161095 (595164), страница 3

Файл №595164 161095 (Методы оценки кредитоспособности предприятия) 3 страница161095 (595164) страница 32016-07-30СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

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.

Позже данная модель была доработана для анализа непубличных компаний. В модель расчёта были внесены следующие изменения.

  • для производственных предприятий

(3)

  • для непроизводственных предприятий

(4)

К2 – (нераспределенная прибыль + резервный капитал) / сумма активов

К4 - балансовая стоимость собственного капитала / заемный капитал.

При Z2,9 – низкая угроза банкротства.

Основным преимуществом данной технологии оценки финансового состояния предприятия является её высокая прогностическая способность.Очевидно, для анализа российских предприятий необходима разработка отличной системы показателей и весов, однако данное обстоятельство не исключает саму возможность эффективного применения фундаментальных положений модели Альтмана с целью анализа кредитоспособности российских предприятий.

Модель Фулмера. В основе данного подхода лежит схожая, с моделью Альтмана, методология. В американской деловой практике данная модель даёт точность прогноза в 98% для периода в один год и 81% для двух лет.

Однако, так же как и модель Альтмана данная методика неадаптирована для российских условий, поэтому её применение на практике возможно лишь в качестве дополнительного инструмента оценки кредитоспособности предприятия.

Методика прогнозирования банкротства ФСФО РФ была принята еще в 1994 году. Первое, о чем необходимо сказать, - нормативные значения трех коэффициентов, по которым делается вывод о платежеспособности предприятия, завышены, что говорит о неадекватности критических значений показателей реальной ситуации. К примеру, нормативное значение коэффициента текущей ликвидности, равное 2, взято из мировой учетно-аналитической практики без учета реальной ситуации на отечественных предприятиях, когда большинство из них продолжает работать со значительным дефицитом собственных оборотных средств. Нормативное значение коэффициента текущей ликвидности едино для всех предприятий, а значит, не учтены отраслевые особенности экономических субъектов.

Платежеспособность предприятия определяется при помощи следующей последовательности:

      • Определение коэффициентов текущей ликвидности:

(5)

      • Рассчитывается коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами:

(6)

      • Если один или оба коэффициента не соответствуют норме ( ), баланс признается неудовлетворительным и рассчитывается коэффициент возможного восстановления платежеспособности в течение следующих 6 месяцев:

(7)

      • Если структура баланса признана удовлетворительной (коэффициенты соответствуют норме) производится расчет коэффициента утраты платежеспособности в течение 3 месяцев:

(8)

где, T – период времени равный 3, 6, 9 или 12 месяцев.

В мировой учетно-аналитической практике нормативные значения коэффициентов платежеспособности дифференцированы по отраслям и подотраслям, такая практика существует не только в странах с традиционно рыночной экономикой. Представляется, что использование подобной практики в России могло бы дать положительный результат. Отечественная практика расчетов указанных показателей по причине отсутствия их отраслевой дифференциации и дальнейшее их использование не позволяют выделить из множества предприятий те, которым реально грозит процедура банкротства. Также необходимо отметить тот факт, что в официальной системе критериев несостоятельности (банкротства) ФУДН РФ применяются исключительно показатели ликвидности коммерческих организаций без учета рентабельности, оборачиваемости, структуры капитала и др., что говорит о том, что данная система критериев предназначена исключительно для оценки платежеспособности коммерческих организаций.

Модель Чессера позволяет прогнозировать невыполнение клиентом условий договора о кредите. Невыполнение подразумевает не только непогашение кредита, но и любые другие отклонения, делающие отношения между кредитором и заемщиком менее выгодными по сравнению с первоначальными условиями. Используемая линейная комбинация независимых переменных (Z) включает: отношение кассовой наличности и стоимости легко реализуемых ценных бумаг к сумме активов; отношение чистой суммы продаж (без учета НДС) к сумме кассовой наличности и стоимости легко реализуемых ценных бумаг; отношение брутто-дохода (прибыли до вычета процентов и налогов) к сумме активов; отношение совокупной задолженности к сумме активов; отношение основного капитала к величине чистых активов (или применяемого капитала, равного акционерному капиталу и долгосрочным кредитам); отношение оборотного капитала к нетто-продажам (чистой сумме продаж). Получаемый показатель может рассматриваться как оценка вероятности невыполнения условий кредитного договора. Чессер использовал данные ряда банков по 37 «удовлетворительным» и 37 «неудовлетворительным» кредитам и для расчета взял показатели балансов фирм-заемщиков за год до получения кредита. Подставив расчетные показатели модели в формулу вероятности нарушения условий договора, Чессер правильно определил три из каждых четырех исследуемых случаев.

