Главная | Случайная
Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО УЛУЧШЕНИЮ СИТУАЦИИ




3.1 Обоснование рекомендаций на основе анализа

Риск— почти неизбежная часть коммерческой деятельности, в том числе банковской. Тем не менее банк обычно предпочитает избежать риска, а если это невозможно, то свести его к минимуму. В рамках этого подхода банки, в частности, выбирают из разных вариантов действий наименее рискованный и обязательно сравнивают риск предстоящего события.

Финансовый риск возникает при осуществлении финансового предпринимательства или финансовых сделок, в роли товара выступают либо ценные бумаги, либо денежные средства в рублях или валюте.

Под финансовыми рисками следует понимать реальную возможность неоправданного увеличения расходов, снижения доходов, уменьшения прибыли, возникновения убытков, уменьшения капитала, неспособности расплачиваться по своим обязательствам вследствие любых внутренних и внешних факторов, влияющих на условия и результаты деятельности экономического субъекта.

Перечислим основные риски, которые могут быть в банковской сфере:

1. Кредитный риск;

2. Процентный риск;

3. Фондовый риск;

4. Валютный риск;

5. Риск неликвидности;

6. Риск возникновения убытков;

7. Риск уменьшения капитала до опасно низкого уровня;

8. Риск неплатежеспособности (банкротства).

Риски должны быть качественно определены и количественно измерены. Их анализ и оценка в значительной мере основаны на определении того, что какие-то существенные для банка события в будущем произойдут. Эффективность организации управления риском во многом определяется классификацией риска. Финансовый риск представляет собой функцию времени. Как правило, степень риска увеличивается во времени, так как курсы иностранной валюты по отношению к российскому рублю продолжают расти.

Способов предупреждения и минимизации рисков достаточно много. Главной задачей при выборе метода управления риском является уменьшение степени вероятного риска до максимально низкого уровня. Этого можно добиться различными методами, важнейшими из которых являются: избежание возможных рисков, лимитирование концентрации риска, хеджирование, диверсификация, страхование и самострахование, повышение уровня информационного обеспечения.

В анализе ОАО «Сбербанк России» были рассмотрены кредитный, рыночный и операционный риски. Анализ финансового риска коммерческого банка основывался на показателях ликвидности и достаточности капитала. Информационной базой для анализа деятельности является банковская отчетность: бухгалтерский баланс за 2012 год, за 2013 год и за 2014 год и отчет о финансовых результатах за тот же период.

В выявлении финансового риска в деятельности ОАО «Сбербанк России» за 2012-2014 года были проведены следующие анализы: горизонтальный и вертикальный анализ баланса банка и других экономических нормативов, также рассмотрены основные результаты финансовой деятельности, кредитный и рыночный риски.

Анализ показал положительную динамику работы ОАО «Сбербанк России». По всем основным нормативам ликвидности показатели банка превышают минимальные показатели и не доходят до предельного уровня. Деятельность ОАО «Сбербанк России» за период 2012-2014 год направлена на повышение эффективности деятельности всего банка. В структуре прибыли банка преобладают устойчивые процентные источники доходов, что является фактором, оказывающее положительное влияние на стабильность будущих доходов т.е. минимальная степень риска. Но при этом стоит отметить, что есть показатели с отрицательным значением и замечен рост кредитного, операционного и валютного рисков.

Целью дипломной работы была поставлена разработка мероприятий для улучшения работы по минимизации финансового риска в ОАО «Сбербанк России».

В работе рассмотрены мероприятия по улучшению финансового состояния ОАО «Сбербанк России» и минимизации финансового риска на основе кредитного риска и риска неликвидности.

Рассмотрим данные риски более подробно.

Кредитный риск — финансовый риск неисполнения заемщиком своих обязательств перед кредитором. В рамках данного определения носителями кредитного риска являются в первую очередь сделки прямого и непрямого кредитования и сделки купли-продажи активов без предоплаты со стороны покупателя.

