АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Этапы процесса анализа кредита

Читайте также:
  1. I. ЭТАПЫ ПРОТЕКАНИЯ КОНФЛИКТА
  2. I.3. Основные этапы исторического развития римского права
  3. II звено эпидемического процесса – механизм передачи возбудителей.
  4. II. Организация и этапы статистического исследования
  5. II. Принципы процесса
  6. II. Этапы правления Александра I
  7. III. Анализ результатов психологического анализа 1 и 2 периодов деятельности привел к следующему пониманию обобщенной структуры состояния психологической готовности.
  8. SWOT-анализ в качестве универсального метода анализа.
  9. VI. Педагогические технологии на основе эффективности управления и организации учебного процесса
  10. VII. Вопросник для анализа учителем особенностей индивидуального стиля своей педагогической деятельности (А.К. Маркова)
  11. VII. По степени завершенности процесса воздействия на объекты защиты
  12. АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА

1. Определение цели финансирования.

2. Определение источника погашения кредита (например, если кредит идет на покупку товаров, то источником погашения является выручка от продажи товаров).

3. Оценка рисков, присущих данной компании, которые могут затруднить процесс погашения кредита (качественный анализ).

4. Финансовый анализ. Анализ должен быть проведен так, чтобы определить способность получить и обслуживать кредит.

Сотрудник банка должен определить возможные условия кредита: процентную ставку, обеспечение, гарантии и особые статьи, которые будут отражать присущий кредиту риск. Структура кредита должна быть тесно связана с ожидаемыми источниками и сроками погашения кредита.

После того как кредит был выдан, банк должен предпринимать меры по обеспечению его возврата. Управление кредитами является одной из главных задач сотрудников кредитного отдела банка. Для контроля за заемщиком сотрудники отдела пользуются информацией, имеющейся у самого банка, полученной у поставщиков заемщика, у других финансовых институтов и у самого заемщика. Сам по себе анализ финансовой информации дает лишь приоритетную оценку заемщика. Ответы на вопросы, появившиеся в результате анализа цифр, могут быть получены только в результате беседы с самим заемщиком. Более того, балансовые отчеты и отчеты о доходах не дают полного представления о планах руководства. Для получения же полной картины состояния и планов заемщика сотрудники кредитного отдела должны совершать достаточно частые посещения заемщика, во время которых они могут проверить наличие и физическое состояние оборудования заемщика, а также любых активов, выступающих обеспечением. Данные, собранные во время этих посещений, могут использоваться для проверки качества и точности финансового анализа.

Другим аспектом деятельности заемщика является соблюдение им условий кредитного договора. Кроме обязательства заемщика погасить кредит, договор может включать в себя другие условия, такие как обязательства поддерживать минимальный уровень оборотного капитала и левереджа. Невыполнение заемщиком этих условий может привести к необходимости применения к нему различных санкций, таких как, например, повышение процентной ставки либо же в крайних случаях аннулирование договора и ускорение процесса погашения кредита. Для наблюдения за выполнением заемщиком условий кредитного договора банки должны периодически составлять и анализировать специальные обзоры. Картотека кредитной информации содержит очень важную с точки зрения наблюдения за кредитом информацию, которая может быть использована как внутренними и внешними аудиторами, так и регулирующими органами.



Один из основных способов снижения риска неплатежа по ссуде – тщательный отбор потенциальных заемщиков.

Банк в рамках кредитной политики должен разработать методы оценки качества потенциальных заемщиков с помощью разного рода методик анализа финансового положения клиентов и статистических моделей.

Примером такой «классификационной модели» может служить «модель Зета» (Zeta model), разработанная группой американских экономистов и применяемая банками в кредитном анализе. Модель предназначена для оценки вероятности банкротства фирмы. Значение ключевого параметра «Z» определяется с помощью уравнения, переменные которого отражают некоторые ключевые характеристики анализируемой фирмы – ее ликвидность, скорость оборота капитала и т.д. Если для данной фирмы коэффициент превышает определенную пороговую величину, то фирма зачисляется в разряд надежных, если же полученный коэффициент ниже критической величины, то согласно модели финансовое положение такого предприятия внушает опасения и выдавать кредит ей не рекомендуется.

Пользуясь указанным подходом, американский экономист Альтманпредложил уравнение для оценки вероятности банкротства предприятия, обращающегося в банк за кредитом. Он использовал пять переменных:

X1 – отношение оборотного капитала к сумме активов фирмы;

X2 – отношение нераспределенного дохода к сумме активов;

X3 – отношение операционных доходов (до вычета процентов и налогов) к сумме активов;

X4 – отношение рыночной стоимости акций фирмы к общей сумме долга;

X5 – отношение суммы продаж к сумме активов.

‡агрузка...

Линейная модель Альтмана, или уравнение Z-оценки, выглядит следующим образом:

Z = 1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,6 X4 + 1,0 X5 .

Для расчета числовых параметров модели Альтман применил метод множественного дискриминантного анализа. Классификационное «правило», полученное на основе уравнения, гласит:

- если значение Z меньше 2,675, то фирму следует отнести к группе потенциальных банкротов;

- если значение Z больше 2,675, фирме в ближайшей перспективе банкротство не угрожает.

При значении Z от 1,81 до 2,99 модель не работает, этот интервал – «область неведения».

Модель оценки коммерческой ссуды, предложенная американским экономистом Чессером, прогнозирует случаи невыполнения клиентом условий договора о кредите. При этом под «невыполнением условий» подразумевается не только непогашение ссуды, но и любые другие отклонения, делающие ссуду менее выгодной для кредитора, чем было предусмотрено первоначально. Модель включает шесть переменных:

X1 – отношение кассовой наличности и рыночных ценных бумаг к сумме активов;

X2 – отношение чистой суммы продаж к сумме кассовой наличности и рыночных ценных бумаг;

X3 – доход до вычета процентов и налогов к сумме активов;

X4 – общая задолженность к сумме активов;

X5 – основной капитал к акционерному капиталу;

X6 – оборотный капитал к чистой сумме продаж.

Оценочные показатели модели следующие:

Y = -2,0434 – 5,24X1 + 0,0053X2 – 6,6507X3 + 4,4009X4 – 0,0791X5 –0,1020X6.

Переменная Y, которая представляет собой линейную комбинацию независимых переменных, используется в следующей формуле для оценки вероятности невыполнения условий договора Р:

Р = 1 / (1 + е – Y), где е = 2,71828.

В модели Чессера для оценки вероятности невыполнения договора используются следующие критерии:

- если Р > 0,50, следует относить заемщика к группе, которая не выполнит условий договора;

- если Р < 0,50, следует относить заемщика к группе надежных.

Так же можно использовать метод кредитного скоринга (credit scoring). Скоринговая модель может использоваться как для оценки уже предоставленного кредита (то есть степени вероятности нарушения фирмой условий кредитного договора), так и для отбора потенциальных заемщиков. Скоринг может быть применен как к коммерческим предприятиям, так и к индивидуальным заемщикам.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |


При использовании материала, поставите ссылку на Студалл.Орг (0.01 сек.)