Файл: Мышление на макроуровне.pdf

Согласно данным из общедоступных источников основную часть нетто-активов банков составляет кредитный портфель, большею часть которого формируют требования к юридическим лицам. Таким образом, основным источником риска деятельности банков является кредитный портфель, в структуре активов банков - более 55% доля кредитов, в т.ч. 80% из них выдано юридическим лицам согласно табл.1 [19].

Рис.1. Динамика доходности основных отраслей согласно данным ММВБ

Согласно данным рис.1 и табл.1 возможно сделать вывод, что наибольшая часть кредитного портфеля банков, у которых ЦБ РФ отозвал лицензию в 2017 г., относятся к направлениям девелопмента (в т.ч. строительство и сделки с недвижимостью), торговли и в меньшей степени - промышленность.

Динамика стоимости активов данных секторов в 2017 г. и, соответственно, доходность вложения в них имели отрицательные показатели, что в целом подтверждает предпосылки отзыва лицензий. Кредитование направлений, которые находятся в низводящем тренде, подразумевает повышенный риск дефолта заемщика, т.к. рискам отдельного проекта или заемщика добавляются значительные отраслевые риски и связанная с ними непредсказуемость. Данные показатели подтверждают необходимость разработки новых моделей и методик для анализа кредитного риска и подходов к его минимизации - существующие не позволили своевременно учесть риски, приведшие к дефолту банков. Основанием для отзыва лицензий большинства банков, представленных в табл.1, является высоко рискованная кредитная политика. Наличие критериев и требований к составу  портфеля может позволить снизить количество случаев форс-мажора, приводящих к отзыву лицензий банков и, соответственно, снизить выплаты.

Мониторинг качества кредитного портфеля является одной из основополагающих функций регулятора. Кредитный портфель и категорирование ссуд выполняется преимущественно исходя из Положения Банка России от 26.03.2004 №254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» [3]. Данный документ предполагают анализ конкретных ссуд и не предусматривают рассмотрение показателей отрасли заемщиков. Возможность учета показателей отраслей и сфер деятельности укрупненно применяется частью банков в рамках использования рейтинговых моделей, соответствующих требованиям базельских соглашений. Но данные модели предусматривают использование данных о состоянии отрасли преимущественно при вводе качественных показателей, а не количественных. Использование данных моделей имеет фактор субъективности при оценке влияния качественных показателей на расчетные рейтинги заемщиков. Целесообразно внедрение и разработка моделей, которые позволят учесть динамику показателей различных отраслей заемщиков через количественные показатели.

Таким образом, на текущий момент необходима разработка моделей и методик формирования, мониторинга кредитных портфелей банков устанавливающих требования не только к качеству заемщиков, но и отраслевому составу кредитного портфеля на основе следующих направлений:

1. анализ ретроспективы экономических показателей отраслей, которые финансирует банк;
2. прогноз экономических показателей отраслей, исходя из которых банк планирует формировать кредитный портфель;
3. анализ качества заемщиков исходя из требований нормативных документов, регулирующих банковский сектор и базельских соглашений.

Требования к отраслевой диверсификации кредитного портфеля целесообразно варьировать в зависимости от суммы активов кредитных организаций. Так для небольших  банков и микрофинансовых организаций возможно не устанавливать требования к составу портфелю, т.к. часть из них имеют моно отраслевое направление деятельности. Возможно внести ранжирование к требованиям диверсификации на основе размера активов банков [20].

Таблица 2

Ранжирование отзывов по величине активов и распределение банков на группы

Согласно табл.2 наибольшее количество отзывов лицензий характерно для банков с величиной активов до 5 млрд. руб, но более 88% суммы приходится на банки с активами от 10 млрд. руб. Исходя из чего для разработки первичных моделей и методик формирования состава активов целесообразно рассматривать для банков с величиной активов от 10 млрд. руб. и более.

Внедрение предлагаемых к разработке моделей и методик позволит контролировать финансирование проектов собственника кредитной организации, т.к. может стать дополнением к нормативу Н6 (согласно ст.64 - «Максимальный размер риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков…» ФЗ от 10.07.2002 №86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)»)  – в рамках предотвращения недобросовестных действий владельцам банков, связанных с финансированием собственных проектов, преимущественно относящихся к одной отрасли. Актуальность вышесказанного подтверждается тем, что деятельность части банков, преимущественно средних и маленьких исходя из суммы активов) обусловлена необходимостью фондирования их владельцами своих проектов – банк является инструментов привлечения финансирования. Также внедрение новых моделей и методик позволит увеличить прозрачность финансового сектора для упрощения привлечения фондирования, в т.ч. у иностранных инвесторов. Наличие позадачности в структуре активов и понимание наличия высокой степени сохранности средств является одним из главных требований при присвоении рейтинга специализированными агентствами.

Разработка новых моделей и методик, отвечающих заданным критериям также потребует:

• учесть особенности инвестирования в различные активы реального сектора по сравнению с финансовыми инструментами. Постоянное влияние внешних факторов, должно коррелировать с требованием к составу отраслей кредитного портфеля;
• выполнять постоянный анализ отраслевых рисков. С учетом высокой степени влияния санкций на ситуация в отраслях требуется ежеквартально выполнять мониторинг текущей ситуация, обновляя требования к составу портфеля банков. После публикации актуализированных рекомендаций – с данной даты целесообразно предоставление кредитов банками исходя из новых рекомендаций без изменений в уже существующих портфель;
• сохранить  возможность предоставления банком мотивированного суждения для возможности частичного отклонения от критериев состава портфеля при ретроспективных индивидуальных особенностях деятельности части банков;
• предоставить рекомендации банкам в рамках работы с заемщиками по активному участию в работе с отраслевыми министерствами для привлечения различной поддержки своих заемщиков и улучшения качества своего кредитного портфеля на основе субсидий и пр. Указанное позволит повысить экономическую устойчивость и снизить риск. На текущий момент активно развиваются и успешно действуют программы субсидирования различных отраслей Министерством промышленности, сельского хозяйства, туризма и пр.

2.2 Разработка регламента выполнения процесса

Основными предпосылки при составление портфеля будут являться показатели рынка: составление анализа доходности отраслей на основе крупнейших аналогов, представленных в листинге фондовых площадок - т.к. их изменение их экономических показателей в целом отражает ситуацию в отдельных отраслях.

 Анализ ретроспективы экономических показателей отраслей и кредитного портфеля

Для первичного анализа кредитного портфеля и иллюстрации соответствующих данных возможно выполнить расчёт нескольких показателей, характеризующих отрасли основных направлений кредитования, а также совокупные средневзвешенные данные для банков, у которых в 2017 г. были отозваны лицензии. Ретроспектива стоимостных показателей отраслей приведена на рис.1 и характеризуется спадом для основных секторов кредитования банками – девелопмент, торговля.

Анализ кредитного портфеля выполняется исходя из перечня банков, приведённых в табл.1. Распределение портфеля в табл.3 соответствует средневзвешенным показателям для банков, у которых в 2017 г. была отозвана лицензия. Для прочих отраслей, доля которых не детализирована – показатели рассчитана исходя из индекса MICEX, характеризующего средние показатели всего рынка России. Для первичного укрупненного анализа целесообразно выполнить расчет базовых показателей для отдельных отраслей и совокупного портфеля [5, 6]:

- Коэффициент Шарпа: используется для определения того, насколько доходность актива компенсируется риском актива.

SR_i  – коэффициент Шарпа (в ед.);
SD_i – стандартное отклонение i-ого актива;
D_i – дисперсия i-ого актива;
E(R_i) – ожидаемая доходность i-ого актива;
E(R_f) – ожидаемая доходность безрискового актива.

- Анализ текущего и оптимального портфеля исходя из критериев Марковица (метод Хуанга и Литценбергера): оптимизация в рамках поиска эффективного портфеля в контексте соотношения «средняя доходность – дисперсия», где эффективные точки характеризуют максимальную ожидаемую доходность для заданного риска.

  (2), где:

R_p – доходность портфеля;
V – доля актива в портфеле.

  (3), где:

 P_ij– коэффициент корреляции.

Метод Хуанг и Литценбергер предлагает найти две точки эффективного множества и затем получить из этих точек все эффективное множество (принимаем, что в оптимизационной задаче нет ограничений на веса активов). Чтобы найти два эффективных портфеля (g и h) вычисляются четыре скалярные величины (A, B, C, D - первые три являются произведениями векторов и матриц, а четвертая зависит от трех предыдущих):

Показатели для средневзвешенного портфеля кредитов банков у которых была отозвана лицензия в 2017 г. приведена в табл.3. В качестве безрисковой принята ставка ОФЗ.

Таблица 3

Рсчетные показатели портфеля кредитов на основе данных рынка

Исходя из коэф. Шарпа наиболее оптимальным направлением является кредитование производства, т.к. для остальных отраслей показатель ниже. Требования к позициям отражает то, что только в рамках производства и торговли (в меньшей степени) возможны положительные вложения, в рамках прочих отраслей целесообразно снижать активы. Таким образом структура средневзвешенного портфеля кредитов банков исходя из общего анализа данных рынков является несбалансированной и рискованной, положительная динамика в рамках которого возможно только исходя из уникальных качеств отдельных проектов, а не их отраслей.