Анализ кредитных операций с физическими лицами

Существует также проблема информированности населения. Потребительские  кредиты хотя и предоставляются  в некоторых российских банках, но лишь немногие люди знают о них  достаточно для того, чтобы ими пользоваться. Возможно, что в этом виноваты сами банки – ведь люди получают чрезвычайно мало информации как о банковских услугах вообще, так и о возможности получения кредита в частности.

Анализ структуры и  динамики кредитного портфеля

 

 

 

 

Таблица 2.2 Анализ кредитного портфеля по объёму кредита за 2009-2011 гг.

Наименование кредита	сумма, в млн.руб.			структура, в %
	2009	2010	2011	2009	2010	2011	Темп роста
Потребительские	291430,86	371430,87	251413,45	60	60,54	48,99	86,27
Жилищные	150572,61	190572,61	211325,02	31	31,06	41,18	140,35
Автокредиты	43714,63	51514,63	50475,93	9	8,40	9,83	115,47
Итого:	485718,1	613518,11	513214,4	100	100	100	105,66

 

Из таблицы 2.2 мы видим, что жилищные и потребительские кредиты возрастают, а потребительский кредит снижается

 

Таблица 2.3 Анализ кредитного портфеля по ставке процентов по кредиту за 2009-2011 гг.

Наименование кредита	ставка, в %
	2009	2010	2011	Темп роста
Потребительские:
Потребительский кредит без обеспечения	18,6%	19,2%	17,1—19,9%	100
Потребительский кредит под поручительство физических лиц	17,7%	17,2%	15,3—17,9%	93,7
Корпоративный кредит	14,1%	14,4%	14—14,5%	101,1
Образовательный кредит	13%	12%	12%	92,3
Жилищные:
Приобретение готового жилья	15%	14%	9,5—14%	78,3
Приобретение строящегося жилья	14,7%	14%	9,5—14%	159
Строительство жилого дома	13,7%	13%	11,05—14%	91,4
Автокредит:
Автокредит	15,4%	15%	10,9—16,5%	97,8
Автокредит с государственным  субсидированием	8,9%	8%	5,4—9,0%	80,9

 

Из таблицы 2.3 можно сделать вывод, что в потребительском кредите ставка в % к 2011 году снижается или остаётся прежней. В жилищном и автокредитном кредите происходит аналогичная ситуация

 

Таблица 2.4 Анализ кредитного портфеля по сроку кредитования за 2009-2011 гг.

Наименование кредита	Max лет
	2009	2010	2011	Темп роста
Потребительские	10	11	11	110
Жилищные	30	25	30	100
Автокредиты	5	5	5	100

 

В таблице 2.4 видно, что срок кредитования практически не меняется.

В потребительском кредите он возрос на 1 год, а в жилищном на 5 лет.

Структура ресурсов разных банков отличается большим разнообразием, что объясняется специфическими особенностями деятельности каждого  конкретного банка (разница в  величине капиталов, количество и характер обслуживаемых клиентов, региональные и иные особенные условия и т.д.).

Банка на конец рассматриваемого периода имеются свободные кредитные  ресурсы в размере 1 470 710 399 тыс. руб. За рассматриваемый период этот показатель уменьшился на 116 958 908 тыс. руб. (темп прироста -7%). Это произошло за счет более высокого темпа роста размещенных средств (5%) по сравнению с темпом роста ресурсов банка (0,01%).

Анализ структуры кредитного портфеля является одним из способов оценки его качества. В мировой и российской банковской практике известно много критериев сегментации кредитного портфеля. Среди них:

- субъекты кредитования;

- объекты и назначение  кредита;

- сроки кредитования;

- размер ссуды;

- наличие и характер  обеспечения, источники и методы  погашения кредитов, кредитоспособность заемщика;

- цена кредита;

- отраслевая принадлежность  заемщика и т.д.

Структурный анализ проводится для выявления излишней концентрации кредитных операций в одном сегменте, доли крупных ссуд и ссуд, предоставленных  заемщикам с низкой степенью кредитоспособности, что повышает степень совокупного кредитного риска.

Субъектом кредитования с позиции классического банковского  дела являются юридические или физические лица, дееспособные и имеющие материальные или иные гарантии совершать экономические, в том числе кредитные сделки. Субъект получения кредита может быть самого разного уровня, начиная от отдельного частного лица, предприятия, фирмы вплоть до государства.

По субъектам ссуды  банка можно разделить на три  большие группы:

1) ссуды, выданные юридическим  лицам для кредитования текущей  производственной деятельности (корпоративные  ссуды);

2) ссуды, предоставленные  физическим лицам для удовлетворения  личных потребностей (потребительские  ссуды);

3) ссуды, выдаваемые  банкам для поддержания ликвидности их баланса (межбанковские ссуды).

Для управления ликвидностью банку необходимо постоянно контролировать диверсифицированность кредитного портфеля по срокам предоставления кредитных  ресурсов.

Коэффициенты оценки кредитного риска за рассматриваемый период показали разные результаты. Это вызвано тем, что при увеличение совокупного кредитного риска, банк увеличил кредитный портфель в большей степени чем собственный капитал (темпы прироста соответственно составили 2,258% и 0,029%).

Коэффициенты степени защищенности от риска за период с 1.01.2009г по 1.01.2010г в целом показали скорее отрицательные результаты. Особенность этих коэффициентов в том, что уменьшение значения коэффициентов К4, К5, К6, К7, К9, К10, К11 является положительной тенденцией, а уменьшение коэффициентов К3, К8 - отрицательной.

 

Таблица 2.5 Расчет коэффициентов качества кредитного портфеля Сбербанка России.

Критерий оценки	Название коэффициента	По состоянию на 1.01.2009г	По состоянию на 1.01.2010г	Абсолютное изменение	Темп прироста, %
Степень кредитного риска	Количественная оценка кред. риска.	3	4	5	6
	К1	0,0193523	0,0191810	-0,0001713	-0,89
	К2	0,1375099	0,1393284	0,0018185	1,32
	Степень защиты банка от риска
	К3	3,5882856	3,3687212	-0,2195645	-6,12
	К4	0,0002664	0,0002729	0,0000065	2,44
	К5	0,0053932	0,0056938	0,0003007	5,57
	К6	0,1794143	0,1684361	-0,0109782	-6,12
	К7	0,9523810	0,9523810	0,0000000	0,00
	К8	0,0031833	0,0011532	-0,0020301	-63,77
	К9	0,0191363	0,0193951	0,0002588	1,35
	К10	0,0692489	0,0799723	0,0107234	15,49
	К11	0,0098902	0,0098902	0,0000000	0,00
Доходность кредитного портфеля	К12	0,0091899	0,0089870	-0,0002029	-2,21
	К13	0,5423786	0,5423786	0,0000000	0,00
	К14	0,0093869	0,0091824	-0,0002045	-2,18
	К15	0,0092397	0,0090385	-0,0002013	-2,18
	К16	0,0029419	0,0025647	-0,0003772	-12,82
Ликвидность кредитного портфеля	К17	1,4160348	1,4404712	0,0244364	1,73
	К18	0,1860	0,1775	-0,0085000	-4,57
	К19	111,1000	123,9800	12,880000	11,59

 

Поэтому можно сказать  что существенно улучшился коэффициент  К8, темп прироста которого составил -63,77%. Положительная динамика этого коэффициента связана как с уменьшением убыточных ссуд в составе кредитного портфеля Банка, так и с ростом кредитного портфеля.

Коэффициент же К10 напротив вырос на 15,49%, что было вызвано существенным увеличением неработающих кредитных активов.

Коэффициент К3 снизился на 6,12% за рассматриваемый период. Это  было вызвано более высоким темпом роста фактических резервов на покрытие убытков по ссудам по сравнению с  темпом роста составляющих кредитного портфеля не приносящих доход.

Коэффициент К5 за отчетный период вырос на 5,57%. Это очень  негативная тенденция. Такое увеличение вызвано более высокими темпами  прироста просроченных ссуд по сравнению  с темпами прироста кредитного портфеля.

Изменения остальных коэффициентов этой группы также носит отрицательный характер. Все эти коэффициенты в течение рассматриваемого месяца увеличились, хоть и незначительно.

Коэффициенты доходности кредитного портфеля свидетельствуют  скорее о снижении доходности, чем наоборот. Коэффициенты К12-К15 не показали положительной динамики, что в принципе можно было бы признать негативным знаком. Но с другой стороны такие изменения были во многом обусловлены увеличением объема кредитного портфеля банка, что несомненно можно признать хорошей тенденцией.

Коэффициент К16 за период с 1.01.2009г по 1.02.2009г уменьшился на 12,82%. Это было вызвано высокими темпами  роста активов банка.

Коэффициент К17 за рассматриваемый  период увеличился с 1,4160348 до 1,4404712 (темп прироста 1,73%).

Коэффициент К18 - Норматив максимального размера риска  на одного заемщика или группу связанных  заемщиков. Приемлемым для этого  коэффициента считается значение 25%. За рассматриваемый период этот коэффициент  уменьшился с 18,6% до 17,75%.

Коэффициент К19 - 5.1. Норматив максимального размера крупных кредитных рисков (Н7) регулирует (ограничивает) совокупную величину крупных кредитных рисков банка и определяет максимальное отношение совокупной величины крупных кредитных рисков и размера собственных средств (капитала) банка. Приемлемым для этого коэффициента считается значение 800%. За отчетный период этот коэффициент вырос с 111,100% до123,9800% (темп прироста 11,59%).

В целом обобщая данные структурного и качественного анализа, можно сказать, что кредитный портфель Банка достаточно хорошего качества. Благодаря консервативной кредитной политике в отношении физических лиц Банку удается держать долю просроченных кредитов на очень низком уровне.

А благодаря большой  ресурсной базе Банку удается  предлагать низкие процентные ставки по кредитам при этом имея возможность предлагать корпоративным клиентам практически неограниченные суммы кредитов.

Хотя конечно нельзя не признать что по итогам рассматриваемого периода показатели качества кредитного портфеля в целом ухудшились. И если негативная динамика в будущем продолжится это может привести к неприятным последствиям для Банка.

 

2.3 Корреляционно-регрессионный анализ зависимости объёма кредитов выданных физическим лицам ОАО «Сбербанк России» от среднедушевого дохода населения и объём активов банка.

 

Для оценки зависимости  кредитного портфеля ОАО «Сбербанк  России» от среднедушевого денежного  дохода населения и объём активов  воспользуемся таким средством MS Excel, как «Анализ данных» (в меню «Сервис», выберем инструменты анализа – «Регрессия»).

По рассчитанным коэффициентам  построим регрессионную модель:

 

У = 321614,96 – 16,95 х1 + 55,54 х2

 

Таблица 2.6 Исходные данные

№ периода	Объём кредитов выданных физическим лицам, у (млрд. руб.)	Среднедушевой денежный доход населения, х1 (руб.)	Объём активов, х2 (млрд.руб.)
1	242859,05	12 278	2549
2	80953,02	14 828	2183
3	101702,04	15 662	1214
4	60204	16 965	1152
5	306759,05	14 010	2159,51
6	102253,01	16 937	2119,83
7	103500,05	16 685	1221,68
8	101006	19 791	1218
9	256607,2	15 951	1811,75
10	85535,73	16 541	937,25
11	131040,47	17 564	1570,51
12	41031,3	18 967	1304
Итого	1613450,92	196 180	19440,53
в среднем	134454,2	16 348	1620,0