Библиотека управления

Прогнозирование величины показателя удельного веса просроченной судной задолженности кредитной организации

Смулов А.М., к.э.н.

Оглавление журнала



Показатель удельного веса просроченной задолженности является одним из ключевых индикаторов, характеризующих качество кредитного портфеля коммерческого банка. В мировой практике среднестатистическая величина проблемных и просроченных кредитов составляет примерно 4-10%, а, следовательно, удельный вес просроченной задолженности составляет меньшую величину такого же порядка.

Большинство банкротств российских банков, как показывает анализ, связано с некачественным управлением активами, включая, в первую очередь, управление кредитным портфелем. Эта ситуация усугубляется, в частности, нестабильным финансово-экономическим положением заемщиков в неопределенно изменяющихся макроэкономических условиях переходного периода. К макроэкономическим причинам относятся: скачкообразные изменения уровня инфляции и валютных курсов; отсутствие действенного законодательства (включая налоговое), защищающего интересы как банков, так и промышленных предприятий и стимулирующее их поступательное развитие; общая стагнация производства в кризисные периоды и т.п. К микроэкономическим причинам можно отнести: преобладающее неэффективное использование оборудования, его значительный моральный и материальный износ; отсутствие не только собственных источников капиталовложений, но и оборотных средств; низкую квалификацию управленческого персонала и потерю квалифицированных специалистов из-за низкой и систематически не выплачиваемой заработной платы и др. К макро- и микроэкономическим причинам добавляются еще и сложившиеся морально-этические нормы формирования и поддержания деловых связей: для России их особенность состоит в том, что даже кредитоспособные заемщики не спешат своевременно возвращать долги по кредитам, полученным в “пошатнувшихся” банках. Все это приводит к тому, что реальный уровень проблемной и просроченной ссудной задолженности в отечественных коммерческих банках значительно выше, чем среднемировой показатель, и, по оценке автора, составляет 30-40%, а в некоторых банках или филиалах банков может достигать 60-70%. При этом номинальная (указываемая в официальной отчетности) величина просроченной ссудной задолженности находится, как правило, на весьма удовлетворительном уровне, что вероятно связано с различного рода “ухищрениями” кредитных организаций, как-то: необоснованные пролонгации; перекредитование и более сложные схемы, проводимые с помощью дружественных либо аффилированных банков. Однако не все находящиеся в распоряжении банков средства снижения показателя удельного веса просроченной ссудной задолженности равноэффективны с точки зрения экономики банка.

В настоящее время серьезной проблемой является отсутствие применимых на практике инструментов прогнозирования исследуемого показателя. Особенно актуальны вопросы прогнозирования данного показателя для банков, в которых аудит проводится по международным стандартам финансовой отчетности, и руководители которых ставят задачу уменьшения реально сложившегося уровня показателя до среднемировой его величины.

В отечественной литературе отсутствует определение понятия ссудной задолженности, поэтому для четкого понимания дальнейшего изложения введем следующие определения:

Текущая ссудная задолженность () – ссудная задолженность по основному долгу, срок платежа по которой в текущий момент времени не наступил.

Просроченная ссудная задолженность () – ссудная задолженность по основному долгу, не погашенная заемщиком в установленные кредитным договором сроки.

Общая ссудная задолженность () – остаток основного долга по фактически предоставленным банком заемщику в форме кредита денежным средствам, то есть сумма и на момент проведения анализа показателя.

Показатель удельного веса просроченной ссудной задолженности () рассчитывается как отношение объема просроченной ссудной задолженности к объему общей ссудной задолженности:

(1)

На величину и , а следовательно, и , влияют как внешние, так и внутренние факторы. Влияние внешних (макроэкономических) факторов определим, как функцию , а влияние внутренних (микроэкономических) факторов – как функцию .

Аргументами функции могут быть:

– общее финансово-экономическое и состояние страны и региона, в котором банк ведет свою деятельность;

– уровень защиты экономических интересов банковской системы и каждого отдельно взятого банка, предусмотренный законодательством страны;

– действующая налоговая система и уровень налогообложения;

– средний уровень кредитоспособности заемщиков;

и другие внешние факторы, включая действия, имеющие форс-мажорный характер (в частности – дефолты платежей по обязательствам государства).

Все эти факторы определяют макроэкономическую составляющую риска невозврата кредитов и, соответственно, – страновую (региональную) составляющую величины показателя удельного веса просроченной задолженности. Понятно, что на среднюю величину кредитного риска, как вероятности реализации случая невозврата кредита, влияет общее состояние народнохозяйственного комплекса страны, стабильность ее финансово-экономического положения. Чем выше уровень стабильности экономики государства (или региона), тем ниже среднее значение , при прочих равных условиях.

Уровень законодательной защиты экономических интересов кредитной организации со стороны государства определяется предоставлением ей возможности, действуя легитимными способами, быстро и эффективно взыскать с заемщика просроченную задолженность по кредитам в полном объеме. Российское законодательство определяет очередность взыскания долгов в пользу банка в третью (при наличии залога), либо в пятую очередь, а по ряду операций (например, форвардные сделки) банки вообще лишены возможности судебной защиты. Указанные обстоятельства не способствуют уменьшению среднего уровня исследуемого показателя .

При сложной действующей налоговой системе, характеризующейся большим количеством трудноисчисляемых налогов (зачастую вводимых “задним числом”), высокими ставками налогообложения и весьма значительными штрафными санкциями за нарушение налогового законодательства, риск невозврата кредита также весьма значительно возрастает. Это связано с тем, что денежные средства, приготовленные добросовестным заемщиком для осуществления платежей по кредиту, могут быть достаточно “неожиданно” изъяты в доход государства.

В свою очередь и величина средней платежеспособности заемщиков вносит свою лепту в колебание рассматриваемого показателя. Чем выше средний уровень кредитоспособности, тем выше вероятность своевременного и полного расчета заемщика с банком.

Таким образом, факторы внешней (по отношению к банку) среды и возможные их сочетания, могут оказывать долгосрочное определяющее влияние на установление средней величины уровня просроченной ссудной задолженности, повышая или понижая ее.

Функция , в свою очередь, также имеет множество аргументов. Приведем некоторые из них:

– использование высшим руководством стратегических и тактических методов планирования и управления деятельностью банковской фирмы и, соответственно, преследование (контроль) стратегических или тактических интересов;

– квалификация персонала банка и применяемая система переподготовки кадров;

– степень комплексности и эффективность применяемых методов осуществления мониторинга кредитов;

– уровень согласованности (четкость координации) действий функциональных подразделений банка в процессе взыскания и другие.

Эти и другие внутренние факторы определяют микроэкономическую составляющую риска невозврата кредитов и, соответственно, внутрибанковскую составляющую величины показателя просроченной ссудной задолженности.

Использование высшим менеджментом кредитной организации исключительно тактических методов планирования и управления в ущерб стратегическим может привести к росту кредитного риска, например, в силу несвоевременной или необоснованной диверсификации кредитного портфеля по отраслям и регионам. Преобладание тактических интересов “сегодняшнего дня” также может оказать негативное влияние на величину . Например, снижение значительных по величине остатков денежных средств на корреспондентском счете банка путем массового срочного размещения их в кредиты приводит к снижению требований к уровню кредитоспособности заемщиков и, как следствие, ведет к росту величины в будущем периоде.

Недостаточная квалификация персонала банка приводит к росту объемов кредитов, выданных “неблагонадежным” заемщикам, а продуманная система переподготовки кадров обеспечивает растущее качество отбора заемщиков преимущественно с высоким показателем кредитоспособности.

Из сказанного следует, что и внутренние факторы оказывают существенное влияние на формирование фактического среднего уровня величины Yв.

Качественная картина изменения средней величины под влиянием факторов, определяемых и , изображена на рис.1.

Период (-) – период общего спада экономики (долгосрочный цикл), характеризуется относительно медленным повышением средней величины . В период общего экономического кризиса (-) средняя величина резко увеличивается в связи с преобладающим негативным влиянием . Период времени от до определяется общим экономическим подъемом (долгосрочный цикл) и медленным уменьшением средней величины . Если коммерческий банк попадает в локальный финансовый кризис, то резко возрастает на интервале (-), в силу преобладающего негативного влияния факторов, определяемых , а затем (при принятии банком эффективных мер) на интервале (-) уменьшается до значения, соответствующего текущему влиянию факторов, определяемых (в момент времени ). Период (-) – соответствует общему экономическому спаду на следующем долгосрочном цикле, вновь характеризуется плавным возрастанием средней величины . И так далее.

Рис.1. Качественный график изменения средней величины под влиянием внешних и внутренних факторов

Принимая во внимание вышесказанное, можно констатировать, что показатель имеет две взаимосвязанные составляющие и может быть описан системой уравнений, включающей функции многих переменных:

(2)

(3)

(4)

при действующих ограничениях:

; (5)

; (6)

; (7)

; (8)

; (9)

, (10)

где:

– функция, определяющая закон изменения величины ;

– функция, определяющая закон изменения величины ;

– функция, определяющая закон изменения величины ;

– функция, определяющая влияние факторов внешней среды;

– функция, определяющая влияние внутренних факторов;

— ограничение по объему кредитно-инвестиционных ресурсов, где:  — общий имеющийся или планируемый объем ресурсов банка;  — коэффициент, определяющий долю общего объема ресурсов банка, направляемую (планируемую) на операции кредитования;

 — ограничение по емкости рынка кредитования;

— период времени от момента выдачи первого кредита () до момента 100%-го невозврата всех ранее выданных кредитов в рамках фактической величины .

В общем случае аргументы функций (2)-(4) являются функциями времени , однако в рамках настоящей работы зависимость от времени не будет рассматриваться. Для упрощения вида производимых ниже преобразований обозначение индекса опускается.

Ограничения (5)-(10) вытекают из сути приведенных выше определений. Ограничение (6) вытекает из реальных условий деятельности коммерческих банков в сфере кредитования и определяется лимитирующим фактором, в качестве которого может выступать либо объем размещаемых кредитно-инвестиционных ресурсов , либо ограничение по емкости рынка кредитования .

Показатель объема размещаемых кредитных ресурсов весьма существенен для банков в условиях недоверия клиентов (юридических и физических лиц) к банковской системе страны в целом и к конкретным коммерческим банкам в частности. Несмотря на большой объем накоплений денежных средств “на руках” у населения, оно не стремится разместить их в банках, а средства юридических лиц размещаются, как правило, либо по принципу “этот банк свой”, либо по принципу – “этот банк наиболее надежный”, да и то на весьма незначительные сроки.

По поводу влияния показателя существуют различные точки зрения. Одни банки считают его лимитирующим и определяющимся крайне незначительным количеством платежеспособных заемщиков. Другие банки активно кредитуют предприятия, организации, физических лиц и не сталкиваются с его ограниченностью. По мнению автора, ограничение по на данном этапе перехода к рыночным отношениям не является лимитирующим. Однако с ростом уровня конкуренции и насыщением реального сектора экономики финансовыми ресурсами оно может стать весьма значимым, особенно для кредитных организаций, работающих на ограниченных территориях страны (в отдельных регионах) или специализирующихся на кредитовании какой-либо одной отрасли или узкого спектра отраслей.

В зависимости от конкретных обстоятельств реальное ограничение объемов происходит по минимальной величине либо кредитно-инвестиционного ресурса, либо емкости рынка кредитования (см. уравнение (6)).

Общая постановка задачи прогнозирования и оптимизации показателя может быть осуществлена в следующем виде.

,

где и определяются функциями вида (3) и (4);

;

– максимально допустимая в данной ситуации величина , задаваемая экспертным путем, причем .

В этом случае предполагается изменение величин и по некоторым законам, которые требуют доопределения. Банком ставится задача удержания параметра в некотором “коридоре”:

,

соответствующем представлениям руководителей банка о “нормальном” уровне просроченной ссудной задолженности. На практике этот коридор обычно выбирается равным среднемировым величинам и имеет границы: 4% £ £ 10% (или в десятичном представлении: 0.04 £ £ 0,1). Однако, по мнению автора и в соответствии с данными [4,5], наиболее приемлемым, на текущем этапе развития российской экономики (и банковской системы), является изменение в диапазоне 5-15%, определяющем среднее приемлемое значение в 10% (или 0.05-0.15, при среднем — 0.1).

В качестве решаемой может быть избрана частная задача минимизации показателя :

.

Заметим, что у работающего с широким кругом разнообразных клиентов банка не может быть на достаточно существенном отрезке времени показатель = 0, однако приближение к “нулевой зоне” [0,+] достаточно вероятно. Под приемлемой величиной понимается на практике величина в 3-5% (или в десятичном представлении: 0.03-0.05), которая, однако, в условиях реальной российской экономики переходного периода трудно достижима. Большинство банков, скорее всего, должны ориентироваться на величину порядка 7-10% (0.07-0,1).

Данная задача является слабоструктурированной и ее решение, в любом из вариантов постановки, требует сочетания сложного математического аппарата, предполагающего применение имитационно-оптимизационного подхода с использованием неформальных экспертных процедур для учета как формализуемых, так и качественных неформализуемых критериев (параметров), часть из которых взаимосвязан.

Можно предположить, что одним из путей решения задачи определения средней величины может быть решение ее вероятностно-статистическими методами, например, с использованием распределения Парето-Леви [6]. Кривая этого распределения приподнята над осью абсцисс, обладает высоким пиком, асимметрией (в общем случае), и с помощью варьирования четырех параметров, управляющих положением кривой, позволяет достаточно достоверно интерпретировать вероятностные значения величины показателя . Сложность решения задачи данным способом определяется отсутствием достоверных статистических данных и неопределенностью видов функций, описывающих изменение величин и .

Таким образом, в самой общей постановке проблема исследования влияния внешних и внутренних факторов на величину удельного веса просроченной ссудной задолженности коммерческого банка представляет собой многомерную динамическую нелинейную задачу, решение которой существенно затрудняется из-за высокой степени неопределенности влияния как каждого из аргументов в отдельности, так и их в совокупности или в сочетаниях.

Решение подобных задач осуществляется обычно приближенными методами, предполагающими известные упрощения исходной постановки. В литературе [7-10] изложен метод обобщенных множеств достижимости (ОМД), который применяется для анализа потенциальных возможностей экономических систем и используется для построения упрощенных базовых решений, предназначенных для дальнейшего уточнения, например проведением развернутых имитационных экспериментов.

Суть метода сводится к тому, что в случае, когда задача имеет более двух критериев (несколько “отслеживаемых” параметров), на плоскости могут быть представлены двумерные сечения множества всех тех значений вектора показателей, которые могут быть достигнуты с помощью допустимых значений переменных, и его проекции на двумерные пространства показателей. Метод ОМД дает возможность графического (наглядного) изображения отдельных характеристик множества, что дает определенные преимущества перед использованием обычных методов многомерной оптимизации, которые в качестве решений дают некоторое количество эффективных точек, которые в общем случае дают слабое представление об исходном множестве [10]. Наличие двумерного изображения также существенно облегчает процесс прогнозирования искомой величины в заданной исследователем системе координат.

На практике метод ОМД применяется в два этапа. На первом этапе исследование ограничивается решением задачи относительно экономических формализуемых критериев (параметров), на втором – с использованием качественных неформальных критериев уточняется полученное на первом этапе решение.

Применение в рамках проводимого исследования ряда гипотез позволяет упростить функцию (4) и налагаемые не нее ограничения (5)-(10) с целью получения возможности практического ее применения в деятельности банка по прогнозированию рассматриваемого показателя.

Принимаемые гипотезы могут быть сформулированы следующим образом.

1) Считаем, что временной период £ £ + относительно мал, поэтому функции и практически неизменны во времени, не оказывают существенного влияния на изменение среднего уровня величины . Форс-мажорные ситуации во внимание не принимаются.

2) Качество вновь выдаваемых кредитов или сроки действия кредитных договоров по ним обеспечивают отсутствие прироста величины в прогнозируемом периоде.

3) Реальным ограничением является ограничение по объему кредитно-инвестиционных ресурсов .

4) Изменение величины кредитного портфеля дискретно во времени, и единовременное изменение не превышает некоторой заданной величины (например, 10%).

5) Допустимая граница величины стремится к среднемировой величине показателя, т.е. = (0; 0,1).

Указанная совокупность гипотез обеспечивает учет формализуемых экономических параметров, существенно упрощает возможность проведения дальнейшего анализа и делает возможным использование метода ОМД. Система уравнений (2)-(10) в этом случае трансформируется в систему соотношений вида (11)-(15), содержащую функцию двух переменных:

(11)

; (12)

; (13)

; (14)

. (15)

Формализованное представление соотношений (11)-(15), с учетом (1), имеет вид:

; (16)

; (17)

; (18)

; (19)

, (20)

где:

; ; ; .

Фрагмент поверхности, описываемой функцией вида (16), в системе координат {у,х,z} имеет вид, изображенный на рис.2.

Кредитная организация в каждый определенный период времени находится в той или иной, но однозначно определяемой (в зависимости от цели оперативного управления) типовой ситуации. Набор таких ситуаций описывается следующим образом.

Рис.2. Фрагмент поверхности, описываемой функцией f(x,z) = x/(x+z)

Ситуация 1

при .

Отсюда и .

Данная ситуация может возникнуть в случае прекращения деятельности кредитной организации по размещению кредитов (например, при отзыве банковской лицензии) и недобросовестных действиях всех без исключения заемщиков, ожидающих возможности не возвращать кредиты полностью, или хотя бы частично, при банкротстве банка.

Этот вариант весьма характерен и для периодов кризисного состояния экономики страны (региона), когда банк воздерживается от увеличения в силу высокой степени неопределенности финансово-экономической ситуации, а заемщики не в состоянии вернуть своевременно ранее полученные кредиты (т.е. величина растет).

Ситуация 2

при .

Отсюда и .

Экономический смысл данного случая может быть описан следующим образом. С целью сохранения избранной оптимальной структуры активов, банк поддерживает величину на постоянном уровне за счет выдачи новых кредитов в объеме естественного выбытия (плановое погашение ранее выданных кредитов) и достигнутого уменьшения .

В реальной жизни строгое поддержание на постоянном уровне затруднено из-за сложности синхронизации процессов возврата и выдачи кредитов.

Ситуация 3

при .

Отсюда и .

Эта ситуация реализуется, например, при следующих обстоятельствах:

  • банк прекращает деятельность в сфере кредитования (например, при добровольной ликвидации) и обеспечивает 100%-й возврат , возврат планируется банком в последующий период;
  • банк находится в состоянии реструктуризации (слияние, разделение), при этом новые кредиты не выдаются, сокращается при возврате заемщиками ранее полученных кредитов, возврат
будет проводиться после формирования новых рабочих структур.