Исследование структуры кредитного портфеля на примере ОАО НКБ «Радиотехбанка»

работа оригинальная и качественная. ...

Введение…………………………………………………………………………...3
Глава 1. Теоретические аспекты анализа кредитного портфеля коммерческого банка……………………………………………………………………………….5
1.1. Принципы структуризации кредитного портфеля коммерческого банка.5
1.2. Кредитный риск: понятия и виды, соответствующие кредитному портфелю…………………………………………………………………………12
1.3. Актуальное состояние (тенденции) развития отраслей экономики в Нижегородской области…………………………………………………………19
Глава 2. Анализ кредитного портфеля коммерческого банка………………..27
2.1. Тенденции развития кредитования и основные проблемы формирования кредитного портфеля…………………………………………………………….27
2.2. Анализ структуры и динамики кредитного портфеля коммерческого банка……………………………………………………………………………...37
2.3. Формирование прогнозов прибыли банка на основе построения и анализа эконометрической модели…………………………………………….49
Глава 3. Меры по оптимизации кредитного портфеля коммерческого банка……………………………………………………………………………...59
3.1. Предложения по совершенствованию подходов к оптимизации портфеля………………………………………………………………………….59
3.2. Расчет финансового результата оптимизации кредитного портфеля ОАО «Радиотехбанка» с помощью метода отраслевого лимитирования………….66
Заключение……………………………………………………………………….78
Список используемой литературы……………………………………………...82
Приложения……………………………………………………………………...85

Кредитование – это одно из основных направлений деятельности банка. Кредитный портфель составляет около половины совокупного объема всех активов коммерческого банка.
Современный этап развития банковской системы России характеризуется значительным развитием, банки упрощают процессы получения и погашения кредитов, разрабатывают и предоставляют все новые и новые кредитные продукты. Сейчас кредиты в банках различаются по множеству критериев: по срокам, по процентным ставкам, по целям, на которые выдаются кредиты, по способам погашения, по видам обеспечения или залога. Это определяет тему дипломной работы, в которой будет рассмотрен кредитный портфель банка, риски, влияющие на этот портфель, структура кредитного портфеля и ее оптимизация.
Российские коммерческие банки выделяют юр идических лиц, как наиболее выгодный субъект кредитования, при этом физические лица также активно привлекаются в процесс кредитования.
Целью работы является проведение анализа структуры кредитного портфеля, выявление факторов, оказывающих положительное и отрицательное влияние, составление оптимальной структуры для исследуемого кредитного портфеля и расчет финансовых результатов от предлагаемых изменений.

Рисунок 2.6. Структура кредитного портфеля по отраслям экономики,% Вывод: На рисунке видно, что в структуре кредитного портфеля ОАО «Радиотехбанка» по отраслям экономики все элементы изменяются хаотично и нельзя выделить никакую тенденцию. Кроме того, в элементах структуры нельзя выделить более значимые, так как при постоянном изменении доля всех элементов изменяется довольно сильно, исключением является отрасль транспорта и связи, ее доля за весь исследуемый период не превышает 6%. Такие результаты можно считать с одной стороны довольно положительным фактором, так как при постоянно изменяющейся структуре кредитного портфеля происходит диверсификация риска. Если в одной из отраслей экономики кризис, то риск не возврата кредитов от этой отрасли снижается за счет небольшой доли кредитов этой отрасли. Также при анализе было выявлено, что довольно существенная доля принадлежит прочим отраслям. Следовательно, невозможно определить каким точно отраслям принадлежит эта существенная доля. Результаты анализа структуры кредитного портфеля ОАО «Радиотехбанка» показали, что задолженность по кредитам в большей степени принадлежит юридическим лицам, их доля составляет более 60 %, при этом все выданные кредиты распределяются практически равномерно между всеми отраслями экономики. Следующим этапом исследования структуры кредитного портфеля является ее анализ как ряда динамики, при этом проанализирована будет структура кредитного портфеля ОАО «Радиотехбанка» по отраслям экономики. Все данные необходимые для анализа представлены в таблице 2.3.Таблица 2.3. Динамика структуры кредитного портфеля ОАО «Радиотехбанка» по объему выданных кредитов по отраслям экономики, млн.руб.ГодаОбъем выданных кредитов по отраслям экономикипромышленностьс/хстроительствоТранспорт и связьОптовая и розничная торговляПрочие отрасли20072,8589,17149,629,91142,83359,90200853,1182,96156,231,50144,10348,942009253,06130,6860,1576,75570,43363,01201086,1446,913,915,8143,80134,222011160,6438,43133,5442,35254,89129,862012104,1349,43169,2146,03358,39109,95 Рассчитаем аналитические показатели:1. Абсолютные базисные изменения. - базисные изменения, т.е. насколько изменился объем выданных кредитов по отношению к базисному году (за базисный год взят 2007 год)Все расчеты представлены в таблице 3 приложения 2. По сделанным расчетам можно сделать вывод: все абсолютные изменения объема выданных кредитов ОАО «Радиотехбанка» по всем отраслям различные как по знаку изменения, так и по величине изменения. Что касается отрасли промышленности, то здесь наблюдаются только положительные изменения, т.е. постоянный рост объема выданных кредитов по отношению к базисному году, хотя величина изменений варьируется в диапазоне от 20,26 млн.руб. до 250,21 млн.руб. По отрасли сельское хозяйство видно, что изменения как положительные, так и отрицательные, но при этом изменения нельзя назвать сильными, диапазон изменений по отношению к базисному году от -50,74 до 42,27 млн.руб. Изменения в данной отрасли неразрывно связаны с таким фактором как урожайность, которая зависит от погодных условий поэтому данные изменения можно считать приемлемыми. Отрасль строительства характеризуется более серьезными изменениями, причем как в положительную, так и в отрицательную сторону. Диапазон изменений: от – 135,7 до 19,61 млн.руб. Что касается отрасли транспорта и связи, то здесь также присутствуют изменения и в положительную, ив отрицательную строну, но эти изменения нельзя назвать существенными, их диапазон изменений: от – 14,11 до 46,84 млн.руб. Кредитование отрасли оптовой и розничной торговли в абсолютном изменении к базисному году показывает постоянный рост объема выданных кредитов, что свидетельствует о прогрессивном развитии этой отрасли в Нижегородской области. Диапазон изменений составляет от 0,97 до 427,6 млн.руб. Прочие отрасли показывают и положительное и отрицательное изменение, но в большей степени отрицательное, возможно это и положительный фактор, так как этот элемент структуры кредитного портфеля ОАО «Радиотехбанка» не несет в себе ясности в направлении выданных кредитов и невозможно определить, что же это за отрасли. Диапазон изменений: от 3,11 до 249,95 млн.руб. 2.темп роста (базисный и цепной) - базисный темп роста.Все расчеты представлены в таблице 4 приложения 2. В результате проведенных расчетов можно сделать вывод: темп роста объема выданных кредитов ОАО «Радиотехбанка» по отраслям экономики неравномерный. Во всех отраслях наблюдается скачкообразный темп роста, но при этом в промышленности и оптовой и розничной торговле все значения показателя выше 1, следовательно, можно наблюдать постоянный рост по отношению к базисному году. В отраслях сельское хозяйство, строительство, транспорт и связь, и прочие отрасли наблюдается скачкооборазное поведение показателя темпа роста и при этом значение показателя опускается ниже единицы, это говорит о том, что объем выданных кредитов в эти отрасли то растет, то падает ниже, чем объем выданных кредитов в базисном 2007 году. - цепной темп роста. Этот показатель позволит рассчитать изменение темпа роста показателя за каждый год. Все расчеты представлены в таблице 5 приложения 2.На рисунке 2.7. показаны результаты расчетов цепного темпа роста.Рисунок 2.7. Цепные темпы роста объема выданных кредитов ОАО «Радиотехбанком» по отраслям экономики На рисунке 2.7. видно, что темпы роста во всех отраслях изменяются неоднозначно, но одна общая тенденция наблюдается на всех рисунках – это резкий спад в 2010 году, т.е. когда вся страна и Нижегородская область в том числе, находилась в посткризисном состоянии и именно этот фактор мог послужить причиной такого поведения всех отраслей экономики, а соответственно и кредитов выдаваемых в эти отрасли. Рассчитаем средние показатели:1.средний уровень рядаТ.к. ряд моментный полный, то средний уровень ряда находится по формуле средней хронологической, использование данной формулы объясняется тем, что анализируемые данные находятся на равноотстоящих промежутках.Все расчеты представлены в таблице 6 приложения 2. Результаты расчетов показаны в таблице 2.4.Таблица 2.4. Средний уровень ряда объема выданных кредитов ОАО «Радиотехбанком» по отраслям экономики, млн.руб.Отрасли экономикиЗначение рассчитанного среднего уровня рядаПромышленность121,29Сельское хозяйство73,65Строительство104,64Транспорт и связь40,87Оптовая и розничная торговля272,77Прочие отрасли242,19 По данным таблицы видно, что среднее значение по объемам выданных кредитов ОАО «Радиотехбанком» по отраслям экономики довольно различно, хотя и сразу выделяются отрасли – лидеры. Это оптовая и розничная торговля и прочие отрасли.2.Средний абсолютный прирост.Все расчеты представлены в таблице 7 приложения 2. Результаты расчетов показаны в таблице 2.5.Таблица 2.5. Средний абсолютный прирост объема выданных кредитов ОАО «Радиотехбанком» по отраслям экономики, млн.руб.Отрасли экономикиЗначение рассчитанного среднего абсолютного приростаПромышленность20,26Сельское хозяйство-7,95Строительство3,92Транспорт и связь3,22Оптовая и розничная торговля43,21Прочие отрасли-49,99 Из таблицы видно, что не по всем отраслям экономики, которым ОАО «Радиотехбанк» выдает кредиты, объемы кредитования в среднем увеличиваются. Так, например, отрасль сельское хозяйство в среднем снизила объем кредитов на 7,75 млн.руб. за 2007-2012 года, а прочие отрасли на 49,99 млн.руб. за этот же период. Зато все остальные отрасли за 2007 – 2012 года увеличили объемы кредитов.3. Средний темп роста.Все расчеты представлены в таблице 8 приложения 2. Результаты расчетов показаны в таблице 2.6.Таблица 2.6. Средний темп роста объема выданных кредитов ОАО «Радиотехбанком» по отраслям экономики.Отрасли экономикиЗначение рассчитанного среднего абсолютного приростаПромышленность2,05Сельское хозяйство0,89Строительство1,02Транспорт и связь1,09Оптовая и розничная торговля1,20Прочие отрасли0,79 По результатам расчетов, представленным в таблице, можно сделать вывод о том, что за период 2007 – 2012 года объем выданных кредитов ОАО «Радиотехбанком» в отрасль промышленности увеличивается ежегодно в 2,05 раз, в отрасль сельского хозяйства в 0,89 раз, в отрасль строительства в 1,02 раз, в отрасль транспорта и связи в 1,09, в отрасль оптовой и розничной торговли в 1,20 раз, в прочие отрасли в 0,79 раз. Общий вывод по результатам всего анализа структуры и динамики кредитного портфеля ОАО «Радиотехбанка»: анализ структуры кредитного портфеля по субъектам кредитования показал, что основная доля задолженность по предоставленным кредитам принадлежит юридическим лицам. Их доля на протяжении всего исследуемого периода 2007-2012 года превышает 60 %, хотя наблюдается небольшая тенденция к снижению доли юридических лиц и увеличению доли физических лиц, но ее нельзя назвать значительной. Поэтому далее был проведен анализ только по юридическим лицам. Была рассмотрена структура выданных кредитов по отраслям экономики, и можно сказать, что между всеми отраслями выданные кредиты распределяются практически равномерно на протяжении всего периода, так как наибольшая доля принадлежит постоянно разным отраслям экономики, и тем самым банк диверсифицирует свой риск. Анализ динамики показал, что объем выданных кредитов ОАО «Радиотехбанка» по отраслям экономики изменяется не односторонне по всем отраслям. При расчете абсолютного базисного изменения были выявлены лишь две отрасли, которые по отношению к базисному году на всем исследуемом промежутке времени 2007 -2012 года увеличиваются по отношению в базисному 2007 году, это отрасль промышленности и оптовой и розничной торговли. Следовательно, и при расчете цепного темпа роста был выявлен скачкообразный характер этого показателя по всем отраслям. Это говорит о сильном влиянии экономической ситуации в анализируемых отраслях на объемы выдаваемых им кредитов ОАО «Радиотехбанком». При расчете цепного темпа роста был получен результат о том, что по всем отраслям в 2010 году был резкий спад показателя. Таким образом, получается, что структуру кредитного портфеля ОАО «Радиотехбанка» можно назвать оптимальной с точки зрения диверсификации риска. Но кроме проведенного анализа целесообразно было бы посмотреть, как данная структура влияет на прибыль банка, как одну из главных целей деятельности любого коммерческого банка. Для этого построим эконометрическую модель, с помощью которой можно будет определить - какая отрасль экономики может оказывать наибольшее влияние на прибыль ОАО «Радиотехбанка». 2.3. Формирование прогнозов прибыли банка на основе построения и анализа эконометрической модели. Кредитные организации стремятся получить максимальную прибыль от своих банковских операций и сделок. В этом смысле банковская деятельность является разновидностью предпринимательской деятельности. Поэтому одной из задач анализа структуры кредитного портфеля является выявление связи между структурой кредитного портфеля и прибылью банка. Тем самым решение этой задачи позволит выявить насколько эффективна настоящая структура кредитного портфеля и как увеличится прибыль банка при оптимизации данной структуры [13] Кредитный портфель можно структурировать по разным признакам, для построения эконометрической модели кредитный портфель структурируем по отраслям экономики, так как этот критерий является наиболее интересным для «Радиотехбанка» как для регионального банка. С помощью именной такой структуры можно будет понять какой отрасли экономики банку выгоднее всего выдавать кредиты, а следовательно, этой отрасли и необходимо уделить особое внимание путем предоставления новых кредитных продуктов или кредитование по льготным процентным ставкам.Итак, при построении и анализе эконометрической модели используем данные за период 2005 – 2012 года. Все данные взяты из годовых отчетов банка на официальном сайте www.rtbank.ru. Исследуемые данные представлены в таблице 2.7., y – прибыль банка после уплаты налогов (результативный признак), х1 – объем выданных кредитов в отрасль промышленности (факторный признак), х2 – объем выданных кредитов в отрасль сельского хозяйства (факторный признак), х3 - объем выданных кредитов в отрасль строительства (факторный признак), х4 – объем выданных кредитов в отрасль транспорта и связи (факторный признак), х5 – объем выданных кредитов в отрасль оптовой и розничной торговли (факторный признак), х6 – объем кредитов выданных в прочие отрасли (факторный признак).Таблица 2.7. Исходные данные для построения и анализа эконометрической модели, млн.руб.№ГодаYX1X2X3X4X5X61200510,4827,81179,85189,637,92399,421054,172200616,6021,80232,81261,643,62174,41784,853200712,032,8589,17149,629,91142,83359,904200828,0653,1182,96156,231,50144,10348,945200912,98253,06130,6860,1576,75570,43363,0162010-31,6986,1446,913,915,8143,80134,22720116,22160,6438,43133,5442,35254,89129,86820128,25104,1349,43169,2146,03358,39109,95Итого62,93709,54850,231133,8323,882188,273284,9Средние7,8788,69106,28141,7340,49273,53410,61 Для более удобного расчета будем использовать инструмент «Регрессия» в MS EXCEL. Так получаемые таблицы очень большие они будут представлены в приложениях. Чтобы рассматривать влияние факторов, сначала необходимо сделать корреляционный анализ для выявления связи между показателями, представленный в таблице 2.8.Таблица 2.8.Расчет коэффициентов корреляции с помощью инструмента «Регрессия» YX1X2X3X4X5X6Y1      X1-0,09731     X20,3913-0,29821    X30,6656-0,56630,61091   X40,44790,71790,29110,03981  X50,15870,69410,1742-0,16610,84491 X60,3525-0,44910,89220,59300,08400,16081 Вывод: Выявлена сильная прямая связь между прибылью банка и кредитами, выданными в отрасль строительство, следовательно, при увеличении факторного показателя результативный показатель также будет увеличиваться, причем связь между этими показателями существенная, поэтому можно использовать данную модель для дальнейшего анализа. Для достоверности наличия между исследуемыми признаками истинной связи следует проверить наличие связи признаков по остаткам. Расчеты, необходимые для исследования связи признаков по остаткам приведены в таблице 2.9. Таблица 2.9. Расчеты для ∆х и ∆уItУ, млн.руб.Х, млн.руб.∆у∆х1200510,48189,6––2200616,6261,66,12723200712,03149,6-4,57-1124200828,06156,216,036,65200912,9860,15-15,08-96,0562010-31,6913,9-44,67-46,25720116,22133,5437,91119,64820128,25169,212,0335,67Итого–62,931133,8-2,23-20,39Средние–7,87141,73-0,32-2,91 r∆x∆y= - 0,6882, расчет коэффициента корреляции производился с использованием мастера функций EXCEL (функция КОРРЕЛ).Вывод: исследование связи признаков по остаткам свидетельствует о наличии между ними истинной тесной прямой связи, т.к. коэффициент корреляции остатков близок по значению к rxy.. Общий вывод: между ставкой рефинансирования (%) и величиной чистой ссудной задолженности (тыс.руб.) существует истинная тесная обратная связь. Связь является истинной, так как коэффициенты корреляции близки по значению. Следовательно, можно строить модель. С помощью инструмента «Регрессия» в EXCEL были подсчитаны показатели а и b, необходимые для составления уравнения. Данные по показателям (а – это у - пересечение, и b – это коэффициент перед х и составленное уравнение можно наблюдать в приложении – фрагменте таблицы EXCEL. Таким образом, функция линейной парной регрессии: y=a+b*x= -13,55900833+0,151174869*х. Для того, чтобы убедится в качестве модели, нужно проверить ее на значимость. Ниже представленные табличные фрагменты и рассчитанные показатели, используемые с 1 по 4 пункты исследования, являются вынесенными из фрагментов рабочих таблиц EXCEL, выполненных и посчитанных с помощью инструмента «Регрессия», которые наглядно продемонстрированы в Приложении 3.