WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 10 |

В настоящее время Газпромбанк предлагает различные ипотечные программы на приобретение жилья на вторичном рынке, в новостройках, на улучшение жилищных условий и другие. Ставка по кредитам колеблется в районе 12-15% годовых.

По результатам проведенного анализа можно сделать вывод, что Газпромбанк продемонстрировал относительно хорошие показатели финансовой деятельности в условиях охватившего банковскую систему мирового финансового кризиса. В 2008-2009 гг. наблюдалось снижение устойчивости и эффективности банковского сектора России, увеличение числа проблемных банков. Рост основных показателей деятельности банков замедлился.

Негативные макроэкономические процессы оказали значительное влияние в том числе и на деятельность Газпромбанка Это выразилось, прежде всего, в снижении чистой прибыли банка – 637 442 тыс. руб. против 5 561 811 тыс. руб. в предшествующем году. Это явление обусловлено досозданием резерва на возможные потери по ссудам в связи с возросшими в условиях кризиса кредитными рисками.

Кризис подорвал доверие на межбанковском рынке кредитования, что выразилось в сокращении средств, полученных банком от других кредитных организаций (снижение на 26%). А вот средства Банка России на счетах в банке возросли, став одним из важнейших источников обеспечения стабильной и эффективной деятельности по кредитованию клиентов, в том числе физических лиц, без снижения нормативов ликвидности.

Таким образом, в условиях, когда многие банки сокращали свои кредитные программы, Газпромбанк продолжал наращивать объемы выдачи кредитов. В течение 2009 г. ссудная задолженность банка возросла на 24% по сравнению с 2008 годом. Увеличение средств Центрального Банка связано и с тем обстоятельством, что Газпромбанк как один из системообразующих банков принял участие в оздоровлении кредитных организаций с предоставлением фондирования государственными средствами.

Газпромбанк, как один из наиболее стабильных банков страны, продемонстрировал также рост привлеченных средств клиентов (возросли на 52%), что говорит о доверии к банку со стороны населения и реального сектора экономики.

В активе банка можно наблюдать рост вложений в ценные бумаги – по сравнению с 2008 годом, когда в результате начавшегося кризиса и падения фондового рынка банк начал активную деятельность по их реализации.

Несмотря на неблагоприятную экономическую ситуацию доходность активов банка составила более 1%, доходность капитала – 15,8%. Эти показатели выше среднестатистических по банковской системе за анализируемый период.

Что касается кредитования физических лиц, то здесь наблюдается динамика в сторону снижения, что отражает ситуацию, характерную в целом для банковского сектора России:

объемы выданных кредитов физическим лицам сократились в среднем на 70-80%;

ипотечное кредитование снизилось на 78,5%.

Однако Газпромбанк в отличие от многих банков не приостановил выдачу ипотечных кредитов, а лишь сократил их объем по сравнению с докризисным периодом. За 2009 год филиалом ГПБ (ОАО) в г. Уфа было выдано кредитов на сумму 67 636 тыс. руб. Это связано с ухудшением, прежде всего, финансового состояния заемщиков, которые либо не в состоянии брать и выплачивать ипотечные кредиты, либо не соответствуют ужесточившемся в условиях кризиса требованиям, предъявляемым банком к заемщикам.

Если говорить о возможностях самого банка по финансированию ипотечного кредитования, то он имеет доступ к долгосрочным ресурсам за счет проведения операций по секьюритизации и выпуску ипотечных облигаций. Кроме того, банк как один из системообразующих в стране, может рассчитывать на поддержку государства и АИЖК при выдаче и обслуживании кредитов, предоставляемых населению на долгосрочной основе.

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОРТФЕЛЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ КРЕДИТОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА С УЧЕТОМ МЕХАНИЗМОВ ФИНАНСИРОВАНИЯ ИПОТЕЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ 3.1. Проблемы моделирования портфеля потребительских кредитов коммерческого банка. Формирование эффективного портфеля на основе модели Г. Марковица В последние годы все больше растет спрос на такой вид кредита, предоставляемого физическим лицам, как ипотечное кредитование. Это целостный механизм ссудного рынка, позволяющий в полной мере совместить интересы кредиторов и заемщиков. Система ипотечного кредитования – многофакторная модель, включающая и сам процесс выдачи ипотечных кредитов, и механизмы привлечения финансовых ресурсов с рынка капиталов. По результатам исследования рынка ипотечных кредитов, проведенного в первой главе дипломной работы, можно назвать следующие основные способы финансирования данного вида кредитования:

вклады физических лиц;

рефинансирование на межбанковском рынке;

выпуск ипотечных ценных бумаг.

Наиболее выгодным и действенным источником для массового развития ипотечного кредитования является возможность рефинансирования и секьюритизации ипотечных портфелей, что способствует получению долгосрочных ресурсов для развития ипотеки. Однако не все банки, по тем или иным причинам, могут в полной мере использовать все перечисленные механизмы финансирования.

Таким образом, на сегодняшний день основным источником средств для выдачи ипотечных кредитов (и в целом кредитов физическим лицам) являются депозиты физических лиц в данном банке. При этом основной задачей банков в условиях ограниченности ресурсов, которые могут быть направлены на кредитование физических лиц, является правильное их распределение по видам выдаваемых кредитов и формирование кредитного портфеля, который окажется наиболее эффективным с точки зрения соотношения «риск-доходность».

Исследования, посвященные моделированию кредитного портфеля, можно условно разделить на три группы:

оптимизационные алгоритмы, среди которых выделяют задачи, основанные на классической теории портфельной оптимизации, предложенной Г. Марковицем и Д. Тобиным, и нормативные модели, основанные на оптимизации распределения средств с ограничениями обязательных экономических нормативов, регулирующих деятельность кредитных организаций (З.М. Цирихова, И.Ф. Цисарь);

модели, основанные на прогнозировании потоков платежей по кредитному портфелю (А.А. Солянкин, А.В. Бородин, М.А. Поморина, А.И.

Екушов);

модели оценки кредитоспособности заемщиков (И.А. Киселева, Д.А. Парфенов).

Не останавливаясь подробно на сущности перечисленных подходов, укажем основные проблемы, существующие при формировании кредитного портфеля банка.

1. Оптимизационные алгоритмы, основанные на классической теории оптимизации финансовых портфелей, прежде всего, ориентированы для инвестиционных портфелей (портфелей ценных бумаг), так как оценка кредитного риска с помощью стандартного отклонения не представляется эффективной и достоверной ввиду отсутствия исторической ретроспективы исходных данных по кредитам.

2. Нормативные модели, как правило, предлагают оптимизировать финансовые портфели в статике и не учитывают динамический характер финансовых потоков банка.

3. Задача моделирования кредитного портфеля требует одновременного решения вопросов учета привлечения ресурсов банком и оптимального распределения поступивших денежных средств по видам кредитования.

Таким образом, необходимо разработать такую модель, которая позволила бы учесть эти факторы, и содержала бы комплекс всех наиболее важных параметров, влияющих на процесс формирования эффективного портфеля потребительских кредитов коммерческого банка.

Для формирования эффективного портфеля банка и определения его структуры по видам кредитов, предлагаемых физическим лицам, используем модель Марковица, созданную в 1950 году Гарри Марковитцем для нахождения оптимальной структуры портфеля ценных бумаг [14]. Однако модель можно использовать и для формирования любого другого портфеля активов при распределении инвестируемого капитала, в нашем случае – кредитного портфеля, и распределения его по типам кредитов физическим лицам.

Главным достоинством и причиной выбора этой модели является строгая математическая формулировка, обеспечивающая максимальную объективность результатов.

Для анализа используем данные филиала ГПБ (ОАО) в г. Уфа о ежемесячных поступлениях по каждому виду кредитов в соотношении с объемами предоставленных за месяц кредитов в разрезе их видов.

Это будет ежемесячная доходность кредитных операций банка, учитывающая процентную ставку по кредитам (см. рис. 3.1.).

Потребительский Автокредит Ипотечный Рис. 3.1. Доходность кредитных операций по их видам за период 1.20092.2010 гг.

Источник: Составлено автором на основе данных об объемах кредитования и величине процентных поступлений по кредитам филиала ГПБ (ОАО) в г. Уфа На основе этих данных вычислим ожидаемые доходности по формуле:

(E2 – E1) / E1*100%, (15) где E1 и E2 – поступления в прошлом и текущем месяце соответственно.

Полученные значения занесем в таблицу (см. табл. 3.1).

Таблица 3.Расчет ожидаемой доходности кредитов по их видам Месяц Потребительский Автокредит Ипотека 2.2009 9,58517 -74,9331 141,3.2009 15,95479 213,4535 -27,4.2009 -47,1536 -70,4486 56,5.2009 42,10096 157,8607 106,6.2009 -1,85832 -14,4243 -67,7.2009 62,30149 -9,46307 48,8.2009 -2,22126 -34,1341 -47,9.2009 -15,3416 -17,4553 192,10.2009 22,08031 34,66894 -37,11.2009 -22,4949 69,27542 -25,12.2009 176,584 -10,5967 70,1.2010 -66,5668 -45,0357 -0,2.2010 38,34283 39,88171 -33,Источник: Рассчитано автором на основе данных о доходности кредитных операций филиала ГПБ (ОАО) в г.Уфа.

.

.

.2.

3.

4.

5.

6.

7.

9.

1.

2.

8.

Ожидаемая доходность говорит о том, что в следующем месяце можно теоретически ожидать эту доходность. На основе полученных данных определим ожидаемую месячную доходность для каждого вида кредита. Для этого проранжируем полученные данные и умножим на вероятность (1/13).

Результаты занесем в таблицу (см. табл. 3.2).

Таблица 3.Расчет средней месячной доходности кредитов Месяц Потребительский Автокредит Ипотека 2.2009 0,737320771 -5,76409 10,3.2009 1,227291185 16,4195 -2,4.2009 -3,627200472 -5,41913 4,5.2009 3,238535261 12,14313 8,6.2009 -0,142947415 -1,10956 -5,7.2009 4,792422545 -0,72793 3,8.2009 -0,170866098 -2,6257 -3,9.2009 -1,18012246 -1,34272 14,10.2009 1,698485132 2,666841 -2,11.2009 -1,730376075 5,328879 -1,12.2009 13,58338568 -0,81513 5,1.2010 -5,120521959 -3,46428 -0,2.2010 2,949448797 3,067824 -2,СУММА (ожидаемая месячная доходность) 16,2548549 18,35764 28,Источник: Рассчитано автором на основе данных о доходности кредитных операций филиала ГПБ (ОАО) в г.Уфа Зная доходность по каждому виду кредита, далее следует определить соответствующий ему риск. Для этого найдем дисперсию и стандартное отклонение, которые определяют меру разброса возможных исходов относительно ожидаемого значения. Чем эти показатели выше, тем больше разброс, и, следовательно, выше риск.

Дисперсия определяется по формуле:

(x x), (16) x n где – дисперсия кредита, x x – доходность кредита, x – ожидаемая (средняя) доходность кредита, n – число наблюдений.

Так как дисперсия измеряется в процентах в квадрате, что непривычно для интерпретации, то в качестве другого показателя отклонения значений доходности от ожидаемого значения используем стандартное отклонение (x):

.

(17) x x Полученные значения дисперсии и стандартного отклонения приведены в табл. 3.3.

Таблица 3.Значения дисперсии и стандартного отклонения для каждого вида кредита Показатель Потребительский Автокредит Ипотека x 3316,117812 6787,41142 6226, x 57,58574313 82,3857477 78,Источник: Рассчитано автором на основе данных о доходности кредитных операций филиала ГПБ (ОАО) в г. Уфа Для определения связи между изменениями доходности данного вида кредита и других необходимо определить ковариацию – меру взаимодействия двух случайных переменных:

(x x) ( y y).

covxy (18) n Ввиду больших значений интерпретировать ковариацию тяжело, поэтому для измерения силы взаимодействия между двумя активами используем коэффициент корреляции. Он описывается формулой (19).

cov xy corxy. (19) x y Полученные значения ковариации и корреляции занесем в таблицу (см.

табл. 3.4 и 3.5).

Таблица 3.Значения ковариации кредитов Потребительский Автокредит Ипотека Потребительский 3316,118 801,5393 600,Автокредит 801,5393 6782,99 -1305,Ипотека 600,8197 -1305,47 6065,Источник: Рассчитано автором на основе данных о доходности кредитных операций филиала ГПБ (ОАО) в г.Уфа Таблица 3.Значения корреляции кредитов Потребительский Автокредит Ипотека Потребительский 1 0,169005 0,Автокредит 0,169005 1 -0,Ипотека 0,133971 -0,20353 Источник: Рассчитано автором на основе данных о доходности кредитных операций филиала ГПБ (ОАО) в г. Уфа Ежемесячные доходности ипотечного и автокредитов являются отрицательно коррелируемыми, что очень хорошо для включения их в один кредитный портфель. Корреляция потребительского кредита с двумя другими – является положительной, однако она очень низкая, что также позволяет существенно снизить риск портфеля (см. табл. 3.5).

Определим дисперсию и стандартное отклонение портфеля, состоящего из трех видов кредитов (см. табл. 3.6). Для этого примем первоначально долю каждого вида кредита равной 1/3. В дальнейшем при помощи функции Поиск решений эти доли будут меняться для повышения эффективности портфеля.

Таблица 3.Дисперсия и стандартное отклонение кредитного портфеля Потребительский Автокредит Ипотека Доли 0,33 0,33 0,Потребительский 0,33 368,4575 89,05992 66,Автокредит 0,33 89,05992 753,6655 -145,Ипотека 0,33 66,75775 -145,052 673,СУММА 1,00 524,2752 697,6734 595, x 1817, x 42,Источник: Рассчитано автором на основе данных о доходности кредитных операций филиала ГПБ (ОАО) в г. Уфа Мы видим, что риск портфеля, состоящего из трех видов кредитов, составил 42,6%. При этом, если бы он включал только какой-либо один вид кредита, риск был бы не менее 57,5% (как видно из таблицы стандартных отклонений для каждого вида кредита).

Определим доходность данного кредитного портфеля:

E ax x ay y az z, (20) ax ay az где,, – доли каждого вида кредита, y x z – ожидаемые доходности каждого вида кредита.

,, Таким образом, месячная доходность кредитного портфеля составит 21,19%.

Для того чтобы снизить риск кредитного портфеля при данном уровне доходности, воспользуемся функцией «Поиск решения», задав необходимые условия.

Наиболее оптимальным решением будет кредитный портфель, состоящий на 38% из потребительских кредитов, 28% - из автокредитов и 34% - из ипотечных кредитов. При этом риск портфеля снизился до 40,3%, а доходность составила 21,19%.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 10 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.