Анализ потребительского кредитования в коммерческих банках (на примере Динского ОСБ РФ № 5186)

var=(re)² (3.6)

Кроме того, для оценки и измерения риска используется показатель среднего линейного отклонения, или дисперсии(у):

у = , (3.7)

Кредитный риск в данном случае будет измеряться на базе данных среднего линейного отклонения и наиболее ожидаемого результата от операции путем их соотношения с помощью показателя стандартного отклонения. Формула расчета имеет вид:

к = у / re, (3.8)

где к --стандартное отклонение.

Чем выше уровень данного показателя, тем более высокий кредитный риск у оцениваемой операции.

Приближенный вероятностный метод измерения риска, а также описанные выше формулы расчета показателей, характеризующих кредитный риск, целесообразно использовать при сравнении различных альтернатив вложения средств. Например, если банку необходимо оценить кредитный риск трех вариантов проведения кредитных сделок [14, с. 249].

Первый вариант состоит из следующих операций:

1) требуемый объем кредитных вложений 700 тыс. руб. при уровне возможного дохода 150 тыс. руб. и вероятности его получения 75%;

2) требуемый объем кредитных вложений 1100 тыс. руб. при уровне возможного дохода 450 тыс. руб. и вероятности его получения 70%.

Второй вариант состоит из следующих операций:

1) Требуемый объем кредитных вложений 800 тыс. руб. при уровне возможного дохода 120 тыс. руб. и вероятности его получения 95%;

2) требуемый объем кредитных вложений 1200 тыс. руб. при уровне

возможного дохода 350 тыс. руб. и вероятности его получения 85%.

Третий вариант состоит из следующих операций:

1) требуемый объем кредитных вложений 650 тыс. руб. при уровне

возможного дохода 150 тыс. руб. и вероятности его получения 90%;

2) требуемый объем кредитных вложений 950 тыс. руб. при уровне возможного дохода 350 тыс. руб. и вероятности его получения 60%.

Задачу определения наиболее приемлемого варианта для кредитования можно решить, только используя математический аппарат теории вероятностей. Конкретный пример расчета по каждому из трех вариантов представлен в таблице 3.2.

Измерение кредитного риска по трем вариантам кредитных вложений свидетельствует, что наиболее предпочтительным является второй вариант, так как значение по модулю стандартного отклонения (?) равняется 3,06, что меньше соответствующих значений у третьего и первого вариантов -- 5,96 и 10,25 соответственно. Следовательно, наиболее высоким риском не возврата кредитных вложений обладает первый вариант. Значения вероятностей получения дохода (рi) могут быть рассчитаны либо на основе вероятностного метода, описанного выше, либо на основе статистического изучения массива кредитных операций (при условии репрезентативности данных).

В практике измерения банковского кредитного риска банковским работникам приходится сталкиваться и с иного рода ситуациями, когда необходимо рассчитать вероятность невыполнения своих обязательств не одним, а сразу несколькими заемщиками одновременно.

Допустим, у банка имеется 10 кредитополучателей. Вероятность не возврата каждым из них своего долга оценена экспертами в 1%,т.е. клиенты банка практически абсолютно надежны.

Таблица 3.2

Определение наиболее предпочтительного варианта кредитных вложений банка

Вариант 1	Вариант 2	Вариант 3
1	2	3
Возможны четыре ситуации: 1) Обе операции принесут потери; результат (-1800); 2) Первая операция принесет доход, вторая- потери; результат (-950); 3) Первая операция принесет потери, вторая - доход; результат (-250); 4) Обе операции принесут доход; результат (+600) Расчет: re1 = -1800x0,25x0,3-950x0,75x0,3-250x0,25x0,7+600x0,75x0,7= - 78 var1=(-1800-(-78)2x0,25x0,3+(-950-(-78)2x0,75x0,3+(-250-(-78)2x0,25x0,7 +(600-(-78)2x0,75x0,7=222396+ +171086+5177+241334=639993 у1 = 800 ?1 = 800/-78=-10,25 или - 1025%	Возможны четыре ситуации: 1) Обе операции принесут потери; результат (-2000); 2) Первая операция принесет доход, вторая- потери; результат (-1080); 3) Первая операция принесет потери, вторая - доход; результат (-450); 4) Обе операции принесут доход; результат (+470) Расчет: re2 = -2000x0,05x0,15-1080x0,95xx0,15-450x0,05x0,85+470x0,95x0,85 = 192 var2=(-2000-192)2x0,05x0,15+(-1080- -192)2x0,95x0,15+(-450 -192)2x 0,05x x0,85 +(470-192)2x0,95x0,85=36037+ +230563+17517+62406=346523 у 2 = 589 ?1 = 589/192=3,06 или - 306 %	Возможны четыре ситуации: 1) Обе операции принесут потери; результат (-1600); 2) Первая операция принесет доход, вторая- потери; результат (-800); 3) Первая операция принесет потери, вторая - доход; результат (-300); 4) Обе операции принесут доход; результат (+500) Расчет: re3 = -1600x0,1x0,4-800xx0,9x 0,4-300x0,1x0,6+ +500+470x0,9x0,6= - 100 var3=(-1600-(-100))2x0,1x x0,4+(-800-(-100))2 x 0,9x x0,4+(-300-(-100)) 2 x0,9x x0,6+(500-100) 2 x0,9x0,6= =90000+176400+2400+ +86400=355200 у3 = 596 ?1 = 596/-100=-5,96 или -596%

Несмотря на это кредитному работнику следует рассчитать вероятность того, что не погасят свой долг не более трех кредитополучателей, т.е. не вернут кредит 1,2 или 3 должника из 10 кредитополучателей банка.

Для решения этой задачи необходимо воспользоваться формулой Пуассона, поскольку вероятность не возврата долга крайне незначительна. Формула Пуассона имеет вид:

Pn(m) = (3.9)

Где Pn (m) - вероятность наступления события m раз в n испытаниях;

p - вероятность наступления события в единичном испытании;

e - число, равное 2,718.

Расчеты будут выглядеть следующим образом:

P10(1) = ;

P10(2) = ;

P10(1) = .

Путем сложения значений вероятностейPn(m) получим результат 0,095, т.е. вероятность того, что 1, 2 или 3 кредитополучателя из 10 заемщиков банка не гасят свой долг, равна 0,095, или 9,5%.

Если бы вероятность не возврата долга каждым заемщиком оценивалась, например, в 10, 12 или 15%, т.е. не возврат кредита не являлся бы редким событием, то вероятность Рп(т) рассчитывалась бы по формулеБернулли:

Pn(m) = (3.10)

где -- число сочетаний из пэлементов по т;

q-- вероятность противоположного события.

Используя приведенные формулы и взяв в качестве базовых показателей р=0,1; q=0,9; n=10, вероятности не возврата кредита составят соответственно Р10(1) = 0,3874; Р10 (2) = 0,1937; Р10 (3) = 0,0574.

Измерить уровень кредитного риска можно также с помощью данных выборочного наблюдения за частотой не возвратов или потерь ссуженных средств. В данном случае результаты прошлых наблюдений приходится распространять на будущее. Однако даже самые обширные сведения о случаях кредитных потерь не способны в полной мере определить уровень кредитного риска в будущем. Поэтому всю совокупность сведений о наступлении случайного события (не возврата кредита) и его частоте необходимо рассматривать как некоторую выборку, для которой обязательно должна быть рассчитана так называемая ошибка выборки.

Предельная ошибка выборки рассчитывается по следующей формуле:

= t (3.11)

где --предельная ошибка выборки;

t--кратность ошибки, связывающая размер ошибки с заданной вероятностью; w -- выборочная доля или частота наступления события в эксперименте; п -- объем выборки.

Верхняя граница интервала изменения вероятности кредитных потерь (Lh) с учетом предельной ошибки выборки находится по формуле:

Lh = w + (3.12)

Для наглядности можно привести пример. По статистике коммерческого банка из 95 ссуд, выданных заемщикам и просроченном до 30 дней, невозвратными оказались 10 ссуд, т.е. 10,5 %. Показатель и в данном случае будет равняться 20%, т.е, соответствовать размеруотчислений в резерв по второй группе риска. Тогда предельная ошибкавыборки () будет равна 0,052, или 5,2 %:

= 1,65 = 0,502,

где t =1,65 -- квантиль нормального распределения для 90%-ного доверительного интервала.

В свою очередь, верхняя граница интервала изменения вероятности кредитных потерь (Lh) - 20% + 5,2% = 25,2%.

Если риск не возврата кредитов оценивается малыми значениями вероятности наступления потерь, например по стандартным кредитам, отнесенным к первой группе риска, резерв по которой создается в размере 1- 2%, а в некоторых странах не создается вообще.

Допустим, из общего количества стандартных ссуд банка (100 кредитов) только 1 ссуду пришлось списать как безнадежную, т.е. 1% кредитов оказался невозвратным. По этой группе ссудной задолженности создается резерв в размере 2%. Хотя статистические данные свидетельствуют о том, что только 1 % кредитов из этой группы оказался невозвратным, из этого еще не следует, что в будущем сохранится такой же показатель. Реальные кредитные потери могут быть значительно выше. Поэтому для расчета верхнего предела вероятности наступления потерь по кредитам имеем следующие данные:

п=100 кредитов, отнесенных к категории стандартных;

т = 1, то есть одна ссуда из этой группы оказалась невозвратной;

t= 1,65 -- квантиль нормального распределения для 90%-ного доверительного интервала.

Подставляя значения рассмотренных показателей в формулу, получим верхний предел изменения вероятности кредитных потерь (Lh) на уровне 0,044, или 4,4%. Это значит, что в будущем вероятность потерь по первой группе стандартных кредитов может составить 4,4%.

Если по статистике из 100 предоставленных кредитов по истечении сроков кредитования все суммы были возвращены в полном объеме, что заставляет нас предположить о полном отсутствии кредитного риска в будущем, расчет по рассмотренной формуле свидетельствует об обратном. Дажо при т = 0 и прежних значениях остальных показателей итоговое значение верхнего предела изменения вероятности кредитных потерь (Lh) составит 0,026, или 2,6 %.

Рассмотренные экономико-математические методы отражают объективную вероятность риска и используются при наличии информации о статистике банкротств или потерь по кредитам. Когда нет таких данных и рассчитать объективную вероятность рискового события не представляется возможным, возникает необходимость применения иных методов, основанных на субъективной оценке риска.

Косвенные (качественные) методы измерения банковского кредитного риска строятся главным образом на основе метода экспортных оценок.

Данный метод используется при необходимости решения сложных, нестандартных экономических, задач, требующих подключения интеллектуального потенциала профессионалов, а также в случае, когда мнение экспертов выступает практически единственным источником информации.

Метод экспертных оценок предполагает наличие определенной технологии опроса экспертов и обработки полученных сведений. Технология проведения экспертной оценки включает в себя следующие этапы:

-формирование группы экспертов;

-организация опроса экспертов; - анализ экспертных оценок;

-подведение итогов работы экспертов и подготовка комплексного заключения по проблеме.

Ударное формирование группы экспертов зависит от многих факторов, в частности, от степени компетентности каждого эксперта в подлежащей рассмотрению проблеме, креативности или способности к нестандартным подходам к проблеме, занимаемой должности, опыта работы но специальности и в качестве эксперта, наличия ученой степени, научных трудов, публикаций и т.д.

При формировании группы экспертов приходится решать разные проблемы. Во-первых, круг высококлассных специалистов в любой области знаний существенно ограничен. Во-вторых, среди претендентов могут быть хорошие специалисты в своей области, но одновременно не желающие раскрывать свои профессиональные секреты, представляющиеся для них особо ценными. Еще одна существенная проблема -- определение количественного состава группы. С одной стороны, недостаточное количество экспертов лишает процедуру групповой экспертной оценки всякого смысла, а с другой -- большое их количество может привести к трудностям при обработке данных. При выборе экспертов лучше всего руководствоваться соображениями их компетентности.

Следующий этап технологии экспертной оценки -- организация опроса экспертов.

Считается, что специфика методов экспертного опроса определяется природой экспертных заключений, т.е. в большинстве случаев эксперт мыслит не числами, а вербальными образами. Это значит, что требовать от него точной количественной оценки процесса или явления практически невозможно, так как это может привести к искажению окончательных выводов, Особое значение рекомендуется придавать формулировкам вопросов, на которые эксперт должен ответить. Не следует, например, составлять сложные, объемные вопросы, потому что эксперту легче дать точный ответ на большое количество простых вопросов, чем отвечать на несколько сложных. При этом, чем квалифицированнее эксперт, тем большую трудность для него составляют «неоднозначные» вопросы. Формализация индивидуальных оценок эксперта может осуществляться по следующей формуле:

y_ij= , (3.14)

где y_ij- нормированная оценка j-м экспертом i-го фактора;

x_ij- абсолютная оценка j-м экспертом i-го фактора, баллы;

m - количество оцениваемых факторов;

n-количество экспертов.

Процедура опроса обычно проходит в несколько этапов в зависимости от целей оценки, располагаемых средств, промежуточных результатов. На первом этапе опрос осуществляется независимо и без требования аргументации оценок. На втором этапе эксперты получают информацию о крайних оценках. Им предоставляется возможность корректировки своих заключений. На последующих этапах экспертам сообщаются усредненные оценки, после чего они могут вновь изменить свое мнение, предварительно аргументировав его. Практика показывает, что после 3-5 этапов опроса выводы экспертов становятся стабильными, что является сигналом для прекращения опроса и перехода к анализу экспертных оценок.

В силу того, что эксперт хорошо разбирается в предметной области, он способен выделить наиболее важные аспекты проблемы. Вместе с тем произвести комплексную оценку, сделать определенные итоговые выводы, особенно если требуется получить численные показатели, ему сложно. Эта задача решается при помощи формализованных методик анализа экспертных оценок.

Анализ экспертных оценок проводится на основе специальных математических теорий и методик. К их числу следует отнести теорию анализа иерархий, нечисловую статистику, многокритериальную оптимизацию, анализ предпочтений и др.

Анализ экспертных оценок включает два стандартных этапа:

1) анализ согласованности экспертных оценок и выявление «некомпетентных» экспертов;

2) усреднение экспертных оценок.

Задачей первого этапа является достижение согласованности экспертных оценок. Так, может оказаться, что мнения экспертов по одним и тем же вопросам существенно расходятся. В такой ситуации проводить усреднение оценок экспертов для формирования окончательных выводов не представляется возможным, поэтому применяется процедура выявления«некомпетентных» экспертов. Как правило, субъективные оценки «некомпетентных» экспертов резко выделяются из совокупности всех оценок. Поэтому анкеты таких экспертов исключаются из дальнейшего рассмотрения.

В случае достижения согласованности экспертных оценок переходят ко второму этапу, когда экспертные оценки обрабатываются и происходит их усреднение. В результате, как правило, удается найти итоговое, наиболее оптимальное решение проблемы, которое наилучшим образом согласуется с индивидуальными выводами экспертов. При помощи формул данная процедура приобретает следующий вид:

y_i = y_ij, i = (3.15)

где у_i-- групповая (итоговая) оценка экспертов;

k_j-- коэффициент компетентности j-го эксперта.

При этом коэффициент компетентности экспертов удовлетворяет следующей формуле:

k=(k₁,k₂,k₃…,k_n) ? 0,= (3.16)

Подведение итогов работы экспертов и подготовка комплексного заключения по проблеме -- заключительный этап технологии экспертной оценки. После его завершения группа экспертов расформировывается, а инициатор проведения экспертизы, которым выступает банк, получает наиболее приемлемый вариант решения стоящих перед ним задач и определенный опыт применения методов экспертной оценки [14, с. 244].

Таким образом - использование специальных экономико-математических методов для измерения банковского кредитного риска в настоящее время следует рассматривать банковскими специалистами Сберегательного банка РФ не просто как рекомендация по более эффективному управлению рисками, а как ярко выраженная потребность и необходимое условие адекватной оценки и измерения риска, от правильности проведения которых зависит результативность деятельности кредитного учреждения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В условиях перехода России к рынку роль и значение кредитных отношений возрастают. Кредитование является важнейшим направлением активных операций, а кредитный портфель обычно составляет от трети до половины всех активов банка. Тщательно разработанная кредитная политика является важнейшим фактором успешного функционирования системы управления кредитным риском.

В данной дипломной работе, учитывая актуальность темы, выполнено исследование потребительского кредитования на примере Динского ОСБ РФ № 5186. Для решения поставленной цели в ходе написания работы проведен анализ организации кредитования физических лиц, рассмотрены основные перспективы развития новых методов оценки кредитного риска и кредитоспособности заемщика в соответствии с требованиями Базельского комитета, разработаны рекомендации по использованию экономико-математических методов для оценки банковского кредитного риска.

В условиях выхода экономики российских регионов из кризисного состояния наблюдается рост всех основных показателей деятельности Динского ОСБ РФ № 5186, что свидетельствует о стремлении Сберегательного Банка создать максимально благоприятные условия для обслуживания клиентов на основе повышения качества предоставляемых услуг и установления долгосрочных партнерских отношений.

Кредитный портфель на 01.01.2010 г. вырос в 2 раза и составил 35275 тыс. руб. Срочная ссудная задолженность на 01.01.2010 г. увеличилась на 6859 тыс. руб. Удельный вес кредитных вложений в активе баланса Динского ОСБ на 01.01.2010 г. по сравнению с 01.01.2008г. увеличился и составил 18%, что является положительным моментом в деятельности банка.

При анализе структуры кредитного портфеля банка по секторам экономики на 01.01.2010 г., можно сделать вывод о том, что наибольшую долю занимает кредитование населения - 80%, значительно меньше приходится на кредитование торговли и общественного питания - 7%, кредитование сельского хозяйства, строительства, транспорта, связи занимает - 5%, и на прочие кредитование - 8%.

Динское ОСБ РФ № 5186 предоставляет населению долгосрочные краткосрочные кредиты.

Долгосрочными кредитами являются кредиты:

- «На приобретение, строительство и реконструкцию объектов недвижимости»;

- «Образовательный кредит».

Краткосрочные кредиты предоставляются:

- «На неотложные нужды»;

- «Пенсионный кредит»;

- «Связанное кредитование»;

- «Автокредит»;

- «Под заклад ценных бумаг»;

- «Доверительный кредит»;

- «Корпоративный кредит»;

- «Под залог мерных слитков, драгоценных металлов».

В составе кредитных вложений банка на 01.01.2010 г. наибольшую долю занимают краткосрочные кредиты, предоставленные физическим лицам, в частности их величина увеличилась на 48,54% и составляет 84,05% от общего объема кредитных вложений.

Долгосрочные кредиты на 01.01.2010 г. возросли на 23,88%. по сравнению с 01.01.2008 г. и составляют 2969,46 тыс. руб., тем не менее, их удельный вес в общей ссудной задолженности составляет 15,95%.

Краткосрочные кредиты на 01.01.2010 г. отличаются от долгосрочных более стремительным темпом роста - 148,54%. Ссудная задолженность по краткосрочным кредитам увеличилась за три года на 5113,39 тыс.руб.: на 01.01.20008 г. - 10534,21 тыс. руб., на 01.01.2009 г. - 15095,19 тыс. руб., на 01.01.2010 г. - 15647,60 тыс. руб.

Значительная часть ссуд на протяжении всего анализируемого периода с 2007 г. по 2009 г. приходится на потребительское кредитование.

Потребительские кредиты в 2007 г. составили - 46,18%, в 2008 г. -48,63%, в2009 г. - 61,23.% удельного веса всего кредитного портфеля Динского ОСБ РФ № 5186.

Сравнивая структурный состав краткосрочных кредитов до кризисного и после кризисного периодов можно сделать следующий вывод: основной удельный вес ссудной задолженности приходится на неотложные нужды (45,24%), автокредитование занимает 19,54%; связанное кредитование (приобретение дорогостоящей техники, мебели, автомобиля в сети фирм, осуществляющих их розничную реализацию) составляет 14,84%, самый незначительный удельный вес приходится на кредитование граждан, имеющих положительную кредитную историю не менее 5-ти лет - 1,85%. Таким образом, банку удалось не только достичь, но и превысить докризисные показатели в структурном составе краткосрочных кредитов лишь при кредитовании физических лиц в рамках программы «Нанеотложные нужды».

В то же время, необходимо отметить, что расширение долгосрочных ресурсов в условиях выхода из кризисной ситуации позволило банку увеличить в 1,2 раза объём ссуд выданных на срок свыше года.

В структуре кредитного портфеля на 01.01.2010 г. 61,23% занимают потребительские кредиты; 7,49% приходится на кредиты, предоставленные физическим лицам-предпринимателям; 17,56% - кредиты бюджету и внебюджетным фондам; 13,72% - кредиты юридическим лицам.

За исследуемый период также произошло увеличение численности заемщиков - физических лиц. Самый существенный темп роста числа клиентов приходится на 2007 г. - 118,8%, что превышает аналогичные показатели 2008 г. и 2009 г. на 8,4% и 5,9% соответственно.

Следует отметить, следующее обстоятельство: качество кредитного портфеля Динского ОСБ РФ № 5186 в 2009 г. по сравнению с 2007 годом несколько ухудшилось. Сократилась доля «стандартных ссуд», составив 30,9%, против 35,1% в начале года, в то время как удельный вес «нестандартных» и «проблемных» ссуд повысился - с 21,7 до 32,9% и с 0,4до 0,5% соответственно. Вместе с тем несколько повысилась доля «сомнительных» (с 3,1 до 3,7%) и «безнадежных» ссуд (с 0,7 до 0,9%).

Существующая в России система регулирования банковской деятельности во многом опирается на рекомендации Базельского комитета по банковскому надзору.

Согласно нормам Базельского комитета при присвоении кредитного рейтинга должна приниматься во внимание любая важная информация о деятельности заемщика, в том числе его текущее положение и будущие перспективы развития.

Однако до сих пор нет четких критериев оценки качественных параметров, что делает работу банков в данной области субъективной и не поддающейся контролю со стороны надзорных органов. Таким образом, можно сделать вывод о том, что современная банковская система России не готова к принятию новых требований Базельского комитета. Низкая активность рейтинговых агентств в России, различия в международном и отечественном банковском законодательстве сдерживают введение в действие передовых мировых норм в области анализа кредитоспособности заемщика и оценки достаточности капитала.

В данной сфере необходима скорейшая синхронизация. Начинать нужно уже сейчас, взяв на вооружение методологию Базельского комитета. Разработка и внедрение эффективных систем оценки кредитоспособности заемщика отвечает и требованиям Базельского комитета, и интересам повышения надежности функционирования отечественной банковской системы.

Правильно определить уровень кредитного риска - достаточно сложная задача, решение которой невозможно без применения специальных экономико-математических методов. Поэтому вполне обоснованно следует рекомендовать кредитному отделу для практического совершенствования измерения кредитного риска в качестве методологической основы использование специальных экономико-математических методов, от правильности проведения которых и комплексного подхода к решению задач, направленных на снижение риска, зависит качество кредитного портфеля банка, результативность его финансовой деятельности.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Федеральный Закон от 02.12.1990 №395-1 (редакция от 08/07/99) «О банках и Банковской деятельности».

2. Федеральный Закон «О центральном Банке Российской Федерации (Банке России)» от 01.07.2002 г. №86-ФЗ.

3. Положение «О порядке потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» №254-П от 26.03.2004 г.

4. Афанасьева О.Н. «Проблемы банковского кредитования» // Банковское дело, №4, 2009 г.

5. Банки и небанковские кредитные организации и их операции: Учебник/Под ред. Е.Ф. Жукова. - М: Вузовский учебник, 2008 г.

6. Банковское дело, управление и технологии: Учебное пособие/ Под ред. А.М. Тавасиева. М.: ЮНИТИ, 2009 г.

7. Банковское дело. Под ред. Лаврушиной/ М., 2007 г.

8. Банковское дело. Под редакцией В.И. Колесникова, Л.П. Кроливецкой/ М., «Финансы и статистика», 2007 г.

9. Банковское дело. Учебное пособие/ Под ред. Белоглазовой Г.Н. и Кроливецкой Л.П., СПб.: Питер, 2004 г.

10. Банковское дело: базовые операции для клиентов: Учебное пособие/Под ред. А.М. Тавасиева. - М.: Финансы и статистика, 2005 г.

11. Барковский О.И. Роль банковского кредита в повышении эффективности производства/ М., Финансы и статистика, 2007 г.

12. Зеленский Ю.Б. «Проблемы развития региональных банков» // Деньгии кредит, №4, 2009 г.

13. Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском. Учебноепособие/ Мн.: Новое издание, 2008 г.

14. Качурина Л.И. «Кредитование и финансирование предприятий агропромышленного комплекса»// Банковское дело, №2, 2009 г.

15. Клерисюк Г.Н., Меховский. В.С. «Оценка банком кредитоспособности заемщика»// Деньги и кредит, №3, 2009 г.

16. Котляров М.А. «Проблемы совершенствования пруденциального банковского надзора в России» // Банковское дело, №3,2009 г.

17. Лаврушин О.И. Банковское дело: современная система кредитования. Учебное пособие, Кнорус, 2007 г.

18. Лаврушин О. И. Банковские риски»// Деньги и кредит, №4, 2009 г.

19. Маркова О.М., Сахарова Л.С. Коммерческие банки и их операции/М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2006 г.

20. Матвеев А.В. «Синдицированное кредитование в России»//Вестник банковского дела, №4,2008 г.

21. Митрофанова Е.Б. «Оценка кредитоспособности физических лиц с использованием технологии интеллектуального анализа данных//Банковское дело, №2,2010 г.

22. Осипенко Т.В«Некоторые вопросы повышения качества управления рисками банковской деятельности»// Деньги и кредит,№5, 2007 г.

23. Официальные материалы «Анализ рисков банковского сектора РФ»//Вестник банковского дела, №12, 2008 г.

24. Панова Г.С.Анализ финансового состояния коммерческого банка.-М:Финансы и статистика, 2008 г.

25. Рид Э., Каттер Р., Гилл Э., Смит Р. Коммерческие банки / Под ред. В.М. Усоскина. 2-е изд. М.: Космополис, 2009 г.

26. Роде Э. Банки, биржи, валюты современного капитализма: Пер. с нем. /Под ред. В.Н.Шенаева/ М.: Финансы и статистика, 2005 г.

27. Русанов Ю.Ю. «Индикаторы мониторинга рисков в банковском менеджменте» // Банковское дело, №1, 2010 г.

28. Соболева Н.В.«Перспективы расширения потребительского кредитования»// Деньги и кредит, №8, 2009 г.

29. Тарачев В.А. «Кредитные риски и развитие банковской системы»//

Деньги и кредит, №6, 2008 г.

30. Токарева А.Б. «Успешная работа с клиентами - залог эффективной

деятельности персонала» // Деньги и кредит, №5, 2008 г.

31. Трушин. Ю.В. «Проблемы банка на современном этапе»//«Деньги и

кредит», №10, 2009г.

32. Финансы. Денежное обращение. Кредит: Учебник/ Под ред. Л.А. Дробозиной. М: Финансы, ЮНИТИ, 2007 г.

33. Хмелев А.О. «Качество кредитной организации: информационно-аналитическая система»// Деньги и кредит, №6, 2007 г.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Схема проведения кредитных операций коммерческих банком

1. Подача заявки на выдачу кредита.

2. Внесение заявки в базу данных управления кредитования и гарантий.

3. Передача заявки на кредит на рассмотрение.

4. Предварительные переговоры и выдача перечня необходимых документов.

5. Предоставление документов, необходимых для оценки заявки.

6. Предоставление информации по заявке в специальные службы и получение от них заключения.

7. Обобщенное заключение кредитного инспектора.

8. Рассмотрение обобщенного заключения на кредитном комитете банка.

9. Выписка из решения кредитного комитета банка.

10. Информация о решении кредитного комитета банка.

11. Достижение соглашения по ключевым условиям кредитного договора и договора залога и их подписание.

12. Передача оформленного кредитного договора и договора залога в канцелярию банка и в кредитное дело.

13. Выдача распоряжения о предоставлении кредита.

14. Формирование кредитного дела.

15. Проведение кредитного мониторинга.

16. Списание процентов с расчетного счета заемщика и сумм задолженности по основному долгу.

17. Передача дела в архив.

