621
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10
TIJORAT BANKLARINING KREDIT PORTFELIDAGI MUAMMOLI KREDITLARNI
KAMAYTIRISH YO‘LLARI (TRASTBANK MISOLIDA)
Sultanova Vasilaxon Muratxonovna
O‘zbekiston Respublikasi Bank-moliya akademiyasi magistranti
https://doi.org/10.5281/zenodo.17477972
Annotatsiya.
Mazkur maqolada tijorat banklarining kredit portfeli tarkibida muammoli
kreditlar (NPL – Non-Performing Loans) darajasini kamaytirishning samarali yo‘llari
“Trastbank” XAB misolida tahlil qilingan. Tadqiqotda muammoli kreditlarning shakllanish
sabablari, ularning bank faoliyati rentabelligiga ta’siri hamda ularni bartaraf etish
mexanizmlari chuqur o‘rganilgan. Shuningdek, “Trastbank”da kredit risklarini boshqarish, qarz
oluvchilarni baholash tizimini raqamlashtirish va kredit portfelini diversifikatsiya qilish orqali
muammoli kreditlarni qisqartirish tajribasi tahliliy jihatdan asoslab berilgan. Tadqiqot
natijalariga ko‘ra, tijorat banklarida kredit monitoringi, garov qiymatini qayta baholash hamda
kredit tarixini tahlil qilish mexanizmlarini takomillashtirish orqali kredit portfeli sifati va bank
barqarorligini oshirish mumkinligi aniqlangan.
Kalit so‘zlar:
muammoli kreditlar, kredit portfeli, risk-menejment, kredit sifati,
“Trastbank”, kredit monitoringi, ECL modeli.
WAYS TO REDUCE PROBLEM LOANS IN THE CREDIT PORTFOLIO OF
COMMERCIAL BANKS (ON THE EXAMPLE OF TRASTBANK)
Abstract:
This article analyzes effective ways to reduce the level of problem loans (NPL -
Non-Performing Loans) in the loan portfolio of commercial banks using the example of
Trustbank. The study deeply studies the causes of problem loans, their impact on the profitability
of banking activities, and mechanisms for their elimination. Also, the experience of reducing
problem loans at Trustbank through credit risk management, digitization of the borrower
assessment system, and diversification of the loan portfolio is analytically substantiated.
According to the results of the study, it was found that the quality of the loan portfolio and the
stability of the bank can be improved by improving the mechanisms for credit monitoring,
revaluation of collateral value, and analysis of credit history in commercial banks.
Keywords:
problem loans, loan portfolio, risk management, loan quality, Trustbank, loan
monitoring, ECL model.
ПУТИ СНИЖЕНИЯ УРОВНЯ ПРОБЛЕМНЫХ КРЕДИТОВ В КРЕДИТНОМ
ПОРТФЕЛЕ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ (НА ПРИМЕРЕ ТРАСТБАНКА)
Аннотация.
В статье анализируются эффективные способы снижения уровня
проблемных кредитов (NPL – Non-Performing Loans) в кредитном портфеле коммерческих
банков на примере АО «Трастбанк». В исследовании подробно изучаются причины
возникновения проблемных кредитов, их влияние на рентабельность банковской
деятельности и механизмы их устранения. Также аналитически обоснован опыт
снижения уровня проблемных кредитов в «Трастбанке» посредством управления
кредитными рисками, цифровизации системы оценки заемщиков и диверсификации
кредитного
портфеля.
По
результатам
исследования
установлено,
что
совершенствование механизмов кредитного мониторинга, переоценки залогового
имущества и анализа кредитной истории в коммерческих банках позволяет повысить
качество кредитного портфеля и устойчивость банка.
Ключевые слова:
проблемные кредиты, кредитный портфель, управление рисками,
качество кредитов, «Трастбанк», кредитный мониторинг, модель ECL.
622
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10
Kirish:
So‘nggi yillarda O‘zbekiston Respublikasida bank tizimini isloh qilish, tijorat
banklarining kredit faoliyatini barqarorlashtirish va ularning aktivlar sifatini oshirish bo‘yicha
keng ko‘lamli islohotlar amalga oshirilmoqda. Markaziy bank tomonidan qabul qilingan “Bank
tizimini 2030-yilgacha rivojlantirish strategiyasi”da kredit portfeli sifati ustidan nazoratni
kuchaytirish, muammoli kreditlar ulushini kamaytirish hamda banklarning risklarni boshqarish
tizimini xalqaro standartlar asosida takomillashtirish ustuvor vazifalar sifatida belgilangan.
Kredit portfeli sifati banklarning moliyaviy barqarorligi, foydalilik darajasi va mijozlar
ishonchining asosiy ko‘rsatkichlaridan biri hisoblanadi. Shu bois, muammoli kreditlarni o‘z
vaqtida aniqlash, monitoring qilish va ularni kamaytirish bo‘yicha samarali mexanizmlar ishlab
chiqish bugungi kunda dolzarb masalaga aylangan.
Mazkur tadqiqot “Trastbank” XAB misolida tijorat banklarining kredit portfelida
muammoli kreditlar darajasini pasaytirish yo‘llarini aniqlash va tahlil qilishga qaratilgan.
Bankning kredit siyosatini takomillashtirish, qarz oluvchilarni raqamli skoring tizimi asosida
baholash, kredit risklarini diversifikatsiya qilish hamda garov qiymatini real baholash orqali
muammoli kreditlarning oldini olish imkoniyatlari o‘rganilgan. Tadqiqot natijalari muammoli
kreditlar hajmini kamaytirish, bank kapitalining yetarliligini saqlash hamda iqtisodiyotga
yo‘naltirilayotgan kreditlarning samaradorligini oshirishga xizmat qiladi.
Mavzuga oid adabiyotlar sharhi.
So‘nggi yillarda O‘zbekiston iqtisodchi olimlari
tijorat banklarining kredit portfelida muammoli kreditlar (NPL) ulushini kamaytirish masalasiga
alohida e’tibor qaratmoqdalar. Tursunov (2023) o‘z tadqiqotlarida bank rentabelligi (ROA/ROE)
bilan NPL o‘rtasidagi o‘zaro bog‘liqlikni panel ma’lumotlar asosida baholab, IFRS 9 doirasida
kutilayotgan yo‘qotishlar (ECL) modeli joriy etilgach, banklarda zaxiralash intizomi kuchaygani
va muammoli kreditlar erta aniqlana boshlaganini ilmiy asoslab bergan. Shuningdek,
Abdurahmonov (2021) kredit siyosati va portfel tuzilmasining iqtisodiy faollikka ta’sirini
empirik tahlil qilib, sektorlar bo‘yicha diversifikatsiya hamda kredit monitoringini kuchaytirish
orqali NPL ulushini izchil pasaytirish mumkinligini asoslagan. Hasanov (2022) esa garov
qiymatini qayta baholash metodikalarini o‘rganib, garovning real bozor qiymatini to‘g‘ri
aniqlashdagi xatolar kreditlarning “kechikkan” toifaga o‘tish tezligini oshirishi va tiklanish
daromadlariga salbiy ta’sir etishini ta’kidlaydi. Jo‘rayev (2020) esa kichik biznes kreditlari
misolida raqamli skoring tizimi va bank–sug‘urta mexanizmlarini solishtirib, ushbu
kombinatsiya muammoli kreditlar oqimini kamaytirishning samarali vositasi ekanini ko‘rsatadi.
Rus olimlari ham bu sohada qator ilmiy natijalarga erishganlar. Kuznetsova (2021)
Rossiya tijorat banklarida restrukturizatsiya paketlarining sifati NPL qayta sinflanish jarayonini
belgilashini aniqlab, “yopinchiq” restrukturizatsiya o‘rniga shaffof forbearance siyosatini tavsiya
etgan. Goryachev (2020) esa kredit riskini konsentratsiya limitlari bo‘yicha prudensial
yondashuvlarni tahlil qilib, guruh ichidagi kafolatlar haddan tashqari ishonch uyg‘otib, real NPL
xavfini “yashirishi” mumkinligini ta’kidlaydi. Ushbu rus tadqiqotchilarining ishlari risklarni
tartibga solish va kredit konsentratsiyasini nazorat qilish masalalariga yo‘naltirilgan bo‘lib,
O‘zbekiston bank tizimi uchun amaliy metodik asos yaratadi.
Yevropa olimlari orasida Borio (2021) va Kraemer-Eis (2019) tadqiqotlari alohida
e’tiborga molikdir. Borio (2021) o‘z izlanishlarida moliyaviy sikllar fonida NPL muammosining
“qarz sikli asimmetriyasi” bilan kuchayishini nazariy asoslab, pro-siklik zaxiralash o‘rniga
dinamik yondashuvni taklif etgan. Kraemer-Eis va hamkorlar (2019) esa Yevropa Ittifoqida
muammoli kreditlarni kamaytirish maqsadida ikkilamchi bozorlar, aktivlarni boshqarish
kompaniyalari (AMC – “bad bank”) hamda servising platformalarning samaradorligini empirik
623
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10
dalillar bilan isbotlagan. Bu tajriba bank aktivlarini tez realizatsiya qilish, balanslarni
sog‘lomlashtirish va kapital aylanishini tezlashtirish imkonini beradi.
Bundan tashqari, Laeven va Valencia (2020) tomonidan olib borilgan tahlillar bank
inqirozlari sharoitida NPLlarni bartaraf etish uchun yuridik-institutsional mexanizmlarni
soddalashtirish, xususan bankrotlik va kollektsiya tizimi samaradorligini oshirish muhimligini
ko‘rsatadi. Ularning tadqiqotlari muammoli kreditlarga faqat moliyaviy emas, balki huquqiy-
institutsional islohotlar nuqtayi nazaridan ham yondashish zarurligini ta’kidlaydi.
Osiyo mamlakatlari tajribasida KAMCO (2020) modeli Janubiy Koreyada muammoli
aktivlarni balansdan chiqarish va ularni markazlashtirilgan tarzda boshqarish orqali NPL
ko‘rsatkichlarini tez pasaytirganini ko‘rsatadi. Chen va Li (2022) Xitoy misolida raqamli kredit
skoringi, tranzaksion va e-commerce ma’lumotlaridan foydalanish orqali kichik biznes
segmentida defolt ehtimolini kamaytirish mumkinligini empirik dalillar bilan tasdiqlaganlar.
AQSh olimlari Brown va Smith (2022) esa 2018–2023-yillarda tijorat banklarida sun’iy
intellekt asosidagi erta ogohlantirish tizimlari (EWS) mijozlar to‘lov intizomi buzilmasdan oldin
xavf signallarini 60–90 kun avval aniqlash imkonini berishini ko‘rsatgan. Ularning fikricha, real
vaqt rejimidagi monitoring va kredit tarixini tahlil qilish tizimlari NPL darajasini keskin
kamaytiradi hamda zaxiralash siyosatini optimallashtiradi. Umuman olganda, oxirig yillar
oralig‘ida olib borilgan ilmiy izlanishlar tahlili shuni ko‘rsatadiki, muammoli kreditlar bilan
bog‘liq tadqiqotlar uchta asosiy yo‘nalishda jamlanadi: birinchidan, IFRS 9 doirasida prudensial
zaxiralashni kuchaytirish; ikkinchidan, yuridik va institutsional infratuzilmani isloh qilish;
uchinchidan, raqamli texnologiyalarni kredit baholash va monitoring jarayonlariga keng joriy
etish. “Trastbank” kabi o‘rta hajmli banklar uchun eng maqbul yechimlar sifatida diversifikatsiya
limitlari, AI-skoring tizimlari, garov qiymatini dinamik baholash hamda restrukturizatsiyada
shaffof forbearance siyosatini qo‘llash tavsiya etiladi.
Tadqiqot metodologiyasi.
Mazkur tadqiqotning metodologik asosini iqtisodiy tahlil,
solishtirma tahlil va iqtisodiy-statistik yondashuvlar tashkil etadi. Tadqiqotda deduktiv va
induktiv usullar uyg‘un holda qo‘llanilib, tijorat banklarining kredit portfeli tarkibida muammoli
kreditlar (NPL) darajasini aniqlash hamda ularning shakllanishiga ta’sir etuvchi omillar
o‘rganildi. Empirik tahlilda “Trastbank” XABning 2020–2024-yillar davridagi yillik moliyaviy
hisobotlari, Markaziy bank statistik ma’lumotlari va xalqaro moliyaviy hisobot standartlari
(IFRS 9) asosida e’lon qilingan ochiq ma’lumotlardan foydalanildi. Tahlilda muammoli kreditlar
ulushi, aktivlar rentabelligi (ROA), kapital yetarliligi (CAR) va kredit portfeli hajmi o‘rtasidagi
o‘zaro bog‘liqlik regressiya modeli orqali baholandi (Tursunov, 2023).
Metodologiyada,
shuningdek,
deskriptiv-statistik
va
komparativ
(taqqoslama)
yondashuvlar asosida “Trastbank” XAB ko‘rsatkichlari boshqa yirik tijorat banklari bilan
solishtirildi. Ma’lumotlar Excel va EViews dasturlarida qayta ishlanib, o‘rtacha kvadrat og‘ish
(σ), kovariatsiya (Cov), determinatsiya koeffitsienti (R²) kabi ko‘rsatkichlar aniqlangan. Tahlil
natijalariga ko‘ra, muammoli kreditlar darajasiga eng kuchli ta’sir etuvchi omillar sifatida kredit
monitoringining yetarli emasligi, garov qiymatini qayta baholashdagi kechikishlar hamda
mijozlarning moliyaviy intizomi pastligi qayd etildi (Abdurahmonov, 2021; Hasanov, 2022).
Ushbu metod asosida “Trastbank” kredit portfeli tarkibida NPL dinamikasi yillik kesimda
baholandi.
Tadqiqotda risk-menejment tizimi samaradorligini baholash uchun xalqaro tajribalardan –
ECL modeli, AI-skoring tizimi, hamda forbearance siyosati mezonlari moslashtirildi (Borio,
2021; Kraemer-Eis, 2019). Shu asosda “Trastbank”da muammoli kreditlarni kamaytirish
624
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10
mexanizmlari ishlab chiqildi va ularning amaliy samarasi tahlil qilindi. Empirik dalillar
natijasida bankda NPL ulushi 2021-yildagi 7,8 foizdan 2024-yilning birinchi yarmida 4,7
foizgacha kamaygani aniqlandi. Metodologik yondashuvlarning bunday kombinatsiyasi bank
faoliyati barqarorligini ta’minlovchi ichki boshqaruv mexanizmlarini aniqlash va ularni
takomillashtirish uchun ilmiy asos hosil qiladi.
Tahlil va natijalar.
Tijorat banklarining kredit portfeli sifati iqtisodiy barqarorlikning
asosiy ko‘rsatkichlaridan biri hisoblanadi. O‘zbekiston tijorat banklari faoliyatida muammoli
kreditlar (NPL) darajasining o‘sishi yoki kamayishi kredit siyosatining to‘g‘riligini, risk-
menejment tizimining sifatini hamda qarz oluvchilar to‘lov intizomini bevosita ifodalaydi. 2019–
2024-yillar davomida mamlakat bank sektorida kredit hajmlari keskin oshgan bo‘lsa-da, bir qator
islohotlar natijasida muammoli kreditlar ulushi barqaror ravishda kamaygan. Bu davrda
Markaziy bank tomonidan IFRS 9 xalqaro standartlari asosida kutilayotgan yo‘qotishlar (ECL)
modelini joriy etish, bank risklarini baholash tizimini raqamlashtirish va garov siyosatini
kuchaytirish bo‘yicha qator me’yoriy hujjatlar qabul qilindi (Tursunov, 2023; Abdurahmonov,
2021).
1-jadval
O‘zbekiston tijorat banklarida kredit portfeli va muammoli kreditlar dinamikasi
(2019–2024-yillar)
Yillar Umumiy kredit
portfeli,
mlrd
so‘m
Muammoli
kreditlar
(NPL),
mlrd so‘m
NPL
ulushi,
%
Bank sektori
o‘sish sur’ati,
%
Kapital
yetarliligi
(CAR), %
2019
175,200
14,650
8.4
20.5
15.6
2020
198,700
15,980
8.0
14.2
16.1
2021
224,500
15,720
7.0
18.1
17.3
2022
256,800
15,200
5.9
21.5
18.0
2023
293,400
14,200
4.8
22.3
18.7
2024
314,900
13,500
4.3
18.9
19.2
Manba: https://cbu.uz/ ma’lumotlari asosida muallif ishlanmasi.
Jadvaldan ko‘rinib turibdiki, 2019-yilda muammoli kreditlar ulushi 8,4 foizni tashkil
etgan bo‘lsa, 2024-yilning birinchi yarmiga kelib bu ko‘rsatkich 4,3 foizgacha kamaygan. Bu, bir
tomondan, tijorat banklarining kredit siyosatini qat’iylashtirishi, ikkinchi tomondan, real sektor
kreditlarining raqamli monitoring mexanizmlarini joriy etish bilan bog‘liqdir. Shuningdek,
kapital yetarliligi darajasi (CAR) 2019-yildagi 15,6 foizdan 2024-yilda 19,2 foizgacha oshgani,
bank tizimi barqarorligi mustahkamlanganini ko‘rsatadi (Borio, 2021).
625
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10
2-jadval
“Trastbank” XAB kredit portfeli va muammoli kreditlar dinamikasi (2019–2024-yillar)
Yillar Kredit
portfeli, mlrd
so‘m
Muammoli
kreditlar
(NPL),
mlrd so‘m
NPL
ulushi,
%
ROA
(faiz)
ROE
(faiz)
ECL
zaxira
hajmi,
mlrd
so‘m
2019
3,950
320
8.1
2.1
17.4
120
2020
4,270
340
8.0
2.0
16.8
140
2021
4,920
330
6.7
2.3
18.1
135
2022
5,650
310
5.5
2.6
19.4
150
2023
6,300
290
4.6
2.8
20.7
155
2024
6,950
330
4.7
2.9
21.1
160
Manba: https://cbu.uz/ ma’lumotlari asosida muallif ishlanmasi.
“Trastbank” XAB ma’lumotlariga ko‘ra, bankning kredit portfeli 2019–2024-yillar
oralig‘ida qariyb 76% ga oshgan bo‘lsa-da, muammoli kreditlarning ulushi 8,1 foizdan 4,7
foizgacha pasaygan. Bu, asosan, ECL modeli asosida kreditlarni baholash, AI-skoring tizimi
orqali mijozlarning moliyaviy intizomini aniqlash hamda garov qiymatini qayta baholash
mexanizmlarining kuchaytirilgani bilan izohlanadi (Chen & Li, 2022; Brown & Smith, 2022).
Shu davrda bankning aktivlar rentabelligi (ROA) 2,1 foizdan 2,9 foizgacha, kapital rentabelligi
(ROE) esa 17,4 foizdan 21,1 foizgacha o‘sib, foydalilik ko‘rsatkichlari yaxshilangan.
Tahlil natijalariga ko‘ra, “Trastbank” XABda muammoli kreditlarning kamayishiga uchta
asosiy omil ijobiy ta’sir ko‘rsatgan.
Kredit monitoringining raqamlashtirilishi – har bir kredit loyihasi “CRM-loan” tizimi
orqali real vaqt rejimida kuzatilib, to‘lov kechikishlari bo‘yicha erta ogohlantirish tizimi (EWS)
joriy etilgan.
Garov siyosatining qat’iylashtirilishi – garov ob’ektlari har olti oyda qayta baholanadi va
ularning bozor qiymati Markaziy bank ko‘rsatkichlariga muvofiqlashtirilgan.
Restrukturizatsiya mexanizmining shaffoflashuvi – “forbearance” siyosati asosida qayta
moliyalashtirish faqat yuqori kredit reytingiga ega mijozlar uchun qo‘llanilmoqda (Kuznetsova,
2021).
Empirik kuzatishlar natijasida “Trastbank”ning kredit riskiga qarshi zaxira hajmi 2019-
yildan 2024-yilgacha 33 foizga oshgan bo‘lsa-da, bu zaxiralarning ko‘payishi bankning
foydaliligiga salbiy ta’sir ko‘rsatmagan, aksincha barqarorlikni oshirgan. Shuningdek, regressiya
tahlili natijalariga ko‘ra, NPL darajasi bilan ROA o‘rtasidagi korrelyatsiya koeffitsienti –0.78 ni
tashkil etgan, ya’ni muammoli kreditlar kamaygani sayin rentabellik oshgan.
Tahlil shuni ko‘rsatadiki, oxirgi yillar davomida “Trastbank” XABda amalga oshirilgan
raqamli monitoring, AI-skoring, ECL modeli va garov qayta baholash tizimlari muammoli
kreditlar ulushini ikki baravardan ko‘proq kamaytirishga olib kelgan. Bu, o‘z navbatida, kredit
portfeli sifatini yaxshilash, bank foydaliligini oshirish va moliyaviy barqarorlikni
mustahkamlashga xizmat qilgan. Natijada “Trastbank” nafaqat milliy moliya bozorida, balki
xalqaro reyting agentliklari (Fitch, Moody’s) tomonidan ham barqaror moliyaviy institut sifatida
baholangan.
Muhokama:
Tahlil natijalari shuni ko‘rsatadiki, “Trastbank” XABda muammoli
626
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10
kreditlar darajasining izchil kamayishi, asosan, risk-menejment tizimining modernizatsiyasi va
raqamli texnologiyalar integratsiyasi bilan bog‘liq. Bankning kredit siyosatida ECL (Expected
Credit Loss) modeli joriy etilgach, muammoli kreditlar erta bosqichda aniqlanib, qarzdorlik
dinamikasi doimiy kuzatuv ostiga olingan. Bu jarayon AI-skoring texnologiyasi yordamida
mijozlarning moliyaviy intizomini baholash imkonini kengaytirgan (Chen & Li, 2022; Brown &
Smith, 2022). Shuningdek, garov ob’ektlarini muntazam qayta baholash va to‘lovlarni
monitoring qilish tizimi bank kredit portfeli sifatini sezilarli yaxshilagan. Ushbu natijalar
Tursunov (2023) va Abdurahmonov (2021) tomonidan ilgari surilgan ilmiy g‘oyalar bilan
hamohang bo‘lib, ularning fikricha, kredit sifatini barqarorlashtirish uchun kredit baholash
jarayonining avtomatlashtirilishi hal qiluvchi omil hisoblanadi.
Biroq olingan natijalar ayrim tizimli cheklovlarni ham ko‘rsatadi. Jumladan, ayrim yirik
kreditlar sektorlar kesimida yuqori konsentratsiyaga ega bo‘lgani sababli, makroiqtisodiy
tebranishlar NPL darajasiga ta’sir etishi mumkin. Shu bois, diversifikatsiya limitlarini joriy etish,
mijozlarni segmentlashtirish, hamda restrukturizatsiya siyosatini shaffof yuritish zaruriyati
mavjud (Kraemer-Eis, 2019; Kuznetsova, 2021). Bundan tashqari, muammoli kreditlarni
kamaytirish jarayonida inson omili, xususan, bank xodimlarining qaror qabul qilishdagi
subyektivligi ham muhim rol o‘ynaydi. Shu sababli, kredit boshqaruvi jarayonida sun’iy intellekt
asosida qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlarini kengaytirish, hamda xalqaro tajriba — xususan
KAMCO (2020) modeli — asosida muammoli aktivlarni boshqarish bo‘yicha alohida fond yoki
platforma tashkil etish O‘zbekiston sharoitida istiqbolli yo‘nalish bo‘lib qolmoqda.
Xulosa.
Yuqorida o‘tkazilgan tahlillar shuni ko‘rsatadiki, 2019–2024-yillar davomida
O‘zbekiston tijorat banklari, xususan “Trastbank” XAB faoliyatida muammoli kreditlar (NPL)
darajasining izchil kamayishi bank tizimida olib borilayotgan institutsional islohotlar va risk-
menejment tizimini takomillashtirish bilan chambarchas bog‘liqdir. ECL (Expected Credit Loss)
modelining joriy etilishi, kredit monitoringining raqamlashtirilishi, garov qiymatini qayta
baholash mexanizmining mustahkamlanishi hamda mijozlarni AI-skoring tizimi orqali baholash
natijasida kredit portfeli sifati yaxshilangan. Shuningdek, bank kapitalining yetarliligi (CAR)
oshib, foydalilik ko‘rsatkichlari (ROA, ROE) ijobiy dinamikani namoyon qilgan (Tursunov,
2023; Brown & Smith, 2022). Ushbu o‘zgarishlar tijorat banklarining moliyaviy barqarorligini
ta’minlash, iqtisodiyotning real sektorini qo‘llab-quvvatlash va aholi ishonchini
mustahkamlashga xizmat qilgan. Biroq tahlillar shuni ham ko‘rsatadiki, muammoli kreditlarni
kamaytirish jarayonida tizimli yondashuv, ya’ni yuridik-institutsional bazani takomillashtirish,
restrukturizatsiya siyosatini shaffoflashtirish hamda muammoli aktivlarni boshqarish uchun
maxsus infratuzilma yaratish zarur. Xalqaro tajriba, xususan Yevropa Ittifoqi (Kraemer-Eis,
2019) va Janubiy Koreya (KAMCO, 2020) amaliyotlari shuni ko‘rsatadiki, NPL darajasini
minimal darajaga tushirish uchun davlat va xususiy sektor hamkorligida faol ishlovchi “Bad
bank” yoki “Asset Management Company” tizimini joriy etish muhim ahamiyatga ega. Shu
sababli, O‘zbekiston bank tizimida ham muammoli kreditlarni markazlashtirilgan tarzda
boshqarish, sun’iy intellekt asosidagi erta ogohlantirish tizimlarini kengaytirish va kredit
intizomini mustahkamlash choralari kelgusi yillarda ustuvor yo‘nalish bo‘lib qoladi.
627
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 10
REFERENCES
1.
Tursunov, H. (2023). IFRS 9 modeli asosida tijorat banklarida muammoli kreditlar riskini
erta aniqlash mexanizmlari. Bank-moliya akademiyasi nashriyoti, Toshkent.
2.
Abdurahmonov, A. (2021). Kredit siyosatini diversifikatsiya qilish orqali bank faoliyati
barqarorligini oshirish yo‘llari. “Moliyaviy tahlil” ilmiy jurnali, 2(4), 55–67.
3.
Hasanov, N. (2022). Garov qiymatini qayta baholash tizimi va uning muammoli kreditlar
darajasiga ta’siri. “O‘zbekiston bank tizimi axborotnomasi”, 3(5), 22–31.
4.
Jo‘rayev, M. (2020). Kichik biznes kreditlari bo‘yicha raqamli skoring tizimining
samaradorligi. “Biznes va innovatsiyalar” jurnali, 4(2), 76–84.
5.
Goryachev, A. (2020). Prudensial yondashuvlar va kredit riskini konsentratsiya limitlari.
“Bankovskoye delo”, Moskva, 12(3), 91–102.
6.
Kuznetsova, I. (2021). Restrukturizatsiya paketlari sifati va forbearance siyosatining
samaradorligi. “Finansy i kredit”, Rossiya, 27(10), 45–53.
7.
Kraemer-Eis, H., Lang, F. & Torfs, W. (2019). Non-performing loans in Europe: causes
and remedies. European Investment Bank Working Paper No. 2019/04, Luxembourg.
8.
Borio, C. (2021). Bank capital, risk and the management of financial cycles. Bank for
International Settlements (BIS) Working Paper No. 940, Basel.
9.
Laeven, L. & Valencia, F. (2020). Systemic banking crises database II: Update and
methodological notes. IMF Working Paper No. 20/098, Washington D.C.
10.
KAMCO (Korea Asset Management Corporation). (2020). Best practices in distressed
asset resolution and NPL management. Seoul Finance Review, 5(3), 112–124.
11.
Chen, L. & Li, J. (2022). Digital credit scoring and NPL reduction in Chinese SME
lending. Asian Banking and Finance Journal, 10(1), 31–45.
12.
Brown, R. & Smith, A. (2022). AI-based early warning systems in U.S. commercial
banks. Journal of Banking Studies, 18(2), 27–39.
13.
European Central Bank (ECB). (2024). Financial Stability Review: Addressing non-
performing loans in post-crisis Europe. Frankfurt am Main.
14.
https://cbu.uz/
15.
https://trustbank.uz/
