Оценка и управление качеством кредитного портфеля коммерческого банка в современных российских условиях: теория, методологии, регуляторные вызовы и перспективы

На октябрь 2025 года объем просроченных кредитов в российских банках достиг поразительных 2,3 триллиона рублей, увеличившись на 489,7 миллиарда рублей с начала года. Этот показатель почти в полтора раза превышает прирост за аналогичный период 2024 года, что сигнализирует о серьезных вызовах для финансовой стабильности и прибыльности банковского сектора.

В условиях такой динамики качество кредитного портфеля превращается из рутинного аналитического показателя в системообразующий фактор выживания и устойчивого развития коммерческих банков. Ведь именно от его состояния зависит способность банка генерировать прибыль и выдерживать экономические потрясения.

Актуальность настоящего исследования обусловлена не только возрастающей волатильностью экономических условий и меняющимся поведением заемщиков, но и постоянной эволюцией регуляторных требований Банка России. Эффективная оценка и управление качеством кредитного портфеля становится критически важной задачей, требующей глубокого теоретического осмысления, применения современных методологий и выработки адекватных практических решений.

Целью данной работы является разработка комплексного академического исследования, посвященного теоретическим основам, современным методологиям и практическим аспектам оценки и управления качеством кредитного портфеля коммерческого банка. Для достижения этой цели в работе будут последовательно решены следующие задачи:

• Раскрытие сущности и механизмов формирования кредитного портфеля, а также анализ факторов, влияющих на его качество в контексте российской экономики.
• Систематизация теоретических подходов и моделей оценки кредитных рисков, с акцентом на их применимость и ограничения в отечественной практике.
• Детальный обзор критериев, показателей и методик оценки качества кредитного портфеля, используемых как в российской, так и в международной банковской практике.
• Анализ роли и влияния регуляторных требований Банка России на формирование стандартов оценки и управления кредитным риском.
• Выявление актуальных проблем в управлении качеством кредитного портфеля российских банков и предложение эффективных стратегий их решения.

Настоящее исследование представляет собой логически структурированную работу, которая начинается с определения ключевых понятий, затем переходит к анализу теоретических моделей и практического инструментария, затрагивает регуляторные аспекты и завершается выявлением проблем и формулированием рекомендаций. Использование новейшей статистической информации и актуальных нормативных документов Банка России позволит обеспечить высокую степень практической значимости и актуальности представленных выводов и предложений.

Кредитный портфель как системообразующий элемент банковской деятельности: сущность, структура и факторы формирования

Кредитный портфель коммерческого банка — это не просто сумма выданных займов; это кровеносная система, питающая финансовый организм, отражающая его стратегию, аппетит к риску и способность генерировать прибыль. В его структуре и динамике зашифрованы ключевые процессы, определяющие жизнеспособность кредитной организации, что делает управление портфелем первостепенной задачей.

Экономическое содержание и виды кредитного портфеля

В основе понимания кредитного портфеля лежит его определение как совокупности остатков задолженности по основному долгу по активным кредитным операциям на определенную дату. Важно подчеркнуть, что в состав кредитного портфеля включается только «тело» долга, исключая начисленные проценты, комиссии, неустойки и штрафы. Это принципиальное различие позволяет банку фокусироваться на основном риске возврата капитала, а не на дополнительных доходах, которые могут быть переменчивы.

Более широкое определение трактует кредитный портфель как целенаправленно сформированную в соответствии с определенной кредитной стратегией совокупность вложений в кредитуемые объекты, включая просроченную задолженность. Такое видение подчеркивает проактивный характер его формирования и стратегическое значение.

Различают несколько ключевых видов кредитного портфеля:

• Клиентский кредитный портфель: Является составной частью общего портфеля и охватывает остаток задолженности по кредитным операциям банка с физическими и юридическими лицами. Именно этот сегмент наиболее подвержен колебаниям макроэкономической конъюнктуры и потребительского спроса.
• Валовой кредитный портфель: Представляет собой совокупный объем всех выданных кредитов. Это «сырой» показатель, дающий общее представление о масштабах кредитной деятельности банка.
• Чистый кредитный портфель: Получается путем вычитания из валового портфеля резервов на возможные потери по ссудам. Этот показатель гораздо точнее отражает реальное качество активов, так как учитывает потенциальные невозвраты, предлагая более реалистичную картину финансового здоровья.

Классификация кредитных портфелей осуществляется по множеству признаков, что позволяет банку гибко управлять рисками и доходностью:

1. По типам заемщиков:
   • Юридические лица (корпоративный сегмент)
   • Физические лица (розничный сегмент)
   • Другие банки (межбанковское кредитование)

   Эта сегментация критически важна, поскольку каждый тип заемщика имеет свои уникальные профили риска и доходности.

2. По валюте:
   • Рублевые кредиты
   • Валютные кредиты

   Разделение по валюте позволяет оценить валютный риск, который может существенно влиять на качество портфеля в условиях курсовых колебаний.

3. По уровню риска:
   • Риск-нейтральный кредитный портфель: Характеризуется низкими показателями рискованности и, соответственно, низкими уровнями доходности. Банки, придерживающиеся консервативной стратегии, стремятся к формированию такого портфеля.
   • Рискованный кредитный портфель: Отличается повышенным уровнем доходности, но одновременно сопряжен со значительным уровнем риска. Его формируют банки, ориентированные на агрессивный рост и готовность принимать на себя большие риски.
   • Оптимальный кредитный портфель: Наиболее точно соответствует по составу и структуре кредитной и маркетинговой политике банка, стремясь к идеальному балансу между риском и доходностью.
   • Сбалансированный кредитный портфель: Это портфель, который по своей структуре и финансовым характеристикам лежит в точке наиболее эффективного решения дилеммы «риск – доходность», учитывая текущие рыночные условия и стратегические цели банка.

Кредитный портфель является не только инструментом генерации дохода, но и ключом к оценке финансовой стабильности и ликвидности банка, что делает его управление одной из важнейших задач банковского менеджмента.

Механизм формирования кредитного портфеля

Формирование кредитного портфеля — это многоступенчатый итерационный процесс, глубоко интегрированный в общую стратегию коммерческого банка. Он начинается задолго до фактической выдачи кредита и включает в себя тщательное планирование, оценку и мониторинг.

1. Определение целей и стратегии кредитной деятельности: На этом этапе банк формулирует, какие сегменты рынка он планирует обслуживать (розница, корпоративные клиенты, МСБ), какие продукты предлагать, какие риски готов принимать и какие доходности ожидает. Стратегия может быть ориентирована на максимизацию прибыли, рост рыночной доли, минимизацию рисков или их сбалансированное сочетание. Например, банк может решить сосредоточиться на ипотечном кредитовании как на относительно низкорисковом сегменте с долгосрочной доходностью, или же, наоборот, активно развивать потребительское кредитование с более высокой, но и более рискованной доходностью.
2. Разработка системы лимитов кредитования: Для контроля над рисками и обеспечения диверсификации устанавливаются жесткие или гибкие лимиты. Эти лимиты могут быть:
   • По отраслям экономики: Например, не более X% кредитов агропромышленному комплексу, Y% — строительству.
   • По группам заемщиков: Лимиты на максимальный объем кредитов одному заемщику или группе связанных заемщиков (норматив Н6 Банка России).
   • По видам кредитных продуктов: Ограничения на долю необеспеченных потребительских кредитов или проектного финансирования.
   • По географическим регионам: Лимиты на кредитование в определенных регионах с учетом их экономической специфики.

   Система лимитов является стержнем риск-менеджмента, предотвращая чрезмерную концентрацию рисков. Ведь без подобных ограничений банк рискует стать заложником непропорциональной зависимости от одного сегмента.

3. Отбор объектов кредитования на основе оценки кредитоспособности: Это самый детализированный этап, где принимаются решения по каждому отдельному кредиту. Процесс включает:
   • Сбор информации о заемщике: Финансовая отчетность, кредитная история, деловая репутация, информация о бенефициарах.
   • Анализ финансового состояния: Оценка ликвидности, платежеспособности, финансовой устойчивости, рентабельности. Для юридических лиц, например, это может включать расчет таких коэффициентов, как коэффициент текущей ликвидности, коэффициент автономии, оборачиваемость активов.
   • Оценка кредитоспособности: Применение скоринговых систем для физических лиц или более комплексных рейтинговых моделей для юридических лиц. Цель — определить вероятность дефолта заемщика.
   • Оценка обеспечения: Анализ качества залога, поручительств, банковских гарантий.
   • Принятие кредитного решения: На основе проведенного анализа и с учетом установленных лимитов принимается решение о выдаче кредита, его условиях (сумма, срок, процентная ставка, график погашения) и необходимости дополнительного обеспечения.

Каждый из этих этапов требует высокой квалификации специалистов, использования адекватных аналитических инструментов и строгого соблюдения внутренних регламентов, что в совокупности определяет качество формируемого кредитного портфеля.

Факторы, влияющие на формирование кредитного портфеля в РФ

Формирование кредитного портфеля в российских банках представляет собой сложную динамическую систему, подверженную влиянию как внутренних, так и внешних факторов. Понимание этих факторов критически важно для эффективного управления рисками и повышения качества портфеля.

Внутренние факторы (по отношению к банку):

• Объемы привлеченных и инвестированных банками средств: Исследования показывают, что объем кредитного портфеля банка, особенно для юридических лиц, определяется прежде всего объемами привлеченных средств (депозитов населения, межбанковских кредитов, эмиссии облигаций) и инвестированных средств. Это базовый ресурсный фактор: банк не может выдать больше кредитов, чем имеет в наличии фондов, что является очевидным ограничением.
• Кредитная и маркетинговая политика банка: Сформулированная стратегия, целевые сегменты, продуктовая линейка, уровень риск-аппетита, а также рекламные кампании и стандарты обслуживания — все это напрямую влияет на приток заемщиков и структуру портфеля.
• Качество управления и риск-менеджмента: Эффективность кредитного комитета, квалификация кредитных аналитиков, наличие и внедрение современных систем оценки рисков (например, ПВР) — эти аспекты определяют способность банка отбирать качественных заемщиков и управлять портфелем.
• «Эффект липкой информации»: Отмечается, что на кредитные решения может влиять «эффект липкой информации», когда предпочтение отдается данным предыдущих периодов. Это означает, что банк может быть склонен принимать решения на основе устаревших или неполных данных о заемщике или рынке, что может привести к неоптимальным кредитным решениям и повышению риска портфеля.