Анализ качества модели:Таблица 2.10.Фрагмент таблицы EXCEL, регрессия, исследование модели на значимость.Регрессионная статистика Множественный R0,665628261R-квадрат0,443060982Нормированный R-квадрат0,350237812Стандартная ошибка13,96813008Наблюдения81. Коэффициент детерминации (R2) равен 0,4431, это говорит о том, что данная модель в целом на 44,31% объясняет поведение моделируемых показателей. То есть увеличение величины прибыли «Радиотехбанка» на 44,31% объясняется ростом кредитов выданных в отрасль строительства.2. Критерий Фишера:Таблица 2.11.Фрагмент таблицы EXCEL, регрессия, исследование модели на значимость, F-статистика.FЗначимость F4,7731720,051590081F = 4,773172; α = 0,00515. Согласно критерию Фишера модель регрессии значима в целом с уровнем значимости 0,00515.3. Критерий Стьюдента.Таблица 2.12.Фрагмент таблицы EXCEL, регрессия, исследование модели на значимость, t-статистика.КоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-Значение-13,5590083310,97997174-1,234890,02630360,1511748690,0691952122,1847590,07159Согласно критерию Стьюдента:Среднее квадратичное отклонение параметра «а» отклоняется от его истинного значения на 10,97997 млн. руб. Предположение о незначимости параметра «а» отклоняется с приемлемым уровнем значимости, равным 0,026.Среднее квадратичное отклонение параметра «b» отклоняется от его истинного значения на 0,06919 млн. руб. Предположение о незначимости параметра «b» отклоняется с приемлемым уровнем значимости, равным 0,07159.Таким образом, параметры функции регрессии значимы. Это показатель качественности исследуемой модели согласно критерию Стьюдента. 4. Исследование достоверности предположений о наличии у остатков модели необходимых свойств: Случайность остатков: исследуется с помощью анализа графика остатков, который был построен на основании данных таблицы из Приложения 3.Рисунок 2.8. График остатков анализируемой модели Из графика видно, что остатки случайны, так как график расположен в горизонтальной полосе, а также на графике имеются локальные экстремумы. Предположение о случайности остатков выполняется.Математическое ожидание остатков: расчет математического ожидания можно наблюдать во фрагменте таблицы в Приложении. Значение математического ожидания должно быть приближено к нулю. Из расчетов видно, что M(ε)= -7,7156Е-16≈0. Предположение выполняется.Гомоскедастичность (равноизменчивость) остатков: проверка проводится с помощью метода Гольдфельда – Квандта, но, так как число наблюдений невелико (n=8), то проверка остатков на гомоскедастичность не имеет смысла.Отсутствие автокорреляции остатков: проверка проводится с помощью критерия Дарбина – Уотсона (d-критерий). Вычисление значения d – статистики (осуществлялось в EXCEL через «мастер функций» - функция СУММКВРАЗН и делилось на ESS) и сравнение d-статистики приведено в таблице в Приложения. Значение d находится в доверительном интервале, поэтому предположение об отсутствии автокорреляции остатков выполняется.Наличие у остатков нормального закона распределения: если выполняется неравенство │εi/Se│≤ 2, то с вероятностью 95% не нарушена предпосылка о наличии нормального закона распределения остатков. В таблице в Приложении можно наблюдать, что вышеуказанное неравенство выполняется во всех периодах, значит, предположение выполняется.5. Коэффициент эластичности:Коэффициент эластичности не имеет смысла рассчитывать, так как ранее в качестве коэффициента эластичности был рассмотрен подсчитанный показатель b из уравнения регрессии. Причиной этому послужило процентное представление данных по факторному признаку. Общий вывод по модели: модель значима в целом и по всем параметрам с приемлемым уровнем значимости 5 %, а это значит, что объем кредитов, выданных в отрасль строительство, безусловно является фактором, влияющим на величину прибыли «Радиотехбанка» (связь между факторами прямая существенная).Выяснив, что построенная модель качественная, можно составить прогнозы о возможных значениях прибыли банка на 2013 – 2015 года. Для 2013 года был получен следующий прогноз о возможной величине прибыли «Радиотехбанка»: при среднем значении в 2013 показателя объема, выданных кредитов в отрасль строительства 199,79 млн.руб. показатель прибыли будет составлять 16,64 млн.руб.