Управление кредитным портфелем коммерческого банка

В последние десятилетия в западных банках постоянно ведётся работа по созданию и внедрению методов оценки качества потенциальных кредитополучателей с помощью разного рода статистических моделей. Цель состоит в том, чтобы создать стандартные подходы для объективной характеристики кредитополучателя, найти числовые критерии оценки.

Модели играют роль приёмов, с помощью которых объекты наблюдения можно классифицировать по группам. Так, например, модели балльной оценки кредита делят кредитополучателей на устойчивых и кредитополучателей с признаками ухудшения финансового состояния, а применение метода коэффициентов позволяет охарактеризовать кредитный портфель с позиций риска, доходности, диверсифицированности и других.

Классификационные модели редко применяют для принятия окончательных решений, они могут быть полезны как средства систематизации информации и подготовки к принятию решений. Рассмотрим некоторые модели и их потенциальную полезность при принятии решений о предоставлении кредита и контроле за его использованием [31, с.621].

Первой из рассматриваемых моделей, которая применяется для классификации кредитов, является модель CART.

CART расшифровывается как "классификационные и регрессивные деревья" (аббревиатура "Сlassification and Regression Trees"). Суть и привлекательность данной модели состоит в соединении многовариантного анализа с простым разделением всей совокупности на базе каждого критерия на две группы. Многовариантность анализа достигается за счёт использования большого количества критериев деления. [31, с.623]

Американские экономисты Марэ, Паттел и Вольфсон в 1985 году применили модель CART для классификации кредитов. Банковские ревизоры и большинство внутрибанковских ревизионных комиссий подразделяют кредиты на пять категорий по степени риска непогашения кредита. В американской практике выделяют следующие категории риска:

обычный кредит - его погашают строго по графику и уровень риска здесь приемлем;

кредит, заслуживающий особого внимания - с этой категорией обычно возникают небольшие проблемы (например, неполная документация), но они не столь серьёзны, чтобы оценивать такой кредит как неблагоприятный;

кредит невысокого качества - кредиты этой категории обладают свойствами, которые могут привести к непогашению, причем вероятность риска составляет примерно 20%, но эти проблемы можно устранить;

сомнительный кредит - наблюдаются существенные недостатки, и очень возможно (вероятность 50%), что банк понесёт убытки;

убыточный кредит - кредиты, обречённые на непогашение, их списывают с баланса банка.

Марэ, Паттел и Вольфсон проанализировали 921 кредит, в том числе 839 - обычных, 37 - заслуживающих особого внимания, 32 - пониженного качества и 12 сомнительных. В этой выборке, куда входили 716 кредитов частным фирмам и 205 общественным организациям, не было убыточных кредитов. Схематично применение модели CART для классификации кредитов отображено на рис.1.11

Рис.1.11 Использование модели CART для классификации кредитов

Примечание. Источник: [собственная разработка на основе данных источника 31]

Уместно заметить, что на рис.1.11 модель представлена достаточно условно. Американские экономисты при анализе использовали 26 показателей, на рисунке изображено классификационное дерево на основе всего 5 критериев. Графическое отображение модели не даёт представления о довольно сложной статистической технике и приёмах, которые используются для нахождения значений переменных. На основе этих значений происходит деление совокупности на две группы (на рисунке модели они соответствуют значениям переменных Y1-Y5). Нахождение значений переменных Y1-Y5 - ключевой вопрос применения модели на практике. Но значения для различных регионов, стран и даже отраслей будут отличаться. Поэтому оптимальным будет выработка критериев оценки и нахождения искомых значений на основе сложившейся в конкретном банке практики методом экспертных оценок, т.е. основываясь на опыте кредитных работников.

Актуальной для банка является анализ финансовой устойчивости для определения вероятности банкротства потенциального кредитополучателя. Наиболее известным методом анализа, применяемым в зарубежной банковской практике, является Z-анализ. Разработанный в 1977 году метод доказал свою состоятельность на практике и по настоящее время является одним из самых популярных. Термин "Z-анализ" был введён американскими экономистами Альтманом, Халдеманом и Нарайаном для обозначения своей модели выявления риска банкротства корпораций. [31, c.624] Приёмами дискриминантного анализа Альтман определил параметры корреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантной границы между двумя классами предприятий в пространстве коэффициентов покрытия и финансовой зависимости:

, (1.1)

где Z - показатель классифицирующей функции,

a₀ - постоянный фактор,

К_п - коэффициент покрытия (текущей ликвидности),

К_{фз -} коэффициент финансовой зависимости, %,

a₁ и a_{2 -} параметры, показывающие степень и направленность влияния коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости на вероятность банкротства соответственно.

В результате обработки статистических данных была получена следующая корреляционная зависимость:

, (1.2)

При Z=0 имеем уравнение дискриминантной границы. Для предприятий, у которых Z=0, вероятность обанкротиться равна 50%. Если Z<0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z>0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с увеличением Z.

Решение данной модели лучше представить в виде табл.1.4 В таблице приведены исходные данные (столбцы 1, 2, 3,6) и результаты расчётов показателя Z и вероятности банкротства (столбцы 4,5).

Таблица 1.4 Исходные данные и результаты расчета вероятности банкротства предприятий

Номер предприятия	Коэф. покрытия	Коэф. финансовой зависимости	Показатель Z	Вероятность банкротства, %	Фактическое положение (банкрот или нет)
1	3,6	60	-0,779	17,2	Нет
2	3,0	20	-2,451	0,80	Нет
3	3,0	60	-0,135	42,0	Нет
4	3,0	76	0,792	81,2	Да
5	2,8	44	-0,846	15,5	Нет
6	2,6	56	0,063	51,5	Да
7	2,6	68	0,758	80,2	Да
8	2,4	40	-0,648	21,2	Да
9	2,4	60	0,510	71,5	Нет
10	2,2	28	-1,128	9,60	Нет
11	2,0	40	-0,219	38,1	Нет
12	2,0	48	0,244	60,1	Нет
13	1,8	60	1,154	89,7	Да
14	1,6	20	-0,947	13,1	Нет
15	1,6	44	0,442	68,8	Да
16	1,2	44	0,872	83,5	Да
17	1,0	24	-0,072	45,0	Нет
18	1,0	32	0,392	66,7	Да
19	1,0	66	2,360	97,7	Да

Примечание. Источник: [30, с.95]

На рис.1.12 представлено корреляционное поле и положение на нём дискриминантной линии для двух показателей - коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости.

