к. е. н., Мироненко М. Ю., Давлатова З. С. СЦЕНАРНИЙ АНАЛІЗ ЯК ІНСТРУМЕНТ БАНКІВСЬКОГО РИЗИК-МЕНЕДЖМЕНТУ

УДК: 336.77(477)(045)

 

СЦЕНАРНИЙ АНАЛІЗ ЯК ІНСТРУМЕНТ БАНКІВСЬКОГО РИЗИК-МЕНЕДЖМЕНТУ

к. е. н., доцент Мироненко М. Ю., студентка Давлатова З. С.

Вінницький торговельно-економічний інститут, Україна, Вінниця

 

У статті розглянуто необхідність впровадження сценарного аналізу в систему управління кредитним ризиком ПАТ «АКБ Банк» на основі моделювання факторів впливу на кредитний ризик, подальшу кількісну його оцінку та коригування інструментарію управління на основі висновків, зроблених за результатами моделювання. Запропоновано напрями оптимізації кредитного портфеля та інструментарій мінімізації портфельного кредитного ризику банку.

Ключові слова: банк, комерційний банк, сценарний аналіз, кредит, кредитування населення, споживчий кредит, кредитні ризики, мінімізація портфельного кредитного ризику банку.

 

Мыроненко М. Ю., Давлатова З. С. Сценарный анализ как инструмент банковского риск- менеджменту/ Винницкий торгово-экономический институт, Украина, Винница

В статье обоснована необходимость внедрения сценарного анализа в систему управления кредитным риском ПАО «АКБ Банк» на основе моделирования факторов влияния на кредитный риск, дальнейшую количественную его оценку и корректировку инструментария управления на основе выводов, сделанных по результатам моделирования. Предложены направления оптимизации кредитного портфеля и инструментарий минимизации портфельного кредитного риска банка.

Ключевые слова: банк, коммерческий банк, сценарный анализ, кредит, кредитование населения, потребительский кредит, кредитные риски, минимизация портфельного кредитного риска банка.

 

Myronenko M. Y., Davlatova Z. S. Scenario analysis as instrument of bank risk management / Vinnitsa Trade and Economics Institute, Ukraine, Vinnitsa

The article discusses the need to introduce scenario analysis in credit risk

management system PJSC "JSCB Bank" based modeling factors influencing the

credit risk of its further quantitative evaluation and adjustment of management

tools based on the conclusions drawn from the simulation results. Directions loan

portfolio optimization and minimization tools of portfolio credit risk.

Keywords: bank, commercial bank, scenario analysis, credit, crediting of population, consumer credit, credit risks, minimization of portfolio credit risk of bank.

 

Вступ. Сценарний аналіз в управлінні кредитним ризиком – це метод, сутність якого полягає у моделюванні факторів впливу на кредитний ризик, подальшій кількісній його оцінці та коригуванні інструментарію управління на основі висновків, зроблених за результатами моделювання.

Головною метою сценарного аналізу є визначення стійкості банку до наслідків настання портфельного кредитного ризику та підтримка інструментарію управління на рівні, що був би адекватний зовнішнім та внутірішнім умовам функціонування банку.

Таким чином, за допомогою сценарного аналізу банк вирішує два важливі завдання: по-перше, оцінює розмір збитків по кредитному портфелю при екстремально несприятливому розвитку подій, по-друге, оцінює якість власної методики управління портфельним кредитним ризиком.

У роботах економістів таких, як О. В. Дзюблюка, А. М. Мороза, В. В. Вітлінського, Л. О. Примостки, управління кредитним ризиком як специфічний вид діяльності складається з послідовності таких етапів: 1) виявлення ризику; 2) оцінка ризику; 3) вибір прийомів управління ризиком; 4) реалізація вибраних прийомів і методів; 5) оцінка результатів застосування прийомів і методів управління ризиками. Питання управління кредитними ризиками в комерційних банках залишається дискусійним, а тому потребує подальшого системного дослідження. Зростаюча невизначеність потребує впровадження інновацій у методах оцінки та управління кредитним ризиком банку. Один із таких інструментів, актуальним в останнє десятиліття, є сценарний аналіз.

Метою статті є розглянути необхідності впровадження сценарного аналізу в систему управління кредитним ризиком ПАТ «АКБ Банк» на основі моделювання факторів впливу на кредитний ризик

Постановка завдання. Банківські установи є важливою ланкою фінансової системи України, від їх ефективного функціонування залежить загальний розвиток економіки країни та добробут населення. Банки повинні управляти кредитним ризиком таким чином, щоб отримувати максимально можливий прибуток, одночасно намагаючись максимально знизити ризик, безпосередньо пов'язаний з механізмом надання і погашення банківських кредитів. Це говорить про те, що розробка надійної системи захисту від кредитного ризику є дуже актуальним питанням.

Виклад основного матеріалу дослідження. Алгоритм методики сценарного аналізу передбачає декілька етапів. Так, на першому етапі сценарного аналізу формується модель кредитного ризику, що передбачає виділення ключових факторів впливу, результуючих критеріїв та шкали їх оцінки.

Другий етап передбачає моделювання стійкості кредитного портфеля, що дозволяє визначити найгірші сценарії розвитку ситуації та розробити на цій основі ряд превентивних заходів. Кількість сценаріїв в ідеальному варіанті повинна бути максимально можливою, відображаючи повну картину стійкості банку.

На третьому етапі здійснюється аналіз альтернативного ряду поведінкових характеристик моделі кредитного ризику (аналіз сценаріїв).

Головним завданням синтезу отриманих результатів на перших трьох етапах сценарного аналізу є перевірка адекватності методологічної бази з управління портфельним кредитним ризиком, сформованої в банку. За її результатами формуються пропозиції з розробки нового і вдосконалення вже існуючого інструментарію управління портфельним кредитним ризиком. На

останньому етапі сценарного аналізу відбувається затвердження запропонованих нововведень або підтвердження адекватності наявного в банку інструментарію управління кредитним ризиком.

Використання сценарного аналізу при управлінні портфельним кредитним ризиком обґрунтовано нами на прикладі ПАТ «АКБ Банк» на основі даних квартальної фінансової звітності банку. Так, кредитний портфель ПАТ «АКБ Банк» станом на 1 січня 2013 року складає 966158 тис. грн. Відповідно до Положення про порядок формування та використання резерву для відшкодування можливих втрат за кредитними операціями банків, затвердженого постановою Правління НБУ від 06.07.2000 №279 всі кредити відносять до однієї з п’яти категорій. Кожній категорії відповідає певна частка в загальному обсягу кредитного портфеля та визначений обсяг обов’язкових резервів. Так, до групи І входять кредити відносно яких є всі підстави вважати, що вони повністю і своєчасно будуть погашені, тому для цієї групи ймовірність повернення кредитних ресурсів визначена на рівні 0,95. Для інших груп ймовірність повернення кредитної заборгованості визначена на рівні 0,9; 0,7; 0,5 та 0,2 відповідно.

Станом на 1 січня 2014 року в структурі кредитного портфеля ПАТ «АКБ Банк» переважали кредити І-го та ІІ-го класу (37% та 47% відповідно), також вагому частку (9%) займають кредити класифіковані як «безнадійні», що значно погіршує якість кредитного портфеля. Таким чином, кредитний портфель банку з урахуванням ризику на звітну дату становить 83,9% від його фактичного обсягу. На основі даних ПАТ «АКБ Банк» побудуємо модель кредитного портфеля, де результатом буде процентний дохід від кредитних операцій, а факторами моделі виступатимуть якість кредитного портфеля, тобто його структура за класами, та ймовірність повернення кредитної заборгованості за відповідним класом. Очевидно, що в якості критеріїв можна було б виділити розмір середньої ставки кредитування, витрати на резервування тощо. Однак в цьому випадку ставиться завдання проаналізувати шляхом сценарного моделювання ризики кредитного портфеля, результатом настання яких може бути зниження його дохідності.

Побудуємо запропоновану модель кредитного портфеля в табличному вигляді, використовуючи дані фінансової звітності комерційного банку ПАТ «АКБ Банк». Так, дохідність кредитного портфеля з урахуванням ризику складає 14,93%, а з урахування ризику та витрат на резервування – 13,01%. Точка беззбитковості кредитної діяльності ПАТ «АКБ Банк» визначена як різниця між середньозваженою ставкою кредитування банку та процентним спредом і станом на 1 січня 2014 року складає 12,3%. Тобто поточний стан кредитного портфеля дозволяє отримувати прибуток з врахуванням ризику та витрат на резервування.

Для того, щоб оцінити стійкість кредитного портфеля до різких змін факторів, що визначають його якість та можливість генерувати прибуток проведемо моделювання стійкості кредитного портфеля ПАТ «АКБ Банк».

Аналіз стійкості кредитного портфеля за першим сценарієм передбачає оцінку впливу зміни його структури. У цьому разі передбачається зниження питомої ваги кредитної заборгованості І-го та ІІ-го класу на 5%, збільшення настільки ж частки кредитної заборгованості ІV та V класу, питома вага кредитів ІІІ класу залишилися без змін. При таких значних змінах якості кредитної заборгованості дохідність кредитного портфеля з урахуванням ризику та витрат на резервування зменшиться на 2,17 п.п. до 10,84%.

За другим сценарієм передбачається збільшення ризиковості кредитного портфеля і відповідно зниження за всіма класами ймовірності повернення кредитної заборгованості на 0,1, що зумовить зменшення дохідності кредитного портфеля з урахуванням ризику та витрат на резервування на 1,78 п.п. до 11,23%. В третьому сценарії передбачається одночасна зміна обох виділених факторів. Зниження якості кредитного портфеля відбувається як і в першому сценарії, але не на 5% а на 3%, зниження ймовірності повернення кредитних вкладень – на 0,5. При таких змінах дохідність кредитного портфеля з урахуванням ризику та витрат на резервування зменшиться на 1,83 п.п. до 11,84%. За результатами проведеного моделювання стійкості кредитного портфеля є очевидним, що при різких змінах будь-якого із виділених факторів або значній їх одночасні зміні в негативну сторону, відбудеться зменшення дохідності кредитного портфеля нижче точки беззбитковості. Тому першочерговим завданням при управлінні кредитним ризиком є дослідження взаємозв’язку між показниками, що визначають динаміку визначених факторів.

Відповідно до методології сценарного аналізу на прикладі кредитного портфеля ПАТ «АКБ Банк» розглянемо три можливих варіанти розвитку ситуації – оптимістичний, реалістичний та песимістичний. Кожен із них передбачає певний діапазон одночасних змін визначених факторів. Так, для песимістичного варіанту розвитку подій розглянемо наступні діапазони ωn ϵ [-2,0%; 1,0%], рn ϵ [-2,5%; -1,0%], для реалістичного варіанту: ωn ϵ [-1,5%; -0,5%], рn ϵ [-2,2%; 0,5%], для оптимістичного варіанту: ωn ϵ [-0,5%; 1,0%], рn ϵ [-0,5%; 1,0%].

При кожному із сценаріїв зміна якості кредитного портфеля відбувається за однаковою схемою: питома вага кредитів І-го та ІІ-го класів зменшується на n%, питома вага кредитів ІV-го та V-го класів збільшується на n%, питома вага кредитів ІІІ-го класів залишається без змін. Ймовірність повернення кредитної заборгованості змінюється на однакову величину за всіма класами.

У таблиці 1 наведені кінцеві результати розрахунків по шести сценаріях, складених відповідно до зазначених діапазонів.

Таблиця 1

Моделювання стійкості кредитного портфеля ПАТ «АКБ Банк»

 

Показник

Песимістичний діапазон

Робочий діапазон

Оптимістичний діапазон

Зміна wп

-2,00%

-1,00%

-1,50%

0,50%

-0,50%

1,00%

Зміна pп

-2,50%

-1,00%

-2,20%

0,50%

-0,50%

1,00%

Vpr

280848

290299

283968

326114

294132

305634

Rn

8542

7807

8175

10148

7440

6339

YrR

11,6

12,3

11,9

13,4

12,6

13,5

 

0,2125

0,186

0,2038

0,2206

0,1753

0,143

 

Таким чином, проведене моделювання стійкості показало нестійкість кредитного портфеля до різких негативних змін факторів що впливають на його дохідність. Так, результати при песимістичному та реалістичному варіантах подій свідчать, що дохідність кредитного портфеля з урахуванням ризику та витрат на резерви може бути нижче за точку беззбитковості. Це вимагає серйозної трансформації внутрішньої системи лімітів, квот і обмежень та системи взаємодії структурних підрозділів і окремих працівників банку в процесі управління ризиками кредитного портфеля.

По-перше, необхідно знизити рівень ризику кредитного портфеля банку. Для цього рекомендується посилити порядок віднесення кредитної заборгованості до того чи іншого класу, запровадити ліміти на кількість прострочень по кожному класу, порушення яких передбачало комплекс заходів щодо перегляду методик банку для визначення кредитоспроможності позичальника і рівня супутніх ризиків. Пропонуємо наступні ліміти: клас «І» – 99%, клас «ІІ» – 95%, клас «ІІІ» – 75%, клас «ІV» – 75%, клас «V» – 25%.

По-друге, необхідно строго регламентувати рівень якості кредитного портфеля. Крім чітко регламентованих квот на питому вагу кредитів визначеного класу, необхідно ввести стоп-фактори, які б передбачали антикризові заходи у випадку порушення встановлених квот. Пропонуємо наступні квоти: клас «І» – 70%, клас «ІІ» – 21%, клас «ІІІ» – 5%, клас «ІV» – 3%, клас «V» – 1%.

По-третє, як додатковий захід варто запровадити ліміти на процентний спред: різниця між задовільним рівнем дохідності та витратами на залучення ресурсів має бути не менше 3%.

Висновки. Отже, впровадження методики сценарного аналізу в систему управління кредитним ризиком ПАТ «АКБ Банк» дозволить з високою часткою ймовірності завчасно виявити можливі негативні зміни в кредитному портфелі банку в майбутньому періоді. Отримані дані можуть використовуватися для оптимізації кредитного портфеля та обґрунтування інструментарію мінімізації портфельного кредитного ризику банку.

 

Література:

1. Про порядок формування і використання резерву дня відшкодування можливих втрат за кредитними операціями банків [Електронний ресурс] / положення, затверджене постановою Правління НБУ від 06.07.2000 № 279. -Режим доступу : http://zakon.rada.gov.ua/cgi-bin/laws/main.cgi?nreg=z0474-00 – Назва з екрану.

2. Чижова А. С. Модель управления риском концентрации кредитного портфеля [Текст] / Чижова А. С. // фінансовый менеджмент (рус.). – 2005. – №4. – C. 70-83.

3. Тютюнникова М. Использование сценарного анализа в системе управления кредитным риском [Текст] / Тютюнникова М. // Экономика и статистика. – 2010. – №3. – С. 9-18.

References:

1. When procedure for the formation and use of the reserve day possible losses on credit operations of banks [electronic resource] / regulations, approved by the NBU Board of 06.07.2000 № 279. -Mode access: http://zakon.rada.gov.ua/ cgi-bin / laws / main.cgi? nreg = z0474-00 - Title screen.

2. Chyzhova A.S. Model Control Risks concentrations of credit portfolio [Text] / A.S. Chizhov // Financial Management (rus.). - 2005. - №4. - C.70-83.

3. Tyutyunnykova M. Using scenario analysis of system management credit slash [Text] / M. Tyutyunnykova // Economy and statistics. - 2010. - №3. - P. 9-18.

Site search

Конференции

Please publish modules in offcanvas position.