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:

Причины, цель и задачи введения страхования автогражданской ответственности
Рассматривая цель и задачи современного введения страхования автогражданской ответственности, интересно отметить, что в России эта проблема возникла в досоветский период. Еще начиная с 1913 года стало формироваться гражданское законодательство о страховании автогражданской ответственности и, своя ...

Субъекты рынка РЕПО
Таким образом, для совершения сделки РЕПО необходимо наличие двух субъектов, занимающихся спекуляцией ценными бумагами. Если один из таковых полагает, что биржевой курс каких-либо ценных бумаг к некоторому сроку возрастет, а второй считает, что курс этих ценных бумаг к этому же сроку упадет, то он ...

Тенденции и факторы изменения чистого спроса населения на иностранную валюту
Существует прямая зависимость между изменением реальных доходов населения и сальдо покупки-продажи физическим лицам иностранной валюты. Рост реальных доходов стимулирует рост покупки иностранной валюты, а его замедление сокращает спрос. Однако данная взаимосвязь несколько слабеет со второй половин ...

Меню сайта

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