Анализ кредитоспособности.

Важной составной частью деятельности банков является его кредитная политика. В разработке кредитной политики наряду с непосредственной практической кредитной деятельностью находят отражение и некоторые субъективные решения, принимаемые руководителями банков. Следовательно, многочисленные кредитно-финансовые организации, представляющие собой важные экономические органы, часто в своей деятельности руководствуются не только объективными процессами, но, и чисто субъективные решения, не всегда соответствующие задачам, которые призвана решать на каждом этапе развития сфера деятельности банков.

Кредитная политика является важной составной частью общей банковской политики. Она разрабатывается управляющей системой банка и его структурным подразделением, связанным с кредитными операциями. При разработке кредитной политики следует иметь в виду, что здесь банк сталкивается с кредитором в двух разновидностях: когда он сам предоставляет кредит и когда он мобилизует ресурсы последнего.
Поэтому кредитная политика касается как области предоставления ссуд, так и области формирования депозитов. На объем и структуру кредитных ресурсов, направления их размещения влияют как объективные, так и субъективные факторы в виде принятия конкретных решений, выбора методов кредитования и направления изменения структуры кредитного портфеля. По мере роста экономики, изменения банковской индустрии появляется необходимость в принятии важных решений в области кредитной политики; многие нововведения требуют серьезных поддерживающих систем и обобщения нового опыта. В этих условиях учет объективных и субъективных факторов крайне важен.

Руководство банка определяет, достаточно ли ресурсов для осуществления эффективной кредитной политики. Управляющая система банка должна установить правильные подходы, общие принципы кредитования своей клиентуры, определить типы выдаваемых ссуд, полномочия различных уровней по решению этих вопросов и операционные детали рассматриваемых и осуществляемых процедур. При выдаче кредита должны учитываться также конъюнктура денежного рынка и денежно-кредитная политика, проводимая ЦБ на основе правительственных прогнозов. Однако особое место при учете объективных факторов занимают выявление предстоящих рисков, правильная оценка их предполагаемых уровней, а также разработка методики управления этими рисками. Необходимо периодически (желательно ежегодно) оценивать результаты кредитной политики, своевременно вносить корректировки в кредитный меморандум, чтобы обеспечить адекватность принимаемых банком мер изменениям в области объективного и субъективного в кредитной деятельности.

Особенно важно учитывать изменения ресурсов банка, его операционной среды и изменения, влияющие на направления выдаваемых кредитов и на те конкретные результаты, которые будут достигаться на основе предоставления ссуд и привлечения кредитных ресурсов. В этой связи можно утверждать, что эффективное управление кредитным портфелем - важный субъективный фактор, способствующий появлению объективных результатов функционирования кредитного механизма в конкретном банке.
Еще одна серьезная связана с разработкой и утверждением лимитов кредитования в отраслевом разрезе с учетом реальных потребностей клиентуры и стоящих перед экономикой региона задач, а также разработкой соответствующих требований к индивидуальным заемщикам.

В проведении кредитной политики банка особая роль принадлежит кредитному комитету (отделу) банка.

Выдавая ссуду коммерческим банкам необходимо определить кредитоспособность предприятия заемщика.

В процессе принятия решения о выдаче кредита коммерческому банку целесообразно помимо анализа кредитоспособности проанализировать и спрогнозировать возможное банкротство предприятии – заемщика. Оценка кредитоспособности предприятия может проводиться на основе финансовых коэффициентов и или на основе анализа денежного потока. Финансовые коэффициенты представляют собой соотношение различных статей бухгалтерского баланса. Для анализа денежного потока берутся данные из финансовой отчетности за последние три года. Существует множество методик прогнозирования банкротства предприятия- заемщика. Рассмотри наиболее распространенные:

1. На Западе для прогнозирования вероятности банкротства широко используется модель Э. Альтмана [12, с. 589]. Этот метод предложен в 1968г. известным западным экономистом Альтманом. Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (МПА) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид:

 

Z₂ = 1,2 x X₁ + 1,4 x X₂ + 3,3x X₃ + 0, 6 x X₄ + X₅,

где ;

 

;

 

;

 

;

.

 

Если результат получается меньше 1,8 – вероятность банкротства предприятия очень высока; если Z лежит в пределах от 1,9 до 2,7 – вероятность банкротства средняя; если в пределах от 2,8 до 2,9 – вероятность банкротства невелика; если Z выше 3,0 – вероятность банкротства ничтожно мала.

По пятифакторной модели спрогнозировать банкротство на один год можно с точностью до 90%; на два – до 70%; на три – до 50%. Z-коэффициент имеет общий серьезный недостаток - по существу его можно использовать лишь в отношении крупных кампаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных. Однако, при внимательном его изучении видно, что он составлен некорректно: член К связан с кризисом управления, К характеризует наступление финансового кризиса, в то время как остальные - экономического. С точки зрения системного подхода данный показатель не имеет права на существование.

2. Британский ученый Р.Таффлер на основе анализа ключевых измерений деятельности корпорации (таких как при­быльность, оборотный капитал, финансовый риск и ликвид­ность) предложил четырехфакторную прогнозную модель плате­жеспособности, воспроизводящую наиболее точную картину финансового состояния:

 

ZТ =0,53К1 + 0,13К2 +0,18К3 +0,16К4

 

где К1 — прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

К2 — оборотные активы / сумма обязательств;

К3 — краткосрочные обязательства / сумма активов;

К4 — выручка / сумма активов.

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у корпорации неплохие долгосрочные перспективы, если мень­ше 0,2, то банкротство более чем вероятно.(19,стр.183)

3. Американский экономист Д. Дюран в начале 1940-х годов предложил методику кредитного скоринга.

Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска, исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (табл.1), позволяющую распределить предприятия по классам:

1 класс – предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

2 класс – предприятия, которые демонстрируют некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;

3 класс – проблемные предприятия;

4 класс – предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;

5класс – предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

Согласно этим критериям, определяют к какому классу относится предприятие.

 

Таблица 1.1

Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

Показатель	Границы классов согласно критериям
1 класс	2 класс	3 класс	4 класс	5 класс
Рентабельность совокупного капитала,%	30% и выше (50 баллов)	от 29,9 до 20% (от 49,9 до 35 баллов)	от 19.9 до 10% (от 34,9 до 20 баллов)	от 9,9 до 1% (от 19,9 до 5 баллов)	менее 1% (0 баллов)
Коэффициент текущей ликвидности	2,0 и выше (30 баллов)	от 1,99 до 1,7 (от 29,9 до 20 баллов)	от 1,69 до 1,4 (от 19.9 до 10 баллов)	от 1.39 до 1.1 (от 9.9 до 1 балла)	1 и ниже (0 баллов)
Коэффициент финансовой независимости	0,7 и выше (20 баллов)	от 0,69 до 0,45 (от 19,9 до 10 баллов)	от 0,44 до 0,3 (от 9.9 до5 баллов)	от 0,29 до 0,20 (от 5 до 1 балла)	менее 0,2 (0 баллов)
Границы классов	100 баллов и выше	от 99 до 65 баллов	от 64 до 35 баллов	от 34 до 6 баллов	0 баллов

 

В странах с развитой рыночной экономикой применяются и другие модели прогнозирования банкротства, в том числе учитывающие влияние внешних факторов (табл.2).

Таблица 1.2

Номер показателя	Прошлый период	Отчетный период
фактический уровень показателя	количество баллов	фактический уровень показателя	количество баллов
Итого	-		-

Обобщающая оценка финансовой устойчивости предприятия

 

4. Ковалев, основываясь на разработках западных аудиторских фирм и преломляя эти разработки к отечественной специфике бизнеса, предложил следующую двухуровневую систему показателей.

К первой группе относятся критерии и показатели, неблагоприятные текущие значения или складывающаяся динамика изменения которых свидетельствуют о возможных в обозримом будущем значительных финансовых затруднениях, в том числе и банкротстве. К ним относятся:

- повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности;

- превышение некоторого критического уровня просроченной кредиторской задолженности;

- чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;

- устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;

- хроническая нехватка оборотных средств;

- устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств;

- неправильная реинвестиционная политика;

- превышение размеров заемных средств над установленными лимитами;

- хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредиторами и акционерами (в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов);

- высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности;

- наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных запасов;

- ухудшение отношений с учреждениями банковской системы;

- использование (вынужденное) новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях;

- применение в производственном процессе оборудования с истекшими сроками эксплуатации;

- потенциальные потери долгосрочных контрактов;

- неблагоприятные изменения в портфеле заказов.

Во вторую группу входят критерии и показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое. Вместе с тем, они указывают, что при определенных условиях или непринятии действенных мер ситуация может резко ухудшиться. К ним относятся:

- потеря ключевых сотрудников аппарата управления;

- вынужденные остановки, а также нарушения производственно-технологического процесса;

- недостаточная диверсификация деятельности предприятия, т.е. чрезмерная зависимость финансовых результатов от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида активов и др.;

- излишняя ставка на прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта;

- участие предприятия в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;

- потеря ключевых контрагентов;

- недооценка технического и технологического обновления предприятия;

- неэффективные долгосрочные соглашения;

- политический риск, связанный с предприятием в целом или его ключевыми подразделениями.

Что касается критических значений этих критериев, то они должны быть детализированы по отраслям и подотраслям, а их разработка может быть выполнена после накопления определенных статистических данных.

5. Рассмотрим методику финансового анализа деятельности коммерческих организаций, Шереметом А.Д., Негашевым Е.В. В ней отмечается, что обобщающим показателем финансовой устойчивости является излишек или недостаток источников средств для формирования запасов [13, c.215]. Глазов М.М. откорректировал и упростил методику. Она приняла следующий вид.

Уровень финансовой устойчивости определяют в зависимости от источников формирования запасов и затрат.

Составные элементы методики:

- показатель «Собственный оборотный капитал» (СОК) и его уточненные варианты;

- рейтинговая оценка на основе сопоставления величин СОК (основного и уточненных) с уровнем запасов предприятия.

Рассчитывают следующие показатели собственного оборотного капитала:

 

СОК(1) = СК – ВнА

СОК(2) = СК + ДО – ВнА

СОК(3) = СК + ДО + КтК – ВнА,

 

где СК – собственный капитал (стр.490 ф.1),

ВнА – внеоборотные активы (стр.190 ф.1),

ДО – долгосрочные обязательства (стр.590 ф.1),

КтК – краткосрочные кредиты и займы (стр.610 ф.1)

З – запасы и затраты предприятия (стр.210 ф.1).

Далее идентифицируется тип финансовой ситуации.

Выделяют 4 типа финансовой ситуации:

1) абсолютная устойчивость финансового состояния. Встречается редко и представляет собой крайний тип финансовой устойчивости. Она задается условием:

З ≤ СКО(1).

Финансовое состояние таких организаций позволяет быть уверенным в своевременном и полном исполнении всех обязательств с достаточным запасом на возможную ошибку в управлении;

2) нормальная устойчивость финансового состояния. Гарантирует его платежеспособность. Она задается условием:

СКО(1) < З ≤ СКО(2).

Риск во взаимоотношениях с такими организациями практически отсутствует;

3) неустойчивое финансовое состояние. Сопряжено с нарушением условия ликвидности, при котором, тем не менее, сохраняется возможность восстановления равновесия за счет пополнения реального собственного капитала и увеличения собственных оборотных средств, а также за счет дополнительного привлечения долгосрочных кредитов и заемных средств. Она задается условием:

СКО(2) < З ≤ СКО(3).

Организации особого внимания, т.к. при взаимоотношениях с ними имеется определенный риск утраты средств;

4) кризисное финансовое состояние. Предприятие находится на грани банкротства, т.к. в данной ситуации денежные средства, краткосрочные финансовые вложения, дебиторская задолженность и прочие оборотные активы не покрывают даже его кредиторскую задолженность (включая резервы предстоящих расходов и платежей) и проч. Краткосрочные пассивы. Этот тип финансовой устойчивости задается условием:

З > СКО(3).

Взаимоотношения с такими предприятиями чрезвычайно рискованные.

Нужно сказать, что необходимость оценки финансовой устойчивости организаций при определении возможности выдачи им кредитов привела к разработке практически каждым коммерческим банком своей методики интегральной оценки кредитоспособности заемщика.

6. В шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой предлагается использовать следующие частные коэффициенты:

Куп – коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;

Кз – соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;

Кс – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;

Кур– убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;

Кфр – соотношение заёмного и собственного капитала;

Кзаг – коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.

Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

 

Кком = 0,25 * Куп + 0,1 * Кз + 0,2 * Кс + 0,25 * Кур + 0,1 * Кфр + 0,1 * Кзаг.

 

Весовые значения частных показателей для коммерческих организаций были определены экспертным путём, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей: Куп = 0; Кз = 1; Кс = 7; Кур = 0; Кфр = 0,7; Кзаг = значение Кзаг в предыдущем периоде.

Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше – то вероятность банкротства мала.

7. Для экспресс-анализа финансового состояния российских ор­ганизаций Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым предложена ме­тодика, которая сводится к определению рейтингового числа R:

 

R = 2 * Ко + 0,1 * Ктл + 0,08 * К_ОА + 0,45 * Км + Кпр

где

Ко – коэффициент обеспеченности собственными средствами; (К0 ³ 0,1)

Ктл – коэффициент текущей ликвидности; (Ктл ³ 2)
КОА – коэффициент оборачиваемости активов (объ­ем реализации продукции / основные и оборотные средства); (КОА ³ 2,5)
Км – коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции) (прибыль от реализации / выручка от реализации);(Км ³ 0,445)
Кпр – рентабельность собственного капитала (валовая при­быль / собственный капитал) (Кпр ³ 0,2).

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице и организация имеет удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

8. Учеными Казанского государственного технологического университета разработана корректировка методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей. Они предлагают деление всех предприятий по классам кредитоспособности. Расчет класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности.

Особенности формирования оборотных средств в нашей стране не позволяют прямо использовать критериальные уровни коэффициентов платежеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемых в мировой практике. Поэтому создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли).

Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:

Ø к первому классу кредитоспособности относят фирмы, имеющие хорошее финансовой состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском не возврата кредита);

Ø ко второму классу — предприятия с удовлетворительным финансовым состоянием (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском не возврата кредита);

Ø к третьему классу — компании с удовлетворительным финансовым состоянием имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском не погашения кредита.

Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные показатели ликвидности, а с другой, специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как:

1) промышленность (машиностроение);

2) торговля (оптовая и розничная);

3) строительство и проектные организации;

4) наука

Все значения представлены в таблицах. В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.

Значения критериальных показателей для распределения предприятий промышленности (машиностроение) по классам кредитоспособности

Таблица 6

№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
	Соотношение заемных и собственных средств	< 0,8	0,8-1,5	> 1,5
	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>3,0	1,5-3,0	< 1,5
	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>2,0	1,0-2,0	< 1,0

 

 

Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (оптовой) по классам кредитоспособности

Таблица 7

№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
	Соотношение заемных и собственных средств	< 1,5	1,5-2,5	> 2,5
	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>3,0	1,5-3,0	< 1,5
	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>1,0	0,7-1,0	< 0,7

 

Значения критериальных показателей для распределения строительных организаций по классам кредитоспособности

Таблица 8

№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
	Соотношение заемных и собственных средств	< 1,0	1,0-2,0	> 2,0
	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,7	1,5-2,7	< 1,0
	Общий коэф. покрытия (ликвидность баланса)	>0,7	0,5-0,8	< 0,5

 

 

Значения критериальных показателей для распределения научных (научное обслуживание) организаций по классам кредитоспособности

Таблица 9

№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
	Соотношение заемных и собственных средств	< 0,9	0,9-1,2	> 1,2
	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,6	1,2-2,6	< 1,2
	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>0,9	0,6-0,9	< 0,6

 

9. В Московском государственном университете печати на основе исследования статистических данных 50 поли­графических организаций была получена следующая двухфак­торная модель:

Z_п =0,3872+0,2614Ктл +1,0595Ка

где Ктл - коэффициент текущей ликвидности (общий коэффи­циент покрытия);

Ка — коэффициент автономии

В зависимости от значения Z_п определяется вероятность бан­кротства:

· если Z_п меньше 1,3257, то вероятность банкротства очень высокая;

· если Z_п находится в интервале от 1,3257 до 1,5475, вероят­ность банкротства высокая;

· если Z_п находится в интервале от 1,5745 до 1,7693, вероят­ность банкротства средняя;

· если Z_п находится в интервале от 1,7693 до 1,9911, вероят­ность банкротства низкая;

· для Z_п больше 1,9911, вероятность банкротства очень низкая.

(19,стр.181)

10. Учеными Иркутской государственной экономической акаде­мии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска бан­кротства (модель R), которая имеет следующий вид:

 

R=8,38K1+K2+0,054K3+0,064K4

где К1 – оборотный капитал/активы;

К2 – чистая прибыль/собственный капитал;

К3 – выручка от реализации/активы;

К4 – чистая прибыль/интегральные затраты (себестоимость произведенной про­дукции).

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом (см. таблицу 5.):

Таблица 5.

Вероятность банкротства предприятия

в соответствии со значением модели R

Значение R	Вероятность банкротства, процентов
Меньше 0	Максимальная (90-100)
0-0,18	Высокая (60-80)
0,18-0,32	Средняя (35-50)
0,32-0,42	Низкая (15-20)
Больше 0,42	Минимальная (до 10)

 

 

Таким образом, видно, что существует множество методик, которыми может воспользоваться коммерческий банк. Поэтому кажется целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким из них. Выбор конкретных методик, очевидно, должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, даже сами методики могут и должны подвергаться корректировке с учетом специфики отраслей.

 

Пример. Предприятие обратилось банку за кредитными ресурсами. Необходимо оценить кредитоспособность предприятия с помощью финансовых коэффициентов и с помощью

Вначале проанализируем финансовые коэффициенты рыночной устойчивости (финансовой независимости) организации и дадим оценку их уровню и динамике.

 

Таблица

⇐ Предыдущая12345678Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: