических операций для потребительского кредитования. Экономический эффект от внедрения системы можно рассчитать по формуле 13:

Э = Д-З, (13)

где Д - доход от внедрения системы;

З - затраты банка на внедрение системы.

Так как стоимость внедрения системы, по данным «Эквифакс Кредит Сервисиз» невелика, расходы на ее внедрение составят около 1 550 тыс. руб.

Объем кредитования населения за 2011 год вырос на 77,53%, то есть составил 4 716 319 тыс. руб. Допустим, что потребительский портфель банка будет расти такими же темпами и в 2011 году составит 8 372 881 тыс. руб.

Если предположить, что доля просроченных ссуд в потребительском портфеле банка не изменится и останется на уровне 2011 года, т.е. 3,47 % , то в 2012 году величина просроченных потребительских ссуд составит без внедрения системы: 8 372 881* 3,47/100 = 290 539 тыс. руб.

С внедрением системы величина просроченных ссуд банка, по данным бюро кредитных историй «Эквифакс Кредит Сервисиз», может сократиться на величину от 6 до 10%. Рассчитаем эффективность внедрения системы для каждой величины.

При сокращении просроченной задолженности на 6% (на 17 432 тыс. руб.), эффективность внедрения системы составит: 17 432 - 1 550 = 15 882 тыс. руб. в первый год.

При сокращении просроченной задолженности на 7% (на 20 337 тыс. руб.), эффективность внедрения системы составит: 20 337 - 1 550 = 18 787 тыс. руб.

При сокращении просроченной задолженности на 8% (на 23 243 тыс. руб.), эффективность внедрения системы составит: 23 243 - 1 550 = 21 693 тыс. руб.

При сокращении просроченной задолженности на 9% (на 26 148 тыс. руб.), эффективность внедрения системы составит: 26 148 - 1 550 = 24 598 тыс. руб.

При сокращении просроченной задолженности на 10% (на 29 053 тыс. руб.), эффективность внедрения системы составит: 29 053 - 1 550 = 27 503 тыс. руб.

Будем считать, что внедрение системы позволит сократить просроченную задолженность на среднюю величину 8% (на 23 243 тыс. руб.). Тогда эффективность составит 21 693 тыс. руб. за первый год работы. Так как программа полностью себя окупает за первый год пользования, в следующем году эффективность ее внедрения составит уже как минимум 23 243 тыс. руб. при прочих равных условиях.

Таким образом, общий экономический эффект для банка после внедрения мероприятий по совершенствованию управления кредитным риском составит 117 904 тыс. руб.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Банк по своему назначению должен являться одним из наиболее надежных институтов общества, представлять основу стабильности экономической системы. В современных условиях банки должны не только сохранять, но и приумножать средства своих клиентов практически самостоятельно, ввиду отсутствия государственной поддержки и опоры. В этих условиях профессиональное управление банковскими рисками, оперативная идентификация и учет факторов риска в повседневной деятельности приобретают первостепенное значение.

Банки имеют успех тогда, когда принимаемые ими риски разумны, контролируемы и находятся в пределах их финансовых возможностей и компетенции. Активы, в основном кредиты, должны быть в достаточной степени ликвидными, чтобы покрыть любой отток средств, расходы и убытки и при этом обеспечить приемлемый для акционеров размер прибыли.

Достижение этих целей лежит в основе политики банка по принятию рисков и управлению ими, а также в основе принятой методологии оценки риска при кредитовании отдельных контрагентов коммерческого банка.

Исследование, представленное во второй главе выпускной квалификационной работы, показало, что активы банка АКБ НМБ ОАО представлены в основном кредитными вложениями, банк очень активно занимается кредитной деятельностью. Однако на качество кредитного портфеля оказывает влияние растущая просроченная задолженность. Причем особое влияние на структуру кредитного портфеля оказывают кредиты, предоставленные юридическим лицам и кредиты, предоставленные физическим лицам. Просроченная задолженность по ним растет наиболее быстрыми темпами. Также, под эти кредитные вложения создаются наибольшие резервы.

Анализ коэффициентов качества управления кредитным портфелем и степени защиты от кредитного риска показал, что банк стремиться максимизировать прибыльность кредитных операций, не уделяя должного внимания минимизации кредитного риска. АКБ НМБ ОАО проводит агрессивную и рискованную кредитную политику: быстрыми темпами наращивает резервы на возможные потери по ссудам, снижает долю обеспечения в общей сумме кредитных вложений. Таким образом, в итоге данного исследования можно сделать выводы о совокупном банковском риске. Так как коэффициенты покрытия, просроченных платежей, невозврата увеличивают свои величины в динамике, а коэффициент обеспечения снижается, то делается вывод о росте кредитного риска в процессе ведения банком кредитной деятельности.