Анализ управления банковскими рисками ОАО «Агроинвестиционный коммерческий банк

Для анализа, прогнозирования и управления кредитным риском каждому банку необходимо уметь количественно определять названные характеристики, анализировать риск и выполнять постоянный мониторинг компонент характеристик кредитного риска.

Разные  методики риска или одна методика при разных алгоритмах обучения по статистическим данным неодинаково классифицируют кредиты на "хорошие" и "плохие". Один и тот же кредит по одной методике может быть признан "плохим", а по другой методике "хорошим". Такая нестабильность в классификации достигает 20% от общего числа кредитовТаким образом, риск представляет собой вероятностную категорию, которая может быть с достаточной степенью точности оценена при помощи анализа потерь. В зависимости от величины потерь выделяют зоны риска [35, С. 154]:

- зона  допустимого риска – это когда потери от какого-то вида деятельности возможны, но они меньше ожидаемой прибыли.

- зона  критического риска – характеризуется  опасностью потерь, которые заведомо  превышают ожидаемую прибыль  и в максимуме ведут к потере  средств вложенных в операцию.

- зона  катастрофического риска – это  когда потери превышают критический  уровень и распространяются на  имущество банка.

Пределы зон устанавливаются с помощью  коэффициентов риска. Коэффициент  риска определяется как отклонение максимально возможной величины убытка к собственному капиталу. Если коэффициент риска не превышает 0,3 – это зона допустимого риска; от 0,3 до 0,7 – зона критического риска; 0,7 и более – зона катастрофического риска.

Как правило, анализ и прогноз финансового  риска требует больших затрат. Поэтому необходим простой и относительно дешевый экспресс-анализ банкротства организации. В экономически развитых странах для этих целей используют двухфакторную, пятифакторную и семифакторную Z-модели по оценке степени банкротства организации. Кроме того, применяется также Модель надзора за ссудами Чессера [24,c . 128].

Линейная  модель Альтмана, или уравнение Z- оценки выглядит следующим образом:

 (1)

где:

Z - показатель  риска банкротства;

Х1, Х2...Хn-отобранные коэффициенты, число которых достигает n;

C1,C2...Cn-показатели, характеризующие значимость R1,R2...Rn.

Модель  Э. Альтмана была построена с использованием пяти коэффициентов, которые были отобраны из первоначальных 27 показателей. Эти  пять показателей были использованы для определения значения Z. Высокое  значение Z свидетельствует о стабильном состоянии компании, а низкое - о потенциальном банкротстве.

В результате статистического анализа были определены как сами показатели, так и числовые показатели, характеризующие значимость каждого коэффициента:

 (2)

где: X1 - отношение оборотных активов (оборотного капитала) к общей

сумме активов фирмы; Х2 - отношение нераспределенной прибыли (дохода) к общей сумме  активов; Х3 - отношение операционной прибыли(до вычета процентов и налогов)- брутто доходы к общей сумме активов; Х4 - отношение рыночной стоимости собственного капитала (акций фирмы)к балансовой стоимости заемных средств; Х5 - отношение объема реализации(сумма продаж) к общей сумме активов.

   В последние десятилетия в западных банках кроме модели, предложенной Э. Альтманом, применяется такой метод оценки качества потенциальных заемщиков с помощью другой статистической модели - модели оценки коммерческой ссуды, предложенной американским ученым Чессером.

Чессер  использовал данные ряда банков по 37 "удовлетворительным" ссудам и 37 "неудовлетворительным" ссудам, причем для расчета были взяты показатели балансов фирм- заемщиков за год до получения кредита. Подставив расчетные показатели модели в формулу "вероятности нарушения условий договора" Чессер правильно определил три из каждых четырех исследуемых случаев.

Модель  надзора за ссудами Чессера, включающая шесть переменных, прогнозирует случаи невыполнения клиентом условий договора о кредите. При этом под "невыполнением  условий" подразумевается не только непогашение ссуды, но и любые другие отклонения, делающие ссуду менее выгодной для заемщика [25, С. 129].

 (4)

где е = 2,71828.

Получаемая  оценка у может рассматриваться  как показатель вероятности невыполнения условий кредитного договора. Чем  больше значение у, тем выше вероятность  невыполнения договора для данного  заемщика.

В модели Чессера для оценки вероятности  невыполнения договора используются следующие критерии:

- если  Р. > 0,50, следует относить заемщика  к группе, которая не выполнит  условий договора;

- если  Р. < 0,50, следует относить заемщика  к группе надежных.

Модель  оценки рейтинга заемщика Чессера подходит для оценки надежности кредитов [22, С. 116]. 

Глава 2. Анализ управления банковскими рисками в ОАО "Агроинвестиционный коммерческий банк"

2.1 Краткая характеристика  ОАО "Агроинвестиционный коммерческий банк"

 

      ОАО Агроинвестиционный коммерческий  банк  был создан в форме открытого акционерного общества в 1992 году. Деятельность Банка регулируется Центральным банком Российской Федерации в соответствии с лицензией № 1946. Банк является участником государственной системы страхования вкладов, установленной Федеральным законом от 23 декабря 2003 года № 177-ФЗ «О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации». В октябре 2008 года гарантированное возмещение по вкладам физических лиц, предусмотренное государственной системой страхования вкладов, было увеличено до 700 тысяч рублей на одно физическое лицо в случае отзыва у банка лицензии или введения Банком России моратория на платежи. Основными видами деятельности Банка являются открытие и ведение счетов юридических и физических лиц, предоставление кредитов и гарантий, осуществление расчетно-кассового обслуживания, проведение операций с иностранной валютой. Банк имеет один филиал в г. Москве. Среднесписочная численность сотрудников Банка в отчетном году составляла 53 человек (2009 год: 47 человек). Банк зарегистрирован по следующему адресу: 414040, г. Астрахань, ул. Красная Набережная, дом 37 .  

2.2. Управление рисками в ОАО "Агроинвестиционный коммерческий банк" 

Управление  рисками Банка осуществляется в  отношении финансовых рисков (кредитный  риск, рыночные риски - валютный риск, риск процентной ставки, прочий ценовой риск и риск ликвидности), операционного и правового рисков. Управление операционным и правовым риском должно обеспечивать надлежащее соблюдение внутренних регламентов и процедур в целях минимизации операционного и правового рисков.

Кредитный риск

Банк  подвержен кредитному риску, который  является риском того, что неисполнение обязательства по финансовому инструменту  одной  стороной приведет к возникновению  финансового убытка у другой стороны. Кредитный риск возникает в результате кредитных и прочих  операций Банка с контрагентами, вследствие которых возникают  финансовые активы.

Максимальный  уровень кредитного риска Банка  отражается в балансовой стоимости  финансовых активов в бухгалтерском  балансе. Возможность взаимозачета активов и  обязательств не имеет существенного значения для снижения потенциального кредитного риска. Для гарантий и обязательств по предоставлению кредита максимальный уровень кредитного риска равен сумме обязательства.

Структура кредитного портфеля по срокам размещения должна быть достаточно сбалансирована со сроками привлечения средств по пассивным операциям Банка.

Принятие  решений по кредитам и по другим операциям, связанным с кредитным  риском, осуществляется Кредитным комитетом, в исключительных случаях Правлением Банка, Советом директоров Банка.

В Банке  установлены в относительном  выражении лимиты кредитования связанных  с Банком лицами (совокупные, а так  в разрезе категорий связанных  с Банком лиц и отдельных связанных  с Банком лиц), в рамках которых не требуется получение одобрения (решения) Совета директоров Банка на совершение указанных сделок, в размере  не более  3% от величины собственных средств (капитала) Банка.

Географический  риск.

В таблице 1 представлен географический анализ активов и обязательств Банка по состоянию за                 31 декабря 2010 года:

Таблица 1 «Географический анализ за 2010г.» 

 

    В таблице 2  представлен географический анализ активов и обязательств Банка  по состоянию за                 31 декабря 2009 года:

    Таблица 2 «Георгафический анализ за 2009г.»