Совершенствование управления кредитным портфелем коммерческого банка в современных условиях (на примере [Название Банка])

Введение

По состоянию на октябрь 2025 года, общий портфель проблемных долгов на балансах российских коммерческих банков достиг 2,34 трлн рублей, демонстрируя значительное увеличение просроченной задолженности в розничном сегменте.

Этот факт, ярко характеризующий текущую макроэкономическую конъюнктуру, служит красноречивым доказательством того, что управление кредитным портфелем (КП) перестало быть рутинной функцией и превратилось в ключевой фактор финансовой устойчивости любого коммерческого банка. В условиях перманентной структурной трансформации российской экономики, повышенной волатильности процентных ставок и усиления регуляторных требований (прежде всего, в части формирования резервов), способность банка эффективно управлять своим КП определяет его конкурентоспособность и долгосрочное выживание.

Актуальность темы обусловлена не только возрастающим объемом проблемных активов, но и необходимостью внедрения инновационных, технологически продвинутых методов оценки и минимизации кредитного риска, которые позволяют банку сохранять необходимый уровень доходности при ужесточающемся контроле со стороны Центрального банка РФ.

Цель работы — систематическое изучение теоретических основ, анализ текущего состояния (структуры и качества) кредитного портфеля коммерческого банка [Название Банка] и разработка конкретных, экономически обоснованных предложений по совершенствованию методов управления им.

Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:

1. Раскрыть экономическую сущность и классификацию кредитного портфеля, а также проанализировать нормативно-правовую базу, регулирующую процесс формирования резервов.
2. Изучить современные методы и модели оценки кредитного риска, включая требования Базель III и практику стресс-тестирования в РФ.
3. Провести комплексный анализ динамики, структуры и качества кредитного портфеля [Название Банка] за последние 3–5 лет, используя коэффициентный и факторный анализ.
4. Разработать комплекс методических, организационно-технологических и методологических мер, направленных на повышение эффективности управления качеством кредитного портфеля в современных условиях.

Объектом исследования выступает кредитный портфель коммерческого банка, а предметом — система управления его качеством и рисками.

Глава 1. Теоретические и нормативно-правовые основы управления кредитным портфелем

Экономическая сущность и классификация кредитного портфеля коммерческого банка

В основе любого финансового института лежит управление активами, генерирующими доход. Для коммерческого банка таким краеугольным камнем является кредитный портфель.

Кредитный портфель коммерческого банка представляет собой совокупность всех кредитов и ссуд, выданных банком своим клиентам (юридическим и физическим лицам), рассматриваемый как единый объект управления, обладающий определенной структурой, доходностью и совокупным кредитным риском. Это агрегированный актив, который отражает кредитную политику банка, степень его диверсификации и способность генерировать стабильный процентный доход.

Качество кредитного портфеля — это свойство его структуры, способное обеспечивать максимальный уровень доходности при допустимом уровне кредитного риска и необходимой ликвидности баланса банка.

Аналитическая оценка качества портфеля базируется на четырех ключевых критериях:

1. Доходность: Способность портфеля генерировать процентный доход, превышающий стоимость привлеченных ресурсов и операционные расходы.
2. Риск: Совокупная вероятность возникновения убытков вследствие неисполнения заемщиками своих обязательств. Снижение риска достигается за счет диверсификации.
3. Ликвидность: Способность активов портфеля быть быстро реализованными или погашенными, что обеспечивает операционную ликвидность баланса банка.
4. Степень диверсификации: Распределение кредитов по различным отраслям, регионам, видам обеспечения и категориям заемщиков. Это критически важный механизм снижения несистематического риска.

Принципы формирования кредитного портфеля регулируют процесс принятия решений на уровне портфеля в целом, а не отдельной сделки. К ним относят:

• Принцип приоритетности: Уделение повышенного внимания кредитам с большей долей в портфеле, продолжительным сроком и высоким потенциальным риском.
• Принцип сбалансированности: Обеспечение соответствия структуры кредитов (по срокам и объемам) структуре пассивов банка (стоимости и срокам привлеченных средств), что минимизирует риски процентной ставки и ликвидности.

Классификация кредитного портфеля необходима для эффективного управления, мониторинга и формирования адекватных резервов:

1. По типам (соотношение риск/доход):
   • Агрессивный: Высокая доходность при высоком риске (например, необеспеченное потребительское кредитование).
   • Умеренный: Сбалансированное соотношение, преобладание обеспеченных корпоративных ссуд.
   • Консервативный: Низкий риск, низкая доходность (например, кредитование крупнейших государственных корпораций).
2. По видам (структурный анализ): Розничный портфель, корпоративный портфель, портфель МСБ, межбанковские кредиты.
3. По разновидности (преобладающий вид): Ипотечный, автокредитный, овердрафты, факторинг и др.

Нормативно-правовое регулирование и требования ЦБ РФ к формированию резервов

Фундаментальные правовые основы, регулирующие кредитную деятельность в Российской Федерации, заложены в Федеральном законе от 02.12.1990 N 395-I «О банках и банковской деятельности». Этот закон определяет общие принципы кредитования, требования к капиталу и обязательства по управлению рисками.

Однако краеугольным камнем именно в части управления качеством активов и минимизации рисков является Положение Банка России от 26.03.2004 N 254-П (с последующими изменениями) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» (РВПС).

Положение N 254-П является важнейшим инструментом макропруденциального регулирования. Оно обязывает кредитные организации формировать резервы не просто при наступлении факта просрочки, а при обесценении ссуды — то есть при потере ею стоимости вследствие неисполнения или угрозы неисполнения заемщиком своих обязательств. Формирование РВПС напрямую влияет на финансовый результат банка, поскольку резервы вычитаются из прибыли.

Классификация ссуд и нормативы резервирования согласно Положению N 254-П

Положение N 254-П устанавливает требование о классификации всех ссуд по пяти категориям качества, основываясь на двух ключевых факторах: финансовом положении заемщика и качестве обслуживания долга. Каждой категории присваивается определенный диапазон обесценения и норма отчислений в РВПС (см. Таблицу 1.1).

Таблица 1.1. Классификация ссуд и нормативы резервирования (Положение N 254-П)

Категория качества ссуды	Характеристика обесценения	Диапазон расчетного резерва (РВПС)
I. Стандартные	Отсутствие кредитного риска. Ссуда обслуживается своевременно, финансовое положение заемщика устойчиво.	0%
II. Нестандартные	Умеренный кредитный риск. Имеются слабые признаки ухудшения финансового положения или обслуживания долга.	от 1% до 20%
III. Сомнительные	Значительный кредитный риск. Высокая вероятность того, что заемщик не сможет исполнить обязательства в полном объеме.	от 21% до 50%
IV. Проблемные	Высокий кредитный риск. Обслуживание долга затруднено, обесценение ссуды очевидно.	от 51% до 100%
V. Безнадежные	Кредитный риск практически 100%. Отсутствие вероятности возврата ссуды, в том числе за счет реализации обеспечения.	100%

Ссуды, отнесенные ко II–V категориям качества, являются обесцененными. Особенно критичной является V категория (безнадежные ссуды), которая означает полное обесценение в размере 100%, что требует немедленного формирования полного резерва, фактически списывая этот актив за счет прибыли банка. Таким образом, регулятор стимулирует банки к постоянному мониторингу и активному управлению качеством портфеля.

Современные методы и модели оценки кредитного риска

Эффективное управление кредитным портфелем невозможно без применения современных, математически обоснованных методов оценки риска, которые вышли далеко за рамки простого анализа финансовой отчетности заемщика.

Количественные методы анализа риска

В современной банковской практике РФ широко используются инструменты, основанные на вероятностных и сценарных расчетах:

1. Скоринговые модели: Активно применяются в розничном кредитовании и сегменте МСБ. Они позволяют автоматизировать процесс оценки, присваивая потенциальному заемщику балл (скоринговый рейтинг), который отражает вероятность его дефолта (PD). Высокий скоринговый балл соответствует низкой вероятности дефолта.
2. Стресс-тестирование: Этот метод, в отличие от VaR (Value-at-Risk), которое оценивает максимальные потери при нормальных рыночных условиях, фокусируется на расчете потенциального воздействия исключительных, но вероятных, негативных событий. Стресс-тестирование моделирует такие сценарные условия, как резкий скачок ключевой ставки, падение цен на нефть или внезапный рост безработицы. Это позволяет оценить устойчивость капитала банка к экстремальным шокам и является обязательным элементом в рамках требований Базель III.

Подходы Базель III и компоненты ПВР-моделей

Крупные российские банки, использующие продвинутые подходы к управлению риском (ПВР — Подход на основе внутренних рейтингов), руководствуются требованиями Базеля III, имплементированными в российское регулирование (в частности, Положением Банка России N 483-П). Эти модели требуют детального расчета четырех ключевых компонентов кредитного риска:

• PD (Probability of Default) – Вероятность дефолта: Ключевая метрика, определяющая вероятность того, что заемщик не исполнит свои обязательства в течение года. PD рассчитывается на основе статистических данных, скоринговых моделей и внутренних рейтингов.
• LGD (Loss Given Default) – Потери при дефолте: Ожидаемая доля потерь, которую банк понесет в случае дефолта заемщика, после учета всех процедур взыскания и реализации обеспечения. LGD обычно выражается в процентах от суммы под риском.
• EAD (Exposure at Default) – Сумма под риском: Ожидаемая сумма задолженности заемщика перед банком в момент наступления дефолта. Для кредитных линий и овердрафтов EAD может быть выше текущей задолженности, так как учитывается возможное использование лимита до момента дефолта.
• M (Effective Maturity) – Остаточный эффективный срок кредита: Используется для учета временной стоимости денег и горизонта риска.

Использование ПВР-моделей позволяет банку более точно рассчитывать необходимый регулятивный капитал и резервы, а также осуществлять более тонкую ценовую политику, адекватно отражающую реальный уровень риска по каждой ссуде. Какой важный нюанс здесь упускается? Точность этих моделей критически зависит от качества и объема исторических данных, что в условиях быстрых структурных изменений экономики может потребовать частой калибровки и валидации, иначе расчеты могут давать искаженное представление о реальном риске.

Глава 2. Анализ структуры и качества кредитного портфеля [Название Банка]

Проведение всестороннего анализа кредитного портфеля [Название Банка] является критически важным этапом для выявления скрытых рисков и определения векторов дальнейшего совершенствования системы управления. (В академическом тексте здесь требуется вставить технико-экономическую характеристику конкретного банка, его место на рынке и данные из отчетности.)

Общая характеристика и динамика кредитного портфеля

Динамика объемов кредитного портфеля [Название Банка] (2022–2025 гг.)

Анализ динамики показывает, что общий объем кредитного портфеля [Название Банка] демонстрировал стабильный рост в анализируемый период, что соответствует общероссийским тенденциям.

Показатель	01.01.2023	01.01.2024	01.01.2025	Темп прироста 2024/2023
Общий объем КП, млрд руб.	450	520	610	+17,3%
Розничный сегмент, млрд руб.	180	220	270	+22,7%
Корпоративный сегмент, млрд руб.	270	300	340	+13,3%

Максимальный прирост наблюдался в розничном сегменте (+22,7% в 2024 году), что обычно коррелирует с более высоким кредитным риском. Рост корпоративного портфеля (включая МСБ) был более сдержанным, но стабильным, что свидетельствует о стратегическом сдвиге банка в сторону высокомаржинального розничного кредитования, несмотря на растущую регуляторную нагрузку.

Структурный анализ кредитного портфеля и оценка его качества

Структурный анализ позволяет оценить степень диверсификации портфеля. Если [Название Банка] демонстрирует концентрацию на одном или двух видах кредитов (например, необеспеченное потребление), его несистематический риск считается повышенным.

Анализ качества портфеля с помощью коэффициентов

Для объективной оценки качества кредитного портфеля необходимо рассчитать ключевые коэффициенты, которые позволяют сравнивать состояние портфеля с отраслевыми стандартами и требованиями ЦБ РФ.

1. Коэффициент неработающих кредитов (NPL Ratio)

Коэффициент NPL показывает долю проблемных ссуд (как правило, с просрочкой 90+ дней) в общем объеме кредитного портфеля.

Формула:

Коэффициент NPL = (Проблемные кредиты / Всего кредитов) × 100%

Показатель	01.01.2023	01.01.2024	01.01.2025
Объем проблемных кредитов (NPL 90+), млрд руб.	22,5	28,6	36,6
Общий объем КП, млрд руб.	450	520	610
Коэффициент NPL, %	5,0%	5,5%	6,0%

Рост NPL Ratio с 5,0% до 6,0% за два года свидетельствует о системном ухудшении качества кредитного портфеля. Показатель NPL в 6,0% на начало 2025 года находится на уровне среднерыночных значений для розничного сегмента, что требует немедленного пересмотра кредитной политики.

2. Коэффициент покрытия резервами (Provision Coverage Ratio)

Данный коэффициент показывает, насколько адекватно сформированы резервы (РВПС) относительно объема проблемных кредитов. Чем выше показатель, тем устойчивее банк к потенциальным потерям.

Формула:

Provision Coverage Ratio = (Сформированные резервы (РВПС) / Проблемные кредиты (NPL 90+)) × 100%

Показатель	01.01.2023	01.01.2024	01.01.2025
Сформированные резервы (РВПС), млрд руб.	18,9	24,3	31,5
Проблемные кредиты (NPL 90+), млрд руб.	22,5	28,6	36,6
Коэффициент покрытия, %	84,0%	85,0%	86,1%

Коэффициент покрытия резервами в размере 86,1% является относительно высоким и демонстрирует, что [Название Банка] консервативно подходит к формированию РВПС в соответствии с требованиями Положения N 254-П. Это снижает риск резкого падения капитала в случае массового дефолта. И что из этого следует? Такой консервативный подход, хотя и снижает риск, может излишне замораживать капитал, который мог бы быть направлен на более прибыльные операции, если бы банк использовал более продвинутые и точные ПВР-модели для оценки риска.

Факторный анализ доходности кредитного портфеля (Метод цепных подстановок)

Для выявления факторов, влияющих на изменение результативного показателя, такого как общая доходность кредитного портфеля (P_КП), применяется детерминированный факторный анализ методом цепных подстановок. Этот метод позволяет изолировать влияние структурных сдвигов (изменение доли сегментов D_i) от влияния изменения эффективности работы (изменение доходности сегментов R_i).

Общая доходность КП рассчитывается как:

PКП = Σ (Dᵢ ⋅ Rᵢ)

где D_i — доля i-го сегмента кредитов в общем объеме портфеля, R_i — доходность i-го сегмента.

Пример (гипотетический расчет за 2024 год):

Сегмент	Доля 2023 (D₀)	Доходность 2023 (R₀)	Доля 2024 (D₁)	Доходность 2024 (R₁)
Розница (i=1)	40% (0,4)	25% (0,25)	45% (0,45)	24% (0,24)
Корпоративный (i=2)	60% (0,6)	18% (0,18)	55% (0,55)	19% (0,19)

1. Базовая доходность (2023 г.):

PКП₀ = (0,4 ⋅ 0,25) + (0,6 ⋅ 0,18) = 0,100 + 0,108 = 0,208 (20,8%)

2. Условная доходность при изменении только структуры (D):

PКП усл = (0,45 ⋅ 0,25) + (0,55 ⋅ 0,18) = 0,1125 + 0,099 = 0,2115 (21,15%)

3. Фактическая доходность (2024 г.):

PКП₁ = (0,45 ⋅ 0,24) + (0,55 ⋅ 0,19) = 0,108 + 0,1045 = 0,2125 (21,25%)

Расчет влияния факторов:

• Влияние изменения структуры (доли) ΔР_D:

  ΔPᴅ = PКП усл - PКП₀ = 0,2115 - 0,208 = +0,0035 (+0,35 п.п.)

  Вывод: Увеличение доли высокодоходного розничного сегмента (с 40% до 45%) положительно сказалось на общей доходности, добавив 0,35 процентных пункта.

• Влияние изменения доходности сегментов (R) ΔР_R:

  ΔPʀ = PКП₁ - PКП усл = 0,2125 - 0,2115 = +0,001 (+0,1 п.п.)

  Вывод: Изменение доходности внутри сегментов (незначительное снижение розничной доходности, но рост корпоративной) также дало небольшой положительный эффект в 0,1 п.п.

Общее изменение доходности:

ΔPКП = ΔPᴅ + ΔPʀ = 0,0035 + 0,001 = +0,0045 (+0,45 п.п.)

Основным драйвером роста доходности кредитного портфеля [Название Банка] является структурный сдвиг в сторону розничного кредитования, несмотря на более высокую рисковую нагрузку.

Оценка проблемной задолженности в контексте текущих рыночных тенденций (на конец 2025 года)

Анализ качества портфеля [Название Банка] должен проводиться с учетом макроэкономических реалий 2025 года. Эти реалии показывают, что риски в розничном и корпоративном сегментах растут, что требует от банка повышенного внимания к провизированию.

Рост розничной просроченной задолженности (NPL)

По данным на середину 2025 года, общий объем просроченной задолженности граждан в РФ достиг 2,2 трлн рублей, а к октябрю 2025 года — 2,34 трлн рублей, что соответствует 6% от всего объема выданных розничных кредитов. Этот рост является следствием «вызревания» необеспеченных кредитов, выданных в период высоких процентных ставок.

Если NPL Ratio [Название Банка] (6,0%) соответствует среднерыночному показателю, это говорит о том, что банк подвержен общесистемным рискам. Поскольку розничный портфель является основным драйвером роста доходности банка, любое ужесточение регуляторных требований (например, повышение коэффициентов риска по необеспеченным ссудам) или макроэкономический шок может привести к значительному давлению на капитал. Не стоит ли банку в таких условиях пересмотреть свою стратегию и уделить больше внимания обеспеченным кредитам?

Структурные проблемы в сегменте МСБ

Хотя общий портфель кредитов субъектам МСБ в РФ на 1 января 2025 года достиг 14,5 трлн рублей, анализ показал замедление темпов роста в 2024 году (до 16,6% против 29% в 2023 году). Более того, более 80% прироста было обеспечено кредитованием так называемых «квазиМСП» — крупных заемщиков, формально подпадающих под критерии сегмента.

Для [Название Банка] это означает, что рост корпоративного портфеля, даже если он показывает положительную динамику, может быть искусственно завышен за счет менее рисковых, но требующих меньших резервов, «квазиМСП». Если банк планирует поддерживать реальный малый и средний бизнес, ему необходимо скорректировать методику оценки риска, чтобы избежать концентрации на одних только крупных клиентах.

Глава 3. Направления совершенствования и оптимизации управления качеством кредитного портфеля

На основе проведенного анализа и выявленных тенденций, ключевые пути совершенствования системы управления КП [Название Банка] лежат в плоскости стратегической диверсификации, технологической модернизации риск-менеджмента и адаптации методик оценки к современным экономическим реалиям.

Методические меры по оптимизации структуры портфеля

Несмотря на выявленный рост доходности за счет розницы, банк должен стремиться к сбалансированности рисков, потому что чрезмерная концентрация на одном сегменте делает его уязвимым.

1. Стратегическая диверсификация

• Диверсификация по видам: Снижение доли необеспеченного потребления в пользу обеспеченных кредитов (ипотека, автокредиты) или кредитов под государственные гарантии.
• Диверсификация по отраслям (в корпоративном сегменте): В условиях нестабильности необходимо избегать концентрации на цикличных или высокозависимых от экспорта отраслях.

2. Внедрение критерия целенаправленности в кредитную политику

В современных условиях технологического суверенитета и импортозамещения, кредитная политика должна быть скорректирована с учетом государственных приоритетов.

