Банковские риски и методы управления ими

В одном случае клиент банка исправно погашает кредит. Таким образом, банк получает деньги назад. В представленной модели назовем эти поступления прибылью от выданных кредитов. В другом случае, если клиент по каким-либо причинам перестает вносить денежные средства на счет банка, то образуется задолженность и банк несет т.н. убытки, потому что не может распорядиться деньгами, которых нет. Следующий этап расчетов состоит в генерации с помощью исходных начальных коэффициентов большого количества значений по каждому клиенту, соответствующих нормальному закону распределения. По нашему мнению, данный тип распределения наиболее подходящий, т.к. это предельный закон, к которому приближаются многие другие законы распределения при определенных условиях. Процедура генерации необходима для более корректного анализа. Подставляя все значения в модель бинарного выхода, получим распределение вероятностей того, что клиент окажется «хорошим» или «плохим». Данное распределение формирует представление о ситуации в сфере кредитования.

В дальнейшем будем считать, что выбор между «хорошим» и «плохим» поведением клиента осуществляется случайно. Повторим процедуру генерации для данных о прибылях и убытках банка по каждому клиенту. Сформируем массив чисел, имеющий бернуллиевское распределение. Этот массив представляет собой вектор, указывающий на клиентов, погашающих кредит вовремя (значение ячейки равно 1), или на клиентов, имеющих задолженность перед банком (значение ячейки — 0). Затем каждой ячейке полученного массива приводится в соответствие значение прибыли (убытка), взятое случайно из ранее сгенерированных данных.

При сложении прибылей и убытков мы получим выручку банка по кредитному портфелю. Данную процедуру необходимо повторить большое количество раз для получения в конечном итоге массива выручек банка. По этим данным необходимо построить кривую распределения и, как последний шаг расчетов, определить VaR и CVaR. При расчете показателей VaR и CVaR в качестве основы использовалась выручка банка. Однако работникам банка также необходима информация о среднем значении максимально возможного убытка по каждому клиенту. Поэтому приведенный алгоритм можно использовать без учета прибылей, тем самым формируя необходимое распределение убытков. Разработанный алгоритм расчетов представлен на рисунке 3.Рис.

3. Алгоритм оценки кредитного риска с использованием VaR и CVaRНа рисунке 4 представлено распределение выручки банка с учетом случайного поведения заемщиков с указанием мер риска. Так, с вероятностью 99% можно утверждать, что выручка банка по кредитному портфелю будет больше 229,6 млн руб., однако в случае, когда значение выручки будет меньше V.

aR, среднее значение составит 195,4 млн руб. Эти показатели очень важны для формирования собственных резервов банка, а также для анализа и прогнозирования динамики кредитного портфеля.Рис. 4. Показатели VaR и CVaR на кривой распределения выручки банка по кредитному портфелю.

В то же время банку важно знать не только свою минимальную выручку, но также и максимальный убыток. Для получения VaR и CVaR убытков по клиенту, составим похожую модель соответствия «клиент-деньги», но в этот раз в случае исправного плательщика будем считать, что данный человек не является для банка т.н. убытком, поэтому значению 1 в первом столбце ставим в соответствие значение 0. Для тех заемщиков, кто перестал платить по кредиту, ставим в соответствие суммы просроченных задолженностей. На рисунке 5 сравниваются распределения убытков до учета поведения клиентов (пунктирная линия) и после (сплошная линия).Рис. 5. Построение кривой распределения убытков с учетом случайного распределения характеристик клиента.

По построенной кривой можно рассчитать показатели риска VaR и CVaR, однако в анализе убытков границы будут накладываться справа (рис. 6). Рис. 6. Показатели VaR и CVaR на кривой распределения убытков банка по клиентам.

Так, с вероятностью 99% убыток клиента в среднем не превысит 5,147 млн руб., в противном случае средний убыток составит 5,469 млн руб. Данные показатели также можно использовать для создания резервов, а также для проверки наличия данной суммы у держателя кредита.

Заключение

.

