Курсовая работа: Анализ кредитоспособности заемщика
Кредитоспособность заемщика зависит от многих факторов, поэтому оценить и рассчитать каждый из них непросто. Большая часть анализируемых на практике показателей кредитоспособности основана на данных за прошедший период или на какую-нибудь отчетную дату. Вместе с тем все они подвержены искажающему влиянию инфляции. Сложность представляют выявление и количественная оценка некоторых факторов, таких, например, как репутация заемщика. Применяется множество методов и подходов решения данной задачи, не исключающих друг друга, а дополняющих в комплексе и делающих оценку кредитоспособности заемщика соответствующей реальности.
Согласно классификации, предложенной профессором И. В. Вишняковым, подходы к оценке кредитоспособности заемщиков можно разделить на классификационные модели и модели на основе комплексного анализа. Из классификационных моделей выделяются прогнозные, которые позволяют дифференцировать заемщиков в зависимости от вероятности банкротства, и рейтинговые, которые группируют заемщиков в зависимости от их категории, устанавливаемой с помощью группы рассчитываемых финансовых коэффициентов и присваиваемых им уровней значимости.
Рейтинговая оценка позволяет прогнозировать своевременность совершения будущих платежей, ликвидность и реальность оборотных активов, оценить общее финансовое состояние фирмы и ее устойчивость, а также дает возможность определения границ снижения объема прибыли, в которых осуществляется погашение части фиксированных платежей. Преимуществами рейтинговых моделей являются простота, возможность расчета оптимальных значений по частным показателям, способность ранжирования организаций по результатам, комплексный подход к оценке кредитоспособности (используются показатели, отражающие различные стороны деятельности заемщика) Однако при использовании данной методики следует учитывать ряд факторов: [14, c.127]
1. Необходимость тщательного отбора финансовых показателей (требуется использовать показатели, описывающие разные стороны работы заемщика, с тем, чтобы более полно охарактеризовать его положение).
2. 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).
3. Необходимость обоснования коэффициентов значимости для каждой группы показателей в соответствии с отраслью деятельности конкретного заемщика.
4. Определение величины отклонений в пограничных областях, относящих заемщиков к различным классам.
5. Учитываются уровни показателей только относительно оптимальных значений, соответствующих отдельным установленным нормативам, но не принимается во внимание степень их выполнения или невыполнения.
6. Финансовые коэффициенты отражают положение дел в прошлом на основе данных об остатках.
7. Рассчитываемые коэффициенты должны учитывать многие факторы - репутацию 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 дискриминантном анализе (МДА) используется дискриминантная функция (Z), учитывающая неоднократные параметры (коэффициенты регрессии) и факторы, характеризующие финансовое состояние заемщика (в том числе финансовые коэффициенты). Коэффициенты регрессии рассчитываются по выборке фирм, которые либо обанкротились, либо выжили в течение определенного времени. Если Z-оценка фирмы находится ближе к показателю средней фирмы-банкрота, то при условии продолжающегося ухудшения ее положения она обанкротится. Сложность заключается в том, что не всегда можно найти достаточное количество обанкротившихся фирм внутри отрасли для расчета коэффициента регрессии. Наиболее известными моделями МДА являются модели Альтмана и Чессера, М.А. Федотовой, Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова [12, c. 192].
Помимо моделей прогнозирования вероятного банкротства заемщика могут использоваться и упрощенные, основанные на системе определенных показателей.
При классификации кредитов возможно использование модели CART (Classificationandregressiontrees), 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.
Методика на основе анализа денежных потоков, в отличие от подхода, основанного на финансовых коэффициентах, позволяет использовать не данные об остатках по статьям активов и пассивов, а коэффициенты, определяемые по данным об оборотах ликвидных активов, запасах и краткосрочных долговых обязательствах, посредством расчета чистого сальдо различных поступлений и расходов, и показывает величину общего чистого денежного потока.
Элементами притока средств за период являются: прибыль, полученная в данном периоде; амортизация, начисленная за период; высвобождение средств: из запасов, дебиторской задолженности, основных фондов, прочих активов; увеличение кредиторской задолженности; рост прочих пассивов; увеличение акционерного капитала; выдача новых ссуд.
В качестве элементов оттока средств выделяют: уплату: налогов, процентов, дивидендов, штрафов и пеней; дополнительные вложения средств: в запасы, дебиторскую задолженность, прочие активы, основные фонды; сокращение кредиторской задолженности; уменьшение прочих пассивов; отток акционерного капитала; погашение ссуд.
Кратковременное превышение оттока над притоком говорит о дефиците денежных средств (более низком рейтинге клиента). Систематическое превышение оттока над притоком средств характеризует клиента как некредитоспособного. Сложившаяся средняя величина общего денежного потока может устанавливаться в качестве предела выдачи новых кредитов, так как показывает размер средств, с помощью которых клиент имеет возможность погасить долговые обязательства. На основе соотношения величины общего денежного потока и размера долговых обязательств клиента определяется его класс кредитоспособности. Нормативные уровни этого соотношения: класс I — 0,75; класс II — 0,30; класс III — 0,25; класс IV — 0,2; класс V — 0,2; класс VI —0,15. Анализ денежного потока позволяет сделать вывод о слабых сторонах управления предприятием. Выявление узких мест менеджмента используется для разработки условий кредитования, отраженных в кредитном договоре.
В рамках комплексных моделей анализа возможно сочетание количественных и качественных характеристик заемщика. Так, например, в практике банков США применяется правило шести «Си», в Англии - методика «CAMPARI», заключающаяся в поочередном выделении из кредитной заявки и прилагаемых финансовых инструментов наиболее существенных факторов, определяющих деятельность клиента, в их оценке и уточнении после личной встречи с клиентом.
Анализ существующей практики системы отбора заемщиков коммерческого банка позволил выявить следующие недостатки: субъективизм; негибкость и нестабильность; отсутствие системы обучения, передачи знаний и повышения квалификации - прежде чем стать высококвалифицированным специалистом, необходимо накопить определенный уровень знаний, основанный на приобретении достаточного опыта в данной сфере, а обучение кредитных аналитиков находится, как правило, на недостаточно высоком уровне вследствие отсутствия эффективных методик анализа и технологий обучения; ограничение числа рассматриваемых заявок, которое обусловлено ограниченными физическими ресурсами человека, в результате этого - упущенная выгода от ограничения числа рассматриваемых заявок [14, c. 133].
Целесообразно выделить методику, основанную на анализе делового риска, часто описываемую в российской экономической литературе и использующую качественные факторы при оценке риска заемщика. Деловой риск связан с непрерывностью кругооборота оборотных средств, с вероятностью не завершить эффективно этот кругооборот.
В практике ведущих российских банков в целях достоверной оценки финансового состояния потенциальных заемщиков используются экспресс-методики анализа финансового состояния, а также анализ денежных потоков. При этом наряду с количественными показателями оценки кредитоспособности заемщиков банки уделяют внимание и качественным показателям, внешним и внутренним факторам, влияющим на бизнес.
Возможности анализа качественных показателей ограничены из-за отсутствия единой нормативной базы по отраслям экономики. Нет и отраслевых справочников или классификаторов, позволяющих достоверно отнести ту или иную организацию - заемщика к определенному классу кредитоспособности с учетом ее отраслевых особенностей, а также дающих банкам возможность оценивать свой риск при предоставлении кредитных ресурсов. Российские коммерческие банки вынуждены опираться в основном на собственную информационную базу, уделяя большое внимание репутации заемщика, его кредитной истории, а не финансовым возможностям.
2. Оценка кредитоспособности юридического лица
2.1 Экономическая характеристика коммерческого банка
Банк ВТБ 24 (закрытое акционерное общество) - универсальный коммерческий банк, специализирующийся на предоставлении финансовых услуг населению, индивидуальным предпринимателям и предприятиям малого бизнеса.
ВТБ 24 предлагает широкий спектр продуктов и услуг для частных лиц и предприятий малого бизнеса: выпуск банковских карт, потребительское и ипотечное кредитование, услуги дистанционного управления счетами, срочные вклады, денежные переводы, программы кредитования и расчетно-кассового обслуживания субъектов малого бизнеса.
На сегодняшний день ВТБ 24 — второй по величине розничный банк в России. Сеть банка на конец 2009 года формировали 476 филиалов и дополнительных офисов. Офисы продаж размещены в 69 регионах, в 194 городах, сеть покрывает 70% городского населения РФ.
Основным акционером ВТБ 24 является Банк ВТБ (открытое акционерное общество) (98,93 % акций). По состоянию на 1 января 2010 года уставный капитал ВТБ 24 составлял 50,6 млрд. рублей, собственные средства — 97,4 млрд. рублей.
Банк создан в соответствии с решением общего собрания участников Коммерческого банка развития предпринимательской деятельности “ГУТА-БАНК” (общества с ограниченной ответственностью) о его преобразовании от 31 марта 2000 года (протокол № 77) с наименованиями Закрытое акционерное общество “Коммерческий банк развития предпринимательской деятельности “ГУТА-БАНК”, ЗАО “КБ “ГУТА-БАНК”.