· необходимость тщательного отбора финансовых показателей (требуется использовать показатели, описывающие разные стороны работы заемщика, с тем, чтобы более полно охарактеризовать его положение);
· важность обоснования пороговых значений показателей (в нашей стране довольно сложно осуществить подобный подход, так как недостаточно сведений о фактическом состоянии и уровнях данных показателей в экономике России, а также мала степень участия банков в формировании такой базы данных);
· необходимость обоснования коэффициентов значимости для каждой группы показателей в соответствии с отраслью деятельности конкретного заемщика;
· определение величины отклонений в пограничных областях, относящих заемщиков к разным классам;
· при рейтинговой оценке учитываются уровни показателей только относительно оптимальных значений, соответствующих определенным установленным нормативам, но не принимается во внимание степень их выполнения или невыполнения;
· финансовые коэффициенты отражают положение дел в прошлом на основе данных об остатках;
· рассчитываемые коэффициенты показывают лишь отдельные стороны деятельности;
· в системе рассчитываемых коэффициентов не учитываются многие факторы — репутация заемщика, перспективы и особенности рыночной конъюнктуры, оценки выпускаемой и реализуемой продукции, перспективы капиталовложений и т.д.
Прогнозные модели, получаемые с помощью статистических методов, используются для оценки качества потенциальных заемщиков. При множественном дискриминантом анализе (МДА) используется дискриминантная функция (Z), учитывающая некоторые параметры (коэффициенты регрессии) и факторы, характеризующие финансовое состояние заемщика (в том числе финансовые коэффициенты).
Наиболее известными моделями МДА являются модели Альтмана и Чессера, включающие следующие показатели: отношение собственных оборотных средств к сумме активов; отношение реинвестируемой прибыли к сумме активов; отношение рыночной стоимости акций к заемному капиталу; отношение объема продаж (выручки от реализации) к сумме активов; отношение брутто-прибыли (прибыли до вычета процентов и налогов) к сумме активов [50, с.31].
Организацию относят к определенному классу надежности на основе значений Z-индекса модели Альтмана.
Индекс кредитоспособности по модели Альтмана определяется по формуле: 1.1.
(1.1.)
где, К1 = собственный оборотный капитал/сумма активов;
К2 = нераспределенная прибыль/сумма активов;
К3 = прибыль до уплаты процентов/сумма активов;
К4 = рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал;
К5 = объем продаж/сумма активов.
Интервальная оценка Альтмана: при Z<1.8 – высокая вероятность банкротства, при Z=1,81 - 2,7 – высокая вероятность, при Z=2,71 – 2,99 – возможная вероятность, при Z>3,0 – очень низкая вероятность банкротства.
Однако, модель Альтмана неадаптирована для белорусских условий, поэтому её применение на практике возможно лишь в качестве дополнительного инструмента оценки кредитоспособности предприятия.
Оценка кредитоспособности заёмщика может быть сведена к единому показателю - рейтинг заёмщика.
Модели оценки кредитоспособности, основанные на методах комплексного анализа: в случае использования математических моделей не учитывается влияние «качественных» факторов при предоставлении банками кредитов. Эти модели лишь отчасти позволяют кредитным экспертам банка сделать вывод о возможности предоставления кредита. Недостатками классификационных моделей являются их «замкнутость» на количественных факторах, произвольность выбора системы количественных показателей, высокая чувствительность к недостоверности исходных данных, громоздкость при использовании статистических межотраслевых и отраслевых данных. В рамках комплексных моделей анализа возможно сочетание количественных и качественных характеристик заемщика. К примеру, в практике банков США применяется правило «шести Си», в основе которого лежит использование шести базовых принципов кредитования, обозначенных словами, начинающимися с английской буквы «Си» (С): Character, Capacity, Cash, Collateral, Conditions, Control.
Статьи по теме:
Свойства услуг коммерческих банков
Важнейшим свойством банковских услуг является их производительный характер.
Уже в такой простейшей Форме, как прием от населения и предприятий во вклады, заключен огромный производительный смысл. Банк просто собирает деньги - он превращает "неработающие", неиспользуемые денежные ресурсы ...
Классификация электронных платёжных систем
Электронные платежные системы можно классифицировать, основываясь как на специфике электронных расчетов, так и на базе конкретной технологии, лежащей в основе ЭПС.
Классификация ЭПС в зависимости от вида электронных расчетов:
1. По составу участников платежа (таб. 1).
Таблица 1
Вид электрон ...
Страхование экологических рисков
В процессе своей экономической деятельности некоторые инновационные предприятия, в связи со спецификой своей деятельности, могут отрицательно влиять на окружающую среду. К их числу можно отнести организации, работающие в атомной индустрии, разрабатывающие новые непроверенные способы добычи полезны ...