Нами предложены методы вычисления доходности займов и их дисперсий годовых займов с погашением в конце срока и для кредитных портфелей по займам с произвольным сроком погашения в форме аннуитета. С помощью формулы дисконтированного математического ожидания найдено: (2.6)Если воспользоваться известной формулой для определения приближенного значения доходности к погашению облигации, тогда доходность займа можно будет найти в явном виде: (2.7)Здесь CF — ежеквартальные платежи, — цена i-й ссуды, — количество кварталов погашения для i-й ссуды. С помощью Дельта метода аналитически найдено дисперсии доходности таких кредитов: (2.8)Здесь — дисперсия цены кредитку. Для построения множества эффективных (оптимальных по Парето) портфелей и границы Парето разработаны операторы кроссинговера и мутации и соответствующее программное обеспечение, которое реализует генетический алгоритм решения многокритериальных нелинейных бинарных задач оптимизации, поскольку современные математические программы MATLAB, Mathematica позволяют оптимизировать только линейные задачи бинарной оптимизации .На рис. 2.4 изображена границы Парето для задачи с двумя критериями оптимизации — риск (дисперсия) и доходность портфеля (табл. 2.2).
На рис. 2.5 показано границу Парето, когда добавляется третий критерий — предложенный индекс, характеризующий концентрацию кредитного риска портфеля. В работе обосновывается необходимость нормализации критериев оптимизации, для чего разработан инструментарий использования для задач оптимизации кредитного портфеля метода, в основе которого лежит анализ этих критериев в рамках Парето эффективных портфелей. Таблица 2.2 — Перечень заявок на получение кредита№Вероятность дефолта, PDiWi№Вероятность дефолта, PDiWi№Вероятность дефолта, PDiWi10,050,1110,150,1210,250,120,120,5 120,20,1220,180,1430,150,1130,050,6 230,080,0640,150,14 140,170,1240,20,150,20,5 150,150,1250,250,0860,110,1160,120,11 260,170,170,170,5 170,180,11 270,250,0880,150,7 180,20,13 280,080,1390,10,7 190,150,1290,180,14 100,090,5 200,070,5 300,120,21Рис. 2.4 — Граница Парето для двукритериальной задачи оптимизации.
Рис. 2.5 -Граница Парето для трикретериальной задачи оптимизации.
Предложенные модели позволяют учитывать различные виды кредитной политики банка при оптимизации кредитного портфеля, могут быть применены в системе принятия кредитных решений и были использованы при формировании портфеля банковских активоврегионального отделения ВТБ 24. Далее возьмем отчетность регионального отделения ВТБ 24и на ее основании определим индикаторы операционного риска (табл. 2.3), а затем сравним полученные данные с требуемыми в Положении ЦБ РФ № 346-П.Таблица 2.3 — Изменение индикаторов операционного риска регионального отделения ВТБ 24ПоказательIV кв. 2012 г. IV кв. 2013 г. 2014 г. Потери банка от реализации операционного риска, тыс. руб.
5,01 2643 151Доля в суммарных расходах банка, %0, 0010,230,16Затраты, связанные с управлением операционными рисками, тыс. руб.
13 22 723 37 380 874Доля в суммарных расходах банка, %2,824,234,03Отношение затрат, связанных с управлением операционными рисками, к собственным средствам (капиталу) банка, %0,971,585,46Текучесть персонала, %6,45,8725,29С помощью полученных индикаторов построим карту риска (рис. 2.6).Рис. 2.6 — Карта риска регионального отделения ВТБ 24Целью Базель III является приведение нормативов капитала в соответствие с профилем риска банка, определяемым на основе кредитного, рыночного и операционного риска (ОР). Для расчета показателя ОР используются данные формы 409 807 «Отчет о прибылях и убытках (публикуемая форма)» за три года: тыс. руб. В табл. 2.3 представлен норматив достаточности капитала банка при включении в расчет норматива достаточности 70% величины ОР за 2012−2014 гг. и потенциальных выплат дивидендов (30% прибыли за 2013 г. согласно публикуемой форме 409 807 «Отчет о прибылях и убытках»), что составляет 48 436,2 тыс. руб.).Таблица 2. к — Изменение норматива достаточности капитала регионального отделения ВТБ 24Показатель.
На 01.
01.2015 г. На 01.
03.2015 г. Н1(фактическое значение), %13,1412,69Капитал, тыс. руб.
1 480 757,001 548 391,00Активы с учетом риска, тыс. руб.
11 265 482,0012 201 795,00Н1(с учетом 70%ОР и дивидендов), %11,9211,58Капитал, тыс. руб.
1 432 320,801 499 954,80Активы с учетом риска, тыс. руб.
12 017 288,2512 953 601,25Н1(с учетом 100% ОР и дивидендов), %11,3111,03Капитал, тыс. руб.
1 432 320,801 499 954,80Активы с учетом риска, тыс. руб.
12 660 857,7013 597 170,70Заметим, что включение полной величины операционного риска в расчет норматива достаточности капитала снижает до минимально достаточного уровень собственных средств. Ниже в таблице 2.5 представлен экономический эффект от предложенных мероприятия по совершенствованию управлению операционными рисками ВТБ 24. Таблица 2.5 — Экономический эффект от предложенных мероприятия по совершенствованию управлению операционными рисками ВТБ 24Показатель2015 год млн.
руб.2016 год — млн.
руб.Изм. с начала года, %Активы1 528 8441 728 844+13%Прибыль10 55 212 552+18,96%Капитал (расчет).
147 866 167 866+13,5%Заключение.
В различных научных трудах и исследованиях, посвященных проблемам банковских рисков, приведены различные подходы к их классификации. Большинство подходов ученых сведено к выводу, что в банковской деятельности возникают две основные группы рисков:
Внешние риски, которые возникают во внешней по банку среде, не связанные с деятельностью банка или конкретного клиента, однако влияние их может быть решающим и существенно ухудшит финансовое состояние банка;
— Внутренние риски, это — риски, непосредственно связанные с функционированием банка как коммерческой структуры. По сравнению с внешними внутренние риски лучше поддаются идентификации и квантификации — количественное определение качественных признаков. Для того, чтобы определить уровень банковских рисков, банкам нужно создавать системы оценки риска, должны определять следующие компоненты:
Объемы возможных затрат и размеры риска;
— Вероятность наступления того или иного негативного события;
— Продолжительность периода, во время которого будет действовать риск. В работе рассмотрены методы анализа банковских рисков. Сущность метода анализа целесообразности затрат заключается в выявлении и идентификации потенциальных зон риска. Аналитический метод предполагает анализ риска с установлением оптимального риска для каждого вид банковских операций, и их совокупности в целом.
Наиболее известным и распространенным аналитическим методом оценки рисков является метод стресс-тестирования. Суть этого метода заключается в том, что происходит определение величины несогласованной позиции, которая приводит к банковского риска, а также определяется шоковая величина изменения внешних факторов, таких как процентная ставка, валютный курс и другие. При объединении данных величин формируется представление о сумме доходов или убытков, которую банк получит в случае, если события будут развиваться так как предполагалось. Сущность метода экспертных оценок заключается в изучении оценок, которые были сделаны экспертами, а затем формируется общая экспертная оценка. Примерами методов экспертных оценок можно назвать оценку рейтингов кредитоспособности банковских клиентов, расчет размеров рисков по кредитному портфелю банковского учреждения, соблюдения экономических нормативов в банковской системе, кредитную классификацию в зависимости от степени рисков. Статистический метод используется в случае, если при проведении количественного анализа есть достаточное количество статистической информации для его проведения. ВТБ 24 — универсальный банк, работающий как с юридическими, так и физическими лицами.
Обслуживание физических лиц осуществляется в том числе и с помощью интернет-банкинга.Для вычисления уровня операционного риска банка ВТБ 24 и анализа его динамики должна использоваться группа индикаторов деятельности кредитной организации (на основе анализа открытой отчетной информации банка). В работе обосновывается необходимость нормализации критериев оптимизации, для чего разработан инструментарий использования для задач оптимизации кредитного портфеля метода, в основе которого лежит анализ этих критериев в рамках Парето эффективных портфелей. В качестве индикаторов можно использовать показатели, указанные в Письме Банка России № 76-Т: — количество несостоявшихся или незавершенных банковских операций и других сделок и увеличение их частоты и (или) объемов;- продолжительность простоя программно-технических систем;- текучесть кадров;- частота допускаемых ошибок и нарушений. В рамках данного механизма необходимо сформировать информационное поле о существующих и потенциальных операционных рисках, составить разработочные таблицы на основе форм финансовой отчетности банка, определить механизм распределения условно-постоянных расходов по каждому направлению.
Список литературы
I. Нормативно-правовые источники1. Федеральный Закон «О банках и банковской деятельности» от 2 декабря 1990 г. № 395−1 (ред. 08.
07.1999 № 136 — ФЗ).
2. Федеральный закон «О техническом регулировании» (№ 184-ФЗ от 27 декабря 2002 г.).
3. Письмо «Об Организации управления операционным риском в кредитных организациях» от 24 мая 2005 г. N 76-Т.II. Научная и специальная литература4. Батракова Л. Г. Экономический анализ деятельности коммерческих банков. — М.: Логос, 2008. — 344с.
5. Белокрылова О. С Экономическая теория: Учебник для экономических вузовРостов н/Д: Феникс, 2007. 31−33 С. Бланк И. А. Управление прибылью. -2-е изд., расш. и доп. — Киев: Ника — Центр: Эльга, 2002. 77 С. Видяпин В. И., Журавлева Г. П. Экономическая теория: Учебник для вузов.-4-е изд.- М.:ИНФРА-М, 2010. 51 С. Глушкова Н. Б. Банковское дело: Учеб. Пособие / Н. Б. Глушкова.
М.: Экономический проект: Альма Матер, 2010.-147 С. Дробозина Л. А. Финансы. Денежное обращение. Кредит. -М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2009. 33 С. Жуков Е. Ф. Банки и банковские операции: Учебник для вузов / Е. Ф. Жуков, Л. М. Максимова, О. М. Маркова и др. М.: Банки и биржи: ЮНИТИ, 2009.-415 с. Жуков Е. Ф. Банковское дело: Учебник для вузов, Н. Д. Эриашвилию.-2-е изд.-М.:ЮНИТИ-ДАНА:
Единство, 2008. 211 С. Жуков Е. Ф. Деньги, кредит, банки: М.: ЮНИТИ, 2009.-319 с. Ильясов С. М. Устойчивость банковской системы: механизмы управления, региональные особенности. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. — 255с. Киселев В. В. Управление коммерческим банком в переходный период. — М.: Логос, 2008.
— 144с. Лаврушин О. И. Управление деятельностью коммерческого банка (банковский менеджмент) — М.: Юристъ, 2007. — 688с. Левашов М. А. Об информационной безопасности операторского класса // Connect. Мир связи.-2008.№ 2. -С.132−134.
