Комплексное статистическое исследование кредитных организаций Российской Федерации: анализ, динамика и прогнозирование

метки: Кредитный, Обращение, Анализ, Триллион, Киберленинка, Оценка, Банковский, Прогнозирование

Введение

На 1 октября 2025 года в России действует 306 банков и 46 небанковских кредитных организаций, что отражает значительное сокращение их числа на протяжении последнего десятилетия. Это не просто цифры; это свидетельство глубоких структурных изменений, которые переживает банковский сектор страны, трансформируясь под влиянием ужесточения регулирования, макроэкономических вызовов и технологического прогресса, и, что из этого следует? – Необходимость постоянной адаптации и переосмысления стратегий как для регулятора, так и для самих участников рынка.

В условиях динамично изменяющейся экономической среды кредитные организации остаются стержнем финансовой системы Российской Федерации, обеспечивая движение капитала, стимулируя экономический рост и удовлетворяя потребности как бизнеса, так и населения. Их деятельность, однако, сопряжена с множеством рисков и требует постоянного мониторинга, глубокого анализа и точного прогнозирования. Актуальность статистического исследования кредитных организаций в РФ продиктована необходимостью всестороннего понимания текущих тенденций, оценки устойчивости банковского сектора и выработки эффективных стратегий развития.

Настоящая курсовая работа ставит своей целью проведение комплексного статистического исследования кредитных организаций в Российской Федерации. Для достижения этой цели предстоит решить ряд задач: раскрыть теоретические основы функционирования кредитных организаций, включая их классификацию, правовое регулирование и основные операции; проанализировать динамику численности и структурные изменения в банковском секторе; применить статистические методы для оценки кредитной деятельности; изучить тенденции кредитной задолженности физических и юридических лиц; и, наконец, рассмотреть методы статистического прогнозирования и современные подходы к управлению кредитными рисками. Структура работы последовательно ведет читателя от фундаментальных понятий к детальному статистическому анализу и перспективным методам прогнозирования, предлагая всесторонний взгляд на сложный и многогранный мир кредитных организаций РФ.

Теоретические основы функционирования кредитных организаций в РФ

Фундамент любой глубокой аналитической работы закладывается в тщательном изучении ее теоретических основ. Прежде чем приступить к статистическому анализу, необходимо ясно определить, что представляют собой кредитные организации в России, как они классифицируются, какими правовыми рамками ограничена их деятельность, какие операции они осуществляют и как формируется их кредитная политика. Этот раздел станет отправной точкой для дальнейшего погружения в мир цифр и тенденций, позволяя не только фиксировать факты, но и понимать их корни и взаимосвязи.

Организация кредитного процесса в ПАО «Сбербанк» в условиях цифровой ...

... статистической оценки к интегрированной модели, управляемой искусственным интеллектом, что позволило радикально сократить время принятия решений и повысить прогностическую точность. Цифровая трансформация кредитного ... России как основа риск-менеджмента СЗКО Организация кредитного процесса в ПАО «Сбербанк» как Системно Значимой Кредитной Организации (СЗКО) жестко регламентирована Банком России и ...

Понятие, классификация и правовое регулирование кредитных организаций

В основе финансовой системы каждого государства лежит сложноорганизованная сеть институтов, среди которых кредитные организации занимают центральное место. По своей сути, кредитная организация — это не просто коммерческое предприятие, но и специфический юридический субъект, чья основная цель, хоть и заключается в извлечении прибыли, достигается через осуществление особых, строго регулируемых операций. Это юридическое лицо получает право на ведение банковской деятельности только на основании специального разрешения — лицензии, выдаваемой Центральным банком Российской Федерации (Банком России), что подчеркивает ее особую роль и ответственность перед обществом и государством.

Формы собственности, на которых могут быть образованы кредитные организации, достаточно разнообразны: они могут быть федеральными, субъектов федерации, муниципальными или частными. Что касается организационно-правовых форм, то это чаще всего хозяйственные общества, такие как общества с ограниченной ответственностью, публичные или непубличные акционерные общества. Такая гибкость в выборе формы собственности и организации позволяет адаптироваться к различным рыночным условиям и стратегиям развития, при этом не отступая от строгих требований регулирования.

Банковская система Российской Федерации представляет собой двухуровневую структуру. На верхнем уровне находится Банк России, выполняющий функции мегарегулятора, эмиссионного центра и органа надзора. На втором уровне — собственно кредитные организации (банки и небанковские кредитные организации), а также филиалы и представительства иностранных банков. Эта структура обеспечивает централизованное управление и контроль, с одной стороны, и децентрализованное предоставление финансовых услуг — с другой.

Правовое регулирование деятельности кредитных организаций в России осуществляется на основании обширного свода законодательных актов. Ключевыми являются Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» № 395-1 от 02.12.1990 г. и Федеральный закон «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» № 86-ФЗ от 10.07.2002 г. Эти законы определяют основные принципы функционирования банковской системы, регулируют порядок создания, деятельности и ликвидации кредитных организаций, устанавливают требования к капиталу, лицензированию, отчетности и надзору. Важно отметить, что законодательные и исполнительные органы власти, а также органы местного самоуправления не вправе вмешиваться в деятельность кредитных организаций, за исключением случаев, прямо предусмотренных федеральными законами. Это гарантирует независимость банков в принятии операционных решений, хотя и не освобождает их от ответственности за соблюдение регуляторных норм.

Двухуровневый механизм регулирования международных кредитных ...

... Актуальность, цели и задачи исследования Современные международные кредитные отношения (МКО) перестали быть исключительно экономической ... Вторым критически важным уровнем является регулирование валютных операций. Основным актом здесь выступает Федеральный закон от ... в инструмент геополитического влияния и давления. Для России, столкнувшейся с беспрецедентными санкционными ограничениями, механизм ...

Классификация кредитных организаций в РФ делит их на два больших класса:

1. Банки. Это центральный элемент кредитной системы, обладающий эксклюзивным правом осуществлять в совокупности три ключевые банковские операции:
   • привлечение во вклады денежных средств физических и юридических лиц;
   • размещение этих средств от своего имени и за свой счет на условиях возвратности, платности, срочности;
   • открытие и ведение банковских счетов физических и юридических лиц.

   Внутри категории банков существует дальнейшая дифференциация по типу лицензии:

   • Универсальная лицензия: дает право на более широкий спектр банковских операций, включая международные, и предъявляет более высокие требования к размеру собственного капитала.
   • Базовая лицензия: предусматривает ограничения по спектру операций (например, отсутствие международных операций с нерезидентами, ограничение на операции с производными финансовыми инструментами) при меньшем объеме собственных средств. Эта лицензия ориентирована на региональные и небольшие банки, сфокусированные на обслуживании малого и среднего бизнеса и населения.
2. Небанковские кредитные организации (НКО). Это кредитные организации, которые имеют право осуществлять лишь отдельные банковские операции, предусмотренные Федеральным законом «О банках и банковской деятельности». Допустимые сочетания операций для НКО устанавливаются Банком России. Среди НКО выделяют несколько специализированных типов:
   • Платежные НКО (ПНКО): специализируются на осуществлении переводов денежных средств без открытия банковских счетов, то есть на платежных услугах.
   • Расчетные НКО (РНКО): занимаются расчетами, открытием и ведением банковских счетов юридических лиц.
   • Депозитно-кредитные НКО (НДКО): могут привлекать денежные средства юридических лиц во вклады и размещать их от своего имени и за свой счет.
   • НКО — центральные контрагенты: обеспечивают клиринг и расчеты по сделкам на финансовых рынках.

Важно подчеркнуть, что кредитным организациям в России запрещено заниматься производственной, торговой и страховой деятельностью. Это ограничение направлено на предотвращение конфликта интересов и концентрации рисков, а также на поддержание специализации финансового сектора. Таким образом, строгое регулирование и четкая классификация формируют каркас, на котором базируется вся система кредитных организаций в стране.

Кредитные операции и кредитная политика кредитных организаций

Кредитные организации, по своей сути, являются посредниками на финансовом рынке, аккумулируя свободные денежные средства и направляя их туда, где они наиболее востребованы. Этот процесс осуществляется через разнообразные банковские операции, которые строго регламентированы законодательством и лицензируются Центральным банком. По функциональному признаку их традиционно делят на две большие категории: пассивные и активные.

Пассивные операции направлены на формирование ресурсной базы банка, то есть на привлечение средств. К ним относятся:

• Формирование собственного капитала: включает уставный капитал, резервный фонд, нераспределенную прибыль. Собственный капитал служит своего рода «подушкой безопасности», обеспечивая финансовую устойчивость и способность банка покрывать непредвиденные убытки.
• Привлечение вкладов (депозитов): это ключевой источник пассивов. Депозиты могут быть как от физических, так и от юридических лиц. Среди них выделяют:
  • Вклады до востребования: позволяют вкладчикам снимать средства в любое время без потери процентов, но обычно предлагают более низкие процентные ставки.
  • Срочные вклады: характеризуются фиксированным сроком размещения и, как правило, более высокой процентной ставкой, что стимулирует вкладчиков к долгосрочному размещению средств.
  • Вклады физических лиц в российских банках застрахованы государством через Агентство по страхованию вкладов (АСВ) в размере до 1,4 млн рублей, что повышает доверие населения к банковской системе.
• Получение межбанковских кредитов: заимствования у других банков для поддержания ликвидности или расширения кредитной деятельности.
• Эмиссия ценных бумаг: выпуск облигаций, депозитных и сберегательных сертификатов для привлечения средств на финансовых рынках.

Активные операции, напротив, связаны с размещением привлеченных и собственных средств банка с целью получения дохода и удовлетворения потребностей экономики. Основными среди них являются:

• Выдача различных видов кредитов: это сердце банковской деятельности.
• Операции с ценными бумагами: инвестиции в государственные и корпоративные облигации, акции.

Особое место среди активных операций занимает банковский кредит. Это денежная сумма, которую банк предоставляет заемщику на определенных условиях:

• Возвратность: заемщик обязуется вернуть полученные средства.
• Платность: за пользование кредитом взимается процент.
• Срочность: кредит выдается на заранее оговоренный срок.
• Обеспеченность: как правило, кредит должен быть обеспечен каким-либо имуществом или обязательствами третьих лиц, что снижает риски для банка.

Классификация банковских кредитов чрезвычайно обширна и зависит от многих признаков:

Признак классификации	Виды кредитов
Виды заемщиков	Физические лица: Потребительские кредиты: на покупку товаров и услуг. Ипотечные кредиты: на приобретение жилья под залог недвижимости. Автокредиты: на покупку транспортных средств под залог автомобиля. Юридические лица: Разовые кредиты: для финансирования конкретных проектов. Овердрафты: краткосрочные кредиты на покрытие кассовых разрывов. Кредитные линии: возможность получать средства по мере необходимости в рамках установленного лимита. Вексельные кредиты: под обеспечение векселями. Коммерческая ипотека: на приобретение коммерческой недвижимости. Инвестиционные кредиты: для долгосрочных вложений в развитие бизнеса.
Сроки погашения	Онкольные: до востребования. Краткосрочные: до 1 года. Среднесрочные: от 1 года до 5 лет. Долгосрочные: свыше 5 лет.
Способы погашения	Единовременно. В рассрочку (аннуитетные или дифференцированные платежи).
Наличие обеспечения	Обеспеченные. Необеспеченные.

Важно проводить четкое разграничение между банковским кредитом и коммерческим кредитом. Последний, регулируемый статьей 823 Гражданского кодекса РФ, представляет собой кредит, предоставляемый не банком, а одной организацией или индивидуальным предпринимателем другой, чаще всего в форме аванса, предварительной оплаты, отсрочки или рассрочки оплаты товаров, работ или услуг. Это, по сути, товарный кредит или отсрочка платежа, не связанная с лицензируемой банковской деятельностью.

Кредитная политика коммерческого банка является стратегическим документом, определяющим рамки и принципы его кредитной деятельности. Это комплекс мероприятий, направленных на:

• Управление кредитными рисками: минимизация вероятности невозврата кредитов.
• Повышение доходности кредитных операций: максимизация прибыли от кредитования.
• Эффективное развитие кредитного портфеля: формирование сбалансированного портфеля, соответствующего стратегическим целям банка.

Основные цели кредитной политики включают создание благоприятных условий для развития кредитных операций, увеличение их доходности при приемлемом уровне рисков и неукоснительное соблюдение требований банковского законодательства. Она определяет:

• Приоритетные сферы кредитования: на каких рынках и для каких клиентов банк фокусирует свою деятельность.
• Типы идеальных заемщиков: критерии оценки кредитоспособности и надежности клиентов.
• Способы обеспечения ссуд: требования к залогу, поручительству и другим формам обеспечения.
• Стандарты оценки кредитоспособности: методики и процедуры анализа финансового состояния потенциальных заемщиков.

Формы обеспечения кредита играют ключевую роль в снижении рисков для банка и влияют на условия кредитования для заемщика:

• Залог имущества: недвижимость (ипотека), транспортные средства, ценные бумаги, товары в обороте. Это наиболее распространенная форма, дающая банку право обратить взыскание на заложенное имущество в случае неисполнения обязательств.
• Поручительство третьих лиц: обязательство другого лица (поручителя) отвечать перед банком за исполнение обязательств заемщиком.
• Банковская гарантия: безотзывное обязательство банка-гаранта произвести платеж в пользу кредитора по требованию последнего при неисполнении должником своих обязательств.
• Страхование: жизни, здоровья, ответственности заемщика, а также залогового имущества. Страхование покрывает часть рисков, связанных с непредвиденными обстоятельствами.

Наличие надежного обеспечения не только снижает риски для банка, но и может обеспечить заемщику более выгодные условия, такие как снижение процентной ставки или увеличение суммы кредита, поскольку банк увереннее в возвратности своих средств.

Динамика и структурные изменения в банковском секторе РФ

Банковский сектор Российской Федерации — это живой организм, постоянно трансформирующийся под воздействием внутренних и внешних факторов. Последнее десятилетие стало периодом бурных изменений, характеризующихся значительной «расчисткой» рынка и усилением роли крупных игроков. Понимание этой динамики и факторов, ее обусловливающих, критически важно для оценки устойчивости и перспектив развития всей финансовой системы. Не упускаем ли мы из виду, что эта концентрация активов в руках нескольких гигантов, хоть и повышает устойчивость системы в целом, но может нести в себе риски снижения конкуренции и инноваций?

Динамика численности и распределение кредитных организаций

Российский банковский сектор пережил беспрецедентный период сокращения числа участников. Если в июле 2013 года в стране действовало 894 банка, то к началу 2019 года их количество уменьшилось более чем в два раза, составив 440. Эта тенденция не остановилась и продолжилась в последующие годы. На 1 января 2019 года насчитывалось 484 кредитные организации, а уже к январю 2021 года их число сократилось до 366 банков. Стремительное падение продолжилось и к октябрю 2021 года, когда осталось лишь 338 действующих банков.

На текущую дату, 1 октября 2025 года, статистическая картина выглядит следующим образом: в России действует 306 банков (из них 212 имеют универсальную лицензию, а 94 — базовую) и 46 небанковских кредитных организаций (НКО). Общая численность НКО также демонстрирует тенденцию к сокращению, снизившись, например, до 38 единиц на октябрь 2025 года, что указывает на комплексный характер изменений в финансовой инфраструктуре.

Таблица 1: Динамика численности кредитных организаций в РФ (2013-2025 гг.)

Дата	Количество банков	Количество НКО	Всег�� кредитных организаций
Июль 2013	894	н/д	н/д
01.01.2018	561	н/д	н/д
01.01.2019	440	н/д	484
01.01.2021	366	н/д	н/д
Октябрь 2021	338	н/д	н/д
01.01.2023	326	н/д	н/д
01.10.2025 (текущая)	306	46	352

Примечание: Данные по НКО за предыдущие годы не всегда агрегируются в публичной статистике с банками, поэтому «н/д» означает «нет данных».

На фоне общего сокращения числа кредитных организаций наблюдается усиление роли крупных банков. Системно значимые банки, такие как Сбербанк, ВТБ, Газпромбанк, Альфа-Банк и Россельхозбанк, доминируют на рынке, аккумулируя около 79% совокупных активов всего банковского сектора России. Эта тенденция к концентрации капитала в руках крупнейших игроков имеет свои плюсы (повышение устойчивости системы за счет эффекта масштаба) и минусы (потенциальное снижение конкуренции и увеличение системных рисков в случае проблем у одного из гигантов).

Территориальное распределение кредитных организаций также демонстрирует выраженную асимметрию. Большинство действующих кредитных организаций традиционно сосредоточены в Центральном федеральном округе. Например, на 2019 год 272 из 484 банков приходились на ЦФО, из которых 245 были зарегистрированы в Москве и Московской области. Эта концентрация объясняется историческими, экономическими и инфраструктурными факторами, делающими столичный регион центром финансовой активности.

Факторы, влияющие на изменения в банковском секторе

Стремительные изменения в численности и структуре банковского сектора не являются случайными; они обусловлены комплексом взаимосвязанных факторов, среди которых особенно выделяется регулятивная политика Банка России.

1. Регулятивная расчистка банковского сектора. С 2013 года Банк России проводит активную политику по оздоровлению сектора, отзывая лицензии у кредитных организаций, которые систематически нарушают законодательство, занимаются сомнительными операциями, не исполняют нормативы достаточности капитала или не способны обеспечить финансовую устойчивость. Этот процесс, получивший название «расчистки», привел к значительному сокращению числа «слабых» или «проблемных» банков, повысив общую надежность и прозрачность системы.
2. Слияния, поглощения и добровольная ликвидация. Помимо принудительного отзыва лицензий, сокращению числа кредитных организаций способствуют добровольные процессы. Небольшие банки, сталкиваясь с возрастающими регуляторными требованиями и жесткой конкуренцией, часто принимают решение о добровольной ликвидации или соглашаются на слияние/поглощение более крупными игроками. Это позволяет оптимизировать затраты, расширить долю рынка и повысить эффективность деятельности.
3. Экономические кризисы, макроэкономическая нестабильность и усиление конкуренции. Российская экономика пережила несколько кризисных периодов за последнее десятилетие, что создавало серьезные вызовы для банков. Нестабильная макроэкономическая ситуация, высокая инфляция, изменение ключевой ставки ЦБ, а также снижение реальных доходов населения и бизнеса ограничивали возможности для роста активов и прибыли банков.
   Усиление конкуренции также играет значительную роль. С одной стороны, конкуренция исходит от крупнейших банков, которые имеют возможность предлагать более выгодные условия и широкий спектр услуг. С другой стороны, на рынок активно выходят финтех-компании, предлагающие инновационные и часто более удобные цифровые финансовые продукты, что заставляет традиционные банки адаптироваться и инвестировать в технологии.
4. Внешние факторы и адаптация банковской системы. Международные санкции, введенные в 2022-2023 годах, оказали существенное влияние на российский банковский сектор. Они ограничили доступ кредитных организаций к мировому рынку капитала, международной платежно-расчетной инфраструктуре (например, отключение от SWIFT).

   Однако, несмотря на первоначальный шок, банковская система продемонстрировала высокую степень адаптации. Была усилена роль внутренних систем — Системы передачи финансовых сообщений (СПФС) как аналога SWIFT и Национальной системы платежных карт (НСПК) для обработки внутренних транзакций. Эта адаптация позволила обеспечить устойчивость и бесперебойность основных финансовых операций внутри страны.

5. Макроэкономические факторы. На банковский сектор также влияют общие макроэкономические показатели, такие как уровень капитализации банков, наличие внутренней ресурсной базы (объем депозитов населения и бизнеса), использование кредита в реальном секторе экономики и зависимость банков от финансового состояния их клиентов. Например, снижение доходов населения может привести к росту просроченной задолженности, а сокращение инвестиционной активности бизнеса — к снижению спроса на корпоративные кредиты.
6. Демографические изменения. Хотя и с меньшим краткосрочным влиянием, демографические тенденции также могут влиять на динамику финансовых показателей. Изменения в возрастной структуре населения, миграционные процессы и рождаемость влияют на структуру спроса на кредитные продукты (например, ипотека, потребительские кредиты) и объемы привлекаемых депозитов, формируя долгосрочные тренды развития банковского сектора.

Все эти факторы в совокупности формируют сложную и постоянно меняющуюся среду, в которой функционируют кредитные организации, определяя их численность, структуру и стратегические приоритеты.

Статистический анализ кредитной деятельности банковского сектора РФ

Статистика — это язык, на котором говорит экономика, и для банковского сектора он особенно важен. Чтобы не просто констатировать факты, но и понимать причинно-следственные связи, оценивать эффективность и прогнозировать будущее, необходимо владеть инструментарием статистического анализа. В этом разделе мы углубимся в методологические основы и ключевые показатели, позволяющие по-настоящему глубоко изучить кредитную деятельность банковского сектора РФ, не забывая о важности регионального разреза.

Методологические основы статистического анализа

Для проведения объективного и всестороннего анализа кредитной деятельности банковского сектора применяются различные статистические методы, каждый из которых служит своей цели.

1. Вариационные ряды. Эти ряды используются для упорядоченного распределения единиц совокупности по значениям какого-либо признака (например, размеру выданного кредита, процентной ставке) и изучения вариации этого признака. Они бывают:
   • Ранжированные: простой перечень значений признака в порядке возрастания или убывания.
   • Дискретные: показывают, сколько раз встречается каждое конкретное значение признака (например, количество кредитов с определенной процентной ставкой).
   • Интервальные: группируют значения признака в интервалы (например, количество банков с активами от 100 до 500 млрд рублей).

   Анализ вариационных рядов позволяет выявить распределение, центральные тенденции (среднее, медиана, мода) и степень разброса (дисперсия, стандартное отклонение), что критически важно для понимания неоднородности кредитного портфеля или процентных ставок.

2. Ряды динамики (временные ряды). Эти ряды представляют собой числовые значения статистического показателя, расположенные в хронологическом порядке (например, объем кредитной задолженности за каждый месяц или год).

   Их применение фундаментально для выявления закономерностей изменения явления во времени, оценки тенденций и построения прогнозов.

   Основные показатели рядов динамики включают:

   • Абсолютные приросты (Δ):
     • Цепные: разница между последующим и предыдущим уровнем ряда (Δ_i = y_i − y_i-1).
     • Базисные: разница между текущим уровнем и базисным уровнем (обычно начальным) ряда (Δ_i = y_i − y₀).
   • Темпы роста (Т_р):
     • Цепные: отношение последующего уровня к предыдущему, выраженное в процентах или коэффициентах (Т_р,ц = (y_i / y_i-1) × 100%).
     • Базисные: отношение текущего уровня к базисному уровню (Т_р,б = (y_i / y₀) × 100%).
   • Темпы прироста (Т_пр): показывают, на сколько процентов изменился показатель (Т_пр = Т_р − 100%).
   • Средние величины:
     • Средний абсолютный прирост: (ΣΔ_ц) / (n − 1), где n — число уровней ряда.
     • Средний темп роста: ^n-1√(∏Т_р,ц), где ∏Т_р,ц — произведение цепных темпов роста.
3. Дважды взвешенные арифметические средние. Для объективного расчета средних показателей, таких как средняя процентная ставка по кредитам, недостаточно использовать простое арифметическое среднее. Если данные неоднородны, необходимо учитывать веса. В случае, например, процентных ставок, это могут быть одновременно и размер ссуды, и срок ее погашения. Формула дважды взвешенной арифметической средней учитывает два весовых фактора:
   
   X = (Σ Σ (x_ij ⋅ w_1j ⋅ w_2i)) / (Σ Σ (w_1j ⋅ w_2i))

   где X — среднее значение; x_ij — значение признака (например, процентная ставка) для j-го срока и i-го размера кредита; w_1j — вес по одному признаку (например, объем кредитов по j-му сроку); w_2i — вес по другому признаку (например, объем кредитов i-го размера).

   Этот подход позволяет избежать искажений и получить более репрезентативное среднее.

Основные статистические показатели для анализа кредитной деятельности

Для глубокого анализа кредитной деятельности банковского сектора используются специфические показатели, которые позволяют оценить как объем, так и качество кредитного портфеля, а также рискованность кредитной политики.

1. Доля кредитных вложений в активах банка: этот показатель характеризует удельный вес кредитов в общей структуре активов банка. Чем выше доля, тем больше банк ориентирован на кредитную деятельность, что может указывать как на высокую специализацию, так и на повышенный кредитный риск.
   
   Доля_кв = (Кредитные вложения) / (Совокупные активы банка) × 100%

2. Темп роста кредитных вложений (ТР_кв): ключевой показатель динамики кредитного портфеля. Значение выше 100% указывает на рост, а ниже 100% — на сокращение.
   
   ТР_кв = (Кредитные вложения текущего периода) / (Кредитные вложения предыдущего периода) × 100%

3. Коэффициент опережения: сопоставляет темп роста кредитных вложений с темпом роста совокупных активов банка. Если он больше 1, это означает, что кредитный портфель растет быстрее, чем активы в целом, что может свидетельствовать об агрессивной кредитной политике или высокой кредитной активности.
   
   Коэффициент опережения = (Темп роста кредитных вложений) / (Темп роста совокупных активов)

4. Коэффициент «агрессивности-осторожности» кредитной политики (К_ао): характеризует степень рискованности кредитной политики. Например, значение выше 60% может указывать на агрессивную политику, когда банк активно наращивает кредитный портфель, возможно, за счет менее надежных заемщиков. Расчет этого коэффициента часто основывается на соотношении высокорисковых кредитов к общему объему кредитного портфеля или собственному капиталу.
5. Коэффициенты доходности, чистой доходности и эффективности кредитных вложений: измеряют прибыльность кредитных операций относительно вложенных средств. Например, коэффициент доходности кредитных вложений может быть рассчитан как отношение процентных доходов по кредитам к среднему объему кредитного портфеля.
   
   Доходность_кв = (Процентные доходы от кредитов) / (Средний объем кредитных вложений) × 100%

6. Статистический метод оценки кредитного риска: основан на анализе исторических данных о финансовом состоянии заемщиков и их кредитном поведении. С использованием статистических моделей (например, скоринга) определяются характеристики, наиболее значимые для прогнозирования вероятности дефолта.
7. Коэффициентный метод оценки кредитного риска: включает расчет относительных финансовых показателей (коэффициенты ликвидности, платежеспособности, оборачиваемости) и их сравнение с нормативными критериями или среднеотраслевыми значениями для количественной и качественной оценки уровня совокупного кредитного риска.

Применение статистических методов на примере данных по РФ (включая региональный аспект)

Для иллюстрации применения статистических методов возьмем данные по кредитной задолженности и финансовой нагрузке населения, которые регулярно публикует Банк России и Росстат.

Пример 1: Анализ динамики кредитной задолженности физических лиц.

Предположим, у нас есть данные об объеме кредитной задолженности физических лиц (ОКЗФЛ) за несколько лет (в трлн руб.):

• 2021: 25 трлн руб.
• 2022: 28 трлн руб.
• 2023: 33 трлн руб.
• 2024: 38,87 трлн руб. (на конец года)

Рассчитаем абсолютные приросты и темпы роста/прироста:

Год	ОКЗФЛ (трлн руб.)	Абсолютный прирост (трлн руб.)	Темп роста (%)	Темп прироста (%)
2021	25	—	—	—
2022	3 (28 — 25)	3	112 (28/25 * 100)	12 (112 — 100)
2023	33	5 (33 — 28)	117,86 (33/28 * 100)	17,86 (117,86 — 100)
2024	38,87	5,87 (38,87 — 33)	117,79 (38,87/33 * 100)	17,79 (117,79 — 100)

Средний абсолютный прирост: (3 + 5 + 5,87) / 3 = 4,62 трлн руб.
Средний темп роста: ³√(1,12 ⋅ 1,1786 ⋅ 1,1779) ≈ ³√(1,556) ≈ 1,159 ≈ 115,9%
Средний темп прироста: 115,9% − 100% = 15,9%

Эти показатели демонстрируют устойчивый рост кредитной задолженности физических лиц в РФ, со средним ежегодным приростом около 4,62 трлн рублей и средним темпом роста почти на 16% в год.

Графическое представление статистических данных
Для наглядности эти данные можно представить в виде диаграммы динамики (линейный график), которая четко покажет восходящий тренд. Например:

graph LR
    A[2021] --> B[25 трлн руб.]
    B --> C[2022]
    C --> D[28 трлн руб.]
    D --> E[2023]
    E --> F[33 трлн руб.]
    F --> G[2024]
    G --> H[38.87 трлн руб.]

Пример 2: Региональный аспект финансовой нагрузки населения.

Для анализа региональных различий можно использовать картограмму или картодиаграмму. Банк России, хотя и прекратил публикацию некоторых региональных таблиц по отчетности кредитных организаций по субъектам РФ в 2014 году (для снижения административной нагрузки), продолжает публиковать значительный объем региональных показателей в разделе «Статистика» на своем сайте и в «Бюллетене банковской статистики».

Например, исследование финансовой нагрузки населения (соотношение платежей по кредитам к доходам) показывает значительную дифференциацию. В первом квартале 2025 года наибольшая средняя финансовая нагрузка по автокредитам наблюдалась у заемщиков Центрального федерального округа, а по потребительским кредитам — у заемщиков Дальневосточного федерального округа. На 2024 год, наименее закредитованными регионами были Ингушетия (14,9% от годовой зарплаты), Крым (29,5%), Чечня (30,1%), а наиболее — Республика Тыва (149,6%), Республика Калмыкия (125,7%).

Таблица 2: Уровень долговой нагрузки населения по некоторым регионам РФ (по состоянию на февраль 2024 года)

Регион	Долговая нагрузка (отношение долга к годовой зарплате, %)
Республика Тыва	149,6
Республика Калмыкия	125,7
Карачаево-Черкесская Республика	124,7
Москва	35,4
Санкт-Петербург	40,1
Республика Ингушетия	14,9
Республика Крым	29,5

Такие данные позволяют строить картограммы, где интенсивность цвета региона отражает уровень закредитованности, наглядно демонстрируя географические паттерны. Например, темный цвет может обозначать высокую долговую нагрузку, а светлый — низкую.

Этот глубокий методологический подход к статистическому анализу, подкрепленный актуальными данными и графическим представлением, позволяет не только констатировать факты, но и выявлять скрытые закономерности, оценивать риски и формировать основу для дальнейших прогнозов в сфере кредитной деятельности.

Тенденции динамики кредитной задолженности и их влияние на устойчивость банковского сектора

Динамика кредитной задолженности — это пульс экономики, отражающий уровень потребительской активности, инвестиционную привлекательность бизнеса и общую макроэкономическую конъюнктуру. В последние годы в России наблюдается устойчивый рост кредитного портфеля как у физических, так и у юридических лиц, что вызывает как оптимизм относительно экономического роста, так и опасения по поводу устойчивости банковского сектора.

Динамика кредитной задолженности физических лиц

Кредитование физических лиц в России демонстрирует стремительный рост на протяжении последних лет. На 1 февраля 2024 года общая задолженность россиян перед банками достигла впечатляющей отметки в 33 трлн рублей, что представляет собой увеличение на 23,5% за год. Это особенно заметно в сравнении с 2019 годом, когда эта цифра составляла менее 15 трлн рублей. Тенденция к увеличению сохранялась, и к концу 2024 года чистый прирост кредитования физических лиц достиг 3,46 трлн рублей, а общий объем кредитного портфеля достиг 38,87 трлн рублей.

Однако темпы этого роста не всегда были равномерными. Годовой темп прироста кредитования физических лиц замедлился до 9,8% к концу 2024 года после пикового значения в 24,4% в ноябре 2023 года. Это замедление отчасти связано с макропруденциальными ограничениями, вводимыми Банком России, и ростом процентных ставок, призванными охладить рынок и предотвратить чрезмерное закредитованность.

Рассмотрим ключевые сегменты кредитования физических лиц:

• Необеспеченные потребительские кредиты: этот сегмент вырос на 11,2% в 2024 году, демонстрируя устойчивый спрос, несмотря на регуляторные меры и удорожание заемных средств.
• Ипотечное кредитование: увеличилось на 13,4% в 2024 году. Это замедление по сравнению с 2023 годом, когда программы льготной ипотеки привели к значительному перегреву рынка. На 1 сентября 2025 года ипотечный портфель составляет почти половину всех выданных населению кредитов, что подчеркивает его значимость.
• Автокредитование: в сентябре 2025 года показало оживление, увеличившись на 10,8% в количественном и на 15% в денежном выражении, достигнув почти 200 млрд рублей. Это может быть связано с адаптацией потребителей к новым ценовым реалиям и предложениям на рынке.
• Кредиты наличными: в сентябре 2025 года наблюдалось падение выдач на 6% в количественном выражении и на 10% в денежном, что свидетельствует о смещении потребительских предпочтений или усилении осторожности со стороны банков и заемщиков.

На 1 сентября 2025 года российские банки выдали физическим лицам кредиты на общую сумму 946,8 млрд рублей. Такая динамика отражает как сохраняющийся спрос населения на заемные средства, так и попытки регулятора сбалансировать темпы роста для поддержания финансовой стабильности.

Динамика кредитной задолженности юридических лиц

Корпоративное кредитование также демонстрирует уверенный рост. На 1 сентября 2025 года общая задолженность юридических лиц и индивидуальных предпринимателей (ИП) по кредитам составила 79,7 трлн рублей, с годовым темпом прироста 10,3%. В августе 2025 года объем кредитов, предоставленных юридическим лицам и ИП, составил 7,9 трлн рублей, что на 5,1% больше по сравнению с июлем 2025 года.

В 2024 году корпоративный кредитный портфель вырос на 17,9%, что сопоставимо с показателями 2023 года. Этот рост в основном приходился на кредитование уже начатых инвестиционных программ и строительство жилья, что свидетельствует об адаптации бизнеса к текущим экономическим условиям и реализации отложенных проектов.

Несмотря на общий рост, существуют и проблемные моменты: доля просроченной задолженности в корпоративном портфеле на первое полугодие 2025 года составила 3,6%. Объем проблемных кредитов юридическим лицам в том же периоде оценивался в 9,1 трлн рублей, что составляет около 10,5% от общего портфеля. Это подчеркивает сохраняющиеся риски в корпоративном сегменте, особенно для некоторых отраслей экономики.

Региональный аспект кредитной задолженности

Уровень долговой нагрузки населения значительно варьируется по регионам Российской Федерации, составляя от 15% до 150% от годовой заработной платы. Эта дифференциация отражает не только уровень развития финансовых услуг, но и социально-экономические особенности регионов.

Наименее закредитованными регионами России (по состоянию на февраль 2024 года) являются:

• Ингушетия (14,9%)
• Крым (29,5%)
• Чечня (30,1%)
• Дагестан (30,7%)
• Севастополь (31,9%)

Низкий уровень закредитованности в этих регионах часто объясняется как меньшим уровнем проникновения банковских услуг, так и спецификой экономической структуры и традиций населения.

На другом полюсе находятся наиболее закредитованные регионы:

• Республика Тыва (149,6%)
• Республика Калмыкия (125,7%)
• Карачаево-Черкесская Республика (124,7%)

Интересно, что регионы с высокой подушевой задолженностью также часто коррелируют с «нефтяными» и «газовыми» регионами, где высокие зарплаты позволяют населению брать более крупные кредиты (например, Тюменская область, Ханты-Мансийский АО).

Это указывает на то, что закредитованность не всегда является признаком финансовых проблем, но может быть следствием более высокого уровня жизни и доступа к кредитным ресурсам.

Влияние на устойчивость банковского сектора

Тенденции роста кредитной задолженности имеют двойственное влияние на устойчивость банковского сектора. С одной стороны, расширение кредитного портфеля способствует росту доходов банков и стимулирует экономику. С другой стороны, оно несет в себе определенные риски.

1. Риски чрезмерной закредитованности населения: быстрый рост потребительского кредитования, особенно необеспеченного, может привести к неспособности заемщиков обслуживать свои долги. Это чревато снижением потребления, ухудшением финансового положения домашних хозяйств и, как следствие, ростом просроченной задолженности, что негативно сказывается на качестве кредитных портфелей банков. На 1 апреля 2025 года доля просроченной ипотечной задолженности свыше 90 дней увеличилась до 0,9%, что является тревожным сигналом.
2. Макропруденциальная политика Банка России: осознавая эти риски, Банк России активно применяет макропруденциальные лимиты (МПЛ) и ужесточает денежно-кредитную политику (ДКП) путем повышения ключевой ставки. Эти меры направлены на сдерживание избыточного роста кредитования и минимизацию рисков перегрева рынка.
3. Качество кредитного портфеля: рост просроченной задолженности напрямую влияет на качество кредитного портфеля. Банкам приходится формировать резервы на возможные потери по ссудам, что снижает их прибыль и капитализацию. Масштабная реструктуризация кредитов, проводимая банками, позволяет отложить реализацию рисков, но не всегда решает проблему долгосрочной платежеспособности заемщиков.
4. Давление на капитализацию: быстрый рост активов, включая кредитный портфель, требует от кредитных организаций соответствия нормативам достаточности капитала. Это означает, что банкам необходимо постоянно увеличивать свой капитал, что может быть непросто в условиях экономической нестабильности.
5. Концентрация рынка: увеличение доли топ-10 банков в активах сектора до 80,9% в первом полугодии 2025 года свидетельствует о росте концентрации и потенциальном усилении монополизации рынка. С одной стороны, это повышает системную устойчивость за счет сильных игроков, с другой — снижает конкуренцию, что может негативно сказаться на условиях кредитования для клиентов и на инновационном развитии сектора в целом.

Таким образом, динамика кредитной задолженности в РФ является сложным и многофакторным явлением. Она отражает как позитивные процессы экономического роста, так и потенциальные уязвимости, требующие внимательного мониторинга и своевременного реагирования со стороны регулятора и самих кредитных организаций.

Методы статистического прогнозирования развития кредитной деятельности в РФ

В условиях постоянно меняющейся экономической среды, способность предвидеть будущие тенденции в кредитной деятельности становится одним из ключевых конкурентных преимуществ для банков и важным инструментом для регулятора. Прогнозирование в банковской сфере — это не просто взгляд в хрустальный шар, а систематический процесс, основанный на анализе исторических данных и применении сложных статистических моделей. Цель такого прогнозирования — не только предвидеть объемы кредитования или привлечения средств, но и управлять рисками, которые банк не может полностью контролировать.

Обзор методов статистического прогнозирования

Основой статистического прогнозирования является предположение, что будущие события в определенной степени можно предсказать, анализируя прошлые закономерности.

1. Экстраполяция: это один из наиболее распространенных методов, заключающийся в распространении выводов, полученных из наблюдения за прошлым поведением явления, на его будущее развитие. При этом делается допущение о непрерывности и инерционности процессов.
   • Экстраполяция по скользящей средней: применяется для краткосрочного прогнозирования (обычно до одного года), когда динамический ряд содержит случайные или периодические колебания, маскирующие четкую тенденцию. Метод сглаживает эти колебания, позволяя выявить более стабильный тренд. Например, для прогнозирования месячного объема выдачи потребительских кредитов можно использовать среднее значение за последние 3 или 6 месяцев.
2. Аналитическое выравнивание временных рядов: этот метод позволяет устранить случайные колебания и выявить основную тенденцию (тренд) путем построения аналитической функции. Выбор вида функции тренда (например, прямая, парабола 2-го порядка, экспонента) осуществляется на основе анализа формы динамического ряда (методом конечных разностей), а расчет параметров тренда — методом наименьших квадратов (МНК).
   • Уравнение прямой: y = a₀ + a₁t
     • где y — прогнозируемое значение (например, объем кредитов);
     • t — время (порядковый номер периода);
     • a₀ и a₁ — коэффициенты, рассчитываемые с использованием МНК по системе нормальных уравнений:
       
       Σy = na₀ + a₁Σt
       Σyt = a₀Σt + a₁Σt²

   • Уравнение параболы 2-го порядка: y = a₀ + a₁t + a₂t²
     • Здесь добавляется коэффициент a₂, позволяющий моделировать нелинейные тренды с ускорением или замедлением. Параметры также рассчитываются с помощью МНК, но система уравнений становится более сложной.
   • Экспоненциальное уравнение тренда: y = a ⋅ e^bt
     • Этот вид тренда подходит для процессов, развивающихся с постоянным темпом роста. Для удобства расчетов его линеаризуют путем логарифмирования: ln(y) = ln(a) + b ⋅ t. После этого применяют МНК для расчета ln(a) и b, а затем находят a = e^ln(a). Параметр k = e^b характеризует среднее ускорение (или темп роста) изменения явления от периода к периоду.
3. Регрессионный анализ: является фундаментальным статистическим методом для исследования взаимосвязи между зависимой переменной (например, вероятность дефолта по кредиту, объем выданных кредитов) и одной или несколькими независимыми переменными (доход заемщика, его кредитная история, уровень процентных ставок, ВВП страны).
   • Линейная регрессия: используется, когда зависимая переменная является непрерывной (например, сумма кредита).
   • Логистическая регрессия: применяется для бинарных задач классификации, таких как предсказание дефолта (дефолт/недефолт), когда зависимая переменная принимает два значения.

   В банковской деятельности регрессионный анализ играет ключевую роль в оценке рисков и финансовом прогнозировании, позволяя предсказывать кредитные рейтинги и динамику кредитных портфелей.

4. Корреляционно-регрессионный анализ: позволяет не только построить регрессионную модель, но и оценить тесноту и направление взаимосвязи между факторами, влияющими на кредитную деятельность, и их приоритетность. Коэффициент корреляции показывает силу связи, а регрессионный анализ позволяет количественно оценить влияние каждого фактора.

Современные подходы к прогнозированию

Развитие технологий и доступность больших данных открывают новые горизонты в области прогнозирования кредитной деятельности.

1. Применение AI-моделей (нейронных сетей): искусственный интеллект и машинное обучение стали мощными инструментами для повышения точности прогнозирования, особенно в части оценки кредитных рисков и доли просроченных кредитов. Нейронные сети способны обрабатывать огромные объемы разнородных данных (финансовые показатели, транзакционная активность, поведенческие паттерны заемщиков) и выявлять сложные, нелинейные зависимости, которые трудно обнаружить традиционными статистическими методами. Это позволяет создавать более точные скоринговые модели и системы раннего предупреждения о потенциальных дефолтах.
2. Модели на основе марковских цепей: могут использоваться для прогнозирования составляющих кредитного портфеля, в частности доли проблемных кредитов. Эти модели описывают изменение портфеля как случайный процесс с дискретным временем, где переход из одного состояния (например, «хороший кредит») в другое («просроченный кредит») зависит только от текущего состояния. Это позволяет оценить вероятность перехода кредитов в различные категории качества.
3. Сценарное моделирование и стресс-тестирование: являются классическими, но постоянно совершенствующимися инструментами прогнозирования. Они позволяют оценить стратегические перспективы и чувствительность кредитных портфелей к изменениям макроэкономических показателей. Банки разрабатывают различные сценарии (базовый, оптимистичный, пессимистичный) для ключевых параметров (валютные курсы, процентные ставки, цены на нефть, уровень ВВП) и оценивают, как эти изменения повлияют на их доходы, капитал и качество активов. Банк России активно использует эти подходы для макроэкономического прогнозирования и оценки устойчивости финансовой системы в целом.
4. Комплекс количественных моделей Банка России: Регулятор активно использует широкий комплекс количественных моделей для макроэкономического прогнозирования, включая анализ текущих экономических условий и формирование краткосрочных и среднесрочных прогнозов. Эти модели учитывают различные сценарии развития экономики и позволяют Банку России принимать обоснованные решения в области денежно-кредитной политики и надзора.

Применение этих методов, от классической экстраполяции до передовых AI-моделей, позволяет кредитным организациям и регулятору получать более глубокое понимание будущих тенденций, эффективно управлять рисками и формировать устойчивую стратегию развития банковского сектора в Российской Федерации.

Организационная структура кредитного процесса и управление кредитными рисками

Кредитный процесс в коммерческом банке — это не просто выдача денег, а сложный, многоэтапный механизм, требующий четкой организации и высокоэффективного управления рисками. От того, насколько грамотно выстроена эта система, зависит не только прибыльность банка, но и его устойчивость в целом. В современном мире, где финансовые технологии развиваются с ошеломляющей скоростью, традиционные подходы дополняются инновационными решениями, включая автоматизацию и искусственный интеллект. Каков же тот важный нюанс, который часто упускается при рассмотрении этой сложной структуры? — Часто недооценивается роль синергии между всеми этими элементами, где каждый компонент не просто выполняет свою функцию, но и активно взаимодействует с другими, создавая единую, адаптивную систему, способную оперативно реагировать на изменения рынка.

Организационная структура кредитного процесса

Кредитный процесс в коммерческом банке представляет собой упорядоченный комплекс мероприятий, направленный на удовлетворение потребности клиента в заемных финансовых ресурсах. При этом ключевыми задачами являются соблюдение законодательства, минимизация кредитного риска и, конечно, получение прибыли. Организационная структура кредитного процесса определяется масштабом банка, видами осуществляемых им операций, а также спецификой рыночной среды.

Рассмотрим ключевые подразделения и их функции, участвующие в кредитном процессе:

1. Комитет по управлению активами и пассивами (КУАП): Это коллегиальный орган, который стоит над кредитным процессом и отвечает за стратегическое управление структурой активов и пассивов банка. Его функции включают управление ликвидностью, рыночными и процентными рисками, а также формирование процентной и тарифной политики. КУАП устанавливает общие лимиты, в рамках которых могут действовать кредитные подразделения.
2. Кредитный комитет: Также является коллегиальным органом, но с более узкой специализацией. Его основная цель — обеспечивать максимальное снижение уровня кредитного риска. Кредитный комитет рассматривает и утверждает политики и процедуры по активным операциям банка, устанавливает лимиты кредитного риска для отдельных заемщиков, отраслей или регионов, а также осуществляет контроль за качеством кредитного портфеля. Именно здесь принимаются решения по крупным и особо рискованным кредитным заявкам.
3. Отдел кредитной политики (или управление): Это подразделение является «мозгом» кредитного процесса. Оно отвечает за разработку нормативных документов, регламентирующих кредитную деятельность банка (методики оценки кредитоспособности, типовые формы договоров, стандарты обслуживания).

   Отдел анализирует конъюнктуру кредитного рынка, динамику процентных ставок, а также готовит отчеты и рекомендации для Кредитного комитета и Правления банка.

4. Кредитный отдел (или управление): Это центральное звено, осуществляющее непосредственную работу с клиентами. Его функции включают:
   • Прием и формирование портфеля кредитных заявок.
   • Проведение переговоров с потенциальными заемщиками.
   • Принятие решений о выдаче кредитов (в рамках установленных лимитов и процедур).
   • Оформление кредитных дел и заключение договоров.
   • Работа с клиентом после выдачи ссуды (мониторинг, консультации).
   • Контроль за своевременным возвратом кредита и процентов.
5. Отдел кредитного анализа: Специализируется на глубокой оценке кредитоспособности заемщиков (как корпоративных, так и ��ндивидуальных).

   Сотрудники отдела используют утвержденные методики оценки кредитного риска, проводят финансовый анализ, оценивают бизнес-планы, анализируют кредитную историю и готовят мотивированные суждения для Кредитного отдела и Кредитного комитета.

6. Отдел ссудной документации: Отвечает за юридически корректное оформление всех необходимых документов по кредитным сделкам. Это включает подготовку кредитных соглашений, договоров залога, поручительства, банковских гарантий и других сопутствующих бумаг. Точность и полнота документации критически важны для защиты интересов банка в случае возникновения проблем.

Современные подходы к управлению кредитными рисками

Управление кредитным риском — это непрерывный процесс, направленный на минимизацию потенциальных потерь, связанных с неисполнением заемщиками своих обязательств. Современные подходы к этому процессу значительно эволюционировали.

1. Риск-ориентированный подход: предполагает проактивное управление, сосредоточенное на предвидении будущих событий и целенаправленной минимизации возможных последствий рисков, а не только на реагировании на уже произошедшие проблемы. Это требует постоянного мониторинга, анализа и прогнозирования.
2. Комплексная идентификация и оценка рисков: включает как качественный анализ (выявление источников и факторов риска, требующий глубоких знаний отрасли и опыта), так и количественную оценку (определение степени риска с использованием статистических методов, финансовых коэффициентов, стресс-тестирования).
3. Диверсификация кредитного портфеля: это фундаментальный принцип снижения концентрации риска. Банк стремится распределять кредитные вложения по различным категориям заемщиков (физические лица, малый, средний, крупный бизнес), отраслям экономики, географическим регионам и видам кредитов.
4. Установление лимитов: разработка и применение системы лимитов на кредитный риск по различным группам заемщиков, видам кредитов, уровню обеспеченности и срокам. Это позволяет контролировать общий уровень принимаемого риска.
5. Скоринговые модели и внутренние рейтинговые системы: эти инструменты используются для автоматизированной оценки кредитоспособности заемщиков.
   • Скоринговые модели: применяются для оценки физических лиц и малого бизнеса, присваивая баллы на основе различных характеристик (доход, кредитная история, возраст, образование).
   • Внутренние рейтинговые системы: разрабатываются для корпоративных заемщиков, присваивая им внутренние кредитные рейтинги на основе финансового состояния, отраслевых рисков и качества управления.
6. Формирование резервов на возможные потери: банки обязаны создавать резервы под проблемную задолженность в соответствии с нормативными требованиями Банка России. Эти резервы служат буфером для покрытия потенциальных убытков.
7. Сценарное моделирование и стресс-тестирование: позволяют оценить чувствительность кредитных портфелей к изменениям различных макроэкономических показателей (резкие колебания валютных курсов, процентных ставок, цен на сырье, экономический спад).

   Это помогает банку понять потенциальные потери и разработать планы действий на случай неблагоприятных сценариев.

Автоматизация кредитного процесса и внедрение ИИ:

Последние годы ознаменовались революционными изменениями в управлении кредитным процессом, благодаря активному внедрению технологий:

1. Автоматизация: внедрение комплексных программных решений, таких как «Корпоративный кредитный конвейер» или CRM-системы для работы с розничными клиентами, позволяет автоматизировать множество рутинных операций: сбор данных, проверку документов, первичный анализ кредитоспособности, формирование отчетов. Это значительно повышает эффективность, сокращает время на принятие решений, снижает нагрузку на персонал и минимизирует человеческий фактор.
2. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение: применение алгоритмов ИИ для анализа больших объемов данных о заемщиках (финансовые данные, кредитная история, данные из социальных сетей, транзакционная активность) в режиме реального времени позволяет более точно оценивать кредитные риски. Нейронные сети и другие модели машинного обучения способны выявлять неочевидные закономерности, повышая точность прогнозов по возврату кредитов и предлагая персонализированные кредитные продукты.

Оценка кредитного портфеля:

Постоянное оценивание кредитного портфеля банка производится с целью определения его качества, уровня рискованности и принятия решений по дальнейшей стратегии кредитной политики. Этот процесс включает:

• Расчет абсолютных величин (объем просроченной задолженности, объем резервов).
• Анализ различных финансовых коэффициентов (показатели доходности кредитных вложений, качество управления кредитным портфелем, доля проблемных активов).
• Важным элементом является постоянный мониторинг кредитного риска по всему портфелю ссудной и приравненной к ней задолженности. Это позволяет своевременно выявлять ухудшение качества активов, разрабатывать адекватные управленческие решения и корректировать кредитную политику.

Таким образом, эффективная организационная структура и применение современных, технологически продвинутых подходов к управлению кредитными рисками являются краеугольными камнями для обеспечения стабильности и прибыльности коммерческого банка в динамичной финансовой среде.

Заключение

Проведенное комплексное статистическое исследование кредитных организаций Российской Федерации убедительно демонстрирует их центральную роль в национальной финансовой системе и значимость глубокого аналитического подхода к изучению их деятельности. В условиях постоянно изменяющейся экономической конъюнктуры, влияния макроэкономических факторов и технологического прогресса, понимание динамики, структуры и рисков банковского сектора становится критически важным как для академической сферы, так и для практического управления. Ведь что из этого следует? – Способность адаптироваться к быстро меняющимся условиям и предвидеть будущие вызовы напрямую влияет на устойчивость и эффективность всей финансовой системы, требуя постоянного совершенствования методов анализа и управления.

В ходе работы были раскрыты теоретические основы функционирования кредитных организаций, включая их определение как юридических лиц, уполномоченных Банком России осуществлять банковские операции, и детальная классификация на банки (с универсальной и базовой лицензией) и небанковские кредитные организации. Подчеркнута роль Федеральных законов «О банках и банковской деятельности» и «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» как ключевой нормативно-правовой базы. Проведен анализ основных видов банковских операций (активных и пассивных), а также детально охарактеризован банковский кредит с его принципами и классификацией. Особое внимание было уделено сравнению банковского и коммерческого кредита, а также раскрытию понятия кредитной политики коммерческого банка и форм обеспечения кредита.

Анализ динамики и структурных изменений в банковском секторе РФ за последнее десятилетие выявил тенденцию к значительному сокращению числа действующих кредитных организаций (с 894 в 2013 году до 306 банков и 46 НКО на 1 октября 2025 года).

Этот процесс был обусловлен комплексом факторов, включая регулятивную расчистку рынка Банком России, слияния и поглощения, экономические кризисы, усиление конкуренции и влияние международных санкций. Отмечено усиление роли системно значимых банков, аккумулирующих около 79% совокупных активов сектора, и высокая территориальная концентрация кредитных организаций в Центральном федеральном округе.

Применение статистических методов для анализа кредитной деятельности банковского сектора, включая методологические основы вариационных рядов, рядов динамики (с расчетом абсолютных приростов, темпов роста и средних величин) и дважды взвешенных арифметических средних, позволило оценить ключевые показатели. Были рассмотрены показатели доли кредитных вложений в активах, темпов роста кредитных вложений, коэффициента опережения и коэффициента «агрессивности-осторожности» кредитной политики. На примере данных по РФ продемонстрирована динамика кредитной задолженности и региональная дифференциация финансовой нагрузки населения, что подтверждает важность учета региональной специфики.

Исследование тенденций динамики кредитной задолженности физических и юридических лиц показало устойчивый рост общего объема задолженности (до 38,87 трлн рублей у физических лиц к концу 2024 года и 79,7 трлн рублей у юридических лиц и ИП на 1 сентября 2025 года).

При этом были проанализированы темпы прироста потребительских, ипотечных и автокредитов, а также выявлены риски чрезмерной закредитованности и роста просроченной задолженности. Было подчеркнуто влияние этих тенденций на устойчивость банковского сектора, включая ужесточение макропруденциальной политики Банка России и рост концентрации активов в крупнейших банках.

Наконец, были описаны и продемонстрированы методы статистического прогнозирования развития кредитной деятельности, включая экстраполяцию (по скользящей средней) и аналитическое выравнивание временных рядов (по прямой, параболе, экспоненте) с использованием метода наименьших квадратов. Рассмотрены фундаментальные подходы регрессионного анализа и упомянуты современные методы, такие как AI-модели (нейронные сети) для прогнозирования просроченной задолженности, сценарное моделирование и стресс-тестирование. Детально изучена организационная структура кредитного процесса в коммерческом банке, включая функции КУАП, Кредитного комитета, отделов кредитной политики, кредитного анализа и ссудной документации. Подчеркнута роль риск-ориентированного подхода, диверсификации портфеля, скоринговых моделей, а также автоматизации кредитного процесса и внедрения ИИ для повышения эффективности и точности оценки рисков.

Обобщая, комплексный статистический анализ является незаменимым инструментом для понимания сложной динамики и прогнозирования развития банковского сектора РФ. Актуальные данные свидетельствуют о продолжении структурных изменений, усилении роли крупных игроков и необходимости постоянного совершенствования методов управления рисками. Применение современных статистических и технологических подходов позволяет не только адаптироваться к вызовам, но и эффективно использовать возможности для устойчивого развития кредитных организаций и всей финансовой системы страны.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-1 «О банках и банковской деятельности» (последняя редакция).

   Доступ из СПС «КонсультантПлюс».

2. Федеральный закон от 10.07.2002 № 86-ФЗ (ред. от 31.07.2025) «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)». Доступ из СПС «КонсультантПлюс».
3. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть вторая от 26.01.1996 № 14-ФЗ (ред. от 01.07.2021).

   Доступ из СПС «КонсультантПлюс».

4. Определение термина — Кредитная организация. CFO Russia. URL: https://cfo-russia.ru/glossary/kreditnaya-organizatsiya/ (дата обращения: 09.10.2025).
5. Виды кредитных организаций и их деятельность. СберСова. URL: https://www.sbersova.ru/finansovye-sovety/kreditnye-organizacii-klassifikaciya-i-funkcii (дата обращения: 09.10.2025).
6. Виды кредитных организаций. Совкомбанк. URL: https://sovcombank.ru/blog/kreditnie-karti/vidy-kreditnyh-organizacii (дата обращения: 09.10.2025).
7. Кредитная организация – что это, виды, банковские и небанковские. Сравни.ру. URL: https://www.sravni.ru/enciklopediya/kreditnaja-organizacija/ (дата обращения: 09.10.2025).
8. Понятие и виды кредитных организаций. Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/data/2012/03/15/1261318284/%D0%9F%D0%BE%D0%BD%D1%8F%D1%82%D0%B8%D0%B5%20%D0%B8%20%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D1%8B%20%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B9.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
9. Классификация современных кредитных организаций. АПНИ. URL: https://apni.ru/article/2607-klassifikatsiya-sovremennykh-kreditnykh-organiza (дата обращения: 09.10.2025).
10. Что такое кредит в банке — виды, формы, функции и риски. Азиатско-Тихоокеанский Банк (АО).

    URL: https://www.atb.su/blog/kredit-formy-vidy-i-funktsii/ (дата обращения: 09.10.2025).

11. Что такое банковский кредит? Виды и условия получения кредита. Мокка Блог. URL: https://mokka.ru/blog/chto-takoe-bankovskij-kredit-vidy-i-usloviya-polucheniya-kredita/ (дата обращения: 09.10.2025).
12. Что такое банковский кредит — формы и виды кредитования, как выбрать оптимальный вариант. МТС Банк. URL: https://www.mtsbank.ru/blog/chto-takoe-bankovskiy-kredit-formy-i-vidy-kreditovaniya-kak-vybrat-optimalnyy-variant/ (дата обращения: 09.10.2025).
13. Что такое кредит: виды, формы и функции банковских потребительских кредитов. ВТБ. URL: https://www.vtb.ru/personal/kredity/podrobnee/chto-takoe-kredit/ (дата обращения: 09.10.2025).
14. Банковские операции: осуществление, виды и учет. Сравни.ру. URL: https://www.sravni.ru/enciklopediya/bankovskie-operacii-osushhestvlenie-vidy-i-uchet/ (дата обращения: 09.10.2025).
15. Коммерческий кредит. Гражданский кодекс РФ Статья 823. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_9027/984b067c29fb9c04620f34ac256a05e54d87ce3b/ (дата обращения: 09.10.2025).
16. Что такое обеспечение кредита: формы и основные виды. AgroApp. URL: https://agroapp.ru/blog/chto-takoe-obespechenie-kredita/ (дата обращения: 09.10.2025).
17. Обеспечение кредита — виды, формы. Bankiros.ru. URL: https://bankiros.ru/wiki/obespechenie-kredita (дата обращения: 09.10.2025).
18. Кредитная политика. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0 (дата обращения: 09.10.2025).
19. Обеспечение обязательств, виды обеспечения кредита, способы и формы. Пробанкрот. URL: https://probankrot.ru/obespechenie-kredita/ (дата обращения: 09.10.2025).
20. Активные и пассивные операции коммерческого банка. Grandars.ru. URL: https://www.grandars.ru/student/bankovskoe-delo/bankovskie-operacii.html (дата обращения: 09.10.2025).
21. Коммерческие банки — урок. ЯКласс. URL: https://www.yaklass.ru/p/obshchestvoznanie/10-klass/bankovskaia-sistema-16164/kommercheskie-banki-16166/re-892f3928-0955-46aa-ac98-963b652670d9 (дата обращения: 09.10.2025).
22. Обеспечение кредита: какие бывают и зачем нужны, требования банков. Альфа-Банк. URL: https://alfabank.ru/get-money/credit/obespechenie-kredita/ (дата обращения: 09.10.2025).
23. Коммерческий кредит: что это такое по ГК РФ, проценты за пользование. Контур.Бухгалтерия. URL: https://www.b-kontur.ru/enbox/kommercheskiy-kredit-chto-eto-takoe (дата обращения: 09.10.2025).
24. Основные виды кредитования. Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=10960538 (дата обращения: 09.10.2025).
25. Кредит коммерческий: что это и где применяется. Контур.Экстерн. URL: https://kontur.ru/extern/spravka/19446-kommercheskiy_kredit (дата обращения: 09.10.2025).
26. Правовые основы деятельности кредитных организаций установлены. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/faq/co/ (дата обращения: 09.10.2025).
27. Формирование кредитной политики в коммерческих банках. Научный лидер. URL: https://sci-leader.ru/article/2607-formirovanie-kreditnoi-politiki-v-kommercheskikh-bankakh/ (дата обращения: 09.10.2025).
28. Банковские операции. e-xecutive.ru. URL: https://www.e-xecutive.ru/wiki/23304-bankovskie-operatsii (дата обращения: 09.10.2025).
29. Кредитная политика банка: цели, задачи и основные принципы. FutureBanking. URL: https://futurebanking.ru/articles/1231 (дата обращения: 09.10.2025).
30. КРЕДИТНАЯ ПОЛИТИКА КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ И МЕХАНИЗМЫ ЕЕ РЕАЛИЗАЦИИ. Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kreditnaya-politika-kommercheskih-bankov-i-mehanizmy-ee-realizatsii (дата обращения: 09.10.2025).
31. Виды банковских вкладов: какие бывают и чем отличаются. Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=10996841 (дата обращения: 09.10.2025).
32. Депозитные и недепозитные операции банков. Grandars.ru. URL: https://www.grandars.ru/student/bankovskoe-delo/depozitnye-operacii.html (дата обращения: 09.10.2025).
33. Виды банковских вкладов: основные отличия. Райффайзен Банк. URL: https://www.raiffeisen.ru/wiki/vidy-bankovskikh-vkladov/ (дата обращения: 09.10.2025).
34. Вклады для физических лиц по выгодной ставке в Почта Банке. Почта Банк. URL: https://www.pochtabank.ru/deposit (дата обращения: 09.10.2025).
35. СУЩНОСТЬ И ВИДЫ БАНКОВСКИХ ОПЕРАЦИЙ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/suschnost-i-vidy-bankovskih-operatsiy (дата обращения: 09.10.2025).
36. Депозитные операции Банка России. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/hd_op/depo/ (дата обращения: 09.10.2025).
37. За пять лет в России вдвое сократилось количество банков. Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/business/647610 (дата обращения: 09.10.2025).
38. Статистика. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/statistics/ (дата обращения: 09.10.2025).
39. БАНКОВСКИЙ СЕКТОР В ЦИФРАХ ОФИЦИАЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ. Обзор статистики Банка России. URL: https://cbr.ru/Collection/Collection/Main/File/22901/analytics_191114.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
40. АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ И ДИНАМИКИ РАЗВИТИЯ БАНКОВСКОГО СЕКТОРА РФ. Вестник Алтайской академии экономики и права. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=121 (дата обращения: 09.10.2025).
41. Аналитика по банкам в России в 2025, сколько банков на сегодняшний день. Bankiros.ru. URL: https://bankiros.ru/wiki/analitika-po-bankam-v-rossii-skolko-bankov-na-segodnyashnij-den (дата обращения: 09.10.2025).
42. РОЛЬ НЕБАНКОВСКИХ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ В НАЦИОНАЛЬНОЙ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЕ РОССИИ. Фундаментальные исследования (научный журнал).

    URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=41334 (дата обращения: 09.10.2025).

43. Количественные характеристики банковского сектора Российской Федерации. Банк России. URL: https://cbr.ru/statistics/bank_sector/ms_creorg/ (дата обращения: 09.10.2025).
44. Список небанковских кредитных организаций (НКО) Российской Федерации. BankoDrom.ru. URL: https://bankodrom.ru/spisok-nko/ (дата обращения: 09.10.2025).
45. Банковский сектор. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/banking_sector/ (дата обращения: 09.10.2025).
46. Исследование Банки.ру: сколько кредитных организаций покинет российский рынок в 2023 году. Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/research/id=9805981 (дата обращения: 09.10.2025).
47. ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА РАЗВИТИЕ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ. Саратовский государственный технический университет им. Ю.А.Гагарина. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktory-vliyayuschie-na-razvitie-bankovskoy-sistemy (дата обращения: 09.10.2025).
48. Банковский сектор под влиянием внешних факторов в текущих реалиях. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/bankovskiy-sektor-pod-vliyaniem-vneshnih-faktorov-v-tekuschih-realiyah (дата обращения: 09.10.2025).
49. Влияние демографии на развитие финансового сектора Российской Федерации. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Collection/Collection/Main/File/29672/analytic_note_200520.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
50. ФАКТОРЫ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ РАЗВИТИЕ РЫНКА БАНКОВСКИХ УСЛУГ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktory-opredelyayuschie-razvitie-rynka-bankovskih-uslug (дата обращения: 09.10.2025).
51. Рейтинг банков. Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/banks/ratings/ (дата обращения: 09.10.2025).
52. Центральный банк России в 2025 году: кому принадлежит и на чем зарабатывает. Финансы Mail.ru. URL: https://finance.mail.ru/2025-godu-tsentralnyy-bank-rossii-6481a5a07c6f2a71d8036214 (дата обращения: 09.10.2025).
53. Основные показатели оценки качества кредитного портфеля. Муромский Институт. URL: https://mivlgu.ru/sites/default/files/docs/sbornik-nauchnyh-trudov-2015-chast-1-2.pdf#page=129 (дата обращения: 09.10.2025).
54. Методология расчета средних величин в анализе кредитной деятельности коммерческих банков. МГИМО. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodologiya-rascheta-srednih-velichin-v-analize-kreditnoy-deyatelnosti-kommercheskih-bankov (дата обращения: 09.10.2025).
55. МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА БАНКА В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-analiza-i-otsenki-kreditnogo-riska-banka-v-rossiyskoy-federatsii (дата обращения: 09.10.2025).
56. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ В РОССИЙСКОЙ И ЗАРУБЕЖНОЙ ПРАКТИКЕ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-kreditnyh-riskov-kommercheskih-bankov-v-rossiyskoy-i-zarubezhnoy-praktike (дата обращения: 09.10.2025).
57. Методы оценки и минимизации кредитных рисков в деятельности банков. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-i-minimizatsii-kreditnyh-riskov-v-deyatelnosti-bankov (дата обращения: 09.10.2025).
58. ОЦЕНКА БАНКОВСКОГО КРЕДИТНОГО РИСКА. Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=7277 (дата обращения: 09.10.2025).
59. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-kreditnogo-riskov-kommercheskogo-banka (дата обращения: 09.10.2025).
60. оценка качества кредитного портфеля банка. ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ВЕКТОР ЭКОНОМИКИ». URL: https://www.vectoreconomy.ru/images/publications/2023/2/finance/Karnatskaya_Krichevets.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
61. 2. Статистические методы анализа деятельности банков. StudFiles. URL: https://studfile.net/preview/1769784/page:9/ (дата обращения: 09.10.2025).
62. Кредитный портфель банка и критерии оценки его качества. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kreditnyy-portfel-banka-i-kriterii-otsenki-ego-kachestva (дата обращения: 09.10.2025).
63. 67 Анализ показателей банковских операций по выдаче различных видов с. Вопросы статистики. URL: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/download/43/33 (дата обращения: 09.10.2025).
64. 3.5. Графическое представление статистических данных. StudFiles. URL: https://studfile.net/preview/6090886/page:19/ (дата обращения: 09.10.2025).
65. Оценка эффективности управления портфелем потребительского кредито. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-upravleniya-portfelem-potrebitelskogo-kreditovaniya-v-kommercheskom-banke (дата обращения: 09.10.2025).
66. АНАЛИЗ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-kreditnogo-portfelya-kommercheskogo-banka (дата обращения: 09.10.2025).
67. АНАЛИЗ ВАРИАЦИОННЫХ РЯДОВ, Построение и графическое изображение вариационных рядов. Studref.com. URL: https://studref.com/393228/statistika/analiz_variatsionnyh_ryadov_postroenie_graficheskoe_izobrazhenie_variatsionnyh_ryadov (дата обращения: 09.10.2025).
68. В каких регионах кредиты «съедают» 62% доходов, а где — всего 1%? Исследование Банки.ру, как изменилась финансовая нагрузка за год. Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/research/id=10990396 (дата обращения: 09.10.2025).
69. СТАТИСТИКА. Воронежский государственный технический университет. URL: https://www.vstu.ru/upload/kafedri/ekonomicheskaja_teorija_i_ekonomicheskoe_obrazovanie/metod_ukaz_statistika/Statistika_metod_ukaz_ch2.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
70. 4.4. Графическое изображение статистического материала. StudFiles. URL: https://studfile.net/preview/1769784/page:19/ (дата обращения: 09.10.2025).
71. Вариационные ряды — доступная и полная информация. НМА Литобзор. URL: https://litobzor.ru/variatsionnyye-ryady (дата обращения: 09.10.2025).
72. 5. Графическое изображение статистических данных. StudFiles. URL: https://studfile.net/preview/6090886/page:18/ (дата обращения: 09.10.2025).
73. Глава 4. Графическое представление статистической информации. StudFiles. URL: https://studfile.net/preview/3929427/page:15/ (дата обращения: 09.10.2025).
74. методика анализа дебиторской и кредиторской задолженностей. Аллея науки. URL: https://alley-science.ru/domains_data/files/12December2021/N_12(63)_21.pdf#page=65 (дата обращения: 09.10.2025).
75. Базисные показатели ряда динамики. Пример расчета. MatBuro.ru. URL: https://matburo.ru/sub_subject.php?p=basic_indicators_dynamic_series_solution (дата обращения: 09.10.2025).
76. АНАЛИЗ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ СБЕРБАНКА РОССИИ. ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/publication/335029472_ANALIZ_KREDITNOGO_PORTFELY_SBERBANKA_ROSSII (дата обращения: 09.10.2025).
77. Диссертация на тему «Методология статистического исследования надежности деятельности коммерческих банков. disserCat. URL: https://www.dissercat.com/content/metodologiya-statisticheskogo-issledovaniya-nadezhnosti-deyatelnosti-kommercheskikh-bankov (дата обращения: 09.10.2025).
78. Статистические показатели банковского сектора Российской Федерации. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/statistics/bank_sector/ (дата обращения: 09.10.2025).
79. Показатели деятельности кредитных организаций. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/statistics/bank_sector/credit_org_ind/ (дата обращения: 09.10.2025).
80. БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА. Тольяттинский государственный университет. URL: https://elib.tltsu.ru/sites/default/files/edu_elib/work/Bak_Rab_N_572017.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
81. Анненкова Е.А. «Статистический анализ банковского рынка России». КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskiy-analiz-bankovskogo-rynka-rossii (дата обращения: 09.10.2025).
82. Динамические ряды — пошаговый алгоритм анализа изменений. НМА Литобзор. URL: https://litobzor.ru/dinamicheskie-ryady (дата обращения: 09.10.2025).
83. Использование относительных и средних величин в анализе хозяйственной деятельности. Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-otnositelnyh-i-srednih-velichin-v-analize-hozyaystvennoy-deyatelnosti (дата обращения: 09.10.2025).
84. Средние величины и их использование в экономическом анализе. bstudy.net. URL: https://bstudy.net/library/kursovie/statistika/2827-srednie-velichini-i-ih-ispolzovanie-v-ekonomicheskom-analize.html (дата обращения: 09.10.2025).
85. Анализ дебиторской и кредиторской задолженности. Управляем предприятием. URL: https://www.up-pro.ru/library/finances/debitorskaya-kreditorskaya-zadolzhennost.html (дата обращения: 09.10.2025).
86. Пример решения задачи по статистике. МатБюро. URL: https://matburo.ru/sub_subject.php?p=basic_indicators_dynamic_series_solution (дата обращения: 09.10.2025).
87. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС по дисциплине «ФИНАНСОВО-БАНКОВСКАЯ СТАТИСТИКА. ИПК И ПЭК. URL: https://ipk.by/sites/default/files/uchebnye_programmy/finansovo-bankovskaya_statistika.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
88. Методы планирования и прогнозирования банковской деятельности. Studref.com. URL: https://studref.com/393228/bankovskoe_delo/metody_planirovaniya_prognozirovaniya_bankovskoy_deyatelnosti (дата обращения: 09.10.2025).
89. Регрессионный анализ: Выявление взаимосвязей в данных для получения обоснованной информации. Falcon Scientific Editing. URL: https://falconediting.com/blog/ru/what-is-regression-analysis (дата обращения: 09.10.2025).
90. AI-МОДЕЛЬ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДОЛИ ПРОСРОЧЕННЫХ КРЕДИТОВ В КРЕДИТНЫХ ПОРТФЕЛЯХ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ai-model-dlya-prognozirovaniya-doli-prosrochennyh-kreditov-v-kreditnyh-portfelyah-kommercheskih-bankov (дата обращения: 09.10.2025).
91. 4. МЕТОДЫ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ. StudFiles. URL: https://studfile.net/preview/6090886/page:24/ (дата обращения: 09.10.2025).
92. Экстраполяция: основные понятия и термимы. Финам. URL: https://www.finam.ru/glossary/ekstrapolyatsiya/ (дата обращения: 09.10.2025).
93. Управление кредитным портфелем и кредитное прогнозирование: лучшие практики и проблемы. FasterCapital. URL: https://fastercapital.com/ru/content/%D0%A3%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%BC-%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%82%D1%84%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BC-%D0%B8-%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5—%D0%BB%D1%83%D1%87%D1%88%D0%B8%D0%B5-%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8-%D0%B8-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D1%8B.html (дата обращения: 09.10.2025).
94. Регрессия кредитного риска: метод прогнозирования кредитного риска. FasterCapital. URL: https://fastercapital.com/ru/content/%D0%A0%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F-%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B0—%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B0.html (дата обращения: 09.10.2025).
95. Применение инструментов планирования и прогнозирования в деятельнос. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-instrumentov-planirovaniya-i-prognozirovaniya-v-deyatelnosti-kommercheskih-bankov (дата обращения: 09.10.2025).
96. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОСТАВЛЯЮЩИХ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ М. Math-Net.Ru. URL: https://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=vm&paperid=101&option_lang=rus (дата обращения: 09.10.2025).
97. Прогнозирование развития розничного кредитного портфеля коммерческого банка на основе статистического моделирования [на примере Северо-Восточного банка Сбербанка России (ОАО)]. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-razvitiya-roznichnogo-kreditnogo-portfelya-kommercheskogo-banka-na-osnove-statisticheskogo-modelirovaniya-na (дата обращения: 09.10.2025).
98. Регрессионный анализ: виды, особенности и практическое применение. Skypro. URL: https://skillbox.ru/media/marketing/regresssionnyy_analiz_vidy_osobennosti_i_prakticheskoe_primenenie/ (дата обращения: 09.10.2025).
99. Прогнозирование финансовых показателей деятельности банков для обеспечения их стабильного развития. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-finansovyh-pokazateley-deyatelnosti-bankov-dlya-obespecheniya-ih-stabilnogo-razvitiya (дата обращения: 09.10.2025).
100. Кредитно-регрессионный анализ, способствующий росту бизнеса. FasterCapital. URL: https://fastercapital.com/ru/content/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE-%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9-%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7—%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B1%D1%81%D1%82%D0%B2%D1%83%D1%8E%D1%89%D0%B8%D0%B9-%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%83-%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B0.html (дата обращения: 09.10.2025).
101. Моделирование и прогнозирование комиссионного дохода клиентского се. Электронный научный архив УрФУ. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/108920/1/978-5-7996-3392-5_2022_009.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
102. Прогнозирование и модельный аппарат. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/dkp/pred_analiz/ (дата обращения: 09.10.2025).
103. Аналитическое выравнивание ряда по экспоненте. Онлайн-калькулятор. URL: https://www.calc.ru/analiticheskoe-vyravnivanie-ryada-po-eksponente.html (дата обращения: 09.10.2025).
104. 2.2.2. Аналитическое выравнивание временных рядов. StudFiles. URL: https://studfile.net/preview/4458316/page:14/ (дата обращения: 09.10.2025).
105. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КРЕДИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ КАК ИНСТРУМЕНТ ФИНАНСОВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-kreditorskoy-zadolzhennosti-predpriyatiy-kak-instrument-finansovogo-planirovaniya (дата обращения: 09.10.2025).
106. МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМА ПРОСРОЧЕННОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ ПО КРЕДИТАМ. Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-prognozirovaniya-obema-prosrochennoy-zadolzhennosti-po-kreditam (дата обращения: 09.10.2025).
107. Применение методов прогнозирования в определении денежного потока организации. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-metodov-prognozirovaniya-v-opredelenii-denezhnogo-potoka-organizatsii (дата обращения: 09.10.2025).
108. Аналитическое выравнивание временного ряда числа разжижения кукурузной крахмальной смеси. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiticheskoe-vyravnivanie-vremennogo-ryada-chisla-razzhizheniya-kukuruznoy-krahmalnoy-smesi (дата обращения: 09.10.2025).
109. Комитет по управлению активами и пассивами (КУАП).

     Финам. URL: https://www.finam.ru/glossary/komitet-po-upravleniyu-aktivami-i-passivami-kuap/ (дата обращения: 09.10.2025).

110. Комитет по управлению активами и пассивами. Керемет Банк. URL: https://keremetbank.kg/ru/pages/committee_assets_liabilities (дата обращения: 09.10.2025).
111. Решение для автоматизации кредитных процессов в банке – FIS. Финансовые Информационные Системы. URL: https://fisgroup.ru/solutions/bankovskie-resheniya/avtomatizatsiya-kreditovaniya-v-bankakh/ (дата обращения: 09.10.2025).
112. Комитеты при правлении банка: состав и деятельность в Aloqabank. Aloqabank. URL: https://aloqabank.uz/ru/corporate-governance/committees-under-the-board/ (дата обращения: 09.10.2025).
113. Комитет по Управлению Активами и Пассивами Банка. StudFiles. URL: https://studfile.net/preview/6090886/page:10/ (дата обращения: 09.10.2025).
114. Внедрение ИИ в банковский сектор: как автоматизировать кредитование? BCM Group. URL: https://bcm.group/news/vnedrenie-ii-v-bankovskiy-sektor-kak-avtomatizirovat-kreditovanie/ (дата обращения: 09.10.2025).
115. КОДЕКС КОРПОРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ОАО «МОСКОВСКИЙ КРЕДИТНЫЙ БАНК». Московский кредитный банк. URL: https://mkb.ru/upload/iblock/c34/c346a782b133827598c2536b7e2c9438.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
116. Автоматизация обработки кредитных заявок. Content AI. URL: https://content-ai.com/solutions/avtomatizatsiya-obrabotki-kreditnykh-zayavok/ (дата обращения: 09.10.2025).
117. Автоматизация бизнес-процессов кредитования в корпоративном сегменте. ВТБ. URL: https://www.vtb.ru/corporate/faktoring/korporativnyy-kreditnyy-konveyer/ (дата обращения: 09.10.2025).
118. Автоматизация кредитного процесса. Банковское обозрение. URL: https://www.bosfera.ru/bo/avtomatizaciya-kreditnogo-processa (дата обращения: 09.10.2025).
119. Управление кредитными рисками. Современные практики. Юр-Инфо. URL: https://www.risk-manage.ru/seminar.php (дата обращения: 09.10.2025).
120. Методические подходы к анализу и оценке кредитного портфеля банка внешними пользователями. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskie-podhody-k-analizu-i-otsenke-kreditnogo-portfelya-banka-vneshnimi-polzovatelyami (дата обращения: 09.10.2025).
121. МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ КРЕДИТНЫХ ОПЕРАЦИЙ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-i-instrumenty-upravleniya-riskami-kreditnyh-operatsiy (дата обращения: 09.10.2025).
122. Современные подходы к управлению кредитным риском в коммерческом банке. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-podhody-k-upravleniyu-kreditnym-riskom-v-kommercheskom-banke (дата обращения: 09.10.2025).
123. подходы к управлению кредитными рисками в банковской сфере approaches to credit risk management in the banking sector. Евразийский экономический журнал. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/podhody-k-upravleniyu-kreditnymi-riskami-v-bankovskoy-sfere-approaches-to-credit-risk-management-in-the-banking-sector (дата обращения: 09.10.2025).
124. Методики оценки кредитного портфеля коммерческого банка Водопьянова. Кафедра экономики и управления. URL: https://elib.sfedu.ru/bitstream/123456789/27181/1/%D0%92%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D1%8C%D1%8F%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
125. Методические подходы по оценки качества кредитного портфеля банка. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskie-podhody-po-otsenki-kachestva-kreditnogo-portfelya-banka (дата обращения: 09.10.2025).
126. Блог FIS: Управление кредитными рисками. Финансовые Информационные Системы. URL: https://fisgroup.ru/blog/upravlenie-kreditnymi-riskami/ (дата обращения: 09.10.2025).
127. Методы оценки качества кредитного портфеля коммерческого банка. Темы диссертаций по экономике. URL: https://economy-lib.com/metody-otsenki-kachestva-kreditnogo-portfelya-kommercheskogo-banka (дата обращения: 09.10.2025).
128. ОРГАНИЗАЦИЯ КРЕДИТНОГО ПРОЦЕССА В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/organizatsiya-kreditnogo-protsessa-v-kommercheskom-banke (дата обращения: 09.10.2025).
129. Кредитная политика. e-xecutive.ru. URL: https://www.e-xecutive.ru/wiki/23303-kreditnaya-politika (дата обращения: 09.10.2025).
130. Основные функции коммерческого банка, какие задачи выполняют банки в РФ. BankCred.ru. URL: https://bankcred.ru/banki/funkcii-kommercheskogo-banka.html (дата обращения: 09.10.2025).
131. Этапы кредитного процесса в коммерческом банке в кредитовании юридических лиц. Молодой ученый. URL: https://moluch.ru/archive/470/103606/ (дата обращения: 09.10.2025).
132. Кредитная политика коммерческого банка и факторы, ее определяющие. Stud.kz. URL: https://stud.kz/work/53613/kreditnaya-politika-kommercheskogo-banka-i-faktory-ee-opredelyayuschie (дата обращения: 09.10.2025).
133. Тема 13. Коммерческий банк: сущность и операции. StudFiles. URL: https://studfile.net/preview/5581179/page:40/ (дата обращения: 09.10.2025).
134. Функции и сущность коммерческого банка. Банки Саратова. URL: https://banki.saratova.ru/info/bank_funk.html (дата обращения: 09.10.2025).
135. Организация кредитного процесса в коммерческом банке. Электронный научный архив УрФУ. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/107056/1/%D0%92%D0%9A%D0%A0%D0%91%D0%B0%D0%BA%D0%B0%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%80%D0%B0_2021_%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
136. Кредитный анализ коммерческого банка. Elibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38302353 (дата обращения: 09.10.2025).
137. Кредитный Аналитик. e-xecutive.ru. URL: https://www.e-xecutive.ru/wiki/24185-kreditnyi-analitik (дата обращения: 09.10.2025).
138. Организация кредитной работы в современном коммерческого банка. КубГУ. URL: https://elib.kubsu.ru/files/21_1437.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
139. Финансовый анализ деятельности коммерческого банка. StudFiles. URL: https://studfile.net/preview/7161688/ (дата обращения: 09.10.2025).
140. Коммерческий кредитный аналитик: задачи, навыки и карьерные перспективы. FasterCapital. URL: https://fastercapital.com/ru/content/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BC%D0%B5%D1%80%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9-%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9-%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA—%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8—%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%8B%D0%BA%D0%B8-%D0%B8-%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%8C%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D1%8B.html (дата обращения: 09.10.2025).
141. Сущность и функции коммерческого банка. Научный лидер. URL: https://sci-leader.ru/article/2607-sushchnost-i-funktsii-kommercheskogo-banka (дата обращения: 09.10.2025).
142. Бизнес-аналитика в банке. BI Consult. URL: https://biconsult.ru/bank/ (дата обращения: 09.10.2025).
143. Банковская документация: виды документов, порядок оформления. Doczilla Pro. URL: https://doczilla.pro/blog/bankovskaya-dokumentatsiya (дата обращения: 09.10.2025).
144. Управление ссудными операциями коммерческого банка. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-ssudnymi-operatsiyami-kommercheskogo-banka (дата обращения: 09.10.2025).
145. Организация деятельности коммерческого банка : учебное пособие. Электронный научный архив УрФУ. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/62112/1/%D0%9E%D1%80%D0%B3%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%B4%D0%B5%D1%8F%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BC%D0%B5%D1%80%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%B0.pdf (дата обращения: 09.10.2025).