Оценка кредитоспособности ООО «ЗСМ» российскими банками по методике Сбербанка России

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 17 Февраля 2015 в 10:02, курсовая работа

Описание работы

Таким образом, вышеперечисленные тенденции и проблемы кредитования юридических лиц определили выбор данной темы.
Целью работы является изучение теоретических и практических основ кредитования юридических лиц, оценку кредитоспособности предприятия на фоне ООО «ЗСМ»

Содержание работы

Введение
Глава 1. Характеристика предприятия ООО «ЗСМ»
Глава 2. Организационные аспекты кредитования
Организация кредитного процесса
Организация кредитования юридических лиц в коммерческом банке
Оценка кредитоспособности заемщика и обеспечение возвратности кредита.
Глава 3.Оценка кредитоспособности ООО «ЗСМ» российскими банками по методике Сбербанка России
Анализ Актива и Пассива ООО «ЗСМ»
Анализ ликвидности и платежеспособности ООО «ЗСМ»
Оценка финансовой устойчивости ООО «ЗСМ»
Заключение
Список литературы

Файлы: 1 файл

Кредитование юр лиц Вика 180115 (1) (1).docx

— 230.03 Кб (Скачать файл)

Вслед за подготовительным этапом наступает этап оформления кредитной документации. Работники банка оформляют кредитный договор, выписывают распоряжение по банку о выдаче кредита, заводят специальное досье на клиента-заемщика.

На этапе использования кредита осуществляется контроль за кредитными операциями: соблюдением лимита кредитования (кредитной линии), целевым использованием кредита, уплатой ссудного процента, полнотой и своевременностью возврата кредитов.

На данном этапе не прекращается работа по оперативному и традиционному анализу кредитоспособности и финансовых результатов работы клиента. При необходимости проводятся переговоры с клиентом, уточняются условия и сроки кредитования.

Таким образом, в процессе кредитования юридических лиц важную роль играет проведение полноценного анализа заемщика на стадии оформления кредитной заявки, проверка правоспособности юридического лица и его исполнительных органов, проведение мероприятий по выявлению негативной информации в отношении потенциального заемщика и самое главное – проверка платежеспособности, поскольку от этих мероприятий зависит возврат кредита в полном объеме и в сроки.

 

2.3 Оценка кредитоспособности заемщика и обеспечение возвратности кредита

 

Кредитоспособность заемщика зависит от многих факторов, оценить и рассчитать каждый из которых непросто. Большая часть анализируемых на практике показателей кредитоспособности заемщика основана на данных за прошедший период или на какую-то отчетную дату. Вместе с тем они подвержены искажающему влиянию инфляции.

Классификационные модели дают возможность группировать заемщиков: прогнозные модели позволяют дифференцировать их в зависимости от вероятности банкротства; рейтинговые - в зависимости от их категории, устанавливаемой с помощью группы рассчитываемых финансовых коэффициентов и присваиваемых им уровней значимости.

Рейтинговая оценка (общая сумма баллов) рассчитывается путем умножения значения показателя на его вес (коэффициент значимости) в интегральном показателе. В мировой практике при оценке кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов применяются в основном следующие пять групп коэффициентов: ликвидности, оборачиваемости, финансового рычага, прибыльности, обслуживания долга.

Модификацией рейтинговой оценки является кредитный скоринг - технический прием для отбора заемщиков по потребительскому кредиту [12, С.38-39]. Отличие кредитного скоринга заключается в том, что в формуле рейтинговой оценки вместо значения показателя используется частная балльная оценка.

Преимуществами рейтинговой модели является простота (достаточно рассчитать финансовые коэффициенты и, приняв во внимание коэффициенты их значимости, определить класс заемщика), возможность расчета оптимальных значений по частным показателям, способность ранжирования организаций по результатам, комплексный подход к оценке кредитоспособности [7, С.158]. Однако при использовании данной методики следует учитывать ряд моментов: тщательный отбор финансовых показателей, важность обоснования пороговых значений показателей, необходимость обоснования коэффициентов значимости.

Финансовые показатели учитывают положение дел в прошлом, но одновременно не учитываются репутация заемщика, перспективы и особенности рыночной конъюнктуры, перспективы капиталовложений и т.п.

Прогнозные модели получаются с помощью статистических методов, используются для оценки качества потенциальных заемщиков. При множественном дискриминантном анализе (МДА) используется дискриминантная функция (Z), учитывающая некоторые параметры (коэффициент регрессии) и факторы, характеризующие финансовое состояние заемщика [4, С.364].

