Эффективность методик оценки качества потенциальных заемщиков, применяемые коммерческим банками в процессе кредитного анализа

2) Проблема создания и развития инфраструктуры-кредитования поддержки субъектов малого предпринимательства, для: бизнес-инкубаторов, технопарков, промышленных парков; не каждый банк возьмется за кредитование нового предприятия. «старт-тап». Обычно банк начинает свою работу с клиентом с анализа риска и финансовых показателей прошлых лет. Кредитование малого бизнеса на стадии его создания сопряжено со значительными рисками. Если же это «старт-тап», то потенциальному клиенту просто нечего предоставить банку для анализа. Клиенты зачастую используют средства банка, не сообщая ему о целях кредитования, например, руководители предприятий, оформляют кредиты как физические лица, т.е. по средством механизмов потребительского кредитования. Для погашения таких кредитов они в последствии будут вынуждены изымать денежные средства из оборота и обналичивать их; опять таки усугубляя собственное финансовое положение;

3) Проблема поддержки предпринимателей, производящих и реализующих товары (работы, услуги), предназначенные для экспорта определённой сферы бизнеса; поддержка со стороны государства. Необходимо развитие законодательства в части конкретных мер поддержки малого бизнеса, развитие федеральных программнаправленных на стимулирование кредитования бизнеса.

4) Проблема - нехватки надежных залогов. Следует, отметить, что в последнее время требования к залогу становятся менее строгими. В качестве залога банки принимают квартиры или жилые дома с земельным участком, а залогодателем может выступать как учредитель (генеральный директор), так и третье лицо. Но часть предприятий не имеет своей собственности. Помещения, оборудование, транспорт, как правило, могут арендоваться, а производимый товар не обладает достаточной степенью ликвидности. У ряда банков стали появляться также стандартные кредитные продукты для данной категории клиентов, которые предоставляю.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

кредитоспособность диагностика банкротство оценка

Кредитоспособность заемщика - это его комплексная правовая и финансовая характеристика, представленная финансовыми и нефинансовыми показателями, позволяющая оценить его возможность в будущем полностью и в срок, предусмотренный в кредитном договоре, рассчитаться по своим долговым обязательствам перед кредитором, а также определяющая степень риска банка при кредитовании конкретного заемщика [14, с. 125].

Цель анализа кредитоспособности заемщика состоит в комплексном изучении его деятельности для обоснованной оценки возможности вернуть предоставленные ему ресурсы [13, с. 204]. Применяемые в настоящее время и рекомендованные способы оценки кредитоспособности опираются главным образом на анализ данных о деятельности заемщика в предшествующем периоде.

В ходе написания курсовой работы была достигнута поставленная цель и решены все задачи. То есть в курсовой работе были раскрыты понятие кредитоспособности, цели и задачи оценки кредитоспособности; изучена информационная база для оценки кредитоспособности предприятия; описана и рассчитана методика количественного анализа для оценки кредитоспособности заемщика на примере ОАО «Покровский хлеб», методом анализа коэффициентных показателей предприятия; так же описана методика качественного анализа для оценки кредитоспособности заемщика; оценена кредитоспособность предприятия-заемщика методом интегральной оценки. Рассчитаны и приведены модели диагностики банкротства. В работе использованы система показателей моделей Бивера, модели прогноза вероятности банкротства: двухфакторная модель Альтмана, Пятифакторная модель Альтмана, Модель Федотовой. Итоги работы приведены в виде динамики результатов интегральной оценки диагностики банкротства, по моделям. Сделаны следующие выводы:

* вероятность банкротства, по модели Бивера ОТСУТСТВУЕТ, т.к. ОАО Покровский хлеб по всем коэффициентам попадает в первую группу, Из недостатков модели Бивера стоит отметить: отсутствие результирующего показателя; сложность интерпретации итогового значения; использование устаревших данных. отсутствие результирующего показателя; сложность интерпретации итогового значения; использование устаревших данных;

* по Двухфакторной модели Альтмана, вероятность банкротства очень мала, что прослеживается в дикамике, за период трёх лет.;

* по Пятифакторной модели Аль тмана, вероятность банкротства так же мала, что прослеживается в дикамике,за период трёх лет.;

* по Моделе Федотовой, значение интегрального показателя очень мало, что говорит, о очень низкой вероятности банкротства.
При всем значении такой оценки она не может исчерпывающем образом характеризовать кредитоспособность заемщика в предстоящем периоде.

Среди подходов к оценке кредитоспособности заемщиков можно выделить две группы моделей:

1) классификационные модели;

2) модели на основе комплексного анализа.

Классификационные модели дают возможность группировать заемщиков: прогнозные модели позволяют дифференцировать их в зависимости от вероятности банкротства; рейтинговые - в зависимости от их категории, устанавливаемой с помощью группы рассчитываемых финансовых коэффициентов и присваиваемых им уровней значимости [5, с. 32]. Недостатками классификационных моделей являются их «замкнутость» на количественных факторах, произвольность выбора системы количественных показателей, высокая чувствительность к недостоверности исходных данных, громоздкость при использовании статистических межотраслевых и отраслевых данных. В рамках комплексных моделей анализа возможно сочетание количественных и качественных характеристик заемщика.

Предварительный анализ кредитоспособности заемщика должен включать следующие этапы: формирование информационной базы анализа кредитоспособности; оценка достоверности представленной информации; предварительная оценка потенциального заемщика; обработка полученной информации; сравнительный анализ полученных финансовых коэффициентов с нормативными значениями; качественный анализ финансовых коэффициентов; определение веса финансовых коэффициентов в рейтинговом показателе; расчет рейтингового (интегрального) показателя организации-заемщика; присвоение заемщику класса (рейтинга) на основе интегрального показателя; анализ нефинансовых (качественных) показателей; заключение (вывод) по итогам оценки кредитоспособности заемщика, определение перспектив его развития для решения вопроса об условиях и возможности предоставления кредита [4, с. 127].

В итоге можно говорить о недостаточности накопленных статистического материалов в прогнозных моделях, которые могли бы продемонстрировать ретроспективно, за 5-10 лет, динамику значений и результат - наличие или отсутствие реального банкротства.

Выявлены проблемы в банковской системе кредитования предприятий и найдены пути их решения.

Этот примет хорошо показывает замечания о невозможности однозначной оценки перспектив банкротства. Понимание, того что каждое предприятие уникально, и его показатели существенно завися от отрослей принадлежности, от той стадии развития, которую переживает предприятие. Лучшим инструментом аналитика в таком случае является горизонтальный, динамический анализ по возможно большому колличеству моделей. Аналитик должен проследить, как меняется интегральная оценка, за счёт каких показателей предприятие покинуло зону финансового благополучия.

В современных условиях коммерческие банки разрабатывают и используют собственные методики оценки кредитоспособности заемщиков с учетом интересов банка. Сбербанк России разработал и применяет методику определения кредитоспособности заемщика на основе количественной оценки финансового состояния и качественного анализа рисков. Финансовое состояние заемщика оценивается с учетом тенденций в изменении финансового состояния и факторов, влияющих на такие изменения. Финансовое состояние заемщика при этом оценивается с точки зрения краткосрочной и долгосрочной перспектив.

Между тем российские коммерческие банки не имеют еще достаточного опыта в построении основ кредитного механизма.

Появляется необходимость развивать рынок банковских услуг, что является «кровеносной артерией» экономики страны в целом. Без «банковской помощи» в частные компании, нет их роста и развития, а следовательно, нет производства товаров, так необходимых населению. Нуждающееся потребители будет вынуждены, приобретать их где то в других странах, а значит тратить неизбежна утечка средств в экономику других стран.

Все эти сберегательные процессы находятся из области макроэкономики и являются показателем экономической и политической стабильности государства.

Список литературы

1. ФЗ "О центральном банке РФ", "Банке России" - 12.04.1995.

2. ФЗ №127 "О несостоятельности (банкротстве)" (Закон о банкротстве) - 26.10.2002.- с изменениями и дополнениями.

3. ФЗ №395-1 "О банках и банковской деятельности" - 07.07.1995. - стр. 1,. - гл.1, ст.20.

4. Положение об инструкции Банка России от 26.03.2004 г. №254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности»;

5. Письмо ЦБ РФ от 27.07.2000 г. №139-Т «О рекомендациях по анализу ликвидности»;

6. Методика утверждённая Комитетом Сбербанка России по предоставлению кредитов и инвестиций 30.06.2006 г. №285-5 р с учётом последующих изменений;

7. Мотодические положения по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса, утверждённые распоряжением Федерального управления по делам о несостоятельности ( банктотстве) от 12.08.94 N 31-р;

8. Информация об изменениях: Указанием Банка России от 18 февраля 2005 г. N 1549-У в пункт 3.1;

9. "Основы банковского дела" / авт. Д.А. Шевчук. - Москва : Феникс, 2007. - гл.2, гл.34;

10. Финансовый анализ. Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. Финансы и статистика / авт. В.В. Ковалёв. - Москва : [б.н.], 1996;

11. Экономика организации и управления предприятием, авт. Л. Зайцев Н.,учебное пособие. - Москва : ИНФРА-М, 2007. - второе : стр. 428;

12. Банковское дело: современная система кредитования авт. И. Лаврушин О.. - Москва : [б.н.], 2009;

13. Учебник курс “Банковское дело” О. И. Лаврушин, Москва (2000), Гл. 6, стр. 150, 151, 152, 153, 158-162;

14. Учебное пособие “Банковские риски”, И.О. Лаврушин, Н.И. Иваленцевой, (Финансовая академия при правительстве РФ), Москва (2008).

15. Методическое пособие «Подходы к организации стресс-тестирования в кредитных организациях» (на основе обзора международной финансовой практики); http://www.cbr.ru/analytics/bank_system/print.asp?fil..;

16. Обзор методов построения сценариев для целей стресс-тестирования, Ивлиев С.В., Ефремова Т.А., Пермь,2011, ПГНИУ;

17. Помазанов М.В. (2010) Продвинутый подход к управлению кредитным риском в банке: методология, практика, рекомендации: практ. пособие. М.: Изд. дом «Регламент- Медиа»,2010;

18. Колоколова О. В., Помазанов М. В. Разработка формулы вероятности банкротства компании на базе показателей бухгалтерской отчетности // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке.2004. № 6. С.65--84;

19. Стресс-тестирование: обзор методологий, Андриевская И.К., Государственный университет - Высшая школа экономики, Москва, 2007;

20. “Аудиторское заключение по годовому отчёту за год, закончившийся 31 декабря 2011 года” (стр. с 5 по 15 - публикуемые формы отчётности), а так же раздел 2.9. стр.20. -за 31.12.2012;

21. Годовой отчёт консолидированный за 2011 год [Доклад], Данные о доходах от инвестирования средств ФОСВ за 2010 год. - 2010;

22. Годовой отчёт консолидированный[Доклад]. -2010 ;

23. Статья из газеты «Инвестиционно-сберегательное поведение населения РФ в условиях глобальной социальной - экономической нестабильности» авт. АСВ. - Москва : [б.н.], март, 2009;

24. Газета "Коммерсант", Деловые новости, полоса №3 [Журнал]. - Москва : [б.н.], 19.06.2006 г. - №153 (3484);

25. Российская газета "У страха деньги не велики" [Журнал] / ред. Александрович Фронин Владислав. - москва : [б.н.], 06 сентябрь 2011 r.. - №5573;

26. Журнал «Деньги и кредит» №3, 2011г. дата публикации: 25.03.2011;

27. «Банковские технологии», октябрь 2012 года, дата убликации: 31.10.2012;

28. Автор: Игорь Качалов. Статья была опубликована в журнале "Продвижение Продовольствия. Prod&Prod" №6(8) 2009;

29. http://www.garant.ru/, (нормативы ликвидности банка, гл. 3,Об оценке капитала);

30. www.crb.ru

31. www.financialstabilityboard.org

32. www.bis.org

33. www.c-ebs.org

34. www.iif.com

ПРИЛОЖЕНИЕ А



ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Таблица 3.1.1 Сравнительно аналитический баланс

Таблица 3.1.5 Пятифакторная модель У. Бивера

Таблица 3.1.6 Двухфакторная модель Альтмана

Показатели	Расчет	01.01.2011	01.01.2012	01.12.2013
Х1	Коэффициент текущей ликвидности=Оборотные активы/Текущие обязательства= стр.1200ф.1/стр.1500ф.1	3,94	5,76	4,99
Х2	Финансовая устойчивость предприятия =Заёмные средства/Общая величина пассивов=1300ф.1*стр.1400ф.1/стр.1700ф.1	0,84	0,89	0,87
Z	(0-0,3877)-1,0736*х1+0,05791*х2	-4,57	-6,52	-5,70

Вывод: в 2011 году Z = - 4,57 <0, =>, вероятность банкротства, меньше 50 %, и далее снижается по мере уменьшения Z; в 2012 году Z = - 6,52 <0, =>, вероятность банкротства, мала почти отсутствует; в 2013 году Z = - 5,7 <0, =>, вероятность банкротства, очень мала.

Таблица 3.1.7 Пятифакторная модель Альтмана

Показатели	Расчет	01.01.2011	01.01.2012	01.12.2013
Х1	Соотношение собственного оборотногом капитала с суммой активов = (стр. 1300ф.1+стр.1530ф.1-стр.1100ф.1)/стр.1600 ф.1	0,46	0,53	0,53
Х2	Соотношение суммы чистой прибыли, взятого с отрицательным знаком, к общей сумме активов = стр. 2400 ф.2/стр. 1600ф.1	-0,14	-0,09	-0,15
Х3	Отношение прибыли до налогообложения к общей сумме активов = стр. 2300ф.2/стр. 1600ф.1	0,17	0,12	0,19
Х4	Отношение рыночной стоимости собственного капитала к балансовой стоимости заёмных средств = стр. 1300 ф.1/(стр. 1400ф.1+стр.1500ф.1)	5,23	7,78	6,57
Х5	Отношение выручки к общей сумме активов = стр. 2110 ф.2/стр.1600 ф.1	1,59	1,67	1,50
Z =	1,2*х1+1,4*х2+3,3*х3+0,6*х4+1,0*х5	5,65	7,25	6,47

Вывод: в 2011 году Z = 5,65 >3, =>, вероятность банкротства, оченгь низкая, и далее снижается по мере уменьшения Z; в 2012 году Z = 7,25, и; в 2013 году Z =6,47 =>, вероятность банкротства, очень мала.

Размещено на Allbest.ru