1.3 Подходы к методике оценки кредитоспособности: отечественный и зарубежный опыт

В настоящее время в мире не существует единой стандартизированной системы оценки кредитоспособности заемщиков, в связи с чем практически в каждом коммерческом банке применяется методика, разработанная собственными силами, иногда - с учетом опыта конкурентов и международных тенденций (что, к сожалению, встречается крайне редко). На современном этапе развития западного банковского дела основным показателем оценки кредитоспособности выступает не просто кредитный рейтинг заемщика, а соответствующая данному рейтингу вероятность банкротства. Присвоение кредитного рейтинга перестает быть первостепенной целью оценки кредитоспособности, а становится лишь одним из этапов такой оценки [47].

Прежде чем перейти непосредственно к анализу методических подходов к оценке кредитоспособности заемщиков, рассмотрим основные существующие подходы к оценке кредитоспособности заемщика (рисунок 1.2).

Рис. 1.2 Подходы к оценке кредитоспособности заемщика [47]

В силу того, что современные реалии российских и западных банков существенно различаются по таким важнейшим параметрам, как правовое поле и исторически сформировавшиеся экономические отношения, то, на наш взгляд, было бы целесообразно разделить существующую практику оценки кредитоспособности на российскую и западную. Однако опыт современных российских банков в части оценки вероятности банкротства заемщиков в большинстве случаев, к сожалению, строится именно на базе общеизвестных зарубежных методик (таких как, например, Z-анализ Альтмана). Мнения отечественных и зарубежных ученых и аналитиков в области банковского дела и финансового менеджмента относительно того, какие модели относятся к оценке вероятности банкротства, а какие - к оценке кредитоспособности, сильно расходятся, что может быть объяснено тесной взаимосвязью и взаимозависимостью данных понятий, что зачастую влечет за собой подмену одного из них другим [43].

Изучение западной практики позволяет сделать предположение о параллельном существовании нескольких видов моделей.

Первая группа включает модели, основанные исключительно на данных бухгалтерской отчетности.

Вторая состоит из моделей, использующих как финансовую отчетность, так и другие данные (рейтинговые модели). Фактически рейтинговые модели оценки являются индикаторами вероятности банкротства.

Третья группа представляет актуарные модели, позволяющие рассчитать объективную оценку вероятности наступления дефолта на основе статистических данных по дефолтам.

Четвертая группа содержит модели, основанные на определении рыночной стоимости акций, облигаций или производных инструментов, с помощью которых определяют нейтральную к риску оценку вероятности дефолта и премию за риск.

Проанализируем каждую группу моделей более подробно.

В первую группу включены методы фактической оценки вероятности банкротства заемщика, основанные на формуле, устанавливающей зависимость между финансовыми коэффициентами, полученными на основе бухгалтерских данных, и вероятностью банкротства. После вычисления расчетного значения вероятности банкротства данный показатель корректируют по экспертной качественной оценке опытного оценщика банка, позволяющей учитывать дополнительные факторы, отсутствующие в базовой формуле [45].

Отметим, что применение моделей данной группы, особенно в российской действительности, сопряжено с определенными трудностями. Например, анализ исключительно финансовой отчетности не может дать полную характеристику заемщика, так как она не всегда соответствует действительности (у организации может вестись управленческий учет) или же вовсе отсутствует у организаций, находящихся на упрощенной системе налогообложения либо уплачивающих единый налог на вмененный доход (данная проблема особенно актуальна для предприятий малого бизнеса). Также необходимо учитывать отраслевую и межотраслевую специфику компаний, что делает такого рода модели довольно громоздкими.

В российской практике наиболее приемлемой областью применения дискриминантных моделей представляется межбанковский рынок в силу его отраслевой однородности и более высокой отчетной дисциплины [47].

Несмотря на всю точность своих прогнозов, дискриминантные модели не могут предоставить банкам полную картину о состоянии контрагента. Поэтому для учета таких характеристик, как кредитная история, репутация, качество менеджмента и т.п., необходимо создание качественно иной модели, получившей обобщенное название "рейтинговая модель оценки заемщика".

Именно рейтинговые модели оценки заемщика и относятся ко второй группе моделей.

Система внутренних кредитных рейтингов позволяет более объективно оценивать не только финансовое состояние заемщика и отрасли экономики, к которой он принадлежит, но и определять возможности самого банка-кредитора при принятии им решения о выдаче ссуды [47].

На практике используются различные классификационные шкалы, насчитывающие, как правило, от 5 до 10 и даже 12 градаций риска. Для этих целей разрабатываются весьма сложные модели со значительным количеством критериев оценки на основе множественного дискриминантного анализа. Несмотря на то, что каждый банк устанавливает критерии оценки индивидуально, как правило, все они руководствуются такими показателями, как [42]:

- оценка внешней среды контрагента (состояние отрасли, в которой контрагент осуществляет свою деятельность, занимаемая доля на рынке, география операций и др.);

- оценка качества управления (опыт, компетентность, репутация и деловые качества руководителя);

- кредитная история (длительность взаимоотношений заемщика с кредитными организациями, своевременность исполнения обязательств);

- характеристики кредитного продукта (срок, сумма, процентная ставка, комиссии, вид и сумма обеспечения);

- анализ бухгалтерской отчетности и основных финансовых коэффициентов (рентабельность, оборачиваемость, соотношение собственных и заемных средств, анализ денежных потоков).

Конечный показатель может быть и аддитивной, и интегральной величиной, представляющей определенное количество баллов. Заемщик получает кредитный рейтинг в зависимости от того, в какой диапазон попала набранная им сумма баллов, рейтинг, в свою очередь, соответствует определенной вероятности банкротства [46].

Несомненно, рейтинговые модели в западных странах являются одной из надежнейших технологий управления кредитным риском. Однако сам факт существования в каждой стране национальных моделей свидетельствует о том, что при создании подобных моделей страновая специфика играет важнейшую роль. Поэтому разработка модели рейтинговой оценки, учитывающей специфику российских экономических отношений, остается одной из актуальнейших задач управления кредитным риском в коммерческих банках России.

Третья группа включает актуарные методы оценки вероятности дефолта, которые рассчитываются рейтинговыми агентствами, классифицирующими предприятия и их долговые обязательства по вероятности дефолта путем присвоения им различных кредитных рейтингов.

При отсутствии внешнего кредитного рейтинга кредитор, имеющий достаточный объем ретроспективных данных, может самостоятельно определить внутренний кредитный рейтинг заемщика с помощью экспертных заключений либо статистических моделей, использующих данные бухгалтерской отчетности компаний для установления фактической взаимосвязи между финансовыми показателями и возможностью банкротства [45].

Под актуарным методом оценки обычно понимают модель оценки вероятности дефолта на основе статистики банкротства по облигациям.

Четвертая группа включает в себя рыночные методы оценки вероятности дефолта (или методы на основе рыночной стоимости).

В отличие от актуарных моделей в рыночных методах индикатором кредитного риска является рыночная стоимость обращающихся на рынке облигаций, акций и кредитных производных инструментов, которая, в свою очередь, отражает ожидания участников рынка в отношении возможности дефолта предприятия-эмитента. Предполагается, что рыночная оценка должна быть более точной, чем актуарные вероятности банкроства, поскольку рынок в каждый момент учитывает огромный объем поступающей на него информации макро - и микроэкономического, политического и психологического характера. На основе рыночной цены можно рассчитать нейтральную к риску оценку вероятности дефолта, которая может существенно отличаться от актуарной оценки [47].

Относительно четвертой группы моделей хотелось бы отметить, что подходы, связанные с оценкой деятельности эмитента ценных бумаг, могут применяться только лишь рядом крупных корпоративных заемщиков, так как представители малого и среднего бизнеса фактически не имеют возможности использовать рыночные механизмы оценки привлекательности потенциального заемщика для фондового рынка. У подавляющей части субъектов малого бизнеса эффективность собственной деятельности не отражается на спросе на предлагаемые ею на рынке эмиссионные ценные бумаги. Это происходит по двум причинам: субъекты малого бизнеса не используют такой способ привлечения финансирования, как выпуск ценных бумаг, а недостаток информации о деятельности организации делает невозможным публичное предложение продаж ценных бумаг [47].

Как уже было сказано, каждый российский банк по-своему решает методологическую проблему оценки кредитоспособности и вероятности банкротства. Чаще всего используются качественный и количественный методы анализа.

Как известно, основным критерием кредитоспособности выступает финансовое состояние заемщика, анализ которого проводится по следующим направлениям [43]:

- финансовые результаты (прибыль, убыток);

- ликвидность (платежеспособность);

- рыночная позиция (деловая активность, конкурентоспособность, устойчивая динамика положения на рынке);

- движение денежных потоков, прогноз на срок кредитования.

Корректирующими показателями оценки могут являться качественные факторы деятельности заемщика, к примеру, положительная кредитная история; предоставление документов по первому требованию; качество управления, включая личностные характеристики и компетентность руководства предприятия-заемщика; деловая репутация; степень зависимости от государственных дотаций; общее состояние рынка по отрасли; общие позиции предприятия в конкурентной борьбе в его секторе или отрасли.

Как отмечают многие российские эксперты в области банковского дела, применение иностранных моделей прогнозирования дефолта предприятий в отечественных условиях, как правило, не дает достаточно точных результатов. А вместе с тем разработка более точных моделей, базирующихся на российском опыте, зачастую осложняется отсутствием необходимого количества надежных статистических данных. Последняя проблема связана как с недостаточно длинной историей наблюдений, так и с тем, что процедура получения исходной информации Росстатом носит заявительный характер, а многие компании по разным причинам не заинтересованы в демонстрации статистическим органам и внешним лицам истинных показателей. Естественно, такое положение дел не добавляет точности методам прогнозирования банкротства, разработанным на базе российской статистики [44].

Рядом российских ученых и аналитиков в области финансового менеджмента были предприняты попытки адаптации иностранных моделей (в частности, подхода Альтмана) к российским условиям, а также разрабатывались собственные количественные методики прогнозирования финансовых проблем.

Наибольший интерес, на наш взгляд, представляет следующий факт: тестирование самых известных количественных моделей российскими экспертами показало, что наибольшей точностью предсказания банкротства обладает метод экспертных оценок [47].

Преимущества данного метода заключаются в возможности использования мнений разных кредитных экспертов, что существенно снижает степень субъективности в выборе показателей; метод позволяет более объективно оценивать весовые коэффициенты при низком качестве и (или) недостаточном количестве статистических данных; при построении классифицирующей функции изначально исключаются факторы, отличающиеся высокой корреляцией или функциональной взаимозависимостью.

Между тем следует обратить внимание и на возможные недостатки данного подхода. Во-первых, возможны проблемы, связанные с несогласованностью и сильным разбросом мнений экспертов, то есть ситуации, когда каждый эксперт применяет в своей модели свой собственный набор факторов, слабо пересекающийся с наборами других экспертов, что не позволяет выбрать показатели для включения в классифицирующую функцию и определить их веса. Во-вторых, данный подход еще сравнительно новый (как, впрочем, и остальные российские методы фактической оценки вероятности банкротства) и потому недостаточно апробирован на практике, в связи с чем точность получаемых прогнозов еще необходимо проверять и при необходимости корректировать применяемое уравнение классифицирующей функции [45].

Качественные методы оценки и прогнозирования вероятности банкротства имеют свои преимущества и недостатки. С одной стороны, в отличие от количественных методов они позволяют подробно анализировать состояние организации, а не ориентируются на один-единственный критерий, который на практике может искажаться под воздействием различных обстоятельств (особенностей сферы деятельности организации, отрасли, страны, других факторов). С другой стороны, качественным методам в большей степени присуща субъективность, и их результат во многом зависит от квалификации и убеждений эксперта, проводящего анализ. Кроме этого, проведение качественного анализа требует значительных трудозатрат, а в некоторых случаях и наличия данных о деятельности компании, доступ к которым ограничен, что особенно часто становится проблемой в России. Указанные обстоятельства существенно снижают привлекательность такого рода моделей [46].

Суть большинства отечественных качественных моделей прогнозирования банкротства сводится к набору критериев и показателей, неблагоприятные текущие значения и (или) складывающаяся динамика которых позволяют либо не позволяют рассматривать текущее финансовое состояние как критическое.

Значение качественных моделей сводится к набору критериев и показателей, неблагоприятные текущие значения и (или) складывающаяся динамика которых позволяют либо не позволяют рассматривать текущее финансовое состояние как критическое.

Проведенный анализ внутрибанковских методик оценки кредитоспособности заемщиков (как мелких и средних, так и крупных организаций) ряда российских коммерческих банков показал отсутствие в большинстве из них отечественных разработок в области оценки вероятности дефолта организаций и, напротив, выявил наличие иностранных неадаптированных моделей (к примеру, модель Альтмана). Кроме этого, нередко встречается ситуация, когда методики оценки кредитоспособности разрабатываются не для минимизации кредитных рисков и повышения качества оценки заемщиков, а для минимизации отчислений в резервы на возможные потери по ссудам [43].

