RUS · ENG

УДК: 336.71
https://doi.org/10.25198/2077-7175-2026-3-57
EDN: EMWQTF

О ПРОЯВЛЕНИИ КРЕДИТНОГО РИСКА В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ РОССИЙСКОГО БАНКОВСКОГО СЕКТОРА

Е. В. Травкина¹, А. А. Бегджанян², А. В. Новикова³
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
¹ e-mail: EVTravkina@fa.ru
² e-mail: aabegdzhanyan@fa.ru
³ e-mail: kn2809@gmail.com

Аннотация. В статье рассмотрены основные проблемы, возникающие в процессе управления кредитным риском в российских коммерческих банках, своевременное выявление которых имеет важное значение в условиях современной экономической нестабильности. В условиях геополитической напряженности, санкционных ограничений и трансформации экономической модели России кредитные организации сталкиваются с ухудшением финансового положения заемщиков, а также ростом «плохих» долгов и ограничением доступа к международным рынкам капитала, что, в свою очередь, снижает их устойчивое функционирование. Стоит отметить, что на фоне постепенного ослабления денежно-кредитной политики регулятор оставил без изменений прогноз по более низкой стоимости риска в розничном сегменте на 2026 год – на уровне 2,2–2,6%.

Целью работы является комплексный анализ современных проблем управления кредитным риском в российских коммерческих банках и определение наиболее перспективных направлений совершенствования системы риск-менеджмента для повышения эффективности банковской деятельности в условиях экономической нестабильности.

Методологическую базу исследования составили сравнительный анализ, синтез, методы статистической обработки данных, позволившие оценить динамику кредитования физических и юридических лиц, а также выявить факторы, обуславливающие проявление кредитного риска в российском банковском секторе.

Научная новизна исследования заключается в комплексном подходе к анализу проблем управления кредитным риском в российских коммерческих банках с учетом специфики текущего этапа экономического развития, характеризующегося санкционным давлением и структурной трансформацией.

Результатами исследования являются разработанные предложения по совершенствованию систем риск-менеджмента, которые могут быть применены кредитными организациями для корректировки собственных методик оценки заемщиков, повышения качества кредитного портфеля и снижения уровня просроченной задолженности. Сделан вывод о том, что в условиях цифровой трансформации российского банковского сектора использование инновационного механизма управления кредитным риском на базе таких инструментов как Big Data, продвинутая аналитика, концепция открытых данных, технологии распределенного реестра (блокчейн), искусственный интеллект и байесовское моделирование, будет способствовать повышению эффективности кредитного риск-менеджмента в коммерческих банках, обеспечивая устойчивое их функционирование.

Ключевые слова: кредитный риск, коммерческие банки, управление рисками, банковская система России, просроченная задолженность, скоринговые модели, финансовая устойчивость, качество кредитного портфеля, санкционное давление.

Для цитирования: Травкина Е. В., Бегджанян А. А., Новикова А. В. О проявлении кредитного риска в деятельности российского банковского сектора // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2026. – № 3. – С. 57–68. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2026-3-57.

Литература

1. Бывшев В. А., Мешкова Е. И. Стимулирование кредитной активности банковского сектора с целью содействия экономическому росту // Финансы: теория и практика. – 2024. – Т. 28, № 6. – С. 49–58. – https://doi.org/10.26794/2587-5671-2024-28-6-49-58. – EDN: SVPMYP.
2. Глазьев С. Ю., Сухарев О. С., Афанасьева О. Н. Монетарная политика России: негативный накопительный эффект в рамках неоклассической модели и его преодоление // Микроэкономика. – 2022. – № 2. – С. 5–38. – https://doi.org/10.33917/mic-2.103.2022.5-38. – EDN: ULHQVE.
3. Зайковский В. Э. Применение методологии расчета внутреннего кредитного рейтинга и лимита кредитного риска контрагента для управления кредитным риском // Сибирская финансовая школа. – 2025. – № 3(159). – С. 111–118. – https://doi.org/10.34020/1993-4386-2025-3-111-118. – EDN: DEOPPY.
4. Ипотечное кредитование и перспективы его развития в России : монография. – А. В. Зверев [и др.]. – М. : Мир науки, 2023. – 103 с. – https://doi.org/10.15862/19MNNPM23. – EDN: BOEDUN.
5. Матвеев А. Оценка кредитного риска портфеля при динамической корреляции дефолтов // Деньги и кредит. – 2025. – Т. 84, № 1. – С. 129–142. – EDN: KUDLWB.
6. Мешкова Е. И. Влияние санкционных индексов на поведение денежно-кредитного рынка в России // Банковские услуги. – 2025. – № 6. – С. 2–10. – https://doi.org/10.36992/2075-1915_2025_6_2. – EDN: VQITDN.
7. Об основных направлениях единой государственной денежно-кредитной политики на 2024 год и период 2025 и 2026 годов: мнение экспертов Финансового университета / М. А. Абрамова [и др.] // Экономика. Налоги. Право. – 2024. – Т. 17, № 1. – С. 6–22. – https://doi.org/10.26794/1999-849X-2024-17-1-6-22. – EDN: LJAAKM.
8. Самодурова Н. В. Всемирный банк: кредитование экономики. – М. : Финансы и статистика, 2003. – 143 c.
9. Сидоркина И. И., Сабинина А. Л., Шульженко Н. А. Влияние курса доллара на качество кредитного портфеля // Финансы и кредит. – 2025. – Т. 31, № 7. – С. 146–161. – https://doi.org/10.24891/daodfk. – EDN: DAODFK.
10. Терновская Е. П. Банковское кредитование как источник инвестиций для структурной трансформации российской экономики // Теория и практика общественного развития. – 2025. – № 4(204). – С. 199–206. – https://doi.org/10.24158/tipor.2025.4.21. – EDN: TMFMSM.
11. Травкина Е. В. Тенденции развития ипотечного жилищного кредитования в России // Теория и практика общественного развития. – 2022. – № 10(176). – С. 68–73. – https://doi.org/10.24158/tipor.2022.10.9. – EDN: GUGQQB.
12. Ушанов А. Е. Кредитный портфель коммерческого банка и управление им // Инновации и инвестиции. – 2023. – № 3. – С. 206–210. – EDN: QIAITQ.
13. Фиапшев А. Б., Травкина Е. В., Литвин В. В. Актуальные проблемы развития отдельных секторов российского финансового рынка : монография. – М. : Общество с ограниченной ответственностью «Издательство «КноРус», 2024. – 202 с. – EDN: BTSVND.
14. Аbu-Аlrop Ja. H. A., Kokh I. A. (2020) Impact of Credit Risk on the Performance of Russian Commercial Banks. Journal of Applied Economic Research. – Vol. 19. – No. 1, pp. 5–18. – https://doi.org/10.15826/vestnik.2020.19.1.001. – EDN: KTMKPF. (In Eng.).
15. Wang C., et al. (2021) Harnessing Machine Learning Emerging Technology in Financial Investment Industry: Machine Learning Credit Rating Model Implementation. Journal of Financial Risk Management. – Vol. 10, pp. 317–341. – https://doi.org/10.4236/jfrm.2021.103019. (In Eng.).

Показать весь списокСвернуть список

---