Внешние факторы:

• Финансовая устойчивость и платежеспособность клиентов: Это фундаментальные факторы. Если клиенты (юридические или физические лица) испытывают финансовые трудности, это немедленно отражается на их способности обслуживать долг. Макроэкономические шоки, снижение доходов населения, банкротства предприятий — все это напрямую ухудшает качество кредитного портфеля.
• Кредитная история заемщиков: Доступ к бюро кредитных историй позволяет банкам оценивать прошлую дисциплину заемщика, что является одним из наиболее надежных предикторов будущего поведения.
• Прогнозируемая доходность и рентабельность кредитных сделок: Банк всегда стремится к максимизации прибыли, но в условиях растущих рисков приходится балансировать между привлекательной процентной ставкой и приемлемым уровнем риска.
• Степень кредитного риска банка: Зависит от:
  • Концентрации кредитной деятельности в чувствительных к изменениям сферах: Например, чрезмерное кредитование одной отрасли (строительство, добыча полезных ископаемых) делает портфель уязвимым к кризисам в этой отрасли.
  • Удельного веса кредитов проблемным клиентам: Накопление таких кредитов неизбежно ведет к росту просроченной задолженности.
  • Концентрации в малоизученных сферах: Кредитование новых, непроверенных отраслей или бизнес-моделей сопряжено с повышенным риском.
  • Частоты и существенности изменений в кредитной политике: Частые и резкие изменения могут дестабилизировать портфель. Например, в IV квартале 2024 года российские банки значительно ужесточили требования к заемщикам и стали одобрять меньше заявок в условиях жесткой денежно-кредитной и макропруденциальной политики Банка России. Это привело к снижению темпов роста кредитования и изменению структуры портфеля.
  • Числа новых пользователей и количества внедренных услуг: Рост клиентской базы и расширение продуктовой линейки требуют адекватной системы оценки рисков для новых сегментов.
  • Качества кредитного залога: Наличие надежного и ликвидного залога существенно снижает риски.

Особенности российского банковского сектора:

• Высокий уровень концентрации кредитных операций: На 5 крупнейших банков по активам приходится 72% объема корпоративного и 73% объема розничного кредитования. Это означает, что качество их кредитных портфелей имеет системное значение для всей экономики.
• Динамика просроченной задолженности: В IV квартале 2024 года наблюдалось сокращение расходов на резервы по кредитному портфелю на 120 миллиардов рублей (-33%), в основном по физическим лицам, что объясняется более активными выплатами кредитов перед Новым годом. Однако это не отменяет общей тенденции роста просроченной задолженности, о чем будет подробно сказано далее.
• Влияние государства: Исследования показывают, что участие государства в капитале банка, как правило, не оказывает прямого влияния на его кредитную политику с точки зрения риск-аппетита, хотя может обеспечивать дополнительную стабильность за счет государственных гарантий и поддержки.

Эти факторы в совокупности формируют сложный ландшафт, в котором коммерческие банки вынуждены постоянно адаптировать свои стратегии для поддержания оптимального качества кредитного портфеля.

Теоретико-методологические подходы к определению и оценке качества кредитного портфеля

Оценка качества кредитного портфеля — это многомерная задача, требующая глубокого понимания как экономических принципов, так и математического инструментария. В основе лежит не только стремление минимизировать потери, но и обеспечить устойчивую доходность при адекватном уровне ликвидности.

Качество кредитного портфеля: определения и основные параметры

Понятие «качество кредитного портфеля» является центральным в банковском риск-менеджменте и не сводится исключительно к отсутствию просроченной задолженности. Оно представляет собой многогранную характеристику, отражающую способность портфеля генерировать стабильный доход при минимально возможном уровне риска и поддержании необходимой ликвидности.

Качество кредитного портфеля — это его состав и структура, отражающие минимальный кредитный риск при достаточном уровне доходности и ликвидности банка.

Эта формулировка подчеркивает неразрывную связь трех ключевых параметров: риска, доходности и ликвидности. Банк постоянно балансирует между этими элементами при совершении кредитных операций, стремясь найти оптимальное соотношение, которое позволит ему процветать на рынке.

Основные параметры оценки качества кредитного портфеля:

1. Уровень кредитного риска: Это фундаментальный параметр. Кредитный риск определяется как риск неисполнения заемщиком своих обязательств, вследствие чего кредитор может потерять кредитные средства (основной долг и проценты). Высокое качество кредитного портфеля подразумевает минимизацию этого риска за счет тщательного отбора заемщиков, эффективного мониторинга и адекватного обеспечен��я. Анализ кредитного риска включает оценку вероятности дефолта, потерь при дефолте и объема подверженности риску.
2. Уровень доходности: Кредитный портфель является основным источником доходов для коммерческого банка. Доходность определяется процентными ставками по выданным кредитам и комиссионными сборами. Высокое качество портфеля означает, что он способен генерировать достаточный уровень прибыли для покрытия операционных расходов, формирования резервов и обеспечения приемлемой рентабельности капитала акционеров. Однако стремление к чрезмерной доходности может привести к принятию неоправданных рисков.
3. Уровень ликвидности: Хотя кредиты по своей природе являются наименее ликвидными активами банка, качество кредитного портфеля косвенно влияет и на ликвидность. Высокая доля проблемных или просроченных кредитов замораживает значительные ресурсы банка, снижает его способность к оперативной конвертации активов в наличность для выполнения своих обязательств. Качественный портфель подразумевает такую структуру, при которой банк может своевременно погашать свои обязательства за счет поступлений по кредитам или при необходимости реализовать часть портфеля без значительных потерь.

Теоретические основы сущности кредитного портфеля также включают его определение как совокупности остатков задолженности по активным кредитным операциям и суммы условных обязательств банка на определенную дату. Это позволяет учитывать не только уже выданные кредиты, но и потенциальные обязательства, такие как выданные гарантии и аккредитивы, которые также подвержены кредитному риску.

Отечественная экономическая наука активно развивается в этой области. Например, в монографии Е.П. Терновской и Т.В. Гребеник (2021) представлены теоретические положения и практические рекомендации по обеспечению эффективного управления качеством кредитного портфеля, дополняющие теорию банковского менеджмента. Российские ученые, такие как А.А. Волков, Т.М. Костерина, Т.А. Панова, С.А. Старостина, С.И. Бабина, С.О. Назаренкова, внесли значительный вклад в развитие теории кредита и банковского кредитования, исследуя его роль в экономике и влияние на объемы кредитования различных секторов.

Важным инструментом, признанным отечественными исследователями, является «Матрица кредитных решений», позволяющая найти компромисс между качеством портфеля и его объемом. Она помогает банку визуализировать и оптимизировать стратегию, учитывая риски и потенциальную доходность различных сегментов кредитования.

Таким образом, качество кредитного портфеля — это сложный агрегированный показатель, отражающий эффективность управления банком его основным активом, его способность генерировать прибыль и поддерживать финансовую устойчивость в долгосрочной перспективе.

Эволюция моделей оценки кредитных рисков: от классики до современных подходов

В мире финансовых рынков, где риск является неотъемлемой частью каждого решения, развитие моделей оценки кредитных рисков прошло долгий путь — от интуитивных суждений до сложных математических конструкций. Сегодня эти модели делятся на две большие категории: структурные и редуцированные, каждая из которых имеет свои предпосылки, преимущества и, что особенно важно для России, ограничения.

Структурные модели

Эти модели основаны на теории ценообразования опционов и предполагают, что вероятность дефолта компании (или заемщика) зависит от рыночной стоимости ее активов. Самой известной и фундаментальной является модель Мертона (1974). В ней акции компании рассматриваются как колл-опцион на активы фирмы, а ее обязательства — как опцион на продажу. Если стоимость активов компании опускается ниже уровня ее обязательств, наступает дефолт.

Развитие модели Мертона привело к появлению более сложных структурных моделей, таких как:

• Модель Блэка и Кокса: Учитывает возможность дефолта до наступления срока погашения долга, когда стоимость активов падает ниже определенного барьера.
• Модель Васичека: Одна из наиболее популярных моделей оценки кредитного риска портфеля, основанная на модели Мертона. Она оценивает вероятностное распределение портфеля из долговых активов, допуская, что кредитный риск индивидуальной ссуды зависит от рыночных условий, а риск портфеля — от корреляции между дефолтами отдельных заемщиков.
• CreditMetrics™ (J.P. Morgan): Система для измерения рыночной стоимости кредитного риска портфеля, которая оценивает распределение стоимости портфеля через определенный временной горизонт. Она учитывает изменения кредитного рейтинга и дефолт.
• KMV (Kealhofer, McQuown, Vasicek) и KMV Portfolio Management: Использует концепцию ожидаемой частоты дефолта (Expected Default Frequency, EDF) и эмпирические данные для более точной оценки вероятности дефолта.

Критическая оценка применимости структурных моделей в российских условиях:

Несмотря на их теоретическую элегантность, применение структурных моделей в российской практике сопряжено со значительными трудностями:

1. Ненаблюдаемость стоимости фирмы и ее волатильности: В отличие от развитых рынков, где акции большинства крупных компаний активно торгуются, в России многие предприятия не являются публичными или имеют низкую ликвидность акций. Это делает практически невозможным точное определение рыночной стоимости их активов и волатильности, что является краеугольным камнем структурных моделей.
2. Упрощенные предположения о структуре долга: Модели часто предполагают простую структуру долга (например, один вид облигаций), что редко соответствует реальности, особенно для крупных компаний с множеством кредитных линий и обязательств.
3. Непригодность для оценки суверенных долгов: Структурные модели плохо подходят для оценки кредитного риска государств или их квази-суверенных структур, так как концепция «стоимости активов» и «дефолта» здесь имеет иное экономическое содержание.
4. Дефицит исторических данных: Для калибровки моделей требуются обширные исторические данные о рыночных ценах и дефолтах, которые в России могут быть ограничены или иметь недостаточную глубину.

Редуцированные модели

В отличие от структурных, редуцированные модели не пытаются объяснить причину дефолта через стоимость активов. Вместо этого они предполагают стохастические вероятности дефолта, которые не зависят от стоимости фирмы, а моделируются как экзогенные события. Эти модели фокусируются на дате дефолта как на случайном событии, характеризующемся интенсивностью (rate of default).

Примеры редуцированных моделей:

• CreditRisk+ (Credit Suisse First Boston): Основана на актуарном подходе и фокусируется на распределении убытков по портфелю. Она использует модель Пуассона для моделирования числа дефолтов и не требует оценки корреляции между отдельными дефолтами, что упрощает расчеты.
• CreditPortfolio View (McKinsey & Company): Учитывает влияние макроэкономических факторов на вероятности дефолта заемщиков. Она предполагает, что вероятности дефолта зависят от циклического состояния экономики, и строит многофакторную модель, связывающую макроэкономические перемены с дефолтами.

Применимость редуцированных моделей в российских условиях:

• Преимущества: Относительная простота расчетов и меньший объем требуемых входных данных делают их более привлекательными для российского рынка. Они не так сильно зависят от развитости фондового рынка.
• Недостатки: Основной недостаток — они не учитывают причины дефолта, что может снижать их прогностическую силу. Модели, зависящие от макроэкономических данных (как CreditPortfolio View), сталкиваются с дефицитом качественной и длительной статистической информации в России.

Широкое понятие кредитного портфеля:

Важно отметить, что в моделях оценки кредитного риска портфеля, помимо собственно кредитов, могут включаться любые другие банковские продукты и финансовые инструменты, подверженные кредитному риску. Это может быть задолженность по межбанковским депозитам, операции с ценными бумагами, условные обязательства (гарантии, аккредитивы) и т.д. Такой подход позволяет получить всеобъемлющую картину кредитного риска банка.

В целом, эволюция моделей демонстрирует стремление к более точному и комплексному измерению кредитного риска, однако их успешное применение в каждой конкретной стране, включая Россию, требует адаптации и учета специфических рыночных условий и доступности данных.

Подход на основе внутренних рейтингов (ПВР) в российской банковской практике

В последние годы в российской банковской практике наблюдается значительный сдвиг в сторону более продвинутых методов оценки кредитного риска, одним из которых является Подход на основе внутренних рейтингов (ПВР). Это не просто очередная модель, а целая философия риск-менеджмента, позволяющая банкам использовать собственные, детально разработанные и валидированные модели для оценки вероятности дефолта (PD), потерь при дефолте (LGD) и объема подверженности риску при дефолте (EAD) по своим кредитным портфелям.

Концепция ПВР:

ПВР (Internal Ratings-Based Approach, IRB) является одним из ключевых элементов Базельских соглашений по регулированию банковской деятельности, в частности Базеля II и Базеля III. Суть подхода заключается в том, что вместо стандартизированных оценок кредитного риска, предписанных регулятором, банки получают возможность использовать свои внутренние системы оценки, которые, как предполагается, более точно отражают их специфический профиль риска. Это позволяет более эффективно управлять капиталом и адекватно формировать резервы.

Ключевые преимущества ПВР:

1. Повышенная точность оценки риска: Внутренние модели строятся на обширных исторических данных самого банка о дефолтах его заемщиков. Это позволяет учесть специфику клиентской базы, продуктов и рынков, что часто невозможно при использовании стандартизированных подходов.
2. Более эффективное управление капиталом: Точная оценка риска позволяет банку более точно рассчитывать требуемый капитал для покрытия кредитных рисков, оптимизируя его распределение и освобождая ресурсы для более доходных операций.
3. Улучшение принятия кредитных решений: Детальные внутренние рейтинги заемщиков становятся основой для принятия решений о выдаче кредитов, ценообразовании, установлении лимитов и условиях обеспечения.
4. Стимулирование развития риск-менеджмента: Внедрение ПВР требует от банка инвестиций в развитие систем сбора данных, аналитических компетенций и валидации моделей, что в целом повышает уровень риск-культуры и качество управления в кредитной организации.

Опыт внедрения ПВР в системно значимых банках РФ:

В России Банк России активно стимулирует переход системно значимых кредитных организаций (СЗКО) на ПВР, понимая его важность для стабильности всей банковской системы.

• Пионеры ПВР: Банк России впервые разрешил Сбербанку применять ПВР с 1 января 2018 года. Это стало важным шагом в развитии риск-менеджмента в отечественном банковском секторе.
• Расширение применения: В настоящее время четыре системно значимых банка уже используют этот подход: Сбербанк, ВТБ, Альфа-Банк и Райффайзенбанк. Их опыт является ценным для других участников рынка.
• Планы регулятора: Банк России установил четкую дорожную карту: все системно значимые кредитные организации в России будут обязаны перейти на ПВР к 1 января 2030 года. Для обеспечения этого перехода Банк России планирует приступить к поэтапной валидации ПВР-моделей СЗКО с 2025 года. Это означает, что модели каждого банка будут тщательно проверяться регулятором на соответствие установленным стандартам, точность и надежность, обеспечивая тем самым единый и высокий уровень качества риск-менеджмента.

Вызовы и перспективы:

Внедрение ПВР — это не только возможности, но и серьезные вызовы:

• Требования к данным: Необходимость иметь обширные, качественные и длительные ряды исторических данных о дефолтах, что является проблемой для многих банков.
• Сложность моделей: Разработка и валидация ПВР-моделей требуют высококвалифицированных специалистов (риск-аналитиков, математиков, статистиков) и значительных инвестиций в IT-инфраструктуру.
• Регуляторный надзор: Процесс валидации со стороны Банка России является строгим и требует от банков высокой степени прозрачности и документации своих моделей.

Несмотря на сложности, переход на ПВР является стратегически важным направлением для развития российского банковского сектора. Он позволит банкам более точно оценивать и управлять кредитными рисками, повышать эффективность использования капитала и укреплять свою финансовую устойчивость, что в конечном итоге способствует стабильности всей финансовой системы страны.

Инструментарий оценки качества кредитного портфеля: критерии, показатели и методики в российской и международной практике

Эффективное управление качеством кредитного портфеля невозможно без надежного инструментария. В банковской практике для этого используется комбинация классических методов, основанных на абсолютных и относительных показателях, и современных аналитических подходов, включающих скоринг и сложную статистику.

Классические методы оценки: абсолютные величины и коэффициенты

Основой для понимания состояния кредитного портфеля служат два базовых метода: расчет абсолютных величин и расчет коэффициентов.

Метод расчета абсолютных величин:

Этот метод является наиболее простым и интуитивно понятным. Он оперирует непосредственно числовыми данными, не зависящими от других переменных.

• Показатели:
  • Суммарная величина выданных ссуд: Отдельно для физических и юридических лиц, а также по конкретным кредитным продуктам (ипотека, автокредиты, потребительские кредиты). Дает представление об объеме кредитной деятельности банка.
  • Объем конкретных кредитных продуктов: Позволяет увидеть структуру портфеля.
  • Сумма просроченной задолженности: Критически важный показатель, отражающий объем невозвращенных в срок средств.
• Преимущества: Простота сбора и интерпретации данных.
• Недостатки: Использование только абсолютных показателей без коэффициентного анализа может привести к ошибочным выводам о состоянии кредитного портфеля. Например, большой объем выданных кредитов может выглядеть впечатляюще, но при высокой доле просрочки это будет свидетельствовать о низком качестве портфеля, поскольку демонстрирует неэффективность кредитных процессов.

Метод расчета коэффициентов:

Этот метод позволяет получить более глубокое и сопоставимое представление о качестве кредитного портфеля, анализируя относительные показатели. Коэффициенты позволяют оценить кредитные риски путем сравнения расчетных значений с нормативными критериями или среднерыночными показателями.

Ключевые показатели оценки качества кредитного портфеля:

1. Доля кредитных вложений в активах банка: Отражает уровень зависимости банка от кредитной деятельности.
2. Темп прироста кредитного портфеля (ТП_КП):
   • Если ТП_КП > 100%, это в целом положительно, указывая на рост и развитие.
   • Однако при доле кредитных вложений >80% в активах дальнейший быстрый рост может генерировать высокие риски.
   • Значение <100% указывает на сокращение портфеля и потерю рыночных позиций.
3. Коэффициент опережения: Сопоставляет темп роста кредитных вложений с темпом роста совокупных активов. Рекомендуемое значение >100% свидетельствует о приоритете кредитной деятельности.
4. Уровень просроченной задолженности: Один из наиболее индикативных показателей. Чем выше его значение, тем ниже качество портфеля. На 1 октября 2025 года объем просроченных кредитов в российских банках достиг 2,3 триллиона рублей, увеличившись на 489,7 миллиарда рублей с начала года. Особое беспокойство вызывает рост просроченной задолженности по кредитам физических лиц, которая к середине июля 2025 года достигла 1,5 триллиона рублей, составив рекордные 5,7% от общего розничного портфеля за последние шесть лет. При этом доля просроченной задолженности по ипотечным кредитам на 1 сентября 2025 года оставалась относительно низкой – около 1% (70 миллиардов рублей).
5. Достаточность резервов на возможные потери по ссудам: Показывает, насколько банк готов к потенциальным потерям. Высокий уровень резервов при умеренной просрочке может свидетельствовать об осторожной политике.
6. Коэффициент «агрессивности-осторожности» кредитной политики (К_АО):
   • Значение >60% указывает на агрессивную политику (верхний предел 85%).
   • Значение <60% — на осторожную (ниже 50% — риск недополучения прибыли из-за упущенных возможностей).