Коэффициенты регрессии рассчитываются в результате статистической обработки данных по выборке компаний, которые либо обанкротились, либо выжили в течение определенного времени. Если Z-оценка компании находится ближе к показателю типичного банкрота, то при условии продолжающегося ухудшения ее положения она обанкротится.

Таким образом, Z-оценка является сигналом для предупреждения банкротства компании. Применение данной модели требует обширной репрезентативной выборки компаний по разным отраслям и масштабам деятельности. Сложность заключается в том, что не всегда можно найти достаточное число компаний внутри отрасли для расчета коэффициента регрессии [10, С.28-29].

Наиболее известной моделью МДА является пятифакторная модель Альтмана. Эта модель построена на основании анализа состояния 66 компаний и позволяет дать достаточно точный прогноз банкротства на два-три года вперед:

 

Z = 1,2 K1 + 1,4 K2 + 3,3 K3 + 0,6 K4 + 1 K5 (1),

 

где K1 - отношение собственных оборотных средств к сумме активов;

K2 - отношение нераспределенной  прибыли к сумме активов;

K3 - отношение балансовой  прибыли (до уплаты налогов и  процентов) к сумме активов;

K4 - отношение рыночной  стоимости обыкновенных и привилегированных акций к балансовой оценке заемного капитала (долгосрочного и краткосрочного);

K5 - отношение выручки  от реализации к сумме активов.

Построение в российских условиях подобных моделей достаточно сложно из-за отсутствия статистических данных о банкротстве компаний, постоянного изменения нормативной базы в области банкротства и признания банкротства на основании данных, не подлежащих учету [10, С.25].

При классификации кредитов возможно использование модели CART. Ее основные достоинства - в возможности широкого применения, доступности понимания и легкости вычисления, хотя при построении применяются сложные статистические методы [4, С.324].

Широко используется в отечественной практике методика на основе анализа денежных потоков [10, С.254]. Эта методика, в отличие от подхода, основанного на финансовых коэффициентах, позволяет использовать не данные об остатках по статьям активов и пассивов, а коэффициенты, определяемые по данным об оборотах ликвидных активов, запасах и краткосрочных долговых обязательствах, посредством расчета чистого сальдо различных поступлений и расходов денежных средств за определенный период.

Разница между притоком и оттоком средств показывает величину общего чистого денежного потока. Кратковременное превышение оттока над притоком говорит о дефиците денежных средств (более низком рейтинге клиента).

Систематическое превышение оттока над притоком средств характеризует клиента как некредитоспособного. Сложившаяся средняя величина общего денежного потока может устанавливаться в качестве предела выдачи новых кредитов, так показывает размер средств, с помощью которых клиент имеет возможность погашать долговые обязательства.

На основе соотношения величины общего денежного потока и размера долговых обязательств клиента определяется его класс кредитоспособности. Анализ денежного потока позволяет сделать вывод о слабых сторонах управления предприятия.

При решении вопроса о выдаче кредита на длительный срок анализ денежных потоков проводится не только на основе данных за истекший период, но и на основе прогнозных данных на планируемый период.

В случае использования математических моделей не учитывается влияние «качественных» факторов при предоставлении банками кредитов [7, С.465]. Эти модели лишь отчасти позволяют кредитным экспертам банка сделать вывод о возможности предоставления кредита.

Недостатками классификационных моделей являются их построение на количественных показателях, произвольность выбора системы количественных показателей, высокая чувствительность к недостоверности исходных данных, громоздкость при использовании статистических межотраслевых и отраслевых данных. В рамках комплексной модели анализа возможно сочетание количественных и качественных характеристик заемщика.

Анализ кредитоспособности клиента в соответствии с основными принципами кредитования по методике CAMPARI [14] заключается в поочередном выделении из кредитной заявки и прилагаемых финансовых документов наиболее существенных факторов, определяющих деятельность клиента:

character - репутация, характеристика клиента;

ability - способность к возврату кредита;

margin - маржа, доходность;

purpose - целевое назначение кредита;

amount - размер кредита;

repayment - условия погашения кредита;

insurance - обеспечение, страхование риска непогашения кредита.

Комплексные методики оценки кредитоспособности заемщика применяются многими банками, однако эти методики недостаточно проработаны в теоретическом плане и отличаются несовершенным математическим аппаратом. Основными недостатками системы отбора заемщиков банками на сегодняшний день является:

субъективизм - зачастую принимаемые решения основаны только на личном опыте;

негибкость и нестабильность - качество оценки является случайной величиной, которую невозможно улучшить или ухудшить, и зависит от эмоционального состояния и предпочтений эксперта;

отсутствие системы обучения, передачи знаний и повышения квалификации; прежде чем стать высококвалифицированным специалистом, необходимо накопить определенный уровень знаний, основанный на приобретении достаточного опыта в данной сфере, а обучение кредитных аналитиков находится на недостаточно высоком уровне вследствие отсутствия эффективной методики анализа и технологий обучения;

ограничение числа рассматриваемых заявок, которое обусловлено ограниченными физическими ресурсами человека, а результат этого - упущенная выгода от ограничения числа рассматриваемых заявок.

В последние годы определенное распространение получила методика, разработанная специалистами Ассоциации российских банков (АРБ). Данная методика предполагает анализ кредитоспособности по следующим направлениям:

солидность - ответственность руководства, своевременность расчетов по ранее полученным кредитам;

способность - производство и реализация продукции, поддержание ее конкурентоспособности;

доходность - предпочтительность вложения средств в данного заемщика;

реальность достижения результатов проекта;

обоснованность запрашиваемой суммы;

возвратность - за счет реализации материальных ценностей заемщика, если его проект не исполняется;

обеспеченность кредита юридическими правами заемщика.

Из каждой группы необходимо выбрать по одному показателю, наиболее характерному для анализируемой организации, и собрать по ним статистику. Недостатками методики является невозможность ее использования для оценки кредитоспособности при длительном кредитовании и то, что не учитываются многие факторы риска, действие которых может сказаться через определенное время.

Таким образом, существует несколько методик оценки кредитоспособности заемщика, разработанных как иностранными так и российскими специалистами. В основном российские банки применяют методы оценки кредитоспособности на основании совокупности финансовых коэффициентов, характеризующих финансовое состояние заемщика. Главной проблемой при этом является разработка нормативных значений для сравнения, так как существует разброс значений, вызванный отраслевой спецификой хозяйствующих субъектов, а приводимые в экономической литературе приемлемые нормативные уровни финансовых показателей рассчитаны без этого учета.

Из-за отсутствия единой нормативной базы в отраслевом разрезе объективная оценка финансового состояния заемщика невозможна, так как нет сравнительных среднеотраслевых, минимально допустимых и наилучших для данной отрасли показателей.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 3. Оценка кредитоспособности ООО «ЗСМ» российскими банками по методике Сбербанка РФ

3.1 Анализ актива и пассива ООО «ЗСМ»

 

Для удобства проведения комплексного финансового анализа отчетный баланс необходимо преобразовать в аналитический, который отличается от отчетного баланса упрощенной, сжатой формой с указанием только укрупненных статей.

Вертикальный и горизонтальный анализ баланса, представленный в таблицах 3.1 и 3.2.

В рассматриваемом периоде валюта баланса предприятия выросла с 3981040 до 23031329 руб., т. е. в 5,78 раза.

В имуществе предприятия произошло увеличение внеоборотных активов предприятия, которые на протяжении всего периода представлены основными средствами, с 1313670 до 3041804 руб., т. е. в 2,31 раза. Кроме этого, если в начале 2010 г. внеоборотные активы составляли 33% в общей сумме активов предприятия, то на конец 2012 г. – лишь 13,21%.

Соответственно оборотные активы предприятия выросли с 2667370 до 19989525 руб., т. е в 7,49 раза.

Особо необходимо отметить, что в рассматриваемом периоде произошел рост запасов и затрат с 808539 руб. до 1809512 руб., т. е. в 2,23 раза. При этом удельный вес запасов и затрат во всех активах снизился с 20,31% до 7,86%.

Размер дебиторской задолженности в рассматриваемом периоде вырос с 1645480 руб. до 18168656 руб., т. е. в 11,04 раза - наивысший среди всех групп активов предприятия. При этом доля дебиторской задолженности в общей сумме выросла с 41,33% до 78,89%. Это говорит о том, что возросла та часть текущих активов, которая отвлекается на кредитование потребителей товаров, работ, услуг и не используется в производственном процессе.

Денежные средства и их эквиваленты в абсолютном выражении снизились с 213351 руб. до 11357 руб. Удельный вес данной группы активов в общей их сумме снизился с 5,36% до 0,05%, что говорит о снижении доли наиболее ликвидных активов предприятия.

Информация о работе Оценка кредитоспособности ООО «ЗСМ» российскими банками по методике Сбербанка России