Риск неликвидности — риск возникновения убытков вследствие неспособности кредитной организации обеспечить исполнение своих обязательств в полном объеме. Риск ликвидности возникает в результате несбалансированности финансовых активов и финансовых обязательств кредитной организации (в том числе вследствие несвоевременного исполнения финансовых обязательств одним или несколькими контрагентами кредитной организации) и (или) возникновения непредвиденной необходимости немедленного и единовременного исполнения кредитной организацией своих финансовых обязательств.

Перейдем к рекомендациям по минимизации риска.

Для минимизации риска существуют следующие методы: избежание возможных рисков, лимитирование концентрации риска, хеджирование, диверсификация, страхование и самострахование, повышение уровня информационного обеспечения, так же возможен метод математического моделирования.

Рассмотрим каждый метод более подробно.

Под избежанием риска понимается отказ от мероприятия, связанного с риском, или разработка мероприятий, которые полностью исключают данный вид риска. Однако при этом предприятие лишается возможности получения дополнительной прибыли. Прежде чем отказаться от проведения рисковой операции, следует проанализировать возможности использования других способов минимизации финансовых рисков. Незначительные потери можно учитывать как оперативные расходы, заранее уменьшив на них сумму прибыли.

Лимитирование концентрации финансовых рисков производится путем установления определенных нормативов в процессе осуществления хозяйственной деятельности. Система финансовых нормативов может включать такие показатели, как предельный размер кредита, выдаваемого одному клиенту, максимальный размер вклада и др.

Хеджирование представляет собой механизм уменьшения риска финансовых потерь, основанный на использовании производных ценных бумаг, таких как форвардные и фьючерсные контракты. В этом случае фактически минимизируются инфляционные, валютные и процентные риски. Фьючерсы предусматривают покупку или продажу финансовых или материальных активов в будущем на определенную дату, но по цене, зафиксированной на момент заключения контракта. Используют два основных вида хеджирования.

Диверсификация как метод снижения финансовых рисков заключается в распределении усилий и ресурсов между различными видами деятельности, а также при формировании валютного, кредитного, депозитного, инвестиционного портфеля банка. Механизм диверсификации позволяет минимизировать валютные, процентные, инвестиционные и некоторые другие виды рисков.

Так же эффективным методом минимизации риска является страхование. Страхование можно отнести к такому методу передачи риска, где в роли трансфери выступает страховая компания. Сущность страхования в том, что предприятие готово отказаться от части своих доходов, чтобы избежать риска. Но данный метод имеет ряд ограничений. Во-первых, цена страхования: она должна соотноситься с размером возможного убытка. Во-вторых, не все виды рисков принимаются к страхованию: страховщик принимает на себя только тот риск, потери от которого он может оценить.

Математическое моделирование помогает создать ситуацию на основании которой создаются мероприятия по минимизации. Данный метод по моему мнению наиболее эффективен, т. к. с помощью него можно рассчитать наиболее точные данные, которые покажут зависимость показателя риска от прибыли, тем самым создать мероприятия по минимизации риска.

Перейдем к описанию этапов реализации рекомендаций.

 

3.2 Описание этапов реализации рекомендаций

Этапы реализации рекомендаций кредитного риска в ОАО «Сбербанк России» можно рассмотреть имитационным моделированием, основанным на регрессиональном - корреляционном анализе. Регрессионный анализ является одним из наиболее распространенных инструментов эконометрического анализа. Он позволяет проанализировать и оценивать связь между зависимой и независимой переменными. Зависимая переменная- признак, а независимая переменная- фактор, либо регрессор.

Корреляционный и регрессионный анализ, исследование связей в условиях массового наблюдения и действия случайных факторов осуществляется с помощью экономико-статистических моделей. Модель представляет собой логическое и математическое описание функций, которые отображают существенные свойства моделируемого объекта, а также дает возможность установить основные закономерности изменения оригинала. Модели в виде функциональных уравнений используют для расчета средних значений моделируемого показателя по набору заданных величин и для выявлений степени влияний на отдельные факторы. Из множества факторов, рассматриваемых исследователем как возможные аргументы регрессионного уравнения, отбирается один, который наиболее связан корреляционной зависимостью. Далее проводится процедура при двух выбранных переменных. Процедура повторяется до тех пор, пока в уравнение не будут включены аргументы, удовлетворяющие критериям значимости включения. Переменные, порождаемые регрессионным уравнением. Благодаря полученным оценкам коэффициентов уравнения регрессии могут быть оценены прогнозные значения зависимой переменной. Притом, что они могут быть вычислены, где значения определены и даже где они неопределенны.

