Диплом: Кредитование физических лиц в коммерческом банке на примере ПАО" Сбербанк России"

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
46
Таблица 12
Состав неработающих кредитов ПАО «Сбербанк России», 2018 г.
Показатель
Кредиты
до
вычета
резерва
под
обесцен
ение
Резерв
под
обесцен
ение
Кредиты
за
вычетом
резерва
под
обесцене
ние
Отношение
резерва к
сумме
кредитов до
вычета
резерва, %
Жилищное кредитование
64,10
(51,70)
12,40
80,70
Потребительские и прочие ссуды
132,70
(115,20)
17,50
86,80
Кредитные карты и овердрафты
57,70
(49,80)
7,90
86,30
Автокредитование
12,40
(10,90)
1,50
87,90
Итого неработающих кредитов и
авансов клиентам
993,10
(784,30)
208,80
79,00
В табл. 13 представлены аналитические данные динамики резерва под
обесценение кредитного портфеля на конец 2018 г.
Таблица 13
Анализ изменения резерва под обесценение кредитного
портфеля ПАО «Сбербанк России», 2018 г.
Показатель
Коммерческое
кредитование
юридических лиц
Специализированное
кредитование
юридических лиц
Жилищное
кредитование
физических
лиц
Потребительские и
прочие ссуды
физическим лицам
Кредитные карты и
овердрафты
Автокредитование
физических лиц
Итого
Резерв под обесценение кредитного
портфеля на 2017 г.
456,4
221,4
39,6
105,6
38,20
8,30
869,50
Чистый расход от создания резерва
под обесценение кредитного
портфеля в течение года
325,4
44,11
20,1
53,69
25,70
4,10
473,10
Восстановление ранее списанных
кредитов
1,30
0,60
3,60
1,70
-
0,60
7,80
Кредиты и авансы клиентам,
списанные в течение года
(82,4)
(26,1)
(4,9)
(25,9)
(5,8)
(1,0)
(146,1)
Переводы в активы, удерживаемые
для продажи
(2,9)
(3,2)
(0,5)
(0,3)
(0,1)
-
(7,0)
Эффект пересчета валют
(1,6)
0,1
(0,6)
0,5
0,6
0,2
(0,8)
Резерв под обесценение кредитного
портфеля на 2018 г.
696,2
236,9
57,3
135,3
58,6
12,2
1196,5
47
Доля просроченных кредитов относительно небольшая благодаря высоким
темпам роста кредитования. Наибольшую долю в структуре неработающих
активов по зонам проблемности занимают работающие кредиты, однако
наблюдается негативная тенденция повышения доли проблемных кредитов.
Расчет коэффициентов качества кредитного портфеля коммерческого
банка ПАО «Сбербанк России» представлен в табл. 14.
Таблица 14
Анализ качества кредитного портфеля
ПАО «Сбербанк России»
Коэффициент оценки
Норма
Значение
Отклонение
2018/2017,
+/-
2016
2017
2018
Оценка кредитной активности банка
Уровень кредитной
активности банка
>0,40
0,650
0,740
0,739
-0,001
Оценка рискованности кредитной деятельности банка
Коэффициент опережения
>1,00
1,118
1,120
0,990
-0,130
Коэффициент
«агрессивности-
осторожности» кредитной
политики банка
60%-70%
88,00
88,000
88,000
-
Показатель соотношения
кредитных вложений к
собственным средствам
банка
> 80%
518,000
641,000
854,000
+213,000
Коэффициент риска
кредитного портфеля
0,60-1,00
0,954
0,940
0,950
+0,010
Максимальный размер
риска на одного заемщика
или группу связанных
заемщиков (Н6) - по
данным ЦБ
<25%
19,20
18,730
20,400
+1,670
Максимальный размер
крупных кредитных
рисков (Н7) - по данным
ЦБ
< 80%
176,40
127,800
210,600
+82,800
Оценка «проблемности» кредитного портфеля
Показатель доли
просроченной
задолженности в активах
банка
<
1,00-
2,00%
2,225
2,300
2,500
+0,200
Коэффициент
«проблемности» кредитов
Наимень
шее
значение
0,030
0,031
0,030
-0,001
48
Показатель доли скрытых
кредитных потерь в
собственных средствах
<25%
8,918
8,650
12,210
+3,560
Коэффициент покрытия
убытков по ссудам
>1,00
1,654
1,590
1,690
+0,100
Коэффициент темпов
погашения просроченных
кредитов
1,00
0,990
0,990
0,990
-
Оценка обеспеченности кредитных вложений банка
Общий коэффициент
обеспеченности
кредитного портфеля
>1,00
1,100
1,200
1,100
-0,100
Коэффициент
имущественной
обеспеченности
кредитного портфеля
>0,50
0,760
0,710
0,600
-0,110
Оценка эффективности кредитной деятельности банка
Коэффициент доходности
кредитного портфеля
-
0,090
0,080
0,080
+0,000
Коэффициент доходности
кредитов юридическим
лицам
-
0,075
0,060
0,070
+0,010
Коэффициент доходности
кредитов ИП
-
0,113
0,120
0,150
+0,030
Коэффициент доходности
кредитов,
предоставленным
физическим лицам
-
0,140
0,120
0,140
+0,020
Коэффициент утраченной
выгоды
-
0,044
0,036
0,039
+0,003
Коэффициент
эффективности кредитных
операций банка
-
0,028
0,024
0,001
-0,023
Уровень кредитной активности ПАО «Сбербанк России» выше нормы
(0,739). Это означает, что коммерческий банк ПАО «Сбербанк России» имеет
высокую долю кредитного сегмента в своих активах, другими словами
коммерческий банк имеет высокую кредитную активность.
Коэффициент опережения показывает, во сколько раз рост остатков
ссудной задолженности опережает рост совокупных активов банка.
Коэффициент опережения коммерческого банка ПАО «Сбербанк России» выше
нормы лишь в 2017 г., что показало высокую кредитную активность банка в этот
период.
49
Направленность кредитной политики банка характеризуется
коэффициентом «агрессивность-осторожность». Его значение выше 70%. Это
означает, что коммерческий банк ПАО «Сбербанк России» проводит
«агрессивную» кредитную политику. Значение показателя «Соотношение
кредитных вложений» выше 80%, что означает, что банк проводит
«агрессивную» кредитную политику.
Коэффициент риска характеризует качество кредитного портфеля с
позиции кредитного риска. С точки зрения возвратности ссуд данный показатель
должен стремиться к 100%. Коэффициент риска кредитного портфеля Сбербанка
по значению своих показателей приближается к единице, что свидетельствует о
минимальном риске невозврата.
Нормативы, отражающие уровень кредитного риска ПАО «Сбербанк
России» в пределах нормы, установленной ЦБ РФ. Коэффициент покрытия
убытков по ссудам более рекомендуемого значения, что свидетельствует о
достаточном формировании резервов под обесценение портфеля. «Проблемная»
часть кредитного портфеля к 2018 г. значительно выросла, что свидетельствует
о возросшей доле просроченных кредитов.
Показатель доли просроченной задолженности в активах банка выше
рекомендуемого. Показатель доли скрытых кредитных потерь в собственных
средствах на протяжении всего исследуемого периода не выходит за границы
нормы, но значительно возрос к 2018 г. Это свидетельствует о снижении
качества кредитного портфеля в связи с возросшей долей требований,
безнадежных к взысканию. Коэффициент темпов погашения просроченных
кредитов стремится к нормативному показателю, что говорит о хорошем темпе
погашения просроченной ссудной задолженности.
Коэффициент имущественной обеспеченности кредитного портфеля ниже
нормативных значений, а в 2018 г. значение коэффициента приблизилось к
допустимому пороговому минимуму, что свидетельствует о снижении качества
кредитного портфеля банка. Коэффициент доходности кредитного портфеля
50
имеет ровную динамику на протяжении всего исследуемого периода.
Соответственно, доходность кредитного портфеля на протяжении всего периода
составляет 8%.
Коэффициент эффективности кредитных операций ПАО «Сбербанк
России» на протяжении всего периода имеет тенденцию к снижению. К 2018 г.
прибыльность кредитных операций составила всего 0,10%, что свидетельствует
о резком снижении эффективности размещения кредитов. Вместе с тем,
доходность кредитования физических лиц самая высокая: если в 2017 г. она
несколько снизилась, то в 2018 г. вернулась на уровень 14%.
По розничным кредитным рискам лимиты, установленные по кредитному
риску физических лиц, сгруппированы следующим образом:
— структурные лимиты (в эту группу входят следующие типы лимитов:
лимит по схеме, лимит на продукт / группу продуктов, утвержденных);
— пределы полномочий (разделены на две подгруппы: пределы
полномочий коллегиального органа и личные пределы);
лимиты на концентрацию рисков по сумме предоставленных заемщику
кредитных продуктов (в эту группу входит лимит на сумму задолженности
заемщика);
лимиты на единицу кредитования (в эту группу входит лимит на сумму
принятой заявки).
В ПАО «Сбербанк» действует система внутренних рейтингов, которые
основаны на экономико-математических моделях оценки вероятности дефолта:
— физические лица оцениваются на основе оценки платежеспособности
контрагентов в соответствии с внутренними нормативными документами банка,
включая использование скоринга в соответствии с правилами банка и экспресс-
оценки.
ПАО «Сбербанк» уделяет пристальное внимание контролю концентрации
крупных кредитных рисков и соблюдению пруденциальных требований
51
регулятора, анализ и прогноз кредитных рисков. При анализе, контроле и
управлении концентрацией кредитного риска используются следующие этапы:
— ведение списка групп связанных заемщиков на основе комплексного
экономического и юридическая связанность заемщиков;
— контроль за предоставлением крупных кредитов индивидуальным
заемщикам в рамках группы связанных заемщиков.
Основным инструментом снижения кредитного риска вследствие
неплатежей по кредитным договорам является наличие залогового обеспечения.
Для ограничения кредитного риска может быть принято несколько видов
обеспечения.
При выдаче кредитов группа использует оптимальное сочетание
требований к уровню кредитоспособности заемщика и требований к
обеспечению, что существенно повышает эффективность кредитного процесса.
В соответствии с политикой ПАО «Сбербанк» требования к обеспечению
кредитного продукта зависят от комплекса факторов, определяющих уровень
кредитного риска и степень кредитоспособности заемщика.
Залоговая политика (как часть кредитной политики), определяющая
принципы и элементы организации работы с залогами в процессе кредитования.
Залоговая политика направлена на повышение качества кредитного
портфеля в части залогового обеспечения. Качество залога определяется
вероятностью получения средств в размере оценочной стоимости залога при
прогнозировании по залогу или его продаже. Коллективное качество косвенно
характеризуется перечнем и существенностью рисков, связанных с коллективом,
и определяется рядом факторов (ликвидность; надежность измерения
справедливой стоимости; риски обесценения; подверженность рискам убытков и
ущерба; риски, обусловленные правовыми причинами, и др.).
Стоимость залога оценивается на основании внутренней экспертной
оценки, оценки независимых оценщиков либо на основании стоимости предмета
залога в бухгалтерской отчетности заемщика с использованием дисконтной.
52
Использование поручительства платежеспособных юридических лиц в качестве
обеспечения заявки такой же оценки рисков поручителя, как и заемщика.
В то же время ПАО «Сбербанк» имеет многомерную систему полномочий
по определению уровня принятия решений по каждой кредитной заявке.
Каждому территориальному подразделению банка и его дочерним обществам
присваивается профиль риска, определяющий полномочия данного
подразделения принимать самостоятельные решения в зависимости от категории
риска заявки. В свою очередь, категория риска заявки зависит от совокупного
лимита и категории риска заемщика/группы связанных заемщиков, а также о
категории кредитного продукта. Таким образом, существующая система
лимитов и полномочий позволяет оптимизировать кредитный процесс и
грамотно управлять кредитными рисками.
В соответствии с разработанными макроэкономическими сценариями
группа проводит анализ чувствительности уровня кредитных рисков на уровне
отдельных контрагентов и кредитного портфеля в целом, который выявляет
макрофакторы, наиболее коррелирующие с вероятностью дефолта контрагентов.
В целях стресс-тестирования для моделирования рейтингов в стрессовых
ситуациях используется статистическая информация о резких изменениях
макрофакторов.
Проведем анализ обязательных нормативов, лимитирующих кредитный
риск по отношению к собственным средствам банка, ограничивающую
концентрацию кредитного риска по группам связанных заемщиков (Н6), по
крупным рискам (Н7), по рискам на акционеров (Н9.1), инсайдеров (Н10.1). в
таблице 15.
Таблица 15
Анализ обязательных нормативов, лимитирующих
кредитный риск
53
Обязательн
ые
нормативы,
лимитирую
щие
кредитный
риск
Значение
норматива
Формула
расчета
Расшифровка показателя
Н6
Максимально
допустимое
числовое
значение
норматива
Н6
устанавливае
тся в размере
25 процентов
Регулирует (ограничивает)
кредитный риск банка в
отношении одного заемщика или
группы связанных заемщиков и
определяет максимальное
отношение совокупной суммы
обязательств заемщика
(заемщиков, входящих в группу
связанных заемщиков) перед
банком и обязательств перед
третьими лицами, вследствие
которых у банка возникают
требования в отношении
указанного заемщика
(заемщиков, входящих в группу
связанных заемщиков), к
собственным средствам
(капиталу) банка.
Н7
Максимально
допустимое
числовое
значение
норматива
Н7
устанавливае
тся в размере
800
процентов.
Регулирует (ограничивает)
совокупную величину крупных
кредитных рисков банка и
определяет максимальное
отношение совокупной величины
крупных кредитных рисков и
размера собственных средств
(капитала) банк
Н9.1
Максимально
допустимое
числовое
значение
норматива
Н9.1
устанавливае
тся в размере
50
процентов.
Регулирует (ограничивает)
кредитный риск банка в
отношении участников
(акционеров) банка и определяет
максимальное отношение
размера кредитов, банковских
гарантий и поручительств,
предоставленных банком своим
участникам (акционерам) к
собственным средствам
(капиталу) банка
Н10.1
Максимально
допустимое
числовое
Определяет максимальное
отношение совокупной суммы
кредитных требований к
54
значение
норматива
Н10.1
устанавливае
тся в размере
3 процентов
инсайдерам к собственным
средствам (капиталу) банка.
Рассмотрим методы управления кредитным риском в ПАО «Сбербанк
России. Положением Банка России «О порядке расчета величины кредитного
риска на основе внутренних рейтингов» от 6 августа 2015 г. №483-П разработана
«Методика определения дефолта заемщиков для внутренней оценки кредитного
риска в ПАО «Сбербанк России» № 3437. Следует отметить, что вероятность
дефолта определяется на уровне каждой отдельной сделки – для розничных.
Постоянный анализ кредитного портфеля ПАО «Сбербанк России» дает
возможность выбрать способ рационального размещения ресурсов, направления
кредитной политики банка, снизить риск за счет распределения кредитных
инвестиций, принять решение о необходимости предоставления кредитов
клиентам.
ПАО «Сбербанк России» на постоянной основе совершенствуются
процедуры и методы управления кредитным риском, в том числе с учетом
изменяющейся макроэкономической ситуации, что позволяет банку достигать
поставленных целей и задач.
Просроченная задолженность по кредитам физических лиц по срокам
погашения представлена в таблице 16.
Таблица 16
Просроченная задолженность по кредитам физических лиц
по срокам погашения
Сроки
2016 г, млрд.
руб.
2017 г. , млрд
руб.
2018г, млрд.
руб.
Итого
2,8
2,5
2,6
До 30 дней
0,7
0,5
0,5
31-90 дней
0,31
0,21
0,23
91-180 дней
0,17
0,16
0,18
Более 180 дней
1,62
1,63
1,69
55
Таким образом, наблюдается тенденция увеличения просроченной
задолженности по кредитам физических лиц.
Кредитный риск является самым серьезным риском в группе финансовых
рисков банка ПАО «Сбербанк России», но эффективность системы управления
рисками свидетельствует о высоком качестве ссудного портфеля.
Рассчитаем коэффициенты, с помощью которых определяют величину
кредитного риска.
Коэффициент опережения позволяет выявить причину увеличения
задолженностей. Он рассчитывается как отношение темпов прироста кредитного
портфеля к темпам прироста просроченной задолженности. Данные по расчету
коэффициента опережения представлены в таблице 17.
Таблица 17
Расчет коэффициента опережения розничного кредитования
Показатели
2016г.,
млрд.
руб.
2017г.,
Млрд.
руб.
2018г.
млрд.
руб.
Отношение
2016 к
2017г., %
Отношение
2017 к
2018г., %
Просроченная
задолженность
2,8
2,5
2,6
112
96,15
Величина
кредитного
портфеля
физических лиц
4337,3
4925,8
6170,7
88,05
79,83
Коэффициент
опережения
-
-
-
0,786
0,83
Как показывают расчеты в таблице 17, коэффициент опережения равен в
2017 году 0,786, в 2018 году 0,83, то есть меньше единицы, а значит угроза для
ликвидности банка существует.
Далее определяем ряд коэффициентов степени рискованности
деятельности банка. Одним из таких коэффициентов является коэффициент
резерва, который позволяет установить уровень защищенности коммерческого
банка от невозврата ссуд:
рез. К= РС х100% КП , где

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")
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)
Value-based education: ценности в системе образования и способы их реализации на уроке английского языка. Опыт Европейских стран