Preview

Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice

Расширенный поиск

Развитие методов оценки кредитного риска для формирования резервов на возможные потери по ссудам

https://doi.org/10.26794/2587-5671-2020-24-6-82-91

Полный текст:

Аннотация

Согласно положению Банка России от 28.06.2017 № 590-П российские банки осуществляют оценку кредитного риска и формирование резервов на покрытие понесенных потерь. В то же время с 01.01.2018 кредитные организации обязаны формировать резервы на покрытие ожидаемых потерь в соответствии с международными стандартами [МСФО (IFRS) 9]. Представляется актуальным осмысление такой новации в связи с отсутствием общепринятой методологии оценки риска и важностью оптимизации расходов на резервирование ссудной задолженности. Цель исследования — совершенствование методологии оценки кредитного риска для формирования резервов на возможные потери по ссудам на основе ожидаемых потерь. Использованы такие методы, как системный и логический анализ и синтез, приемы высших финансовых вычислений, балансовый метод, метод финансовых коэффициентов. При оценке вероятности дефолта заемщиков, ожидаемых кредитных убытков и резервов на возможные потери по ссудам применены актуарные, рыночные, статистические и эконометрические методы. На основе выборочных данных российского банка за 2012-2019 гг. разработана регрессионная модель, устанавливающая зависимость между финансовыми коэффициентами и наличием дефолта корпоративных заемщиков — сельскохозяйственных товаропроизводителей, проведена проверка значимости финансовых коэффициентов модели. В соответствии с балльной оценкой заемщики разделены на рейтинговые группы. Вероятность дефолта рассчитана как отношение числа дефолтов к количеству заемщиков по группам. Средний уровень потерь при дефолте по каждой группе определен на основе показателя «взыскание/долг» в исследуемом банке. Расчет балльной оценки по конкретному заемщику позволяет отнести его к определенной рейтинговой группе, рассчитать вероятность дефолта и уровень потерь при дефолте. Рассчитанные ожидаемые потери могут быть использованы для определения резерва на возможные потери по ссудам. Автор делает вывод, что данная методика позволяет оценить риски и принять решение о целесообразности кредитования заемщиков — сельскохозяйственных товаропроизводителей. Подход на основе ожидаемых кредитных убытков позволит более обоснованно формировать резервы, что соответствует выводам других авторов. Применение данной методики в конкретном банке требует учета особенностей состава и структуры кредитного портфеля. Необходим анализ влияния метода ожидаемых кредитных убытков на рентабельность банков.

Об авторе

В. А. Рахаев
Самарский государственный экономический университет
Россия

Валерий Александрович Рахаев — кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и кредита


Конфликт интересов: нет


Список литературы

1. Basel III: The liquidity coverage ratio and liquidity risk monitoring tools. Basel Committee on Banking Supervision. January 2013. URL: https://www.bis.org/publ/bcbs238.pdf (дата обращения: 13.02.2020).

2. Селезнева М. М. Модель ожидаемых кредитных убытков: первые результаты применения российскими коммерческими банками. Экономика, управление, финансы: Мат. IX Междунар. науч. конф. (Санкт-Петербург, октябрь 2018 г.). СПб.: Свое издательство; 2018:24-28.

3. Новоселов Д. В. Методические рекомендации по оценке кредитоспособности субъектов малого бизнеса коммерческими банками. Экономические науки. 2011;(75):316-319.

4. Обозная О. В. Подходы к оценке обесценения кредитного портфеля и модель ожидаемых убытков. МСФО и МСА в кредитной организации. 2013;(2). URL: https://wiseeconomist.ru/poleznoe/83954-podxody-ocenke-obesceneniya-kreditnogo-portfelya-model-ozhidaemyx

5. Поздышев В. А. Результаты оценки банковского регулирования в России на соответствие базельским стандартам: итоги RCAP. Деньги и кредит. 2016;(11):3-7.

6. Битюцкий В., Пеникас Г. Как внедрение МСФО (IFRS) 9 скажется на российских банках. МСФО на практике. 2016;(10). URL: https://www.pwc.ru/ru/assets/msfo_10_2016_article.pdf

7. Михеева Е. МСФО (IFRS) 9. Финансовые инструменты: обесценение. АССА. 2016. URL: https://www.accaglobal.com/russia/ru/research-and-insights/vestnik-2016/ifrs91.html (дата обращения: 22.02.2020).

8. Холт Г. Новая жизнь стандарта № 9. URL: https://www.accaglobal.com/russia/ru/research-and-insights/ ifrs9.html (дата обращения: 22.02.2020).

9. Яковлев О. Ю. Роль резервов на возможные потери по ссудам в менеджменте кредитного портфеля коммерческого банка. Экономика и социум. 2016;(1):1501-1509.

10. Порозова Ю. М. Методика формирования кредитными организациями резервов на возможные потери как финансовый механизм регулирования экономики. Молодой ученый. 2012;(5):199-201.

11. Власенко М., Ткачёв А. Оценка вероятности дефолта предприятий реального сектора экономики. Бан-каусю весшк. 2017;(1):18-26. URL: https://www.nbrb.by/bv/arch/642.pdf

12. Chow J. T.S. Stress testing corporate balance sheets in emerging economies. IMF Working Paper. 2015;(216). URL: https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2015/wp15216.pdf (дата обращения: 28.11.2019).


Для цитирования:


Рахаев В.А. Развитие методов оценки кредитного риска для формирования резервов на возможные потери по ссудам. Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. 2020;24(6):82-91. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2020-24-6-82-91

For citation:


Rakhaev V.A. Developing Credit Risk Assessment Methods to Make loss Provisions for Potential loans. Finance: Theory and Practice. 2020;24(6):82-91. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2020-24-6-82-91

Просмотров: 196


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2587-5671 (Print)
ISSN 2587-7089 (Online)