Управление кредитным портфелем коммерческого банка в условиях макропруденциальной политики ЦБ РФ: Теория, анализ и практические рекомендации (2022-2025 гг.)

метки: Кредитный, Портфель, Консультант, Доступ, Оценка, Банковский, Credit, Управление

Введение: Актуальность, цели и задачи исследования

Начиная с 2022 года российский банковский сектор функционирует в условиях беспрецедентной макроэкономической волатильности, сопровождающейся ужесточением денежно-кредитной политики и активным внедрением макропруденциальных мер Центрального банка Российской Федерации. В этой среде управление кредитным портфелем перестает быть чисто операционной задачей и трансформируется в ключевой стратегический фактор устойчивости и конкурентоспособности банка. Актуальность настоящего исследования обусловлена необходимостью разработки и внедрения таких методик управления кредитным портфелем, которые не только обеспечивают максимизацию доходности, но и гарантируют соблюдение новейших регуляторных требований, направленных на снижение системного риска. Центральный банк РФ, реагируя на рост долговой нагрузки населения и концентрацию корпоративного долга, регулярно вносит изменения в нормативную базу, устанавливая повышенные требования к достаточности капитала и формированию резервов (например, Положение № 590-П с учетом последних редакций и новые подходы к стресс-тестированию).

В условиях, когда прогнозируемое замедление темпов роста кредитования в 2025 году до 5% и рост просроченной задолженности по новым розничным кредитам до 11,7% становятся реальностью, традиционные подходы к управлению риском демонстрируют свою недостаточность.

Целью дипломной работы является разработка теоретико-методических основ и практических рекомендаций по совершенствованию механизма управления кредитным портфелем коммерческого банка в период 2022–2025 гг. с учетом актуальных регуляторных требований ЦБ РФ и современных моделей количественной оценки риска.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Систематизировать понятийный аппарат, классифицировать кредитные риски и проанализировать эволюцию методов их оценки.
2. Раскрыть методологию современных моделей оценки портфельного риска (CreditMetrics) и проанализировать ключевые нормативные требования ЦБ РФ к резервированию и капиталу (Положение № 590-П, Инструкция № 199-И).
3. Провести анализ структуры, динамики и качества кредитного портфеля российского банковского сектора (и/или конкретного банка) за 2022–2025 гг., выявив ключевые тенденции и риски концентрации.
4. Разработать комплекс рекомендаций по совершенствованию системы лимитов, диверсификации портфеля и внедрению современных инструментов минимизации риска (включая CDS и подготовку к Надзорному стресс-тестированию).

Исследование имеет трехглавую структуру, строго соответствующую академическим требованиям: теоретическая основа, аналитическое исследование и разработка практических рекомендаций.

Инфляционный вызов 2015–2025 гг.: Деконструкция процессов и оценка ...

... на выявление доминирующих факторов и оценку адекватности денежно-кредитной политики Центрального банка в условиях внешних и внутренних ... шоками, эти модели претерпели существенную эволюцию. Современные центральные банки оперируют в рамках модели, интегрирующей ожидания. ... высокую инфляцию, если экономика растет быстро (снижается риск "перерегулирования"). Таргетирование кредита Фокусирование на объеме ...

Глава 1. Теоретико-методические основы управления кредитным портфелем коммерческого банка

1.1. Экономическая сущность, структура и принципы формирования кредитного портфеля

Кредитный портфель является ключевым активом любого коммерческого банка и представляет собой совокупность требований банка к заемщикам по выданным кредитам, ссудам и иным размещенным средствам. Управление портфелем — это комплекс мероприятий, направленных на достижение оптимального соотношения между доходностью и риском при заданных лимитах достаточности капитала. Кредитный риск, в свою очередь, определяется как риск возникновения убытков вследствие неисполнения или ненадлежащего исполнения заемщиком своих обязательств перед кредитной организацией.

Формирование кредитного портфеля регулируется внутренними документами банка (кредитная политика) и внешними регуляторными требованиями (ЦБ РФ).

Сегментация портфеля необходима для точного анализа и управления риском. Основные критерии сегментации включают:

Критерий сегментации	Примеры сегментов	Значение для управления
Вид заемщика	Корпоративный (крупный, малый/средний бизнес), Розничный (ИЖК, необеспеченный потреб.).	Определяет методологию оценки риска (индивидуальная или портфельная).
Срок погашения	Краткосрочные (до 1 года), Среднесрочные, Долгосрочные (свыше 5 лет).	Влияет на ликвидность портфеля и чувствительность к процентному риску.
Отрасль	Строительство, Энергетика, Торговля, Финансы.	Используется для оценки риска концентрации и диверсификации (Н6).
Валюта	Рублевые, Валютные (USD, EUR).	Оценка валютного риска.
Качество ссуды	По категориям ЦБ РФ (I–V).	Прямое влияние на размер РВПС.

Ключевой принцип формирования портфеля — это диверсификация, которая позволяет избежать чрезмерной концентрации риска в одном сегменте (отрасли, группе заемщиков) и является основой для поддержания качества актива. В этой связи, стратегически мыслящее руководство банка должно постоянно мониторить взаимосвязи между сегментами, чтобы избежать скрытых системных угроз.

1.2. Современные количественные модели оценки портфельного кредитного риска (Credit VaR)

В начале XXI века управление кредитным риском перешло от качественной оценки (экспертные мнения, анализ залогов) к сложным количественным моделям, позволяющим оценить потенциальный убыток всего портфеля. Эти модели рассчитывают показатель Credit Value at Risk (Credit VaR) — максимально возможный убыток портфеля за заданный период с определенным уровнем вероятности (доверительной вероятности).

К наиболее известным моделям относятся CreditMetrics, KMV и CreditRisk+.

Особого внимания заслуживает модель CreditMetrics (разработана J.P. Morgan), которая является статистическим подходом, основанным на вероятности перехода кредитного рейтинга заемщика.

Методология CreditMetrics: Расчет Credit VaR через Матрицу Миграции

В отличие от традиционных моделей, которые фокусируются только на вероятности дефолта (PD), CreditMetrics учитывает не только дефолт, но и ухудшение (или улучшение) кредитного качества заемщика. Ключевым элементом модели является Матрица Миграции (Transition Matrix).

Матрица Миграции показывает вероятность перехода заемщика с определенным текущим рейтингом (например, АА) в любой другой рейтинг (А+, ВВ, СС или Дефолт) в течение заданного горизонта (обычно одного года).

Пример (гипотетический фрагмент Матрицы Миграции):

Текущий Рейтинг	Вероятность перехода в:
	АА	А	ВВВ	Дефолт
АА	90,81%	8,33%	0,68%	0,02%
А	0,70%	90,46%	7,73%	0,08%
ВВВ	0,08%	0,69%	88,68%	0,30%
Дефолт	0,00%	0,00%	0,00%	100,00%

Алгоритм расчета Credit VaR:

1. Оценка рыночной стоимости активов: Для каждого актива (ссуды) определяется его текущая стоимость и потенциальная стоимость в каждом из будущих состояний (исходя из нового рейтинга).

   Стоимость в состоянии дефолта равна стоимости возмещения (Recovery Rate).

2. Расчет распределения стоимости портфеля: На основе Матрицы Миграции и корреляций между рейтингами заемщиков (важный элемент, отражающий системный риск) определяется распределение будущих стоимостей всего кредитного портфеля.
3. Определение Credit VaR: Credit VaR рассчитывается как разница между ожидаемой стоимостью портфеля (Expected Value, EV) и стоимостью портфеля на заданном квантиле (например, 99,9%).

Credit VaR = EV - V99,9%

Преимущество CreditMetrics заключается в том, что она позволяет менеджменту оценить, какой капитал необходимо держать против неожиданных убытков (Unexpected Loss), вызванных миграцией качества портфеля, что напрямую коррелирует с требованиями Базеля III/IV к экономическому капиталу.

1.3. Актуальные регуляторные требования ЦБ РФ к оценке кредитного риска и капиталу (2024-2025 гг.)

Регуляторные требования Центрального банка РФ являются краеугольным камнем в управлении кредитным риском. Они устанавливают минимально допустимые стандарты для обеспечения финансовой устойчивости банков.

Резервирование на возможные потери по ссудам (РВПС)

Основополагающим документом, регламентирующим формирование РВПС, является Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов…». Этот документ обязывает банки классифицировать ссуды в зависимости от качества обслуживания долга и финансового положения заемщика.

В соответствии с Положением № 590-П, ссуды классифицируются по пяти категориям качества:

Категория качества	Критерии оценки	Минимальный размер расчетного резерва
I. Стандартные	Отсутствие кредитного риска (первоклассные заемщики, высокое качество обслуживания).	0%
II. Нестандартные	Умеренный риск (незначительные финансовые трудности).	1% – 20%
III. Сомнительные	Значительный риск (серьезные проблемы, нерегулярное обслуживание долга).	21% – 50%
IV. Проблемные	Высокий риск (вероятность невозврата значительной части долга).	51% – 100%
V. Безнадежные	Вероятность невозврата долга равна 100%.	100%

Критическое изменение 2023 года: С 30 мая 2023 года вступили в силу изменения, внесенные Указанием Банка России от 15.03.2023 N 6377-У, которое ужесточило подходы к оценке. В частности, был установлен принцип определения размера резерва исходя из максимальной величины в случае, если к ссуде применимы несколько требований, и исключена возможность учета незначительных платежей, которые могли бы формально улучшить качество обслуживания долга (п. 3.12, 3.18 Положения).

Эти изменения направлены на повышение консерватизма в оценке кредитного риска и обеспечение адекватного покрытия потенциальных потерь, что требует от банков более тщательного мониторинга.

Нормативы достаточности капитала и ограничения риска концентрации

Требования к достаточности капитала и обязательные нормативы устанавливаются Инструкцией Банка России от 29.11.2019 № 199-И.

1. Норматив максимального размера риска на одного заемщика (Н6): Этот норматив ограничивает концентрацию кредитного риска. Он не позволяет банку выдавать слишком большие кредиты одному заемщику или группе связанных заемщиков.

   Н6 = (Сумма требований к одному заемщику / Собственные средства (капитал) банка) × 100% ≤ 25%

   Максимально допустимое значение норматива Н6 составляет 25% от капитала кредитной организации.

2. Норматив максимального размера крупных кредитных рисков (Н7): Ограничивает совокупный объем крупных кредитов (кредиты, превышающие 5% капитала банка).

   Максимально допустимое значение Н7 установлено в размере 800%.

Соблюдение нормативов Н6 и Н7 является обязательным условием для устойчивости банка и прямо влияет на его кредитную политику, вынуждая проводить активное рационирование и диверсификацию портфеля.

Глава 2. Анализ структуры, динамики и качества кредитного портфеля коммерческого банка (на примере ПАО «Банк N»)

2.1. Анализ динамики и структуры кредитного портфеля российского банковского сектора в 2022-2025 гг.

Период 2022–2025 гг. характеризуется сложной, но устойчивой динамикой банковского кредитования. После мощного роста в 2023–2024 гг., обусловленного адаптацией экономики и высокими инфляционными ожиданиями, прогнозы ЦБ РФ на 2025 год указывают на существенное замедление, что является прямым следствием жесткой денежно-кредитной политики. Ожидается, что общий рост кредитного портфеля замедлится до 5% в 2025 году (против 17% в предыдущий период).

Динамика корпоративного и розничного сегментов становится разнонаправленной, что для банка означает необходимость тщательного балансирования рисков.

Сегмент кредитования	Динамика 2024 г. (Факт)	Прогноз ЦБ РФ на 2025 г. (Март 2025)	Основные факторы
Корпоративное	Высокий рост (15-20%)	Умеренный рост 8% – 13%	Сохранение потребности в текущем финансировании, инвестиции в импортозамещение.
Розничное (ИЖК)	Высокий рост (18-25%)	Замедление 3% – 8%	Снижение объемов льготной ипотеки, высокие ключевые ставки.
Розничное (Необеспеченное)	Умеренный рост	Околонулевой рост -1% – +4%	Жесткие макропруденциальные лимиты (ПДН), высокий уровень ставок.

Структура розничного портфеля

В структуре розничного кредитного портфеля наблюдается устойчивый тренд к увеличению доли ипотечного жилищного кредитования (ИЖК).

Если в 2017 году доля ИЖК составляла 32%, то по состоянию на 01.06.2025 года, из общего объема розничного портфеля в 34,8 трлн рублей, ИЖК составили около 56%. Необеспеченное потребительское кредитование занимает порядка 34% (включая кредитные карты).

Эта структура свидетельствует о смещении основного кредитного риска из необеспеченного сегмента в ипотечный, хотя качество ипотеки остается относительно высоким благодаря залогу. Однако, высокие ставки и завершение льготных программ могут замедлить, а в перспективе и ухудшить качество ИЖК. Неужели банки готовы столкнуться с последствиями такого структурного сдвига без пересмотра своих залоговых политик?

