ЗАДАЧИ. Первым шагом для определения обобщающего показателя является рас. структура кредитного портфеля ооо кб Агропромкредит, млн руб
 Скачать 88.86 Kb.
|
|
Первым шагом для определения обобщающего показателя является расчет волатильности кредитного портфельного риска, для расчета которого необходимо классифицировать кредитный портфель на группы клиентов ООО КБ «Агропромкредит» и отразить степень риска операций с ними. Данную классификацию представим в таблице 10. При этом средний уровень кредитного риска по группе клиентов банк определяет самостоятельно с учетом финансового состояния заемщиков, качества обслуживания долга, видом обеспечения и других критериев оценки, предусмотренных действующим законодательством и внутри банковским положением «О кредитовании». Он рассчитывается, как средний процент резервирования по кредитным операциям. В 2006 году по сравнению с 2005 годом наблюдается значительное увеличение объемов предоставленных кредитов финансовым (на 22%) и нефинансовым учреждениям (на 34%) и среднего уровня риска по операциям с ними (с финансовыми - на 19%. с нефинансовыми - на 30%). Уменьшение объемов кредитования физических лиц (на 32%) и нерезидентов (на 60%) сопровождалось снижением среднего уровня кредитного риска (в первом случае на 40 %. а во втором - на 59%). Таблица 10- Структура кредитного портфеля ООО КБ «Агропромкредит», млн.руб.
Такие различия в динамике соотношения структуры и среднего уровня риска по группам контрагентов во многом предопределяется кредитной политикой банка по отношению к той или иной категории клиентов. Теперь определим возможную (ожидаемую) сумму убытков по кредитному портфелю, средневзвешенный кредитный портфельный риск, дисперсию (вариацию) и среднеквадратическое отклонение кредитных рисков относительно соглашений по каждой группе клиентов, которые формируют кредитный портфель банка, а также рассчитаем положительную и отрицательную вариацию, коэффициент асимметрии кредитных рисков, используя формулы (2.1.1) - (2.1.11). Расчеты произведем с помощью приложения Microsoft office Exel и результаты представим в таблице 11.  (2.1.1)где Si – сумма предоставленных кредитов і-ой группе контрагентов, і = 1, n; pi(c) – кредитный риск относительно і-ой группы контрагентов. Данный показатель является обобщенной количественной характеристикой, которая не позволяет принимать решение по поводу применения основных методов регулирования риска кредитного портфеля (диверсификации или концентрации). Однако для принятия решения необходимо определить меру изменчивость риска кредитного портфеля. Для этого на практике применяют две близко связанные категории: дисперсию и среднеквадратическое отклонение. Для их расчета необходимо определить средневзвешенный риск кредитного портфеля банка по следующей формуле [19, с.240]:  (2.1.2)Приведенный показатель является базисной величиной для расчета вариации кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, которые составляют кредитный портфель банка. Следовательно, дисперсию (вариацию) кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, которые составляют кредитный портфель банка можно определить следующим образом1:  , (2.1.3)где  Приведенный показатель отражает вариацию признака по всей исследуемой совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. На практике результаты анализа более наглядны, если показатель разброса случайной величины выражен в тех же единицах измерения, что и сама случайная величина. Для этих целей используют среднеквадратичное отклонение кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, которые составляют кредитный портфель банка2:  (2.1.4)Расчет этого показателя позволяет определить тесноту связи результативного и группировочного факторного признака. Оно имеет следующие пределы: 0 < σ(р) < 1. Если σ(р) = 0, то группировочный признак не влияет на результативный, а если σ(р) = 1 – результативный признак изменяется только в зависимости от группировочного. Дисперсия (вариация) и среднеквадратичное отклонение характеризуют меру распыленности кредитного риска относительно соглашений кредитного портфеля и средневзвешенного кредитного портфельного риска. Эти показатели отображают диверсификацию кредитного портфеля относительно риска. Чем больше значения дисперсии (вариации) и среднеквадратичного отклонения, тем более диверсифицированным с точки зрения риска является кредитный портфель банка. Но дисперсия и среднеквадратичное отклонение показывают меру рассредоточения кредитного риска относительно соглашений кредитного портфеля как в лучшую сторону (их значения меньше средневзвешенного кредитного портфельного риска), так и в худшую сторону (их значения больше, чем средневзвешенный кредитный портфельный риск). Поэтому указанные показатели не дают возможности однозначно оценить степень рискованности кредитного портфеля. С этой целью целесообразнее применить такой показатель риска как семевариация. В зависимости от результата отклонения кредитного риска, относительно соглашений кредитного портфеля от средневзвешенного кредитного риска семевариация риска по кредитным соглашениям может быть положительной или отрицательной. Положительная семевариация кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, которые составляют кредитный портфель банка можно определить так:  (2.1.5)где n - объем кредитного портфеля (количество соглашений); ti - положительное отклонение кредитного риска относительно соглашений, составляющих кредитный портфель банка по і-ой группе контрагентов от средневзвешенного кредитного риска, то есть:  (2.1.6)Отрицательная семивариация кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, которые составляют кредитный портфель банка определяется следующим образом:  (2.1.7)где n - объем кредитного портфеля (количество соглашений по всем группам клиентов банка); li - отрицательные отклонение кредитного риска относительно соглашений, составляющих кредитный портфель банка по і-ой группе контрагентов от средневзвешенного кредитного риска, следовательно:  (2.1.8)Также следует определить положительное и отрицательное среднее семеквадратическое отклонение кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, составляющих кредитный портфель банка. Для этого воспользуемся формулами :  (2.1.9) (2.1.10)где psv – положительное средне семеквадратическое отклонение кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, составляющих кредитный портфель банка; nsv - отрицательное средне семеквадратическое отклонение кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, составляющих кредитный портфель банка. Чем больше положительная семевариация (положительное среднее семеквадратическое отклонение) кредитного риска относительно соглашений кредитного портфеля и чем меньше их отрицательная семевариация (отрицательное среднее семеквадратическое отклонение), тем ниже степень риска кредитного портфеля банка. Использование в процессе анализа только двух параметров (средней и стандартного отклонения) может приводить к неверным выводам. Стандартное отклонение неадекватно характеризует риск при смещенных распределениях, т.к. игнорируется, что большая часть изменчивости приходится на “хорошую” (правую) или “плохую” (левую) сторону ожидаемой доходности. Поэтому при анализе асимметричных распределений используют дополнительный параметр – коэффициент асимметрии кредитного риска относительно соглашений по і-ой группе контрагентов, составляющих кредитный портфель банка. Он представляет собой нормированную величину третьего центрального момента и определяется по формуле  (2.1.11)Чем меньше коэффициент асимметрии, тем меньше степень риска кредитного портфеля, поскольку неблагоприятные отклонения кредитного риска относительно соглашений кредитного портфеля от средневзвешенного кредитного портфельного риска с относительно большим весом расположенные справа наиболее близки к средневзвешенному кредитному портфельному риску (меньше отклоняется от него в неблагоприятную сторону), а соответствующие (благоприятные) значения кредитного риска относительно соглашений кредитного портфеля значительно отдалены от средневзвешенного портфельного риска. Значение риска кредитного портфеля банка можно определить при помощи относительных величин, которые выражают степень неопределенности во время реализации управленческих решений, отображают структуру кредитного портфеля, выступая качественными характеристиками кредитного риска банка. В соответствии с нашими расчетами за исследуемый период банк понес потери 771 млн.руб.. в то время как реальные потери составили 669 млн.руб (кредиты списанные за счет резервов банка 657 млн.руб. и 12 млн.руб. недополученной выгоды в результате осуществления кредитных операций). Это в свою очередь негативно сказывается не только на качестве кредитного портфеля, но и на собственном капитале ООО КБ «Агропромкредит». Таблица 11- Расчет производных данных для определения волатильности кредитного портфеля ООО КБ «Агропромкредит»
При сравнении значений кредитного риска относительно соглашений по определенной группе контрагентов, которые составляют кредитный портфель банка со средневзвешенным портфельным риском, появляется возможность определить интервалы диверсификации по уровню риска кредитного портфеля: в 2005 году (0,259 - 0,122; 0,259 + 0.122). в 2006 году (0,294 - 0.151: 0.294 + 0,151). То есть в целом для кредитного портфеля ООО КБ «Агропромкредит» характерен достаточный уровень диверсификации кредитного риска, однако наличии тенденции увеличения среднеквадратического отклонения кредитного риска (на 24%) от его средневзвешенной величины (на 14%) указывает на то, что кредитная деятельность банка направлена на повышение уровня концентрации. Показатели семивариации, среднего семиквадратического отклонения и коэффициент асимметрии свидетельствуют о том, что значение риска кредитного портфеля на протяжении исследуемого периода отклоняются в большую сторон) от средневзвешенного совокупного кредитного риска. То есть степень рискованности кредитного портфеля ООО КБ «Агропромкредит» достаточно высокая. Используя данные таблицы 12, определим волатильность кредитного портфеля и вместе с показателями просроченной задолженности банка, а также с полученным интегральным показателем уровня риска кредитного портфеля представим в таблице 2.5. Исходную информацию для расчета коэффициентов просроченной задолженности приведем в таблице 2. Таблица 12 - Структура кредитного портфеля ООО КБ «Аргропромкредит» по видам классифицированных кредитных операций (млн.руб.)
За последние два года наблюдается четкая тенденция увеличения доли просроченной задолженности в объеме кредитного портфеля Банка на 1,4%. и объема кредитных ресурсов на 1.2%, В связи с этим уровень совокупного кредитного риска повысится на 0,8%. Снижение объемов кредитных операций «под контролем» на 0.9% и увеличение объемов безнадежных на 2,27% и субстандартных на 1.3%. особенно негативно сказывается на качестве кредитного портфеля. В результате увеличились потери по кредитным операциям на 1,32%. Однако, снижение уровня сомнительной задолженности на 0,74% позволило банку увеличить доходность кредитного портфеля на 0,23%. Таблица 13 - Значение относительных показателей, используемые при оценке уровня риска кредитного портфеля ООО КБ «Агропромкредит»
Хаотичность динамики волотильности кредитного портфеля свидетельствует о недостаточности управления кредитным риском в данном банке. При этом негативная тенденция наблюдается и в изменении структуры нестандартных кредитов. О чем свидетельствует увеличение в общем объеме проблемных и безнадежных кредитов при соответствующем снижении кредитов под контролем и субстандартных кредитов. В кредитном портфеле Банка на протяжении 2005-2006гг. преобладает умеренный уровень кредитного риска, при котором банк понес потери в 2005 г. 340 млн.руб.(11% доходов по кредитным операция), а в 2006г. - 431 млн.руб. (15%). а доходность кредитных операций в 2006 год упала на 24%. Такие изменения свидетельствуют о недостаточной эффективности кредитной политики и это может существенно отразиться на результатах деятельности банка. Чтобы минимизировать возможные негативные последствия в дальнейшем необходимо определить ожидаемый уровень совокупного кредитного риска и факторы его формирующие. 1 Родионов Н.В. Основы финансового анализа: Математические методы: Системный подход / Н.В. Родионов, СП. Родионова. СПб.: Альфа, 2000. с.59-71 2 Балабанов И.Т. Финансовый анализ и планирование хозяйствующего субъекта / И.Т. Балабанов. М.: Финансы и статистика, 2002 с. 241 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||