Прогнозування та системне управління непрацюючими кредитами у державному банківському секторі України

Анотація

Актуальність дослідження зумовлено високим рівнем непрацюючих кредитів у державних банках України, що тривалий час залишався одним із ключових викликів для фінансової стабільності. В умовах воєнних дій та економічної нестабільності особливої ваги набуває аналіз динаміки NPL та пошук ефективних інструментів їх управління. Мета. Метою статті є формування цілісного підходу до аналізу тенденцій і ризиків непрацюючих кредитів у державних банках України, визначення можливих сценаріїв їх розвитку та напрямів системного управління проблемними активами. Методи. Застосовано методи економічного аналізу, лінійної регресії та сценарного прогнозування. Регресійні моделі використано для оцінки часової динаміки NPL у державних банках, а сценарний аналіз дозволив окреслити варіативні траєкторії розвитку від оптимістичного до песимістичного. Результати.Досліджено сучасний стан непрацюючих кредитів у державних банках України за період 2022–2026 років. Доведено, що рівень NPL має тенденцію до поступового зниження, проте різними темпами серед банків, що свідчить про неоднорідність процесів оздоровлення кредитних портфелів. Побудовані регресійні моделі обґрунтовують можливість прогнозування зміни частки NPL та визначення найбільш проблемних сегментів кредитного портфеля. Проведений сценарний аналіз дозволив сформувати оптимістичний, базовий і песимістичний варіанти розвитку, що допомагає оцінити потенційні ризики для фінансової стабільності. Висновки. Обґрунтовано систему управління проблемними активами державних банків на основі регресійних моделей та сценарного аналізу. Запропоновано напрями системного управління, які включають: раннє виявлення ризиків, планування реструктуризації кредитного портфеля та застосування сценарного аналізу для прийняття управлінських рішень. Такий підхід сприяє мінімізації ймовірності реалізації песимістичного сценарію та підтриманню стійкості банківського сектору. Перспективи подальших досліджень полягають у розширенні моделювання із включенням додаткових макроекономічних та інституційних факторів, що впливають на динаміку NPL.