Особенности риск-менеджмента кредитного портфеля коммерческого банка

Острожкова Анетта Сергеевна
Тамбовский государственный университет имени Г. Р. Державина,
г. Тамбов, Российская Федерация, e-mail: netic_a77@mail.ru
Дорожкина Наталья Игоревна
Тамбовский государственный университет имени Г. Р. Державина,
г. Тамбов, Российская Федерация, e-mail: natasha_16.06@mail.ru
Федорова Алёна Юрьевна
Тамбовский государственный университет имени Г. Р. Державина,
г. Тамбов, Российская Федерация, e-mail: alena81_2004@mail.ru
2017 / Социально-экономические явления и процессы

В условиях жесткой конкуренции современные коммерческие банки вынуждены бороться за своих клиентов, разрабатывать и предлагать свои новые продукты и услуги, которые, в свою очередь обеспечат ему и его клиентам доход, также поддерживать в глазах клиентов свою надежность, устойчивость и возможность мгновенного реагирования на изменения рыночной среды. В длительных кризисных условиях коммерческие банки нуждаются в специальном подходе выбора инструментов регулирования кредитными рисками кредитного портфеля. Таким наиболее оптимальным инструментом уменьшения риска является отраслевая диверсификация. В данной статье рассматривается сложность распределения отраслевого риска между кредитами банковского кредитного портфеля. Раскрывается природа диверсификации относительно различных подходов риск-менеджмента, определяется взаимосвязь между уровнем отраслевой диверсификации и степенью качества банковских кредитных портфелей. Рассмотрены плюсы и минусы результатов отраслевой диверсификации кредитов банка. Базой для эмпирического исследования выступили опубликованные данные отчетности 10 банков России с разными объемами деятельности. Был проведен анализ кредитных портфелей в разрезе отраслевой экономики, отчетность по финансам, в которой отражается информация о суммах процентной прибыли, размере просроченных платежей, а также резервов на вероятные ссудные убытки.

Сформирована таблица по сведениям ежеквартальной отчетности банков за 2015 г., в которую входит среднегодовые показатели процентного состава вложений по кредитам относительно экономической отрасли. Данная информация делает возможной оценку уровня диверсификации портфелей по кредитам с их отраслевой концентрацией. Проведено исследование веса отраслей банковского кредитного портфеля, составлено заключение касательно его отраслевой концентрации (загруженности). Проанализирована отраслевая рисковая нагрузка портфеля по кредитам всех анализируемых банков с помощью группирования отраслей экономики по уровню выраженности факторов риска. Соотнесены показатели прибыльности и риска кредитных портфелей банков и их диверсификационных свойств. Выявлены специфики при сравнении диверсификационных характеристик портфелей по кредитам анализируемых банков с их показателями прибыльности и риска.

За последнее время экономика России претерпела значительные изменения. Грубая санкционная политика, понижение цен на нефть, девальвация рубля - все это привело к значительным переменам в структуре рынка банковских услуг. Одним из последствий таких перемен в стране оказалось понижение уровня платежеспособности организаций.

В такое непростое время Банк России, выступающий регулятором над всей банковской системой страны, более пристально стал оценивать систему фондирования коммерческих банков [1].

Основной трудностью в управлении рисками банка в столь динамически меняющейся экономике предстает равновесие разноплановых систем «риска - прибыльности» кредитного портфеля. Любая сделка по кредитам имеет свой особенный кредитный риск, в ту же очередь общий объем кредитов отличается общим портфельным кредитным риском. При этом действие отдельный кредитных рисков умножает риск совокупного портфеля.

Многоплановость факторов риска указывает на сложности регулирования кредитного портфельного риска. Главным звеном мониторинга риска кредитования выступает осуществление профилактических мер, учитывая при этом риск- ориентир банка [2].

В вопросе «риск - доходность» должен применяться особый управленческий инструмент, позволяющий понизить оказываемое воздействие внутренних факторов банковской системы.

Самым распространенным методом предупреждения кредитного риска выступает метод диверсификации кредитных продуктов, широко используемый как в отечественной, так и в зарубежной практике. Такой подход предполагает многоплановое воздействие на заемщиков, отличных друг от друга по основным критериям. Так, анализ отраслевой области подразумевает надзор над стадией жизненного цикла исследуемой области, исследуется ее жизненная среда, в которой она функционирует. Такой метод является приоритетным на всех стадиях кредитного процесса для кредитора.

Наиболее распространенным методом применения диверсификации является лимитирование риска (ограничение). Диверсификацию используют для уменьшения совокупного портфельного риска, а лимитирование в свою очередь - для определенного объекта (отрасль, заемщик и т. д.) [3].

В системе риск-менеджмента есть два подхода по управлению кредитными рисками:

1. Традиционный подход - полагает, что приумножение дохода равно принятию высокого риска. Таким образом, для получения большой процентной выручки, банк должен в большей степени считать приоритетным кредитование контрагентов в наиболее рискованных отраслях (торговля, строительство). Однако такой подход может повлечь за собой повышение просроченных платежей и рост издержек на резервы, что повлечет понижение прибыльности кредитного портфеля [4].

Следовательно, такой традиционный подход ограничивает диверсификацию как инструмент повышения качества кредитного банковского портфеля.

При этом ученые Г. Маркович, У. Шарп и Дж. Тобин в своих портфельных теориях утверждают, что портфели с единой ожидаемой прибыльностью подвержены рискам отличающихся уровней. Обычно расплата за повышение прибыльности - увеличение риска убытков.

Э. Боуман оппозиционирует вышеприведенному подходу зависимости прибыльности и риска. Аналитик делает вывод, принимая во внимание деятельность кредитных учреждений и отдельных отраслевых организаций того, что высокий доход не всегда взаимосвязан с принятием наиболее высокой степени риска. Такой подход к пониманию того, что большая прибыльность может коррелировать с более маленькой степенью риска называется парадокс Боумана.

Ученые Дж. Бойд и Г. Николо выявили следующую взаимосвязь: при принятии высокой степени риска возможен рост убытков, что в последствии приводит к снижению прибыльности бизнеса [5].

Кроме всех перечисленных классификаций, нельзя не учесть проблему в образе действий самих людей, которые принимают решения в отношении финансовых рисков. Французский экономист М. Алле самым первым выдвинул суждение «нацеленности к совершенной надежности» в условиях высокой неопределенности. Позднее многие привычные формы поведения хозяйствующих субъектов были переоценены с учетом современных явлений, носящих непредсказуемый характер.

Такие подходы доказывают очевидное влияние факторов организационной специфики и человеческой психологии на принятие действенных решений в сфере банковских услуг, а не только готовность принятия большого риска [6].

Отталкиваясь от определения характера корреляции показателей качества кредитного портфеля банка и его диверсификационных специфик, можно выстроить следующий план процедур отраслевого диверсификационного анализа:

1. Анализ и оценка отраслевых диверсификационных особенностей банковского кредитного портфеля;

а) Оценка уровня отраслевой диверсификации вложений по кредитам.

Уровень диверсификации вложений по кредитам исчисляется по количеству групп отрасли, которые входят в кредитный портфель. Когда п - количество групп отрасли, тогда уровень диверсификации портфеля устанавливается по следующему порядку:

  • слабая диверсификация, когда п ≤ 3; умеренная диверсификация, когда 4 ≤ n ≤ 7;
  • довлетворительная диверсификация, когда 11 ≤ п ≤ 13;
  • высокая диверсификация, когда 11 ≤ 13;
  • избыточная диверсификация, когда п ≥ 14.

б) Оценка уровня отраслевой концентрации (загруженности) кредитов.

Уровень отраслевой загруженности оценивается значениями весов каждой отрасли кредитного портфеля банка. Используемой мерой отраслевой загруженности кредитного портфеля является расчет индекса загруженности Герфиндаля-Гиршмана:

IHH = S12 + S22 + ... Sn2,

где Si - часть отрасли iB кредитном портфеле; n - кол-во отраслей портфеля; IHH - шкала для оценки уровня отраслевой загруженности:

  • сильнозагруженный портфель, когда 1800 < IHH < 10000;
  • среднезагруженный портфель, когда 1000 < IHH < 1800;
  • слабозагруженный портфель, когда ШН < 1000.

в) Анализ отраслевого риск-портфеля.

Риск-портфель описывается с учетом группирования кредитуемых отраслей по степени стабильности экономики и уровня общеотраслевых риск-факторов [7].

2. Соотнесение прибыльности и риска портфеля по кредитам с его диверсификационными особенностями.

При соотнесении процентной прибыли, величины резерва и просроченных платежей нужно учитывать, что такие показатели у крупных банков в основном всегда шире, чем у банков с маленьким объемом деятельности. Для соотнесения анализируемых показателей уместнее воспользоваться относительными показателями прибыльности и риска.

Кроме всего сказанного, для измерения прибыльности кредитного портфеля банка может применяться отношение суммы процентной прибыли от предоставленных кредитов к совокупной сумме кредитного портфеля банка. Главной мерой риска может применяться отношение суммы РВПС к сумме чистого кредитного портфеля (РВПС - резервы на вероятные ссудные убытки, чистый кредитный портфель - сумма кредитных вложений за минусом РВПС). Вспомогательным показателем риска портфеля может применяться степень просроченных платежей по кредитам более 90 дней (NPL - Nonperformingloans - определение МВФ, когда кредиты с просроченным платежом превышает срок 90 дней, они переходят в категорию «неработающих»).

Базой для эмпирического исследования выступили опубликованные данные отчетности 10 банков России с разными объемами деятельности. Был проведен анализ кредитных портфелей в разрезе отраслевой экономики, отчетность по финансам, в которой отражается информация о суммах процентной прибыли, размере просроченных платежей, а также резервов на вероятные ссудные убытки.

Сформирована таблица по сведениям ежеквартальной отчетности банков за 2015 г., в которую входит среднегодовые показатели процентного состава вложений по кредитам относительно экономической отрасли (табл. 1).

Таблица 1. Отраслевая структура кредитных портфелей российских банков за 2015 г. (%)

Экономическая отрасль Пример банка с активами более 4 трлн руб. Банк с размером активов от 1 до 4 трлн руб. Средний банк с активами меньше 1 трлн руб.
Банк группы «ВТБ» АО «Альфа-банк» ОАО «МДМ Банк»
Розница 22 16 13
Строительство 12 13 6
Промышленное производство 11 4 -
Нефтегазовая промышленность 9 7 2
Металлургия 10 6 -
Услуги 14 21 21
Прочее 8 20 14
Торговля 14 13 44

Данная информация делает возможной оценку уровня диверсификации портфелей по кредитам с их отраслевой концентрацией [8].

Крупные банки показывают высокий уровень отраслевой диверсификации кредитного портфеля. При этом, категория «прочих отраслей» охватывает внушительную часть в кредитных портфелях таких банков, это указывает на избыточную диверсификацию данный портфелей. Средние банки показывают высокую и оптимальную отраслевую диверсификацию со значительной долей прочих отраслей.

При высоком и избыточном уровне диверсификации, банк может наткнуться на трудности в управлении значительным количеством сегментов отрасли [9]. Система банковской аналитики не регулярно гарантирует качество системы мониторинга рисков отраслей, даже при наличии профессиональных специалистов.

В наибольшей степени данная проблема способна захватить банки по кредитованию отраслей «новейшей» экономики: медиа-бизнес, телекоммуникации, интернет-компании и др. Также рост расходов на анализ, наблюдение и подготовка аналитических специалистов может оказаться крайне невыгодно в финансовом плане.

Проводя исследование веса всех отраслей банковского кредитного портфеля, можно составить заключение касательно его отраслевой концентрации (загруженности). В таблице 1, можно увидеть, что основной удельный вес в портфеле по кредитам анализируемых банков охватывают кредиты, предоставляемые организациям сферы услуг и торговли. Однако количество данных участков в портфелях крупных банков намного меньше в сравнении с кредитными портфелями средних банков. При всем этом, доля кредитов, предоставляемых сельскому хозяйству и промышленности, выше у больших банков нежели у средних, так как «крупные» клиенты отдают предпочтение к взаимодействию с крупными кредитными организациями [2].

У крупных банков портфели отличаются слабой отраслевой загруженностью, портфели крупных банков средне-концентрированы, а средним банкам свойственна высокая отраслевая загруженность. Как уже говорилось, высокая загруженность наблюдается из-за ориентации на кредитовании в сферах услуг и торговли [10].

Далее можно проанализировать отраслевую рисковую нагрузку портфеля по кредитам всех анализируемых банков с помощью группирования отраслей экономики по уровню выраженности факторов риска из таблицы 2.

Таблица 2. Риск-профиль отраслей кредитных портфелей банков (2015 г.) (%)

Анализируемые банки Доля отраслей с маленьким кредитным риском Xi Доля отраслей со средним значением кредитного риска Х2 Доля отраслей с большим кредитным риском Х3
Банк группы «ВТБ» 19 51 30
АО «Альфа-банк» 17 42 40
ОАО «МДМ Банк» 3 33 64

По результатам кластерного анализа определились следующие отраслевые группы:

  • Xi - отрасли нефтегаза, телекоммуникаций, электроэнергетика;
  • Х2 - отрасли химии, металлургии, машиностроения, пищевой промышленности, транспорта и сферы услуг;
  • Х3 - сельское хозяйство, строительство, торговля.

Для анализа отраслевой риск-нагрузки кредитного портфеля банка применим метод расчета сумм весов отраслей, которые входят в группы: ХЬ Х2, Х3 (табл. 2) [11].

По представленным данным видно, что портфели по кредитам у крупных банков состоят на 50 % из отраслей со средней степенью риска, на 30 % с большим кредитным риском, и на 20 % с низким кредитным риском. Из этого следует, что: 20 % кредитных инвестиций приходятся на устойчивые отрасли, 80 % кредитов приходятся на заемщиков из условно стабильных и нестабильных отраслей. Данная модель кредитных портфелей сходна с пропорцией оптимальности Парето.

Отрасли, входящие в состав портфелей по кредитам крупных банков, с умеренной и высокой степенью кредитного риска характеризируются относительной равновесностью - 40 %, часть отраслей с маленьким риском охватывает не более 20 %. Портфели по кредитам средних банков характеризуются преобладающей частью отраслей в большой степенью кредитного риска - 50-70 %, значительным количеством отраслей со средней степенью кредитного риска - 30-50 % и маленькой долей отраслей с низкой степенью риска по кредитам - 1-10 % [12]. Таким образом, можно дать характеристику кредитным портфелям банков: крупнейшим банкам применительно определение риск-комфортность, крупным банкам - риск-нейтральность, а средним - риск-агрессивность.

Завершающий этап анализа - соотнесение показателей прибыльности и риска кредитных портфелей банков и их диверсификационных свойств. Итоги расчета среднегодовых показателей прибыльности и риска как основных критериев качества портфелей по кредитам исследуемого банка даны в таблице 3 [11].

Таблица 3. Категории экономических отраслей по уровню стабильности и риска по кредитованию

Анализируемые банки Прибыльность (% годовых) % РВПС Доля в портфеле по кредитам, %
Банк группы ВТБ 22 5 4
АО «Альфа-банк» 23 7 5
ОАО «МДМ Банк» 20 9 8

По данным таблицы 3 видно, что существует прямая пропорциональная зависимость степени риска и прибыльности кредитного портфеля. Крупные и средние банки высокую прибыльность компенсируют высоким уровнем риска. Негативным фактором данной зависимости выступает связь высокого кредитного риска с несвоевременным возвратом кредитов и повышенными расходами банка на резервирование. Несвоевременное погашение кредитов срывает равномерность получения прибыли, а затраты на создание резервов приобретают статус «временно неработающих» денежных средств, можно сделать вывод, что за связью «большой риск - большая прибыль» кроются весьма отрицательные последствия: появление добавочных расходов, недополучение прибыли, что в конечном итоге приводит к снижению финансового состояния банка.

Таблица 4. Данные степени качества кредитных портфелей банков (2015 г.)

Риск-факторы общеотраслевые Xi-стабильные с низкой степенью кредитного риска Х2 - средняя степень кредитного риска Х3 - высокая степень риска
Степень отраслевого самофинансирования < 50 %
· нефтегазовая отрасль;
· электроэнергетика
30-50 %
· металлургия;
· машиностроение;
· пищевая промышленность;
· химическая сфера;
· сельское хозяйство;
· транспорт;
· телекоммуникации
> 30 %
· строительство;
· сфера услуг;
· торговля
Доля обязательств предприятий в общем объеме перед банками > 30%
·  строительство;
· телекоммуникации;
· нефтегазовая отрасль;
· транспорт
30-50 %
· металлургия;
· машиностроение;
· пищевая промышленность;
· химическая отрасль;
· электроэнергетика;
· сфера услуг
< 50 %
· торговля;
· сельское хозяйство
Уровень просроченных платежей отрасли в совокупном размере предоставленных кредитов < 10 %
· химическая отрасль
· электроэнергетика;
· машиностроение;
· транспорт;
· телекоммуникации;
· нефтегазовая отрасль
10-30 %
· сфера услуг;
· пищевая промышленность;
· строительство;
· металлургия
30%
· сельское хозяйство;
· торговля
Оценка текущего состояния ликвидности отрасли 150%
· сельское хозяйство;
· сфера услуг;
· нефтегазовая отрасль;
· телекоммуникации
130-150 %
· машиностроение;
· химическая отрасль;
· металлургия;
· электроэнергетика;
· пищевая промышленность
< 130 %
· строительство;
· транспорт;
· торговля
Рентабельность отраслевых активов 110%
· сфера услуг;
· химическая отрасль;
· нефтегазовая отрасль
5-10 %
· металлургия;
· торговля;
· машиностроение;
· транспорт;
· телекоммуникации;
· пищевая промышленность
<5 % r>· электроэнергетика;
· сельское хозяйство;
· строительство
Вложения в основной капитал 10%
· нефтегазовая отрасль;
· транспорт;
· телекоммуникации
5-10 %
· пищевая промышленность;
· сфера услуг;
· торговля;
· электроэнергетика
<5 %
· химическая отрасль;
· металлургия;
· машиностроение;
· строительство;
· сельское хозяйство

В свою очередь у крупнейших банков наблюдается обратная ситуация: небольшая прибыльность равняется с минимальными показателями риска. Позитивным моментом данного сочетания является то, что у данных банков маленький уровень резервирования и наименьший удельный вес неработающих кредитов [13].

При сравнении диверсификационных характеристик портфелей по кредитам анализируемых банков с их показателями прибыльности и риска, можно выявить следующие специфики:

  • избыточный уровень отраслевой диверсификацию как понижает кредитный риск портфеля, так и может являться причиной трудностей в сфере управления и анализа, увеличивая операционные банковские риски;
  • выявляется прямо пропорциональное воздействие уровня отраслевой загруженности на показатели кредитного портфельного риска: чем меньше уровень кредитной концентрации, тем меньше степень резервирования и NPL. Крупнейшие и крупные банки преимущественно характеризуются маленькой и умеренной отраслевой кредитной загруженностью при минимальном уровне резервирования и NPL. Средние банки характеризуются высоким уровнем загруженности и увеличенным показателем риска по портфелю;
  • преимущество в структуре портфеля по кредитам умеренно стабильных и стабильных отраслей, уменьшает совокупный риск портфеля. У крупнейших и крупных банков с комфортным и нейтральным отраслевым риск портфелем портфеля по кредитам наблюдается наиболее позитивная связь риска и прибыльности, нежели чем у банков в риск-агрессивными портфелями [2].

Данный подход исключает вероятностный характер классификации рисков контрагентов, определяет важнейшие признаки аналитических отраслевых групп. Данный подход доказывает, что увеличение прибыльности банковских кредитных портфелей может происходить без значительного увеличения рискованных операций акцентируя внимание на предоставление кредитов контрагентам из отраслей среднего риска.

При соотнесении результатов данного исследования, видно, что диверсификация проявляет себя эффективным инструментом по управлению уменьшения кредитного портфельного риска из-за своих особенностей - возможность в одно время мгновенных осложнений состояния в нескольких отраслевых рыночных сегментах меньше, чем для каждого сегмента рынка по отдельности.

Грамотно выстроенная система регулирования кредитного портфеля банка в условиях шаткого экономического процесса, дает возможность решения большого количества задач стратегического и тактического плана в основе проводимой кредитной политики для установки необходимых значений прибыльности и риска.

Литература

1. Ларионова И. В. Риск-менеджмент коммерческого банка. М.: КноРус, 2014. С. 456.

2. Деньги. Кредит. Банки / под ред. Г. Н. Белогла- зовой. М.: Высшее образование, 2009.

3. Банковское дело. Словарь / под ред. Л. Е. Миронова. М.: ИНФРА-М, 2014.

4. Лаврушина О. И., Валенцева Н. Банковские риски-М.: Кнорус, 2016. С. 292.

5. Костюченко Н. С. Анализ кредитных рисков СПБ.: ИТД «Скифия», 2010. С. 440.

6. Шершнева Е. Г., Кондюкова Е. С. Парадоксы управления кредитным риском кредитного портфеля коммерческого банка // Банковская деятельность 2015. С. 27-37.

7. О требованиях к системе управления рисками и капиталом кредитной организации и банковской группы: указание Банка России от 15.04.2015 г. № 3624-У // Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».

8. Величко М. И. Методические основы оценки инвестиционной привлекательности отраслей экономики: автореф. дис.... канд. экон. наук, 2008.

9. О типичных банковских рисках: Письмо Банка России от 23.06.2004 г. № 70-Т // Доступ из справ,- правовой системы «КонсультантПлюс».

10. Обзор банковского сектора Российской Федерации (Интернет-версия) // Аналитические показатели. № 162. 2016. URL: http://www.cbr.ru/amlytics-/bank_system

11. О несостоятельности (банкротстве): федер. закон от 26.10.2002 г. № 127-ФЗ (ред. 29.12.2015 г.) // Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».

12. Славянский А. В. Управление кредитным портфелем как один из элементов системы управления кредитным риском // Аудит и финансовый анализ. 2008. № 6. С. 212-221.

13. Усоскин В. М. Современный коммерческий банк. Управление и операции. М.: АНТИДОР, 2010.

Журнал Арбитражный управляющий
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Скачать ФинЭкАнализ
Провести Финансовый анализ Онлайн
Онлайн сервис для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Попробовать ФинЭкАнализ