   Он рассчитывается как отношение рисковых активов к капиталу или другим показателям.

7. Коэффициент соотношения кредитных вложений и собственных средств банка: Превышение 500% свидетельствует о недостаточности капитала и агрессивной кредитной политике, создавая повышенный риск для банка.
8. Портфельный риск: Оценивается через статистические показатели, такие как дисперсия и стандартное отклонение доходности портфеля.
9. Ссуды, не приносящие доход (NPL – Non-Performing Loans): Включают просроченные, реструктурированные и другие проблемные кредиты.
10. Коэффициент доходности: Характеризует фактическую доходность кредитного портфеля, представляющую собой доход, полученный с единицы активов, вложе��ных в кредиты.

Оценка качества кредитного портфеля требует проведения структурного анализа по различным направлениям: по типу заемщика (физические, юридические лица), по качеству ссуд (стандартные, сомнительные, проблемные), по срокам (краткосрочные, долгосрочные). Комплексное применение этих методов позволяет банку получить всестороннюю картину состояния своего кредитного портфеля и принимать обоснованные управленческие решения, адекватные текущей экономической ситуации.

Современные методики качественной и количественной оценки кредитного портфеля

Помимо классических коэффициентов, современная банковская практика активно использует более сложные и автоматизированные методики для оценки качества кредитного портфеля, которые позволяют глубже анализировать риски на индивидуальном и портфельном уровнях.

Кредитный скоринг:

Кредитный скоринг — это автоматизированная система оценки кредитоспособности заемщика, использующая статистические модели и математические алгоритмы для прогнозирования вероятности погашения кредита. Он особенно эффективен для оценки большого потока однотипных заявок (например, в розничном кредитовании и МСБ), так как позволяет быстро и объективно принимать решения. В российских банках применяются различные виды скоринга:

1. Заявочный скоринг (Application-scoring): Используется для первичной оценки новых клиентов на этапе подачи заявки. Учитывает анкетные данные, информацию из бюро кредитных историй, социально-демографические характеристики.
2. Поведенческий скоринг (Behavioral-scoring): Применяется для анализа действующих заемщиков, уже имеющих кредиты в банке. Оценивает их платежное поведение, активность по счетам, использование кредитных продуктов. Позволяет оперативно корректировать условия кредитования или предлагать новые продукты.
3. Коллекторский скоринг (Collection-scoring): Используется для оценки перспектив взыскания просроченной задолженности. Помогает банку определить наиболее эффективные стратегии работы с проблемными заемщиками.
4. Фрод-скоринг (Fraud-scoring): Предназначен для выявления мошеннических действий на этапе подачи заявки или уже в процессе обслуживания кредита.

Параметры, учитываемые при скоринговой оценке:

При скоринговой оценке учитываются многочисленные параметры, которые агрегируются в единый балл:

• Кредитная история: Самый важный фактор, отражающий прошлую платежную дисциплину.
• Финансовое положение: Стабильный доход, подтвержденная «белая» зарплата, соотношение доходов и расходов. Например, если доля выплат по кредитам превышает 50% от дохода, вероятность одобрения новых займов значительно снижается.
• Социально-демографические данные: Возраст, семейное положение, наличие детей.
• Занятость: Стаж работы на текущем месте и общий стаж, профессия, надежность работодателя.
• Текущие кредитные обязательства: Общая долговая нагрузка, наличие других кредитов.
• Дополнительные факторы: Наличие алиментов, неоплаченных штрафов и налоговой задолженности, наличие имущества (автомобиль, недвижимость), а также постоянная регистрация.

Метод портфеля однородных ссуд:

Этот метод применяется для ссуд, выдаваемых на стандартных условиях широкому кругу заемщиков, таких как физические лица, малый и средний бизнес, и индивидуальные предприниматели. Особенность метода заключается в том, что вместо оценки каждого отдельного кредита, банк оценивает риск по портфелю в целом.

• Принцип: Ссуды группируются по однородным признакам (например, потребительские кредиты без обеспечения, автокредиты, кредиты МСБ до определенной суммы).
• Формирование резервов: Резервы на возможные потери формируются по потерям в целом по портфелю. Оценка кредитного риска и размера резерва определяется кредитными организациями на основе профессионального суждения и исторических данных о потерях по аналогичным портфелям. Это позволяет значительно упростить процесс оценки и снизить операционные издержки.

Балльная система:

Балльная система является одной из форм скоринга, где каждому параметру присваиваются баллы. Сумма баллов определяет кредитный рейтинг заемщика и его принадлежность к определенной группе качества.

Индивидуальный уровень оценки:

Важно отметить, что для определения качества кредитного портфеля банка и идентификации уровня его кредитного риска необходимо проводить оценку риска как на портфельном, так и на индивидуальном уровне. Это особенно актуально для крупных корпоративных кредитов, где каждый заемщик уникален и требует глубокого, персонализированного анализа. Разве не очевидно, что отсутствие такого комплексного подхода может привести к серьезным упущениям?

Эти методики в совокупности позволяют банкам формировать более точное представление о качестве своего кредитного портфеля, оптимизировать процессы принятия решений и эффективно управлять рисками.

Применение статистических методов и VaR-анализа

Для глубокой количественной оценки кредитного портфеля, особенно с точки зрения его риска, современная банковская аналитика активно использует статистические методы и методологию Value-at-Risk (VaR). Эти подходы позволяют не только измерить текущий уровень риска, но и спрогнозировать потенциальные потери.

Статистические методы оценки риска кредитного портфеля:

Статистические методы позволяют количественно измерить риск портфеля, анализируя распределение вероятностей будущих событий (например, дефолтов) и их влияние на доходность.

1. Дисперсия (σ_п²): Мера разброса доходности портфеля относительно ее среднего значения. Чем выше дисперсия, тем выше волатильность и риск портфеля.
   Для портфеля, состоящего из n инвестиционных активов, дисперсия рассчитывается по формуле:
   Σi=1n Σj=1n wi wj σij
   где:
   • w_i и w_j — веса (доли) i-го и j-го активов в портфеле соответственно;
   • σ_ij — ковариация между доходностями i-го и j-го активов.
2. Стандартное отклонение (σ_п): Корень квадратный из дисперсии. Это наиболее часто используемая мера риска, измеряемая в тех же единицах, что и доходность, что делает ее более интуитивно понятной.
3. Ковариация (σ_ij): Мера того, как две случайные величины (доходности активов) изменяются вместе. Положительная ковариация означает, что активы движутся в одном направлении, отрицательная — в противоположном.
4. Коэффициент корреляции (ρ_ij): Нормализованная ковариация, лежащая в диапазоне от -1 до +1. Он показывает силу и направление линейной взаимосвязи между доходностями активов.

Пример для портфеля из двух активов:

Для портфеля из двух активов (например, двух видов кредитов или двух групп заемщиков) формула дисперсии значительно упрощается:
σп2 = w12σ12 + w22σ22 + 2w1w2ρ12σ1σ2
где:

• w₁ и w₂ — веса первого и второго активов;
• σ₁ и σ₂ — стандартные отклонения доходности первого и второго активов;
• ρ₁₂ — коэффициент корреляции между доходностями этих двух активов.

Этот пример наглядно демонстрирует, как диверсификация (через отрицательную или низкую положительную корреляцию) может снижать общий риск портфеля.

Алгоритм оценки кредитного риска портфеля в российских банках:

В практике российских банков для оценки кредитного риска портфеля может использоваться многошаговый алгоритм:

1. Разделение портфеля на однородные группы: Например, по отраслевому признаку (для корпоративных кредитов), по виду продукта (для розничных кредитов: ипотека, автокредиты, потребительские), по географии. Кредиты физическим лицам (ипотечные, автокредиты, потребительские) могут рассматриваться как отдельные «отрасли» для целей моделирования.
2. Построение частных функций распределения убытков: На основе исторических данных для каждой однородной группы оценивается вероятность и величина потенциальных потерь.
3. Применение копула-функций: Для построения совместного распределения убытков по всему портфелю используются копула-функции. Они позволяют моделировать зависимость между дефолтами различных групп заемщиков, даже если их индивидуальные распределения убытков неизвестны или ненормальны.

Методология Value-at-Risk (VaR):

VaR (Стоимость под риском) — это широко признанная методология для характеристики кредитного риска как максимально возможных убытков по кредитному портфелю, которые могут возникнуть с заданной вероятностью (доверительной вероятностью) за определенный период времени.

• Ожидаемые потери (Expected Loss, ОП): Это средняя или прогнозируемая величина потерь по кредитному портфелю за определенный период. ОП рассчитывается как произведение вероятности дефолта (PD), потерь при дефолте (LGD) и объема подверженности риску при дефолте (EAD). Эти потери обычно покрываются за счет формируемых резервов и учитываются в ценообразовании кредитов.
• Неожиданные потери (Unexpected Loss, НП): Это потери, которые превышают ожидаемые потери с определенной вероятностью. НП отражает волатильность кредитных потерь и являются основной причиной формирования экономического капитала банка. Именно для покрытия НП банки держат собственный капитал.

Использование стресс-тестирования и динамической корреляции дефолтов:

Банк России также подчеркивает необходимость учитывать различные типы стресс-тестирования при оценке кредитного риска портфеля. Стресс-тестирование предполагает моделирование влияния экстремальных, но правдоподобных сценариев (например, глубокой рецессии, резкого падения цен на нефть, значительного роста безработицы) на качество кредитного портфеля и величину потенциальных потерь.

Кроме того, в системы риск-менеджмента крупнейших российских банков интегрируется концепция динамической корреляции дефолтов. Это означает, что корреляция между дефолтами различных заемщиков не является постоянной, а может меняться в зависимости от фазы экономического цикла. Например, в кризисные периоды корреляция дефолтов, как правило, возрастает.

При наличии большого объема объективных данных, банки активно применяют статистические методы, коэффициенты концентрации, расчет функций распределения и VaR-анализ. Эти инструменты позволяют не только измерять, но и активно управлять кредитным риском, что является краеугольным камнем финансовой стабильности в условиях современной экономики.

Роль Банка России в формировании стандартов оценки и управления качеством кредитного портфеля

Центральный банк является ключевым регулятором и надзорным органом, формирующим основы для оценки и управления качеством кредитного портфеля коммерческих банков. В Российской Федерации эта роль принадлежит Банку России, который устанавливает строгие правила и нормативы, направленные на обеспечение стабильности всей банковской системы.

Нормативно-правовая база: Положение Банка России № 590-П и его последние изменения

Основным документом, регулирующим порядок формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности, является Положение Банка России от 28 июня 2017 г. № 590-П. Этот документ, действующий в редакции от 15 марта 2023 года и вступивший в силу с 30 мая 2023 года, является краеугольным камнем в системе риск-менеджмента российских банков.

Ключевые аспекты Положения № 590-П:

1. Порядок создания резервов: Положение детально регламентирует, как банки должны оценивать кредитный риск по каждой ссуде (или портфелю однородных ссуд) и формировать под нее резервы. Размер резерва зависит от категории качества ссуды, которая определяется на основе финансового положения заемщика и качества обслуживания долга.
2. Периодичность оценки кредитного риска: Оценка кредитного риска по ссуде и портфелям однородных ссуд осуществляется на постоянной основе, начиная с момента выдачи ссуды. Классификация и оценка ссуды, а также определение (уточнение размера) резерва производятся с периодичностью, установленной главами 3 и 5 Положения № 590-П. Важно, что уточнение размера расчетного резерва и размера резерва по ссудам осуществляется при получении информации об изменении факторов, влияющих на оценку кредитного риска, но не реже одного раза в год по состоянию на отчетную дату. Это обеспечивает актуальность оценки и адекватность резервов.
3. Факторы, влияющие на оценку кредитного риска: Положение четко определяет угрожающие негативные явления в деятельности заемщика, которые могут влиять на оценку кредитного риска. К ним относятся:
   • Убыточная деятельность;
   • Отрицательная величина или существенное сокращение чистых активов (если чистые активы приближаются к нулю или становятся отрицательными, это может стать основанием для требований об уменьшении уставного капитала или принудительной ликвидации компании);
   • Падение объемов производства;
   • Рост кредиторской и/или дебиторской задолженности.

   Дополнительно на оценку кредитного риска влияют чистая прибыль или убыток за период, рентабельность основной деятельности, объем оборотных средств, показатели ликвидности, деловая репутация и эффективность управления заемщика. При этом, согласно Положению, оценка достаточности доходов заемщика для обслуживания ссуды является более важной, чем оценка стоимости залога, подчеркивая приоритет способности генерировать денежный поток.

Последние изменения, действующие с 1 января 2025 года:

Банк России постоянно корректирует нормативную базу, адаптируясь к меняющимся экономическим условиям и геополитической обстановке. С 1 января 2025 года по 31 декабря 2025 года включительно были внесены существенные уточнения в порядок формирования резервов по отдельным ссудам, требованиям и условным обязательствам кредитного характера:

• Для субъектов малого и среднего предпринимательства (МСП):
  • Для ссуд МСП величиной не более 100 млн рублей, предоставленных без использования официальной отчетности и без просроченных платежей, устанавливается минимальный резерв в размере 4%.
  • Для портфелей прочих ссуд МСП без просроченных платежей минимальный резерв составляет 2%.

  Эти меры направлены на стимулирование кредитования МСП, но при этом устанавливают базовый уровень защиты от рисков, связанных с недостаточной прозрачностью финансовой отчетности таких заемщиков.

• Особые условия для новых территорий: С 1 января 2025 года действуют особые условия формирования резервов по ссудам, выданным для осуществления деятельности на территориях Донецкой Народной Республики, Луганской Народной Республики, Запорожской и Херсонской областей. Для этих регионов предусмотрен минимальный резерв в размере не менее 1% после учета обеспечения II категории качества. Это отражает стремление регулятора поддержать экономическую активность на этих территориях, при этом не допуская полного игнорирования кредитных рисков.

Эти изменения демонстрируют гибкость и адаптивность Банка России в регулировании банковского сектора, балансируя между необходимостью поддержания финансовой стабильности и стимулированием отдельных сегментов экономики.

Макропруденциальное регулирование: нормативы достаточности капитала и обязательных резервов

Помимо регулирования формирования резервов, Банк России активно использует инструменты макропруденциальной политики, которые направлены на минимизацию системного риска и поддержание стабильности банковского сектора в целом. Ключевыми элементами этого регулирования являются нормативы достаточности капитала и нормативы обязательных резервов.

Нормативы достаточности капитала:

Эти нормативы являются фундаментальными для обеспечения финансовой устойчивости банков. Они устанавливают минимальный размер собственного капитала, который банк должен иметь для покрытия потенциальных рисков, включая кредитный риск. В России Банк России применяет стандарты Базеля III, которые включают несколько уровней капитала:

1. Норматив достаточности базового капитала (Н1.1):
   • Требуемое значение: не менее 4,5%.

   Базовый капитал — это наиболее качественный капитал, состоящий преимущественно из обыкновенных акций и нераспределенной прибыли. Он служит первой линией защиты от потерь.

2. Норматив достаточности основного капитала (Н1.2):
   • Требуемое значение: не менее 6%.

   Основной капитал включает базовый капитал плюс дополнительный капитал первого уровня (например, бессрочные облигации с определенными условиями).

3. Норматив достаточности собственных средств (капитала) банка (Н1.0):
   • Требуемое значение: не менее 8%.

   Собственные средства (капитал) банка включают основной капитал плюс капитал второго уровня (например, субординированные займы с определенным сроком погашения).
   Эти нормативы минимизируют кредитный риск, обязывая банки держать достаточно капитала для абсорбирования неожиданных потерь. Чем выше качество кредитного портфеля, тем меньше рисковых активов и, соответственно, ниже потребность в капитале для соблюдения нормативов.

Нормативы обязательных резервов (НОР):

НОР — это часть средств, которые банки обязаны депонировать в Банке России. Этот инструмент используется для регулирования ликви��ности в банковской системе и влияет на дедолларизацию.

• Дифференцированные НОР: С 2016 года Банк России применяет дифференцированные НОР: нормативы по валютным обязательствам выше, чем по рублевым. Эта политика направлена на стимулирование дедолларизации балансов банков и снижение системных валютных рисков.
• Изменения с 1 апреля 2023 года: Были установлены дифференцированные НОР по обязательствам в валютах недружественных стран и иных иностранных валютах. При этом НОР по валютам недружественных стран были значительно повышены. Это мера, направленная на сокращение использования «токсичных» валют и снижение зависимости от финансовых систем стран, вводящих санкции.
• Коэффициент усреднения НОР: Для банков он составляет 0,9. С 2022 года усреднение стало обязательным для всех кредитных организаций. Коэффициент усреднения позволяет банку в определенной степени использовать средства обязательных резервов для поддержания своей текущей ликвидности, что снижает потребность в дополнительных высоколиквидных активах.

Макропруденциальный буфер капитала:

Помимо базовых нормативов, Банк России формирует макропруденциальные буферы. К 1 октября 2024 года объем сформированного российскими банками макропруденциального буфера капитала составил 1,1 триллиона рублей. Эти буферы предназначены для увеличения устойчивости банковской системы в периоды высокой неопределенности или повышенных системных рисков.

Таким образом, Банк России, используя комплекс нормативно-правовых актов и макропруденциальных инструментов, активно формирует стандарты оценки и управления качеством кредитного портфеля. Это позволяет не только минимизировать индивидуальные риски каждого банка, но и обеспечить стабильность всей финансовой системы Российской Федерации.

Актуальные проблемы управления качеством кредитного портфеля в российских банках и пути их решения

В условиях динамично меняющейся экономической конъюнктуры и геополитических вызовов, российские банки сталкиваются с рядом серьезных проблем в управлении качеством кредитного портфеля. Понимание этих проблем и разработка адекватных стратегий их решения критически важны для обеспечения устойчивости банковского сектора.

Анализ текущего состояния просроченной задолженности и ее причин

На протяжении последних лет в российском банковском секторе наблюдается тревожный рост просроченной задолженности, что является прямым индикатором ухудшения качества кредитного портфеля и предвестником потенциальных финансовых потерь.

Масштабы проблемы:

• Общий объем просроченной задолженности: По состоянию на июль 2025 года объем просроченной задолженности граждан России перед банками достиг 2,2 триллиона рублей, что составляет 6% от всех выданных кредитов. Это значительный рост — в 1,5 раза за год (с 1,5 трлн рублей или 4,1% портфеля).
• Розничный портфель: К середине июля 2025 года просроченная задолженность по кредитам физических лиц достигла 1,5 триллиона рублей, что является рекордным показателем за последние шесть лет и составляет 5,7% от общего розничного портфеля российских банков.
• Структура просрочки по продуктам:
  • К августу 2025 года просроченная задолженность по ипотеке достигла 95 миллиардов рублей, что, при ее относительно низкой доле в общем портфеле (около 1%), все равно вызывает беспокойство.
  • По автокредитам просрочка составила 35 миллиардов рублей.
  • Наибольший прирост просроченной задолженности приходится на потребительские кредиты, особенно на «токсичные» необеспеченные займы.

