Другое » Оценка кредитного риска банка » Модель прогнозирования совокупного кредитного риска банка

Страница 2

САcr - сумма кредита, по которой заемщик уменьшил свой кредитный рейтинг.

Чем выше средний уровень кредитоспособности, тем больше вероятность своевременного и полного расчета заемщика с банком, т.е. максимальное значение данного показателя будет составлять 100%. Высокое значение данного показателя свидетельствует также о неэффективной системе оценки кредитоспособности заемщика[12].

Следовательно, данные факторы могут оказать долгосрочное определяющее влияние на формирование средней величины уровня просроченной ссудной задолженности, а также рискованности и качества кредитного портфеля, понижая или повышая их.

С целью определения закона изменения доли просроченной задолженности в кредитном портфеле банка также воспользуемся уравнением полного дифференциала. Итак, представим прогнозное изменение величины (ΔДпр), если изменяются параметры (Снст) и (Сст):

(2.2.4)

где ΔДпр - прогнозируемое изменение доли просроченной задолженности;

ΔСнст - изменение объемов нестандартных кредитов;

Δ Сст - изменение объемов стандартных кредитов.

Данная формула позволяет определить, насколько изменится показатель Дпр при заданных изменениях показателей Сст и Снст.

Если полученное значение показателей ΔДпр умножить на запланированный объем кредитных ресурсов банка, то получим прогнозную величину объема просроченной задолженности банка.

При реализации данного подхода к определению прогнозного значения доли просроченной задолженности банка, на наш взгляд, необходимо учитывать следующие основные условия, в которых может оказаться банковское учреждение, осуществляющее кредитную деятельность. Во-первых, когда практически не изменяется объем кредитных ресурсов банка (Собщ=const). Во-вторых, когда уровень нестандартных кредитов либо стандартных на протяжении нескольких периодов остается на прежнем уровне.

На наш взгляд, Дпр должно принадлежать интервалу [0; 0,10], т.е. банк должен поставить перед собой задачу удержания просроченной задолженности до 10%.

Следует отметить, что у банка активно занимающегося кредитованием Дпр min не может равняться 0. Вместе с тем стремление к «нулевой отметке» вполне достижимое, т.е. Дпр min принадлежит интервалу [0; 0 + Δ]. Оптимальное значение Δ, на наш взгляд, от 3 до 5%.

Для кредитного работника, осуществляющего планирование кредитной деятельности банка, важно знать, какое изменение стандартных и нестандартных кредитов приведет к намеченному изменению показателя Дпр или как повлияет на последнее изменение стандартных кредитов, допустим, на 5%, а нестандартных - на 2%.

Чтобы определить зависимость изменения уровня совокупного кредитного риска от объема просроченной задолженность в кредитном портфеле банка необходимо построить функцию регрессии. Поскольку уровень просроченной кредитной задолженности непосредственно увеличивает кредитный портфельный риск банка и уровень просроченной задолженности практически не изменяется во времени, воспользуемся уравнением линейной регрессии. Линейная регрессия является инструментом статистического анализа, используемого для предсказания будущих значений по имеющимся данным. Данный метод предполагает построение линии тренда, которая показывает равновесное значение объема просроченной задолженности банка.

Пусть переменная у (риск кредитного портфеля) зависит от одной переменной х (объем просроченной задолженности). При этом предполагается, что переменная х принимает заданные фиксированные значения, а зависимая переменная у имеет случайный разброс из-за ошибок измерения, влияния неучтенных факторов и т.д. Каждому значению х соответствует некоторый закон распределения вероятностей случайной величины у. Формула линейной регрессии имеет следующий вид:

Страницы: 1 2 3