Изучив понятие кредитные риск представленные зарубежными и российскими исследования, можно сделать вывод о том, что они являются однобокими, и не отражают комплексность понятия. По мнению автора наиболее близко к сущности кредитного риска комплексное понятие, которое включает в себя группу рисков, в частности, рисккредитной операции, риск заемщика, риск банк заемщика и прочие риски. Очевидна комплексность понятия, которое включает риски отказа клиента исполнить обязательства, риски невозможности исполнения обязательств, риск невозможности обслуживания клиента, риск неэффективного управления. Во второй главе мы проанализировали деятельность ВТБ24 (ПАО) и рассмотрели систему управления кредитным риском. Кредитные организации должны реализовать меры поформированию и совершенствованию системы управления рисками, адекватной характеру совершаемых операций, а также эффективных информационных систем мониторинга рисков, включая риски несоблюдения требований информационной безопасности, одним из которых является своевременное доведение необходимой и достаточной информации до сведения органов управления кредитных организаций и соответствующих уполномоченных сотрудников. Созданные банками системы управления рисками должны не толькообеспечивать эффективную защиту от принятых рисков, но и носить предупреждающий характер, оказывая активное влияние на определение конкретных направлений деятельности кредитных организаций. В условиях развития банковских операций с предприятиями иорганизациями реального сектора экономики особое значение приобретает управление кредитным и операционным риском, а также координация управления такими рисками. Сохраняет свою актуальность вопрос управления рыночными рисками (валютным, процентным и фондовым).В данной работе рассматриваласьсистема управления рисками в банке. ВТБ24 (ПАО) — универсальный коммерческий банк, специализирующийся на обслуживании частных клиентов и предприятий малого и среднего бизнеса.

Пользуясь экономической и политической поддержкой основного акционера, банк продолжает развитие широкой региональной сети, совершенствует инфраструктуру и технологическую базу и имеет высокий потенциал в развитии своих позиций на российском рынке розничных услуг. Основным его источником направления деятельности являются операции кредитования предприятий нефинансового сектора (включая предприятия малого и среднего бизнеса) и физических лиц. В сфере покрытия системы управления кредитными рисками находятся также лизинговые операции. Кроме того, кредитному риску подвержены вложения банка в долговые обязательства корпораций: векселя, облигации и т. д. В Банке применяется принцип централизации принятия решений по определению предельно допустимого уровня риска. Указанные вопросы рассматриваются Правлением Банка, а также, в пределах полномочий, Комитетом по управлению активами и пассивами, Кредитным Комитетом Банка и Кредитными Комитетами филиалов. Проведенная оценка системы управления рисками ВТБ24 (ПАО) показала, что одним из основных рисков в деятельности Банка является кредитный и процентный риски, который связаны с вероятностью неисполнения контрагентами своих обязательств. В части управления кредитными рисками Банку рекомендуетсяпридерживается консервативных подходов, совершенствовать методы и процедуры оценки рисков. В организации процедур управления рисками ориентируется на международные стандарты банковского дела и рекомендации Базельского комитета по банковскому надзору. Для снижения риска возможных потерь банкосуществляет всестороннюю оценку контрагентов, которая включает в себя анализ бизнеса заемщика, его финансового положения, кредитной истории, структуры сделки, целей кредитования, а также оценку качества предлагаемого обеспечения и соответствие всех необходимыхюридических документов заемщика. Снизить риски без потери доходности, сократить уровень кредитныхрисков, снизить издержки и повысить эффективность бизнес-процессов позволит внедрение различных проектов внедрения скоринговых систем.

Подобный подход и автоматизация процесса работы с кредитными заявками даст также возможность наращивать качественный кредитный портфель во всех регионах присутствия банка. Таким образом, можно сделать вывод о том, что кредитный риск был и остается на данный момент основным видом банковского риска по причине того, что главным видом деятельности коммерческих банков является кредитование. Уровень кредитных рисков остается на высоком уровне, что обусловлено отсутствием в банках эффективных методик по оценке риска, по управлению им и по минимизации. Для улучшения системы управления кредитными рисками необходимо обратить внимание, во-первых, на фальсификацию отчетности клиентами, то есть существует необходимость сверки отчетностей, предоставляемых в банк и ФНС, что возможно осуществить при установлении взаимодействия между банками и налоговыми органами.

Во-вторых, проблема двойного залога, которую можно решить с помощью создания базы данных залоговых историй. Также необходимо уделять внимание правовым и отраслевым рискам, рассматривая специфику деятельности заемщика; повышать уровень квалификации и обучать рисковиков, разрабатывать новые эффективные методы управления рисками и способы их минимизации. От того, насколько хорошо организована данная система, зависит прибыль, которую будет получать банк в процессе своей деятельности. Список использованной литературы.

Байдина О. С., Байдин Е. В. Финансовые риски: природа и взаимосвязь // Деньги и кредит. 2014. №.

7. С. 29−32.Березина М. П. Система расчетов и Центральный банк // Банковское дело. 2016. №.

1. С. 15−19.Василешен Э. Центробанк и коммерческие банки в новой кредитной системе // Российский экономический журнал. 2016.

№ 12. С. 45−54.Васильева Е. Е. Кредитный риск: актуальные проблемы моделирования.// Финансы и кредит. 2016. №.

7(631) с.45−53.Долгова Е. В. Распознавание ситуаций в оперативном управлении предприятием// Вестник ПГТУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2014 .№ 2 .С. 185−192.Егоров А. Е. Проблемы деятельности коммерческих банков на современном этапе развития экономики // Деньги и кредит. 2014.

№ 6. С. 4. Костюченко Н. С. Анализ кредитных рисков. СПб.: ИТД «Скифия», 2017.

440 сКричевский М. Л. Финансовые риски. — М.: КНОРУС, 2015. ;

247 с. Лаврушин О. И. Банковский менеджмент. М.: КНОРУС, 2016. 560 с. Лаврушин О. И., Валенцева Н. И.

Банковское дело: учебник / О. И. Лаврушин, Н. И. Валенцева. 10-е изд., перераб. и доп. М.: КНОРУС, 2015.

Минина Т. Н. Электронные банковские услуги // Банковские услуги. 2016. № 7. С. 31−35.Моисеев А. В. Построение системы факторов для распознавания риска [текст] / А. В. Моисеев, ЕА Поправко, Н. Г. Федотов. //.

Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2014. Т.

1. С. 130. Моисеев А. В. Сравнительный анализ моделей распознавания риска [текст] / А. В. Моисеев, ЕА Поправко, Н. Г. Федотов. // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки.

2015. № 4 (28). С. 19−31.Мотовилов О. В., Белозёров, С. А. Банковское дело: учебник / О. В. Мотовилов, С. А. Белозеров. Проспект, 2016.

Мудрак А.В., Деньги. Кредит. Банки. Ценные бумаги: учебное пособие /А.В. Мудрак. Флинта, 2014.

Неволина Е. В. Об оценке кредитоспособности заемщиков // Деньги и кредит. 2015. № 10. С. 15−19.Положение о порядке расчета кредитными организациями величины рыночного риска (утв. Банком России 03.

12.2016№ 511-П)Русецкая Э. А., Куренная И. В. Страхование кредитных рисков // Финансы и кредит. 2016. № 48 (288). С. 12−19.Сафронова Т.

Е. Методы минимизации кредитных рисков на основе оценки кредитоспособности заемщиков // Известия ПГПУ им. В. Г. Белинского. 2014.

№ 24. — URL:

http:// cyberleninka. m/article/n/metody-minimizatsii-kreditnyh-riskovТурбанов А., Тютюнник А. Банковское дело: Операции, технологии, управление. М.: Альпина.

Паблишерз, 2014. 682 с. Четыркин Е. М. Финансовые риски: науч.

практич. пособие. — М.: Издательство «Дело» АНХ, 2014. — 176 с.Приложения.