Основные причины роста просроченной задолженности:

1. «Токсичные» необеспеченные займы 2023–2024 годов: Банк России называет основной причиной роста просрочки «токсичные» необеспеченные займы, выданные в конце 2023 – начале 2024 года. Эти кредиты часто выдавались под высокие ставки заемщикам без достаточной кредитной истории или с уже высокой долговой нагрузкой.
2. Риски льготной ипотеки 2023–2024 годов: Активное субсидирование ипотеки привело к значительному росту портфеля, но также сгенерировало риски, связанные с возможным ухудшением платежеспособности заемщиков после окончания льготного периода или в условиях роста ставок по другим кредитам.
3. Недостаточная оценка платежеспособности заемщиков банками: До введения макропруденциальных лимитов (МПЛ) банки могли недостаточно тщательно оценивать реальную способность заемщиков обслуживать новые кредиты, особенно при наличии других долговых обязательств.
4. Высокие рыночные ставки: Рост ключевой ставки Банка России привел к увеличению рыночных ставок по кредитам. Например, рыночная ставка по ипотеке достигала 23,1% в июле 2025 года. Это делает рефинансирование существующих кредитов невыгодным для заемщиков, у которых ухудшилось финансовое положение, что приводит к увеличению просрочки.
5. Высокая долговая нагрузка населения: По данным исследований, 27% заемщиков обслуживают три и более кредита одновременно. Такая высокая долговая нагрузка делает их крайне уязвимыми к любым негативным изменениям в доходах или экономике.
6. Геополитические и пандемические факторы: Просроченная задолженность по потребительским кредитам росла с 2020 по 2023 год, с пиковыми значениями в 2020 году (прирост 22,6% из-за пандемии COVID-19) и начале 2024 года (прирост 14,7% из-за геополитических факторов). Эти внешние шоки оказывают существенное влияние на доходы населения и способность обслуживать кредиты.

Неграмотная политика большинства российских банков при кредитовании, особенно в сегментах повышенного риска, привела к принятию неоправданных кредитных рисков и росту просроченной задолженности. Эта ситуация требует немедленных и системных решений для предотвращения дальнейшего ухудшения качества кредитного портфеля.

Недостатки существующих моделей и вызовы диверсификации

Помимо роста просроченной задолженности, российские банки сталкиваются с методологическими вызовами при оценке кредитных рисков, а также с необходимостью повышения диверсификации кредитных портфелей.

Проблемы применения сложных рыночных моделей:

В то время как международная банковская практика активно использует сложные модели оценки кредитного риска, такие как **CreditMetrics** и **KMV Portfolio Management**, их применение в российской практике сильно затруднено.

1. Неразвитость фондового рынка: Эти модели базируются на рыночной стоимости акций и облигаций компаний для оценки их вероятности дефолта. В России фондовый рынок недостаточно развит: многие крупные и средние предприятия не являются публичными, а по акциям публичных компаний часто отсутствует достаточная ликвидность или глубина исторических данных. Это делает невозможным получение точных входных данных для этих моделей.
2. Дефицит статистических макроэкономических данных: Модели типа **Credit Portfolio View**, которые учитывают влияние макроэкономических факторов на вероятности дефолта, также страдают от дефицита качественных и длительных статистических макроэкономических данных в России. Для построения надежных прогнозных моделей требуются ряды данных за несколько экономических циклов, что для российской экономики является проблемой.
3. Сложность и непрозрачность: Некоторые модели являются чрезмерно сложными для внедрения и поддержки в условиях ограниченных ресурсов и компетенций, а также могут быть непрозрачными, что затрудняет их валидацию и объяснение результатов.

Альтернативные подходы для российского рынка:

В качестве альтернативных подходов для российского рынка перспективны:

• Нейронные сети: Способны выявлять нелинейные зависимости в данных и обрабатывать большие объемы информации, что делает их применимыми для скоринга и прогнозирования дефолтов.
• Нечеткая логика: Позволяет учитывать неопределенность и качественные параметры, которые сложно формализовать в классических статистических моделях.

Однако их внедрение также требует значительных инвестиций в IT и экспертные знания.

Вызовы диверсификации кредитных портфелей:

Одной из важнейших проблем является отсутствие достаточной диверсификации кредитного портфеля по различным признакам, что является условием снижения кредитного риска.

1. Ограниченное разнообразие продуктов и концентрация рисков: Российские банки часто демонстрируют недостаточную диверсифицированность кредитных портфелей, проявляющуюся в ограниченном разнообразии кредитных продуктов (например, чрезмерное увлечение необеспеченными потребительскими кредитами) и концентрации рисков на определенных сегментах рынка или отраслях.
2. Важность диверсификации: Исследования показывают, что диверсификация кредитного портфеля оказывает значительное укрепляющее воздействие на финансовую устойчивость банка, снижая общий кредитный риск, повышая прибыльность деятельности и улучшая качество активов. Она позволяет банку компенсировать потери по просроченной задолженности одних заемщиков за счет доходов от других.
3. Отраслевая диверсификация: Снижение риска, связанного с кредитованием заемщиков из экономически неблагополучных отраслей, является критически важным. Например, в кризисные периоды некоторые отрасли могут демонстрировать высокий уровень дефолтов, и чрезмерная концентрация в них делает банк уязвимым.
4. Влияние кредитования физических лиц: Хотя розничное кредитование часто имеет более высокую доходность, увеличение доли кредитов, предоставленных физическим лицам, может оказывать негативное влияние на финансовую устойчивость банка, особенно в условиях роста долговой нагрузки населения.

Перспективы ПВР:

Несмотря на текущие проблемы, переход на модельный подход к оценке кредитного риска на основе внутренних рейтингов (ПВР) является ключевым направлением развития. К 1 января 2030 года все системно значимые кредитные организации (СЗКО) в России будут обязаны перейти на ПВР. Подготовка к этому обязательному переходу началась с 2025 года. В настоящее время четыре СЗКО (Сбербанк, ВТБ, Альфа-Банк и Райффайзенбанк) уже применяют ПВР, и их опыт является ориентиром для других. Это позволит банкам использовать собственные модели, базирующиеся на статистике дефолтов заемщиков, для более точной оценки рисков.

Таким образом, для повышения качества кредитного портфеля российским банкам необходимо не только адаптировать методологии оценки к местным условиям, но и активно развивать стратегии диверсификации, опираясь на лучшие практики и регуляторные требования.

Активные и пассивные стратегии повышения качества кредитного портфеля

Для эффективного управления и повышения качества кредитного портфеля банкам необходимо использовать комплекс активных и пассивных стратегий. Эти подходы дополняют друг друга, позволяя как предотвращать возникновение проблем, так и минимизировать их последствия.

Активные подходы к управлению кредитными рисками:

Активные подходы ориентированы на прямое уменьшение возможных убытков и предполагают проактивные действия со стороны банка.

1. Надежная оценка кредитоспособности и стандарты андеррайтинга:
   • Количественный анализ: Тщательный анализ финансового состояния заемщика, включая его ликвидность, платежеспособность, финансовую устойчивость и рентабельность. Для юридических лиц, например, методика Сбербанка России использует систему из пяти финансовых коэффициентов, адаптированных к российским условиям, охватывающих ликвидность, соотношение собственных и заемных средств, оборачиваемость и рентабельность.
   • Качественный анализ: Оценка деловой репутации заемщика, эффективности управления, качества менеджмента, перспектив отрасли.
   • Стандарты андеррайтинга: Разработка и строгое соблюдение четких, прозрачных и единых стандартов для оценки кредитных заявок.
2. Диверсификация кредитного портфеля: Является одним из ключевых активных методов управления кредитным риском.
   • По отраслям: Распределение кредитов между различными секторами экономики для снижения специфических отраслевых рисков.
   • По типам заемщиков: Кредитование как физических, так и юридических лиц, крупных корпораций и МСБ.
   • По срокам: Сочетание краткосрочных и долгосрочных кредитов.
   • По видам обеспечения: Использование различных форм обеспечения (залог, поручительство, банковские гарантии).

   Диверсификация позволяет банку компенсировать потери по просроченной задолженности одних заемщиков за счет доходов от других и повышает финансовую устойчивость.

3. Обеспечение и гарантии: Использование залога, поручительств и банковских гарантий является ключевым методом снижения кредитного риска. Банковские гарантии активно используются для обеспечения участия в торгах, исполнения контрактов (например, по 44-ФЗ и 223-ФЗ), поставки товаров и возврата авансовых платежей.
   • Статистика: Объем портфеля банковских гарантий в России в первом полугодии 2025 года снизился на 2,6% до 10,75 триллиона рублей, что связывается с высокой ключевой ставкой и замедлением деловой активности. Комиссионные за гарантии варьируются от 0,2-2,5% (в энергетике) до 3-7% (в строительстве) в зависимости от уровня риска.
4. Установление и обеспечение соблюдения четких кредитных политик и условий: Разработка внутренних регламентов, лимитов, процедур принятия решений, которые должны быть понятны и обязательны для всех сотрудников.
5. Рационирование кредитного портфеля: Установление гибких или жестких лимитов кредитования по сумме, срокам, видам процентных ставок и прочим условиям. Это позволяет контролировать объемы кредитования и не допускать чрезмерного роста рискованных сегментов.
6. Мониторинг рисковых индикаторов и стресс-тестирование: Постоянный контроль за показателями, сигнализирующими об ухудшении качества активов (рост просрочки, изменение рейтингов, макроэкономические шоки). Проведение регулярного стресс-тестирования для оценки устойчивости портфеля к экстремальным сценариям.
7. Управление проблемными кредитами: Разработка стратегий работы с просроченной задолженностью, включая реструктуризацию, рефинансирование, продажу проблемных активов или взыскание через судебные процедуры.
8. Применение специализированного программного обеспечения: Автоматизация процессов оценки рисков, мониторинга и отчетности значительно повышает эффективность активного управления.

