Курсовая работа по финансам на тему Анализ кредитных рисков организации АО УФАНЕТИНВЕСТ

Введение

Актуальность темы. Периодические волны экономических циклов, возникновение финансовых потрясений и стремление к устойчивости в денежной системе подталкивают углубленное исследование рисков. Кредитно-денежная система выступает как фундаментальный элемент рыночной экономической структуры, неразрывно связанной с развитием банковской сферы и производства товаров на протяжении истории.
Возглавляя финансовую арену, банки выполняют ключевую посредническую функцию между инвесторами и производителями, способствуя капиталообращению и повышению общих результатов экономического роста. Кредитные механизмы становятся неотъемлемой опорой национального хозяйства благодаря привлечению дополнительных финансовых ресурсов.
С переходом от планово-централизованной к рыночной модели, банковская система претерпевает трансформацию: становится более динамичной и адаптивной. Основанная на частном и коллективном владении капиталом, она ориентирована на конкурентоспособность и максимизацию прибылей.
В процессе банковской деятельности определяющее значение имеют кредитные риски, рыночные колебания, операционные сложности и проблемы ликвидности. Особенно уязвимы для кредитных рисков российские финансовые учреждения в контексте специфики национальной экономической модели и банковской практики.
Разработка надежного инструментария по снижению и контролю за кредитными рисками является неотложной задачей, обеспечивающей стабильность и эффективность работы каждого банка. Эффективное управление данными рисками позволяет избежать значительных убытков от кредитования, а также предотвращает кризисы ликвидности и платежеспособности.
Предметом исследования является механизм управления кредитным риском.
Объектом работы является АО «УФАНЕТИНВЕСТ».
Цель исследования - изучить кредитный риск и методы его регулирования.
Достижение этой цели обусловило постановку и решение следующих задач:
-рассмотреть понятие и классификацию кредитных рисков;
-изучить причины возникновения кредитных рисков;
-описать влияние кредитных рисков на финансовую устойчивость организации;
-разобрать методы анализа кредитных рисков;
-провести практический анализ кредитных рисков АО «УФАНЕТИНВЕСТ».
Теоретической и методической основой данного исследования различная научная литература в области банковского менеджмента, управления рисками, финансово-экономического анализа, организации производства. В процессе работы применялись методы обобщения, классификации, логического анализа, положения корреляционно-регрессионного анализа и математическое моделирование.
Курсовая работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованных источников и приложений




Глава 1. Теоретические основы кредитных рисков

1.1 Понятие и классификация кредитных рисков

Кредитный риск – это вероятность утраты вложенных средств из-за неплатежеспособности клиентов, обусловленная нарушением взятых обязательств. Этот риск проявляется на различных уровнях начиная от снижения кредитных рейтингов до полномасштабного отказа погашать долги и банкротства. Кредитный ущерб охватывает почти все сферы финансовых операций, причем его распределение представляет собой сложную задачу [5].
Ключевым фактором в системе рисков выступает кредитный риск, поскольку именно невыплаты по заемным средствам и недостаточно продуманная управление им становятся причиной массового банкротства. В структуре всех видов риска для коммерческих банков кредитные проблемы занимают центральное место, так как эти операции формируют основу их деятельности в современных условиях. При этом именно через призму кредитного риска оценивается воздействие на другие аспекты – операционную деятельность, ликвидность, правовые вопросы и прочие виды банковских угроз. Уровень данной опасности напрямую определяется совокупностью внешних и внутренних факторов, влияющих с различной интенсивностью [14]. Размер финансовых потерь определяется степенью платежеспособности заемщика на момент дефолта, наличием у него имущества, уровнем обеспечения кредита и другими факторами [26].
Классификация кредитного риска тесно связана с факторами, влияющими на его внешний вид и масштабы.
Существуют внутренние и внешние факторы, влияющие на кредитный риск (табл. 1).
Таблица 1 - Классификация кредитного риска.
Фактор возникновения кредитного риска Классификация факторов
По источнику возникновения - Внутренние
- Внешние
По масштабам возникновения - Макроэкономические факторы
- Факторы, связанные с банком
- Факторы, связанные с заёмщиком
По источнику средств погашения задолженности - Исполнение обязательств за счёт первичных источников
- Исполнение обязательств за счёт вторичных источников
Таким образом, классификация кредитного риска предоставляет всесторонний взгляд на факторы, способные повлиять на способность заемщика выполнять свои обязательства. Разделение рисков по источнику возникновения позволяет учитывать как внутренние процессы банка, так и внешние экономические условия.
Анализ масштабов проявления рисков, от макроэкономических показателей до специфических факторов, связанных с заемщиком, позволяет более точно оценить вероятность дефолта. Учет источников погашения задолженности – первичных и вторичных – дает возможность прогнозировать возможные сценарии возврата кредита и разрабатывать соответствующие стратегии управления рисками. Понимание и применение данной классификации позволяет кредитным организациям более эффективно оценивать, мониторить и, в конечном итоге, снижать кредитный риск, обеспечивая стабильность и прибыльность своей деятельности.

1.2. Причины возникновения кредитных рисков

Кредитные риски обусловлены как внутренними факторами, связанными с деятельностью кредитора, так и внешними, определяемыми окружающей средой. К внешним факторам относятся состояние экономики страны и ее перспективы, монетарная политика государства, система регулирования.
Внешние факторы возникновения кредитных рисков включают колебания процентных ставок, политическую и макроэкономическую нестабильность, инфляцию, отраслевые и региональные особенности, изменения в законодательстве. Важно отметить, что кредитные организации не могут точно предсказать уровень процентных ставок, но предусматривают резервы для покрытия возможных убытков.
Ключевые причины кредитных рисков лежат в макро- и микроэкономической плоскостях. Макроэкономические факторы охватывают общее состояние экономики, уровень инфляции и темпы роста ВВП. Активная денежно-кредитная политика Центрального Банка РФ, влияющая на спрос на кредиты через процентные ставки, также играет значительную роль.
Ключевым фактором, определяющим уровень риска, выступает интенсивность конкуренции в банковской сфере. Она проявляется в увеличении концентрации банковского капитала в отдельных регионах и расширении спектра предоставляемых банками операций и услуг.
Среди микроэкономических факторов первостепенное значение имеет кредитный потенциал коммерческой организации. Он определяется общим объемом аккумулированных средств, стабильностью депозитной базы, нормативами резервирования, установленными Банком России, и величиной обязательств кредитной организации. На возникновение рисков, связанных с невозвратом заемных средств, напрямую влияют следующие факторы: уровень риска, присущий конкретным видам кредитования, качество кредитного портфеля, ценовая стратегия кредитной организации и эффективность управления кредитными рисками в банке.
Качественный анализ рисков позволяет выявить и идентифицировать типы возможных рисков, характерных для проекта, а также выявить и описать причины и факторы, влияющие на уровень этого типа риска. Кроме того, следует описать и оценить все возможные последствия гипотетической реализации выявленных рисков и предложить меры по минимизации и/или компенсации этих последствий путем расчета стоимости этих видов деятельности[21].
Основными результатами качественного анализа рисков являются: выявление конкретных рисков инвестиционного проекта и их причин, анализ и стоимостной эквивалент гипотетических последствий возможной реализации заявленных рисков, предложение мер по минимизации ущерба и их оценка. К дополнительным, но и очень значимым результатам качественного анализа следует отнести определение предельных значений возможного изменения всех факторов (переменных) проекта, тестируемых на риск.
В процессе качественного анализа рисков мы изучаем причины рисков и факторы, способствующие их динамике, а затем описываем возможный ущерб, вызванный проявлением рисков, и их оценку. Поскольку расчеты эффективности проекта основаны на построении его денежных потоков, величина которых может измениться в результате реализации каждого из отмеченных рисков, для аналитика важно количественно оценить последствия этого шага, выраженные в стоимостном выражении. Кроме того, для аналитика также важно оценить запланированные на следующем этапе действия, направленные на снижение негативного воздействия выявленных рисков. Мы должны выбрать правильные способы снижения инвестиционных рисков, поскольку правильное управление рисками позволит нам минимизировать потери, которые могут возникнуть при реализации проекта, и снизить общий риск проекта.
Методы экспертной оценки включают в себя совокупность логико-математических и статистических методов и процедур, связанных с деятельностью эксперта по обработке информации, необходимой для анализа и принятия решений. Центральной "фигурой" экспертной процедуры является сам эксперт - это специалист, который использует свои возможности (знания, навыки, опыт, интуицию и т. д.) Для поиска наиболее эффективного решения[15].
Таблица 2 - Методы экспертной оценки для анализа рисков
Метод Описание
Карты Кроуфорда Участники записывают свои ответы на карточках на вопрос о наиболее важном риске для проекта. Карточки нумеруются, группируются по схожим формулировкам, создавая ранжированный список рисков для дальнейшего обсуждения.
Метод номинальных групп Метод коллективного принятия решений, направленный на выявление и сравнение индивидуальных суждений.
Мозговой штурм Участники озвучивают все идеи, которые записываются и структурируются позже.
Метод Дельфи Многоитерационный процесс. Проводится письменный опрос экспертов, мнения обобщаются и отправляются экспертам для обсуждения.
Методы, использующие диаграммы Визуализация процессов и рисков в виде диаграмм.
Контрольный список Тщательный анализ проблемы на основе заранее подготовленного списка вопросов.
Метод аналогии Использование прошлого опыта для устранения проблем в будущем.
SWIFT-анализ "Структурированная техника", упрощенная версия HAZOP. Команда изучает, как изменения в проекте могут повлиять на проект, с помощью вопросов "что, если?".
Анализ дерева решений Определение наилучшего курса действий в случае неопределенности. Отображение различных путей и результатов, возникающих после первоначального решения. Выбор курса действий на основе наиболее желательных результатов, связанных событий и вероятности успеха.
Анализ галстук-бабочки Определение мер по снижению риска. Рассматривается рискованное событие, перечисляются потенциальные причины слева и последствия справа. Применяются меры по смягчению последствий для каждой из причин и следствий.
Можно сделать вывод, что на сегодняшний день существует довольно большое количество методов анализа влияния возможных рисковых ситуаций на успех проектов. Изучение и использование таких аналитических инструментов позволяет значительно снизить вероятность провала конечной цели проекта. При этом ни один из существующих методов оценки инвестиционных рисков не дает точных результатов, и только их разработка и изучение предоставляют перспективные возможности для уточнения результатов и повышения устойчивости проекта.
Количественный анализ рисков предполагает численное определение значений отдельных рисков и рисков проекта в целом. Количественный анализ основан на теории вероятностей, математической статистике, теории исследования операций.
Наиболее часто используемые на практике методы для количественного анализа рисков инвестиционных проектов следующие:
Метод корректировки ставки дисконтирования. Преимуществами этого метода являются простота расчетов, которые можно выполнить даже с помощью обычного калькулятора, а также понятность и доступность. Однако у метода есть существенные недостатки [19].
Метод корректировки ставки дисконтирования позволяет довести потоки будущих платежей до текущей даты (т. е. при обычном дисконтировании по более высокой ставке), но не предоставляет никакой информации о степени риск (возможные отклонения в результатах). При этом полученные результаты существенно зависят только от размера премии за риск.
Метод надежных эквивалентов. Следует признать недостатки этого метода: сложность расчета достаточных коэффициентов достоверности риска на каждом этапе проекта; невозможность анализа вероятностных распределений ключевых параметров [24].
Анализ чувствительности позволяет определить изменение NPV из-за изменения одной входной переменной (отклонение от ожидаемых продаж, ожидаемой себестоимости единицы продукции, ожидаемых производственных затрат) без учета других переменных.
Анализ чувствительности отклика начинается с контрольного случая, который разрабатывается на основе ожидаемых значений каждой входной переменной. Затем задается вопрос « " Что произойдет с фургоном, если продажи упадут (вырастут) на 10% по сравнению с ожиданиями?». Для каждого из этих вариантов рассчитывается NPV и составляется график.
Сравнивая эти два проекта, можно отметить, что проект с более крутыми линиями чувствительности будет более рискованным.
Метод "сценариев" - это один из методов экспертной оценки, с помощью которого дается представление об изучаемом объекте в будущем в соответствии с текущей ситуацией. С помощью этого метода определяются основные цели развития объекта исследования.
Он способствует выработке решения, основанного на выявлении всех возможных препятствий и выявлении серьезных недостатков. Сценарии основаны не только на рассуждениях, но и на результатах технического или статистического анализа, характеристиках и показателях объекта исследования.
Деревья решений (DT) - это непараметрический метод контролируемого обучения, используемый для классификации и регрессии . Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает значение целевой переменной путем изучения простых правил принятия решений, основанных на характеристиках данных. Дерево можно рассматривать как кусочно-постоянное приближение [9].
Метод Монте-Карло - это преувеличение возможных исходов событий. А чтобы использовать его в планировании, сначала нужно выбрать модель, по которой будет производиться расчет.
Эти методы анализа инвестиционных рисков основаны на концепции временной стоимости денег и вероятностных подходах [17]. Результаты различных методов, применяемых к одному и тому же проекту, дополняют друг друга.
Прогнозирование кредитных рисков — это важный аспект финансового анализа, который помогает банкам и кредитным учреждениям оценивать вероятность дефолта заемщиков и управлять своими кредитными портфелями. Существует несколько моделей, используемых для прогнозирования кредитных рисков, каждая из которых имеет свои особенности и подходы.
Одной из наиболее распространенных моделей является логистическая регрессия. Она позволяет оценить вероятность того, что заемщик не выполнит свои обязательства по кредиту, основываясь на различных предикторах, таких как кредитная история, доход, занятость и другие финансовые показатели. Логистическая регрессия хорошо подходит для бинарных исходов, таких как "дефолт" или "не дефолт".
Еще одной популярной моделью является модель кредитного скоринга. Эта модель использует статистические методы для оценки кредитоспособности заемщика на основе его кредитной истории и других характеристик. Кредитный скоринг позволяет быстро и эффективно классифицировать заемщиков, что помогает кредитным учреждениям принимать более обоснованные решения о выдаче кредитов.
Методы машинного обучения также находят широкое применение в прогнозировании кредитных рисков. Алгоритмы, такие как деревья решений, случайные леса и градиентный бустинг, могут обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные зависимости между признаками, что повышает точность прогнозов. Эти методы позволяют учитывать множество факторов и взаимодействий между ними, что делает их особенно полезными в условиях высокой неопределенности.