Кредитная политика коммерческого банка

 

Качество результата достаточно велико за счет того, что алгоритм выбирает наиболее значимые факторы для определения  естественного ответа. Плюс ко всему  полученный итог является статистически  обоснованным.

 

Основные преимущества системы:

 

Гибкая интеграция с любыми сторонними системами, то есть получение  информации для анализа и перенос  результатов не вызывает проблем.

 

Консолидация информации о заемщиках в специальном  хранилище данных, т.е. обеспечение  централизованного хранения данных, непротиворечивости и, кроме того, обеспечение  всей необходимой поддержки процесса анализа данных, оптимизированного  доступа, автоматического обновления данных, использование при работе терминов предметной обрасти, а не таблиц баз данных.

 

Широкий спектр инструментов анализа, то есть обеспечение возможности  эксперту выбрать наиболее подходящий метод на каждом шаге обработки. Это  позволит наиболее точно формализовать  его знания в данной предметной области.

 

Поддержка процесса тиражирования  знаний, то есть обеспечение возможности  сотрудникам, не разбирающимся в  методиках анализа и способах получения того либо иного результата получать ответ на основе моделей  подготовленных экспертом. Тaким oбрaзoм, сотрудник, оформляющий кредиты  обязан ввести данные по потребителю  и система автоматически выдаст решение о выдачи кредита либо об отказе.

 

Поддержка групповой обработки  информации, то есть обеспечение возможности  дать решение по списку потенциальных  заемщиков. Из хранилища автоматически  выбираются данные по лицам, заполнившим  анкету вчера (или за какой угодно буферный период), эти данные прогоняются  через построенную модель, а итог экспортируется в виде отчета (например, в виде excel файла), или экспортируется в систему автоматического формирования договоров кредитования либо писем с отказом в кредите. Это позволит сэкономить время и денежные средства.

 

Поддержка актуальности построенной  модели, то есть обеспечение возможности  эксперту оценить адекватность текущей  модели и, в случае каких или отклонений, перестроить ее, используя новые  данные.

 

Приведенный выше пример - это  приближенный вариант того, как можно  использовать методы интеллектуального  анализа данных, в частности, деревья  решений, для достижения поставленной задачи: coкрaщения риска при операциях  кредитования физических лиц. Хотя и  при таком первом приближении  наблюдаются положительные результаты. Дальнейшие усовершенствования могут  затрагивать такие моменты как: более точный подбор определяющих заемщика факторов; изменение самой постановки задачи, так, например, вместо двух значений целевого параметра, можно использовать более детальную информацию (Вернул/ Не вернул/ Не вовремя), либо использовать в качестве целевого значения вероятность  того, что денежные средства выплачены  вовремя. Эконометрический метод обладает прогностическими возможностями.

 

Таким образом, для эффективного формирования кредитного портфеля банкам требуется взять на вооружение прогрессивные  технологии добычи знаний и применить  их для оценки потенциальных заемщиков. Благодаря этому можно будет  не бояться предстоящей конкуренции  на этом рынке. Подготовка решения данного  вопроса в настоящее время  позволит обкатать саму процедуру и  в дальнейшем избежать ошибок и расходов в связи с массовым иcпoльзoвaнием таких подходов в дальнейшем.

 

3.3 Экономический методы  как способ повышения качества  кредитной политики

 

Применение на практике вышеуказанных  инструментов позволит Банку повысить качество кредитного портфеля и тем  самым повысить эффективность кредитной  политики. Вследствие отслеживания уровня кредитного риска с помощью эконометрических методов банк может прогнозировать свой кредитной портфель и минимизировать риски, что позволит повысить его  доходность.

 

Прогнозируемый эффект от предложенных мероприятий представлен  в таблицах 3.2 и 3.3

 

 Таблица 3.2 Прогнозируемые  показатели деятельности ОАО  Сбербанка России, тыс. руб. 

 

Показатели 

Среднегодовой остаток задолженности 

Полученные проценты по ссудам 

Средняя доходность % 

 

2010 год 

Прогнозируемый период 

2010 год 

Прогнозируемый период 

2010 год 

Прогнозируемый период 

 

Активы, приносящие прямой процентный доход 

2 101 047 

2521 256 

х 

х 

х 

х 

 

Кредитный портфель - всего 

1 798 847 

2 421 598 

247 987 

347181,8 

13,79% 

14,34% 

 

В том числе       

 

1 Кредиты юридическим  лицам 

732 779 

989 252 

99 496 

139294,4 

13,58% 

14,08% 

 

2 Кредиты, выданные физическим  лицам - персональным предпринимателям 

115 426 

155 825 

16 930 

23 702 

14,67% 

15,21% 

 

3 Кредиты предоставленные  физическим лицам 

938 196 

1 266 565 

131 561 

184 185,4 

14,02% 

14,54% 

 

Просроченная задолженность 

12446 

9 957 

х 

х 

х 

х 

 

Доля просроченной задолженности  в ссудной задолженности 

0,69% 

0,41% 

х 

х 

х 

х 

 

Уровень кредитного риска 

2,57% 

2,37% 

х 

х 

х 

х 

 

 

 

Из таблиц видно, что уровень  кредитного риска в прогнозируемом периоде снизится на 0,2%, уровень  просроченной задолженности на 0,28%, в абсолютном выражении на 2489 тыс. руб.

 

Таблица 3.3 Прогнозируемая структура  доходов, полученных ОАО Сбербанком Pоссийской Федеpации, тыс. руб.

 

Статьи доходов 

за 2008 год (тыс. руб)  

Прогнозируемый период тыс. руб.  

Доля в доходах 

Изменение, п. п.  

 

за 2007 год (%)  

Прогнозируемый период (%)   

 

Процентные доходы от операций кредитования, в том числе:  

247 987 

347181,8 

69,07% 

69,17% 

0,10% 

 

-юридических лиц 

116 426 

162996,4 

32,43% 

32,47% 

0,05% 

 

-физических лиц 

131 561 

184185,4 

36,64% 

36,70% 

0,05% 

 

Комиссии полученные 

74846 

104784,4 

20,85% 

20,88% 

0,03% 

 

Доходы от внутрикомплексных  операций 

21387 

29514,06 

5,96% 

5,88% 

-0,08% 

 

Прочие 

14819 

20450,2 

4,13% 

4,07% 

-0,05% 

 

Итого 

359 039 

501 930 

100,00% 

100,00% 

х 

 

 

 

Таким образом, на основании  прогнозируемых данных приведенных  выше можно сделать вывод о  том, что иcпoльзoвaние эконометрических методов в банковской практике разрешает  банку повысить эффективность своей  деятельности в части кредитования и управления рисками, а в результате рacширить прибыль банка. Также стоит  отметить, что внедрение в практику предлагаемой методики стресс-тестирования и программы интеллектуального  анализа Tree Analyzer из пакета Deductor ver.3 потребует  от банка инвестиций в количестве 2,4 млн. руб. Смета затрат представлена в таблице 3.4

 

Таблица 3.4 Смета затрат

 

Наименование  

Стоимость, тыс. руб.  

 

Программа Tree Analyzer  

1500 

 

Программа Bank-stress 

600 

 

Наладка программного обеспечения 

300 

 

 

 

Данные финансовые вложения окупятся банком в ближайшие три  года их использования.

 

Заключение

 

Сущность кредитной политики определяется как стратегия и  тактика банка по привлечению  ресурсов на возвратной основе и их инвестированию в части кредитования клиентов банка. Предметной стороной реализации кредитной политики являются функциональные формы и виды кредитной политики банка. В основу классификации видов кредитной политики положены разные критерии: срок, цена кредита, тип рынка и др. Независимо от вида кредитная политика банка имеет внутреннюю структуру. Основными элементами кредитной политики коммерческого банка являются:

 

1) стратегия банка по  разработке основных направлений  кредитно го процесса;

 

2) тактика банка по организации  кредитования;

 

3) контроль за реализацией  кредитной политики. Функцией кредитной  политики банка в общем плане  является оптимизация кредитного  процесса, имея в виду, что задачи  и приоритеты совершенствования  (совершенствования) кредитования, конкретные банком, и составляют  его кредитную политику.

 

Основополагающим моментом при разработке кредитной политики является верная постановка задачи и  выбор соответствующих инструментов для реализации. Основной целью коммерческого  банка является его совершенствование, понимаемое в самом широком смысле.

 

Принципы кредитной политики являются основой кредитного процесса, они подразделяются: общие (научная  обоснованность, оптимальность, эффективность  и, кроме того, единство, неразрывная  связь элементов кредитной политики); специфические принципы кредитной  политики, такие как доходность, прибыльность, безопасность и надежность. Роль кредитной политики банка заключается  в определении приоритетных направлений  совершенствования и развития банковской деятельности во время аккумуляции  и инвестирования кредитных ресурсов, совершенствовании кредитного процесса и повышении его эффективности.

 

При формировании кредитной  политики банк обязан учитывать ряд  объективных и субъективных факторов. Таких как макроэкономические, отраслевые и региональные и внутри банковские.

 

Кредитная политика коммерческого  банка несет в себе объективное  начало (она не обязана противоречить  единой денежно-кредитной политике Банка России страны) и одновременно с этим она определяется стратегией и тактикой коммерческого банка. Сущность кредитной политики Сбербанка  имеет дуалистическую природу кредитной  политики как выражение общегосударственной  и субъективной политики. Единство объективного и субъективного подходов во время формирования кредитной  политики коммерческого банка разрешает  наиболее полно учесть все факторы, влияющие на деятельность коммерческого  банка, обуславливающие его политику, и, в результате, выработать наиболее рациональную, оптимальную, эффективную  кредитную политику банка.

 

Раскрыта методология  формирования кредитной политики. Методология  формирования кредитной политики банка  предполагает формулирование основных принципов, используемых для решения  рассматриваемой проблемы. Такие  принципы должны применяться сбалансировано, то есть при разработке кредитной  политики требуется достигнуть рационального  сочетания преемственности имеющегося опыта и элементов новаторства, отражающего реалии российской экономики. Инструментарием формирования кредитной  политики являются механизмы управления активами и пассивами банка: механизм управление гэпом, ставкой процента, ликвидностью и кредитным риском.

 

Особенности кредитной политики ОАО Сбербанка Pоссийской Федеpации в условиях кризиса, заключается  в предоставлении кредитов заемщикам  на цели, предусмотренные их уставом  для выполнения текущей и инвестиционной деятельности. Предоставление банком кредитов основывается на учете нужных потребностей заемщиков в заемных  средствах, наличии достаточных  гарантий для своевременного их возврата. Банк предоставляет кредиты в  пределах собственного капитала и привлеченных средств, обеспечивая сбалансированность размещаемых и привлекаемых ресурсов по срокам и размерам.

 

Кредитные операции - наиболее рисковые операции банка. Вот почему кредитная политика ориентируется  на надежность заранее проверенных  заемщиков, с которыми банк в течение  длительного времени работает и  знает их финансовое состояние. Главной  целью Банка в 2009 году является обеспечение  высокого качества активов и надежности Банка в условиях спада экономики  и, кроме того, укрепление его рыночных позиций.

 

Кредитный портфель представляет собой состав и структуру выданных кредитов по отраслям, видам обеспечения  и срокам.

 

Пути развития кредитной  политики предполагается выполнять  с помощью инновационных методов  анализа данных.

 

Одним из знaчительных обстоятельств, с точки зрения устойчивости банка, является построение более адекватной оценки потерь в экстремальных условиях рынка (в рамках стресс-тестирования), которая создаст предпосылки  для эффективного контроля и управления рисками в период вероятных кризисных  ситуаций.

 

Применение методики стресс-тестирования позволит банку в сложившейся  ситуации более точно определить уровень кредитного риска, что позволит осуществлить цели и задачи кредитной  политики Банка - обеспечение эффективного управления кредитными ресурсами, направляя  их преимущественно в реальный сектор экономики, удовлетворение возрастающей потребности населения, формирование качественного и доходного кредитного портфеля.

 

Использование новых технологий интеллектуального анализа данных Data Mining разрешает оценить кредитный  риск физического лица. Пользуясь  приведенной методикой, была предложена гипотеза о том, какие факторы  влияют на кредитоспособность человека. По мнению экспертов, по этим факторам можно учесть суммарный риск. Тем  самым должно достигаться и отнесение  потенциального заемщика к способным  вернуть кредит либо не способным. Деревья  решений - один из методов автоматического  анализа данных.

 

Получаемая модель - это  способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где любoму объекту соответствует единственный узел, дающий решение. Таким образом, для эффективного формирования кредитного портфеля банкам требуется взять  на вооружение прогрессивные технологии и применить их для оценки потенциальных  заемщиков. Благодаря этому можно  будет выдержать предстоящую  конкуренцию на рынке.

 

Своевременная подготовка решения  данного вопроса позволит усвоить  процедуру принятия решения и  в дальнейшем избежать новых ошибок и расходов.

 

Таким образом, при разработки кредитной политики в условиях кризиса  ОАО Банк Сбербанка России, с моей точки зрения, обязан делать основной упор в своем инструментарии на использование  современных эконометрических методов  анализа банковской деятельности, таких  как методика стресс - тестирования банка и технология Data Mining.