https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
256
TIJORAT BANKLARIDA KREDIT RISKLARINI BOSHQARISHNING
SAMARALI USULLARI
To
‘
xtasinov Nuriddin
Nosirjon o‘g‘li
Raqamli iqtisodiyot va agrotexnologiyalari universiteti 2-kurs magistranti
Annotatsiya: Ushbu ilmiy maqolada tijorat banklarida kredit risklarini
boshqarishning samarali usullarini o‘rganishga bag‘ishlangan.
Kredit risklarining
banklarning moliyaviy barqarorligi va iqtisodiy faoliyatiga ta’siri tahlil qilinadi.
O‘zbekiston bank tizimida Basel III va IFRS 9 kabi xalqaro standartlarni joriy etish
zarurati, shuningdek, raqamli transformatsiya va sun’iy intellektga
asoslangan
risklarni baholash modellari kabi zamonaviy yondashuvlarning ahamiyati ko‘rib
chiqiladi. Maqola banklarning foydaliligini oshirish va moliyaviy barqarorlikni
ta’minlashda samarali risk boshqaruvi usullarining muhimligini ta’kidlaydi.
Kalit so‘zlar: kredit risklari, tijorat banklari, Basel III, IFRS 9, sun’iy
intellekt, raqamli transformatsiya, O‘zbekiston bank tizimi.
Abstract: This scientific article is dedicated to exploring effective methods
for managing credit risks in commercial banks. The impact of credit risks on banks’
financial stability and economic activities is analyzed. The necessity of
implementing international standards such as Basel III and IFRS 9 in the
Uzbekistan banking system, as well as the importance of modern approaches like
digital transformation and artificial intelligence-based risk assessment models, are
examined. The article emphasizes the significance of effective risk management
methods in enhancing banks’ profitability and ensuring financial stability.
Keywords: Credit risks, commercial banks, Basel III, IFRS 9, artificial
intelligence, digital transformation, Uzbekistan banking system.
Аннотация
:
Данная научная статья посвящена изучению эффективных
методов управления кредитными рисками в коммерческих банках.
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
257
Анализируется влияние кредитных рисков на финансовую устойчивость
банков и их экономическую деятельность. Рассматривается необходимость
внедрения международных стандартов, таких как Basel III и IFRS 9, в
банковскую систему Узбекистана, а также значение современных подходов,
включая цифровую трансформацию и модели оценки рисков на основе
искусственного интеллекта. Статья подчеркивает важность эффективных
методов управления рисками для повышения прибыльности банков и
обеспечения финансовой стабильности.
Ключевые слова:
кредитные риски, коммерческие банки, Basel III, IFRS
9, искусственный интеллект, цифровая трансформация, банковская система
Узбекистана.
KIRISH
Tijorat banklarida kredit risklarini boshqarish masalasi global moliyaviy
tizimlarning barqarorligini ta’minlash va iqtisodiy rivojlanishni qo‘
llab-
quvvatlashda muhim o
‘
rin tutadi. Banklar iqtisodiyotning yuragi sifatida
jamiyatning moliyaviy ehtiyojlarini qondirish bilan birga, kredit risklarining
oqibatlari tufayli jiddiy xavf-xatarlarga duch kelmoqda. Xalqaro moliyaviy
tashkilotlar ma’lumotlariga ko‘
ra, 2023 yilda global bank sektorida kredit
yo’qotishlari 1,2 trillion AQSh dollariga yetdi, bu esa riskla
rni boshqarish
tizimlarining muhimligini ta’kidlaydi (BIS, 2024).
Biroq, bu jarayon kredit risklari
bilan uzviy bog’liq bo‘lib, ushbu risklar banklarning moliyaviy barqarorligi,
likvidligi va foydasiga bevosita ta’sir ko’rsatadi. Xalqaro moliya korporatsiyasi
(IFC) ma’lumotlariga ko’ra, 2024 yilda global bank sektorida k
redit portfelining
5
–7% ga yaqini to’lov qobiliyatining yo’qolishi bilan bog’liq xavflarga duch
kelgan.
O
‘
zbekistonda tijorat banklari iqtisodiyotning moliyaviy tayanchi sifatida
faoliyat yuritadi. O
’
zbekistonda kredit portfellarining sifati 2018
–
2023 yillarda
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
258
15% ga yaxshilangan bo
’
lsada, Basel III va IFRS 9 kabi xalqaro standartlarni
mahalliy sharoitlarga moslashtirish zarurati dolzarb muammo sifatida qolmoqda
(World bank, 2024). O
’
zbekistonda kredit portfelining o
’
sishi iqtisodiy
faoliyatning kengayishi bilan bog
’
liq
bo’lib
, ayniqsa, kichik va o
’
rta biznes (KOB)
va yakka tartibdagi tadbirkorlikni moliyalashtirishda sezilarli o
’
sish kuzatilmoqda.
O
’
zbekiston Markaziy Banki ma
’
lumotlariga ko
’
ra, 2024 yilda iqtisodiyotga
ajratilgan jami kreditlar 2023 yilga nisbatan 14,3% ga oshib, 287 trillion so
‘
mni
tashkil etdi. Bu o
’
sish iqtisodiy rivojlanish uchun ijobiy ko
’
rsatkich bo
’
lsada,
to
’
lanmagan kreditlar ulushi (4
–
6%) banklarning moliyaviy barqarorligiga
ta’sir
qiladi. Kredit risklarini boshqarishda Bazel qo
’
mitasi tomonidan ishlab chiqilgan
Bazel I, II va III standartlari muhim ahamiyatga ega. Bazel III standartlari
banklarning kapital yetarliligi (CAR
–
capital adequacy nisbat) va likvidlik
koeffitsientlarini (LCR
–
liquidity coverage nisbat) mustahkamlashga qaratilgan
bo’lib
, 2024 yilda global banklarning 85% ushbu standartlarga rioya qilgan (BIS,
2024). Shu bilan birga, rivojlanayotgan mamlakatlarda, jumladan O
‘
zbekistonda,
ushbu standartlarni to
’
liq joriy etishda moliyaviy resurslar yetishmasligi, malakali
kadrlar tanqisligi va ma
’
lumotlar tahlilining yetarli darajada
to’liq emasligi
kabi
muammolar mavjud.
