Особенности кредитования физических лиц в коммерческом банке

Тем не менее, теория вероятностей и математическая статистика дают и здесь конкретные аналитические выражения для расчета риска кредитора. Так, считается, что если ни одного наблюдения над заемщиком нет, следовательно, нельзя отдать статистического предпочтения никакой гипотезе о его поведении в будущем. Поэтому используется равномерное распределение. Обозначая через t текущее время, через T срок кредита и учитывая, что t изменяется от 0 до Т, получим конкретные аналитические выражения для следующих параметров данного распределения:

• среднее выборочное значение времени невозврата кредита М=Т/2;
• выборочная дисперсия времени невозврата кредита S=Т/12;
• плотность вероятности времени невозврата кредита f(t)=1/T.

 

3. Заемщик хорошо известен кредитору, так как много раз брал у него кредиты. Однако не всегда и не полностью (например, в обесцененном виде) их возвращал. В этом случае статистической информации о заемщике в его кредитной истории недостаточно. Необходимые оценки проводятся известными классическими методами математической статистики. Лучше всего построить эмпирическую функцию распределения (ЭФР) времени невозврата кредита, которая является исчерпывающей характеристикой исследуемого случайного процесса, и легко вычисляются такие основные параметры, как выборочное среднее арифметическое времени невозврата кредита, выборочная дисперсия этого времени и др.

Началом метода оценки финансовых рисков по индикаторам является этап обнаружения, когда осуществляется необходимая активизация структур риск-менеджмента и ориентация их на работу с конкретным риском или рисками. И чем раньше начнется этот этап, тем шире будут возможности его методов, тем эффективнее будут действия менеджмента.

Индикаторы рисков представляют собой сигналы раннего оповещения о возможной потенциальной негативной ситуации. Данные индикаторы практически не требуют значительных организационных усилий и финансовых затрат по их обнаружению и идентификации и включению в оперативные циклы риск-менеджмента. Основная задача индикаторов - дать информацию об инициировании и активизации нестабильных агрессивных факторов окружающей среды и о возможно формирующихся и усиливающихся рисках. Область действия и спектр индикаторов могут быть очень широкими.

Использование индикаторов в качестве информационных инструментов риск-менеджмента предполагает их группировку, классификацию и ранжирование. Наиболее интересными для рассмотрения возможностей применения индикаторов при оценке рисков являются бизнес-структуры, население (физические лица) и банки. В качестве примера для проведения расчетов банковских рисков здесь используются индикаторы рисков из работы Ю.Ю. Русанова. Индикаторы банковских рисков играют в банковском риск-менеджменте особую роль. Банки могут использовать их как по отношению к своим клиентам, так и в качестве информационных инструментов внутреннего контроля и аудита. В качестве математического аппарата для решения задачи количественной оценки финансовых рисков по их индикаторам будем использовать теорему Байеса.

При оценке риска мы должны определить вероятность какого-то негативного события. Обозначим вероятность этого события через Q. Для события Q имеется n индикаторов, которые обозначим через Нi (i= 1,…n). Эти индикаторы служат гипотезами для события Q. Степень опасности каждого индикатора (гипотезы) оценивается как: "очень высокая", "высокая", "средняя", "низкая", "случайная".

Переходя к условным вероятностям и обозначениям Байеса, запишем очевидные соотношения:

• Р(Нi) - вероятность (опасность) i-го индикатора (гипотезы);
• Р(Q/Hi) - вероятность события Q при условии реализации i-го индикатора (гипотезы);
• Р(Нi*Q)=P(Hi)P(Q/Hi), - вероятность пересечения i-го индикатора (гипотезы) и события Q, где знак * - логическое "И";

- Р(Нi/Q)=P(Рi*Q)/P(Q) - вероятность i-го индикатора (гипотезы) при условии реализации события Q;

- Р(Q)=(SUM)P(Hi*Q) - вероятность события Q, где (SUM) - программное обозначение суммы для i=1 до n.

Таким образом, выяснены теоретические выражения для количественной оценки вероятности события Q, представляющего событие негативного характера или риск. Для кредитного риска такое событие, например, - отказ заемщика от выплат по кредиту.

Если математические методы дают исторические оценки финансовых рисков, то индикаторные дают нам текущие оценки этих рисков. Наиболее достоверные оценки ожидаемых финансовых рисков можно получить путем комбинирования исторических математических оценок с текущими индикаторами.

Задача данного метода заключается в объединении оценок вероятностей появления события Q по нескольким оценкам вероятности события. qi(i=1,2,…k) состоит в определении вероятности события Q как функции от нескольких его предыдущих оценок:

Q=(q1,q2,…qk) (4)

В зависимости от имеющейся информации о дисперсиях оценок возможны и различные методы их объединения. Рассмотрим линейный метод объединения для случая, когда оценки qi(i=1,2,…k) являются несмещенными с известными дисперсиями D1, D2,…Dk. В качестве оценочной функции применим линейную комбинацию:

Q=(SUM)aiqi, (5)

где (SUM) - сумма от i=1 до i=k. Если коэффициент аi в сумме составляет 1, то объединенная оценка Q будет несмещенная.

Значения коэффициентов аi, обеспечивающих минимум дисперсии D для оценки Q, можно найти по выражению:

ai=1/Di((SUM)1/Di) (6)

Окончательное выражение для объединения оценок имеет вид:

Q=(SUM)qi/Di((SUM)(1/Di)) (7)

Дисперсия комбинированной оценки находится по выражению:

D=1/((SUM)(1/Di)) (8)

В случае объединения двух оценок выражение для объединения оценки х с дисперсией Dx с оценкой у и дисперсией Dy имеет вид:

Q=xDy/(Dx+Dy)+yDx(Dx+Dy) (9)

Дисперсия этой оценки:

D=DxDy/(Dx+Dy) (10)

Текущее комбинированное оценивание финансового риска на основе превалирующей экспериментальной (математической) оценки риска позволяет достаточно быстро установить в количественном виде как степень опасности всех обнаруженных индикаторов риска, так и каждого индикатора в отдельности. Применение данного метода оценки рисков актуально по всем направлениям финансовой деятельности и особенно по линии потребительского кредитования.12

 

 

 

 

 

ГЛАВА 3. ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ КРЕДИТОВАНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ В ЗАО АКБ «ЭКСПРЕСС-ВОЛГА» БАНКЕ

3.1 Анализ деятельности ЗАО АКБ «Экспресс-Волга» банка в области кредитования физических лиц

Банк ЗАО АКБ «Экспресс-Волга» был основан в 1994 г. В настоящее время «Экспресс-Волга» является одним из участников российского рынка банковских услуг, входящим в финансовую группу «Лайф» и специализирующимся на обслуживании физических лиц, индивидуальных предпринимателей и предприятий малого бизнеса.

В таблице 4 представлена структура кредитного портфеля ЗАО АКБ «Экспресс-Волга»  банка с выделением портфеля кредитов, выданных физическим лицам.

Таблица 4

Объем выданных кредитов ЗАО АКБ «Экспресс-Волга» банком

в 2012-2013 гг.13

 

	на 01.01.12 млн.руб.	%	на 01.01.13 млн.руб	%	Динамика, темп роста млн.руб.
Выдано кредитов в рублях – всего	55 864	100	170 562	100	2,2
из них:
физическим лицам	45 976	82	135 767	79,6	2,9

 

В 2012 г.  Кредитный портфель банка увеличился более чем на 30% и на 1 января 2013 года превысил 7,4 млрд. рублей. При этом ведущая роль в развитии кредитования в банке остается за розничным сектором, т.е. за кредитами, выдаваемыми физическим лицам. Популярность кредитных продуктов по сравнению с 2012 годом увеличилась более чем в 3 раза.

Рассмотрим основные характеристики состояния банка в области кредитования населения, применяя подход сущностного разделения кредитов, выдаваемых населению, на две основные категории –автокредитование и потребительское кредитование.

Таблица 5

Структура кредитования физических лиц в ЗАО АКБ «Экспресс-Волга» банке в 2012-2013 гг.14

 

Вид кредита	на 01.01.2012			на 01.01.2013			Темп роста
	шт.	млн.руб.	%	шт.	млн.руб.	%	млн.руб.
Кредиты физическим лицам-всего	133526	45 976	100	316702	135 768	100	3
Потребительские Кредиты	114664	24 873	54	275316	70 056	51,6	2,8
Автокредитование	11931	6 804	14,8	27322	21 180	15,6	3
Ипотечное кредитование	6931	14 299	31,2	14064	44 532	32,8	3,1

 

Таким образом, основная доля кредитов, выдаваемых физическим лицам в ЗАО АКБ «Экспресс-Волга», приходится на потребительские кредиты. Однако наблюдается тенденция к росту спроса населения на  автокредиты и ипотечное кредитование  (Объем кредитования в 2013 году на 30 233 млн.руб.больше, по сравнению с результатами кредитования 2012 года).

В настоящее время «Экспресс-Волга» банк предлагает следующие программы автокредитования:

- «Стандарт» - программа  кредитования на приобретение  новых автомобилей иностранного  и отечественного производства, а также подержанных иномарок;

- «Лайт» - программа кредитования  на приобретение нового или подержанного автомобиля иностранного производства, а так же нового отечественного автомобиля без справок о доходах и занятости;

- «Экспресс» - программа  кредитования на приобретение нового или подержанного автомобиля иностранного производства или нового отечественного автомобиля непосредственно в автосалоне за 1 день, с возможностью получить кредит без оформления полиса каско;

В ближайших планах банка актуальной является задача модернизации имеющихся программ, а также разработка и внедрение новых продуктов, в частности:

-  финансирование покупки  автомобиля с рассрочкой платежа (программа Buy-Back);

- лизинговые программы  автокредитования для физических  лиц.

Потребительское кредитование остается основным направлением деятельности «Экспресс-Волга» банка. Программа потребительского кредитования банка включает выдачу кредитов с обеспечением и без обеспечения и пользуется популярностью у клиентов.

Кредиты выдаются в рублях. Максимальная сумма кредита – до 1 млн. руб. Каждый заемщик бесплатно получает карту Visa Electron, которая может использоваться для погашения кредита в отделениях и банкоматах «Экспресс-Волга» банка.

 

 

 

 

 

 

Таблица 6

Объем выданных кредитов в ЗАО АКБ «Экспресс-Волга» банке физическим лицам, по срокам в 2012-2013 гг.15

 

Сроки кредитования	на 01.01.2012			на 01.01.2013			Изменение
	шт.	млн.руб.	%	шт.	млн.руб.	%	прирост млн.руб.	изменение структуры
- до 1 года	39924	13747	29,9	115569	49555	36,5	35808	6,6
-от 1 года до 3 лет	37654	12965	28,2	63657	27289	20,1	14324	-8,1
-от 3 лет до 5 лет	16290	5609	12,2	38638	16564	12,2	10955	0,0