Прогнозирование кредитования коммерческими банками

Специальный ссудный счет используется при возникновении постоянной потребности в кредите и открывается на весь период кредитования. Выдача кредита по этим счетам производится путем оплаты поступающих расчетных документов за товары и услуги, т.е. банк непосредственно участвует в организации платежного оборота и авансирует его. Клиенту в банке может быть открыт только один спецссудный счет, по которому выдаются ссуды под несколько объектов. Таким образом, предприятие имеет постоянно действующий специальный ссудный счет, по которому происходит систематическое предоставление денежных средств и погашение задолженности посредством зачисления выручки от реализации товаров на специальный ссудный счет. При открытии такого счета клиент получает возможность оплачивать платежные документы по самым разнообразным потребностям: счета за товары и услуги, чеки на заработную плату, платежные поручения на погашение кредиторской задолженности, перечисление налогов и других платежей. Для всех этих платежей достаточно иметь один специальный ссудный счет, на который будут поступать определенные платежи в погашение ссудной задолженности.

Контокоррентный счет — единый активно-пассивный счет, сочетающий черты ссудного и расчетного (текущего) счетов. Как правило, расчетный счет предприятия как самостоятельный лицевой счет закрывается, поэтому обороты по контокоррентному счету шире, чем при кредитовании по специальному ссудному счету. По этому счету проводятся все операции с клиентом. Кредит выдается по мере потребности клиента, если поступления на счет (кредитовый остаток) не обеспечивают необходимые платежи. При выдаче кредита на счете образуется дебетовое сальдо (остаток), что означает возникновение задолженности банку. Контокоррент используется в практике, как правило, для надежных клиентов, когда поступление выручки гарантируется систематическим сбытом продукции, что исключает возникновение длительных просроченных долгов. Кредитование по контокоррентному счету является составной частью системы "овердрафт". Такой кредит позволяет производить денежные операции не только в пределах свободного остатка средств, но и за счет кредита банка.

В договоре о предоставлении контокоррентного кредита фиксируются: размер максимальной задолженности банку (лимит кредитования); срок, на который предоставляется (открывается) кредит; предельно допустимый срок наличия дебетового сальдо на корреспондентском счете; ставка процента за пользование средствами, другие условия. Клиент может использовать кредит на сумму, оговоренную в договоре, использовать кредит частично, либо не использовать его, так как требования к счету будут покрываться за счет собственных средств владельца счета. Плата за контокоррентный кредит устанавливается в двух формах: плата за фактически использованный кредит и комиссионные платежи. Комиссионные платежи определяются, как правило, в процентах от общей суммы, в пределах которой осуществляется кредитование. При этом возможно включение в договор оговорки, что комиссионные платежи начисляются только в случае неиспользования клиентом кредита.

Метод кредитования различается в зависимости от формы ссудного счета. Заемщик, которому открыт простой ссудный счет, должен по мере накопления запасов заявлять свою потребность в кредите. В этих целях он представляет в банк сведения о сверхнормативных оплаченных остатках кредитуемых товарно-материальных ценностей, их движении, на основании которых банк устанавливает потребность в ссуде, оформляемой срочными обязательствами. Выдача ссуд по спецссудному счету каждый раз документально не оформляется, а производится на основе заявления-обязательства, предоставляемого при открытии счета.

 

Методы кредитования

 

Метод кредитования можно определить как совокупность приемов, с помощью которых банки осуществляют выдачу и погашение кредитов.

Таких методов три: метод кредитования по обороту, метод кредитования по остатку, оборотно-сальдовый метод.

При кредитовании по остатку организация платежного оборота в связи с обязательствами хозяйственно-финансовой деятельности осуществляется по расчетным счетам с предоставлением банковских ссуд под отдельные виды запасов товарно-материальных ценностей для восстановления собственных средств, вложенных в хозяйственный оборот. Банковские ссуды при этом носят компенсационный характер. Предприятие может кредитоваться по нескольким простым ссудным счетам. Таким образом, кредит взаимосвязан с остатком товарно-материальных ценностей и затрат, вызвавших потребность в ссуде. К примеру, предприятие может уже закупить необходимые ему ценности за счет своих финансовых источников и лишь затем обратиться в банк за ссудой под их обеспечение, тем самым компенсируя произведенные затраты. Кредит в этом случае выдается под остаток товарно-материальных ценностей, в порядке компенсации, а не авансирования затрат (уже произведенных в данном случае) на приобретение необходимых материалов. Чаще всего кредитование по остатку, как правило, уже охватывает меньший круг объектов кредитования, опосредует один из объектов, в то время как кредитование по обороту связано с движением не отдельного, частного, а совокупного объекта кредитования.

При кредитовании по обороту кредит следует за движением, оборотом объекта кредитования. Кредит авансирует затраты заемщика до момента высвобождения его ресурсов. Размер ссуды возрастает по мере увеличения объективной потребности в ссуде и погашается по мере снижения этой потребности. Данный метод обеспечивает непрерывное, по мере снижения или увеличения потребности синхронное движение кредита, является непрерывно возобновляющимся процессом.

Денежные суммы со специального судного счета предоставляются непосредственно на оплату поступающих расчетных документов за товары и услуги. Каждая выдача такого кредита документально не оформляется. Погашение задолженности по специальному ссудному счету, как правило, производилось путем зачисления выручки предприятия непосредственно на спецссудный счет. Однако, в настоящее время такая система погашения задолженности невозможна в силу содержащихся в специальных правилах указаний о погашении задолженности по кредитам банков с расчетных (текущих) счетов юридических лиц.

На практике кредитование по обороту и по остатку могут сочетаться, образуя оборотно-сальдовый метод, когда кредит на первой стадии выдается по мере возникновения в нем потребности, а на второй стадии погашается в строго определенные сроки, которые могут не совпадать с объемом высвобождающихся ресурсов. На первой стадии кредит выдается на начальной стадии оборота товарно-материальных ценностей и затрат; на второй стадии погашается на базе остатков срочных обязательств клиента перед банком.

Этот метод стал применяться с 1988 г. В ходе реорганизации хозяйственного и кредитного механизмов, а также организационно-экономических приемов предоставления банковских ссуд (механизма кредитования) во всех отраслях народного хозяйства была внедрена типовая методика определения размера кредита по укрупненному объекту или на совокупную потребность в заемных оборотных средствах с применением единого ссудного счета.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Практическая часть

Имеются следующие данные об объемах кредитов предоставленных организациям, физическим лицам и кредитным организациям на территории РФ (млн. руб.) (данные ЦБ РФ).

Рис. 1 – электронная таблица STATGRAFICS

 

При прогнозировании социально-экономических явлений важное место занимают установление тренда и расчет его параметров. Модуль STATGRAFICS Time-Series Аnalysis (Анализ временных рядов или сокращенно АВР) содержит процедуры, позволяющие строить модели одномерных временных рядов.

При определении формы связи отдельных временных рядов сложно установить характер связи  направления тренда из-за влияния циклических, сезонных, случайных и иных колебаний. Поэтому необходимо применять методы сглаживания, позволяющие минимизировать воздействие отмеченных колебаний.

Рисунок 2 − Сводка простого пятичленного сглаживания

 

Построим график и рассчитаем сглаженные значения

Рисунок 3 – график изменения объемов предоставленных кредитов

Рисунок 4 – таблица сглаженных значений

 

Изменим метод сглаживания. Проведем EWMA (взвешенное экспоненциальное сглаживание). Система рассчитает значение и построит график для взвешенного экспоненциального сглаживания.

Рисунок 5 − График для взвешенного экспоненциального сглаживания и таблица данных  с параметром сглаживания

=0,1.

 

Определив общие закономерности изменения инвестиций можно приступить к подбору модели и расчету прогнозных значений моделируемого показателя. С этой целью проводится моделирование одномерных рядов.

Во входной панели Forecasting (Прогнозирование) период упреждения, прогноза выбираем 1/3 исследуемого временного ряда,т.е 7 лет.

Система выдает сводку предварительного анализа Analysis Summary (резюме анализа). Для вывода на экран результатов анализа по нескольким трендовым моделям выберем операцию Model Comparison (сравнение моделей).

Учитывая, что STATGRAFICS может сравнивать одновременно пять типов моделей, оптимизируя их параметры, выберем для анализа Linear Trend (линейная тенденция), Quadratic Trend (квадратическая тенденция), Exponential  Trend (показательная тенденция) и  S-Curve (S-кривая). Указанные модели выбираются в окне Model Specification Option (опции спецификации модели).

Рисунок 6 − Модуль опции спецификации модели

 

На рисунке представлен листинг сравнения моделей.

 

Рисунок 7 − Листинг сравнения моделей прогнозирования

Листинг содержит стандартную ошибку остатков (RMSE) и пять тестов RUNS, RUNM, AUTO, MEAN и  VAR.

RUNS (Test for excessive runs up and down) – тест на чрезмерное число пиков и впадин. Определяет количество повышений или понижений  в последовательности анализируемых данных. Тест чувствителен к долгосрочным циклам.

RUNM (Test for excessive runs above and below median) – тест на чрезмерное количество отклонений от медианы; рассчитывают число наблюдений, значение которых выше или ниже медиан, игнорируют значения, которые являются равными медиане. Тест чувствителен к наличию тренда в последовательности данных.

AUTO (Box-Pierce test for excessive autocorrelation) – тест на чрезмерную автокорреляцию рассчитывает коэффициент сериальной корреляции Бокса-Пирса.

MEAN (Test for difference in mean 1st half to 2nd half) – тест на существенность разности средних служит для определения тенденции среднего значения.

VAR (Test for difference in variance 1st half to 2nd half) – тест на существенность разности дисперсий позволяет установить тенденцию вариабельности.

Данные листинга, приведенные на рисунке показывают, что показательная модель наиболее удачно аппроксимирует эмпирические данные( RMSE). Поэтому для производства прогноза лучше использовать эту модель.

Текстовые и графические результаты прогнозирования можно показать на экране. Выберем показательный тренд и система  STATGRAFICS выдаст таблицу прогноза.

 

 

Рисунок 8 − Прогноз тренда по показательной модели

 

Панель прогноза содержит две таблицы. В верхней таблице отражены фактические и модельные значения инвестиций, также остатки (отклонение фактических и теоретических значений). В нижней таблице приведены точечный и интервальный прогнозы с вероятностью 95%.

Таким образом получили прогноз на 7 месяцев с октября 2013 по апрель 2014 г.

Сохраним остатки (отклонение фактических значений от теоретических) под именем Residuals.

Для получения графического изображения результатов прогноза система построит график  исходного ряда и прогноз по показательному тренду(рис.10).

Рисунок 9 − График прогноза тренда по показательной модели

График остатков представлен на рисунке 10.

Рисунок 10 – график остатков

Особый интерес представляют графики Residual Autocorrelation Function (график автокорреляционной функции, рис. 11) и Residual Partial Autocorrelation Function (график частной автокорреляционной функции, рис.12). Уменьшение высоты столбца графика автокорреляционной  функции свидетельствуют об ослаблении связи с прошлым и возможности использования авторегрессии.

Рисунок 11 − График автокорреляционной функции остатков

 

Рисунок 12 − График частной автокорреляционной функции остатков

График частной автокорреляционной функции применяется для уточнения количества членов авторегрессионной модели, необходимых для адекватного описания остатков. На рисунке коэффициенты частной автокорреляции отображаются в виде столбцов, высота которых пропорциональна величине коэффициента. Границы в виде штриховых линий, расположенных выше и ниже нуля, применяются для выявлений частных автокорреляций, значимо отличаются от нуля.

Осуществим прогноз по ARIMA модели.

Проведем тест Дики-Фуллера:

Рисунок 13 – Тест Дики-Фуллера для первоначального ряда

p-value>0,05, а значит мы не отклоняем нулевую гипотезу о нестационарности временного ряда.

Проведем тест для ряда первых разностей:

 

Рисунок 14 – Тест Дики-Фуллера для ряда первых разностей

 

p-value<0,05, отклоняем гипотезу о нестационарности. Таким образом, порядок интегрирования в нашей модели равен 1. Зная,что d=1,подберем p и q.

Проверим модель (2,1,2):

 

 

 

 

Рисунок 15 – Построение модели ARIMA(2,1,2)

Уберем незначимые переменные:

Рисунок 16 – Построение модели ARIMA(1,1,1)

 

Все переменные значимые и статистика DW практически равна 2. Т.о. наша модель – ARIMA(1,1,1)

Проверим является ли ряд ошибок «белым шумом». Для этого используем Q-статистику Льюинга-Бокса: