Диплом: Анализ кредитной деятельности банка (на примере ПАО Сбербанк)

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
53
Портфель розничных кредитов вырос за год на 13,6% и составил 5,7
трлн. руб. Драйвером роста розничного портфеля послужило жилищное
кредитование, рост которого составил 16,0% в 2017 году. В 2017 году доля
жилищного кредитования несколько повысилась и продолжила занимать
наибольшую долю в розничном портфеле – 55,8% против 54,7% в 2016 году.
Доля Сбербанка на российском рынке ипотечного кредитования достигла
55,6%.
Рост жилищного кредитования поддержали и все остальные виды
розничного кредитования. Так, кредитные карты и овердрафты показали рост
на 15,7%, потребительские и прочие ссуды физическим лицам показали рост
на 9,6% в 2017 году.
Далее рассмотрим состав кредитного портфеля банка по группа
заемщиков (см. рис.12).
Рисунок 12– Кредиты корпоративным и частным клиентам ПАО
«Сбербанк», млрд. руб.[33]
Исходя из рисунка видно, что большая доля в портфеле принадлежит
корпоративным клиентам –14 175 млрд. руб.; физическим лицам – 5 717
млрд. руб.
Далее рассмотрим структуру корпоративного портфеля ПАО
«Сбербанк» за период 2015 – 2017 гг. (см. табл.12)
54
Таким образом, Сбербанк считается одним из главных поставщиков
денежных ресурсов в российскую экономику. За 2016 год корпоративным
клиентам было выдано кредитов на сумму 13,633 трлн. руб., что меньше
аналогичного показателя 2015 года на 1,326 трлн. руб. или на 8,8%.
Таблица 12
Структура корпоративного портфеля ПАО «Сбербанк» [36]
Вид кредита
2015 г
2016 г
2017 г
Динамика
2017 года к
2015 году
(млрд.руб.)
Крупнейший бизнес
8 119
8 829
8 943
+824
Крупный и средний
бизнес
4 078
2 930
2 032
-2 046
Малый и микробизнес
1 566
873
1 567
+1
Региональный
госсектор
755
877
1 495
+740
Прочие
441
124
138
-303
Итого
14 959
13 633
14 175
-784
Исходя из данных таблицы, можно сказать, что основную долю
корпоративного портфеля занимают кредиты крупнейшему бизнесу – 63% в
2017 году и 64,7% в 2016 году, на втором месте находятся кредиты крупному
и среднему бизнесу – 14,3 % в 2017 году и 21,4% в 2016 году.
В динамике корпоративного портфеля можно отметить рост кредитов
«Региональный госсектор» на 740 млрд. руб. и уменьшение кредитов
крупному и среднему бизнесу на 2 046 млрд. руб.
В связи с этим, в 2017 году объем выданных ПАО «Сбербанк»
потребительских кредитов увеличился на 21,5% и составил 968 млрд. руб. По
состоянию на 1 января 2018 года портфель потребительских кредитов
Сбербанка составляет 1 725,9 млрд. руб. (см. рис.13).
55
Рисунок 13 – Портфель потребительских кредитов в ПАО
«Сбербанк» за период с 2013 по 2017 год (млрд. руб.)[33]
Далее представлена структура кредитования физических лиц ПАО
«Сбербанк» по состоянию на 01.01.2018 г. (см. рис 14.)
Рисунок 14 - Структура портфеля кредитов, выданных
физическим лицам за период 2014 – 2017 гг. ПАО «Сбербанк»
[34]
Исходя из данного рисунка видно, что в 2017 году более 56%
выданных кредитов приходиться на жилищные кредиты, 30% - по программе
«Потребительские кредиты» и 2,2 % - по программе «Автокредитование» и
кредитные карта – 12,3%.
По сравнению с 2016 годом доля Сбербанка на рынке ипотечного
кредитования увеличилась на 1 п. п. и достигла 55,6%. Всего за 2017 год
было выдано 632 тыс. ипотечных кредитов на общую сумму 1 092 млрд. руб.
56
По сравнению с предыдущим годом объем выданных Сбербанком в 2017
году жилищных кредитов вырос на 51%.
Начиная с 2016 года, Сбербанк совместно с Росреестром предлагает
клиентам возможность электронной регистрации сделок с готовым жильем,
включая сделки с первичной недвижимостью. В октябре 2017 года прошла
100-тысячная сделка с оформлением электронной регистрации. По
результатам пилотного проекта с Росреестром в Московской области сроки
электронной регистрации сделок были снижены с восьми до одного рабочего
дня, тем самым задав новый стандарт клиентского сервиса.
В 2018 году ПАО «Сбербанк» подключен к пилотному проекту Москву
и Санкт-Петербург. Созданный нами мультиформатный портал «ДомКлик»
позволяет клиентам решить весь цикл задач, связанных с приобретением
недвижимости – от подачи заявки на ипотеку до подачи документов по
сделке на государственную регистрацию права собственности. Сервис
объединяет клиентов, сотрудников и партнеров Сбербанка – застройщиков и
агентств недвижимости, тем самым создавая платформу для удобного
осуществления операций с недвижимостью.
Объем выданных жилищных кредитов через платформу «ДомКлик»
вырос на 51% по сравнению с 2016 годом и составил 10,8 млрд руб., при этом
ставка снизилась с 11,9% в декабре 2016 года до 9,7% в декабре 2017 года.
Высокий рост продемонстрировал новый продукт – рефинансирование
ипотечных кредитов других банков. В декабре 2017 года доля данного
продукта составила 7% от общего объема выданных Сбербанком ипотечных
кредитов.
Структура кредитов населения ПАО «Сбербанк» по срокам
кредитования приведена на рис 15.
57
Рисунок 15 - Структура кредитов населения по срокам
кредитования [33]
Таким образом, кредиты, выдаваемые до 1года составили – 34%; от 1
года до 3-х лет – 47,3 % и кредиты свыше 3–х лет - 18,7%. Если данные
показатели сравнить с 2016 г. то значительно выросли в процентном
отношении кредиты со сроком погашения от 1 года до 3 – х лет (с 21,4 % до
47,3%).
Далее рассмотрим структуру кредитов населения ПАО «Сбербанк» по
группе рисков (см. рис.16)
Рисунок 16 - Структура кредитов населения по группам риска
[33]
К 1-й (высшей) группе риска отнесено 93,2 % кредитов (по
классификации Положения ЦБ РФ от 26.03.2004 № 254-П «О порядке
формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по
ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности») в соответствии с
которой Банк не формирует резерв на возможные потери по ссудам. К 2- й
58
группе (нестандартные ссуды – умеренный уровень риска невозврата)
отнесено 5,2% ссуд. Сомнительные ссуды (высокий уровень риска
невозврата) – 1,1 %. И безнадежных ссуд – 0,5 % (по данным 2013г. – 0,9%).
Проанализируем динамику объёма просроченной задолженности
заёмщиков ПАО «Сбербанк» за 2015 – 2017гг. Показатель просроченной
задолженности является одним из важных индикаторов кредитного риска
(см. табл.13).
Таблица 13
Анализ просроченной задолженности ПАО «Сбербанк» 2015-
2017 гг., (млн.руб.) [35]
Показатели
2015 г
2016 г
2017 г
Темп роста
2017/2016,
%
Чистая ссудная задолженность,
млрд. руб.
16
869,8
16 221,62
17 466,11
+7,67
Просроченная задолженность в
кредитном портфеле
509,2
626,7
543,2
-13,3
Уровень просроченной
задолженности по кредитному
портфелю п.п.)
3,02
3,86
3,11
-19,4
Уровень резервирования по
кредитному портфелю (п.п.)
6,7
7,0
7,1
+1,4
Неработающие кредиты с
просроченными платежами
по процентам и/или
основному долгу более чем
на 90 дней
4,8%
4,4%
4,2%
-
Реструктурированные
кредиты до вычета резерва
под обесценение
6,5%
6,5%
5,9%
-
Резерв под обесценение
кредитного портфеля к
совокупности неработающих
и реструктурированных
работающих кредитов
75,6%
74,6%
83,1%
-
Уровень покрытия резервами кредитного портфеля до вычета резервов
по состоянию на конец 2017 года составил 7,1%, практически оставшись на
уровне конца 2016 года (7,0%). За 2017 год доля NPL90+ (неработающих
кредитов с просроченными платежами по процентам и/или основному долгу
более чем на 90 дней) в совокупном кредитном портфеле ПАО «Сбербанк»
снизилась с 4,4% до 4,2%. При этом покрытие резервами неработающих
59
кредитов в 2017 году увеличилось до 1,7 раз на конец 2017 года в сравнении
с 1,6 раз на конец 2016 года.
Портфель реструктурированных кредитов до вычета резерва под
обесценение снизился на 2,2% относительно 2016 года; его доля в
совокупном кредитном портфеле составила 5,9% по состоянию на 31 декабря
2017 года (6,5% по состоянию на 31 декабря 2016 года). Резерв под
обесценение кредитного портфеля к совокупности неработающих и
реструктурированных работающих кредитов увеличился до 83,1% на 31
декабря 2017 года по сравнению с 74,6% на 31 декабря 2016 года.
Сокращение просроченной задолженности физических лиц банк
добился благодаря усовершенствованию в течение трех лет методики оценки
кредитоспособности заемщика; уменьшения размеров кредитов, выдаваемых
одному заемщику и привлечение достаточного обеспечения, а также
благодаря развитию новых кредитных продуктов для клиентов и выдачу
дисконтных ссуд.
Повышение эффективности кредитных операций - это главный
показатель правильно спланированного проводимого управления
кредитными операциями.
Проведем оценку качества кредитного портфеля ПАО «Сбербанк».
Данная оценка банка может производиться на основе расчета ряда
относительных показателей и коэффициентов по определенным
направлениям анализа (Приложение Б,В).
Для того чтобы оценить насколько «кредитно-активен» банк, в рамках
данного направления анализа могут быть рассчитаны следующие показатели:
Уровень кредитной активности банка (этот показатель также называют
показателем доли кредитного сегмента в активах) (Ука). Он определяется как
отношение суммы всех осуществляемых банком кредитных вложений к
общей сумме активов банка [11, c. 123]:
Ука = КВ/А (7)
60
где КВ – совокупность кредитных вложений банка (вся ссудная и
приравненная к ней задолженность),
А – величина активов банка (по балансу).
Ука2015 г. = 16 869 803 465/22 706 916 093 = 0,743
Ука2016 г. = 16 221 622 141/ 21 721 078 483 = 0,746
Ука2017 г. = 17 466 111 114 / 23 158 919 939 = 0,754
Этот показатель отражает в целом кредитную активность банка,
степень специализации банка в области кредитования. Считается, что чем
выше расчетное значение Ука, тем выше кредитная активность банка, но
можно все же наблюдать тенденцию к росту данного показателя.
Рекомендуемый (оптимальный уровень) кредитной активности
составляет– 0,39 - 0,4.
В дополнении к расчету самого коэффициента следует оценить его
соответствие рекомендуемому уровню. Так как расчетное значение Ука выше
рекомендуемого, то необходимо обратить внимание на управление активами
банка в целом, в том числе с целью обеспечения ликвидности баланса банка.
Коэффициент опережения (Коп) рассчитывается: как соотношение
темпа роста ссудных активов и темпа роста активов:
Коп = Тр(КВ) / Тр(А) (8)
где Тр(КВ) - темп роста ссудных активов;
Тр(А) - темпа роста активов.
Коп2016 = (16 221 622 141/ 16 869 803 465) / (21 721 078 483 /
22 706 916 093) = 0,1
Коп2017 = (17 466 111 114 /16 221 622 141) / (23 158 919 939 / 21 721
078 483) = 1,009
Коэффициент опережения отражает, во сколько раз рост остатков
ссудной задолженности опережает рост совокупных активов банка. Коп > 1,
что свидетельствует об активной деятельности банка в области кредитования
и может оцениваться положительно за 2017 год.
61
Коэффициент «агрессивности-осторожности» кредитной политики
банка (Ка) определяется как отношение кредитных вложений и
привлеченных средств банка:
Ка = КВ / ПС (9)
где КВ – кредитные вложения;
ПС – привлеченные средства.
Ка2015 = 16 869 803 465/ 20 378 763 487 = 0,8278
Ка2016 =16 221 622 141/ 18 892 157 598= 0,8586
Ка2017 = 17 466 111 114 / 19 799 772 207 = 0,8821
Показатель соотношения кредитных вложений к собственным
средствам банка (Кск) – показатель, отражающий степень рискованности
кредитной политики коммерческого банка [11, с. 178]:
Кск = КВ/СК * 100%,
где СК – собственный капитал.
