Маркетинг та менеджмент кредитним портфелем банку: дані економіко-статистичного аналізу основних параметрів кредиту

Автори:
C. Андрос1, Л. Новак-Каляєва2, В. Тихенко3
1. Національний науковий центр «Інститут аграрної економіки» (Україна)
2. Національна академія державного управління при Президентові України (Україна)
3. Сумський державний університет (Україна)
Сторінки:
62 - 73
Мова оригіналу:
Англійська
Цитувати як:
Andros, S., Novak-Kalyayeva, L. M., & Tykhenko., V. (2019). Marketing and Management of Credit Portfolio of a Commercial Bank: Data of Economic and Statistical Analysis of Basic Parameters of Credit. Marketing and Management of Innovations, 2, 62-73. http://doi.org/10.21272/mmi.2019.2-06


Анотація

У статті проаналізовано кредитний портфель банку з точки зору основних параметрів кредиту: сум, термінів, процентних ставок. Мета статті полягає у виявленні специфіки банківського маркетингу та розробці методичного підходу до ефективного управління кредитним портфелем комерційного банку за допомогою економіко-статистичного аналізу основних параметрів кредиту. Опрацювання літературних джерел засвідчує, що недостатньо уваги приділяється комплексному застосуванню методології маркетингу та формуванню оптимального кредитного портфеля банку. Актуальність статті полягає в необхідності використання математичного апарату для оптимізації процесу кредитування, що дозволяє вирішувати питання щодо підвищення максимальних сум кредиту, зниження процентних ставок, забезпечення своєчасності погашення кредиту. Розглянуто методи маркетингу в продуктовому аналізі ринку кредитів. Досліджено споживчу поведінку на ринку кредитних продуктів за допомогою методів факторного аналізу. Сформульовані фактори, що впливають на розмір процентних платежів банку. Визначено вплив кожної категорії позичальників на загальне збільшення процентних платежів. Проаналізовано динаміку боргів по кредитах у банку та запропоновано шляхи вирішення даної проблеми з використанням маркетингу. Сформовано набір індикаторів для оцінки ефективності кредитного портфеля. Запропонована методика визначення оптимального кредитного портфеля банку. Доведено, що швидкість оборотності кредиту і терміни користування кредитом значно розрізняються за видами кредитів і суб’єктах, що кредитуються банком. Розроблені підходи до оцінювання максимальної суми кредиту в залежності від графіків платежу, доходів позичальника і його кредитної історії. У статті використано методи регресійного аналізу, теорії ймовірності, економіко-математичної статистики. Періодом дослідження обрано 2016-2017 роки. Дослідженням підтверджується, що при рівній мірі ризику банки віддають перевагу кредитним продуктам з більшою прибутковістю, тобто кредитам, наданим юридичним особам.Отримані результати дозволяють менеджерам банку оцінити розрахункові банківські (кредитні) коефіцієнти, які використовуються при знаходженні максимальної суми кредиту. На основі отриманого аналізу, керівництво банку може оцінити кон'юнктуру ринку кредитування, прийняти аргументовані стратегічні рішення і знизити кредитні ризики.


Ключові слова
аналіз, банк, ефективність, кредит, кредитний портфель, маркетинг, продукт, процентна ставка, сума, термін.


Посилання
  1. Andros, S. V. (2015). Formation and Implementation of the Strategy of Credit and Investment Activity of Banks: Theory, Methodology, Practice.Monograph. Kyiv: State Higher Educational Institution «The University of Banking», 550. 
  2. Annual Financial Ctatements of «Credit Agricole Bank»2017.(2018). Available at: https://credit-agricole.ua/storage/files/credit-agricole-audit-2017-ukr.pdf (Date of appeal: 08/17/2018).
  3. Armeanu, D., Pascal, C., Poanta, D., Doia, C. (2015). The Credit Impact on the Economic Growth. Theoretical and Applied Economics, 22 (1), 5-14.
  4. Akhavein, J., Frame, W. S. & White, L.J. (2005). The Diffusion of Financial Innovations: An Examination of the Adoption of Small Business Credit Scoring by Large Banking Organizations. Journal of Business, 2, 577-596.
  5. Barriga, L. & Rosengren, E. (2004). Innovations in Risk Management – Lessons from the Banking Industry. Technical Paper. Boston: Federal Reserve Bank of Boston, 41.
  6. Beck, T., Demirgüç-Kunt, A., Levine, R. (2006). Bank Concentration, Competition, and Crises: First Results. In Journal of Banking & Finance,roc. 30, c. 5, 1581-1603.
  7. Bikker, J. & Bos, J.W.B. (2008). Bank Performance: A Theoretical and Empirical Framework for the Analysis of Profitability, Competition and Efficiency. USA: Routledge, 176.
  8. Bikker, J. A., Groeneveld, J. M. (2000). Competition and Concentration in the EU Banking Industry. In Kredit und Kapital, roc. 33, c. 1, 62-98.
  9. Bikker, J. A., Haaf, K. (2002). Competition, Concentration and their Relationship: An Empirical Analysis of the Banking Industry.In Journal of Banking & Finance,roc. 26, c. 11, 2191-2214.
  10. Bessis, J. (2010). Risk Management in Banking. Chichester: John Wiley & Sons, 821.
  11. Behr, P. and Guettler, A. (2007). Credit Risk Assessment and Relationship Lending: An Empirical Analysis of German Small and Medium-Sized Enterprises. Journal of Small Business Management, 45(2), 194–213.
  12. Belas, J., Bartos, P., Habanik, R. et al. (2014). Determinants of Credit Risk of SMEs in the Banking Sector of the Czech Republic and Slovakia. Available at: http: //economics.soc.uoc.gr/macro/docs/Year/2014/papers/paper_3_102.pdf (Date of appeal: 09/11/2018).
  13. Boyd, J.H. & De Nicolo, G. (2005). The Theory of Bank Risk Taking and Competition Revisited. The Journal of Finance,60(3), 1329-1343.
  14. Corvoisier, S., Gropp, R. (2001). Bank Concentration and Retails Interest Rates. Working Paper No. 72. Frankfurt am Main: European Central Bank, 50.
  15. Christodoulakis, G. & Satchell, S. (2008). The Validity of Credit Risk Model Validation Methods. The Analytics of Risk Model Validation,ed. Christodoulakis G., Satchell S. Oxford: Elsevier, 27-44.
  16. Cvilikas, A. (2010). The Structure of Decisions for Banking Risk Management's Economic Efficiency Assessment. Economics and management = Ekonomika ir Vadyba, 15, 893-899.
  17. Dermine, J. (2009). Bank Valuation and Value-Based Management: Deposit and Loan Pricing, Performance Evaluation, and Risk Management. USA: McGraw-Hill, 432.
  18. Duellmann, K. (2008). Measuring Concentration Risk in Credit Portfolios. The Analytics of Risk Model Validation, ed. Christodoulakis G., Satchell S. Oxford: Elsevier, 59-78.
  19. Fayman, A. & He, L.T. (2011). Prepayment Risk and Bank Performance. The Journal of Risk Finance,12(1), 26-40.
  20. Gerasymchuk. V.H. (2014). Concept of Social and Ethical Marketing: Consumer and Society Welfare. Marketing Aspects of Innovative Development Management: Monograph; ed. Illyashenko. S.M. Sumy: «Papyrus»Printing House Ltd., 373-392.
  21. Giesecke, K. (2004). Credit Risk Modeling and Valuation: an Introduction. Credit Risk: Models and Management, 2, 67
  22. Greuning, H. & Bratanovic, S.B. (2009). Analysing Banking Risk: a Framework for Assessing Corporate Governance and Risk Management.3-rd edition. Washington: The World Bank, 422. Available at: http://documents.worldbank.org/curated/en/361471468336562959/pdf/482380PUB0Anal101OFFICIAL0USE0ONLY1.pdf (Date of appeal: 08/19/2018).
  23. Kubanova, J. (2008). Statisticke Metody pro Ekonomickou a Technickou Praxi.3. Vydani. Bratislava: Statistics, 247.
  24. Nyamboga, O. T., Nyamoga, B. O., Abdi, M. et al. (2014). An Assessment of Fnancial Lteracy on Loan Repayment by Small and Medium Enterprises. Finance and Accounting, 5(12), 181-192
  25. Morgan, D. P. & Ashcraft, A. B. (2003). Using Loan Rates to Measure and Regulate Bank Risk: Findings and an Immodest Proposal. Journal of Financial Services Research, 2/3(24), 181-200.
  26. Muchiri, P. N., Pintelon, L., Martin, H., De Meyer, A.-M. Empirical Analysis of Maintenance Performance Measurement in Belgian Industries. International Journal of Production Research, 2010, Vol. 48, Iss. 20, 5905–5924.
  27. Ogubazghi, S.K. and Muturi, W. (2014). The Effect of Age and Educational Level of Owner/Managers on SMMEs’ Access to Bank Loan in Eritrea: Evidence from Asmara City. American. Journal of Industrial and Business Management,4, 632-643.
  28. Pastor, J. M. & Serrano, L. (2005). Efficiency, Endogenous and Exogenous Credit Risk in the Banking Systems of the Euro Area. In Applied Financial Economics, 15(9), 631-649.
  29. Pandula, G. (2015). Bank Finance for Small and Medium-Sized Enterprises in Sri Lanka: Issues and Policy Reforms.Studies in Business and Economics, 10 (2), 32-43.
  30. Repkova, I., Stavarek, D. (2013). Relationship Between Competition and Efficiency in the Czech Banking Industry. In Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, roc. 61, c. 7, 2701-2707. Available at: https://acta.mendelu.cz/media/pdf/actaun_2013061072701.pdf (Date of appeal: 09/18/2018).
  31. Cernohorska, L. (2015). Impact of Financial Crisis on the Stability Banking Sectors in the Czech Republic and Great Britain. In Procedia Economics and Finance, 26, 234-241.
  32. Cernohorska, L., Honza, F.(2014). The Comparison of Banking Systems in the Countries of Former Yugoslavia and in the Czech Republic. In Scientific Papers of the University of Pardubice, Series D, roc. 21, c. 30, 17-28.