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:

Анализ рынка потребительского кредитования в России
Кризис отразился на всех отраслях российской экономики. Давая прогноз развития экономической ситуации в России в марте текущего года, министр финансов РФ А. Кудрин назвал срок три года, отметив, что ранее этого срока выхода из кризиса не произойдет. Многие аналитики пересмотрели свои осенние прогн ...

Внутренние и внешние источники инвестиций
Инвестиции, в особенности реальные (капиталообразующие) инвестиции, могут осуществляться как за счет внутренних (национальных), так и за счет внешних (иностранных) источников. Оба источника инвестиций играют значительную роль для активизации привлечения капитала и развития экономики страны. Перво ...

Анализ безналичных операций банка
Учреждения коммерческих банков выполняют расчетно-кассовое обслуживание всех субъектов хозяйствования, которые выступают в роли частных и юридических лиц. Для хранения их собственных средств и осуществления ими расчетов в банках открываются текущие, депозитные счета, выдача и использование земельн ...

Меню сайта

Copyright © 2020 - All Rights Reserved - www.bavari.ru