Предыдущая страница реферата | 4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14 | Следующая страница реферата

Оценка финансового состояния заемщика проводится банками на постоянной основе и содержаться в кредитных досье, особенно в отношении крупных кредитов, кредитов связанным с банком заемщикам, инсайдерам, кредитов 2-4- ой групп кредитного риска (п.2.4 Инструкции ЦБ РФ от 30.06.1997г. №62А).

Помимо расчета и анализа множества финансовых коэффициентов в мировой практике выработан простой, оперативный и достаточно точный метод заблаговременного выделения компаний, которым грозит банкротство, или, что не менее важно, подтверждение отсутствия этого риска. Речь идет о модели предсказания платежеспособности, разработанной на основе "коэффициента Z"
(z-score technique) - коэффициента вероятности банкротства. Такие модели сейчас широко используются в США, Великобритании и других странах банкирами, кредитными менеджерами, бухгалтерами, инвесторами и местными властями. Данная модель анализа кредитного риска выглядит следующим образом:
Z = СО + С 1Х1 + С2Х2 + СЗХЗ 4- С4Х4 + .... где XI - прибыль до уплаты налога/текущие обязательства (53%);
Х2 - текущие активы/общая сумма обязательств (13%);
ХЗ - текущие обязательства/общая сумма активов (18%);
Х4 - отсутствие интервала кредитования (16%);
СО.....С4 - коэффициенты (проценты в скобках указывают на пропорции модели). XI измеряет прибыльность, Х2 - состояние оборотного капитала, ХЗ - финансовый риск и Х4 - ликвидность.

Использовать модель, выявляющую компании со сложным финансовым положением, просто. Ключевые величины счета прибылей и убытков и балансового отчета анализируемых компаний закладываются в систему. Искомые соотношения автоматически подсчитываются, и вычисляется Z-коэффициент. Если
Z-коэффициент ниже "критического уровня платежеспособности", рассчитанного по данным обанкротившихся компаний, то риск кредитования такой компании очень велик. Если Z-коэффициент положителен, то компания не подвержена такому риску. Очевидно, что чем выше Z-коэффициент, тем лучше положение компании и наоборот. Важно отметить, что используемые финансовые данные могут быть как отчетными, так и прогнозируемыми. Таким образом, будущий риск, связанный с компанией, можно оценить на основе как ее прошлой, так и настоящей деятельности. Фактические данные свидетельствуют, что 98% банкротств в развитых странах за последние 15 лет точно предсказаны при помощи различных моделей.

Можно усилить прогнозирующую роль моделей, трансформировав Z- коэффициент в PAS-коэффициент (Performance Analisys Score - коэффициент анализа деятельности), позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. PAS-коэффициент - это просто относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах. Например PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении, что говорит о неудовлетворительной работе данного клиента. Сильной стороной такого подхода к оценке платежеспособности и анализу. деятельности является его способность сочетать ключевые характеристики отчета прибылей и убытков и баланса в единое представительное соотношение. Таким образом, рассчитав
PAS-коэффициент, каждый, даже имея слабую финансовую подготовку, может быстро оценить финансовый риск, связанный с данной компанией, и принять то или иное решение в отношении ее кредитования.
На основе проведенного анализа все потенциальные заемщики могут быть классифицированы, подобно ссудам, по категориям.
Рассмотрев параметры займа и заемщика как параметры функции кредитного риска, обратимся к вопросам анализа моделей поведения банка на рынке кредита и эффективного распределения кредитного ресурса.

Применение метода математического моделирования наиболее эффективно, так как этот метод

- применим ко всем видам банковских операций, вводит и позволяет определить для сделок любого вида количественную меру банковского риска, которая дает возможность в каждом конкретном случае оценить и сравнить последствия и целесообразность тех или иных операций;

- дает возможность формализовать и накапливать опыт банка по заключению сделок различного вида, что позволит банку дифференцировать процентные ставки по кредитам;

- позволяет определить то отдельное множество сделок из всех потенциально возможных, которое обеспечит банку получение максимальной средней прибыли при минимуме риска, что соответствует реализации оптимальной стратегии распределения свободных банковских ресурсов.

Обратимся подробнее к вопросу о том, каким образом банк устанавливает и изменяет цену предложения кредита в зависимости от уровня риска несвоевременного либо неполного возвращения или вообще невозвращения кредита. Этот момент особенно важен в свете рассмотренных проблем информационного рационирования.

Для этой задачи, решаемой на базе теории вероятностей, нам потребуются следующие обозначения:

Р(Н). - вероятность невозвращения кредита (применительно к конкретной сделке); а - доля кредита;

Р(а) - вероятность невозвращения этой доли кредита;

Р(1) - вероятность невозвращения кредита (а=1);

Р(0) - вероятность его полного возвращения;

P(t) - вероятность запоздалого возвращения, т.е. функция от срока запаздывания - t. Понятно, что при весьма больших значениях этого срока
P(t) стремиться к Р(Н), т. е. имеет своим пределом вероятность невозвращения.
Гипотетически допустимо, что банк ориентируется на определенную процентную ставку ПСО - ставку практически безрискового кредита, которая представляет собой цену кредита при фактическом отсутствии риска. В качестве такой ставки можно принять, например, учетную ставку ЦБ РФ или ставку "прайм- рейт".
Однако реальная рискованность операций побуждает коммерческий банк повышать процентную ставку до значения ПС.
Если вероятность невозвращения кредита Р(Н), то вероятность возвращения будет равна (1-Р(Н)). А значит, наиболее вероятно, что заемщик вернет банку сумму С, рассчитанную по формуле
С=(1-Р(Н)) х (1+ ПС/100%) х К,

где К - исходный кредит;

Р(Н) - вероятность его невозвращения;

ПС - процентная ставка за предоставленный кредит, исчисленная с учетом риска. При отсутствии риска, возвращаемая сумма будет равна

С0 = (1+ПС0/100%) х К
Компенсация потерь, связанных с опасностью невозвращения заемщиком кредита в данной сделке, имеет место при условии С=С0 а оно приводит к следующему соотношению:
(1-Р(Н)) х (1+ПС*) = 1+ПС0
Отсюда и находится ставка процента, которую должен взимать банк, чтобы возместить вероятные потери по невозвращению кредита:
ПС = (ПС0+Р(Н)) / (1 – Р(Н))

Это и есть цена определенного кредита в условиях наличия риска невозврата кредита. Ясно, что при существенном поднятии процента банк рискует потерять клиента, однако, компенсируя риск потери клиентов с низкой степенью возвратности долгов, банк тем самым снижает риск собственных потерь.

С повышением кредитного процента связан рост суммы выплат банку со стороны заемщика за предоставленный кредит в условиях его невозврата.

Графически зависимость увеличения суммы выплат от вероятности невозврата выглядит следующим образом:

[pic]

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
0.7 0.8 0.9 1.0

Рис 3.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: реферат на тему право, реферат по истории.



Предыдущая страница реферата | 4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14 | Следующая страница реферата

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки