Анализ кредитной политики и формирование кредитного портфеля ЗАО " ВТБ 24"

     - стоимость кредитного потенциала банка, которая берется в качестве базы для формирования процентной ставки по кредитам, предлагаемым клиентам;

     - наличие квалифицированного банковского персонала для осуществления тех или иных видов кредитования;

     - степень защиты кредитных операций через формирование резервов на возможные потери по ссудам;

     - специфика банка и круг клиентов, с которыми он работает.

Среди внешних факторов можно отметить следующие:

     - состояние экономики страны;

     - носители спроса и предложения кредита;

     - объемы спроса и предложения кредита в зависимости от его срочности;

    - воздействие денежно-кредитной и финансовой политики государства на процесс кредитования;

     - основные тенденции развития кредитного рынка, в том числе по объемам кредитов, ставкам ЦБ и его политике по ограничению кредитного риска;

     - региональные особенности кредитного рынка;

     - система страхования риска по кредитным операциям.

Анализ факторов (как  внутренних, так и внешних), воздействующих на кредитные операции банка, позволяет сформировать более совершенный кредитный портфель, выявить наиболее рисковые на данный момент кредитные операции и разработать мероприятия, позволяющие снизить уровень риска.

     Вторая стадия формирования оптимального кредитного портфеля характеризуется определением структуры кредитного потенциала банка по источникам средств и их срочности. Кредитный потенциал в данном случае рассматривается как сумма краткосрочного и долгосрочного кредитных потенциалов.

     Краткосрочный потенциал складывается из средств юридических лиц (средства на расчетных, текущих счетах, депозиты до одного года); средств физических лиц (вклады до востребования, вклады и депозиты до одного года); средств некоммерческих структур (остатки на счетах, депозиты до одного года); межбанковских кредитов и средств на корреспондентских счетах (средства на корсчетах, займы со сроком до одного года); средства, аккумулированные через ценные бумаги (краткосрочные ценные бумаги со сроком обращения до одного года).

     Долгосрочный кредитный потенциал, как и краткосрочный, является суммой средств юридических лиц, физических лиц, некоммерческих структур, межбанковских кредитов, средств на корреспондентских счетах и ценных бумаг, однако с необходимым условием того, то все вышеперечисленные пассивы носят долгосрочный характер, т. е. действительны свыше одного года.

     Анализ кредитного потенциала коммерческого банка в краткосрочном и долгосрочном периодах используется для оценки потенциальных возможностей банка по развитию тех или иных видов кредита без нарушения ликвидности.

     Следующая, третья стадия формирования оптимального кредитного портфеля анализирует сбалансированность кредитного потенциала и кредитного портфеля. Как правило, российские банки сталкиваются с недостатком среднесрочного и долгосрочного кредитного потенциала. При недостатке долгосрочного кредитного потенциала и невозможности изыскания источников его пополнения, банки вынуждены трансформировать краткосрочный потенциал в долгосрочный, что в свою очередь вызывает проблемы с банковской ликвидностью.

     Если кредитный потенциал превышает объем кредитного портфеля, банк может перераспределить кредитные ресурсы и использовать их в других активных операциях (с ценными бумагами, в валютных операциях и т. д.).

     На четвертой стадии происходит анализ выданных кредитов по различным признакам. В качестве таких признаков могут быть использованы сроки погашения кредита, характер погашения, по категориям заемщика, по методу взимания процентов, по характеру обеспечения кредитов, по формам кредитов, по доходности, по уровню риска и т. д.

      Анализ выданных ссуд по указанным признакам характеризует структуру существующего в коммерческом банке кредитного портфеля.

Наконец, пятая стадия формирования оптимального кредитного портфеля дает оценку эффективности и качества кредитного портфеля. Она строится на основе определения роли кредитных операций в деятельности банка, эффективности использования кредитного потенциала банка, уровня процентных ставок и объемов доходов от кредитной деятельности, размера процентной маржи, а также определения реального риска от кредитных операций на основе анализа просроченной задолженности.

Таким образом, на основе вышеперечисленных шагов формируется  оптимальный кредитный портфель коммерческого банка. При его формировании особое внимание следует уделить оценке кредитного риска и методам его снижения.

Управление кредитным  портфелем происходит в несколько  этапов:

-  выбор критериев  оценки качества отдельно взятой ссуды;

-  определение основных  групп ссуд с указанием связанных  с ними процентов риска;

-  оценка каждой  выданной банком ссуды исходя  из избранных критериев (отнесение  ее к соответствующей группе);

-  определение структуры  кредитного портфеля в разрезе  классифицированных ссуд;

-  оценка качества  кредитного портфеля в целом;

-  анализ факторов, оказывающих влияние на изменение  структуры кредитного портфеля  в динамике;

-  определение суммы  резервного фонда, адекватного  совокупного риску кредитного портфеля банка. 

Кредитование является основным видом ЗАО «ВТБ 24». Кредиты составляют основную статью доходных активов в балансе банка, а полученные по ним проценты являются основной статьей банковских доходов. От качества кредитного портфеля зависят ликвидность и рентабельность банка, и само его существование. Поэтому анализ эффективности кредитных операций является одним из определяющих аспектов анализа экономической дельности банка.³

Активы Банка за 2009 г. увеличились в 1,2 раза - с 601,6 млрд. руб. до 708,5 млрд. руб., за 2010 год увеличились в 1,3 раза - с 708,5 млрд. руб. до 900,6 млрд. руб.

Чистая ссудная задолженность  за 2009 год выросла в 1,2 раза и составила  на 1 января 2010 года 564,8 млрд. рублей (455,8 млрд. рублей на аналогичную дату прошедшего года), аналогичная тенденция наблюдается за 2010 год - выросла в 1,3 раза и составила на 1 января 2011 года 738,8 млрд. руб.

Норматив достаточности  собственных средств (капитала) Банка (H1) по состоянию на 01.01.2010 составил 15,2%, по состоянию на 01.01.2011 составил 12,9% при минимально допустимом значении (установленном нормативными документами Банка России) в 10%.

При этом объем портфеля розничных продуктов увеличился на 2,5% с 423,3 млрд. руб. до 433,9 млрд. руб. и  до 497,9 млрд. руб. в 2010 году. Потребительские кредиты выросли - с 129,7 млрд. рублей до 154,5 млрд. рублей и до 203,1 млрд. руб. соответственно, автокредиты - с 38,8 млрд. рублей до 45,0 млрд. руб. и до 51,7 млрд. рублей. Ипотечный портфель увеличился с 142,6 млрд. руб. до 152,2 млрд. руб. в 2010 году (с учетом секьюритизированного портфеля он достиг 176,6 млрд. руб.)

Кредиты малому бизнесу  за год снизились с 74,3 млрд. рублей до 71,2 млрд. руб. и до 63,7 млрд. руб., ипотечный  портфель - с 167,9 млрд. рублей до 142,6 млрд. рублей. Снижение портфеля ипотечных кредитов связано с совершенной сделкой секьюритизации ипотечного кредитного портфеля в начале 2009 г. на сумму около 15 млрд. руб.

Сформировавшаяся во время кризиса сберегательная модель поведения населения преобладала  на протяжении почти всего 2010 года. Это выразилось в рекордных темпах прироста средств населений в течение года. Вместе с этим стоимость привлечения средств постепенно снижалась, что позволило сохранить доходность бизнеса на фоне снижения ставок по кредитам.

За 2009 г. совокупный объем обязательств Банка вырос в 1,2 раза и по состоянию на 1 января 2010 г. составил 630,9 млрд. руб. За 2010 год данный показатель вырос в 1,3 раза и по состоянию на 1 января 2011 года составил 812,2 млрд. руб.

Средства на счетах клиентов по сравнению с 1 января 2009 года выросли в 1,4 раза и на 1 января 2010 года составили 501,9 млрд. рублей (365,2 млрд. рублей на 1 января 2009 года), а на 1 января 2011 года составили 710,9 млрд. руб.

Объем срочных вкладов  населения в Банке по итогам 2009 года вырос более чем в 1,4 раза и на 1 января 2010 года превысил 363,9 млрд. рублей. По итогам 2010 года данный показатель вырос в 1,4 раза и на 1 января 2011 года превысил 523,5 млрд. руб.

В 2009 году банк эмитировал более 2,7 миллионов карт, а в 2010 году более 3,5 млн. карт. Объем эмиссии пластиковых карт ВТБ 24 (ЗАО) с начала 2009 года увеличился на 55% и превысил 7,7 млн. штук. В течение 2010 года Банк активно развивал карточный бизнес. Объем эмиссии пластиковых карт ВТБ 24 (ЗАО) по итогам 2010 года увеличился на 45% и на 1 января 2011 года составил 11,3 млн. штук.

Объем выданных кредитных  карт (включая зарплатные) за 2009 год  составил более 1 млн. штук.

Количество розничных  карт в обращении в 2010 году увеличилось  на 39% и на 1 января 2011 года составило 3,6 млн. штук.

В 2009 году банк выпустил 1,3 млн. зарплатных карт. В рамках зарплатных проектов ВТБ 24 (ЗАО) выпущено 48% карт от общего объема эмиссии. Количество зарплатных карт в обращении за 2009 год выросло  на 46% и на 1 января 2010 года составило  более 3,2 млн штук. В 2009 году ВТБ 24 (ЗАО) запустил 10 500 зарплатных проектов. Общее число предприятий, являющихся клиентами банка в рамках зарплатных проектов, достигло 27 000.

Присутствие ВТБ 24 на розничном  рынке росло еще более стремительно. В отличие от большинства конкурентов ВТБ 24 (ЗАО) по итогам года смог увеличить портфель кредитов населению (на 4%), а рыночная доля, с учетом цессии увеличилась на 1,5 п. п. и достигла 10,2% (10,8% с учетом секьюритизации). Объем средств населения, размещенных в ВТБ 24 (ЗАО), увеличился в 1,4 раза, а доля банка на данном рынке выросла на 0,6 п. п. и составила 5,8%. ВТБ 24 (ЗАО) упрочил свои позиции в качестве второго розничного банка страны как по объему кредитов, предоставленных населению, так и по объему привлеченных от него депозитов.

Количество клиентов увеличилось с 4,7 млн. человек до 6,7 млн. человек, при этом количество активных клиентов достигло 4,7 млн., человек. ВТБ 24 (ЗАО) упрочил свои позиции  в качестве второго розничного банка  страны как по объему кредитов, предоставленных населению, так и по объему привлеченных от него депозитов.

 

2.4. Мероприятия  по совершенствованию кредитной политики ЗАО «ВТБ 24»

 

Для уменьшения задолжности  при операциях кредитования физических лиц рассмотрим метод, основанный на применении технологии интеллектуального анализа данных (Data Mining). Можно привести давно всем известную цепочку связанных событий: чем меньше рискует банк при предоставлении кредита, тем меньше процентная ставка, предлагаемая этим банком; чем меньше процентная ставка, тем больше клиентов обратиться в именно этот банк; чем больше клиентов обратиться в банк, тем большую прибыль получит банк, а это одна из основных целей коммерческой деятельности. Риск, связанный с невозвратом суммы основного долга и процентов можно значительно снизить, оценивая вероятность возврата заемщиком кредита. В последнее время для оценки риска кредитования заемщика в мировой практике широкое распространение получил скоринг. В России ему также уделяют должное внимание. Сущность этого метода состоит в том, что каждый фактор, характеризующий заемщика, имеет свою количественную оценку. Суммируя полученные баллы, можно получить оценку кредитоспособности физического лица. Каждый параметр имеет максимально возможный порог, который выше для важных вопросов и ниже для второстепенных.⁴

Рисунок 3.1. - Определение группы заемщиков

 

На  основе  полученной  информации  можно  сделать определенные выводы, например:

1)  к  числу   самых  добросовестных  клиентов  относится женщина  в возрасте  от  25  до  35  лет,  имеющая  одного  или двух  детей, среднегодовой  заработок  которой  составляет менее 50 тыс. рублей;

2) одним из самых  ненадежных клиентов является  человек (независимо от пола) в  возрасте от 18 до 25 лет, не имеющий  детей, среднегодовой заработок  которого составляет менее 50 тыс. рублей.

Затем для каждой группы устанавливаются лимиты кредита, проценты по нему и срок возврата. На базе всей этой информации  может  строиться  или  корректироваться  скоринговая  система, которой и пользуется кредитный  менеджер банка, опираясь при оценке клиента уже не только на предположения, но и на вполне обоснованные данные, что так или иначе способствует снижению кредитного риска.⁵

Безусловным  плюсом  большинства  современных  программных  продуктов,  предназначенных  для  сбора  данных  и обнаружения  скрытых  множественных  взаимосвязей  между ними, является то, что они не требуют от пользователя глубоких знаний в области программирования и структур данных.

Выявление  профилей  кредитоспособности  клиентов - не единственная область применения технологии Data Mining в кредитных учреждениях. Наряду с этим, используя все те же инструменты и элементарную логику, можно получить ответ и на другие не менее важные для банка вопросы, в том числе:

1.     Какой  категории граждан подойдут с наибольшей вероятностью те или иные банковские продукты?

2.      Как  лучше дистанцироваться от конкурентов?

3.      Какая  реклама будет наиболее эффективной  для привлечения клиентов?

4.     Какова  вероятность покупки той или  иной услуги или продукта в связке с другой услугой или продуктом?

5.      Каковы  тенденции потребительского поведения?

Список  можно  продолжить,  поскольку  круг  решаемых с  помощью  DM  задач  ограничивается  лишь  целесообразностью  их  выполнения  и качеством  данных, имеющихся в базе банка или кредитного бюро.⁶

Таким образом, применение эконометрических методов в банковской практике позволяет банку повысить эффективность своей деятельности в части кредитования и управления рисками, а как следствие увеличить прибыль банка.