54
деятельности банка, но и на уровень процентной маржи. Как показывают
исследования, стабильность ресурсной базы играет одну из важнейших ролей в
обеспечении финансовой устойчивости организации. Чтобы обеспечить
стабильность привлеченных ресурсов и повысить коэффициент стабильности
ресурсной базы до рекомендованного значения 0,6, банку необходимо увеличить
объем привлеченных денежных средств на 1583 млрд. руб.
Как показывает статистика привлечения ПАО «ВТБ» клиентских средств
за последние пять лет (см. рис. 10), данный прогноз представляется вполне
реалистичным и предполагает рост депозитной базы банка на 15,2% или до 11987
млрд. руб. в абсолютном выражении.
Рисунок 10. Динамика привлечения средств клиентов ПАО «ВТБ»
за 2014-2018 гг. и прогноз на 2019 г.
Вместе с тем, для наращивания привлечения ресурсов и в дальнейшем, а
также для повышения качества депозитной политики и, следовательно, уровня
финансовой устойчивости ПАО «ВТБ» требуется применение новых депозитных
продуктов, которые были бы востребованы потенциальными потребителями
банковских услуг.
ПАО «ВТБ» входит в число лидеров среди российских банков по объемам
привлеченных вкладов. Доля ПАО «ВТБ» составляет 14% от общего объема всех
банковских вкладов физических лиц. В 2018 г. банком проведена значительная
55
работа по улучшению структуры ресурсной базы посредством замещения
дорогостоящего фондирования, привлекаемого на рынках капитала, средствами
клиентов, а также меры по диверсификации бизнес-профиля за счет увеличения
доли розничного бизнеса и повышения операционной эффективности,
обусловленного консолидацией структуры Группы и системы управления.
Реализация задачи по дальнейшему совершенствованию структуры и
снижению стоимости фондирования предполагает увеличение доли клиентских
средств в совокупных привлеченных ресурсах ПАО «ВТБ» до 81%. В качестве
ключевого источника данного роста должны выступить привлеченные средства
физических лиц, доля которых в структуре процентных обязательств Группы
должна увеличиться к 2019 году до 36%.
В 2018 г. на фоне стабилизации экономической ситуации в стране,
отсутствия существенной волатильности на валютном рынке и замедления
инфляционных процессов ставки по вкладам населения в течение первых трех
кварталов снижались (см. рис. 11).
Рисунок 11. Динамика средних ставок по банковским продуктам в
2017-2018 гг.
На фоне снижения процентных ставок по вкладам и иным привлеченным
средствам, которое происходило в банковской системе страны в 2017-2018 гг. и
56
продолжилось в 2019 г. на фоне снижения ключевой ставки Банка России,
стоимость фондирования в ПАО «ВТБ» уменьшилась: стоимость заемных
средств снизилась с 5,7% в четвертом квартале 2017 года до 4,9% в четвертом
квартале 2018 года. Основным компонентом процентных расходов остаются
процентные расходы по средствам физических лиц, которые являются важным
источником финансирования активных операций банка. Несмотря на снижение,
стоимость привлечения срочных депозитов является в ПАО «ВТБ» самой
высокой из всех видов ресурсов. Тогда как средняя стоимость привлечения
средств физических лиц в 2018 г. по банковской системе в рублях на срок до года
составила 6,68%, а на срок более одного года - 7,48%, ПАО «ВТБ», как и
Сбербанк, в силу своей репутации надежного государственного банка имеет
возможность поддерживать стоимость привлечения на более низком уровне.
Вместе с тем, резервы дальнейшего снижения стоимости фондирования
банком практически исчерпаны, и в будущем ему необходимо будет повышать
ставки по вкладам, чтобы сохранить конкурентоспособность, внедряя сезонные
вклады или предоставляя льготы действующим вкладчикам в рамках промо-
акций.
Учитывая возрастающие требования со стороны ЦБ РФ относительно
повышения уровня ликвидности, выражающиеся в необходимости
ежедневного выполнения банковских нормативов, а также стремясь к
сбалансированности ресурсов с активами по срокам, банку необходимо
проводить мероприятия, направленные на увеличение в общем объеме
средств доли срочных ресурсов, в том числе долгосрочных. Таким депозитом
может стать вклад для накопления денежных средств на первоначальный
взнос по ипотечному кредиту.
По данным Центробанка, россияне стали чаще брать потребительские
кредиты, чтобы сделать первый взнос по ипотеке. Доля россиян, взявших
потребительский кредит за три месяца до получения ипотеки, в 2018 году
составила 3,9%, тогда как в 2017 году доля таких заёмщиков составила 3,3%.
Эксперты сходятся во мнении, что получение потребительского кредита для
57
первоначального взноса по ипотеке является еще более серьёзным риск-
фактором, чем получение кредита без первоначального взноса, что привело
к ипотечному кризису в 2007 году в США.
В рамках работы предлагается внедрить вклад для физических лиц
«Накопительный». Параметры данного вклада приведены в таблице 20.
Таблица 20
Параметры депозита «Накопительный»
Валюта
Рубли РФ
Минимальная сумма
30 000 рублей
Максимальная сумма
Не ограничена
Процентная ставка
Ключевая ставка Банка России, уменьшенная на 1 п.п.
Изменение ставки по депозиту осуществляется с первого
числа месяца, следующего за датой принятия Банком
России решения об изменении ключевой ставки
Срок вклада
5 лет
Порядок выплаты
процентов
Ежеквартально с причислением основной сумме вклада
Пополнение
В течение всего срока вклада
Дополнительные
условия
1. Снижение процентной ставки по ипотечному кредиту в
размере 0,5 п.п. при условии кредитования в ПАО «ВТБ»
2. Возможность досрочного расторжения договора
банковского вклада при условии оформления ипотечного
кредита и использования суммы вклада для внесения
первоначального взноса
Преимуществами предлагаемого депозитного продукта для вкладчика
являются: длительный срок с возможностью досрочного изъятия средств, если
их сумма является достаточной для использования в качестве первоначального
взноса по ипотечному кредиту, привязка к ключевой ставке Банка России, что
гарантирует «рыночность» доходности данного депозита, капитализацию
начисленных процентов, снижение процентной ставки при получении
ипотечного кредита. Для банка привязка к ключевой ставке Банка России
снижает риски привлечения и позволяет привлечь ресурсы на длительный срок.
Тогда как на рынке пятилетние депозиты практически отсутствуют,
фондирование ипотеки требует привлечения именно долгосрочных ресурсов, по
которым в настоящее время банки испытывают дефицит. Кроме того,
сегодняшние вкладчики становятся будущими заемщиками банка, успешная
58
накопительная стратегия которых позволит банку повысить кредитный рейтинг
таких клиентов и снизить риски ипотечного кредитования физических лиц.
В целях управления кредитным риском, вероятность которого возрастает
в связи с присоединением банка ВТБ24, ориентированного на более рискованное
розничное кредитование, и дальнейшим продвижением ПАО «ВТБ» в регионы
предлагается внедрение новой методики прогнозирования возврата кредитов на
основе экономико-математических методов.
1
Предлагаемая методика с
использованием адаптивных агрегированных методов классификации и
марковских цепей направлена на повышение точности прогнозирования
возврата кредитов и может быть использована банком в процессе кредитования
клиентов, начиная с принятия решения о выдаче кредита и при погашении
кредитов заемщиками.
Суть данной методики заключается в том, что банк имеет некоторую базу
данных клиентов, которым выдали кредит. Определим их как «старые» клиенты.
База данных «старых» клиентов содержит анкетные данные и информацию о
погашении кредита. Анкетные данные – сведения о заёмщике, заполняемые при
подаче заявки на кредит и включающие в себя ФИО, возраст, семейное
положение, размер запрашиваемого кредита, ежемесячные доходы и расходы и
т. д. Сведения о погашении кредита представляют собой информацию о том,
вернул ли заёмщик кредит, наличие просроченных платежей, количество
просроченных дней и т. д. Другими словами, база данных «старых» клиентов
представляет собой выборку, в которой каждому набору признаков (анкетные
данные) соответствует некий результат (вернул кредит/ наличие задолженности).
Для построения методов прогнозирования экспертом банка
формируется обучающая выборка, а для оценки качества построенных методов
– тестовая выборка. При этом обучающая выборка и тестовая не должны
содержать одни и те же данные о клиентах. Критерием качества методов
1
Клячкин В. Н., Шунина Ю. С. Методы прогнозирования платежеспособности заемщиков //
Финансовая аналитика: проблемы и решения. − 2015. − №41 (275). − С. 10–21.
59
прогнозирования при решении вопроса о выдаче кредита является средний
квадрат отклонения истинной вероятности возврата кредита клиентом от её
прогнозируемого значения.
Схематично данная методика представлена на рис.12.
Рисунок 12. Методика прогнозирования возврата кредитов на
основе адаптивных агрегированных методов классификации и
марковских цепей
Для прогнозирования возврата кредитов при решении вопроса о выдаче
кредита предлагается использование нейронных сетей, деревьев решений.
Объединение результатов проводится отдельно по нескольким критериям: по
среднему значению, по медиане, а также с помощью процедуры голосования. С
помощью метода полного перебора осуществляется построение всевозможных
наборов из перечисленных моделей и выбор наилучшего из них. Для решения
60
задачи прогнозирования возврата кредитов применимы методы на основе
машинного обучения с учителем. Машинное обучение с учителем заключается в
том, чтобы с помощью компьютерной программы научить модель в процессе
построения верно сопоставлять набор входных признаков и соответствующий
результат, а не программировать заранее, какой результат выводить при
поступлении тех или иных данных. При решении вопроса о погашении кредита
критерием качества моделей является доля верных прогнозов, усреднённая по
всем состояниям кредитного счёта заёмщика.
Адаптивность агрегированных методов классификации заключается в
способности моделей отражать изменяющуюся обстановку в экономической
среде за счёт применения специальных процедур, основанных на корректировке
параметров моделей, используемых в методах классификации, при поступлении
сведений о возврате кредита каждым новым клиентом.
При погашении кредита заёмщиком дополнительно с анкетными
данными рассматривается кредитная история и условия кредитной сделки. Для
прогнозирования возврата выданных кредитов предлагаются модели динамики
погашения кредита на основе марковских цепей первого и второго порядка
Эксперт банка после построения методов прогнозирования возврата
кредитов выполняет отбор наилучших методов по соответствующим критериям
качества. Для принятия решения о выдаче кредита выбирается наилучший метод
классификации, а для обеспечения возврата выданных кредитов – марковская
цепь лучшего порядка и метод классификации для оценки переходных
вероятностей для каждого перехода из одного состояния кредитного счёта в
другое.
При поступлении заявки на получение кредита новым клиентом
кредитный сотрудник, имея в наличии наилучший метод классификации
«старых» клиентов, выполняет прогнозирование возврата кредитов новым
61
клиентом и в соответствии с заданным порогом классификации принимает
решение, выдавать кредит или отказать.
При наличии кредитной истории заёмщика минимум за два месяца,
кредитный сотрудник с помощью наилучшего порядка марковской цепи и
метода классификации осуществляет прогнозирование изменения
платёжеспособности заёмщика на следующий месяц. При отсутствии кредитной
истории необходимо её накопление. Прогнозирование возврата выданных
кредитов позволяет произвести градацию заёмщиков на группы с тем, чтобы
вовремя отслеживать заёмщиков, не справляющихся с выполнением своих
обязанностей перед банком, и принимать к ним соответствующие меры.
Предлагаемая методика позволяет снизить процент невозвращенных
кредитов на 1-3% в зависимости от объема и качества исходных данных и
времени использования модели.
3.2 Оценка эффективности предлагаемых мероприятий
Просчитать точную эффективность предложения по внедрению нового
депозитного продукта «Накопительный» не представляется возможным в силу
неопределенности уровня процентной ставки по вкладу. Вместе с тем, для
оценки эффективности предложенного мероприятия необходимо учесть, что
ПАО «ВТБ» занимает ведущие позиции на рынке ипотеки в России.
По состоянию на 31 декабря 2018 года портфель ипотечных кредитов ПАО
«ВТБ» составил 1,4 трлн рублей, в 2018 г. портфель ипотечных кредитов
группы ВТБ рос темпами, опережающими среднерыночные, и составил 32%. В
2018 году Банк выдал 290 тысяч ипотечных кредитов. На конец года ипотечный
портфель Банка насчитывал более 891 тысячи действующих ипотечных
кредитов. Общий объем выдачи ипотечных кредитов составил 673 млрд рублей,
что является абсолютным рекордом за историю существования группы ВТБ.
В 2018 году каждый пятый ипотечный кредит в Российской Федерации был
выдан ВТБ, около 1,4 млн семей приобрели жилье с помощью группы ВТБ.
62
Если предлагаемым депозитом воспользуется около 5% ипотечных
заемщиков или 15 тыс. человек со средним размером депозита 50 тыс. руб.,
годовой прирост привлеченных ресурсов составит 750 млрн. руб. Учитывая
достаточно высокую доходность данного продукта в сравнении со средней
стоимостью привлечения депозитов физических лиц в ПАО «ВТБ» (по
состоянию на конец октября 2018 г. с учетом капитализации она составит
6,66%), годовой объем расходов банка по депозиту «Накопительный» составит
49,95 млн.руб. При этом возможный объем доходов из расчета средней
доходности работающих активов 9,7% составит 72,75 млн.руб. Экономический
эффект внедрения нового депозита в первый год составит 22,8 млн.руб.,
процентная маржа - 3,04% .
Проведем расчет экономического эффекта предложенного депозита,
данные приведены в таблице 21.
Таблица 21
Расчет экономического эффекта от внедрения депозита
«Накопительный»
Наименование
Сумма, млн.руб.
Сумма прогнозируемых привлеченных средств в
первый год
750
Расходы банка (выплата 6% годовых с
ежеквартальной капитализацией)
49,95
Доходы от использования привлеченных средств
(9,7% годовых)
72,75
Экономический эффект (Доходы - Расходы)
22,8
Процентная маржа, %
3,04
Предлагаемый пятилетний депозит с плавающей процентной ставкой,
уменьшенной на 1 процентный пункт относительно ключевой ставки Банка
России, для накопления денежных средств на первоначальный взнос по
ипотечному кредиту обладает целым рядом преимуществ не только для
вкладчика, но и для банка. Депозит с плавающей ставкой снижает процентный
риск в условиях сохраняющейся неопределенности денежно-кредитной
политики Центрального банка страны, позволяет не только установить
долгосрочные партнерские отношения банка с потенциальным заемщиком,
63
но и улучшить показатели долгосрочной ликвидности, а также снизить риски
ипотечного кредитования.
Данная стратегия потребует повышенного внимания к управлению риском
ликвидности. В корне появления риска ликвидности лежат следующие причины:
потеря доверия к банковской системе или к определенному банку;
отсутствие свободы в выборе привлечения депозитов от одного рынка
или небольшого числа партнеров;
крайне высокий уровень краткосрочного заимствования или
долгосрочного кредитования;
следствие кредитного риска, способствующее несоблюдению
структуры денежного потока в банке;
огромный уровень риска концентрации в портфеле
банковских активов (ценные бумаги, валютная позиция).
Снижение уровня рисков несбалансированной ликвидности баланса и
отсутствия платежеспособности банка достигается путем политики,
учитывающей результаты произведенного анализа и проведенного маркетинга.
Принципы управления ликвидностью банка изложены в его внутреннем
документе «Политика в области управления и контроля за состоянием
ликвидности». Комитет по управлению активами и пассивами банка (КУАП)
сдерживает риск ликвидности на основе анализа информации о дисбалансах во
временной структуре активов и пассивов, уровней коэффициентов ликвидности,
а также итогов стресс-тестирования ликвидной позиции. При этом проводится
оценка достаточности имеющегося у банка буфера ликвидности для
компенсации отрицательного денежного потока, если таковой возникает.
Для оценки эффективности второй рекомендации по совершенствованию
системы прогнозирования дефолтов заемщиков – физических лиц следует
воспользоваться экспертными оценками, согласно которым применение
методики прогнозирования возврата кредитов на основе адаптивных
агрегированных методов классификации и марковских цепей позволяет снизить