Корреляционно – регриссионный анализ включает в себя три этапа:

1. математико- экономическое моделирование;

2. решение принятой модели путем нахождения параметров корреляционного уравнения;

3. оценка и анализ полученных результатов.

Задачами регрессионного анализа является выбор типа модели и определение расчетных значение зависимой переменной. Задача состоит в построении модели, позволяющей по значениям независимых показателей получать оценки значений зависимой переменной. Регрессионный анализ является основным средством исследования зависимостей между социально- экономическими переменными. Эту задачу мы рассмотрим в самой распространенной классической модели линейной регрессии.

Главным этапом построения регрессионной модели будет установление в анализе исходной информации математической функции.

При изучении связи экономических показателей производства деятельности используют уравнения различного вида, так например, прямолинейной и криволинейной связи. Линейной связью объясняются ограниченная вариация переменных и в большинстве случаев нелинейные формы связи для выполнения расчетов преобразуют в линейную форму.

Теперь перейдем к оценке коэффициентов и доверительным интервалам для прогноза парной регрессии.

Y = α + βx + ε

Где:

Y – зависимая переменная, которая состоит из двух слагаемых;

х- независимая переменная;

α и β- постоянные числа;

ε - случайное число.

Случайное число ( ε ) объясняется несколькими причинами, так например:

1. ошибки измерения;

2. неправильный выбор вида зависимости в управлении( сложная зависимость).

Для регрессии линейной парной равен квадрату коэффициента линейной корреляции Пирсона r2 . таким образом, если коэффициент линейной корреляции равен r = 0,5 , то r2 = 0, 25, значит есть различие в значениях зависимой переменной y на 25% объясняются различными в значениях независимой переменной х. Для регрессии линейной множественной коэффициент детерминации будет равен квадрату коэффициента корреляции множественной r2 .

Уравнение линейной регрессии.

 

 

Где: – зависимая переменная;

– независимая переменная;

α – свободный член линии оценки;

β – угловой коэффициент или градиент оцененной линии, он представляет собой величину, на которую в среднем, если х увеличивается на одну единицу.

Прогнозирование - это предсказание будущего на основании накопленного опыта и текущих предположений относительно него. Прогнозирование представляет собой сложный процесс, по ходу которого необходимо решать большое количество различных вопросов. Для его производства следует применять в сочетании различные методы прогнозирования, которых на сегодняшний день существует множество методов, но на практике используются всего 15 – 20. Рассмотрим эти методы:

1. Метод экспертных оценок. Суть данного метода заключается в том, что в основе прогноза лежит мнение одного специалиста или группы специалистов, которое основано на профессиональном, практическом и научном опыте. Различают коллективные и индивидуальные экспертные оценки, часто используется при оценке персонала.

2. Метод экстраполяции. Основная идея экстраполяции – изучение сложившихся как в прошлом, так и настоящем стойких тенденций развития предприятия и перенос их на будущее. Различают прогнозную и формальную экстраполяцию. Формальная – основывается на предположении о том, что в будущем сохранятся прошлые и настоящие тенденции развития предприятия; при прогнозной – настоящее развитие увязывают с гипотезами о динамике предприятия с учетом того, что в будущем изменится влияние на него различных факторов. Следует знать, что методы экстраполяции лучше применять на начальной стадии прогнозирования, чтобы выявить тенденции изменения показателей.

3. Метод экономического прогнозирования (экономический анализ) заключается в том, что какой либо экономический процесс или явление, имеющие место на предприятии, расчленяются на части, после чего выявляется влияние и взаимосвязь этих частей на ход и развитие процесса, а также друг на друга. При помощи анализа можно раскрыть сущность такого процесса, а также определить закономерности его изменения в будущем, всесторонне оценить пути достижения поставленных целей.

