лавными причинами такой тенденции является растущая конкуренция, особенно в розничном кредитовании, и осторожный подход к выдаче этих самых потребительских кредитов, применяемых Сбербанком - банк не выдает кредиты без анализа платежеспособности потенциального заемщика, в то время как многие игроки выдают необеспеченные потребительские кредиты.

Кредитование является основным видом деятельности банков. Каждый банк индивидуален, так как обслуживает различных клиентов в разных районах и регионах, отраслях и сферах банковских услуг и должен иметь ЛВ-модели кредитного риска физических и юридических лиц, построенные на собственной статистике. Индивидуальности банков способствует также конкуренция.

В настоящее время на рынке имеются скоринговые методики и программные продукты для оценки кредитного риска на основе линейного и квадратичного дискриминантного анализа, нейронных сетей и data mining. ЛВ-теория кредитного риска с ГНС разительно отличается от распространенных скоринговых методик и имеет следующие особенности:

использование логического сложения событий вместо арифметического сложения баллов или других показателей;

адекватная логическая формулировка сценария кредитного риска;

применение базы знаний по кредитам в виде системы логических уравнений вместо традиционной базы данных;

построение логической и вероятностных моделей кредитного риска;

определение вероятностей событий с учетом ГНС и формулы Байеса;

корректная формулировка целевой функции для идентификации модели риска по статистическим данным;

использование специальных логических Software.

Цели кредитования

финансирование коммерческих и производственных программ;

пополнение оборотных средств;

кредитование внешнеторговых операций, включая предэкспортное финансирование.

Сроки кредитования

Кредиты (за исключением овердрафтных кредитов) предоставляются на срок до полутора лет.

Процентные ставки

Устанавливаются в зависимости от конъюнктуры денежного рынка, срока кредитования, обеспеченности кредита, количества используемых услуг Банка, объема поступлений денежных средств на счета предприятий-заемщиков а Банке.

Условия кредитования

Поддержание предприятиями-заемщиками ежемесячных оборотов по счетам в Сбербанке России как минимум, в объемах, сопоставимых с объемами обязательств по кредитам.

ОБЪЕМ ежемесячных оборотов организации-заемщика по счетам в Сбербанке России:

О = (К + П) /Т (1.2)

где О - объем ежемесячных оборотов по расчетным и текущим валютным счетам в Сбербанке России, К - сумма основного долга по кредиту, П - сумма обязательств по уплате процентов за весь срок пользования кредитными ресурсами, Т - срок кредитования.

В итоге доля просроченных кредитов составляет лишь порядка 1.1% в общем объеме кредитов и авансов клиентам.

В целом по банковской системе этот показатель составляет 1.4%. Главным преимуществом Сбербанка является разветвленная филиальная сеть - более 20000 филиалов и отделений по всей стране, что дает огромные возможности роста для банка в национальном масштабе.

Такой широким охватом в нашей стране не может похвастаться ни российский, ни зарубежный банк. В условиях быстро растущего рынка банковских услуг именно этот факт может стать решающим в борьбе за отстаивание лидирующих позиций банка.

Более того, в обозримом будущем мы невидим ни одного игрока, кто смог бы вырасти до таких же размеров и такого же уровня покрытия территории, что особенно важно перед активной экспансией банков в регионы.

Другим преимуществом Сбербанка является высокая доля депозитов в общем объеме фондирования - стабильное фондирование добавляет устойчивости компании, особенно в условиях различных коллапсов на финансовых рынках, как, например, не давний кризис ликвидности. С одной стороны, депозиты - достаточно дорогой способ привлечения средств. Однако, учитывая тот факт, что более 25% депозитов являются депозитами до востребования, которые очень дешевы в обслуживании, можно сделать вывод, что банк имеет доступ к достаточно дешевом, устойчивому финансированию, которое не зависит от конъюнктуры мировых финансовых рынков.

Также среди других преимуществ отметим устоявшийся бренд Сбербанка. Доверие к банку складывалось годами, и теперь для многих клиентов Сбербанк ассоциируется с низким риском, соответственно, они готовы проигрывать в доходности, будучи уверенными, что с их деньгами ничего не случится.

Все это позволяет банку привлекать более дешевые депозиты, чем его конкурентам. По сути дела, Сбербанку нужно сделать гораздо меньше, чем другим банкам, чтобы не только сохранить, но и повысить лояльность клиентов, которая позволяет повысить прибыльность компании в будущем.

Лишь 3,3% своих фондов банк привлекает на международном рынке, что делает его практически не зависимым от проблем на иностранном рынке капитала. Грамотно диверсифицированный портфель фондов позволяет Сбербанку привлекать столько средств, сколько необходимо и когда это необходимо. Более того, меры по обеспечению ликвидности банковской системы, недавно принятые российским Центробанком, которые позволяют брать кредиты под залог кредитных требований, а также снижение резервных требований придают еще большую устойчивость банку, что позволяет быть полностью уверенным в том, что кризис ликвидности не окажет негативного влияния на Сбербанк.

Среди минусов банка отметим высокий, так называемый, "социальный риск", который выливается в достаточно серьезные издержки банка из-за необходимости осуществлять неприбыльные операции, например, вклады для наименее социально защищенных клиентов, перечисление пенсий и т.д. Часто банк вынужден поддерживать неприбыльные отделения из-за своей "социальной роли". В 2006 году соотношение издержки/доход (cost/income) составило 54,2%, серьезно превысив показатель 2005 года, 51,6%. Цель банка в ближайшее время снизить этот показатель до 50%, однако даже такое значение достаточно высокое, так как у европейских банков он составляет порядка 40%. Даже некоторые российские банки могут похвастаться такими низкими издержками.

В текущем году Сбербанк в целом демонстрирует ожидаемые темпы роста, однако, стоит признать, что темп роста прибыли пока еще находится ниже ожиданий, но, по заверениям руководства банка, по итогам года банк выйдет на прогнозируемую величину 100 млрд. рублей. За прошедшие 9 месяцев темп прироста активов составил порядка 30%, рост собственного капитала более 85%, рост депозитов населения порядка 17% по сравнению с показателями на начало года. Прибыль пока отстает и по итогам 9 месяцев рост, как ожидается, составит 11,6%. Столь стремительный рост собственного капитала банка объясняется удачным SPO, входе которого удалось привлечь $ 8,8 млрд. В данный момент банк активно наращивает кредитный портфель за счет этих средств, что, безусловно, скажется на прибылях в последующие годы.

Оценка стоимости банка из-за усиливающейся конкуренции в российском банковском секторе, прихода серьезных иностранных игроков на отечественный рынок, но, учитывая конкурентные преимущества Сбербанка, его доля в общих активах банковской системы не упадет, но и не вырастет. По прогнозам она составит сегодняшний показатель - около 25%. Соответственно, ожидается, что Сбербанк будет демонстрировать рост активов, схожий с ростом активов всей банковской системы.

Оценка стоимости обыкновенных акций используя два метода: EBO (модель Эдвардса-Бэла-Олсона) и модифицированную модель Гордона (целевой P/B). Итоговая справедливая стоимость рассчитывается как средневзвешенная из двух этих оценок.

Основной особенностью оценки стоимости акций Сбербанка является то, что в данном случае не используем сравнительную оценку. Сбербанк является уникальным финансовым институтом не только в России, но и в мире. Банков, которые играли бы такую же серьезную роль в банковской системе страны, в мире практически нет, что делает некорректным использование оценки с помощью различных мультипликаторов.

Если использовать оценку на основе усредненных мультипликаторов по, допустим, рынкам развивающихся стран, то она окажется заниженной для Сбербанка, так как, имея столь большое конкурентное преимущество в виде развитой филиальной сети, банк изначально находится в более выгодных условиях по сравнению с аналогами и имеет все основания быть оцененным дороже. Использование же поправок не совсем корректно, так как оно может привести к серьезным ошибкам в оценках, из-за сложностей в правильном исчислении.

EBO модель предполагает, что справедливая стоимость акций Сбербанка составляет 131 рубль за акцию, или $5,25 за акцию на середину 2008 года. Оценивая акции исходя из 9% роста в пост прогнозном периоде и, предполагая, что стоимость капитала составляет 11,5%. Прогноз разбит на 3 этапа (Приложение 4).

Первый этап, 2007-2011 годы, где производят подробный прогноз всех финансовых показателей компании. На данном этапе составляют подробный прогнозный бухгалтерский баланс и прогнозный отчет о прибылях и убытках на основе тенденций развития банка в последние годы (Приложение 1).

Второй этап, 2012-2015 годы, составляя прогноз только лишь по прибыли. Данный прогноз делается на основе целевого ROE, который, по прогнозам, снизится до 14% к концу 2015 года, что соответствует среднему значению этого показателя для банков западной Европы за последние 20 лет (Приложение 2).

Третий этап - расчет продленной стоимости компании. Происходит на основе прогнозных данных по прибыли на 2016 год и ожидаемом темпе роста компании в будущем. Долгосрочный темп роста компании составит 9%, что несколько больше, чем прогнозы по экономике в целом. Данный показатель роста рассчитан на основе прогнозных показателей ROE и коэффициента дивидендных выплат и в полнее согласуется с геометрическим средним роста банков развитых стран за последние 20 лет (Приложение 3).

Модифицированная модель Гордона (Приложение 5) основывается на целевом показателе P/B. Этот показатель рассчитывается последующей формуле:

P/B= (ROE-g) / (r-g) (1.2)

Исходя из прогнозов, получаем целевой уровень P/B к концу 2015 года на уровне 2. Что в итоге дает оценку справедливой цены акции Сбербанка на уровне $4,77.

Таким образом, справедливая стоимость обыкновенных акций банка равна $5,0 за одну обыкновенную акцию. Потенциал роста составляет 16%.

Все расчеты приведены в приложении.

В последнее время, в особенности после не давнего Сплита, дисконт привилегированных акций к обыкновенным неуклонно рос. На данный момент он составляет порядка 35%. Неудивительно, что дисконт достаточно существенно снизился в последнее время, так как после SPO и Сплита привилегированные акции потеряли свое преимущество в ликвидности по сравнению с обыкновенными акциями.

Ожидается, что он останется примерно на этом же уровне. На данный момент не видно факторов, за счет которых он должен сократиться. Одним из существенных триггеров роста привилегированных акций и, соответственно, сокращением дисконта может стать объявление о конвертации, но на данный момент на рынке нет даже слухов об этом.

Прогнозируется, что дисконт останется примерно на таком же уровне, что в итоге дает целевую цену по привилегированным акциям на уровне $ 3.25 на середину 2008 года и потенциал роста в 15% с рекомендацией "покупать" (Приложение 6).

1.3 Операционный риск процессов кредитования

Можно предложить Поволжскому Сбербанку общий методический подход к идентификации операционных рисков процессов кредитования населения и малого и среднего бизнеса, а также рассмотреть модель его оценки. В результатах экспертного исследования степени влияния отдельных составляющих на совокупный операционный риск Слуцкий А. А., Слуцкий А. А. Операционный риск процессов кредитования населения и малого и среднего бизнеса: идентификация и модель для оценки // Банковское кредитование. 2007. N 3(13).

Известно, что актуальность применения экспертных методов исследования наиболее высока при отсутствии достаточного объема статистической информации, что как раз характеризует настоящий этап развития представлений об операционном риске процесса кредитования.

Применительно к поставленной задаче только экспертные исследования позволяют обобщить мнения специалистов из разных банков, знающих процесс кредитования с разных сторон - кредитной экспертизы, аудита, учета, мониторинга, внутреннего контроля и т.д.

По способу общения экспертов и исследователей использованный метод исследования можно охарактеризовать как индивидуальный (т.е. исключающий взаимодействие экспертов между собой) стандартизированный опрос в очной (с присутствием исследователей) и заочной формах (без присутствия исследователей) методом непосредственного оценивания.

Необходимо отметить, что ранее именно таким образом в разных странах осуществлялись исследования степени влияния разных факторов на кредитный риск Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском: Учебное пособие. - М.: Новое знание, 2004. С. 65 - 68..

В связи с тем, что исследование изначально было нацелено на достаточно высокую точность, а к его проведению изначально планировалось привлекать только экспертов с достаточно высокой квалификацией, использовалась шкала для оценки мнений экспертов с диапазоном от 0 до 100 баллов.

