Совершенствование Приднестровской банковской системы управления кредитными рисками в области кредитования физических лиц

Nadezhda Polyakova

Student, Transdniestrian State University them. T.G. Shevchenko, Russia, Tiraspol

Аннотация. В данной статье раскрывается значимость и роль кредитования физических лиц для банковской системы Приднестровья и государства в целом. В статье уделяется внимание практическому исследованию кредитных рисков при организации потребительского кредитования. И в целях улучшения действующей модели управления кредитными рисками портфеля потребительских ссуд для коммерческих банков ПМР была предложена и разработана блок-схема последовательно-реализуемых практических мер с методикой расчета для сотрудников кредитных отделов коммерческих банков.

Ключевые слова: потребительское кредитование; управление кредитными рисками; блок-схема управления кредитными рисками в сфере предоставления потребительских ссуд.

В любой стране кредитование физических лиц играет важную роль. На макроэкономическом уровне оно выступает инструментом, посредством которого осуществ­ляется перераспределение финансовых ресурсов. На микроэкономиче­ском уровне кредитование населения ведет к улучшению качества жизни каждого отдельного потребителя.

Динамика показателей потребительского кредитования и его объемы относятся к важнейшим показателям экономического развития страны, и на это имеется немало причин. Во-первых, благодаря креди­тованию населения обеспечивается рост платежеспособного спроса, следствием чего становится увеличение производства и сбыта товаров и услуг, а, следовательно - процветание национальной экономики. Во-вторых, благодаря росту масштабов потребительского кредитования растет качество жизни населения, развивается ускоренными темпами человеческий капитал страны.

Концентрация коммерческих банков Приднестровья на развитии потребительского кредитования связана с более высокой рентабельностью данного сегмента. Высокопроцентная и постоянная рентабельность предполагает ее рискованность, и среди главных видов риска в процессе потребительского кредитования следует выделить процентный риск, кредитный риск, портфельный риск.

Процентным риском является неопределенность во времени и тенденций изменения процентных ставок в недалеком будущем. Данный риск заключается в том, что средняя стоимость финансовых ресурсов, которые были привлечены для выдачи кредита физическому лицу, может превысить среднюю ставку процентов по потребительским кредитам.

Кредитный риск в виде экономической категории характеризует правовые и экономические отношения между заемщиком и кредитором по поводу процесса перераспределения активов.

Портфельный риск относится к рискам структуры кредитного портфеля по физическим лицам определенного банка и структуры его обеспечения. Портфельный риск обычно минимизируют через диверсификацию данного портфеля при обязательном условии диверсификации и структуры его обеспечения.

Эффективность процесса потребительского кредитования находится в значительной зависимости от правильного управления кредитными рисками.

Под кредитным риском понимают риск неисполнения заемщиком первоначальных условий кредитного договора, то есть не возврат (полностью или частично) основной суммы долга в установленные договором сроки.

Так как основную часть прибыли банк получает от кредитных операций, то становиться очевидным важность минимизации именно кредитного риска.

Приходится признать, что для приднестровской банковской системы задача формирования адекватной модели  управления кредитными рисками не является приоритетной. Такую позицию приднестровских коммерческих банков можно объяснить в первую очередь ограниченностью методического и практического опыта в данной области.

Сегодня банковская система нуждается в эффективном инструменте, позволяющем реально оценивать существующие и потенциальные кредитные риски.

В целях улучшения действующей модели управления кредитными рисками портфеля потребительских ссуд для коммерческих банков ПМР автором была разработана блок-схема последовательно-реализуемых практических мер (рис. 1).

Рисунок 1. Блок-схема управления кредитным риском портфеля потребительских ссуд для коммерческих банков ПМР^[1]

Выполним характеристику каждого из блоков в отдельности, с описанием предлагаемых мер по совершенствованию управления кредитным риском.

1. Оценка кредитного риска портфеля потребительских ссуд банка. Менеджменту коммерческим банкам необходимо проводить регулярную оценку портфеля потребительских ссуд, как в разрезе всего банка, так и по каждому отделению, с целью своевременного выявления проблемных моментов.

Заметим, что в законодательстве ПМР отсутствует официальное закрепление термина «проблемный кредит». Однако в действующем Положение ПРБ ПМР от 10 ноября 2009 года N91-П (САЗ 09-51) «О порядке формирования и использования кредитными организациями фонда риска», указывается, что проблемными следует считать два варианта ссудной задолженности:

1) со средним качеством обслуживания долга и плохим финансовым положением;

2) с неудовлетворительным качеством обслуживания долга и средним финансовым положением.

Согласно указанной классификации, ссуды распределяются на 5 категорий качества:

• I ссуды высшей категории, т.е. стандартные (безрисковые);
• II ссуды нестандартные (с умеренным кредитным риском <= 20%);
• III - ссуды сомнительные (с значительным риском на уровне 21-50%);
• IV- ссуды проблемные (с высоким кредитным риском: 51-100%);
• V ссуды низшей категории - безнадежные (вероятность возврата ссуды отсутствует, отмечается 100%-ное обесценение ссуды).

Добавим также, что, в соответствии с вышеупомянутым Положением ПРБ ПМР от 10 ноября 2009 года N91-П, уровень нормативов по отчислениям на создание резерва на возможные потери по ссудам установлены не жестко, а в виде интервала между крайними нормативами и определяются банком по классифицированным ссудам на индивидуальной основе самостоятельно: стандартные - 0%; нестандартные - 1-20%; сомнительные - 21-50%; проблемные - 51- 100%; безнадежные - 100% суммы основного долга по ссуде.

Таким образом, с учетом перечисленных 5 категорий задолженности, формулу определения кредитного риска по банку в целом, либо по какому-либо из его отделений, можно представить в следующем виде:

где Кр - кредитный риск банка (либо банковского отделения);

К1-К5 - объемы выданных потребительских кредитов по каждой из вышеуказанных категорий;

К - совокупный кредитный портфель потребительских ссуд банка (отделения).

2. Достоверная классификация потребительских ссуд по уровням «проблемности». Заметим, что, согласно упомянутому Положению ПРБ ПМР от 10 ноября 2009 года N91-П, отнесение ссуд к той или иной категории качества может выполняться с привлечением профессионального суждения путем комбинирования 2 классификационных критериев - во-первых, занимаемого заемщиком финансового положения и, во-вторых, качества обслуживания заемщиком своего кредита (таблица 1).

Таблица 1.

Отнесение кредита к категориям качества, учитывая финансовое положение заемщика, а также качество обслуживания заемщиком своей задолженности^[2]

Но реальности фактическая задолженность по ссуде может содержать, а может и не содержать явных признаков проблемности, например, нарушения сроков возврата основного долга и процентов, обесценения вторичного источника погашения (таблица 2).

Таблица 2.

Классификация проблемной ссудной задолженности по группам риск в зависимости от установленных критериев^[3]

Таким образом, использование более взвешенных подходов к классификации потребительских ссуд с точки зрения уровня «проблемности» позволит сконцентрировать внимание банка на тех группах кредитов, которые представляют наибольшую угрозу качеству банковского кредитного портфеля.

3. Мониторинг и прогнозирование кредитного риска банковского портфеля потребительских ссуд. Значимость мониторинга кредитных рисков заключается в необходимости в определенной степени прогнозировать наступление рискового события и заблаговременно принимать необходимые меры по снижению возможных неблагоприятных последствий. Для обеспечения эффективного мониторинга требуется стандартизация данного процесса и разработка специальных контрольных систем. Подобные системы введены и успешно используются во многих развитых странах. Принцип их работы заключается в возможности отслеживать ход процесса мониторинга и оповещать о выявленных отклонениях от плана. На сегодняшний день в приднестровских коммерческих банках не уделяется должного внимания отслеживанию кредитных рисков во взаимосвязи с проблемными кредитами. Процедура мониторинга не является стандартизированной и практически не контролируется ни внутри коммерческих банков, ни со стороны органов пруденциального надзора за банковской деятельностью.

Таким образом, авторское предложение заключается в построении эконометрической модели, позволяющей прогнозировать уровень кредитного риска. Чтобы спрогнозировать риск портфеля потребительских ссуд, необходимо сначала определиться с критериями, оказывающими влияние на уровень данного риска. Наиболее важным, по нашему мнению, критерием является доля просроченных потребительских кредитов в общей сумме кредитной задолженности населения. Именно этот показатель служит наиболее точной характеристикой качества портфеля потребительских ссуд, являясь при этом наиболее поддающимся прогнозированию, по сравнению с прочими показателями портфельного кредитного риска банковской организации.

Просроченная задолженность фактически представляет собой базовый индикатор качества портфеля потребительских кредитов, являясь характеристикой, прямо пропорционально отражающей динамику уровня кредитного риска данного портфеля. Причем именно по причине роста просроченных кредитов возрастает и степень кредитного риска и, наряду с этим, снижается качество кредитного портфеля населения [2, с. 403].

Чтобы определить характер зависимости уровня кредитного риска от уровня просроченного кредита в портфеле потребительских кредитов, требуется построить функцию регрессии. С учетом того, что между показателем уровня просроченных кредитов и показателем уровня кредитного риска существует прямая зависимость, воспользу­емся уравнением линейной регрессии, на основе которой в статистике осуществляется прогнозирование показателей с учетом уже имеющих­ся данных. Применение данного метода позволяет построить линию тренда, демонстрирующую равновесное значение объема просроченных потребительских ссуд банка [7, с. 6].

С помощью табличного процессора Microsoft Excel необходимо построить график зависимости результативного признака Y от фактора X. Пример полученной модели корреляционного поля зависимости объема просроченных потребительских кредитов и риска кредитного портфеля показан на рисунке 2.  Также на рисунке указана линия тренда.

Рисунок 2. Модель корреляционного поля зависимости объема просроченных потребительских кредитов и риска кредитного портфеля

Далее необходимо воспользоваться способом расчета значений линейного тренда в Excel - функция ПРЕДСКАЗ. Пример результатов данного способа визуализирован в таблице 3.

Таблица 3.

Использование способа предсказания для расчета значений линейного тренда

В результате анализа индексов детерминации каждой функции было установлено, что индекс детерминации R2 наибольший — 0,47, т.е. 47 % исходных данных подчиняются выбранной тенденции.

Полиномиальную зависимость Y от X характеризует парабола,  уравнение которой имеет следующий вид:

y = 34,71x + 337,79

Данное уравнение линейного тренда показано на графике с помощью заданной функции в программе Ecxel. Уравнение линейного тренда имеет вид y(x)=a+bx, где:

y - это объем просроченных потребительских кредитов;

x - риск кредитного портфеля;

a – точка пересечения с осью y на графике (минимальный уровень);

b – это значение, на которое увеличивается следующее значение временного ряда.

Далее мы рассчитаем прогнозные значения величины объема просроченных потребительских кредитов на январь 2018  года.

Предположим, что в связи с кризисной ситуацией на международной арене и политической и экономической нестабильностью в регионе, рост риска кредитного портфеля в банковском учреждении составит 10% (мы можем взять другой процентный уровень) по сравнению с предыдущим годом.

Тогда в январе 2018 г. риск кредитного портфеля будет составлять:

10,9 + 0,1·10,9 = 11,99 %.

Подставив рассчитанные значения в уравнение регрессии, получим прогнозные значения величины объема просроченных потребительских кредитов:

y = 34,71x + 337,79 - уравнение

34,71·11.99 + 337,79 = 753,96 тыс. руб. – январь 2018 г.

Данные полученные нами мы вставляем в таблицу 4.

 Таблица 4.

Объем просроченных потребительских кредитов и риска кредитного портфеля отделения г. Рыбница ЗАО “Агропромбанк», с прогнозом на январь 2018 г.

Полученный нами по прогнозу объема просроченных потребительских кредитов на уровне 11,99 руб. был спрогнозирован на базе такого фактора как – риск кредитного портфеля. Данный показатель характеризуется уровнем корреляционного поля за 12 месяцев 2017 года [7, с. 8].

Далее необходимо провести сравнение полученных реальных показателей отделением ЗАО “Агропромбанк» г. Рыбница в январе 2018 года с полученными нами показателями при помощи корреляционного анализа (таблица 5).

Таблица 5.

Сравнение прогнозируемых показателей объема просроченных потребительских кредитов и риска кредитного портфеля с полученными на январь 2018 год

При сравнении вышеуказанных показателей видно, что полученные нами значения не сильно отличаются от реальных значений полученных отделением ЗАО “Агропромбанк» г. Рыбница в ходе работы.

На основе полученных итогов банковским аналитикам нужно будет сопоставить фактический и планируемый уровни кредитного риска для портфеля потребительских ссуд с суммой, которая, в соответствии с кредитной политикой банка, является заданным верхним пределом для потерь по операциям потребительского кредитования, после чего можно будет отрегулировать уровень риска портфеля потребительских ссуд таким образом, чтобы добиться минимальной величины данного риска.

Коммерческие банки, ведя статистику фактических показателей уровня просроченных кредитов населения и кредитных рисков на протяжении ряда отчетных периодов, сможет на основе заданных значений уровня просроченных кредитов осуществлять мониторинг уровня кредитного риска, вычисляя прогнозные значения этого показателя и проверяя, удастся ли в краткосрочном периоде удержать уровень риска в пределах заданного потолка при тех или иных прогнозируемых объемах просроченных потребительских кредитов.

4. Выбор методов управления кредитным риском по конкретной потребительской ссуде банка. На этапе рассмотрения кредитной заявки банку необходимо в первую очередь учитывать перспективу погашения своих собственных обязательств перед вкладчиками. Соответственно, процесс выдачи потребительского кредита должен предусматривать крайне взвешенную оценку связанного с ним риска. Именно на данном этапе актуализируется проблема достаточности профессионализма и компетенции работников приднестровских коммерческих банков в отношении оценки вероятности погашения ссуды. Важно, чтобы профессионализм сотрудников рассматриваемого банка позволял им давать достоверную оценку предполагаемой кредитной сделки и принимать обоснованный риск, которым в той или иной степени сопровождается каждая кредитная операция.

К числу главных методов управления кредитным риском относится достоверная оценка кредитоспособности потенциального заемщика, состоящая в комплексном анализе как его финансового, правового, социального положения, так и возможностей и намерений заемщика на регулярной и своевременной основе вносить процентные платежи по кредиту и погашать основную задолженность перед банком [2, с. 408].

Оценка кредитоспособности физических лиц осуществляется в кредитном подразделении банка на основе информации, характеризующей его как экономического агента. В качестве источника такой информации банковскими работниками используются сведения с места работы клиента, с места его жительства и др.

В целях изучения кредитоспособности заемщика-физического лица кредитным работником банка осуществляется оценка платежеспособности клиента, анализируются его доходы и расходы. В сумму доходов заемщика-физического лица банком включаются: зарплата клиента по основному месту работы и по совместительству, доходы от предпринимательской деятельности физического лица, пенсионные выплаты, сбережения и прочие доходы. К статьям расходов банк относит: текущие расходы клиента на покупки, оплату налогов, платежи по ранее взятым кредитам, страховые платежи, оплата коммунальных счетов и др. Доходы за вычетом расходов составляют располагаемый заемщиком доход для расчета суммы возможного кредита.

Обязанность документального подтверждения доходов и расходов возлагается на заемщика, предъявляющего, помимо этих документов, еще и документ, удостоверяющий личность (паспорт). По паспорту специалист по кредитам определяет место и время проживания по последнему адресу, возраст клиента, его семейное положение и наличие детей. По справке с места работы заемщика банковский работник получает такую информацию о клиенте, как полное наименование предприятия и его реквизиты, банковские реквизиты, ИНН, ОКПО, ОКОНХ время постоянной работы заемщика на данном предприятии, занимаемая должность, средний доход за последние 6 или 12 месяцев, среднемесячные удержания за последние 6 или 12 месяцев с уточнением по видам.

Превышение среднемесячных совокупных доходов заемщика над его расходами показывает, как финансовое положение потенциального заемщика будет реагировать на возможное снижение доходов и увеличение расходов и, соответственно, как изменится его способность своевременно погашать платежи по кредиту. Это имеет ключевое значение при определении максимальной суммы потребительского кредита для заемщика-физического лица [4, с. 52].

Таким образом, различные способы оценки кредитоспособности клиентов банка должны применяться в комплексе. И по нашему мнению, верным будет использовать методики, которые включают в систему оценки кредитоспособности не только параметры, характеризующие финансовое положение заемщика, но и те, что оказывают влияние, прямо или косвенно, на источники доходов, например, социально-демографические факторы. Применение балльной системы оценки кредитоспособности, таким образом, должно опираться на более широкий круг параметров, обеспечивая тем самым более высокую точность характеристики анализируемого лица.

На основании вышеизложенного, можно сделать вывод, что сегодня приднестровские коммерческие банки, имеет собственные наработки в сфере снижения рискованности потребительских ссуд, однако  рост объема задолженности по потребительским кредитам свидетельствуют о том, что методики банков ПМР недостаточно эффективны и не способны давать надежные результаты при изменениях рыночной ситуации. Более тщательный подход к оценке кредитоспособности заемщиков, непрерывный мониторинг и прогнозирование кредитного риска, индивидуализация работы с заемщиками позволят снизить остроту проблемы невозвратов.

Внедрение предложенной блок-схемы управления кредитным риском в банковскую систему ПМР позволит избавиться от хаотичности, несистематизованности и непродуманности в управлении кредитным риском и проблемными ссудами. Использование данного системного подхода также позволит рассматриваемой кредитной организации оперативно определять и корректировать направления политики в сфере выдачи кредитов населению.

В целом, предлагаемая авторская блок-схема управления кредитными рисками в сфере предоставления потребительских ссуд не является догмой, и она может быть оперативно изменена или частично откорректирована под конкретные внутренние и внешние условия банка.

Преимущество предлагаемого подхода заключается в применение системных мер к управлению кредитным риском. В рассмотренной модели управления кредитным риском каждый из блоков системы является важным. Объединение рассмотренных блоков в системную последовательность и применение детализированного подхода как на этапе классификации потребительских ссуд по уровню «проблемности», так и в ходе прогнозирования кредитного риска, позволит придать процессу управления риском упорядоченность и взвешенность.

Использование и дальнейшее развитие предложенной блок-схемы управления кредитным риском в сфере потребительского кредитования положит начало формированию эффективной системы контроля кредитных рисков, предотвращения роста «плохих» кредитов и снижения доли текущих проблемных кредитов в совокупном портфеле конкретной кредитной организации.