Модель оценки величины кредитного риска

В Сбербанке выстроена эффективная система управления рисками, которая позволяет удерживать качество портфеля на уровне существенно лучше рыночного. Данная система обеспечивает гибкость настроек и точность прогнозирования различных сценариев, что позволяет своевременно реагировать на изменения внешней среды. Сбербанк рассматривает управление банковскими рисками как важное конкурентное преимущество и стратегическое направление своей деятельности.Для того, чтобы правильно оценить риски, необходимо оценить прибыльность этого банка. Она показана на рис. 5Рисунок 5 – Прибыльность Сбербанка Для более наглядного понимания величины каждого вида риск, построим рис. 6, где особенно заметно прослеживается резкое возрастание процентного риска.Рисунок 6 – Динамика оценки рисков СбербанкаК счастью, кредитная литература изобилует действенными принципами и теориями кредитования. К сожалению, разногласия по поводу надлежащей методологии управления рисками остаются.Риск зависит от запросов или предложений на кредит. Трудно, если не невозможно для практических целей содержательно обсудить все риски, которые кредитные специалисты должны анализировать во всех ситуациях кредитования. Практически целесообразно рассматривать каждый запрос на кредит отдельно по существу. Фактически, большинство базовых кредитных курсов построены вокруг необходимости применения этого подхода к кредитованию, и, соответственно, стажеры ориентированы на него. Однако возможно дать обобщенную таксономию общих рисков, анализируемых в большинстве кредитных ситуаций. Большинство кредитных аналитиков ощущают риски в основном в рамках пяти составляющих кредитования. Однако риски относятся к таким вопросам, как бизнес, рынок или отрасль заемщика; финансы или операции (ликвидность, прибыльность, качество активов, кредитное плечо и т. д.); и менеджмент, среди прочего.Снизить риск можно следующим образом. Кредитные специалисты должны предложить хотя бы один способ снижения любого выявленного кредитного риска. Это подход к управлению рисками, направленный на минимизацию возникновения или воздействия риска за счет принятия конкретных мер.2.8 Модель оценки кредитного риска на примере кредитной организации ВТБКак показывает практика, к наиболее значимым кредитными рискам, которые может испытать группа ВТБ, это риск ликвидности, рыночный риск, операционный риск, риск концентрации в части следующихподвидов этого риска (риск кредитной концентрации на группы связанныхзаёмщиков, риск концентрации финансовых инструментов; риск концентрации источников ликвидности) [13].Функция консолидированного управления рисками на уровне группеВТБ централизована и осуществляется ГКО (рис. 7).Рисунок 7 – Внешний вид структуры группы «риск-менеджмента» банка ВТБДля автоматизации процесса оценки кредитного риска применяют искусственную нейронную сеть (ИНС). На входном слое персептрона имеется 5 параметров: Прирост активов, чистой прибыли и нематериальных активов в %, доля просроченных кредитов впортфеле и ееизменение в %. На выходном же его слое имеется один параметр –прогноз прироста чистой прибыли в %.Внешний вид графа нейросети приведен на рис. 8.Рисунок 8 – Внешний вид структуры группы «риск-менеджмента» банка ВТБРезультат работы таких разработок искусственного интеллекта (ИИ) показывает более точные результаты, и это даст возможность оптимизировать работу ВТБ группы в целом (рис. 9).Рисунок 9 – Внешний вид ПО с применением функции «что-если» для расчета прогнозной прироста чистойприбыли ВТБСледовательно, согласно прогнозам такого ПО ИИ чистая прибыль ВТБ может сократиться на90,824 % и составит на конец следующего года 99303354 руб. (99303354 =56103590 – (56103590*0,90823583). Поэтому следует серьезно задуматься над тем, чтобы нивелировать такой данный факт. Одним из таких решений может быть внедрение банковских инноваций..ЗаключениеВ результате написание этого реферата выявлено, что описанные разработки, которые связаны с тематикой работы, на сегодняшний день очень актуальны. Развитие этих направлений исследований дают возможность обеспечить современные организации и предприятия всем необходимым, что позволяет государству интенсивно развиваться несмотря на угрозы из вне и санкции, которые постоянно вводят недружественные западные страны. Такие технологии в современном мире являются прогрессивными в науке и технике, в результате чего рекомендуется их использовать с практической точки зрения более интенсивно. Также все цели и задачи, которые ставились в этой работе, были успешно достигнуты благодаря применению современных источников в электронном виде и книг, взятых из библиотеки.Список использованной литературыПеречень нормативных актов [Электронный ресурс] – Режим доступа: URL:https://www.cbr.ru/banking_sector/likvidbase/perechen-normativnykh-aktov/, свободный. – Загл. с экрана.Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 (последняя редакция) N 395-1-ФЗ[Электронный ресурс] – Режим доступа: URLhttp://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_5842/, свободный. – Загл. с экрана.Гражданский кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 26.01.1996 №14-ФЗ.Демильханова, Б. А. Операции Банка России с ценными бумагами и оценка факторного влияния на их доходность / Б. А. Демильханова // Вестник Чеченского государственного университета им. А.А. Кадырова. – 2022. – № 1(45). – С. 72-79. Вахромеева М.П., Куликова И.Ю., Муравьева Н.В. и др. Финансы и кредит. Учебное пособие. - Владимир: ВлГУ, 2020. – 148 с.Фомин, М. А. Правовые основы банковского кредитования и его государственного регулирования / М. А. Фомин, Н. Е. Садовиков, В. И. Жидков // Обществознание и социальная психология. – 2022. – № 8(38). – С. 369-372.Onyiriuba L. Emerging Market Bank Lending and Credit Risk Control: Evolving Strategies to Mitigate Credit Risk, Optimize Lending Portfolios, and Check Delinquent Loans. Academic Press, 2015. — 738 p.Современные особенности эффективного управления рисками кредитного портфеля банка Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»//Зверев А. В., Мандрон В. В., Мишина М. Ю., Холобаева А. В./ Вестник НГИЭИ, 2017. – С. 137–146.Юзвович Л.И., Слепухина Ю.Э., Долгих Ю.А. и др. Финансовые и банковские риски. Учебник. — Екатеринбург: Уральский государственный экономический университет (УрГЭУ), 2020. — 336 с. Carlone G. Introduction to Credit Risk. CRC Press, 2021. — 488 p.Комусиди, Е. Ю. Скоринговые модели как часть системы управления кредитным риском коммерческого банка / Е. Ю. Комусиди //Томск: Аллея науки. – 2021. – Т. 1, № 10(61). – С. 212-217.Бондаренко В.В., Игошина И.А., Танина М.А., Безбородова Т.И. (общ. ред.) Теоретико-методологические подходы к формированию системы устойчивого развития предприятий, комплексов, регионов. Монография. — Пенза : Изд-во ПГУ, 2016. — 508 с.Фарзалиев, И. А. Исследование финансового риска кредитной организации системой искусственного интеллекта / И. А. Фарзалиев, И. Н. Ломакин, Н. И. Ломакин // Актуальные проблемы развития социально-экономических систем: теория и практика : Сборник научных статей 11-й Международной научно-практической конференции, Курск, 28 мая 2021 года / под редакцией Е.А. Болычевой. – Курск: Юго-Западный государственный университет, 2021. – С. 289-293.