EFFECTIVE CREDIT RISK MANAGEMENT AS A TOOL FOR STRENGTHENING THE FINANCIAL SECURITY OF A BANK

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The article examines theoretical aspects of credit risk management in a commercial bank and considers methods for assessing them. The main factors that affect the level of bank credit risk are identified. As a result of the analysis of the riskiness of credit activities of Russian banks, the main trends in the development of the banking sector of the Russian Federation are identified, and measures aimed at improving the efficiency of credit risk management in commercial banks are proposed.

Толық мәтін

В условиях финансовой нестабильности, усиления внешних вызовов и угроз, растущей межбанковской конкуренции повышение эффективности управления финансовыми рисками становится одной из приоритетных задач для банковских учреждений. Система управления рисками является ключевым элементом финансового менеджмента кредитных организаций, стабильное функционирование которых во многом зависит от эффективности данной системы.

В процессе осуществления банковских операций кредитные организации сталкиваются с многочисленными рисками, связанными с вероятностью финансовых убытков или ухудшения финансового положения банка вследствие наступления неблагоприятного события. Данные риски включают кредитный, рыночный, риск ликвидности, операционный, правовой, репутационный, страновой и другие виды [1, 2].

Кредитный риск является наиболее существенным видом финансового риска в деятельности коммерческих банков и составляет значительную долю в общей структуре рисков российских банков. Большинство авторов, исследующих теоретические и практические аспекты риск-менеджмента в коммерческих банках, трактуют кредитный риск как вероятность возникновения у кредитной организации убытков вследствие неисполнения, неполного или несвоевременного исполнения должником финансовых обязательств перед кредитной организацией в соответствии с условиями договоров [3-6].

Авторы также предлагают различные подходы к классификации банковского кредитного риска, каждый из которых имеет свои особенности и учитывает различные принципы и критерии. В качестве классификационных признаков используются такие критерии, как источник возникновения, степень охвата, уровень вероятности наступления невозврата задолженности, размер финансовых потерь и другие (рис. 1).

Существование в научной литературе многочисленных подходов к определению и классификации кредитного риска отражает многогранный характер данного понятия.

На величину кредитного риска влияет множество внутренних и внешних факторов, которые следует учитывать при его оценке и прогнозировании. Внешние факторы относятся к состоянию экономической среды и рыночной конъюнктуре, в то время как внутренние факторы зависят от деятельности кредитной организации и включают в себя уровень кредитного потенциала банка, качество кредитного портфеля, ценовую политику банка, методы управления кредитным риском, квалификацию персонала.

 

Рис. 1. Классификация кредитных рисков банка [4, 7]

 

Управление кредитным риском представляет собой комплекс методов и мероприятий, направленных на минимизацию потенциальных финансовых потерь и негативных последствий от наступления неблагоприятных событий. Организация управления банковским кредитным риском включает процесс определения цели управления и идентификации риска, анализ и оценка риска, выбор приемов и методов его снижения, мониторинг и контроль риска [6].

При этом следует отметить, что эффективное управление банковским кредитным риском состоит в формировании механизма, обеспечивающего оптимальное соотношение между уровнем принимаемых рисков и прибыльностью банковской деятельности. Ввиду влияния множества внешних и внутренних факторов, управление кредитным риском требует комплексного методического и аналитического обеспечения, применения различных инструментов, оптимальное сочетание которых позволит повысить эффективность кредитной деятельности банка и минимизировать банковские риски.

Рассматривая методы управления банковским кредитным риском, можно выделить четыре группы (рисунок 2):

- методы передачи риска третьему лицу;

- методы избегания риска;

- методы снижения вероятности возникновения риска;

- методы сохранения риска.

 

Рис. 2. Методы управления кредитным риском банка [2, 8]

 

Метод избегания риска предполагает отказ от совершения банковской операции или направления деятельности с высоким уровнем риска. Данный метод, как правило, используется на предварительной стадии принятия управленческого решения. Метод снижения вероятности возникновения риска используется при высокой вероятности реализации риска и небольшом размере финансовых потерь.

При передаче кредитного риска третьим лицам наибольшее распространение в банковской практике получили следующие направления: заключение договора страхования кредитного риска, хеджирование и способы обеспечения возвратности кредита. Сохраняя кредитный риск, кредитные организации используют резервирование, лимитирование и диверсификацию кредитного портфеля банка с целью снижения концентрации риска.

Процесс предоставления кредита и эффективность его возврата зависят от рациональной оценки кредитных рисков. Для определения уровня кредитного риска в банковской практике используются количественные, качественные и комбинированные методики оценки, сочетающие в себе количественные и качественные методы для комплексной оценки рисков.

Количественные методы основаны на анализе финансовых коэффициентов и использовании статистических моделей прогнозирования вероятности банкротства заёмщиков, в то время как качественные методы включают экспертные оценки, анализ кредитной истории заемщика, деловой репутации, положения на рынке и других нефинансовых факторов.

Следует отметить, что для определения и оценки уровня банковского кредитного риска в настоящее время наибольшее распространение получил коэффициентный метод, основанный на формировании системы финансовых показателей, характеризующих уровень рискованности кредитной деятельности кредитной организации (табл. 1).

 

Таблица 1. Показатели оценка рискованности кредитной деятельности коммерческого банка

Показатели

Экономическое содержание

Рекомендуемое значение

Общий коэффициент достаточности РВПС

показывает соотношение фактически созданных резервов на возможные потери по ссудам к совокупным кредитным вложениям банка

не менее 0,2

Коэффициент риска кредитного портфеля

характеризует качество кредитного портфеля с позиции кредитного риска

не менее 0,6-0,7

Коэффициент покрытия убытков по ссудам, %

показывает соотношение фактически созданных резервов на возможные потери по ссудам к просроченной ссудной задолженности

>1

Коэффициент проблемности кредитов

отражает долю просроченных кредитов в общей сумме выданных кредитов

чем меньше значение коэффициента, тем выше качество кредитного портфеля банка

Коэффициент обеспеченности кредитного портфеля

отражает уровень покрытия обеспечением кредитных вложений банка в случае их невозврата

>1

 

Данные показатели позволяют оценить качество кредитного портфеля с позиции риска, его динамику и провести диагностику проблемных кредитов. Результаты коэффициентного анализа уровня кредитного риска российских банков представлены в таблице 2.

 

Таблица 2. Оценка рискованности кредитной деятельности организаций банковского сектора РФ [9, 10]

Показатели

01.01.2022

01.01.2023

01.01.2024

01.01.2025

Изменение

1

2

3

4

5

(5-2)

Общий коэффициент достаточности РВПС

0,09

0,07

0,07

0,06

-0,03

Коэффициент риска кредитного портфеля

0,91

0,93

0,93

0,94

0,03

Коэффициент покрытия убытков по ссудам, %

1,76

1,93

2,16

2,16

0,40

Удельный вес просроченной задолженности в общей сумме кредитного портфеля, %

5,07

4,70

3,70

2,83

-2,24

Доля проблемных и безнадежных ссуд в общем объеме задолженности по ссудам, %

7,11

6,41

5,18

4,36

-2,75

 

Проведенный анализ рискованности кредитной деятельности кредитных организаций РФ за 2022-2024 гг. позволил выявить следующие тенденции:

1) коэффициент риска кредитного портфеля увеличился на 0,03 за счет снижения темпов роста созданных резервов на возможные потери по ссудам, что свидетельствует об улучшении качества кредитного портфеля с позиции кредитного риска. Также следует отметить снижение общего коэффициента достаточности РВПС на аналогичное значение, что было также обусловлено снижением темпов роста РВПС;

2) за анализируемый период коэффициент покрытия убытков по ссудам показал положительную динамику. На данное изменение наибольшее влияние оказало снижение просроченной ссудной задолженности;

3) показатели, характеризующие уровень проблемности кредитного портфеля, демонстрируют отрицательную динамику, о чем свидетельствует снижение удельного веса просроченной задолженности в общей сумме кредитного портфеля, а также доли проблемных и безнадежных ссуд в общем объеме задолженности по выданным ссудам на 2,24% и 2,75% соответственно.

Проведенный анализ позволил сделать вывод об улучшении показателей оценки уровня кредитного риска кредитных организаций за 2022-2024 гг. На фоне общего снижения проблемных кредитов, наблюдается заметный рост объема кредитных вложений банков, что указывает на отсутствие признаков ухудшения платежной дисциплины со стороны заемщиков.

Учитывая выявленные тенденций и современные условия функционирования кредитных институтов, формирование эффективной системы управления кредитными рисками приобретает все большую значимость для обеспечения финансовой безопасности коммерческих банков, уровень которой зависти от способности руководства и специалистов кредитной организации своевременно выявлять и заранее предотвращать возможные риски и угрозы, а также устранять их негативные последствия.

С целью дальнейшего улучшения качества кредитного портфеля и, как следствие, снижения уровня банковского кредитного риска необходимо осуществлять меры, ориентированные на:

- разработку действующей кредитной политики банка и ее пересмотр в целях адаптации к изменяющимся условиям внешней среды;

- совершенствование методики оценки качества обеспечения и кредитоспособности заемщиков путем автоматизации процесса оценки, расширения информационной базы анализа и включения в методику показателей, учитывающих внешние риски;

- формирование сбалансированного кредитного портфеля посредством диверсификации кредитного портфеля в целях снижения концентрации риска, связанного с одним заемщиком или сектором;

- организацию обучения персонала, направленного на повышение уровня знаний сотрудников в области управления рисками;

- развитие информационных сервисов для верификации паспортных и иных сведений потенциальных заемщиков.

Реализация данных мероприятий позволит не только снизить кредитные риски коммерческого банка, но и укрепить финансовую безопасность и надежность кредитной организации за счет улучшения качества кредитного портфеля, оптимизации расходов и эффективного риск-менеджмента.

В заключение следует отметить, что система управления кредитным риском является ключевым элементом обеспечения финансовой безопасности и эффективного функционирования коммерческого банка в условиях усиления санкционного давления, разнообразных финансовых и торговых ограничений. Успешное управление банковскими рисками не только способствует финансовой устойчивости банка, но и обеспечивает его долгосрочное развитие и конкурентоспособность на финансовом рынке. Эффективное сочетание качественных и количественных методов оценки, а также учет современных тенденций позволит повысить эффективность кредитных вложений банка и снизить кредитные риски.

×

Авторлар туралы

N. Smolyakova

Kuban State University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: natalia.smolyakova@mail.ru

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor

Ресей, Russia, Krasnodar

Әдебиет тізімі

  1. Блаженкова Е.А. Финансовый менеджмент и управление рисками в современной экономике // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2024. – № 5. – Т. 8. – С. 192-197.
  2. Яворский С.С. Экономические риски в банковских организациях: модели и стратегии управления // Журнал монетарной экономики и менеджмента. – 2024. – № 9. – С. 116-122.
  3. Гумеров М.Ф., Ризванова И.А. Кредитные риски российских коммерческих банков: новые подходы к управлению // Финансы: теория и практика. – 2023. – № 27 (2). – С. 64-75.
  4. Солдатенкова И. Кредитный риск – виды кредитных рисков, методы управления кредитным риском. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.banki.ru/wikibank/kreditnyiy_risk/#ref-section--lu6an7.
  5. Шакуров А.А., Сланов В.П. Современные подходы к оценке кредитного риска в банковской деятельности // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2024. – № 12. – Т. 15. – С. 175-180.
  6. Яковлев Д.А., Федоров Н.В., Маменгаев Ю.Н. Модернизация системы управления рисками финансово-кредитных институтов в условиях неопределенности // Вестник евразийской науки. – 2023. – Т. 15. – № s4. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://esj.today/PDF/13FAVN423.pdf.
  7. Трандина Ю.В. Классификация кредитных рисков коммерческого банка // Актуальные вопросы экономических наук. – 2012. – № 27. – С. 145-149.
  8. Колиниченко М.Ю., Шадиян М.Г. Методы управления кредитным риском для минимизации случаев мошенничества // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. – 2024. – № 1. – С. 108-113.
  9. Обзор Ассоциации банков России «Банки и экономика в цифрах и графиках» за I квартал 2025 года. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://asros.ru/upload/iblock/c14/y49xjfmsftepwpfohahhh4nuu07c97nx/Banki-i-ekonomika_I-kv.-2025_na-sayt-final.pdf.
  10. Статистические показатели банковского сектора Российской Федерации. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://cbr.ru/statistics/bank_sector/review/#a_115862file.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».