Совершенствование управления кредитным риском в банке

Информация » Анализ управления кредитными рисками и пути совершенствования » Совершенствование управления кредитным риском в банке

Страница 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.

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. Формула линейной регрессии имеет следующий вид:

Описание: Описание: Описание: Описание: http://www.banksense.ru/images/books/175/books/571/image023.png,

где: у – уровень риска кредитного портфеля банка;

а – постоянный коэффициент регрессии;

b – переменный коэффициент регрессии;

х – доля просроченной задолженности.

Для определения параметров регрессии (коэффициентов регрессии) а и b можно использовать метод наименьших квадратов. Для этого следует решить следующую систему уравнений:

Описание: Описание: Описание: Описание: http://www.banksense.ru/images/books/175/books/571/image024.png

Описание: Описание: Описание: Описание: http://www.banksense.ru/images/books/175/books/571/image025.png

Из данных уравнений можно вывести, что

Описание: Описание: Описание: Описание: http://www.banksense.ru/images/books/175/books/571/image026.png

Описание: Описание: Описание: Описание: http://www.banksense.ru/images/books/175/books/571/image027.png

где: хi – уровень просроченной задолженности в і-ом периоде;

уi – уровень риска кредитного портфеля банка в і-ом периоде;

n – количество периодов наблюдения, i = 1, n.

Подставив в полученное уравнение ожидаемый уровень просроченной задолженности можно определить прогнозное значение рискованности кредитного портфеля банка. Представленная регрессионная модель прогнозирования кредитного портфельного риска банка строится на прогнозе изменения объема просроченной ссудной задолженности.

Страницы: 1 2 3 4 5 6

Статьи по теме:

Банковская система России в цифрах
Банковская система России представляет собой двухуровневую систему, состоящую из Центрального Банка Российской Федерации, коммерческих банков, включая их филиалы, а также других кредитных учреждений. Коммерческие банки начали развиваться с августа 1988г., когда был зарегистрирован первый такой бан ...

Анализ проблемы страхования предпринимательских рисков в деятельности государственного посредника в сфере военно-технического сотрудничества
Законодательство трактует понятие страхования предпринимательского риска следующим образом. Ст.933. Гл.48. "Страхование" ГК. По договору страхования предпринимательского риска может быть застрахован предпринимательский риск только самого страхователя и только в его пользу. Договор страх ...

Основные принципы представления финансовой отчетности
Банк устанавливает и последовательно применяет консервативные правила и процедуры. Соблюдение принципа консерватизма требует оценивать активы по наименьшей стоимости из двух возможных, т.е. если рыночная стоимость актива выше себестоимости - в отчете он отражается по себестоимости, и, наоборот, е ...

Меню сайта

Copyright © 2019 - All Rights Reserved - www.bavari.ru