Риски кредитных операций и их регулирование

Риск  кредитования заемщиков зависит  от вида предоставляемого кредита [47, c. 52].

Уровень и вид внутренних рисков, с которыми сталкиваются различные виды коммерческих банков, в основном зависят от специфики  их деятельности.

В отраслевых банках самое главное значение для  уровня рисков имеют вид и специфика  конкретной отрасли (старой или новой, перспективной, стратегической и пр.).

Деятельность  универсальных банков подвержена рискам обоих типов, а также их сочетаниям.

Таким образом, проведенный анализ позволяет сформулировать основные направления исследования проблемы оценки риска в банковской сфере, которые в общем случае включают:

- определение  источников (факторов) неопределенности;

- разработку  механизмов выявления степени  достоверности возможных (предполагаемых) результатов действия;

построение  оценочных критериев, на основании  которых будут приниматься решения, и процедур контроля их уровня.

Наиболее  важными элементами, положенными  в основу классификации кредитных  рисков, являются [19, С. 84]:

* тип,  или вид, коммерческого банка;

* сфера  возникновения и влияния банковского  риска;

* состав  клиентов банка;

* метод  расчета риска;

* степень  банковского риска;

* распределение  риска во времени;

* характер  учета риска;

* возможность  управления банковскими рисками;

* средства  управления рисками.

Основной  задачей регулирования рисков является поддержание приемлемых соотношений  прибыльности с показателями безопасности и ликвидности в процессе управления активами и пассивами банка, то есть минимизация банковских потерь.

Эффективное управление уровнем риска должно решать целый ряд проблем - от отслеживания (мониторинга) риска до его стоимостной  оценки.

Уровень риска, связанного с тем или иным событием, постоянно меняется из-за динамичного характера внешнего окружения банков. Это заставляет банк регулярно уточнять свое место  на рынке, давать оценку риска тех  или иных событий, пересматривать отношения  с клиентами и оценивать качество собственных активов и пассивов, следовательно, корректировать свою политику в области управления рисками [24, c. 71].

По возможностям управления риски бывают открытыми  и закрытыми. Открытые риски не подлежат регулированию, закрытые регулируются. По некоторым операциям вводятся специальные ограничения по рискам. Например, одним из преобразований к инвалютным счетам является обязательно закрытая позиция в валюте на конец каждого рабочего дня, т.е. пересчет обесценивающейся валюты в валюту, курс которой повышается.

В настоящее  время во многих российских банках осуществляется выделение специальных  сотрудников и подразделений, функцией которых является организация системы  управлении рисками банковской деятельности или риск-менеджмент.

Целью управления рисками является сокращение финансовых потерь банка и, соответственно, повышение  рентабельности, обеспечение надлежащего  уровня надежности банка [25, С. 33].

Управление  рисками по активным операциям предполагает управление кредитным, валютным, процентным рисками, риском ликвидности и некоторыми другими.

Политика  управления кредитным риском очень  многообразна. Но конкретные меры по управлению кредитным риском обычно включат  три вида директив.

Первый  вид - это директивы, направленные на ограничение или уменьшение кредитных  рисков. Такой способ управления предусматривает  установление лимита на сумму кредита  одному заемщику. [43, С. 56].

Второй  вид включает директивы по классификации  активов. Сюда входит анализ вероятности погашения портфеля кредитов включая начисленные и невыплаченные проценты, которые подвергают банк кредитному риску. Классификация активов является основным инструментом управления рисками.

Третий  вид включает директивы по кредитному резервированию. Классификация активов  является базой для определения  адекватного уровня резервов под  возможные кредитные потери.

 

 

ГЛАВА 2. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ

               КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ:

                   РОССИЙСКИЙ И ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ

 

            2.1.Подходы и методы оценки кредитоспособности             

                  заемщиков   зарубежных банков 

 

Кредитоспособность  заемщика зависит от многих факторов, оценить и рассчитать каждый из которых  непросто. Большая часть анализируемых  на практике показателей кредитоспособности основана на данных за прошедший период или на какую-то отчетную дату. Вместе с тем все они подвержены искажающему  влиянию инфляции. Сложность представляют выявление и количественная оценка некоторых факторов, таких как  моральный облик и репутация  заемщика. Кроме того, применяется  множество методов решения данной задачи, не исключающих друг друга, а дополняющих в комплексе  и делающих оценку кредитоспособности заемщика более соответствующей реальности.

В мировой  практике при оценке кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов  применяются в основном следующие  пять групп коэффициентов: ликвидности, оборачиваемости, финансового рычага, прибыльности, обслуживания долга.

Группа  ученых (Дж. Шим, Дж. Сигел, Б. Нидлз, Г. Андерсон, Д. Колдвел) предложила использовать показатели, характеризующие ликвидность, прибыльность, долгосрочную платежеспособность, и показатели, основанные на рыночных критериях. Этот подход позволяет прогнозировать долгосрочную платежеспособность с учетом степени защищенности кредиторов от неуплаты процентов (коэффициента покрытия процента). Коэффициенты, основанные на рыночных критериях, включают отношение цены акции к доходам, размер дивидендов и рыночный риск. С их помощью определяются отношение текущего биржевого курса акций к доходам в расчете на одну акцию, текущая прибыль их владельцев, изменчивость курса акций фирмы относительно курсов акций других фирм. Однако расчет некоторых коэффициентов сложен и требует применения специальных статистических методов.

На практике каждый коммерческий банк выбирает для  себя определенные коэффициенты и решает вопросы, связанные с методикой  их расчета. Этот подход позволяет охарактеризовать финансовое состояние заемщика на основе синтезированного показателя-рейтинга, рассчитываемого в баллах, присваиваемых  каждому значению коэффициента. В  соответствии с баллами устанавливается  класс организации: первоклассная, второклассная, третьеклассная или  неплатежеспособная. Класс организации  принимается банком во внимание при  разработке шкалы процентных ставок, определении условий кредитования, установлении режима кредитования (формы  кредита, размера и вида кредитной  линии и т. д.), оценке качества кредитного портфеля, анализе финансовой устойчивости банка.

Прогнозные  модели, получаемые с помощью статистических методов, используются для оценки качества потенциальных заемщиков. При множественном  дискриминантном анализе (МДА) используется дискриминантная функция (Z), учитывающая некоторые параметры (коэффициенты регрессии), и факторы, характеризующие финансовое состояние заемщика (в том числе финансовые коэффициенты). Коэффициенты регрессии рассчитываются в результате статистической обработки данных по выборке фирм, которые либо обанкротились, либо выжили в течение определенного времени. Если Z-оценка фирмы находится ближе к показателю средней фирмы-банкрота, то при условии продолжающегося ухудшения ее положения она обанкротится. Если менеджеры фирмы и банк предпримут усилия для устранения финансовых трудностей, то банкротство, возможно, не произойдет. Таким образом, Z-оценка является сигналом для предупреждения банкротства фирмы. Применение данной модели требует обширной репрезентативной выборки фирм по разным отраслям и масштабам деятельности. Сложность заключается в том, что не всегда можно найти достаточное число обанкротившихся фирм внутри отрасли для расчета коэффициента регрессии.

Наиболее  известными моделями МДА являются модели Альтмана и Чессера, включающие следующие показатели: отношение собственных оборотных средств к сумме активов; отношение реинвестируемой прибыли к сумме активов; отношение рыночной стоимости акций к заемному капиталу; отношение объема продаж (выручки от реализации) к сумме активов; отношение брутто-прибыли (прибыли до вычета процентов и налогов) к сумме активов.

Организацию относят к определенному классу надежности на основе значений Z-индекса модели Альтмана. Пятифакторная модель Альтмана построена на основе анализа состояния 66 фирм и позволяет дать достаточно точный прогноз банкротства на два-три года вперед.

Построение  в российских условиях подобных моделей  достаточно сложно из-за отсутствия статистических данных о банкротстве организаций, постоянного изменения нормативной  базы в области банкротства и  признания банкротства организации  на основе данных, не поддающихся учету.

Модель  Альтмана основана на применении мультидискриминантного анализа для прогнозирования вероятности банкротства фирмы.

Отмеченный  подход, разработанный в 1968 г. Э. Альтманом, был использован им самим в  том же году применительно к экономике  США. В результате появился индекс кредитоспособности (index of creditworthiness):

Z = 1,2K1 + 1,4K2 + 3,3K3 + 0,6K4 + K5,

где К1 — собственный оборотный капитал / сумма активов;

К2 — нераспределенная прибыль / сумма активов;

К3 — прибыль до уплаты процентов / сумма активов;

К4 — рыночная стоимость собственного капитала / заемный капитал;

К5 — объем продаж / сумма активов.

Интервальная  оценка Альтмана: при Z < 1,8 — очень высокая вероятность банкротства, при Z = 1,81–2,7 — высокая вероятность, при Z = 2,71–2,99 — возможная вероятность банкротства, при Z > 3,0 — очень низкая вероятность банкротства.

Позже данная модель была доработана для анализа  непубличных компаний. В модель расчета  были внесены следующие изменения:  

 для  производственных предприятий:

Z = 0,717К1 + 0,847К2 + 3,107К3 + 0,42К4 + 0,998К5; 

для непроизводственных предприятий:

Z = 6,56K1 + 3,26K2 + 6,72K3 + 1,05K4,

где К2 — (нераспределенная прибыль + резервный капитал) / сумма активов;

К4 — балансовая стоимость собственного капитала / заемный капитал.

При Z < 1,23 Альтман диагностирует высокую вероятность банкротства, при Z = 1,23–2,9 — зона неведения, при Z > 2,9 — низкая угроза банкротства.

Основным  преимуществом данной технологии оценки финансового состояния предприятия  является ее высокая прогностическая  способность.

Очевидно, для анализа российских предприятий  необходима разработка отличной системы  показателей и весов, однако данное обстоятельство не исключает саму возможность  эффективного применения фундаментальных  положений модели Альтмана с целью  анализа кредитоспособности российских предприятий.

Рассмотрим  еще одну модель — Фулмера. В основе данного подхода лежит схожая с моделью Альтмана методология. В американской деловой практике данная модель дает точность прогноза в 98% для периода в один год и 81% для двух лет.

Однако, так же как и модель Альтмана, данная методика не адаптирована для  российских условий, поэтому ее применение на практике возможно лишь в качестве дополнительного инструмента оценки кредитоспособности предприятия.

Методика  прогнозирования банкротства ФСФО России была принята еще в 1994 г. Первое, о чем необходимо сказать, — нормативные  значения трех коэффициентов, по которым  делается вывод о платежеспособности предприятия, завышены, что говорит  о неадекватности критических значений показателей реальной ситуации. К  примеру, нормативное значение коэффициента текущей ликвидности, равное 2, взято  из мировой учетно-аналитической  практики без учета реальной ситуации на отечественных предприятиях, когда  большинство из них продолжает работать со значительным дефицитом собственных  оборотных средств. Нормативное  значение коэффициента текущей ликвидности  едино для всех предприятий, а  значит, не учтены отраслевые особенности  экономических субъектов.

Платежеспособность  предприятия определяется следующим  образом:

1. Определяется  коэффициент текущей ликвидности:

 

2. Рассчитывается  коэффициент обеспеченности собственными  оборотными средствами:

 

3. Если  один или оба коэффициента  не соответствуют норме (КТЛ ≥ 2; КСОС ≥ 0,1), баланс признается неудовлетворительным и рассчитывается коэффициент возможного восстановления платежеспособности в течение следующих 6 месяцев:

4. Если  структура баланса признана удовлетворительной (коэффициенты соответствуют норме), производится расчет коэффициента  утраты платежеспособности в течение 3 месяцев:

где T — период времени, равный 3, 6, 9 или 12 месяцам.

Модель  Чессера позволяет прогнозировать невыполнение клиентом условий договора о кредите. Невыполнение подразумевает не только непогашение кредита, но и любые другие отклонения, делающие отношения между кредитором и заемщиком менее выгодными по сравнению с первоначальными условиями.