Банковские услуги

Помимо стандартных продуктов краткосрочного и инвестиционного кредитования сохраняют свое действие следующие: овердрафтное кредитование, кредитование с использованием векселей Сбербанка России, предоставление банковских гарантий, кредитование внешнеэкономической деятельности (в т.ч. с использованием резервных аккредитивов), кредитование под залог коммерческой недвижимости, кредитование торговых сетей и специальная программа кредитования предприятий золото (серебро) добывающей отрасли при покупке у них драгоценных металлов в слитках. Участниками всех программ кредитования могут стать организации любой формы собственности, получающие доход от коммерческой деятельности, или индивидуальные предприниматели.

Являясь составной частью Сбербанка России, Восточно-Сибирский банк не отступает от основополагающих принципов функционирования Сбербанка в целом. Большая филиальная сеть, использование новейших технологий делают услуги банка доступными в любом населенном пункте региона. Банк с особым вниманием относится к каждому своему клиенту вне зависимости от его социального статуса и стремится к сохранению долгосрочных партнерских отношений, прогнозируя развитие потребностей клиентов, а вместе с тем появление новых направлений в банковском бизнесе. Для этого в банке проводятся маркетинговые исследования, на основе чего разрабатывается и предлагается клиентам полный спектр банковских продуктов и услуг.

Политика Восточно-Сибирского банка направлена на сохранение лидирующего положения в регионе на рынке банковских услуг. Специалистами банка разрабатываются механизмы сохранения и приумножения средств клиентов. В отношении среднего класса банк рассчитывает на реализацию банковских услуг, которые станут действенным инструментом не только в укреплении материального положения данной социальной группы, но и будут способствовать дальнейшему росту ее благосостояния. В настоящее время Восточно-Сибирский банк продолжает развитие отношений с клиентами с высоким уровнем дохода, создавая комфортные, надежные, а главное экономически эффективные условия сотрудничества.

Потенциальные клиенты банка - это экономически активное население региона, работающее в различных сферах бизнеса. Банк работает на всех сегментах рынка с клиентами разного уровня доходов. И в зависимости от их потребностей предлагает наиболее интересные им продукты и услуги. В сегменте крупного бизнеса банк разрабатывает индивидуальные схемы работы с клиентами. В сегменте среднего и малого бизнеса банк развивает новые технологии работы с целью повышения качества и увеличения времени на общение с клиентом.

Привлечению клиентов, созданию системы долгосрочного взаимовыгодного партнерства с ними будет способствовать развитие и внедрение программ поддержки индивидуальных операций клиентов на финансовых рынках, доверительное управление средствами клиента, финансовое консультирование, брокерское и агентское обслуживание, использование передовых информационных технологий, в том числе Интернета.

Восточно-Сибирский банк нацелен на сокращение издержек и времени обслуживания клиентов и повышение качества обслуживания. В рамках принятой Сбербанком Стратегии развития до 2014 года Восточно-Сибирский банк стал пятым в системе, где развивается Производственная система Сбербанка России (ПСС). На ее основе уже удалось достичь ряда серьезных улучшений в работе банка: создана новая модель работы внутренних подразделений банка. В результате реорганизации пространства и оптимизации процессов существенно сократились очереди и повысилась производительность труда.

В целях улучшения качества обслуживания клиентов банк активно развивает альтернативные каналы продаж и постоянно работает над расширением спектра услуг на устройствах самообслуживания и банкоматах. Список получателей платежей постоянно расширяется. Услуга приема платежей населения реализована как на банкоматах, так и информационно-платежных терминалах Банка.

В Восточно-Сибирском банке также активно продвигается проект Сбербанк ОнЛ@йн. Это автоматизированная система обслуживания клиентов банка через Интернет, с помощью которой они могут управлять своими счетами и совершать платежные операции через сеть Интернет.

Банк нацелен на дальнейшее развитие как существующих, так и внедрение новых технологий обслуживания клиентов с целью повышения сервиса и эффективности деятельности. Это позволит банку удержать лидирующие позиции в банковском секторе региона и достойно представлять Сбербанк России в Красноярском крае, республиках Хакасия и Тыва.

В приложении А приведен SWOT-анализ филиала Сбербанка в г. Кызыл.

Анализ доходов и расходов Сбербанка России за 2009 и 2006г. представлен в таблице 2.1.

Таблица 2.1 - Анализ доходов и расходов Сбербанка России г. Кызыл за 2008-2010 гг.

Показатель	2008 год	2009 год	2010 год	Изменение
	Сумма, млн.р.	Сумма, млн.р.	Сумма, млн.р.	2009 г. к 2008 г.	2010 г. к 2009г.
1 Доходы, всего	691	792	1058	101	14,62	367	53,11
1.1 Процентные доходы	571	633	844	62	10,86	273	47,81
1.2 Комиссионные доходы	8	9	12	1	12,50	4	50,00
1.3 Прочие доходы	112	150	202	38	33,93	90	80,36
2 Расходы всего	497	535	674	38	7,65	177	35,61
2.1 Процентные расходы	168	171	189	3	1,79	21	12,50
2.2 Прочие расходы	329	364	485	35	10,64	156	47,42
3 Чистая прибыль	194	257	384	63	32,47	190	97,94

На основании данных расчетов произведенных в табл. 2.1. можно сделать вывод о том, что чистая прибыль в период с 2008 года по 2010 год возросла на 97,94%. в абсолютных значениях этот рост составил 190 млн. руб. На этот рост существенное влияние оказало, увеличение общих доходов с 2008 года по 2010 год на 367 млн. руб. что составило 53,11%. Это происходит за слет увеличения за данный период процентных доходов на 273 млн. руб., что составило 47,81%, а также увеличения комиссионных доходов на 4 млн. руб., что составило 50% и счет увеличения прочих доходов за данный период на 90 млн. руб. что составило 80,36%.

Такой высокий прирост чистой прибыли объясняется тем, что расходы возрастали менее интенсивно, общее увеличение расходов в период с 2008 года по 2010 год составило 35,61%, в абсолютных значениях рост составил 177 млн. руб. На данный рост повлияло увеличение процентных расходов 21 млн. руб., что составило 12,5%, возросли также и прочие расходы на 156 млн. руб. что составило 47,42%.

Рост показателей напрямую связан с расширением спектра и улучшением качества предоставляемых услуг, увеличением количества приведенных операций, ростом числа клиентов, которые сделали спой выбор в пользу Сбербанка.

Рассмотрим показатели выполнения бизнес плана по непроцентным доходам и доходам от кредитования 8591/01 допофиса Сбербанка в г. Кызыле (табл. 2.2.) (г. Кызыл, ул. Лопсанчапа, 40).

Таблица 2.2 - Анализ выполнения бизнес плана по непроцентным доходам и доходам от кредитования 8591/01 допофиса Сбербанка в г. Кызыл

Месяц	План по комиссии	Факт по комиссии	Процент выполнения
Октябрь	844729	760390	90,02
Ноябрь	917093	832264	90,75
Декабрь	1021723	995270	97,41
Январь	2783545	2587933	92,97

Как видно из табл. 2.2. 8591/01 допофис Сбербанка России г. Кызыла не выполняет план по получению непроцентных доходов и доходов от кредитования в 4 квартале 2010 г., что может быть связано с недостаточно хорошей организацией процесса кредитования именно в этом отделении, так как в целом по Восточно-Сибирскому банку Сбербанка России и всем его отделениям прослеживается достаточно большое перевыполнения планов по доходам.

8591/01 допофис Сбербанка России г. Кызыл осуществляет расчетно-кассовое обслуживание юридических лиц в национальной и иностранной валюте, обслуживание участников внешнеэкономической деятельности, кредитование, проводит депозитарные операции и брокерское обслуживание на фондовом рынке, операции с международными пластиковыми картами и картами АС Сберкарт. Комплексное обслуживание, приемлемые тарифы, современные технологии, профессионализм банковского персонала, стабильность и надежность - вот те преимущества, которые получают корпоративные клиенты в Сбербанке.

Обслуживание населения - один из важнейших приоритетов 8591/01 допофиса Сбербанка России г. Кызыла. Наверное, нет в России взрослого гражданина, который хотя бы однажды не воспользовался услугой Сбербанка - столь обширен их круг. Это вклады для различных категорий населения от молодежи до пенсионеров, прием, всевозможных платежей, переводы денежных средств по России и за рубеж, расчетные и дорожные чеки, векселя Сбербанка и обмен валюты. Банк активно участвует в реализации социальных программ, осуществляемых государством.

Формы кредитования. Кредитная политика Сбербанка России универсальная для всех территориальных отделений и дополнительных офисов.

Документально положения кредитной политики Сбербанка России оформлены в

- меморандуме о кредитной политике Сбербанка, регламенте о порядке предоставления денежных средств клиентам банка;

- регламенте по предоставлению МБК и размещению депозитов в других банках; отдельных положениях о кредитовании юридических лип в порядке разовых ссуд, «овердрафта», открытых кредитных линий и т.д.;

- положении о кредитовании физических лиц на потребительские цели, на предпринимательскую деятельность и т.д.;

- положении о залоге, применяемом в банке, и о порядке его оформления; положении о выдаче гарантий в пользу третьих лиц;

- положении о порядке учёта векселей и вексельном кредитовании заёмщиков;

- положении о порядке оценки финансового состояния (платеже- и кредитоспособности) заёмщиков, в том числе банков;

- процентной политике;

- положении о порядке начисления и уплаты процентов за пользование ссудами и отражения их по счетам бухгалтерского учета;

- положении о порядке формирования и использования резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности;

- порядке оформления документов, необходимых для списания безнадёжной и не реальной для взыскания ссудной задолженности с баланса банка за счёт резерва на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности;

- положении о порядке кредитования связанных с банком заемщиков и положении о кредитном отделе и кредитном комитете банка.

Все вышеперечисленные документы составлены в соответствии с требованиями действующего законодательства.

Рассмотрим основной документ, определяющий кредитную политику Сбербанка - меморандум о кредитной политике.

Меморандум о кредитной политике Сбербанка охватывает такие конкретные вопросы, как структура кредитного портфеля, верхний лимит кредитов одному заемщику, процентные ставки, информацию о кредитоспособности заемщика, порядок списания непогашенных кредитов, кредиты ответственным работникам банка, ревизию кредитного портфеля и ряд других вопросов, которые могут существенно повлиять на тактику и стратегию кредитной деятельности банка.

Кредитная политика Сбербанка определяется общими установками относительно операций с клиентурой, которые тщательно разрабатываются и фиксируются в меморандуме о кредитной политике практическими действиями банковского персонала, интерпретирующего и воплощающего в жизнь эти установки.

Сбербанк России г. Кызыл предлагает своим клиентам - юридическим лицам кредиты как в рублях, так и в валюте. На каждый вид кредита устанавливаются гибкие процентные ставки, которые зависят от суммы, сроков кредитования и степени обеспеченности кредита.

Особая привлекательность сотрудничества со Сбербанком России г. Кызыл состоит в возможности оперативно управлять размером, процентными ставками и сроками своей задолженности.

В Сбербанке России г. Кызыл можно воспользоваться короткими и длинными заемными средствами по соответствующим ставкам в рамках одного кредитного соглашения.

Краткосрочными кредитами на срок до 30 дней удобно воспользоваться при необходимости оперативно пополнить недостаток оборотных средств. Условия предоставления кредита в каждом случае определяются индивидуально, в зависимости от срока кредитования и вида обеспечения. Этот вид кредитования допускает кредитование без оформления залога при условии стабильных безналичных поступлений на расчетные счета клиентов и их удовлетворительном финансовом состоянии. Сумма кредита рассчитывается автоматически.

При необходимости увеличить сумму кредита банк принимает в качестве обеспечения различные виды залогов, в том числе и товары в обороте.

Cреднесрочные кредиты - могут предоставляться для финансирования конкретных проектов или пополнения оборотных средств. В зависимости от возможностей клиента банк может предложить широкий спектр возможных видов обеспечения: от традиционных форм (твердый залог, заклад, залог недвижимости) до более гибких (товары в обороте, автотранспорт, остающийся в пользовании заемщика, поручительства организаций и организаций со стабильными оборотами по счетам в банке и удовлетворительным финансовым состоянием).

