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

Газлайтер. Том 5

Володин Григорий
5. История Телепата
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
аниме
5.00
рейтинг книги
Газлайтер. Том 5

Мастер...

Чащин Валерий
1. Мастер
Фантастика:
героическая фантастика
попаданцы
аниме
6.50
рейтинг книги
Мастер...

Оживший камень

Кас Маркус
1. Артефактор
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Оживший камень

Архонт

Прокофьев Роман Юрьевич
5. Стеллар
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
7.80
рейтинг книги
Архонт

Идеальный мир для Лекаря 18

Сапфир Олег
18. Лекарь
Фантастика:
юмористическое фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Идеальный мир для Лекаря 18

Возвращение

Жгулёв Пётр Николаевич
5. Real-Rpg
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
альтернативная история
6.80
рейтинг книги
Возвращение

Золушка вне правил

Шах Ольга
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
6.83
рейтинг книги
Золушка вне правил

Para bellum

Ланцов Михаил Алексеевич
4. Фрунзе
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
6.60
рейтинг книги
Para bellum

Жандарм

Семин Никита
1. Жандарм
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
аниме
4.11
рейтинг книги
Жандарм

Провинциал. Книга 2

Лопарев Игорь Викторович
2. Провинциал
Фантастика:
космическая фантастика
рпг
аниме
5.00
рейтинг книги
Провинциал. Книга 2

Совок

Агарев Вадим
1. Совок
Фантастика:
фэнтези
детективная фантастика
попаданцы
8.13
рейтинг книги
Совок

ВоенТур 3

АЗК
3. Антиблицкриг
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
5.00
рейтинг книги
ВоенТур 3

Младший сын князя

Ткачев Андрей Сергеевич
1. Аналитик
Фантастика:
фэнтези
городское фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Младший сын князя

Новые горизонты

Лисина Александра
5. Гибрид
Фантастика:
попаданцы
технофэнтези
аниме
сказочная фантастика
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Новые горизонты