<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">proanaris</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Проблемы анализа риска</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Issues of Risk Analysis</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1812-5220</issn><issn pub-type="epub">2658-7882</issn><publisher><publisher-name>ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ)</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.32686/1812-5220-2020-17-1-78-89</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">proanaris-357</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>РИСК КРЕДИТНЫЙ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>CREDIT RISK</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Механизм и модель диверсификации кредитного портфеля</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Mechanism and model of credit portfolio diversification</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Орлова</surname><given-names>Е. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Orlova</surname><given-names>E. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Орлова Екатерина Владимировна: доктор технических наук, доцент. Количество публикаций: более 160 научных статей, 10 учебных пособий и 1 учебник, 4 монографии. Область научных интересов: математические и инструментальные методы экономики, управление в социальноэкономических системах</p><p>450000, г. Уфа, ул. К. Маркса, д. 12Тел.: +7 (905) 355-60-60</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Ekaterina V. Orlova</p><p>450008, Republic of Bashkortostan, Ufa, K. Marx str., b. 12</p></bio><email xlink:type="simple">ekorl@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Уфимский государственный авиационный технический университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Ufa State Aviation Technical University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2020</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>27</day><month>02</month><year>2020</year></pub-date><volume>17</volume><issue>1</issue><fpage>78</fpage><lpage>89</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Орлова Е.В., 2020</copyright-statement><copyright-year>2020</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Орлова Е.В.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Orlova E.V.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.risk-journal.com/jour/article/view/357">https://www.risk-journal.com/jour/article/view/357</self-uri><abstract><p>В условиях возрастающего спроса на кредитные ресурсы в экономике России повышается значимость проблемы оценки кредитных рисков и их влияния на эффективность функционирования кредитных организаций. Эмпирические исследования показывают, что риски кредитования в банковской сфере сегодня увеличиваются нелинейно относительно основных характеристик кредита — величины, срока кредита, процентной ставки. Поэтому формирование наиболее приемлемого с точки зрения снижения рисковой составляющей кредитного портфеля банка является актуальной научной и практически значимой проблемой. Целью работы являются обоснование необходимости и разработка нового механизма управления кредитным портфелем банка, обеспечивающего его диверсификацию и снижение кредитных рисков. Материалами исследования послужили статистические данные Банка России и Росстата. Использовались методы системного анализа, методы теории управления, методы статистической обработки данных, методы исследования операций. Предложен механизм управления качеством кредитного портфеля банка, отличающийся сочетанием количественных и качественных критериев оценки риска кредитного портфеля и позволяющий осуществлять его мониторинг, принимать решения по одобрению или отклонению кредитной заявки в соответствии с допустимыми значениями риск-факторов. Разработана модель оптимизации структуры кредитного портфеля, позволяющая формировать оптимальное соотношение долгосрочных и краткосрочных кредитов, обеспечивающая максимум доходности кредитного портфеля с учетом кредитного риска в условиях различных типов кредитной политики. Практическую значимость имеют положительные результаты внедрения предлагаемого механизма и модели управления кредитным портфелем в деятельность кредитной организации, обеспечивающие рост ее доходности и способствующие повышению конкурентоспособности.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Under conditions of demand for credit resources growing in Russian economy the importance of credit risks assessment and their influence on the credit organizations efficiency is increased. Empirical studies show that credit risks in the banking today are increasing nonlinearly relative to the main characteristics of the credit — the level of credit risk, credit terms, interest rate. Therefore, the formation of the most acceptable from the point of view of risk reducing of the bank’s credit portfolio is a scientifically based and practically important problem. The aim of the work is to justify the need for and develop a new mechanism for managing the bank's credit portfolio, ensuring its diversification and reduction of credit risks. The materials of the study were the statistical data of the Bank of Russia and Rosstat. Methods used in the work are: system analysis, control theory, statistical data processing and operational research. A mechanism for managing the quality of a bank credit portfolio is proposed, featuring a combination of quantitative and qualitative criteria for assessing the quality of the credit portfolio and allow to monitor of the credit portfolio, to make decisions on approving or rejecting a credit application in accordance with the permissible values of risk factors. A model has been developed for optimizing the structure of the credit portfolio, which makes it possible to form an optimal ratio of long-term and short-term credits, ensuring the maximum yield of the credit portfolio taking into account credit risk in the context of various credit policy types. A practical importance of the investigation are the positive results of the implementation of the proposed mechanism and model of credit portfolio management into the credit organization, ensuring the growth of its profitability and promoting an increase in competitiveness.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>кредитные риски</kwd><kwd>управление кредитными рисками</kwd><kwd>оптимизация кредитного портфеля</kwd><kwd>диверсификация</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>credit risks</kwd><kwd>credit risk management</kwd><kwd>credit portfolio optimization</kwd><kwd>diversification</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Обзор банковского сектора Российской Федерации. Аналитические показатели. М.: Банк России, 2019. Вып. 196. URL: https://www.cbr.ru/Collection/Collection/File/14239/obs_196.pdf.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Overview of the banking sector of the Russian Federation. Analytical indicators. Moscow: Bank of Russia, 2019. Vol. 196. URL: https://www.cbr.ru/Collection/Collection/File/14239/obs_196.pdf (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Инструкция Банка России «Об обязательных н мативах банков» от 28.06.2017 № 180-И (ред. от 27.11.2018). URL: https://www.cbr.ru/queries/xsltblock/file/48357?fileid=-1&amp;scope=1899-1900.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bank of Russia Instruction “On Obligatory Bank Ratios” No. 180-I of June 28, 2017 (November 27, 2017). URL: https://www.cbr.ru/queries/xsltblock/file/48357?fileid=-1&amp;scope=1899-1900 (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">«Положение о порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» (утв. Банком России 28.06.2017 № 590-П) (ред. от 26.12.2018). URL: https://base.garant.ru/71721612/.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">“Provision on the procedure for the formation by credit organizations of reserves for possible losses on loans, loan debt and equivalent debt” (approved by the Bank of Russia June 28, 2017 No. 590-P) (as amended on 12/26/2018). URL: https://base.garant.ru/71721612/ (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Лунякова Н. А., Лаврушин О. И., Луняков О. В. Кластеризация регионов Российской Федерации по уровню депозитного риска // Экономика региона. 2018. Т. 14, вып. 3. С. 1046—1060 doi: 10.17059/2018-3-27</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lunyakova, N. A., Lavrushin, O. I. &amp; Lunyakov O. V. (2018). Clustering of the Federal Subjects of the Russian Federation by Deposit Risk Level. Ekonomika regiona [Economy of Region], 14(3), 10471061. (Russia). doi 10.17059/2018-3-27</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Развитие банковского сектора и его инфраструктуры в экономике России: монография / Под ред. О. И. Лаврушина. М.: КНОРУС, 2017. 176 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">The development of the banking sector and its infrastructure in the Russian economy: a monograph / ed. O. I. Lavrushin. M.: KNORUS, 2017. 176 p. (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Tobin P., Brown A. Estimation of Liquidity Risk in B king // ANZIAM Journal. 2004. Vol. 45. P. 519—533.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tobin P., Brown A. Estimation of Liquidity Risk in B king // ANZIAM Journal. 2004. Vol. 45. P. 519—533.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Allan J., Boot P., Verrall R., Walsh D. The Management of Risks in Banking // British Actuarial Journal. 1998. Vol. 4 (Part IV). P. 707—802.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Allan J., Boot P., Verrall R., Walsh D. The Management of Risks in Banking // British Actuarial Journal. 1998. Vol. 4 (Part IV). P. 707—802.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кузнецов И. В., Жевага А. А. Стресс-тестирование кредитного риска в коммерческом банке на основе макроэкономических показателей // Управление финансовыми рисками. 2018. № 1. С. 2—11.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kuznetsov I. V., Zhevaga A. A. Stress testing of credit risk in a commercial bank on the basis of macroeconomic indicators // Financial Risk Management. 2018. № 1. P. 2—11. (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Шамрина С. Ю., Ломакина А. Н. Сценарный анализ стресс-тестирования при оценке основных видов рисков кредитной организации // Финансы и кредит. 2018. Т. 24. № 7 (775). С. 1736—1750. https://doi.org/10.24891/fc.24.7.1736</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shamrina S. Y., Lomakina A. N. A scenario analysis of stress testing in the assessment of the main risks of a credit institution // Finance and Credit. 2018. Vol. 24. No. 7 (775). P. 17361750. (Russia) https://doi.org/10.24891/fc.24.7.1736</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Куренной Д. С. Алгоритм решения задачи обратного стресс-тестирования кредитного портфеля банка на основе системно-динамических моделей заемщиков // International Journal of Open Information Technologies. 2018. Т. 6. № 10. С. 9—21.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kurennoy D. S. Algorithm for solving the problem of reverse stress testing the bank's loan portfolio based on system-dynamic models of borrowers // International Journal of Open Information Technologies. 2018. Vol. 6. No. 10. P. 9—21. (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Principles for sound stress testing practices and supervision. Basel committee on banking supervision, 2009.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Principles for sound stress testing practices and supervision. Basel committee on banking supervision, 2009.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Казанский А. В. Функционирование внутренней рейтинговой системы коммерческого банка // Проблемы современной экономики. 2016. № 4. С. 127—131.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kazansky A. V. Functioning of the Internal Rating System of a Commercial Bank // Problems the Modern Economics. 2016. No. 4. P. 127—131. (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Дедова М. С. Сравнение методов бутстрапа временных рядов для целей бэктестирования моделей оценки банковских рисков // Экономический журнал ВШЭ. 2018. Т. 22. № 1. С. 84—109. doi: 10.17323/1813-8691-2018-22-1-84–109</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dedova M. S. A Comparison of Time-series Bootstrap Methods in Terms of Backtesting Risk Measurement Models of Banks // HSE Economic Journal, 2018. Vol. 22, no 1. P. 84—109. (Russia). doi: 10.17323/1813-8691-2018-22-1-84–109</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рашевских М. А. Методы управления кредитным п фелем в России // Экономика и социология. 2017. № 1. С. 32—34.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Rashevskikh M. A. Methods of credit portfolio management in Russia // Economy and sociology. 2017. No. 1. P. 32—34. (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ruiz I. XVA Desks — A New Era for Risk Management. London: Palgrave Macmillan UK, 2015. 433 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ruiz I. XVA Desks — A New Era for Risk Management. London: Palgrave Macmillan UK, 2015. 433 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Basel Committee on Banking Supervision. Sound Practices for Backtesting Counterparty Credit Risk Models, 2010.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Basel Committee on Banking Supervision. Sound Practices for Backtesting Counterparty Credit Risk Models, 2010.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бронштейн Е. М., Шапошникова А. Г. Портфельная оптимизация на базе комплексных индексных мер риска // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 5. С. 220—224.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bronshtein E. M., Shaposhnikova A. G. Portfolio o mization based on complex index risk measures // Audit and financial analysis. 2010. No. 5. P. 220—224. (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гузаиров М. Б., Орлова Е. В. Моделирование инновационных процессов региональных систем в условиях риска // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2012. № 1. С. 226—232.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Guzairov M. B., Orlova E. V. Modeling of innovation processes of regional systems under risk // Vestnik of Ufa State Aviation Technical University. 2012. No. 1. P. 226—232. (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Саати Т. Принятие решений при зависимостях и о ратных связях: аналитические сети. М.: ЛКТ, 2008. 360 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Saaty T. Decision Making with Dependencies and Feedback: Analytic Networks. M.: LKT Publishing House, 2008. 360 p. (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Rockafellar R. T., Uryasev S. Conditional Value-at-Risk for General Loss Distributions // Journal of Banking and Finance. 2002. Vol. 26. P. 1443—1471.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Rockafellar R. T., Uryasev S. Conditional Value-at-Risk for General Loss Distributions // Journal of Banking and Finance. 2002. Vol. 26. P. 1443—1471.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit21"><label>21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Rockafellar R. T., Uryasev S. Optimization of Conditional Value-At-Risk // The Journal of Risk. 2003. Vol. 2. No. 3. P. 21—41.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Rockafellar R. T., Uryasev S. Optimization of Conditional Value-At-Risk // The Journal of Risk. 2003. Vol. 2. No. 3. P. 21—41.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit22"><label>22</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Rachev S. T., Menn C., Fabozzi F. J. Fat-Tailed and Skewed Asset Return Distributions. Implications for Risk Management, Portfolio Selection, and Option Pricing. John Wiley &amp; Sons, 2005. 369 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Rachev S. T., Menn C., Fabozzi F. J. Fat-Tailed and Skewed Asset Return Distributions. Implications for Risk Management, Portfolio Selection, and Option Pricing. John Wiley &amp; Sons, 2005. 369 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit23"><label>23</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Орлова Е. В. Механизм и модели управления кредитными рисками // Аудит и финансовый анализ. 2017. № 5—6. С. 645—652.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Orlova E. V. Mechanism and models of credit risk management // Audit and financial analysis. 2017. № 5—6. P. 645—652. (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit24"><label>24</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Орлова Е. В. Оценка кредитного риска на основе методов многомерного анализа // Компьютерные исследования и моделирование. 2013. Том 5. № 5. С. 893—901.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Orlova E. V. Credit risk assessment on the basis of multidimensional analysis // Computer Research and Modeling, 2013. Vol. 5. No. 5 Pp. 893—901. (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit25"><label>25</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Орлова Е. В. Идентификация и прогнозирование р ков экономической системы на основе имитационного моделирования // Проблемы анализа риска. Том 11. 2014. № 1. С. 40—49.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Orlova E. V. Identification and prediction of risks in economic system based on simulation methods // Issues of Risk Analysis. Vol. 11. 2014. No. 1. P. 40—49. (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit26"><label>26</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Орлова Е. В., Харрасов Р. Р. Эконометрическая модель оценки и прогнозирования кредитоспособности физических лиц // Аудит и финансовый анализ. 2016. № 2. С. 131—136.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Orlova E.V., Harrasov R.R. Econometric model for estimation and prediction of individuals creditability // Audit and financial analysis. 2016. № 2. P. 131—136. (Russia).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit27"><label>27</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Орлова Е. В. Имитационное моделирование и управление рисками автотранспортного предприятия // Проблемы анализа рисков. Т. 15. 2018. № 5. С. 46—55. https://doi.org/10.32686/1812-52202018-15-5-46-55</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Orlova E. V. Simulation and management of risks in the transport company // Issues of Risk Analysis. Vol. 15. 2018. No. 5. P. 46—55. (Russia). https://doi.org/10.32686/1812-52202018-15-5-46-55</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
