57
Отчужденные
финансовые
активы с
отсрочкой
платежа, в т.ч.
-
-
-
-
317309
1,22
Юридические
лица
-
-
-
-
20207
0,08
Прочие
размещенные
средства
-
-
-
-
297102
1,14
Итого ссудная
задолженность
23485730
100,0
26248599
100,0
26058518
100,0
Резервы под
обесценение
кредитов
клиентов, в т.ч.
(2193222)
(2211691)
(2079918)
По кредитам
юридическим
лицам
(984428)
(2045780)
(1929724)
По кредитам
физическим
лицам
(208794)
(165911)
(150194)
Итого чистая
ссудная
задолженность
21292508
24036908
23978600
Проанализировав данные, представленные в таблицах 9 и 10, можно
сделать следующие выводы. За истекший год чистая ссудная задолженность
снизилась на 0,2% и составила 23 978,6 тыс. руб. Кредиты, предоставленные
юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, занимают
наибольший удельный вес в структуре задолженности. Доля кредитов таким
заемщикам на 1 января 2018 года составила 91,1%. Доля кредитов,
предоставленных физическим лицам, составила 7,8% общего объема кредитных
вложений.
Удельный вес просроченной задолженности в общем объеме кредитного
портфеля юридических и физических лиц на конец 2017 года составил 0,6%,
что значительно ниже среднеотраслевого уровня по данному показателю,
равному 4,23%. В 2016 году данный показатель составлял 1,45%, в 2015 году –
5,1%. На снижение доли просроченной задолженности повлияло то, что в
течение года Банком проводилась активная работа по возврату проблемной
58
задолженности. В том числе была полностью урегулирована крупнейшая
просроченная задолженность по кредиту ОАО «Региональный деловой центр».
Ниже представлена информация об изменении резерва по ссудной
задолженности за 2015-2017 годы. Резерв обеспечивает создание банкам более
стабильных условий финансовой деятельности и позволяет избегать колебаний
величины прибыли банков в связи со списанием потерь по ссудам.
Таблица 11
Изменение резерва по ссудной задолженности
за 2015-2017 годы.
Изменение
резерва под
обесценение
Кредиты,
предоставленные
юридическим лицам
Кредиты,
предоставленные
физическим лицам
Итого
Корпоратив-
ные
кредиты
Кредиты
малому и
среднему
бизнесу
Потреби-
тельские
кредиты
Ипотечные
кредиты
Резерв под
обесценение
на 31 декабря
2015г.
1402685
581743
173101
35693
2193222
Резерв под
обесценение
на 31 декабря
2016, втом числе
1421361
597952
130822
35089
2211691
Формирование /
(восстановление)
резерва в течение
2016г.
68678
83636
2887
3001
184679
Задолженность,
списанная в 2016
как безнадежная
(50002)
(67427)
(45166)
(3615)
(166210)
Резерв под
обесценение
на 31 декабря
2017, в том числе
1413972
489285
139170
11024
2079918
Формирование /
(восстановление)
резерва в течение
2017г.
(7389)
103713
32953
(20298)
108979
Задолженность,
списанная в 2017г.
как безнадежная
-
(212380)
(24605)
(3767)
(240752)
Анализируя данные, представленные в таблице 11, можно сделать
следующие выводы. По состоянию на 31 декабря 2017 года объем
59
сформированного резерва на возможные потери по ссудам составил 2 079 918
тыс. руб., что на 6% меньше, чем на 31 декабря 2016 года. Уменьшение резерва
влечет за собой снижение степени защиты банка от возможных потерь по
ссудам. Это говорит о снижении качества сформированного кредитного
портфеля, а также о повышении уровня кредитного риска.
Благодаря сформированному резерву в 2017 году было списано
задолженности как безнадежной к взысканию на сумму 240 752 тыс. руб. В то
же время банк доформировал резервов по действующему портфелю на сумму
108 978 тыс. руб. Резервы на возможные потери по ссудам сформированы ПАО
«СКБ-Банк» в соответствии с Положением Банка России № 254-П и
внутренними нормативными документами.
Таким образом, используя методику Щербакова М.А., были
рассмотрены состав и структура кредитного портфеля коммерческого банка
ПАО «СКБ-Банк», то есть был проведен количественный анализ.
На основании всего вышесказанного можно сказать, что объем
кредитных вложений за 2017 год снился на 1,9%. Это произошло за счет
снижения объема выдачи новых кредитов и продажи банком части портфеля
низкодоходных ипотечных кредитов. Кредитный портфель банка
недостаточно диверсифицирован по отраслям экономики. Ключевыми
отраслями банка являются торговля, арендный бизнес, строительство и
промышленное производство. За 2017 год объем сформированного резерва на
возможные потери по ссудам снизился на 6,3%. Данный факт указывает на
снижение степени защиты банка от возможных потерь по ссудам. Кроме того,
это говорит о снижении качества сформированного кредитного портфеля, а
также о повышении уровня кредитного риска.
После проведения количественного анализа кредитного портфеля
усилия следует сосредоточить на его качестве. В следующем пункте
рассмотрим подходы к оценке качества кредитного портфеля авторов,
упомянутых нами ранее.
60
2.3. Оценка рискованности и эффективности кредитной деятельности
ПАО «СКБ-банк»
Качество кредитного портфеля является одним из самых важных
показателей деятельности кредитной организации, непосредственно влияющих
на ее финансовую устойчивость и надежность. Качество кредитного портфеля
характеризует, прежде всего, качество управления, налаженность
взаимоотношений между кредитной организацией, ее клиентами и другими
финансово-кредитными институтами, а также состояние денежно-кредитной
системы в целом.
Всеми банками ведется строгий контроль над качеством кредитного
портфеля, проводятся независимые экспертизы и выявляются случаи
отклонения от принятых стандартов и целей кредитной политики банка.
Как говорилось в параграфе 1.3 данной работы, в международной
практике для оценки качества кредитного портфеля прибегают к рейтингу.
Согласно данным рейтингового агентства «РИА Рейтинг» по объему
кредитного портфеля и доли просроченной задолженности на 1 января 2018
года ПАО «СКБ-Банк» находится на 122 месте. В рейтинге участвовало 769
российских банков.
Информационный портал «Банки.ру» представил свой рейтинг
российских банков по величине кредитного портфеля, в котором проводился
анализ данных 902 банков. Так, на 1 января 2018 года ПАО «СКБ-Банк»
занимает 103 место. За 2017 год Банк опустился в рейтинге на 2 пункта.
13
По результатам рейтинга кредитоспособности, проведенного
рейтинговым агентством RAEX («Эксперт РА»), в 2017 году Банк имел
высокий уровень кредитоспособности (А). 22 июня 2017 года RAEX («Эксперт
РА») понизил рейтинг до уровня В++ «Удовлетворительный уровень
кредитоспособности», установил развивающийся прогноз и приставил статус
«под наблюдением». Пересмотр рейтинга Банка связан, прежде всего, с резким
13
Информационный портал «Банки.ру» [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://www.banki.ru/banks/ratings/
61
снижением чистых процентных доходов, что повысило зависимость
финансового результата от волатильных компонентов. Однако уже 11 ноября
2017 года рейтинговым агентством был изменен прогноз по рейтингу с
«развивающегося» на «стабильный» и снят статус «под наблюдением». Стоит
отметить, что пересмотру прогноза поспособствовали поддержка Банка со
стороны нового собственника в лице ПАО «Промсвязьбанк» и выделение на
санацию средств в объеме 18,2 млрд. руб. Дальнейшее размещение этих
денежных средств в ПАО «СКБ-Банк» значительно улучшит показатели
ликвидности Банка и позволит значительно расширить набор финансовых
продуктов и укрепить финансовые позиции в регионе.
Рейтинг кредитоспособности банка от RAEX («Эксперт РА») – это
мнение рейтингового агентства о способности и готовности банка
своевременно и в полном объеме выполнять свои обязательства, как текущие,
так и возникающие в ходе его деятельности.
Ранее были рассмотрены методики анализа качества кредитного
портфеля различных авторов. Проведем анализ кредитного портфеля по
методике Готовчикова И.Ф., которая описывается в пункте 1.3 бакалаврской
работы. Он предлагает рассчитать общие и частные показатели. Для расчета
этих показателей необходимы следующие данные, которые изобразим в виде
таблицы 12.
Таблица 12
Данные, необходимые для анализа качества кредитного портфеля
по методике Готовчикова И.Ф., тыс. руб
Показатели
Годы
2015
2016
2017
Активы
26365960
28336318
29358240
Долгосрочные ссуды
-
-
6975868
Среднесрочные ссуды
-
-
8314411
Краткосрочные ссуды
-
-
9138130
Ссуды до востребования
-
-
-
Кредитный портфель
23485730
26248599
25741210
Просроченная
1197772
380605
154447
62
задолженность
Доход от ссудных
операций
2272200
2701300
2677000
Собственные средства
2974737
3103431
2992351
Резерв на покрытие
убытков по ссудам
2193222
2211691
2079918
Как видно из таблицы 12, некоторые данные, необходимые для полного
проведения анализа, в открытом доступе отсутствуют. Однако провести анализ
кредитного портфеля ПАО «СКБ-Банк» по данной методике возможно.
Так, используя имеющиеся данные, проведем расчет некоторых
показателей. Рассчитанные показатели систематизируем в таблицу 13.
Таблица 13
Показатели качества кредитного портфеля ПАО «СКБ-Банк» по
методике Готовчикова И.Ф.
Показатели
Годы
Изменение, %
2015
2016
2017
2016/
2015
2017/
2016
Доля кредитов в общем объеме
активов банка, %
89,08
92,63
87,68
3,56
-4,95
Удельный вес долгосрочных ссуд
в общей сумме кредитного
портфеля банка, %
-
-
27,1
-
-
Удельный вес среднесрочных ссуд
в общей сумме кредитного
портфеля банка, %
-
-
32,3
-
-
Удельный вес краткосрочных ссуд
в общей сумме кредитного
портфеля банка, %
-
-
35,5
-
-
Объем просроченной
задолженности в общей сумме
кредитного портфеля, %
5,1
1,45
0,6
-3,65
-0,85
Отношение дохода от ссудных
операций к величине собственных
средств
0,76
0,87
0,89
0,11
0,02
Отношение между резервом на
покрытие убытков по ссудам и
объемом кредитного портфеля
банка, %
9,34
8,43
8,08
-0,91
-0,35
Полученные значения, позволяют сделать следующие выводы о качестве
кредитного портфеля ПАО «СКБ-Банк». Доля кредитов в общем объеме
активов банка отражает кредитную активность банка в целом, а также степень
специализации банка в области кредитования. Принято, что чем выше значение
63
данного показателя, тем выше кредитная активность банка. Так, в 2017 году
показатель составил 87,68%, что на 4,95% меньше, чем в предыдущем году. На
снижение активности Банка повлияла экономическая нестабильность в стране,
о которой говорилось ранее.
Рассчитать удельный вес долгосрочных, среднесрочных, краткосрочных
ссуд в общей сумме кредитного портфеля банка возможно только за 2017 год.
Это связано с тем, что значения необходимых данных за предыдущие
годы в открытом доступе не представлены. Анализируя данные за 2014 год,
видно, что наибольшую долю в общей сумме кредитного портфеля
занимают краткосрочные ссуды. Долгосрочные ссуды имеют наименьший
удельный вес.
Следовательно, в банке преобладает кредитование на срок до 1 года. Это
связано с тем, что «СКБ-Банк» делает упор на кредитование юридических лиц,
а именно малых и средних предприятий. Сферой использования таких кредитов
является текущая деятельность предприятий.
В связи с экономической ситуацией объем просроченной задолженности
в общей сумме кредитного портфеля по стране значительно вырос. На декабрь
2017 года количество просроченных кредитов составило 15,7% от общего числа
выданных кредитов по России. В банке, анализируемом нами, наблюдается
сокращение объема просроченной задолженности в общей сумме кредитного
портфеля. Это говорит о том, что Банком проводится эффективная кредитная
политика.
Согласно Готовчикову И.Ф. отношение между резервом на покрытие
убытков по ссудам и объемом кредитного портфеля банка должно быть равно
около 5%. На основании расчетов можно сказать, что наблюдается снижение
доли резервов на покрытие убытков по ссудам в общем объеме кредитного
портфеля. Однако за анализируемый период данный показатель превышает
рекомендуемое значение. Это связано с ухудшением экономической ситуации в
стране и, следовательно, увеличением кредитного риска.
64
Следующая методика, по который будет проводиться анализ кредитного
портфеля, предложена Жиляковым Д.И. и Зарецкой В.Г. Занесем данные,
необходимые для расчета показателей, в таблицу 14.
Таблица 14
Данные, необходимые для анализа качества кредитного портфеля
по методике Жилякова Д.И. и Зарецкой В.Г., тыс. руб.
Показатели
Годы
2015
2016
2017
Кредитный портфель
23485730
26248599
25741210
Привлеченные средства банка
23391223
25232887
26365889
Собственные средства банка
2974737
3103431
2992351
Проценты, полученные за
предоставленные кредиты
2272249
2701333
2677072
Проценты, уплаченные по
привлеченным средствам
клиентов и кредитных
организаций
1561149
1886967
2002263
Чистая прибыль банка
63061
154096
46999
Используя данные, представленные в таблице 14, проведем расчет ряда
относительных показателей и коэффициентов. Полученные значения
систематизируем в таблицу 15.
Таблица 15
Показатели качества кредитного портфеля по методике
Жилякова Д.И. и Зарецкой В.Г.
Показатели
Годы
Изменение, %
2015
2016
2017
2016/
2015
2017/
2016
Коэффициент опережения (КОкв)
101,23
104,04
95,26
2,36
-8,78
Коэффициент «агрессивности-
осторожности» кредитной
политики банка (Као)
104,68
104,03
97,63
-0,65
-6,4
Коэффициент соотношения
кредитных вложений и
собственных средств банка (КСкв
сс)
789,51
845,79
860,24
56,28
14,45
Коэффициент доходности
кредитного портфеля (Дкв)
9,03
10,74
10,38
1,71
-0,36
Коэффициент чистой доходности
кредитного портфеля (ДЧкв)
2,83
3,24
2,68
0,41
-0,56
65
Коэффициент эффективности
кредитных операций банка
(показатель рентабельности
кредитных вложений) (Ркв)
0,25
0,61
0,19
0,36
-0,41
На основании полученных значений показателей, представленных в
таблице 15, можно сделать следующие выводы о кредитном портфеле ПАО
«СКБ-Банк».
В Банке наблюдается достаточно высокая активность. Рекомендуемое
значение коэффициента опережения должно быть больше 100%. Однако в 2017
году данный показатель составил 95,26%, что почти на 9% меньше, чем в
предшествующем году. Снижение активности вызвано влиянием
экономической ситуации в стране. Основываясь на значении коэффициента
«агрессивности-осторожности» кредитной политики банка, можно сказать, что
ПАО «СКБ-Банк» проводит неоправданно опасную кредитную деятельность.
Данный коэффициент в 2017 году равен 97,63%. Однако за
анализируемый период наблюдается тенденция снижения значения показателя.
Высокое значение показателя свидетельствует об отсутствии у Банка
вероятности недополучить прибыль или понести убытки.
Коэффициент соотношения кредитных вложений и собственных средств
банка отражает степень рискованности кредитной политики банка. В данном
случае коэффициент составил 789,51%, 845,79% и 860,24% в 2015, 2016 и 2017
годах соответственно при оптимальном значении на уровне 300- 400%.
Превышение значения показателя от оптимального значения более чем в 2 раза
свидетельствует о недостаточности капитала банка. Кроме того,
подтверждается полученное ранее утверждение, что банком проводится
агрессивная кредитная политика.
Анализируя полученные значения коэффициентов общей и чистой
доходности кредитного портфеля, можно сказать, что в 2016 году доходность
кредитного портфеля увеличилась, а в 2017 году, наоборот, снизилась. Однако
оптимальное значение коэффициента чистой доходности кредитного портфеля
66
находится на уровне 0,6—1,4%. в 2017 году данный показатель составил 2,68%,
что говорит о прибыльности кредитного портфеля банка.
По значению коэффициента эффективности кредитных операций банка
можно узнать, сколько чистой прибыли приходится на 1 рубль кредитных
вложений банка. Данный коэффициент отражает эффективность
предоставляемых банком кредитов. Таким образом, расчеты показали, что в
2017 году на 1 руб. кредитных вложений Банка приходилось 0,19% чистой
прибыли, что на 0,41% меньше, чем в 2016 году. Однако в 2016 году значение
этого показателя было на 0,36% больше, чем в 2015. Можно сказать, что за 2017
год эффективность предоставляемых банком кредитов снизилась.
Далее перейдем к качественному анализу кредитного портфеля,
используя методику, предложенную Гребником Т.В. Для проведения анализа
по данной методике потребуются данные, которые представлены в таблице 16.
Таблица 16
Данные, необходимые для анализа качества кредитного портфеля
по методике Гребника Т.В., тыс. руб
Показатели
Годы
2015
2016
2017
Проблемные кредиты
704572
892452
1081131
Кредитный портфель
23485730
26248599
25741210
Просроченная задолженность
1197772
380605
154447
Сомнительная задолженность
3405431
2231131
7464951
Акционерный капитал
1275876
1367606
1197819
Резерв на потери по
сомнительным долгам
781926
505556
807565
Процентный доход
2372400
2800500
2768600
На основании таблицы 16 можно сделать вывод, что все данные,
необходимые для расчета показателей, имеются в открытом доступе.
Рассчитаем показатели, предложенные Гребником Т.В. Результат
систематизируем в таблицу 17.