Диссертация (1152626), страница 20
Текст из файла (страница 20)
Посколькукредитныйпотенциалтакихзаемщиковосталсянереализованным,дополнительного финансового потока нет, финансовое положение клиентов сполучением кредитных средств не изменилось, то, растет кредитный риск,повысить эффективность управления которым возможно путем внесенияизменений в оценку прогнозной кредитоспособности заемщиков. Корректировкиоценки прогнозной кредитоспособности заемщиков со вторым уровнемкредитно-рейтинговой позициисвязаныс изысканием дополнительныхисточников возврата кредита с процентами, изменением графиков погашениякредита, условий использования кредитных средств, пролонгаций сроковкредитования.Существенный рост кредитного риска связан с заемщиками, имеющимитретий уровень кредитно-рейтинговой позиции.
Возможность внесениякорректировок оценки прогнозной кредитоспособности у банка значительноснижаются, поскольку кредитный потенциал реализован такими заемщиками спотерями, финансовый поток отрицательный и получены убытки, финансовоеположениезаемщиковухудшилось.внекачественного финансового менеджмента.114первуюочередь,ввидуихИсследование показало, что формирование оптимального кредитнорейтингового профиля банка должно быть из расчета соотношения заемщиков спервым уровнем кредитно-рейтинговой позиции от 50% и выше; заемщиков совторым уровнем кредитно-рейтинговой позиции (30-50)%; заемщиков с третьимуровнем кредитно-рейтинговой позиции до 10% и меньше.Кредитно-рейтинговый профиль банка имеет ряд преимуществ.Во-первых, такой профиль показывает, сколько у банка заемщиков сразличными уровнями кредитно-рейтинговой позиции, причем заемщикидифференцированы по уровням. Для банка такая информация имеет особозначение, поскольку заемщики с высоким уровнем кредитно-рейтинговойпозиции маловероятно доставят банку проблем по погашению кредита спроцентами.
Другое дело, заемщики со средним, а главное, с низким уровнемкредитно-рейтинговой позиции. Построив заранее такой профиль, банк имеетвремя для коррекции своей кредитной деятельности, изыскания дополнительныхисточников для возможного покрытия просроченной ссудной задолженности наслучай непогашения заемщиком кредита с процентами или частичногопогашения.Во-вторых, банк имеет возможность предупредить заемщика о низкихуровнях кредитно-рейтинговой позиции, который тоже имеет время дляизыскания дополнительных источников покрытия кредитной задолженности икоррекции своей кредитно-рейтинговой позиции. Здесь важно отметить ещеодно обстоятельство.
В процессе формирования кредитно-рейтинговой позициизаемщика можно корректировать не все показатели, а только те, которые имеютнегативную тенденцию. Главное обратить внимание на приоритетныепоказатели, которые в значительной мере могут повлиять на кредитнорейтинговую позицию заемщика.В-третьих, заемщик может самостоятельно сформировать свою кредитнорейтинговую позицию, и оказать обратную связь на построение кредитнорейтингового профиля банка. В этом случае, банк должен убедиться вправильности формирования кредитно-рейтинговой позиции заемщика и учесть115эту обратную связь любого характера.
При такой коррекции кредитнорейтинговый профиль банка будет составлять основу эффективной системыбанка по управлению кредитным риском.Таким образом, в кредитно-рейтинговый профиль коммерческого банкавходят заемщики с различным уровнем кредитно-рейтинговой позиции, прикотором банк может дифференцировать заемщиков для кредитования, снижаякредитный риск, сокращая потери и увеличивая доходы.3.3 Методика определения прогнозного уровня кредитнорейтинговой позиции заемщика как результат реализациикредитного потенциалаС целью системного управления кредитными рисками целесообразноопределение прогнозного уровня кредитно-рейтинговой позиции заемщикакоммерческого банка.
Целью прогнозирования является определение уровнякредитно-рейтинговой позиции как результата эффективной реализациикредитного потенциала заемщика. В качестве инструментария определенияпрогнозного уровня кредитно-рейтинговой позиции может быть использованоуравнение множественной линейной регрессии. Многофакторная модельопределения прогнозного уровня кредитно-рейтинговой позиции заемщикакоммерческого банка имеет вид:y(z) =a +a z +a z +a z +a z + ….+a z011223344mm(3.5)где: y(z)- прогнозный уровень кредитно-рейтинговой позиции заемщика;z1, z2, z3, z4 - показатели прогнозного уровня кредитно-рейтинговой позициизаемщика;a0; a1, a2; a3;a4- коэффициенты уравнения регрессии;m – количество показателей.В качестве показателей уравнения (3.5) выступают (см.табл.3.3):116z1 – финансово-экономический рост бизнеса заемщика; z2 - приростсредневзвешенной стоимости капитала; z3 - эффективность использованиякредитных средств; z4 –добавленная рыночная стоимость.Построение модели (3.5) прогнозного уровня кредитно-рейтинговойпозиции заемщика целесообразно выполнить в два этапа.На первом этапе необходимо выделить независимые переменные влинейной модели (3.5).
Для этого целесообразно определить корреляционныезависимости между показателями, оказывающими влияние на прогнозныйуровень кредитно-рейтинговой позиции заемщика коммерческого банка, и,собственно, самим уровнем кредитно-рейтинговой позиции, с одной стороны, икорреляционной зависимостью между самими показателями, оказывающимивлияние на прогнозный уровень кредитно-рейтинговой позиции заемщика, сдругой стороны.За результирующий признак yi примем прогнозный уровень кредитнорейтинговой позиции заемщика, а за факторные признаки xi–показатели,оказывающие влияние на прогнозный уровень кредитно-рейтинговой позициизаемщика. Для расчета степени корреляционной зависимости между нимиможно использовать формулу:nêX ( X i x)(Yi Y )1nxY,(3.6)где к – коэффициент корреляции;Хi, Yi – значения параметров X и Y для i-го измерения;X , Y - средние статистические значения параметров X и Y;x, y - стандартные отклонения величин X и Y;n –число измерений в выборке.Коэффициент корреляции может быть в пределах от -1 до + 1.
Чем ближезначение коэффициента корреляции по абсолютной величине к единице, темтеснее связь между прогнозным уровнем кредитно-рейтинговой позициизаемщика и показателями, влияющими на этот уровень (эффективность117использования кредитных средств, финансово-экономический рост бизнесазаемщика, добавленная рыночная стоимость и прирост средневзвешеннойстоимости капитала).В приложении 1приведена корреляционная зависимость междупрогнозным уровнем кредитно-рейтинговой позиции заемщика и показателями,в приложении 2 – корреляционная зависимость между каждым показателем идругими показателями.С целью определения независимых переменных, необходимо проверить ихна мультиколлинеарность, используя систему неравенств:Rxiyi>Rxixi+1Rx(i+1)Y>Rxixi+1(3.7)Используя эту систему неравенств, проведено сравнение коэффициентовкорреляции показателей, влияющих на прогнозный уровень кредитнорейтинговой позиции заемщика, между собой.
Оценка системы неравенствоснована на методе исключения показателей, если коэффициенты корреляцииудовлетворяли системе неравенств или хотя бы одному из перечисленныхусловий. Проверка показала, что независимыми переменными являются:эффективностьиспользованиякредитныхсредств;z1–z3 –финансово-экономический рост бизнеса заемщика; z4– добавленная рыночная стоимость.В процессе выбора независимых переменных было использовано двакритерия: линейную коллинеарность и величину тесноты корреляционной связис прогнозным уровнем кредитно-рейтинговой позиции заемщика банка.Для качественной оценкитесноты связи между прогнозным уровнемкредитно-рейтинговой позиции заемщика и показателями на основе параметраэмпирического корреляционного отношения, применено соотношения Чэддока.Классификация зависимости силы тесноты связи от коэффициента корреляциипредставлена в табл.3.6118Таблица 3.6Зависимости силы тесноты связи от коэффициентов корреляцииНаименованиепараметраСила связиВеличинасилы связиНаименование и величины тесноты силы связи от корреляциислабая0,1-0,3умеренная0,3-0,5заметная0,5-0,7тесная0,7-0,9весьма тесная0,9-0,99Наиболее высокие значения коэффициента корреляции (порядка 0,8 иболее) наблюдается между прогнозным уровнем кредитно-рейтинговой позициизаемщика и следующими показателями, влияющими на него: z3 – эффективностьиспользования кредитных средств (коэффициент корреляции 0,79);z1–финансово-экономический рост бизнеса заемщика(коэффициент корреляции0,82);z4 – добавленная рыночная стоимость (коэффициент корреляции 0,83).
Всоответствии с данными таблицы 3.6 такая величина связи является тесной.С учетом того, что показатели принимаются за независимые переменные,прогнозный уровень кредитно-рейтинговой позиции заемщика будет иметь вид:y(x) =a +a z +a z +a z0113344(3.8)где: z1 – финансово-экономический рост бизнеса заемщика;z3–эффективность использованияz4– добавленнаякредитных средств;рыночная стоимостьАнализ полученных результатов наибольшего влияния показателей напрогнозный уровень кредитно-рейтинговой позиции на заемщика банкасовпадает с исследованиями оценки финансового положения заемщика вдолгосрочной перспективе.Исследования выполнялись на основе отклонения значений показателей отсреднестатистических величин для банков того же размера. Проверка настатистических данных прогнозного уровня кредитно-рейтинговой позициизаемщика позволила выделить наиболее информативные показатели с учетом119известных методик комплексной оценки кредитоспособности Козловой Л.В.,Попова А.В., Суравенковой Е.И., Герасимовой Е.Б., Демко О.В., Щиборщ К.В.,Корниенко С.Л, и других.Исследованиеинформативностипоказателейкредитоспособностипозволило определить самые информативные из них, к которым относитсякоэффициент рентабельности полученных средств.
В нашем случае этокоэффициент рентабельности использования кредитных средств, которыйвходит в показатель прогнозного уровня кредитно-рейтинговой позициизаемщика коммерческого банка.На втором этапе целесообразно определить коэффициенты уравнениярегрессии (3.8). Решение системы нормальных уравнений производилосьметодом наименьших квадратов с выбором аппроксимирующей функции повеличине среднеквадратичной ошибки. Система нормальных уравнений:na0+a1∑x1+a3∑x3+a4∑x4=∑ya0∑x1+a1∑x12+a3∑x1x3+a4∑x1x4=∑x1y(3.9)a0∑x3+ a1∑x3x1+a3∑x32+a3∑(x3x4)=∑x3ya0∑x4+a1∑x4x1+a3∑x4x3+ a4∑x42=∑x4yРасчет системы нормальных уравнений (3.9) проводится по формуле:A=X-1*Y(3.10)где: X – матрица системы;Y – столбец свободных членов.Дальнейший расчет коэффициентов уравнения регрессии осуществляетсяпо линейной трехфакторной модели (3.11)y(x) = 60,0+1,75z +4,4z +2,7z134(3.11)Проверка адекватности значений уравнения регрессии 3.11 эмпирическимзначениям выполнена на основе F-критерий Фишера, который определялся:1202F=2nm,(3.12) m 1где m- количество факторов;n–объем выборки; 2 - общая дисперсия; 2 - остаточная дисперсия.Критическое значение F-критерия Фишера было рассчитано для двухчисел степеней свободы: К1=m-1 (3-1); К2=n-3-1 (32-1-3).Адекватность полученного уравнения подтверждена F-критерием Фишера.Наблюдаемое значение F-критерием Фишера превышает критическое значениепри однопроцентном уровне значимости.Методикаопределения уровня кредитно-рейтинговой позиции заемщика банка.1.Определениезначенияпоказателейпоформулам(см.табл.3.3):эффективности использования кредитных средств (рентабельности полученногокредита); финансово-экономического роста бизнеса заемщика; добавленнойрыночной стоимости.2.Определение прогнозного состояния кредитно-рейтинговой позициизаемщика по формуле 3.11.3.Определение уровня кредитно-рейтинговой позиции заемщика.Учитывая соответствие направления финансового потока, результатреализации кредитного потенциала и изменение финансового положениязаемщика,представленныевтабл.3.4.определяемуровенькредитно-рейтинговой позиции заемщика.4.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
