Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Кредитный портфель: принципы формирования и подходы к управлению 8
1.1. Кредитный портфель: место и роль в деятельности современного коммерческого банка 8
1.2. Принципы формирования кредитного портфеля коммерческого банка 15
1.3. Подходы к оптимизации процесса управления кредитными операциями коммерческого банка 26
ГЛАВА 2. Модель оптимизации кредитного портфеля коммерческого банка 32
2.1. Обзор подходов к моделированию банковской деятельности 32
2.2. Обоснование выбора математической модели кредитного портфеля коммерческого банка 53
2.3. Определение основных параметров и критериев эффективности модели 62
2.4. Построение экономико-математической модели кредитного портфеля коммерческого банка 68
2.5. Методика расчета базовой процентной ставки размещения при формировании процентной политики коммерческого банка 79
ГЛАВА 3. Оптимизация кредитного процесса коммерческого банка: интегрированный подход 86
3.1. Организация эффективного кредитного процесса банка 86
3.2. Оценка кредитного портфеля банка 95
3.3. Применение разработанной оптимизационной модели при решении практических задач 101
3.4. Управление кредитным риском в банке 112
Заключение 118
Литература 121
Приложения 132
- Принципы формирования кредитного портфеля коммерческого банка
- Обоснование выбора математической модели кредитного портфеля коммерческого банка
- Построение экономико-математической модели кредитного портфеля коммерческого банка
- Применение разработанной оптимизационной модели при решении практических задач
Введение к работе
как деньги, они обращаются как капитал, что предполагает такое использование ссуды, которое неизбежно должно порождать в хозяйстве заемщика образование новой стоимости, прибыли, частично уступаемой кредитору. Кредит содействует непрерывности и ускорению производства и обращения продукта, а, следовательно, развитию всего хозяйства региона, страны.
Учитывая, что ставка рефинансирования падает, доходность рынка ценных
бумаг низкая, а рынок акций нестабилен, инвестиции и кредитование реального
сектора экономики становятся основными источниками дохода для многих банков.
В то же время, увеличение объемов кредитования сопровождается увеличением
доли просроченной задолженности, что может в конечном итоге сказаться на
ликвидности банковских портфелей и привести к повторному банковскому кризису.
Отсюда, наряду с ростом ссудного потенциала российских банков, очевидна
проблема эффективного формирования кредитных портфелей.
У В современных банковских информационных системах средства,
* контролирующие ссудные операции банка, как правило, дублируют функции
бухгалтерии, в связи с чем назрела необходимость разработки и использования в текущей деятельности банков экономико-математических моделей, позволяющих управлять ссудным портфелем банка.
Исследования, посвященные моделированию кредитного процесса можно условно разделить на группы:
1) оптимизационные алгоритмы, среди которых выделяют задачи,
основанные на классической теории портфельной оптимизации, предложенной Г.
Марковичем и Д. Тобиным, в основе которой лежит оценка рискованности
финансовых инструментов их волатильностью (И.Э. Амелин) и нормативные
модели, основанные на оптимизации распределения средств с ограничениями
1 обязательных экономических нормативов, регулирующих деятельность кредитных
"І
<4 организаций (З.М. Цирихова, И.Ф. Цисарь);
2) модели, основанные на прогнозировании потоков платежей по ссудному
портфелю (А.А. Солянкин, А.В. Бородин, М.А. Поморина, А.И. Екушов);
3) модели оценки кредитоспособности заемщиков (И.А. Киселева, Д.А. Парфенов).
Не останавливаясь на сущности перечисленных подходов, укажем основные
) проблемы, сохраняющиеся в управлении кредитным портфелем банка. Во-первых,
V оптимизационные алгоритмы, основанные на классической теории оптимизации
финансовых портфелей, прежде всего, ориентированы для инвестиционных
портфелей (портфелей ценных бумаг), так как оценка кредитного риска с помощью
стандартного отклонения не представляется эффективной и достоверной ввиду
отсутствия исторической ретроспективы исходных данных по кредитам. Во-вторых,
нормативные модели, как правило, предлагают оптимизировать финансовые
портфели в статике и не учитывают динамический характер финансовых потоков
банка. И, в-третьих, задача моделирования управления кредитными операциями
требует одновременного решения вопросов прогнозирования ликвидности
финансовых потоков и оптимального распределения свободных денежных средств в
динамике.
Необходимость разработки целостного, научно-обоснованного подхода к
V проблеме формирования кредитного портфеля коммерческого банка и его
4 управления определила выбор темы и задачи настоящего диссертационного
исследования.
Цель диссертационного исследования Целью работы является построение экономико-математической модели процесса формирования кредитного портфеля коммерческого банка, которая позволяет в динамике прогнозировать ликвидность финансовых потоков и оптимизировать процесс распределения свободных денежных средств.
В соответствии с заданной целью в работе поставлены и решены следующие основные задачи исследования:
анализ роли и места кредитного портфеля в деятельности
коммерческого банка;
анализ основных проблем формирования и управления кредитным
I
** портфелем коммерческого банка;
классификация математических методов, применяемых при моделировании банковской деятельности с целью определения подходов к моделированию кредитного портфеля коммерческого банка;
определение основных параметров и критериев эффективности кредитного портфеля;
построение экономико-математической модели кредитного портфеля, позволяющей использовать ее в реальной работе кредитных менеджеров;
выработка рекомендаций по практическому использованию модели с целью эффективного управления кредитным процессом банка.
Объектом исследования выступает кредитный портфель банка.
Предметом исследования являются процессы формирования и средства моделирования кредитного портфеля коммерческого банка.
Теоретическая и методологическая основа исследования. Исследование основано на приложениях методологии экономической теории, банковского дела, моделирования экономических процессов и экономического анализа. В процессе работы над диссертацией были использованы общенаучные методы исследования: наблюдение, сравнение, абстрагирование, формализация.
При решении конкретных задач в качестве инструментария исследования использовались элементы теории портфельной оптимизации, методы экспертных оценок, методы системного анализа.
Информационную базу исследования составили законы, положения, указы Правительства Российской Федерации, нормативные документы и распоряжения Центрального Банка Российской Федерации, регулирующие кредитную деятельность банков; результаты исследований ученых Финансовой академии при Правительстве РФ(О.И. Лаврушина, Е.Б. Герасимовой, Е.С. Дубовик, А.И. Поездника, З.М. Цириховой), труды отечественных и зарубежных ученых и специалистов в исследуемой предметной области (Х.А. Таха, Дж.Ф.Синки, А.А.Первозванского, Г.Б. Клейнера, И.Ф. Цисаря, Б.А. Лагоши, П.В. Конюховского, А.И. Екушова, В.А. Царькова, М.А. Рогова, А. Климентьева, Ф.М. Узденовой, И.А. Киселевой, А.Д. Касаева), а также рабочие материалы и статистические отчеты московских коммерческих банков ООО «ТАНДЕМБАНК» и ООО «Русский депозитный банк».
Работа выполнена в соответствии с пунктом 2.3 Паспорта специальности 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики».
Научная новизна исследования заключается в построении концепции управления кредитным портфелем коммерческого банка, основанной на применении методов пошагового динамического программирования.
Элементы новизны содержат следующие результаты исследования:
Доказано, что оптимизирование процесса управления кредитными операциями банка следует анализировать, прежде всего, с методологической и функциональной позиций соответствующих способу управления.
Проведена классификация подходов к моделированию банковской деятельности, в основу которой взята степень полноты охвата аспектов этой деятельности.
Разработана двухуровневая соподчиненная динамическая модель, позволяющая оптимизировать финансовые потоки на последовательности временных интервалов и осуществлять прогноз их ликвидности; в этой иерархии выходные данные модели первого уровня являются входной информацией для модели последующего уровня, то есть оптимизационная коррекция осуществляется как по циклам времени, так и по циклам управления. Такой подход, в отличие от других, позволяет более эффективно и предметно оптимизировать процесс распределения свободных денежных средств банка в кредиты на всем прогнозном периоде, в том числе с участием ЛПР.
Предложена методика расчета базовой процентной ставки размещения, позволяющая конкретизировать расчет минимально необходимых издержек банка по размещению свободных денежных средств в кредиты; предусмотрена коррекция процентной ставки на всем прогнозном периоде оптимизации кредитного портфеля.
Практическая значимость работы заключается в том, что ее положения и выводы ориентированы на использование при решении тактических и стратегических задач в рамках планирования кредитной деятельности коммерческого банка.
Самостоятельное практическое значение имеют:
рекомендации по использованию построенной оптимизационной модели при управлении кредитным процессом;
рекомендации по формированию процентной политики банка по
размещению средств на основе предложенной методике расчета базовой процентной
ставки;
рекомендации по управлению кредитным риском в коммерческом банке.
Апробация и внедрение результатов. Результаты исследования были
апробированы и внедрены в работу московских коммерческих банков: ООО «ТАНДЕМБАНК» и 000 «Русский Депозитный Банк».
Положения работы обсуждались на международной научно-практической конференции «Институциональные проблемы российских реформ в условиях макроэкономической нестабильности» (Иркутск, Иркутская государственная экономическая академия, 14 декабря 2001 г.) и Четвертом всероссийском симпозиуме «Стратегическое планирование и развитие предприятий» (Москва, Центральный экономико-математический институт РАН, 15-17 апреля 2003 г.).
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано восемь работ общим объемом 2,6 п.л. Все работы авторские.
Структура диссертационного исследования. Структура работы определена целью и поставленными задачами. Диссертационное исследование состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы.
Принципы формирования кредитного портфеля коммерческого банка
Помимо основных принципов кредитования, отмеченных в первом параграфе настоящей главы, таких как принцип срочности, платности, возвратности, по нашему мнению необходимо отдельное выделение принципов формирования кредитного портфеля банка, которые будут являться фундаментом процесса управления ссудными операциями в коммерческом банке.
В литературе встречается множество принципов и требований к осуществлению кредитных операций, всех их можно объединить в следующие четыре принципа: Первым принципом, на котором базируется деятельность коммерческих банков, является экономическая самостоятельность банка, подразумевающая экономическую ответственность банка за результаты своей деятельности, свободу распоряжения собственными средствами банка, привлеченными ресурсами, доходами и свободный выбор клиентов и вкладчиков. Принцип рационального кредитования подразумевает надежную оценку не только объекта, субъекта и качества обеспечения, но и уровня маржи, доходности кредитных операций. Принцип рационального кредитования основывается на цели самой кредитной организации - коммерческого предприятия - вся деятельность банка должна способствовать максимизации его прибыли и, соответственно, снижению издержек. Исследование последствий заключения договора сводится обычно к прогнозированию состояния ликвидности всего кредитного портфеля на весь период действия договора, выявлению необходимости формирования дополнительных резервов и анализу воздействия открытой кредитной линии и создания резервов на величину эффективной маржи банка. Непрерывное осуществление такого рода исследований в сочетании с учетом всех будущих расходов и составляет процесс планирования портфеля банка. При формировании кредитного портфеля банка перед руководством всегда стоит задача: оптимальным образом (например, с точки зрения прибыли) определить базовые процентные ставки по кредитам и депозитам. Очевидно, что первая должна быть больше второй. На этом очевидные количественныерассуждения заканчиваются и остаются только качественные. Если занизить ставку привлечения, то поток депозитов иссякнет и нечего будет размещать в виде кредитов, и наоборот, если завысить эту ставку, то поток депозитов будет настолько велик, что не будет возможности разместить такое количество средств без убытка. Аналогичные рассуждения касаются ставки кредитования. Фактором рационального кредитования является качественный анализ кредитной деятельности: анализ доходности операций, анализ ликвидности финансовых потоков, анализ процентной ставки по кредитам, диверсификация портфеля. Диверсификация портфеля может оцениваться по следующим признакам: по географическому признаку (исключения кредитования неблагополучных районов, высокую концентрацию в одном регионе); по отраслевому признаку; по размеру ссуд (исключить зависимость от отдельных крупных заемщиков); по формам собственности и т.д.; Диверсификация кредитного портфеля требует профессионального управления и немаловажна при регулировании его ликвидности и рискованности. Таким образом, принцип рационального кредитования предполагает механизм точной количественной и качественной оценки влияния изменений ставок и условий кредитования на эффективную маржу банка и, следовательно, на конечную прибыль. При управлении кредитным портфелем важен непрерывный мониторинг кредитных проектов на всех стадиях процесса кредитования: своевременность уплаты процентов, погашения основного долга и своевременное выявление и соответствующая работа с проблемными кредитами, формирование резерва на возможные потери по ссудам. Следующий принцип - принцип дифференцированности, который выражает неодинаковый подход банка к кредитованию как субъекта, объекта, так и к обеспечению ссуд, то есть необходим индивидуальный анализ и сопровождение каждого кредитного проекта, каждого потенциального заемщика.
Кредитная организация не может отказаться от предоставления средств заемщикам. Риски встроены в банковскую деятельность, что требует организации управления этими рисками, для предотвращения невозврата размещенных средств. Поскольку стоимость банковского капитала зависит не только от его доходности, но и от подверженности риску, управление рисками представляет собой чрезвычайно важную для руководства банка задачу. Отсюда четвертый, актуальный для банковской системы не только России, но и зарубежных банковских систем, немаловажный принцип - принцип снижения риска кредитного портфеля. При всей своей доходности кредитная операция в условиях экономического кризиса, спада производства, банкротства предприятий является наиболее рискованной. Кредит как экономическое отношение - это всегда риск.
В настоящее время при анализе качества кредитного портфеля основным критерием является оценка его рискованности. Так в "Основных принципах эффективного банковского надзора", разработанных Базельским комитетом по банковскому надзору, говорится о том, что органы банковского надзора должны удостовериться, что банки обладают системами информирования руководства, которые позволяют последнему выявить концентрацию рисков в рамках портфеля активов, системами, которые позволяют точно измерить, отслеживать и соответствующим образом контролировать рыночные риски; должны убедиться в том, что контролирующий банк обладает четкой системой управления при допущении риска (включая соответствующее наблюдение за правлением и высшим управлением), целью которой является определение, измерение, отслеживание и контроль над любыми материальными рисками и, где это необходимо, содержание капитала для устранения последствий таких рисков. Аналогичную направленность имеет и инструкция ЦБ РФ "О применении к кредитным организациям мер воздействия за нарушение пруденциальных норм деятельности" от 31 марта 1997 года [93].
Обоснование выбора математической модели кредитного портфеля коммерческого банка
Оценка VAR методом симуляций Монте-Карло общепризнанна наилучшей. Метод симуляций Монте-Карло (structured Monte Carlo, SMC) основан на моделировании случайных процессов с заданными характеристиками. При этом изменения цен активов генерируются псевдослучайным образом в соответствии с заданными параметрами распределения, например математическим ожиданием и волатильностью. Имитируемое распределение может быть в принципе любым, а число сценариев весьма большим (десятки тысяч и более). При моделировании кредитного риска именно эти свойства этого метода являются наиболее приемлемыми [126].
Перечисленные подходы к моделированию риска являются далеко неполными, анализ существующих методик и выбор (определение) наиболее адекватного, подходящего для конкретной ситуации является основополагающей задачей успеха реализации выбранной стратегии.
Использование моделей кредитного риска дает банкам возможность анализировать риск с учетом временных параметров, концентрацию информации о рисках и анализ факторов риска. Моделирование риска может обеспечить стимулирование формирования эффективной информационной системы, позволяющей принимать более обоснованные управленческие решения относительно эффективного использования капитала. Моделирование кредитного риска представляет собой важную и необходимую часть моделирования банковской фирмы и кредитного портфеля особенно, так как именно оценка риска выполняемых операций позволит банковским менеджерам более полно оценивать текущее и прогнозное состояние фирмы.
Рассматривая различные математико-статистические методы в работе отечественных коммерческих банков, можно отметить, что в российских условиях пока нет ликвидных рынков с большой емкостью и числом операторов по долговым финансовым инструментам. А если таких рынков нет, то нет и предыстории изменчивости финансовых инструментов. То есть, нет достоверного исходного статистического материала для "обучения" и проверки разрабатываемых экономико-математических моделей. По мере стабилизации денежного рынка в России и размещения инвестиций в реальный сектор экономики вопрос оценки, например, качества кредитного портфеля в условиях ограниченной статистической информации станет одним из самых актуальных [74].
Таким образом, оценка кредитного портфеля представляет собой актуальную в настоящее время задачу. Для оценки портфеля представляется наиболее точным использование экономико-математических методов моделирования. При большом числе серьезных работ, широте исследований, обилии полученных результатов, тем не менее, все еще находятся разделы, в которых можно улучшить, ускорить решение.
Моделирование финансовой деятельности банка - чрезвычайно сложная задача, поскольку банк представляет собой систему, в которой одновременно протекают детерминированные и случайные процессы, связанные между собой очень сложным образом. Существенную роль в деятельности банка играют и субъективные управленческие решения. Кроме того, в процессе функционирования банк взаимодействует с трудно моделируемыми финансовыми рынками. Все это указьшает на предельную сложность разработки аналитической модели финансовой деятельности банка, пригодной для практического применения.
Математические модели для изучения финансово-экономических процессов и явлений к настоящему времени отработаны многочисленными школами экономистов и математиков и широко используются в практике. Однако, единое «здание» экономико-математических моделей реальных финансово-экономических процессов, которые связывали бы в единое целое самые разнообразные факты и теоретические представления об этих процессах, закономерностях развития современной экономики, методах управления ею, все еще продолжает создаваться. Математические модели обеспечивают системное осмысление проблем и позволяют одновременно учитывать все влияющие на них факторы [81]. Для построения экономико-математической модели управления ресурсами » банка можно использовать весь арсенал средств экономико-математических методов, который достаточно широк и разнообразен. Сложность для разработчика состоит в том, чтобы из этого изобилия выбрать те методы, которые адекватно описывают объект исследования и решают поставленную задачу. В параграфе 2.1. было установлено, что модели банковской фирмы условно можно разделить на частичные и полные. Частичные модели описывают какую-либо отдельную область банковской деятельности (например, размещения активов, анализ ресурсной базы и т.д.), а полные, в свою очередь, пытаются описать весь процесс движения ресурсов в банке. При этом среди всевозможных видов частичных моделей на настоящий момент лидирующее положение занимают две группы. Это модели, основанные на методах теории оптимального портфеля иуправления рисками и модели, реализующие производственно-организационный подход. На рисунке 2.2 представлена классификация подходов к моделированию банковской деятельности, в основу которой взята степень полноты охвата аспектов этой деятельности. Недостатком первой группы является абстрагирование от учета издержек, связанных с расходом реальных ресурсов; это - классический портфельный подход, который трактует поведение банков как субъектов конкурентного рынка, принимающих установившиеся цены и ставки как данность, что, допустим, исключает возможность учета и изучения многих аспектов политики управленияпассивами. У второй группы моделей, основанных на принципах организационно производственного подхода, основным недостатком является отсутствие прямого и адекватного учета рисковых характеристик активов и абстрагирование от проблем их портфельного управления.
Построение экономико-математической модели кредитного портфеля коммерческого банка
Для упрощения расчетов можно взять усеченный портфель, учитывающий только кредитно-депозитарные операции.
Критерием эффективности кредитных операций являются, прежде всего, увеличение показателей доходности портфеля за счет оптимизации кредитного портфеля. В данной работе предполагается, что могут быть использованы как абсолютные, так и относительные показатели доходности: величина получаемой маржи (сальдо доходных и расходных операций), показатели относительной доходности, например, доходность на общую сумму размещаемых средств и т.д.
В литературе существует множество предлагаемых оценок эффективности работы банка; в данном случае представляется, что модель оценки кредитных операций должна позволять использовать различные способы оценки.
Задаваемые параметры или ограничения, определяющие кредитный процесс, будут формироваться из нормативных актов, регулирующих деятельность банков. [2,4]. Согласно Инструкции ЦБ РФ №1 [4] существуют так называемые обязательные экономические нормативы деятельности кредитных организаций, регулирующие достаточность капитала банка, ликвидность портфеля банка и т.п. Среди них есть нормативы, регулирующие кредитные операции.
Управленческие ограничения представляют собой лимиты на объемы вложений в соответствии с принципом диверсификации кредитного портфеля, и любые другие ограничения, определяющие стратегию банка.
Совокупность значений результатных параметров модели характеризует результаты решения поставленной задачи с помощью выбранного варианта решения. Значения результатных параметров могут быть рассчитаны только на основании совместной обработки задаваемых и выбираемых параметров, представляющих исходные данные для решения задачи. В двухуровневой системе моделей кредитного портфеля результатные параметры предыдущей модели являются задаваемыми входными параметрами последующих моделей.
Состояние кредитного портфеля меняется постоянно, т.к. это не застывшая форма, а постоянно меняющаяся во времени структура. Поэтому все выходные и входные показатели модели будут иметь определенную оценку на конкретный момент времени. Движение средств в кредитной организации отражается в анализе его баланса в динамике. Движение кредитных средств отражается в активной части баланса. В то же время источники формирования средств, направляемых на размещение в кредиты, отражаются, как известно, в пассиве. Отсюда для моделирования кредитного процесса (портфеля) необходимо отразить сумму средств, направляемых на кредитные операции. Естественно, что сумма займов заранее не определена, так как неизвестен спрос на кредиты. Для существования решения она должна быть ограничена сверху, необходимость этого ограничения очевидна и соответствует реальной практике, так как банк не может направлять все имеющиеся средства на размещение в кредиты.
Необходимо также контролирование просроченной задолженности, соотношение общего объема кредитов и просроченной задолженности; при увеличении просроченной задолженности возрастает риск потери средств. Таким образом, мы определили основные элементы модели и их характеристики. Модели динамики банковских ресурсов, основывающиеся на непрерывных представлениях временных интервалов, являются весьма проблематичными с точки зрения их практической реализации. Во-первых, они предъявляют достаточно высокие требования к массивам данных, требующимся для их тестирования и эксплуатации. Во-вторых, текущее равномерно и непрерывно «физическое» время не соответствует, как правило, внутренним ритмам «жизненного цикла» экономических субъектов. Классический пример несоответствия «физического» и «экономического» времени связан с учетом выходных и праздничных дней, в течение которых банки не проводят свои операции. Для перехода от непрерывного времени к дискретному, более адекватно учитывающему условия деятельности финансово-экономических институтов, может быть использована так называемая интертемпоральная модель Хикса.[34]. Согласно концепции, предложенной Дж. Хиксом, конечный отрезок времени [t, t+], на протяжении которого наблюдается функционирование исследуемой системы, разбивается на равные интервалы длиной 8: Заметим, что все интервалы, кроме последнего, являются открытыми справа. Данное разбиение предполагает, что внутри самих интервалов [t+(K-l)5, t +к5) все параметры, характеризующие состояние банка, и условия его функционирования, остаются постоянными и изменяются лишь при переходе через границы временных промежутков. Концепция Хикса получила название «интертемпоральной» именно потому, что согласно ей все транзакции происходят между рассматриваемыми временными интервалами. Приняв ее, мы вместо непрерывного «физического» времени, «пробегающего» все точки отрезка [], получаем дискретное «банковское время» t, принимающее значение 0, 1, ..., к, ..., N. Заметим, что допущение о разбиении исходного временного периода именно на равные части интервалы не имеет принципиального значения. Гораздо более существенным представляется требование о постоянстве условий функционирования объекта внутри самих интервалов. При введении дискретного времени происходит фиксация относительно его моментов векторов состояния (исходных характеристик) и векторов ресурсных потоков. Помимо случая перехода от непрерывного времени к дискретному для моделей динамики банковских ресурсов достаточно естественной представляется ситуация замены одного типа дискретного времени на другой. Так, например, за счет увеличения расстояния между отсчетами, можно от «ежедневного» времени перейти к «еженедельному», «ежемесячному» и т.д. Прежде всего, отрезки одинаковой длины, на которые разделен временной период будем называть модельными периодами. В качестве длины этих периодов можно взять месяц, день или часть дня. Поскольку время мы будем мерить модельными периодами, то выражение «момент времени» будет означать (если не оговорено иное) номер модельного периода. Например, «момент t» означает «модельный период с номером t». В тех случаях, когда двоякое толкование исключено, модельный период будем называть просто «периодом».
Применение разработанной оптимизационной модели при решении практических задач
Последние два пункта определяют организацию финансового потока платежей [43]. На основе собранной информации, кредитный аналитик формирует платежную матрицу финансовых потоков по текущему кредитному портфелю в прогнозе на планируемый период. В представленном примере планируемый период равен 1 кварталу и разбит на отрезки времени равными 10 дням. Матрица платежей по пассивам строится на основе методики фондирования описанной в параграфе. После формирования кредитно-депозитного портфеля необходимо ввести плановые объемы по исполнению обязательств, срок исполнения которых наступает в планируемом периоде на основе заключенных договоров. ; Расчетную величину плановых списаний на планируемый период по средствам до востребования, относимой на кредитный портфель, можно оценить по следующей схеме: 1) сбор исторической базы данных по списаниям за прошлые периоды; 2) применяется процедура сглаживания временного ряда для исключения искажения результатов расчетов по разовым, большим списаниям; 3) рассчитывается средневзвешенный размер списаний по исторической базе; 4) рассчитывается среднеквадратическое отклонение по сглаженному временному ряду; 5) средневзвешенный размер списаний корректируется (прибавляется) . на среднеквадратическое отклонение; 6) из полученной суммы по методике фондирования определяется доля средств, обеспечивающие кредитные операции. Потенциальный остаток свободных денежных средств банка для размещения в ссудные операции рассчитывается по формулам, описанным в параграфе 2.3 (формула 2.10). Далее, после построения матриц, рассчитывается матрица ликвидности кредитно-депозитного портфеля, и анализируются полученные разрывы ликвидности и остатки свободных средств. Определение избытка (недостатка) ликвидности при использовании метода источников и использования средств после того, как построен прогноз объема ликвидных активов, осуществляется, исходя из принципа сбалансирования объемов ликвидных активов и нестабильных пассивов, выделенных в реструктурированном балансе банка. Исходя из принятой нами классификации активов и пассивов, свободные кредитные ресурсы банка - это превышение объема его ликвидных активов над объемом нестабильных пассивов (или, если политика управления рисками допускает, над некоторой частью нестабильных пассивов). Если в настоящий момент объем свободных средств кредитных ресурсов банка отрицателен, то он испытывает недостаток ликвидности и нуждается в притоке дополнительных стабильных или срочных средств. Если объем положителен, то решения о возможных сроках инвестирования данных могут приниматься на основе анализа их изменения в будущем. Возникающий недостаток средств можно компенсировать на рынке МБК, а возникший временный избыток средств можно разместить в краткосрочный (1-7 дней) МБК (в примере в Приложении №3).
Получаемая матрица согласования финансовых потоков дает нам информацию о состоянии кредитного портфеля на каждый отрезок времени планируемого периода. Исходя из полученных результатов, отдельно на каждый момент времени рассчитываем оптимальный портфель на основе задачи линейного программирования с помощью надстройки в приложении Microsoft Office: Excel «Поиск решения». Далее полученное на период t оптимальное решение является основой для дальнейших расчетов на периоды t+1, t+2, ...,t+n. В итоге расчетов мы получаем математически выраженные рекомендации по оптимизации кредитного портфеля на каждый отдельный момент времени прогнозирования и на весь период в целом в динамике.
Использование метода планирования потока средств для прогноза ликвидности предоставляет возможность построения различных сценариев изменения денежных потоков, которые должны учитывать различные разработанные в процессе стратегического планирования ситуации: экономическую стабилизацию, сопровождающуюся дополнительным притоком средств, которые потребуют своего размещения, стандартную, определяемую тенденциями прошлых периодов, и кризисную, когда досрочное изъятие депозитов, оцениваемые банком как стабильные приведет к проблемам с ликвидностью.
Внедрение предложенной оптимизационной модели в деятельность банка ООО «ТАНДЕМБАНК» по управлению кредитными операциями началось с января 2002 года. В таблице 2 представлена выборка данных управленческого учета по кредитному портфелю банка за период с ноября 2001 года по ноябрь 2002 года. При принятии решений по планированию и формированию кредитного портфеля банка за представленный период применялись результаты расчетов по предложенной автором методике, что в конечном итоге сказалось на качестве кредитного портфеля банка: средневзвешенная доходность кредитного портфеля за ноябрь 2001 - январь 2002 составляла около 21,26 %, а с февраля 2002 года по ноябрь 2002 года средневзвешенная доходность увеличилась на 2,18% и составила около 23,44%. Рисунок 2 наглядно демонстрирует результаты внедрения положений и методик диссертационного исследования в реальную деятельность банка.
