Анализ и прогнозирование финансового состояния и диагностика банкротства организации (на примере ПАО «Сбербанк России»)

В части внедрения новых кредитных продуктов целесообразно применять опыт других стран с учетом особенностей российского рынка кредитных услуг населению. В частности, в качестве наиболее перспективной услуги по автокредитованию можно предложить программу кредитования с обратным выкупом автомобиля. Особенность данной программы в том, что по истечении определенного оговоренного условиями кредитного договора срока заемщик может вернуть кредитный автомобиль обратно в дилерский центр, который должен будет погасить остаток его долга банку. Это схема обратного выкупа, когда по окончанию срока выплат клиент возвращает автомобиль в автосалон и берёт новое авто, а старое выступает в качестве первоначального взноса. Не стоит путать Buy-back с трейд-ин, поскольку согласно программе бай-бек, клиент заранее подписывает договор о том, что перед последним платежом он должен или продать машину автосалону и погасить задолженность, или самостоятельно продать авто и погасить кредит, либо же полностью погасить автокредит и оставить авто себе. Основной минус – итоговая переплата существенно выше, чем обычно, а главный плюс – низкие ежемесячные платежи.Следующей разновидностью кредитного продукта в сегменте автокредитования, которую можно реализовать в условиях ПАО «Сбербанк России» является автокредит Trade-in. Такой вид кредита подойдет клиентам, у которых есть собственный автомобиль, который они желают продать. При этом клиент получает авто в кредит, а старый автомобиль выступает в качестве первоначального взноса по новому кредиту. Клиенту данная схема позволяет решить несколько задач: приобрести новый автомобиль, избавиться от старого автомобиля, не накапливать первоначальный взнос. Еще одним плюсом такого кредита должны быть низкие процентные ставки, которые должны «перевесить» минусы данной схемы кредитования, предполагающие занижение стоимости старого автомобиля при его оценке [7, c. 102].Линейку кредитных продуктов целесообразно дополнить за счет образовательного кредита. Образовательные кредиты могут быть использованы на оплату первого и второго высшего, а также дополнительного образования – в общем, вариантов довольно много. Стоит, однако, признать, что услуга, которую сегодня готовы предложить банки, в массе своей не вполне соответствует определению «классический образовательный кредит». Во-первых, образовательный кредит должен быть долгосрочным – не менее пяти-семи лет, чтобы студент не только имел возможность окончить высшее учебное заведение, но и, что называется, встал на ноги – нашел работу и без проблем рассчитался с банком. Во-вторых, кредит должен выдаваться непосредственно студенту без требования залога и поручительств. В-третьих, он должен иметь отсрочки по выплатам основного долга и процентов на весь период обучения. Наконец, в-четвертых, этот кредит должен выдаваться под небольшой процент. При этом деньги для оплаты обучения выдаются не на руки студенту, а переводятся в организацию, осуществляющую образовательную деятельность. Данный вид кредита выдается на приобретение потребительских товаров и услуг на удвоенный срок обучения в рублях. Процентная ставка зависит от срока, на который планируется брать кредит и от валюты кредита: от 16% до 22% годовых.Следующая разновидность кредита, за счет которого можно пополнить линейку кредитных продуктов, это кредит «Одобренный». Этот вид кредита будет доступен держателям зарплатных карт ПАО «Сбербанк России». В частности, можно предложить следующую схему: клиент может взять кредит в сумме 10000 руб. на 10 дней (переплата – 120 руб.), на 20 дней (переплата – 170 руб.), на 30 дней (переплата – 200 руб.). После окончания период кредитования с зарплатной карты заемщика происходит автоматическое списание суммы основного долга и процентов за пользование кредитом.Линейку кредитных продуктов можно также дополнить за счет кредита «Легкий». Особенностью данного кредита является наличие льготного периода (допустим, 50 дней), в течение которого проценты за пользование заемными средствами не взимаются. Опрос работников банка, занятых в сегменте потребительского кредита показывает, что средний период погашения потребительского кредита в сумме 20000 руб. (это средняя сумма покупки товаров в кредит) составляет около 45 дней. Исходя из этого, можно предположить, что в течение льготного периода большая часть кредитов погашена не будет, но наличие такого срока обычно делает заемщиков более финансово дисциплинированными.Следующим предложением по расширению линейки потребительских кредитов выступает кредит «Лотерейный», который предполагает, что ежеквартально (каждое полугодие, ежегодно) осуществляется розыгрыш списания задолженности по кредиту. Таким кредитом вполне могут воспользоваться азартные заемщики, которых, судя по оценкам кредитных специалистов ПАО «Сбербанк России», будет достаточно много.Таким образом, линейку потребительских кредитов ПАО «Сбербанк России» предлагается расширить за счет следующих кредитных продуктов:1) кредит с обратным выкупом автомобиля;2) автокредит Trade-in;3) образовательный кредит «Стабильное будущее»;4) кредит «Одобренный» для держателей зарплатных карт ПАО «Сбербанк России»;5) кредит «Лотерейный»;6) кредит «Легкий».3.2 Оценка экономической эффективности предложенных мерВывод о том, насколько эффективными для банка будут предлагаемые кредитные продукты, целесообразно сделать, используя возможности экспертного опроса. В качестве экспертов привлечены специалисты в сфере потребительского кредитования. Каждому эксперту предлагался перечень предлагаемых кредитных продуктов, каждую позицию которого необходимо было оценить по 10-балльной шкале (оценку «10 баллов» предлагалось выставить продукту, который, по мнению эксперта, является наиболее эффективным с точки зрения усиления конкурентных позиций банка на рынке потребительского кредитования; соответственно, оценкой «1 балл» предлагалось отметить продукт, который не имеет существенного значений для рассматриваемой компании).Таким образом, предлагаемые кредитные продукты получили оценки десяти специалистов-экспертов по десятибалльной шкале. Экспертные оценки представлены в табл. 19Таблица 19Оценки кредитных продуктов каждым из опрошенных экспертовПредлагаемые к внедрению кредитные продуктыЭксперты123456789101) кредит с обратным выкупом автомобиля56958424262) автокредит Trade-in34585388573) образовательный кредит «Стабильное будущее»83255584524) кредит «Одобренный» для держателей зарплатных карт ПАО «Сбербанк России»26251051091065) кредит «Лотерейный»36948521366) кредит «Легкий»98375410687Далее составляем матрицу соответствия. С этой целью для каждой пары объектов (еi, еj) определяем коэффициенты соответствия сij, исходя из предположения, что объект еi предпочтительнее еj. Результаты расчётов представлены следующей матрицей С (табл. 20).Таблица 20Матрица соответствияejЕiе1е2е3е4е5e6e1-0,50,60,50,80,3e20,5-0,80,40,60,3e30,60,5-0,40,60,2e40,80,60,9-0,80,5e50,70,50,50,5-0,3e60,80,70,90,60,7-Покажем пример расчета показателя . Выдвигаем гипотезу, что е1 предпочтительнее е2. Это предположение разделяют 5 экспертов. Множество критериев, соответствующих этому предположению, имеют номера: К = 1, 2, 3, 5, 6. Следовательно, (5/10).Аналогично рассчитываются значения остальных элементов матрицы С. Далее суммируем полученные значения по строкам: 2,7; 2,6; 2,3; 3,6; 2,5; 3,7. И делаем вывод, что в наибольшей степени мнения экспертов совпадают относительно кредита «Легкий» (е6), в наименьшей – относительно образовательного кредита «Стабильное будущее» (е3).После построения матрицы соответствия С нужно рассчитать значение элементов матрицы несоответствия .Элемент матрицы несоответствия Д учитывает те критерии, по которым существует противоречие вынесенной гипотезе, что объект е1 предпочтительнее объекта е2. Для пары объектов (еi, еj) показатель рассчитывается следующим образом:1. Выделяем множество экспертов, оценки которых противоречат выдвинутой гипотезе, что объект е1 предпочтительнее объекта е2. К = 4, 7, 8, 9, 10.2. Для этих критериев рассчитываем разность оценок объектов е1 и е2 – величину несоответствия: №4: 8-5=3; №7: 8-2=6; №8: 8-4=4; №9: 5-2=3; №10: 7-6=1. Полученные величины упорядочиваем в порядке невозрастания: 6, 4, 3, 3, 1.3. Показатель несоответствия равен 0,6 (6/10). Аналогично рассчитываются значения остальных элементов матрицы . Результаты заносим в табл. 2.1Суммируем показатели по строкам и получаем следующие оценки: 2,9; 2,4; 2,9; 3,0; 3,2; 2,0. Сопоставляя эти оценки между собой, приходим к выводу, что в наибольшей степени разногласия между экспертами проявились относительно кредита «Лотерейный» (е5), в наименьшей степени – относительно кредитного продукта «Легкий» (е6).Таким образом, мы провели оценку согласованности мнений экспертов. Сопоставляя данные табл. 21-22, делаем следующие выводы:- наиболее перспективным эксперты назвали кредитный продукт «Легкий» (е6). Относительно эффективности данного кредитного продукта эксперты высказали меньше всего разногласий;- второй по эффективности для банка кредитный продукт – «Одобренный»;- третий в данном перечне продукт – это автокредит Trade-in (е2);- менее эффективными экспертами признаны кредиты с обратным выкупом автомобиля (е1);Таблица 21Матрица несоответствияejЕiе1е2е3е4е5e6e1-0,60,60,80,10,8e20,4-0,50,50,40,6e30,70,5-0,50,70,5e40,70,30,6-0,70,7e50,30,70,60,8-0,8e60,60,20,10,50,6-- на предпоследнем месте – образовательный кредит «Стабильное будущее» (е3);- и самое последнее место занимает кредитный продукт «Лотерейный» (е5). Однако, следует отметить, что однозначно говорить о неэффективности кредитного продукта «Лотерейный» нельзя, поскольку именно по данному продукту имеют место наибольшие расхождения во мнениях среди экспертов.Исходя из представленного анализа, можно сделать вывод о целесообразности расширения линейки потребительских кредитных продуктов, предлагаемых ПАО «Сбербанк России». При этом в структуре предлагаемых кредитных продуктов наибольший удельный вес должны занимать кредитные продукты «Легкий» и «Одобренный».Развитие сбыта кредитных услуг населению должно основываться на изучении потребностей населения. Об этих потребностях можно судить по результатам опросов общественного мнения, которые позволяют выявить области наибольшего «потребительского» интереса со стороны населения, сгруппированного по различным признакам.Характер потребности в кредите зависит от пола, возраста и уровня дохода физического лица. Например, важные решения о покупке движимого и недвижимого имущества чаще принимают мужчины в возрасте от 21 до 45 лет с высоким уровнем доходов (свыше 80 тыс. руб.). Потребность в кредитных средствах для обустройства дома и хозяйства (ремонт, покупка мебели и бытовой техники) чаще возникает у женщин средних лет (от 31 до 45) с невысоким и средним уровнем дохода (менее 80 тыс. руб.). Поэтому при формировании стандартов коммуникации с клиентами банки должны учитывать принадлежность клиента к той или иной группе. Результаты опроса позволяют также выявить «критические точки» в течение года, когда у населения возникает наиболее острая необходимость в кредитных средствах для покупки подарков, путевок и проч. В первую очередь – это общенациональные праздники. Следует также учитывать «критические точки» в разрезе групп клиентов, которые выделяются на основе возрастного и социального признаков. Анализ способов оповещения клиентов о предлагаемых кредитных услугах коммерческими банками и их систематизация по нескольким критериям (объем ресурсо- и трудозатрат, степень обратной связи с клиентом) показали, что наиболее эффективными были рассылки электронных писем и смс-оповещений. В организации сбыта кредитных услуг населению большую роль играет реклама. При этом в последнее время становится все значительнее роль Internet, особенно в части социальных сетей.Потребительское кредитование – достаточно рисковая операция, и увеличение доли таких кредитов в портфеле увеличивает кредитный риск банка. Поэтому одна из основных мер по предотвращению возможных потерь – правильная оценка способности заемщика выполнять свои обязательства. Выбор критериев для нее был актуален во все периоды развития банковского дела и уже вошел в экономическую литературу в качестве одной из основных задач при определении кредитоспособности заемщика. Не менее важной является проблема правильной организации процедуры оценки кредитоспособности как наиболее важной в кредитном процессе.Кредитоспособность клиента в мировой банковской практике фигурирует как один из основных объектов оценки при определении целесообразности и форм кредитных отношений[29, c. 143]. В сфере потребительского кредитования способность к возврату долга связывается с моральными качествами клиента, его искусством и родом занятий, степенью вложения капитала в недвижимое имущество, возможностью заработать средства для погашения ссуды и других обязательств.Следует отметить, что понимание целесообразности и актуальности использования более совершенных методик оценки кредитоспособности возникает чаще всего у тех банков, кредитование физических лиц в которых реализовано в качестве массовой услуги. Если же банк планирует разворачивать масштабную программу, то для того чтобы преуспеть на рынке в условиях постоянного ужесточения конкуренции и, как следствие, сокращения доходности, необходимо искать пути сокращения операционных расходов и минимизации рисков. Обязательным условием здесь будет правильное построение механизма, который будет осуществлять эту деятельность. Образно говоря, нужно создать своеобразный конвейер, состоящий из определенного количества сотрудников, взаимодействующих с заемщиками и между собой по определенным четко обозначенным правилам и алгоритмам. В число таких алгоритмов входят методики анализа заявок и принятия решений о выдаче кредита.В табл. 22 представлена динамика суммы кредитов, выданных физическим лицам в ПАО «Сбербанк России» и суммы получаемых чистых процентных доходов в сегменте потребительского кредитования в поквартальном разрезе за 2012-2014 гг.На основании этих данных можно приступить к расчету параметров уравнения регрессии, которое будет описывать тенденцию изменения чистых процентных доходов за 2012-2013 гг. Расчет данного относительного показателя по кварталам анализируемого периода представлен в табл. 22Таблица 22Динамика суммы депозитов физических лиц и суммыполучаемых чистых процентных доходовПоказатели1 кв. 20152 кв. 20153 кв. 20154 кв. 20151. Чистые процентные доходы в сегменте потребительского кредитования, тыс. руб.8 649 4459 372 4277 781 7808 177 5082. Среднеквартальная сумма кредитов, выданных физических лицам, тыс. руб.37 215 98847 069 83737 904 19642 410 9993. Чистые процентные доходы в сегменте потребительского кредитования, тыс. руб.6 809 4427 397 0586 732 6136 566 1444. Среднеквартальная сумма кредитов, выданных физических лицам, тыс. руб.29 524 70536 360 78942 863 16647 514 0855. Чистые процентные доходы в сегменте потребительского кредитования, тыс. руб.6 869 2577 863 9937 860 4586 096 1016. Среднеквартальная сумма кредитов, выданных физических лицам, тыс. руб.56 455 21764 325 26457 107 55158 379 602Таблица 23Расчет чистых процентных доходов на 1 руб. кредитов,выданных физическим лицамНомер кварталаЧистые процентные доходы, тыс. руб.Сумма потребительских кредитов, тыс. руб.Чистые процентные доходы на 1 руб. кредитов, выданных физическим лицам18 649 44537 215 9880,23229 372 42747 069 8370,19937 781 78037 904 1960,20548 177 50842 410 9990,19356 809 44229 524 7050,23167 397 05836 360 7890,20376 732 61342 863 1660,15786 566 14447 514 0850,13896 869 25756 455 2170,122107 863 99364 325 2640,122117 860 45857 107 5510,138126 096 10158 379 6020,140На рис. 3 представлена тенденция изменения чистых процентных доходов на 1 рубль кредитов, выданных физическим лицам.Рисунок 3– Тенденция изменения чистых процентных доходовна 1 руб. кредитов, выданных физическими лицамиНа данном рисунке изображены также линии линейного, экспоненциального, полиномиального и степенного тренда и значения коэффициентов детерминации. Уравнения регрессии мы получили с помощью инструмента MSExcel. Для получения параметров этих уравнений выполняем следующие действия: строим график чистых процентных доходов на 1 руб. кредитов, выданных физическим лицам, с помощью вкладки «Диаграммы». Затем, с помощью правой кнопкой мыши, выбираем пункт меню «Построить линию тренда», затем выбираем линейный тренд. Аналогичные действия осуществляем для построения экспоненциального, полиномиального и степенного трендов. Таким образом, на графике мы получили уравнения линейного, экспоненциального, полиномиального и степенного трендов, а также коэффициенты детерминации для каждого уравнения.Анализируя данные рис. 3, можно прийти к выводу, что на протяжении 2012-2014 гг. наблюдается снижение чистых процентных доходов на 1 руб. кредитов, выданных физическим лицам. Действительно, конкуренция на рынке приводит к тому, что банки вынуждены с целью привлечения клиентов снижать процентные ставки. Второй причиной такового положения вещей является наличие просроченных ссуд из-за которых банк теряет часть своих доходов. Таким образом, банку все меньше доходов приносит размещение средств в виде кредитов. Такую тенденцию следует учитывать при прогнозировании доходов банка, которые этот банк может получить, расширяя линейку кредитных продуктов.Для прогнозирования целесообразно использовать функцию с максимальным значением коэффициента детерминации. В данном случае коэффициент детерминации является максимальным () для экспоненциальной функции:(6)где – номер квартала.Используем полученное уравнение тренда для прогнозирования чистых процентных доходов на конец 2015 г.:Из приведенных выше данных следует, что сумма кредитов в 4 квартале 2015 г. составляла 58 379 602 тыс. руб. В период прохождения преддипломной практики был проведен опрос сотрудников кредитных отделов ПАО «Сбербанк России», ОАО «Альфа-Банк» и ОАО «ВТБ24», работающих в г. Москве. Во время опроса сотрудники получили бланк, на котором были приведены основные положения предлагаемых продуктов для потребительского кредитования и просьба высказать мнение о том, на сколько процентов, по мнению респондентов, может увеличиться объем предоставленных кредитов. Результаты опроса 18-эти респондентов приведены ниже: 7,2%, 5,0%, 3,6%, 5,1%, 5,2%, 5,3%, 4,0%, 3,5%, 5,2%, 6,7%, 7,1%, 7,2%, 5,6%, 3,8%, 4,1%, 4,2%, 4,5%, 5,2%. Результаты статистической обработки полученных результатов опроса выглядят следующим образом: максимальное значение – ; минимальное значение – ; среднее значение – ; среднеквадратическое отклонение – .Проверка того, можно ли доверять мнению экспертов, будет проведена с помощью критерия Греббса, суть которого заключается в определении двух безразмерных дробей:Затем полученные значения сравниваются с допустимыми значениями при принятом уровне ошибок (табл. 24).Таблица 24Нормативные значения критерия Греббса (фрагмент)4567891012141618 при уровне ошибок 1,701,882,002,092,172,242,292,392,462,522,58Если , то факт наличия ошибки установлен. Данное значение исключается из выборки, и пересчитываются характеристики выборки. Критерий Греббса применяется при объеме выборки до 25 ед., что нам подходит, поскольку к нашему исследованию были привлечены 18 экспертов. Поскольку аномальные значения в результатах опроса экспертов отсутствуют, если все основания принять, что их усредненное мнение подходит для прогнозирования результативности предлагаемых мероприятий.Таким образом, можно предположить, что среднеквартальное значение суммы выданных потребительских кредитов после расширения продуктовой линейки, может составить:Прирост объема доходов компенсирует прогнозируемое снижение доходности данных банковских операций. Доход за квартал составит:для сравнения чистый процентный доход за 4-й квартал 2014 г. составлял 6096101 тыс. руб., т.е. по прогнозу доход увеличится на 3,71%.Учитывая финансовые показатели банка и их динамику за 2012-2014 гг., можно с уверенностью сказать, что прогнозируемый прирост выдаваемых кредитов будет обеспечен существенными финансовыми возможностями. Кроме того, ситуацию можно улучшить за счет совершенствования, во-первых, депозитной политики банка, а во-вторых, проведения грамотной рекламной кампании. Однако это не является предметом настоящей выпускной квалификационной работы.Следовательно, расширение номенклатуры кредитных потребительских продуктов позволит увеличить объем кредитования банком в целом. А поскольку условно-постоянные издержки, связанные с обеспечение работы банка, останутся на прежнем уровне, чистые процентные доходы вырастут, как и показали наши расчеты. Это позволит существенно увеличить финансовые результаты ПАО «Сбербанк России».Выводы:- требуется расширить линейку такими продуктами, как программа кредитования с обратным выкупом автомобиля, образовательные кредиты, кредитов со льготным периодом и розыгрышами. - розыгрыши списания задолженности - наиболее перспективный к внедрению вид кредита. - прогнозируемый прирост выдаваемых кредитов способен обеспечить доход в размере 4,71% (6322173 руб./кв.).ЗАКЛЮЧЕНИЕВ ходе изучения теоритических аспектов данной дипломной работы мною было изучено и обоснованно многогранность сущности понятия "финансовое состояние" и "банкротство" в ходе которого установлено, что основным атрибутом данного понятия является сохранение активов предприятия при изменяющейся внешней среде в равновесном состоянии, которое способно генерировать прибыль, находясь при этом в границах риска. Банкротство - процесс полного разрушения структуры финансовых потоков предприятия, спровоцированных непродуктивным использованием финансовых ресурсов. Существующие пять групп моделей оценки банкротства наиболее продуктивны только в комбинированном варианте, т.к. каждая из них имеет свой собственный набор критериев оценки, зачастую не учитывающий высокую волатильность сегодняшнего финансово-экономического положения в стране. Основными зарубежными методиками являются моделиEugeneKaciak, БерзенЭйгиЭрдоган, - Adeyeye, P. O. В РФ практически отсутствуют модели оценки банкротства кредитных организаций, можно только отметить методики Кромонова и Шеметава, основанные на рейтинговой модели и расчета параметрических коэффициентов.В ходе изучения практической реализации данной дипломной работы мною было установлено следующее:ПАО «Сбербанк России» - успешная и финансово стабильная кредитная организация, слабыми сторонами которой являются большая забюрократизированность управления, низкоэффективная кадровая политика. Банк проводит стратегию наращивания операций с заемщиками. За исследуемый период прирост активов - 48,87%, обязательств - 52,70%. Основной вид активных операций - предоставление потребительских кредитов, а пассивных - средства клиентов, не являющихся кредитными организациями. Негативной тенденциейявляется снижение ключевых финансовых показателей, за исключением чистого дохода - 8,25%. Значительно выросли операционные расходы(40%) и снизился уровень нераспределенной прибыли (24,09%), при это, за исключением долгосрочной ликвидности банка, нормативы Банка России соблюдаются. Оценка вероятности банкротства на основании двух методик и трех показателей показало вероятность в 50%. В оптимизационной части было установлено, что так как потребительские кредиты - основная доходная статья банка - требуется расширить линейку следующими продуктами: программа кредитования с обратным выкупом автомобиля, образовательные кредиты, кредитов со льготным периодом и розыгрышами. При помощи экспертного метода установлено, что розыгрыши списания задолженности - наиболее перспективный к внедрению вид кредита. При помощи корреляционно-регрессионного анализа установили, что прогнозируемый прирост выдаваемых кредитов способен обеспечить доход в размере 4,71% (6322173 руб./кв.).Таким образом, на протяжении исследования мне удалось выявить проблему снижения уровня финансового состояния и разработать эффективный метод его повышения.Следовательно, поставленные перед исследованием задачи достигнуты, считаю работу выполненнойСПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВФедеральный закон от 02.12.1990 №395-1 (ред. от 29.12.2015) "О банках и банковской деятельности" // СПС "Консультант Плюс".АкининП.В. Создание синтетической модели рейтинговой оценки коммерческих банков//АкининП.В., Алимова И.О., АкининаВ.П.//Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2015. № 39 (273). С. 32-40Антонова М.В. Исследование влияния макроэкономических факторов на ликвидность банков//Антонова М.В., Полянская М.А./Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2016. № 3. С. 191-194Аушев М.Б. Проблема устойчивости коммерческих банков в конкурентной среде. - М.: РАГС, 2010. - 159 с.Бобыль В.В. Процентный риск банка: методы оценки и управление//Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2015. № 11 (245). С. 27-36Бойко С.В. Оценка финансовой устойчивости коммерческого банка//Вестник ИНЖЭКОНа. Серия: Экономика. 2009. № 6. С. 324-326Василин А.Н. Современные подходы и системы управления ресурсами банка//А.Н. Василин, Л.И. Вотинцева /Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд. 2016. № 39-1. С. 100-105.ГаджиагаевМ.А. Количественные и качественные показатели стрессоустойчивости и надежности коммерческого банка//Фундаментальные исследования. 2015. № 7-4. С. 811-816ГаджиагаевМ.А. Теоретические аспекты экономико-математического моделирования портфелей активов и пассивов коммерческого банка//ГаджиагаевМ.А., Закревская Е.А.//Роль и место цивилизованного предпринимательства в экономике России//Научно-практическое издание. М. 2015 - с.182-191ГитиномагомедоваА.М. Методики анализа финансового состояния коммерческих банков в российской практике//ГитиномагомедоваА.М., ОмароваО.Ф.//Актуальные вопросы современной экономики. 2015. № 2. С. 77-85ГитиномагомедоваА.М. Отчетность как основной источник анализа финансового состояния банка//Актуальные вопросы современной экономики. 2015. № 2. С. 90-93.Голубев А.А. Управление операционными рисками банка в российской федерации//Голубев А.А., СизоваТ.М./Научный журнал НИУИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2015. № 4. С. 7-13Григорьева Д.Р. Статистические методы анализа и прогнозирования надежности коммерческого банка//Григорьева Д.Р., Гареева Г.А., ЛысановД.М.// В мире научных открытий. 2015. № 2 (62). С. 479-492.Дудин Е.В. Актуальные вопросы капитализации банков//Современные тенденции развития науки и технологий. 2015. № 2-7. С. 43-46Жапекова Ж. Совершенствование методики анализа финансового состояния коммерческого банка в условиях реформирования бухгалтерской (финансовой) отчетности//Известия ВУЗов Кыргызстана. 2015. № 1. С. 133-135ЖарковскаяЕ.П. Банковское дело: учебник для студ. вузов по спец. 060400 "Финансы и кредит", 060500 "Бухгалтерский учет, анализ и аудит" / Е.П. Жарковская. - М.: Омега-Л; Высшая школа, 2011. - 440 с.ЗакшевскийВ.Г. Теоретические аспекты развития инновационных банковских продуктов на современном этапе//ЗакшевскийВ.Г., ПашутаА.О.//Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2015. № 3 (46). С. 214-220.ЗаславскаяО.И. Риски ресурсного обеспечения банков в условиях нестабильности//Проблемы экономики (Харьков). 2015. № 3. С. 187-192.Ильясов С.М. О сущности и основных факторах устойчивости банковской системы // Деньги кредит. - 2014. - № 2. - С. 45-48.КабешеваА.М. К вопросу о необходимости диагностики банкротства кредитной организации//КабешеваА.М., Кравец А.И.//Многоуровневое общественное воспроизводство: вопросы теории и практики. 2015. № 8 (24). С. 143-149КаироваФ.А. Вопросы обеспечения финансовой устойчивости банковской системы в России//КаироваФ.А., КарсановаЗ.К.//Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1-1. С. 445.Ким С.В. Проблемы построения эффективных систем финансового управления в кредитных организациях//Социально-экономические науки и гуманитарные исследования. 2014. № 3. С. 112-117.КорнейкоО.В. Оценка факторов эффективности и конкурентоспособности коммерческих банков Приморского края//КорнейкоО.В., ТулуеваЧ.Э., ГанееваК.В.// Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 11-2. С. 285-289Круковская А.Ю. Ликвидность банка как объект финансового управления//Круковская А.Ю., ДеникаеваР.Н.//Экономика и управление: проблемы, решения. 2015. № 10. С. 129-132Кудашева Ю.С. Исследование внешнего банковского окружения с учетом регионального аспекта//Кудашева Ю.С., НиневаЕ.Н., Ковалева И.Н.//Экономика и предпринимательство. 2014. № 12-2 (53-2). С. 411-416.КуницинаН.Н. Бизнес-планирование в коммерческом банке / Н.Н. Куницына, А.В. Ушвицкий, А.В. Малеева. - М.: Финансы и статисти-ка, 2013. - 304 с.Куприянова Н.И. Анализ финансового состояния коммерческого банка и изменения структуры банковского сектора в условиях кризиса//Альманах современной науки и образования. 2009. № 9. С. 95-96.Лукин В.А. Теоретические и методические подходы к анализу финансовой устойчивости банковского учреждения//Лукин В.А., Гребенюк К.Ю.МасленченковЮ.С. Технология и организация работы банка: теория и практика. - М.: Изд.- консалтинговая компания "Дека", 2011. - 431 с.МикулякО.В. Диагностика финансового состояния в оценке стоимости капитала банка//МикулякО.В., Гайдук И.Ю.//Молодийвчений. 2014. № 6-1 (09). С. 172-175.ОмароваО.Ф. Финансовая отчетность как основа анализа финансового состояния банка//ОмароваО.Ф., ГитиномагомедоваА.М.//Финансовая экономика. 2015. № 3. С. 43-44ПерехожевВ.А Анализ доходности банковских продуктов: методология и методика // Банковские услуги, 2013. - №4. - С. 78-86.ПерехожевВ.А. Современные подходы к пониманию категорий "банковский продукт", "банковская услуга" и "банковская операция" // Финансы и кредит. - 2012. - №21. - С. 23-32.ПещанскаяИ.В. Организация деятельности коммерческого банка: учеб. пособие для студ. вузов, обуч. по экон. спец. / И.В. Пещан-ская. - М.: ИНФРА-М, 2012. - 320 с.СамматоваИ.С. Теоретические аспекты оценки эффективности деятельности коммерческих банков//Приоритетные направления развития науки и образования. 2015. № 1 (4). С. 260-263.Сатина Т.В. Статистический анализ финансового состояния коммерческих банков российской федерации//Экономические науки. 2008. № 45. С. 376-381.Сибиряков А.И. Коммерческий банк сегодня / А.И. Сибиряков. ? М.: Изд-во "Консалтбанкир", 2011. - 142 с.Трошин В.А. Теоретические аспекты оценки финансовой устойчивости коммерческого банка//Инновационное развитие экономики. 2015. № 1 (25). С. 68-72УшвицкийЛ.И. Совершенствование системы оценки выполнения банками обязательных нормативов центрального банка Российской Федерации//УшвицкийЛ.И., Малеева А.В., Гриценко Е.С.//Финансы и кредит. 2008. № 1 (289). С. 3-7.ФотиадиН.В. Финансовая устойчивость коммерческих банков в условиях модернизации экономики//Вестник Российского нового университета. 2015. № 5. С. 76-79Фролов А.В. Анализ финансового состояния банка Москвы на современном этапе//Фролов А.В., Капуста Н.А.//Инновационная наука. 2015. Т. 1. № 6 (6). С. 175-178Хусаинова Р.Р. Изменение финансового состояния региональных банков//Хусаинова Р.Р., Просвирина И.И.//Торгово-экономические проблемы регионального бизнес пространства. 2015. № 1. С. 224-229Чернов В.А. Анализ расчетных операций как способ улучшения финансового состояния организации//Чернов В.А., СакулинскаяЮ.С./Учет. Анализ. Аудит. 2015. № 4. С. 112-117.ЧиликовА.С. Пути улучшения финансового состояния коммерческого банка путем анализа тенденций изменения основных финансовых показателей//Инновационное развитие экономики. 2015. № 1 (25). С. 73-76.Шорохова И.В. Анализ российских банков из различных классификационных групп в области оценки вероятности банкротства на основе коэффициентного метода//Молодой ученый. 2016. № 1. С. 528-532.ПРИЛОЖЕНИЯПриложение А.Отчетность ОАО «Сбербанк» за 2013 г.Продолжение приложения АПродолжение приложения АПродолжение приложения 1Продолжение приложения АПродолжение приложения АПриложение 2.Отчетность ОАО «Сбербанк» за 2014 г.Продолжение приложения БПродолжение приложения БПродолжение приложения БПродолжение приложения БПродолжение приложения БПриложение В.Отчетность ОАО «Сбербанк» за 2015 г.Продолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПродолжение приложения ВПриложение Г.Горизонтальный и вертикальный анализ актива баланса банкаАктивыбанкаФактическиОтклонение2 0132 0142 0152014 к 20132015 к 20142015 к 2013тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%Денежные средства721 185 8454,83979 016 1715,15986 751 0834,44257 830 32635,757 734 9120,79265 565 23836,82Средства кредитных организаций в ЦБ РФ395 005 2632,65389 239 1522,05478 180 5442,15-5 766 112-1,4688 941 39322,8583 175 28121,06 в том числе обязательные резервы117 251 3880,79127 325 6760,67130 442 6640,5910 074 2888,593 116 9882,4513 191 27611,25Средства в кредитных организациях87 882 8270,59225 394 2971,19356 236 1221,60137 511 471156,47130 841 82558,05268 353 295305,35Финансовые активы, оцениваемые по справедливой стоимости через прибыль или убыток123 273 3170,83485 175 3952,55615 833 0092,77361 902 078293,58130 657 61426,93492 559 692399,57Чистая ссудная задолженность10 875 378 61572,8513 933 693 14073,2916 379 605 14373,703 058 314 52628,122 445 912 00317,555 504 226 52950,61Продолжение приложения ГАктивыбанкаФактическиОтклонение2 0132 0142 0152014 к 20132015 к 20142015 к 2013тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%Чистые вложения в ценные бумаги и другие финансовые активы, имеющиеся в наличии для продажи1 642 929 55511,011 744 859 0569,182 032 716 4769,15101 929 5016,20287 857 42016,50389 786 92123,73 в том числе инвестиции в дочерние и зависимые организации296 052 2761,98348 355 2671,83459 009 1172,0752 302 99117,67110 653 85031,76162 956 84155,04Чистые вложения в ценные бумаги, удерживаемые до погашения382 924 7932,57385 230 8602,03401 473 2111,812 306 0670,6016 242 3524,2218 548 4184,84Основные средства, нематериальные активы и материальные запасы453 049 0513,03473 340 6622,49477 983 3462,1520 291 6114,484 642 6850,9824 934 2955,50Прочие активы246 796 4601,65361 451 0621,90458 139 1922,06114 654 60246,4696 688 13026,75211 342 73285,63Всего активов14 928 425 725100,0019 010 928 68799,8222 224 527 06499,834 082 502 96327,353 213 598 37716,907 296 101 33948,87Приложение Д.Горизонтальный и вертикальный анализ пассива баланса банкаПассивыбанкаФактически, тыс. руб.Отклонение2 0132 0142 0152014 к 20132015 к 20142015 к 2013тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%СОБСТВЕННЫЙ КАПИТАЛ            Средства акционеров (участников)67 760 8440,4567 760 8440,3667 760 8440,3000,0000,0000,00Эмиссионный доход228 054 2261,53228 054 2261,20228 054 2261,0300,0000,0000,00Резервный фонд3 527 4290,023 527 4290,023 527 4290,0200,0000,0000,00Переоценка по справедливой стоимости ценных бумаг, имеющихся в наличии для продажи9 254 1740,06-102 669 371-0,54-121 938 871-0,55-111 923 545-1209,44-19 269 50018,77-131 193 045-1417,66Переоценка основных средств83 394 1520,5681 553 5870,4376 757 9410,35-1 840 565-2,21-4 795 646-5,88-6 636 211-7,96Нераспределенная прибыль (непокрытые убытки) прошлых лет1 039 445 8836,961 336 111 9457,031 639 595 0687,38296 666 06228,54303 483 12322,71600 149 18557,74Продолжение приложения ДПассивыбанкаФактически, тыс. руб.Отклонение2 0132 0142 0152014 к 20132015 к 20142015 к 2013тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%Неиспользованная прибыль (убыток) за отчетный период361 911 9352,42344 431 1561,81273 734 5421,23-17 480 779-4,83-70 696 614-20,53-88 177 393-24,36Всего источников собственных средств1 793 348 64212,011 958 769 81610,302 167 491 1809,75165 421 1749,22208 721 36410,66374 142 53820,86ОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ КАПИТАЛ            Кредиты, депозиты и прочие средства ЦБ РФ1 667 504 74411,172 741 426 74814,4221424035909,641 073 922 00464,40-599 023 158-21,85474 898 84628,48Средства кредитных организаций617 954 6684,14712 657 8493,757066100913,1894 703 18115,33-6 047 758-0,8588 655 42314,35Средства клиентов, не являющихся кредитными организациями10 295 105 71868,9612 577 379 35366,161587457350271,432 282 273 63522,173 297 194 15026,225 579 467 78554,20 в том числе вклады физических лиц6 937 087 74646,477 792 588 76540,99911016830240,99855 501 01912,331 317 579 53716,912 173 080 55631,33Продолжение приложения ДПассивыбанкаФактически, тыс. руб.Отклонение2 0132 0142 0152014 к 20132015 к 20142015 к 2013тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%тыс. руб.%Финансовые обязательства, оцениваемые по справедливой стоимости через прибыль или убыток30 008 0460,20325 997 5121,714230559821,90295 989 466986,3797 058 47029,77393 047 9361309,81Выпущенные долговые обязательства368 205 0312,47458 960 6212,415805484202,6190 755 59124,65121 587 79926,49212 343 39057,67Прочие обязательства130 136 6120,87180 524 5220,952348900491,0650 387 91038,7254 365 52730,12104 753 43780,49Резервы на возможные потери по условным обязательствам кредитного характера, прочим возможным потерям и операциям с резидентами офшорных зон26 162 2650,1833 765 5960,18371686710,177 603 33129,063 403 07510,0811 006 40642,07Всего обязательств13 135 077 08388,1917 052 158 87191,302005703588491,893 917 081 78929,823 004 877 01317,626 921 958 80252,70ИТОГО14 928 425 72510019 010 928 68710222 224 527 0641024 082 502 96327,353 213 598 37716,907 296 101 33948,87