Материал: Анализ кредитной деятельности банка на примере ПАО "СКБ-БАНК"
Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
62
задолженность
Доход от ссудных
операций
2272200
2701300
2677000
Собственные средства
2974737
3103431
2992351
Резерв на покрытие
убытков по ссудам
2193222
2211691
2079918
Как видно из таблицы 12, некоторые данные, необходимые для полного
проведения анализа, в открытом доступе отсутствуют. Однако провести анализ
кредитного портфеля ПАО «СКБ-Банк» по данной методике возможно.
Так, используя имеющиеся данные, проведем расчет некоторых
показателей. Рассчитанные показатели систематизируем в таблицу 13.
Таблица 13
Показатели качества кредитного портфеля ПАО «СКБ-Банк» по
методике Готовчикова И.Ф.
Показатели
Годы
Изменение, %
2015
2016
2017
2016/
2015
2017/
2016
Доля кредитов в общем объеме
активов банка, %
89,08
92,63
87,68
3,56
-4,95
Удельный вес долгосрочных ссуд
в общей сумме кредитного
портфеля банка, %
-
-
27,1
-
-
Удельный вес среднесрочных ссуд
в общей сумме кредитного
портфеля банка, %
-
-
32,3
-
-
Удельный вес краткосрочных ссуд
в общей сумме кредитного
портфеля банка, %
-
-
35,5
-
-
Объем просроченной
задолженности в общей сумме
кредитного портфеля, %
5,1
1,45
0,6
-3,65
-0,85
Отношение дохода от ссудных
операций к величине собственных
средств
0,76
0,87
0,89
0,11
0,02
Отношение между резервом на
покрытие убытков по ссудам и
объемом кредитного портфеля
банка, %
9,34
8,43
8,08
-0,91
-0,35
Полученные значения, позволяют сделать следующие выводы о качестве
кредитного портфеля ПАО «СКБ-Банк». Доля кредитов в общем объеме
активов банка отражает кредитную активность банка в целом, а также степень
специализации банка в области кредитования. Принято, что чем выше значение
63
данного показателя, тем выше кредитная активность банка. Так, в 2017 году
показатель составил 87,68%, что на 4,95% меньше, чем в предыдущем году. На
снижение активности Банка повлияла экономическая нестабильность в стране,
о которой говорилось ранее.
Рассчитать удельный вес долгосрочных, среднесрочных, краткосрочных
ссуд в общей сумме кредитного портфеля банка возможно только за 2017 год.
Это связано с тем, что значения необходимых данных за предыдущие
годы в открытом доступе не представлены. Анализируя данные за 2014 год,
видно, что наибольшую долю в общей сумме кредитного портфеля
занимают краткосрочные ссуды. Долгосрочные ссуды имеют наименьший
удельный вес.
Следовательно, в банке преобладает кредитование на срок до 1 года. Это
связано с тем, что «СКБ-Банк» делает упор на кредитование юридических лиц,
а именно малых и средних предприятий. Сферой использования таких кредитов
является текущая деятельность предприятий.
В связи с экономической ситуацией объем просроченной задолженности
в общей сумме кредитного портфеля по стране значительно вырос. На декабрь
2017 года количество просроченных кредитов составило 15,7% от общего числа
выданных кредитов по России. В банке, анализируемом нами, наблюдается
сокращение объема просроченной задолженности в общей сумме кредитного
портфеля. Это говорит о том, что Банком проводится эффективная кредитная
политика.
Согласно Готовчикову И.Ф. отношение между резервом на покрытие
убытков по ссудам и объемом кредитного портфеля банка должно быть равно
около 5%. На основании расчетов можно сказать, что наблюдается снижение
доли резервов на покрытие убытков по ссудам в общем объеме кредитного
портфеля. Однако за анализируемый период данный показатель превышает
рекомендуемое значение. Это связано с ухудшением экономической ситуации в
стране и, следовательно, увеличением кредитного риска.
64
Следующая методика, по который будет проводиться анализ кредитного
портфеля, предложена Жиляковым Д.И. и Зарецкой В.Г. Занесем данные,
необходимые для расчета показателей, в таблицу 14.
Таблица 14
Данные, необходимые для анализа качества кредитного портфеля
по методике Жилякова Д.И. и Зарецкой В.Г., тыс. руб.
Показатели
Годы
2015
2016
2017
Кредитный портфель
23485730
26248599
25741210
Привлеченные средства банка
23391223
25232887
26365889
Собственные средства банка
2974737
3103431
2992351
Проценты, полученные за
предоставленные кредиты
2272249
2701333
2677072
Проценты, уплаченные по
привлеченным средствам
клиентов и кредитных
организаций
1561149
1886967
2002263
Чистая прибыль банка
63061
154096
46999
Используя данные, представленные в таблице 14, проведем расчет ряда
относительных показателей и коэффициентов. Полученные значения
систематизируем в таблицу 15.
Таблица 15
Показатели качества кредитного портфеля по методике
Жилякова Д.И. и Зарецкой В.Г.
Показатели
Годы
Изменение, %
2015
2016
2017
2016/
2015
2017/
2016
Коэффициент опережения (КОкв)
101,23
104,04
95,26
2,36
-8,78
Коэффициент «агрессивности-
осторожности» кредитной
политики банка (Као)
104,68
104,03
97,63
-0,65
-6,4
Коэффициент соотношения
кредитных вложений и
собственных средств банка (КСкв
сс)
789,51
845,79
860,24
56,28
14,45
Коэффициент доходности
кредитного портфеля (Дкв)
9,03
10,74
10,38
1,71
-0,36
Коэффициент чистой доходности
кредитного портфеля (ДЧкв)
2,83
3,24
2,68
0,41
-0,56
65
Коэффициент эффективности
кредитных операций банка
(показатель рентабельности
кредитных вложений) (Ркв)
0,25
0,61
0,19
0,36
-0,41
На основании полученных значений показателей, представленных в
таблице 15, можно сделать следующие выводы о кредитном портфеле ПАО
«СКБ-Банк».
В Банке наблюдается достаточно высокая активность. Рекомендуемое
значение коэффициента опережения должно быть больше 100%. Однако в 2017
году данный показатель составил 95,26%, что почти на 9% меньше, чем в
предшествующем году. Снижение активности вызвано влиянием
экономической ситуации в стране. Основываясь на значении коэффициента
«агрессивности-осторожности» кредитной политики банка, можно сказать, что
ПАО «СКБ-Банк» проводит неоправданно опасную кредитную деятельность.
Данный коэффициент в 2017 году равен 97,63%. Однако за
анализируемый период наблюдается тенденция снижения значения показателя.
Высокое значение показателя свидетельствует об отсутствии у Банка
вероятности недополучить прибыль или понести убытки.
Коэффициент соотношения кредитных вложений и собственных средств
банка отражает степень рискованности кредитной политики банка. В данном
случае коэффициент составил 789,51%, 845,79% и 860,24% в 2015, 2016 и 2017
годах соответственно при оптимальном значении на уровне 300- 400%.
Превышение значения показателя от оптимального значения более чем в 2 раза
свидетельствует о недостаточности капитала банка. Кроме того,
подтверждается полученное ранее утверждение, что банком проводится
агрессивная кредитная политика.
Анализируя полученные значения коэффициентов общей и чистой
доходности кредитного портфеля, можно сказать, что в 2016 году доходность
кредитного портфеля увеличилась, а в 2017 году, наоборот, снизилась. Однако
оптимальное значение коэффициента чистой доходности кредитного портфеля
66
находится на уровне 0,6—1,4%. в 2017 году данный показатель составил 2,68%,
что говорит о прибыльности кредитного портфеля банка.
По значению коэффициента эффективности кредитных операций банка
можно узнать, сколько чистой прибыли приходится на 1 рубль кредитных
вложений банка. Данный коэффициент отражает эффективность
предоставляемых банком кредитов. Таким образом, расчеты показали, что в
2017 году на 1 руб. кредитных вложений Банка приходилось 0,19% чистой
прибыли, что на 0,41% меньше, чем в 2016 году. Однако в 2016 году значение
этого показателя было на 0,36% больше, чем в 2015. Можно сказать, что за 2017
год эффективность предоставляемых банком кредитов снизилась.
Далее перейдем к качественному анализу кредитного портфеля,
используя методику, предложенную Гребником Т.В. Для проведения анализа
по данной методике потребуются данные, которые представлены в таблице 16.
Таблица 16
Данные, необходимые для анализа качества кредитного портфеля
по методике Гребника Т.В., тыс. руб
Показатели
Годы
2015
2016
2017
Проблемные кредиты
704572
892452
1081131
Кредитный портфель
23485730
26248599
25741210
Просроченная задолженность
1197772
380605
154447
Сомнительная задолженность
3405431
2231131
7464951
Акционерный капитал
1275876
1367606
1197819
Резерв на потери по
сомнительным долгам
781926
505556
807565
Процентный доход
2372400
2800500
2768600
На основании таблицы 16 можно сделать вывод, что все данные,
необходимые для расчета показателей, имеются в открытом доступе.
Рассчитаем показатели, предложенные Гребником Т.В. Результат
систематизируем в таблицу 17.
Источник: https://baza.diplomsite.ru/previewfile/3606