РЕЗЕРВИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ФИНАНСОВОЙ СОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ КАК МЕТОД СНИЖЕНИЯ КРЕДИТНОГО РИСКА Замятина М.С.,Агафонова И.В.

Сургутский государственный университет


Номер: 11-3
Год: 2015
Страницы: 95-100
Журнал: Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук

Ключевые слова

кредитный риск, оценка, норматив, заемщик, резервирование, credit risk evaluation, standard, the borrower, redundancy

Просмотр статьи

⛔️ (обновите страницу, если статья не отобразилась)

Аннотация к статье

Цель данной статьи: разработка методики оценки финансовой состоятельности юридических лиц как метод снижения кредитного риска Задачи данной статьи: 1. выделить понятие «кредитный риск» 2. рассмотреть сущность резервирования 3. охарактеризовать оценку финансовой состоятельности юридических лиц.

Текст научной статьи

Кредитный риск - это риск невозврата или просрочки платежа по банковской ссуде. Основные причины возникновения риска невозврата ссуды: - снижение (утрата) кредитоспособности заемщика; - ухудшение деловой репутации заемщика. Исходя из определения риска как степени вероятности невозврата кредита, процентов по нему или задержки выплат, которая может привести к существенным финансовым потерям со стороны кредитора, выделяют несколько способов оценки риска. Кредитный риск определяется как риск не возврата денег должником в соответствии со сроками и условиями кредитного договора. Это возможное падение прибыли банка и даже потеря части акционерного капитала в результате неспособности заемщика погашать и обслуживать долг. Центральное место в процессе минимизации кредитного риска принадлежит определению методов его оценки по каждой отдельной ссуде (заемщику) и на уровне банка (кредитного портфеля) в целом [3, 87]. Одним из важных методов оценки кредитного риска является метод оценки кредитоспособности клиента, который осуществляется на основе анализа, направленного на выявление его финансового состояния и его тенденций. Для оценки риска кредитования юридических лиц в АО «Крайинвестбанк» воспользуемся методикой, которая вбирает в себя черты анализа, прогнозирования и готовит основу для принятия эффективного управленческого решения. Методика оценки риска состоит из следующих процедур: 1. Оценка составляющих риска кредитования; 2. Группировка составляющих элементов риска по возможности управления; 3. Детальный анализ выявленных групп риска и конкретного подвида риска; 4. Определение вероятности возникновения риска: 4.1 Разбиение на области риска; 4.2 Определение тенденции развития риска; 5. Определение и анализ размера возможных потерь. Исходными данными для оценки риска служит информация о качественном состоянии кредитного портфеля за определенный период. Для получения точной оценки проанализируем риск кредитования за последние 8 лет (таблица 1). Более подробно остановимся на четвертом этапе в рамках разбиения области риска. Таблица 1 Расчет величины риска № п/п Год Выдано кредитов, кол. договоров Не погашено, кол. договоров Величина риска, коэффициент А 1 2 3 1 2007 9 4 0,45 2 2008 18 7 0,38 3 2009 14 5 0,42 4 2010 20 9 0,35 5 2011 24 9 0,37 6 2012 26 7 0,27 7 2013 29 9 0,31 8 2014 64 11 0,17 Автор методики предлагает выделить следующие области риска кредитования юридических лиц и технологию их определения: 1. Безрисковая область характеризуется, каким - либо размером потерь. 2. Область минимального риска характеризуется задержкой поступлений по кредитам, возникновением перебоев с платежами по ссуде. С позиции кредитного учреждения это будет означать возникновение фактора, определяющего ликвидность банка в целом. 1. Перебои с поступлением финансовых ресурсов ведут к нарушению технологического режима работы банка, недополучению прибыли, сдерживанию уровня развития организации. 2. Область повышенного риска характеризуется длительными задержками в поступлении платежей по ссуде. 3. Область критического риска характеризуется непогашением до 50% общего объема выданных кредитных ресурсов по тому или иному виду кредитования. 