Механизмы внутрикорпоративного управления рисками на предприятии

Хотя здесь возможно применение не абсолютных измерений, а относительных значений. Модель функционирования фирмы в рыночной среде показана. Модель функционирования фирмы в рыночной среде хозяйствования.

Из всего вышесказанного следует, что определение фирмы с позиций институциональной парадигмы на данном этапе имеет много разночтений. Это свидетельствует о том, что институциональная теория сравнительно молода и находится на стадии своего становления. Хотя следует отметить, что почти у всех авторов прослеживается согласие для воспроизведения целостной картины генезиса, функциональных ролей фирмы, определения природы внутрифирменных связей и зависимостей, выявления причин разновидностей организации фирм необходимо учитывать в равной мере институциональные предпосылки и классические экономические составляющие производственной деятельности. Фирму следует рассматривать как целостную организацию. Институциональная теория сравнительно молода и находится на стадии своего становления. Хотя следует отметить, что почти у всех авторов прослеживается согласие для воспроизведения целостной картины генезиса, функциональных ролей фирмы, определения природы внутрифирменных связей и зависимостей, выявления причин разновидностей организации фирм необходимо учитывать в равной мере институциональные предпосылки и классические экономические составляющие производственной деятельности. Процентные расходы по привлеченным средствам кредитных организаций увеличились с 8,7 млн руб. в 2014 году до 12 млн.

руб. — в 2016 году. Рост составил 37,9%. Расходы по выпущенным долговым обязательствам также имеют тенденцию роста. За анализируемый период их рост составил 157,9% (5,7 млн руб. — 2014 год, 10,5 млн.

руб. — 2015 год, 14,7 млн руб. — 2016 год).По итогам деятельности Уральского главного управления Центрального банка РФ за 2016 год получено 107,4миллионов рублей убытка. По сравнению с 2015 годом прибыль банка уменьшилась на 140,2 миллионов рублей (за 2015 год — 32,8 миллионов рублей прибыли).

За 2016 год банком получено доходов в размере 458,9 миллионов рублей. По сравнению с 2015 годом доходы банка увеличились на 2,1 миллионов рублей (2015 год — 456,8 миллионов рублей). Рост доходов в основном складывался за счет процентов, полученных за предоставленные кредиты. Наряду с общим ростом доходных статей доходы от восстановления резервов уменьшились на 7 млн.

рублей (2015 год — 12 миллионов рублей, 2016 год — 15 миллионов рублей). Снижение данной статьи обусловлено: сокращением в 2016 году объема кредитования в виде кредитов «овердрафт».По сравнению с 2015 годом расходы банка за 2016 год возросли на 23,8 миллионов рублей (2015 г. — 114,3 миллионов рублей). Увеличение по процентам, уплаченным по вкладам населения на 123,1миллионов рублей (2015 год — 111,4 миллионов рублей, 2016 год — 234,5 миллионов рублей). Основное влияние оказали рост доли срочных (более дорогих) вкладов в среднем объеме депозитов физических лиц с 52% в 2015 году до 57% в 2016 году и средних остатков по вкладам населения с 58 миллионов рублей в 2015 году до 87 миллионов рублей в 2016 году. Увеличение комиссий уплаченных на 28 миллионов рублей (2015 год — 47 миллионов рублей, 2016 год — 75 миллионов рублей), которое обусловлено наращиванием объема расчетных операций по пластиковым картам Уральского главного управления Центрального банка РФ. Таким образом, по итогам деятельности Уральского главного управления Центрального банка РФ за 2016 год получено 107,4 миллионов рублей убытка, что по сравнению с 2015 годом на 140,2 миллионов рублей меньше.

2.3. Оценка качества управления финансовой устойчивостью Уральского главного управления Центрального банка РФДля оценки качеством управления финансовой устойчивостью Уральского главного управления Центрального банка РФ необходимо провести анализ показателей согласно Указанию Банка России № 3277-У. В Таблице 8 можно увидеть значения показателей группы оценки капитала за исследуемый период в динамике. Таблица 8 — Значения показателей группы оценки капитала, доходности и ликвидности Уральского главного управления Центрального банка РФ за 2016;2016 гг, %Показатель.

Период01.

01.201 601.

04.201 601.

07.201 601.

10.201 601.

01.201 601.

04.201 601.

07.201 601.

10.201 601.

01.2017.

Группа оценки капитала.

ПК116,3516,8815,3315,3716,3215,0515,5215,1114,20ПК216,77%16,58%15,59%14,98%17,67%14,39%15,99%17,09%16,19%ПК37,93%1,84%2,90%2,16%1,32%1,21%0,95%0,88%0,92%Группа оценки доходности.

ПД11,97%0,31%0,54%0,51%0,59%0,06%0,15%0,40%0,33%ПД212,69%1,99%3,64%3,49%3,94%0,38%0,98%2,61%2,12%ПД4441,06%737,69%517,17%911,74%1323,42%15 379,36%1834,55%1247,38%4147,61%ПД54,48%0,95%1,86%2,72%3,80%0,95%2,05%3,41%4,56%Группа оценки ликвидности.

