74
Глава 3. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ФИНАНСОВОГО
СОСТОЯНИЯ БАНКА ПАО СБЕРБАНК
3.1 Мероприятия по совершенствованию финансового состояния банка
Проведенное исследование, результаты которого продемонстрированы во
второй главе выпускной квалификационной работы, дало возможность прийти
к выводу, что наиболее ключевыми для ПАО «Сбербанк России» оказались
факторы, определяющие уровень кредитного и валютного рисков. На основе
этого важно сформировать мероприятия, которые направлены на сокращение
банковских рисков.
Факторами первого уровня, которые определяют уровень кредитного
риска, выступает объем кредитования клиентов банка и объективность оценки
их кредитоспособности.
Важным направлением совершенствования оценки кредитоспособности,
которую необходимо решить – это ускорение идентификации потенциального
заемщика. В настоящее время проблема состоит в том, что в России нет
централизованной системы данных о человеке, нет единого уникального ID
человека. С целью противодействия мошенничествам и повышения
эффективности использования технологии «Кредитная фабрика» целесообразно
внедрить систему автоматизированного анализа фотоизображений с целью
распознавания лица.
В пределах осуществления проверки кредитной истории нужно
установить взаимодействие, как минимум, с пятью бюро кредитных историй. В
них включены: Объединенное кредитное бюро, Национальное Бюро кредитных
историй, «Эквифакс», «Русский Стандарт» и Межрегиональное бюро
кредитных историй. ПАО «Сбербанк России» также рационально поднять
участие в системе межбанковского обмена. В 2018 году вместе с ООО
«ЭсАрДжи-Оценка» в рамках программы жилищного кредитования в ПАО
«Сбербанк России» введена в действие технология автоматизированной
верификации отчета об оценке стоимости объекта недвижимости в процессе
обработки кредитной заявки. Для этого рационально принять участие в хорошо
зарекомендовавших себя системах противодействия мошенничеству Nation
75
Hunter (компании «Экспириан») и FPS (компании «Эквифакс»). Опыт
продемонстрировал, что данные системы дают возможность обнаружить
признаки вероятного мошенничества на базе выявления
совпадений/несовпадений заявок в любых коммерческих банках.
Назревшей проблемой является расширение набора показателей, которые
полным образом дают возможность провести оценку вероятности возврата
кредита. Так как, большая часть платежей за коммунальные услуги проходит
через ПАО «Сбербанк России», у банка аккумулируются массивы информации,
которые сегодня не применяются, но несут значительный потенциал по
формированию информации в целях объективной оценки кредитоспособности.
Информация об образе жизни и осуществляемых тратах, позволит
упорядочить сведения о движении денежных средств потенциального заемщика
по карточным счетам. В такие коэффициенты можно включить коэффициент
оседания получаемых доходов на депозите. Коэффициент оседания получаемых
доходов на депозите определяется на базе данных о доходах и среднемесячной
сумме пополнения депозита. Чем выше данный показатель, тем стабильнее
финансовое состояние заемщика. Если доля ежемесячных доходов заемщика,
отправленных на депозит, составляет менее 40%, дальнейшее принятие
решения по вопросу о выдаче кредита останавливается.
Таким образом, применение большего набора критериев даст
возможность лучше оценивать кредитный риск любого физического лица. За
базу формирования банковской модели скоринга физического лица возьмем
множественную линейную регрессию. Включение предложенных показателей в
скоринговую модель «Кредитной фабрики» даст возможность формировать
более точные данные исходя из текущей ситуации на рынке и, тем самым,
поспособствует сокращению кредитного и операционного риска. Для решения
названной проблемы рационально принять более прогрессивный
математический аппарат, в частности, логико-вероятностный метод.
Применение этого метода подразумевает следующие достоинства:
1) гарантирует в два раза большую точность в распознавании
76
«хороших» и «плохих» кредитов;
2) отражает большую устойчивость классификации кредитов;
3) гарантирует абсолютную прозрачность в оценке и анализе риска
как отдельного кредита, так и совокупности кредитов банка, включая и саму
модели риска;
4) управление кредитным риском, меняя асимметрию распознавания
«хороших» и «плохих» кредитов, число параметров и градаций,
характеризующих кредит.
Также представляется рациональным проводить предварительную оценку
кредитоспособности с помощью онлайн-приложений в автоматизированном
режиме. Результаты такой оценки дадут возможность потенциальному
заемщику получить вероятное решение банка по выдаче кредитов.
Таким образом, с целью снижения уровня кредитного риска
рациональным представляется совершенствование методики оценки
кредитоспособности заемщиков – физических лиц, применяемой в ПАО
«Сбербанк России».
С целью сокращения валютного риска банка сформировано множество
методов, наиболее перспективным из которых является хеджирование
валютных операций.
Метод хеджирования представляет собой совокупность способов
воздействия на структуру финансовых активов и обязательств для ограничения
уровня риска или создания систем защиты от риска заключением
дополнительных финансовых соглашений.
Вторым направлением анализа является стресс-тестирование. В данном
случае оно представляет собой моделируемое изменение курсов валют на
заданную величину и оценку влияния данного изменения на финансовое
положение компании. Стресс-тестирование рационально осуществлять с
учетом следующих возможных сценариев:
1) одновременный рост курсов доллара США и евро по отношению к
рублю на 50%;
77
2) одновременное снижение курсов доллара США и евро по
отношению к рублю на 25%;
3) рост курса доллара США по отношению к рублю на 25% при
неизменном курсе евро;
4) рост евро по отношению к рублю на 25% при неизменном курсе
доллара США.
Далее на основе информации, сформированной в результате предыдущих
расчетов, для каждого из клиентов организовывается индивидуальная стратегия
хеджирования, отраженная в таблице 28.
Таблица 28 – Определение стратегии хеджирования
валютного риска
Нарушенный
стресс-тест
Состояние
открытой
валютной
позиции
Хеджируемая
пара
Рекомендуемые
инструменты
хеджирования
Одновременный рост
курсов доллара США и
евро по отношению к
рублю на 50%
короткая позиция в
долларах США
USR/RUR
Фьючерс на покупку
валюты, колл-
опцион
короткая позиция в
евро
EUR/RUR
Одновременное
снижение курсов
доллара США и евро по
отношению к рублю на
25%
длинная позиция в
долларах США
RUR/USD
Фьючерс на продажу
валюты, пут-опцион
длинная позиция в
евро
RUR/EUR
Рост курса доллара
США по отношению к
рублю на 25% при
неизменном курсе евро
USD/EUR
Комбинация из колл-
опциона на доллар
США и пут-опциона
на евро
Рост евро по
отношению к рублю на
25% при неизменном
курсе доллара США
EUR/USD
Комбинация из колл-
опциона на евро и
пут-опциона на
доллар США
Далее рассчитывается эффективность реализации выбранной стратегии
посредством определения значений коэффициента покрытия процентов при
реализации каждого из трех сценариев:
1) нарушенный клиентом стресс-тест;
78
2) стресс-тест, противоположный нарушенному;
3) неизменный курс валют.
После расчета коэффициента покрытия процентов для каждого из стресс-
сценариев полученные значения сопоставляются с объемами без хеджирования,
на базе чего формируется вывод о рациональности выбранной стратегии.
Представляется, что предложенный механизм будет эффективным для
ПАО «Сбербанк России».
3.2 Оценка экономической эффективности предложенных мероприятий
С целью сокращения уровня банковских рисков в настоящей выпускной
квалификационной работе предлагается:
1) во-первых, модифицировать методику оценки кредитоспособности
заемщиков банка – физических лиц;
2) во-вторых, внедрить в валютные операции банка механизм
хеджирования конкретного вида риска.
Как показал анализ, результаты которого приведены выше, доля
просроченных ссуд, выданных физическим лицам, на 1 января 2019 года
составила 10,23%. По данным, которые были получены в отделении ПАО
«Сбербанк», можно сделать вывод, что около 5% просроченных кредитов банку
взыскать не удается. В течение 2019 года исходя их стратегии ПАО «Сбербанк,
подразумевается рост суммы кредитов, выданных физическим лицам, на 7,5%.
На 1 января 2019 года сумма кредитов, выданных физическим лицам,
составляла 13 737 080 962 тыс. руб. Следовательно, можно ждать прироста
потребительских кредитов в объеме: 13 737 080 962 * 7,5/100 = 1 030 281 072
тыс. руб.
Можно ожидать, что без применения разработанных мероприятий в
методике оценки кредитоспособности сумма потерь может составить: 1 030 281
072 * 5/100 = 51 514 054 тыс. рубпосредством счет созданного резерва на
покрытие потерь, то упущения в виде неполученных доходов от
предоставленных в течение 2019 года кредитов, сокращающие финансовый
результат банка, могут составить не менее: 1 030 281 072 * 10,23/100 * 5/100 = 5
79
269 888 тыс. руб.
Если методика оценки кредитоспособности будет модифицирована
посредством сформулированных в пункте 3.1 предложений, то банку получится
предотвратить эти потери. Таким образом, высвобожденные средства банка
можно оценивать как эффект, который достигается посредством
модифицирования методики оценки кредитоспособности физических лиц.
Как показано выше, сумма выданных кредитов увеличится на 1 030 281
072 тыс. руб. Можно сделать вывод, что использование предлагаемой системы
убережет банк от проблемных кредитов. Следовательно, значение показателя
«доля простроченных ссуд» с 10,23% на 1 января 2019 года сократится до
величины: 1 393 858 833 / (13 625 208 536 + 1 030 281 072) * 100 = 9,51 %.
Таким образом, уменьшение данного показателя составит 0,72%, что в
пределах ПАО «Сбербанк России» окажется достаточно существенной
экономией. Кроме того, улучшение качества активов вызовет повышение
финансового состояния ПАО «Сбербанк России».
Однако на модифицирование методики оценки кредитоспособности банк
не осуществит расходов. Финансирование будет осуществляться в рамках
установленной сметы на операционные издержки, частью которой являются
расходы на проведение тестирования, оценивание эффективности технологии
«Кредитная фабрика» и ее своевременную модернизацию.
Таким образом, предложение по совершенствованию методики оценки
кредитоспособности заемщиков – физических лиц является для ПАО
«Сбербанк России» выгодным.
Для того, чтобы оценить применяемость второй рекомендации в ПАО
«Сбербанк России» осуществлен отбор потенциальных потребителей услуг по
хеджированию валютного риска среди крупных предприятий, обслуживание
которых происходит в данном банке (таблица 29).
80
Таблица 29 – Основные сведения о потенциальных потребителях
банковских услуг по хеджированию валютного риска
Показатель
Клиент 1
Клиент 2
Клиент 3
Сфера
деятельности
Производство
искусственных
сапфиров
Производство
пластмасс и
синтетических смол
Производство
минеральных вод и
безалкогольных
напитков
Объем выручки
за 2018 г., млн.
руб.
2 524
8 264
1 068
Признаки
подверженност
и валютному
риску
Цены на
реализуемую
продукцию
номинированы в
долларах США. в
то время как
большая часть
расходов
осуществляется в
рублях.
Основными
поставщиками сырья
являются
предприятия из стран
Евросоюза, расчеты с
которыми
номинированы в
евро. При этом цены
на продукцию в
данной отрасли
традиционно
выставляются
в долларах США.
Кредитный портфель
предприятия
номинирован в долларах
США, в то время как
валютная выручка
незначительна.
В приложении В результаты расчета открытой валютной позиции
отсортированных предприятий отражают, что они все в значительной степени
находятся под влиянием валютного риска. Анализ данных приложения В
демонстрирует, что для клиента 1 короткая валютная позиция в долларах США
составила 773 401 тыс. руб., или 27,7% собственного капитала. Несмотря на
определенную компенсацию со стороны длинной валютной позиции в евро (124
365 тыс. руб.), общий уровень риска, который связан с падением курса рубля,
можно установить как достаточно высокий.
В свою очередь, клиент 2 имеет достаточно короткие позиции как в
долларах США, так и в евро (1 418 086 тыс. руб. и 9 025 907 тыс. руб.
соответственно). Учитывая достаточно низкую величину собственного
капитала (66 759 тыс. руб.) даже слабые перемены в курсах валют могут
вызвать его полную утрату.
Для клиента 3 также отмечено наличие достаточно короткой позиции в
долларах США – 804 417 тыс. руб., что почти в 12 раз выше объема
собственных средств их-за активного привлечения кредитных средств в
долларах США. В результате возникает риск значительных потерь при
81
неблагоприятном изменении курсов валют.
При этом окончательный вывод о подверженности компаний валютному
риску и необходимости его хеджирования может быть сформирован
исключительно из анализа вероятных изменений финансового результата
организации, осуществляемого посредством стресс-тестирования.
Результаты стресс-тестирования, отраженные в приложении Г, показали,
что весомая короткая позиция клиента 1 в долларах США была вся
компенсирована значительным объемом поступлений в этой иностранной
валюте. При одновременном росте курса доллара США и евро на 50%
операционная прибыль предприятия вырастит быстрее, чем ее расходы на
уплату процентов (в 5,3 раза и 1,4 раза соответственно). Это сводится к тому,
что при предполагаемой девальвации рубля коэффициент покрытия процентов
вырастит с 1,20 до 4,52 (в 3,8 раза) и финансовая устойчивость предприятия
также увеличится.
Между тем негативными для клиента 1 могут быть последствия весомого
укрепления рубля относительно мировых валют, как показывает тест № 2. В
данной ситуации величина операционной прибыли будет отрицательной (-213
189 тыс. руб.), и предприятие не сможет рассчитываться по кредитным
обязательствам.
Для клиента 2 таким губительным сценарием является значительное
обесценение доллара США по отношению к евро (тест № 4), так как что
весомая часть затрат компании представлена в евро, в то время как цены на
продукцию номинируются в долларах США. При увеличении курса евро по
отношению к рублю на 25% и стабильном курсе американской валюты
операционная прибыль компании сократится с 1 206 945 тыс. руб. до -212 798
тыс. руб., а коэффициент покрытия процентов примет отрицательное значение
(-0,50).
Клиент 3 оказался под влиянием опасности, которая связана с
сокращением курса рубля относительно мировых валют, как показывает тест №
1, из-за большой задолженности по кредитам, представленным в долларах
82
США. Несмотря на то, что при наступлении данной ситуации операционная
прибыль до уплаты налогов и процентов держит положительное значение (95
725 тыс. руб.), ее не хватает для расчета по увеличенным процентным платежам
(132 584 тыс. руб.), и коэффициент покрытия процентов станет меньше
единицы (0,72).
Рассчитанные результаты дали возможность подобрать рациональную
для каждого из клиентов стратегию хеджирования. Для хеджирования
валютного риска клиента 1 был предложен не фьючерс, а опцион на продажу
долларов США. Несмотря на большую стоимость данного механизма, такой
выбор даст возможность не сокращать прибыль компании в случае более
вероятного роста курса американской валюты. По результатам расчетов объем
купленного опциона обязан быть 28 491 тыс. долларов США.
В свою очередь, для клиента 2 рациональным решением будет покупка
опциона на приобретение европейской валюты в объеме 49 790 млн. евро. При
этом было взято во внимание наличие у него значительной выручки в долларах.
Так, для сокращения издержек на хеджирование в периоды, когда курс евро не
увеличивается, принято решение своевременно с покупкой опциона евро
реализовать на эквивалентную сумму опцион в долларах США.
При выборе инструмента хеджирования для клиента 3 учтен тот факт, что
в течение года ему необходимо уплатить проценты по кредиту в долларах
США. Вследствие чего ему необходима не денежная компенсация в российских
рублях, а реальная валюта. Таким образом, был выбран фьючерс на покупку
долларов США объемом 3 668 млн. долл.
На последнем этапе осуществлена оценка эффективности отобранных
направлений хеджирования, результаты которой отражены в приложении Д.
Эти результаты демонстрируют, что для всех исследуемых фирм использование
подобранных механизмов хеджирования даст возможность избежать
негативных последствий, которые связаны с реализацией наихудшего стресс-
сценария.
Так, для клиента 1 значение коэффициента покрытия процентов
83
увеличится с (-1,71) до 1,22 (на 2,93 единицы). Это даст возможность ему даже
при крайне негативной перемене курсов валют реализовывать свою
хозяйственную деятельность, погасив долги перед всеми кредиторами. В случае
же наступления иных сценариев объем недополученной прибыли примет не
столь существенное значение, и коэффициент покрытия процентов уменьшится
от 0,13 до 0,18 единиц относительно модели без использования хеджирования.
Клиент 2 посредством отобранной стратегии хеджирования также сможет
достаточно увеличить свою финансовую устойчивость на случай наступления
самого отрицательного стресс-сценария. Так, значение коэффициента покрытия
процентов для него увеличится на 1,72 единицы и примет значение 1,22. Таким
образом, создаваемых клиентом денежных средств будет хватать для
обслуживания его кредитного портфеля. При этом в случае положительного
для него колебания курсов валют, потенциальные потери в сравнении с
моделью без хеджирования, хотя и будут существенными, не смогут сократить
значение коэффициента покрытия процентов ниже допустимого уровня 3,62.
В свою очередь, использование хеджирования даст возможность клиенту
3 закрепить приблизительно одинаковый финансовый результат при каждом
колебании курсов валют. Значения коэффициента покрытия процентов при
реализации трех выбранных стресс-сценариев будут варьироваться от 1,02 до
1,45. Это даст возможность менеджменту компании направить силы на
производственную работу, не управляя вторичными для него валютными
рисками.
Важно подметить, что использование выбранных стратегий
хеджирования будет достаточно выгодным и для внедренных их банков.
Значительный объем доходов они получат от продажи услуг по хеджированию
клиенту 2, в результате одновременного использования двух встречных
стратегий по покупке и продаже валютных опционов. Наименьший размер
комиссии будет получен за обслуживание клиента 3 (1031 тыс. руб.). Однако
дополнением к ней выступит плата за резервирование на счете биржи
собственных ресурсов банка (от 1106 до 1579 тыс. руб.).