Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Кредитная политика банков: цели, элементы и особенности формирования (на примере коммерческого банка)
Шрифт:

Тбп > тр > тк > 100 %.

Более высокие темпы роста прибыли по сравнению с темпами роста объема реализации свидетельствуют об относительном снижении издержек производства, что отражает повышение экономической эффективности предприятия.

Более высокие темпы роста объема реализации по сравнению с темпами роста активов предприятия (основного и оборотного капитала) свидетельствуют о повышении эффективности использования ресурсов предприятия.

Соблюдение «золотого правила» означает, что экономический потенциал предприятия возрастает по сравнению с предыдущим периодом.

В

процессе принятия управленческого решения о выдаче кредита используется ряд классификационных моделей, отделяющих фирмы-банкроты от устойчивых заемщиков и прогнозирующих возможное банкротство фирмы-заемщика. Такие модели являются средством систематизации информации и способствуют принятию окончательного решения о предоставлении кредита и контроля за его использованием. Наиболее распространенными являются «Z-анализ» Альтмана и Модель надзора за ссудами Чессера.

«Z-анализ» был введен Альтманом, Хальдеманом и Нарайаной и представлял собой модель выявления риска банкротства корпораций.

Цель «Z-анализа» – отнести изучаемый объект к одной из двух групп: либо к фирмам-банкротам, либо к успешно действующим фирмам. Линейная модель Альтмана, или уравнение Z-оценки, выглядит следующим образом:

Z = 1,2 Х1 + 1,4 Х2 + 3,3 Х3 + 0,6 X4 + 1,0 X5

Правило разделения фирм на группы успешных и банкротов следующее:

если Z < 2,675, фирму относят к группе банкротов;

если Z > 2,675, фирму относят к группе успешных;

при значении Z от 1,81 до 2,99 модель не работает, этот интервал – «область неведения».

Принимая за основу составленный ранее агрегированный баланс, переменные для уравнения Z – оценки рассчитывают следующим образом:

Данную количественную модель в процессе анализа можно использовать как дополнение к качественной характеристике, данной служащими кредитных отделов. Однако она не может заменить качественную оценку. Модель и получаемые посредством нее Z-оценки могут послужить ценным инструментом определения общей кредитоспособности клиента.

Хотя одной из важнейших задач банковских служащих является оценка политики и эффективности управленческой деятельности на предприятии, но прямая оценка – трудная задача, поэтому прибегают к косвенной – путем анализа относительных показателей, отражающих не причины, а симптомы. Однако, выявляя аномальные значения показателей, кредитный аналитик может очертить проблемные области и выявить причины возникающих проблем.

Фактически коэффициенты Z-оценки содержат элемент ожидания. Это означает, что если Z-оценка некоторой компании находится ближе к показателю средней компании-банкрота, то при условии продолжающегося ухудшения ее положения она обанкротится. Если же менеджеры компании и банк, осознав финансовые трудности, предпринимают шаги, чтобы предотвратить усугубление ситуации, то банкротства не произойдет, то есть Z-оценка является сигналом раннего предупреждения.

Таким образом, модель Альтмана пригодна для оценки общей деятельности компании.

Модель надзора за ссудами

Чессера
прогнозирует случаи невыполнения клиентом условий договора о кредите. При этом под «невыполнением условий» подразумевается не только непогашение ссуды, но и любые другие отклонения, делающие ссуду менее выгодной для кредитора, чем было предусмотрено первоначально. Переменные, входящие в модель, могут рассчитываться на основании данных составленного ранее агрегированного баланса, что показано ниже.

В модель Чессера входят следующие шесть переменных:

Оценочные показатели модели следующие:

у = -2, 0434 + (-5, 24Х1) + О, 0053Х2– 6, 6507Х3 +

+ 4,4009Х4 – О, 0791Х5 – О, 1020Х6.

Переменная у, которая представляет собой линейную комбинацию независимых переменных, используется в следующей формуле для оценки вероятности невыполнения условий договора, Р:

< image l:href="#"/>

где е = 2,71828. Получаемая оценка у может рассматриваться как показатель вероятности невыполнения условий кредитного договора. Чем больше значение у, тем выше вероятность невыполнения договора для данного заемщика.

В модели Чессера для оценки вероятности невыполнения договора используются следующие критерии:

если Р > 0,50, следует относить заемщика к группе, которая не выполнит условий договора;

если Р < 0,50, следует относить заемщика к группе надежных.

Модель оценки рейтинга заемщика Чессера подходит для оценки надежности кредитов.

Однако, используя математические методы при управлении ссудами банка, необходимо иметь в виду, что предоставление коммерческих кредитов не есть чисто механический акт. Это сложный процесс, в котором важны как человеческие отношения между сторонами, так и понимание технических аспектов. Математические модели не учитывают роль межличностных отношений, а в практике кредитного анализа и кредитования этот фактор необходимо учитывать.

Рейтинговая оценка предприятия-заемщика рассчитывается на основе полученных значений финансовых коэффициентов и является заключительным обобщающим выводом анализа кредитоспособности клиента.

Для рейтинговой оценки используются полученные на этапе общего анализа три группы коэффициентов, а именно: финансового левереджа, ликвидности, рентабельности, а также данные анализа деловой активности предприятия.

Коэффициенты финансового левереджа и ликвидности используются в рейтинге в связи с тем, что они имеют обусловленный экономически критериальный уровень, тогда как остальные группы финансовых коэффициентов – коэффициент эффективности, прибыльности, обслуживания долга, такого критериального значения иметь не могут из-за особенностей функционирования каждого отдельного предприятия. Коэффициенты эффективности, прибыльности, обслуживания долга дают скорее качественную оценку работы предприятия, тогда как коэффициенты финансового левереджа и ликвидности содержат в себе и качественный, и количественный аспект.

Поделиться:
Популярные книги

Вперед в прошлое 2

Ратманов Денис
2. Вперед в прошлое
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Вперед в прошлое 2

Главная роль 4

Смолин Павел
4. Главная роль
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Главная роль 4

Крестоносец

Ланцов Михаил Алексеевич
7. Помещик
Фантастика:
героическая фантастика
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Крестоносец

Отмороженный 3.0

Гарцевич Евгений Александрович
3. Отмороженный
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
5.00
рейтинг книги
Отмороженный 3.0

Я еще не князь. Книга XIV

Дрейк Сириус
14. Дорогой барон!
Фантастика:
юмористическое фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Я еще не князь. Книга XIV

Идеальный мир для Лекаря 26

Сапфир Олег
26. Лекарь
Фантастика:
аниме
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Идеальный мир для Лекаря 26

Кодекс Крови. Книга IV

Борзых М.
4. РОС: Кодекс Крови
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Кодекс Крови. Книга IV

Снегурка для опера Морозова

Бигси Анна
4. Опасная работа
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Снегурка для опера Морозова

Шериф

Астахов Евгений Евгеньевич
2. Сопряжение
Фантастика:
боевая фантастика
постапокалипсис
рпг
6.25
рейтинг книги
Шериф

Измена. Он все еще любит!

Скай Рин
Любовные романы:
современные любовные романы
6.00
рейтинг книги
Измена. Он все еще любит!

Неудержимый. Книга III

Боярский Андрей
3. Неудержимый
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Неудержимый. Книга III

Чужая семья генерала драконов

Лунёва Мария
6. Генералы драконов
Фантастика:
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Чужая семья генерала драконов

Адвокат вольного города

Парсиев Дмитрий
1. Адвокат
Фантастика:
городское фэнтези
альтернативная история
аниме
5.00
рейтинг книги
Адвокат вольного города

Изгой Проклятого Клана. Том 2

Пламенев Владимир
2. Изгой
Фантастика:
попаданцы
аниме
фэнтези
фантастика: прочее
5.00
рейтинг книги
Изгой Проклятого Клана. Том 2