Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Модели надзора за ссудами, применяемая в зарубежной банковской практике↑ ⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 4 Содержание книги
Поиск на нашем сайте
Линейная модель Альтмана, или уравнение Z - оценки выглядит следующим образом: (1) где: Z - показатель риска банкротства; Х1, Х2.Хn-отобранные коэффициенты, число которых достигает n; C1,C2.Cn-показатели, характеризующие значимость R1,R2.Rn. Модель Э. Альтмана была построена с использованием пяти коэффициентов, которые были отобраны из первоначальных 27 показателей. Эти пять показателей были использованы для определения значения Z. Высокое значение Z свидетельствует о стабильном состоянии компании, а низкое - о потенциальном банкротстве. В результате статистического анализа были определены как сами показатели, так и числовые показатели, характеризующие значимость каждого коэффициента: (2) где: X1 - отношение оборотных активов (оборотного капитала) к общей сумме активов фирмы; Х2 - отношение нераспределенной прибыли (дохода) к общей сумме активов; Х3 - отношение операционной прибыли(до вычета процентов и налогов)- брутто доходы к общей сумме активов; Х4 - отношение рыночной стоимости собственного капитала (акций фирмы)к балансовой стоимости заемных средств; Х5 - отношение объема реализации(сумма продаж) к общей сумме активов. Для расчета числовых параметров модели Альтман применил метод дискриминантного анализа. Классификационное «правило», полученное на основе уравнения, гласило [9]: 1. если значение Z менее 2,675, то фирму следует отнести к группе потенциальных банкротов; 2. если значение Z более 2,675, то фирме в ближайшей перспективе банкротство не угрожает и её можно отнести г группе успешных. 3. при значении Z от 1,81 до 2,99 модель не работает, этот интервал - «область неведения». Для компаний, акции которых не котируются на бирже, Альтман получил модифицированный вариант формулы: (3) В этой формуле коэффициент Х4 характеризует уже балансовую, а не рыночную, стоимость акций. Его «пограничное» значение для этой формулы равно 1,23. Если же не имеется данных о рыночной стоимости акций, то показатель Х4 может быть рассчитан как отношение суммы дивидендов к среднему уровню ссудного процента. Модели Альтмана используются для быстрой оценки финансового состояния делового партнера и входят в закрытый пакет прикладных программ «Определение финансового состояния предприятия (DFSF)».Хочется отметить, что выборка Альтмана рассчитана на американские компании. В других странах, с другими критериями состояния экономики могут быть использованы монет прогнозирования, основанные на том же принципе Z-модели, но с иными финансовыми коэффициентами и значениями С1,С2. Сn. Данную количественную модель в процессе анализа можно использовать как дополнение к качественной характеристике, данной служащими кредитных отделов. Однако она не может заменить качественную оценку. Модель и получаемые посредством нее Z-оценки могут послужить ценным инструментом определения общей кредитоспособности клиента. Хотя одной из важнейших задач банковских служащих является оценка политики и эффективности управленческой деятельности на предприятии, но прямая оценка - трудная задача, поэтому прибегают к косвенной - путем анализа относительных показателей, отражающих не причины, а симптомы. Однако, выявляя аномальные значения показателей, кредитный аналитик может очертить проблемные области и выявить причины возникающих проблем. Фактически коэффициенты Z-оценки содержат элемент ожидания. Это означает, что если Z-оценка некоторой компании находится ближе к показателю средней компании-банкрота, то при условии продолжающегося ухудшения ее положения она обанкротится. Если же менеджеры компании и банк, осознав финансовые трудности, предпринимают шаги, чтобы предотвратить усугубление ситуации, то банкротства не произойдет, то есть Z-оценка является сигналом раннего предупреждения. Таким образом, модель Альтмана пригодна для оценки общей деятельности компании. Для российских организаций, в том числе и для кредитных, эффективность применения Z-модели для прогноза кредитного риска и вероятности банкротства нуждается в подтверждении. Кроме необходимости изменения показателей, входящих в формулу, и корректировки числовых коэффициентов, при использовании Z-модели возникают также проблемы из-за того, что финансовые коэффициенты, входящие в модель, рассчитываются на основе данных официальной отчетности предприятий, которые попадая в затруднительное положение, «улучшают» свои отчеты о прибылях и убытках. Это не позволяет объективно оценивать финансовые затруднения, возникающие у организации. В последние десятилетия в западных банках кроме модели, предложенной Э. Альтманом, применяется такой метод оценки качества потенциальных заемщиков с помощью другой статистической модели - модели оценки коммерческой ссуды, предложенной американским ученым Чессером. Чессер использовал данные ряда банков по 37 «удовлетворительным» ссудам и 37 «неудовлетворительным» ссудам, причем для расчета были взяты показатели балансов фирм- заемщиков за год до получения кредита. Подставив расчетные показатели модели в формулу «вероятности нарушения условий договора» Чессер правильно определил три из каждых четырех исследуемых случаев. Модель надзора за ссудами Чессера, включающая шесть переменных, 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 заемщика []. (4) где е = 2,71828. Получаемая оценка у может рассматриваться как показатель вероятности невыполнения условий кредитного договора. Чем больше значение у, тем выше вероятность невыполнения договора для данного заемщика. 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. Модель оценки рейтинга заемщика Чессера подходит для оценки надежности кредитов. Однако, математические модели не учитывают роль межличностных отношений, а в практике кредитного анализа и кредитования этот фактор необходимо учитывать. В заключение хочется отметить, что, определив кредитоспособность хозяйствующего субъекта или же частного лица, можно оценить кредитный риск и, следовательно, минимизировать убытки коммерческого банка. Поэтому при исследовании системы управления рисками в банке в следующей главе будет проведен анализ кредитного портфеля и кредитных рисков объекта исследования, а также проведена оценка кредитоспособности как способ управления кредитными рисками в банковском секторе.
Приложение 3 Таблица 3
|
||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-08-06; просмотров: 191; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.217.132.107 (0.008 с.) |