Пример 2.5. Расчет суммы выплат предприятий по кредитным договорам на основе прогнозирования денежных потоков.
В таблице 2.14. приведены данные об основных параметрах 10 краткосрочных кредитных договоров, реализованных Банком за последние два года, а также о величине суммы выплат каждым заемщиком за срок действия кредитного договора.
Таблица 2.14
Фактические данные по параметрам и результатам выполнения
кредитных договоров заемщиков Банка
№ кредитного договора
|
Срок кредитного договора
|
Сумма залога
|
Сумма кредита
|
Сумма выплат по кредитному договору (СВ0)
|
|
мес.
|
млн. руб.
|
млн. руб.
|
млн. руб.
|
1
|
6
|
20,0
|
11,5
|
12,3
|
2
|
6
|
65,6
|
35,2
|
37,84
|
3
|
9
|
73,8
|
41,0
|
46,54
|
4
|
7
|
18,4
|
8,4
|
9,14
|
5
|
12
|
99,7
|
56,0
|
66,64
|
6
|
6
|
41,8
|
23,8
|
25,35
|
7
|
12
|
22,3
|
13,5
|
15,8
|
8
|
12
|
31,0
|
18,4
|
21,53
|
9
|
12
|
79,3
|
47,3
|
54,87
|
10
|
9
|
6,0
|
3,0
|
3,34
|
ИТОГО
|
|
457,9
|
258,1
|
291,35
|
Для этой же группы заемщиков рассчитаем величины λ, , PY и S0 , а также суммы выплат по кредитным договорам, на основе предложенного метода определения оптимальных условий кредитных договоров, пользуясь данными финансовой отчетности клиентов (табл. 2.15):
Таблица 2.15
Расчет параметров и результатов выполнения кредитных договоров заемщиков Банка на основе прогнозирования денежных потоков
№ кредитного договора
|
N
|
Rmin,
|
|
Λ
|
E
|
PY
|
S0
|
CB1
|
Отклонение
СВ1 от СВ0
|
|
мес.
|
%
|
млн. руб.
|
%
|
%
|
%
|
млн.
руб.
|
млн.
руб.
|
млн.
руб.
|
%
|
1
|
6
|
3
|
45
|
5
|
9
|
14
|
13
|
13,91
|
1,61
|
13,09
|
2
|
6
|
3
|
91
|
9
|
9
|
15
|
48
|
51,60
|
13,76
|
36,36
|
3
|
9
|
4
|
73
|
7
|
11
|
18
|
44
|
49,94
|
3,4
|
7,3
|
4
|
7
|
2
|
64
|
5
|
11
|
15
|
22
|
23,93
|
14,79
|
161,82
|
5
|
12
|
7
|
112
|
6
|
10
|
19
|
75
|
89,25
|
22,61
|
33,93
|
6
|
6
|
3
|
81
|
6
|
8
|
13
|
28
|
29,82
|
4,47
|
17,63
|
7
|
12
|
7
|
19
|
7
|
8
|
17
|
15
|
17,55
|
1,75
|
11,08
|
8
|
12
|
7
|
24
|
7
|
8
|
17
|
19
|
22,23
|
0,7
|
3,25
|
9
|
12
|
7
|
49
|
10
|
7
|
16
|
54
|
62,64
|
7,77
|
14,16
|
10
|
9
|
4
|
16
|
4
|
9
|
15
|
6
|
6,68
|
3,34
|
100,0
|
ИТОГО
|
|
|
|
|
|
|
|
357,55
|
74,2
|
25,47
|
Из приведенных данных видно, что при расчете суммы выплат по кредитным договорам, исходя из величины денежного потока предприятий, прогнозные данные о финансовых возможностях заемщиков по погашению кредита в среднем на 25,5% выше по сравнению с фактическими, исходя из стоимости принятого обеспечения.
В третьей главе рассматриваются вопросы организации кредитования в коммерческом банке, экономические условия и правовая основа кредитного договора, этапы процесса кредитования и регламенты действий служб банка, участвующих в реализации кредитных сделок.
Выводы по второй главе:
Главным недостатком большинства систем отбора кредитных заявок является предположение, что существует линейная зависимость степени привлекательности заявки от значений показателей кредитоспособности, входящих в систему оценки. На самом деле, по мнению исследователей, эта зависимость не линейная, эволюционная. Линейные модели работают только в случае малых отклонений заданных параметров от стационарного состояния. Поэтому современные модели оценки кредитоспособности должны быть основаны на нелинейных алгоритмах и/или теории нечетких множеств.
К решению проблемы оценки кредитоспособности заемщика может быть применен специально разработанный для этого типа проблем алгоритм вербального (оценочного) анализа и принятия решений. Проблема оценки кредитоспособности заемщика относится к типу так называемых слабоструктурированных проблем, характеризующихся объективным наличием в их составе структурно неоднородных количественных и качественных показателей при доминировании качественных, неопределенных сторон.
В целях принятия решений о предоставлении и мониторинге кредита задача определения кредитоспособности заемщика может рассматриваться как частный случай задачи многокритериальной классификации объектов, которая заключается в нахождении решающего правила выбора из множества альтернатив или разделении альтернатив на классы.
Для адекватной оценки кредитоспособности заемщика должен быть выработан интегральный показатель оценки, смысл которого заключается не в корректировке результатов финансового анализа на дополнительные факторы, а в учете прямого влияния всех критериев оценки на конечный результат. Наиболее корректным способом нахождения такого интегрального показателя является сведение количественных показателей к качественным с помощью шкалы вербальных оценок. В результате такого оценивания каждый критерий кредитоспособности соответствует определенному уровню. Класс кредитоспособности заемщика зависит от комбинации этих уровней оценки.
Основой кредитного анализа является анализ и оценка финансового состояния заемщика. В мировой и отечественной практике кредитования в целях финансового анализа используются следующие группы финансовых коэффициентов: финансовой устойчивости, ликвидности, оборачиваемости и рентабельности.
Финансовый анализ не ограничивается только динамикой значений финансовых коэффициентов – для полноты анализа необходимо исследование движения денежных потоков предприятия. Направления движения денежных потоков означают приток или отток средств в основных сферах деятельности предприятия: инвестиционной, финансовой, производственной. Общий приток или отток средств по всем сферам свидетельствует о способности предприятия генерировать денежный поток.
На основании прогноза денежных потоков банк имеет возможность выработать оптимальные условия кредитования предприятия: сумму кредита и минимальную ставку кредитования, обеспечивающую требуемую норму рентабельности кредитных операций при заданном сроке кредитования.
Вопросы для самопроверки:
В чем состоит основная проблема при разработке и применении моделей оценки кредитоспособности заемщиков?
Какими способами могут быть обобщены структурно неоднородные количественные и качественные характеристики заемщика? Каким требованиям должен удовлетворять интегральный показатель оценки?
На каком основании задача определения кредитоспособности заемщика может быть отнесена к задачам многокритериальной классификации?
Опишите алгоритм принятия решения о предоставлении кредита методом вербального анализа применительно к конкретному банку.
Почему в определенной ситуации неплатежеспособное предприятие может быть признано банком кредитоспособным, и наоборот.
Назовите методы финансового анализа предприятия. Какие финансовые коэффициенты рассчитывают банки по данным финансовой отчетности? В чем их экономический смысл?
Охарактеризуйте сущность метода анализа денежных потоков предприятия. В каких сферах деятельности заемщика анализируется направление денежного потока?
Назовите негативные тенденции в деятельности предприятия, которые можно выявить на основе анализа денежных потоков. О чем свидетельствует общий приток или отток средств на предприятии за анализируемый период?
Каким образом прогноз денежных потоков предприятия может способствовать определению оптимальных условий кредитования?
Достарыңызбен бөлісу: |