Оценка кредитоспособности заёмщика может быть сведена к единому показателю - рейтинг заёмщика. Преимущество рейтингового метода заключается в возможности учитывать качественные неформализованные показатели, что позволяет строить всеобъемлющие рейтинги.

Методика рейтинговой оценки кредитоспособности включает [14]:

- разработку системы оценочных показателей кредитоспособности;

- определение критериальных границ оценочных показателей;

- ранжирование оценочных показателей.

К настоящему времени разработано значительное количество методик оценки кредитоспособности заемщика. Они отличаются по числу показателей, используемых для оценки кредитоспособности, подхода к определению критериальных границ оценочных показателей, оценкой значимости каждого из отобранных показателей, методикой подсчета суммарной кредитоспособности. Выбор конкретной структуры показателей, формирующих кредитный рейтинг, зависит главным образом от кредитной политики банка.

При классификации кредитов возможно использование модели CART (Classification and regression trees), что переводится как «классификационные и регрессионные деревья». Это непараметрическая модель, основные достоинства которой заключаются в возможности широкого применения, доступности для понимания и легкости вычислений, хотя при построении применяются сложные статистические методы. В «классификационном дереве» фирмы-заемщики расположены на определенной «ветви» в зависимости от значений выбранных финансовых коэффициентов; далее идет «разветвление» каждой из них в зависимости от следующих коэффициентов. Точность классификации при использовании данной модели – около 90%. Пример «классификационного дерева» представлен на рис. 2, где Кi — финансовый коэффициент; Рi — нормативное значение показателя; В — предполагаемый банкрот; S — предположительно устойчивое состояние.


К1 P1

К2 P2 К3 P3

К4 P4

Рис. 2. «Классификационное дерево» модели CART

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.

Характер заемщика (Character); ответственность, надежность, честность, порядочность и серьезность намерений клиента.

Способность заимствовать средства (Capacity): кредитный инспектор должен быть уверен в том, что клиент, испрашивающий кредит, имеет юридическое право подавать кредитную заявку и подписывать кредитный договор, т.е. в том, что руководитель или представитель компании (банка), обращающийся за кредитом, имеет соответствующие полномочия, предоставленные ему учредителями или советом директоров, на проведение переговоров и подписание кредитного договора от имени компании (банка).

Денежные средства (Cash): важным моментом любой кредитной заявки является определение возможности заемщика погасить кредит за счет средств, полученных от продажи или ликвидации активов, потока наличности или привлеченных ресурсов.

Обеспечение (Collateral): при оценке обеспечения по кредитной заявке необходимо установить, располагает ли заемщик достаточным капиталом или качественными активами для предоставления необходимого обеспечения по кредиту; необеспеченные кредиты предоставляются первоклассным заемщикам, имеющим квалифицированное руководство и отличную кредитную историю.

Условия (Conditions): кредитный инспектор должен знать, как идут дела у заемщика, какою положение, складывающееся в соответствующей отрасли, а также то, как изменение экономических и других условий в стране может повлиять па процесс погашения кредита.

Контроль (Control) сводится к выяснению, насколько изменение законодательства, правовой, экономической и политической обстановки может негативно повлиять на деятельность заемщика и его кредитоспособность.