Среди основных причин низкого качества современных отечественных методик оценки кредитоспособности можно назвать следующие [47]:

- недостаток методического обеспечения, предложенного Банком России;

- недостаточность, а зачастую и недостоверность информации о финансовом состоянии, получаемой от заемщиков;

- ограниченность информации о кредитной истории заемщиков и опыта взаимодействия по данным вопросам с другими кредитными организациями;

- нередко недостаточно глубокое изучение банком ситуации в отрасли, где осуществляет свою деятельность заемщик.

Таким образом, анализ российской банковской практики показал, что используемые в настоящее время методы оценки кредитоспособности заемщиков нуждаются в значительном улучшении.

Одним из выходов в сложившейся ситуации может являться [47]: предложенная банком более эффективная технология анализа финансового состояния заемщика путем составления представителем банка управленческого баланса, отчетов о финансовых результатах, движении денежных средств на основе данных, представленных заемщиком, или первичных документов, полученных при его посещении проверяющими; финансовый анализ всех видов деятельности заемщика; сопоставление заемщика с другими аналогичными предприятиями; использование бухгалтерской отчетности заемщика, заверенной аудиторами; лимит суммы ежемесячного погашения кредита не выше 70-85% остатка денежных средств на конец месяца; проверка наличия неофициальных заимствований у частных кредиторов на основе сравнительного анализа отчетности за несколько периодов; налаживание длительного сотрудничества банка с заемщиком; использование альтернативной информации о заемщике, полученной из внешних источников (промежуточные бухгалтерские отчеты, не заверенные аудиторами; информация из налоговых органов, пресса о заемщике, информация специальных служб банка, информация независимых агентств и иных источников информации, правительственные статистические сборники).

В данных обстоятельствах особенно актуальным видится использование прогрессивного зарубежного опыта, в частности подходов Базеля II, предлагающего многовариантную методологию оценки достаточности капитала, которую можно и нужно применять в российской банковской системе, если мы не хотим безнадежно отстать от мирового банковского сообщества. Отечественным банкам необходимо пересмотреть существующую методологическую базу по оценке кредитоспособности заемщиков и разработать новые адаптивные методики оценки вероятности банкротства, усовершенствовать существующие рейтинговые модели оценки. Особенно важно не затягивать с проведением указанных мероприятий и учитывать полученные уроки финансового кризиса, который дал возможность российским коммерческим банкам проверить эффективность имеющихся у них методик оценки кредитоспособности. Ведь, улучшив качество оценки заемщиков, банки смогут не только сократить объемы просрочек, но и повысить эффективность кредитования в целом за счет снижения упущенной прибыли [43].

Очень важно, чтобы коммерческими банками разрабатывались методики оценки вероятности банкротства (с учетом российского и зарубежного опыта, а также требований международных стандартов Базеля II) для каждого из сегментов заемщиков, так как это значительно повысит качество кредитной деятельности банка.

С недавних пор коммерческие банки вновь начали устанавливать планы по наращиванию кредитных портфелей и пересматривать свои программы кредитования, делая условия все более выгодными для клиентов. Однако возврат к послаблениям в анализе заемщиков в угоду возрастающему их количеству может привести к крайне нежелательным результатам. Важно действительно учитывать полученные уроки и, анализируя кредитоспособность потенциального заемщика, сейчас просчитывать, что будет с его бизнесом в кризисных условиях, что станет с источниками погашения кредита, какова вероятность его дефолта на момент окончания срока действия кредитного договора. Эффективный анализ кредитоспособности потенциальных заемщиков в текущий момент сможет обеспечить банку высокое качество кредитного портфеля в будущем [47].

2. Анализ и оценка кредитоспособности ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина"

2.1 Организационно-экономическая характеристика ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина"

Полное наименование - Открытое акционерное общество "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина".

Сокращенное наименование - ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина".

Место нахождения и почтовый адрес. Россия, 410005, Саратовская область, г. Саратов ул. Университетская, 70

Целями деятельности ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" являются расширение рынка продажи хлебобулочных изделий, а также извлечение прибыли.

