Q=(m+1)/(n+1), (3.4)

где т — число нарушений заемщиком условий договоров с банком.

Вероятность возврата кредита и дисперсия для Qрассчитываются по формулам, аналогичным указанным выше.

Наглядная характеристика рассмотренных ситуаций и расчета вероятности не возврата кредитов конкретным заемщиком приведена в таблице 3.1.

Таким образом, для измерения банковского кредитного риска может использоваться приближенный вероятностный метод, основанный на сведении множества возможных сценариев к бинарному распределению.

Таблица 3.1

Расчет вероятности не возврата банковского кредита заемщиком

Бинарное распределение заключается в следующем:

- клиент не выполнит свои обязательства, в результате чего банк потеряет сумму L;

- клиент выполнит свои обязательства, и банк получит некоторую прибыль F.

Оценка параметров Lи Fв данной модели выполняется сравнительно просто: потери равны сумме кредитов, а прибыль — это доход в Соответствии с условиями договора.

С целью измерения риска конкретной кредитной операции целесообразно оценивать параметр наиболее ожидаемого результата (re)по формуле математического ожидания:

re = (3.5)

где п - число возможных результатов;

pj - вероятность i-го результата;

r- i-го возможный результат от операции

Количественной оценкой риска конкретной кредитной операции принято считать вариацию (var), т.е. разброс возможных результатов операции относительно ожидаемого значения (математического ожидания). В соответствии с теорией вероятности этот показатель рассчитывается как среднее квадратичное отклонение от ожидаемого результата по формуле:

var=(re)2 (3.6)

Кроме того, для оценки и измерения риска используется показатель среднего линейного отклонения, или дисперсии(σ):

σ = , (3.7)

Кредитный риск в данном случае будет измеряться на базе данных среднего линейного отклонения и наиболее ожидаемого результата от операции путем их соотношения с помощью показателя стандартного отклонения. Формула расчета имеет вид:

к = σ / re, (3.8)

где к —стандартное отклонение.

Чем выше уровень данного показателя, тем более высокий кредитный риск у оцениваемой операции.

Приближенный вероятностный метод измерения риска, а также описанные выше формулы расчета показателей, характеризующих кредитный риск, целесообразно использовать при сравнении различных альтернатив вложения средств. Например, если банку необходимо оценить кредитный риск трех вариантов проведения кредитных сделок [14, с. 249].

Первый вариант состоит из следующих операций:

1) требуемый объем кредитных вложений 700 тыс. руб. при уровне возможного дохода 150 тыс. руб. и вероятности его получения 75%;

Еще по теме:

Актуальные проблемы российской банковской системы России
Основными недостатками нашей банковской системы сегодня являются: - высокая степень сегментации банковской системы; - проблема государственной банковской олигополии; - неразвитость нормативно-правовой базы осуществления банковской деят ...

Анализ депозитных операций ОАО ГБ Нижний Новгород за 2006-2008 гг.
Как уже было ранее сказано, сбережения населения по-прежнему являются основной ресурсной базой ОАО ГБ Нижний Новгород, поэтому основной упор депозитной политики Банка делается на развитие вкладных операций для того, чтобы разработать новы ...

Динамический анализ операций с корпоративными ценными бумагами на начало 2010 г.
События последних нескольких месяцев показывают, что в России происходят значительные изменения. Главным образом, которые проистекают от действий государства. Практически все значимые события последних месяцев, так или иначе, связаны с де ...