Пассивные методы управления кредитными рисками:

Пассивные методы направлены на защиту от возможных финансовых потерь, когда риск уже материализовался или существует высокая вероятность его возникновения.

1. Формирование резервов для покрытия банковских рисков: Является обязательным и относится к пассивным методам. Банки формируют резервы на возможные потери по ссудам в соответствии с нормативами Банка России (Положение № 590-П).
   • Объем резервов: Объем сформированного российскими банками макропруденциального буфера капитала к 1 октября 2024 года составил 1,1 триллиона рублей. При этом в IV квартале 2024 года расходы на резервы по кредитному портфелю значительно сократились на 120 миллиардов рублей (-33%), в основном за счет физических лиц.
2. Формирование резервов ликвидности и собственного капитала: Поддержание достаточного уровня ликвидных активов и собственного капитала для абсорбирования неожиданных потерь.
3. Согласование процентной ставки по договору при разовом кредите: Установление адекватной процентной ставки, которая включает премию за риск, соответствующую оцененному уровню кредитного риска заемщика.
4. Мониторинг портфеля банка: Регулярный анализ структуры, динамики и качества портфеля, выявление тенденций и аномалий, позволяющих своевременно корректировать стратегию.

Использование кредитных деривативов:

Эффективным, хотя и малоразвитым в России, способом хеджирования банковского кредитного риска является использование кредитных деривативов (например, кредитно-дефолтных свопов и гарантий). Они позволяют банкам передавать часть кредитного риска третьим сторонам или принимать дополнительный риск, способствуя более эффективному управлению кредитным портфелем. Однако их использование сопряжено со сложностью, непрозрачностью структуры и риском спекулятивного использования. Российский рынок кредитных деривативов «совсем не развит», хотя наблюдается зарождение рынка структурных облигаций. Тем не менее, как можно игнорировать инструменты, способные радикально изменить ландшафт риск-менеджмента?

Компетентно сформулированный кредитный портфель является ведущим фактором выживания банков в момент экономических кризисов, таких как кризисы 1998, 2008 годов, а также вызовы 2020-2024 годов, характеризующиеся девальвацией, ростом процентных ставок и инфляцией. Качественный кредитный портфель обеспечивает финансовую стабильность и позволяет банкам минимизировать потери и риски. Например, в 2014 году Банк России был вынужден предоставить отсрочку по формированию резервов ряду банков из-за крупных корпоративных дефолтов, чтобы избежать нарушения нормативов, что подчеркивает важность качества портфеля в кризисных условиях.

Оптимизация кредитного портфеля банка состоит в формировании такого соотношения элементов по уровню ликвидности, риска и доходности, которое способствует достижению целей кредитной политики, а комплексное применение активных и пассивных стратегий является залогом успеха в этом процессе.

Заключение и практические рекомендации по оптимизации кредитного портфеля

Настоящее исследование, посвященное оценке и управлению качеством кредитного портфеля коммерческого банка в современных российских условиях, выявило критическую значимость данной проблематики для устойчивости всей финансовой системы. Мы убедились, что кредитный портфель — это не просто сумма выданных займов, а живой организм, отражающий стратегию, риск-аппетит и способность банка генерировать прибыль. Его качество определяется тонким балансом между кредитным риском, доходностью и ликвидностью.

Анализ показал, что российские банки сталкиваются с нарастающей проблемой просроченной задолженности, достигшей рекордных показателей в 2025 году, особенно в розничном сегменте. Основными причинами этого являются агрессивная кредитная политика в предыдущие периоды, выдача «токсичных» займов, риски льготной ипотеки, недостаточная оценка платежеспособности заемщиков в условиях высоких рыночных ставок и значительной долговой нагрузки населения.

В то же время, мы рассмотрели теоретические и методологические основы оценки кредитного риска, включая структурные и редуцированные модели, и пришли к выводу об их ограниченной применимости в российских условиях из-за неразвитости фондового рынка и дефицита статистических данных. В качестве перспективного направления выделен подход на основе внутренних рейтингов (ПВР), который Банк России активно внедряет для системно значимых банков, обязуя их перейти на ПВР к 2030 году.

Особое внимание было уделено роли Банка России как ключевого регулятора. Мы детально проанализировали Положение № 590-П, его последние изменения, касающиеся субъектов МСП и особых условий для новых территорий, а также макропруденциальные инструменты (нормативы достаточности капитала и обязательных резервов), направленные на поддержание системной стабильности и дедолларизацию.

Обобщая основные выводы, можно констатировать: компетентно сформированный кредитный портфель является критически важным фактором выживания банков в периоды экономических потрясений. Он обеспечивает финансовую стабильность, минимизирует потери и позволяет банку эффективно выполнять свои функции.

В условиях постоянных вызовов, таких как кризисы 1998, 2008 годов и вызовы 2020-2024 годов, характеризующиеся девальвацией, ростом процентных ставок и инфляцией, качество портфеля определяет устойчивость кредитной организации.

На основе проведенного анализа и с учетом выявленных «слепых зон» конкурентов и специфики российской банковской системы, предлагаются следующие практические рекомендации для коммерческих банков по улучшению методологий оценки, адаптации к регуляторным изменениям и стратегиям минимизации рисков:

1. Усиление и актуализация систем оценки кредитоспособности заемщиков:
   • Для физических лиц: Активное использование и совершенствование скоринговых систем (заявочный, поведенческий, коллекторский, фрод-скоринг) с учетом максимально широкого спектра данных, включая не только кредитную историю, но и поведенческие паттерны, данные о долговой нагрузке из различных источников и социально-демографические характеристики.
   • Для юридических лиц: Глубокий финансовый и качественный анализ, адаптация методик (например, с применением пяти коэффициентов Сбербанка) к специфике российского бизнеса. Приоритизация оценки достаточности доходов заемщика для обслуживания ссуды над стоимостью залога.
2. Развитие внутренних рейтинговых моделей (ПВР) и подготовка к регуляторным требованиям:
   • Системно значимым банкам необходимо ускорить процесс разработки, внедрения и валидации ПВР-моделей в преддверии обязательного перехода к 2030 году и поэтапной валидации с 2025 года.
   • Банкам, не являющимся СЗКО, следует изучать опыт лидеров и постепенно внедрять элементы ПВР для повышения точности оценки рисков.
3. Повышение диверсификации кредитных портфелей:
   • Активная отраслевая диверсификация для снижения зависимости от конъюнктуры отдельных секторов экономики.
   • Расширение продуктовой линейки и снижение концентрации на высокорискованных сегментах (например, необеспеченных потребительских кредитах).
   • Диверсификация по типам заемщиков (физические, юридические лица, МСБ) с учетом оптимального соотношения риск-доходность.
4. Эффективное управление проблемной задолженностью:
   • Разработка и внедрение четких процедур раннего выявления проблемных кредитов.
   • Применение гибких подходов к реструктуризации задолженности для финансово устойчивых, но временно столкнувшихся с трудностями заемщиков.
   • Использование коллекторского скоринга для оптимизации процессов взыскания.
5. Адаптация к регуляторным изменениям и их проактивное использование:
   • Постоянный мониторинг изменений в Положении № 590-П и других нормативных актах Банка России.
   • Учет специфических условий формирования резервов для МСП и кредитов, выданных на новых территориях, для оптимизации затрат и поддержки этих сегментов.
   • Использование макропруденциальных лимитов и нормативов достаточности капитала как инструмента самодисциплины и минимизации рисков.
6. Развитие риск-менеджмента с использованием передовых инструментов:
   • Интеграция стресс-тестирования и анализа динамической корреляции дефолтов в ежедневную практику риск-менеджмента.
   • Рассмотрение возможностей использования нейронных сетей и нечеткой логики для моделирования кредитных рисков, особенно там, где рыночные данные ограничены.
   • Несмотря на неразвитость рынка, изучение потенциала кредитных деривативов для хеджирования рисков, начиная с простейших форм.
7. Укрепление внутренних контрольных процедур и кредитной культуры:
   • Обеспечение строгого соблюдения кредитных политик и стандартов андеррайтинга на всех уровнях.
   • Инвестиции в обучение персонала, повышение квалификации риск-менеджеров и кредитных аналитиков.

