Методы и инструменты урегулирования проблемной задолженности кредитных организаций тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.10, кандидат наук Давыдов, Вячеслав Анатольевич

• Давыдов, Вячеслав Анатольевич
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Давыдов, Вячеслав Анатольевич

Оглавление

Введение

Глава 1. Проблемная задолженность кредитных организаций

3

1.1. Проблемная задолженность российских банков как индикатор 10 состояния экономики

1.2. Методика построения эффективной системы урегулирования 24 проблемной задолженности банка

Глава 2. Инструменты урегулирования проблемной 32 задолженности банка

2.1. Классификация инструментов урегулирования проблемных 32 активов

2.2. Отложенная продажа залогового актива, как инвестиционный 45 инструмент урегулирования проблемной задолженности банка

2.3. Стратегия банка на базе комбинации двух инструментов 61 урегулирования проблемных активов - вхождения в капитал заемщика и мирового соглашения

Глава 3. Выбор эффективного инструмента урегулирования 70 банковской проблемной задолженности

3.1. Сравнительный анализ критериев эффективности 70 урегулирования банковской проблемной задолженности

3.2. Альтернативная система выбора инструмента урегулирования 79 проблемной задолженности на основе экспертной системы на базе квалиметрической модели

Глава 4. Система КР1 - инструмент планирования и мотивации 93 эффективного урегулирования банковской проблемной задолженности

4.1. Относительные КР1 банка и алгоритм формирования плановых 93 значений методом «снизу-вверх» при единственном значении прогноза

4.2. Результаты внедрения системы относительных КР1 кредитной 110 организации (на примере Северо-Западного банка Сбербанка РФ) Заключение 117 Список литературы 122 Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и инструменты урегулирования проблемной задолженности кредитных организаций»

Введение

Актуальность темы диссертационного исследования.

История развития банковской системы в России показывает, что с переходом к рыночным методам управления экономикой банки неизбежно сталкиваются с проблемой своевременного возврата части выданных кредитов. Такие кредиты называются проблемными кредитами или проблемной задолженностью. Наличие определенной доли проблемных кредитов в кредитном портфеле любого банка не зависит от размера банка, его стратегии, текущего состояния экономики и других факторов.

Проблемная задолженность является неизменным спутником банковской деятельности, что отражает саму природу банкинга, т.е. управления рисками размещения и привлечения денежных средств, т.к. полностью исключить вероятность реализации риска, которым управляет банк, невозможно.

В условиях повышенной волотильности внешних факторов, влияющих на риск возникновения проблемной задолженности у банка, задача минимизации потерь банка от такой задолженности становится уже не вопросом прибыли в текущем отчетном периоде, а вопросом сохранения бизнеса. Практика банкинга в 21-м веке показывает, что на рынке не остается кредитных учреждений, которые не придали должного значения работе по предотвращению и оперативному урегулированию проблемной задолженности.

Все вышеотмеченное свидетельствует об актуальности и практической значимости темы диссертационного исследования, призванной обеспечить совершенствование риск-менеджмента кредитной организации в части эффективного урегулирования проблемной задолженности банка.

Степень научной разработанности темы диссертационного исследования.

На формирование теоретических положений диссертационного исследования оказали влияние научные знания в области риск-менеджмента в финансовых организациях, банковского кредитования.

Анализ проблем, связанных с управлением кредитным риском, проводится в исследованиях зарубежных ученых, а именно С. Аллена, Ю. Бригхема, Э. Гилла, Р. Коттера, Р. Мертона, Э. Рида, Дж. Сигела, Дж.Синки, Э. Эрхардта, А. Файта. В отечественной литературе исследуемая проблематика раскрывается в работах М.А. Бухтина, А.А. Василюк, В М. Ворониной, В.В. Жарикова, А.А. Лобанова, В.В. Мануйленко, А.М. Карминского, П.П. Ковалева, К.А. Олояна, А.А. Пересецкого, Д.А. Петрова, М.В. Помазанова, М.А. Помориной, П.А. Разумовского, К.М. Тотьмяниной, М.Х. Халиловой, А.В.Чугунова и других авторов.

При исследовании банковского кредитования и кредитных отношений автор опирался на труды российских ученых: И.Е.Ададурова, Е.В. Аристовой, Ю.С.Бабичевой, Г.Н.Белоглазовой, С.А.Белозерова, В.И. Вагизовой, А.Б. Галун, А.Г. Грязновой, Л.П. Кроливецкой, А.В. Казанского, А.В.Канаева, И.К.Ключникова, О.В.Мотовилова, О.И.Лаврушина, А.И. Ольшаный, В.С. Просаловой, Е.В. Тихомировой, С.Ю. Хасяновой и других авторов.

Изучение работ зарубежных и отечественных ученых создало теоретические предпосылки для развития существующих подходов урегулирования проблемной задолженности банка и определения цели научного исследования. Цель и задачи диссертационного исследования.

Цель диссертационного исследования - разработка авторского подхода к оценке урегулирования проблемной задолженности кредитных организаций.

Для достижения поставленной цели диссертационного исследования сформулированы следующие задачи:

Обосновать, что проблемная задолженность кредитных организаций рассматривается как индикатор состояния экономики;

Разработать методику построения эффективной системы урегулирования проблемной задолженности банка;

Систематизировать инструменты урегулирования проблемной задолженности кредитной организации;

Предложить новые инструменты урегулирования проблемной задолженности банка;

Систематизировать критерии урегулирования проблемной задолженности кредитной организации;

Обосновать систему выбора стратегии урегулирования банковской проблемной задолженности;

Разработать инструменты планирования и мотивации урегулирования проблемной задолженности банков.

Объект и предмет диссертационного исследования.

Объект исследования - проблемная задолженность российских кредитных организаций.

Предметом исследования является совокупность теоретических и практических положений оценки и управления проблемными активами банков.

Теоретическая и информационная база диссертационного исследования.

Теоретическую основу научного исследования составляют труды зарубежных и отечественных специалистов в области риск-менеджмента и корпоративного кредитования, а также законодательные и нормативные документы Российской Федерации, Центрального Банка Российской Федерации, международных организаций в сфере банковского регулирования, сведения и отчетные материалы периодических изданий.

Научные методы диссертационного исследования. При проведении исследовательской работы применялись такие методы научного познания, как методы теоретического, сравнительного и экономико-статистического анализа, синтеза, системного подхода, обобщения, научной абстракции, математического моделирования.

Соответствие диссертационного исследования паспорту научной специальности. Тема диссертационного исследования и его содержание соответствует требованиям паспорта специальности ВАК 08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит» (экономические науки) по следующим пунктам:

3.11. Исследование внутренних и внешних факторов, влияющих на финансовую устойчивость предприятий и корпораций;

10.12. Совершенствование системы управления рисками российских банков.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в обосновании методологии оценки эффективности урегулирования проблемной задолженности кредитных организаций.

Основные научные результаты диссертационного исследования, полученные лично автором, состоят в следующем:

1. Доказано, что проблемная задолженность российских банков представляет собой индикатор состояния российской экономики.

2. Разработана методика построения эффективной системы урегулирования проблемной задолженности банков.

3. Обоснована классификация инструментов урегулирования проблемных активов кредитных организаций.

4. Выделен новый инвестиционный инструмент урегулирования проблемной задолженности - отложенная продажа залогового актива, а также комбинированный инструмент, сочетающий мировое соглашение и вхождение в капитал должника.

5. Предложена альтернативная система выбора стратегии урегулирования проблемной задолженности кредитной организации на базе квалиметрической модели.

6. Представлена система относительных КР1 и алгоритм формирования плановых значений методом «снизу-вверх» при единственном значении прогноза.

Положения диссертационного исследования, выносимые на защиту:

В диссертационном исследовании обоснована взаимосвязь таких величин, как просроченная задолженность банков РФ, размер ссудного портфеля банков РФ и совокупная валютная выручка РФ.

Предложены показатели, характеризующие изменение объема просроченной задолженности заемщиков, изменение совокупного кредитного портфеля, динамику совокупной валютной выручки.

В результате проведенного анализа установлена прямая корреляция между полиномиальной аппроксимацией величины совокупной валютной выручки, поступающей в РФ и полиномиальной аппроксимацией динамики изменения ссудного портфеля российских банков.

Введен индикатор разности динамического показателя объема просроченной задолженности заемщиков перед банками РФ и динамического показателя изменения совокупного кредитного портфеля банков. Показано, что полиномиальная аппроксимация данного индикатора имеет прямую корреляцию с полиномиальной аппроксимацией динамики изменения совокупной валютной выручки, поступающей в РФ.

В диссертационном исследовании предложена авторская методика урегулирования проблемной задолженности, суть которой состоит в последовательном применении четырех ее составляющих:

• Классификации существующих методов урегулирования проблемного актива

• Выбора наиболее подходящего метода, т.е. максимизирующего выбранный параметр урегулирования проблемного актива

• Планирования стратегии урегулирования и тех параметров, которые банк стремиться достигнуть в процессе урегулирования проблемного актива

• Организации системы мотивации по урегулированию проблемного актива через систему КР1 и встречных планов.

В исследовании рассмотрены инструменты урегулирования проблемных активов. В основе классификации инструментов урегулирования проблемных активов лежит определенная конструкция.

1. Изменение условий кредитования/ реструктуризация (модификации)

2. Предоставление дополнительных кредитных средств Заемщику/ кредитование нового заемщика

3. Отступное

4. Уступка права (требования) с дисконтом/ без дисконта

5. Перевод долга

6. Новация долга

7. Мировое соглашение

8. Вхождение дочерней кампании Банка в капитал юридического лица Заемщика

9. Взыскание задолженности в судебном порядке

10. Внесудебный порядок взыскания задолженности

11. Исполнительное производство

12. Банкротство/ ликвидация

Приводятся результаты статистических исследований, в которые были вовлечены все Территориальные Банки (ТБ) Сбербанка РФ. В результате были проанализированы 194 кейса по проблемным активам и собрана статистика применения инструментов в территориальных банках.

Результаты исследований показывают, что типовые ситуации применения инструментов зависят от трех факторов:

1. выбор стратегии (дефолтная или кредитная стратегия),

2. тактика работы с проблемным активом,

3. участие третьих лиц (контрагентов) в урегулировании проблемного актива.

Предложены два новых инструмента урегулирования банковской проблемной

задолженности - отложенная продажа залогового актива и комбинация мирового соглашения и вхождения в уставный капитал должника. Таким образом, получена более полная классификация инструментов урегулирования проблемной задолженности.

Проведена оценка критериев эффективности урегулирования проблемных активов. Для максимизации КРУ необходимо, чтобы выбранный способ урегулирования проблемного актива, с одной стороны увеличивал объем

поступающих средств, а с другой - сокращал значение временной интервал до момента такого получения.

Апробация результатов диссертационного исследования. Материалы диссертационного исследования могут быть использованы при проведении семинарских и практический занятий по дисциплинам «Банковский менеджмент и маркетинг» (продвинутый уровень), «Управление банковскими рисками» на экономическом факультете Санкт-Петербургского государственного университета.

Основные положения диссертационного исследования докладывались автором на международных и всероссийских конференциях.

Выводы и отдельные предложения диссертанта применяются в практической деятельности кредитной организации.

Публикации. По теме диссертационного исследования автором опубликовано 7 работ общим объемом 3,5 п.л., в т.ч. 4 статьи в журналах, входящих в перечень российских рецензируемых научных изданий, утвержденных ВАК РФ.

Объем и структура диссертационного исследования. Цель и поставленные задачи определили структуру диссертационного исследования, которое состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 105 наименований, 7 приложений. Содержание работы изложено на 136 страницах машинописного текста, включая 16 таблиц, 16 рисунков.

Глава 1. Проблемная задолженность кредитных организаций РФ. 1.1. Проблемная задолженность российских банков как индикатор состояния

экономики

На протяжении последних нескольких лет мы стали свидетелями нескольких мировых экономических кризисов, которые отразились на экономике России. Экономика страны, основной доход которой связан с продажей углеводородов, не может не реагировать на изменение цены экспортируемого сырья, причем такая реакция оказывается в случае резкого снижения крайне болезненной. Падение внешних валютных поступлений негативным образом влияет на всю экономику в целом и приводит к скачкообразному ухудшению основных индикаторов, вызывая отрицательный мультипликативный эффект в различных областях, в том числе и в банковской сфере.

В соответствии с положениями Базельского комитета по банковскому надзору [Базель, 84; Цехомский, 59], дефолт заемщика определяется в случае наступления любого из двух событий:

• банк считает, что заемщик не в состоянии полностью погасить свои кредитные обязательства перед банком без принятия таких мер, как реализация обеспечения (если таковое имеется);

• заемщик просрочил более чем на 90 дней погашение любых существенных кредитных обязательств перед банком.

Исходя из определения приведенного определения дефолта заемщика, а также требований Банка России, кредит представляется возможным определить неработающим (проблемным), если платеж по основному долгу или процентам просрочен более чем на 90 дней (non-performing loan, NPL).

На основе оценки проблемных кредитов в российской экономике по состоянию на 2010 год [Банк России, 91], по аналогии с подходом Банка России, проведем оценку состояния просроченных кредитов за первый квартал 2016 года.

В Таблице 1 приведены данные по совокупному российскому экспорту, основной частью которого является продажа углеводородного сырья.

Таблица 1

2011 год 2012 год 2013 год 2014 год 2015 год

Всего 517,0 524,7 527,3 497,6 343,4

темпы роста в % по отношению к пред. Году 101,6 100,5 94,4 69,0

Дальнее зарубежье 437,3 447,3 453,4 434,0 298,6

темпы роста в % по отношению к пред. Году 102,3 101,4 95,7 68,8

Страны СНГ 79,7 77,4 73,9 63,6 44,8

темпы роста в % по отношению к пред. Году 97,5 95,5 86,0 70,44

Источник: по данным ФТС России.

Если в 2012 и 2013 годах наблюдался пусть небольшой, но рост валютных поступлений, то в 2014 и особенно в 2015 произошло резкое падение валютной выручки. По сравнению с 2013 годом снижение в 2015 году составили 35%. Необходимо отметить, что снижение коснулось не только дальнего зарубежья, но и поступлений из стран СНГ.

Определим наличие и вид корреляции между данными по экспортной выручке и таким показателем «здоровья» банковской сферы, как доля просроченных кредитов в совокупном банковском портфеле кредитных учреждений РФ. Вначале рассмотрим динамику общего объема просроченной ссудной задолженности по рублевым кредитам юридических лиц и индивидуальных предпринимателей. Абсолютные помесячные цифры такой задолженности представлены на Рис. 1. Будем обозначать р объем просроченной ссудной задолженности по рублевым кредитам юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в месяце г. При этом значения месяца г меняется от 01.07.2010 до 01.04.2016. На Рис. 2 показан график изменения доли прироста Ар (или снижения) просроченной ссудной задолженности за 6 последних

месяцев к объему просроченной задолженности шестимесячной давности

р - р

АР =

' г_1-6

Р-6

Ар - это аналог производной графика р, представленного на Рис. 1.

2 ООО 000р. Просроченная задолженность в рублях

1 500 000р. 1 000 000р.

500 000р.

0р.

О гН О О о о о о гН гН О гч О о гч гН о гч о о го гЧ о о о ч- о о а о о 1Л о й о о о из о из о

г-, р тН О о о о о Ч- о о Г» о о О О О о Ч о о г^. р о о о о о ■ч- р тН о Г-- о о о ь о о тГ о о р о о о о о чг р тН о Г-. о о о о о о •ч-о о

Рис. 1

50,00%

40,00%

30,00%

20,00%

10,00%

0,00%

-10,00%

Доля прироста просроченной рублевой задолженности за 6

месяцев

А

/ \ у \

\

|Л\ / / \ \ / / " \ 1 \ * \ ч

I у ■} ( Н т э >1 < с ) Т т ___^ у

о < * о < м ( к ( о * т > * V 6 Н н н £ ч ^ ) с т ■л/ « ? р « ч Ч т :> с ч < с ) т ч :> н •1 < Ч т э >1 < ) < т н э н I1 > н 0 ) н 4 1 г Н V 3 с ^ ' > < А т * н ? :> с н ' 6 к ч ч 5 ; с г 3 с 4 т э >1 < с ) Т Л т 5 3 н 6 4 1 1 Ч т э 1 ( 1 * > с А х ■> 1 \ -1 :> с ч < г : ( ч Т 1 Ч т 1 Г 3 ' 4 т 1 1. Н т э < •1 е * ) < А т

Рис. 2. Характеристика доли прироста просроченной задолженности

Если с середины 2010 года до конца 2014 года наблюдалось колебание Доли прироста просроченной задолженности в диапазоне от -5% до +15%, то в середине 2015 году имеет место резкий скачек до 42% (рис.2).

График, изображенный на Рис.1 показывает, как в результате такого скачка совокупный объем просроченной задолженности за 2015 год вырос до рекордной величины в 1 600 000 млн. руб. и продолжил свой рост в 2016 году, правда менее высокими темпами, чем это было в 2015 году. Снижение доли прироста на Рис.2 до 11% по состоянию на 01.04.16 означает только тот факт, что теперь такой прирост считается к существенно выросшей базе. В целом ситуация выглядит достаточно сложной, поскольку совокупный объем просроченной задолженности вырос с суммы в 638 млрд. рублей на 01.04.2011 до величины 1.788 млрд. рублей на 01.03.16. Таким образом, рост объема рублевой просроченной задолженности за указанный период составил 280%.

Рост абсолютного показателя просроченной задолженности сам по себе еще не означает проблем в банковской сфере, поскольку важно понимать, как за этот же период изменился совокупный ссудный портфель кредитных организаций. Данные по динамике такого портфеля представлены на Рис.3. Обозначим К объем совокупного рублевого портфеля кредитных организаций в месяце г. Значения месяца г меняется от 01.07.2010 до 01.04.2016, как и для объема просроченной ссудной задолженности по рублевым кредитам юридических лиц и индивидуальных предпринимателей р.

Необходимо отметить, что данные по объему совокупного портфеля были искусственно уменьшены на сумму 4.300.000 млн. рублей по состоянию на 01.02.2012 и 01.03.2012 года. Данное отклонение, вероятно, было связано с единовременной финансовой сделкой, которая закрылась и не повлияла на общий тренд. Однако, оставление указанного «скачка» в анализируемых данных существенно ухудшает предложенные методы анализа, т.к. дает резкие, неоправданные экономической составляющей, скачки динамического показателя ссудной задолженности.

Будем обозначать АКг показатель изменения доли прироста (или снижения) совокупного ссудного портфеля кредитных организаций за 6 последних месяцев к объему совокупного ссудного портфеля кредитных организаций шестимесячной давности, и рассчитывать его К - К

АК =

^г-6

К-6

Как и Ар для случая просроченной задолженности р, АКг - это некий аналог производной графика Кг, представленного на Рис.3.

Объем рублевой ссудной задолженности

40 ООО ООО 35 ООО ООО 30 ООО ООО 25 ООО ООО 20 ООО ООО 15 ООО ООО 10 ООО ООО 5 ООО ООО О

ННННННтНтНтНННтНтНтНтНННННННННННН

оооооооооооооооооооооооооо

Н^Кбн^КОтН^КОтН^Кбн^^бн^^бн^

ооонооо^нооо^ноооноооноооноо

гНгНгЧгЧгЧгЧтНтНтНгЧгНтНтНтНтНгНгНгНгНгЧгНгНгНгЧгЧгЧ ОООООООООООООООООООООООООО

Рис. 3. Объем ссудной задолженности кредитных организаций

Несмотря на общий рост совокупной величины объема ссудной задолженности на графике, представленном на Рис.3, наглядно видна просадка портфеля, произошедшая в середине 2015 года.

Сопоставим темпы прироста Ар просроченной задолженности с темпами роста АКг совокупного кредитного портфеля банков. Рассмотрим график АКг, представленный на Рис.4.

Доля прироста рублевой ссудной задолженности за 6 месяцев

25,00% --------------------р-

20,00%

-10,00%

^^■Доля прироста задолженности ^^—Полиномиальная (Доля прироста задолженности)

Рис. 4. Характеристика прироста ссудной задолженности

Как видно из графика АКг, а также из линии тренда, построенного по полиномиальной модели аппроксимации, имеет место устойчивое снижение темпов прироста ссудного портфеля, начиная с начала 2012 года. Этот год (вместе с 2013, как следует из Таблицы 1) был наиболее удачным в плане получения максимальной валютной выручки за период с 2011 по 2015 годы.

Отметим, что снижение темпов прироста ссудного рублевого портфеля АК началось уже в том периоде, когда непосредственного снижения объема валютной выручки еще не наблюдалось. Наблюдалась только стагнация роста такой выручки. Можно предположить, что данный факт отражает зависимость темпов роста совокупного ссудного портфеля (являющегося индикатором экономической

активности субъектов рублевой зоны) от роста объема валютной выручки. Причем зависимость в текущем состоянии экономики РФ носит следующий характер: для того, чтобы темпы прироста совокупного ссудного портфеля не снижались, валютная выручка также должна расти.

Отметим определенную периодичность полученной зависимости АК . Так на середину года, обычно, наблюдается снижение темпов прироста портфеля ссудной задолженности, а на конец года наоборот - обычно наблюдается максимум. Данная особенность может быть объяснена тем, что на конец года все кредитные учреждения стремятся как можно лучше «закрыть год». В результате они наращивают объем ссудной задолженности, которая является знаменателем для расчета показателя Доли прироста ссудной задолженности на середину следующего года. Такая политика банков также приводит к тому, что абсолютное значение прироста во втором полугодии дает наибольшее увеличение.

В связи с указанной цикличностью целесообразно при оценке тенденции опираться не на саму зависимость, а на ее аппроксимацию в виде полиномиального тренда, который показывает снижение темпов прироста совокупного кредитного портфеля. Сама динамика полиномиального тренда такого снижения на начало второго квартала 2016 года замедлилась, что может говорить о начале изменения в тенденции динамики прироста портфеля с отрицательной динамики на положительную динамику. Другими словами линия построенного тренда подсказывает, что, возможно, мы подошли к точке перегиба тенденции, после которой динамика прироста портфеля будет увеличиваться.

Сопоставим динамику изменения валютной выручки (а точнее ее полиномиальный тренд - зеленая линия) с полиномиальным трендом доли прироста рублевой ссудной задолженности за 6 месяцев АК (красная линия). Для наглядности оба графика представлены на одном Рисунке 5.

Рис. 5. Доля прироста ссудной задолженности и изменение валютной выручки

Оба тренда имеют достаточно явно выраженную прямую корреляцию. На данном этапе развития российской экономики, такая корреляция отражает жесткую зависимость практически всех субъектов экономической деятельности от притока валютных поступлений в экономику, который в свою очередь прямо пропорционален уровню цен на углеводородное сырье. Поскольку структурные сдвиги в экономике происходят достаточно медленно, можно предположить, что такая взаимосвязь между указанными величинами сохраниться и в ближайшей перспективе (до конца 2016 года).

Отметим, что на дату исследования (июнь 2016) не были известны данные о совокупной валютной выручке за 2016 год. Однако, исходя из предположения о жесткой прямой корреляции между полиномиальным трендом изменения доли прироста рублевой ссудной задолженности за 6 месяцев ЛКг и полиномиальным трендом совокупной валютной выручки, можно сделать предположение об объеме совокупной валютной выручки за 2016 год. А именно, максимальное значение корреляции между указанными полиномиальными трендами достигается при прогнозном значении совокупной валютной выручки за 2016 год в объеме 375 млрд. долл. Тренд изменения доли прироста рублевой ссудной задолженности за 6 месяцев ЛКг позволил спрогнозировать, что валютная выручка за 2016 год вырастет по сравнению с 2015 годом на 9%.

Более точные прогнозы об объеме валютной выручки можно будет получить на основании динамики доли прироста рублевой ссудной задолженности за 6 месяцев ЛК за 2-й, 3-й и 4-й кварталы 2016 года. Тренд доли прироста может измениться и снова начать снижаться. Однако по состоянию на 01.04.16 можно наблюдается положительная динамика совокупной валютной выручки в 2016 году по сравнению с 2015 годом.

Вернемся к динамике просроченной задолженности. Для соотнесения долей прироста просроченной задолженности с долями прироста ссудной задолженности построим зависимость, которая является разностью указанных величин. График такой зависимости приведен на Рис.6. Смысл указанной величины заключается в том, что если разница долей положительна - то за рассматриваемые шесть месяце кредитный портфель рос быстрее, чем просроченная задолженность, а значит, доля просроченной задолженности снижалась. И наоборот, если разница долей отрицательна - то за рассматриваемые шесть месяцев рост просроченной задолженности опережал рост кредитного портфеля. Это означает, что доля просроченной задолженности увеличивалась. Фактически график разности долей прироста просроченной задолженности с долями прироста ссудной задолженности полностью определяет график доли просроченной рублевой задолженности и, по своей сути, является

альтернативным его представлением. График разности долей более динамичен, чем график доли просроченной задолженности и позволяет более наглядно увидеть и проанализировать даже незначительные колебания в динамике просроченной задолженности.

Разница долей прироста рублевой ссудной и просроченной задолженности за 6 месяцев

30,00%

20,00%

10,00%

0,00%

-ю,оож

-20,00%

-30,00%

-40,00%

-50,00%

-60,00%

А Л

__

к

% ф 7 < ) ч э > 4 I » т т 4 ( Ч Ч 3 4 < ( г а <1 г т ( с ( Ч г 3 4 г 4 ^ 4 4 Ч 4 Э > С Н * 3 4 г Ч * С г г { < < с О ч 3 4 5 > 4 ■1 4 з\ н хг ! ! \ \ ! /Я

о * > Ч т ) С > < ч > \ т ) с т с Ч т > ] > 1 т > ( с т ч Н > Ч ) н э : ; 1 -/ тЧ / »

V 1

Рис.6. Характеристика прироста ссудной и просроченной задолженности

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Давыдов, Вячеслав Анатольевич, 2016 год

Список литературы: Федеральные законы:

1. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть первая) от 30.11.1994 № 51-ФЗ.

2. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть первая и вторая. [Электронный ресурс]: // СПС «КонсультантПлюс»: Законодательство: Версия Проф. -Режим доступа: http://base.consultant.ru. (Дата обращения: 20.06.2014).

3. Налоговый кодекс Российской Федерации (НК РФ). Часть первая и вторая. [Электронный ресурс]: // СПС «КонсультантПлюс»: Законодательство: Версия Проф. -Режим доступа: http://base.consultant.ru (Дата обращения: 20.06.2014).

4. Положение ЦБ РФ № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности».

5. РФ. Банк России. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности : положение № 254-П от 26 марта 2004 // Гарант: информационно-правовая система. URL: base.garant.ru/584458/1/#block_1 #ixzz3QanBJPUT. Дата обращения: 02.02.2015.

6. РФ. О банках и банковской деятельности : федеральный закон № 395-1 от 02.12.1990 // Консультант Плюс: информационно-правовая система. URL: consultant.ru/popular/bank/46_1.html#p96. Дата обращения: 02.02.2015.

Положения и инструкции:

7. Методика Расчета ключевых показателей эффективности работы с проблемными активами в рамках индивидуальной и упрощенной моделях сбора. ПАО Сбербанк России. Москва 2016.

8. Метрика эффективности. Денис Бугров "Вестника McKinsey". Учебники:

9. Авинаш Дикст, Барри Нейлбафф, Теория игр. Искусство стратегического мышления в бизнесе и жизни. Москва. 2015.

10. Азгальдов, Г. Г. О квалиметрии / Г. Г. Азгальдов, Э. П. Райхман, А. В. Гличев. -М.: Стандартиздат, 1973.

11. Антикризисное управление / под ред. Э.М. Короткова. М., 2007.

12. Бурков В.Н., Данев Б., Еналеев А.К. и др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989.

13. Бурков ВН., Грацианский Е.В., Еналеев А.К., Умрихина Е.В. Организационные механизмы управления научно-техническими программами. Препринт. М.: ин-т проблем управления, 1993.

14. Петросян Л.А., Зенкевич Н.А., Семина Е.А. Теория игр. М. Высшая школа, 1998.

15. Еналеев А.К. Оптимальность согласованных механизмов функционирования в активных системах // Управление большими системами. 2011.

Статьи:

16. Автоматизированная квалиметрия баз знаний на основе тестирования программного обеспечения систем поддержки принятия решений [Текст] / В.В. Жиров // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2011. Т.3.

17. Баймакова А.В., Тишина В.Н. Ссудная задолженность кредитной организации: проблемы и инструменты ее урегулирования // Экономика и бизнес: взгляд молодых. №1. 2013. С.178.

18. Бобыль В.В. Использование нейронечеткой скоринговой модели в оценке кредитного риска заемщика // Финансы и кредит. 2014. № 32(608). С.18-25.

19. Волкова О.Н. Анализ факторов, влияющих на формирование кредитного портфеля российских банков/ О.Н. Волкова, С.И. Груздев // Финансы и кредит. 2013. № 45(183).

20. Гребеник Т.В. Методика определения качества кредитного портфеля // Методический журнал «Банковское кредитование». 2014. № 5 (57). С.41-55.

21. Грушко Т.Г. Практические аспекты реализации заложенного имущества в процедурах банкротства // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2016. №5(176). С.6-11.

22. Глушкова Н.Б. Особенности организации работы с проблемными кредитами // ВЕСТНИК ТВЕРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ. 2015. №1-1. С.203-213.

23. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. РАН. Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова. М. 2005.

24. Гусятников П.В. Модели для оценки уровня возможных потерь при дефолтах в кредитном портфеле // Современная экономика: проблемы и решения. 2011. №9 (21). С.119-124.

25. Гусятников П.В. Оптимизация модели для оценки уровня возможных потерь при дефолте // Вестник СГСЭУ. 2012. №3. С.118-120.

26. Давыдов В.А., Халилова М.Х. Инструменты урегулирования проблемной задолженности банков // Банковское дело. 2016. №7. С.52-56.

27. Давыдов В.А., Халилова М.Х. Классификация инструментов урегулирования проблемной задолженности банков // Финансы и кредит. 2016. №31.

28. Еналеев А.К., Оптимальные согласованные механизмы в активных системах и задача теории контрактов. УБС. 2014, выпуск 49, С. 167-182.

29. Косинов Д.С. Оптимизация и стратегия работы с проблемной задолженностью в банках // Социально-экономические явления и процессы. №4 (50). 2013. С.83-87.

30. Куницына Н.Н. Повышение эффективности управления системой коммерческих банков в условиях макроэкономической нестабильности / Н.Н. Куницына, В.А. Бондаренко // Финансы и кредит. 2014 № 22(598). С.2-12.

31. Лозовская С.О. Отступное как способ прекращения обязательств // ЗАКОНЫ РОССИИ: ОПЫТ, АНАЛИЗ, ПРАКТИКА. 2010. №12. С.32-36.

32. Лукашевич Н. С. Сравнение нейросетевых и статистических методов оценки кредитного риска // Финансы и кредит. 2011. №1 (433). С.32-41.

33. Митрохин В. В. Оценка работы банков с проблемной задолженностью юридических лиц. / В. В. Митрохин, В. В. Стукалов // Финансы и кредит. 2011. № 14. С.25-30.

34. Муравецкий А.Н. О возможностях снижения риска кредитного портфеля // Финансы и кредит. 2013. № 16 (544).

35. Мунерман И., Петренко Л. Оценка проблемных кредитов. http: //smao .ru/ru/magazine/2009/04/5. html

36. Ноздрева И.Е., Степанова С.А. Управление проблемными кредитами в коммерческих банках // Экономика и предпринимательство. №10-1(63-1). 2015. С.519-524.

37. Олоян К. А. Об оценке кредитного качества корпоративного заемщика. / К. А. Олоян // Деньги и кредит. 2008. №8. С.37-42.

38. Оценка финансовой устойчивости кредитной организации. М.: КНОРУС. 2011.

39. Придачук М.П. Основные тенденции развития посткризисной экономики / М.П. Придачук // Финансы и кредит. 2014. №21(597). С.16-20.

40. Романова, Л.Е. Учет совокупного кредитного риска банка при определении категории качества ссуды / Л.Е. Романова, К.В. Рудакова // Финансы и кредит. 2012. № 7(487). С.34-40.

41. Рыкова И. Н. Банковская система России на выходе из кризиса: первоочередные задачи // Финансы и кредит. 2010. №32 (416). С.2-15.

42. Свит Ю.П. Новация как способ прекращения обязательств // ЗАКОНЫ РОССИИ: ОПЫТ, АНАЛИЗ, ПРАКТИКА. 2010. №12. С.45-51.

43. Смыков М.С. Структурные составляющие финансового механизма регулирования проблемной задолженности коммерческого банка // Экономика, налоги, право. №2. 2011. С.163-172.

44. Сороколетов Д.С. Инструменты работы с проблемными активами // Банковское дело. 2010. №7. С.78-80.

45. Стратегия голубого океана. В. Чан Ким, Рене Моборн. Манн, Иванов и Фербер. 2012. 304 с.

46. Сухарева И.О. Управление проблемными долгами в банковском секторе // Банковское дело. 2011. № 7. С. 13.

47. Сучкова Е.О. Системно значимые банки: выявление критериев и оценка рисков для банковской системы // Финансы и кредит. 2014. №3(609). С. 17-24.

48. Тихомирова, Е. В. Рынок банковских кредитов: подходы к изучению и структурам в современных условиях // Финансы и кредит. 2011. № 17. С.32-37.

49. Федеральный закон от 02.10.2007 № 229-ФЗ «Об исполнительном производстве».

50. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)».

51. Федеральный закон от 27.10.2008 N 175-ФЗ (ред. от 03.12.2011). О дополнительных мерах для укрепления стабильности банковской системы в период до 31 декабря 2014 года. Ст. 8. СПС «КонсультантПлюс».

52. Фотиади, Н. В. Внедрение IRB-моделей оценки кредитного риска как фактор повышения финансовой устойчивости коммерческих банков. / Н. В. Фотиади // Банковские услуги. 2008. №2. С.16-20.

53. Халилова М.Х., Сергеева С.М. Комплексная оценка финансовых рисков банка // Экономика и предпринимательство. 2015. № 11-2 (64-2). С.500-504.

54. Халилова М.Х., Пономарев С.А. Оценка институциональной достаточности капитала банков в мире и в России // Финансы и кредит. 2015. №46(670). С.2-9.

55. Халезов А.Д. Применение уточняемых стратегий в многошаговых конфликтах в - условиях риска //АиТ. 1990. N 2. С.113-120.

56. Халезов А.Д., Общее решение задачи Центр-Агент с симметричной информацией в условиях риска // Вычисл. матем. и матем. физ. 2001. том 41. номер 3. С. 374-383.

57. Харсеева В.Л. Новеллы гражданского законодательства о цессии и переводе долга // ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ОБЩЕСТВЕННОГО РАЗВИТИЯ. 2014. №17. С.106-108.

58. Хорошев С.С. Управление рисками в коммерческих банках / С.С. Хорошев // Банковское дело. 2009. №8. С. 27-31.

59. Цехомский Н.В. Финансы банка. М.: АНО ДПО «Корпоративный университет Сбербанка». 2015. 200 с.

60. Чабан М.А. Алгоритм работы с просроченной ссудной задолженностью в коммерческом банке // ВЕСТНИК ПОВОЛЖСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ ЭКОНОМИКА. 2014. №6 (38). С.140-144.

61. Чан Ким В., Рене Моборн. Harvard Business Reviw. Апрель 2015.

62. Чан Ким В., Рене Моборн. Стратегия голубого океана. Манн, Иванов и Фербер. 2012. 314 с.

63. Чекмарев, Квалиметрия и управление качеством. Самара. 2010

64. Чернова Г.В., Кудрявцев А.А. Управление рисками: учебное пособие. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2003. - 25 с.

65. Шаталов А. Н. Кредитоспособность и кредитный риск в банковском риск-менеджменте // Финансы и кредит. 2010. №17 (401). С.46-53.

66. Шаталов А. Н. Об оценке уровня финансового состояния отдельных категорий заемщиков // Банковское дело. 2010. №3. С. 62-68.

67. Шашкина М. Е. О влиянии резервов по ссудам на собственный капитал банка. / М.Е. Шашкина // Банковское дело. 2010. №6. С.61-65.

68. Шведов Д. С. Последствия мирового финансового кризиса для мирового и российского финансовых рынков. / Д. С. Шведов // Финансы и кредит. 2010. №12 (397). С. 75-78.

69. Швецов Ю. Г. К вопросу о взаимодействии банковского и реального секторов экономики в условиях финансового кризиса. / Ю.Г. Швецов, Н.В. Сунцова // Финансы и кредит. 2010. № 14 (398). С.2-9.

70. Шевелев И. В. Проблемы управления кредитным риском в российских коммерческих банках. / И. В. Шевелев. // Финансовая аналитика: проблемы и решения.

2009. №4. С. 54-59.

71. Шумкова К.Г. Тенденции развития банковской системы России: угрозы и возможности / К.Г.Шумкова // Финансы и кредит. 2014. № 14(590). С. 11-20.

72. Щербакова Г.Н. Анализ и оценка банковской деятельности - Москва: Вершина.

2010. 256 с.

73. Юшкова С.Д. Стандартизация подходов к управлению проблемной задолженностью юридических лиц // Деньги и кредит. №1. 2016. С. 50-54.

74. Янов В.В. Применение показателей оценки финансовой устойчивости в классификации коммерческих банков по зонам риска / В. В. Янов, И.О. Сорокина // Финансы и кредит. 2014. №26(602). С.10-18.

75. Яшин М. В. Механизм формирования кредитного портфеля коммерческого банка с учетом риска возникновениям просроченной ссудной задолженности / М.В.Яшин // Финансы и кредит. 2010. №33 (417). С.65-72.

76. Яшин С. Н. Инвестиционный подход к управлению кредитным риском в коммерческих банках. / С.Н.Яшин, Е.В.Кошелев, Д. В. Чухманов // Финансы и кредит.

2011. (441). № 9. С.14-19.

Иностранная литература:

77. Akerlof G., Miyazaki H. The implicit contract theory of unemployment meets the wage bill argument / / Rev. of Econ. St. 1980. V.48. N£1. P.321 - 38.

78. Arrow K.J. Essays in the theory of risk-bearing. Amsterdam: North-Holland Publishing company, 1974.

79. Arrow K.J. The economy of agency / / Principal and Agent: The structure of buisness. Boston: Harvard Buisness School Press, 1974. P.37 - 51.

80. Azariadis C. Impplicit contracts and underemployment equilibria / / J. of Political Economy. 1975. P. 1183-1202.

81. Bartel J., Yiping H.: Dealing with the Bad Loans of the Chinese Banks. - Discussion Paper Series. - Columbia University. - 2001. - 43 pp.

82. Dalman C.J. The Problem of Externality // The Journal of Law and Economics 22. -№ 1. - April 1979. - P. 148

83. D'Aspermont C, Gerard-Varet L. Incentives and incomplete information / / J. of Public Economy; 1979; N11. P.25 - 45.

84. Greuning H. van, Brajovic Bratanovic S. Analyzing and Managing Banking Risk: A Framework for Assessing Corporate Governance and Financial Risk. World Bank, 2009. Р. 440.

85. Grossman S. Hart O.D. An analysis of the principal-agent problem / / Econometrica. 1983. V. 51. N£ 1. P. 7-47.

86. Harris RavivA. Some results on incentive contracts / / AER. 1978. N° 68. P. 20-30.

87. Hart O.D. Optimal labour contracts under assymetric information / / Rev. of Econ. Studies. 1983. V. 50. N ° 160. P. 3-35.

88. Hart O.D., Holmstrom B. Theory of contracts / / Advances in economic theories. Vth world congress. 'Cambridge Univ. press, 1987. P. 71-155.

89. MAS-COLLEL A., WHINSTON M. D. GREEN J. R. Microeconomictheory. - N.Y.: Oxford Univ. Press, 1995.

90. My Лен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели. М.: Мир, 1991.

91. Roger son W. The first-order approach to principal-agent problem / / Econometrica. 1985. V. 53. N° 6. P. 1357-1368.

92. Spence M., Zeckhauser R. Insurance, information and individual action / / AER. 1971.N° 61. P. 380-387.

93. Yeldan E. «Turkish crisis: stability, credibility, and governance, for whom?» // Bilkent University, 2001

94. Yixin H. - The Non-performing Loans: Some Bank-level Evidences. -Birmingham 2TT, UK. - University of Birmingham - 2004. - 33 pp.

Интернет-источники:

95. Обзор банковского сектора Российской федерации. Аналитические показатели (интернет версия) // http://www.cbr.ru/analytics/bank_system/ obs_080801.pdf

96. Официальный сайт агентства «Standard & Poor's» в России. [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://www.standardandpoors.ru. (Дата обращения: 13.03.2014).

97. Официальный сайт агентства РБК [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.rbk.ru. (Дата обращения: 13.03.2014).

98. Официальный сайт Банка Международных расчетов. URL: bis.org/bcbs/publ/d307.pdf. Дата обращения: 29.01.2015.

99. Официальный сайт газеты «Известия». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://izvestia.ru (Дата обращения: 13.03.2014).

100. Официальный сайт информационного агентства Bloomberg. URL: bloomberg.com. Дата обращения: 28.01.2015.

101. Официальный сайт Международного Валютного Фонда. URL imf.org/external/pubs/ft/wp/2001/wp01209.pdf. Дата обращения: 29.01.2015.

102. Официальный сайт Председателя правительства РФ. [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://premier.gov.ru. (Дата обращения: 13.03.2014).

103. Официальный сайт Сбербанка России ОАО [Электронный ресурс // Режим доступа: http://www.sbrf.ru. (Дата обращения: 13.03.2014).

104. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.gks.ru. (Дата обращения: 13.03.2014).

105. Официальный сайт Центрального Банка Российской Федерации. [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://www.cbr.ru. (Дата обращения: 13.03.2014).