77
В первую очередь проанализируем динамику таких показателей как риск
кредитного портфеля и достаточность резервов на возможные потери по ссудам
(таблица 15).
Таблица 15
Динамика показателей риска кредитного портфеля и достаточности
резервов на возможные потери по ссудам АО «Альфа-Банк»
Показатели
2016 год
2017 год
2018 год
темп роста, %
2017/
2016
2018/
2017
2018/
2016
ссудная
задолженность,
тыс. руб.
1710107994
1870398625
2443316511
109,37
130,63
142,87
резервы на
возможные
потери по
ссудам и
приравненной к
ней
задолженности,
тыс. руб.
218387945
191786070
195573305
87,82
101,97
89,55
коэффициент
риска
кредитного
портфеля,
0,87
0,90
0,92
102,89
102,51
105,46
общий
коэффициент
достаточности
резервов на
возможные
потери по
ссудам
0,13
0,10
0,08
80,29
78,06
62,68
Расчеты показали, что коэффициент риск кредитного портфеля в период
с 2016 года по 2018 год вырос с 0,87 до 0,92. Необходимо отметить, что
показатель находится в пределах нормы, так как достаточно близок к 1.
Коэффициент общей достаточности резервов на возможные потери по
ссудам с анализируемом периоде сократился с 0,13 до 0,08.
Далее оценим чистый кредитный портфель, который характеризует
ссудную задолженность за вычетом резервов, а также определим динамику
коэффициента чистого кредитного портфеля (таблица 16).
Чистый кредитный портфель в период с 2016 года по 2018 год отразил
динамику роста с 1491720049 тыс. рублей до 2247743206 тыс. рублей. При этом
в 2018 году прирост данного портфеля составил 33,9% по сравнению с 2017
78
годом и 50,68% в сравнении с 2016 годом.
Таблица 16
Динамика показателей чистого кредитного портфеля АО «Альфа-
Банк»
Показатели
2016 год
2017 год
2018 год
темп роста, %
2017/
2016
2018/
2017
2018/
2016
ссудная
задолженность,
тыс. руб.
1710107994
1870398625
2443316511
109,37
130,63
142,87
резервы на
возможные
потери по
ссудам и
приравненной
к ней
задолженности
, тыс. руб.
218387945
191786070
195573305
87,82
101,97
89,55
чистый
кредитный
портфель, тыс.
руб.
1491720049
1678612555
2247743206
112,53
133,90
150,68
коэффициент
чистого
кредитного
портфеля
0,87
0,90
0,92
102,89
102,51
105,46
Коэффициент чистого кредитного портфеля в исследуемом периоде
вырос с 0,87 до 0,92. При этом в силу того, что наблюдается рост как чистого
кредитного портфеля как в абсолютном выражении так и коэффициента
чистого кредитного портфеля данная ситуация является положительной.
Далее проанализируем динамику нормативов, отражающих уровень
кредитного риска (таблица 17)
Таблица 17
Показатели (нормативы) отражающие уровень кредитного риска
АО «Альфа-Банк»
Показатели
Норма,
%
2016
год
2017
год
2018
год
максимальный размер риска на 1 заемщика
(или группу связанных заемщиков),( Н6)
Max= 25
20,3
21,7
20,3
максимальный размер крупных кредитных
рисков (Н7)
Max=800
270,6
299,6
236,7
Норматив совокупной величины риска по
инсайдерам банка (Н10.1)
Max=3
0,07
0,082
0,059
Анализируя динамику, представленных нормативов, характеризующих
уровень кредитного риска можно сделать вывод о том, что максимальный
79
размер риска на 1 заемщика в 2017 году увеличился с 20,3% до 21,7%. В 2018
году коэффициент сократился до 20,3%, что является положительным
фактором. Следует отметить, что показатель все три года был в норме, так как
не превышал 25%.
Максимальный размер крупных кредитных рисков в 2016 году составлял
270,6%. В 2017 году было отмечено увеличение показателя до 299,6%, тогда
как в 2018 году показатель сократился до 236,7%. Так же как и предыдущий
показатель, он находится в пределах нормы.
Норматив совокупной величины риска инсайдерам банка в 2017 году
вырос с 0,07% до 0,082%. В 2018 году норматив сократился до 0,059%
Таким образом, уровень кредитного риска банка по нормативам
отражает его удовлетворительность.
Далее проанализируем динамику обеспеченности кредитного портфеля
(таблица 18).
Таблица 18
Динамика обеспеченности кредитного портфеля АО «Альфа-Банк»
Показатели
2016 год
2017 год
2018 год
темп роста, %
2017/
2016
2018/
2017
2018/
2016
ссудная
задолженность
1710107994
1870398625
2443316511
109,37
130,63
142,87
обеспеченность
кредитов
3049607117
3705935995
6075726672
121,52
163,95
199,23
коэффициент
обеспеченности
кредитного
портфеля
1,78
1,98
2,49
111,11
125,50
139,44
Коэффициент обеспеченности кредитного портфеля в 2016 году
составлял 1,78, а в 2017 году коэффициент вырос до 1,98. В 2018 году
коэффициент обеспеченности кредитного портфеля вырос до 2,49.
Соответственно можно сделать вывод о том, что на рубль кредитного портфеля
в 2018 году приходилось 2,49 рубля обеспечения. Это свидетельствует о том,
что банк наращивает обеспечение кредитных средств.
Проанализируем проблемность кредитного портфеля банка (таблица 19).
Одним из основных показателей «проблемности» кредитного портфеля
80
является доля просроченной задолженности в активах. Данная доля в 2016 году
составляла 6,7%, затем в 2017 году доля сократилась до 5,37%, что отразило
темп сокращения на 19,79% в сравнении с предыдущим годом.
Таблица 19
Показатели «проблемности» кредитного портфеля АО «Альфа-
Банк»
показатели
2016 год
2017 год
2018 год
темп роста, %
2017/
2016
2018/
2017
2018/
2016
просроченная
задолженность по
кредитам, тыс.
руб.
150464902
134062621
142168345
89,10
106,05
94,49
активы банка,
тыс. руб.
2246840199
2495743432
3215947246
111,08
128,86
143,13
ссудная
задолженность
1710107994
1870398625
2443316511
109,37
130,63
142,87
резервы
возможных
потерь по ссудам
218387945
191786070
195573305
87,82
101,97
89,55
доля
просроченной
задолженности в
активах банка, %
6,70
5,37
4,42
80,21
82,30
66,01
коэффициент
проблемности
кредитов, %
8,80
7,17
5,82
81,46
81,18
66,13
коэффициент
убытков по
ссудам
1,45
1,43
1,38
98,56
96,16
94,78
В 2018 году коэффициент продолжил сокращение и составил 4,42%,
что на 17,6% меньше, чем в 2017 году. Рекомендуемое значение показателя не
более 1-2% совокупных активов. Таким образом, несмотря на положительную
динамику, доли просроченной задолженности превышает рекомендуемые
значения.
Коэффициент проблемности кредитов в 2016 году был равен 8,8%, затем
в 2017 году коэффициент уменьшился до 7,17%. В 2018 году коэффициент
продолжил сокращение и в итоге стал равен 5,82%. Таким образом, в 2018 году
сокращение коэффициента составило 33,87% в сравнении с 2016 годом. Такая
динамика свидетельствует об улучшении эффективности проводимой
кредитной политики банка.
81
Для оценки уровня покрытия проблемных кредитов используется
коэффициент убытков по ссудам. В анализируемом периоде коэффициент
сократился с 1,45 до 1,38. При этом в 2018 году процентное сокращение
коэффициента в сравнении с 2016 годом составила 5,22%.
В силу того, что доля просроченной задолженности в активах банка
является недостаточной, проанализируем долю просроченной задолженности в
объеме отдельных видов кредитов. В таблице 20 представлены результаты
данных расчетов.
Таблица 20
Частные показатели коэффициента проблемности кредитов по
видам кредитования в АО «Альфа-Банк»
Коэффициент «проблемности»
кредитов по видам
2016 год
2017 год
2018 год
кредиты крупному бизнесу
3,5
2,4
2,1
кредиты среднему бизнесу
4,3
3,9
3,8
кредиты малому бизнесу
3,7
4,1
4,2
потребительские кредиты
5,5
5,9
6,4
ипотечные кредиты
2,1
1,9
1,8
жилищные кредиты
6,3
5,5
4,6
автокредиты
2,6
2,8
2,9
прочие кредиты физических лиц
5,7
4,2
3,8
Анализ частных показателей коэффициента «проблемности» показал,
что в кредитном портфеле юридических лиц негативная динамика роста
просроченных ссуд была отмечена по группе кредитов для малого бизнеса, так
как показатель вырос в период с 2016 года по 2018 год с 3,7% до 4,2%.
Негативная динамика отмечена в большей степени по кредитам
физических лиц. Так по потребительским кредитам коэффициент
«проблемности» кредитов вырос с 5,5% до 6,4%. Так же рост коэффициента
был отмечен по автокредитам с 2,6% до 2,9%.
Таким образом, слабой стороной кредитного портфеля банка выступает
портфель физических лиц, так как по отдельным группам кредитов
наблюдается рост проблемных кредитов.
Подытоживая анализ риска кредитного портфеля банка, следует
отметить, что в целом он имеет удовлетворительный уровень риска. Однако
нельзя не подчеркнуть, что есть негативные тенденции, связанные с ростом
82
проблемных кредитов и неудовлетворительным уровнем доли просроченных
кредитов. В то же время банк формирует достаточно агрессивную кредитную
политику, которая связана с быстрым наращиванием кредитного портфеля за
счет предоставления более низких процентных ставок по кредитам. Тем не
менее, для поддержания достаточного уровня качества кредитного портфеля
большинство кредитов выдается под залог, тем самым происходит обеспечение
кредитной деятельности.
3.3. Методы оптимизации кредитного портфеля в АО «Альфа-Банк»
Результаты исследования позволяют сделать вывод о том, что у банка
несмотря на сильные позиции и устойчивую динамику роста показателей по
кредитной деятельности , в частности рост объемов кредитного портфеля как в
целом, так и по отдельным видам кредитов, а также рост доли рынка на
отдельных сегментах банковских услуг. Тем не менее, анализ доходности и
риска кредитного портфеля позволил выявить ряд слабых мест в управлении
кредитным портфелем. Так следует отметить, что наблюдается снижение
доходности кредитного портфеля с 10,66% до 8,79%. При этом снижение
доходности также отмечено в разрезе кредитного портфеля по видам
заемщиков. Так доходность кредитного портфеля юридических лиц
сократилась с 9,03% до 7,05%, а доходность портфеля физических лиц
уменьшилась с 18,56% до 12,14%. Кроме того, был отмечено рост доли
проблемных кредитов по потребительским кредитам и автокредитам.
На наш взгляд для решения выявленных проблем необходимо
разработка мер оптимизации кредитного портфеля связанная с повышением
доходности кредитной деятельности и совершенствованием мер по
управлению просроченной задолженностью.
Для увеличения доходности кредитной деятельности предлагается
расширить кредитную линейку банковских продуктов для физических лиц за
счет целевых кредитов. Так можно сформировать так называемый сезонный
83
кредитный продукт – «Кредит на отдых». Так следует заметить, что средняя
сумма кредита на отдых в России в 2019 году составляет около 70000 руб.
Средний срок кредитования определим в 1 год. Предполагается, что продукт
«Кредит на отдых» будет иметь максимальный срок кредитования до 3-х лет.
Тем не менее, в расчетах стоит ориентироваться на 12 месяцев, так как не все
клиенты берут кредит на максимально возможный срок.
Рассчитаем экономический эффект внедрения нового кредитного
продукта «Кредит на отдых», условия которого представлены в таблице 21
Таблица 21
Условия нового кредитного продукта «Кредит на отдых»
Срок кредита
12 мес.
Сумма кредита
70000 руб.
Ставка
19,0%
Ежемесячный платеж
6451 руб.
Ежемесячная комиссия
Отсутствует
Сумма переплаты
7412 руб.
Срок кредита
август 2019 – июль 2020
В ниже представленной таблице 22 представлен график платежей по
предлагаемому кредиту в расчете на один год.
Таблица 22
График платежей по новому кредитному продукту «Кредит на
отдых»
№
платежа
Дата платежа
Сумма
платежа
Основной
долг
проценты
Остаток
задолженности
1
Август, 2019
6451
5343
1108
64657
2
Сентябрь, 2019
6451
5427
1024
59230
3
Октябрь, 2019
6451
5513
938
53717
4
Ноябрь, 2019
6451
5600
851
48117
5
Декабрь, 2019
6451
5689
762
42427
6
Январь, 2020
6451
5779
672
36648
7
Февраль, 2020
6451
5871
580
30778
8
Март, 2020
6451
5964
487
24814
9
Апрель, 2020
6451
6058
393
18756
10
Май, 2020
6451
6155
297
12602
11
Июнь, 2020
6451
6251
200
6350
12
Июль, 2020
6451
6350
100
0
Итого по кредиту
77412
70000
7412
Следует отметить, что данный кредитный продукт предполагает
зачисление на счет заемщика средств по предъявлению им счета, выписанного
турагентством, при этом банк перечисляет сумму, равную стоимости путевки,
напрямую в агентство. Остаток кредитных средств заемщик использует по
84
своему усмотрению. Так же для реализации данной программы АО Альфа-Банк
должен предварительно заключить партнерские договора с турагентствами.
При этом, клиент может получать информацию о данном кредитном продукте,
как в банке, так и в туристическом агентстве.
При планировании объемов реализации данного кредитного продукта,
следует учитывать сезонность отдыха клиентов. Так в таблице 23 представим
основные прогнозные показатели доходов и расходов по реализации нового
кредитного продукта.
Таблица 23
Доходы и расходы по реализации нового кредитного продукта для
физических лиц.
Наименование
Ед. изм.
Значение
1. Спрос на кредит
Чел.
10000
2. Объем кредитования
Тыс. руб.
700000
3. Процентный доход
Тыс. руб.
133000
4. Расходы на обслуживание (8% объема
кредитования),
Тыс. руб.
56000
5. Выпуск кредитных карт (1,1 тыс. руб. за ед.)
Тыс. руб.
11000
6. Расходы на рекламу (средние по кредитным
продуктам банка для физ. лиц)
Тыс. руб.
235
Рассчитаем прибыль, которую банк может получить от реализации
нового продукта как разницу между процентными доходами и расходами.
133000 – (56000+11000+235) =65765 тыс. рублей.
Таким образом, дополнительная прибыль до налогообложения составит
от реализации предлагаемого продукта 65765 тыс. рублей. Чистая прибыль по
данному продукту составит прибыль до налогообложения за вычетом 20%
налога на прибыль:
(65765 – (65765*0,2)) = 52612 тыс. рублей
Для снижения риска наращивания объемов просроченных кредитов,
предлагается обратить внимание на страхование кредитных рисков. Следует
отметить, что это страхование рисков невозврата по ссудной и приравненной к
ней задолженности. При проведении кредитования корпоративных клиентов в
АО Альфа-Банк нужно ввести страхование кредитов в случае наступления
банкротства предприятия. Необходимо обучить персонал, непосредственно
работающий с клиентами, так предлагать этот продукт, чтобы клиент не
85
сомневался в его приобретении, то есть видел для себя существенную выгоду в
его покупке.
В системе розничного кредитования также предлагаю пересмотреть
систему страхования ссуд. В данный момент страховая компания оплачивает
ссудную задолженность лишь только по причине потери трудоспособности
заемщика (инвалидности) или же по причине его летального исхода.
Необходимо расширить спектр выплаты страхового ущерба. То есть, чтобы
страховая компания выплачивала ссудную задолженность полностью или
частично в случае ухудшения финансового состояния заемщика. В основном,
это касается потери заемщиком места работы. Это повысит стоимость
страхового продукта. Поэтому нужно обучить персонал, непосредственно
работающий с клиентом, так предлагать данный продукт, чтобы клиент видел в
приобретении страхового пакета услуг только выгоду для себя и, не
задумываясь, приобретал данный продукт. Можно разбить стоимость
страхового продукта по годам, чтобы со ссудного счета списывалась не вся
сумма за страхование единовременно, а могла разбиваться на части и
списываться за несколько приемов.
Еще одним способом оптимизации кредитного портфеля является
диверсификация данного портфеля. Это реализуется путем предоставления
кредитов более мелкими суммами большему количеству клиентов при
сохранении общего объема кредитования.
Кроме того, для предотвращения возникновения просроченных
задолженностей по кредитам физических лиц необходимо совершенствовать
процесс принятия решения о предоставлении (непредоставлении) кредита. Так
предлагается использовать скорректированную модель оценки
кредитоспособности физических лиц. В рамках данной методики предлагается
деление потенциальных заемщиков по социальному статусу: пенсионеры,
самозанятое население, студенты (4,5 курсов), работающие по найму,
владельцы ценных бумаг, депозитов. При этом для каждой из категорий
предлагается определить коэффициент корректирующий сумму кредита в
86
зависимости от категории заемщика. Предлагаемые коэффициенты
представлены в приложении 5. Таким образом, можно будет уже на стадии
рассмотрения кредитной заявки осуществлять лимитирование кредитных
ресурсов в зависимости от категории потенциального заемщика и
корректирующего коэффициента.
Методика будет включать стандартные этапы кредитного процесса для
физических лиц, принятые в АО Альфа-Банк, с корректировкой первых этапов,
включающих классификацию потенциальных заемщиков и включением
корректирующего коэффициента оценки кредитоспособности. Данная модель
методики представлена в приложении 6.
Мероприятия по совершенствованию оценки кредитоспособности
заемщиков в практике АО Альфа-Банк по данным отчетов, способны
обеспечить сокращение просроченной задолженности от 5% до 15%. Для
оценки экономического эффекта определим сокращение просроченной
задолженности на уровне 5% и определим экономическую целесообразность
данной методики.
В таблице 24 представлен экономический эффект от использования
усовершенствованной методики оценки кредитоспособности физических лиц.
Таблица 24
Экономический эффект от использования предложенной методики оценки
кредитоспособности физических лиц
Показатель
Расчет
Дополнительный доход (сокращение
просроченной задолженности
физических лиц)
(46822137 * 5% ) /100% =
= 2341107 тыс. рублей
Расходы на внедрение:
-программные корректировки,
- обучение персонала,
- техническая поддержка
1250
1050
1300
Экономический эффект (высвобождение
сформированных резервов)
2341107 – 3600 = 2337507 тыс. руб.
Так расчет показал, что сокращение просроченной задолженности,
обеспечит возможность экономии средств, направляемых на формирование
резервов по возможным потерям в размере 2337507 тыс. рублей.