Проблемы, возникающие при оценке кредитоспособности заемщика

 

Распределение на классы кредитоспособности по сумме баллов может быть таким:1-й класс ……………. 100 - 150 баллов

2-й класс …210….….. 151 - 250 баллов

3-й класс ……………. 251 - 300 баллов

Таким образом, по сумме баллов данный заемщик относится ко 2-му классу кредитоспособности. С предприятиями каждого класса банки по-разному строят свои кредитные отношения. Второклассные заемщики считаются финансово неустойчивыми и кредитуются на общих основаниях.

Для сравнительного анализа автором была просчитана пяти факторная Модель Альтмана для компаний, чьи акции не торгуются на биржевом рынке. Если Z < 1,23 предприятие признается банкротом, при значении Z в диапазоне от 1,23 до 2,89 ситуация неопределенна, значение Z более 2,9 присуще стабильным и финансово устойчивым компаниям.

Таб.21 5-ти факторная модель Альтмана

Показатель	Период
	2012	2013	2014
Х1 оборотный капитал / Итого активы	0,181	0,206	0,074
Х2 нераспределенная прибыль / Итого активы	0,062	0,077	0,067
Х3 прибыль до налогообложения / Итого активы	0,253	0,284	0,247
Х4 СК / Обязательства	0,237	0,326	0,217
Х5 объем продаж к общей величине активов предприятия	0,773	0,858	0,898
Z=0,717Х1 + 0,847Х2 + 3,107Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5	1,505	1,752	1,504

 

Суда по полученным результатам в таблице 10 можно сделать вывод, о том, что за рассмотренный период c 2012 г. по 2014 г. компания ЗАО «Шоро» при значении Z находиться в диапазоне от 1,23 до 2,89.

Данное положение дел свидетельствует о ситуации «неопределенности», т.е. вероятность банкротства в критические или кризисные случаи не исключается.

Дополнительно были рассчитаны дополнительные модели: (Спрингейта, Ж Де Паляна, R-model).

 

Таб.22 Модель Спрингейта

Показатель	Период
	2012	2013	2014
А = оборотный капитал/ сумма активов	0,434	0,410	0,362
B = не распределенная прибыль / сумма активов	0,205	0,280	0,222
C = прибыль до налогообложения / текущие обязательства	0,447	0,819	0,342
D = прибыль до налогообложения / сумма активов	0,565	0,101	0,089
Z = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D	1,598	1,865	1,318

Анализ вероятности потери кредитоспособности, по 4-факторной модели Спрингейта демонстрирует иную картину. За рассмотренный период с 2010-2012 показатель Спрингейта Z находиться в допустимом значении, а именно значение показателя за 3 года больше норматива в 0,862. Иными словами компания ЗАО «Шоро» обладает приемлемой кредитоспособностью.

Точность этой модели составляет 92,5%.

Таб.23 Модель Жоржа Де Паляна Credit-men

Показатель	2012	2013	2014
x1 (ДС+ДЗ)/КО	0,781	1,287	0,370
x2 СК/(КО+ДО)	0,563	0,776	0,518
x3 CК/ Внеоборот А	0,636	0,742	0,535
x4 Cебест/запасы	2,978	3,810	2,064
x5 Выручка / Деб зад	16,897	6,540	11,158
N = 25R1 + 25R2 + 10R3 + 20R4 + 20R5	433,598	259,585	290,170

 

Модель Ж. Де Паляна представляет собой усовершенствованную модель Альтмана. По данной модели компания считается кредитоспособной, если значение N превышает 100, как видно из анализируемой таблицы на отчетную дату, значение данного показателя составляет 290, 170.

Т.е. компания кредитоспособна.

Показатель	2012	2013	2014
x1 собственный оборотный капитал / сумма активов	0,252	0,287	0,102
x2 чистая прибыль / собственный капитал	0,202	0,209	0,233
x3 выручка от реализации / средняя величина активов	0,0812	0,101	0,079
x4 чистая прибыль / затраты	0,113	0,126	0,104
R = 8,38 X1 + X2 + 0,054 X3 + 0,63 X4	2,392	2,699	1,165

 

R-модель, разработанная в Иркутской государственной экономической академии. Данная модель, должна была обеспечить более высокую точность прогноза банкротства предприятия, так как по определению лишена недостатков присущих иностранным разработкам.

Если R меньше 0 - вероятность банкротства: Максимальная (90%-100%).

Если R 0 - 0,18 - вероятность банкротства: Высокая (60%-80%).

Если R 0,18 - 0,32 - вероятность банкротства: Средняя (35%-50%).

Если R 0,32 - 0,42 - вероятность банкротства: Низкая (15%-20%).

Если R Больше 0,42 - вероятность банкротства: Минимальная (до 10%).

Во второй главе был произведен анализ кредитоспособности компании ЗАО «Шоро» на основе коэффициентов ликвидности, финансовой устойчивости и деловой активности, так же были рассчитана бальная модель определения класса кредитоспособности заемщика, модель Альтмана, Ж. Де Паляна а также усовершенствованная модель Спрингейта и R-модель.

Модели Ж. Де Паляна, Спрингейта и R-модель показали что анализируемое предприятие можно считать достаточно кредитоспособным.

Но в то же время, анализ на основе на основе определения рейтинга кредитоспособности заемщика и модели Альтмана свидетельствует о том что

Компания ЗАО «Шоро» можно считать недостаточно кредитоспособной, причем именно анализ на основе рейтинга широко используется а ЗАО «ДКИБ».

Это характеризует кредитную деятельность банка, как очень осторожной и консервативной.

По результатам анализа можно сказать, что компания ЗАО «ШОРО» находится на среднем уровне с точки зрения ее кредитоспособности.

Хотя при проведении анализа с применением дополнительных западных моделей, чья точность достигает отметки в 90%, компания ЗАО «Шоро» позиционирует себя как достаточно устойчивой и кредитоспособной предприятие.

 

ГЛАВА 3. Совершенствование методов оценки кредитоспособности заемщика

3.1 Проблемы, возникающие при оценке кредитоспособности заемщика

 

Необходимость осуществления контроля со стороны НБКР за кредитной деятельностью коммерческих банков заключается в том, что они в погоне за прибылью могут начать проводить излишне рискованные кредитные операции, которые впоследствии негативно отразятся на эффективности функционирования всей национальной банковской системы, приведут к кризису неплатежей и банкротству клиентов.

При оценке кредитоспособности потенциальных заемщиков банк ищет ответы на следующие вопросы: как определить текущую и перспективную финансовую состоятельность заемщика, а также как оценить, насколько он готов выполнить обязательства.

Исследования трудов ведущих зарубежных экономистов свидетельствуют, что кредитоспособность зависит от многих факторов. И этот факт создает трудности, так как кредитный риск банка должен быть оценен и рассчитан.

Наиболее распространенными проблемами банков Кыргызстана и в является ряд проблем:

Первой из этих проблем является ретроспективность анализа, так как источниками данных для его проведения служат балансовые данные клиента, которые отражают состояние дел в период, предшествующий кредитованию. В нестабильных экономических условиях, характерных в настоящее время для нашей республики, нельзя с уверенностью прогнозировать на перспективу развитие положительных тенденций, выявленных в результате анализа нескольких устаревших к моменту выдачи кредита балансовых данных.

Вторая проблемой качественного анализа кредитоспособности можно назвать достоверность предоставленных заемщиком балансовых и других данных. Для ее решения может служить требование обязательного аудиторского подтверждения достоверности данных, предъявляемых в банк для оценки возможности получения кредита заемщиком.

Третья проблемой при составлении методик оценки качества потенциальных заемщиков, во-первых, является качественный подбор показателей, необходимых для проведения объективной оценки потенциальных заемщиков, так как именно от них зависит результат анализа финансовой отчетности предприятия, а, следовательно, и группа риска, к которой будут в последствии отнесены заемщики.

Во-вторых, коэффициенты, используемые для анализа, не всегда могут дать объективную характеристику финансового состояния заемщика в связи с инфляцией, особенностями состояния в экономике КР, спецификой деятельности заемщика в зависимости от отраслевой принадлежности, что требует сравнения со среднеотраслевыми показателями при отсутствии необходимой для сравнения информации.

Четвертая проблема: какие значения коэффициентов считать нормативными. На Западе значения коэффициентов, характеризующих фирму, рекомендуется сравнивать с ее более ранними показателями и со средними показателями по отрасли, к которой данное предприятие относится, а при долгосрочной оценке финансового состояния организаций обращается внимание на накопленные статистические данные о банкротствах. В условиях нашей страны реализовать такую рекомендацию трудно.

И наконец, пятая проблема, заключается в том что, предоставляемой заемщиком информации не достаточно для проведения качественного финансового анализа. Предприятия, в большинстве своем, не составляют отчеты о движении денежных средств, что делает невозможным проведение анализа денежных потоков - одного из главных и необходимых этапов оценки заемщиков.

Следует отметить, что свести к минимуму кредитный риск, лишь путем анализа кредитоспособности заемщика и прогнозирования погашения кредита нельзя. Даже при оценке заемщика как первоклассного следует определить внешние источники средств, пригодные для погашения долга банку в случае невозможности погашения самим заемщиком кредита за счет его эффективного использования. Это также является одним из методов минимизации кредитных рисков.

В настоящее время в банковской практике такими внешними источниками являются средства от реализации заложенных заемщиком ценностей, средства третьих лиц - гарантов и поручителей, исполняющих обязательства по погашению долга банку вместо несостоятельного заемщика.

Наиболее распространенной формой обеспечения обязательств заемщика по погашению долга является залог. Одновременно он порождает и наибольшее количество проблем. В качестве требований, предъявляемых к залогу, можно выделить его приемлемость и достаточность. Приемлемость залога определяется его качеством, а оно в значительной степени зависит от возможностей кредитора в будущем реализовать заложенные заемщиком ценности при непогашении кредита. На ликвидность залога влияет ряд факторов и, прежде всего, правильная оценка залога. Не следует завышать стоимость залога при ориентации на рыночные (договорные) цены, необходимо учитывать возможность частичной потери рыночной стоимости в период действия договора залога.