Долгосрочные кредиты - общеизвестно, что без них предприятию крайне сложно осуществлять стратегические проекты, требующие замораживания значительных средств. Сбербанк России г. Кызыл предоставляет возможность получения кредитов на срок до 5 лет с обеспечением в виде залога недвижимости.

Специально для организаций - импортеров - Сбербанк России г. Кызыл предоставляет кредиты в валюте для оплаты импортных контрактов. Низкие ставки, упрощенное оформление и выгодный курс при погашении кредита непосредственно с рублевого счета делают их незаменимым инструментом.

Кредиты под залог вкладов и депозитов. Этот вид кредита дает возможность быстро и без излишней бумажной волокиты пополнить оборотные средства небольшого организации на максимально выгодных условиях.

Овердрафт по расчетному счету. При недостатке денежных средств на расчетном счете банк предоставляет клиентам возможность осуществления текущих платежей в счет овердрафта. Банк просто доплачивает недостающую сумму. Возникшая задолженность перед банком автоматически гасится всеми поступлениями на расчетный счет.

Если на счете клиента недостаточно средств для оплаты платежных поручений или денежных чеков, Сбербанк России г. Кызыл предлагает воспользоваться овердрафтом по расчетному счету.

Овердрафт - это краткосрочное кредитование счета. Лимит овердрафта рассчитывается автоматически. Овердрафт предоставляется в рамках договора банковского счета и прост в получении. Предоставленные клиентом платежные документы сверх остатка средств на счете будут исполнены.

2.2 Анализ кредитоспособности заемщика

Методика, используемая Сбербанком РФ, также как и рейтинговая основывается на определении класса кредитоспособности заемщика. Для определения класса необходимо рассмотреть 5 коэффициентов:

? коэффициент абсолютной ликвидности;

? промежуточный коэффициент покрытия;

? коэффициент текущей ликвидности;

? коэффициент соотношения собственных и заемных средств;

? рентабельность основной деятельности.

? коэффициент абсолютной ликвидности - это соотношение денежных средств и высоколиквидных ценных бумаг с краткосрочными обязательствами.

Промежуточный коэффициент покрытия рассчитывается как отношение денежных средств, кратко- и среднесрочных финансовых вложений кратко- и среднесрочной дебиторской задолженности к краткосрочным обязательствам.

Коэффициент текущей ликвидности - отношение всей суммы оборотных активов к краткосрочным обязательствам.

Коэффициент соотношения собственных и заемных средств, т. е. отношение величины собственных средств к величине обязательств. Если коэффициент принимает значение менее 1, то это говорит о том, что на предприятии велика доля заемных средств и финансовое положение неустойчиво.

Для вычисления рентабельности основной деятельности необходимо прибыль от продаж (*100) разделить на выручку от реализации. Этот показатель показывает, насколько эффективна основная деятельность организации

После того как вычисляются основные коэффициенты, необходимо разбить их на категории в зависимости от фактического значения.

На основе суммы балов заемщик относится к одному из классов:

1 класс, если сумма находится в приделах от1 до1,05

2 класс - от 1,05 до 2,42

3 класс - больше 2,42.

Первоклассные заемщики кредитуются на льготных условиях, второклассные (к которым относится анализируемое организация) - на обычных. Выдача же кредитов организациям 3 класса связанно с риском.

Банки развитых капиталистических стран применяют сложную систему большого количества показателей для оценки кредитоспособности клиентов. Эта система дифференцирована в зависимости от характера заемщика (фирма, частное лицо, вид деятельности), а также может основываться как на сальдовых, так и оборотных показателях отчетности клиентов.

3. Анализ кредитоспособности организации-заемщика включает два основных этапа:

- общий анализ кредитоспособности организации.

-рейтинговая оценка организации.

На первом этапе составляется агрегированный (укрупненный) баланс организации и затем по его показателям ведется расчет системы финансовых коэффициентов.

Далее рассчитываются следующие коэффициенты: коэффициент текущей ликвидности (К т. л.); коэффициент срочной ликвидности (К с. л.); коэффициент абсолютной ликвидности (К а. л.); коэффициент автономии (К а.).

Коэффициент абсолютной ликвидности равняется отношению величины наиболее ликвидных активов к сумме наиболее срочных обязательств и краткосрочных пассивов. Его оптимальное значение 0,2 - 0,5 показывает, какая часть обязательств может быть погашена без дополнительной мобилизации средств.

Коэффициент срочной ликвидности, равный отношению ликвидных средств первого и второго класса к задолженности, отражает прогнозируемые платежные возможности организации при условии своевременного проведения расчетов с дебиторами. Оптимальное значение коэффициента считается равным 1, однако, он может быть и ниже, но не должен опускаться ниже 0,5.

Коэффициент срочной ликвидности, как показывает таблица, за весь анализируемый период превышал значение (1). Это показывает, что при привлечении дебиторской задолженности организация полностью покрывает свою задолженность.

Коэффициент текущий ликвидности - это отношение текущих активов к краткосрочным обязательствам. Показывает платежные возможности организации, оцениваемые при условии не только своевременных расчетов с дебиторами и благоприятной реализации готовой продукции, но и продажи в случае нужды прочих элементов материальных оборотных средств. Уровень коэффициента зависит от отрасли производства, длительности производственного цикла, структуры запасов и затрат и ряда других факторов, но нормальным все же считается равное 2. Если его значение ниже 1, то это означает отсутствие способности к выполнению краткосрочных обязательств из текущих активов. Слишком высокое значение (3) также нежелательно т.к. это свидетельствует о неэффективном использовании ресурсов, выражающемся в зависимости оборачиваемости средств, вложенных в производственные запасы и оборотные средства.

Коэффициент автономии рассчитывается как доля собственных средств в общем итоге баланса. Нормальное минимальное значение оценивается на уровне 0,5. Это означает, что сумма обязательств организации равна сумме собственных средств. Рост коэффициента свидетельствует об увеличении финансовой независимости, снижение риска финансовых затруднений в будущих периодах. Такая тенденция повышает гарантированность организациям своих обязательств.