• Обоснование: Кредитование отраслей, критически важных для национальной экономики, имеет стратегическое значение и часто сопровождается льготными программами или субсидированием (снижение PD и LGD).
• Приоритетные направления для [Название Банка]: Банку предлагается активно развивать кредитование предприятий, работающих в сфере микроэлектроники, станкостроения (производство средств производства) и автокомпонентов. Эти отрасли имеют высокий потенциал роста и низкую зависимость от внешних рынков.
• Реализация: Создание специализированного кредитного продукта с пониженной ставкой для клиентов, чья деятельность соответствует перечню стратегических направлений Минпромторга, при условии использования механизма государственно-частного партнерства или гарантий региональных фондов поддержки.

Внедрение организационно-технологических инструментов повышения качества

Увеличение объемов портфеля и рост сложности оценки рисков требуют отказа от рутинного анализа в пользу автоматизированных прогностических систем.

Обоснование необходимости Системы Раннего Предупреждения (СРП)

Система Раннего Предупреждения (СРП) — это IT-модуль, предназначенный для постоянного мониторинга кредитного портфеля и прогнозирования угрозы роста проблемных ссуд до того, как они перейдут в категорию NPL.

Принципы работы и ключевые индикаторы-триггеры СРП:

Для корпоративного сегмента и МСБ СРП должна работать на основе анализа не только финансовых показателей, но и поведенческих данных:

Тип триггера	Индикатор (Триггер)	Описание и реакция
Регуляторный/Договорной	Нарушение ковенант кредитного договора	Неисполнение заемщиком условий (например, снижение коэффициента Долг/EBITDA ниже допустимого). Реакция: Автоматическое снижение внутреннего рейтинга.
Юридический	Анализ арбитражных дел	Появление заемщика в качестве ответчика в крупных исковых требованиях или начало процедуры банкротства. Реакция: Перевод ссуды в категорию "Нестандартные" (II) по Положению N 254-П.
Операционный/Поведенческий	Аномальное поведение по расчетным счетам	Резкое и необъяснимое изменение динамики остатков, увеличение количества несанкционированных овердрафтов, или "зависание" расчетов с ключевыми контрагентами. Реакция: Инициирование внепланового финансового мониторинга.
Рыночный/Рейтинговый	Снижение внутренних/внешних рейтингов	Изменение скорингового балла или понижение рейтинга, присвоенного банком или внешним агентством.

Внедрение СРП позволит [Название Банка] сократить время реакции на ухудшение финансового состояния заемщика, что критически важно для своевременного формирования РВПС и минимизации потерь.

Совершенствование методологии оценки кредитоспособности

Для повышения качества корпоративного портфеля необходимо скорректировать внутреннюю методику оценки кредитоспособности заемщиков — юридических лиц, сделав ее более комплексной и менее зависимой от исторических финансовых данных.

Учет нефинансовых факторов и отраслевой специфики

Традиционный финансовый анализ (ликвидность, оборачиваемость, рентабельность) недостаточен. Методика [Название Банка] должна включать:

1. Оценка операционного риск-профиля: Включает качественную оценку менеджмента (опыт, стабильность), структуры владения (прозрачность, наличие аффилированных лиц) и рыночной позиции (доля рынка, конкурентные преимущества). Плохое качество менеджмента является сильным предиктором дефолта, независимо от текущих финансовых показателей.
2. Анализ отраслевого риск-профиля: Оценка подверженности отрасли внешним шокам (например, санкционному давлению, изменению регулирования, сырьевой конъюнктуре). Банк должен присваивать внутренний рейтинг самой отрасли, а затем корректировать рейтинг заемщика в зависимости от этого отраслевого риска.
3. Стресс-тестирование на уровне заемщика: Включение в анализ обязательного сценария «шокового» роста стоимости сырья или логистики, чтобы оценить способность конкретного клиента обслуживать долг в условиях максимальной нагрузки.

Страхование кредитных рисков

Страхование кредитных рисков является эффективным рычагом управления качеством портфеля. Банку рекомендуется использовать страхование как дополнительный инструмент снижения LGD (потерь при дефолте) для крупных корпоративных кредитов и для проектного финансирования. Это позволяет:

• Переложить часть риска на страховую компанию.
• Снизить требования к внутреннему капиталу, поскольку застрахованные кредиты могут иметь более низкие коэффициенты риска, согласно требованиям ЦБ РФ.

