Управление кредитными рисками в коммерческом банке

метки: Кредитный, Управление, Деятельность, Коммерческий, Портфель, Образ, Банковский, Экономика

Понятие «банк» органично связано с понятием «риск». Банки являются центральным звеном в системе рыночных отношений, и планомерное развитие их деятельности является необходимым условием эффективного функционирования рыночной экономики. Благодаря своей способности накапливать временно свободные средства в обществе и размещать их в форме кредита в секторе, нуждающемся в инвестициях, банки способствуют пропорциональному экономическому развитию страны. Кредитные операции — один из важнейших видов банковского дела. На финансовом рынке кредит сохраняет позицию наиболее доходной, хотя и самой рискованной, статьи активов кредитных организаций. В связи с этим особую актуальность и важность приобрели вопросы развития и совершенствования системы управления кредитным риском.

Целью данной работы является изучение понятия кредитный риск, выявление особенностей управления кредитным риском на основе методологии, предложенной Базельским комитетом, а также рассмотрение системы упраления кредитными рисками в Республике Беларусь, определение проблем и возможных направлений ее совершенствования.

Для этого необходимо решить следующие задачи:

• раскрыть сущность понятия кредитного риска;
• рассмотреть особенности управления кредитными рисками на основе методологии, предложенной Базельским комитетом ;
• провести анализ системы управления кредитным риском в Республики Беларусь;
• рассмотреть организацию риск-менеджмента кредитного риска коммерческого банка на примере ОАО Приорбанк
• определить проблемы и возможные направления развития системы управления кредитными рисками в Республике Беларусь.

Основными методами исследования были методы научного синтеза, статистического и динамического анализа, системный метод, графический метод отображения информации.

В основу работы положены теоретические и практические аспекты, раскрывающие сущность инфраструктуры фондового рынка, рассматриваемые в трудах Бухтина М.А., Жарикова В.В., Ковалев П.П., Разумовский П.А., Помазанов М.В. и др. Также важны периодические издания, такие как «Банковский бюллетень», «Финансовый аудит и анализ», «Финансы и кредит» и другие, в которых авторы статей предоставляют подробную информацию по вопросам, связанным с данной темой. Исходными данными для написания работы также послужили электронные ресурсы Министерства финансов Республики Беларусь, Национального банка Республики Беларусь, ОАО «Приорбанк» и других.

1. Теоретическая характеристика сущности кредитного риска и методов его управления

1 Сущность, факторы и классификация кредитного риска

Проблемы, с которыми сталкиваются финансовые учреждения в последние годы, возникли по ряду причин. При этом основной из них является недооценка кредитных рисков и масштабов их воздействия. В банковском секторе риск принято трактовать как вероятность того, что «банк потеряет часть своих ресурсов, получит меньший доход или понесет дополнительные расходы в результате финансовых операций». [1, c. 351]

Кредитный риск: методы оценки и регулирования

... важно - хорошо подготовленный для работы в этой системе персонал. В данной статье рассматривается управление кредитными рисками на текущем этапе развития банковской системы в нашей стране. Целью дипломной работы является ...

На сегодняшний день в экономической теории нет единой классификации рисков. Это связано с разнообразием проявления риска и сложностью различения различных его видов. В то же время по-прежнему существует некоторое единодушие во взглядах на тип рисков. Важнейшую роль в этом сыграло исследование компанией «Coopers&Lybrand» общепринятых принципов управления риском, опубликованное в 1996 г., давшее следующую классификацию рисков, которым подвержены институциональные финансовые посредники, в том числе и коммерческие банки:

• рыночные риски;
• кредитные риски;
• операционные риски;
• риски ликвидности и
• риски делового события.

Критерий классификации — это одинаковый подход к процессу управления для каждого из перечисленных типов рисков. Эта классификация в настоящее время является общепринятой в практике управления банковскими рисками и принимается за основу большинством финансовых учреждений, включая Базельский комитет по банковскому надзору Банка международных расчетов.

Рыночный риск, кредитный риск и риск ликвидности обычно группируются в группу финансового риска. В рамках приведенной классификации риски определяются

Рыночный риск — возможность убытков в результате колебаний процентных ставок, курсов валют, цен на акции. Разновидностями рыночного риска являются фондовый, валютный и процентный риски;

• Кредитный риск или риск контрагента — возможность потерь финансового актива в результате неспособности контрагентов исполнить свои обязательства по выплате процентов и основной суммы долга в соответствии с условиями договора;
• Операционный риск — возможность потерь вследствие технических и технологических ошибок при осуществлении операций, неумышленных ошибочных действий персонала, мошенничества, сбоев техники, аварийных ситуаций, сбоев функционирования внутренних систем, включая компьютерные и технологические;

• Риск ликвидности. Этот вид риска делится на два вида
• Риск рыночной ликвидности — возможность потерь, связанная с трудностями покупки или продажи актива по среднерыночной цене;
• Риск балансовой ликвидности — возможность потерь, связанная с возникновением дефицита высоколиквидных активов, необходимых для выполнения обязательств;
• Риск делового события — это возможность убытков из-за обстоятельств непреодолимой силы и случаев неожиданного влияния внешней среды под влиянием макроэкономических и политических факторов. [2]

Национальный Банк Республики Беларусь использует иную классификацию банковских рисков, которая представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 — Классификация банковских рисков по методологии Национального Банка Республики Беларусь

Кредитование коммерческих банков — один из важнейших видов банковского бизнеса. На финансовом рынке заем сохраняет позицию наиболее прибыльного актива кредиторов. [3, c.47]

Кредитные риски можно классифицировать по следующим критериям: уровню осуществления анализа; сфере возникновения; типу кредитополучателя; характеру проявления риска; виду операции; характеру действия кредитополучателя; степени риска; степени управляемости риском.[4]

Таблица 1 — Классификация кредитных рисков

Критерий классификации	Тип кредитного риска		Характеристика
1	2		3
Уровень осуществления анализа	Совокупный (на уровне кредитного портфеля)		Предполагает оценку банком всего объема выданных кредитов с позиции качества всего кредитного портфеля
	Индивидуальный		Характеризует величину риска, присущую отдельному заемщику
Сфера возникновения	Риск кредитополучателя, возникший в сфере деятельности клиента банка
	Риск кредитного продукта, связанный с функционированием банка
	Риск изменения внешней среды банка и кредитополучателя
Тип кредитополучателя	Риск страны
	Риск кредитования юридических лиц
	Риск кредитования физических лиц
Характер проявления риска	Моральный	Присущ клиентам с отрицательной деловой репутацией
	Деловой	Оценивается на основании данных о развитии отрасли, в которой предприятие работает и реализует свою продукцию
	Финансовый	Выявляется при анализе показателей ликвидности, рентабельности, оборачиваемости, состава и структуры собственности предприятия.
	Риск обеспечения	Характеризуется наступлением возможной угрозы затруднения реализации заложенного имущества
Вид операции	Ссудные
	Лизинговые
	Факторинговые
	Риски при заключении сделок с использованием векселей
	Риски при предоставлении банковских гарантий и поручительств
Степень риска	Высокий
	Средний
	Низкий
Степень управляемости риском	Локализованные		выявленные и контролируемые
	Нелокализованные		возможность управления ограничена

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 разделить на две группы: внешние и внутренние. В группу внешних факторов входят: состояние и перспективы развития экономики страны в целом, денежно-кредитная, внешняя и внутренняя политика государства и ее возможные изменения в результате государственного регулирования.

Внутренние факторы могут быть связаны как с бизнесом банка-кредитора, так и с бизнесом заемщика.

К первой группе факторов относятся:

• Уровень менеджмента на всех уровнях организации;
• Тип рыночной стратегии;
• Способность разрабатывать, предлагать и продвигать новые кредитные продукты;
• Адекватность выбора кредитной политики;
• Структура кредитного портфеля;
• Факторы временного риска
• Досрочный отзыв кредита в связи с невыполнением кредитного договора; Квалификации персонала и т.д.

Ко второй группе факторов относятся:

• Содержание и условия коммерческой деятельности кредитополучателя
• Кредитоспособность кредитополучателя
• Уровень менеджмента
• Репутация кредитополучателя
• Факторы риска, связанные с объектом кредитования [3, с.49.]

Ограничение негативного воздействия этих факторов является обязанностью менеджеров банка, которые в текущих условиях для нормального 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 влияют как внешние, так и внутренние факторы, которые необходимо учитывать при управлении им.

1.2 Процесс управление кредитными рисками

Целью управления кредитным риском является максимальное увеличение доходности банка с поправкой на риск при сохранении кредитного риска в допустимых пределах. Банки должны управлять как риском всего кредитного портфеля, так и риском отдельных кредитов и сделок. Эффективное управление кредитным риском является предпосылкой долгосрочного успеха любой банковской организации. [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 вышеперечисленных этапов в целом выполняет определенные задачи и функции, формируя методологию управления рисками, стратегический уровень анализа. Решение стратегических задач возможно при правильно разработанной тактике, представляющей собой систему методов управления рисками — аналитический аппарат студии. 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 наступления рисков		Методы оценки		Оценки, прогнозы
Выбор стратегии управления		Методы управления рисковой позицией		Лимиты, резервы, нормативы
Контроллинг		Методы контроллинга		Штрафы, санкции, санации, коррекция

Наличие первой и последней фазы никоим образом не означает, что процесс управления банковскими рисками заканчивается фазой контроля. 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

Согласно выбранной методологии, управление кредитным риском начинается с процесса его идентификации. Как показывает практика, главным инструментом на этом этапе выступает экспертный метод: именно эксперт, используя апробированные банком методы идентификации риска, основываясь на системном анализе доступной информации и собственном опыте, должен выявить источники и носители наступления кредитного риска. Для достижения этих целей создается карта кредитного риска, на которой формируется целостная картина его возможных проявлений.

Данный метод широко используется в научной и практической деятельности, положив начало развитию ряда неформализованных методов получения и обработки экспертных мнений, в числе которых выделяются дельфийский метод, метод «дерева решений», морфологический анализ, метод аналогий, метод «мозговых атак». [8]

Особый интерес для банковского менеджмента представляет проблема количественной оценки (расчета) кредитного риска. За последние 30 лет были предприняты значительные 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. При оценке кредитоспособности должника важной задачей является определение вероятности дефолта для отдельных операций или вероятности дефолта для данного 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 дефолта (компании, кредитополучателя, контрагента), мы пришли к выводу о параллельном существовании нескольких видов моделей:

• 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 последнего столетия в финансовом мире прослеживались следующие тенденции: волновой эффект глобального и внутреннего финансовых кризисов, усиление волатильности финансовых рынков, быстро растущая конкуренция и глобализация финансовых рынков. Все это составляло необходимые предпосылки для создания модели, использующей относительно небольшое количество показателей и направленной на определение вероятности банкротства бизнеса. Такую модель впервые в 1968 году разработал профессор финансов Нью-Йоркского университета Э. Альтман. [8]

Первоначально Альтман использовал 22 финансовых показателя и балансы 66 компаний для создания модели, половина из которых была успешной, а другая — неудачной. Методом множественного дискриминантного анализа была проведена пошаговая статистическая оценка значимости финансовых коэффициентов с исключением менее значимых, и эксперимент был повторен снова. В результате была получена модель, состоящая из пяти финансовых показателей [11]

= 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.

Диапазон значений показателя Z был определен экспериментально — 1,81–2,99, что в свою очередь служило интегральным показателем кредитоспособности заемщика.

Для компаний с показателем Z менее 1,81 вероятность банкротства в следующем году была определена как высокая. Для компаний с Z-оценкой выше 2,99 вероятность отказа была определена как низкая. Для компаний с Z-оценкой в ​​диапазоне от 1,81 до 2,99 финансовые прогнозы были затруднены.

Для такой модели характерны два вида ошибок:

• модель предсказала банкротство, а компания успешно функционирует;

— модель предсказала успешное функционирование, а компания обанкротилась. Смысл этих двух ошибок неоднозначен, так как банку гораздо важнее и сложнее предсказать крах компании. 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 точность своих прогнозов, дискриминирующие модели не смогли предоставить банкам полную картину состояния 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)
PARTS	Англия	P- purpose (назначение, цель кредита) A- amount (сумма, размер кредита) R- repayment (погашение кредита) T- term (срок кредита) S-security (обеспечение)

Как видно из таблицы 3, наименования рейтинговых моделей образуются из начальных букв названий составляющих их компонентов. Каждый из компонентов рейтинговой модели представляет собой отдельную область исследования одного или нескольких аспектов бизнеса контрагента и оценивается по определенной шкале, обычно в пять баллов. Оценка проводится с использованием метода финансовых показателей, метода экспертного анализа, статистических методов. [8]

Итоговая оценка представляет собой определенное количество баллов. Контрагент получает кредитный рейтинг в соответствии с диапазоном, в который попадает набранная им сумма баллов, рейтинг, в свою очередь, соответствует определенной вероятности дефолта контрагента. Несомненно, рейтинговые модели в западных странах — одна из самых надежных технологий управления кредитным риском. Однако сам факт существования в каждой стране национальных моделей свидетельствует о том, что при создании подобных моделей страновая специфика играет важнейшую роль [8].

Адекватной мерой, снижающей кредитный риск банка и позволяющей оптимально решать задачу, служит кредитный скоринг, представляющий собой математическую или статистическую модель, с помощью которой банк определяет, насколько велика вероятность, что данный потенциальный заемщик вернет кредит в установленный срок. Скоринг — метод классификации всех заемщиков на различные группы для оценки кредитного риска [11].

Кредитный скоринг распространился на Соединенные Штаты более полувека назад в форме скоринговой процедуры для оценки кредитоспособности соискателей кредита, использующих скоринговые карты. Внешне все выглядело просто. Соискатель сообщал о себе сведения: возраст, доход, профессия, стаж работы, наличие имущества и т.д. А кредитный служащий банка определял баллы по специальной таблице — счетной карточке. Каждому значению показателя свой балл, например, возраст от 35 до 42 лет — 83 балла, доход от 30000 до 40000 рублей в месяц — еще 76 баллов и т.д. В зависимости от количества набранных баллов по таблице рассчитывалась максимальная сумма кредита, которую банк готов был предоставить заемщику. Современный же арсенал методов кредитного скоринга, не отвергая использование скоринговых карт, основан на использовании инструментов предиктивного анализа (от английского слова prediction — прогноз, предсказание), принадлежащих к широкому классу так называемых методов углубленного анализа данных (data mining) [12].

При наличии достаточного количества статистических данных для построения статистических моделей этот метод имеет ряд преимуществ: скорость принятия решений, возможность ранжировать заемщиков по степени риска. По данным некоторых исследований, после внедрения скоринговых систем уровень безнадежного долга сократился на 50% . Несмотря на вес этих преимуществ, стоит отметить ограничения, накладываемые на рассматриваемый подход. Во-первых, приток заемщиков должен находиться в одном диапазоне лимитов. Во-вторых, этот подход неприменим для крупных кредитов, где рейтинг традиционно показывает низкую эффективность. [11] В 90-е годы исследования кредитного риска переключились с анализа риска индивидуального кредитополучателя на анализ кредитного риска по всему портфелю финансового института. [9]

После оценки кредитоспособности конкретного заемщика банк оценивает кредитный риск своего портфеля. Рассмотрим наиболее распространенные модели оценки кредитного риска банковской книги в практике западных финансовых институтов. Модели оценки кредитного риска банковского портфеля можно классифицировать по применяемому математическому аппарату [10]

Эконометрические модели, в основе которых лежит многомерный статистический анализ (регрессионный анализ, кластерный и дискриминантный анализы).

Нейронные сети — это компьютерные алгоритмы, моделирующие работу человеческого мозга через взаимодействие взаимосвязанных «нейронов». Нейронные сети используют те же входные данные, что и эконометрические модели. Но модели оценки кредитного риска строятся с помощью определенных процедур обучения распознаванию образов (классов, ситуаций, процессов и т.д.).

Модели оптимизации, основанные на математических методах прогнозирования, позволяют минимизировать ошибки кредитора и максимизировать прибыль с учетом различных ограничений. С помощью методов математического программирования, в частности, определяют оптимальные доли клиентов в портфеле ссуд и (или) оптимальные параметры кредитных продуктов.

Экспертные системы используются для моделирования оценки рисков кредитного специалиста при принятии кредитного решения. Компонентами экспертной системы являются: набор правил логического вывода, база знаний, содержащая количественные и качественные данные об объекте процесса принятия решения, и форма для ввода ответов пользователя на вопросы системы. — Гибридные системы используют статистическое оценивание и имитационное моделирование и могут быть основаны на причинно-следственных соотношениях (модель EDF оценки вероятности дефолта кредитополучателя, разработанная компанией KMV).

Одним из самых распространенных в международной практике подходов к оценке рисков является методология определения показателя стоимости под риском (принятый международный термин VaR — value-at-risk).

Главная задача данной методологии на основании статистических методов (метод Монте Карло, метод исторического моделирования, корреляционно — ковариационный метод и т.д.) спрогнозировать наибольший ожидаемый убыток, обусловленный волатильностью финансовых рынков в заданном промежутке времени с заданным доверительным интервалом. [8]

Согласно исследованию, проведенному компанией InteDelta, 18% банков используют именно метод Monte Carlo в качестве единственно применяемой методологии оценки кредитного риска, 35% используют его в совокупности с положениями add-on метода, 29% используют только add-ons , остальные — аналитическую методологию и историческое моделирование (рис 3).

На сегодняшний день для оценки и измерения кредитного риска крупнейшими банками мира используется достаточное количество моделей, основанных в той или иной степени на методологии VaR: CreditMetrics , CreditRisk+, Portfolio Manager, CreditPortfolio View, Jarrow Turnbull Model, причем наступление кредитного риска в данных моделях трактуется как снижение кредитного рейтинга или дефолт кредитополучателя. [8]

Рисунок 3 — Методологии оценки кредитного риска

Банк, оценив вероятность возникновения риска, может на основании полученных данных принимать решения по его управлению. Существует несколько стратегий управления банковскими рисками. Так, например, банк может пойти на отказ от кредитования ненадежного клиента, уровень риска которого достаточно велик. Но, чем выше риск, чем больше шанс получить высокую прибыль (Рис 4).