Количество возможных суждений экспертов, приходящихся на весь диапазон мнений, было разделено на пять категорий влияния фактора на совокупный риск при линейном возрастании количества баллов с ростом влияния фактора:

первая категория влияния - минимальное влияние фактора на риск - 0 - 20 баллов;

вторая категория влияния - меньшее влияние фактора на риск - 21 - 40 баллов;

третья категория влияния - среднее влияние фактора на риск - 41 - 60 баллов;

четвертая категория влияния - достаточное влияние фактора на риск - 61 - 80 баллов;

пятая категория влияния - наибольшее влияние фактора на риск - 80 - 100 баллов.

Всего было опрошено 67 экспертов. Все эксперты имели стаж работы в кредитовании более двух лет (максимальный стаж работы в кредитовании превышал 10 лет) и относились к категориям "специалист в области кредитования, внутреннего контроля или аудита" и "средний менеджмент кредитного отдела, внутреннего контроля или аудита".

В подавляющем своем большинстве (за исключением двух случаев) эксперты оценили уровень понимания поставленных перед ними вопросов как "достаточный" или "высокий", а степень своей компетентности как "достаточную".

Мнения экспертов, определивших степень своей компетентности или уровень понимания поставленных перед ними вопросов как "недостаточные", не учитывались.

Мнения экспертов, определивших свою оценку с точностью до категории влияния, оценивались в размере среднего для данной категории влияния количества баллов.

Процесс обработки полученных результатов включал следующие этапы:

определение среднего арифметического значения веса каждого элемента в матрице операционного риска (56 штук);

определение среднеквадратического отклонения среднего арифметического значения веса каждого элемента в матрице операционного риска;

определение соответствующих коэффициентов вариаций и коэффициентов доверия исходя из значений среднеквадратического отклонения;

определение значений доверительных вероятностей для каждого элемента в матрице операционного риска исходя из имеющихся коэффициентов доверия.

"Фильтрация" мнений экспертов по признаку некомпетентности производилась исходя из критерия обеспечения однородности выборки мнений. При этом некомпетентными признавались мнения экспертов, среднеквадратические отклонения среднеарифметических значений мнений которых превышали полученные на первом этапе 1/3 более чем в 2/3 данных ответов. Мнения экспертов, признанных некомпетентными, исключались полностью.

В результате "компетентными" были признаны мнения 26 экспертов из 67, т.е. менее чем 50% от общего числа опрошенных экспертов.

Удалось добиться значений среднеквадратических отклонений мнений экспертов менее чем 1/3 (что позволяет считать выборку мнений однородной) более чем в 2/3 среднеарифметических значений весов каждого элемента в матрице операционного риска, что обеспечило значения доверительной вероятности не менее чем 0,999 для 49 значений весов элементов в матрице операционного риска из 56 и не менее чем 0,995 в 7 остальных случаях.

В приложении 7 показаны удельные веса отдельных составляющих операционного риска в совокупном операционном риске процесса кредитования Здесь и далее используется терминология вышеупомянутой статьи «Операционный риск процессов кредитования населения и малого и среднего бизнеса: идентификация и модель для оценки».. Удельные веса просуммированы по следствиям и этапам кредитного процесса.

Отчетливо видно, что полученные данные позволяют разделить результаты операционного риска на две группы:

первые два результата (риски неадекватных процессов и процедур банка, а также действий персонала) оказывают определяющее влияние на совокупный операционный риск процесса кредитования - их совокупное влияние превышает 85%, при этом их индивидуальный вклад приблизительно одинаков с небольшим превосходством риска неадекватных действий персонала;

последние два результата, напротив, по отдельности оказывают статистически незначимые влияния (их влияние на всех этапах кредитного процесса оценивается всего несколькими баллами), а их совокупный вклад в итоговый операционный риск процесса кредитования, не превышающий 15%, следует признать минимальным.

Следует отметить, что такого результата можно было ожидать даже на основании самых общих квалифицированных представлений об операционном риске процесса кредитования.

В этой связи интерес представляет сопоставление полученного результата с результатами исследования, проведенного компанией InfoWatch (разработчик систем защиты от инсайдеров, участник Ассоциации российских банков) и Национальным банковским журналом в середине 2006 г Соглашение Basel II в России 2006: операционные риски - основная проблема банков / http://www.press-release.ru/branches/security/447ecc127207c/

Доля А. Операционные риски - основная проблема российских банков / http://www.pcweek.ru/?ID=612514, 4 августа 2006 г.. В ходе исследования было опрошено более 30 российских кредитно-финансовых организаций с целью изучения природы влияния операционных рисков на банковские операции в рамках Basel II и влияния данного нормативного акта на конкурентоспособность отдельно взятых финансовых компаний и российского банковского сектора в целом.

В частности, чтобы определить наиболее опасные компоненты операционного риска, респондентам было предложено выбрать два наиболее опасных, на их взгляд, вида операционных риска.

Было установлено, что наиболее опасными эксперты считают риски, вызываемые действиями персонала (91% ответов, или 45,5% от общего количества респондентов) и внутренними процессами (62% ответов, или 31% от общего количества респондентов). С большим отставанием следуют риски убытка в результате действий систем (35% ответов, или 17,5% от общего количества респондентов) или внешних событий (12% ответов, или 6% от общего количества респондентов).

Хотя методика указанного экспертного исследования значительно отличалась от использованной в данной работе, следует отметить качественное совпадение результатов по степени оценки влияния двух из четырех рисков - риска, связанного с банковским персоналом, и риска внешних воздействий.

Степень влияния риска внутренних процессов и процедур на процесс кредитования, определенная в данной работе, выше, нежели степень опасности этого риска для деятельности банка в целом, причем возрастание степени влияния этого риска происходит за счет снижения относительной степени влияния риска информационных систем.

В целом этот факт объясним, поскольку влияние информационных систем является определяющим главным образом для расчетных операций банка, для процесса же кредитования это, очевидно, не так.

В приложении 8 показано влияние отдельных следствий операционного риска на совокупный операционный риск процесса кредитования. Влияние следствий просуммировано по результатам операционного риска и этапам процесса кредитования.

Из анализа данных, представленных в приложении 8, можно сделать следующие выводы.

Особо выделяются риски, связанные с обеспечением ссуд:

обеспечением сохранности, оценкой и прогнозом стоимости, а также своевременной реализацией прав кредитора,

в совокупности 60% относительного влияния.

В то же самое время анализ финансового положения заемщика и своевременность его проведения, по мнению экспертов, имеют более чем в 2 раза меньшее совокупное относительное влияние - 25%.

Таким образом, становится очевидным, что основным фактором операционного риска эксперты видят обеспечение ссуды и качественный контроль за ним.

Можно также обоснованно предположить, что существующие и используемые методы финансового анализа контрагентов или кредитного скоринга не позволяют экспертам спокойно полагаться на их надежность - обеспечение обязательств дает существенно большую уверенность в исполнении заемщиками своих обязательств.

Еще 15% относительного влияния имеет правовая составляющая кредитного процесса - правильное оформление кредитного договора и обеспечение прав кредитора. Этот факт также является интересным - несмотря на, казалось бы, стопроцентную отработанность указанных юридических процедур, относительное влияние этого фактора отнюдь не является пренебрежимо малым.

На рисунке 1.1 показаны удельные веса отдельных этапов процесса кредитования на совокупный операционный риск.

Рисунок 1.1

Удельные веса влияния отдельных этапов процесса кредитования на совокупный операционный риск

Эти результаты примечательны тем, что:

во-первых, по экспертным оценкам совокупное влияние факторов операционного риска на третьем, заключительном, этапе процесса кредитования - этапе взыскания просроченной задолженности - не меньше, чем на первом, предкредитном, этапе;

во-вторых, максимальный уровень операционного риска ожидаемо наблюдается на втором этапе - этапе обслуживания и администрирования задолженности - отчасти это объясняется большим количеством воздействующих факторов.

В приложении 9 приведены качественные характеристики влияния отдельных факторов операционного риска на протяжении процесса кредитования для первых двух наиболее значимых рисков.

Примечательно, что эксперты не выделили ни одного фактора, имеющего наибольшее влияние на процесс кредитования, оцениваемого более чем 80 баллами.

В то же самое время степень влияния отдельных факторов на протяжении процесса кредитования изменяется.

В приложении приведены удельные веса влияния отдельных факторов на совокупный операционный риск, полученные в процессе исследования.

Учитывая незначительность влияния последних двух рисков - несоразмерности (недостаточности) функциональных возможностей (характеристик) применяемых кредитной организацией информационных, технологических и других систем и (или) их отказов (нарушений функционирования) и воздействия внешних событий (явления природы, пожар и т.п.) - на итоговый результат, их влияние не детализированно и представлено итоговыми весовыми значениями.

Прямое использование полученных здесь результатов видится авторам в следующих случаях:

при сопоставлении различных вариантов кредитования, прогнозировании уровня операционного риска и связанного с ним процента просроченных обязательств при изменении внутрибанковских процедур и алгоритмов кредитования - отказе от предкредитного обследования финансового состояния заемщика, отказе от регулярного обследования финансового состояния заемщика, отказе от обеспечения (что особенно актуально);

при сопоставлении кредитования с использованием различных видов и типов обеспечения - поручительства, залогов различных типов имущества, банковских гарантий.

Для этого можно предложить следующий алгоритм.

На первом этапе менеджером по рискам (или группой менеджеров) проводится сравнительное экспертное оценивание процессов кредитования в двух и более вариантах по каждому из факторов операционного риска. Как, например:

первый вариант - с полным соблюдением процедуры преддоговорной экспертизы финансового состояния заемщика, регулярным его обследованием и идеальным обеспечением;

второй вариант - с исключением регулярного обследования финансового состояния заемщика;

третий вариант - с исключением регулярного обследования финансового состояния заемщика и обеспечения.

Авторами такое экспертное оценивание производится с использованием "метода анализа иерархий" Analityk hierarchy process - разработан в начале 70-х годов XX века американским математиком Томасом Саати как процедура поддержки принятия решений. В русском переводе метод получил название «Метод анализа иерархий» (см. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. - М.: Радио и связь, 2003)., который имеет следующие признанные достоинства:

использование парных сравнений, что облегчает выбор весовых коэффициентов при анализе трех альтернатив;

численная оценка превосходства одной альтернативы над другой посредством шкалы;

возможность оценивать альтернативы с учетом иерархичности уровней.

При этом используются парные сравнения альтернативных вариантов. Для фиксации результата сравнения пары альтернатив может использоваться, например, девятибалльная шкала, приведенная в таблице 1.3

Таблица 1.3

Шкала оценки результатов сравнения альтернативных вариантов

Балльная оценка	Характеристики похожести альтернатив
1	Равноценность
3	Умеренное превосходство
5	Сильное превосходство
7	Очень сильное превосходство
9	Высшее превосходство
2, 4, 6, 8	Промежуточные значения

Результаты парных сравнений альтернатив записываются в виде, представленном в таблице 4 Оценочные значения приведены условно и не привязаны к приведенным выше вариантам кредитования..

Таблица 1.4

Результаты парных сравнений альтернативных вариантов кредитования для одного из показателя "номер IJK"

-------------T-----------------------T------T--------------T-------------

Варианты ¦ Варианты кредитования ¦ Сумма¦Вес показателя¦ Итоговое

кредитования¦ (кредитные продукты) ¦ по ¦ «номер ijk» ¦ значение

(кредитные +-------T-------T-------+строке¦ ¦

продукты) ¦Вариант¦Вариант¦Вариант¦ ¦ ¦

¦ 1 ¦ 2 ¦ 3 ¦ ¦ ¦

-------------+-------+-------+-------+------+--------------+-------------

Вариант 1 ¦ 1/1 ¦ 1/3 ¦ 5/1 ¦ 6,33¦Определяется ¦Определяется

-------------+-------+-------+-------+------+в соответствии¦умножением

Вариант 2 ¦ 3/1 ¦ 1/1 ¦ 7/1 ¦ 11,00¦с таблицей 2 ¦суммы

-------------+-------+-------+-------+------+ ¦по строке на

Вариант 3 ¦ 1/5 ¦ 1/7 ¦ 1/1 ¦ 1,34¦ ¦вес фактора

-------------+-------+-------+-------+------+--------------+-------------

На пересечении строки "Вариант 1" и столбца "Вариант 2" записана дробь 3/1. Это выражает мнение эксперта - менеджера по рискам о том, что с точки зрения показателя операционного риска "номер ijk" "Варианта 1" имеет "умеренное превосходство" над подходом "Вариант 2", т.е. уровень операционного риска по показателю "номер ijk" "Варианта 1" в итоговом согласовании в три раза выше, чем уровень операционного риска по показателю "номер ijk" "Варианта 2".

На втором этапе определяются суммы дробей по строкам, соответствующим вариантам кредитования.

Затем путем умножения полученной суммы по строке, соответствующей варианту кредитования, на вес показателя, который берется из таблицы 2, вычисляется итоговое значение балльной экспертной оценки показателя "номер ijk" для трех рассматриваемых вариантов.

Таким образом, оцениваются и взвешиваются все показатели операционного риска для трех вариантов кредитования, которые в итоге суммируются для каждого из вариантов.

Полученные итоговые балльные оценки наглядно продемонстрируют риск-менеджеру относительный рост операционного риска при упрощении процесса кредитования, который может достигать семи и более раз при девятибалльной шкале оценки.

Аналогичным образом можно оценить относительные изменения уровня операционного риска Сбербанка и при использовании в качестве обеспечения залогов имущества разных типов, например, государственных ценных бумаг или гарантии первоклассного банка как эталона, а также недвижимости и автотранспорта. Однако во всех случаях сравнительной оценки уровня операционного риска, по мнению авторов, следует ограничиваться сопоставимыми сроками кредитования.

2. Оценка кредитного потенциала Волгоградского ОСБ №8621

2.1 Дистанционный анализ

Одним из основных способов контроля кредитных рисков при проведении межбанковских операций является дистанционный анализ финансового состояния. Под дистанционным анализом финансового состояния банка понимается оценка финансовой устойчивости банка на основе изучения его открытой бухгалтерской отчетности, изучение особенностей ведения им бизнеса, а также собственно его бизнес - окружения (основные бизнес - проекты, партнеры, клиенты, заемщики, бенефициары и т.д.). Особенностью дистанционного анализа является опора прежде всего на открытые источники информации о банке - информационную базу, без которой он невозможен.

Профессиональная деятельность кредитной организации в силу специфики ее бизнеса связана с постоянным поиском источников средств и использованием огромного объема финансово-экономической и правовой информации.

Фактически основной целью такого анализа является достаточно быстрое и в то же время полное и объективное исследование финансовой и правовой деятельности банка, результатом которого будет обоснованное экспертное мнение о возможности принятия на банк финансового риска (что может выражаться в проведении с ним каких-либо сделок: межбанковский кредит, учет векселя, принятие гарантии и т.д.).

К особенностям дистанционного анализа относятся также существенные ограничения, накладываемые ситуацией на доступность источников информации. В ряде случаев банки, состояние которых необходимо проанализировать, не заинтересованы в таком анализе. Причины могут быть самые разные: желание скрыть от делового сообщества свое реальное финансовое состояние, нежелание раскрывать объемы предоставления различных видов услуг потенциальным или нынешним конкурентам, соображения сохранения коммерческой тайны и т.д. Таким образом, не имея возможности прийти в анализируемый банк (как это могут сделать аудиторы или уполномоченные представители Банка России) и не имея доступа к его внутренней отчетности, сильно ограничен в получении детальной и достоверной информации о банке.

Источники информации для дистанционного анализа.

С учетом изложенного источниками информации для дистанционного анализа являются:

официальная отчетность банка в соответствии с действующим законодательством, в том числе форма 101 (ежемесячная оборотно-сальдовая ведомость) и форма 102 (отчет о прибылях и убытках);

расшифровка движения средств по счетам лоро и ностро банка за месяц (как правило, на несколько отчетных дат);

расшифровка движения средств по счетам для учета межбанковских кредитов и депозитов (МБК) (как правило, на несколько отчетных дат);

расшифровка крупных кредитов, выданных банком заемщикам (включая вложения в векселя и облигации корпоративных эмитентов);

ежеквартальные отчеты о ценных бумагах, выпущенных банком, проспекты эмиссии облигаций (в случае, когда банк обязан готовить подобные документы);

любые доступные публикации о банке в СМИ (в том числе электронных);

материалы, предоставляемые службой безопасности банка или компании, заинтересованной в результатах анализа.

Страницы: 1, 2

Голосование

Как вы оцениваете работу нашего сайта? Отлично Хорошо Нормально Плохо Результаты