4. Область катастрофического риска характеризуется непогашением до 75% общего объема выданных кредитных ресурсов. Границы указанных областей определяются следующими относительными показателями [2, 99]: 1. Граница области минимального риска определяется отношением величины просроченных кредитов к общему объему выданных кредитных ресурсов. Значение данного показателя необходимо поддерживать до 0,12. 2. Граница области повышенного риска определяется отношением величины непогашенных кредитов к общему объему выданных кредитных ресурсов. Значение данного показателя необходимо поддерживать до 0,25. 3. Граница области критического риска определяется отношением непогашенных кредитов к общему объему выданных кредитных ресурсов. Значение данного показателя необходимо поддерживать до 0,50. 4. Граница области катастрофического риска определяется отношением величины непогашенных кредитов к общему объему выданных кредитных ресурсов. Значение данного показателя необходимо поддерживать до 0,75. Исходя из значений показателя величины риска за период с 2007г. по 2014г., можно выделить следующие области риска: с 2007г. по 2011г., включительно, кредитный портфель находился в области критического риска, из-за увеличения просроченных платежей по ссудам, а также количества непогашенных договоров, обусловленного не устойчивым финансовым положением потенциальных заемщиков. С 2012г. по 2014г. кредитование юридических лиц находится в области повышенного риска, так как в результате ужесточения контроля банка за кредитоспособностью заемщиков, значительного сократился объем не погашенных кредитов, а просроченные договора отсутствуют вообще. На величину риска влияет множество факторов. Основную тенденцию изменения риска определим с помощью аналитического выравнивания. Этот метод состоит в отыскании аналитической формулы прямой или кривой которая наиболее точно отражала бы основную тенденцию изменения уровней ряда в течение определенного периода. На основе данных о величине риска кредитования юридических лиц в АО «Крайинвестбанк» за период с 2007г. по 2014г. методом аналитического выравнивания выявим основную тенденцию развития показателя риска. Для этого используем технику выравнивания ряда динамики по параболе: . Параметры согласно методу наименьших квадратов находятся решением следующей системы нормальных уравнений: Исходные данные представлены в таблице 2. Таблица 2 Выравнивание по параболе ряда динамики риска кредитования юридических лиц № п/п Год Величина риска, Номер года, t t2 t4 yt yt2 yi - (yi - ) 2 А 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2007 0,45 -7 49 2401 -3,15 22,05 0,02 0,0004 2 2008 0,38 -5 25 625 -1,9 9,5 -0,03 0,0009 3 2009 0,42 -3 9 81 -1,26 3,78 0,02 0,0004 4 2010 0,35 -1 1 1 -0,35 0,35 -0,03 0,0009 5 2011 0,37 1 1 1 0,37 0,37 0,03 0,0009 6 2012 0,27 3 9 81 0,81 2,43 -0,03 0,0009 7 2013 0,31 5 25 625 1,55 7,75 0,05 0,0025 8 2014 0,17 7 49 2401 1, 19 8,33 -0,03 0,0009 9 Итого 2,72 0 168 6216 -2,74 54,56 0 0,0078 Из таблицы находим: =2,72; =-2,74; =168; 6216; 54,56. Решив, с помощью полученных данных, систему уравнений получили следующие значения параметров a=0,361; b=-0,016; c=-0,001 Таким образом, получим следующее уравнение параболы: . Подставляя в данное уравнение последовательно значения t, находим выровненные уровни (таблица 3). Таблица 3 Фактическая величина риска и величина риска, рассчитанная методом наименьших квадратов № п/п Год Фактическая величина риска Теоретическая величина Риска А 1 2 1 2007 0,45 0,42 2 2008 0,38 0,41 3 2009 0,42 0,40 4 2010 0,35 0,38 5 2011 0,37 0,34 6 2012 0,27 0,30 7 2013 0,31 0,26 8 2014 0,17 0,21 9 итого 2,72 2,72 Если расчеты выполнены, верно, то . В нашем случае: =2,72, следовательно, значения уровней выровненного ряда найдены, верно. Полученные уравнение показывает, что наблюдается тенденция снижения риска: с 2007г. по 2014г. величина риска в среднем снижалась на 2*0,001=0,002 пункта в год. Фактические и расчетные значения величины риска представлены в виде графика (рисунок 1). Рис. 1 - Аналитическое выравнивание уровня риска Соединив точки, построенные по фактическим данным, получим ломаную линию, на основании которой затруднительно вынести суждение о характере общей тенденции в изменении величины риска. Тенденция снижения величины риска в изучаемом периоде отчетливо проявляется в результате построения выровненной параболы по данным рассчитанным методом наименьших квадратов: . Из рисунка видно что, несмотря на значительные колебание величины кредитного риска по годам, наблюдается его снижение. Необходимо оценить данный показатель в будущих периодах. По данным таблицы 12, на основе исчисленного уравнения экстраполяцией при t=9 определим ожидаемую величину риска в 2011г.: =0,361-0,016*9-0,001*81=0,14 Результат экстраполяции прогнозируемого явления получают с помощью интервальных оценок. Для этого необходимо определить границы интервалов по формуле: где - коэффициент доверия по распределению Стьюдента; - остаточное среднее квадратическое отклонение от тренда, скорректированное по числу степеней свободы; n - число уровней ряда динамики; m - число параметров адекватной модели тренда (для уравнения прямой m = 2). Вероятностные границы интервала прогнозируемого явления: Рассчитаем прогнозируемые доверительные интервалы величины риска на 2011г. Если n = 8 и m = 2, то число степеней свободы равно 6. Тогда при доверительной вероятности, равной 0,95 (т.е. при уровне значимости случайностей = 0,05) коэффициент доверия =2,4469 (по таблице Стьюдента), =0,0361. Зная точечную оценку прогнозируемого значения величины риска =0,14, определим вероятностные границы интервала по формуле: Следовательно, с вероятностью 95% можно утверждать, что величина риска в 2011г. не менее чем 0,05, но и не более чем 0,22. По результатам проведенной оценки риска кредитования юридических лиц можно сделать следующий вывод: за анализируемый период риск кредитных операций достаточно высок, однако наблюдается тенденция к его снижению. В 2014г. кредитный портфель юридических лиц находится в области повышенного риска, тогда как в 2013г. он относился к области критического риска. Данное обстоятельство свидетельствует о том, что значительно улучшилась организация кредитования юридических лиц. Однако прогноз риска на 2011г. показал, что ситуация практически не изменится и риск кредитных операций останется повышенным. С этой целью предлагается использовать несколько моделей позволяющих в некоторой степени устранить выявленные недостатки и обеспечить наращивание клиентской базы при достижении оптимального уровня риска кредитных операций. Расчетные значения величины риска по количеству вкладов представлены в таблице 4. Таблица 4 Расчет величины риска по количеству вкладов № п/п Год Кол-во оформленных вкладов, млн. р Сумма вкладов, млн. р Остаток на 1.01., млн. р А 1 2 3 1 2003 325 1227 128 2 2004 340 1234 134 3 2005 295 1223 147 4 2006 380 1249 158 5 2007 397 1243 169 6 2008 369 1267 173 7 2009 347 1252 185 8 2010 332 1275 153 9 2011 383 1289 165 10 2012 392 1267 143 11 2013 383 1284 177 12 2014 377 1275 184 На основании данных представленных в таблице 4 расчет величины риска, изобразим построение трендовой модели на рисунке 2. Рис. 2 - Трендовая модель кредитования Необходимо вычислить по формуле у=15,00х+34,06. Следует учесть, что аргументом трендовой модели является порядковый номер, т.е. в нашем примере х=13. В результате получим прогноз на 2011год: 214 вкладов. Из данной диаграммы видно, что количество оформленных вкладов за ряд лет колеблется в количестве 300 млн. р., за последние 3 года происходит увеличение оформленных вкладов. Сумма вкладов за ряд лет колеблется в количестве 1200 млн. р. Соответственно сумма вкладов за последние 3 года растет. Остаток на 1.01 колеблется в количестве 100 млн. р. Коэффициент достоверности аппроксимации показывает степень соответствия трендовой модели исходным данным. Его значение может лежать в диапазоне от 0 до 1. Чем ближе данный коэффициент к 1, тем точнее модель описывает имеющиеся данные. В нашем случае данный коэффициент равен 0,773.

Научные конференции

 

(c) Архив публикаций научного журнала. Полное или частичное копирование материалов сайта возможно только с письменного разрешения администрации, а также с указанием прямой активной ссылки на источник.