Анализ платежеспособности и кредитоспособности предприятия

Анализ денежного потока позволяет сделать вывод о слабых местах управления предприятием. Например, отток средств может быть связан с управлением запасами, расчетами (дебиторы и кредиторы), финансовыми платежами (налоги, проценты, дивиденды). Выявленные результаты анализа используются для разработки условий кредитования. Для решения вопроса о целесообразности выдачи и размере ссуды на относительно длительный срок анализ денежного потока делается не только на основе фактических данных за истекшие периоды, но и прогнозных данных на планируемый период.

Следующий метод оценки кредитоспособности основан на анализе делового риска. Анализ делового риска позволяет прогнозировать достаточность источников погашения ссуды, тем самым он дополняет способы оценки кредитоспособности клиентов банка.

Факторы делового риска связаны с отдельными стадиями кругооборота фондов. Набор этих факторов может быть представлен следующим образом:

• надежность поставщиков.
• диверсифицированность поставщиков.
• сезонность поставок. Длительность хранения сырья и материалов (является ли товар скоропортящимся).
• наличие складских помещений и необходимости в них.
• порядок приобретения сырья и материалов (у производителя или через
• посредника).
• факторы экологии.
• мода на сырье и материалы.
• уровень цен на приобретаемые ценности и их транспортировку (доступность цен для заемщика, опасность повышения цен).
• соответствие транспортировки характеру груза.
• риск ввода ограничений на вывоз и ввоз импортного сырья и материалов.

Деловой риск связан также с недостатками законодательной основы для совершения кредитуемой сделки, а также со спецификой отрасли заемщика. Необходимо учитывать влияние на развитие данной отрасли альтернативных отраслей, систематического риска по сравнению с экономикой в целом, подверженность отрасли цикличности спроса, постоянство результатов в деятельности отрасли и т.д. Большинство перечисленных факторов может быть формализовано, т.е. для них могут быть разработаны бальные оценки.

Кроме методов оценки кредитоспособности существуют три способа моделирования уровня кредитоспособности заемщика:

1. Модели, основанные на статистических методах оценки;
2. Модели ограниченной экспертной оценки;
3. Модели непосредственной экспертной оценки.

Статистические модели оценки кредитоспособности – это процесс присвоения кредитного рейтинга исключительно количественного, статистического анализа. Лишь небольшое количество банков полагаются на статистические модели. Такие модели основаны на расчете кредитного рейтинга по определенной формуле, включающей как количественные факторы – финансовые коэффициенты, так и некоторые качественные факторы, но стандартизированные и приведенные к количественному значению аспекты деятельности заемщика, к примеру, отраслевые особенности, кредитную историю.

Так, процесс функционирования статистической модели проходит три этапа:

• определяются переменные (финансовые коэффициенты), оказывающие влияние на значение кредитного рейтинга.
• на основе статистических данных прошлых периодов определяется влияние каждого фактора на уровень кредитоспособности, что находит отражение в весе коэффициента.
• текущие переменные взвешиваются по степени влияния, и определяется значение рейтинга, выраженное в баллах. Различные баллы соответствуют различным классам кредитоспособности. Экономические расчеты в данном случае проводится с применением программных средств и минимальным действием человеческого фактора.

Модели ограниченной экспертной оценки основаны на применении статистических методов с последующей корректировкой на основании неких качественных параметров. Например, балльное значение рейтинга может быть скорректировано на несколько баллов в зависимости от мнения кредитного инспектора.

Модели непосредственно экспертной оценки используются 50% банков при определении кредитоспособности крупных и средних заемщиков. При такой оценке определить влияние того или иного фактора на величину кредитного рейтинга практически не возможно. Экономисты рассчитывают финансовые коэффициенты, но значения обозначаются индивидуально по каждому заемщику. Тем не менее, в некоторых случаях на начальном этапе оценки используются именно статистические модели, задавая направления дальнейшего анализа.

Таким образом, каждый коммерческий банк использует свою, в определенной степени оригинальную методику, способствующую адекватной оценке потенциальных заемщиков.

Итак, проанализировав теоретические аспекты можно сделать вывод, что кредитоспособность – это комплексная проверка и финансовая характеристика, представленная финансовыми и нефинансовыми показателями, позволяющая оценить его возможность в будущем полностью и в срок по своим долговым обязательствам перед кредитором, а также определяющая степень риска банка при кредитовании конкретного заемщика.

Также, выше приведенные группы коэффициентов позволяют оценить кредитоспособность клиентов не только на основе соответствия коэффициентов их нормативу, но и выявляет складывающиеся тенденции в их изменении за период. Все эти показатели взаимосвязаны между собой и образуют единую систему оценки кредитоспособности.

Одним из важнейших составляющих методики анализа кредитоспособности заемщика является его информационная база. Особенность формирования и использования которой заключается в том, что без нее невозможно реально и эффективно оценить степень риска будущих финансовых вложений кредитных ресурсов в тот или иной хозяйствующий субъект. Используемая в анализе кредитоспособности информация должна располагать следующими основными характеристиками: полнота, достоверность, доступность и оперативность. От того, какого качества и достоверности информация представлена заемщиком в банк, и получена самим кредитором, во многом зависит оценка вероятности выполнения заемщиком кредитных обязательств.

Современные практические подходы к методологии анализа кредитоспособности заемщиков в коммерческих банках основаны на комплексном применении финансовых и нефинансовых критериев.

Рассмотрим классификацию методов и моделей оценки кредитоспособности заемщиков коммерческих банков (рисунок 1).

 

 

Рисунок 1 – Классификация методов и моделей оценки кредитоспособности заемщиков коммерческих банков

 

Классификационные модели позволяют разбить на группы (классы) и являются вспомогательным инструментом при определении возможности удовлетворения кредитной заявки.

Достаточно хорошо освещены в литературе две модели: бальной (рейтинговой) оценки и прогнозирования банкротств. Рейтинговые модели делят заемщиков на плохих и хороших, а модели прогнозирования пытаются дифференцировать фирмы-банкроты и устойчивые компании.

Рейтинговая оценка предприятия – заемщика рассчитывается на основе полученных значений финансовых коэффициентов и выражается в баллах. Баллы исчисляются путем умножения значения любого показателя на его вес в интегральном показателе (рейтинге). Общий вид рейтинговой оценки:

                                   (13)

 

где Ко  - интегральный показатель (рейтинг);

Аi  - удельный вес i – го показателя; ∑Ai = 1;

Ki – значение i-го показателя;

n – число показателей.

Достоинством рейтинговой модели является ее простота: достаточно рассчитать финансовые коэффициенты и взвесить их, чтобы определить класс заемщика. Однако в расчете рейтинга могут принимать участие только те значения, которые отвечают установленным нормативам.

Прогнозные модели используются для оценки качества потенциальных заемщиков и базируются на статистических методах, наиболее распространенными из которых является множественный дискриминантный анализ (далее ‒ МДА), известный также как «кластерный анализ».

Общий вид дискриминантной функции:

                               (14)

 

где a0  и ai  - некоторые параметры (коэффициенты регрессии); 

ƒi – факторы, характеризующие финансовое состояние заемщика (например, финансовые коэффициенты).

Коэффициенты регрессии рассчитываются в результате статистической обработки данных по выборке фирм, которые либо обанкротились, либо сумели выжить в течение некоторого периода. Все компании делятся на две группы: на тех, кому финансовые затруднения вплоть до банкротства в ближайшем будущем не грозят, и на тех, кому это грозит.  Если Z – оценка некоторой компании находится ближе к показателю средней компании – банкрота, то при условии продолжающего ухудшения ее положения она обанкротится. Если менеджеры компании и банк, осознав финансовые трудности, предпринимают шаги, чтобы предотвратить усугубление ситуации, то банкротства не произойдет, следовательно, Z – оценка является сигналом раннего предупреждения.

Для применения МДА необходима достаточно репрезентативная выборка предприятий, дифференцированных по отраслям, размерам. Трудность заключается в том, что внутри отрасли не всегда возможно найти достаточное количество обанкротившихся фирм, чтобы рассчитать коэффициенты регрессии [3].

Наиболее известными моделями МДА являются модели Альтмана и Чессера, Таффлера и Тишоу, Лиса.

В своих исследованиях Альтман изучил финансовое положение 66 предприятий, половина из которых обанкротилась, а другая половина продолжала успешно работать. Z-модель Альтмана построена с помощью аппарата МДА. Его целью было определение возможностей использования модели для дифференциации фирм, перед которыми не стоит угроза банкротства, и компаний с высокой вероятностью будущего разорения. Индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период.

На сегодняшний день в экономической литературе упоминается 4 модели Альтмана:

Двухфакторная модель Альтмана – это одна из самых простых и наглядных методик прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой необходимо рассчитать влияние только двух показателей это: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в собственном капитале и обязательствах. Формула модели Альтмана принимает вид:

 

           (15)

 

где Ктл - коэффициент текущей ликвидности;

ЗК - заемный капитал;

СКиО – собственный капитал и обязательства.

При значении Z > 0 ситуация в анализируемой компании критична, вероятность наступления банкротства высока.

Пятифакторная модель Альтмана для акционерных обществ, чьи акции котируются на рынке. Самая популярная модель Альтмана, именно она была опубликована ученым 1968 году. Формула расчета пятифакторной модели Альтмана имеет вид:

             (16)

 

где X1 – оборотный капитал к сумме активов предприятия. Показатель оценивает сумму чистых ликвидных активов компании по отношению к совокупным активам;

X2 – не распределенная прибыль к сумме активов предприятия, отражает уровень финансового рычага компании;

X3 – прибыль до налогообложения к общей стоимости активов. Показатель отражает эффективность операционной деятельности компании;

X4 – рыночная стоимость собственного капитала к бухгалтерской (балансовой) стоимости всех обязательств;

Х5 – объем продаж к общей величине активов предприятия характеризует рентабельность активов предприятия.

В результате подсчета Z – показателя для конкретного предприятия делается заключение:

если Z < 1,81 – вероятность банкротства составляет от 80 до 100%;

если 2,77 ≤ Z < 1,81 – средняя вероятность краха компании от 35 до 50%;

если 2,99 < Z < 2,77 – вероятность банкротства не велика от 15 до 20%;

если Z ≤ 2,99 – ситуация на предприятии стабильна, риск неплатежеспособности в течение ближайших двух лет крайне мал.

Точность прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, на два года - 83%, что является ее достоинством. Недостаток  этой модели заключается в том, что её по существу можно рассматривать лишь в отношении крупных компаний, разместивших свои акции на фондовом рынке.

Модель Альтмана для компаний, чьи акции не торгуются на биржевом рынке. Данная модель была опубликована в 1983 году, модифицированный вариант пятифакторной модели имеет вид:

(17)

 

где X1 – оборотный капитал к сумме активов предприятия. Показатель оценивает сумму чистых ликвидных активов компании по отношению к совокупным активам;

X2 – не распределенная прибыль к сумме активов предприятия, отражает уровень финансового рычага компании;

X3 – прибыль до налогообложения к общей стоимости активов. Показатель отражает эффективность операционной деятельности компании;

Х4 – балансовая стоимость собственного капитала к заемному капиталу;

Х5 – объем продаж к общей величине активов предприятия характеризует рентабельность активов предприятия.

Если Z меньше 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.

Семифакторная модель была разработана Э. Альтманом в 1977 г. и позволяет прогнозировать банкротство на горизонте в 5 лет с точностью до 70%. Из-за сложности расчёта практического распространения не получила.

Главной проблемой практического использования названных и других моделей является обеспечение связанности и непротиворечивости различных показателей. Многие банки, чтобы добиться более точных оценок, комбинируют по своему усмотрению различные показатели и коэффициенты.