4. Методы моделирования. Моделирование – это конструирование модели на основании предварительного изучения объекта и процессов, выделение его существенных признаков и характеристик. Прогнозирование с использованием моделей включает в себя ее разработку, экспериментальный анализ, сопоставление результатов предварительных прогнозных расчетов с фактическими данными состояния процесса или объекта, уточнение и корректировку модели. На данном методе мы и остановимся.

Методы логического моделирования применяются главным образом для качественного описания прогнозируемых процессов. В их основе - общие закономерности развития прогнозируемого объекта управления, исследуемые в определенной логической последовательности.

Методы экономико-математического моделирования основаны на имитации реального поведения объекта управления путем построения соответствующих экономико-математических моделей. Это наиболее развитые методы в области прогнозирования социально-экономических процессов. Их разновидностью является широко применяемый метод математической экстраполяции, позволяющий продлить тенденцию изменения экономического параметра из области ее наблюдения в прошлом на будущее.

Экономико-математическое моделирование предполагает создание модели, которая изучает экономический объект и представляет его описание с помощью знаков и символов (математических уравнений и неравенств, диаграмм, формул). Для моделирования необходимо получить, проанализировать и оценить данную информацию. Информация должна быть полной, достоверной, а также представляться в удобной форме для дальнейшего использования. Основой экономико-математической модели является матрица – специальная таблица, содержащая смысловые или кодовые обозначения функции цели; их числовое выражение в виде коэффициентов;

Математическое прогнозирование помогает составить прогноз на будущее и на основании полученных данных создаются мероприятия по минимизации. Данный метод по-моему мнению наиболее эффективен, т. к. с помощью него можно рассчитать данные, которые появятся только в будущем, тем самым быть готовым к риску и создать мероприятия по его минимизации.

Далее перейдем к расчету экономической эффективности от реализации рекомендаций.

 

3.3 Экономический эффект от реализации мероприятий

В качестве данных для математических моделей используем:

1. Чистая прибыль и объем кредитования юридических лиц ОАО «Сбербанк России» за 2012-2014 гг.;

2. Чистая прибыль и ликвидные активы ОАО «Сбербанк России» за 2012-2014 гг.

Рассмотрим первый способ минимизации финансового риска, уменьшим кредитный риск и исходя из этих значений построим математическую модель.

Таблица 3.1 - Чистая прибыль и объем кредитования юридических лиц ОАО «Сбербанк России» ха 2012-2014 г.г., млрд. руб.

Период Объем кредитования юридических лиц (х) Чистая прибыль (у)
7,4 346,2
8,5 378,6
11,6 311,2

С помощью регрессивного анализа выясним зависимость между чистой прибылью и объемом потребительского кредитования.

Введем обозначения:

х – объем кредитования юридических лиц;

у – чистая прибыль.

Построим корреляционное поле чистой прибыли от объема кредитования юридических лиц по данным Таблицы 3.1 и составим уравнение регрессии с помощью MS Excel.

Рисунок 3.1 – Корреляционное поле чистой прибыли от объема кредитования юридических лиц.

Получаем уравнение:

 

у=-11,254х+448,5

 

Исходя из полученного уравнения сделаем вывод. При увеличении кредитного портфеля на 1 млрд. руб. чистая прибыль падает на 11,254 млрд. руб. Коэффициент детерминации составляет R^2=0,5288.

Предположим, что банк планирует увеличить чистую прибыль на 10%, т.е. до 342,32 млрд, руб.

Вычислим прогнозное значение объема кредитования юридических лиц. Для этого решим уравнение:

 

342,32=-11,254х+448,5

-106,18=-11,254х

х=9,434

 

Для того, чтобы банку получить чистую прибыль в размере 342,32 млрд. руб. необходимо выдать кредиты юридическим лицам на сумму 9,434 млрд. руб.

