перейти к полному списку дипломных проектов

Ссылка на скачивания файла в формате .doc находится в конце странички

3. Совершенствование процесса кредитования в городском отделении № 2363 Сбербанка России (ОАО) 3.1 Совершенствование способов оценки кредитоспособности заемщиков в целях минимизации рисков

При проведении анализа финансово-хозяйственной деятельности заемщиков и оценки его кредитоспособности, в ГОСБ № 2363 Сбербанка России выводы по результатам показателей строятся на основе личного мнения кредитного инспектора, которые не всегда объективны и в большей мере зависят от уровня квалификации и личного опыта. Решение Кредитного комитета о величине процентной ставки по кредиту, который предоставляется юридическому лицу или индивидуальному предпринимателю, принимается на основе следующих показателей – сумма кредита, кредитная история, обороты по расчетному счету, а также от значимости заемщика для отделения и не зависит от оценки вероятности невозврата кредита.

Количественная оценка кредитного риска рассчитывается только на основе присвоения заемщику категории кредитного риска и определения размера создания резерва на возможные потери по ссудам.

Для более качественного анализа и оценки рисков по компаниям-заемщикам, Сберегательному банку можно предложить внедрить автоматизированную систему оценки кредитных рисков. Данный модуль предлагает компания "РДТЕХ" (http://www.rdtex.ru). Различные программные продукты данной фирмы используют следующие организации: МВД РФ, Московский земельный комитет, Федеральная служба по финансовому мониторингу, Банк России, ВТБ, Райффайзенбанк и многие другие, что говорит о хорошем качестве программных продуктов.

Модуль "Кредитные риски" предназначен для автоматизации процессов сбора, консолидации и хранения финансовой отчетности заемщиков в едином хранилище, анализа различных видов финансовой отчетности заемщиков (по РСБУ, МСФО, GAAP и др.), оценки потерь в случае дефолта, вероятности дефолта заемщиков, суммы кредитного риска, построения аналитической отчетности для анализа кредитного портфеля банка.

Модуль "Кредитные риски" http://www.rdtex.ru/image/new_site/module_risk.gifсостоит из нескольких подмодулей:

- подмодуль "Загрузка данных" - обеспечивает поступление данных для анализа в хранилище;

- подмодуль "Пользовательские интерфейсы" - обеспечивает возможность указания параметров необходимых для модулей расчета показателей и построения отчетов;

- подмодуль "Расчет показателей" - обеспечивает расчет показателей, на основании которых производится анализ рисков;

- подмодуль "Построение отчетов" - обеспечивает построение отчетов при помощи инструментария;

Схема работы модуля "Кредитные риски":

Загрузка и очистка данных по финансовой отчетности заемщиков с помощью подмодуля "Загрузка данных".

Настройка необходимых параметров при помощи подмодуля "Пользовательские интерфейсы" (настройка методики).

Расчет показателей и оценка кредитного риска при помощи подмодуля "Расчет показателей".

Построение отчетов при помощи подмодуля "Построение отчетности".

Подмодуль "Загрузка данных" обеспечивает загрузку финансовой информации по заемщикам, а также осуществляет контроль "чистоты" загружаемых данных. Загрузку возможно производить как из систем-источников банка, так и из файлов различного формата (например: dbf, xls, csv, txt, и др.).

Контроль "чистоты" загружаемых данных осуществляется в самом начале загрузки, тем самым исключается загрузка недостоверных данных в хранилище. Оценить статус загрузки можно при помощи протокола загрузки, который автоматически формируется подмодулем "Загрузка данных".

Подмодуль "Пользовательские интерфейсы" обеспечивает возможность настройки параметров, необходимых для подмодулей "Расчет показателей" и "Построение отчетов".

В подмодуле "Расчет показателей" реализованы методики оценки следующих видов заемщиков:

банки РСБУ (то есть методика оценки кредитного риска по банку, предоставившему финансовую отчетность в формате РСБУ(Российские системы бухгалтерского учета)),

банки GAAP,

юридические лица РСБУ,

юридические лица МСФО,

юридические лица GAAP,

страховые компании,

органы власти,

физические лица.

При расчете кредитного риска система опирается на финансовые показатели, характеризующие деятельность клиента, которые извлекаются из его финансовой отчетности, а также на нефинансовые показатели и параметры, определяемые и вводимые в систему специалистами банка.

Рассмотрим основные шаги алгоритма работы подмодуля "Расчет показателей" на примере оценки кредитного риска заемщиков - юридических лиц.

Расчет финансовых показателей.

Расчет финансовых показателей производится на основе загруженной финансовой отчетности по заемщикам.

Ввод нефинансовых показателей (новостной фон, репутация, и др.)

Ввод нефинансовых показателей осуществляется специалистами банка через пользовательский интерфейс.

На основе аналитических группировок, показателей, их отклонений и динамики производится балльная оценка кредитоспособности компании.

Для каждого финансового и нефинансового показателя специалисты банка настраивают диапазоны значений и соответствующие диапазонам баллы. В зависимости от условия попадания значений финансовых показателей заемщика в экспертно установленные диапазоны значений рассчитываются балльные оценки для каждого финансового показателя. Итоговая балльная оценка кредитоспособности компании производится посредством суммирования балльных оценок по финансовым и нефинансовым показателям.

Вычисление вероятности дефолта PD - Probability of Default (по системе внутренних рейтингов).

Расчет вероятности дефолта в модуле осуществляется по полиномиальной формуле (путем сопоставления шкал вероятностной и балльной оценок). Калибровка коэффициентов полинома производится посредством сопоставления балльных оценок по нескольким компаниям с их международным рейтингом и значением вероятности дефолта по данным рейтингового агентства (например, Standard

скачать бесплатно Кредитные операции коммерческого банка

Содержание дипломной работы

Введение
1. Кредитные операции коммерческого банка 1.1 Сущность
1.2 Формы и виды кредита
1.3 Этапы кредитного процесса в коммерческом банке
2. Анализ кредитных операций городского отделения №2363 Сбербанка России (ОАО) 2.1 Характеристика Городского отделения № 2363 Сбербанка России (ОАО)
2.2 Анализ структуры кредитного портфеля
2.3 Анализ кредитного портфеля по ссудам
2.4 Анализ кредитного портфеля по ссудам
2.5 Выявленные проблемы при анализе процесса кредитования
3. Совершенствование процесса кредитования в городском отделении № 2363 Сбербанка России (ОАО) 3.1 Совершенствование способов оценки кредитоспособности заемщиков в целях минимизации рисков
Poor's).
3.2 Совершенствование процесса кредитования физических лиц
Заключение
Список использованных источников и литературы