Заказать работу


Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Оценка вероятности дефолта контрагента банка

Работа №62621
Тип работыДипломные работы, ВКР
Предметбанковское дело и кредитование
Объем работы87
Год сдачи2016
Стоимость4900 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено 12
Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Введение
1. ХАРАКТЕРИСТИКА ДЕФОЛТНОГО СОСТОЯНИЯ КОНТРАГЕНТА
КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА
1.1. Понятие и признаки дефолтного состояния контрагента кредитной организации
1.2. Обзор моделей вероятности дефолта контрагента коммерческого банка
ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ДЕФОЛТА КОНТРАГЕНТА ПО МАТЕРИАЛАМ ПАО «ХАНТЫ-МАНСИЙСКИЙ БАНК ОТКРЫТИЕ»
2.1. Подходы, используемые Банком в прогнозном анализе контрагента на
случай дефолтного состояния
2.2. Определение финансового состояния контрагента банка различными
приемами
3. МЕРОПРИЯТИЯ, НАПРАВЛЕННЫЕ НА ПРОФИЛАКТИКУ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ КОНТРАГЕНТА БАНКА
3.1. Зарубежный опыт по оценки вероятности дефолта контрагента банка в сопоставлении с российскими реалиями
3.2. Направления совершенствования элементов рейтинговой системы оценки кредитного риска с целью прогнозирования дефолта заемщика
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Кредитование традиционно относится к основному виду операций коммерческих банков, занимая существенную долю в общем объеме активов кредитных организаций, как следствие является одновременно одной из наиболее доходных статей деятельности. В то же время рост объемов банковского кредитования сопряжен с существенными кредитными рисками, достоверная оценка которых относится к основополагающему направлению деятельности кредитного риск-менеджмента.
Причины и последствия локального для России кризиса 2014 г. обусловили повышенное внимание органов надзора и менеджмента коммерческих банков кредитному риску и потребовали выработки дополнительных индикаторов оценки кредитной активности банков на макроуровне и модернизации методического обеспечения оценки вероятности дефолтов контрагентов банков на микроуровне.
К сожалению, тенденцией посткризисного этапа развития национальной банковской системы стала концентрация кредитных рисков на балансах коммерческих банков. Отмечается прирост просроченной задолженности по отдельным категориям ссуд, увеличение доли крупных кредитных рисков в активах банковского сектора. Весьма значительным остается объем реструктурированных и пролонгированных кредитов. Все это подтверждают актуальность теоретического обоснования и разработки более совершенных методик оценки кредитного риска заемщиков банков в системе идентификации дефолта заемщика.
Следовательно, цель исследования состоит в совершенствовании подходов по оценке вероятности наступления дефолта контрагента банка в системе кредитного риск-менеджмента. Достичь поставленной цели можно посредством решения следующих задач:
- рассмотрение дефолта, как экономической категории, характеризующее финансовое состояние клиента банка;
- обзор моделей и методов по оценке вероятности наступления дефолта контрагента банка;
- анализ состояния кредитного риска и оценки вероятности наступления дефолта заемщика на примере одного из ведущих российских банков (из ТОП - 20) - ПАО «Ханты-Мансийский Банк Открытие»;
- исследование зарубежного опыта в системе оценки кредитного риска и вероятности наступление дефолта заемщика, и определение потенциала применения его в России;
- совершенствование определения вероятности наступления дефолта у заемщика на основе стресс-тестов и существующего кредитного рейтинга страны.
Объектом исследования являются подсистема определения дефолта контрагента банка в системе оценки кредитного риска заемщиков. Предметом исследования выступает подходы к формированию методики по определению кредитоспособности заемщика на примере ПАО «Ханты-Мансийский Банк Открытие».
Методологическую и теоретическую основу исследования составляют научные труды зарубежных и отечественных экономистов, посвященных проблемам кредитного риска, аналитические обзоры российских и зарубежных экспертов в области оценки кредитного риска с помощью рейтинговых систем. Основными методами исследования являлись методы анализа, синтеза, моделирования, метод научной абстракции, аналогии, сравнения, классификации, группировки, статистического и графического анализа.
В качестве теоретической базы использованы результаты фундаментальных и прикладных исследований, опубликованных в периодических изданиях и монографиях, материалах международных организаций, научных конференций. Эмпирическую базу исследования составляют статистические данные коммерческих банков, отчетные материалы ПАО «Ханты-Мансийский Банк Открытие».

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании студенческих
и аспирантских работ!


По итогам проведенного исследования в области оценки вероятности дефолта контрагента банка, ключевым выводом в работе можно признать необходимость совершенствования современных систем и методик по оценке кредитоспособности заемщиков в ряде отечественных банков, поскольку не все методики соответствуют требованиям Базельских соглашений, действующих в России. В частности в мелких и средних банках во многом по старой практике применяются методики коэффициентного анализа, и качественный анализ до сих пор игнорируется.
Изучение научной литературы по вопросам раскрытия содержания кредитного риска, понятия дефолта контрагента позволило нам прийти к выводу о том, что понятия кредитный риск и дефолт не являются однопорядковыми понятиями. Дефолт, по нашему мнению, это частный случай реализации кредитного риска, вероятностная оценка неисполнения
обязательств, в результате наступления которой кредитор несет экономические потери.
В целях разграничения этих понятий в исследовании разграничены индикаторы кредитного риска и дефолта заемщика банка. Индикаторы кредитного риска, как показано в работе указывают на достаточность с точки зрения обслуживания долга денежных потоков клиента, его финансового положения. Индикаторы дефолта демонстрируют негативный тренд вероятности наступления дефолта (неисполнения обязательств), что их отличает от индикаторов кредитного риска.
При проведении оценки вероятности наступления дефолта заемщика, банки в своем арсенале могут использовать множество подходов и методов моделирования. Как показал обзор существующих моделей, их следует разграничивать на рыночные, продвинутые, макроэкономические, на основе фундаментальных показателей и на основе рейтинговых агентств. Обзор также
позволил классифицировать существующие подходы моделей оценки вероятности дефолта, которые могут различаться в зависимости от:
- используемого математического аппарата;
- исходных данных или классов заемщиков;
- критерия дефолта, лежащего в основе;
- предпосылок, на которых модель основывается, и других признаков.
У каждой модели нами были определены как достоинства, так и недостатки. Обзор существующих методик крайне важен для выбора, внедрения и адаптации наиболее приемлемой модели. При этом, делая выбор в пользу того или иного подхода, необходимо учитывать доступный математический инструментарий, природу и качество исходных данных, горизонт планирования и преследуемые цели исследования. Большое значение также имеет уровень квалификации персонала, степень внедрения и использования в банке новейших IT-систем и продуктов.
Как показал анализ на примере ПАО «ХМБО» в Банке используется рейтинговая система оценки кредитоспособности заемщика, в котором выделены 15 недефолтных категорий заемщиков и одна категория, относящаяся к дефолту. При проведении оценки кредитоспособности заемщика в методике Банка предусмотрено 5 категорий оценок - финансового состояния клиента в рамках пять групп оценочных показателей: рентабельности (3 коэффициента), оборачиваемости (3 коэффициента), ликвидности (3 коэффициента), финансовой устойчивости (3 коэффициента), оценка динамики (3 показателя); оборотов по расчетном счету, бизнеса, акционеров и кредитной истории. При этом последние три категории относятся больше к качественной оценке, тогда как первые две категории - к количественному.
По итогам оценки финансовой состоятельности клиента, определяется целесообразность выдачи кредита или отказ в выдаче, если будут выявлены несоответствие по показателям или определена низкая кредитоспособность заемщика. Однако дефолт контрагента может наступить и в процессе кредитного монторинга.
Как показал анализ кредитных рисков в деятельности Банка, риски кредитования увеличиваются, как по розничным, так и по корпоративным кредитам. При этом как показал анализ, ключевым периодом роста кредитных рисков стал 2014 г., когда и произошла реорганизация Банка и была создана новая кредитная организация под существующим ныне брендом. Возможно, в этот период портфель кредитов пополнился плохими кредитами из присоединенных банков, усугубила ситуацию и локальный кризис в России, в результате чего многие заемщики ухудшили свои показатели
платежеспособности. Наиболее активно в рамках управления проблемными кредитами пользуются приемы по реструктуризации задолженности, в особенности по розничным кредитам, в динамике показатели реструктурированных ссуд увеличиваются как в абсолютном выражении, так и в относительном в отношении к кредитному портфелю.
В отношении корпоративных лиц, отметим, что после ориентирования Банка на розничный сегмент, позиции просроченных корпоративных кредитов в относительном выражении естественно стали снижаться, вследствие резкого роста проблемных кредитов по кредитам населения. Тем не менее, важно выделить, что кредитные риски по двум направлениям полностью покрываются сформированными РВПС.
В рамках определения вероятности наступления дефолта заемщика, на примере двух клиентов был проведен комплексный анализ оценки вероятности банкротства, признания заемщика дефолта, и определения эффективности действий Банка в отношении данных контрагентов. Итогом анализа стало, что все используемые модели позволяют высказывать суждение о возможном в обозримом будущем (2-3 года) банкротстве одних предприятий и достаточно устойчивом финансовом положении других. Как показали расчеты по моделям профессоров, занятых диагностикой банкротства компаний и самостоятельный коэффициентный анализ, предприятия шли к банкротству в течение 2-3 последних лет.
Следовательно, прогнозировать уровень банкротства Банк потенциально
мог посредством использования моделей Бивера, Альтмана и Тафлера (в основе стоит определение индекса кредитоспособности предприятия) и не допустить резкого роста просроченной задолженности по кредитам, однако этого не произошло, и сейчас после признания двух предприятий банкротами, идет процесс конкурсного производства. То есть определяется очередность погашения долгов компаний за счет средств, которые будут получены от реализации имущества и других активов предприятий. Поэтому действия Банка в отношении определения вероятности наступления дефолтов контрагентов на примере двух частных случаев показывает низкую эффективность. Несмотря на то, что в Банке действует современная рейтинговая оценка кредитоспособности заемщика, отвечающая большинству требований и рекомендаций Базельского соглашения, чего нет в большинстве отечественных банков.
Следовательно, в рамках совершенствования современной методической базы по оценке и определению вероятности дефолта контрагента банка нами были исследованы зарубежный опыт и возможность апробации этого опыта в России. Во-первых, важно отметить рекомендательный характер Базельских принципов. Пока в российской банковской практике определяющим является Положение Банка России № 254-П и использование внутренних рейтинговых систем оценки кредитного риска заемщика не является официальным требованием Банка России. По сути, внедряемые крупными российскими банками внутренние рейтинговые системы пока не являются легитимными. Для масштабного применения и использования данных систем всеми участниками банковского дела в РФ необходима разработка нормативной базы, определяющей основные принципы построения данных систем со стороны Банка России.
Во-вторых, развитие методики и практики IRB-подхода должно найти свое отражение в изменении российского законодательства, в частности в корректировке Положения ЦБ РФ № 254-П. Параллельное существование внутренних методик оценки кредитного риска и обязанность коммерческого банка рассматривать каждого заемщика в соответствии с Положением ЦБ РФ
№ 254-П нецелесообразно, поскольку приведет к параллельной оценке кредитного риска и вероятности дефолта заемщика, критерии которых существенно различаются, усложнит работу коммерческих банков, работающих по принципам IRB-подхода.
Исследуя проблему развития рейтинговых систем оценки кредитного риска нами было предложено использование результатов стресс-тестирования в прогнозе вероятности дефолта заемщика. Как известно, вероятность дефолта заемщика базируется на исторически накопленной информации по дефолтам и обновляется как минимум раз в год. Однако данная переменная может быть исследована в процессе проведения стресс-тестирования: если результат стресстестирования отражает увеличение потребности в дополнительном капитале, становится целесообразным скорректировать текущие оценки вероятности дефолта на макроэкономический фактор. Однако, данные оценки и принятие решений должны быть проконтролированы со стороны надзорного органа, который проверит адекватность принятых решений.


1. О банках и банковской деятельности [Электронный ресурс]: Федеральный закон от 02.12.1990 г., № 395-1 (ред. от 5.04.2016 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 25.04.2016 г.
2. О несостоятельности (банкротстве) [Электронный ресурс]: Федеральный закон от 26.10.2002 г., № 127-ФЗ (ред. 29.03.2016 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 25.04.2016 г.
3. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности [Электронный ресурс]: Положение Банка России от 26.03.2004 г., № 254-П (ред. 1.09.2015 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 25.04.2016 г.
4. О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов [Электронный ресурс]: Положение Банка России от 6.08.2015 г., № 483-П (ред. 1.12.2015 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 25.04.2016 г.
5. Об оценке экономического положения банков [Электронный ресурс]: Указание Банка России от 30.04.2008 г., № 2005-У (ред. от 9.03.2016 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 25.04.2016 г.
6. О типичных банковских рисках [Электронный ресурс]: Письмо Центрального Банка от 23.06.2004 г., № 70-Т // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 25.04.2016 г.
7. О методических рекомендациях по реализации подхода к расчету кредитного риска на основе внутренних рейтингов банков [Электронный ресурс]: Письмо Центрального Банка от 29.12.2012 г., № 192-Т // Справочноправовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление
25.04.2016 г.
8. Повышение устойчивости банковского сектора: консультативный материал [Электронный ресурс]: Базельский комитет по банковскому надзору // Справочно-правовая система «Консультант Плюс». Версия Проф. Последнее обновление 25.04.2016 г.
9. Артеменко В.Г. Анализ финансовой отчетности. М.: Издательство «Омега- Л», 2012.
10. Гаврилова В.Е. Банкротство в России: Вопросы истории, теории и практики. М.: ТЕИС, 2009.
11. Ковалев А.П. Финансовый анализ и диагностика банкротств. М.: Экономическая академия, 2010.
12. Помазанов М.В. Продвинутый подход к управлению кредитным риском в банке: методология, практика, рекомендации. М.: Регламент, 2010.
13. Фетисов Г.Г. Устойчивость коммерческого банка и рейтинговые системы ее оценки. М.: Финансы и статистика, 2013.
14. Балдин К.В., Белугина В.В., Галдицкая С.Н., Передеряев И.И. Банкротство предприятия: анализ, учет и прогнозирование. / под общ. ред. Балдина К.В. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2010.
15. Вакуленко Т.Г., Фомина Л.Ф. Анализ бухгалтерской (финансовой) отчетности для принятия управленческих решений / под общ. ред. Вакуленко Т.Г. СПб.: «Издательский дом Герда», 2010.
16. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю., Барановская Т.П. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. / под общ. ред. Дуброва А.М. М.: Финансы и статистика, 2014.
17. Емельянова М.В., Емельянов В.И. Финансовый анализ в аудите. / под общ. ред. Емельяновой М.В. Белгород: Кооперативное образование, 2011.
18. Ендовицкий Д.А., Щербаков М.В. Диагностический анализ финансовой несостоятельности организации. / под общ. ред. Ендовицкого Д.А. М.: Экономистъ, 2013.
19. Ефимова О.В., Мельник М.В. Анализ финансовой отчетности. / под общ.
ред. Ефимовой О.В. - М.: Омега-Л, 2013.
20. Карминский А.М., Пересецкий А.А., Петров А.Е. Рейтинги в экономике: методология и практика. / под общ. ред. Карминского А.М. М.: Финансы и статистика, 2012.
21. Лаврушин О.И., Афанасьева О.Н., Корниенко С.Н. Банковское дело: современная система кредитования / под общ. ред. Лаврушина О.И. М.: КНОРУС, 2011.
22. Лобанов А.А., Чугунов А.В. Энциклопедия финансового риск-менеджера / под общ. ред. Лобанова А.А. М.: Альпина Бизнес Букс, 2010.
23. Синки Дж. Финансовый менеджмент в коммерческом банке и индустрии финансовых услуг: перевод на русский / под общ ред. Завьялова М.Н. М.: КНОРУС, 2009.
24. Бордакова М.В. Развитие рейтинговой системы оценки кредитного риска корпоративного заемщика: автореф. дисс. ... канд. экон. наук. Москва, 2012.
25. Масино М.Н. Методы и модели оценки риска дефолта предприятий- заемщиков при принятии кредитных решений: автореф. дисс. ... канд. экон. наук. Санкт-Петербург, 2011.
26. Андрианова Е.П., Баранников А.А. Современные подходы к управлению кредитным риском в коммерческом банке // Научный журнал КубГАУ. 2013. № 87.
27. Бобышев А., Гальперин Ф., Мищенко Я. Практика применения VaR- методологии для оценки и управления кредитным риском в «Альфа-Банке» // Управление финансовыми рисками. 2015. № 2.
28. Буздалин А.В. Секреты дистанционного анализа банка // Эксперт. 2014. № 40.
29. Витвицкий М. Использование кредитных деривативов в современной практике риск-менеджмента // Национальный банковский журнал. 2014. № 5
(117).
30. Дроздов К.С. Определение кредитного риска в документах Базельского
комитета // Банковское дело. 2014. № 9.
31. Иванов В.В., Федорова Ю.И. Результаты моделирования вероятности наступления дефолта банка на примере российской банковской системы // Экономика и современный менеджмент: теория и практика. 2015. № 7.
32. Ивлиев С.В. Исследование кредитного риска методом Монте-Карло // Банки и технологии. 2014. № 4.
33. Карминский A.M., Сосюрко В.В. Сравнительный анализ моделей формирования рейтингов // Финансовая аналитика. 2013. № 14 (38).
34. Коссова Т.В., Коссова Е.В. Оценка кредитного риска компаний российского корпоративного сектора на основе прогнозирования вероятности дефолта по обязательствам // Проблемы анализа риска. 2015. № 2.
35. Кулаковский В.В. Управление кредитным риском. Оценка зависимости между рейтингом заемщика и вероятностью его дефолта // Управление финансовыми рисками. 2016. № 2 (18).
36. Пирошка М. Нагь. Базель-2 для управляющих банками: основные
характеристики и последствия внедрения для Центральной и Восточной Европы // Банковское дело. 2015. № 3.
37. Помазанов М.В., Колоколова О.В. Оценка вероятности банкротства предприятия по финансовым показателям // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2013. № 6.
38. Пустовалова Т.А. Построение модели оценки кредитного риска кредитного портфеля коммерческого банка (на основе методологии VAR) // Научные доклады ВШМ СПбГУ. 2015. № 2.
39. Суплаков Д.А. Управление рисками кредитной организации с использованием стресс-тестирования. // Интеграл. 2014. № 2.
40. Тотьмянина К.М. Обзор моделей вероятности дефолта // Управление финансовыми рисками. 2015. № 1.
41. Фаррахов И.Т. Вероятность невозврата кредита: Оценка и применение // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2012. № 8.
42. Фаррахов И.Т. Внутренние рейтинги: объективная или субъективная оценка
вероятности дефолта // Риск-менеджмент в кредитной организации. 2015. № 2.
43. Чамокова Ф.А. Базель II: методика оценки и управления кредитным риском // Новые технологии. 2012. № 4.
44. Бэкшелл Тим, Гайзеке Кай, Голдберг Лиза. Кредитный анализ и моделирование кредитного риска / Бэкшелл Тим, Гайзеке Кай, Голдберг Лиза // Сборник научно-прикладных докладов Школы операционных исследований Корнельского университета. 2012. № 1.
45. Аналитический документ о степени соответствия внутрибанковских подходов к управлению кредитным риском банков - участников проекта «Банковское регулирование и надзор (Базель II)» Программы сотрудничества Евросистемы с Банком России минимальным требованиям IRB-подхода Базеля II. Режим доступа: http: //www.cbr.ru/today/ms/bn/gap. pdf (дата обращения
25.04.2016) .
46. Дефолт. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/дефолт (дата обращения
25.04.2016) .
47. Информация о ПАО «ХМБО». Режим доступа: http://www.banki.ru/banks/bank/khmb/ (дата обращения 25.04.2016).
48. О банке ПАО «ХМБО». Режим доступа: https://www.openbank.ru/about (дата обращения 25.04.2016).
49. Статистика. Режим доступа: http://www.cbr.ru/statistics/ (дата обращения
25.04.2016) .
50. Отчетные материалы ПАО «ХМБО».


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.

Пожалуйста, укажите откуда вы узнали о сайте!


Подобные работы


© 2008-2021 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.