Предметом деятельности ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" является:

- производство хлеба и мучных кондитерских изделий недлительного хранения;

- производство сухих хлебобулочных изделий и мучных кондитерских изделий длительного хранения;

- производство макаронных изделий;

- неспециализированная оптовая торговля пищевыми продуктами;

- розничная торговля в неспециализированных магазинах пищевыми продуктами;

- производство муки из зерновых и растительных культур и готовых мучных смесей и готовых мучных смесей и теста для выпечки;

- производство готовых кормов для животных;

- деятельность автомобильного грузового транспорта;

- хранение и складирование.

В настоящее время ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" - одно из крупнейших хлебокомбинатов Саратовской области и на сегодняшний день является полноценным участником рынка. Хлебобулочная и кондитерская продукция предприятия пользуются стабильным спросом.

В настоящее время рынок хлебобулочных изделий зрелый, стабильный, характеризуется высокой насыщенностью. В Саратове и Энгельсе насчитывается 4 крупных хлебопекарных предприятия: ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина", ОАО "Знак хлеба", ОАО "Энгельсский хлебокомбинат", ЗАО "Сокур-63".

К числу основных конкурентов ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" следует отнести: ОАО "Знак хлеба", ОАО "Энгельсский хлебокомбинат", ЗАО "Сокур-63".

Каждый производитель реализует свою продукцию во всех районах города. ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" доминирует в Кировском и Фрунзенском районах города.

Таблица 2.1 - Доля занимаемая ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" на рынке Саратовской области 2012 году

№ п/п	Название предприятия	Регион	Производство ежесуточно в 2011 год, тн.	Доля на рынке Саратовская область, %
1	ОАО "Знак хлеба"	Саратовская область	31,5	9,4
2	ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина"	Саратовская область	31	9,3
3	ЗАО "Энгельский хлебокомбинат"	Саратовская область	48	14,4
4	ЗАО "Сокур-63"	Cаратовская область	28	8,4
5	ООО "Альян-Н"	Саратовская область	6	1,8
6	ИП Дегтярёв	Саратовская область	11	3,3
7	Частные пекарни	Саратовская область	178,8	53,4

Таким образом, на рынке ХБИ наблюдается:

- снижение потребления ХБИ на 3,3-3,8% в год, в основном за счет "массовых" видов хлебов,

- рост сегмента хлебов "премиум класса", с новыми вкусами, "полезными свойствами" на 10-13% в год.

Особенностью политики ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" на 2012 года является:

- гибкая система скидок;

- мероприятия по модернизации и техническому переоснощению производства;

- разработка новых видов продукции в соответствии с динамикой рынка.

Объем продаж в 2012 году составил 11 142 228 кг хлебобулочных изделий. Уменьшение объема продаж по сравнению с 2011 годом составило 2 %, увеличение размера доходов составило 23 %. В 2013 году план объема продаж составляет 10 879 399 кг, уровень доходов планируется на прежнем уровне. Рентабельность в 2012 году составила 10 %. В 2013 году рентабельность должна составить 9 %. Производительность предприятия 20 000 тонн в год.

Таблица 2.2 - Объем продаж в динамике (в рублей без НДС)

2011 год факт	2012 год факт	Темп роста к 2011 году
Тн	Тысяч рублей	Тн	Тысяч рублей	Тн	Тысяч рублей
11 377	281 982	11 142	352 724	-235	+70742

В течение года на предприятии производилась следующая продукция: формовой хлеб из пшеничной муки, ржано-пшеничные сорта хлеба, батоны, булочные изделия, кондитерские изделия.

В таблице 2.3 представлены показатели по основным видам выпускаемой продукции.

Таблица 2.3 - Показатели по основным видам выпускаемой продукции

Наименование предприятия	Пшеничные сорта	Ржаные сорта	Батоны	Булка, сдоба, мелко-штучные изделия	Кондитер-ские изделия
	тонн	%	тонн	%	тонн	%	тонн	%	тонн	%
ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина"	8,02	26,99	9,78	32,91	10,49	35,3	0,8	2,69	0,63	2,12

Объем продаж указанный в таблице 2.3 приведен из расчета среднесуточной отгрузки по итогам 2012 года

Производственные мощности ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" загружены почти в полном объеме, что говорит о наличии постоянного спроса на продукцию нашего предприятия.

ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" - одно из крупнейших предприятий на рынке хлебобулочной продукции.

ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" улучшает качество продукции, продвигает на рынок новые ее виды, уделяет достаточно внимания организации маркетингово-сбытовой работы.

2.2 Анализ финансового состояния ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина"

Абсолютными показателями финансовой устойчивости являются показатели, характеризующие состояние запасов и обеспеченность их источниками формирования. Представленный в таблице 2.4 анализ имущества ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" и источников его формирования проведен на основании данных бухгалтерского баланса (Приложение 1) за 2010-2012 гг. Валюта баланса в 2012 г. составила 149580 тыс. руб., что меньше аналогичного показателя 2010 г. на 11299 тыс. руб. или на 7%.

Таблица 2.4

Структура имущества и источников его формирования

Показатель	Значение показателя	Изменение за отчетный период
	в тыс. руб.	удельный вес, %	тыс. руб. (+,-)	прирост, %
	2010г.	2011г.	2012г.	2010г.	2012г.
Актив
1. Внеоборотные активы	21 808	24 228	29 408	13,6	19,7	+7 600	+34,8
в том числе: основные средства	21 472	23 269	29 227	13,3	19,5	+7 755	+36,1
нематериальные активы	4	3	-	<0,1	-	-4	-100
2. Оборотные, всего	139 071	132 467	120 172	86,4	80,3	-18 899	-13,6
в том числе: запасы	7 470	9 878	10 632	4,6	7,1	+3 162	+42,3
дебиторская задолженность	120 389	116 472	104 472	74,8	69,8	-15 917	-13,2
денежные средства и краткосрочные финансовые вложения	7 131	2 290	2 882	4,4	1,9	-4 249	-59,6
Пассив
1. Собственный капитал	-14 081	9 906	12 199	-8,8	8,2	+26 280	^
2. Долгосрочные обязательства, всего	-	113	114	-	0,1	+114	-
3. Краткосрочные обязательства, всего	174 960	146 676	137 267	108,8	91,8	-37 693	-21,5
в том числе: заемные средства	11 544	36	36	7,2	<0,1	-11 508	-99,7
Валюта баланса	160 879	156 695	149 580	100	100	-11 299	-7

Структура активов ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" в 2012г. характеризуется следующим соотношением: 19,7% внеоборотных активов и 80,3% текущих. Активы ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" за отчетный период уменьшились на 11 299 тыс. руб. (на 7%). Хотя имело место уменьшение активов, собственный капитал увеличился на 186,6%, что, в целом, свидетельствует о положительной динамике имущественного положения предприятия. Структура активов ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" в разрезе основных групп представлена рисунке 2.1.

Рис. 2.1 Структура активов ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" на конец 2012 г.

Уменьшение величины активов ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" связано, главным образом, со снижением следующих позиций актива бухгалтерского баланса:

- дебиторская задолженность - 15 917 тыс. руб. (13,2%);

- денежные средства и денежные эквиваленты - 4 249 тыс. руб. (59,6%);

- прочие оборотные активы - 1 296 тыс. руб. (5,8%).

Одновременно, в пассиве баланса снижение можно наблюдать по строкам:

- кредиторская задолженность - 26 185 тыс. руб. (69,5%);

- краткосрочные заемные средства - 11 508 тыс. руб. (99,7%).

Среди положительно изменившихся статей баланса можно выделить "основные средства" в активе и "нераспределенная прибыль (непокрытый убыток)" в пассиве (+7 755 тыс. руб. и +26 149 тыс. руб. соответственно).

Собственный капитал ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" на последний день отчетного периода (31.12.2012г.) составил 12 199 тыс. руб. Собственный капитал предприятия за отчетный период резко вырос (на 26 280 тыс. руб.).

Одна из важных характеристик финансового состояния компании - устойчивость его деятельности в свете долгосрочной перспективы. Она связана с единой финансовой структурой компании, степенью его зависимости от кредиторов и инвесторов.

В таблице 2.5 приведены результаты расчетов показателей финансовой устойчивости.

Коэффициент автономии ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" в 2012г. составил 0,08. Данный коэффициент характеризует степень зависимости ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" от заемного капитала. Структура капитала ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" представлена на рисунке 2.2.

Рис. 2.2 Структура ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина" на конец 2012 г.

Таблица 2.5 - Показатели финансовой устойчивости ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина"

Показатель	Значение показателя	Изменение показателя (+,-)	Описание показателя и его рекомендованное значение
	2010г.	2011г.	2012г.
1. Коэффициент автономии	-0,09	0,06	0,08	+0,17	Соотношение собственного капитала к общей сумме капитала. Рекомендованное значение для данной отрасли: 0,45 и больше (оптимальное 0,55-0,7).
2. Коэффициент финансового левериджа	-12,43	14,82

Страница:

•  1 
•  2 
•  3 

дипломная работа "Оценка кредитоспособности заемщиков кредитных учреждений на примере ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина"" скачать

Подобные документы

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

  Понятие кредитоспособности цели и задачи оценки кредитоспособности. Методы оценки кредитоспособности заемщика. Модели диагностики банкротства. Анализ и пути совершенствования оценки кредитоспособности предприятия-заемщика на примере ОАО "Покровский хлеб".
  
  курсовая работа [2,3 M], добавлен 14.06.2015
  

• Изучение подходов к анализу кредитоспособности малого предприятия

  Критерии кредитоспособности малого предприятия, анализ методик ее определения. Зарубежный банковский опыт в области оценки кредитоспособности заемщика. Оценка кредитоспособности по методике банка ЗАО "Интеза" и Сбербанка на примере предприятия "Вальди".
  
  дипломная работа [532,9 K], добавлен 26.07.2011
  

• Оценка кредитоспособности юридических лиц

  Сущность кредитоспособности и ее значение. Информационная база и этапы оценки кредитоспособности. Оценка кредитоспособности потенциальных заемщиков коммерческого банка на основе финансовых коэффициентов, денежного потока и показателей делового риска.
  
  контрольная работа [25,2 K], добавлен 10.11.2015
  

• Анализ кредитоспособности ссудозаемщиков – юридических лиц и кредитного риска банка

  Нормативно-правовые аспекты оценки кредитоспособности в РФ. Сравнительная оценка методик оценки кредитоспособности банковских заемщиков. Организация работы по управлению кредитным риском. Оценка кредитоспособности юридического лица. Методы снижения риска.
  
  дипломная работа [2,2 M], добавлен 25.06.2013
  

• Оценка кредитоспособности заемщика коммерческим банком

  Характеристика кредитоспособности заемщика. Основные модели оценки кредитоспособности, основанные на методах комплексного анализа. Оценка класса кредитоспособности ОАО "Чувашкабель". Американская и французская методика оценки кредитоспособности заемщика.
  
  курсовая работа [320,7 K], добавлен 13.06.2011
  

• Особенности оценки кредитоспособности предприятия с точки зрения банка

  Критерии оценки кредитоспособности банковского клиента. Процедура оценки кредитоспособности, ее анализ на основе баланса организации. Анализ денежных потоков на примере предприятия ОАО "Автосервис". Проблемы анализа кредитоспособности и пути их решения.
  
  курсовая работа [90,9 K], добавлен 21.06.2011
  

• Совершенствование методов оценки качества заемщиков на примере ОАО Банк "Снежинский"

  Нормативно-законодательное регулирование и экономическая сущность кредитоспособности заемщиков. Оценка кредитоспособности на основе делового риска. Расчет оценки качества заемщиков юридических и физических лиц. Совершенствование скоринговой оценки.
  
  дипломная работа [190,8 K], добавлен 16.04.2011
  

• Анализ кредитоспособности заемщиков (на примере ЗАО "ВокБанк")

  Понятие, сущность, критерии и методы оценки кредитоспособности корпоративных заемщиков. Система предоставления банковских кредитов юридическим лицам. Анализ методики оценки кредитоспособности юридических лиц. Условия кредитования, утверждаемые банком.
  
  курсовая работа [84,8 K], добавлен 13.11.2013
  

• Анализ кредитоспособности заемщиков и критерии выбора наиболее привлекательного варианта для кредитования на примере ОАО "АКБ Стелла-Банк"

  Трактовка понятия, методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков. Заключение о возможности выдачи кредита банком на примере ОАО "АКБ Стелла-Банк". Оценка кредитоспособности организаций-заемщиков. Расчет показателей ликвидности и платежеспособности.
  
  дипломная работа [1,6 M], добавлен 07.02.2015
  

• Методы анализа кредитоспособности заемщиков

  Оценка кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов. Анализ делового риска. Показатели кредитоспособности, используемые зарубежными коммерческими банками. Анализ показателей оценки финансового положения заемщика ОАО "Донхлеббанк".
  
  курсовая работа [62,8 K], добавлен 21.10.2011
  

Другие документы, подобные "Оценка кредитоспособности заемщиков кредитных учреждений на примере ОАО "Саратовский хлебокомбинат им. Стружкина""

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам