Файл: Концептуальные вопросы совершенствования кредитной работы в коммерческом банке.pdf

Удельный вес объемов финансирования временных потребностей юридических лиц составил 4,1% в 2015 году, 4,3% в 2016 году, 4,6% в 2017 году и относится, главным образом, к ликвидации последствий чрезвычайных обстоятельств.

Удельный вес объемов прочего целевого финансирования юридических лиц составил 1,1% в 2015 году, 2,1% в 2016 году, 2,2% в 2017 году.

В процессе кредитования банк отдает предпочтение клиентам, имеющим прочную репутацию и зарекомендовавшим себя в качестве надежных финансовых партнеров. Кредиты предоставляются, после всестороннего рассмотрения ходатайств предприятий на кредитном комитете, под полноценное обеспечение: высоколиквидные ценные бумаги, поручительства надежных, платежеспособных организаций.

В течение прошлого года уделялось большое внимание повышению качества кредитного портфеля. В его структуре нет нестандартных и сомнительных ссуд. Практически все выданные кредиты возвращаются в банк, а это большая гарантия сохранности средств клиентов банка.

В целях снижения кредитных рисков и поддержания устойчивого курса деятельности банка, в истекшем году размер отчислений в резервы на возможные потери по ссудам доведен до расчетного показателя, утвержденного Банком России.

Управлением активно-пассивных операций совместно с руководством банка принимаются меры ко взысканию просроченных кредитов. В результате удельный вес просроченной задолженности по кредитам составляет всего лишь 0,12% к общему объему кредитных вложений, против 2,22% в 2004 году (табл.2.6).

Таблица 2.6 Динамика текущей и просроченной кредиторской задолженности юридических лиц ПАО “Сбербанк России” , 2015-2017 гг.

Рассмотрим основные показатели просроченной кредиторской задолженности юридических лиц ПАО “Сбербанк России” (табл.2.7)

Таблица 2.7. Динамика просроченной кредиторской задолженности ПАО “Сбербанк России” в разрезе юридических лиц, 2015-2017 гг.

По данным табл. 2.7 можно определить, что объем просроченной ссудной задолженности банку снизился за период с 680 тыс. руб. до 486 тыс. руб.

В общем объеме просроченной кредиторской задолженности в 2004-2005 гг. наибольший удельный вес имела просроченная задолженность юридических лиц: в 2015 г. - 540 тыс. руб. или 79,4%, в 2016 г. - 73,5 тыс. руб. или 72,9%; в 2017 г. удельный вес просроченной задолженности юридических лиц в общей сумме просроченной ссудной задолженности снизился до 38,3%, тем не менее увеличившись по абсолютному значению до 186 тыс. руб.

Соответственно удельные веса просроченной задолженности физических лиц составили за период 20,6% в 2015 г., 27,1% в 2016 г., 61,7% в 2017 г.

Таблица 2.8. Динамика просроченной кредиторской задолженности юридических лиц ПАО “Сбербанк России” , 2015-2017 гг.

В анализируемом периоде наибольший удельный вес в общей сумме просроченной кредиторской задолженности юридических лиц имеет задолженность строительных организаций: 230 тыс.руб. или 42,59% в 2015 г., 41,9 тыс. руб. или 57% в 2016 г., 88 тыс. руб. или 47,31 в 2017 г., что обусловлено низкой оборачиваемостью оборотных средств строительной отрасли.

Значительный удельный вес имеет задолженность предприятий торговли и прочих отраслей экономики.

Задолженность торговых предприятий составила за период: 250 тыс. руб. или 46,30% в 2015 г., 12,5 тыс. руб. или 17,01% в 2016 г., 13 тыс. руб. или 6,99% в 2017. Высокий удельный вес задолженности торговых предприятий в 2015 г. обусловлен последствиями финансового кризиса 1998 г.

Просроченная ссудная задолженность предприятий сельского хозяйства имела место лишь в 2016 г. в сумме 6,6 тыс. руб. (8,98%).

Таким образом, основными факторами, воздействующими на объем просроченной кредиторской задолженности в 2015-2017 годах, явились:

а) инфляционные процессы;

б) последствия финансового кризиса начала 2017 года, вследствие которого предприятия многих отраслей утратили свою платежеспособность, восстановив ее к 2015 году, что подтверждается данными о кредиторской задолженности на 2015-2017год - кредиторская задолженность снижается с 680 тыс. рублей в 2015 году до 486 тыс. рублей в 2017 году

По промышленным предприятиям в рассматриваемый период кредиторской задолженности зафиксировано не было.

Глава 3. Совершенствование организации кредитной работы в ПАО “Сбербанк России”

3.1. Использование отечественных методик по оценке кредитоспособности ссудозаемщиков

При оценке кредитоспособности заемщиков – физических лиц ПАО “Сбербанк России” банк использует:

1. Скоринговая оценка.

Скоринговая оценка. При кредитовании физический лиц выделяют экспертный скоринг, статистический скоринг, поведенческий скоринг, макроэкономический скоринг.

Модуль экспертного скоринга является программным решением, которое позволяет Банку проводить автоматизированную оценку кредитоспособности заемщиков физических лиц при недостаточности или отсутствии статистики по выданным кредитам. Принципы построения модели, на которой основан экспертный скоринг, обеспечивают для данного решения все возможности, присущие статистическому скорингу – динамическая оценка качества модели, адаптация модели в меняющихся рыночных условиях.

Преимущества использования скоринговая оценка

Увеличение эффективности при кредитовании населения.

Уменьшение времени оценки кредитоспособности потенциального заемщика и увеличение точности оценок за счет использования наиболее качественной модели позволяют банку увеличить клиентскую базу, снизить объемы просроченной задолженности и безнадежных ссуд, что приводит к повышению эффективности розничного кредитования.

Соблюдение нормативов достаточности капитала.

Использование качественной модели статистического скоринга, адаптированной под регион присутствия банка, его клиентскую базу и кредитные продукты, позволяет поддерживать резервы под кредиты на невысоком уровне, что снижает вероятность нарушения норматива достаточности капитала.

Увеличение удовлетворенности и лояльности клиентов.

2. Изучение кредитной истории

В основе оценки кредитоспособности физического лица по кредитной истории — изучение его кредитной истории, связанной с получением и возвратом кредитов. Банк использует сведения, содержащиеся в заявлении на выдачу ссуды: имя, адрес местожительства, номер пенсионного свидетельства. На основе этих данных собирают информацию о случаях неплатежа у различных кредитных организациях и любых других получателей платежей от физических лиц ( налоговых, коммунальных и т.д.). Таким образом составляеся кредитная история. В России действует Федеральный закон "О кредитных историях", создаются специальные бюро по кредитным историям.

Собрав все необходимые сведения о клиенте, кредитный отдел банка проводит расчет располагаемого дохода клиента по следующей схеме:

Соответственно, располагаемый доход составит сумму месячный доход минус месячный расход.

Далее банк сравниваете доход клиента с месячной суммой по об­служиванию долга (проценты + сумма долга) и определяет кредито­способность, если на обслуживание долга расходуется не более 60 % дохода.

3. Бальная оценка

В ряде случаев при оценке риска банк может использовать моде­ли балльной оценки репутации заемщика. В этом случае заемщику предлагается заполнить специальные анкеты. Баллы (очки) начис­ляются в зависимости от возраста, пола, семейного положения, ме­сячного дохода, оседлости, занятости и срока работы на конкретном месте, наличия счета в банке, недвижимости и страхового полиса. Для принятия положительного решения необходимо, чтобы итого­вая сумма баллов превысила определенный уровень.

В качестве примера можно привести модель балльной оценки за­емщика потребительского кредита, основанную на девяти факторах, которую в начале 1940-х годов предложил американский экономист Д. Дюран:

1. Возраст заемщика: 0,01 балла за каждый год сверх 20 лет при максимуме в 0,3 балла.

2. Пол: 0,4 балла — женский, 0 — мужской.

3. Оседлость: 0,042 балла за каждый год, прожитый в данной ме­стности, при максимуме в 0,42 балла.

4. Занятость: 0,55 балла за профессии с низким уровнем риска для жизни, 0 — с высоким уровнем, 0,16 — за все остальные.

5. Отрасль: 0,21 балла — для работников коммунальных служб, государственных и банковских служащих, 0 — для остальных.

6. Стабильность занятости: 0,059 балла за каждый год на данном месте работы при максимуме в 0,59 балла.

7. Наличие сберегательного счета в банке: 0,35 балла.

8. Наличие недвижимости: 0,35 балла.

9. Страхование жизни: 0,19 балла.

Критической в данной модели является сумма баллов в 1,25, т. е. если итоговый балл клиента ниже указанного уровня, то кредит ему предоставлен не будет.

4. Метод коэффициентов

Метод коэффициентов является более детальным анализом экономического состояния заемщика. Поэтому особое внимание банкиры во всем мире придают анализу финансовых коэффициентов, например, показателей ликвидности, оборачиваемости средств, обеспеченности собственными средствами, прибыльности или на основе денежного потока, в результате чего определяется класс кредитоспособности заемщика и его рейтинг.

Для установления размера адекватного покрытия кредитного риска по потребительским ссудам целесообразно рассчитать специальные показатели, коэффициенты, характеризующие минимальный размер платежей в погашение ссуды и максимально допустимый размер задолженности по отношению к доходам клиента:

Минимальный размер платежей в погашение ссуды

К = ---------------------------------------------,

Доходы клиента

Максимально допустимый размер задолженности

К = -------------------------------------------.

Доходы клиента

Используя подобные коэффициенты, банкир оценивает соответствие размера дохода, указанного в анкете, размеру фактического дохода клиента, стабильность источников доходов и определяет условия погашения ссуды, учитывая возможность потерей заемщиком части дохода из-за снижения общей деловой активности или снижения конкурентоспособности данного вида бизнеса и т.д. Цель анализа кредитоспособности клиента заключается в определении перспектив погашения суммы задолженности клиентом в срок и без дополнительных расходов со стороны банка.