ПЛ116,73%13,10%15,79%25,31%13,09%39,58%27,73%24,65%14,58%ПЛ276,1657,8379,29 101,1651,6697,0678,3783,1761,93ПЛ391,70 102,00117,26 100,9877,5395,9190,3086,5075,72ПЛ421,96%22,65%19,92%25,02%25,35%40,78%35,38%29,64%23,54%ПЛ60,00%0,00%0,00%0,00%0,00%0,00%0,00%0,00%0,00%Анализируя отчетность за каждый квартал с января 2016 года по январь 2017 года, можно заметить, что значения показателей выражают заметную сезонность: на 1 января текущего года значение показателя самое высокое, с 1 по 3 квартал показатели увеличиваются. На рисунке 7. эти значения представлены более наглядно. Рисунок 7 — Значения показателей группы оценки Уральского главного управления Центрального банка РФ за январь 2016 — январь 2017 года.

Группа оценки капитала характеризует качество собственных средств банка. На рисунке 7 видно, что показатели ПК1 и ПК2 достигли своего максимального значения на 1 января 2016 года. Показатель ПК3 максимальное значение имел в начале 2016 года. Минимальное значение показателей ПК1 и ПК2 наблюдается на 1 апреля 2016 года. Минимальное значение ПК3 — на 1 апреля 2016 года. В целом можно сказать, что показатели ПК1 и ПК2 обратно пропорциональны показателю ПК3 за 2016 год. Рост показателей группы оценки доходности приходится на 1 января 2016, 2016 и 2017 годов, что связано с отражением в отчетности всех итогов текущего года. На рисунке 8 представлены показатели группы оценки доходности банка за исследуемый период в динамике. Среди рассчитанных показателей наибольшее значение имеет ПД4, которые характеризует соотношение административно — управленческих расходов к чистым доходам. В некоторых отчетных периодах значение этого показателя многим больше 100%, что характеризует перерасход по административно — управленческой части в среднем в 5 раз по отношению к чистым доходам. Уральское главное управление Центрального банка РФ тратит свои денежные средства в основном на расходы на оплату труда персонала и на аренду основного имущества. Рисунок 8 — Значения показателей группы оценки доходности Уральского главного управления Центрального банка РФ за январь 2016 — январь 2017 года.

На рисунке 8 выделяется показатель ПД4 не отражен, так как это делает практически невозможным различить показатели ПД1, ПД2 и ПД5. В целом можно сказать, что вышеперечисленные показатели, начиная с апреля 2016 года, на каждую исследуемую дату приобретают примерно одинаковые значения. На рисунке 9 представлены значения показателей оценки ликвидности банка за исследуемый период в динамике. Указанием Банка России № 3277-У включена группа оценки ликвидности как один из факторов оценки финансовой устойчивости банков, так как под ликвидностью подразумевается способность обеспечить своевременное и полное выполнение обязательств банка. Рисунок 9 — Значения показателей группы оценки ликвидности Уральского главного управления Центрального банка РФ за январь 2016 — январь 2017 года.

Среди показателей группы оценки ликвидности выделяются значения показателей ПЛ2 и ПЛ3, называемые коэффициентами мгновенной и текущей ликвидности, на 1 октября 2016 года. Эта дата стала для всех банков, в том числе и для Уральское главное управление Центрального банка РФ, определяющей новую методику расчета обязательных нормативов, связанную с внедрением Базеля 3. Все показатели группы оценки ликвидности достигают свое максимальное значение на 1 апреля 2016 года. После 1 квартала 2016 года все показатели ликвидности имеют понижающий тренд. Указание № 3277-У оценивает финансовую устойчивость банка с целью признания ее удовлетворительной или неудовлетворительной для участия в системе страхования вкладов. Рассчитав отдельные показатели групп оценки капитала, доходности и ликвидности, в Таблице 2.3 отражены обобщающие показатели каждой из этих групп. Обобщающие показатели рассчитаны по формуле средневзвешенной и представляют собой субъективную оценку Банка России. Финансовая устойчивость банка признается удовлетворительной, если каждый обобщающий показатель будет меньше критериального значения, равного 2,3. Рассмотрим каждую группу показателей оценки финансовой устойчивости. Показатели оценки качества управления финансовой устойчивостью Уральского главного управления Центрального банка РФ за январь 2016 — январь 2017 года представлены в таблице 9. Таблица 9 — Показатели оценки качества управления финансовой устойчивостью Уральского главного управления Центрального банка РФ за январь 2016 — январь 2017 года.

Показатель01.

01.201 601.

04.201 601.

07.201 601.

10.201 601.

01.201 601.

04.201 601.

07.201 601.

10.201 601.

01.2017РГК1,001,001,001,001,001,001,001,001,00РГД1,802,002,002,121,801,182,602,30РГЛ1,001,001,001,171,171,171,171,171,17Группа оценки капитала за весь исследуемый период по показателю РГК не превышает критериальное значение, равное 2,3 (рисунок 10) Рисунок10 — Показатели оценки качества управления финансовой устойчивостью Уральского главного управления Центрального банка РФ за январь 2016 — январь 2017 года.

Помимо весовой оценки каждый показатель имеет бальную оценку: чем меньше бальная оценка, тем меньше обобщающий показатель группы, а значит и финансовая устойчивость банка выше. В группе оценки капитала все показатели ниже критериального значения, равного 2,3, а также все показатели имеют бальную оценку, равную 1. Действительно, Группа показателей оценки доходности Уральского главного управления Центрального банка РФ в целом соответствует нормативам Указания 3277-У, однако на 1 октября 2016 года превышает критериальное значение, равное 2,3 на 0,3 пункта. Ключевыми показатели, наиболее сильно повлиявшие на значение группы в целом, являются ПД4 и ПД5. В широком смысле показатель ПД4 отображает отношение расходов, связанных с обеспечением деятельности кредитной организации к ее прибыли. Среднее значение, исследуемое за период, этого показателя составляет 109,04%. Для улучшения бальной оценки до 2, необходимо снизить значение показателя ПД4 минимум до 85%. В связи с этим необходимо уменьшить значение расходной части в 1,28 раза или увеличить прибыль за исследуемый период в аналогичное количество раз. Показатель ПД5 в широком смысле отображает отношение процентных доходов к среднему значению активов за исследуемый период.

Среднее значение за 2016;2016 год составило 2,3. Для улучшения бальной оценки до 1, необходимо увеличить значение этого показателя до 5%. По аналогичным подсчетам для показателя ПД4 желаемый результат можно получить путем увеличения процентных доходов в 2,17 раз или уменьшению величины активов в 2,17 раза. Группа показателей оценки ликвидности за исследуемый период выполняет всенормативы, установленные Банком России. За 2016;2016 год обобщающий показатель РГЛ не превышает критериальное значение, равное 2,3.Бальная оценка, равная 1, за весь исследуемый период наблюдается в показателях ПЛ1 и ПЛ2. Банк не осуществляет эмиссию векселей и банковских акцептов. По этой причине показатель ПЛ6 равен 0 и также имеет бальное значение, равное 1. Колебания бальных оценок происходит в показателе ПЛ4. В широком смысле этот показатель характеризует соотношение привлеченных средств до востребования к общему значению привлеченных средств. За исследуемый период среднее значение показателя ПЛ 4 составило 27,14%. Для улучшения бальной оценки во всех периодах до 1 необходимо, чтобы значение ПЛ4 было не выше 25%. Для выполнения этой задачи необходимо уменьшить величину пассивов до востребования в 1,09 раз или увеличить общую величину пассивов во столько же раз. Итак, в параграфе была произведена оценка финансовой устойчивости банка.

За исследуемый период (январь 2016 — январь 2017) требования, выставляемые Банком России, выполнила только группа оценки капитала и ликвидности. Группа оценки доходности за счет уменьшения значения финансового результата нарушила требование Банка России только в октябре 2016 года. Для улучшения показателей финансовой устойчивости банку необходимо уменьшить величину расходов, связанных с обеспечением деятельности кредитной организации в среднем в 1,28 раз; при этом увеличить процентный доход в среднем в 2,17 раз; уменьшить величину пассивов до востребования в среднем в 1,09 раза. Таким образом, по сравнению со значениями на 1 января 2016 года на 1 января 2017 года уменьшилось значение собственных средств за счет уменьшения значения неиспользованной прибыли. С одной стороны, этот факт несет в себе негативную окраску (с точки зрения уменьшения «подушки безопасности»), а с другой стороны Банк направляет свои временно свободные денежные средства на инновации, модернизацию, развитие Банка. Согласно Указанию № 3277 — У в параграфе 2.2 был произведен анализ групп показателей оценки капитала, доходности и ликвидности.

Показатели капитала и доходности имеют ярко выраженную сезонность: наивысший рост показателей капитала в апреле и наивысший рост показателей доходности — на 1 января. Все показатели группы оценки ликвидности достигают свое максимальное значение на 1 апреля 2016 года. После 1 квартала 2016 года все показатели ликвидности имеют понижающий тренд. В параграфе 2.3 была произведена оценка финансовой устойчивости банка. За исследуемый период (январь 2016 — январь 2017) требования, выставляемые Банком России, выполнила только группа оценки капитала и ликвидности.

Для улучшения показателей финансовой устойчивости банку необходимо уменьшить величину расходов, связанных с обеспечением деятельности кредитной организации в среднем в 1,28 раз; при этом увеличить процентный доход в среднем в 2,17 раз; уменьшить величину пассивов до востребования в среднем в 1,09 раза.

3. ПРИМЕНЕНИЕ СКОРИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ КАК СРЕДСТВО УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМИ РИСКАМИ В РОССИЙСКИХ БАНКАХ3.

1. Внедрение скоринговой модели как средство управления кредитными рисками в Уральском главном управлении Центрального банка РФКредитный риск — это основной вид риска для каждого банка, управляя которым деятельность банка становится значительно эффективней. При выдаче кредита оценивается кредитоспособность конкретного клиента. Под кредитоспособностью понимается способность заемщика в полном объеме и в установленный срок расплатиться по своим долговым обязательствам[1]. Все чаще в Российской практике используется направление скоринговой оценки кредитоспособности заемщика. Первая система, являющаяся прототипом кредитного скоринга, создана в 1941 г. в США. Потребность в такой системе возникла в результате того, что с началом войны очень многие кредитные специалисты отправились на фронт, было необходимо разработать свод правил для принятия решения о выдаче кредитов.

Дэвид Дюран предложил использовать метод Фишера для разбиения заемщиков на две группы: «плохие» и «хорошие». В своей работе Дюран проанализировал большое количество как положительных, так и отрицательных кредитных историй. За основу он брал статистику коммерческих банков и различных других финансовых организаций. Как результат, были определены факторы кредитоспособности и весовые коэффициенты. Каждый потенциальный заемщик оценивался по группе показателей, которые в свою очередь умножались на соответствующие веса, затем все суммировалось и сравнивалось с пороговым значением. В том случае, если сумма характеристик превышала пороговое значение, то кредитные средства выдавались, в противном же случае — нет[2]. В настоящее время эта система используется во многих банках. Оценка кредитоспособности посредством кредитного скоринга включает в себя ряд преимуществ[3]: — ускорение процесса принятия решения по кредитной заявке, — сокращение ошибок снижение затрат на обучение персонала — снижение субъективной составляющей при рассмотрении заявки — снижение вероятности невозврата кредитных средств. Хочется отметить тот факт, что кредитный скоринг целесообразно использовать в два этапа: сперва при рассмотрении кредитной заявки, затем при периодической переоценке существующих обязательств заемщиков.

Первый этап — это сбор информации, подсчет интегрального показателя (score) и окончательное принятие решение по одобрениюкредита. Второй этап представляет собой управление кредитными рисками до нарушения заемщиком обязательств. Рассмотрим подробнее второй этап. В том случае, когда заявка одобрена и кредит выдан, заемщик предоставляет информацию о своем бизнесе банку.

Информация анализируется программными модулями, в случае обнаружения кризисной ситуации в бизнесе специалисты предлагают способы выхода из нее. Если же по результатам следующих проверок показатели бизнеса не приходят в норму, то лимит данного заемщика снижается[4]. При всей привлекательности данной системы оценки кредитоспособности существуют определенные трудности: экономические особенности страны, которые заключаются в существенных различиях в экономических свойствах между регионами недостаточное количество информации о заемщиках в базах. Отметим, что перенять иностранные системы кредитного скоринга также не представляется возможным по той причине, что они не могут применяться по шаблону, а должны разрабатываться исходя из особенностей экономики, клиентуры, характера банковского законодательства. Становится очевидным, что для корректной работы системы в идеале она должна разрабатываться для каждого конкретного банка с учетом особенностей того региона, в котором он находится.

Что же касается проблемы нехватки информации, следует отметить следующее: не для всех банков данная проблема актуальна, так как крупнейшие из них имеют собственные мощные базы, а мелкие кредитные организации могут использовать бюро кредитных историй (БКИ). Но даже БКИ имеет несколько недостаточный объем информации. Следовательно, целесообразным бы являлся переход к кредитному скорингу крупнейших финансовые организаций. А по мере заполнения БКИ данными данный переход могут осуществить все те банки, кто в этом заинтересован. В настоящее время наблюдается рост использования кредитных карт и продуктов потребительского кредитования. В связи с этим необходимо минимизировать риски, связанные с потерей кредитоспособности заемщиков с учётом региональных факторов и особенностей национального рынка. Кредитные карты являются успешным механизмом кредитования, поскольку снижают издержки по обслуживанию и предоставлению кредитных ресурсов населению и увеличивают доходы банка в зависимости от объемов выданных сумм.

Зависимость доходности в данном случае от объемов кредитования стимулирует кредитные организации увеличивать объемы, забывая о качестве клиентов. В этой связи необходимо применить ряд мер по снижению рисков в данном сегменте кредитования: — выдавать кредитные карты трудоустроенным лицам при поручительстве трудоустроенных лиц, не являющихся коллегами по работе (сослуживцами);

только подтвержденные данные официальной зарплаты (оклада) при расчете платежеспособности клиента. Данные меры позволят противодействовать развитию теневого сектора, сделать прозрачными доходы населения, уменьшить количество наличных средств, что позволит увеличить объемы предоставления кредитных продуктов, связанных с расчетами и платежами. Выдача кредитных карт трудоустроенным лицам с поручительством лиц, не являющимися коллегами (сослуживцами), предоставит возможность снизить неуплату заемщика и поручителя в связи с потерей работы. Данный подход позволит диверсифицировать риски и увеличить тем самым надежность контракта (сделки). В самом общем понимании экономический риск представляет собой деятельность субъектов хозяйственной жизни, связанную с преодолением неопределенности ситуации неизбежного выбора, в процессе которой имеется возможность оценить вероятность достижения желаемого результата, отклонений от него и потерь [2]. Отмена пункта в кредитной анкете (дополнительный заработок) в обязательном (директивном) порядке от регулятора стимулирует процесс легализации доходов. Данные меры позволят расширить ассортимент банковских продуктов, привлечь «теневые средства», увеличить ликвидность (рис 11.).Рисунок 11 — Влияние теневого сектора на экономику.

По данным Центрального банка России, сумма наличных денег в обращении составляет 8 848,2 млрд рублей [5]. Сокращение наличных денег в экономике, а также полная их ликвидация, являются неотъемлемой чертой экономик с развитой денежно-кредитной системой. Так, например, Швеция отказалась от наличных денег в 2012 году, в то время как на долю безналичных расчетов в России приходится лишь 75% операций, а в США — 91% [6]. Таким образом, доля наличных денег в обращении в России составляет 25%, а уменьшение данного показателя до уровня развитых экономик (9−10%) позволит банкам пополнить ликвидные средства на сумму 5 308,92 млрд рублей (8 848,2 * 0,6).

3.2. Эффективность предложенных рекомендаций.

В Уральском главном управлении Центрального банка РФ действует методика, основанная на соизмерении доходов населения в зависимости от курса доллара [4]. Данная система имеет ряд недостатков.

1. Рост валютного курса не гарантирует роста доходов населения, а, наоборот, способствует их снижению за счет инфляции, связанной со спекуляциями на валютном рынке и зависимостью национальной экономики от импортных продуктов. Тем самым платежеспособность предполагаемых заемщиков подвержена колебаниям курса, а не их финансовым возможностям. 2. Различия регионов по ценовым категориям, затратам населения, а также по средней заработной плате предполагают оценку кредитоспособности заемщиков в соответствии с условиями регионального рынка.

Общие методы оценки кредитоспособности носят риски невозврата кредитных средств в региональном аспекте. Регионализация экономики стала одним из процессов, которые активно развиваются в рамках общемировых тенденций. Рассматриваемые процессы послужили причиной роста прогрессирующего интереса к проблемам развития регионализации [3]. В Уральском главном управлении Центрального банка РФ применяется скоринговая модель оценки платежеспособности заемщика: Р = Дч х К х t, (1)где P — платежеспособность заемщика, руб.; Дч — среднемесячный доход (чистый) за 6 месяцев за вычетом всех обязательных платежей, руб.; К — коэффициент в зависимости от величины Дч: К = 0,3 при Дч в эквиваленте до 500 долларов США, К = 0,4 при Дч в эквиваленте от 501 до 1000 долларов США, К = 0,5 при Дч в эквиваленте от 1001 до 2000 долларов США, К = 0,6 при Дч в эквиваленте свыше 2000 долларов США; t — срок кредитования (в мес.). Максимальный размер кредита на основе платежеспособности клиента определяется по формуле: S = P / (1 + N / 100 * t / 12), (2)где N — годовая процентная ставка.

Полученная величина корректируется с учетом предоставленного обеспечения возврата кредита, информации, содержащейся в заключениях других подразделений банка, остатка задолженности по ранее полученным кредитам. Предметом модернизации скоринговой модели является условие диверсификации коэффициента К при определении платежеспособности клиента. Предлагается следующий подход в определении коэффициента К в зависимости от региональных условий: замена долларовых сумм на эквивалентные значения средней заработной платы по регионам с условием постоянной прописки или работы в данном регионе для получения кредита на региональных условиях. Данные условия целесообразно апробировать в рамках нового кредитного продукта «Региональный кредит» (таблица 10). Таблица 10 — Определение коэффициента К в зависимости от региональных условий.

РегионЗначение коэффициента К0,30,40,50,6Действующая методика<500 $ 501−1000 $ 1001−2000 $>2 000 $Методика для Свердловской области16 600 руб.

16 001−32 000 руб.

32 001−64 000 руб.>64 000 руб. Методика для Москвы30 800 руб.

30 801−61 600 руб.

61 601−123 200 руб.>123 200 руб. Методика для Санкт-Петербурга33 500 руб.

33 501−67 000 руб.

67 001−124 000 руб.>124 000 руб. Таблица 11 — Расчет сумм кредита для заемщиков по регионам.

РегионЗаемщик 1 (мужчина)Заемщик 2 (женщина)Сумма кредита Sp, руб. КСумма кредита Sp, руб. КДействующая методика354 162,160,445 494,060,3Методика для Свердловской области354 162,160,445 494,060,3Методика для Москвы265 621,620,345 494,060,3Методика для Санкт-Петербурга265 621,620,345 494,060,3Платежеспособность заемщика 1 составляет: P = 27 300 * 0,3 * 60 = 491 400 руб. Максимальная сумма кредита на неотложные нужды заемщика 1 с коэффициентом К, равным 0,3: Sр = 491 400 / [1 + (17 / 100 * 60 / 12)] = 265 621 руб. Данные меры позволят минимизировать риски, связанные с непредвиденными расходами клиентов в региональном аспекте, а также сократить сумму возможных потерь (П) на сумму по заемщику 1: П = 354 162,16 — 265 621,62 = 88 540,54 руб. Данная методика позволит заемщикам с чистым доходом меньше средней заработной платы по региону иметь равные возможности по получению кредитных средств.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В существующей литературе понятие риска, его свойств и элементов трактуется неоднозначно, нет единого подхода к пониманию его содержания, соотношения объективных и субъективных сторон. Разнообразие мнений о сущности риска объясняется, в частности, многоаспектностью этого явления, практически полным отсутствием его интерпретации в существующем законодательстве, а также недостаточным его учетом в реальной экономической практике и управленческой деятельности. В категории риска могут быть выделены следующие основные элементы, которые во взаимосвязи составляют его сущность: — возможность отклонения от предполагаемой цели, ради которой осуществлялась выбранная альтернатива; - вероятность достижения желаемого результата; - отсутствие уверенности в достижении поставленной цели; - возможность материальных, нравственных и других потерь, связанных с осуществлением выбранной в условиях неопределенности альтернативы. Всякая кредитная организация, как особенный институт по организации бизнеса (денежного характера) подвергается системным рискам. Так как, в отличие от промышленной организации, данная компания изначально включена в сложную сеть межбанковских взаимодействий, результативность определенного кредитного учреждения не 3 станет гарантировать ему высокой устойчивости его операций и четкость позиций на рынке.

Так, под влиянием «эффекта заражения» паника банков может охватывать и крайне благополучные банки. Кроме того, ставшие известными вопросы с одним банком могут послужить для клиентов, инвесторов и регулятора сигналом отрицательным во всей банковской сфере. Процесс кредитования — это движение банковского кредита как последовательность его организационных этапов. В течение кредитного процесса осуществляется последовательная смена периодов механизма банковского кредита [7]. Кредитный риск — возможность потерь банком финансового актива в результате неспособности заёмщиков исполнить свои обязательства. Он проявляется по-разному: от простого снижения рейтинга, до отказа от обслуживания долга и ликвидации. Кредитному риску подвергаются практически все финансовые сделки.

Распределение кредитных потерь носит сложный характер. В настоящее время наблюдается взрывной рост проблемных долгов по выданным кредитам. Статистика ЦБ РФ показывает, что в марте 2016 г. не обслуживалось 9% розничного кредитного портфеля [5]. По данным кредитных бюро и коллекторских агентств к апрелю 2016 г. в срок не обслуживался каждый пятый кредит, а каждый десятый был безнадёжным.

Согласно опросам, граждане перестают платить по кредитам из-за «резкого ухудшения материального положения» и «потери работы», и такая ситуация в ряде публикаций названа социальным дефолтом. В такой реальности вопрос кредитных рисков приобретает особую актуальность [6]. Кредитный риск в системе банковских рисков является одним из самых существенных, так как большое число банкротств кредитных учреждений связано именно с невозвратом заёмщиками полученных ссуд и непродуманной стратегией управления кредитным риском. Кредитный риск представляет собой вероятность неосуществления заёмщиком процентных платежей или выплаты основой суммы долга, указанной в кредитном соглашении [17]. Выполнение кредитных операций является для банков важнейшим источником дохода [18]. В то же время, размещение средств всегда связано с риском их потери из-за невозможности или нежелания заёмщика выполнить свои обязательства. Финансовый механизм осуществляет контроль кредитных рисков путём анализа финансового положения заёмщиков (контрагентов) и дальнейшего мониторинга рисков, присущих их деятельности.

Последующий административный контроль осуществляется Службой внутреннего контроля в рамках плановых проверок обоснованности данных операций. Финансовый контроль осуществляется в соответствии с используемыми в банке методиками на основании расчёта ряда финансовых показателей и оценки качественных характеристик заёмщика, финансовых показателей банков — контрагентов и иных контрагентов [14]. Таким образом, риски, связанные с кредитными операциями, относятся к тем составляющим банковской деятельности, которые не зависят от «предпочтений» банка и, следовательно, требуют необходимости его регулирования, чтобы более точно прогнозировать и учитывать кредитные риски и, как следствие, в дальнейшем снизить их влияние на финансовый результат деятельности коммерческого банка. Для обеспечения эффективного управления банковскими рисками важно выделять факторы, от которых зависят риски. С этих позиций традиционно выделяют группы внешних и внутренних рисков.

В составе внешних рисков находятся политические, экономические, отраслевые, демографические, социальные, географические и прочие риски. Управление риском включает разработку стратегии и тактики. Стратегия предполагает выработку направлений и способов для достижения поставленной цели, основанных на долгосрочном прогнозировании и стратегическом планировании. Уральское главное управление Центрального банка РФкрупный универсальный банк, специализирующийся на обслуживании физических, юридических лиц, и муниципальных предприятий. Адрес банка: 620 154, г. Екатеринбург, ул. Циолковского, 18По таблице 2.1 можно выявить значительный рост суммы активов в 2016 году.

Абсолютное изменение составляет 3 532 675 тыс.

руб, а относительное изменение 316,25%. Наибольшее влияние на этот рост оказало — увеличение средств кредитных организаций в ЦБРФ на 404%, средств в кредитных организациях на 640%, а также рост чистых вложений в торговые ценные бумаги на 254%.Наибольший удельный вес в структуре активов занимает чистая ссудная задолженность. В 2014 году она составляет 77,6%, в 2015 году — 81,7% и в 2016 году — 85,59. Также отметим, что показатель удельного веса чистой ссудной задолженности в активах банка ежегодно увеличивается. По итогам 2015 года капитал Уральского главного управления Центрального банка РФ (рассчитанный в соответствии с Указаниями ЦБ РФ по публикуемой отчетности) составил 736 238 тыс.

руб., что на 11 844 тыс.

руб. больше уровня 2014 года. Доля уставного капитала в структуре собственных средств составляет 86%.За исследуемый период (январь 2016 — январь 2017) требования, выставляемые Банком России, выполнила только группа оценки капитала и ликвидности. Группа оценки доходности за счет уменьшения значения финансового результата нарушила требование Банка России только в октябре 2016 года. Для улучшения показателей финансовой устойчивости банку необходимо уменьшить величину расходов, связанных с обеспечением деятельности кредитной организации в среднем в 1,28 раз; при этом увеличить процентный доход в среднем в 2,17 раз; уменьшить величину пассивов до востребования в среднем в 1,09 раза. Таким образом, по сравнению со значениями на 1 января 2016 года на 1 января 2017 года уменьшилось значение собственных средств за счет уменьшения значения неиспользованной прибыли. С одной стороны, этот факт несет в себе негативную окраску (с точки зрения уменьшения «подушки безопасности»), а с другой стороны Банк направляет свои временно свободные денежные средства на инновации, модернизацию, развитие Банка. Согласно Указанию № 3277 — У в параграфе 2.2 был произведен анализ групп показателей оценки капитала, доходности и ликвидности. Показатели капитала и доходности имеют ярко выраженную сезонность: наивысший рост показателей капитала в апреле и наивысший рост показателей доходности — на 1 января.

Все показатели группы оценки ликвидности достигают свое максимальное значение на 1 апреля 2016 года. После 1 квартала 2016 года все показатели ликвидности имеют понижающий тренд. В параграфе 2.3 была произведена оценка финансовой устойчивости банка. За исследуемый период (январь 2016 — январь 2017) требования, выставляемые Банком России, выполнила только группа оценки капитала и ликвидности. Для улучшения показателей финансовой устойчивости банку необходимо уменьшить величину расходов, связанных с обеспечением деятельности кредитной организации в среднем в 1,28 раз; при этом увеличить процентный доход в среднем в 2,17 раз; уменьшить величину пассивов до востребования в среднем в 1,09 раза. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАНОЙ ЛИТЕРАТУРЫАдмаев В. Банковский сектор в 2016 году. Прогноз [Электронный ресурс].

URL:

http://fip-expert.ru/main/ 339-bankovskiy-sektor-v-2016;godu-prognoz.html (дата обращения: 10.

03.2017). Загл. с экрана. Андрианова Е. П., Баранников А. А. Современные подходы к управлению кредитным риском в коммерческом банке // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2016. Т.87(03). C. 690−716.Бокарева Е. В. Анализ и оценка работы фондов целевого капитала в России // Финансовая аналитика: проблемы и решения.

2014. № 21. С. 7−10.

Бокарева Е.В., Журавлева Н. В., Глинкина Е. В. и др. Проблемы экономики и управления предприятиями, отраслями, комплексами: Монография. Новосибирск: Сибпринт, 2016.

Кн. 15. 199 с. Букато В., Головин Ю., Львов Ю. Банки и банковские операции в России. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2012.

Былинкина В.С., Потапова С. В. Совершенствование управления кредитным риском // Наука и общество. 2016. № 2(11). С. 129−132.ВrighаmF. EugeneFinаnсiаlМаnаgement. LА: Аliвris, 2015.

Веретенникова О.Б., Панов Е. Э. Методика оценки влияния группы на уровень кредитного риска // Управленец. 2016. № 2(42). C. 26−31. Заернюк В. М., Силаева А. А. Деньги. Кредит, банки.

Конспект лекций по дисциплине. Москва: РГУТИС, 2016.

Знак Н. В. Концептуальные основы управления процентным риском кредитной организации // Банковские услуги. 2014. № 1. С. 22−32. Ковалева Н. Н., Мельгуй А. Э., Дворецкая Ю.

А. Основные направления совершенствования и существующие противоречия в реализации функций государственного финансового контроля // Успехи современной науки. 2017. Т. 3.

№ 1. С. 140−143. Копылов А.

В., Игольникова О. С. Методика управления совместными рисками инновационного проекта на основе экономико-математических методов // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. 2016.

№ 2 (12). С. 129−134.Латунова К. Б. Некоторые особенности формирования стратегии управления кредитным риском банка // Журнал экономической теории.

2015. № 3. C. 264−266. Лисицына И. В. Управление кредитным риском коммерческого банка // Вестник Российского университета кооперации. 2016. № 1(11).

C. 47−50. Малова Т. А.

Анализ процесса капитализации рыночной стоимости в условиях экономического кризиса // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. 2016. № 2 (12).

С. 51−57. Матраева Л. В., Калинин Н.

В., Денисов В. Н. Деньги. Кредит. Банки: Учебник для бакалавров. М.: Дашков и Кo, 2016.

304 с. Никаненкова В. В. Кредитный скоринг как инструмент оценки кредитоспособности заемщиков / В. В. Никаненкова. — Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика, № 2, 2016 г.

Поздышев В. А. Развитие банковского регулирования в России в 2016 году // Деньги и кредит. 2016. № 1. С. 12−13.

Родина Л.А., Завадская В. В., Кучеренко О. В. Управление кредитным риском в коммерческом банке // Вестник Омского университета. Серия: Экономика. 2016. № 3. С. 226−232.Самойлова С. С. Скоринговые модели оценки кредитного риска/ С. С. Самойлова, М. А. Курочка // Социально-экономические явления и процессы, № 3(061), 2015 г. Смирнов Д. С.

Горизонт инвестирования в биржевых стратегиях // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. 2016. № 1 (11).

С. 159−163. Сухов М. И.

Актуальные вопросы развития банковского сектора Российской Федерации // Деньги и кредит. 2016. № 2. С.

23−25. Тосунян Г. А. Антикризисная тактика и стратегия: взаимодействие банков и регуляторов // Деньги и кредит. 2016.

№ 3. С. 24−28.

Файнова Н. А. Недостатки управления кредитным риском в банках и его минимизация в рамках экономической безопасности // Молодой учёный. 2016. № 8(55). С. 256−258.

Хетагуров А. Н. Методы управления банковскими кредитными рисками // Terra Economicus: Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2015. Т.

7. № 2−3. С. 59−63. Хетагуров А. Н. Управление кредитным риском и регулирование рисков кредитной деятельности коммерческих банков // Современные научные исследования. 2015.

№ 17(2). Хмыров В. В. Управление кредитным риском и рисками ликвидности в деятельности негосударственных пенсионных фондов //Бизнес в законе. 2014. № 3. C. 151−157.Черникова Л. И., Фаизова Г. Р., Силаева А. А. Роль розничного банковского бизнеса и совершенствование методического подхода в розничном сегменте: монография.

Москва: Русайнс, 2016. 180 с. Шестакова С. В., Хаванова Н. В., Новикова Н. Г. Пути решения проблем сотрудничества государственных, частных и некоммерческих организаций в предоставлении электронных государственных и муниципальных услуг // Сервис в России и за рубежом. 2012.

№ 11(38). С. 41−49.Шешукова Т. Г. Кредитный скоринг как система анализа заемщика-предприятия малого бизнеса кредитной организацией/ Т. Г. Шешукова, М. В. Быкова.

— Вестник Пермского университета. Серия:

Экономика, № 1(16), 2013 г. M orozova L.S., Morozov V.Y., Havanova N.V., Litvinova E.V., Bokareva E.V. Ensuring the development of tourism in the regions of the Russian Federation, with account of the tourism infrastructure factors // Indian Journal of Science and Technology. 2016. V ol. 9. №.

5. P p. 87 599- 87 604. DOI: 10.17 485/ijst/2016/v9i5/87 599. T.

homas L.C. Credit Scoring & Its Application (Monographs on Matematical Modeling and Computation) / L.S.Thomas, D.B. Edelman, J.N. Crook.- Society for Industrial and Applied Mathematics, 2012. — 246 p.TаtаМ. F.

inаnсiаl Маnаgement. NY: Рrоfessiоnаl Eduсаtiоn, 2015.