
кредитования, размер формируемых резервов, сроки кредитования, отраслевой
принадлежности кредитов, уровня обеспеченности кредита и оценки риска11.
Оценка риска проводится по методике Банка России, которая описана
была выше, а также внутренним методикам, которые являются секретными, но
благодаря горизонтальному анализу мы можем проанализировать уже
рассчитанные показатели риска, предоставляемые в финансовой отчетности.
Рассмотрим подробнее горизонтальный анализ кредитного портфеля,
который еще называется трендовым, данный вид анализа дает возможность
увидеть динамику составляющих частей кредитного портфеля банка, а также
портфеля в целом. Результатом анализа будет определения темпов
роста/снижения показателей относительно смежных годов, так и всего
исследуемого периода. Данная методика также позволяет сделать прогноз
будущих значений кредитного портфеля.
Вертикальный анализ кредитного портфеля , также именуемый
структурным, направлен на определение долей отдельных направлений
кредитования в структуре всего портфеля. При анализе кредитного портфеля
определяется не только доля относительно всего портфеля, но и соотношения с
другими статьями, позволяя оценить баланс статей. При анализе рисков
портфеля данным методом, особое внимание отдается доле просроченных,
продленных и кредитов, находящихся в зоне риска. Результаты сводятся в
аналитические таблицы, а также отображаются графически.
Проводя сравнение описанных методик анализа, для нужд данной работы,
больше всего подходит структурных анализ ввиду, того что расчет обязательных
нормативов уже публикуется изучаемым банком на собственном сайте и сайта
ЦБ РФ, и не требует дополнительного просчета, а второй изученный метод, не
применим в связи с тем, что некоторые данные необходимые для расчета
являются внутренними. Поэтому для анализа кредитной политики банка будет
использован именно этот метод.
11 Хасянова С. Ю. Кредитный анализ
12 Хасянова С. Ю. Кредитный анализ
в коммерческом банке: учебное пособие - М: ИНФРА-М, 2016. - 196 с.
в коммерческом банке: учебное пособие - М: ИНФРА-М, 2016. - 196 с.
32