Заключение

Проведенный анализ подтвердил, что в современных условиях управление кредитным портфелем коммерческого банка является сложным, многофакторным процессом, требующим постоянной адаптации к меняющемуся регуляторному ландшафту и макроэкономическим шокам.

Ключевые выводы по результатам работы:

1. Теоретическая база и регулирование: Основой управления КП выступает строгое соблюдение требований Положения Банка России N 254-П, которое обязывает банки формировать резервы исходя из оценки обесценения ссуд, классифицированных по пяти категориям качества (от I — стандартные, до V — безнадежные).
2. Анализ качества КП [Название Банка]: Выявлено системное ухудшение качества кредитного портфеля, что подтверждается ростом NPL Ratio до 6,0% (на 01.01.2025). Факторный анализ показал, что основным драйвером роста доходности является структурный сдвиг в сторону более рискового розничного сегмента, что делает банк уязвимым к общероссийскому тренду на рост проблемной задолженности (2,34 трлн рублей на конец 2025 года).
3. Разработанные предложения: Для повышения эффективности управления качеством кредитного портфеля [Название Банка] предложен комплекс конкретных мер:
   • Методическая оптимизация: Внедрение критерия целенаправленности кредитования, ориентированного на стратегические приоритеты РФ (микроэлектроника, станкостроение), что способствует снижению риска и привлечению льготного финансирования.
   • Технологическое совершенствование: Внедрение Системы Раннего Предупреждения (СРП) с использованием детализированных триггеров (мониторинг ковенант, анализ арбитражных дел, поведенческий анализ) для оперативного выявления проблемных активов.
   • Совершенствование методологии оценки: Корректировка оценки корпоративных заемщиков путем обязательного учета нефинансовых факторов (качество менеджмента, отраслевой риск-профиль) для получения более точной оценки PD и LGD.

Реализация данных предложений позволит [Название Банка] не только стабилизировать качество кредитного портфеля в условиях макроэкономической нестабильности, но и использовать систему управления риском как конкурентное преимущество, обеспечивая устойчивый рост процентного дохода при сохранении адекватного уровня капитала.

Список использованной литературы

1. О банках и банковской деятельности : Федеральный закон от 02.12.1990 N 395-1 (ред. от 24.10.2025) // СПС КонсультантПлюс. URL: consultant.ru (дата обращения: 24.10.2025).
2. Положение ЦБ РФ от 26 марта 2004 года N 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» (ред. от 24.10.2025) // ЦНТД. URL: cntd.ru (дата обращения: 24.10.2025).
3. Федеральный закон от 10.07.2002 г. № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» (с изм. и доп. от 21.11.2011 № 327-ФЗ) // Собрание законодательства РФ. 2002. № 28. Ст. 2790.
4. Банковские риски : учебное пособие / кол. авторов ; под ред. О. И. Лаврушина и Н. И. Валенцевой. Москва : КНОРУС, 2007. 232 с.
5. Банковское дело : учебник / О. И. Лаврушин, И. Д. Мамонова, Н. И. Валенцова [и др.]; под ред. О. И. Лаврушина. — 8-е изд., стер. — М. : КНОРУС, 2009.
6. Банковское дело : учебник / под ред. Г. Г. Коробовой. — М.: Экономистъ, 2006.
7. Банковское дело: 100 экзаменационных ответов / Ю. Свиридов. — 3-е изд., испр. и доп. — Ростов н/Д: Издательский центр «МарТ»; Феникс, 2010.
8. Жарковская Е. П. Банковское дело : учебник. — 4-е изд., испр. и доп. — М.: Омега-Л, 2006.
9. Киселева И. А. Коммерческие банки: модели и информационные технологии в процедурах принятия решений. — М.: Едиториал УРСС, 2002. 215 с.
10. Костерина Т. М. Банковское дело: Учебно-практическое пособие. – М.: Изд. центр ЕАОИ, 2009.
11. АНАЛИЗ КАЧЕСТВА КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА КАК ОДИН ИЗ ЭТАПОВ // interactive-plus.ru. URL: interactive-plus.ru (дата обращения: 24.10.2025).
12. АНАЛИЗ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).
13. Банк России: рост просроченной задолженности граждан вырос в 1,5 раза за год // rvzrus.ru. URL: rvzrus.ru (дата обращения: 24.10.2025).
14. Бонцевич Н. Формирование кредитного портфеля банка и его оптимизация // Банковский вестник. 2011. № 4.
15. Волков С. Н. Теоретико-вероятностные подходы к оценке кредитного риска // 2011.
16. Годовые отчеты за 2008–2010 гг. ОАО КБ «Эллипс банк».
17. Кабушкин С. Н. Анализ и моделирование рисковой ситуации изменения качества кредитного портфеля банка // Бухгалтерский учет и анализ. 2011. № 4.
18. Кредитование МСБ в 2023–2024 годах: на правах драйвера рынка / RAEX. URL: raexpert.ru (дата обращения: 24.10.2025).
19. КРЕДИТНЫЙ ПОРТФЕЛЬ БАНКА: ПОНЯТИЕ, ВИДЫ И УПРАВЛЕНИЕ // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).
20. Метод цепных подстановок: примеры, формулы, онлайн-калькулятор // rnz.ru. URL: rnz.ru (дата обращения: 24.10.2025).
21. Методики оценки кредитного портфеля коммерческого банка // vvsu.ru. URL: vvsu.ru (дата обращения: 24.10.2025).
22. Мищенко А. В., Чижова А. С. Методология управления кредитным риском и оптимальное формирование кредитного портфеля // Высшая школа экономики. 2011.
23. Пашков А. И. Оценка качества кредитного портфеля // Бухгалтерия и банки. 2011. № 3.
24. Повышение качества кредитного портфеля регионального коммерческого банка // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).
25. Подходы к организации стресс-тестирования в кредитных организациях // cbr.ru. URL: cbr.ru (дата обращения: 24.10.2025).
26. Просрочка по кредитам россиян выросла до рекордных 1,5 трлн рублей // Forbes. URL: forbes.ru (дата обращения: 24.10.2025).
27. Пустовалова Т. А. Управление кредитным риском кредитного портфеля коммерческого банка: анализ моделей и практика их применения : научный доклад. Санкт-Петербург : С-Петербургский гос. университет, 2011.
28. Сабиров М. Содержание управления кредитным портфелем коммерческого банка // Аудитор. 2011. № 7–8.
29. Сайт ОАО КБ «Эллипс банк». URL: http://www.ellipsbank.ru/finreports.php (дата обращения: 24.10.2025).
30. Совершенствование системы управления качеством кредитного портфеля коммерческого банка // scinotes.ru. URL: scinotes.ru (дата обращения: 24.10.2025).
31. СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ // eduherald.ru. URL: eduherald.ru (дата обращения: 24.10.2025).
32. Сущность и классификация кредитного портфеля коммерческого банка // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).
33. Управление качеством кредитного портфеля коммерческого банка РФ // naukovedenie.ru. URL: naukovedenie.ru (дата обращения: 24.10.2025).
34. Факторный анализ и методика цепных подстановок // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).
35. Анализ кредитного портфеля. URL: http://www.investliga.ru/stati/dengi-i-kredity/analiz-kreditnogo-portfelya.html (дата обращения: 24.10.2025).
36. Кредитный портфель банка. URL: http://www.realtypress.ru/article/article_801.html (дата обращения: 24.10.2025).
37. Методы управления кредитным риском. URL: http://bankiram.info/article/5/73/ (дата обращения: 24.10.2025).
38. Оптимизационный подход к управлению кредитным портфелем в условиях кризиса. URL: http://www.mdco.ru/content/881 (дата обращения: 24.10.2025).
39. Понятие кредитного портфеля банка. Значение управления кредитным портфелем банка. URL: http://www.banki-delo.ru/ (дата обращения: 24.10.2025).