Так как объем кредитования юридических лиц должен быть меньше значения, при котором чистая прибыль будет равна нулю, то решим уравнение:

 

-11,254х+448,5=0

-11,254х=-448,5

х=39,8

 

Максимальный объем выданных юридическим лицам кредитов должен составить 39,8 млрд. руб., т. е. это тот объем при котором банк получит нулевую чистую прибыль. Следовательно объем предлагаемых банком кредитов юридическим лицам не должен превышать эквивалента в 39,8 млрд. руб.

Таким образом, для того, чтобы банку увеличить чистую прибыль на 10% (до 342,32 млрд. руб.), необходимо выдать кредиты юридическим лицам на сумму 9,434 млрд. руб.

С помощью регрессивного анализа видна зависимость между чистой прибылью банка и объемом кредитования юридических лиц, а именно: при увеличении объема кредитного портфеля на 1 млрд. руб. чистая прибыль уменьшается на 11,254 млрд. руб.

Перейдем ко второму варианту минимизации финансового риска, а именно – риска неликвидности.

 

 

Таблица 3.2 – Чистая прибыль и объем ликвидных активов ОАО «Сбербанк России» за 2012-2014 г.г., млрд. руб.

Период Ликвидные активы (х) Чистая прибыль (у)
2,4 346,2
2,3 378,6
3,6 311,2

С помощью регрессивного анализа выясним зависимость между чистой прибылью и объемом ликвидных активов.

Введем обозначения:

х – ликвидные активы;

у – чистая прибыль.

Построим корреляционное поле чистой прибыли от объема ликвидных активов по данным Таблицы 3.2 и составим уравнение регрессии с помощью MS Excel.

Рисунок 3.2 – Корреляционное поле чистой прибыли от объема ликвидных активов

Получили уравнение: у= -42,312х+462,2

Исходя из полученного уравнения сделаем вывод. При увеличении объема ликвидных активов на 1 млрд. руб. чистая прибыль уменьшается на 42,312 млрд. руб. Коэффициент детерминации составляет R^2=0,8246.

Предположим, что банк планирует повысить чистую прибыль на 10%, , т.е. до 342,32 млрд. руб.

Вычислим прогнозное значение размера операционных расходов. Для этого решим уравнение:

 

342,32=-42,312х+462,4

-120,08=-42,312х

х=2,837

 

Для того чтобы банку получить чистую прибыль в размере 342,32 млрд. руб. необходимо уменьшить объем ликвидных активов до 2,837 млрд. руб.

Так как объем ликвидных активов должен быть меньше значения, при котором чистая прибыль будет равна нулю, то решим уравнение:

 

-42,312х+462,4=0

-42,312х=-462.4

х=10,928

Максимальный размер ликвидных активов не должен превышать 10,928 млрд. руб., т. е. это тот размер, при котором банк получит нулевую чистую прибыль. Следовательно ликвидные активы не должны превышать эквивалента в 10,928 млрд. руб.

Таким образом, для того, чтобы банку увеличить чистую прибыль на 10% (до 342,32 млрд. руб.) ему необходимо уменьшить объем ликвидных активов до 10,928 млрд. руб.

С помощью регрессивного анализа видна зависимость между чистой прибылью банка и размером ликвидных активов банка, а именно: при увеличении объема ликвидных активов на 1 млрд. руб. чистая прибыль уменьшается на 42,312 млрд. руб.

Представим спрогнозированные значения в виде таблиц.

Таблица 3.3 - Чистая прибыль и объем кредитования юридических лиц ОАО «Сбербанк России» за 2012-2014 гг. и их прогноз на 2015 г., млрд. руб.

  2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г.
Чистая прибыль 346,2 377,6 311,2 342,32
Объем кредитования юридических лиц 7,4 8,5 11,6 9,4

 

Таблица 3.2 - Чистая прибыль и объем ликвидных активов ОАО «Сбербанк России» за 2012-2014 гг. и их прогноз на 2015 г., млрд. руб.

  2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г.
Чистая прибыль 346,2 377,6 311,2 342,32
Ликвидные активы 2,4 2,3 3,6 2,8

 

Отметим динамику чистой прибыли за 2012-2015 гг. на графике.

Рисунок 3.3 – Динамика чистой прибыли за 2012-2015 г.г., млрд.руб.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

 




Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2019 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных