Управление кредитными рисками коммерческого банка: сущность, методы оценки и совершенствование в современных условиях

На 1 октября 2025 года общий объем проблемных долгов на балансе российских банков достиг 2,34 трлн рублей, увеличившись за год на 489,7 млрд рублей. Эта ошеломляющая цифра, отражающая рост неработающих кредитов, безоговорочно подчеркивает критическую актуальность проблемы управления кредитными рисками в современном банковском секторе. В условиях перманентной экономической турбулентности, ужесточения регуляторных требований и стремительной цифровизации, кредитный риск становится не просто одним из множества операционных вызовов, а краеугольным камнем финансовой устойчивости и конкурентоспособности любой кредитной организации.

Настоящая работа посвящена всестороннему изучению сущности, методов оценки и системы управления кредитными рисками коммерческого банка, а также разработке предложений по их совершенствованию в современных реалиях. Цель исследования – не только глубоко проанализировать теоретические и методологические аспекты, но и предложить практические рекомендации, способные укрепить позиции банков в условиях возрастающей неопределенности. Структура работы последовательно проведет читателя от фундаментальных понятий кредитного риска к детальному обзору методов его оценки, описанию функционирования систем управления, выявлению актуальных проблем российского банковского сектора, анализу макроэкономических влияний и, наконец, к передовым практикам и конкретным предложениям по совершенствованию риск-менеджмента.

Теоретические основы кредитных рисков коммерческого банка

В основе любого банковского бизнеса лежит балансирование между доходностью и риском, и ни один риск не является столь центральным для кредитной организации, как кредитный, поэтому понимание его сущности, механизмов возникновения и многообразия форм – это первый шаг к эффективному управлению.

Понятие и экономическая сущность кредитного риска

Кредитный риск – это, по сути, вероятность потерпеть финансовые убытки из-за того, что контрагент, получивший денежные средства, не сможет или не захочет выполнить свои обязательства по возврату основного долга и уплате начисленных процентов в установленные сроки. Это не просто гипотетическая угроза, а реальный фактор, способный подорвать финансовую стабильность банка. В этом контексте кредитный риск несет не только кредитор (банк), выдающий ссуды, но и, опосредованно, сам клиент, который одалживает заемные средства, поскольку его неспособность погасить долг влечет за собой целый каскад негативных последствий, включая штрафы, ухудшение кредитной истории, а в худшем случае – банкротство. Для банка же невыплата кредита оборачивается прямыми финансовыми убытками, потерей процентного дохода и затратами на взыскание долга, что может включать судебные издержки и расходы на работу с проблемными активами. Таким образом, кредитный риск – это обоюдоострый меч, который требует постоянного внимания и скрупулезного управления. И что из этого следует? Без адекватной системы управления кредитный риск может быстро превратиться из потенциальной угрозы в реальный кризис ликвидности и платежеспособности банка, что является прямым путём к финансовым трудностям.

Классификация кредитных рисков: системный подход

Многогранность кредитного риска требует его всесторонней классификации, позволяющей систематизировать угрозы и разрабатывать адресные стратегии управления. Наиболее распространенным является деление на внешние и внутренние факторы нестабильности, однако существуют и другие важные типологии.

По источникам возникновения:

• Внешние кредитные риски: Проистекают из макроэкономического окружения и общих условий рынка, на которые банк не может напрямую влиять. К ним относятся:
  • Макроэкономические риски: Связаны со снижением темпов экономического развития, рецессиями, кризисами, что ведет к падению доходов заемщиков и ухудшению их платежеспособности.
  • Институциональные риски: Возникают из-за нестабильности правовой, регуляторной или политической системы, изменяющих правила игры для банков и их клиентов.
  • Отраслевые риски: Проблемы, специфичные для отдельного сектора экономики (например, кризис в строительстве или металлургии), которые могут затронуть большую группу заемщиков.
  • Инфляционные риски: Обесценивание денег, снижающее реальную стоимость будущих платежей по кредиту для кредитора и покупательную способность заемщика.
  • Риски роста стоимости заемных средств: Изменение ставки рефинансирования Центрального Банка, ведущее к удорожанию ресурсов для банка и, как следствие, к повышению процентных ставок по новым кредитам.
• Внутренние кредитные риски: Возникают из-за особенностей деятельности заемщика или кредитора.
  • Риски заемщика: Включают снижение доходов, невыполнение финансовых обязательств, связанные с обеспечением (например, падение стоимости залога).
  • Риски кредитора: Ошибки в кредитной политике, некорректная рыночная стратегия банка, неэффективные процедуры оценки и мониторинга, которые могут привести к выдаче некачественных ссуд.
• Институциональный риск: Неисполнение контрагентом условий договора, что может быть связано как с его финансовыми трудностями, так и с недобросовестностью.
• Риск концентрации: Возникает из-за слабой диверсификации кредитного портфеля, например, чрезмерного объема ссуд, выданных одному крупному заемщику, группе связанных заемщиков, одной отрасли или географическому региону.
• Страновой риск: Неисполнение суверенным государством международных договоров или обязательств, влияющее на способность резидентов этой страны выполнять свои долги.

По степени охвата:

• На уровне отдельного заемщика/сегмента: Индивидуальные риски, присущие конкретному клиенту или небольшой группе однородных ссуд.
• Национальный: Риски, затрагивающие банковскую систему всей страны.
• Международный: Риски, имеющие глобальный характер и влияющие на трансграничные операции.

По типу (три основных типа):

• Риск дефолта: Самая прямая форма риска, означающая полное или частичное непогашение кредита.
• Риск концентрации: Воздействие на определенные отрасли или регионы, как уже было упомянуто.
• Систематический риск: Возникающий из-за внешних экономических факторов, затрагивающий широкий круг заемщиков и не поддающийся диверсификации.

По степени предсказуемости:

• Ожидаемые риски: Те, которые можно предвидеть и оценить с определенной вероятностью на основе исторических данных и текущих тенденций.
• Неожидаемые риски: Возникают внезапно, например, вследствие непредвиденных макроэкономических шоков или форс-мажорных обстоятельств.

Эта комплексная классификация служит основой для построения эффективной системы управления кредитным риском, позволяя банку идентифицировать, анализировать и воздействовать на различные типы рисков в зависимости от их природы и потенциального влияния.

Кредитный портфель банка как объект управления риском

В центре системы управления кредитным риском находится кредитный портфель банка – совокупность остатков задолженности по основному долгу по активным кредитным операциям на определенную дату. Это не просто сумма выданных кредитов, а живой, динамичный организм, качество которого напрямую определяет финансовое здоровье кредитной организации.

В финансовой отчетности различают:

• Валовой кредитный портфель: Общий объем всех выданных кредитов, включая те, по которым еще не наступили сроки погашения.
• Чистый кредитный портфель: Валовой портфель за вычетом резервов на возможные потери по ссудам. Этот показатель более реалистично отражает стоимость активов банка.

Кредитный портфель не бывает однородным, и его характеристики зависят от стратегии банка и рыночных условий. Можно выделить несколько типовых состояний:

• Риск-нейтральный кредитный портфель: Отличается низким уровнем кредитных рисков, но и относительно невысокой доходностью. Это консервативная стратегия, направленная на минимизацию потерь.
• Рискованный кредитный портфель: Характеризуется высоким уровнем риска, но потенциально и высокой доходностью. Такая стратегия может быть привлекательна для банков, готовых принимать на себя повышенные риски ради большей прибыли.
• Оптимальный кредитный портфель: Соответствует кредитной и маркетинговой политике банка, обеспечивая приемлемый уровень риска при достижении поставленных целей по доходности.
• Сбалансированный кредитный портфель: Представляет собой идеальное соотношение между риском и доходностью, когда диверсификация и продуманная структура позволяют нивелировать индивидуальные риски и максимизировать отдачу от активов.

