КЛЮЧЕВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ С ПРОБЛЕМНЫМИ АКТИВАМИ БАНКА И ИХ РАСЧЕТ

В современных условиях успех кредитной организации возможен в том случае, если она сможет организовать эффективную работу с проблемными активами. Управлять ими можно через систему ключевых показателей эффективности, позволяющую декомпозировать цели деятельности подразделения до конкретных измеримых показателей. Цель работы — на основе формирования базовых принципов управления проблемными активами выделить ключевые показатели эффективности (КПЭ), определить методические подходы к их оценке и расчетам, предложить формулы для расчета конкретных КПЭ.
Исследование проводилось с использованием методов теоретического познания, логических методов и методов сравнительного анализа.
Выделены основные признаки проблемности задолженности физических лиц, а также представлен перечень документов, на основании которых можно сделать вывод о проблемности актива. Обозначены основные инструменты работы с проблемными активами банка, реализуемые в предусмотренных для этого стратегиях действий банка. Выделены ключевые показатели эффективности работы с проблемными активами банка, методические подходы к их оценке, источники для расчета основных ключевых показателей эффективности работы с проблемными активами банка, а также базовые формулы, по которым можно рассчитать необходимые компоненты КПЭ.
Использование предлагаемых КПЭ позволит банку решить стратегические и тактические (операционные) задачи в области работы с проблемными активами, а также добиться роста качества работы с проблемной задолженностью. Выделенные в работе КПЭ могут быть внедрены в систему оценки деятельности подразделения по работе с проблемной задолженностью и его менеджеров, стать основой для системы стимулирования персонала.

1. Котляров И. Д. Основы эффективного управления отношениями банка с проблемными заемщиками. Деньги и кредит. 2016;(8):59–63.

2. Смулов А.М., Нурзат О.А. Проблемная задолженность: понятие, основные признаки и меры повышения эффективности возврата проблемных кредитов. Финансы и кредит. 2009;(35):2–12.

3. Юсупова О.А. О просроченной задолженности в кредитных портфелях российских банков, причинах ее возникновения и методах работы с ней. Финансы и кредит. 2015;(3):14–26.

4. Пика А.В. Метод управления стратегией просроченной задолженности. Финансы и кредит. 2012;(24):55–59.

5. Казаков Р. И. Управление просроченной задолженностью коммерческого банка. Бизнес-образование в экономике знаний. 2016;(1):36–39.

6. Мазурин В. В. Механизм работы с просроченной проблемной задолженностью в розничном кредитном портфеле российских банков. Вестник университета (Государственный университет управления). 2016;(6):119–125.

7. Заернюк В.М., Анашкина Е.Н. Пути решения проблемы просроченной задолженности банков по розничным кредитам. Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014;(43):158–170.

8. Заернюк В.М., Фаизова Г.Р. Перспективы развития розничных банковских услуг на российском рынке. Финансы и кредит. 2012;(38):17–23.

9. Фаизова Г.Р. Проблемные вопросы государственного регулирования розничного банковского бизнеса. Сервис plus. 2013;(1):92–96.

10. Bernanke B., Gertler M. Financial fragility and economic performance. The Quarterly Journal of Economics. 1990;105(1):87–114. DOI: 10.2307/2937820

11. Boot A., Thakor A. Self-interested bank regulation. The American Economic Review. 1993;83(2):206–212. DOI: 10.2307/2117665

12. Dziobek C., Pazarbasioglu C. Lessons and elements of best practice. In: Systemic bank restructuring and macroeconomic policy. Washington, DC: International Monetary Fund; 1997:75–143.

13. Malik M., Thomas L. C. Transition matrix models of consumer credit ratings. International Journal of Forecasting. 2012;28(1):261–272. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2011.01.007

14. Lando D. Credit risk modeling: Theory and applications. Princeton, Oxford: Princeton University Press; 2004. 328 p. (Princeton Series in Finance).

15. Stefanescu C., Tunaru R., Turnbull S. The credit rating process and estimation of transition probabilities: A Bayesian approach. Journal of Empirical Finance. 2009;16(2):216–234. DOI: 10.1016/j. jempfin.2008.10.006

16. Wozabal D., Hochreiter R. A coupled Markov chain approach to credit risk modeling. Journal of Economic Dynamics and Control. 2012;36(3):403–415. DOI: 10.1016/j.jedc.2011.09.011

17. Vojteková M., Blažeková O. Bad debts as a global problem in banking sector. In: 16th Int. sci. conf. on globalization and its socio-economic consequences (Rajecke Teplice, Slovakia, 5–6 Oct. 2016). Pts. I–V. Žilina: Department of Economics, University of Žilina; 2016:2401–2408.

18. Славянский А. В. Управление проблемной задолженностью банка. Аудит и финансовый анализ. 2009;(1):303–308.

19. Кузнецов С. В. Ссудная задолженность кредитных организаций: проблемы и инструменты ее урегулирования. Дис. ... канд. экон. наук. М.: Академия народного хозяйства при правительстве Российской Федерации; 2008. 179 с.

20. Котляров И. Д. Стратегии банка при взаимодействии с проблемными заемщиками. Банковское дело. 2017;(1):79–83.

21. Долженко Р.А. О системе премирования сотрудников коммерческого банка, занятых взысканием проблемной задолженности. Деньги и кредит. 2017;(4):44–50.

22. Полищук А. И. Ключевые индикаторы эффективности кредитной системы. Финансы и кредит. 2012;(35):9–16.