Jahon banki hisobotlariga ko
’
ra, kredit risklarini samarali boshqarish
banklarning foydaliligini 20-30% ga oshirishi va iqtisodiy inqirozlar davrida
moliyaviy barqarorlikni ta
’
minlashi mumkin. O
’
zbekiston iqtisodiyotidagi raqamli
transformatsiya va moliyaviy xizmatlarning kengayishi kredit risklarini
boshqarishda yangi yondashuvlarni talab qilmoqda. Masalan, sun
’
iy intellekt (AI)
va katta ma
’
lumotlar (big data) tahliliga asoslangan risklarni baholash modellari
global banklarda keng qo
’
llanilmoqda. HSBC va JPMorgan kabi yirik banklar AI
asosidagi tizimlar yordamida kredit risklarini 25% ga kamaytirgan (McKinsey,
2024). O
’
zbekiston banklari esa ushbu texnologiyalarni joriy etishda dastlabki
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
259
bosqichlarda turibdi, bu esa mahalliy sharoitlarga moslashtirilgan samarali
usullarni ishlab chiqish zarurligini ko
’
rsatadi.
O
’
zbekistonning qonunchilik bazasi kredit risklarini boshqarishda muhim
o
’
rin tutadi. O
’
zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020 yil 12 maydagi PF-
5992-
son
Farmoni
“2020–
2025
yillarga
mo
’
ljallangan
O
’
zbekiston
Respublikasining bank tizimini isloh qilish strategiyasi to
’
g
’risida” bank sektorida
xalqaro standartlarni joriy etish, tavakkalchiliklarni boshqarish sifatini oshirish va
raqamli texnologiyalarni qo
’
llashni rag
’
batlantirishni maqsad qiladi.
Farmon doirasida quyidagi chora-tadbirlar ko
’
zda tutilgan:
1.
Ilg
’
or xalqaro tajriba va texnologiyalarni jalb qilish orqali bank xizmatlari
sifatini oshirish.
2.
Korporativ boshqaruvning xalqaro standartlarini joriy etish va bank
faoliyatining shaffofligini ta
’
minlash.
3.
Kredit portfelining sifatini yaxshilash va to
’
lanmagan kreditlarga qarshi
choralar ko
’
rish.
4.
Moliyaviy tavakkalchiliklarni baholash uchun texnologik yechimlarni tatbiq
etish.
Shuningdek, O
’
zbekiston Respublikasi Markaziy Banki tomonidan 2000
yilda qabul qilingan “Tijorat banklari
kredit siyosatiga nisbatan qo
’
yiladigan
talablar to
’
g
’risida”gi 905
-son Nizom kredit risklarini boshqarishda banklarning
kredit siyosatini shakllantirish va monitoring qilish tartibini belgilaydi. Ushbu
hujjat banklarning kredit portfelini tahlil qilish, risklarni baholash va ehtimoliy
yo
’
qotishlarga qarshi zaxiralar shakllantirish bo
’
yicha talablarni o
’
z ichiga oladi.
Biroq, ushbu Nizomning 2021 yilda o
’
z kuchini yo
’
qotishi va yangi normativ
hujjatlar bilan almashtirilishi zamonaviy talablarga mos keladigan yangi
yondashuvlar zarurligini ko
’
rsatadi.
MAVZUGA OID ADABIYOTLAR TAHLILI.
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
260
Ushbu adabiyotlar tahlili tijorat banklarida kredit risklarini boshqarishning
nazariy va amaliy jihatlarini o‘rganish, xalqaro va mahalliy tadqiqotlarni sintez
qilish hamda O‘zbekiston bank tizimi uchun tadqiqot bo‘shliqlarini aniqlash
maqsadida tuzildi. Kredit risklarining mohiyati, turlari, xalqaro standartlari (Basel
qoidalari), nazariy modellari (PD, LGD, EAD) va ularni qo‘llab
-quvvatlovchi
nazariyalar (portfel, agentlik, strukturaviy model, asimmetrik axborot) chuqur
tahlil qilinadi. Altman (1968) tomonidan taklif etilgan Z-score modeli korxonalar
bankrotligini bashorat qilish uchun foydalilik, likvidlik va leveraj koeffitsientlarini
tahlil qiladi. Ushbu model AQSh va Yevropa banklarida samarali ekanligi
isbotlangan (Saunders & Cornett, 2020), ammo O‘zbekistonda korxonalar
hisobotlarining noaniqligi tufayli cheklovlarga ega (Xo‘jayev, 2020).Joel Bessis
(2015) “Risk Management in Banking” asarida kredit risklarini boshqa risk turlari
(bozor, operatsion, likvidlik) bilan integratsion boshqarishni taklif qiladi. Uning
yondashuvi sun’iy intellekt (AI) va katta ma’lumotlar (
big data) asosidagi risk
baholash tizimlarini ta’kidlaydi. Masalan, JPMorgan Chase (2023) AI yordamida
kredit risklarini 15% kamaytirgan. O‘zbekistonda esa ma’lumotlar sifati va
infratuzilma cheklovlari ushbu yondashuvni qo‘llashni qiyinlashtiradi (Rustamov,
2020).
Stuart I. Greenbaum va Anjan V. Thakorning “Banking and Financial
Institutions: A Risk Management Perspective” asari kredit riskini bank
faoliyatining markaziy elementi sifatida ko‘rib,
Expected Loss, Unexpected Loss
va Value-at-Risk kabi vositalarni taklif qiladi. Ular axborot nomutanosibligi, qarz
oluvchining moliyaviy holatini noto‘g‘ri baholash va portfel konsentratsiyasi kabi
muammolarni ta’kidlaydi. O‘zbekiston banklarida bu muammo
lar, xususan, KOB
kreditlarida sezilarli (Karimov, 2021).
John C. Hull (2018) “Risk Management and
Financial Institutions” asarida kredit portfelining diversifikatsiyasi, zamonaviy
reyting tizimlari va stress-
testlarni ta’kidlaydi. Ushbu usullar xalqaro ba
nklarda
muvaffaqiyatli qo‘llanilsa
-
da, O‘zbekistonda ma’lumotlar shaffofligi va
texnologik infratuzilma cheklovlari ularni joriy etishni qiyinlashtiradi (Rustamov,
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
261
2022).Xalqaro tadqiqotlar kredit risklarini boshqarishning bank barqarorligiga
ijobiy ta’sirini tasdiqlaydi. Berger va Humphrey (1997) AQSh banklarida
diversifikatsiya risklarni 15-
20% kamaytirishini ko‘rsatdi. McKinsey (2023)
hisobotiga ko‘ra, AI asosidag
i tizimlar global banklarda NPL ulushini 25% ga
pasaytirgan. Claessens va Laeven (2004) Yevropa banklarida LCR
ko‘rsatkichining inqiroz davrida barqarorlikni ta’minlashini aniqlagan.
O‘zbekistonlik olimlarning tadqiqotlari kredti risklarini boshqarish bo’yicha
Xasanov va Ismoilov (2020) KOB va iste’mol kreditlaridagi NPL ulushining 4
-6%
ekanligini, ma’lumotlar shaffofligining pastligi risklarni oshirayotganini
ta’kidlaydi. Karimov (2021) stres
-
testlarning makroiqtisodiy omillarga ta’sirini,
Rustamov (2022) esa AI va big data tizimlarining NPL ni 10-15% kamaytirish
potentsialini ko‘rsatadi, ammo texnologik va qonunchilik cheklovlarini muammo
sifatida qayd etadi.Pokiston bank tizimida olib borilgan tadqiqotlar (Frontiers,
2022) Basel standartlari va qattiq kredit tahlilining NPL ulushini kamaytirishini
ko‘rsatadi. Masalan, Habib
bank limited qattiq monitoring orqali NPL ni 5% dan
pastga tushirgan. O‘zbekiston uchun bu tajriba KOB kreditlashda foydali bo‘lishi
mumkin, ammo hisobotlar shaffofligi va raqamli infratuzilma muammolari joriy
etishni qiyinlashtiradi (Ismoilov, 2019). Vetnam tadqiqotlari (Hanh et al., 2021)
NPL ulushining ROA va ROE ga salbiy ta’sirini tasdiqlaydi. Vetnam banklari
raqamli texnologiyalar va stress-
testlarni joriy etmoqda, ammo an’anaviy usullarga
tayanish risklarni oshiradi. O‘zbekiston banklari Vetnam tajribasidan foydalanishi
mumkin, lekin infratuzilma va makroiqtisodiy omillar (inflyatsiya, valyuta kursi)
cheklovlar yaratadi (Rustamov, 2022).
Brown va Smith (2019) Buyuk Britaniya banklarida AI va Big Data
yordamida operatsion xarajatlarni 15% kamaytirganini aniqlagan. Bu tajriba
O‘zbekiston uchun foydali bo‘lishi mumkin, ammo mahalliy banklarning raqamli
infratuzilmasi cheklangan (Xasanov, 2023).
TADQIQOT METODOLOGIYASI
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
262
Ushbu tadqiqot metodologiyasida miqdoriy va emperik, statistik va qiyosiy
tahlil usullari qo’llani
ldi.
Shuningdek, Markaziy bankning yillik ma’lumotlari,
“Agrobank” ATBning moliyaviy hisobotlari, xalqaro banklarning kredit risklari
boshqaruvi amaliyotlari ma’lumotlari orqali risklarni baholash modellari ishlab
chiqildi.
TAHLIL VA NATIJALAR:
Kredit riskini boshqarish tijorat banklari uchun moliyaviy barqarorlikni
ta’minlashda muhim omil hisoblanadi.
Xalqaro bank amaliyotida ushbu riskni
baholash va minimallashtirish uchun murakkab iqtisodiy-matematik modellar,
regressiya tahlillari, stress-
testlar va Basel qo’mitasining kapital standartlariga
asoslangan tizimlar qo’llaniladi. So‘nggi yillarda (2020–
2025) global iqtisodiy
o’zgarishlar, jumladan, COVID
-19 pandemiyasi, foiz stavkalarining keskin
o’zgarishi, geosiyosiy vaziyatlar hamda inflyatsion bosimlar bank kredit
portfellariga ta’sir ko’rsatdi. Xususan, kredit sifatining yomonlashuvi,
qarzdorlarning t
o’lovga layoqati pasayishi va to’liq qaytmaslik ehtimollari oshdi.
Bunday murakkab sharoitda JPMorgan Chase (AQSh) va HSBC Holdings
(Buyuk Britaniya) kabi yirik xalqaro banklar kredit risklarini boshqarishda yuqori
natijalarga erishdi. Ularning kredit siyosatlari o’z ichiga sifatli diversifikatsiya,
qat’iy risk baholash m
odellari (PD, LGD, EAD), real vaqt monitoring tizimlari va
ehtiyotkorlik tamoyillariga asoslangan kreditlash siyosatini oladi. Ularning
tajribasi nafaqat banklarning ichki barqarorligini ta’minlash, balki tizimli
muammolarga qarshi chidamli bo’lishiga yord
am berdi.
Kredit riskini baholash va samarali boshqarish xalqaro bank amaliyotida
markaziy ahamiyatga ega
bo’lib
, bu jarayon bank faoliyatining barqarorligi,
foydaliligi, likvidligi hamda kredit portfelining sifati bilan chambarchas bog
’
liqdir.
Xalqaro moliya institutlari
–
xususan JPMorgan Chase & Co. va HSBC Holdings
–
bu borada yetuk tizimlar va raqamli tahliliy yondashuvlardan foydalanib, Basel
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
263
III me
’
zonlari, ICAAP (Internal capital adequacy assessment process) talablari va
stress-test metodologiyalariga tayangan holda o
’
z kredit risklarini chuqur va
strategik asosda boshqaradi. Bu banklar kredit riskining turlari va dinamikasini har
tomonlama baholashda ilg
’
or moliyaviy indikatorlar, regressiya tahlillari,
prognozlash modellari va ko
’
p o
’
zgaruvchili monitoring tizimlaridan
foydalanadilar.
1-jadval
HSBC bankning asosiy risk appiteti ko
’
rsatkichlari , foizda (2024-yil)
Ko’rsatkichlar
O’lchov
Risk
appiteti
Haqiqiy
natija
Kapital
CET1 nisbati
–
yakuniy
asosda
≥13.5
14.9
Kutilgan kredit
yo’qotishlaridagi
o’zgarishlar va boshqa
kredit zararlarining
o’zgarishi
Chakana bank xizmatlari
(WPB) bo’yicha kutilgan
kredit yo’qotishlari va
boshqa kredit zararlarining
kreditlar ulushidagi
o’zgarishi
≤0.50
0.27
Kutilgan kredit
yo’qotishlaridagi
o’zgarishlar va boshqa
kredit zararlarining
o’zgarishi
Ulgurji bank xizmatlari
(GBM, CMB) bo’yicha
kutilgan kredit yo’qotishlari
va boshqa kredit
zararlarining kreditlar
ulushidagi o’zgarishi
≤0.45
0.37
Muhim ko’rsatkichlar va ularning mazmuni:
•
NPL nisbati
–
kredit portfelidagi muddati o’tgan yoki muammoli qarzlarning
umumiy kreditlarga nisbati. Bu ko’rsatkich kredit portfelining sifati va mijozlar
tomonidan majburiyatlarning bajarilish darajasini bildiradi.
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
264
•
LLR/kreditlar (loan loss reserves to total loans)
–
muammoli kreditlar
uchun ajratilgan zaxiralarning jami kreditlarga nisbati;
bankning yo’qotishlarga
qarshi moliyaviy tayyorlik darajasini ifodalaydi.
•
CET1 nisbat (common equity tier 1 capital ratio)
–
asosiy kapital
yetarliligi, ya’ni bankning xatarlarga qarshi asosiy moliyaviy tamoyillar bilan
mustahkamlangan holatini ko’rsatadi.
•
ROA (return on assets)
–
bankning umumiy aktivlaridan foyda olish
qobiliyatini ifodalaydi; foydalilik darajasini baholash uchun asosiy indikator.
•
ICAAP mavjudligi
–
ichki kapital adekvatligi bahosi mavjud yoki yo’qligi,
bankning riskka asoslangan kapitalni aniqlash va yetarlilik strategiyasining
mavjudligi.
•
Stress test buffer
–
ekstremal iqtisodiy holatlarda bank kapitalining zarba
to’lqinga qarshi chidamliligini ifodalaydi.
Ushbu ko’rsatkichlar xalqaro miqyosda banklarning kredit riski darajasini
chuqur baholash va ularni minimal darajagacha pasaytirish strategiyalarini ishlab
chiqishda hal qiluvchi rol o’ynaydi. JPMorgan va HSBC banklar mazkur
indikatorlarni nafaqat doimiy r
avishda monitoring qiladi, balki ularni o’zaro
bog’liqlikda regressiv va panel tahlillar asosida o’rganadi.
2-jadval
JPMorgan va HSBC banklarining asosiy risk ko
’
rsatkichlari tahlili, foizda
(2020
–
2024)
Yil
Bank
NPL
LLR/kredit CET1 nisbat ROA Stress bufer
2020
JPMorgan
1.64
3.15
12.9
0.87
3.1
2020
HSBC
1.49
2.78
12.2
0.71
2.9
2022 JPMorgan
1.35
2.80
13.6
1.04
3.5
2022
HSBC
1.21
2.35
12.9
0.85
3.2
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
265
2024 JPMorgan
1.21
2.43
14.3
1.24
3.9
2024
HSBC
1.07
2.10
13.6
0.96
3.5
Manba:
Muallif tomonidan
JPMorgan va HSBC banklarining
ma
’
lumotlari
asosida tayyorlangan.
2-jadval tahlillariga asosan 2020
–
2024 yillar oralig
’
idagi JPMorgan va
HSBC banklari kredit riskini boshqarish samaradorligini sezilarli darajada
oshirganini ko
’
rish mumkin. JPMorganda NPL 1.64% dan 1.21% ga, HSBCda esa
1.49% dan 1.07% ga pasaygan
bo’lib
, bu kredit portfellarining sifatli kreditlar
foydasiga optimallashtirilganini bildiradi. LLR/kredit ham pasaygan, bu esa riskli
aktivlar kamaygani va banklar moliyaviy yo
’
qotish ehtimolini kamaytirganini
anglatadi. Kapital yetarliligini ko
’
rsatuvchi CET1 nisbat har ikki bankda ortgan:
JPMorganda 14.3%, HSBCda esa 13.6% darajasiga yetgan. Ushbu o
’
sish Basel III
talablariga muvofiq banklarning xavfga chidamlilik darajasini mustahkamlagan.
Shu bilan birga, ROA ko
’
rsatkichining ham yaxshilanishi kuzatilgan JPMorganda
1.24% va HSBCda 0.96%, bu esa banklar faoliyatining rentabelligi oshganini
anglatadi. Stress test buffer ham yildan yilga oshib, banklarning xatarli vaziyatlarga
tayyorligini oshirgan.
3-jadval
JPMorgan va HSBC banklarining kredit sifati va rentabellik o
’
rtasidagi bog
’
liqlik
regressiya tahlili (2020
–
2024)
Bank
Ko
’
rsatkich O
’
rtacha
(mean)
Og
’
ish
(Std. dev.)
Min 25% 50% 75% Max
JPMorgan
ROA
0.97
0.14
0.75
0.88
0.96
1.04
1.20
JPMorgan
NPL
1.21
0.12
1.05
1.14
1.20
1.27
1.40
JPMorgan
CET1
12.80
0.96
11.3
12.1
12.9
13.4
14.2
JPMorgan Stress bufer
3.15
0.42
2.6
2.9
3.1
3.4
3.8
HSBC
ROA
0.92
0.23
0.71
0.85
0.91
1.02
1.24
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
266
HSBC
NPL
1.44
0.17
1.21
1.35
1.42
1.51
1.64
HSBC
CET1
13.15
1.07
11.6
12.5
13.1
13.8
14.5
HSBC
Stress
buffer
3.45
0.38
2.9
3.2
3.4
3.7
4.0
Manba:
Muallif tomonidan
JPMorgan va HSBC banklarining
ma
’
lumotlari
asosida tayyorlangan.
3 jadval tahliliga ko’ra,
ROA va NPL o
’
rtasida aniqlangan -0.422
koeffitsiyent salbiy bog
’
liqlikni anglatadi, ya
’
ni kredit sifatining yomonlashuvi
(NPL o
’
sishi) rentabellikka salbiy ta
’
sir ko
’
rsatadi. Ushbu bog
’
liqlik 5% darajada
statistik jihatdan ishonchli (p=0.039). HSBC banki uchun dummy
o
’
zgaruvchining ahamiyatsizligi (p>0.05) JPMorgan va HSBC o
’
rtasida
rentabellik strukturasida keskin tafovut yo
’
qligini anglatadi.
Tijorat banklari zamonaviy iqtisodiyotda moliyaviy barqarorlik va o’sishni
ta’minlovchi asosiy institutlardir. O’zbekiston Respublikasi Markaziy banki (MB)
ma’lumotlariga ko’ra, 2024
-yil 1-oktabr holatiga mamlakat bank tizimining
umumiy aktivlari 595,4 tri
llion so’mni tashkil etib, bu 2020
-yildagi 336,7 trillion
so’m ko’rsatkichdan 76,8% ga o’sdi. Biroq, kredit operatsiyalari bank faoliyatining
markaziy yo’nalishi bo’lib, kredit risklari –
qarz oluvchilarning majburiyatlarini
bajarmaslik ehtimoli
–
banklarning moliyaviy barqarorligiga jiddiy tahdid
solmoqda. Fitch Ratings 2025-
yil prognoziga ko’ra, O’zbekiston banklarida
muammoli kreditlar (NPL) ulushi 2025
–
2026-yillarda 9
–
10% gacha yetishi
mumkin, bu 2023-
yildagi 8% dan sezilarli o’sishni anglatadi. 2024
-yil 1-yanvar
holatiga NPL hajmi 16,6 trillion so’mni tashkil etib, umumiy kredit portfelining
3,8% ini qamradi, bu 2023-
yilga nisbatan 0,1% ga kamaygan bo’lsada, xususiy
banklarda kechikayotgan kreditlar 2 trillion so’mdan oshdi.
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
267
Kredit risklari banklarning likvidligi, rentabelligi va kapital yetarliligiga
ta’sir qiladi. 2008
-
yilgi global moliyaviy inqiroz kredit risklarini noto’g’ri baholash
oqibatida global iqtisodiyotga 10 trillion AQSh dollari zarar keltirdi, bu Basel III
stand
artlarining joriy etilishiga sabab bo’ldi, unda kapital yetarlilik koeffitsienti
(CAR) kamida 8% bo’lishi talab qilinadi. O’zbekistonda 2024
-yilda banklarning
o’rtacha CAR ko’rsatkichi 24,3%ni tashkil etdi, bu xalqaro talablardan yuqori
bo’lsa
-da, kredit p
ortfelining sifati muammolari saqlanib qolmoqda. O’zbekiston
Respublikasining 2019-yil 5-
noyabrdagi “Banklar va bank faoliyati to’g’risida”gi
O’RQ
-580-son qonuni banklarning kredit portfelini shakllantirishda mustaqilligini
ta’minlasada, davlat organlarini
ng aralashuvini taqiqlaydi. Shu bilan birga,
Prezidentning 2020-yil 12-maydagi PF-5992-son Farmoni kredit portfelining
sifatini yaxshilash, kreditlash hajmlarini optimallashtirish va yirik qarzdorlarning
qarz yukini tartibga solishni bank islohotlarining a
sosiy yo’nalishlari sifatida
belgiladi.
O‘zbekiston bank tizimida 2020
-2025-yillarda amalga oshirilgan islohotlar,
xususan, kredit byurolarining soliq va kommunal tizimlar bilan integratsiyasi kredit
risklarini baholashda aniqlikni oshirdi. Masalan, 2023-yilda onlayn kreditlar hajmi
13,3 trillio
n so’mga yetdi, lekin garovsiz iste’mol kreditlari umumiy portfelning
9% ini tashkil etib, risklarning oshishiga sabab bo’ldi. Global miqyosda sun’iy
intellekt (AI) va katta ma’lumotlar tahlili kredit risklarini boshqarishda muhim
yutuqlarni ta’minlamoqda.
2024-
yilda global banklarning 65% dan ortig’i AI
-ga
asoslangan scoring modellaridan foydalangan, masalan, JPMorgan Chase
xarajatlarni 20% ga qisqartirdi. O’zbekistonda esa 36 tijorat bankidan faqat 23 tasi
raqamli tahlil vositalarini qo’llamoqda, bu innov
atsiyalarning cheklanganligini
ko’rsatadi.
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
268
5
–
jadval
O
’
zbekiston Respublikasi tijorat banklari muammoli kreditlari (NPL) (1
yanvar holatiga yillar kesimida)
№
Ko’rsatkichlar
2020
2021
2022
2023
2024
2025
1
.
Kreditlar, mlrd.so’m
2115
80,5
276974,
8
326385,
6
390048,
9
471405,
5
533121,
2
2
.
Muammoli kreditlar
(NPL), mlrd.so’m
3169
,1
5784,8
16974,0
13992,4
16621,4
21185,1
3
.
Muammoli
kreditlarning jami
kreditlardagi ulushi,
foizda
1,5
2,1
5,2
3,6
3,5
4
Manba:
Muallif tomonidan Markaziy bank
ma’lumotlari asosida
tayyorlangan.
5
–
jadval ma’lumotlari asosida, O’zbekiston tijorat banklarining umumiy
kredit portfeli 2020-2025-
yillarda o’sish tendensiyasini ko’rsatmoqda
. 2020-yilda
21,6 trillion so’m bo’lgan kredit hajmi 2025
-
yilga kelib 533,1 trillion so’mga yetib,
2,5 barobarga o’sdi. Bu o’sish O’zbekiston iqtisodiyotidagi kreditlash faolligining
kuchayishi, 2020-2025-
yillarga mo’ljallangan bank tizimi tizimlari (P
-5992-son
Farmon) va iqtisodiy o’sish sur’atlari (2024
-
yilda YIM 6% o’sishi) bilan bog’liq.
kredit portfelining tez o’sishi kredit risklarini boshqarishda qo’shimcha yuk talab
qiladi, chunki yuqori kreditlash hajmi muammoli kreditlarning ko’proq sotib olishi
mumkin. Muammoli kreditlar hajmi 2020-
yildagi 3,2 trillion so’mdan 2025
-yilda
21,2 trillion so’mga oshdi, bu 6,7 barobar o’sishni anglatadi. Bu boradagi eng
yuqori cho’qqisi 2022
-
yilda (16,9 trillion so’m) kuzatildi, bu iqtisodiy noaniqliklar,
global ta’min
ot zanjirlari uzilishi va COVID-19 pandemiyasi bilan izohlanadi.
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
269
2023-
yilda NPL hajmi 14,0 trillion so’mga qisqardi, bu Markaziy bankning qarz
yukini tartibga solish bo’yicha to’lovi (masalan, qarzdorlarga tegishli) sifatida
baholanadi. Biroq, 2024 va 2025-
yillarda NPL hajmining qayta o’sishi (16,6 va
21,2 trillion so’m) garovsiz iste’mol kreditlarining o’sishi (2024
-yilda 9%) va
iqtisodiy noaniqliklar bilan bog’liq.
Muammoli kreditlar (NPL) dinamikasi
kreditlarning jami kreditlardagi ulushi 2020-
yilda 1,5% bo’lib, 2022
-yilda 5,2% ga
yetdi, bu bank tizimida kredit risklar
ining keskin oshganini ko’rish. 2023 va 2024
-
yillarda ulushning qisqarishi (3,6% va 3,5%) banklarning kredit sifatini yaxshilash
bo’yicha qabul qilingan rejalar, kredit byurolarining soliq va kommunal tizimlar
bilan integratsiya natijasidir. lekin, 2025-yi
lda NPL ulushining 4,0% ga ko’tarilishi
Fitch Ratings prognozlariga (2025
–
2026-yillarda 9
–
10%) mos keladi va
kreditlarini boshqarishda davom etayotgan ta’kidlaydi.
Kredit berish faolligi tahlili 2024-
yilda O’zbekiston tijorat banklarida kredit
ajratish faolligi koeffitsienti (KAFK) 55% ni tashkil etib, muvozanatli kreditlash
siyosatini ko’rsatdi. Ammo xususiy banklarda muammoli kreditlar (NPL) 2 trillion
so’mdan oshd
i, bu agressiv kreditlash va qarz oluvchilarning moliyaviy intizomi
pastligidan dalolat beradi. Markaziy bank ma’lumotlariga ko’ra, NPL ulushi 3,5%
bo’lib, 2025
-
yilda 4% ga oshishi kutilmoqda. Basel III bo’yicha kapital yetarlilik
koeffitsienti (CAR) 8% da
n yuqori bo’lishi talab qilinsa, O’zbekistonda bu 24,3%
ni tashkil etadi, lekin kredit portfelining sifati muammoli. Raqamli tahlilni
kengaytirish risklarni kamaytirishga xizmat qiladi.
6
–
jadval
O‘zbekiston tijorat banklari tomonidan ajratilgan kreditlar (tarmoqlar
bo‘yicha)
№
Ko
’
rsatkichlar
Yillar
2019
2020
2021
2022
2023
2024
1. Sanoat
30,8
32,7
30,9
29,6
26,6
26,1
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
270
2.
Qishloq xo’jaligi
10,0
14,8
12,7
7,9
5,8
7,1
3. Qurilish
3,9
3,9
4,1
3,9
2,7
2,8
4 Savdo va umumiy
ovqatlanish
9,3
14,4
16,2
14,9
12,1
13,4
5 Transport va
kommunikatsiya
6,9
3,4
3,8
3,6
3,8
2,5
6 Jismoniy shaxslar
18,8
22,4
24,4
32,1
39,9
36,4
7 Boshqalar
20,2
8,5
8,0
8,0
9,1
11,4
Manba:
taraqqiyot.uz/journal/index.php/GED/article/view/2777/2921
6-
jadval ma’lumotlariga ko’ra, O’zbekiston tijorat banklari kredit tarmoqlari
bo’yicha taqsimotidagi o‘zgarishlar muhim hisoblanadi. Jismoniy shaxslarga
ajratilgan kreditlar ulushi 2019-yildagi 18,8% dan 2024-
yilda 36,4% ga o’sdi, ya’ni
17,6 foiz punktiga
ko’tarildi. Bu ko’rinish 2023
-yilda 39,9% bilan eng yuqori
darajaga yetdi. O’sish iste’mol kreditlariga talabning kuchayishi, ayniqsa garovsiz
kreditlarning 2024-
yilda umumiy portfelning 9% ini tashkil etishi bilan bog’liq.
ammo, bu tendensiya muammoli kreditlar (NPL) ulushining 2024-yilda 3,5% va
2025-
yilda 4,0% ga o’sishi (Fitch Ratings prognozi: 9–10%) kabi risklarni o’ylab.
Boshqa tarmoqlarda kreditlash ulushi pasaymoqda. Sanoat sohasiga kreditlar 2019-
yilda 30,8% dan 2024-yilda 26,1% ga (-4,7 foiz punk
ti), qishloq xo’jaligiga 10,0%
dan 7,1% ga (-2,9 foiz punkti) qolmaydi. Qurilish (-1,1 foiz punkti) va transport va
kommunikatsiya (-4,4 foiz punkti) sohalari ham qisqardi. Bu korporativ
kreditlashning cheklanishi va davlat tomonidan berilgan subsidiya- larning qayta
bilan izohlanadi. Savdo va umumiy ovqatlanish sohasi kreditlari 2021-yilda 16,2%
ga yetib, 2024-
yilda 13,4% ga tushdi, bu pandemiya bilan bog’liq talab o’sishi va
keyingi tiklanishni aks ettiradi. Ushbu dinamika bank xizmatlariga talabning va
k
orporativ kreditlashning qisqarishini ko’rsatish. Kredit faolligi koeffitsienti
(KAFK) 2024-yilda 55% ni tashkil etib, muvozanatli siyosatni bildirsada, NPL
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
271
o’sishi kredit sifatini yaxshilash va ishlab chiqarish tahlilini ishlab chiqarish
zarurligini ta’kidlaydi.
Soʻnggi oylarda aholining milliy valyutadagi muddatli depozitlar boʻyicha
foiz stavkalari nisbatan barqaror shakllanayotgan boʻlsa, yuridik shaxslar
depozitlari boʻyicha foiz stavkalari tebranishlar bilan pasayuvchi trendga ega
ekanligi kuzatilmoqda. 2025-yil 1-aprel holatiga iqtisodiyotga ajratilgan jami kredit
qoʻyilmalari qoldigʻining
yillik
oʻsishi
yil boshiga nisbatan 2,8 foiz bandga
tezlashib, 16,8 foizni tashkil etdi (4.7
–
rasm).
Bunda, milliy valyutadagi kredit
qoʻyilmalari oʻsishi 22 foizgacha (2024
-yil dekabr oyida 19 foiz), xorijiy
valyutadagi kredit qoʻyilmalari oʻsishi 7,2 foizgacha (2024
-yil dekabr oyida 2,6
foiz) tezlashgan. Jumladan, milliy valyutadagi kredit
qoʻyilmalari
qoldigʻining
qariyb 79 foizi (yoki 49,9 trln
soʻm)
uzoq muddatli kreditlar hissasiga (aholiga
30,9 trln soʻm va xususiy korxonalarga 12 trln soʻm), xorijiy valyutada ajratilgan
kreditlarning esa 65 foizi uzoq muddatli kreditlar (asosan, xususiy va xorijiy kapital
ishtirokidagi korxonalar) hissasiga toʻgʻri kelgan.Yuridik shaxslarga ajratilgan
kreditlar qoldigʻi oʻsishining tezlashuvi qisqa
muddatli istiqbolda yalpi talabga
oshiruvchi
taʼsir
koʻrsatsa,
oʻrta
va uzoq muddatli davrda iqtisodiyotda yalpi
taklifning koʻpayishiga xizmat qilishi
mumkin. Aksincha, jismoniy shaxslarga
ajratilgan kreditlar
qoldigʻidagi jadal oʻsish qisqa muddatli davrda iqtisodiyotda
yalpi talab hajmi koʻpa
yishiga olib kelib, inflyatsiyaga oshiruvchi bosim yaratadi.
1
–
rasm. Iqtisodiyotdagi kredit
qoʻyilmalari
oʻsish
surʼati,
foizda
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
272
Manba:
https://cbu.uz/upload/medialibrary/d3e/rexh1clyf67zfiogbaeoksc524qrhb0p/Pul_k
redit-siyosati-sharhi-I-chorak.pdf
1
–
rasm
tahlillariga ko’ra, 2025
-yilning I choragida aholiga ajratilgan kredit
qoʻyilmalari qoldigʻi oʻsishida biroz tezlashish kuzatilib, 2024
-yil yakunigacha
davom etgan pasayuvchi trend
oʻsuvchi
trendga
oʻzgardi.
2025-yil mart oyi yakuni
boʻyicha aholi
kredit
qoʻyilmalari
oʻsishi
yil boshiga nisbatan 1,7 foiz bandga
tezlashib, 21,1 foizni tashkil etdi. Kreditlar tarkibida asosiy oʻsish mikroqarzlar,
mikrokreditlar va ipoteka kreditlari hissasiga toʻgʻri kelgan. Shuningdek,
avtokreditlar qoldigʻining pasayishi 2,4 foizgacha tezlashgan.
2025-yilning yanvar-
mart oylarida aholiga jami 34,9 trln soʻmlik yoki 2024
-
yilning mos davriga nisbatan 74 foizga
koʻp
kreditlar ajratilgan. Aholiga
ajratilayotgan kreditlarining nisbatan tezlashuvini aholi daromadlari oʻsishi fonida
ularning ipoteka krediti, mikroqarz va mikrokreditlarga boʻlgan talabining ortishi
bilan izohlash mumkin. 2025-yil I choragida jami aholiga ajratilgan kreditlarning
53,6 foizi mikroqarzlar, 15,6 foizi mikrokreditlar, 12,8 foizi ipoteka kreditlari, 10
foizi avtokreditlar va qolgan 8 foizi boshqa kreditlar hisobiga toʻgʻri kelmoqda.
Bundan tashqari, 2025-
yil I choragida oʻtgan yilning mos davri bilan solishtirganda
mikroqarz va mikrokreditlar mos ravishda 2,3 va 1,9 barobarga, kredit
kartalari orqali ajratilgan mablagʻlar 3,3 barobarga, ipoteka kreditlari 26,3
foizgacha oʻsgan boʻlsa, avtokreditlar 17,6 foizgacha kamaygan.
Umumiy kreditlarga boʻlgan talabning yuqori shakllanishi, inflyatsion
kutilmalar yuqoriligi va tashqi moliyaviy sharoitlarning qatʼiyligi hamda ichki
moliyaviy resurslarga
boʻlgan
talabning ortishi fonida muddatli depozitlar foizi
2025-yil I chorak davomida sezilarsiz tebranishlar bilan
oʻrtacha 19,2 foiz atrofida
shakllandi. Shuningdek, mart oyida jismoniy shaxslar muddatli depozitlari
boʻyicha oʻrtacha nominal foiz stavkasi 22,1 foizni, inflyatsion kutilmalarini
inobatga olgan holda hisoblangan real foiz stavkasi esa 6,9 foizni tashkil etdi.
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
273
Tijorat banklarida kredit risklarni boshqarish usullari bankning iqtisodiy
xavfsizligini ta’minlashga qaratilgan faoliyatlar yig’indisini o’zida kas ettiradi.
Ayniqsa, iqtisodiy o‘sish sur’atlari bilan bir qatorda kreditlash hajmining ortib
borayotgani sharoitida, ushbu risklarni chuqur tahlil qilish va samarali boshqarish
strategiyalarini ishlab chiqish dolzarb ahamiyat kasb etadi. Shu nuqtai nazardan,
“Agrobank” ATB misolida kredit risklarini tahlil qilish –
bu nafaqat amaliyotga
yo‘naltirilgan tahliliy ish, balki bank faoliyatini optimallashtirishga xizmat
qiluvchi ilmiy asoslangan yechimlarni ishlab chiqishga qaratilgan muhim
tadqiqotdir.
“Agrobank” ATB respublikamizda eng yirik va ixtisoslashgan banklardan
biri bo‘lib, ayniqsa qishloq xo‘jaligi, kichik biznes va hududiy loyihalarni
moliyalashtirishda faol ishtirok etadi. Bankning bu boradagi faoliyati kredit
portfelining sifati, xavf dara
jasi, risklar bo‘yicha zaxira siyosati va monitoring
tizimi orqali tahlil qilinadi. Ushbu bo‘limda “Agrobank” ATBda 2020–
2024 yillar
davomida amalga oshirilgan kredit siyosati va risklarni boshqarish amaliyoti
asosida chuqur tahlil olib borildi, xalqaro tajriba bilan taqqosiy yondashuv
qo‘llanildi hamda amaliy tavsiyalar shakllantirildi.
2-
rasm “Agrobank” ATB kredit ajratish bo‘yicha faollik koeffitsiyenti, mrld
so’m, (2020
-2025 yillar)
Manba:
Muallif tomonidan “Agrobank” ATB
ma’lumotlari asosida tayyorlangan.
“Agrobank” ATBning kredit portfeli 2020 yil 1
-aprelda 18,688 mlrd
so’mdan 2025 yil 1
-
aprel holatida 64,633 mlrd so'mgacha o’sdi (346% o’sish, yillik
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
274
o’rtacha ~19,3%). Eng yuqori o'sish 2022 yil 1
-oktyabrdan 2023 yil 1-aprelgacha
(37,291 mlrd.dan 47,866 mlrd. so'mgacha, 28,4%) qayd etildi.
Kredit portfelining doimiy o’sishini va muommoli kreditlarning (NPL)
ulushining o’zgaruvchanligini (1.1–
5.2%
–4.5%) ko'proq ta’sir etmoqda. Yuridik
shaxslarning NPL ulushi (2021 yilda 3,64%) jismoniy shaxslarnikidan (1,56%) 2,3
barobar yuqori bo’lib, NPL o'sishiga asosiy hissa qo’shadi. 2024 yilda NPL
ulushining tekshiruvi (3,4%) monitoring yaxshilanishi bilan bog’liq, 2025 yilda
4,5% ga ko’tarilishi real vaqtdagi monitoring tizimi yo’qligi va M2 pul massasi
o’sishi (277.064,6 mlrd so’m) o’z ta’sirini aks et
tirdi.
3-rasm.
“Agrobank” ATBning kredit portfeli, NPL, yuridik va jismoniy
shaxslarning NPL ko’rsatkichlari tahlili (2020–
2025 yil, choraklik).
Manba:
Muallif tomonidan “Agrobank” ATB ma’lumotlari asosida tayyorlangan.
Muummoli kreditlar (NPL) 2020 yilda 214 mln so'mdan 2025 yilda 2,9 mlrd
so’mgacha o’sdi
(13,5 barobar). Eng yuqori NPL 2025 yil 1-yanvarda (2,903 mlrd.
so'm), eng pasti 2020 yil 1-
aprelda (214 mln. so’m) qayd etildi. NPL ulushi 2020
yilda 1,1% dan 2021 yilda 5,2% gacha o'sdi, 2024 yilda 3,4% ga tushdi, ammo
2025 yilda 4,5% ga ko'tarildi. O’r
tacha NPL ulushi 3,61%. Yuridik va jismoniy
shaxslarga ajratilgan kredit portfelining 60% i yuridik shaxslar hissasiga tog’ri
keladi bu asosan (qishloq xo'jalik) yo’nalishi hissasiga to’g’ri keladi, 40% i
jismoniy shaxslar (kichik biznes, iste'mol kreditlari) hisobiga to'g'ri keldi. Yuridik
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
275
shaxslarga ajratilgan kreditlarning muommoli kredtilar NPL ulushi yuqori. 2020
yil 1-
yanvar holatida M2 pul massasi 95.166,9 mlrd so’mdan 2025 yil 1
-yanvarda
277.064,6 mlrd so'mgacha o’sdi (191% o'sish, yillik o'rtacha ~15,8%). Eng yuqori
o'sish 2022 yilda (145,254,6 mlrd.dan 189,085,1 mlrd. so'mgacha, 30,2%)
kuzatildi. Inflyatsiya esa 2020 yilda 11,1% dan 2025 yilda 8,7% gacha pasaydi
(cbu.uz). Eng yuqori inflyatsiya 2022 yilda 12,3%, eng pasti 2024 yilda 8,1% ni
tashkil etdi.
Risk-
appetiti koʼrsatkichlarini aniqlash jarayonida joriy riskni baholash, risk
darajasi prognozi va turlari hamda bardoshlilik prognozi amalga oshiriladi,
shuningdek, Bank faoliyatining tashqi va ichki cheklovlari aniqlanadi va risk
qilishning yakuniy koʼ
rsatkichlari tanlanadi. Bank risk-
appetiti koʼrsatkichlarini
aniqlashda bank oʼzining hozirgi va kelgusi davrlarda riskni qabul qilish qobilyati,
bankning maqsadli koʼrsatkichlari va strategik hamda joriy rivojlanish
yoʼnalishlari, bank qonunchiligining ho
zirgi va kelajakdagi talablari, bankning
investorlar tomonidan kutayotgan natijalari, shu jumladan moliyaviy
shartnomalari, bank mavjud boʼlgan mintaqalarda bank sektorini rivojlantirish
istiqbollari, bank asosiy raqobatchilarining faoliyati va moliyaviy k
oʼrsatkichlari,
reyting agentliklarining soʼnggi professional xulosalarida qayd etilgan bankning
kredit reytingini qoʼllab
-quvvatlash va oshirish omillarini hisobga olish lozim.
Bankning tavakkalchiliklarni boshqarish boʼlimasi tomonidan risk
-appetiti va risk-
profili koʼrsatkichlarining limitlarini boshqarish boʼyicha bank tarkibiy
boʼlinmalarining ishini muvofiqlashtiradi, hozirgi va kelajakdagi davrlarda, shu
jumladan, yirik bitimlar va yangi operatsiyalar turlarini amalga oshirishda risk-
appetiti va risk-profilining holatini baholaydi, risk-appetiti hamda risk-profili
koʼrsatkichlariga rioya qilinishini nazorat qiladi va bank boshqaruviga
koʼrsatkichlarning buzilishlari toʼgʼrisida hisobot beradi.
Bankning biznes
yoʼnalishlari boʼlimlari operatsiya turlari boʼyicha risk –
appetitining eng yuqori
koʼrsatkichlarini belgilaydi. Yirik bitimlar va yangi operatsiyalarni amalga
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
276
oshirishdan oldin, risk-
profilining koʼrsatkichlar monitoringi va shunga mos
ravishda bankning risk-
appetiti koʼrsatkichlariga muvofiqligi har oyda yoki zarur
hollarda tez-tez amalga oshiriladi. Buzilishlar aniqlangan taqdirda bank tomonidan
risk darajasin
i kamaytirish toʼgʼrisida qaror qabul qilinadi.
Bankning risk-appetitini boshqarish chora-tadbirlari
I - bosqich: Risk-
appetiti ko‘rsatkichlarini aniqlash
;
II - bosqich: Risk-
appetiti koʻrsatkichlarini muhokama qilish va tasdiqlash
;
II - bosqich: Risk-
profili koʻrsatkichlari chegaralarini belgilash
;
II - bosqich: Risk-
appetiti koʻrsatkichlari
monitoring;
V - bosqich: Risklarni kamaytirish uchun qarorlar qabul qilish. Risk-
profillarini erta aniqlash va risk-profillarini risk-
appetiti koʻrsatkichlariga
muvofiqlikni ta'minlash maqsadida bank doimiy ravishda risk darajasi va
dinamikasini tahlil qilishi uchun risk-
profilining koʻrsatkichlaridan foydalanadi.
Risk-
profili
koʻ
rsatkichlarini
shakllantirish
ulardan
foydalanish
va
takomillashtirish jarayonida Bank quyidagi tamoyillarga asoslanadi:Risk-profili
koʻrsatkichlari qatorida moliyaviy, yil davomida bank faoli
yatiga salbiy ta'sir
koʻrsatishi mumkin boʻlgan har bir muhim risklarni har tomonlama baholaydigan
koʻrsatkichlar boʻlishi
zarur.
Foydalanilgan adabiyotlar ro’yxati:
1.
Altman, E. I. (1968). Financial nisbats, discriminant analysis and the
prediction of corporate bankruptcy. “Journal of Finance”, 23(4), 589
-609.
2.
Brown, J., & Smith, L. (2019). Enhancing bank profitability through digital
risk management. “Journal of Banking & Finance”, 45, 112
-130.
3.
Claessens, S., & Laeven, L. (2004). What drives bank competition? Some
international evidence. “Journal of Money, Credit and Banking”, 36(3), 563
-583.
4.
Friedman, M. (1968). The role of monetary policy. “American Economic
Review”, 58(1), 1
-17.
https://scientific-jl.com/luch/
Часть
-47
_ Том
-1_
июнь
-2025
277
5.
24. Xasanov, Sh. (2023). KOB kreditlarining O’zbekiston banklarida
risklarni boshqarishga ta’siri. “DSc dissertatsiyasi”, Toshkent.
6.
25. Xasanov, Sh., & Ismoilov, D. (2020). O’zbekiston bank tizimida kredit
risklarining tahlili. *Iqtisodiyot va innovatsiya jurnali*, 5(2), 112-128.