Анализ кредитоспособности клиента в соответствии с основными принципами кредитования, содержащимися в методике «CAMPARI», заключается в поочередном выделении из кредитной заявки и прилагаемых финансовых документов наиболее существенных факторов, определяющих деятельность клиента, в их оценке и уточнении после личной встречи с клиентом. Название CAMPARI образуется из начальных букв следующих слов: С (Character) — репутация, характеристика клиента; А(Ability) — способность к возврату кредита; М(Margin) — маржа, доходность; Р (Purpose) — целевое назначение кредита; A (Amount) — размер кредита; R (Repayment) — условия погашения кредита; I (Insurance) — обеспечение, страхование риска непогашения кредита.

В Англии в руководстве по банковским услугам отмечается, что ключевым словом, в котором сосредоточены требования при выдаче ссуд заемщикам, является «PARTS»: Р (Purpose) — назначение, цель получения кредита; А (Amount) — сумма, размер кредита; R (Repayment) — оплата, возврат (долга и процентов); Т (Term) — срок предоставления кредита; S (Security) — обеспечение погашения кредита.

Существуют и некоторые другие методы оценки кредитоспособности, которые по своей специфике немного отличаются от вышеперечисленных.

Так, финансовое положение предприятия-заемщика в экономической жизни Германии определяют по уровню рентабельности и доле обеспеченности собственными средствами.

В соответствии с этим выделяют три основных группы предприятий с различной степенью риска:

      • безукоризненное финансовое состояние, т.е. солидную базу собственных средств и высокую норму рентабельности;

      • удовлетворительное финансовое состояние;

      • неудовлетворительное финансовое состояние, т.е. низкую долю собственных средств и низкий уровень рентабельности.

Все это позволяет выделить предприятия, работающие с более высокой, чем межотраслевая рентабельность; работающие на межотраслевом уровне и с показателями на уровне ниже отраслевых. Практика выдачи кредита банком такова, что его получают свободно предприятия, имеющие либо безукоризненное финансовое положение независимо от качества обеспечения кредита, либо с безукоризненным обеспечением, независимо от финансового положения предприятия.

В Японии, кроме общепринятых коэффициентов, применяют коэффициенты собственности (отношение собственного капитала к итогу баланса, соотношение заемного и собственного капитала, отношение долгосрочной задолженности к собственному капиталу, отношение иммобилизованного капитала к сумме собственного капитала и долгосрочной задолженности и др.). Эти показатели, характеризующие устойчивость финансового положения, получают при анализе горизонтального и вертикального строения баланса.

В последние годы определенное распространение получила методика, разработанная специалистами Ассоциации российских банков (ДРБ). По этой методике оценка деятельности заемщика и условий его кредитования предполагает анализ его кредитоспособности по следующим направлениям: «солидность» — ответственность руководства, своевременность расчетов по ранее полученным кредитам; «способность» — производство и реализация продукции, поддержание ее конкурентоспособности; «доходность» — предпочтительность вложения средств в данного заемщика; «реальность» достижения результатов проекта; «обоснованность» запрашиваемой суммы кредита; «возвратность» за счет реализации материальных ценностей заемщика, если его проект не исполнится; «обеспеченность» кредита юридическими правами заемщика. Оценку последних четырех пунктов рекомендуется выполнять на основе анализа сгруппированных статей баланса по направлениям: прибыльность, ликвидность, оборачиваемость внеоборотных и оборотных активов, обеспеченность. Из каждой группы необходимо выбрать по одному показателю, наиболее характерному для анализируемой организации, и собрать по ним статистику. Недостатками методики являются невозможность ее использования для оценки кредитоспособности при длительном кредитовании и то, что не учитываются многие факторы риска, действие которых может сказаться через определенное время.

Отечественные дискриминантные модели прогнозирования банкротства представлены двухфакторной моделью М.Л. Федотовой и пятифакторной моделью Р.С. Сайфулина, Г.Г. Кадыкова. Модель оценки вероятности банкротств Федотовой опирается на коэффициент текущей ликвидности (X1) и долю заемных средств в валюте баланса (Х2).

Характеристики

Тип файла
Документ
Размер
1,59 Mb
Учебное заведение
Неизвестно

Список файлов ВКР

Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6955
Авторов
на СтудИзбе
264
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее