Preview

Проблемы анализа риска

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ платный или только для Подписчиков

Механизм и модель диверсификации кредитного портфеля

https://doi.org/10.32686/1812-5220-2020-17-1-78-89

Полный текст:

Аннотация

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.

Об авторе

Е. В. Орлова
Уфимский государственный авиационный технический университет
Россия

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

450000, г. Уфа, ул. К. Маркса, д. 12
Тел.: +7 (905) 355-60-60



Список литературы

1. 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.

2. 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&scope=1899-1900.

3. «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/.

4. 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

5. Развитие банковского сектора и его инфраструктуры в экономике России: монография / Под ред. О. И. Лаврушина. М.: КНОРУС, 2017. 176 с.

6. Tobin P., Brown A. Estimation of Liquidity Risk in B king // ANZIAM Journal. 2004. Vol. 45. P. 519—533.

7. 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.

8. 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.

9. 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

10. 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.

11. Principles for sound stress testing practices and supervision. Basel committee on banking supervision, 2009.

12. Казанский А. В. Функционирование внутренней рейтинговой системы коммерческого банка // Проблемы современной экономики. 2016. № 4. С. 127—131.

13. 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

14. Рашевских М. А. Методы управления кредитным п фелем в России // Экономика и социология. 2017. № 1. С. 32—34.

15. Ruiz I. XVA Desks — A New Era for Risk Management. London: Palgrave Macmillan UK, 2015. 433 p.

16. Basel Committee on Banking Supervision. Sound Practices for Backtesting Counterparty Credit Risk Models, 2010.

17. Бронштейн Е. М., Шапошникова А. Г. Портфельная оптимизация на базе комплексных индексных мер риска // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 5. С. 220—224.

18. 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.

19. Саати Т. Принятие решений при зависимостях и о ратных связях: аналитические сети. М.: ЛКТ, 2008. 360 с.

20. Rockafellar R. T., Uryasev S. Conditional Value-at-Risk for General Loss Distributions // Journal of Banking and Finance. 2002. Vol. 26. P. 1443—1471.

21. Rockafellar R. T., Uryasev S. Optimization of Conditional Value-At-Risk // The Journal of Risk. 2003. Vol. 2. No. 3. P. 21—41.

22. 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 & Sons, 2005. 369 p.

23. Орлова Е. В. Механизм и модели управления кредитными рисками // Аудит и финансовый анализ. 2017. № 5—6. С. 645—652.

24. Орлова Е. В. Оценка кредитного риска на основе методов многомерного анализа // Компьютерные исследования и моделирование. 2013. Том 5. № 5. С. 893—901.

25. Орлова Е. В. Идентификация и прогнозирование р ков экономической системы на основе имитационного моделирования // Проблемы анализа риска. Том 11. 2014. № 1. С. 40—49.

26. Орлова Е. В., Харрасов Р. Р. Эконометрическая модель оценки и прогнозирования кредитоспособности физических лиц // Аудит и финансовый анализ. 2016. № 2. С. 131—136.

27. 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


Для цитирования:


Орлова Е.В. Механизм и модель диверсификации кредитного портфеля. Проблемы анализа риска. 2020;17(1):78-89. https://doi.org/10.32686/1812-5220-2020-17-1-78-89

For citation:


Orlova E.V. Mechanism and model of credit portfolio diversification. Issues of Risk Analysis. 2020;17(1):78-89. (In Russ.) https://doi.org/10.32686/1812-5220-2020-17-1-78-89

Просмотров: 37


ISSN 1812-5220 (Print)
ISSN 2658-7882 (Online)