Оценка кредитоспособности заемщика на примере Московского кредитного банка

Воспользоваться такой услугой банка, как корпоративный кредит, могут работники того предприятия, у которого подписан с банком договор о сотрудничестве. Поэтому самый первый шаг - это подача предприятиям в банк для рассмотрения заявки на заключение договора о сотрудничестве документов, указанных в Приложении 2.

Процесс корпоративного кредитования будет рассмотрен далее на конкретном примере.

Предприятие: ООО ПКФ "АННА"

Сфера деятельности:

оптовая и розничная торговля строительными материалами и продуктами питания, транспортные услуги.

Среднесписочная численность работающих: 87 человек.

Учредитель: Снежин Юрий Петрович.

Полномочия руководителя (директора - Снежин Ю.П.) на совершение сделок и заключение договоров подтверждается Уставом (п.12.4 1 - 12.4 2)

Кредитная история ООО ПКФ "АННА" отсутствует.

Кредитная история ПБОЮЛ Снежин Ю.П. в банке положительная.

Пакет документов, которые предоставило ООО "АННА" для рассмотрения в банк, включает:

Заявление на получение кредита (Приложение 1);

Анкета Заемщика (Приложение 2);

Устав предприятия, заверенный нотариально;

Изменения к Уставу, заверенные нотариально (Приложение 3);

Свидетельство о государственной регистрации юр. лица из ИМНС, заверенное нотариально;

Свидетельство о постановке на учет в ИМНС, заверенное нотариально;

Свидетельство о регистрации юр. лица из Администрации;

Справка о задолженности перед бюджетом из ИМНС;

Годовой отчет за последний финансовый год (Формы № 1-5), заверенный нотариально;

Квартальные бухгалтерские отчеты (форма №1, №2), заверенные нотариально.

Банк обрабатывает данные этих документов и соответствии со своими стандартами формирует внутренние документы, которые необходимы для дальнейшего детального рассмотрения заявки предприятия. Методика оценки кредитоспособности предприятия, используемая банком, основывается на сочетании комплексного системного анализа и рейтингового метода. В банке используются специальные компьютерные программы, позволяющие автоматизировать расчеты. Сначала составляются агрегированные баланс и отчеты о прибылях и убытках. На основе данных Формы №1 и Формы №2 рассчитываются различные показатели, важные при определении кредитоспособности. В результате устанавливается класс кредитоспособности предприятия. На каждое предприятие, с которым заключается договор о сотрудничестве, в банке формируется досье, куда входят все предоставленные предприятием, а также составленные банком документы.

Уже на основании заключенного между банком и предприятием договора рассматриваются заявки работников данного предприятия. Обычно возможность для работника получить корпоративный кредит рассматривается работодателем как один из способов поощрения ценных сотрудников. Т. е., как правило, это работники верхнего звена. Так и в примере с ООО "АННА" заявку на получение кредита подал директор данной фирмы - Снежин Юрий Петрович.

Итак, для получения кредита Снежин Ю.П. предоставил в банк следующие документы:

Заявление - анкету, установленного Сбербанком образца;

Справку о заработной плате (Приложение 4);

Копию паспорта или иной документ, удостоверяющий личность Заемщика;

Письмо Фирмы, подписанное руководителем и главным бухгалтером и скрепленное печатью, о согласии предоставить поручительство по кредиту Заемщика.

Все документы заверяются кредитным инспектором, который принимает заявку.

Кредитующее подразделение не позднее 3 рабочих дней после представления Заемщиком документов рассматривает их и готовит заключение о возможности предоставления кредита. (Заключение юридического отдела и КИК представлены в Приложениях 5 и 6 соответственно).

Выдача кредита в рамках Договора о сотрудничестве осуществляется после подписания:

Кредитного договора;

Договора поручительства с Фирмой (по каждому Заемщику);

Договора поручительства с супругой (м) Заемщика;

Договора залога имущества;

Срочного обязательства;

Соглашения (ий) к Договору (ам) банковского счета Фирмы;

Соглашения (ий) к Договору (ам) банковского (их) счета (ов) Фирмы, открытому (ым) в другом коммерческом банке (при необходимости).

Предприятие составляет полную бухгалтерскую и финансовую отчетность, с предоставлением ее в органы налогового контроля. Система налогообложения образуется из обычной схемы налогообложения с уплатой налогов (НДС, налога на прибыль, на имущество, налогов на зарплату), а также уплатой налога на вмененный доход по розничной торговле от торговых площадей магазина.

Таблица 9. Агрегированный анализ баланса ООО "АННА" на две последние отчетные даты.

Деятельность банков в условиях рыночной экономики неизбежно связана с риском. Поэтому в банковском деле большое внимание уделяется проблеме оценки уровня риска, которым сопровождаются различные банковские операции.

Данная проблема имеет экономический и юридический аспекты.

Экономический (или финансовый) аспект заключается в том, что при правильной оценке риска (соответственно при выборе правильного решения о заключении или отказе от сделки) банк либо получает прибыль, либо избегает убытков. Напротив, при неправильной оценке риска (при неверном заключении или отказе от сделки) банк либо терпит убытки, либо упускает прибыль. Поэтому проблема оценки риска непосредственно связана с одной из главных задач банка - определения наилучшей (оптимальной) стратегии заключения сделок, обеспечивающей максимальный рост прибыли за счет правильного выбора из всех потенциально возможных сделок их отдельного наилучшего (по показателям прибыли и надежности) множества.

Юридический аспект проблемы связан с правомерностью (или допустимостью) риска. Должен ли банковский служащий, принявший конечное решение о заключении сделки, впоследствии не выполненной клиентом и поэтому принесший значительные убытки банку и его акционерам (учредителям), нести ответственность за принятое им решение? Очевидно, должен, если его решение лежало в области неправомерного риска, граничило с авантюризмом и халатностью.

Но как провести точную грань между правомерным и неправомерным риском?

Наиболее эффективный подход базируется на основных положениях теории статистических решений и поэтому обладает рядом достоинств.

Данный подход дает возможность формализовать и накапливать опыт банка по заключению сделок различного вида. При этом могут использоваться и аккумулироваться заключения экспертов, а также применяться уже существующие методики анализа сделок, что позволяет учесть наиболее полное множество факторов, влияющих на исход сделок

В-третьих, излагаемый подход позволяет определить без разделения по видам то отдельное множество сделок из всех потенциально возможных, которое обеспечит банку получение максимальной средней прибыли при минимуме риска, что соответствует реализации оптимальной стратегии распределения свободных банковских ресурсов.

Применение аппарата статистических решений в банковском деле становится возможным благодаря тому, что вводится количественная мера надежности банковских сделок. В качестве таковой предлагается использовать вероятности выполнения различных условий сделки. Методы математической статистики позволяют определить численные значения указанных вероятностей, они предусматривают классификацию сделок и клиентов банка и регистрацию результатов сделок в специальной базе данных, которую далее будем называть базой данных банковских сделок.

Эти методы предполагают как использование экспертного опроса, так и статистическую обработку результатов состоявшихся сделок. Причем в банковском деле возможно оптимальное совместное использование информации из этих двух основных ее источников, которое выражается в преобладании экспертных оценок при определении уровня надежности крупных, довольно редких по своим характеристикам банковских операций, и, наоборот, в превалировании статистических оценок указанных вероятностей при анализе часто осуществляемых, типичных по своим характеристикам банковских операций.

Оценки вероятностей выполнения различных условий сделок позволяют определить средние (наиболее вероятные) значения прибыли и убытков для каждой банковской операции. Рассчитанная по этим вероятностям величина среднего убытка для конкретной сделки и определяет численное значение соответствующего ей банковского риска. Поэтому банк может до заключения сделок определить значения банковского риска для каждой сделки и выбрать наилучшую группу сделок из всех возможных по критерию минимума банковского риска (далее покажем, что такой выбор соответствует также критерию максимума средней прибыли).

Предположим, что на основании уже выработанных показателей платежеспособности (кредитоспособности) все множество заемщиков конкретного банка разделено на J классов и оценка их надежности может быть выполнена методами статистического анализа результатов состоявшихся сделок без привлечения экспертов.

Будем считать, что после заключения кредитной сделки могут иметь место только два события - или заемщик возвращает ссужаемую сумму в срок, или он ее не возвращает вообще.

Для принятых упрощений статистическую оценку вероятности возврата ссужаемой стоимости в срок заемщиками класcа kj, 1*j*1, где J - общее число классов, можно получить по формуле

P*j=mj/Mj.

