Курсовая работа: Кредитная политика коммерческого банка и методы ее реализации

Позитивной тенденцией является снижение коэффициента просроченной задолженности. В нашем случае риск платежа в портфель не превышает критической метки и это очень хорошая тенденция.

Риск портфеля = Портфель займов (Р 4) / задолженность по платежам * 100 %.

Риск портфеля ОАО Сбербанк России = 140449/958753 * 100 % = 14.6 %. Рассмотрев коэффициенты просроченной задолженности и риска портфеля ОАО Сбербанка России, можно сделать вывод, что эти коэффициенты помогают банку контролировать процесс погашения займов и риск неплатежа.

Различие между этими двумя показателями заключается в том, что коэффициент просрочек учитывает только сумму просроченных платежей, в то время как коэффициент риска портфеля учитывает весь непогашенный остаток займов, имеющих один и более просроченных платежей.

2.3 Особенности кредитной политики ОАО Сбербанка РФ

19 ноября 2008 года Сбербанк опубликовал документ "Кредитная политика Сбербанка в текущих экономических условиях". Сложные условия Сбербанка, характеризуются недостатком ликвидности в экономике, возникновением кризиса доверия в экономических отношениях, увеличением стоимости кредитных ресурсов и, как следствие, их низкой доступностью. По оценкам экспертов Сбербанка, кризис будет длиться до полутора-двух лет.

Непосредственно для себя Сбербанк определил ряд приоритетов по кредитованию российских компаний и граждан. В частности, банк принял решение поддерживать отрасли, гарантирующие удовлетворение необходимых жизненных потребностей населения (например, розничные сети и аптеки), а также отрасли, выполняющие жизнеобеспечение (электро - и водоснабжение, транспорт и т.д.). Кроме них Сбербанк намерен оказывать поддержку оборонно-промышленному комплексу, малому бизнесу и сельскому хозяйству. Что касается физических лиц, то для них Сбербанк повысит доступность кредитов, предоставив различные способы их погашения (равными ежемесячными или дифференцированными платежами), а также сохранит всю линейку розничных кредитных продуктов.

Кроме этого Сбербанк введет дополнительные меры по эффективному управлению за рисками. В частности, банк планирует изменить критерии определения устойчивости бизнеса клиентов, а также расширить требования по обеспечению кредитов. Свое обеспечение компании-заемщики должны будут подтверждать достаточными и своевременными денежными потоками от операционной деятельности, залогами ликвидных активов, гарантиями или поручительствами государства, или собственников бизнеса.

Сложные экономические условия вызывают необходимость изменения Кредитной политики Сбербанка. Эти условия характеризуются следующими факторами: Недостаток ликвидности в экономике - как у банков, так и у предприятий, кризис доверия в экономических отношениях (компании, банки, физические лица), низкая доступность кредитов и их повышенная стоимость из-за возросших рисков, снижение платежеспособного спроса как со стороны физических, так и со стороны юридических лиц. Значительное падение цен как на товары, сырье и материалы, так и на активы, повышенная волатильность курсов всех валют.

3. Разработка рекомендация и предложений по совершенствованию кредитной политики ОАО Сбербанка России

3.1 Применение методики стресс-тестирования как инструмента моделирования кризисных ситуаций

Суть стресс - тестирования заключается в том, чтобы понять, что может случиться, какие убытки может понести банк в той или иной неожиданной ситуации.

Существует довольно много различных видов стресс - тестов.

Однофакторные стресс - тесты (анализ чувствительности). При проведении однофакторных тестов рассматривается влияние изменения одного из факторов риска на стоимость портфеля. Но проблема заключается в том, что при стрессовых ситуациях изменяются и остальные факторы риска, поэтому если рассматривать изменение только одного из них, то результаты могут получиться некорректными.

Многофакторные стресс - тесты это по сути дела анализ сценариев. В данном случае рассматривается изменение сразу нескольких факторов риска. Многофакторные стресс - тесты бывают различного типа. Основным недостатком этого метода является то, что не учитываются характеристики рынка и институциональных структур, которые меняются со временем. Также стресс - тесты могут быть рассмотрены с теоретической стороны и могут быть рассчитаны математически.

Трудности при использовании известных методов стресс - тестирования часто связаны с отсутствием или недостатком исторических данных о параметрах риска, по которым строятся их прогнозные значения для будущего кризиса.

Кроме того, при стрессе - тестировании обычно не рассматривается влияние риска ликвидности на величину потерь банка, в то время как отток привлеченных средств в период кризиса может оказывать значительное влияние на величину стоимости активов.

Считаем, что обеспечение рублевых и валютных кредитов предоставляется соответственно в рублях и валюте. Для простоты также считаем, что категория качества обеспечения всех кредитов равна 1.

Заметим, что на основе таблицы банк может ввести более детальное распределение кредитов по категориям (или рейтингам), которым будут соответствовать свои диапазоны (их число увеличится) норм резервирования по ссудам.

Таблица 3.1 - Распределение ссуд по категориям качества

Далее рассмотрим, как изменяется стоимость кредитов в период кризиса. Здесь важно определить основные риски, воздействующие на кредиты. Это, прежде всего, кредитный риск, который в рамках этого подхода характеризуется следующими риск - факторами: категорией качества кредита i и соответствующей ей нормой резервирования N. Кроме того, валютные кредиты подвержены валютному риску. Для него риск - фактором служит валютный курс S_t который меняется с течением времени t.