Применение этих рекомендаций позволит российским коммерческим банкам не только повысить качество своих кредитных портфелей, но и укрепить свою финансовую устойчивость, обеспечить стабильный рост и успешно адаптироваться к вызовам современной экономической среды, способствуя тем самым общему оздоровлению и развитию отечественного банковского сектора.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 3 февраля 1996г. «О банках и банковской деятельности» (с изменениями от 31 июля 1998г., 5,8 июля 1999г., 19 июня, 7 августа 2001г., 21 марта 2002г., 8, 23 декабря 2003г.).
2. Положение Банка России от 28.06.2017 N 590-П (ред. от 15.03.2023) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» (вместе с «Порядком оценки кредитного риска по…»).
3. Инструкция Банка России № 1 от 30.01.1996г. «О порядке регулирования деятельности кредитных организаций».
4. Правила ведения бухгалтерского учета, утвержденные ЦБ РФ 26 марта 2007 года №302 – П.
5. Антонов Н. Г., Пессель М. А. Денежное обращение, кредит и банки. М.: Финстатинформ, 2003.
6. Банки и банковские операции / под ред. Е.Ф. Жукова. М.: ЮНИТИ, Банки и биржи, 2003.
7. Банковский портфель. М.: 2005, Т.3.
8. Банковское дело / под ред. О.Н. Лаврушина. М.: Финансы и статистика, 2003.
9. Банковское дело: организация деятельности коммерческого банка. Белоглазова. М.: Высшее образование, 2006.
10. Банковское дело / под ред. Г.Г. Коробовой. М.: ЮРИСТЪ, 2003.
11. Банковское право. Учебное пособие. Тедеев А.А. М.: Эксмо, 2006.
12. Барковский Н. Д. Мемуары банкира. М.: Финансы и статистика, 2004.
13. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка. М.: Логос, 2003.
14. Блумфильд А. Как взять кредит в банке. М.: Инфра – М., 2004.
15. Василишен Э. Н. Регулирование деятельности коммерческого банка. М.: Финстатинформ, 2005.
16. Деньги, кредит, банки // Под ред. К.Л. Малахова. М.: Приор, 2007.
17. Деньги и кредит. Учебник. Лаврушин О.И. М., Финансы и статистика, 2003.
18. Долан Э. Дж., Кемпбелл К.Д., Р.Дж. Деньги, банковская система и денежно – кредитная политика. СПб.: Оркестр, 2003.
19. Ендовицкий Д. А. Бочарова И. В. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика. – М.: Кнорус, 2005, 264 с.
20. Ермаков С.Л. Работа коммерческого банка по кредитованию заемщиков. Методические рекомендации. М.: Компания Алес, 2003.
21. Завлин А.Н., Васильев А.В., Кноль А.И. Оценка экономической эффективности инвестиционных проектов. – СПб.: Наука, 2004.
22. Кирьянова З.В. Теория бухгалтерского учета. М.: Финансы и статистика, 2005.
23. Киселев В.В. Управление банковским капиталом, М., 2007.
24. Коттер Р., Э. Рид. Коммерческие банки. – М.: СП Космополис, 2003.
25. Лаврушин О.И. Деньги, кредит, банки. 2006. 559 с.
26. Лаврушин О.И. Управление деятельностью коммерческого банка (банковский менеджмент). Юрист. 2005. 687 с.
27. Лексис В. Кредит и банки. – М.: Перспектива, 2003.
28. Матук Ж. Финансовые системы Франции и других стран. М.: Финстатинформ, 2003.
29. Новое в бухгалтерском учете в коммерческих банках. Курсов. М.: Инфра – М, 2008.
30. Общая теория денег и кредита / под ред. Е.Ф. Жукова. М.: ЮНИТИ, 2005.
31. Ольшаный А. И. Банковское кредитование. – М.: Русская деловая литература, 2007.
32. Организация деятельности коммерческих банков / под ред. Г.И. Кравцовой. Минск.: БГЭУ, 2005.
33. Островская О.М. Банковское дело: Толковый словарь 2 – е изд. – М.: Гелиос АРВ, 2006.
34. Панова Г.С. Кредитная политика коммерческого банка. – М., 2006.
35. Рид Э., Коттер Р., Гилл Э., Смит Р. Коммерческие банки. М.: СП «Космополис», 2006.
36. Соколинская Н.Э. Учет и анализ краткосрочных и долгосрочных кредитов. М.: АО «Консалт – Банкир».
37. Составление бизнес – плана / Пер. с англ. – М.: Джон Уайли энд Санз, 2004.
38. Усоскин В.М. Современный коммерческий банк. Управление и операции. М.: ИПЦ “Вазар – Ферро”, 2004.
39. Финансовый анализ деятельности фирм, М.: Ист – Сервис, 2005.
40. Ширинская Е.Б. Операции коммерческих банков: российский и зарубежный опыт. – М.: Финансы и статистика, 2005.
41. Барингольц С.Б. “Анализ финансового состояния промышленных предприятий“ // Деньги и кредит, №11, 2004.
42. Баймухамбетова С.С., Джумамбаева К.С. Минимизация кредитного риска на основе анализа кредитоспособности заемщика // Вестник КазГУ. Серия экономическая. Алматы, №11, 2005.
43. Кирисюк Г.М., Ляховский В.С. Оценка банком кредитоспособности Заемщика // Деньги и кредит, №4, 2003.
44. Кравцова Г.И. Виды и классификация банковских ссуд // Банковский вестник, сентябрь 2008.
45. Методика оценки финансового состояния и кредитоспособности заемщика и анализа кредитных рисков // http:www.finguide.com.ua
46. Панова Г. С. Виды ссуд и условия кредитования частных клиентов за рубежом. // Банковский журнал № 15, 2003.
47. Пашков А.И. Оценка качества кредитного портфеля // Бухгалтерия и банки №3, 2008.
48. Чекина Л.В. Методика оценки кредитоспособности предприятия // http://aurea.narod.ru
49. Чикина М.О. О показателях кредитоспособности // Деньги и кредит. №11, 2006.
50. Кредитные риски и способы их снижения. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29575973 (дата обращения: 18.10.2025).
51. Кредитный портфель – виды, анализ, что это простыми словами. Сравни.ру. URL: https://www.sravni.ru/enciklopediya/kreditnyj-portfel-chto-ehto-takoe/ (дата обращения: 18.10.2025).
52. Снижение кредитного риска: 6 ключевых методов финансовой стабильности. Emagia. URL: https://www.emagia.com/ru/reducing-credit-risk-6-key-methods/ (дата обращения: 18.10.2025).
53. Модели оценки кредитных рисков. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26227181 (дата обращения: 18.10.2025).
54. Кредитный портфель банка и критерии оценки его качества. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=12953258 (дата обращения: 18.10.2025).
55. Методики оценки кредитного портфеля коммерческого банка Водопьянова. Кафедра экономики и управления. URL: https://economics.vvsu.ru/article/view/1063 (дата обращения: 18.10.2025).
56. Методические подходы к анализу и оценке кредитного портфеля банка внешними пользователями. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskie-podhody-k-analizu-i-otsenke-kreditnogo-portfelya-banka-vneshnimi-polzovatelyami (дата обращения: 18.10.2025).
57. Основные показатели оценки качества кредитного портфеля. Муромский Институт. URL: https://mivlgu.ru/primary-indicators-for-assessing-the-quality-of-a-loan-portfolio/ (дата обращения: 18.10.2025).
58. Как оптимизировать кредитный портфель компании. Журнал «Финансовый директор». URL: https://www.fd.ru/articles/157209-kak-optimizirovat-kreditnyy-portfel-kompanii (дата обращения: 18.10.2025).
59. Что такое кредитный портфель банка простыми словами. Совкомбанк. URL: https://sovcombank.ru/blog/kredity/chto-takoe-kreditnyi-portfel-banka-prostymi-slovami (дата обращения: 18.10.2025).
60. Сущность и классификация кредитного портфеля коммерческого банка. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/suschnost-i-klassifikatsiya-kreditnogo-portfelya-kommercheskogo-banka (дата обращения: 18.10.2025).
61. Факторы формирования кредитного портфеля банка в посткризисный период. Elibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26478906 (дата обращения: 18.10.2025).
62. Методы оценки и минимизации кредитных рисков в деятельности банков. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=30511874 (дата обращения: 18.10.2025).
63. Методические подходы по оценки качества кредитного портфеля банка. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskie-podhody-po-otsenki-kachestva-kreditnogo-portfelya-banka (дата обращения: 18.10.2025).
64. Формирование кредитного портфеля современного коммерческого банка. Современные наукоемкие технологии. URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=23224 (дата обращения: 18.10.2025).
65. Бакалаврская работа. Тольяттинский государственный университет. URL: https://www.tltsu.ru/sites/sites_content/site1238/page23122/files/54-2021_ekonomika.pdf (дата обращения: 18.10.2025).
66. Управление кредитными рисками в бизнесе: основные методы и подходы. Третий Рим. URL: https://law-firm.ru/blog/upravlenie-kreditnymi-riskami-v-biznese-osnovnye-metody-i-podhody/ (дата обращения: 18.10.2025).
67. Оценка кредитного риска портфеля при динамической корреляции дефолтов. ДЕНЬГИ И КРЕДИТ. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/160100/dinamkor_def.pdf (дата обращения: 18.10.2025).
68. Методы анализа и оценки кредитного риска банка в Российской Федераци. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=28825700 (дата обращения: 18.10.2025).
69. Понятие и сущность кредитного портфеля коммерческого банка. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ponyatie-i-suschnost-kreditnogo-portfelya-kommercheskogo-banka (дата обращения: 18.10.2025).
70. Анализ факторов, влияющих на формирование кредитного портфеля российских банков. Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/data/2012/10/05/1251025595/%D0%9C%D0%9E%D0%94%D0%9D%D0%9E%D0%92%D0%90.pdf (дата обращения: 18.10.2025).
71. Сущность и классификация кредитного портфеля коммерческого банка. ВЕСТНИК Воронежского государственного университета. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17789178 (дата обращения: 18.10.2025).
72. Оценка качества кредитного портфеля банка. ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ВЕКТОР ЭКОНОМИКИ». URL: https://vectoreconomy.ru/images/publications/2023/2/finance/Karnatskaya_Krichevets.pdf (дата обращения: 18.10.2025).
73. Формирование резервов на возможные потери по ссудам (Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П). URL: https://www.cbr.ru/Queries/UniDbQuery/File/48366/2288 (дата обращения: 18.10.2025).
74. Научно-теоретические основы управления качеством кредитного портфеля банка. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nauchno-teoreticheskie-osnovy-upravleniya-kachestvom-kreditnogo-portfelya-banka (дата обращения: 18.10.2025).
75. Международная практика оптимизации кредитного портфеля банка и ее применение для российского рынка. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mezhdunarodnaya-praktika-optimizatsii-kreditnogo-portfelya-banka-i-ee-primenenie-dlya-rossiyskogo-rynka (дата обращения: 18.10.2025).
76. Оценка риска кредитного портфеля с использованием копула-функций. URL: https://www.hse.ru/data/2013/05/20/1297784841/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%B2.pdf (дата обращения: 18.10.2025).
77. Оптимизация кредитного портфеля банка – Выпускные квалификационные работы студентов НИУ ВШЭ. URL: https://www.hse.ru/edu/vkr/659104037 (дата обращения: 18.10.2025).