Здесь mj - количество тех кредитных сделок с заемщиками класса kj, условия которых были выполнены; Mj - общее количество кредитных сделок с заемщиками класса kj. Величины mj и Mj хранятся в базе данных банковских сделок и изменяются с течением времени. Причем, как будет показано на конкретном примере, по мере увеличения числа заключенных сделок (Mj) значение вероятности возврата заемщиками класса kj ссужаемой стоимости в срок уточняется, что соответствует накоплению опыта кредитора при заключении сделок с заемщиками соответствующего класса.

Возможность использования этого опыта (формализованного в виде вероятностей соблюдения клиентами условий сделок) рассмотрим на простом примере, результаты которого затем перенесем на более сложный случай. Пусть в банк обратились два заемщика - n1 и n2. Каждый из них соответственно принадлежит к классам k1 и k2 и предлагает заключение кредитной сделки на ссужаемые стоимости размерами *1 и *2.

В результате обработки информации базы данных банковских сделок по формуле, приведенной выше, определено, что заемщики класса k1 возвращают ссужаемую стоимость в срок с вероятностью P1, а класса k2 - с вероятностью P2. Далее решения банка относительно каждого заемщика будем обозначать символом l с индексами, соответствующими номерам заемщиков. При этом положительным решениям о заключении сделки будет соответствовать значение 1, а отрицательным - 0.

Например, решению о выдаче кредита первому заемщику будет соответствовать запись l1*1, а решению об отказе от выдачи кредита этому заемщику - запись l1*0. Всего в рассматриваемом случае со стороны кредитора возможны четыре решения.

Первое решение состоит в том, чтобы выдать кредит обоим заемщикам: l1*1, l2*1;

второе - выдать кредит только первому заемщику: l1*1, l2*0;

третье - выдать кредит второму заемщику: l1*0, l2*1;

четвертое - отказать в выдаче кредита как первому, так и второму заемщику: l1*0, l2*0.

Какое из указанных решений выбрать банку?

Очевидно, что кредитора прежде всего интересуют последствия принятия того или иного решения. Эти последствия определяются возможными действиями каждого заемщика по соблюдению условий кредитной сделки, которые будем обозначать символом * с соответствующими индексами.

При этом запись *j*1, j*1,2 будет означать, что заемщик nj, j*1,2 вернет ссуженную ему сумму в срок, а запись *j*0, j*1,2 будет означать, что заемщик nj, j*1,2 вообще откажется от выполнения своих обязательств. Если кредитная сделка с заемщиком nj, j*1,2 будет заключена, указанные действия могут привести к следующим результатам: при *j* 1, j*1,2 банк получит прибыль sj, j*1,2; при jj*0, j*1,2 банк потерпит убыток cj. Если кредитная сделка с заемщиком nj, j*1,2 не будет заключена, то при *j*1, j*1,2 банк понесет убыток sj, а при *j*0, j*1,2 он не получит прибыли и не понесет убытка.

Для случая двух заемщиков с их стороны возможны четыре комбинации действий по соблюдению условий кредитных сделок: j1*1, j2 *1; j1*1, j2*0; j1*0, j2*1; j1*0, j2*0. Поэтому каждое вышеуказанное решение кредитора может привести к четырем различным результатам, общую группу которых, основываясь на приведенных рассуждениях, представим в виде таблицы возможных последствий решений кредитора (таб.13).

Таблица 13.

Возможные последствия решений кредитора

Если кредитор обладает информацией о том, что действия заемщиков по выполнению условий сделки будут иметь детерминированный характер (вероятность возврата кредита заемщиком nj, j*1,2 равна нулю или единице), он может воспользоваться этой таблицей, исключая из рассмотрения те действия заемщиков, вероятность которых равна нулю. Очевидно, что при этом имеет смысл выбирать такое решение, последствия которого обеспечивают банку максимальную прибыль (далее будет показано, что этому решению соответствует минимальный банковский риск).

Так, из данных, представленных в первом столбце таблицы 3.1, следует, что оптимальным решением при j1*j2*1 (т.е. при P1*P2*1) является довольно очевидное - l1*1, l2*1. Однако на практике, как правило, действия заемщиков по соблюдению условий кредитных сделок имеют рандомизированный (случайный) характер, то есть 0<Pj<1, j*1,2. В этих условиях кредитор не может исключить из рассмотрения ни одну группу действий заемщиков из четырех возможных и, следовательно, использовать для принятия решений таблицу 3.1 Доступная ему при этом информация (вероятности Pj, а также размеры величин возможной прибыли sj и убытков cj, j*1,2) дает возможность определить лишь средние значения последствий принимаемых им решений:

е (l1,l2) =P1P2 (l1s1+l2s2) +P1 (1*P2) (l1s1*l2c2) + (1*P1) P2

(l2s2-l1c1) - (1-P1) (1*P2) (l1c1+l2c2), l1, l2=0,1,К (l1, l2) =Р1P2 ([1*l1] s1+ [1-l2] s2) +P1 (1*P2)

([1*l1] s1+l2c2) + (1-P1) P2 ([1*l2] s2+l1c1) + (1-P1) (1*P2)

(l1c1+l2c2), l1, l2=0,1,где е (l1, l2) -

средняя прибыль, зависящая от решений кредитора l1, l2 и рассчитываемая для каждой из четырех возможных комбинаций этих решений; К (l1, l2) - рассчитываемый средний убыток, определяемый решениями кредитора l1 и l2.

Сущность вычисляемого значения средней прибыли поясним с использованием численных значений рассмотренных величин. Пусть в базе данных кредитных сделок имеется информация о результатах выдачи кредитов заемщикам классов k1 и k2, из которой следует, что заемщики обоих классов в 100 случаях выдачи кредитов выполняют условия кредитной сделки 90 раз. Согласно выражению, приведенному выше, это означает, что оценки вероятностей возврата кредита в срок заемщиками n1 и n2 равны P*1=P*2=90/100=0,9.

Предположим, что кредитор принял решение о заключении кредитных сделок с обоими заемщиками. Тогда с учетом полученных значений вероятностей возможных действий заемщиков можно ожидать, что в 100 подобных случаях кредит будет возвращен обоими заемщиками примерно 100 P1Р2*81 раз; только первым заемщиком 100*P1 (1* P2) *9 раз; только вторым заемщиком также 100* (1*P1) P2*9 раз и вообще не будет возвращен обоими заемщиками 100* (1*P1) (1*P2) *1 раз.

Рассмотрим последствия перечисленных действий. При возвращении кредита обоими заемщиками банк получит прибыль s1+s2 81 раз, то есть от этих действий заемщиков суммарная прибыль в 100 случаях выдачи кредита составит величину 81 (s1+s2). При возвращении кредита только первым заемщиком банк получит прибыль s1-c2 9 раз, то есть от этих действий заемщиков суммарная прибыль банка в 100 случаях выдачи кредитов составит величину 9 (s2 * c2). Аналогично этому можно получить, что при возвращении кредита только вторым заемщиком суммарная прибыль составит величину 9 (s2 * c1). Несоблюдение условий сделки обоими заемщиками приведет к отрицательной прибыли (убытку) - (c1+c2) 1 раз, то есть суммарная прибыль от таких действий заемщиков в указанных 100 случаях будет равна - 1 (c1+c2). Таким образом, общая суммарная прибыль, определяемая результатами выдачи кредита обоим заемщикам 100 раз, составит величину:

S (l1=1,l2=1) =81 (s1+s2) +9 (s1-c2) +9 (s2-c1) - 1 (c1+c2).

Такой же результат кредитор получил бы при условии, что в каждом случае прибыль составляла величину:

А (l1=1, l2=1) =S (l1=1, l2=1) /100=0,81 (s1+s2) +0,09

(s1-c2) +0,09 (s2-c1) - 0,01 (c1+c2).

Сопоставив приведенное выражение с выражением для е (l1, l2) при l1=l2=1 и приняв во внимание то, что цифры перед скобками получены в результате выполнения операций P1P2, P1 (1-P2), (1-P1) P2 и (1-Р1) (1-Р2), нетрудно заметить, что значение А (l1, l2), определяющее итоговую прибыль кредитора, равно величине средней прибыли при принятии решений l1 и l2. Исходя из этого можно заключить, что среднее значение прибыли е (l1, l2), по существу, определяет итоговый положительный результат, который получит кредитор при выборе решений l1 и l2. Аналогичный смысл имеет и значение среднего убытка К (l1, l2), которое до заключения сделок характеризует итоговый отрицательный результат от принятия решений l1 и l2.

Таким образом, средние значения прибыли и убытков позволяют кредитору количественно оценить возможные последствия своих решений в той ситуации, когда действия заемщиков по соблюдению условий сделки носят случайный характер. Поэтому конкретная величина среднего убытка К (l1, l2) определяет размеры банковского риска при принятии кредитором решения l1, l2. Иными словами, вычисляемый средний убыток как функция переменных l1, l2=0,1 и является оценкой банковского риска, который имеет место при принятии соответствующего решения относительно предлагаемых сделок. Сравнивая между собой конкретные рассчитанные до выдачи кредитов значения средней прибыли или убытков для различных возможных решений, кредитор может выбрать такое решение l1*g, l2*h, g,h*0,1, которое обеспечит ему в результате заключения некоторого числа подобных сделок максимальное значение прибыли или, что то же самое, минимум среднего убытка, то есть минимум банковского риска (соответствие оптимального решения как минимуму банковского риска, так и максимуму средней прибыли будет доказано ниже).

Полученный результат соответствует основным положениям теории статистических решений и распространяется на случай, когда в банк обращается N заемщиков. Однако повторение приведенных выше выкладок для значительного числа N довольно громоздко. Это объясняется тем, что при увеличении числа заемщиков существенно возрастает число возможных решений кредитора. Так, при рассмотрении условий сделок с N=10 заемщиками кредитор должен выбрать одно из 1024 решений и столько же действий возможно со стороны заемщиков. Поэтому приведем без вывода выражение, позволяющее на основе ЭВМ выбирать оптимальную стратегию выдачи кредитов для произвольного числа N заемщиков. Это выражение имеет вид:

[l1*, l2*,...,lN*] = maх [[P1, 1-P1] ¤ [P2, 1-P2] ¤... *

[PN,1-PN]] * **l1s1, - l1c1] * [l2s2, - l2c2] *... *

N N

[lNsN, - lNcN]] т - H [F-* ljsj] * sj,

j=1 j=1

где [l1*,l2*,...,lN*] - вектор оптимальных решений кредитора (оптимальная стратегия выдачи кредитов); L - множество возможных состояний вектора [l1, l2,..., lN], число которых равно 2N; ¤ и * символы прямого умножения и сложения матриц [4] [Рj, 1 - Рj], [lj sj, - ljcj], 1<J<J; [А] т - символ транспонирования матрицы А; H (х) =0 при х>0, H (х) =1 при х<0 - асимметричная единичная функция; F - сумма средств, выделенная банком для выдачи кредитов; sj, 1<J<J - размер cсужаемой стоимости, на получение которой претендует заемщик nj. Первое слагаемое в приведенном выражении определяет значение средней прибыли е (l1,...,lN), а наличие второго слагаемого в этом выражении связано с тем, что кредитор не может заключать договоры на большую сумму средств, чем та, которой он располагает.

Покажем, что решение, принимаемое в соответствии с рассматриваемым выражением, обеспечивает не только максимум средней прибыли, но и минимум средних убытков, то есть минимум банковского риска. Значение среднего убытка для случаев N заемщиков определяется выражением:

К (l1,...,lN) = [[Р1,1-P1] ¤ [P2,1-P2] ¤... ¤ [PN,1 - PN]

* [ (1-l1) s1,l1c1)] * [ (1-l2) s2, l2c2] *... * [ (1-lN) sN,lN cN],

перегруппировав члены которого можно получить, что величина К (l1,...,lN) образуется разностью

N

К (l1,..., lN) =* Pjsj - е (l1,..., lN).

j=1

Первый член правой части представленной формулы является постоянной величиной и не зависит от вектора принимаемых решений l1,. ., lN. Поэтому средний убыток К (l1,...,lN) будет тем меньше, чем больше значение величины средней прибыли e (l1,..., lN). Это заключение подтверждает вывод о том, что решение, обеспечивающее максимум средней прибыли, кроме того является оптимальным по критерию минимума средних убытков.

Чтобы проиллюстрировать динамику процесса выдачи кредитов, основанного на использовании предложенной методики, рассмотрим результаты статистического моделирования, отражающие развитие этого процесса. Моделирование выполнялось с использованием ЭВМ для трех классов заемщиков k1, k2 и k3. Имитация зарегистрированных в базе данных кредитных сделок ранее имевших место действий заемщиков этих классов выполнялась при помощи датчика случайных чисел. При этом генерация j1, j2 и j3 осуществлялась таким образом, что они с заданными в начале моделирования (но неизвестными воображаемому кредитору) вероятностями возврата кредита в срок Р1=0,9, Р2=0,95, Р3=0,99 принимали значения 1 и с вероятностями (1-P1) =0,1, (1-P2) =0,05, (1-P3) =0,01 - значения ноль. Это позволило воспроизвести случайный характер действий заемщиков по выполнению своих обязательств.

Сформированная таким образом информация базы данных кредитных сделок обрабатывалась по приведенной в начале статьи формуле для вычисления оценок вероятностей Р1*, Р2*, Р3*. Эволюция этих оценок представлена на рис.2, из которого видно, что по мере увеличения числа М известных результатов заключения кредитных сделок с заемщиками классов k1, k2 и k3 величины указанных оценок приближаются к истинным значениям вероятностей P1, P2 и P3. Этот процесс соответствует этапу накопления опыта кредитора заключения сделок с заемщиками рассматриваемых классов.

Проанализируем теперь, к какому результату приведет использование этого опыта при выборе оптимальной стратегии выдачи кредитов.

Пусть МКБ имеет возможность заключения кредитных сделок на сумму F=1000 условных денежных единиц (у. д. е), а заемщик n1 класса k1 предлагает заключение кредитной сделки на сумму s1=1000 у. д. е., заемщик n2 класса k2 - на сумму s2=300 у. д. е. и заемщик n3 класса k3 - на сумму s3=200 у. д. е. Значение прибыли от выдачи кредита при выполнении заемщиком своих обязательств примем равным 20 процентам от суммы.

Это означает, что s1=200 у. д. е., c1=1200 у. д. е., s2=60 у. д. е., c2=360 у. д. е., s3=40 у. д. е., c3=240 у. д. е. Значения убытков c1, 1<j<3, считаются равными sj+0,2sj, исходя из того, что при отказе j-го заемщика от возврата ссуженной стоимости кредитор теряет не только сумму sj, но и 20 процентов от нее, так как выдача этой суммы другому заемщику могла бы принести соответствующую прибыль.

В указанном случае МКБ может принять одно из пяти решений:

l1=1, l2=0, l3=0; l1=0, l2=1, l3=1; l1=0, l2=1, l3=0; l1=0, l2=0, l3=1; l1=0, l2=0, l3=0; (решения l1=1, l2=1, l3=0; l1=1, l2=0, l3=1; l1=1, l2=1, l3=1 исключаются, так как кредитор располагает суммой средств меньшей, чем s1+s2, s1+s3 и s1+s2+s3).

В рассматриваемой ситуации преимущества того или иного решения не являются очевидными. Так, первый заемщик предлагает заключение кредитной сделки на наибольшую сумму средств, следовательно, при заключении кредитной сделки с этим заемщиком (это соответствует отказу двум другим заемщикам) кредитор может получить наибольшую прибыль, но вместе с этим первый заемщик имеет несколько меньшую кредитоспособность, чем два других, поэтому заключение кредитной сделки с заемщиками n2 и n3 сопровождается меньшим риском. Однако, с другой стороны, заключение кредитной сделки с этими заемщиками (т.е. отказ первому заемщику) сулит прибыль в два раза меньшую, чем решение, отдающее предпочтение первому заемщику (см. значения s1, s2 и s3).

В эти противоречивые рассуждения вносят ясность значения средней прибыли, вычисленные по изложенной выше методике для каждого из пяти возможных решений. Эти значения, рассчитанные для нашего примера, представлены на рис.3, из которого следует, что максимальное значение средней прибыли обеспечивается при выборе решения l1=0, l2=1, l3=1 (при выдаче кредита второму и третьему заемщикам).

Е (l1, l2, l3), Оптимальное у. д. е. решение

l1=1, l1=0, l1=0, l1=0, l1=0, Решения

l2=0, l2=1, l2=1, l2=0, l2=0, кредитора

l3=0 l3=1 l3=0 l3=1 l3=0

На основании сравнительного анализа указанных реализаций можно заключить, что выбор решений, отличных от оптимального, принес бы кредитору существенно меньшую прибыль.

3.2 Оценка эффективности программного продукта

Рассмотрим на примере таблицы 14 экономию рабочего времени заполнения одной и той же учетной информации в настоящих условиях работы и после установки рассмотренной выше программы.

Таблица 14.

Расчет экономии рабочего времени

Вид документа	Время обработки (заполнения), мин.	Отклонения,%
	В настоящих условиях	Новая программа
Договор с клиентом	8	3	62,5
Анкета заемщика	8	3	62,5
Справки о заработной плате

Страница:

•  1 
•  2 
•  3 

дипломная работа "Оценка кредитоспособности заемщика на примере Московского кредитного банка" скачать

Подобные документы

• Оценка кредитоспособности заемщика как инструмент управления кредитным риском

  Сущность кредитоспособности заемщика, способы ее оценки. Управление кредитными рисками. Оценка кредитоспособности заемщика на примере "Уральский инновационный коммерческий банк". Мероприятия по совершенствованию оценки кредитного риска заемщика в банке.
  
  курсовая работа [759,8 K], добавлен 17.11.2014
  

• 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
  

• Практика оценки кредитоспособности заемщика в ОАО "Алемар" в г. Новосибирск

  Понятие кредитоспособности заемщика в банковской системе, значение ее оценки в процессе управления кредитным риском. Методики оценки кредитоспособности заемщика юридического и физического лиц, применяемые в российской и зарубежной банковской практике.
  
  дипломная работа [105,0 K], добавлен 18.05.2013
  

• Методики оценки кредитоспособности клиентов банка

  Понятие и показатели кредитоспособности. Источники информации, необходимые для оценки кредитоспособности заемщика. Проблемы привлечения инвестиций в экономику Республики Беларусь. Оценка кредитоспособности заемщика, используемая в АСБ "Беларусбанк".
  
  дипломная работа [139,0 K], добавлен 28.06.2011
  

• Оценка кредитоспособности заемщика (на примере КПК "Экспресс Деньги")

  Понятие, цели и задачи оценки кредитоспособности. Кредитный риск и методы управления им. Анализ кредитоспособности заемщика на примере КПК "Экспресс деньги". Эффективность методики оценки кредитоспособности заемщика и основные пути ее совершенствования.
  
  дипломная работа [550,7 K], добавлен 21.03.2015
  

• Оценка кредитоспособности заемщика с позиции коммерческого банка

  Алгоритм оценки кредитоспособности заемщика по методике Сбербанка РФ. Анализ актива и пассива ООО "ЗСС". Оценка финансовой устойчивости, ликвидности и платежеспособности организации. Рекомендации по совершенствованию оценки кредитоспособности заемщика.
  
  дипломная работа [252,9 K], добавлен 29.03.2013
  

• 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
  

• Оценка кредитоспособности заемщика

  Современные критерии анализа и оценки кредитоспособности предприятия, информационные источники. Характеристика коммерческого банка ОАО "Сбербанк России". Основные финансовые показатели деятельности банка. Оценка кредитоспособности корпоративного заемщика.
  
  дипломная работа [540,1 K], добавлен 16.05.2016
  

• Актуальные проблемы банка в оценке кредитоспособности заемщика

  Понятие и сущность кредитоспособности. Формирование эффективной кредитной политики коммерческого банка. Нормативно-правовые аспекты регулирования кредитных рисков. Способы оценки кредитоспособности заемщика. Особенности диагностики кредитоспособности.
  
  курсовая работа [139,0 K], добавлен 06.11.2015
  

• Оценка кредитоспособности заемщика российскими коммерческими банками (на примере ЗАО "Кыштымский медеэлектролитный завод")

  Кредит и его роль в деятельности коммерческой организации. Цели, задачи и методы анализа кредитоспособности заемщика. Экономическая характеристика ОАО "Сбербанк России". Совершенствование методики оценки кредитоспособности заемщика – юридического лица.
  
  дипломная работа [4,0 M], добавлен 18.09.2012
  

Другие документы, подобные "Оценка кредитоспособности заемщика на примере Московского кредитного банка"

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