Диссертация (1152482), страница 20
Текст из файла (страница 20)
указаны пороговые значения каждогокоэффициента, характеризующие допустимый, критический и катастрофическийуровни риска. Значения коэффициентов, превышающие уровень допустимогориска, выделены соответствующим цветом. Последняя строка содержит значениесовокупного риска, рассчитанное по формуле простой средней: принимаетсягипотеза, что каждый оцениваемый риск одинаково значим в кредитномпортфеле.Таблица 3.5 - Коэффициенты риска коммерческих банков и их диапазоныБанкХХХКоэффициентК1К2К3К40,569670,003690,979280,23672Банк Х1 Банк Х2 Банк Х30,406320,003830,82966-0,519610,025130,46961-0,149800,099400,99595-КатастДопусти Критичерофичемыйскийскийрискрискриск<0,90,9-1>10<0,5>0,5<0,50,5-0,9>0,9<0,20,2-0,4>0,4116Продолжение Таблицы 3.5.0,00000К50,71401К60,04502К7R (простая0,36406средняя)0,000000,459190,072040,000000,392350,314780,032320,270992,099520,295170,286910,60800<0,1<0,7<0,20,1-0,30,7-10,2-0,6>0,3>1>0,6<0,30,3-0,7>0,7Проведем анализ кредитных портфелей банков ХХХ, Х1-Х3.Небольшие сложности у банка ХХХ.
Три из семи коэффициентов вышли иззоны допустимого риска: значения двух из семи коэффициентов попали в зонукатастрофического риска, еще один – в зону критического риска, совокупныйриск R – в зоне критического риска.Значение коэффициента К1 и К2 находятся в зоне допустимого риска. Этоуказывает, что выданные кредиты имеют соответствующее обеспечение и вслучае банкротства вкладчики могут рассчитывать на покрытие убытков.
Высокоезначение коэффициента К3 (К3=0,979) указывает на преобладание группыкорпоративных заемщиков. Можно сделать вывод о наличии угрозыпотери части капитала банка в случае ухудшения финансового состояния инегативных тенденций изменения платежеспособности этой группы заёмщиков.Положение банка ХХХ усугубляется тем, что несмотря на преобладаниепроцентных доходов над расходами, первые лишь незначительно выше вторых(значение коэффициента К6 находится в зоне критического риска), что указываетна неустойчивость финансовой основы банка.С другой стороны, на основании значения коэффициента К2 кредитнуюполитику банка ХХХ можно характеризовать положительно.
Его значение близкок нулю, что означает проведение банком низкорисковой политики при принятиикредитных решений. Возможно, банк выдает кредиты только заёмщикам, рискнеуплаты обязательств у которых минимален.При этом значение К4 находится в зоне критического риска, следовательно,банк выдает кредиты в особо крупных размерах и принимает риск концентрациикредитного портфеля у малого числа заемщиков.Кредитные портфели банков Х1 и Х2 по уровню риска можно117охарактеризовать как удовлетворительные. У банка Х1 только коэффициент К3выходит из зоны допустимого риска (0,829). На этом основании можно сделатьвывод о преобладании корпоративных заёмщиков, что, впрочем, характеризуетобщую тенденцию изменения приоритетов кредитной политики коммерческихбанков в условиях новых реалий российской экономики (значительноесокращение платёжеспособного спроса на деньги у домохозяйств).Так как для этих банков отсутствует информация о величине кредитовдесяти крупнейших заёмщиков, нельзя сделать однозначный вывод о том, чтосовокупный риск кредитных портфелей находится в допустимой зоне.
Если суммакредитов десяти крупнейших заёмщиков невелика (банки не концентрируюткредитный портфель у нескольких заёмщиков), то это может служить аргументомв пользу этого тезиса.Коэффициент К7 кредитного портфеля банка Х2 попал в зону критическогориска: у банка, вероятно, есть проблемы с оценкой возможных потерь. По этойпричине руководством банка не выделено достаточного количества средств дляпокрытия затрат кредитной деятельности.Неоднозначная ситуация у банка Х3, коэффициент совокупного рискакоторого находится в зоне критического риска (0,608). Два из семикоэффициентов К3 и К7 находятся в зоне катастрофического риска.
Коэффициентдиверсификации кредитных вложений близок к единице, что означает полнуюконцентрацию банка на кредитовании одной группы заёмщиков. Учитывая, чтоуставный капитал банка более 1 200 млн руб. (для сравнения у ХХХ – 350 млнруб., Х1 – 35 млн руб., Х2 – 260 млн руб.), неоднозначно непринятиеруководством банка решения об увеличении резервов на возможные потери дляминимизации рисков.
Стоит отметить, что значение К1 у этого банка самоенизкое среди исследуемых. Размер обеспечения кредитов 20 651 млн руб. сумма, гарантирующая покрытие убытка в случае невозврата кредитов. Банкведёт осторожную политику и выдает кредиты проверенным заёмщикам либо подполное обеспечение стоимости кредита.
Среди всех банков Х3- единственныйбанк, выдавший кредит банкам- нерезидентам, однако сумма кредитов в объёме118кредитного портфеля не существенна и коэффициент К5 находится в зонедопустимогориска.УбанкаХ3значениедвухкоэффициентовзоныкатастрофического риска нивелируются за счёт близких к эталонным значениямдругих коэффициентов.Судяпозависимостизначениясовокупногорискаотзначенийкоэффициентов К1 - К7, можно сделать вывод, что в условиях превышения длянекоторых коэффициентов пороговых значений совокупный риск портфеляостаётся приемлемым. Более того, простая медиана значений отдельныхкоэффициентов риска не отражает адекватно совокупный риск.В качестве примера остановимся на особом положении коэффициентов К3 иК4.
Преобладание одной из категорий заёмщиков и величина кредитов десятикрупнейшихзаёмщиковмакроэкономических–вбольшейстепенипоказателей(деловаяактивностьинвестиционного климата), уровня конкуренции впроизводныеиотсостояниебанковской средеи др.факторов.Для оценки совокупного риска кредитного портфеля коммерческого банканеобходимо использование взвешенной суммы частных показателей риска. Дляэтого необходимо определить веса отдельных показателей в интегральнойсвертке. Значение весов зависит от целей, с которыми проводится анализ. Если,например, необходимо выбрать для финансовых инвестиций наименее рисковыйбанк среди предварительно отобранных банков одной категории, то достаточнозадать небольшой вес показателям К3 и К5 (как правило, совпадают или близкипо объёмам собственных средств и направленности кредитной линии для банководной категории).Решение проблемы выбора обоснованных весов частных коэффициентовриска К1 – К7 может быть предложено с использованием метода главныхкомпонент (МГК), широко используемым методом эконометрики, позволяющимуменьшить размерность признакового пространства без существенной потериинформации [75].
Его суть состоит в переходе к новому ортонормированномубазису, оси которого выбираются таким образом, чтобы максимизировать119дисперсию набора исходных данных для обеспечения информативности науровне исходного признакового пространства. При выборе главных компонент вколичестве, равном первоначальному числу признаков, информативность набораглавныхкомпонентравнаинформативностизаданногопризнаковогопространства. Главные компоненты выбираются последовательно на основанииалгоритма, изложенного ниже, так что вдоль первой оси нового базиса дисперсиямаксимальна, вторая ось максимизирует дисперсию при условии ортогональностис первой осью, и т.д., последняя ось имеет минимальную из всех возможныхдисперсию.С использованием МГК появляется возможность сократить признаковоепространство,взявдляанализатольконесколькопервыхкомпонент,описывающих достаточную часть вариации признаков.
При сохранении двух илитрех главных компонент появляется возможность графического представленияполученных результатов.Математическая модель метода главных компонент базируется надопущении, что значения множества {̅ = (1 , 2 , … , )} взаимосвязанныхпризнаков порождают некоторый общий результат. В этой связи припредставлении исходных данных используется матрица попарных корреляцийпризнаков. Предположив линейную форму связи между признаками, можно вматричной форме записать уравнение зависимости результата F от признаков Х ввиде: = ′ ,(3.4)где В – матрица параметрических значений линейного уравнения связи.Условием выполнения равенства (3.4) является соответствие дисперсий:D (F)=D (B’X).Поскольку̅является многомерной стандартизированнойслучайной величиной, то её дисперсионная оценка - корреляционная матрица R.Постоянная Выносится за знак дисперсии и возводится в квадрат:D (F)= B ' RB.Первой главной компонентой(3.5)f1(х) набора первичных признаков ̅ =(1 , 2 , … , ) является такая линейная комбинация этих признаков, которая120обладает наибольшей дисперсией.
Геометрически это означает, что перваяглавная компонента ориентирована вдоль направления наибольшей вытянутостигиперэллипсоида рассеивания исследуемой совокупности данных.Вторая главная компонента имеет наибольшую дисперсию рассеиваниясреди всех линейных преобразований, некоррелированных с первой главнойкомпонентой, и представляет собой проекцию на направление наибольшейвытянутости наблюдений в гиперплоскости, перпендикулярной первой главнойкомпоненте. В общем случае j–й главной компонентой системы исходныхпризнаков ̅ = (1 , 2 , … , )являетсятакаяпризнаков, которая не коррелированалинейнаякомбинацияэтихс (j-1) предыдущими главнымикомпонентами и среди всех прочих некоррелированных с предыдущими (j1) главными компонентами обладает наибольшей дисперсией.Главныекомпоненты следуют в порядке убывания дисперсий: 2 (1 ) ≥ 2 (2 ) ≥ … ≥ 2 ( ) , что является основой принятия решения о том, сколько последних ГКможно без ущерба изъять из рассмотрения.Поиск ГК сводится к задаче последовательного выделения первой главнойкомпоненты с наибольшей дисперсией, второй главной компоненты и т.
д.Подобная задача имеет место при условии введения ограничений.При B’B=1 или′ = 12 + 22 + ⋯ + 2 = 1(3.6)максимизируем B’RB, используя метод множителей Лагранжа. Построимфункцию Лагранжа: = ′ − (′ − 1)(3.7)и приравняем к нулю ее производную по В:= 2 − 2 = 0.(3.8)Откуда: − = 0(3.9)или| − | = 0,(3.10)121где Е - единичная матрица.Из множества решений характеристического уравнения (3.10) определяемнаибольшее λ1 и находим соответствующий собственный вектор В1, которыйиспользуется при вычислении первой главной компоненты. Для вычислениявторой главной компоненты определяется следующее по величине собственноечисло λ2 и собственный вектор В2, и т.д.Решающее уравнение для нахождения собственных векторов в матричнойформе:( − ) = 0(3.11)является алгебраическим уравнением n-й степени относительно переменной =(1 , 2 , … , ).Отметим основные свойства набора ГК:- математическое ожидание ГК равно нулю;- ГК некоррелированы между собой;- сумма дисперсий исходных признаков равна сумме дисперсий всех ГК;- значимость ГК убывает с её номером и определяется соответствующимсобственным числом.В целях практического использования МГК представим алгоритм этогометода.Исходныеданныепредставленывстандартизированной(данныецентрированы и нормированы) матрице Х размерности m на n (столбцы 1...nкоторой – признаки, строки 1...m – объекты).Вычисляетсяматрицакорреляций Rразмерностиn×nпризнаков.Диагональные элементы матрицы равны единице, матрица симметрична: rij= rji.ДалееРазмерностьрассчитываетсяэтойдиагональнаяматрицы,какиматрицадвухсобственныхчисел А.предыдущих n×n.Каждоезначение λj определяет дисперсию одной из главных компонент.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