В зависимости от величины этих коэффициентов организации, как правило, распределяются на 3 класса кредитоспособности. Для разбивки заемщиков по классам используют следующие коэффициентов (табл. 2.3).

Таблица 2.3 - Коэффициенты разбиения по классам

Коэффициенты	Первый класс	Второй класс	Третий класс
К а. л.	0,2 и выше	0,15 - 0,20	Менее 0,15
К с. л.	1,0 и выше	0,5 - 1,0	Менее 0,5
К т. л.	2,0 и выше	1,0 - 2,0	Менее 1,0
К а.	0,7 и выше	0,5 - 0,7	Менее 0,5

Рейтинговая оценка организации-заемщика является обобщающим выводом анализа кредитоспособности. Рейтинг определяется в баллах. Сумма баллов рассчитывается путем умножения классности каждого коэффициента (Ка.л. ,Кс.л., Кт.л., Ка.) и его доли (соответственно 30, 20, 30, 20%) в совокупности (100%).

К первому классу относятся заемщики с суммой баллов от 100 до 150, ко второму - от 151 до 250 баллов, к третьему - от 251 до 300 баллов.

Первоклассным по кредитоспособности заемщикам коммерческие банки могут открывать кредитную линию, выдавать в разовом порядке бланковые (без обеспечения) ссуды с установлением более низкой процентной ставки, чем для остальных заемщиков.

Кредитование второклассных ссудозаемщиков осуществляется банками в обычном порядке, т. е. при наличии соответствующих обеспечительских обязательств (гарантий, залога и т.д.). Процентная ставка зависит от вида обеспечения.

Предоставление кредитов клиентам третьего класса связанно для банка с серьезным риском. Таким клиентам в большинстве случаев банки кредитов не выдают, а если выдают, то размер предоставляемой ссуды не должен превышать размер уставного фонда. Процентная ставка за кредит устанавливается на высоком уровне.

Класс рассчитывается на основе формулы:

Категория К1*30 + Категория К2*20 + Категория К3*30 + Категория К4*20 (2.1)

кредитоспособность заемщик банк

В процессе принятия решения о выдаче кредита помимо рейтинговой оценки целесообразно дать прогноз возможного прогноза банкротства организации-заемщика. «Z-анализ» Альтмана является одним из самых распространенных методов прогнозирования банкротства.

Существуют несколько основополагающих принципов рассмотрения вопросов о возможности предоставления кредита:

Кредитоспособность заемщика является необходимым, но не достаточным условием кредитования. Для принятия окончательного решения требуется учет других факторов (риск «нечистоплотности» клиента, риск экономической конъюнктуры на рынке капиталов и т.д.).

Разделение финансовых потоков фирмы-заемщика и проекта (хозяйственной операции) при проведении анализа кредитоспособности.

Последующий мониторинг (сопровождение) кредита.

Проведение анализа кредитоспособности заемщика на основе полной, достоверной и верифицируемой информации

Игнорирование хотя бы одного из этих принципов может привести к неправильному окончательному решению о выдаче кредита, об условиях кредитования (сумма кредита, величина процента, график выплаты процентов и погашения суммы основного долга, наличие обеспечения). Кредитная политика банка должна обязательно учитывать возможность кредитных рисков, предварять их появление и грамотно управлять ими. Для этого банки предварительно стараются определить кредитоспособность лица, запрашивающего кредит. Традиционно процесс оценки кредитоспособности заемщика состоит из нескольких этапов [26, С.110].

Первоначально при поступлении заявки клиента в банк кредитный работник проводит оценку кредитоспособности клиента и определяет его кредитный рейтинг. Как правило, для оценки кредитоспособности в баллах проводят анализ количественных показателей. Следующим моментом является определение кредитных возможностей банка и соотнесение их с характером запрашиваемой кредитной услуги. Далее на заседании кредитного комитета принимается решение о кредитовании организации. Затем определяется лимит кредитования заемщика на основании прогноза денежного потока и исходя из степени ликвидности средств, располагаемых организациям. С учетом банковских рисков лимит кредитования корректируется и определяется окончательная величина предоставляемого кредита.

При оценке кредитоспособности организации-заемщика используется несколько методов. Наиболее распространенными из них являются оценка на основе: системы финансовых коэффициентов (табл. 2.4), анализа денежных потоков, анализа делового риска.

Каждый из указанных методов имеет свои преимущества и недостатки. Их выбор определяется особенностями клиентуры банка, возможными причинами финансовых затруднений, кредитной политикой банка [32, С.20]. Финансовые коэффициенты, используемые для оценки кредитоспособности клиентов коммерческого банка, можно разбить на пять групп: коэффициенты ликвидности; коэффициенты эффективности, или оборачиваемости; коэффициенты финансового левериджа; коэффициенты прибыльности; коэффициенты обслуживания долга. Рассмотрим коэффициенты ликвидности.

Анализируя баланс на ликвидность, можно оценить возможности заемщика быстро реализовать средства по активу и срочно покрыть обязательства по пассиву. Термин «ликвидность» в буквальном смысле этого слова означает легкость реализации, продажи, превращения материальных ценностей в денежные средства. Все оборотные активы баланса организаций по степени их ликвидности можно разделить на группы:

Таблица 2.4 - Коэффициенты ликвидности заемщика

Коэффициент	Расчет	Расчет по агрегатам	Норматив
К1 - коэффициент покрытия (текущей ликвидности). Экономическое содержание: способность рассчитаться с задолженностью в перспективе.	Текущие активы / Краткосрочные обязательства	А1/П3	2
К2 - коэффициент быстрой ликвидности. Экономическое содержание: способность рассчитаться с задолженностью в ближайшее время.	Денежные средства и краткосрочные финансовые вложения +дебиторская задолженность / Краткосрочные обязательства	(А2 + А4 ) П3	1
К3 - коэффициент абсолютной ликвидности. Экономическое содержание: какая часть задолженности может быть погашена немедленно	Денежные средства + краткосрочные финансовые вложения / Краткосрочные обязательства	А2/П3	0,2
К4 - коэффициент дебиторской и кредиторской задолженности. Экономическое содержание: способность рассчитаться с кредиторами за счет дебиторской задолженности	Дебиторы / Кредиторы	А4/(П2+3+П4)	1

А₁ - наиболее ликвидные активы - денежные средства и краткосрочные финансовые вложения (ценные бумаги);

А₂ - быстрореализуемые активы - дебиторская задолженность, платежи по которой ожидаются в течение 12 месяцев после отчетной даты;

А₃ - медленнореализуемые активы - запасы, НДС, дебиторская задолженность, платежи по которой ожидаются более чем через 12 месяцев после отчетной даты;

А₄ - трудно реализуемые активы (внеоборотные активы).

Пассивы баланса организации группируются по степени срочности их оплаты следующим образом:

П₁ - наиболее срочные обязательства (кредиторская задолженность);

П2 - краткосрочные пассивы (краткосрочные заемные средства);

П3 - долгосрочные пассивы (долгосрочные кредиты и заемные средства, доходы будущих периодов, фонды потребления, резервы предстоящих расходов и платежей);

П4 - постоянные пассивы или устойчивые (капитал и резервы).

Коэффициенты эффективности, или оборачиваемости рассчитываются в дополнение к коэффициентам ликвидности заемщика (табл. 2.5).

Динамика коэффициентов оборачиваемости помогает оценить причину изменений коэффициентов ликвидности. Например, увеличение ликвидности организации может произойти за счет увеличения краткосрочной дебиторской задолженности и стоимости запасов. Если при этом снижается оборачиваемость, это свидетельствует о негативных тенденциях в работе организации, то есть невозможности повышения его класса кредитоспособности [30, С.24].

Таблица 2.5 -Коэффициенты эффективности (оборачиваемости)

Коэффициент	Экономическое содержание	Формула расчета
К5 - коэффициент оборачиваемости активов	Эффективность использования совокупных активов	Выручка от реализации / Средняя величина активов
К6 - коэффициент оборачиваемости мобильных средств.	Показывает число оборотов, совершаемых оборотными средствами за определенный период	Выручка от реализации / Средний остаток оборотных средств
К7 - коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности	Характеризует «качество» дебиторской задолженности, насколько быстро она превращается в наличные деньги	Выручка от реализации / Средняя дебиторская задолженность
К8 - коэффициент оборачиваемости запасов товарно-материальных ценностей.	Оборачиваемость товарно-материальных ценностей	Выручка от реализации / Средняя величина запасов

Коэффициенты финансового левериджа характеризуют соотношение собственного и заемного капитала (табл. 2.6).

Как видно из таблицы 2.6, варианты расчета коэффициентов могут быть различные, но экономический смысл их один: оценить размер собственного капитала и степень зависимости клиента от привлеченных ресурсов. Чем выше доля заемного капитала в общем капитале заемщика, тем ниже класс кредитоспособности клиента. Если организация на каждый рубль собственных средств привлекает более рубля заемных, это свидетельствует о снижении его финансовой устойчивости. Однако окончательный вывод разумно сделать только с учетом динамики коэффициентов прибыльности.

Таблица 2.6 - Коэффициенты финансовой устойчивости заемщика

Коэффициент	Экономическое содержание	Расчет	Норматив
К9 - коэффициент финансового риска.	Показывает размер заемных средств на 1 руб. собственных	Заемные средства / Собственные средства	0,7 критическое значение = 1
К10 - коэффициент автономии (независимости) 10 - коэффициент автономии.	Доля собственных средств в стоимости имущества	Собственный капитал / Стоимость имущества	0,5
К11 - собственные оборотные средства	Часть собственных ресурсов, направленных на финансирование оборотных средств	Собственный капитал/ Внеоборотные активы	-
К12 - коэффициент маневренности собственного капитала	Часть собственных средств, которые находятся в форме мобильных активов, что позволяет относительно легко ими маневрировать	Собственные оборотные средства/ Собственный капитал	0,5
К13 - коэффициент обеспеченности собственными средствами	Показывает, какая часть оборотных средств сформирована за счет собственных источников	Собственные оборотные средства / Оборотные средства	0,1

Для расчета показателей используют чистую прибыль организации.

Таблица 2.7 - Коэффициенты прибыльности

Коэффициент	Экономическое содержание	Формула расчета
К14 - коэффициент рентабельности продаж	Показывает долю прибыли до налогообложения в общем объеме выручки от реализации товаров	Прибыль / Выручка от продаж
К15 - коэффициент рентабельности активов	Рентабельность общего капитала	Прибыль / Средняя величина активов
К16 - коэффициент рентабельности собственного капитала	Эффективность использования средств собственников	Прибыль / Средний размер собственного капитала
К17 - коэффициент рентабельности оборотного капитала	Представляет собой результативность мобильных активов	Прибыль / Средняя стоимость оборотных средств

Коэффициенты прибыльности характеризуют эффективность работы собственного и привлеченного капитала организации. Они являются существенным дополнением к коэффициентам финансового левериджа. Например, при повышении прибыльности работы организации ухудшение коэффициента левериджа не означает понижение класса кредитоспособности. Динамика коэффициентов прибыльности капитала имеет прямо пропорциональную связь с изменением уровня кредитоспособности клиента [19, С.88].

Рассмотренный метод оценки кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов имеет свои недостатки, известные специалистам и описанные в литературе. Коэффициенты представленного типа полезны, так как позволяют дать характеристику отдельным сторонам деятельности клиента с помощью цифровых величин, однако нельзя также не видеть их ограниченности, так как они:

- отражают положение дел в прошлом, причем на основании данных об остатках средств, а не средств находящихся в обороте;

- показывают лишь некоторые стороны деятельности организации - в основном движение оборотных средств;

- не учитывают репутации заемщика, инфляции, оценок выпускаемой и реализуемой продукции, ни перспектив капиталовложений.

Фактически единственный показатель, позволяющий судить о том, способно ли организация погасить свои краткосрочные обязательства - это коэффициент покрытия. При этом для одних организаций достаточный уровень коэффициента может быть ниже так называемого нормативного, для других - выше. Все зависит от структуры оборотных средств, состояния материальных, оборотных средств, дебиторской задолженности.

Таким образом, оценка уровня кредитоспособности с помощью названного коэффициента и некоторых других требует индивидуального подхода к каждому клиенту. Без серьезной аналитической работы невозможно ответить на вопрос, является ли данный заемщик платежеспособным и кредитоспособным.

Анализ денежного потока - способ оценки кредитоспособности клиента коммерческого банка, в основе которого лежит использование фактических показателей, характеризующих оборот средств у клиента в отчетном периоде. Анализ денежного потока заключается в сопоставлении оттока и притока денежных средств у заемщика за период, соответствующий обычно сроку испрашиваемой ссуды. При выдаче ссуды на год анализ денежного потока делается в годовом разрезе, на срок до 90 дней - в квартальном и т.д.

Элементами притока финансовых средств за период являются:

- прибыль, полученная в данном периоде;

- амортизация, начисленная за период;

- высвобождение средств из запасов, дебиторской задолженности, основных фондов, прочих активов;

- увеличение кредиторской задолженности;

- рост прочих пассивов;

- увеличение акционерного капитала.

В качестве элементов оттока финансовых средств можно выделить:

- уплату налогов, процентов, дивидендов, штрафов и пеней;

- дополнительные вложения средств в запасы, дебиторскую задолженность, прочие активы, основные фонды;

- сокращение кредиторской задолженности;

- уменьшение прочих пассивов;

- отток акционерного капитала.

Разница между притоком и оттоком средств определяет величину прироста денежного потока. Как видно из приведенного перечня элементов притока и оттока средств, изменение размера запасов, дебиторской и кредиторской задолженности, прочих активов и пассивов, основных фондов по-разному влияет на общий денежный поток. Для определения этого влияния сравниваются остатки по статьям на начало и конец периода.

Анализ денежного потока позволяет сделать вывод о слабых местах управления организациям. Выявление слабых мест менеджмента используется для разработки условий кредитования, отраженных в кредитном договоре. Для решения вопроса о целесообразности и размера выдачи кредита на относительно длительный срок анализ денежного потока делается не только на основе фактических данных за истекшие периоды, но и на основе прогнозных данных на планируемый период. В основе прогноза величины отдельных элементов притока и оттока средств лежит их среднее значение в прошлые периоды и планируемые темпы прироста выручки от реализации [29, С.106].

Анализ делового риска - это исследование рисков, связанных с тем, что кругооборот фондов заемщика может не завершиться в срок и с предполагаемым эффектом. Факторами делового риска являются различные причины, приводящие к прерывности или задержке кругооборота фондов на отдельных стадиях. Факторы делового риска можно сгруппировать по стадиям кругооборота.

1 стадия - создание запасов:

- количество поставщиков и их надежность;

- мощность и качество складских помещений;

- соответствие способа транспортировки характеру груза;

- доступность цен на сырье и его транспортировку для заемщика;

- количество посредников между покупателем и производителем сырья и других материальных ценностей;

- отдаленность поставщика;

- экономические факторы;

- опасность ввода ограничений на вывоз и ввоз импортного сырья.

2 стадия - стадия производства:

- наличие и квалификация рабочей силы;

- возраст и мощность оборудования;

- загруженность оборудования;

- состояние производственных помещений.

3 стадия - стадия сбыта:

- количество покупателей и их платежеспособность;

- диверсифицированность дебиторов;

- степень защиты от неплатежей покупателей;

- принадлежность заемщика к базовой отрасли;

- степень конкуренции в отрасли;

- демографические факторы;

- факторы валютного риска;

- возможность ввода ограничений на вывоз из страны и ввоз в другую страну продукции.

Кроме того, факторы риска на стадии сбыта могут быть скомбинированы из факторов первой и второй стадии. Поэтому деловой риск на стадии сбыта считается более высоким, чем на стадии создания запасов или производства. В условиях экономической нестабильности анализ делового риска в момент выдачи ссуды существенно дополняет оценку кредитоспособности клиента на основе финансовых коэффициентов.

Как уже говорилось раньше, кредитоспособность заемщика может быть сведена к единому показателю - рейтингу. На примере организации ОАО «Кызылский мясокомбинат» определен рейтинг и сведен условно в табл.2.7 по методике Сбербанка.

Таблица 2.7 - Рейтинг ОАО «Кызылский мясокомбинат»

Коэффициенты	Класс	Доля, %	Расчет суммы баллов
Коэффициент абсолютной ликвидности (КАЛ)	1	30	1*30=30
Коэффициент промежуточной платежеспособности (КПП)	1	20	1*20=20
Коэффициент текущей ликвидности (КТЛ)	2	30	2*30=60
Коэффициент финансовой независимости (КФН)	3	20	3*20=60
Итого	100	170

Таким образом, по сумме баллов ОАО «Кызылский мясокомбинат» относится к 1-му классу кредитоспособности.

От класса кредитоспособности зависит выбор вида кредитной линии (лимита), порядок - определения и размер процентной ставки, требования банка к вторичному источнику погашения долга (например, к размеру залоговой маржи).

В результате анализа кредитоспособности и платежеспособности клиента лежат определенные условия кредитования, которые отражаются в кредитном договоре.

При высоких темпах инфляции, экономической и политической нестабильности организация кредитных отношений основывается не только на классе кредитоспособности заемщика, но и на анализе делового риска на момент выдачи ссуды.

Анализ коэффициентов кредитоспособности позволяет определить слабые звенья в управлении организацией, а на этой основе - условия кредитования.

Не рекомендуется повышать класс кредитоспособности клиента банка или оговаривать условия кредитования по данному классу при:

- улучшении коэффициента ликвидности только за счет роста дебиторской задолженности или остатков готовой продукции;

- повышения коэффициента покрытия за счет роста остатков готовой продукции, не обеспеченной договорами на сбыт, или труднореализуемых остатков сырья и незавершенного производства;

- ухудшении структуры ликвидных средств;

- фактическое наличие собственных оборотных средств в размере менее постоянной минимальной потребности в них;

- росте показателя обеспеченности собственными средствами малых производственных структур за счет фондов, связанных с рисковой деятельностью организации;

- улучшения показателя обеспеченности производственной деятельности договорами за счет заключения договоров с некредитоспособными покупателями и поставщиками;

- сокращение долговых обязательств банку в связи с непоставками кредитуемого сырья.

2.3 Применение технологии нейронных сетей в оценке кредитоспособности заемщика коммерческого банка

В работе приведен пример исследования юридических лиц для оценки их кредитоспособности, как клиентов одного из отделений Сбербанка РФ, в период с апреля 2009 года по апрель 2010 года в г. Кызыл. Для каждого клиента кредитующее подразделение готовило заключение о предоставлении кредита для рассмотрения Кредитным комитетом Банка на основании кредитной заявки заемщика и анализа пакета документов, включающих, в том числе учредительные и правоустанавливающие документы, бухгалтерскую отчетность, документы по предлагаемому обеспечению, целевому использования кредита, ТЭО, бизнес-план и т.п. На основании предоставленной документации и проведенного финансового анализа были получены рейтинговые показатели и выявлены классы кредитоспособности для 18 фирм работающих в сфере торговли, желающих получить краткосрочный кредит размером от 500000 руб. до 6 млн. руб. (на срок от 1 месяца до 1 года). Для каждого из организаций, в соответствие, с периодом предоставления отчетной бухгалтерской информации (87 балансов), по финансовым показателям рассчитывались Z-показатели моделей (не использовались в нейросетевых моделях): двухфакторной, Альтмана, Лиса, Таффлера, Фулмера, с оценкой вероятности банкротства. По величине рейтинга заемщика шесть организаций относились к третьему классу (кредитование, связанное с повышенным риском); шесть ко второму классу, требующему взвешенного подхода. Трем организациям (третий класс величины рейтинга заемщика), в связи с результатами комплексного анализа кредитного риска, в получении кредитов было отказано.

Анализ финансовых коэффициентов, используемых в моделях, осуществлялся с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС), с применением генетического алгоритма. Для создания архитектуры и выбора метода обучения использовался универсальный пакет Statistica Neural Networks (StatSoft, США). Нейросетевое моделирование проводили в несколько этапов.

На первом этапе была осуществлена попытка кластеризации организаций по ниже перечисленным финансовым показателям (коэффициентам) с помощью самоорганизующихся карт Кохонена (Statistica Neural Networks (StatSoft, США). В качестве входных переменных использовались: коэффициент текущей ликвидности, удельный вес заемных средств в пассивах; (текущие активы-текущие обязательства)/все активы; нераспределенная прибыль/все активы; прибыль до уплаты процентов и налогов/все активы; собственный капитал/заемный капитал; объем продаж/все активы; прибыль от реализации/краткосрочные обязательства; оборотные активы/сумма обязательств; краткосрочные обязательства/сумма активов; выручка/сумма активов; оборотный капитал/сумма активов; прибыль от реализации/сумма активов; нераспределенная прибыль/сумма активов; собственный капитал/заемный капитал; нераспределенные прибыли прошлых лет/совокупные активы; объем реализации/совокупные активы; прибыль до уплаты налогов/совокупные активы; денежный поток/полная задолженность; долговые обязательства/совокупные активы; текущие пассивы/совокупные активы; log (материальные активы).

Обучение СОК Кохонена осуществлялось методом последовательных приближений в два этапа. На первом этапе (100 эпох) скорость обучения задавали с уменьшением ее начального значения от 0,5 до 0,1, а размер окрестности сохраняли равным единице. На втором этапе (260 эпох) скорость обучения была постоянной, и равной 0,1, размер окрестности равным нулю.

Параметры пре/пост-процессирования выбирались автоматически (без предварительного, например, нами выравнивания в группе или в интервале для финансовых коэффициентов).

Топологическая карта (выходной слой нейронов ИНС) была организована как 3х3 = 9. Результаты анализа частот выигрышей нейронов, представленных на топографической карте, (обучающая и контрольная выборки) приведен в табл. 1. При их сравнении (и выборках такого небольшого объема) отмечается некоторое совпадение частот выигрышей нейронов. Однако, при этом несколько нейронов для карты такого размера, оказались элементами с нулевой частотой, что является показателем не полного использования ресурсов нейронной сети, и дополнительно подтверждалось высокой ошибкой обучения сети.

Но в связи с существованием объективных причин невозможности увеличить объемы выборок, было принято решение остановиться на данной сети и проанализировать смысл кластеров.

Для этого на построенной топологической карте отмечали организации в соответствии с показателем рейтинговой оценки кредитоспособности, принятой в данном коммерческом банке (II и III класс рейтинга заемщика) (табл. 2.8). При этом оказалось, что один из кластеров обучающей выборки включает организации, в предоставлении кредита которым было отказано (5,12 % - III класс), а средний уровень показателя рейтинга которых составлял - 2.91). Этот же кластер на контрольной выборке включал финансовые показатели, характеризующие организации (12,89 %, (100 % - III класс)), выводы из анализа которых действительно приводят к заключению о проблематичности их положения как кредитозаемщика, несмотря на то, что их средний рейтинг, был даже несколько выше - 2,84.

Таблица 2.8 - Организации (II и III группа кредитного риска) представленные на топографической карте (частота выигрышей)

Выборка	Топографическая карта
	% (и из них относящихся к II и III классу)	% (и из них относящихся к II и III классу)	% (и из них относящихся к II и III классу)
Обучающая	5,12 (30%-III класс)	41,02 (50% IIкласс и 50% сомнитель- ных (II-III класс)	2,56 (100% - II класс)
	7,69 (100% III класс)	2,56 (сомнитель- ные II-III класс)	15,38 (100% - III класс)
	5,12 (100% III класс)	0	20,51 (30% - III и 70% II класс)
Контрольная	5,12 (30%-III класс)	48,71 (100% - II класс)	0
	7,69 (100% III класс)	0	20,51 (30% - III и 70% II класс
	12, 89 (100% III класс)	2,56 (сомнитель- ные II и III класс)	20,51 (II класс)

На втором этапе нейросетевого анализа, в соответствии с полученными группировками были обучены две MLP - сети (обучение проводили алгоритмом обратного распространения ошибки). Проектирование искусственных нейронных сетей проводили с помощью Мастера сети пакета SNN и с применением генетического алгоритма осуществлялся отбор входных показателей (используемых финансовых коэффициентов). Характеристика нейронных сетей представлена в табл. 2.9.

Представленные нейросетевые модели, по ошибке обучения и их качеству были оценены как удовлетворительные. Для модели В показатели чувствительности - 69 %; 61 %, специфичности 86 %; 71 %, точности - 85 %;86,6 %, на контрольном и тестовом множестве, соответственно. Для модели А - показатели чувствительности - 76 %; 78 %, специфичности - 88 %; 83 %, точности - 80 %; 80 %, на контрольном и тестовом множестве, соответственно. Для анализа использованных входных показателей (финансовых показателей-коэффициентов), отобранных с помощью генетического алгоритма нами использовалась модель В. Ими оказались два показателя двухфакторной модели (коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах); финансовые коэффициенты А, В, С - модели Альтмана ((текущие активы-текущие обязательства)/все активы; нераспределенная прибыль/все активы; прибыль до уплаты процентов и налогов/все активы; собственный капитал/заемный капитал; (прибыль от реализации/краткосрочные обязательства, оборотные активы/сумма обязательств; краткосрочные обязательства/сумма активов) - три финансовых коэффициента модели Таффлера, оборотный капитал/сумме активов, прибыль от реализации/сумма активов, нераспределенная прибыль/сумма активов - финансовые коэффициенты модели Лиса, и нераспределенные прибыли прошлых лет/совокупные активы; объем реализации/совокупные активы; прибыль до уплаты налогов/совокупные активы; долговые обязательства/совокупные активы; текущие пассивы/совокупные активы; log (материальные активы) и оборотный капитал/полная задолженность - финансовые коэффициенты модели Фулмера.

Таблица 2.9 - Характеристика MLP-ceтей для оценки кредитоспособности юридического лица

№№ п/п	Модель	Количество нейронов	Ошибка обучения ИНС	Качество ИНС
		входных	выходных	скрытых
1 2	А В	15 18	1 1	4 11	0,35 0,34	0,80 0,86

Комплекс финансовых коэффициентов моделей (Альтмана и др.), при использовании в нейрокомпьютинге оценки кредитоспособности заемщика позволяют получить достаточно надежное заключение о юридическом лице, клиенте кредитного отдела банка.

Сравнение полученных результатов проведенного нейросетевого анализа и рейтинговой оценки по методике Сбербанка РФ, позволяет сделать заключение о возможности ее дальнейшего использования для комплексной оценки кредитозаемщика.

2.4 Практические рекомендации по совершенствованию оценки кредитоспособности заемщика коммерческого банка

Анализ кредитоспособности по методике Сбербанка заемщика ОАО «Кызылский мясокомбинат» в главе 2 не позволил отнести его по всем параметрам к определенному классу кредитоспособности, из-за того, что разные методики дают различные результаты, так:

- анализ финансовой устойчивости указывает на неустойчивое финансовое состояние;

- баланс не является абсолютно ликвидным;

- при этом в течение 2008-2010гг имело место превышения притока средств над оттоком, и общая положительная величина денежного потока к концу 2010 года увеличилась;

- рейтинговая оценка позволила отнести данную организацию к 1му классу кредитоспособности.

С учетом разброса полученных результатов все же можно склониться к выводу о том, что данное организация имеет ограниченную кредитоспособность.

В целях управления кредитоспособностью, точнее ее повышения, необходимо:

1) пополнять собственные средства путем сокращения дебиторской задолженности и ускорения оборачиваемости запасов;

2) выявлять тенденции динамики объема и состава капитала и их влияния на финансовую устойчивость, и эффективность использования капитала;

3) эффективно управлять не только накопленным капиталом, но и формированием собственных финансовых ресурсов, обеспечивающих предстоящее развитие организации;

4) выбирать наилучшие формы организации денежных потоков на предприятии;

5) обеспечивать сбалансированность объемов положительных и отрицательных денежных потоков;

6) максимизировать чистый денежный поток.

Что же касается Сбербанка г. Кызыл, то необходимо отметить, что анализ системы взаимосвязанных показателей для оценки кредитоспособности заемщика представляет собой творческий процесс. Можно предложить следующие рекомендации:

1. Служащие кредитных подразделений Сбербанка г. Кызыл должны иметь не только фундаментальные экономические знания, но и обладать особыми качествами, такими как аналитическое мышление, способность предвидеть тенденции в деятельности и финансовом положении заемщика, прогнозировать последствия воздействия различных обстоятельств, способных повлиять на состояние дел заемщика, и хорошо разбираться в психологии людей. При оценке кредитоспособности и решении о выдаче кредита Сбербанка г. Кызыл могут быть допущены два вида ошибок, и эти ошибки должны быть сбалансированы таким образом, чтобы уменьшить общие потери банка. Первый вид ошибки выдача кредита лицу, которое, в конечном счете, окажется некредитоспособным. Банк рискует потерей дохода и, возможно, потерей своего каптала. Возможный выход из данной ситуации - ужесточение кредитной политики, стандартов. Но банк рискует отказать в выдаче кредитов надежным клиентам, и это будет вторым видом ошибки, так как банк не получит доход, который мот бы иметь, выдав кредит. Конечно, этот вид ошибки может быть уменьшен путем либерализации кредитных стандартов, что приведет к росту кредитов, выданных ненадежным клиентам. Таким образом, применяемые банком методы оценки должны определять кредитоспособность клиентов таким образом, чтобы потери были минимальными.

2. Количественные изменения во взаимоотношениях банковского и реального секторов экономики постепенно должны трансформироваться в качественные. Основным направлением изменения должен быть переход от практики кредитования экономических субъектов, когда фактически единственным условием кредита является ликвидный залог и организация выступает для банка только в качестве должника, на позиции взаимовыгодного партнерства и долгосрочного сотрудничества.

3. При выдаче кредита на короткий срок банк, как правило, меньше обращает внимание на динамику финансовых результатов заемщика. Его больше интересует наличие на сегодняшний момент свободных оборотных средств для погашения кредита. Поэтому при выдаче краткосрочных кредитов анализ фокусируется на рассмотрении индикаторов текущей платежеспособности заемщика (ликвидности и финансовой маневренности).