Рис.1.12 Дискриминантная линия на корреляционном поле показателей К_п и К_фз

Из рисунка 1.12 видно, что предприятия, у которых значения показателей К_п и К_фз располагаются ниже и правее дискриминантной линии, вероятнее всего обанкротятся (вероятность их банкротства превышает 50%). При этом, чем дальше отстоит точка показателей от дискриминантной линии, тем выше вероятность банкротства. Для предприятий, у которых сочетание показателей К_п и К_фз находится выше и левее дискриминантной линии, почти нет угрозы банкротства. Например, точка 2 расположена над дискриминантной линией и достаточно далека от неё; она отражает состояние предприятия №2, у которого К_п =3 и К_фз =20%. Точка 19 показывает финансовое состояние предприятия №19, у которого К_п=1 и К_фз=66%. Предприятие №19 имеет высокую вероятность банкротства (около 98%), и оно действительно обанкротилось.

В западной практике для предсказания банкротства широко используются многофакторные модели Э. Альтмана. В 1968 году была опубликована его пятифакторная модель прогнозирования банкротства. Значение ключевого параметра "Z" определяется с помощью уравнения, переменные которого отражают некоторые характеристики анализируемой компании: её ликвидность, скорость оборота капитала и т.д. Переменные уравнения вычисляются по следующим формулам:

(1.3)

(1.4)

(1.5)

(1.6)

(1.7)

В результате была получена следующая модель:

(1.8)

где К_об - доля чистого оборотного капитала в активах, то есть отношение собственного оборотного капитала (разница между текущими активами и текущими пассивами) к общей сумме активов;

К_нп - рентабельность активов, исчисленная по нераспределенной прибыли, то есть отношение нераспределенной прибыли (чистая прибыль за вычетом дивидендов) прошлых лет и отчётного периода к общей сумме активов;

К_р - рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли, то есть отношение балансовой прибыли (до вычета налогов) к общей сумме активов;

К_п - коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала, то есть отношение рыночной стоимости акционерного капитала (суммарная рыночная стоимость акций предприятия) к заёмному капиталу (стоимость долгосрочных и краткосрочных заёмных средств);

К_от - отдача всех активов, то есть отношение выручки от реализации к общей сумме активов.

В данную модель включены показатели ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности (эффективности использования ресурсов) и рыночной активности. В зависимости от значения Z прогнозируют вероятность банкротства:

Z<1,81 - вероятность банкротства очень высокая,

1,81<Z<2,765 - вероятность банкротства средняя,

2,765<Z<2,99 - вероятность банкротства невелика,

Z>2,99 - вероятность банкротства ничтожна.

На основе пятифакторной модели Альтмана в Республике Беларусь разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства.

В этой версии модели Альтмана второй показатель принят равным нулю. Это обосновывается тем, что деятельность наших предприятий как акционерных только начинается. Изменен и четвёртый показатель, который рассчитывается как отношение объёма активов к величине заёмных средств, в связи с отсутствием в нашей республике информации о рыночной стоимости акций.

При применении модели Альтмана возможны два типа ошибок прогноза:

прогнозируется сохранение платёжеспособности предприятия, а в действительности происходит банкротство;

прогнозируется банкротство, а предприятие сохраняет платёжеспособность.

По мнению Альтмана, с помощью пятифакторной модели прогноз банкротства на горизонте в один год можно установить с точностью до 95%. При этом ошибка первого типа возможна в 6%, а ошибка второго типа - в 3% случаев. Спрогнозировать банкротство на горизонте в 2 года удаётся с точностью до 83%, при этом ошибка первого типа имеет место в 28%, а второго - в 6% случаев.

В 1977 г. Альтман со своими коллегами разработал более точную семифакторную модель. Эта модель позволяет прогнозировать банкротство на горизонте 5 лет с точностью до 70%. Было обнаружено, что следующие семь переменных позволяют разделять всю совокупность корпораций на банкротов и успешно действующих:

доходность по активам (отношение брутто-доходов - до вычета процентов и налогов - к суммарным активам);

стабильность доходов;

обслуживание долга (отношение брутто-доходов к совокупности процентным платежам);

кумулятивная прибыльность (отношение нераспределенной балансовой прибыли к суммарным активам);

ликвидность (отношение текущих активов к текущим пассивам);

капитализация (отношение средней за 5 лет рыночной стоимости акционерного капитала фирмы к совокупному долгосрочному долгу);

размер (суммарные активы фирмы).

В табл.1.5 приведены сведения о точности прогнозирования банкротства с помощью пятифакторной и семифакторной моделей.

При проведении финансового анализа и прогнозирования банкротства практически к любому оценочному показателю нужно подходить критически. Вместе с тем низкое значение показателя Z следует воспринимать как сигнал опасности. В этом случае необходим глубокий анализ причин, вызвавших снижение этого показателя.

Таблица 1.5 Точность прогнозирования банкротства (в процентах)

Количество лет до банкротства	Прогноз по 5-факторной модели	Прогноз по 7-факторной модели
	Банкрот	Небанкрот	Банкрот	Небанкрот
1	93,9	97,0	96,2	89,7
2	71,9	93,9	84,9	93,1
3	48,3	-	74,5	91,4
4	28,6	-	68,1	89,5
5	36,0	-	69,8	82,1

Примечание. Источник: [30, с.108]

Для оценки кредитов Альтман предлагает использовать модель как дополнение к подходам служащих кредитных отделов банка. При этом экономист отмечает, что его модель не дает балльной оценки кредита, а получаемые оценки могут послужить ценным инструментом определения общей кредитоспособности кредитополучателей. [13, c.277]

Одной из задач построения моделей является попытка прогнозирования будущих событий. Эту попытку в 1974 году предпринял американский экономист Чессер. Он разработал модель прогноза случаев невыполнения клиентом условий договора о кредите. При этом под невыполнением условий понимается не только непогашение кредита, но и любые другие отклонения, которые делают его менее выгодным для кредитора, чем это было предусмотрено первоначально. Чессер использовал данные четырёх коммерческих банков из трёх штатов за 1962-1971 гг. Он выбрал данные по 37 успешным кредитам и по 37 неудачным, т.е. по которым не были выполнены первоначальные условия. В модель Чессера входили следующие шесть переменных [31, с.627]:

(1.9)

(1.10)

(1.11)

(1.12)

(1.13)

(1.14)

Оценочные коэффициенты оказались такими:

(1.15)

Переменная Y, которая представляет собой линейную комбинацию независимых переменных, используется в следующей формуле для оценки вероятности невыполнения условий договора, P:

, (1.16)

где е = 2,71828.

Полученная оценка Y может рассматриваться как показатель вероятности невыполнения условий кредитного договора: чем больше значение Y, тем выше такая вероятность для данного кредитополучателя. Для формулы (1.16) Чессер предлагает использовать следующее правило:

если P>0,5, кредитополучателя следует относить к группе, которая не выполняет условий договора;

если P<0,5, кредитополучателя следует относить к группе надёжных.

По данным выборок экономиста Чессера, с помощью модели за год до нарушения условий кредитного договора удалось правильно классифицировать 75% всех кредитов, за два года до нарушения договора - 57%.

Высокую известность приобрела модель оценки риска банкротства фирмы, разработанная Банком Франции в 1982 г. В данной модели некоторые коэффициенты имеют отрицательный знак (табл.1.6). Это объясняется тем, что показатели с положительным коэффициентом уменьшают степень риска банкротства, а с отрицательным, наоборот, увеличивают.

Таблица 1.6 Модель риска банкротства, разработанная Банком Франции

Показатели	Коэффициенты
L1 - стоимость кредита/валовая прибыль	-1,225
L2 - степень покрытия инвестиций собственными средствами	+2,003
L3 - долгосрочная задолженность/чистые активы	-0,824
L4 - норма валовой прибыли	+5,221
L5 - продолжительность кредита поставщиков	-0,689
L6 - добавленная стоимость/обороты	-1,164
L7 - продолжительность кредитов клиентам	+0,706
L8 - производственные инвестиции/общие инвестиции	+ 1,408
Q - итоговый показатель риска банкротства	> 0,125 < - 0,25

Итоговый показатель Q, характеризующий степень риска банкротства, рассчитывается как сумма произведений каждого показателя на соответствующий коэффициент. Если Q>0,125, положение предприятия считается достаточно устойчивым. Если Q<-0,25, предприятие находится на пороге серьёзных финансовых трудностей и в скором будущем может стать банкротом. При значениях итогового показателя, находящихся в интервале между - 0,25 и 0,125, положение предприятия считается неопределённым, т.е. как риск банкротства, так и успешное развитие предприятия равновероятны.

Существует и другая модель финансовой оценки предприятия, предложенная американским учёным У. Бивером. На основе продолжительных статистических наблюдений за изменением финансового состояния предприятий учёный разработал систему показателей, позволяющих определить финансовое благополучие предприятий и спрогнозировать наступление банкротства через определённый период (табл.1.7).

Таблица 1.7 Система показателей диагностики банкротства предприятия по У. Биверу

Показатель	Расчётная формула	Значения показателей
		Благополучного предприятия	За 5 лет до банкротства	За 1 год до банкротства
Коэффициент Бивера	(Чистая прибыль - Амортизация) / Долгосрочные + Краткосрочные обязательства	0,4-0,45	0,17	-0,15
Рентабельность активов	Чистая прибыль / Активы х х100%	6-8	4	-22
Финансовый леверидж	(Долгосрочные + Краткосрочные обязательства) / Активы	? 0,37	? 0,5	? 0,8
Коэффициент покрытия активов	(Собственный капитал - Внеоборотные активы) / Активы	0,4	? 0,3	0,06
Коэффициент покрытия	Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	? 3,2	? 2	? 1

Ещё одним способом оценки кредитного портфеля банка является разработанная балльная система. Примерный алгоритм применения данной системы на основе определенных критериев приведён (см. приложение 5).

В данном случае система оценки представлена семью критериями. На практике их может быть и больше. Каждая кредитная сделка оценивается по всем критериям и получает оценку, выраженную в баллах. Затем в соответствии с суммой набранных баллов определяется рейтинг кредита (табл.1.8).

Таблица 1.8 Определение рейтинга кредита в соответствии с балльной оценкой

Рейтинг качества кредита	Количество набранных баллов
1. Кредит наилучшего качества	163-140
2. Высокое качество кредита	139-118
3. Удовлетворительное качество кредита	117-85
4. Предельное качество портфеля	84-65
5. Хуже предельного	64 и ниже

Несмотря на высокую значимость прогнозных моделей, ориентированных на оценку финансовых перспектив предприятия и кредитоспособности в целом, существуют определённые проблемы, связанные с их практическим применением. Главной из них является обеспечение соответствия и непротиворечивости различных показателей. Поэтому, чтобы добиться более точных оценок, многие банки комбинируют различные показатели и коэффициенты.

В рассматриваемом филиале №1 ОАО "Банк Альфа" для определения качества кредитного портфеля рассчитывают, прежде всего, уровень кредитного риска, который несёт каждый кредитополучатель. Методика расчёта риска - рейтинговая.

Кредитный рейтинг предприятия предполагает достижение следующих целей: повышения качества решения о кредитовании вследствие использования единообразных и структурированных критериев; определения степени индивидуального кредитного риска; применения кредитного рейтинга в качестве инструмента контроллинга; выявления банком возможностей повышения качества обслуживания и привлечения новых клиентов; применения кредитного рейтинга для регулирования цены кредита на основе более точной оценки рисков для каждого отдельного случая.

Используя накопленный опыт кредитования отечественных и зарубежных банков, в частности Сбербанка России, Берлинского банка АГ, немецкого Фольксбанка и др., а также материалы специализированных изданий "Банкфахклассе" и "Банкмагазин", приведём методику определения кредитоспособности кредитополучателя на основе составления кредитного рейтинга. Оценка риска кредитования предприятия обычно проводится по следующим основным направлениям: кредитная история (репутация), финансы, менеджмент, обеспечение, рынок/отрасль (рис.1.13).

Рис.1.13 Схема оценки риска кредитования предприятия на основе определения кредитного рейтинга

Экспертами кредитных подразделений банка определяются весовые коэффициенты по каждому направлению оценки (табл.1.9).

Таблица 1.9 Направления оценки и их весовые коэффициенты

Направление оценки кредитного риска	Вес
Кредитная история (репутация)	0,1
Финансы	0,3
Обеспечение	0,25
Менеджмент	0,15
Рынок/отрасль	0,2

Примечание. Источник: [Внутренняя инструкция филиала №1 ОАО "Банк Альфа" № 34/45-к от 23.08.2004 "Об определении кредитоспособности клиента"]

Количество баллов, присваиваемых каждой группе показателей, находится в диапазоне от 0 до 100. Чем ниже балл, тем предпочтительнее положение кредитополучателя, т.е. тем ниже кредитный риск. Вместе с тем 0 - это крайняя отрицательная оценка. Кредитная история кредитополучателя анализируется как правило, за три последних года или с момента основания предприятия. При отсутствии просроченной задолженности по кредитам определяется общая сумма полученных кредитополучателем банковских кредитов в прошлый период. Соответственно, присваивается определённое количество баллов (таблица 1.10).

Таблица 1.10 Оценка кредитной истории (репутации) кредитополучателя

Полученные и погашенные кредиты/ Запрашиваемый кредит	Балл
Более 3	10
От 2 до 3	30
От 1,5 до 2	50
От 0,5 до 1,5	70
Менее 0,5	90
Кредитная история отсутствует (первый кредит)	100
Итого (наш вариант)	100

Примечание. Источник: [Внутренняя инструкция филиала №1 ОАО "Банк Альфа" № 34/45-к от 23.08.2004 "Об определении кредитоспособности клиента"]

Оценка финансового состояния предприятия проводится с позиций соответствия либо несоответствия финансовых коэффициентов нормативным и среднеотраслевым значениям (см. приложение 6).

Обязательным условием предоставления кредита является наличие обеспечения своевременного и полного исполнения кредитополучателем своих кредитных обязательств. При этом обеспечение анализируется на предмет достаточности, по степени ликвидности и уровню контроля банком за предметом залога. С целью снижения кредитного риска могут использоваться одновременно несколько способов исполнения обязательств по кредиту, представленных в табл.1.11

Таблица 1.11 Оценка обеспечения кредита

Вид обеспечения	Балл
Валютный или рублёвый депозит	10
Недвижимость	25
Гарантии правительства	20
Оргтехника и офисная мебель	35
Промышленное оборудование	50
Торговое оборудование	30
Промышленные товары	65
Автотранспорт	35
Продовольственные товары	75
Ценные бумаги	20
Поручительство юридического лица	90
Поручительство юридического лица	100
Итого	90

Примечание. Источник: [Внутренняя инструкция филиала №1 ОАО "Банк Альфа" № 34/45-к от 23.08.2004 "Об определении кредитоспособности клиента"]

Для оценки направления "обеспечения" выводится среднеарифметическая оценка достаточности и качества обеспечения. В практике кредитования иногда встречаются случаи предоставления бланковых кредитов, т.е. кредитов без обеспечения. Вместе с тем если условия кредитного договора не предполагают такого рода кредитование, то достаточность обеспечения играет ключевую роль. Как правило, оценочная стоимость обеспечения должна на 30-50% превышать размеры основного долга и процентов по кредиту. Поэтому при отсутствии обеспечения либо его значительной недостаче может использоваться нулевая оценка по данному направлению анализа.

Оценку качества менеджмента можно проводить на основе данных о форме собственности, организационной структуре управления, типе руководителя предприятия, как показано в табл.1.12.

Таблица 1.12 Оценка качества менеджмента

Название группы показателей	Содержание	Балл	Весовой коэф-т
Форма собственности	Государственное предприятие	20	0,2
	Смешанная форма собственности	25
	Частное предприятие	50
	Коллективная собственность	75
Тип предприятия	Классическое предприятие	10	0,3
	Головное предприятие	25
	Дочернее предприятие	50
	Малое предприятие	75
	ИП	100
Тип руководителя	Ключевая фигура	70	0,5
	Классический руководитель	15
	Исполнительный директор	50
	Технический директор	75
	Подставное лицо	100
Итого	19

Примечание. Источник: [Внутренняя инструкция филиала №1 ОАО "Банк Альфа" № 34/45-к от 23.08.2004 "Об определении кредитоспособности клиента"]

Анализ показывает, что оценка рынка и отрасли, в которой работает предприятие-кредитополучатель, проводится по следующим группам показателей:

отрасль экономики;

доля на рынке;

уровень конкуренции.

Данные для подсчёта итогового показателя по направлению оценки рынок/отрасль представлены ниже (см. приложение 7).

Механизм определения кредитного рейтинга предприятия-кредитополучателя: по каждому направлению оценки риска кредитования вычисляется средний балл путём умножения баллов по тому или иному показателю на весовой коэффициент. После этого определяется итоговый рейтинг кредитополучателя. Количество баллов по каждому направлению оценки кредитного риска умножается на значимость (вес) каждого направления в их совокупности. В результате расчёта итогового показателя предприятию-кредитополучателю присваивается категория риска (табл.1.13).

Таблица 1.13 Уровень кредитного риска

Общее кол-во баллов	Категория риска	Оценка риска
От 10 до 20	1	Минимальный
От 21 до 40	2	Низкий
От 41 до 60	3	Средний
От 61 до 80	4	Высокий
81 и более	5	Очень высокий
0 баллов	Х	Неприемлемый

Примечание. Источник: [Внутренняя инструкция филиала №1 ОАО "Банк Альфа" № 34/45-к от 23.08.2004 "Об определении кредитоспособности клиента"]

Вывод для клиента:

Следовательно, уровень кредитного риска высокий, кредитование данного клиента рискованно.

Основываясь на кредитном рейтинге кредитополучателя (табл.1.13), банк получает дополнительную возможность для реализации своей процентной политики. Так, предприятиям, отнесенным к первой категории риска, кредиты могут выдаваться по минимально допустимой ставке, в то время как предприятиям с более высоким риском кредитования устанавливается повышенная процентная ставка по кредиту.

Рассмотренные выше модели основываются на необходимости объективной и точной оценки уровня кредитоспособности кредитополучателя. С помощью этой оценки возможно не только прогнозировать возможное невыполнение контрагентом условий кредитного договора, но и проводить анализ кредитного портфеля на основе классификации клиентов. При этом следует отметить, что твёрдые правила набора основных и дополнительных коэффициентов (показателей), их нормативного уровня для определения класса кредитоспособности, рейтинга кредитополучателя, количества классов кредитоспособности отсутствуют.

Министерствами и ведомствами каждой страны делаются попытки стандартизировать подходы к оценке кредитоспособности субъектов хозяйствования с учетом национальных особенностей экономики. В настоящее время Министерством финансов, Министерством экономики, Министерством статистики и анализа Республики Беларусь были разработана Инструкция по анализу и контролю за финансовым состоянием и платёжеспособностью субъектов предпринимательской деятельности от 14.06.2004. Данной Инструкцией установлены нормативные значения двух показателей, дифференцированные по отраслям экономики: коэффициент текущей ликвидности и коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами.

Рекомендациями Национального банка Республики Беларусь по определению уровня кредитоспособности предусмотрено право банков самостоятельно разрабатывать нормативные уровни каждого показателя на основе накопленной ими статистической информации о фактическом значении коэффициентов по обслуживаемой клиентуре с учётом их отраслевой принадлежности. Затем класс каждого показателя устанавливается путём сопоставления фактического значения коэффициента с его нормативным уровнем. В данном случае наблюдается аналогия с балльной системой оценки.

Следующая модель, с одной стороны, даёт представление о сложности выбора стратегии поведения банка на рынке, с другой, характеризует кредитный портфель банка с точки зрения соотношения риска и доходности.

Модель "риск-доходность" иллюстрирует общую закономерность их взаимосвязи - чем выше доход, тем выше и риск (кривая "а" на рис.1.14).

Рис.1.14 Графическое отображение модели "риск-доходность"

Поскольку возможности по управлению риском ограничены, то, как правило, с ростом величины риска растут потери (убытки) и в практике кривая зависимости доходов от риска проходит через максимум (точке А, кривая "б" на рис.1.14).

На графике видно, что максимальному доходу (Д_max1) отвечает оптимальная величина риска r₀. Банк не может работать ниже определённого минимального дохода (Д_min). Такой минимальный доход может быть получен при двух величинах риска (r_min и r_max), следовательно, банк не должен допускать работы с риском выше r_max и доход ниже, чем Д_min. Оптимально допустимым риском является r₀. Одной из задач управления кредитным портфелем и является удержание его качества на этом уровне. Другой задачей является максимизация доходности (минимизация убытков) при выбранном риске. На графике это соответствует переходу из точки А (кривая "б") в точку Б (кривая "а"). При этом доход за счёт снижения убытков может повыситься в идеальном случае до величины Д_max2, которая больше чем Д_max1. Доход Д_max1 можно назвать оптимальным при риске r_{0. [}29, с.30]

Кредитный портфель, реализующий эту комбинацию, и будет оптимальным кредитным портфелем с точки зрения риска и доходности. Это теоретические представления об оптимальности, но добиться такого состояния на практике коммерческим банкам не удаётся.

В настоящее время коммерческие банки в Республике Беларусь в случае проведения операций с высоким риском обязаны создавать специальный резерв. Создание резерва на покрытие возможных потерь по активам, подверженным кредитному риску, преследует своей целью поддержание ликвидности своих активов и обеспечения более стабильных условий деятельности. [27, ст.1]

Но при этом нельзя не отметить основные негативные последствия создания и увеличения резерва:

отчисления в резерв относятся на расходы банка до налогообложения и включаются в затраты в полном размере независимо от величины полученных доходов, что снижает доходность и соответственно эффективность проводимых операций [27, ст.2] ;

создание или увеличение резерва уменьшает величину собственного капитала банка, поскольку начисленный по группам кредитного риска резерв не включается в собственные средства (капитал) банка [27, ст.6] ;

банки не имеют возможности использовать созданный резерв, что снижает их кредитный потенциал за счёт отвлечения средств.

Самым широко применяемым в кредитном анализе является метод коэффициентов. Этому способствовали следующие причины:

удобство применения метода вследствие стандартизации форм бухгалтерской и финансовой отчётности субъектов хозяйствования;

возможность соотношения качественной и количественной характеристики;

развитие и применение экономико-математических методов в экономическом анализе.

В мировой практике применяются следующие основные экономические коэффициенты для оценки кредитного риска [3, с.303]:

, (1.17)

где потери по кредитам равны сумме кредитов, которые за данный период были списаны как невозвратные. Автор отмечает тот факт, что в формулах 1.17-1.22 под кредитной задолженностью следует понимать размер валового кредитного портфеля банка.

, (1.18)

где чистые списания - это разница между списанными и возмещёнными кредитами.

, (1.19)

где возмещённые кредиты - это кредиты, которые первоначально считались списанными, но затем были погашены.

, (1.20)

, (1.21)

Данный коэффициент характеризует удельный вес кредитов в портфеле, которые находятся в стадии реструктуризации. Это один из методов работы с проблемными кредитами.

, (1.22)

В Республике Беларусь в настоящее время согласно Инструкции о порядке формирования и использования специального резерва на покрытие возможных убытков по активам банка и небанковской кредитно-финансовой организации, подверженным кредитному риску все активы делятся на 4 группы риска. В мировой практике выделяют 5 групп риска.

Коэффициент показывает, какой удельный вес занимают кредиты с наибольшей вероятностью невозвращения в валовом кредитном портфеле. Принято считать, что величина коэффициента проблемных кредитов не должна превышать пять процентов. В противном случае это свидетельствует о наличии у банка трудностей с возвратом предоставленных кредитов. При этом под проблемными понимаются кредиты, по которым идёт начисление резерва на покрытие возможных убытков.

, (1.23)

, (1.24)

В экономической литературе коэффициент К₈ имеет название "коэффициент защищённости".

, (1.25)

, (1.26)

При ведении деятельности коммерческими банками в условиях повышенной рискованности возникает проблема качественного измерения и прогнозирования кредитного риска адекватно потенциальным потерям. При расчёте риска кредитных вложений в практике отечественных банков может использоваться ещё один интегрированный показатель - коэффициент совокупного кредитного риска банка (Кр), учитывающий степень достаточности резерва, может быть рассчитан по следующей формуле:

, (1.27)

где L1 - коэффициент достаточности создания резерва

Коэффициент L1 вычисляется следующим образом:

. (1.28)

Если разница между показателями Р_р и Р_{ф с} незначительна или отсутствует, то значение показателя L1 стремится к единице, т.е. воздействие данного коэффициента на величину кредитного риска близко к нулю. В противном случае с помощью показателя L1 становится реальным отразить воздействие фактора достаточности формирования резерва по кредитам на коэффициент кредитного риска К_р. Подставляя значение формулы 1.28 в формулу расчета (К_р), получим следующее уравнение:

. (1.29)

Методика расчёта коэффициента совокупного кредитного риска банка, учитывающего фактор достаточности формирования резерва, представлена на рис.1.15.

Рис.1.15 Методика расчёта коэффициента совокупного кредитного риска с учётом степени достаточности резерва

Чем ближе значения К_р к единице, тем лучше качество кредитного портфеля с позиций возвратности и достаточности резерва. При К_р=1 риск отсутствует и прогнозируемые потери равны нулю. Чем ближе значение К_р к нулевой отметке, тем выше величина совокупного кредитного риска.

Пример расчёта показателя кредитного риска банка приведен в табл.1.14.

Табл.1.14 Расчёт коэффициента совокупного кредитного риска банка

Показатели (в расчётных единицах)	Банк А	Банк В	Банк С	Банк D	Банк Е
1. Кредитные вложения (всего)	1500	2700	3000	2500	4000
2. Сумма расчётного резерва	120	500	250	1500	1000
3. Сумма фактически созданного резерва	60	100	200	500	800
4. Коэффициент достаточности создания резерва (стр.1 - стр.2) / (стр.1 - стр.3)	0,95	0,84	0,98	0,50	0,93
5. Коэффициент совокупного кредитного риска (стр.1 - стр.2) / стр.1 х стр.4	0,87	0,68	0,90	0,21	0,69

Для расчёта коэффициента кредитного риска, учитывающего степень полноты создания резервов на покрытие возможных убытков по кредитам, целесообразно использовать формулу (1.30) [19, c.43]:

, (1.30)

где К_р - коэффициент кредитного риска;

С - величина кредитной задолженности клиентов банка;

З₁, З₂, З₃ - кредитная задолженность, отнесённая соответственно ко второй, третьей и четвёртой группам риска;

Н - сумма недоначисленного резерва на возможные потери по кредитам;

Выделяют показатель процентной маржи, скорректированной на риск кредитных потерь, который определяется по формуле (1.31):

. (1.31)

Как было отмечено выше оценка качества кредитного портфеля коммерческого банка строится на количественной и качественной оценках финансовых коэффициентов, характеризующих различные аспекты кредитной политики банка. Их можно разделить на четыре группы показателей:

показатели доходности кредитных вложений;

показатели качества управления кредитным портфелем;

показатели достаточности резервов на покрытие возможных убытков;

интегрированные показатели совокупного кредитного риска банка.

Для наглядности и упрощения процедуры расчета финансовых коэффициентов приведём таблицу условных обозначений и названий показателей кредитной деятельности банка (табл.1.15).

Таблица 1.15 Обозначения показателей кредитной деятельности банка

Условное обозначение	Показатель
Собщ	Кредитные вложения (всего)
Спр	Кредитные вложения за предыдущий период
Стек	Кредитные вложения за текущий период
Скр	Краткосрочные кредитные вложения
Сдол	Долгосрочные кредитные вложения
Сст	Стандартные кредиты (погашаемые вовремя и полностью)
Снст	Нестандартные (просроченные) кредиты
С (-)	Кредитные вложения, не приносящие доход
С (+)	Кредитные вложения, приносящие доход
ПД	Процентные доходы, полученные от кредитных вложений
ПР	Процентные расходы, уплаченные за ресурсы кредитования
Рр	Расчетный резерв на убытки по кредитам
Рф. с	Фактически созданный резерв на убытки по кредитам
Р-	Сумма списаний из резерва
К	Капитал банка
А	Активы банка
Д	Депозиты банка
х1, х2... хп	Кредитные вложения, отнесенные к соответствующей группе риска
к1, к2... кп	Коэффициенты отчисления в резерв по группам риска

Показатели группы доходности кредитных вложений представлены коэффициентами К11-К14 (табл.1.16).

Таблица 1.16 Коэффициенты доходности кредитных вложений банка

К-т	Характеристика	Расчёт	Расчёт по агрегатам	Оптимум %
K11	Даёт возможность оценить прибыльность кредитного портфеля	(Процентные доходы - Процентные расходы) / Кредитные вложения	(ПД-ПР) /Собщх100%	0,6-1,4
К12	Отражает долю процентной маржи банка в его капитале	(Процентные доходы - Процентные расходы) / Капитал банка	(ПД-ПР) /Кх100%	10-20
К13	Показывает доходность кредитных вложений	(Процентные доходы - Процентные расходы) / Кредитные вложения, приносящие доход	(ПД-Пр) /С (+) х100%	2,0-3,5
К14	Характеризует реальную доходность кредитных вложений	Процентные доходы (полученные) / Кредитные вложения, приносящие доход	ПД / С (+) х100%	Средняя величина по системе

Важное значение в оценке кредитных вложений приобретают показатели второй группы, характеризующие качество управления кредитным портфелем коммерческого банка. Эти показатели представлены коэффициентами К15-К20 (таблица 1.17).

Таблица 1.17 Коэффициенты качества управления кредитным портфелем банка

К-т	Характеристика	Расчёт	Расчёт по агрегатам	Оптимум, %
	Характеризует качество управления кредитным портфелем банка с позиций объёмов "неработающих" кредитных вложений, с пролонгированными и просроченными сроками оплаты	Кредитные вложения, не приносящие доход / Активы банка	С (-) /Ах100%	0,5-3
К16	Детализирует оценку качества управления кредитным портфелем	Кредитные вложения, не приносящие доход / Кредитные вложения	С (-) /Собщх100%	3-7
К17	Даёт оценку качества управления кредитным портфелем исходя из имеющихся ресурсов кредитования	Кредитные вложения (всего) / Депозиты	Собщ/Дх100%	Сред. знач. по сист.
К18	Свидетельствует о степени агрессивности кредитной политики банка, недостаточности или перегруженности его кредитного портфеля.	Кредитные вложения (всего) / Активы	Собщ/Ах100%	40-60
К19	Характеризует долю краткосрочных кредитных вложений в их общем объеме. В условиях отечественной экономики структура кредитных вложений банков по показателю срочности не соответствует потребностям обновления основных фондов предприятий, т.е. объемы краткосрочных кредитных вложений значительно преобладают над объемами долгосрочных кредитов	Краткосрочные кредитные вложения /Кредитные вложения (всего)	Скр/Собщх100%	60-70
К20	Характеризует темпы роста кредитных вложений за определенный период	Кредитные вложения за тек. период / Кредитные вложения за предыдущий период	Стек/Спрх100%	Сред. знач. по сист.

Третья группа показателей в какой-то мере также характеризует качество управления кредитным портфелем банка, но вместе с тем рассматривается как отдельная группа, потому что связана со специфической деятельностью банка по созданию специального резерва на возможные убытки по кредитам (табл.1.18).

Таблица 1.18 Коэффициенты достаточности резервов банка на покрытие убытков невозвращенным кредитам

К-т	Характеристика	Расчёт	Расчет по агрегатам	Оптимум,%
К21	Отражает степень защищённости банка от кредитного риска, свидетельствует о качестве кредитной политики и управления портфелем кредитов.	Резерв на убытки по кредитам (фактически созданный) / Кредитные вложения, не приносящие доход	Рф. с / С (-) х100%	Нет
К22	Характеризует полноту создания специального резерва на покрытие возможных убытков по кредитам	Резерв на убытки по кредитам (фактически созданный) / Резерв на убытки по кредитам (расчётный)	Рф. с /Ррасчх100%	100
К23	Свидетельствует о степени достаточности резервов банка в случае непогашения кредитов. В некоторых странах устанавливается нижняя граница коэффициента К23.	Резерв на убытки по кредитам (фактически созданный) / Кредитные вложения (всего)	Рф. с/Собщх100%	0,9-5
К24	Характеризует долю кредитов, фактически утраченных для банка, т.е. безнадежных к погашению	Сумма списаний из резерва / Кредитные вложения (всего)	М / Собщ х 100%	0,25-1,5
К25	Указывает на долю списаний от общего объема нестандартных (сомнительных и безнадёжных к погашению) кредитов	Сумма списаний из резерва / Нестандартные кредиты	М / Сист х 100%	Нет

Четвёртая, итоговая группа показателей - основные показатели оценки качества кредитного портфеля банка, характеризующие доходность кредитных вложений, качество управления кредитным портфелем и достаточность создания резервов на возможные убытки по кредитам.

Коэффициент качества управления кредитным портфелем (К_{к. упр}) отражает степень риска кредитных вложений с точки зрения их распределения по группам риска, которое производится на основе данных о длительности просроченной кредитной задолженности и качестве обеспечения кредита. Этот коэффициент определяется как отношение объёмов различных групп кредитной задолженности, взвешенных на степень риска невозврата кредита, к общей величине кредитных вложений и рассчитывается по формуле:

, (1.32)

где n - количество групп риска кредитных вложений.

Методика расчёта показателя К_{к. упр} представлена на рис.1.16.

Рис.1.16 Методика расчёта коэффициента качества управления кредитным портфелем банка

Пример расчёта величины резерва на покрытие возможных убытков по кредитам представлен в табл.1.19

Таблица 1.19 Расчёт величины резерва на возможные убытки по кредитам

Группа риска	Кредитные вложения (остаток по балансу) (расч. ед)	Коэффициент риска (%)	Кредитные вложения с учётом риска (расч. ед)
1	750	1	7,5
2	120	20	24
3	250	50	125
4	90	100	90
Всего	1210	20,4	246,5

Таким образом, применяемые в современной практике банковского дела методы оценки качества кредитного портфеля банка ориентированы на создание системы показателей (единичных и интегрированных), учитывающих различные аспекты управления кредитным риском.

Оценка с помощью показателей и коэффициентов позволит судить о соблюдении принципов кредитования и уровня постановки кредитной работы, степени риска кредитных операций и перспективах ликвидности данного банка.

Следует подчеркнуть факт, что практически все задачи, которые возникают в ходе работы банка, поддаются автоматизации. Внедрение информационных технологий в банковскую сферу обусловило появление на рынке программных продуктов, специально ориентированных на решение аналитических задач и подготовку управленческих решений в области управления кредитным портфелем. [23, c.36]

Так на основе многомерной базы данных "Кредитный портфель банка" можно проанализировать состояние кредитного портфеля банка по следующим направлениям:

удельный вес кредитных вложений в общей сумме активов;

удельный вес кредитных вложений по задолженности;

концентрация кредитов по регионам и отраслям экономики;

удельный вес крупных кредитов в общем объёме кредитных вложений;

структура кредитов по срокам;

удельный вес кредитов классифицированных по группам риска;

соотношение резерва на возможные потери по кредитам к общему объёму кредитных вложений;

соотношение резерва на возможные потери к сумме просроченной задолженности;

соотношение доходов к расходам по кредитам и др. необходимые показатели. [22, c.32]

Рассмотренные методы и модели показали, что не существует единого подхода к оценке кредитного портфеля. Поэтому банки самостоятельно разрабатывают методику оценки в соответствии с кредитной политикой банка и поставленными задачами в области кредитования. В этой ситуации наиболее важным и актуальным представляется выработка оптимальной для данного банка методики оценки кредитного портфеля. Эта методика должна отражать и учитывать следующие моменты:

специализация банка и его место на рынке;

особенности клиентов банка;

характер и особенности предоставляемых услуг.

Эффективность применяемой методики будет максимальной, если она будет органично сочетать практический опыт сотрудников банка и научно-обоснованные методы анализа.

2. Аназиз и оценка качества кредитного портфеля филиала №1 ОАО "БАНК АЛЬФА"

Наиболее удобным, практичным и эффективным методом оценки кредитного портфеля, из рассмотренных выше, является метод коэффициентов. Мы будем использовать его при анализе состояния кредитного портфеля филиала №1 ОАО "Банк Альфа".

В соответствии с рассуждениями, приведенными в предыдущей главе, для этого необходимо рассчитать валовой кредитный портфель, чистый кредитный портфель, кредитный портфель, взвешенный с учётом риска, классифицировать кредитный портфель банка по различным критериям, а также охарактеризовать качество кредитного портфеля с позиций доходности, риска, обеспеченности и диверсифицированности. Дополнительную качественную характеристику кредитного портфеля получим с помощью некоторых финансовых коэффициентов.

Источниками информации для анализа кредитного портфеля коммерческого банка послужили данные, взятые из бухгалтерского баланса банка по состоянию на 01.02.2005 г. и на 01.03.2005 г. (см. приложение 9, приложение 10), а также другие классификационные данные и сведения о предоставленных кредитах (см. приложение 11, приложение 12). Автор берёт для анализа не весь фактический объём кредитного портфеля банка, а делает выборку в виду невозможности характеристики столь большого числа контрагентов, с коими у филиала №1 ОАО "Банк Альфа" заключены кредитные договора.

По состоянию на 01.02.2003 г. и 01.03.2005 г. величина валового кредитного портфеля коммерческого банка составила 4606,6 млн. руб. и 4190,6 млн. руб. Размер резерва, созданного под сомнительную задолженность по кредитным операциям с клиентами, - 176,12 млн. руб. и 179,86 млн. руб. Соответственно величина чистого кредитного портфеля на две отчётные даты составила 4430,48 млн. руб. и 4010,74 млн. руб.

Для анализа кредитного портфеля проведём его классификацию по следующим признакам: по типу контрагента, по видам кредитных операций, по типу задолженности. Результаты расчётов для удобства приведены в виде таблиц.

Данные баланса банка показывают, что банк проводил операции кредитного характера с коммерческими организациями, индивидуальными предпринимателями, физическими лицами и некоммерческими организациями. Структура кредитного портфеля по типу контрагента имеет следующий вид (табл.2.1).

Таблица 2.1 Состав и структура кредитного портфеля по типу контрагентов по состоянию на 01.02.2005 г. и на 01.03.2005 г.

Тип контрагента	По состоянию на 01.02.2005	По состоянию на 01.03.2005
	Абсолютная величина, млн. руб.	Удельный вес,%	Абсолютная величина, млн. руб.	Удельный вес,%
Коммерческие организации	4443,4	96,5	4115,4	98,2
Индивидуальные предприниматели	123,2	2,6	43,2	1,0
Физические лица	28,0	0,6	24,0	0,6
Некоммерческие организации	12,0	0,3	8,0	0,2
Итого:	4606,6	100	4190,6	100

Анализ полученных расчётов показывает, что банк в своей деятельности специализируется на кредитовании, главным образом, коммерческих организаций. Кредитование коммерческих организаций традиционно является наиболее привлекательным для банка с точки зрения эффективности размещения средств с позиции доходности вследствие более высоких процентных ставок. Структура кредитного портфеля в течение анализируемого периода изменилась незначительно. Отмечаем снижение объёмов кредитования индивидуальных предпринимателей в абсолютном выражении на 80 млн. руб., что вызвало снижение удельного веса данных операций в кредитном портфеле на 1,6 процентных пункта. Соответственно рост удельного веса операций, проводимых с коммерческими организациями, на 1,7 процентных пункта обусловлен сокращением объёмов кредитования индивидуальных предпринимателей, некоммерческих организаций и физических лиц.

Банк проводит следующие виды кредитных операций: операции по долгосрочному и краткосрочному кредитованию, лизинг, исполнение гарантийных обязательств клиентов, операции с использованием векселей, потребительское кредитование, факторинг. Анализ позволит выявить, на каких видах операций специализируется банк, и провести оценку диверсификации банком вложений с позиции видов операций. Данные о проводимых банком кредитных операциях приведены ниже (табл.2.2).

Таблица 2.2 Состав и структура кредитного портфеля по видам кредитных операций по состоянию на 01.02.2005 г. и на 01.03.2005 г.

Вид операции	По состоянию на 01.02.2005 г.	По состоянию на 01.03.2005 г.
	Абсолютная величина, млн. руб.	Удельный вес,%	Абсолютная величина, млн. руб.	Удельный вес,%
Краткосрочные кредиты	3138,4	68,0	2854,4	68,1
Долгосрочные кредиты	1005,8	22,0	925,8	22,1
Лизинг	308,0	6,7	268,0	6,4
Исполненные гарантийные обязательства	66,4	1,4	58,4	1,4
Операции с использованием векселей	42,0	0,9	42,0	1,0
Потребительские кредиты	28,0	0,6	24,0	0,6
Факторинг	18,0	0,4	18,0	0,4
Итого:	4606,6	100	4190,6	100

Результаты расчётов показывают, что банк в своей деятельности специализируется на классических видах кредитования, т.е. на предоставлении краткосрочных и долгосрочных кредитов. Наибольший удельный вес по состоянию на 01.03.2005 г. (68,1%) в общем объёме операций занимает краткосрочное кредитование. Это означает, что банк в своей деятельности ориентируется на активное участие в создании и обновлении оборотных активов субъектов хозяйствования. Это обусловлено тем, что ориентация на краткосрочное, перспективное кредитование является одним из приоритетных направлений кредитной политики банка. Создание мощной клиентской базы - одна из стратегических целей банка, для достижения которой необходима совместная работа всех подразделений банка. В современных условиях успешным и стабильным является тот банк, который имеет устойчивых, надёжных и перспективных клиентов.

Удельный вес долгосрочных кредитов по состоянию на 01.03.2005 г. составил 22,1%, соответственно доля остальных видов кредитных операций (лизинг, факторинг и др.) в сумме - всего 9,8%. Значительных структурных изменений не произошло.

Каждый коммерческий банк должен стремиться к тому, чтобы в его кредитном портфеле не было проблемных кредитов, и соответственно, удельный вес срочной задолженности был равен 100%. В балансе банка по состоянию на 01.02.2005 г. и 01.03.2005 г. отражены срочная, пролонгированная, просроченная и сомнительная задолженности. Их соотношение представлено следующим образом (табл.2.3).