54
3.3 Совершенствование методик оценки кредитного портфеля
коммерческого банка
В представленной работе нами были рассмотрены две основных
методики оценки кредитного портфеля коммерческого банка: оценка
качества кредитного портфеля и оценка совокупного риска по кредитному
портфелю. Обе методики были разработаны российскими учеными и имеют
достаточно схожий принцип действия, основанный на коэффициентном
методе анализа.
Основным недостатком методики оценки качества кредитного
портфеля является обобщенность модели и отсутствие учета специфики того
или иного банка. К примеру, АО «Россельхозбанк» концентрирует свое
внимание на работе с производителями сельскохозяйственной продукции.
Данная отрасль является отчасти высокорискованной, поэтому банк
предпочитает принимать больший объем обеспечения, что и отразилась на
более высоком показателе обеспеченности ссуд. Из трех рассмотренных
ранее банков данный показатель наиболее высок именно у
«Россельхозбанка». «Альфа-Банк», в свою очередь, предпочитает больше
работать с участниками оптовой торговли, финансовыми посредниками и
участниками сделок с недвижимым имуществом. Также стоит заметить, что
«Альфа-Банк» выстраивает свою кредитную политику на консервативном
уровне и предпочитает развивать «кредитование на основе отношений»,
создавая прочные и тесные связи с заемщиками. Несмотря на то что уровень
обеспеченности ссудной задолженности выше у «Россельхозбанка», уровень
проблемных кредитов в общем объеме кредитных вложений у него порядком
больше, чем у «Альфа-Банка». Данный факт говорит нам о том, что
выстроенная модель не учитывает дополнительные факторы риска, которые
со своей стороны влияют на конечный результат и не вписывают его в
заданные оптимальные рамки.
Также слабым местом методики являются оптимальные рамки для
коэффициента кредитной активности банка. Автор утверждает, что ссудная
55
задолженность не должна превышать 40% от активов для банка, которые
помимо кредитования работает с ценными бумагами, однако данные по
крупнейшим банкам показывают, что абсолютно все банки выходят за
предложенные границы и притом имеют удовлетворительное финансовое
положение. Несмотря на проведение операций с финансовыми
инструментами, основной статьей активов баланса все же остается ссудная
задолженность. В условиях российского рынка вложения в ценные бумаги
могут принести неплохой доход банкам, однако высокий доход всегда
сопряжен с высокими рисками, поэтому переориентация банков с
кредитования на работу с финансовыми инструментами может только
ухудшить ситуацию с финансовой стабильностью.
Последним слабым местом предложенной Бражниковым методики
является отсутствие каких бы то ни было интервальных значений, которые
позволили бы понять, насколько качественным является кредитный портфель
того или иного банка. В ходе исследования удалось выяснить, что
обобщающий показатель федеральных банков в основном тяготеет к отметке
в 0,5. Рассчитаем по данной методике итоговой показатель по одному из
региональных банков. Для оценки был взят одним из небольших банков –
«Анкор Банк» (табл. 18).
Таблица 18
Коэффициентный анализ по методике Бражникова для
«Анкор Банка» за 2014–2016 гг.
Коэффициенты
2014
2015
2016
К1
0,9128
0,8854
0,8715
К13
0,0441
0,5573
0,1514
К14
1,9758
0,2057
0,8485
К18
2,3842
2,1899
1,6281
К21
0,7498
0,6795
0,7559
К23
0,6198
0,5917
0,5519
К27
0,0000
0,0000
0,0000
К29
0,4235
0,3327
0,1326
К30
0,1592
0,1443
0,0193
К36
0,0392
0,0182
0,0017
К
0,886
0,818
0,651
Источник: рассчитано автором на основе данных годовой бухгалтерской отчетности АО «Анкор Банк» за
2014–2016 гг.
56
Данные, приведенные в таблице 18, свидетельствуют о том, что в
целом у регионального банка обобщающий показатель оказался выше,
однако и изменения в коэффициентам у него намного резче, чем у
рассмотренных федеральных банков. В наше случае не совсем ясно, в какую
сторону от 0,5 движение означает ухудшение качества портфеля, а в какую
улучшение. Смоделируем ситуацию и рассчитаем итоговый показатель по
условному банку, у которого коэффициенты, у которых заданы оптимальные
границы, будут находиться в них, а по остальных коэффициентам возьмем
уровень «Альфа-Банка. В этом случае наше значение попадет в промежуток
0,5-0,6. Учитывая тот факт, что проанализированный выше банк
обанкротился в 2017 году
41
, можно сделать неокончательный вывод о том,
что, скорее всего, банки должны тяготеть именного к уровню обобщающего
показателя в 0,5-0,6, а значительные отклонения могут свидетельствовать об
ухудшении качества портфеля. Однако тут тоже могут возникнуть некоторые
противоречия, так как из проделанных ранее расчетов следует, что, несмотря
на снижение итогового показателя по методике Бражникова, за
рассматриваемый период у «Альфа-Банка» снизилась вероятность дефолта,
улучшился финансовый профиль, выровнялись темпы прироста
просроченной задолженности и резерва на возможные потери по ссудам, а
также слегка снизился совокупный риск по портфелю. Поэтому в связи со
всей полученной информацией стоит сделать вывод о том, что методика
требует явной доработки. Возможно, автору следует взять больше
экспертных групп для оценки весовых коэффициентов при показателях либо
рассчитать их иным методом и ввести новые или изъять старые показатели.
При доработке методики, на наш взгляд, следует провести масштабную
проверку на ее применимость, чтобы максимально избежать возникновения
новых недостатков.
41
Суд признал Анкор Банк банкротом // Информационное агентство «Росбизнесконсальтинг» [Электронный
ресурс]. - Режим доступа: http://www.rbc.ru/rbcfreenews/58eb94479a79475d7bfc8e6a (дата обращения:
06.06.2017)
57
Второй комплексной методикой оценки кредитного портфеля,
использованной в данной работе, стала методика оценки совокупного риска
Остапчук. В данной модели в отличие от предыдущей предложен механизм
оценки конечного результата вычислений, однако методика Остапчук также
не лишена недостатков.
Во-первых, коэффициент К4 фактически невозможно посчитать строго
по предложенной методике, так как данные по объемам кредитования
заемщиков являются кредитной тайной, поэтому их с большой долей
вероятности не удастся нигде найти. Рассчитать данный показатель можно
лишь с использованием похожих данных, взятых из информации,
необходимой для расчета норматива по максимальных крупным кредитным
рискам. В этой связи данная методика уже становится частично непригодной
для внешнего использования, потому что со стопроцентной уверенностью ей
смогут воспользоваться только сотрудники банков.
Во-вторых, данная модель также страдает от излишнего обобщения по
некоторым показателям. Так, показатель К1, который предусматривает
отношение кредитных вложений и принятого обеспечения, в данной
методике принято считать более-менее удовлетворительным, если он не
превышает единицы. Однако, как уже было отмечено ранее, несмотря на
относительную небольшую величину обеспечения, «Альфа-Банк» проводит
достаточно консервативную политику по отношению к клиентам и старается
выстраивать с ними отношения на основе тесного взаимодействия и доверия.
Если мы посмотрим данные по кредитному риску, то мы увидим, что риск-
аппетит банка не выходит за опасные пределы, поэтому его политики вряд ли
можно назвать катастрофически рискованной. Нельзя не согласиться с тем
фактом, что в случае массового дефолта заемщиков, банк, скорее всего,
понесет большие потери, чем другие банки, берущие больший объем
обеспечения. Однако аналитики «Альфа-Банка» тщательно прорабатывают
варианты развития рынка и могут спрогнозировать при помощи методик
стресс-тестирования вероятные потери от ухудшения деловой активности в
58
стране. В данном случае опять же можно предложить дополнительную
проработку данной коэффициента – возможно, стоит его модернизировать и
перестроить, чтобы он лучше отражал реальную картину о величине
совокупного риска.
Также стоит упомянуть коэффициент К3, который рассчитывает
диверсификацию кредитного портфеля. По предложению автора методики
основным критерием деления можно считать дробление кредитного
портфеля на юридических и физических лиц, а также государственный
сектор. Однако вновь коэффициент не учитывает специфики того или иного
банка, а лишь поверхностно и довольно обобщающе говорит об уровне
концентрации в кредитном портфеле. По замыслу автора методики
катастрофическая зона риска начинается с 70% законцентрированности,
однако специфика банков может сильно разниться: одни предпочитают
больше работать с физическими лицами, а другие – с компаниями. По
данным расчетов получается, что «Альфа-Банк» находится в
катастрофической зоне риска, однако коэффициент не учитывает тот факт,
что, несмотря на концентрации «Альфа-Банка» на работе с юридическими
лицами, структура корпоративного кредитного портфеля у него хорошо
диверсифицирована.
Последним недостатком методики Остапчук можно назвать достаточно
неэффективную систему весовых коэффициентов. В данной модели для
подсчета итогового показателя используется метод простой средней, из-за
чего выходит, что вес каждого показателя составляет 1/7. Другими словами,
получается, что каждый коэффициент вносит одинаковый вклад в
обобщающий показатель, и между ними не происходит никакого
ранжирования по степени значимости. Из-за подобного подхода излишне
высокий коэффициент К1 дал неоправданно значительный прирост итогового
показателя, что могло бы быть устранено, если бы показателю был присвоен
адекватный вес. Подобное касается и остальных показателей, поэтому в
данной связи автору методики стоит полностью переработать систему
59
весовых коэффициентов, к примеру, взяв за основу метод экспертных
оценок.
Таким образом, можно заключить тем, что в таком виде, в котором
представлены использованные ранее методики Бражникова и Остапчук
являются слегка отдаленными от современной реальности и излишне
обобщающими, так как по остальным методикам «Альфа-Банк» показал
достаточно хороший уровень финансовой устойчивости, структуры
кредитного портфеля и качества финансового профиля.
60
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Кредитная политика банка – одно из основополагающих направлений
деятельности любого коммерческого банка. Ее целью является обеспечение
стабильности работы кредитной организации, диверсификация кредитных
рисков и достижение необходимых финансовых результатов. Среди
основных элементов кредитной политики выделяют ее функции, этапы
кредитования и внутренние и внешние факторы, непосредственно влияющие
на ее формирование.
В данной работе был выбран конкретный коммерческий банк («Альфа-
Банк»), и на его примере был проведен финансовый анализ деятельности
кредитной организации, а также рассмотрены структура и качество ее
кредитного портфеля. Помимо этого были оценены его финансовый профиль
по международной методике рейтингового агентства Moody’s и совокупный
риск по кредитному портфелю.
Оценка основных показателей «Альфа-Банка» выявила, что кредитная
организация не испытывает особых проблем с текущей финансовой
деятельностью. Банк ответственно подходит к выполнению нормативов,
установленных Центральным банком, и проводит взвешенную кредитную
политику. Главной тенденцией в финансовом состоянии стало небольшое
ухудшение в показателях активов и доходности.
Оценка структуры кредитного портфеля «Альфа-Банка» показала, что
банк в основном работает с юридическими лицами, чья доля в его кредитном
портфеле на 2016 год составила 73,9%. Чуть менее 50% кредитов являются
долгосрочными, то есть заключены на срок свыше 1 года. В отраслевом
разрезе большая доля ссуд приходится на операции с недвижимым
имуществом, оптовую и розничную торговлю, финансовое посредничество,
добычу полезных ископаемых и производство кокса и нефтепродуктов.
Опять же был подтвержден рост просроченной задолженности, чьи темпы
прироста были особенно велики в 2014 году и составили 155%. К 2015 году
61
темпы прироста просрочки уменьшился до 53%, почти сравнявшись с темпом
прироста резервов. Несмотря на снижение просрочки в кредитном портфеле
«Альфа-Банка», по составленному прогнозу на основе метода
экспоненциального сглаживания был выявлен ее прирост на 1,15% к июню
2017 года.
Оценка качества кредитного портфеля «Альфа-Банка» выявила, что его
итоговый показатель оказался ниже соответствующих показателей его
ближайших конкурентов, которые находятся выше в рейтинге по критерию
нетто-активов. Модель, предложенная Бражниковым А. С., позволила только
рассчитать итоговый показатель и сравнить его с ближайшими
конкурентами, потому как автор модели не предложил для него оптимальных
границ.
Кроме того, в работе был рассчитан рейтинг по финансовому профилю
в соответствии с методикой Moody’s, которая в итоге показала, что качество
финансового профиля вполне удовлетворительное и вероятность дефолта
банка на ближайший горизонт времени не превышает 7%.
После этого был рассчитан совокупный риск по кредитному портфелю
«Альфа-Банка». По данным расчетов за период 2013–2016 гг. «Альфа-Банк»
находился в катастрофической зоне риска и мог понести потенциальные
убытки, равные или выше его собственных средств.
Также в работе был проведена критическая оценка использованным
методикам, выявлены их основные недостатки и предложены пути из
устранения.
В заключение можно отметить, что в 2017 году ожидается
минимальный рост ВВП, в связи с чем некоторые эксперты ожидают
улучшение прироста кредитного портфеля, что станет началом выхода из
затянувшегося кризиса.
62
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от
02.12.1990 N 395-1-ФЗ (ред. от 01.05.2017)
2. Указание Банка России от 11.06.2014 N 3277-У «О методиках оценки
финансовой устойчивости банка в целях признания ее достаточной для
участия в системе страхования вкладов» (ред. от 11.03.2015)
3. Указание Банка России от 03.04.2017 N 4336-У "Об оценке
экономического положения банков" (вместе с "Методикой оценки
показателей прозрачности структуры собственности банка")
(Зарегистрировано в Минюсте России 19.05.2017 N 46771)
4. Инструкция Банка России от 03.12.2012 N 139-И «Об обязательных
нормативах банков» (ред. от 01.05.2017)
5. «Положение о порядке формирования кредитными организациями
резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной
к ней задолженности» (утв. Банком России 26.03.2004 N 254-П) (ред. от
14.11.2016)
6. Анисимов, А.Н. Кредитные ковенанты: советы по практическому
применению / А.Н. Анисимов // Банковское кредитование.
Методический журнал. - 2012. - №3.
7. Анохин, М.В. Собственный капитал финансовой организации как
инструмент обеспечения ее устойчивости // Банковские услуги. - 2013.
- № 4. - С. 2-7.
8. Артеменко, В.Г. Финансовый анализ банка: учебное пособие / В.Г.
Артеменко, М.В. Белендир. - М.: ДИС НГАЭиУ, 2012. - 128 с.
9. Астахов, В.П. Анализ финансовой устойчивости и процедуры,
связанные с банкротством. - М.: Ось-89, 2011. - 80 с.
10. Батракова, Л.Г. Экономико-статистический анализ кредитных
операций коммерческого банка. Учебное пособие / Л.Г. Батракова. -
М.: Логос, 2012. - 216 с.
63
11. Белоглазова, Г.Н., Кроливецкая Л.П. Организация деятельности
коммерческого банка / Г.Н. Белоглазова, Л.П. Кроливецкая. - М.:
Юрайт, 2013. - 652 с.
12. Бражников, А.С. Методы сводной оценки качества кредитного
портфеля коммерческого банка / А.С. Бражников // Вестник Северо-
Кавказского государственного технического университета. - 2011. - №1
(26).
13. Бреславцев, С.М. Теоретические и практические аспекты управления
капиталом коммерческого банка: монография / С.М. Бреславцев. -
Шахты: ГОУ ВПО «ЮРГУЭС», 2010.
14. Вахрушина, М.А. Управленческий анализ: уч. пос. для студентов,
обучающихся по специальности «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» /
М.А. Вахрушина. - 6-е изд., испр. - М.: Издательство «Омега-Л», 2010. -
399 с.
15. Владимирова, Т.А. Анализ финансовой отчетности банка. / Т.А.
Владимирова, В.Г. Соколов. - Новосибирск: СИФБД, 2012. - 50 с.
16. Гамбаров, Г.М. Анализ в банках: история и перспективы // Финансы и
кредит. - 2011. - № 30. - С. 12-19.
17. Дружинин, А.И. Управление финансовой устойчивостью банка. / А.И.
Дружинин, О.Н. Дунаев. - Екатеринбург: ИПК УГТУ, 2011. - 113 с.
18. Дубова, С.Е. Кредитный портфель коммерческого банка. Учебное
пособие / С.Е. Дубова, Е.А. Бибикова. - М.: Флинта, 2012. - 128 с.
19. Ендовицкий, Д.А. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика:
учебно-практическое пособие / Д.А. Ендовицкий, И.В. Бочарова. - М.:
КНОРУС, 2012. - 631 с.
20. Ермаков, С.Л. Работа коммерческого банка по кредитованию
заёмщиков / Под ред. С.Л. Ермакова. - М.: «Алес», 2012. - 364 с.
21. Ефимова, О.В. Финансовый анализ: современный инструментарий для
принятия экономических решений: учебник / О.В. Ефимова. - 2-е изд.,
стер. - М.: ОМЕГА-Л, 2009. - 350 с. - 29 с.