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Наиболее востребованные виды программ потребительского кредитования

Программа кредитования	Краткое описание	Сумма кредита	Ставка в рублях, %	Ставка в валюте, %	Срок кредита
Доверительный кредит	Кредит на любые цели без обеспечения для клиентов с «хорошей» кредитной историей и участников зарплатных проектов	До 650 000 рублей До 22 000 долларов США До 16 000 Евро	17% 15,5% -- участникам зарплатных проектов	13,5%	До 5 лет
Потребительский кредит	Кредит на любые цели под поручительство физических лиц	До 1 500 000 рублей До 50 000 долларов США До 38 000 Евро	17% 15,5% -- участникам зарплатных проектов	14% 12,6% - участникам зарплатных проектов	До 5 лет
Кредит на неотложные нужды без обеспечения	Кредит на любые цели без обеспечения	До 500 000 рублей До 17 000 долларов США До 12 000 Евро	17%	15%	До 5 лет
Корпоративный кредит	Кредит на любые цели без учета платежеспособности заемщика под поручительство юридического лица	До 3 000 000 рублей	15 - 15,5%	10,5 - 11%	До 3 лет
Кредит владельцам личных подсобных хозяйств	Кредит на развитие личного подсобного хозяйства	До 300 000 руб. - по кредитам, предоставленным на срок до 2 лет. До 700 000 руб. - по кредитам, предоставленным на срок до 5 лет.	15,5%	-	До 5 лет

РЕЦЕНЗИЯ

на дипломную работу

на тему: Анализ потребительского кредитования в коммерческих банках (на примере Динского ОСБ РФ № 5186)

Дипломная работа, выполнена на основе данных финансовой отчетности Динского ОСБ РФ № 5186 за период с 2007 по 2009 годами посвящена анализу кредитования физических лиц коммерческими банками Российской Федерации.

Актуальность выбранной для исследования темы дипломной работы определена ростом значения потребительского кредитования в механизме функционирования рыночного хозяйства. Потенциал для расширения кредитных операций у российских коммерческих банков достаточно большой, так как отношение выданных кредитов к ВВП в России по сравнению с зарубежными странами остается на низком уровне - 20% (в странах Восточной Европы этот показатель колеблется от 30-40%).

В перовой главе дипломной работы «Теоретические аспекты потребительского кредитования в коммерческих банках» рассмотрены основные понятия, базовые принципы потребительского кредитования, при строгом соблюдении которых успешно осуществляется кредитная деятельность любого коммерческого банка. Дана классификация потребительских кредитов, рассмотрены способы обеспечения возвратности потребительских кредитов.

Во второй главе «Анализ потребительского кредитования в Динском ОСБ РФ № 5186» проведен анализ кредитования физических лиц за 2007-2009 гг. в Динском ОСБ РФ № 5186. Дана краткая организационная характеристика банка, проанализированы основные экономические показатели его деятельности, состав кредитного портфеля банка, рассмотрена организация выдачи и погашения потребительских ссуд, выполнен качественный анализ эффективности потребительского кредитования. Здесь же рассмотрены проблемы проведения достоверного анализа качества кредитного портфеля банка, обусловленные, во-первых, высокой концентрацией кредитных рисков, во-вторых, сохраняющейся структурной диспропорцией экономики.

Третья глава «Предложения по совершенствованию и развитию потребительского кредитования» посвящена разработке рекомендаций, направленных на совершенствование развития потребительского кредитования в коммерческих банках, рассмотрено использование экономико-математического моделирования, являющегося предпосылкой и фактором снижения кредитного риска при выдаче потребительских ссуд.

В заключение дипломной работы сформулированы итоговые выводы и обобщающие результаты, позволяющие отметить выполнение поставленных целей при написании данной работы.

Значимость данной дипломной работы определена практической ценностью предложенных рекомендаций для измерения кредитного риска с помощью методов количественной оценки и математического аппарата.

В дипломной работе имеются некоторые недостатки: во-первых, при рассмотрении методов оценки кредитоспособности заемщика - физического лица следовало уделить внимание самой распространенной модели кредитного скоринга - Дюрана, во-вторых, обосновать ее недостатки, а затем предложить варианты совершенствования методик оценки кредитного риска, что, «в принципе, не умаляет практической ценности проведенного исследования.

Дипломная работа заслуживает оценки «Хорошо», а ее автор присвоения квалификации «экономист» по специальности «финансы и кредит».