Управление кредитным портфелем – это постоянный процесс оптимизации его структуры, качества и доходности с учетом меняющихся внутренних и внешних факторов. Эффективность этого процесса напрямую зависит от того, насколько точно банк способен оценивать и прогнозировать кредитные риски.

Современные методы и модели оценки кредитных рисков

Оценка кредитного риска является ключевым этапом в его управлении, позволяя банку количественно и качественно определить потенциальный ущерб. Она заключается в определении максимально возможного убытка, который может быть получен банком в течение определенного периода времени. Современная банковская практика оперирует широким спектром методов и моделей, от традиционных аналитических подходов до инновационных решений на базе Big Data и машинного обучения.

Обзор традиционных методов оценки кредитного риска

Традиционные методы оценки кредитных рисков составляют основу банковской практики и регламентируются нормативными актами. Они позволяют сформировать первоначальное представление о кредитоспособности заемщика и качестве портфеля.

Аналитический метод: оценка по Положению Банка России № 590-П

Один из краеугольных камней российской банковской практики – аналитический метод, реализуемый на основе Положения Банка России № 590-П от 28 июня 2017 года. Этот документ, заменивший устаревшее Положение № 254-П, определяет порядок формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам и, по сути, является методическим руководством по оценке уровня кредитного риска по каждой операции. Суть метода заключается в профессиональном суждении, основанном на всестороннем анализе финансового состояния заемщика, истории обслуживания им кредитной задолженности и уровня обеспечения ссуды.

В рамках аналитического метода, ссуды классифицируются в одну из пяти категорий качества:

1. Отсутствие кредитного риска (I категория качества): Ссуда высококачественная, вероятность потерь минимальна или отсутствует.
2. Нестандартные ссуды (II категория качества): Присутствует незначительный кредитный риск, могут потребоваться резервы.
3. Сомнительные ссуды (III категория качества): Умеренный кредитный риск, возможны значительные потери.
4. Проблемные ссуды (IV категория качества): Высокий кредитный риск, вероятность потерь крайне велика.
5. Безнадежные ссуды (V категория качества): Кредит считается невозвратным, потери практически неизбежны.

На основе этой классификации формируются резервы на возможные потери, которые являются буфером для банка при реализации кредитных рисков.

Коэффициентный метод: финансовые коэффициенты и их нормативные значения

Коэффициентный метод представляет собой количественный подход, основанный на расчете относительных финансовых показателей (коэффициентов), которые отражают различные аспекты финансового состояния заемщика: ликвидность, платежеспособность, финансовую устойчивость, деловую активность и рентабельность. Расчетные значения этих коэффициентов затем сравниваются с нормативными, эталонными или среднеотраслевыми показателями. Отклонения от этих бенчмарков служат индикаторами увеличения или снижения кредитного риска. Например, низкий коэффициент текущей ликвидности может указывать на проблемы с платежеспособностью, а высокий коэффициент задолженности к собственному капиталу – на избыточную финансовую зависимость.

Пример использования коэффициентного метода:

Предположим, банк анализирует заемщика на основе следующих коэффициентов:

• Коэффициент текущей ликвидности (К_ТЛ): Отношение оборотных активов к краткосрочным обязательствам. Нормативное значение > 1.5 — 2.0.
• Коэффициент автономии (К_А): Отношение собственного капитала к сумме активов. Нормативное значение > 0.5.
• Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (К_ОСОС): Отношение собственных оборотных средств к оборотным активам. Нормативное значение > 0.1.

Банк может установить систему баллов или весов для каждого коэффициента. Например, если К_ТЛ заемщика равен 1.2, что ниже нормы, это снижает его кредитный рейтинг. Какой важный нюанс здесь упускается? Важно понимать, что каждый из этих коэффициентов не является абсолютным показателем, а лишь индикатором, который должен интерпретироваться в контексте специфики отрасли, размера компании и общей экономической ситуации, чтобы избежать поспешных выводов о кредитоспособности.

Статистические методы: использование данных для прогнозирования риска

Статистические методы оценки кредитного риска основаны на анализе накопленных данных о финансовом состоянии заемщиков и истории их погашения кредитов за определенный период. Они позволяют выявлять закономерности, прогнозировать вероятность дефолта и оценивать качество кредитного портфеля в целом. Применяются такие статистические величины, как:

• Дисперсия и стандартное отклонение: Отражают меру разброса значений показателей (например, доходности кредитов или величины потерь) относительно их среднего значения. Чем выше эти показатели, тем выше волатильность и, соответственно, риск.
• Вариация: Позволяет сравнивать степень изменчивости различных показателей, выраженных в разных единицах измерения.
• Коэффициент вариации: Относительный показатель, характеризующий степень колеблемости признака относительно его среднего значения. Чем выше коэффициент, тем более рискованным считается объект.
• Асимметрия: Показывает степень несимметричности распределения данных. Например, положительная асимметрия может указывать на наличие большого количества небольших прибылей и небольшого числа крупных убытков.

Используя эти инструменты, банки могут создавать прогнозные модели, выявлять значимые характеристики для уровня риска и оценивать потенциальные потери по портфелям однородных ссуд.

Инновационные модели оценки кредитного риска

С развитием технологий и доступностью больших данных, банковский сектор активно внедряет инновационные модели оценки рисков, которые предлагают более высокую точность и оперативность.

Скоринговые модели: от FICO до Big Data

Скоринговые модели – это мощные системы оценки кредитоспособности лица, основанные на численных статистических методах. Они позволяют быстро и объективно принять решение о выдаче кредита, что особенно важно для массового розничного кредитования и микрофинансовых организаций. Пионером в этой области стала FICO Scoring Model, разработанная в США, которая по сей день используется примерно 90% кредиторов, являясь одним из наиболее надежных инструментов.

Принципы построения скоринговой модели включают несколько ключевых этапов:

1. Сбор данных: Аккумуляция информации о потенциальных заемщиках (демографические данные, кредитная история, доходы, расходы и т.д.).
2. Очистка и преобразование данных: Обработка и стандартизация собранной информации для устранения ошибок и приведения к единому формату.
3. Выбор переменных: Определение наиболее значимых факторов, влияющих на кредитоспособность.
4. Построение модели: Использование статистических методов (многомерный дискриминантный анализ, probit-анализ), методов управления наукой (математическое программирование), а также передовых технологий data mining (деревья решений, нейронные сети) и алгоритмов машинного обучения.
5. Оценка модели: Тестирование и валидация модели на исторических данных для подтверждения ее точности и надежности.

Современные скоринговые системы активно интегрируют концепции Big Data, анализируя не только традиционные финансовые показатели, но и неструктурированные данные из различных источников (социальные сети, геолокация, поведенческие паттерны). Это позволяет значительно повысить прогностическую силу моделей и упростить работу с клиентами, способствуя развитию финансовых организаций.

Подход на основе внутренних рейтингов (ПВР): внедрение и эффект

Подход на основе внутренних рейтингов (ПВР, Internal Ratings-Based approach – IRB) представляет собой один из наиболее продвинутых методов оценки кредитного риска, соответствующий стандартам «Базель II» и «Базель III». Его суть заключается в том, что банкам разрешается использовать собственные внутренние модели для оценки кредитного риска и, как следствие, для расчета нормативов достаточности капитала. Это требует от банка не только наличия сложных аналитических систем, но и высокого уровня внутреннего контроля и квалификации персонала.

Банк России активно поддерживает внедрение ПВР, признавая его потенциал для повышения точности оценки рисков. Впервые разрешение на применение банковских методик управления кредитным риском и моделей количественной оценки кредитного риска с использованием ПВР было дано Сбербанку России с 1 января 2018 года. Это стало важным шагом в адаптации международных стандартов в российском банковском секторе.

К началу 2024 года, помимо Сбербанка, ПВР-подход успешно внедрили еще три из 11-13 системно значимых кредитных организаций: ВТБ, Альфа-банк и Райффайзенбанк. Госдума приняла закон, обязывающий все системно значимые банки перейти на ПВР-подход к 1 января 2030 года, что свидетельствует о стратегическом векторе развития российского риск-менеджмента.

Экономический эффект от внедрения ПВР:

Применение ПВР позволяет банкам более точно оценивать кредитные риски, что приводит к значительной экономии капитала. Например, по состоянию на 1 декабря 2024 года, экономия капитала у четырех российских банков, применяющих ПВР, составила внушительные 1,7 трлн рублей. Доля активов системно значимых кредитных организаций, переведенных на ПВР, достигла 42% от всех их активов. Райффайзенбанк к февралю 2022 года перевел 60% своего кредитного портфеля на ПВР, оценив эффект в 237 базисных пунктов по нормативу достаточности капитала, что эквивалентно высвобождению 33 млрд рублей капитала. Эти данные наглядно демонстрируют финансовые выгоды от внедрения передовых риск-моделей.

Структурные и редуцированные модели: теоретические основы и применение

Помимо скоринга и ПВР, в арсенале риск-менеджмента существуют и более сложные, теоретически обоснованные модели, которые можно разделить на структурные и редуцированные.

• Структурные модели: Предполагают, что дефолт заемщика наступает, когда стоимость его активов падает ниже определенного порогового значения (например, суммы обязательств). Эти модели базируются на теории ценообразования опционов и связывают вероятность дефолта с рыночной стоимостью компании. Примеры:
  • Модель Мертона (1974): Классическая модель, рассматривающая акционерный капитал как колл-опцион на активы фирмы.
  • Модель Васичека: Расширяет модель Мертона, вводя фактор корреляции между дефолтами различных заемщиков.
  • Модель Блэка и Кокса: Учитывает возможность дефолта до срока погашения долга.
  • CreditMetrics^TM, KMV: Коммерческие реализации структурных моделей, широко используемые для оценки кредитного портфеля.
• Редуцированные модели: В отличие от структурных, не пытаются моделировать внутреннюю структуру компании, а рассматривают вероятность дефолта как стохастический процесс, не зависящий от стоимости фирмы. Они фокусируются на рыночных данных, таких как кредитные спреды, и используют эконометрические методы. Примеры:
  • CreditRisk+: Модель, разработанная Credit Suisse First Boston, основанная на статистическом распределении потерь по кредитному портфелю.
  • CreditPortfolio View: Модель, разработанная McKinsey & Company, которая учитывает влияние макроэкономических факторов на вероятность дефолта.

Эти модели, хотя и более сложны в реализации, позволяют проводить глубокий анализ кредитного риска, особенно для крупных корпоративных заемщиков и сложных портфелей.

Качественный и количественный анализ рисков: взаимодействие и синергия

Хотя мы рассматривали методы оценки по отдельности, на практике управление кредитным риском требует тесного взаимодействия качественного и количественного анализа. Качественный анализ рисков основывается на экспертных оценках, профессиональном суждении и неформализованных характеристиках, таких как деловая репутация заемщика, качество менеджмента, стратегия компании, особенности отрасли, стабильность политической ситуации. Его специфическая особенность заключается в том, что даже экспертные оценки, на первый взгляд не имеющие числового выражения, в итоге приводят к количественным результатам.

Как качественные оценки становятся количественными:

Это достигается путем присвоения категориям или характеристикам числовых значений или баллов. Например:

• Деловая репутация заемщика: Может быть оценена по шкале от 1 до 5 (от «отличная» до «неудовлетворительная»), где каждая оценка соответствует определенному количественному баллу.
• Качество менеджмента: Оценивается экспертами и получает определенный балл, который затем интегрируется в общую скоринговую модель или модель внутреннего рейтинга.
• Соблюдение ESG-стандартов: Если заемщик демонстрирует высокие показатели в области экологии, социальной ответственности и корпоративного управления, ему могут быть присвоены дополнительные баллы, снижающие общий кредитный риск.

Эти числовые значения затем используются в рамках более широких моделей оценки риска, влияют на расчет вероятности дефолта, определяют категорию качества ссуды или корректируют требования к капиталу. Таким образом, качественный анализ не просто дополняет количественный, а становится его неотъемлемой частью, обогащая и уточняя общую картину кредитного риска. Синергия этих подходов обеспечивает более полную и адекватную оценку кредитоспособности заемщика и качества кредитного портфеля в целом.

Система управления кредитными рисками в коммерческом банке

Система управления кредитными рисками – это не просто набор методов оценки, а целостный, многоуровневый механизм, призванный обеспечивать устойчивость и прибыльность банковского бизнеса. Ее главная задача – найти оптимальное соотношение между прибыльностью операций и уровнем принимаемых рисков, гарантируя безубыточность и стабильное развитие.

Цели и этапы процесса управления кредитным риском

Эффективная модель управления кредитным риском начинается с четко сформулированных целей и последовательной реализации всех этапов процесса.

Основная цель: Обеспечение оптимального соотношения между прибыльностью банковского бизнеса и уровнем принятых рисков для поддержания экономической безопасности и финансовой устойчивости кредитной организации. Это означает, что банк не должен стремиться к полному исключению рисков (это невозможно и невыгодно), а к их контролируемому и оправданному принятию.

Этапы процесса управления кредитным риском:

1. Идентификация риска: Первый и важнейший шаг, заключающийся в выявлении всех потенциальных источников кредитного риска. На этом этапе определяются типы заемщиков, виды кредитных продуктов, отрасли, регионы и другие факторы, которые могут привести к потерям.
2. Качественная оценка риска (кредитоспособности заемщиков): На этом этапе проводится экспертный анализ финансового состояния заемщика, его деловой репутации, качества менеджмента, перспектив отрасли, уровня обеспечения и других нефинансовых факторов. Используются методы, описанные в Положении Банка России № 590-П.
3. Вероятностная оценка риска (вероятность дефолта): Количественная оценка вероятности неисполнения заемщиком своих обязательств. Для этого применяются статистические и скоринговые модели, а также внутренние рейтинги.
4. Количественная оценка риска (VaR-анализ кредитного портфеля): Определение потенциальных финансовых потерь. Одним из наиболее продвинутых инструментов является Value-at-Risk (VaR), который позволяет оценить максимально возможный убыток кредитного портфеля за определенный период времени с заданной вероятностью. Например, 99% VaR в 100 млн рублей означает, что с вероятностью 99% потери по портфелю не превысят 100 млн рублей.
5. Применение способов воздействия на риск (митигация): На этом этапе разрабатываются и реализуются меры по снижению или контролю рисков. К ним относятся:
   • Передача риска: Страхование кредитов, секьюритизация (продажа кредитов третьим лицам).
   • Резервирование: Формирование резервов на возможные потери по ссудам в соответствии с регуляторными требованиями.
   • Лимитирование: Установление максимальных лимитов на выдачу кредитов отдельным заемщикам, отраслям, регионам или видам продуктов.
   • Диверсификация: Распределение кредитного портфеля между различными заемщиками, отраслями, регионами для снижения риска концентрации.
   • Структурирование сделок: Разработка условий кредитования, минимизирующих риск (например, залог, поручительство, ковенанты).
6. Мониторинг рисков: Постоянное наблюдение за состоянием кредитного портфеля, финансовым положением заемщиков и эффективностью применяемых мер по управлению рисками. Мониторинг позволяет своевременно выявлять ухудшение ситуации и корректировать стратегии.

Роль системы риск-менеджмента и внутреннего контроля

Центральное место в системе управления кредитными рисками занимает система риск-менеджмента банка. Ее цель – не только обеспечить высокое качество кредитного портфеля, но и поддерживать экономическую безопасность и финансовую устойчивость кредитной организации в целом. Система риск-менеджмента регулирует уровень кредитного риска в приемлемых для банка значениях, что является критически важным для безубыточности операций.

Неотъемлемой частью риск-менеджмента является система внутреннего контроля. Положение Банка России от 16.12.2003 N 242-П «Об организации внутреннего контроля в кредитных организациях и банковских группах» определяет общие принципы и систему внутреннего контроля, предписывая, что она должна соответствовать характеру и масштабу операций, а также уровню и сочетанию принимаемых рисков. В контексте кредитного риска оно требует, чтобы система внутреннего контроля обеспечивала адекватное управление банковскими рисками путем их выявления, постоянного наблюдения и принятия мер по поддержанию на приемлемом уровне. Это включает контроль за соблюдением кредитной политики, процедур оценки и мониторинга рисков, а также правильностью формирования резервов.

Системы управления рисками могут действовать на различных уровнях:

• На уровне всего банка, охватывая все его операции.
• На уровне специально созданных центров финансовой ответственности (например, департаменты по работе с крупным корпоративным бизнесом, малым и средним предприятиям, розничным клиентам).
• На уровне групп клиентов или видов кредитных продуктов.

Такая многоуровневая структура позволяет эффективно управлять рисками в зависимости от их специфики и масштаба.

Нормативно-правовое регулирование управления кредитными рисками (ЦБ РФ)

Роль Центрального Банка РФ в управлении кредитными рисками коммерческих банков является определяющей. Банк России выступает не только как орган банковского регулирования, устанавливающий правила игры, но и как орган банковского надзора, контролирующий их соблюдение. Главными целями этой деятельности являются поддержание стабильности банковской системы РФ и защита интересов вкладчиков и кредиторов.

ЦБ РФ устанавливает обязательные экономические нормативы, порядок их расчета и предельно допустимые значения, которые кредитные организации обязаны соблюдать.

Ключевые экономические нормативы: Н1.0, Н6, Н7

Центральный Банк РФ, согласно Положению Банка России № 646-П от 04.07.2018 «О методике определения собственных средств (капитала) кредитных организаций («Базель III»)», устанавливает ряд ключевых экономических нормативов, прямо или косвенно регулирующих кредитный риск:

• Нормативы достаточности капитала (Н1.0, Н1.1, Н1.2):
  • Н1.0 (норматив достаточности собственных средств (капитала) банка): Отражает отношение собственных средств банка к общей сумме активов, взвешенных по риску. Минимальное значение Н1.0 составляет 8%. Этот норматив гарантирует, что банк располагает достаточным «запасом прочности» для покрытия возможных потерь, включая кредитные.
  • Н1.1 (норматив достаточности базового капитала): Отношение базового капитала к активам, взвешенным по риску.
  • Н1.2 (норматив достаточности основного капитала): Отношение основного капитала к активам, взвешенным по риску.

  Расчет этих нормативов основан на принципах «Базель III», где активы взвешиваются с учетом их рискованности. Чем выше риск по кредиту, тем больший объем капитала требуется для его покрытия.

• Норматив максимального размера риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков (Н6): Этот норматив ограничивает размер кредитного риска, который банк может принять на себя по отношению к одному заемщику или группе связанных заемщиков. Максимально допустимое значение Н6 составляет 25% от собственного капитала банка. Его цель – предотвратить чрезмерную концентрацию риска на одном клиенте, которая может привести к серьезным проблемам в случае его дефолта.
• Норматив максимального размера крупных кредитных рисков (Н7): Ограничивает совокупный объем крупных кредитных рисков. Максимальное значение Н7 – 800% от собственного капитала банка. Этот норматив направлен на ограничение общей концентрации крупных рисков в портфеле банка.

Регулирование формирования резервов: Положение Банка России № 590-П

Как уже упоминалось, Положение Банка России № 590-П от 28 июня 2017 года является ключевым документом, регулирующим порядок формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности. Оно устанавливает требования к оценке кредитного риска по ссудам и портфелям однородных ссуд, их классификации в категории качества и формированию соответствующих резервов. Согласно этому Положению, оценка кредитного риска осуществляется на постоянной основе, а классификация ссуд в одну из пяти категорий качества (отсутствие риска, нестандартные, сомнительные, проблемные, безнадежные) производится на основании профессионального суждения банка. Адекватное резервирование является критически важным для финансовой устойчивости банка, поскольку оно создает буфер для покрытия потенциальных потерь. Почему же именно адекватное резервирование становится столь важным? Потому что оно прямо влияет на способность банка поглощать убытки без угрозы для его капитальной базы, обеспечивая финансовую стабильность и доверие вкладчиков.

Надбавки к коэффициентам риска (МПН) и их роль

Для более гибкого и адресного регулирования кредитных рисков Банк России использует механизм надбавок к коэффициентам риска (МПН – макропруденциальные надбавки). Эти надбавки устанавливаются для ограничения рисков в розничном и корпоративном кредитовании, дифференцируясь с учетом различных параметров:

• Для розничных кредитов: Показатель долговой нагрузки заемщика (ПДН), соотношение задолженности к стоимости залога, первоначальный взнос по ипотеке, полная стоимость кредита. Чем выше риск, тем выше надбавка и, соответственно, больше капитала требуется банку для покрытия этого риска.
• Для корпоративных кредитов: Надбавки могут применяться, например, к кредитам на финансирование операций на рынке недвижимости или к кредитам в иностранной валюте.

С 1 февраля 2025 года применение МПН регламентируется Указанием Банка России от 16.12.2024 № 6960-У. До этой даты действовало Указание Банка России от 17.04.2023 N 6411-У. Этот инструмент позволяет ЦБ РФ оперативно реагировать на изменение рыночной ситуации и предотвращать накопление системных рисков в отдельных сегментах кредитного рынка.

Таким образом, система управления кредитными рисками в коммерческом банке – это сложный, многоуровневый механизм, включающий внутренние процессы банка, его риск-менеджмент и строгие регуляторные требования Центрального Банка РФ. Эффективность этой системы напрямую влияет на надежность и стабильность всей банковской системы.

Проблемы и тенденции управления кредитными рисками в российских коммерческих банках

Современный российский банковский сектор сталкивается с комплексом вызовов, которые существенно влияют на ландшафт кредитных рисков и требуют постоянной адаптации систем управления. Экономическая турбулентность, изменения в поведении заемщиков и новые регуляторные требования формируют уникальную картину проблем и тенденций.

Динамика проблемной задолженности и NPL в кредитных портфелях

Одним из наиболее тревожных сигналов является рост объема проблемной задолженности в кредитных портфелях российских банков. Существующий экономический спад и падение реальных доходов населения негативно отражаются на способности заемщиков обслуживать свои обязательства.

Статистика на октябрь 2025 года:

• Объем проблемных долгов россиян: К июлю 2025 года объем проблемных долгов граждан перед банками достиг 2,2 трлн рублей, что составляет 6% от всех выданных кредитов. Это значитель��ый рост по сравнению с 1,5 трлн рублей (4,1% портфеля) годом ранее.
• На 1 октября 2025 года: Общий объем проблемных долгов на балансе российских банков увеличился до 2,34 трлн рублей, прибавив за год 489,7 млрд рублей. Эта динамика свидетельствует о нарастающем давлении на качество розничного кредитного портфеля.
• Доля неработающих кредитов (NPL) в корпоративном сегменте: На конец второго квартала 2025 года доля NPL поднялась до 10,4% портфеля, а их объем достиг 111,9 млрд долларов США. Это указывает на проблемы и в корпоративном сегменте. Хотя крупные банки могут демонстрировать более благоприятную картину (например, доля NPL в кредитном портфеле ВТБ составляла 4,3% по состоянию на 30 сентября 2025 года), общая тенденция остается негативной.

Последствия: Большой объем необслуживаемых кредитов напрямую снижает прибыль банков, вынуждая их формировать значительные резервы, что уменьшает доступный капитал для нового кредитования и инвестиций. Кроме того, это влечет за собой дополнительные операционные расходы на взыскание долгов и работу с проблемными активами. В практике российских банков часто выявляются такие проблемы, как продажа безнадежных долгов коллекторским агентствам или страхование кредитного портфеля, что, хотя и является инструментом управления риском, свидетельствует о его высокой реализации.

Проблемы концентрации кредитных рисков и регуляторные меры

Исторически сложной темой для российского банковского сектора является высокая концентрация кредитных рисков на крупнейших заемщиках или группах связанных заемщиков. Это несет существенные риски для финансовой устойчивости отдельных банков, поскольку дефолт одного крупного клиента может вызвать цепную реакцию.

Причины концентрации:

• Размеры компаний: Размеры крупнейших российских компаний зачастую гораздо больше размеров российских банков, при этом именно российские банки являются для них основным источником фондирования.
• Конкуренция за клиентов: Некоторые банки, стремясь удержать крупных корпоративных клиентов для получения дополнительного дохода, могут не стремиться к снижению рисков, принимая на себя чрезмерные обязательства.

Регулирование ЦБ РФ: Банк России активно регулирует риски кредитной концентрации, в частности, через норматив максимального размера риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков (Н6), который ограничен 25% от собственного капитала банка. Однако ЦБ РФ не останавливается на достигнутом и активно работает над дальнейшей доработкой регулирования. Одним из важных шагов станет внедрение норматива Н30 для системно значимых банков с 1 января 2029 года. Этот норматив будет ограничивать концентрацию на госкомпании с выручкой более 2% ВВП, что направлено на снижение системных рисков, связанных с крупнейшими государственными корпорациями.

Отсутствие единообразной технологии управления рисками

Несмотря на наличие общих регуляторных требований и международных стандартов, в российском финансовом менеджменте по-прежнему отсутствует абсолютно единообразная, универсальная технология для проведения управляющих воздействий, в том числе при управлении кредитными рисками. Безусловно, технологии риск-менеджмента присутствуют в каждом банке, но они носят свои уникальные особенности, обусловленные:

• Спецификой бизнеса: Различные бизнес-модели (розничный, корпоративный, инвестиционный банк) требуют разных подходов к оценке и управлению рисками.
• Размером и ресурсами банка: Крупные системно значимые банки имеют возможность инвестировать в сложные IT-системы и высококвалифицированных риск-менеджеров, тогда как небольшие банки ограничены в ресурсах.
• Корпоративной культурой: Уровень риск-толерантности и подходы к управлению рисками могут значительно различаться.

Эта неоднородность создает вызовы для регулятора в части контроля и для самих банков в части обмена лучшими практиками и повышения общей эффективности риск-менеджмента.

Учет ESG-факторов в оценке кредитного риска

Одной из актуальных и развивающихся проблем в управлении кредитными рисками становится учет ESG-факторов (экологические, социальные, корпоративное управление) при оценке корпоративных клиентов. В современном мире, где устойчивое развитие и социальная ответственность становятся все более значимыми, банки осознают, что компании с низкими ESG-показателями могут быть подвержены повышенным рискам (репутационным, регуляторным, операционным).

Проблема: Основная сложность заключается в том, что ESG-факторы в основном описываются качественными, неформализованными характеристиками. Например, оценка воздействия компании на окружающую среду, ее отношения с сотрудниками или прозрачности корпоративного управления требует не только экспертного суждения, но и разработки специальных методик для их перевода в количественные показатели, пригодные для интеграции в кредитные модели. Это требует новых подходов к сбору данных, их анализу и верификации, а также к построению новых моделей оценки, способных учесть этот комплексный аспект.

Таким образом, российский банковский сектор находится в динамичной среде, где традиционные вызовы (рост проблемной задолженности, концентрация рисков) сочетаются с новыми, такими как необходимость учета ESG-факторов. Эффективное управление этими проблемами требует постоянной модернизации систем риск-менеджмента и тесного взаимодействия с регулятором.

Влияние макроэкономических факторов и регуляторной политики

Кредитные риски коммерческого банка не существуют в вакууме. Напротив, их динамика и управляемость тесно связаны с макроэкономической средой и регуляторной политикой, которые формируют общий фон для банковской деятельности. Дестабилизация на макроэкономическом уровне оказывает негативное влияние на все секторы экономики, усиливая негативные последствия для банковского сектора и населения.

Влияние макроэкономических показателей на качество кредитного портфеля

Макроэкономические показатели играют ключевую роль в формировании качества кредитного портфеля банковского сектора России:

• ВВП (Валовой внутренний продукт): Экономические кризисы и замедление темпов роста ВВП напрямую негативно сказываются на качестве кредитного портфеля, приводя к росту просроченной задолженности. Снижение экономической активности означает сокращение доходов предприятий и населения, что затрудняет выполнение ими кредитных обязательств. Напротив, стабильный рост ВВП позитивно влияет на способность заемщиков обслуживать долги. Существует прямая взаимосвязь: динамика объемов банковского кредитования юридических лиц оказывает влияние на изменение объема ВВП, создавая цикл взаимодействия.
• Реальная процентная ставка по кредитам: Высокие процентные ставки по кредитам негативно влияют на качество их обслуживания, способствуя росту просроченной задолженности. Для заемщиков рост ставок означает увеличение финансовой нагрузки, что особенно заметно в условиях стагнирующих или падающих реальных доходов. Так, просрочка по кредитам физических лиц в России значительно выросла, при этом основная масса таких кредитов приходится на займы, оформленные в период 2023–2024 годов под высокие ставки.
• Экономические кризисы, рецессии, снижение цен на нефть и девальвация рубля: Эти факторы являются мощными катализаторами полномасштабных экономических кризисов, которые напрямую воздействуют на банковскую систему. Они вызывают снижение инвестиций, падение потребительского спроса, замедление кредитования и общее ухудшение платежеспособности заемщиков. Девальвация рубля, например, увеличивает долговую нагрузку для заемщиков, имеющих валютные обязательства при рублевых доходах.

Недостатки в системе финансового регулирования и надзора, а также в банковском риск-менеджменте, в свою очередь, становятся определяющими с точки зрения воздействия кризиса на банковскую систему, усиливая ее уязвимость.

Роль Банка России в стабилизации банковской системы

Центральный Банк РФ является краеугольным камнем стабильности банковской системы. Он выступает как главный орган банковского регулирования и надзора, осуществляя постоянный контроль за соблюдением кредитными организациями законодательства РФ и нормативных актов.

Главные цели банковского регулирования и надзора:

1. Поддержание стабильности банковской системы РФ.
2. Защита интересов вкладчиков и кредиторов.

Инструменты ЦБ РФ и их влияние на кредитные риски:

• Установление нормативов: ЦБ РФ устанавливает обязательные экономические нормативы (такие как Н1.0, Н6, Н7), контролирует их соблюдение и устанавливает предельно допустимые значения. Это прямое воздействие на риск-аппетит банков и их способность принимать на себя кредитные риски.
• Лицензирование: Регулирование входа на рынок, выдача и отзыв лицензий.
• Надзор: Постоянный надзор за деятельностью банков, проведение инспекций и проверок.
• Рефинансирование: Предоставление банкам ликвидности, что помогает поддерживать их стабильность.
• Влияние на уровень процентных ставок: Через ключевую ставку Банк России оказывает прямое влияние на стоимость заемных средств для банков и конечных заемщиков.

Последствия ужесточения денежно-кредитной политики

Повышение ключевой ставки Банка России является инструментом ужесточения денежно-кредитной политики, направленной на сдерживание инфляции. Однако оно имеет и прямые последствия для управления кредитными рисками:

• Удорожание кредитов: Повышение ключевой ставки ведет к росту процентных ставок по новым кредитам, а также по кредитам с плавающей ставкой. Это увеличивает финансовую нагрузку на заемщиков.
• Снижение качества обслуживания: Более высокие процентные платежи могут стать непосильными для части заемщиков, что способствует росту просроченной задолженности. Как было отмечено ранее, просрочка по кредитам физлиц в России значительно выросла, при этом основная масса таких кредитов приходится на займы, оформленные в период высоких ставок.
• Замедление роста кредитного портфеля: Ужесточение денежно-кредитных условий может замедлить рост кредитного портфеля, поскольку спрос на дорогие кредиты снижается, а банки ужесточают стандарты кредитования.
• Макропруденциальные надбавки (МПН): ЦБ РФ использует МПН для ограничения рисков в розничном и корпоративном кредитовании, дифференцируя их в зависимости от показателя долговой нагрузки заемщика, соотношения задолженности к стоимости залога, первоначального взноса и полной стоимости кредита. Эти надбавки, регламентируемые Указанием Банка России от 16.12.2024 № 6960-У, являются еще одним рычагом влияния на объем и качество кредитования.
• Ограничение рисков кредитной концентрации: Помимо традиционных нормативов Н6 и Н7, Банк России продолжает работу по доработке регулирования рисков кредитной концентрации. В частности, планируется введение норматива Н30 для системно значимых банков с 1 января 2029 года, который будет ограничивать концентрацию на госкомпании с выручкой более 2% ВВП. Это свидетельствует о стремлении регулятора снизить системные риски, связанные с крупными игроками экономики.

Таким образом, макроэкономические факторы и регуляторная политика Банка России формируют сложный и динамичный контекст, в котором коммерческие банки вынуждены управлять своими кредитными рисками. Успех в этом процессе требует не только адаптации к текущим условиям, но и способности предвидеть будущие изменения.

Передовые практики и предложения по совершенствованию системы управления кредитными рисками

В условиях постоянно меняющегося экономического ландшафта и ужесточения регуляторных требований, банкам необходимо постоянно модернизировать свои системы управления кредитными рисками. Разработка и внедрение современных методов и инструментов диверсификации и минимизации рисков является залогом эффективности банковского риск-менеджмента.

Внедрение и развитие ПВР-подхода

Как было показано ранее, подход на основе внутренних рейтингов (ПВР) является одной из наиболее передовых практик, позволяющих банкам более точно оценивать кредитный риск и, как следствие, более эффективно управлять требованиями к капиталу.

Преимущества ПВР-подхода:

• Повышение точности оценки: Внутренние модели банка, разработанные с учетом его специфики и клиентской базы, позволяют глубже понимать и прогнозировать риски, чем стандартизированные подходы.
• Оптимизация капитала: Более точная оценка риска приводит к более адекватному расчету нормативов достаточности капитала. Это позволяет банкам высвобождать избыточный капитал для других целей, таких как кредитование или инвестиции. Например, у четырех российских системно значимых банков, применяющих ПВР, экономия капитала на 1 декабря 2024 года составила 1,7 трлн рублей.
• Улучшение риск-культуры: Внедрение ПВР стимулирует развитие внутренней экспертизы, повышение квалификации персонала и совершенствование систем сбора и анализа данных.

Предложения по совершенствованию:

• Обязательный переход системно значимых банков: Госдума уже приняла закон, обязывающий все системно значимые банки перейти на ПВР-подход к 1 января 2030 года. Это создает четкий вектор для развития и стимулирует инвестиции в риск-менеджмент.
• Расширение применения: Постепенное расширение использования ПВР-подхода на менее крупные банки, возможно, с упрощенными моделями или в рамках специализированных лицензий.
• Развитие методологий: Постоянное совершенствование методик оценки, валидации и мониторинга ПВР-моделей с учетом лучших международных практик и специфики российского рынка.

Использование Big Data и машинного обучения в скоринговых моделях

Эволюция скоринговых моделей от традиционных статистических методов к системам, основанным на Big Data и машинном обучении, является одним из наиболее динамичных направлений в риск-менеджменте. Эти технологии позволяют значительно повысить точность прогнозирования рисков и оптимизировать процесс принятия решений.

Преимущества:

• Обработка огромных объемов данных: Big Data позволяет анализировать не только традиционные финансовые показатели, но и неструктурированные данные из различных источников (транзакционные данные, данные из социальных сетей, поведенческие паттерны, геоданные).
• Выявление скрытых закономерностей: Алгоритмы машинного обучения (нейронные сети, деревья решений, ансамблевые методы) способны выявлять сложные и неочевидные взаимосвязи между переменными, улучшая прогностическую силу моделей.
• Автоматизация и скорость: Автоматизированные скоринговые системы позволяют принимать кредитные решения практически мгновенно, что особенно важно для розничного кредитования и онлайн-сервисов.

Предложения по совершенствованию:

• Инвестиции в IT-инфраструктуру и кадры: Банкам необходимо инвестировать в мощные аналитические платформы и привлекать специалистов по обработке данных и машинному обучению.
• Развитие экосистемы данных: Сотрудничество с бюро кредитных историй, финтех-компаниями и другими поставщиками данных для обогащения информации о заемщиках.
• Этическое и регуляторное регулирование: Разработка стандартов использования Big Data и ИИ в кредитном скоринге для обеспечения прозрачности, справедливости и предотвращения дискриминации.

Интеграция ESG-факторов в методики оценки кредитного риска

Учет экологических, социальных и управленческих (ESG) факторов в оценке кредитного риска корпоративных клиентов – это не просто дань моде, а насущная необходимость. Компании с низкими ESG-показателями могут столкнуться с репутационными потерями, штрафами, ограничениями в доступе к финансированию и другими рисками, которые в конечном итоге влияют на их кредитоспособность.

Предложения по совершенствованию:

• Разработка инструментария: Создание четких методик и критериев для оценки ESG-факторов, которые могут быть интегрированы в существующие кредитные модели. Это может включать балльные системы, рейтинги или качественные корректировки.
• Обучение персонала: Повышение компетенций риск-менеджеров и кредитных аналитиков в области ESG-анализа.
• Сбор и верификация данных: Разработка систем для сбора, хранения и верификации ESG-данных от корпоративных клиентов, возможно, через стандартизированные отчеты или сторонних провайдеров.
• Пилотные проекты: Запуск пилотных проектов по включению ESG-факторов в кредитный анализ для определенных отраслей или типов заемщиков.

Совершенствование нормативно-правовой базы и внутреннего контроля

Система управления кредитными рисками должна быть динамичной и постоянно адаптироваться к изменениям во внешней и внутренней среде.

Предложения по совершенствованию:

• Постоянная модернизация внутренних методик: Методика управления кредитными рисками банка должна не только соответствовать обязательным требованиям и нормативам Центрального банка РФ (Положение № 590-П, 646-П, 242-П, Указания по МПН), но и постоянно обновляться с учетом новых данных, технологий и рыночных тенденций.
• Развитие внутреннего контроля: Укрепление системы внутреннего контроля в соответствии с Положением Банка России № 242-П, обеспечение ее соответствия характеру и масштабу операций, а также уровню принимаемых рисков. Это включает независимую оценку эффективности риск-менеджмента, контроль за соблюдением процедур и регулярное обучение сотрудников.
• Проактивное управление: Переход от реактивного подхода к управлению рисками (реагирование на уже возникшие проблемы) к проактивному (предвосхищение и предотвращение рисков).

Инструменты эффективного управления кредитными рисками включают в себя диверсификацию, секьюритизацию, лимитирование, создание резервов, предупреждение кредитного риска, мониторинг, контроль и структурирование сделок. Их комплексное и гибкое применение, подкрепленное передовыми технологиями и глубоким анализом, является залогом устойчивости коммерческого банка в современных условиях.

Заключение

Исследование сущности, методов оценки и системы управления кредитными рисками коммерческого банка в современных условиях позволило не только глубоко проанализировать фундаментальные аспекты этой критически важной области банковской деятельности, но и выявить актуальные проблемы, тенденции и перспективные направления для совершенствования.

Мы определили кредитный риск как неотъемлемый атрибут банковского бизнеса, способный нанести значительные финансовые убытки. Детальная классификация рисков по источникам, степени охвата, типу и предсказуемости заложила основу для систематического подхода к их управлению. Анализ кредитного портфеля как объекта управления подтвердил его центральную роль в поддержании финансовой устойчивости банка.

Обзор современных методов и моделей оценки кредитных рисков продемонстрировал эволюцию от традиционных аналитических подходов, таких как методы, регламентированные Положением Банка России № 590-П, до инновационных скоринговых систем, опирающихся на Big Data и машинное обучение, а также продвинутых моделей на основе внутренних рейтингов (ПВР). Мы показали, как качественные экспертные оценки, на первый взгляд не имеющие числового выражения, трансформируются в количественные параметры, интегрируемые в общие модели оценки риска.

Центральное место в работе заняло описание системы управления кредитными рисками, включающей в себя четко определенные цели и последовательные этапы: идентификация, качественная, вероятностная и количественная оценка, воздействие на риск и непрерывный мониторинг. Особое внимание было уделено роли регулятора – Центрального Банка РФ, который через нормативы достаточности капитала (Н1.0, Н6, Н7), регулирование формирования резервов (Положение № 590-П) и применение макропруденциальных надбавок (МПН) обеспечивает стабильность всей банковской системы.

Анализ проблем и тенденций в российском банковском секторе выявил тревожный рост объема проблемной задолженности и неработающих кредитов (NPL) вплоть до октября 2025 года, подчеркнул историческую сложность концентрации кредитных рисков и необходимость их дальнейшего регулирования (введение норматива Н30). Мы также отметили вызовы, связанные с отсутствием единообразной технологии риск-менеджмента и возрастающую актуальность учета ESG-факторов в оценке корпоративных заемщиков.

Наконец, в работе были представлены конкретные предложения по совершенствованию системы управления кредитными рисками. Эти предложения включают дальнейшее внедрение и развитие ПВР-подхода (с учетом обязательного перехода системно значимых банков к 2030 году и демонстрации экономии капитала), активное использование Big Data и машинного обучения в скоринговых моделях, а также интеграцию ESG-факторов в методики оценки. Непременным условием успеха является постоянная модернизация нормативно-правовой базы и развитие внутреннего контроля.

Таким образом, эффективное управление кредитными рисками – это непрерывный, многогранный процесс, требующий глубокого теоретического понимания, передовых аналитических инструментов, строгого регуляторного надзора и постоянной адаптации к меняющимся условиям. Дальнейшие исследования в этой области могут быть сфокусированы на разработке более совершенных методик интеграции ESG-факторов, создании адаптивных моделей риск-менеджмента для новых финансовых продуктов и услуг, а также на анализе влияния глобальных технологических трендов (таких как блокчейн и децентрализованные финансы) на кредитные риски банков.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 30.12.2004 № 218-ФЗ (ред. от 24.07.2007) «О кредитных историях» // КонсультантПлюс.
2. Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-1 (ред. от 06.12.2011) «О банках и банковской деятельности» // КонсультантПлюс.
3. Федеральный закон от 02.10.2007 № 229-ФЗ (ред. от 07.02.2011) «Об исполнительном производстве» // КонсультантПлюс.
4. Приказ Центрального Банка России от 09.09.2009 № ОД-68 (ред. от 14.02.2008 № ОД-101) «О предоставлении Банком России кредитным организациям кредитов, обеспеченных, активами или поручительствами» // Официальный сайт ЦБ РФ.
5. Закон РФ от 07.02.1992 № 2300-1 (ред. от 28.07.2012) «О защите прав потребителей» // КонсультантПлюс.
6. Гражданский кодекс РФ от 30.11.1994 (ред. от 01.03.2013) // КонсультантПлюс.
7. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» // КонсультантПлюс.
8. Положение Банка России от 06.08.2015 № 483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов».
9. Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П (ред. от 15.03.2023) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» // КонсультантПлюс.
10. Белоглазова Г.Н., Кроливецкая Л.П. Банковское дело: розничный бизнес: учебн. пособие. М.: КНОРУС, 2010. 416 с.
11. Лаврушин О.И. Банковское дело: учебник. М.: Финансы и статистка, 2010. 440 с.
12. Шевчук Д.А. Кредиты физическим лицам (ипотека, автокредит, нецелевые кредиты): учебник. М.: АСТ, Астрель, ВКТ, 2011. 112 с.
13. Даниленко С.А., Комисарова М.В. Банковское потребительское кредитование: учеб.-практ. пособие. М.: ИНФА М, 2011. 13 с.
14. Аксененко Ю.Н., Каспарян В.Н. Управление в финансово-кредитной сфере. Ростов-на-Дону: Феникс, 2011. 312 с.
15. Балабанов И.Т. Банки и банковское дело: учебник. СПб.: Питер, 2011. 500 с.
16. Комисарова Г.А. Управление банком: учебное пособие. М.: Дело, 2010. 345 с.
17. Жариков В.В., Жарикова М.В., Евсейчев А.И. Управление кредитными рисками: учебн. пособие. Тамбов: изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2009. 244 с.
18. Сенчагов В.К., Архипова А.И. Финансы, денежное обращение и кредит: учебник. М.: Проспект, 2010. 530 с.
19. Зинченко Е.М. Процесс управления кредитным риском при реализации розничных кредитных программ // Вестник ТГЭУ. 2009. № 4. С. 19-23. URL: www.elibrary.ru
20. Литвинова А.Г., Черная Е.Г. Современные формы, виды, методы и инструменты розничного кредитования: проблемы толкования и применения // Вестник ЮРГТУ (НПИ). 2011. № 2. С. 51-58.
21. Савинов О.Г. О многообразии форм кредита физическим лицам // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2012. № 6 (92). С. 91-95.
22. Литвинов Е.О. Кредитное бремя населения России: вопросы теории и методологии // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2012. № 6 (92). С. 14.
23. Поляков В.В. Розничные банковские услуги: продуктивный подход: монография. Иркутск, 2011. 39 с.
24. Кирсанова М.В. Развитие системы розничного кредитования в современных условиях: автореф. дис. канд. экон. наук. 2010. 48 с. URL: www.dissertcat.com
25. Павлова И.В. Анализ тенденций рынка розничного кредитования // Банковский ритейл. 2012. № 1. URL: www.bankir.ru
26. Ануреев С.В. Проблема сущности безналичных денег // Бизнес и банки. 2012. № 24. С. 12-15.
27. Ковалев А. Банковский инжиниринг – новый мир финансов // Финансовый директор. 2010. № 2. С. 29-34.
28. Абрамов И.Д. Управление в финансово-кредитной сфере // Бизнес-журнал. 2012. № 12. С. 16-25.
29. Официальный сайт Центрального Банка Российской Федерации. Статистика. URL: www.cbr.ru
30. Что такое «Кредитный риск» простыми словами — определение термина // Финансовый словарь Газпромбанка. URL: https://www.gazprombank.ru/glossary/35928/ (дата обращения: 26.10.2025).
31. Кредитный портфель // Cbonds. URL: https://www.cbonds.info/rus/glossary/137/ (дата обращения: 26.10.2025).
32. Что такое кредитный портфель банка: структура, управление, анализ // Мокка Блог. URL: https://mokka.ru/blog/chto-takoe-kreditnyy-portfel-banka/ (дата обращения: 26.10.2025).
33. Виды кредитных рисков, методы управления кредитным риском // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/vidyi_kreditnogo_riska/ (дата обращения: 26.10.2025).
34. Кредитный риск коммерческого банка // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/kreditnyy_risk_banka/ (дата обращения: 26.10.2025).
35. Кредитные риски и их влияние на деятельность коммерческого банка // ИЦ РИОР — Эдиторум — Editorum. 2023. Т. 11, № 2. С. 38-44. URL: https://editorium.ru/ru/article/29039/2409-6024-2023-11-2-38-44 (дата обращения: 26.10.2025).
36. Сущность кредитного риска: понятие, виды, примеры // Мокка Блог. URL: https://mokka.ru/blog/sushchnost-kreditnogo-riska/ (дата обращения: 26.10.2025).
37. Понятие и виды кредитных рисков коммерческого банка. 2012. URL: https://science-bsea.bgita.ru/2012/ekonom_2012_13_02/2012_13_02_131.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
38. Каковы 3 типа кредитного риска? // Emagia. URL: https://www.emagia.com/ru/what-are-the-3-types-of-credit-risk/ (дата обращения: 26.10.2025).
39. Классификация кредитных рисков коммерческого банка // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klassifikatsiya-kreditnyh-riskov-kommercheskogo-banka (дата обращения: 26.10.2025).
40. Сущность кредитного риска и способы его минимизации // European Student Scientific Journal (электронный научный журнал). 2017. № 1-2. С. 40. URL: https://www.esj.today/PDF/2017/1-2/40.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
41. Экономическая сущность банковских рисков и их классификация // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskaya-suschnost-bankovskih-riskov-i-ih-klassifikatsiya (дата обращения: 26.10.2025).
42. Банковские риски: причины возникновения и методы управления ими // Успехи современного естествознания (научный журнал). URL: https://www.natural-sciences.ru/ru/article/view?id=27530 (дата обращения: 26.10.2025).
43. Проблемы управления кредитными рисками в коммерческом банке и пути их минимизации // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-upravleniya-kreditnymi-riskami-v-kommercheskom-banke-i-puti-ih-minimizatsii (дата обращения: 26.10.2025).
44. Скоринговые модели // CRIF Kredit-Axborot Xizmatlari. URL: https://www.crif.uz/skoringovye-modeli/ (дата обращения: 26.10.2025).
45. Роль центрального банка в регулировании кредитного рынка // Третий Рим. URL: https://third-rome.ru/blog/rol-tsentralnogo-banka-v-regulirovanii-kreditnogo-rynka/ (дата обращения: 26.10.2025).
46. Современные модели оценки кредитных рисков в 2024 году. URL: https://blog.iqoption.com/ru/sovremennye-modeli-otsenki-kreditnykh-riskov-v-2024-godu/ (дата обращения: 26.10.2025).
47. Методы и инструменты управления рисками кредитных операций // Известия Юго-Западного государственного университета. URL: https://izvestiya.kursksu.ru/pdf/019-011.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
48. Оценка банковского кредитного риска // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований (научный журнал). URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=7277 (дата обращения: 26.10.2025).
49. Система управления рисками в российских банках. Проблемы и пути развития // Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=45757788 (дата обращения: 26.10.2025).
50. Макроэкономические факторы, влияющие на качество кредитного портфеля банковского сектора России // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/makroekonomicheskie-faktory-vliyayuschie-na-kachestvo-kreditnogo-portfelya-bankovskogo-sektora-rossii (дата обращения: 26.10.2025).
51. Кредитный скоринг // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3 (дата обращения: 26.10.2025).
52. Скоринговая модель оценки кредитного риска. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=50352219 (дата обращения: 26.10.2025).
53. Что такое кредитный скоринг: настоящее и будущее скоринговой системы банка // FIS. URL: https://fis.ru/blog/chto-takoe-kreditnyy-skoring-nastoyashchee-i-budushchee-skoringovoy-sistemy-banka (дата обращения: 26.10.2025).
54. Система управления кредитным риском в коммерческом банке // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-upravleniya-kreditnym-riskom-v-kommercheskom-banke (дата обращения: 26.10.2025).
55. Система управления кредитным риском // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-upravleniya-kreditnym-riskom (дата обращения: 26.10.2025).
56. Кредитные риски российских коммерческих банков: новые подходы к управлению. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=54406604 (дата обращения: 26.10.2025).
57. Банк России впервые разрешил использовать подход к оценке кредитного риска на основе внутренних рейтингов // Официальный сайт ЦБ РФ. URL: https://www.cbr.ru/press/event/?id=1259 (дата обращения: 26.10.2025).
58. Управление рисками коммерческого банка в процессе кредитования юрид // Уральский федеральный университет. 2021. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/103130/1/m_e_2021_85.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
59. Что такое центральный банк, основные функции ЦБ РФ // Финансовая культура. URL: https://fincult.info/articles/chto-takoe-tsentralnyy-bank-osnovnye-funktsii-tsb-rf/ (дата обращения: 26.10.2025).
60. Разработка скоринговых моделей для банков и МФО // БКИ Скоринг Бюро. URL: https://scoring-bureau.ru/analitika/skoringovye-modeli/ (дата обращения: 26.10.2025).
61. Управление кредитным риском коммерческого банка // ИЦ РИОР — Эдиторум — Editorum. 2022. Т. 10, № 1. С. 119-124. URL: https://editorium.ru/ru/article/29039/2409-6024-2022-10-1-119-124 (дата обращения: 26.10.2025).
62. Исследование макроэкономических факторов кредитного риска в банковской деятельности // Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=48425257 (дата обращения: 26.10.2025).
63. Практика управления кредитным риском в организациях банковского сектора в России // Молодой ученый. URL: https://moluch.ru/archive/499/109041/ (дата обращения: 26.10.2025).
64. Роль и значение центрального банка России в кредитной системе // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-i-znachenie-tsentralnogo-banka-rossii-v-kreditnoy-sisteme (дата обращения: 26.10.2025).
65. Регулирование рисков кредитной концентрации // Банк России. 2024. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/160893/Analytics_Concentration_risk_20240628.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
66. Модели оценки кредитных // Проблемы анализа риска. 2015. № 3. С. 69-77. URL: http://risk-analysis.ru/wp-content/uploads/2016/06/69-77-2015-3.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
67. Методы анализа и оценки кредитного риска банка в Российской Федерации. 2021. URL: https://www.rea.ru/ru/org/managements/izdanija/Documents/%D0%91%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9%20%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%B4%D0%B6%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%202021.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
68. Методы оценки кредитного рисков коммерческого банка // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-kreditnogo-riskov-kommercheskogo-banka (дата обращения: 26.10.2025).
69. Разъяснения по 590-П // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/61347/explanation_590p.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
70. Инструментарий для управления кредитными рисками с учетом макроэкономических факторов // Методический журнал «Банковское кредитование» — Регламент. 2009. № 3. URL: https://reglament.net/bank/kred/2009_3_article.htm (дата обращения: 26.10.2025).
71. Особенности качественных и количественных методов определения риско. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=17947702 (дата обращения: 26.10.2025).
72. Статья 56 // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_37575/e631d3b4e60124fc8b991b16c8734c56858e3ce6/ (дата обращения: 26.10.2025).
73. Методика количественной оценки кредитного риска // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_466487/b994d50c7668615a133d1b463b27b4097f4cf915/ (дата обращения: 26.10.2025).
74. Макроэкономические факторы, влияющие на динамику просроченных кредитов в России после мирового кризиса // Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=43362145 (дата обращения: 26.10.2025).
75. Обзор методик оценки кредитного риска. Перспективы российской методики оценки кредитного риска // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodik-otsenki-kreditnogo-riska-perspektivy-rossiyskoy-metodiki-otsenki-kreditnogo-riska (дата обращения: 26.10.2025).