От Положения 254-П к Базелю IV: Комплексный Анализ Системы Управления Кредитным Риском и Финансовой Устойчивости Коммерческого Банка (2023–2025 гг.)

метки: Кредитный, Капитал, Потеря, Система, Резерв, Задолженность, Например, Положение

Введение: Актуальность, Цели и Задачи Исследования

Для банковской системы кредитный риск всегда был и остается фундаментальным источником угрозы финансовой устойчивости. В начале XXI века (2007–2008 гг.) система оценки риска была ориентирована на постсоветские стандарты, дополненные первыми шагами в сторону Базеля I/II, где доминировало ныне утратившее силу Положение 254-П. Однако в период 2023–2025 годов российская банковская система функционирует в принципиально ином макроэкономическом и регуляторном ландшафте: под влиянием жесткой денежно-кредитной политики, геополитических ограничений и полного перехода на стандарты Базеля III, а также внедрения передовых макропруденциальных мер Центрального банка РФ.

Необходимость обновления устаревшего кейс-анализа (от 2007–2008 гг.) до современных реалий обусловлена кардинальной трансформацией методологии и инструментария. Сегодня управление риском – это не просто формирование резервов, а сложная система количественного моделирования, основанная на оценке вероятности дефолта (PD), ожидаемых потерь (EL) и стресс-тестировании. И что из этого следует? Без владения этими инструментами, банк не сможет адекватно оценить свой капитал, рискуя попасть под ограничения ЦБ РФ и потерять конкурентное преимущество.

Цель настоящего исследования — провести глубокий анализ современной системы управления кредитным риском в коммерческом банке, обновить теоретико-методологическую базу и оценить финансовое состояние банка с учетом актуальных нормативных требований и макроэкономических вызовов периода 2023–2025 годов.

Предмет исследования — методы и инструменты количественной оценки и минимизации кредитного риска. Объект исследования — система управления кредитным риском и финансовое состояние крупного российского коммерческого банка.

Структура работы последовательно раскрывает теоретическую эволюцию регуляторной базы, детализирует современные количественные модели (IRB-подход), анализирует влияние регуляторной политики ЦБ РФ (макропруденциальные меры) и завершается практическим анализом финансовой устойчивости.

ПАО Сбербанк в условиях цифровой трансформации и нового регулирования: ...

... как системно значимый банк, активно интегрирует принципы Базеля III в свою систему риск-менеджмента, что подтверждается ... преобразований Сбербанка, динамический финансовый анализ, глубокое исследование системы риск-менеджмента, обзор стратегических векторов развития и ... стандартов корпоративного управления, обеспечивая защиту прав миноритарных акционеров и соблюдение регуляторных требований Банка ...

Теоретические Основы и Эволюция Регуляторного Поля Кредитного Риска

Экономическая сущность кредитного риска, его классификация и роль в обеспечении финансовой устойчивости банка

Кредитный риск представляет собой риск получения кредитной организацией убытков вследствие неисполнения, неполного или несвоевременного исполнения заемщиком своих обязательств по кредитному договору. Согласно определению Банка России, это риск потери кредитной организацией стоимости ссуды вследствие неисполнения или ненадлежащего исполнения заемщиком обязательств, либо существования реальной угрозы такого неисполнения.

В системе управления активами банка кредитный риск является доминирующим, поскольку кредитный портфель составляет основную часть работающих активов. Неспособность эффективно управлять этим риском напрямую подрывает достаточность капитала и ликвидность, ставя под угрозу финансовую устойчивость всей системы.

Кредитный риск классифицируют по различным признакам:

1. По типу заемщика: риск юридических лиц (корпоративный) и риск физических лиц (розничный).
2. По характеру возникновения: портфельный (связан с корреляцией дефолтов внутри портфеля, системный) и единичный (риск конкретного контрагента).
3. По степени вероятности: ожидаемый риск (покрывается резервами) и непредвиденный риск (покрывается капиталом).

Эффективная система управления кредитным риском выполняет две ключевые роли: во-первых, она обеспечивает защиту капитала банка от чрезмерных потерь, и во-вторых, позволяет банку максимизировать прибыль за счет адекватного ценообразования (установления процентной ставки, соответствующей уровню принятого риска).

Трансформация нормативной базы ЦБ РФ: Сравнительный анализ Положения 254-П (утратившего силу) и действующего Положения 590-П

Эволюция российского банковского надзора в области кредитного риска является отражением глобального перехода от формального, жестко регламентированного подхода к риск-ориентированному, основанному на внутренних моделях.
Исторически, в России действовало Положение Банка России от 26.03.2004 № 254-П. Оно заложило основы для деления ссуд на пять категорий качества (стандартные, нестандартные, сомнительные, проблемные, безнадежные) и жестко регламентировало минимальные проценты резервов для каждой категории. Главным недостатком 254-П была его формализованность, которая часто не учитывала специфику конкретного заемщика и позволяла банкам манипулировать оценками, чтобы избежать отчислений в резервы.

С 14 июля 2017 года 254-П утратило силу, уступив место Положению Банка России от 28.06.2017 № 590-П (в актуальной редакции).

Переход к 590-П стал знаковым событием, поскольку он закрепил за кредитными организациями право самостоятельно осуществлять оценку ссуды и определять размер резерва на основе профессионального суждения (ПС).

Концепция Профессионального Суждения (ПС)

Профессиональное суждение (ПС) является центральным элементом Положения 590-П. Оно представляет собой комплексный и объективный анализ, который банк обязан документально оформить, основываясь на всей существенной информации о заемщике и рыночных условиях.

Требования к ПС согласно 590-П:

• Обоснование оценки финансового положения: Для юридических лиц это включает анализ реальной деятельности, денежных потоков, финансовой устойчивости и деловой репутации.
• Заключение о качестве обслуживания долга: Оценка своевременности и полноты исполнения обязательств.
• Расчет резерва: Документальное обоснование уровня кредитного риска и определенного на его основе размера резерва на возможные потери по ссудам (РВПС).

Критерий сравнения	Положение 254-П (Утратило силу)	Положение 590-П (Действующее)
Основа оценки	Жесткие, формализованные критерии (в основном, длительность просрочки).	Профессиональное суждение банка, подкрепленное финансовым анализом.
Главный инструмент	Пять фиксированных категорий качества ссуд.	Оценка уровня кредитного риска и степени обесценения актива.
Цель	Обеспечение минимально требуемого уровня резервирования.	Обеспечение максимально точного отражения реального риска и потерь.
Гибкость	Низкая, ограничивала учет специфики заемщика.	Высокая, позволяет учитывать уникальные риски и факторы снижения риска.

Внедрение Базельских принципов (Базель III/IV) в практику российского банковского надзора

Базельские соглашения — это международные стандарты, направленные на укрепление стабильности мировой финансовой системы. Внедрение Базеля III в России (регулируется, в частности, Положением ЦБ РФ № 646-П) изменило подход к расчету капитала, сделав его более чувствительным к риску.
Ключевой принцип Базеля III — расчет минимальной величины капитала, необходимого для покрытия трех видов рисков: кредитного, операционного и рыночного. Для кредитного риска это означает переход от стандартизированного подхода к более сложным методам, основанным на внутренней статистике банка.

Подход на основе внутренних рейтингов (ПВР)

Положение Банка России от 06.08.2015 № 483-П регулирует порядок расчета величины кредитного риска на основе ПВР. Этот подход позволяет крупным банкам, имеющим развитые системы риск-менеджмента и достаточную историческую базу данных, использовать свои внутренние модели для оценки ключевых параметров риска (PD, LGD, EAD).
ПВР существует в двух формах:

1. Базовый ПВР: Банк оценивает только вероятность дефолта (PD), а остальные параметры (LGD и EAD) определяются надзорным органом.
2. Продвинутый ПВР: Банк самостоятельно оценивает все три ключевых параметра риска (PD, LGD, EAD).

Это внедрение означает, что современный российский банк, стремящийся к высокой эффективности капитала, должен инвестировать не только в IT-инфраструктуру, но и в построение сложных статистических моделей, что было немыслимо в эпоху 254-П.

Современная Методология Количественной Оценки Кредитного Риска

Управление кредитным риском в 2020-х годах перешло из области экспертных оценок в сферу математического моделирования. В основе современных количественных методов лежит так называемый IRB-подход (Internal Ratings Based), который позволяет измерять риск на основе трех ключевых параметров.

Параметрическая оценка кредитного риска: Модели PD, LGD и EAD

IRB-подход является краеугольным камнем оценки кредитного риска в рамках Базельских стандартов и Положения 483-П.

1. Вероятность Дефолта (PD — Probability of Default)

PD — это центральный параметр. Он представляет собой оценку вероятности того, что конкретный заемщик (или группа заемщиков с одинаковыми характеристиками) не исполнит свои обязательства в течение определенного горизонта прогнозирования, который обычно составляет один год.

Для оценки PD банки используют:

• Заявочные (Application) скоринговые модели: Используются на этапе принятия решения о выдаче кредита. Они оценивают кредитоспособность клиента на основе его анкетных данных, кредитной истории и уровня дохода.
• Поведенческие (Behavioral) скоринговые модели: Используются для мониторинга уже выданных кредитов. Они анализируют поведение клиента, его транзакционную активность и динамику обслуживания долга, позволяя прогнозировать дефолт задолго до формального просрочки.

2. Убытки При Дефолте (LGD — Loss Given Default)

LGD — это процент потерь, которые понесет банк от суммы кредита, подверженной риску, в случае наступления дефолта. LGD рассчитывается как единица минус коэффициент возмещения (Recovery Rate).

LGD = 1 - Коэффициент возмещения

На величину LGD влияют наличие и качество обеспечения (залога), затраты банка на взыскание, а также судебные и внесудебные процедуры. Например, обеспеченный ипотечный кредит будет иметь более низкий LGD, чем необеспеченный потребительский кредит.

3. Кредитный Эквивалент, Подверженный Риску (EAD — Exposure at Default)

EAD — это ожидаемая сумма задолженности заемщика перед банком на момент наступления дефолта. Этот показатель особенно важен для лимитных продуктов, таких как кредитные карты, овердрафты или возобновляемые кредитные линии, где фактическая сумма задолженности может варьироваться.

Пример: Если у клиента есть кредитная линия на 1 млн руб., из которой он использовал 500 тыс. руб., то EAD будет включать использованную сумму и определенный процент от неиспользованного лимита, который, согласно статистике банка, будет выбран до наступления дефолта.

Разделение Потерь: Ожидаемые (EL) и Непредвиденные (UL) Потери

Современный риск-менеджмент проводит четкое разграничение между двумя типами потерь, покрываемыми разными источниками. Зачем эта детализация нужна? Она прямо определяет, какие деньги банк должен резервировать (РВПС), а какие — держать в капитале.

Ожидаемые Потери (Expected Loss, EL)

Ожидаемые потери (EL) — это прогнозируемый, расчетный расход, который банк ожидает понести в течение года по своему кредитному портфелю. Эти потери носят систематический характер и должны покрываться за счет операционной прибыли, а также формируемых резервов (РВПС).

Формула расчета ожидаемых потерь:

EL = PD × LGD × EAD

Ожидаемые потери, определенные по данной формуле, служат базой для формирования Резервов на возможные потери по ссудам (РВПС) в соответствии с Положением 590-П. Таким образом, РВПС — это монетарное покрытие ожидаемого риска.

Непредвиденные Потери (Unexpected Loss, UL)

Непредвиденные потери (UL) — это потери, которые превышают ожидаемые. Они являются мерой волатильности (стандартного отклонения) фактических потерь относительно среднего значения (EL).

Эти потери непредсказуемы и вызваны шоковыми, маловероятными событиями (например, внезапный макроэкономический кризис, дефолт крупного контрагента).

Непредвиденные потери не покрываются резервами. Они покрываются за счет Экономического Капитала банка. Для их оценки часто используется показатель VaR (Value at Risk) на высоком уровне надежности (например, 99,9%).

Характеристика	Ожидаемые Потери (EL)	Непредвиденные Потери (UL)
Характер	Систематический, прогнозируемый расход.	Случайный, шоковый, волатильный.
Расчет	EL = PD × LGD × EAD	Стандартное отклонение фактических потерь (VaR).
Покрытие	Резервы на возможные потери (РВПС).	Экономический и Регулятивный Капитал.
Цель	Учет в ценообразовании и бюджетировании.	Определение необходимой достаточности капитала.

Стресс-тестирование кредитного портфеля как инструмент проактивного управления риском

Стресс-тестирование — это инструмент проактивного риск-менеджмента, который оценивает потенциальное влияние экстремальных, но правдоподобных неблагоприятных сценариев на финансовое положение банка.

Цель: Оценить, насколько банк устойчив к серьезным шокам (например, падению ВВП на 5%, росту безработицы на 3 п.п., резкому снижению цен на залоги).

Результаты стресс-тестирования позволяют:

1. Оценить потенциальный рост ожидаемых потерь (EL) и, соответственно, необходимого РВПС.
2. Спрогнозировать снижение нормативов достаточности капитала (Н1.0, Н1.1, Н1.2) и определить запас прочности.
3. Разработать меры по смягчению риска (например, прекращение кредитования определенных отраслей или ужесточение скоринга при неблагоприятном сценарии).

Влияние Макроэкономической Среды и Макропруденциального Регулирования (2024–2025 гг.)

Период 2024–2025 годов характеризуется повышенной турбулентностью и жесткой денежно-кредитной политикой (ДКП), что напрямую влияет на кредитный риск.

Динамика и структура Стоимости Кредитного Риска (CoR) по секторам кредитования в 2024–2025 гг.

Стоимость риска (Cost of Risk, CoR) является одним из ключевых индикаторов качества управления кредитным портфелем и макроэкономического состояния. CoR измеряется как отношение суммарных отчислений в резервы (РВПС) за период к среднему объему ссудной задолженности за этот же период.

CoR = (Суммарные отчисления в РВПС за период / Средний объем ссудной задолженности за период) × 100%

В 2024 году, согласно фактическим данным, стоимость кредитного риска в розничном сегменте установилась на высоком уровне (прогнозно, до 3,2% по итогам III квартала 2024 года).

Это объясняется двумя факторами: высокая ключевая ставка ЦБ РФ, которая делает кредиты дорогими и увеличивает долговую нагрузку на заемщиков, снижая их способность обслуживать долг, и макропруденциальные меры, вынуждающие банки формировать больший объем резервов.
В корпоративном сегменте CoR также растет, но более дифференцированно. Основное влияние оказывают внешнеторговые ограничения и нарушение логистических цепочек, что приводит к ухудшению финансового состояния отдельных, недиверсифицированных заемщиков. В 2025 году ожидается замедление темпов роста кредитного портфеля (прогноз: розничный на 12–15% г/г), но CoR останется на повышенном уровне.

Жесткое макропруденциальное регулирование (МПЛ и МПН)

Банк России активно использует макропруденциальные инструменты для охлаждения рынка потребительского кредитования, который демонстрировал признаки перегрева. Эти меры направлены на снижение системного риска, связанного с чрезмерной закредитованностью населения.

Макропруденциальные Лимиты (МПЛ)

МПЛ устанавливают количественные ограничения на долю кредитов, выдаваемых заемщикам с высоким Показателем Долговой Нагрузки (ПДН).

В 2024 году ЦБ РФ последовательно ужесточал эти лимиты.

Критическое изменение III квартала 2024 года: Для сегмента необеспеченного потребительского кредитования с наивысшей долговой нагрузкой (ПДН свыше 80%) Банк России довел лимит на выдачу новых кредитных карт до 0%. Это означает полный запрет для банков на наращивание портфеля в самом рисковом сегменте.

Сегмент	ПДН (Показатель Долговой Нагрузки)	��имит выдачи (III кв. 2024 г., пример)	Последствия для банка
Высокорисковый	Свыше 80%	0% (по кредитным картам)	Невозможность дальнейшего роста в самом маржинальном сегменте.
Среднерисковый	50% – 80%	Сокращение лимита до минимальных значений.	Вынужденное смещение фокуса на более качественных заемщиков.

Макропруденциальные Надбавки (МПН) к Коэффициентам Риска

МПН — это дополнительные требования к капиталу банка, которые накладываются на высокорисковые кредиты. Они дифференцированы по ПДН и Полной стоимости кредита (ПСК).
Суть механизма: Если банк выдает высокорисковый кредит, регулятор искусственно увеличивает вес этого актива в расчете достаточности капитала. Это требует от банка резервировать больше капитала под тот же объем кредита.

Пример: Кредит с ПДН > 80% может иметь коэффициент риска не 100% (стандарт), а 300% или даже 400% (с учетом надбавки).

Кредит	Стандартный риск-вес	МПН (сентябрь 2024 г.)	Фактический риск-вес
Необеспеченный, ПДН > 80%	100%	Высокая надбавка	300% – 400%

Повышение МПН, вступающее в силу с 1 сентября 2024 года, направлено на:

1. Ограничение кредитования заемщиков с низким качеством.
2. Создание макропруденциального запаса капитала, который может быть высвобожден в период кризиса для поддержки кредитования.

Таким образом, современные регуляторные меры ЦБ РФ не только диктуют, как оценивать риск (590-П, 483-П), но и какой риск можно принимать (МПЛ, МПН), что является ключевым отличием от ситуации 2007–2008 годов. Разве это не означает, что кредитная политика банка сегодня формируется в кабинете регулятора, а не только внутри самого банка?

Практический Анализ Финансового Состояния и Устойчивости Коммерческого Банка

Практический анализ финансового состояния банка основывается на оценке соответствия его показателей обязательным нормативам ЦБ РФ, которые являются прямым отражением его устойчивости к основным рискам, в первую очередь, кредитному.

Анализ достаточности капитала банка: Нормативы Н1.0, Н1.1, Н1.2

Нормативы достаточности капитала (Н1) являются главным защитным барьером против реализации кредитного, операционного и рыночного рисков. Их методика определения закреплена в Положении ЦБ РФ от 04.07.2018 № 646-П («Базель III») и Инструкции ЦБ РФ от 29.11.2019 № 199-И.

Общая формула расчета норматива достаточности капитала (Н1.0):

Н_1.0 = (К / АВР) × 100%

Где:

• К — собственные средства (капитал) банка.
• АВР — Активы, взвешенные по риску (Risk-Weighted Assets, RWA), сумма которых учитывает кредитный, операционный и рыночный риски.

Требования к Нормативу Н1.0 с учетом Надбавки CCB

Согласно стандартам Базеля III, помимо минимального требования к капиталу, введена Надбавка для поддержания достаточности капитала (Capital Conservation Buffer, CCB).

• Минимально допустимое значение Н1.0: 8,0%.
• Размер CCB: 2,5% от активов, взвешенных по риску.

Следовательно, фактическое минимальное требование к нормативу Н1.0, которое позволяет банку функционировать без ограничений по выплате дивидендов и бонусов, составляет:

Н_1.0, факт. мин. = 8,0% + 2,5% = 10,5%

Если анализируемый коммерческий банк имеет Н1.0, например, 13,4% (что соответствует среднему показателю по сектору на середину 2025 года), это указывает на достаточный запас прочности (13,4% > 10,5%).

Таблица 3. Требования к нормативам достаточности капитала (по Инструкции 199-И с учетом CCB)

Норматив	Компонент капитала	Минимальное требование ЦБ РФ	Фактическое требование (с CCB)
Н1.0	Совокупный капитал	8,0%	10,5%
Н1.1	Базовый капитал	4,5%	7,0%
Н1.2	Основной капитал	6,0%	8,5%

Анализ фактических нормативов банка (например, Сбербанка или ВТБ) за 2024–2025 гг. позволяет оценить, насколько его капитал способен выдержать стрессовые сценарии и потенциальные непредвиденные потери (UL), связанные с кредитным риском.

Анализ качества кредитного портфеля: Динамика просроченной задолженности, структура резервов (РВПС) и классификация ссуд по 590-П

Оценка качества кредитного портфеля должна основываться на публичных данных (Формы 101, 102) и внутренней отчетности банка.

1. Динамика Просроченной Задолженности (ПЗ): Рост доли ПЗ (особенно свыше 90 дней) является прямым сигналом ухудшения качества портфеля. Важно отслеживать ПЗ в разрезе сегментов (корпоративный, розничный, ипотека), так как в 2024–2025 гг. наибольший риск сосредоточен в необеспеченном потребительском кредитовании.
2. Структура Резервов (РВПС): Соотношение сформированных резервов к общему объему ссудной задолженности (покрытие резервами) показывает, насколько адекватно банк оценивает свой ожидаемый риск (EL).

• Практический анализ по 590-П: Банк обязан классифицировать ссуды по пяти категориям качества (от I — высшей до V — безнадежной).

  Перевод ссуды из II (стандартная) в III (нестандартная) или IV (сомнительная) категорию требует резкого увеличения РВПС (например, до 50% или 100%), что моментально отражается на финансовом результате. При этом классификация должна быть подкреплена профессиональным суждением.

Оценка эффективности системы управления кредитным риском банка

Эффективность системы управления риском оценивается не только по финансовым результатам, но и по методологической зрелости:

• Адекватность моделей PD/LGD: Насколько точно внутренние модели банка прогнозируют реальный уровень дефолтов и потерь.
• Использование стресс-тестирования: Применяет ли банк регулярно проактивные инструменты для оценки устойчивости к шокам.
• Соответствие нормативам МПЛ и МПН: Насколько кредитная политика банка адаптирована к жестким макропруденциальным лимитам 2024–2025 гг. Банк, который продолжает наращивать высокорисковые кредиты, демонстрирует неэффективное управление риском, так как его капитал будет быстро «сжигаться» за счет повышенных риск-весов.

Выводы и Рекомендации по Совершенствованию Кредитной Политики

Проведенный анализ подтверждает, что система управления кредитным риском в России претерпела радикальную трансформацию, перейдя от формализованного резервирования к риск-чувствительному моделированию и жесткому макропруденциальному контролю.

Синтез результатов анализа

1. Регуляторный переход: Успешно осуществлен переход к риск-ориентированному надзору (590-П, 483-П), где ключевую роль играет Профессиональное Суждение и параметрическая оценка риска (PD, LGD, EAD).
2. Макроэкономический вызов: Жесткая ДКП и макропруденциальные лимиты (МПЛ и МПН) ЦБ РФ в 2024–2025 гг. привели к существенному росту Стоимости Риска (CoR), особенно в розничном сегменте.
3. Устойчивость: Большинство крупных банков имеют достаточный запас прочности по капиталу (Н1.0 > 10,5%), однако рост доли активов, взвешенных с повышенными коэффициентами риска (из-за МПН), может быстро исчерпать этот запас.

Обоснованные предложения по оптимизации кредитной политики

Для повышения эффективности управления кредитным риском в условиях 2025 года, коммерческому банку рекомендуется предпринять следующие измеримые меры:

1. Усиление Различия между EL и UL через Ценообразование

Необходимо внедрить систему, которая более точно дифференцирует цену кредита.

• Текущая практика: Цена кредита покрывает EL (через резервы).
• Рекомендация: Внедрить в расчет процентной ставки компонент, покрывающий затраты на капитал, необходимый для покрытия Непредвиденных Потерь (UL).

Прогнозируемый экономический эффект: Повышение маржинальности по высокорисковым кредитам и стимулирование риск-менеджеров к снижению UL за счет улучшения хеджирования и диверсификации портфеля.

2. Корректировка Скоринговых Моделей с Учетом Макропруденциальных Факторов

Скоринговые модели PD должны быть оперативно адаптированы к новым реалиям, в частности, учитывать фактический ПДН заемщика.

• Текущая практика: Скоринг опирается на исторические данные.
• Рекомендация: Внедрить в поведенческие скоринговые модели новый фактор риска, отражающий чувствительность заемщика к высокой ключевой ставке и его фактическую долговую нагрузку. При ПДН > 50% автоматически применять более консервативные (пессимистичные) оценки PD.

Прогнозируемый экономический эффект: Снижение доли выдач, которые впоследствии попадают под повышенные МПН ЦБ РФ, что приведет к снижению среднего взвешенного коэффициента риска по портфелю и освобождению регулятивного капитала.

3. Повышение Эффективности Риск-Отчетности и Профессионального Суждения

Для соответствия требованиям 590-П, банк должен обеспечить полную прозрачность процесса формирования Профессионального Суждения.

• Рекомендация: Внедрение автоматизированной системы, которая при оценке ссуды V категории качества автоматически генерирует и хранит всю требуемую 590-П документацию: финансовый анализ, обоснование оценки обеспечения и заключение о качестве обслуживания долга.

Прогнозируемый экономический эффект: Снижение регуляторных штрафов и предписаний со стороны ЦБ РФ, ускорение процесса аудита, а главное — повышение точности оценки РВПС и, как следствие, более адекватное отражение финансового результата.

Заключение

Система управления кредитным риском коммерческого банка в 2025 году является сложным, динамично развивающимся механизмом, который обязан не только следовать международным (Базель III) и национальным (590-П, 483-П) стандартам, но и оперативно реагировать на жесткие макропруденциальные сигналы ЦБ РФ.
Настоящее исследование, обновив методологическую базу и акцентировав внимание на актуальных изменениях (МПЛ, МПН, фактический минимум Н1.0 = 10,5%), подтверждает, что ключ к финансовой устойчивости банка лежит в глубокой интеграции количественного моделирования (PD/LGD/EAD) с качественным, обоснованным Профессиональным Суждением. Только такой комплексный подход позволит банку обеспечить адекватность резервов и достаточность капитала для покрытия как ожидаемых, так и непредвиденных потерь в условиях макроэкономической неопределенности.

Список использованной литературы

1. Федеральный Закон от 02.12.1990 № 395-1 «О банках и банковской деятельности» (в ред. от 21.03.2002).
2. Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П (ред. от 15.03.2023) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности».
3. Положение Банка России от 4 июля 2018 г. № 646-П «О методике определения собственных средств (капитала) кредитных организаций («Базель III»)».
4. Инструкция Банка России от 29 ноября 2019 г. № 199-И «Об обязательных нормативах и надбавках к нормативам достаточности капитала банков с универсальной лицензией».
5. Андреев С.А., Корпиленко С.А. Кредитный риск и методы его измерения. СПб., 2007. 24 с.
6. Банковское дело / под ред. В.И. Колесникова, Л.П. Красивецкой. М.: Финансы и статистика, 2007.
7. Банковское дело / под ред. О.И. Лаврушина. М.: Банковский и биржевой научно-консультационный центр, 2008.
8. Белых Л.П. Устойчивость коммерческих банков: Как банкам избежать банкротства. М.: Банки и биржи. ЮНИТИ, 2008.
9. Деньги, кредит, банки / под ред. О.И. Лаврушина. М.: Омега, 2007.
10. Жарковская Е.П. Банковское дело. М.: Омега, 2007.
11. Ковалев П.П. Лимитирование корпоративного кредитования юридических лиц и некредитных организаций // Управление корпоративными финансами. 2006. № 2. С. 105.
12. Масленченков Ю.С. Финансовый менеджмент в коммерческом банке. М.: Перспектива, 2007.
13. Мехряков В.Д. История кредитных учреждений и современное состояние банковской системы в России. М.: ИНФРА. М., 2007.
14. Молчанов А.В. Коммерческие банки в современной России: теория и практика. М.: Финансы и статистика, 2007.
15. Мхитарян Ю.И. и др. Организация управления банковской деятельностью. Новосибирск, 2007.
16. Образумов В.В. Гарантируя успех. Немного теории о внутреннем контроле, аудите, управлении рисками и задачах бизнеса // Акционерное общество: вопросы корпоративного управления. 2007. № 1 (32).

    С. 62.

17. Основы банковской деятельности / под ред. К.Р. Тагирбекова. М.: ЮНИТИ, 2007.
18. Путиловский В.А. Прогнозирование рисков банка-контрагента путем построения аналитических рейтингов // Банковское кредитование. 2006. № 5. С. 101.
19. Ресин В.И., Тагирбеков К.Р. Банк в системе экономических структур. М.: Весь Мир, 2007.
20. Садвакасов К. Коммерческие банки: Управленческий анализ деятельности: Планирование и контроль. М.: Ось-89, 2008.
21. Соколов Ю.А. и др. Основные принципы организации и направления развития банковской системы России. Иваново, 2007.
22. Тагирбеков К.Р. Банковская система России на пути восстановления и развития платежно-финансовой и кредитно-инвестиционной политики. М.: Весь Мир, 2008.
23. БАНКОВСКИЙ СЕКТОР (Обзор Банка России).

    01.09.2025. URL: https://cbr.ru (дата обращения: 09.10.2025).

24. Банковский сектор в 2025 году: выбираем фаворитов. URL: https://alfabank.ru (дата обращения: 09.10.2025).
25. Время кредитной засухи: каким будет 2025 год для российских банков. URL: https://forbes.ru (дата обращения: 09.10.2025).
26. Лед и пламя — РОССИЙСКИЙ БАНКОВСКИЙ СЕКТОР: ПРОГНОЗ на 2025 год. URL: https://acra-ratings.ru (дата обращения: 09.10.2025).
27. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКОВ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В РОССИЙСКОЙ БАНКОВСКОЙ ПРАКТИКЕ. URL: https://nauteh-journal.ru (дата обращения: 09.10.2025).
28. Модели вероятности дефолта: практические аспекты разработки и подводные камни. URL: https://habr.com (дата обращения: 09.10.2025).
29. Моделирование кредитного риска. URL: https://ibdarb.ru (дата обращения: 09.10.2025).
30. Нормативы ЦБ РФ, используемые для оценки банков. URL: https://conomy.ru (дата обращения: 09.10.2025).
31. Портфельный кредитный риск (расчет PD, LGD, Cost of Risk).

    URL: https://isbd.ru (дата обращения: 09.10.2025).

32. Прогноз банковского кредитования на 2025 год: под куполом ограничений. URL: https://raexpert.ru (дата обращения: 09.10.2025).
33. Расчет норматива достаточности капитала банков по «Базелю». URL: https://banki.ru (дата обращения: 09.10.2025).
34. Управление банковским кредитом [Электронный ресурс]. URL: https://ddmfo.ru/kursovaya/upravlenie-bankovskim-kreditom/ (дата обращения: 09.10.2025).