И, наконец, риск ликвидности, который характеризуется оттоком привлеченных средств Дm^R,S в рублях (R) и валюте (S) (M-объем привлеченных средств в момент времени t). Источником компенсации оттока пассивов в нашем случае будут ликвидные средства, получаемые в результате погашения кредитов банка.

Отметим, что в результате оттока привлеченных средств и компенсации его погашаемыми кредитами сокращается остаток ссудной задолженности банка. Это, в свою очередь, изменяет величину потерь портфеля кредитов, связанных с влиянием кредитного и валютного рисков. Влияние рисков на стоимость кредитов определяется величиной изменения их риск - факторов, которая зависит от длительности периода существенного воздействия каждого вида риска.

На практике эта длительность оказывается различной для различных видов риска. Более того, эти периоды для различных рисков могут быть смещены по времени, т.е. период наиболее существенного воздействия для одного вида риска может наступать ранее или позднее соответствующего периода для другого вида риска.

Валютный риск влияет более сложным образом. Во-первых, изменения валютного курса в сторону увеличения (ДS больше 0) или уменьшения (ДS меньше 0) изменяют знак вклада валютного риска в изменение капитала. Во-вторых, даже при фиксированном изменении валютного курса знак вклада в изменение капитала может изменяться в зависимости от соотношения значений параметров портфеля кредитов и величины привлеченных средств.

3.2 Использование инновационных методов анализа данных с целью снижения кредитного риска

Для уменьшения риска при операциях кредитования физических лиц рассмотрим метод, основанный на применении технологии интеллектуального анализа данных.

Риск, связанный с невозвратом суммы основного долга и процентов можно значительно снизить, оценивая вероятность возврата заемщиком кредита. В последнее время для оценки риска кредитования заемщика в мировой практике широкое распространение получил скоринг.

Сущность этого метода состоит в том, что каждый фактор, характеризующий заемщика, имеет свою количественную оценку, то есть баллы. Суммируя полученные баллы, можно получить оценку кредитоспособности физического лица. Каждый параметр имеет максимально возможный порог, который выше для важных вопросов и ниже для второстепенных.

На сегодняшний день известно достаточно много методик кредитного скоринга. Одной из самых известных является модель Дюрана. Дюран определил группы факторов, позволяющих максимально определить степень кредитного риска. Но эта модель как любая другая не идеальна и имеет ряд недостатков.

Основным недостатком скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц является то, что она очень формализована, плохо адаптируема. Хорошая методика для оценки кредитоспособности система, должна отвечать реальному положению дел. Например, в США считается плюсом, если человек поменял много мест работы, что говорило о том, что он востребован. В других станах наоборот - данное обстоятельство говорит о том, что человек либо не может ужиться с коллективом, либо это малоценный специалист, а соответственно повышается вероятность просрочки в платежах.

Для адаптации скоринговой модели оценки кредитоспособности физических лиц специалисту необходимо проделывать путь, подобный тому, что проделал Дюран. То есть специалисты, которые будут заниматься такой адаптацией должны быть высоко квалифицированными, и должны профессионально оценить текущую ситуацию на рынке.

Краеугольным камнем методики является качество исходных данных. От них напрямую зависит качество построенной модели. Чтобы обеспечить его, необходимо придерживаться следующего алгоритма:

выдвижение гипотезы - предположение о влиянии тех или иных факторов на исследуемую задачу. Данную задачу решают эксперты, полагаясь на свой опыт и знания. Результатом на данном этапе является список всех факторов;

сбор и систематизация данных - представление данных в формализованном виде, подготовка данных в определенном виде (например, соблюдение упорядоченности по времени);

подбор модели и тестирование - комбинирование различных механизмов анализа, оценка экспертами адекватности полученной модели;

использование приемлемой модели и ее совершенствование.

Именно с помощью такого подхода составлены анкеты - заявки на получение кредита. Экспертами в данной области были выявлены факторы, наиболее влияющие на результат. Эту информацию и заполняют в анкетах потенциальные заемщики.

"Дерево решений" - один из методов автоматического анализа данных. Получаемая модель - это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.

Сущность метода заключается в следующем:

На основе данных, за прошлые периоды строится "дерево". При этом класс каждой из ситуаций, на основе которых строится "дерево", заранее известен. В нашем случае должно быть известно, была ли возвращена основная сумма долга и проценты, и не было ли просрочек в платежах.

Полученную модель используют при определении класса (Давать / Не давать кредит) вновь возникших ситуаций (поступила заявка на получение кредита).

При существенном изменении текущей ситуации на рынке, "дерево" можно перестроить, т.е. адаптировать к существующей обстановке.

При обучении дерева использовались следующие факторы, определяющие заемщика: "N Паспорта"; "ФИО"; "Адрес"; "Размер ссуды"; "Срок ссуды"; "Цель ссуды"; "Среднемесячный доход"; "Среднемесячный расход"; "Основное направление расходов"; "Наличие недвижимости"; "Наличие автотранспорта"; "Наличие банковского счета"; "Наличие страховки"; "Название организации"; "Отраслевая принадлежность предприятия"; "Срок работы на данном предприятии"; "Направление деятельности заемщика"; "Срок работы на данном направлении"; "Пол"; "Семейное положение"; "Количество лет"; "Количество иждивенцев"; "Срок проживания в данной местности"; "Обеспеченность займа"; "Давать кредит". При этом поля: "N Паспорта", "ФИО", "Адрес", "Название организации" алгоритм уже до начала построения дерева решений определил, как непригодные по причине практической уникальности каждого из значений.