Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Проблемная задолженность кредитных организаций 10
1.1. Проблемная задолженность российских банков как индикатор состояния экономики
1.2. Методика построения эффективной системы урегулирования проблемной задолженности банка
Глава 2. Инструменты урегулирования проблемной задолженности банка
2.1. Классификация инструментов урегулирования проблемных активов
2.2. Отложенная продажа залогового актива, как инвестиционный инструмент урегулирования проблемной задолженности банка
2.3. Стратегия банка на базе комбинации двух инструментов урегулирования проблемных активов – вхождения в капитал заемщика и мирового соглашения
Глава 3. Выбор эффективного инструмента урегулирования банковской проблемной задолженности
3.1. Сравнительный анализ критериев эффективности урегулирования банковской проблемной задолженности
3.2. Альтернативная система выбора инструмента урегулирования проблемной задолженности на основе экспертной системы на базе квалиметрической модели
Глава 4. Система KPI - инструмент планирования и мотивации эффективного урегулирования банковской проблемной задолженности
4.1. Относительные KPI банка и алгоритм формирования плановых 93 значений методом «снизу-вверх» при единственном значении прогноза
4.2. Результаты внедрения системы относительных KPI кредитной 110 организации (на примере Северо-Западного банка Сбербанка РФ)
Заключение
Список литературы
- Методика построения эффективной системы урегулирования проблемной задолженности банка
- Отложенная продажа залогового актива, как инвестиционный инструмент урегулирования проблемной задолженности банка
- Альтернативная система выбора инструмента урегулирования проблемной задолженности на основе экспертной системы на базе квалиметрической модели
- Результаты внедрения системы относительных KPI кредитной 110 организации (на примере Северо-Западного банка Сбербанка РФ)
Методика построения эффективной системы урегулирования проблемной задолженности банка
Как видно из графика AKt, а также из линии тренда, построенного по полиномиальной модели аппроксимации, имеет место устойчивое снижение темпов прироста ссудного портфеля, начиная с начала 2012 года. Этот год (вместе с 2013, как следует из Таблицы 1) был наиболее удачным в плане получения максимальной валютной выручки за период с 2011 по 2015 годы.
Отметим, что снижение темпов прироста ссудного рублевого портфеля Жг началось уже в том периоде, когда непосредственного снижения объема валютной выручки еще не наблюдалось. Наблюдалась только стагнация роста такой выручки. Можно предположить, что данный факт отражает зависимость темпов роста совокупного ссудного портфеля (являющегося индикатором экономической активности субъектов рублевой зоны) от роста объема валютной выручки. Причем зависимость в текущем состоянии экономики РФ носит следующий характер: для того, чтобы темпы прироста совокупного ссудного портфеля не снижались, валютная выручка также должна расти.
Отметим определенную периодичность полученной зависимости AKt. Так на середину года, обычно, наблюдается снижение темпов прироста портфеля ссудной задолженности, а на конец года наоборот - обычно наблюдается максимум. Данная особенность может быть объяснена тем, что на конец года все кредитные учреждения стремятся как можно лучше «закрыть год». В результате они наращивают объем ссудной задолженности, которая является знаменателем для расчета показателя Доли прироста ссудной задолженности на середину следующего года. Такая политика банков также приводит к тому, что абсолютное значение прироста во втором полугодии дает наибольшее увеличение.
В связи с указанной цикличностью целесообразно при оценке тенденции опираться не на саму зависимость, а на ее аппроксимацию в виде полиномиального тренда, который показывает снижение темпов прироста совокупного кредитного портфеля. Сама динамика полиномиального тренда такого снижения на начало второго квартала 2016 года замедлилась, что может говорить о начале изменения в тенденции динамики прироста портфеля с отрицательной динамики на положительную динамику. Другими словами линия построенного тренда подсказывает, что, возможно, мы подошли к точке перегиба тенденции, после которой динамика прироста портфеля будет увеличиваться.
Оба тренда имеют достаточно явно выраженную прямую корреляцию. На данном этапе развития российской экономики, такая корреляция отражает жесткую зависимость практически всех субъектов экономической деятельности от притока валютных поступлений в экономику, который в свою очередь прямо пропорционален уровню цен на углеводородное сырье. Поскольку структурные сдвиги в экономике происходят достаточно медленно, можно предположить, что такая взаимосвязь между указанными величинами сохраниться и в ближайшей перспективе (до конца 2016 года). Отметим, что на дату исследования (июнь 2016) не были известны данные о совокупной валютной выручке за 2016 год. Однако, исходя из предположения о жесткой прямой корреляции между полиномиальным трендом изменения доли прироста рублевой ссудной задолженности за 6 месяцев АКг и полиномиальным трендом совокупной валютной выручки, можно сделать предположение об объеме совокупной валютной выручки за 2016 год. А именно, максимальное значение корреляции между указанными полиномиальными трендами достигается при прогнозном значении совокупной валютной выручки за 2016 год в объеме 375 млрд. долл. Тренд изменения доли прироста рублевой ссудной задолженности за 6 месяцев АКг позволил спрогнозировать, что валютная выручка за 2016 год вырастет по сравнению с 2015 годом на 9%. Более точные прогнозы об объеме валютной выручки можно будет получить на основании динамики доли прироста рублевой ссудной задолженности за 6 месяцев AKt за 2-й, 3-й и 4-й кварталы 2016 года. Тренд доли прироста может измениться и снова начать снижаться. Однако по состоянию на 01.04.16 можно наблюдается положительная динамика совокупной валютной выручки в 2016 году по сравнению с 2015 годом.
Вернемся к динамике просроченной задолженности. Для соотнесения долей прироста просроченной задолженности с долями прироста ссудной задолженности построим зависимость, которая является разностью указанных величин. График такой зависимости приведен на Рис.6. Смысл указанной величины заключается в том, что если разница долей положительна - то за рассматриваемые шесть месяце кредитный портфель рос быстрее, чем просроченная задолженность, а значит, доля просроченной задолженности снижалась. И наоборот, если разница долей отрицательна - то за рассматриваемые шесть месяцев рост просроченной задолженности опережал рост кредитного портфеля.
Отложенная продажа залогового актива, как инвестиционный инструмент урегулирования проблемной задолженности банка
Текущее состояние проблемной задолженности российских банков и ее динамика в последние годы обуславливают необходимость тщательного анализа. Это связано с целым рядом причин.
Во-первых, каждый из так называемых «банковских кризисов» порождает целый пул проблемных активов в балансе каждой кредитной организации. Такие кризисы, а с точки зрения оценки проблемных активов, правильнее было бы их называть периодами скачкообразного роста новой проблемной задолженности, в последние десятилетия случаются с настораживающей периодичностью. Необходимо отметить, что период между ними имеет тенденцию к сокращению.
Во-вторых, ухудшение качества кредитного портфеля банка является одной из основных причин прекращения деятельности кредитных организаций. В последние годы это уже не разовые банкротства отдельных банков, а четко выраженный процесс сокращения числа кредитных организаций в РФ. К сожалению, для вкладчиков – физических лиц таких банков процедура ликвидации связана не только с задержкой выплат, но и с потерями, если сумма вклада превышает минимальный порог по системе страхования. Следует отметить, что существующий объем фонда страхования вкладов не сможет покрыть лавинообразный процесс банкротства кредитных учреждений в случае его развития по такому пессимистическому сценарию. По этой причине выявление проблемных активов на ранних стадиях и их оперативная трансформация в активы хорошего качества является ключевой задачей, особенно в период кризиса.
В-третьих, на уровне законодательства о банкротстве, об исполнительном производстве, об административных и уголовных преступлениях, в последние несколько лет произошли существенные изменения, которые меняют подходы банков к проблемной задолженности. С одной стороны, ранее отработанные алгоритмы становятся не эффективными, поскольку должник, который активно противодействует банку, использует все новые способы ухода от исполнения своих обязательств. С другой стороны – законодатель, в том числе благодаря активной позиции банковского сообщества, создает новые возможности для оперативного реагирования кредитных учреждений на увеличивающийся объем проблемных активов. Исследователи отмечают, что в кризисный период поиском способов эффективного урегулирования "плохих" долгов заняты почти все кредитные организации. Не в меньшей степени этот вопрос занимает и заемщиков, оказавшихся в сложной экономической ситуации, которые в большинстве случаев изыскивают варианты исполнения своих кредитных обязательств, оценивая все приемлемые для этого возможности.
Для эффективного урегулирования проблемной задолженности необходимы инструменты и методы ее минимизации. Вместе с тем, следует понимать особенность и мотивацию поведения заемщиков. Так называемая проблемная задолженность может быть следствием непреднамеренно возникшей финансовой неустойчивости добросовестных заемщиков или же следствием неосмотрительности или самонадеянности (а порой и заведомой недобросовестности) заемщиков другой категории. Поэтому поведение заемщиков первой (добросовестной) и второй (недобросовестной) группы в ситуации, требующей урегулирования проблемных кредитных обязательств, может быть различным: добросовестные заемщики будут стремиться как можно быстрее решить проблемы долга, а недобросовестные -устраниться от такого решения (даже располагая соответствующими экономическими возможностями).
Выявление мотивов поведения заемщиков в совокупности с анализом их финансово-экономического состояния как раз и будет определяющим в выборе кредитной организацией метода урегулирования проблемной ситуации в кредитных отношениях с наибольшей степенью эффективности.
Следует отметить, что разделение заемщиков на группы добросовестных и недобросовестных, достаточно условно. Разумеется, что изначально мошеннические действия заемщика, направленные на собственное обогащение путем нанесения ущерба банку не могут быть классифицированы иначе, как недобросовестные действия. Однако такие случаи носят, как правило, единичный характер. Другими словами подавляющее большинство заемщиков в момент получения кредитных средств не имеют заранее разработанного плана «как не вернуть кредит банку». С другой стороны в работе с проблемными должниками банк в большинстве случаев сталкивается с так или иначе выраженным противодействием должника.
С чем же связано, что «добросовестный» заемщик в момент получения кредита становится «недобросовестным» при переходе кредита в категорию проблемной задолженности? Ответ на данный вопрос требует отдельного рассмотрения и исследования и лежит в плоскости не только экономических категорий, но и морально-этических норм социального общества. Тем не менее, наличие у банка экономических рычагов воздействия на заемщика (залога, поручительств и пр.) снижает вероятность перехода заемщика в категорию «недобросовестных» при возникновении проблем с его кредитом.
Резюмируя выше изложенное, для сохранения банковского бизнеса в условиях высокой волатильности объемов новой проблемной задолженности и изменения законодательства, становится крайне важным иметь четкое понимание того, как быстро и эффективно урегулировать возникающие проблемные активы, учитывая при этом с заемщиком какой группы банк имеет дело.
В процессе урегулирования проблемной задолженности возникает проблема -какой инструмент, способ урегулирования наиболее целесообразен в каждом конкретном случае. Для ответа на этот вопрос необходимо иметь, во-первых, исчерпывающий перечень всех инструментов по работе с проблемными активами, а также алгоритм выбора того или иного инструмента. Критерии выбора инструмента зависят от приоритетов при урегулировании проблемного актива: скорость возврата кредита, минимизация балансовых потерь при урегулировании проблемной задолженности, снятие критерия просроченной задолженности по кредиту и другие. На наш взгляд, наиболее важна характеристика инструмента урегулирования проблемного актива, классификация различных инструментов, а также детальная оценка каждого инструмента и типовых ситуаций, в которых он может быть применен. Исследователи отмечают важность стратегии банка по урегулированию проблемной задолженности, характеризуют различные инструменты урегулирования проблемных активов [Косинов, 29; Чабан, 60; Юшкова, 73; Баймакова, Тишина, 17; Ноздрева, Степанова, 36].
Рассмотрим варианты классификации методов урегулирования проблемных активов банка. Исследователи рассматривают методы урегулирования проблемной задолженности, в основе которой лежит финансовая возможность заемщика погасить имеющийся долг за разумный срок. Все рассматриваемые методы рассматриваются с точки зрения их направленности на изменение или прекращение существующих между кредитором и должником договорных кредитных обязательств путем внесения в кредитные договоры изменений о порядке и условиях возвратности заемных средств или полного погашения кредита до окончания срока кредитного договора соответственно.
Альтернативная система выбора инструмента урегулирования проблемной задолженности на основе экспертной системы на базе квалиметрической модели
Рассмотрим в качестве примера две наиболее распространенные дефолтные стратегии работы с проблемным активом: реализация залога в процедуре банкротства и мировое соглашение между кредиторами, заключаемое в процедуре банкротства.
По своей сути данные стратегии являются взаимоисключающими. Либо финансовое положение должника допускает возможность расчета со всеми кредиторами в течение приемлемого для кредиторов временного интервала (и тогда заключение мирового соглашения возможно). Либо такой расчет невозможен – и единственный способ удовлетворения требований кредиторов – реализация имущества должника в процедуре конкурсного производства.
Утверждение мирового в суде (такое мировое возможно на любой стадии процедуры банкротства) будет успешным только в том случае, если суд (и всех участников процедуры) убедит та финансовая модель, которая будет предложена за основу финансового оздоровления предприятия-должника. Стандартное мировое соглашение подразумевает, что все участники-кредиторы получают всю свою кредиторскую задолженность в одинаковые сроки по одинаковым пропорциональным графикам погашения. Такой вариант возможен только в том случае, если долговая нагрузка на предприятие-банкрота не является чрезмерной, и проблема банкротства связана фактически только с недостатком ликвидности у должника.
Однако возможность реализации такого способа урегулирования проблемного актива у кредиторов есть не всегда. Гораздо чаще имеет место более сложная для должника ситуация. Предприятие-банкрот не способно вернуть за приемлемые для кредиторов сроки все полученные средства. Более того, даже обслуживание процентов по всем долгам кредиторов для такого предприятия по рыночным ставкам невозможно. Таким образом, единственным (как решают в большинстве случаев кредиторы) способом удовлетворения их требований является распродажа имущества предприятия-банкрота. При этом необходимо заметить, что продажа активов предприятия-банкрота, как правило, не обеспечивает кредиторам полного удовлетворения их требований.
Рассмотрим негативные моменты такого решения. Во-первых, реализация основных фондов предприятия-банкрота, если оно заложено различным кредиторам, как правило, происходит по частям. Это делает реализацию имущественного комплекса (если мы рассматриваем банкротство производственного предприятия) не эффективным, поскольку стратегический инвестор (которому мог бы быть интересен имущественный комплекс) не сможет, гарантировано купить все, что ему интересно для организации производства. Продажа основных средств по частям приводит к тому, что совокупная величина сумм, вырученных от их продажи, в разы ниже, чем стоимость продажи имущественного комплекса.
Во-вторых, реализация готовой продукции предприятия-банкрота проходит по демпинговым ценам, как это бывает со всеми участниками рынка, которые завершают свою деятельность (а известие о конкурсной процедуре становится сразу известным всем участникам рынка, в том числе и потенциальным покупателям продукции предприятия-банкрота). Более того, часть продукции, которая на момент введения процедуры находится в состоянии не 100% готовности может быть вообще не продана, либо продана в разы ниже затрат, вложенных в ее изготовление.
В-третьих, деятельность предприятия-банкрота фактически останавливается. Сотрудники увольняются, а это несет дополнительные затраты на выплату выходного пособия. Кредиторы не имеют возможности получать из процедуры какие-либо средства до момента реализации имущества. Более того, может возникнуть ситуация при которой конкурсный управляющий будет требовать для обеспечения сохранности залогового имущества внесение дополнительных средств залоговыми кредиторами. При отсутствии такого финансирования существует риск утраты части наиболее ликвидного товара и (что наиболее опасно с точки зрения снижения конкурсной массы) дорогостоящих элементов оборудования предприятия.
Рассмотрим на примере условного Заемщика вариант применения комбинированной стратегии урегулирования проблемного актива, при которой часть задолженности кредиторов конвертируется в акции предприятия-банкрота, а часть гасится по графику, согласованному с кредиторами. В качестве начальных условий будем предполагать, что Заемщик -является производственным предприятием с основными фондами, часть из которых заложена основным кредиторам. -находится в процедуре банкротства, которое контролируется кредиторами через лояльного арбитражного управляющего. -не имеет возможности полностью рассчитаться с кредиторами путем реализации всех своих активов (т.е. ликвидационная стоимость активов Заемщика меньше суммы реестра кредиторов) -не имеет возможности продолжать производственную деятельность с одновременным гашением задолженности перед кредиторами по графику, который позволяет полностью рассчитаться с кредиторами за разумное время (т.е. финансовая модель бизнеса Заемщика не выдерживает существующей кредитной нагрузки). -лоялен к кредиторам и стремиться к максимальному удовлетворению их требований в рамках закона о банкротстве. -не имеет других источников гашения задолженности перед кредиторами кроме активов на самом предприятии-банкроте.
Результаты внедрения системы относительных KPI кредитной 110 организации (на примере Северо-Западного банка Сбербанка РФ)
На основании полученных значений функций полезности для заемщика и банка предложенная модель определяет оптимальную для банка терминальную вершину.
В данном примере такой вершиной является «Мировое соглашение после обращения в суд». Это означает, что банку в сложившейся ситуации не нужно пытаться договориться с клиентом в кредитной стратегии и делать реструктуризацию. Необходимо сразу идти в суд и уже в суде договариваться с заемщиком о заключении мирового соглашения. При такой стратегии банк сможет получить для себя максимально выгодные условия по сравнению с альтернативными вариантами. Бинарное дерево игры с данными из рассмотренного примера приводится в Приложении 1.
Сделаем ряд комментариев к данным, представленным в Таблице 9. Во-первых, данные показателя «Обеспеченность кредита ликвидным залогом Заемщика и Залогодателей» отражают, что при переходе из исходного состояния в другие вершины, не подразумевающие банкротства, происходит увеличение залоговой массы. Это изменение также отражено в уменьшении показателя «Доля залогов Банка в общем объеме ликвидных активов на заемщике и поручителях», который показывает, что при увеличении залоговой массы практически все имущество заемщика и поручителя будет заложено в банке.
Во-вторых, показатель «Изменение объема финансирования Заемщика в результате сделки» отражает факт того, что при реструктуризации (которую изначально запрашивает заемщик) происходит увеличение суммы кредита, а при заключении мировых соглашений (которые более интересны банку) происходит снижение кредитной нагрузки на заемщика.
В-третьих, показатель «Уровень лояльности Банка к юридической конструкции» показывает, что мировые соглашения для банка более предпочтительны, поскольку позволяют быстрее перейти к дефолтной стратегии в случае нарушения заемщиком условий мировых соглашений.
В-четвертых, показатель «Взаимный уровень лояльности Банка и Заемщика» отражает обоюдную заинтересованность банка и заемщика в консолидированных действиях по урегулированию проблемного актива. По этой причине данный показатель является единственным показателем из пяти, знак по которому для заемщика совпадает со знаком для банка. Отметим, что такая ситуация отражает лояльного к банку заемщика.
Если Заемщик не лоялен (например, если целью заемщика является невозврат кредита путем противодействия банку) - то ему не важна консолидация позиции с банком. Такая ситуация отражается путем установления нулевого значения К% =0%. При данном изменении меняется и оптимальная для банка терминальная вершина на «Банкротство после обращения в суд».
Сделаем в качестве резюме ряд замечаний по предложенному методу экспертного выбора стратегии урегулирования проблемного актива.
Значения коэффициентов в Таблице 9 определяются экспертами на основе мониторинга проблемного портфеля. Их значения могут варьироваться в зависимости от того, к какой категории относится анализируемый проблемный актив (по своей отраслевой принадлежности, по сумме и другим параметрам).
Данная модель предполагает также обратную обработку конкретных кейсов, которые были урегулированы наиболее эффективным для банка способом, как базы данных для построения значений весов каждого фактора в модели. В результате мониторинга возможно перейти к оценке фактического значения весов каждого фактора влияющего на интегральную оценку функции полезности для банка и для заемщика.
Общее число качественных показателей квалиметрической модели, которые определяют функции полезности заемщика и банка может быть достаточно большим, однако в каждом конкретном случае целесообразно использовать не более 5-7 показателей, влияние которых наиболее выражено. Показатели, нормированные весовые значения которых менее 5% целесообразно исключать из рассмотрения, т.к. их влияние находится в пределах допустимой точности прогноза.
Аналогичные бинарные деревья принятия решений могут быть построены для различных типовых ситуаций урегулирования и, в общем случае, пара таких деревьев не обязательно имеет общие вершины. Другими словами, предложенный механизм экспертной оценки может наращиваться путем добавления новых типовых ситуаций, каждой их которых соответствует свое дерево решений.
Рассмотрим еще один вариант примера выбора метода урегулирования проблемной задолженности Банка. От рассмотренного выше примера он отличается входными данными о заемщике, представленными в Приложении 4 и Приложении 5. Результаты значений функций полезности для каждой из терминальных вершин приведены в Приложении 6. Итоговое дерево развернутой формы игры представлено в Приложении 7. В данном варианте примера наиболее выгодной для Банка является реструктуризация.