Автор работы: Пользователь скрыл имя, 23 Марта 2012 в 11:06, курсовая работа
Данная курсовая работа содержит развернутое описание построения системы управления кредитным риском по национальным и международным стандартам
ВВЕДЕНИЕ 4
1 Теоретическая характеристика сущности кредитного риска и методов его управления 5
1.1 Сущность, факторы и классификация кредитного риска 5
1.1 Процесс управление кредитными рисками 10
2 Этапы создания банками собственной системы управления рисками, основанные на Базельском подходе 19
3 Организация управления кредитными рисками в Республике Беларусь: особенности, проблемы, пути совершенствования 32
3.1 Организация управления кредитными рисками белорусских банков на примере ОАО Приорбанк 32
3.2 Проблемы управления кредитными рисками их воздействие на стабильность банковской системы в Республике Беларусь 40
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 44
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАНЫХ ИСТОЧНИКОВ 46
Примечание – Источник: собственная разработка на основе [4].
Предложенная выше классификация не является единственной и исчерпывающей, она лишь одна из возможных и носит вспомогательный характер.
Степень кредитного риска
зависит от ряда факторов, которые
можно сгруппировать в две
группы: внешние и внутренние. К
группе внешних факторов относятся:
состояние и перспективы
Внутренние факторы могут быть связаны как с деятельностью банка-кредитора, так и с деятельностью кредитополучателя.
К первой группе факторов относятся:
Ко второй группе факторов относятся:
Ограничение отрицательного воздействия данных факторов является задачей менеджеров банка, которые в сложившихся условиях для успешного функционирования кредитной организации должны разработать и внедрить понятную и гибкую систему управления кредитным риском.
Таким образом, кредитный риск, являясь одним из наиболее значимых банковских рисков, представляет собой вероятность потерь банка при невозможности или нежелании контрагента (кредитополучателя) выполнять свои обязательства. На сегодняшний день не существует единой классификации кредитных рисков. Так, например, их можно классифицировать по уровню осуществления анализа, сфере возникновения, типу кредитополучателя, характеру проявления риска и т.д. На степень кредитного риска оказывают влияние как внешние, так и внутренние факторы, что следует учитывать при его управлении.
Цель управления кредитными рисками заключается в максимизации доходности банка с поправкой на риск путем сохранения кредитного риска в приемлемых рамках. Банки должны управлять как риском по всему кредитному портфелю, так и риском по отдельным кредитам и сделкам. Эффективное управление кредитными рисками является условием успешной деятельности любой банковской организации в долгосрочной перспективе. [5]
В общем виде, управление кредитными рисками можно представить как процесс, последовательно проходящий следующие этапы:
• идентификация риска;
• оценка последствий наступления рисков;
• принятие решений об управляющем воздействии;
• контроллинг.
Каждый из перечисленных выше этапов выполняет определенные задачи и функции, в своей совокупности формируя методологию управления рисками, стратегический уровень анализа. Решение стратегических задач возможно при правильно выработанной тактике, которая представляет собой систему методов управления рисками — аналитический аппарат исследования. Управление банковскими рисками в этом аспекте выступает как совокупность научно - обоснованной методологии, успешно апробированных методов и инструментов минимизации рисков (табл. 2) [6].
Таблица 2 – Методология управления кредитными рисками
Название этапа |
Методы |
Инструменты | ||
Идентификация |
Методы идентификации |
|
Карта рисков | |
Оценка последствий |
|
Методы оценки |
|
Оценки, прогнозы |
Выбор стратегии управления |
|
Методы управления рисковой позицией |
|
Лимиты, резервы, нормативы |
Контроллинг |
Методы контроллинга |
|
Штрафы, санкции, санации, коррекция |
Примечание – Источник [6].
Наличие первого и последнего этапов отнюдь не означает, что процесс управления банковскими рисками заканчивается на этапе контроллинга. Скорее, наоборот, главным принципом осуществления управления банковскими рисками является цикличность данного процесса (рис. 2), где каждый из вышеуказанных этапов неразрывно связан с остальными как функционально, так и организационно [7].
Рисунок 2 –Динамика количества участников биржи
Примечание – Источник: [8].
Согласно выбранной
Данный метод широко
используется в научной и
Особый интерес для банковского менеджмента представляет проблема количественной оценки (расчета) кредитного риска. За последние 30 лет были сделаны существенные шаги в области методологии оценки различных аспектов кредитного риска. [9]
Итак, существующие методы оценки риска было бы удобно рассмотреть с двух сторон: методы для оценки кредитоспособности кредитополучателя и методы оценки риска кредитного портфеля.
На этапе оценки кредитоспособности кредитополучателя важной задачей является определение вероятности дефолта по отдельным сделкам или вероятности дефолта конкретного контрагента. Для этого, как правило, применяются несколько методов, образующих модели, в которых, с одной стороны, метод финансовых коэффициентов регламентирует порядок подбора и расчета финансовых коэффициентов, а с другой стороны — методы, использующие математический аппарат, определяют механизм действия.
Проведя анализ западной практики
определения вероятности
— модели, основанные исключительно на данных финансовой отчетности;
— модели, использующие как финансовую отчетность, так и другие данные;
— актуарные модели;
— модели, основанные на определении рыночной стоимости. [8]
Рассмотрим приведенные модели более подробно.
В течение прошлого века в финансовом мире прослеживались следующие тенденции: волнообразное действие глобальных и национальных финансовых кризисов, увеличение волатильности финансовых рынков, стремительно растущая конкуренция, глобализация финансовых рынков. Все это сформировало необходимые предпосылки для создания модели, использующей сравнительно небольшое количество показателей и направленной на определение вероятности банкротства предприятия. Такую модель впервые в 1968 году разработал профессор финансов Нью-Йоркского университета Э. Альтман. [8]
Первоначально для создания модели Альтманом использовались 22 финансовых показателя и финансовая отчетность 66 компаний, половина которых успешно функционировала, а другая потерпела банкротство. С помощью метода множественного дискриминантного анализа производилась пошаговая статистическая оценка значимости финансовых коэффициентов, где менее значимые отсеивались, и эксперимент повторялся снова. В результате была получена модель, состоящая из пяти финансовых показателей [11]
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 0,999Х5, где Х1 — отношение собственного оборотного капитала к сумме активов;
Х2 — отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;
Х3 — отношение прибыли до выплаты процентов и налогов к сумме активов;
Х4 — отношение рыночной стоимости капитала к балансовой стоимости обязательств;
Х5 — отношение выручки от реализации к сумме активов.
Экспериментально был определен диапазон значений показателя Z — 1,81–2,99, который, в свою очередь, выступал как интегральный показатель кредитоспособности кредитополучателя.
Для компаний, у которых
показатель Z был меньше 1,81, вероятность
банкротства в ближайшем году
определялась как высокая. Для компаний,
у которых показатель Z превышал
2,99, вероятность банкротства
Для такой модели характерны два вида ошибок:
1) модель предсказала
банкротство, а компания
2)модель предсказала успешное функционирование, а компания обанкротилась.
Значимость этих двух ошибок неоднозначна, так как предсказать банкротство компании для банка гораздо важнее и сложнее. Модель Альтмана допустила ошибки-погрешности первого вида в двух случаях из 33, что составило 6%, и второго вида — в одном случае из 33 (3%). Общая точность составила 95%, что является довольно точным прогнозом во временном диапазоне один год [10]
Несмотря на всю точность своих прогнозов, дискриминантные модели не могли предоставить банкам полную картину о состоянии контрагента. Поэтому для учета таких характеристик, как кредитная история, репутация, качество менеджмента и т.п., коммерческие банки пришли к необходимости создания качественно иной модели, получившей обобщенное название «рейтинговая модель оценки кредитополучателя».
Анализ мировой практики показал, что практически в каждой развитой капиталистической стране в течение 70—90-х годов были разработаны несколько таких моделей (табл. 3) [8]
Таблица 3 – Наиболее распространенные модели рейтинговой оценки контрагента
Название системы |
Страна |
Составляющие |
1 |
2 |
3 |
Правило «шести си» |
США |
С-character (характер личности кредитополучателя, репутация) C – capacity (финансовой состояние) C – capital (капитал) C – collateral (обеспечение) C – conditions(экономическая конъюнктура) C – control (контроль) |
CAMPARI |
Некоторые европейские банки |
C- character (репутация кредитополучателя) A- ability(способность клиента вернуть кредит) M- margin(доходность кредитной операции) P- purpose(цель, для чего берется заем) A- amount(общая сумма кредита) R- return(условия возвращения кредита) I- insurance (обеспечение) |
COPF |
Германия |
C- competition (конкуренция в отрасли) O- organization (организация деятельности) P-personnel (персонал, кадры) F- finance (финансы, доходы) |
PARSER |
Англия |
P- person (репутация кредитополучателя) A- amount(сумма кредита) R- repayment(возможности погашения) S- security(оценка обеспечения) E- expediency (целесообразность кредита) R- remuneration (вознаграждение банка (процентная ставка) за риск) |
CAMELS |
США |
C – capital (достаточность собственного капитала) A- assets (размер активов) M- management (качество менеджмента) E – earning (доходность) L- liquidity (ликвидность) S- sensibility(чувствительность к рыночным рискам)
|
Продолжение таблицы | ||
1 |
2 |
3 |
PARTS |
Англия |
P- purpose (назначение, цель кредита) A- amount (сумма, размер кредита) R- repayment (погашение кредита) T- term (срок кредита) S-security (обеспечение) |
Информация о работе Управление кредитными рисками в коммерческом банке