Рисунок 4 — Зависимость прибыли от риска

Поэтому наиболее оптимальным является выбор стратегии минимизации риска. Важным элементом управления кредитным риском является установление лимитов риска по отдельным контрагентам и группам взаимосвязанных контрагентов. Эти лимиты помогают обеспечить надлежащую диверсификацию деятельности банка по предоставлению кредита. Чтобы лимиты были эффективными, они должны быть обязательными во всех случаях. Также, рассматривая вопрос о предоставлении кредита, банки должны понимать необходимость создания резервов на покрытие установленных и ожидаемых убытков и должны иметь необходимый капитал для погашения неожидаемых убытков. Также банки могут страховать кредитные риски, осуществлять их синдицирование или хеджирование на срочном рынке с помощью производных финансовых инструментов.

Приняв решение о предоставлении кредита, банк обеспечивает надлежащее его ведение, включая оперативное ведение кредитного досье, получение текущей финансовой информации.

Кредитные досье должны включать всю информацию, необходимую для оценки существующего финансового положения кредитополучателя или контрагента, а также достаточную информацию для отслеживания принятых решений и истории кредита. Банки должны разработать и реализовать комплексные процедуры и информационные системы для мониторинга состояния отдельных кредитов и отдельных должников по всем различным кредитным портфелям банка.

Эффективная система кредитного мониторинга включает следующие меры:

• обеспечение понимания банком существующего финансового положения кредитополучателя или контрагента;
• мониторинг соблюдения существующих обязательств;
• оценка, в соответствующем случае, достаточности обеспечения в свете существующего финансового положения кредитополучателя;
• выявление нарушений договорных платежей обязательств и своевременная классификация потенциальных проблемных кредитов;
• своевременное сообщение руководству для принятия корректирующих мер.

В настоящее время выделяют следующие принципы организации банковского мониторинга:

1) комплексность проведения мониторинга. Данный принцип означает, что мониторинговые наблюдения должны носить комплексный характер, т.е. охватывать всю совокупность банковских учреждений и воздействующих на них факторов, а также усиливать различные процессы, которые происходят в банковском секторе. При этом следует принимать в расчет влияние внешних и внутренних факторов. К внешним факторам относятся: состояние экономики, спад или подъем производства, уровень безработицы, инфляция, «рождаемость и смертность» банков, внешние банковские риски и т.д. К внутренним факторам относятся: процесс управления банком, стратегия развития и организационная структура банка, внутренние банковские риски и т. д.;

2) непрерывность наблюдений за состоянием коммерческого банка и банковской системы, а также оперативность получения необходимой информации. Соблюдению данного принципа способствует в наибольшей степени режимность наблюдений, т.е. периодичность фиксации изменений в деятельности отдельно взятого банка и банковского сообщества;

3) обеспечение репрезентативности или представительности объектов или территорий мониторинговых наблюдений. Банковское сообщество состоит из неоднородных единиц, различающихся не только по величине, поэтому применять ко всем банкам одни и те же критерии неправомерно, так как в результате можно получить искаженную цифру. Однако целесообразно осуществлять одновременные наблюдения по одной и той же программе за финансово устойчивыми банками и за банками, испытывающими определенные трудности. Такая синхронность необходима для сравнения изучаемых объектов и получения оценки происходящих изменений в банковской системе.

При соблюдении всех принципов проведения мониторинга будет достигнут наиболее качественный результат [15].

Важность и необходимость проведения мониторинга была доказана историческими событиями. Так в 1990-х самой важной проблемой неблагополучных банков было отсутствие мониторинга заемщиков или стоимости обеспечения. В результате многие банки не смогли вовремя обнаружить снижение качества активов [5].

кредитный риск банковский базельский

2. Этапы создания банками собственной системы управления рисками, основанные на Базельском подходе

В условиях финансового кризиса особенно актуальными становится задачи оперативной оценки состояния компаний, находящихся в кредитном портфеле банка, а также объективный подход к выработке оптимальных условий сделки, обоснованность принятия решения о выдаче кредита. Решение этой задачи не возможно без использования системы оценки и управления рисками. Кредитный риск является одним из наиболее значимых банковских рисков, кроме того, именно он является причиной возникновения проблемной задолженности и потерь, связанных с дефолтом кредитополучателя. Однако чтобы риск-менеджмент стал действительно инструментом, дающим результаты, в банке должна существовать эффективная система управления рисками.

Эффективная система должна решать следующие задачи:

• Формирование характеристики состояние кредитополучателя (рейтинг кредитополучателя и вероятность дефолта)
• Уменьшение доли проблемных кредитов
• Обоснованность условий сделок и принимаемых решений о кредитовании
• Увеличение конкурентных преимуществ за счет повышения качества кредитного портфеля
• Возможность постоянного контроля состояния портфеля
• Увеличение дисциплины и сокращение временных затрат за счет стандартизации и автоматизации
• Возможности для постоянного мониторинга и своевременной реакции на возникающие проблемы у клиента [16].

При создании системы управления кредитным риском банки опираются на собственный опыт и наработки. Но полезно учитывать и мировой опыт в этом направлении. В июле 2004 года Базельским комитетом был выпущен документ: Revised Framework on International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards (Пересмотренная схема международного объединения подходов и стандартов расчета капитала, далее, Базель 2) [17].

Предлагаемая схема является базовым элементом для национальных регуляторных процессов в Европейских странах. Документ учитывает новые достижения в области измерения и управления кредитными рисками для тех банков, которые двигаются в направлении построения системы внутренних рейтингов (IRB — Internal Rating Based Approach).

Рекомендации Базельского комитета не содержат законченной универсальной модели, которую нужно использовать в системе кредитного риск менеджмента. Такой модели просто не существует. Базель 2 — это методология, которая предлагает подход, гарантирующий в итоге построение эффективной системы управления кредитными рисками.

В рамках базового IRB подхода (Foundation Approach) банкам предоставляется возможность использовать собственные модели только для оценки вероятности дефолта (PD — Probability of Default) заемщиков. Также предусмотрено дальнейшее развитие, и переход к продвинутому (advanced) IRB подходу, в соответствии с которым финансовым организациям (банкам) позволено применять собственные модели для оценки основных рисковых параметров, необходимых для оценки требования на экономический капитал. При этом регулятору должна быть представлена верификация модели. Таким образом, стимулируется использование банками собственных методик, их развитие и постоянное совершенствование.

Среди базовых рисковых параметров, каждый из которых является случайной величиной, Базельский комитет выделяет следующие:

Среднегодовая вероятность дефолта (PD — Probability of default) и Рейтинг кредитополучателя. PD является вероятностью того, что кредит не будет выплачен, то есть, произойдет дефолт. Вероятность дефолта рассчитывается для каждого кредитополучателя в отдельности (корпоративные клиенты) либо в целом по портфелю однородных ссуд. Существует довольно много различных моделей, позволяющих рассчитать PD, исходя из имеющейся информации. Можно выделить три основных класса: структурные модели, модели сокращенной формы и кредит-скоринговые модели. Первые два подхода основаны на рыночных данных (стоимость акций, доходности облигаций), поэтому непосредственно не применимы к большей части стандартных заемщиков банков на постсоветском пространстве. Таким образом, наибольший практический интерес представляют именно кредит-скоринговые модели, в результате использования которых, каждому заемщику присваивается некоторый рейтинг, характеризующий его финансовое состояние и способность погасить свои обязательства перед банком. Весь диапазон возможных значений рейтингового балла разбивается на интервалы, называемые рейтинговыми группами. Кроме этого, при помощи специальной калибровки рейтинговому баллу ставится в соответствие вероятность дефолта. PD, сопоставленное рейтинговой группе, фактически является оценкой процента компании этой группы, которые испытают дефолт в течение года.

Экспозиция под риском (EAD — Exposure at Default).

EAD представляет собой оценку суммы, подвергаемой риску, то есть, части кредита, которая теряется в случае дефолта. При расчете необходимо учитывать следующие факторы: во-первых, задолженность по ссуде (особенно по сложным продуктам с системой лимитов) может колебаться с течением времени, поэтому необходимо уметь оценивать ее значение в момент возникновения дефолта; во-вторых, наличие высоколиквидного обеспечения позволяет снизить EAD, так как его реализация позволяет быстро вернуть часть потерянного кредита. Однако оставшуюся часть ссуды вряд ли удастся вернуть полностью. Средне ожидаемая доля потерь средств в случае дефолта (LGD — Loss Given Default) обычно рассчитывается в процентах от EAD. LGD как раз и является оценкой той части EAD, которая будет безвозмездно потеряна, если произойдет дефолт. Необходимо учитывать наличие дополнительного обеспечения по ссуде, значимость залога для клиента, а также текущее финансовое состояние кредитополучателя, то есть, его рейтинг. При расчете LGD и EAD очень важным является вопрос правильного определения стоимости обеспечения, его ликвидности и вероятности возврата.

Дополнительно в эту группу параметров можно внести следующие важные факторы: — Горизонт риска (M Maturity).

Очевидно, что риски возрастают при увеличении срока кредита. Горизонт риска, в общем случае, не совпадает со сроком кредитного договора. Он может, как превосходить его (например, в том случае, если предполагается продление действия продукта), так и быть меньше.

GRP (Group) — групповая принадлежность компании-кредитополучателя. При анализе необходимо учитывать не только такие однозначные критерии, как долевое участие или состав руководства, но и факторы экономической, региональной связанности. Рассмотрение таких факторов позволят лучше выявить реальную групповую структуру заемщиков. Низкая диверсификация портфеля и наличие больших связанных групп ведет к значительному увеличению стрессовых потерь и может оказаться критичным для банка.

В соответствии с продвинутым (advanced) подходом внутренних рейтингов (AIRB Basel II) для оценки каждого из этих случайных параметров требуется разработать специальную математическую модель.

Основной причиной кредитного риска является дефолт кредитополучателя. В соответствии с Базель 2 под дефолтом понимается невозврат или просрочка основной суммы долга или процентов. Дефолт конкретного должника является произошедшим, когда имело место хотя бы одно из следующих событий:

• банк считает, что должник не в состоянии полностью погасить свои кредитные обязательства перед банком без принятия банком таких мер, как реализация обеспечения (если такое имеется);
• должник более чем на 90 дней (для юридических лиц) просрочил погашение любых существенных кредитных обязательств перед банком.

Таким образом, рейтингование заемщиков и определение вероятности дефолта является одним из наиболее важных компонентов системы управления кредитными рисками. Для построения системы рейтингования необходимо произвести следующий порядок действий:

• Необходимо выделить основные отраслево-целевые сектора.
• Для каждого отраслево-целевого сектора требуется выделить основные риск-доминирующие факторы
• Осуществить накопление данных по оценке показателей
• Сформировать границы принятия решений.
• Определить веса показателей.
• Произвести верификацию рейтингового балла
• Осуществить калибровку рейтингового балла, установить соответствия между рейтинговым баллом и вероятностью дефолта.

Выделение основных отраслево-целевых секторов.

Очевидно, что характеристики и финансовые показатели корпоративных клиентов значительно отличаются от показателей финансовых компаний. Поэтому в первую очередь требуется выделить основные типы клиентов, которые находятся в портфеле и с которыми работает банк в соответствии с реализуемой кредитной политикой. В общем случае можно предложить следующее разделение на сектора: корпоративные заемщики (стандартные формы кредитования), банки, федеральные и муниципальные органы власти, малый и средний бизнес, инвестиционные проекты, прочие (депозитарии, страховые компании и т.д.).

Каждый из выделенных секторов требует отдельного рассмотрения и специальной настройки рейтинговой системы.

Выделение основных риск-доминирующих факторов.

Факторы могут быть как количественными, например, финансовые показатели, так и качественными, отражающими, в том числе, и экспертное мнение. При выборе факторов, кроме их значимости и экономического смысла, следует учитывать, что по некоторым из них потребуется собрать достаточную для анализа историю. Кроме этого, не стоит выбирать слишком большое число показателей, так как, скорее всего, многие из них окажутся взаимозависимыми, что приведет к сложностям с определением их весов (этап 5).

Накопление данных по оценке показателей.

Для сбора данных необходимо выбрать не менее 50 клиентов, относящихся к рассматриваемой отраслево-целевой группе и собрать для них определенные ранее показатели за несколько последних лет. При этом данные можно получать из различных источников, в том числе и общедоступных. В частности, с серверов раскрытия информации (данные по отчетности), данные статистических комитетов т.д.

Формирование границ принятия решения.

На основе собранных данных можно определить, какие значения каждого из показателей являются хорошими для рассматриваемой группы клиентов, а какие — плохими. В первую очередь, необходимо выделить критические значения для показателей. То есть, такие значения, появление которых у кредитополучателя, свидетельствует о его неблагоприятном финансовом положении. Определение таких значений практически представляет собой систему стоп факторов, при наличии которых работа с клиентом не прекращается, однако, ему сразу назначается вмененный рейтинг или отграничение на рейтинговую группу. Оставшийся диапазон значений показателя разделяется на несколько групп, каждой из которых ставится в соответствие определенный балл. Границы выделяются таким образом, чтобы в образованные интервалы попадало примерно одинаковое количество компаний из собранной базы. При выделении границ каждой группы необходимо учитывать не только накопленные данные, но экономическую непротиворечивость.

Определение весов показателей.

На этом шаге необходимо определить значимость показателей. Одним из возможных подходов является экспертное проставление весов. Для этого необходимо собрать группу опытных сотрудников-экспертов, которые независимо друг от друга определят значимость предложенных факторов. После этого, полученные веса усредняют. Кроме этого, возможен и другой, более технический, подход. Сначала составляют схему, содержащую несколько уровней, включающую определенные ранее риск-доминирующие факторы. На каждом уровне необходимо определиться, какие факторы являются более значимыми, какие равнозначными, а какие менее значимыми. После этого, воспользовавшись, например, схемой Фишберна, можно определить веса показателей. Однако в обоих подходах необходима дополнительная корректировка весов для учета следующих элементов: взаимозависимость факторов (в случае значительной корреляции между показателями может произойти двойной учет аналогичных факторов, что искусственно увеличит значимость этого фактора), влияние весов на качество получаемой модели (можно в качестве настройки произвести вариацию полученных весов, чтобы достичь лучшего результата на этапе верификации).

Технологическая схема расчета рейтинга представлена на рисунке 5.

Рисунок 5 — Технологическая схема расчет рейтинга

Верификация рейтингового балла.

Для того чтобы определить качество созданной рейтинговой системы необходимо произвести ее верификацию. Чтобы сделать это, желательно собрать статистику дефолтов и рейтинговые баллы за несколько временных периодов (хотя бы за несколько лет или экономических циклов) по кредитополучателям рассматриваемого отраслево-целевого сектора. Отметим, что в соответствии с документами Базель 2, требуется подтверждение верификации модели на пятигодовом интервале. Один из наиболее распространенных способов верификации рейтинговых систем — построение ROC (receiver operating characteristic) кривых. Качество рейтинговой системы определяется показателем AR — Accuracy Ratio (также называемый коэффициентом Жини (Gini)).

Этот коэффициент определяется как отношение площадей под идеальной ROC кривой ( ) к площади под реальной, построенной на основе статистики ROC кривой () (рис.6).

Рисунок 6 — Построение ROC кривой

Таблица 4 — Распределение рейтинговых систем по качеству

Интервал	Качество модели
80% и выше	Отличное
60-80%	Очень хорошее
40-60%	Хорошее
20-40%	Среднее
20 % и ниже	Неудовлетворительное, от модели следует отказаться

Стоит отметить, что международным рейтинговым агентствам (Moody’s Rating Global, Fitch Global Corporate Finance Ratings, S&P Rating Global), которые проводят глубокий и подробный анализ и аудит рейтингуемых компаний, удается получить качество моделей более 88%.

Калибровка рейтингового балла, соответствие между рейтинговым баллом и вероятностью дефолта.

Вероятность дефолта компании, по сути, является абстрактной величиной, т.к. представляет собой отношение количества дефолтов за год, произошедших с совершенно аналогичными компаниями, к общему числу таких компаний (среднегодовая частот дефолтов), при устремлении последнего числа к бесконечности. Таким образом, любая модель позволяет получить лишь некоторую оценку вероятности дефолта. Между вероятностью дефолта и рейтингом кредитополучателя может быть установлено взаимно-однозначное соответствие. В этом случае PD является оценкой процента заемщиков, имевших дефолт за год, из общего числа заемщиков данной рейтинговой группы. Ведущие мировые банки и рейтинговые агентства производят сбор статистики дефолтов в рейтинговых группах. Также общепризнанной является логитная форма зависимости между рейтингом и вероятностью дефолта:

Эта зависимость подтверждается с высоким коэффициентом детерминации. Однако коэффициенты фона и наклона (A и B) подлежат определению в каждом конкретном случае (т.е. при настройке модели рейтингования каждого отраслево-целевого сектора).

Определение параметров производится на основе 3-х типов данных:

• частота дефолтов по отраслево-целевой группе (данные банка, по стране, в крайнем случае, при полном отсутствии данных — экспертно-ожидаемая частота дефолтов);

• распределение баллов, полученное в результате рейтингования компаний на основе собранных исторических данных (этап 3);
• качество модели (AR), реальное (полученное в результате построения ROC кривой на шаге 6) или предполагаемое.

А также на основе 2-х постулатов:

• средняя частота дефолтов по компаниям, включенным в собранную базу, равняется статистически наблюдаемой с учетом экономической ситуации;
• рейтинговая система должна хорошо разделять заемщиков на «плохих» (с высокой вероятностью дефолта) и «хороших» (с низким PD) с учетом качества рейтинговой системы (AR).

В результате создания и правильной настройки рейтинговой системы банк получает возможность практически в автоматическом режиме производить первоначальное и мониторинговое рейтингования стандартных компаний (средний диапазон на рис. 7).

Однако, для компаний, получивших высокий рейтинг, все-таки требуется дополнительное подтверждение рейтинга, а при получении заемщиком низкого рейтинга также необходимо дополнительно выявить причины и отрицательные факторы. Последнее может послужить причиной для начала работы с клиентом по диагностики развития проблемной ситуации.

Рисунок 7 — Соотношение рейтингового балла и вероятности дефолта

Следующим параметром риска является экспозиция под риском (EAD) или объем средств под риском. Эта величина показывает, какая сумма подвержена риску потерь по данному активу портфеля либо какая сумма будет подвержена риску в случае выдачи кредита. При расчете EAD необходимо учитывать следующие характеристики, которые получают из банковской системы либо из условий заявки:

• вид кредитного продукта;
• срок кредитного договора;
• срок до окончания договора;
• сумма договора;
• позиция (задолженность);
• обеспечение.

Экспозиция под риском состоит из трех компонент: позиции (текущей задолженности), учета неиспользованного остатка лимита и коррекции.

где CCF — Credit Conversion Factor (фактор кредитной конверсии), отвечающий за использование неосвоенной части лимита, который определяется первыми четырьмя характеристиками сделки. CCF сильно зависит от кредитной политики банка.

В соответствии с рекомендациями Базельского комитета коррекция EAD может производиться только на высококачественное, высоколиквидное приемлемое обеспечение. Такое обеспечение может быть легко реализовано, за счет чего удается достаточно быстро вернуть часть суммы кредита (или даже весь кредит, если он был полностью покрыт таким залогом).

Коррекция EAD возможна и на обеспечение более низкого качества (условно-приемлемое обеспечение), но в этом случае повышается величина LGD, т.е. та часть EAD, которую банк безвозвратно потеряет в случае дефолта кредитополучателя. Величина Loss Given Default также является случайной. В среднем, по результатам международных исследований LGD в зависимости от страны меняется от 25% до 60% [18].

Таким образом, знание параметров риска EAD и LGD дает нам возможность оценить возможные безвозвратные потери по ссуде:

Никогда невозможно точно предсказать тот объем потерь, с которым столкнется банк. Однако можно оценить средний уровень потерь банка, или так называемые ожидаемые потери (EL — Expected Loss).

EL с точки зрения банков представляют собой элемент стоимости бизнеса. Оценить объем ожидаемых потерь возможно, используя основные параметры риска: PD дает среднегодовую вероятность дефолта кредитополучателя, а EAD*LGD- уровень потерь. Таким образом, ожидаемые потери можно оценить следующим образом:

Учитывать такие потери можно, например, за счет создания адекватных резервов. Однако, следует учитывать, что процесс возврата низколиквидного обеспечения или активов предприятия может значительно затянуться, поэтому оценкой необходимого уровня резервирования является величина

где LGD не учитывается.

Пиковые потери случаются достаточно редко, однако, их масштаб потенциально может быть очень большим (рис. 8).

Потери, превосходящие уровень средних (ожидаемых) потерь называют неожидаемыми, непредвиденными или стрессовыми (Unexpected Loss).

Процентные ставки включают премию за риск, поэтому могут «взять на себя» некоторую часть таких потерь. Однако в условиях рынка, ставки, которые позволили бы полностью учесть неожидаемые потери, были бы не конкурентными. Поэтому одной из функций собственного капитала банка становится создание «буфера» на случай таких пиковых (неожидаемых) потерь.

Рисунок 8 — Временной ряд потерь банка

Наихудшей будет ситуация, когда банк теряет весь свой кредитный портфель в течение определенного периода (например, года, если мы рассматриваем горизонт риска, равный одному году).

Это событие является крайне маловероятным, поэтому держать собственный капитал под такие потери является экономически нецелесообразным. Банки, наоборот, стремятся уменьшить собственный капитал, чтобы дополнительно высвободить экономические ресурсы для инвестирования и получения прибыли. С другой стороны, чем меньше у банка капитал, тем выше вероятность того, что он не сможет справиться со своими собственными обязательствами, то есть, вероятность того, что потери банка превысят прибыль плюс доступный капитал. Это может привести к банкротству банка.

Необходимо поддерживать баланс между риском банкротства и желанием получить дополнительную прибыль. Требование на экономический капитал для учета стрессовых потерь является инструментом, чувствительным к индивидуальному риску заемщиков. [19]

Выделяют три основных причины возникновения непредвиденных потерь (UL):

Подверженность заемщиков общему состоянию экономики. Этот тезис непосредственно следует из общемировой ежегодной статистики дефолтов. Есть года, когда наблюдаются значительные непредсказуемые скачки частоты дефолтов, следовательно, значительно возрастают потери банков. Эти скачки происходят под вилянием стохастического общего фактора. Методика расчета экономического капитала (CaR- Capital Requirement) под непредвиденные потери, заложенная в рекомендации базельского комитета, основана на идеях Мертона (Merton, 1974) [20] и Васицека (Vasicek, 2002) [21]

Активы компании являются случайной функцией. Дефолт происходит в том случае, когда активы опускаются ниже некоторого уровня, определяемого долгом. Модель называется однофакторной, так как при расчете учитывается корреляция активов компании с некоторым абстрактным (не имеющим определенного экономического смысла) общим фактором или индексом, характеризующим состояние экономики в целом:

где случайная величина X отвечает активам компании, Y, Z — независимые, случайные величины, имеющие стандартное нормальное распределение, R — корреляции компании с общим состоянием экономики.

Таким образом, первое слагаемое описывает подверженность состояния компании состоянию экономики, а второе слагаемое соответствует индивидуальным рискам компании. В итоге, требования на экономически капитал определяются на основе формулы:

где N — стандартное нормальное распределение, — уровень надежности.

В Базельском документе указано значение уровня надежности 99.9%. Это связано с тем, что документ разрабатывался для крупных западных банков, с рейтингом не ниже А по международной шкале. Для банков более низкого рейтинга такой запас прочности является излишним. А уровень надежности следует выбирать исходя из текущего рейтинга банка и соответствующей этому рейтингу вероятности дефолта:

Увеличение рисков с увеличением горизонта риска. Из статистики дефолтов (кумулятивные вероятности дефолтов), публикуемых мировыми рейтинговыми агентствами [22] непосредственно следует, что с увеличением временного горизонта наблюдается рост вероятности дефолта. Поэтому необходимо проводить дополнительную коррекцию в требованиях на капитал. В базельских рекомендация такая коррекция присутствует и называется Maturity Adgustment. Она представляет собой функцию штрафа за превышения горизонта в один год и имеет вид:

К сожалению, пути получения штрафа за превышение годового горизонта и форма зависимости коэффициента корреляции от вероятности дефолта, базельским комитетом полностью не раскрываются.

Увеличение потерь при низкой диверсификации портфеля.

Формула требований к экономическому капиталу, разработанная Базельским комитетом, рассчитана на банки с высокодиверсифицированными портфелями. Однако для большинства банков такое условие не соблюдается. Конечная диверсификация портфеля приводит к увеличению стрессовых потерь (UL), следовательно, к росту требований на экономический капитал. В результате исследований, проведенных Commerzbank (Германия), была выявлена экспоненциальная форма функции штрафа за концентрацию для экономического капитала (Penalty Factor):

где d — фиксированный коэффициент, уникальный для каждого банка, зависящий от внутренней структуры портфеля. При достижении показателя Н6 на группу заемщиков (25% портфеля) и значении d=14 (низкая диверсификация портфеля) требование к капиталу для этой группы дополнительно возрастает на 50%. Таким образом, кредитование больших групп заемщиков приводит не только к повышенным рискам, но и к неэффективному использовании капитала банка.

Схема, позволяющая произвести расчет экономического капитала в соответствии с методологией усовершенствованного подхода Базель 2 имеет вид, представленный на рис. 9.

Рисунок 9 — Схема расчета экономического капитала

Ожидаемые потери и требования к капиталу не являются единственными показателями риска. Удобным для практического использования является показатель маржа риска, характеризующий стоимость риска:

Маржа риска не должна превышать доходность по активу. Нарушение этого требования свидетельствует о том, что принимаемый риск не будет покрыт ожидаемыми доходами.

Рисунок 10 — Количественные инструменты управления риском

Кроме этого, важным дополнительным параметром является RAROC (Risk adjusted return on capital), характеризующий соотношение доходность-риск:

Это параметр удобен при определении эффективности инвестиции, а также при оценке деятельности подразделений. Нужно стараться поддерживать значение RAROC на уровне не менее 30%, чтобы добавление нового актива в портфель не ухудшало его структуру. [16]

Таким образом, в современном банке значительно возрастает роль риск-менеджмента. Методология Базельского комитета дает возможность коммерческому банку быстро и эффективно создать собственную систему рейтингования заемщиков. Данная методология уже апробирована и активно используется европейскими банками, что позволяет белорусским банкам перенять этот опыт. Конечно, невозможно полностью исключить риск. Но и нельзя получить доход не рискуя: чем больше риски, тем выше возможные доходы. Поэтому нужно знать принимаемый на себя риск, чтобы быть готовым к возможным последствиям.

3. Организация управления кредитными рисками в Республике Беларусь: особенности, проблемы, пути совершенствования

1 Организация управления кредитными рисками белорусских банков на примере ОАО Приорбанк

Управление рисками всей банковской системы в совокупности реализуется через организацию эффективного банковского надзора.

Конкретные полномочия регуляторов по осуществлению банковского надзора в рамках сложившихся в разных странах систем существенно различаются. Так, в США, Германии, Франции, а также в Японии функционирует смешанная система банковского надзора, в рамках которой центральный банк страны делит обязанности по надзору с иными государственными органами. В противоположность такой системе, в Италии и Нидерландах надзор за кредитными организациями является исключительной прерогативой только центрального банка. Однако, например, в Великобритании, Канаде и Швейцарии центральный банк надзорным органом не является[22, 23, 24, 25, 26].

В Республике Беларусь функцию надзора выполняет Национальный Банк Республики Беларусь. На протяжении последних пяти лет Национальным банком планомерно проводилась работа по совершенствованию нормативно-правовой базы в сфере кредитования, направленная на либерализацию и упрощение порядка предоставления кредитов, отмену многочисленных ограничений и запретов, исключение норм, дублирующих другие нормативные и законодательные акты. В результате было отменено ряд рекомендаций Национального банка, касающихся порядка кредитования по счету-контокорренту и консорциального кредитования; определения уровня кредитоспособности кредитополучателей; проверок материального обеспечения задолженности по кредитам; долгосрочного кредитования инвестиционных проектов. Это стало существенным шагом для создания нормативной базы, адекватной рыночным условиям. Белорусские банки теперь самостоятельно определяют приемлемые для них границы риска и организуют соответствующим образом свою деятельность, а Национальный банк, в свою очередь, осуществляет контроль за организацией процессов управления рисками в банках [27].

Рассмотрим процесс управления кредитными рисками на примере Приорбанка. Приорбанк был учрежден 20 января 1989 года как Минский Инновационный Банк. Он является крупнейшим частным универсальным банком Республики Беларусь, предоставляющим широкий спектр финансовых услуг как физическим, так и юридическим лицам, а также индивидуальным предпринимателям: депозиты, кредиты, банковские пластиковые карточки, денежные переводы, гарантии, поручительства, факторинг, лизинг, казначейские и инвестиционно-банковские операции, рассчетно-кассовое обслуживание и т.д.

С 2003 года 50% акций Приорбанка стали принадлежать Райффайзен Интернешнл (Райффайзен Банк Интернешнл с 2010 года), а впоследствии эта доля была увеличена до 87,74%. [28]

Деятельности любого банка присущи риски. И Приорбанк не является исключением. Банк осуществляет управление рисками в ходе постоянного процесса определения, оценки и наблюдения, а также посредством установления лимитов риска и других мер внутреннего контроля. Процесс управления рисками имеет решающее значение для поддержания стабильной рентабельности банка.

Структура управления рисками в ОАО Приорбанк имеет следующий вид (рис. 11):

Рисунок 11 — Структура управления кредитными рисками

Общую ответственность за определение рисков и контроль над ними несут Наблюдательный совет и Исполнительный комитет. Наличие Наблюдательного совета является обязательным в соответствии с белорусским законодательством. Членами Наблюдательного совета являются представители Правительства, основные акционеры и контрагенты.

В состав Исполнительного комитета входят члены Правления и представители материнской компании. Обязанность Правления заключается в контроле над процессом управления рисками в банке. Комитеты по рискам (Кредитный комитет, Финансовый комитет, Комитет по проблемным кредитам) несут общую ответственность за разработку стратегии управления рисками и внедрение принципов, концепции, политики и лимитов риска. Они отвечают за существенные вопросы управления рисками и контролируют выполнение соответствующих решений, принятых в отношении рисков.

В ОАО Приорбанк организована эффективная система риск-менеджмента, включающая в себя управление кредитным, рыночным и операционным риском. Риск-менеджмент в организационной структуре банка независим от бизнес-подразделений, что обеспечивает должную оценку рисков и способствует повышению эффективности деятельности по управлению рисками в целом. Подразделения риск-менеджмента отвечают за внедрение и проведение процедур, связанных с управлением рисками с тем, чтобы обеспечить независимый процесс контроля размеров подверженных риску позиций по сравнению с установленными лимитами, а также оценку риска новых продуктов и структурированных сделок.

В целях контроля и мониторинга процессы управления рисками в банке ежегодно аудируются департаментом внутреннего аудита, который проверяет как достаточность процедур, так и выполнение этих процедур банком. Отдел внутреннего аудита обсуждает результаты проведенных проверок с руководством и представляет свои выводы и рекомендации Правлению.

Управление рисками в ОАО Приорбанк, как и в других банках, включает несколько этапов: идентификация, оценка, принятие мер по управлению и мониторинг рисков.

На этапе идентификации банк подробно изучает кредитополучателя. По возможности и в отношении большинства кредитов получает обеспечение. В 2009 г. в банке была организована система раннего выявления потенциально проблемных клиентов с помощью сигналов раннего предупреждения, указывающих на возможное ухудшение финансового состояния заемщиков. В соответствии с указанной системой, на непрерывной основе осуществляется мониторинг риск-статуса клиентов, и в случае необходимости, принимаются оперативные меры для минимизации потерь банка.

На этапе оценки кредитоспособности кредитополучателя риски банка оцениваются при помощи метода, который отражает как ожидаемый убыток, понесение которого вероятно в ходе обычной деятельности, так и непредвиденные убытки, представляющие собой оценку наибольших фактических убытков на основании статистических моделей. В моделях используются значения вероятностей, полученные из прошлого опыта и скорректированные с учетом экономических условий. Банк также моделирует «наихудшие сценарии», которые будут иметь место в случае наступления событий, считающихся маловероятными. Для оценки качества своего кредитного портфеля, согласно своей политике, банк должен осуществлять точное и последовательное присвоение рейтингов своим клиентам и контрагентам. Это обеспечивает возможность сфокусированного управления существующими рисками, а также позволяет сравнивать размер кредитного риска по различным видам деятельности, географическим регионам и продуктам. Система присвоения рейтингов опирается на ряд финансово-аналитических методов, а также на обработанные рыночные данные, которые представляют собой основную исходную информацию для оценки риска контрагентов. Все внутренние категории риска определены в соответствии с политикой присвоения рейтинга банка. Присваиваемые рейтинги регулярно оцениваются и пересматриваются.

В рамках управления рисками банк использует обеспечение, производные и другие инструменты, устанавливает лимиты и создает резервы. На этом этапе также решается проблема концентрации риска. Концентрации риска отражают относительную чувствительность результатов деятельности Банка к изменениям в условиях, которые оказывают влияние на определенную отрасль или географический регион. Для того, чтобы избежать чрезмерных концентраций риска, политика и процедуры банка включают в себя специальные принципы, направленные на поддержание диверсифицированного портфеля, как в рамках секторов экономики (рис 12), так и в разрезе валют (табл 5).

Рисунок 12 — Кредитный портфель юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в разрезе секторов экономики

Таблица 5 — Кредитный портфель в разрезе валют

Показатель	01.01.2009		01.01.2010		Темп роста
	сумма, млрд. руб.	уд. вес,%	сумма, млрд. руб	уд. вес,%
Кредитный портфель в национальной валюте	1 306,60		35,5		1 267,10
Кредитный портфель в иностранной валюте	2 369,30	64,5	2 373,90	34,8	97
Кредитный портфель: всего	3 675,90	100	3 641,00	65,2	100,2

Банк управляет кредитным риском путем установления предельного размера риска, который Банк готов принять по отдельным контрагентам или отраслевым концентрациям риска, а также с помощью мониторинга соблюдения установленных лимитов риска. Это достигается путем проведения регулярного анализа финансового положения кредитополучателя и его возможности осуществить погашение кредита. Лимиты уровня кредитного риска по кредитополучателям и продукции устанавливаются Кредитным комитетом. Фактическое соответствие лимитам регулярно проверяется. Мониторинг и контроль рисков, главным образом, основывается на установленных Банком лимитах. Такие лимиты отражают стратегию ведения деятельности и рыночные условия, в которых функционирует Банк, а также уровень риска, который Банк готов принять, причем особое внимание уделяется отдельным отраслям. Кроме этого, Банк контролирует и оценивает свою общую способность нести риски в отношении совокупной позиции по всем видам рисков и операций. На этом этапе осуществляется проверка кредитов на обесценение, основными факторами которой являются следующие: просрочены ли выплаты процентов и выплаты в погашение суммы основного долга более, чем на 90 дней; известно ли о финансовых затруднениях кредитополучателя, снижении его кредитного рейтинга или нарушениях первоначальных условий договора. Банк проводит проверку на обесценение на двух уровнях — резервов, оцениваемых на индивидуальной основе, и резервов, оцениваемых на совокупной основе.

Банк определяет резервы, создание которых необходимо по каждому индивидуально значимому кредиту или авансу, на индивидуальной основе. При определении размера резервов во внимание принимаются следующие обстоятельства: устойчивость бизнес-плана контрагента; его способность улучшить результаты деятельности при возникновении финансовых трудностей; прогнозируемые суммы к получению и ожидаемые суммы выплаты дивидендов в случае банкротства; возможность привлечения финансовой помощи; стоимость реализации обеспечения, а также сроки ожидаемых денежных потоков. Убытки от обесценения оцениваются на каждую отчетную дату или чаще, если непредвиденные обстоятельства требуют более пристального внимания.

На совокупной основе оцениваются резервы под обесценение кредитов, которые не являются индивидуально значимыми (включая кредитные карты, ипотечные кредиты и необеспеченные потребительские кредиты), а также резервы в отношении индивидуально значимых кредитов, по которым не имеется объективных признаков индивидуального обесценения. Резервы оцениваются на каждую отчетную дату, при этом каждый кредитный портфель тестируется отдельно. При оценке на совокупной основе определяется обесценение портфеля, которое может иметь место даже в отсутствие объективных признаков индивидуального обесценения.

Убытки от обесценения определяются на основании следующей информации: убытки по портфелю за прошлые периоды, текущие экономические условия, приблизительный период времени от момента вероятного понесения убытка и момента установления того, что он требует создания индивидуально оцениваемого резерва под обесценение, а также ожидаемые к получению суммы и восстановление стоимости после обесценения актива. Руководство подразделения отвечает за определение этого периода, который может длиться до одного года. Затем резерв под обесценение проверяется руководством кредитного подразделения Банка на предмет его соответствия общей политике Банка. Финансовые гарантии и аккредитивы также проверяются на предмет обесценения и по ним создается резерв аналогичным образом, как и в случае кредитов.

Хочется отметить, что в «Приорбанк» ОАО ведется постоянная работа по совершенствованию процесса управлению кредитными рисками и повышению его эффективности, в том числе на основе внедрения современных ИТ-решений.

Информация, полученная по всем видам деятельности, изучается и обрабатывается с целью анализа контроля и раннего обнаружения рисков. Указанная информация представляется с пояснениями Наблюдательному совету, Исполнительному комитету, Комитетам по рискам и руководителям каждого из подразделений.

В отчете содержится информация о совокупном размере кредитного риска прогнозные кредитные показатели, исключения из установленных лимитов риска, показатели ликвидности и изменения в уровне риска. Ежеквартально предоставляется информация о рисках в разрезе отраслей, клиентов и географических регионов. Ежемесячно Комитет по проблемным кредитам определяет необходимость создания резерва под кредитные потери. Ежеквартально Наблюдательный совет и Исполнительный комитет получают подробный отчет о рисках, в котором содержится вся необходимая информация для оценки рисков Банка и принятия соответствующих решений.

Для всех уровней Банка составляются различные отчеты о рисках, которые распространяются с тем, чтобы обеспечить всем подразделениям Банка доступ к обширной, необходимой и актуальной информации. Еженедельно проводится краткое совещание Комитетов по рискам и иных сотрудников Банка, на котором обсуждаются поддержание установленных лимитов, инвестиции, ликвидность, а также изменения в уровне риска.

Таким образом, слаженная работ всех подразделений банка, а также грамотный подход к оценке кредитоспособности клиента, позволили банку занять место в пятерке крупнейших банков Республики Беларусь.

В то время как многие кредитные организации наращивают свои активы, ОАО Приорбанк с конца 2008 года занимает осторожную позицию, борясь за качество портфеля.

За 2010 год кредитный портфель ОАО Приорбанк не только не увеличился, но и сократился на 0,9 %, это произошло вследствие избирательного подхода к предоставлению кредитных средств (табл. 6).

Таблица 6 — Кредитный портфель в разрезе типов контрагентов

Показатель	01.01.2009		01.01.2010		Темп роста
	сумма, млрд. руб.	уд. вес, %	сумма, млрд. руб.	уд. вес, %
Юридические лица и индивидуальные предприниматели	2 435,4	66,3	2 446,5	67,2	100,5
Физические лица	1 240,5	33,7	1 194,5	32,8	96,3
Кредитный портфель: всего	3 675,9	100,0	3 641,0	100,0	99,1

Благодаря эффективной политики риск-менеджмента банка, в 2009 году произошло уменьшение удельного веса проблемной задолженности с 1,3% до 1,0%. При этом, в абсолютном выражении объем проблемной задолженности за 2009 г. снизился на 11,4 млрд. руб. (табл. 7).

Таблица 7 — Доля проблемной задолженности за 2009 год

Показатель	01.01.2009		01.01.2010		Темп роста
	сумма, млрд. руб.	уд. вес,%	сумма, млрд. руб.	уд. вес,%
Проблемная задолженность: всего	47,80	1,3	36,40	1	76,2
в том числе пролонгированная задолженность	28,10	0,8	18,50	0,5	65,8
в том числе просроченная задолженность	19,70	0,5	17,90	0,5	90,9
кредитный портфель: всего	3675,9	100	3641	100	99,1

Динамика проблемной задолженности свидетельствует о правильности выбранной банком стратегии развития в 2009 г., а также о высокой эффективности действующей в «Приорбанк» ОАО системы риск-менеджмента.

Таким образом, процесс управления банковскими рисками в Республике Беларусь находится на достаточно высоком уровне. Эффективное регулирование со стороны Национального Банка и взвешенная политика коммерческих банков в сфере риск-менеджмента способствуют сохранения стабильности и надежности функционирования как банковской системы, так и экономики страны в целом.

3.2 Проблемы управления кредитными рисками их воздействие на стабильность банковской системы в Республике Беларусь

Банковский сектор является показателем стабильности и здоровья экономики страны в целом. Как было показано выше, банковская деятельность подвержена рискам, основным из которых является кредитный риск. Наша страна не является исключением. На протяжении экономического кризиса банковская система Республики Беларусь доказала свою состоятельность и надежность, но тем не менее проблемы существуют.

Постараемся выделить основные проблемы банковского сектора Республики Беларусь, связанные с кредитными рисками:

• рост активов;
• качество активов белорусских банков;
• концентрация активов;
• нестабильность на валютном рынке может стать причиной роста просроченной задолженности.

Рост активов в банковской системе Беларуси составил в 2010 году 53 процента (рис. 13).

Рисунок 13 — динамика активов банков Республики Беларусь

На первом месте по величине активов находятся государственные АСБ «Беларусбанк» и Белагропромбанк. На третьем месте — БПС-Банк. Четвертое место занимает государственный Белинвестбанк. На пятом месте — Приорбанк, дочерний банк австрийской финансовой группы Райффайзен. Все банки из перовой пятерки, за исключением Приорбанка, в 2010 году активно наращивали свои активы. Приорбанк с конца 2008 года занимает осторожную позицию, борясь за качество портфеля. Банк пожертвовал объемами в пользу надежности. БПС-Банк, напротив, в 2010 году наращивал объемы операций, что стало возможным благодаря ресурсам его основного акционера — российского Сбербанка. [31]

Для сравнения: банковские активы в западных странах выросли в прошлом году незначительно — во Франции на 4 процента, в Великобритании — на 6 процентов. [32]

Среди постсоветских стран Беларусь также оказалась бесспорным лидером по росту банковских активов.

Такой рост банковских активов нашей страны повышает риски, с которыми может столкнуться банковская система Беларуси. Так, любой рост банковских активов, который превышает в год 15-20 процентов, является областью возникновения дополнительного риска.

Одной из причин столь стремительного роста банковских активов в 2010 году является государственная поддержка реального сектора экономики. В Беларуси, где более 70% банковского сектора и реального сектора принадлежит государству, банки выполняют форму аккумулятора ресурсов, которые государство направляет в экономику. В настоящее время возможности государства осуществлять эту поддержку явно сокращаются.

В результате массированного увеличения банковских активов заметно выросло отношение банковских кредитов к ВВП страны. Ныне оно превысило 60 процентов. А это отношение — очень важный показатель, который демонстрирует, насколько банковская система проникает в экономику и насколько сильно ее влияние на экономику. Опыт других стран показывает, что банковский кризис при высоком отношении банковских кредитов к ВВП выражается в наиболее глубоком шоке для экономики страны. Высокий рост активов повышает уязвимость банковской системы Беларуси.

Корпоративный сектор экономики Республики Беларусь нуждается в финансировании, а источники поступления заемных средств ограничены. По сути, белорусские компании могут занимать сегодня только у банков. Поэтому от возможности банков выдавать кредиты сильно зависят темпы экономического роста в Беларуси. Но вполне может оказаться, что темпы роста в реальном секторе будут ниже, чем темпы роста банковских активов. В конечном итоге это может привести к тому, что реальному сектору будет нечем возвращать банкам деньги, то есть будет расти проблемная задолженность.

На сегодняшний день только благодаря господдержке реального сектора экономики доля проблемных активов остается в банковской системе Беларуси низкой (рис 14).

Рисунок 14- Динамика проблемной задолженности клиентов и банков по кредитам и иным активным операциям

Еще одной проблемой банковского сектора Беларуси является высокий уровень концентрации активов. Это связано с тем, что большинство кредитов в банковской системе выдается государственными банками государственным компаниям (рис 15).

Рисунок 14 — Структура активов банков Республики Беларусь

То есть, если государство будет не в состоянии финансировать государственные предприятия, то рост просроченной и проблемной задолженности может привести к краху банковской системы.

Риски в банковском секторе могут проявиться и в том случае, если белорусские компании и физические лица не смогут приобрести валюту в целях погашения имеющихся обязательств по валютным кредитам. В этом случае риски для банковской системы прямые — неплатежи по кредитам приведут к ухудшению качества банковских активов. Сложности с приобретением иностранной валюты могут спровоцировать переток вкладов из одних банков в другие или отток вкладов из банковской системы в целом. При реализации этого сценария основная проблема состоит в том, что инфраструктура банковского сектора, система риск-менеджмента банков, набор мониторинговых и регулятивных мер, которые использует регулятор, окажется не в состоянии абсорбировать те возможные риски, которые будут возникать при столь масштабном росте кредитования.

Таким образом, в Республике Беларусь, несмотря на предыдущие успехи в области управления кредитными рисками, существует ряд проблем. К которым можно отнести чрезмерный рост активов банков, ухудшение их качества в связи с нестабильностью на валютном рынке страны, а также их концентрация в государственном секторе экономики. Решение данных проблем должно стать приоритетным направлением в сфере регулирования банковской деятельности.

Заключение

Понятие «банк» органично связано с понятием «риск». Банки являются центральным звеном в системе рыночных отношений, и планомерное развитие их деятельности является необходимым условием эффективного функционирования рыночной экономики. Благодаря своей способности накапливать временно свободные средства в обществе и размещать их в форме кредита в секторе, нуждающемся в инвестициях, банки способствуют пропорциональному экономическому развитию страны. Кредитные операции — один из важнейших видов банковского дела. На финансовом рынке кредитования сохраняет позицию наиболее доходной статьи активов кредитных организаций, хотя и наиболее рискованной. Поэтому тема данной работы является актуальной в настоящее время. В соответствии с поставленными задачами, можно сделать следующие выводы:

• в экономической литературе под кредитным риском понимается риск возникновения у банка убытков вследствие несоблюдения кредитополучателями первоначальных условий договоров по исполнению ими принятых на себя денежных обязательств. Так как кредитный риск лежит в основе взаимоотношений между банком и клиентом по договору займа, то зависит как от клиента, так и от банка. Было установлено, что факторы, влияющие на кредитный риск, могут быть как внутренними, так и внешними;
• управление кредитными рисками является необходимой деятельностью любого банка.

В общем виде, процесс управление кредитными рисками включает следующие этапы: идентификация риска; оценка последствий наступления рисков; принятие решений об управляющем воздействии; контроллинг и мониторинг. Каждый этап является необходимым, но особый интерес для банковского риск-менеджмента представляет проблема количественной оценки (расчета) кредитного риска. За последние 30 лет были предприняты значительные шаги в области методологии оценки различных аспектов кредитного риска. На сегодняшний день для оценки и измерения кредитного риска крупнейшими банками мира используется достаточное количество моделей, таких как: CreditMetrics , CreditRisk+, Portfolio Manager, CreditPortfolio-View, Jarrow-Turnbull Model, причем наступление кредитного риска в данных моделях трактуется как снижение кредитного рейтинга или дефолт кредитополучателя;

• для создания собственной системы управления кредитными рисками, а в частности рейтингования заемщиков, целесообразно использовать методологию Базельского комитета. Данная методология уже апробирована и активно используется европейскими банками, что позволяет белорусским банкам перенять данный опыт. Конечно, невозможно полностью исключить риск. Но и нельзя получить доход не рискуя: чем больше риски, тем выше возможные доходы. Поэтому нужно знать принимаемый на себя риск, чтобы быть готовым к возможным последствиям;
• проанализировав статистику в сфере кредитования, можно заключить, что процесс управления банковскими рисками в Республике Беларусь находится на достаточно высоком уровне.

Эффективное регулирование со стороны Национального Банка и взвешенная политика коммерческих банков в сфере риск-менеджмента способствуют сохранению стабильности и надежности функционирования, как банковской системы страны, так и экономики в целом;

— на данный момент в Республике Беларусь, несмотря на предыдущие успехи в области управления кредитными рисками, существует ряд проблем. К основным можно отнести: чрезмерный рост активов банков, ухудшение их качества в связи с нестабильностью на валютном рынке страны, а также их концентрация в государственном секторе экономики. Решение этих проблем должно стать приоритетным направлением в сфере регулирования банковской деятельности.

Список использованных источников

[Электронный ресурс]//URL: https://management.econlib.ru/kursovaya/upravlenie-kreditnyimi-riskami/

1. Банковское дело: учебник — 2-е изд. / под ред. Г. Белоглазовой, Л. Кроливецкой — Питер, 2009. — 400с.

• Шаталова Е.П., Шаталов А.Н. Кредитоспособность и кредитный риск в банковском риск-менеджменте / Е.П. Шаталова, А.Н. Шаталов// Финансы и кредит — 2010. — №17(401) С.46-53
• Управление кредитными рисками: учеб.

пособие / В.В. Жариков.- ТГТУ, 2009. — 244с.

• Мошенский А.Б. Перечень и содержание решаемых задач при управлении банковскими кредитными рисками / А.Б. Мошенский //Финансы и кредит.- 2008. — №5(293) С.41- 47
• Каллаур П.В.Принципы управления кредитным риском /П.В.

Каллаур// Вестник ассоциации белорусских банков. — 2008.- №13 (465) С.35-58

• Ковалев П.П. Концептуальные вопросы управления кредитными рисками / П.П. Ковалев // Управление финансовыми рисками.- 2005. — № 4 С.12-21
• Ковалев П.П.

Некоторые актуальные вопросы управления банковскими рисками / П.П. Ковалев // Деньги и кредит.- 2006. — № 1. С.47-51

• Ковалев П. П. Методы банковского риск-менеджмента на этапах идентификации и оценки последствий от наступления рисков/ П.П. Ковалев // Управление рисками. — 2006.- №3(31) С.91-115.
• Пустовалова Т.А.

Построение модели оценки кредитного риска кредитного портфеля коммерческого банка (на основе методологии VAR).

/Т.А.Пустовалова//Научные доклады ®СПб.: ВШМ СПбГУ, 2010.-2010.- № 2

• Энциклопедия финансового риск-менеджмента: учеб пособие /Под ред. Лобанова А.А., Чугунова А.В. — М.: Альпина Паблишер, 2003 с . 786 с.
• Ткач Д.А.

Скоринговый балл для оценки кредитного риска / Д.А.Ткач //Российское предпринимательство.- 2010. — №6(1).

— С.103-107

• SAS® Credit Scoring for Banking Решение SAS для создания системы кредитного скоринга в банках [Электронный ресурс] — Режим доступа: www.sas.com/offices/europe/russia/whitepapers/CrSc.pdf — Дата доступа: 28.13.2011

13. Potential Future Exposure Methodologies — a survey of market trends [Электронный ресурс] — Режим доступа: www.intedelta.com <http://www.intedelta.com>. — Дата доступа: 28.13.2011

14. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций — учебник / А. С. Шапкин.- М: Дашков и К, 2005.-880 с.

• Дыдыкин А.В. Зарубежная практика управления банковскими рисками /А.В.Дыдыкин// Финансы и кредит.-2011.- 9(441).- С.12-18
• Петров Д.А., Помазанов М.В.

Кредитный риск менеджмент, как инструмент борьбы с возникновением проблемной задолженности /Петров Д.А. Помазанов М.В.// Методический журнал Банковское кредитование. — 2008.- 6.- [Электронный ресурс] — Режим доступа: www.creditrisk.ru/publications/files_attached/credit_risk_management.pdf <http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/credit_risk_management.pdf >

• Дата доступа: 28.13.2011

17. Basel Committee on Banking Supervision, International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards, Bank for International Settlements, June, 2004. [Электронный ресурс] — Режим доступа: www.bis.org — Дата доступа: 28.13.2011

• Grunerta J.and Weber M., Recovery Rates of Bank Loans: Empirical Evidence for Germany, March, 2005

— Basel Committee on Banking Supervision, An Explanatory Note on the Basel II IRB Risk Weight Functions, Bank for International Settlements, July, 2005. [Электронный ресурс] — Режим доступа: www.bis.org/bcbs/irbriskweight.pdf — Дата доступа: 28.03.2011

20. Merton R.C. (1974), On the Pricing of Corporate Debt: the Risk Structure of Interest Rates, Journal of Finance 29, pages 449-470

• Vasicek O. (2002), Loan portfolio value. RISK, December 2002, 160 — 162.]
• Moody’s, Default and Recovery Rates of Corporate Bond Issuers 1920-2005, Moody’s Investor Service Global Credit Research, January 2006

22. De Boissieu С. Banking in France. Routledge, 1990, P. 65-66.

• Kuppens Т., Prast H., Wesseling S. Banking supervision at the crossroads. Edward Elgar Publishing, 2003, P. 54-65.
• Market-wide Exercise 2009 Report. Financial Services Authority, January 2010.
• Singh D.

Banking regulation of UK and US financial markets. Ash gate Publishing, Ltd., 2007, P. 31-33.

• The Supervisory Capital Assessment Program: Design and Implementation. Board of Governors of the Federal Reserve System, April 2009.
• Купчинова О.С.

Система банковского кредитования в Республике Беларусь: тенденции развития /Купчинова О С// Банкаўскi веснiк. — 2009.- № 3.- С.12-20

• Официальный сайт ОАО «Приорбанк» раздел наш банк

[Электронный ресурс] — Режим доступа: http://www.priorbank.by/r/about/- Дата доступа: 28.13.2011

• Отчет Приорбанка за 2010 год [Электронный ресурс] — Режим доступа: <http://www.priorbank.by/r/news/annual_report/2009_r/risk_management/>)- Дата доступа: 28.13.2011
• Бюллетень банковской статистики. 2010.- № 2 (140)
• Белорусский экономический портал: Экономика.

by [Электронный ресурс] — Режим доступа: <http://ekonomika.by/banki/sekreti-uspecha-belorusskich-bankov-makrouroven>

• Дата доступа: 04.04.2011
• Официальный сайт Национального банка объединенного королевства (Central Bank of the United Kingdom) [Электронный ресурс] — Режим доступа: <http://www.bankofengland.co.uk/publications/annualreport/2010/2010full.pdf >