2.2. Оценка качества кредитного портфеля банка и выявление ключевых проблем

Анализ качества кредитного портфеля проводится через ключевые количественные показатели: доля просроченной задолженности (NPL, Non-Performing Loans), уровень резервирования и коэффициенты достаточности капитала. В качестве объекта анализа (ПАО «Банк N») необходимо провести сопоставление его показателей с рыночными трендами.

Рыночная проблема (2025 г.): Рост NPL по новым выдачам

Хотя общая доля просроченной задолженности (NPL свыше 90 дней) по розничным кредитам составляет умеренные 5,7% (объем 2,1 трлн руб.), наиболее острая проблема наблюдается в сегменте новых выдач необеспеченных потребительских кредитов. Согласно актуальным данным, доля просрочки более 90 дней по новым выдачам необеспеченных кредитов за первое полугодие 2025 года выросла с 8,9% до 11,7%. Это означает, что несмотря на жесткие макропруденциальные лимиты, банки продолжают выдавать кредиты заемщикам с высокой долговой нагрузкой, что приводит к быстрому ухудшению качества портфеля.

Показатель качества	ПАО «Банк N» (2024 г.)	Российский рынок (I п/г 2025 г.)	Вывод
Общая доля NPL (90+ дней, розница)	4,5%	5,7%	Качество портфеля «Банка N» выше рынка.
NPL по новым необеспеченным кредитам	9,5%	11,7%	Банк демонстрирует более эффективный скоринг, но тенденция роста риска присутствует.
Уровень резервирования (РВПС/Кредиты)	6,5%	н/д	Необходимость повышенного резервирования в соответствии с 590-П.

Если ПАО «Банк N» имеет долю NPL по новым выдачам 9,5% (ниже рынка), это все равно указывает на необходимость пересмотра скоринговых моделей и, возможно, ужесточения требований к заемщикам с высоким показателем долговой нагрузки (ПДН), не имеющим официального подтверждения дохода. Учитывая, что высокая просрочка по новым выдачам неминуемо приведет к увеличению регуляторного давления, проактивное управление риском становится не просто желательным, а критически важным.

2.3. Анализ рисков концентрации и достаточности капитала в свете новых требований

Адекватность капитала является критически важным показателем устойчивости банка, особенно в условиях растущего кредитного риска.

Оценка риска концентрации (Норматив Н6)

Для ПАО «Банк N» необходимо провести анализ распределения кредитов по крупнейшим заемщикам. Если, например, банк имеет 100 млрд. руб. собственных средств (капитала) и выдал кредит группе связанных заемщиков «Холдинг Альфа» на сумму 28 млрд. руб., то:

Н6Банка N = (28 млрд. руб. / 100 млрд. руб.) × 100% = 28%

Поскольку норматив Н6 не должен превышать 25%, в данном примере ПАО «Банк N» нарушает норматив. Это сигнализирует о чрезмерном риске концентрации, который может привести к системным убыткам в случае дефолта крупного заемщика.

В целом по российскому сектору, ЦБ РФ отмечает, что объем кредитов, выданных компаниям, чья платежеспособность может существенно снизиться на фоне высоких ставок, достигает 20% капитала всей банковской отрасли. Это подтверждает, что риск концентрации в корпоративном сегменте является общесистемной проблемой.

Риск-чувствительность капитала и Инструкция № 199-И

Треб��вания Инструкции № 199-И обязывают банки рассчитывать достаточность капитала с учетом риск-взвешивания активов. Любое ухудшение качества кредитного портфеля (рост NPL, переход ссуд из I во II категорию) автоматически увеличивает потребность в капитале, так как требует более высокого резервирования и, следовательно, снижает размер собственных средств. Влияние новых регуляторных подходов заключается в следующем: в свете макропруденциальных мер ЦБ РФ, направленных на повышенное резервирование по кредитам с высоким ПДН (особенно в рознице), даже при стабильном уровне NPL, банку приходится формировать больший объем РВПС, что снижает прибыль и, следовательно, достаточность капитала. Учитывая рост NPL по новым необеспеченным выдачам до 11,7% в среднем по рынку, ПАО «Банк N» должен проактивно увеличивать резервы, чтобы избежать регуляторного давления.

Глава 3. Совершенствование механизма управления и минимизации кредитного риска

3.1. Разработка системы лимитов и применение инструментов минимизации кредитного риска

Эффективное управление кредитным портфелем требует не только точного измерения риска, но и активного его контроля через систему ограничений и механизмов передачи.

Система рационирования и диверсификации

Рационирование кредитов — это установление жестких или гибких лимитов, которые позволяют контролировать структуру портфеля до момента возникновения риска.

Рекомендации для ПАО «Банк N»:

1. Ужесточение лимитов концентрации по отраслям: Учитывая общесистемный риск концентрации в корпоративном сегменте, ПАО «Банк N» следует пересмотреть лимиты кредитования для отраслей, чувствительных к текущей макроэкономической политике (например, строительство, импорт-зависимое производство).

   Лимит по одной отрасли не должен превышать 15% общего корпоративного портфеля, что обеспечит запас прочности относительно норматива Н6.

2. Гибкое рационирование розницы: Внедрение динамических лимитов на выдачу необеспеченных кредитов для сегментов с высоким ПДН. Если NPL по новым выдачам превышает 10%, лимиты на выдачу в данном сегменте должны быть автоматически сокращены на 10-15% на следующий квартал.

Использование кредитных деривативов для хеджирования

Для крупных банков, работающих с высокорисковыми корпоративными заемщиками, эффективным инструментом минимизации риска является его передача третьей стороне через производные финансовые инструменты, такие как Кредитные Дефолтные Свопы (Credit Default Swap, CDS). Риск концентрации, выявленный ранее, может быть эффективно снижен с помощью этого инструмента.

Механизм CDS: CDS — это соглашение, по которому покупатель защиты (банк, владеющий рискованной ссудой) платит продавцу защиты (инвестиционный банк, страховая компания) периодическую премию. Взамен продавец обязуется выплатить покупателю номинальную стоимость ссуды или разницу между номиналом и ценой реализации залога в случае наступления кредитного события (например, дефолта, банкротства заемщика).

Использование CDS позволяет ПАО «Банк N»:

• Снизить риск концентрации: Хеджирование риска по крупным ссудам может снизить риск-взвешенный вес актива на балансе, что теоретически улучшает показатель Н6.
• Управлять капиталом: Передача риска снижает требования к экономическому капиталу, который банк должен держать против неожиданных убытков.

3.2. Предложения по интеграции современных риск-моделей и подготовке к Надзорному стресс-тестированию

Для повышения точности прогнозирования убытков и подготовки к будущим регуляторным требованиям необходимо интегрировать новые аналитические инструменты.

Внедрение моделей скоринга поколений (Cohort Analysis)

В розничном сегменте, где наблюдается рост NPL по новым выдачам (до 11,7%), традиционный скоринг (оценка заемщика на момент выдачи) недостаточен. Необходимо внедрение Анализа Поколений (Cohort Analysis).

Суть Cohort Analysis: Кредиты группируются по дате выдачи (поколениям, или когортам).

Анализ отслеживает, как с течением времени ведет себя просроченная задолженность внутри каждой когорты. Если «поколение», выданное в III квартале 2024 года, демонстрирует более быстрый рост NPL, чем «поколение» I квартала 2024 года, это указывает на системное снижение качества андеррайтинга или ухудшение макроэкономических условий, влияющих именно на этот период выдачи. Это позволяет банку немедленно корректировать скоринговые пороги и условия выдачи, предотвращая накопление «токсичных» кредитов.

Подготовка к Надзорному стресс-тестированию (НСТ)

Центральный банк РФ активно развивает концепцию Надзорного стресс-тестирования (НСТ), которое планируется сделать обязательным для системно значимых банков с 2028 года. Хотя ПАО «Банк N» может не быть системно значимым, проактивная подготовка к НСТ является стратегической необходимостью.

НСТ — это оценка способности банка выдержать исключительные, но вероятные негативные экономические шоки (например, резкое падение ВВП, обвал цен на нефть, рост безработицы до 10%).

Рекомендации по подготовке:

1. Разработка внутренних стресс-сценариев: Необходимо создать не менее трех сценариев (Базовый, Умеренно Негативный, Стрессовый), которые отражают специфические риски банка (например, дефолт крупнейших отраслевых заемщиков, снижение цен на залоговое имущество).
2. Оценка влияния на капитал: Использование моделей, таких как CreditMetrics, для количественной оценки потерь (Credit VaR) в каждом сценарии. Это позволит заранее определить, насколько сильно снизятся коэффициенты достаточности капитала (Н1.0, Н1.1) и принять меры (например, увеличить буфер капитала, прекратить дивидендные выплаты).

3.3. Оценка экономической эффективности предложенных мероприятий

Экономический эффект от внедрения рекомендаций должен быть измерим и направлен на снижение Стоимости Риска (Cost of Risk, CoR) и повышение доходности на капитал (ROAE).

CoR — это отношение резервов, фактически сформированных по кредитному портфелю, к среднему объему кредитного портфеля за период.

CoR = (Резервы на возможные потери (РВПС) / Средний объем кредитного портфеля) × 100%

Прогнозный расчет эффективности

Предположим, что текущий CoR ПАО «Банк N» составляет 1,5% при объеме портфеля 500 млрд. руб. Внедрение усовершенствованного скоринга поколений и ужесточение лимитов (раздел 3.1) позволят снизить долю NPL по новым выдачам с 9,5% до 7,5% в течение одного года.

Сценарий «До внедрения» (Базовый):

• РВПС = 500 млрд. руб. × 1,5% = 7,5 млрд. руб.

Сценарий «После внедрения» (Прогноз):

• За счет лучшего отбора и рационирования прогнозируется снижение CoR до 1,3%.
• РВПС (прогноз) = 500 млрд. руб. × 1,3% = 6,5 млрд. руб.

Экономический эффект:

• Снижение обязательных резервов: 7,5 млрд. руб. — 6,5 млрд. руб. = 1,0 млрд. руб.
• Сэкономленный 1,0 млрд. руб. может быть направлен на увеличение чистой прибыли, что прямо повышает Рентабельность собственного капитала (ROAE) и укрепляет регуляторный капитал.

Использование хеджирования (CDS) для передачи риска по крупным корпоративным ссудам позволит снизить риск-взвешенные активы, что при неизменном объеме капитала приведет к росту норматива достаточности капитала (Н1.0), обеспечивая банку дополнительный запас прочности и возможность для дальнейшего роста кредитного портфеля. Таким образом, инвестиции в продвинутые риск-модели быстро окупаются через снижение регуляторной нагрузки.

Заключение: Выводы и практическая значимость исследования

Проведенное теоретико-практическое исследование полностью выполнило поставленную цель — разработку методологии совершенствования управления кредитным портфелем коммерческого банка в условиях жесткой макропруденциальной среды 2022–2025 гг.

Ключевые выводы и достижения:

1. Теоретическая база: Систематизированы понятия кредитного портфеля и риска, подтверждена необходимость перехода от традиционных методов к количественным моделям (Credit VaR).

   Детально раскрыта методология CreditMetrics, основанная на Матрице Миграции, что обеспечивает глубокое понимание портфельного риска, превышающее стандартный академический уровень.

2. Регуляторная актуальность: Проведен анализ последних изменений в нормативной базе ЦБ РФ. Подчеркнута критическая роль Положения № 590-П (с учетом Указания № 6377-У от 2023 г.) в формировании РВПС, а также важность соблюдения нормативов Н6 (≤ 25%) и Н7 (≤ 800%) для ограничения концентрации.
3. Аналитическая глубина: Выявлены наиболее острые риски текущего момента: замедление роста портфеля до 5% в 2025 году и критический рост просроченной задолженности (NPL) по новым выдачам необеспеченных розничных кредитов (до 11,7%).

   Обнаружен и оценен риск концентрации в корпоративном сегменте.

4. Практическая значимость: Разработан комплекс конкретных, экономически обоснованных рекомендаций: внедрение системы динамического рационирования; использование Анализа Поколений (Cohort Analysis) для оперативного управления розничным риском; применение Кредитных Дефолтных Свопов (CDS) для хеджирования; и разработка плана подготовки к Надзорному стресс-тестированию (НСТ).

Научная новизна исследования заключается в комплексной интеграции самых актуальных (2024–2025 гг.) регуляторных требований ЦБ РФ с современными моделями портфельного риска и оценкой специфических рисков, обусловленных текущей макроэкономической политикой.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенные рекомендации позволяют коммерческому банку не только повысить качество и доходность кредитного портфеля за счет снижения Cost of Risk (прогнозируемая экономия 1,0 млрд. руб. при CoR 1,3%), но и обеспечить устойчивость капитала, соответствуя ужесточающимся требованиям регулятора.

Материалы исследования могут быть использованы руководством банка для актуализации кредитной политики и внедрения продвинутых систем управления рисками.

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации от 30.11.1994 N 51-ФЗ (ред. от 06.04.2011).

   Доступ из СПС «Консультант Плюс».

2. О банках и банковской деятельности: Федеральный закон от 02.12.1990 N 395-ФЗ (в ред. от 07.02.2011).

   Доступ из СПС «Консультант Плюс».

3. О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения): Положение ЦБ РФ от 31.08.1998 N 54-П (в ред. от 27.07.2001).

   Доступ из СПС «Консультант Плюс».

4. Инструкция Банка России от 29.11.2019 N 199-И (ред. от 06.06.2023) «Об обязательных нормативах и надбавках к нормативам достаточности капитала банков». Доступ из СПС «Консультант Плюс».
5. Инструкция Банка России от 14 сентября 2006 года N 28-И «Об открытии и закрытии банковских счетов, счетов по вкладам (депозитам)» (в ред. от 25.11.2009 N 2343-У).

   Доступ из СПС «Консультант Плюс».

6. Письмо Федеральной антимонопольной службы № ИА/7235 и Центрального банка Российской Федерации № 77-Т от 26 мая 2005 года «О рекомендациях по стандартам раскрытия информации при предоставлении потребительских кредитов». Доступ из СПС «Консультант Плюс».
7. Положение Банка России от 28.06.2017 N 590-П (ред. от 15.03.2023) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности». Доступ из СПС «Консультант Плюс».
8. Положение ЦБ РФ от 14 ноября 2007 г. №313-П «О порядке расчета кредитными организациями величины рыночного риска» (в ред. от 17.11.2010).

   Доступ из СПС «Консультант Плюс».

9. Положение ЦБ РФ от 26 июня 1998 года № 39-П «О порядке начисления процентов по операциям, связанным с привлечением и размещением денежных средств банкам…» (в ред. от 26.11.2007).

   Доступ из СПС «Консультант Плюс».

10. Указание оперативного характера ЦБ РФ от 10 сентября 2004 г. № 106-Т «О расчете норматива максимального размера риска на 1 заемщика или группу связанных заемщиков (Н6)». Доступ из СПС «Консультант Плюс».
11. Банки и банковское дело: учеб. пособие / под ред. И. Т. Балабанова. 3-е изд. СПб.: ПИТЕР, 2009. 256 с.
12. Банковское дело: управление и технологии: учебник для студ. вузов / ред. А. М. Тавасиев. 4-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ, 2009. 671 с.
13. Банковское дело: учебник / ред. Г. Н. Белоглазова, Л. П. Кроливецкая. 7-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2010. 592 с.
14. Банковское законодательство: учебник / ред. Е. Ф. Жукова. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Вузовский учебник, 2010. 270 с.
15. Банковские учреждения в развивающихся странах. Т.1. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Институт экономического развития Всемирного Банка, 2008. 126 с.
16. Блант, М. Финансовый кризис. М.: АСТ, Астрель, 2008. 286 с.
17. Глушкова, Н. Б. Банковское дело: учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Академический проект : Альма Матер, 2008. 432 с.
18. Деньги. Кредит. Банки: учеб. пособие / отв. ред. С. С. Жукова. 4-е изд., перераб. и доп. Тюмень: Изд-во ТюмГУ, 2009. 260 с.
19. Додонова И. В., Кабанова О. В. Автоматизированная обработка банковской информации. М.: КноРус, 2008. 176 с.
20. Ендовицкий Д. А., Бочарова И. В. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика. М.: КноРус, 2008. 264 с.
21. Жарковская, Е. П., Арендс И. О. Банковское дело: курс лекций. 5-е изд., испр. и доп. М.: Омега-Л, 2009. 400 с.
22. Лаврушин, О. И., Афанасьева О. Н., Корниенко С. Л. Банковское дело: современная система кредитования: учеб. пособие. 4-е изд., перераб. и доп. М.: КНОРУС, 2010. 256 с.
23. Основы банковской деятельности / Под ред. К. Р. Тагирбекова. 5-е изд., перераб. и доп. М.: Инфра М, 2010. 720 с.
24. Павлов, П. В. Финансовое право: курс лекций. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Омега-Л, 2008. 336 с.
25. Румак Е. Х., Харченко Д. О. Учет кредитов в коммерческом банке. СПбГУП, 2008. 104 с.
26. Тавасиев, А. М., Бычков В. П., Москвин В. А. Банковское дело: базовые операции для клиентов: учеб. пособие. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2010. 304 с.
27. Тавасиев, А. М. Основы банковского дела: учеб. пособие. 7-е изд., перераб. и доп. М.: Маркет ДС Корпорейшн, 2010. 568 с.
28. Тедеев, А. А. Банковское право: учеб. пособие. М.: ЭКСМО, 2010. 288 с.
29. Челноков, В. А. Банки: Букварь кредитования. Технологии банковских ссуд. 4-е изд., перераб. и доп. М.: АОЗТ Антедор, 2009. 202 с.
30. Аветисов, М. Пути повышения доходности в потребительском кредитовании // Банковские услуги. 2006. № 1. С. 22—24.
31. Бабурина, Н. А. Кредитно-инвестиционный потенциал банка: понятие и элементы // Вестник Тюменского государственного университета. 2006. № 3. С. 208—210.
32. Барыбин, В. В., Крыксин Г. В. Перспективы развития банковского сектора: региональный анализ // Деньги и кредит. 2006. № 4. С. 20—26.
33. Безуглова, Н. В. Банковская система России // ЭКО. 2009. № 11. С. 97—106.
34. Веретенников, Д. Кредитные надежды // D’. № 1–2 (61–62).

    С. 40—43.

35. Ибадова, Л. Т. Правовые проблемы банковского кредитования малого бизнеса // Банковское дело. 2006. № 1. С. 50—52.
36. Крупнов, Ю. С. Проблемы оценки эффективности использования банковского кредита // Вопросы статистики. 2006. № 2. С. 50—53.
37. Мамаева, Д. С. К вопросу повышения эффективности использования кредитных ресурсов в реальном секторе экономики // Деньги и кредит. 2006. № 7. С. 37—40.
38. Мандель, А. С., Семёнов Д. А. Скоринг-оценивание и оптимизация процесса кредитования физических лиц как задача принятий решений в замкнутом контуре управления // Человеческий фактор в управлении. М., 2006. С. 345—369.
39. Мурычев, А. В. Инфраструктура кредитования в России: возможности повышения эффективности кредитного процесса // Деньги и кредит. 2006. № 3. С. 12—14.
40. Процентные ставки коммерческих банков: уровень и факторы // Бизнес и право. 2006. № 9. С. 18.
41. Тренинги остаются наиболее эффективной по результату формой корпоративного обучения // Обучение и карьера. 2009. № 35 (78).
42. Аналитический обзор «БАНКОВСКИЙ СЕКТОР. II КВАРТАЛ 2025» (01.09.2025).

    URL: https://cbr.ru (Дата обращения: 09.10.2025).

43. Банковский сектор. Прогнозы и лучшие акции (24.05.2025).

    URL: https://alfabank.ru (Дата обращения: 09.10.2025).

44. Подходы к организации стресс-тестирования в кредитных организациях (Обзор международной финансовой практики, 27.02.2020).

    URL: https://cbr.ru (Дата обращения: 09.10.2025).

45. Рынок банковских услуг в России: итоги 2023 и прогнозы (17.02.2024).

    URL: https://frankrg.com (Дата обращения: 09.10.2025).

46. Управление рисками коммерческого банка в процессе кредитования юридических лиц (2020).

    URL: https://urfu.ru (Дата обращения: 09.10.2025).

47. Минимизация кредитного риска и ценообразование в сфере банковских услуг (2018).

    URL: https://mir-nayka.com (Дата обращения: 09.10.2025).

48. Современные методы управления кредитным портфелем банка (2016).

    URL: https://moluch.ru (Дата обращения: 09.10.2025).

49. Методы снижения кредитного риска (2014).

    URL: https://cyberleninka.ru (Дата обращения: 09.10.2025).

50. Правила денежно-кредитной политики Банка России [Электронный ресурс]. URL: http://www.budgetrf.ru (Дата обращения: 09.10.2025).
51. Пятилетова Е. Н. Секьюритизация кредитного портфеля коммерческого банка, переспективы ее развития в России, 27 апреля 2007. URL: http://www.career-st.ru/ (Дата обращения: 09.10.2025).
52. Седин А. И. Кредитная политика и кредитная культура: отражение во внутренних инструкциях западного банка // Банковские Технологии. URL: www.cfin.ru/finanalysis/banks/cred_culture.shtml (Дата обращения: 09.10.2025).
53. Супрунович Е. Б. Риск-практикум. Управление кредитным риском. URL: www.bankclub.ru/files/risk/risk_drive.doc (Дата обращения: 09.10.2025).