Кск 2015 г= 16 869 803 465/ 2 328 152 606 = 7,2
Кск 2016 г=16 221 622 141/ 2 828 920 885= 5,6
Кск 2017 г=17 466 111 114 / 3 359 147 732 = 5,2
Общий коэффициент достаточности РВПС (Ко):
Ко = РВПС/КВ * 100%,
где РВПС – фактически созданный резерв на возможные потери по
ссудам.
Ко 2015 г =37 805 399 / 16 869 803 465 = 0,0022 или 0,22 %
Ко 2016 г =42 145 668 / 16 221 622 141 = 0,0025 или 0,25%
Ко 2017 г =62 686 684 / 17 466 111 114 = 0,0035 или 0,35%
Минимальное значение данного коэффициента – 20%.Сооствественно
фактически созданного резерва на возможные потери по ссудам не
достаточно.
Коэффициент эффективности кредитных операций (Кэ) – показатель
рентабельности кредитования, показывающий, сколько чистой прибыли
62
банка приходится на 1 рубль кредитных вложений, тем самым отражая
эффективность размещения банковских кредитов:
Кэ = ЧП/КВ,
где ЧП – чистая прибыль банка.
Кэ 2015 г. = 218 387 307 / 16 869 803 465 = 0,013
Кэ 2016 г = 563 660 562 / 16 221 622 141 = 0,035
Кэ 2017 г = 662 847 845 / 17 466 111 114 = 0,038
У данного коэффициента нет установленных оптимальных значений.
Полученный результат сравнивается со значениями прошлых лет и с
нормативным значением, установленным самим банком (см. табл.14).
Таблица 14
Показатели, характеризующие кредитную политику ПАО
«Сбербанк» за 2015-2017 гг., в % [36]
Показатель
на
01.01.2016
г.
на
01.01.2017
г.
на
01.01.2018
г.
Нормативное
значение
Ука
74,3
74,6
75,4
≥ 40%
Коп
1,01
0,1
1,009
≥ 1
Ка
82,7
85,8
88,2
60% < Ка ≤ 70%
Кск
720
560
520
≥ 80%
Ко
0,22
0,25
0,35
≥ 20%
Кэ
1,3
3,5
3,8
-
Расчеты показателей, отраженных в таблице 14, свидетельствуют о
том, что ПАО «Сбербанк» за период 2015-2017 гг. проводил достаточно
активную кредитную политику. Доказательством этого являются значения
таких коэффициентов, как показатель уровня кредитной активности банка,
результаты которого превосходят нормативное значение практически в 2 раза
на протяжении всего исследуемого периода. Коэффициент опережения
соответствуют установленной норме лишь только в 2015 году и 2017 году.
Однако при расчете коэффициента агрессивности-осторожности выяснилось,
что, с точки зрения рискованности, ПАО «Сбербанк» придерживается
неоправданно опасной кредитной политики. Анализируя результаты,
полученные в ходе расчета общего коэффициента достаточности РВПС,
можно сказать, что величина фактически созданного банком резерва на

Смотрите также:

"Автоматизация обработки заявок ООО "Проектно-Строительная Компания"
"Автоматизация процесса аттестации персонала для ООО "Нэт Бай Нэт Холдинг"
"Анализ интернет-активности конкурентов ( на примере конкурентов "Газпром нефть")
"Бухгалтерский учёт и аудит расчётов с подотчётними лицами в организации на примере ООО "ЛОЦ 10""
«Психологическое сопровождение персонала в организации на примере ООО «Крокус»
Cовершенствование деловой оценки персонала в организации (на примере ООО "Даймонд кейтеринг развитие")
IPO - инструмент финансирования деятельности организации. На примере ПАО «Нефтяная компания «Лукойл»
PR как средство продвижения организации (на примере ПАО "Тамбовский завод "Комсомолец им. Н.С. Артемова")
PR-коммуникации в сфере общественного питания (на примере кафе-кондитерской «Cream Cheese»)
SMM как средство повышения эффективности работы учреждений социокультурной сферы (на примере Малого театра)