Основные проблемы предприятие имеет на третьей стадии — стадии сбыта. Здесь основными факторами делового риска является количество платежеспособных покупателей, а их сейчас немного. Часто предприятию приходится производить отгрузку своей продукции с оплатой в бедующем, под реализацию, а также совершать бартерные сделки. В современной ситуации в экономике РФ нет никакой защиты от неплатежей покупателей. Кроме того сейчас особенно остро стоит вопрос конкуренции в отрасли — многие предприятия в различных регионах РФ в настоящее время выпускает высококачественную и дешевую муку. Основными конкурентами ОАО "Благкомхлебпродукт" является Белогорский мукомольный комбинат, а также производители муки центральных районов РФ.
В условиях экономической нестабильности анализ делового риска в момент выдачи ссуды существенно дополняет оценку кредитоспособности предприятия на основе финансовых коэффициентов, которые рассчитываются на основе средних фактически данных истекших отчетных периодов.
Перечисленные факторы делового риска обязательно принимаются во внимание при разработке банком стандартных форм кредитных заявок, технико-экономических обоснований возможности выдачи ссуды.
Оценка делового риска коммерческим банком может быть формализоваться и проводиться по системе скоринга, когда каждый фактор делового риска оценивается в баллах.
Аналогичная модель оценки делового риска применяется и на основе других критериев. Баллы проставляются по каждому критерию и суммируются. Чем больше сумма баллов, тем меньше риск и больше вероятность завершения сделки с прогнозируемым эффектом, что позволит заемщику в срок погасить свои долговые обязательства.
Все это обязательно нужно учитывать предприятию, чтобы регулировать свою деятельность и иметь возможность получать кредиты.
2.5. Статистические прогнозные модели
В процессе принятия управленческого решения о выдаче кредита используется ряд классификационных моделей, отделяющих фирмы-банкроты от устойчивых заемщиков и прогнозирующих возможное банкротство фирмы-заемщика. Такие модели являются средством систематизации информации способствуют принятию окончательного решения о предоставлении кредита и контроля за его использованием. Наиболее распространенными являются «Z-анализ» Альтмана и Модель надзора за ссудами Чессера.
«Z-анализ» был введен Альманом, Хальдеманом, и Нарайаной и представлял собой модель выявления риска банкротства корпораций.
Цель «Z-анализа» — отнести изучаемый объект к одной из двух групп: либо к фирмам-банкротам, либо к успешно действующим фирмам. 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.
Правило разделения фирм на группы успешных и банкротов следующее:
если Z< 2,675, фирму относят к группе банкротов;
если Z³ 2,675, фирму относят к группе успешных;
при значении Z от 1,81 до 2,99 модель не работает, этот интервал — «область неведения».
Принимая за основу составленный ранее агрегированный баланс, переменные для уравнения Z-оценки рассчитывают следующим образом:
, , , .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.
Применяя данную модель к ОАО "Благкомхлебпродукт" можно говорить об отсутствии или во всяком случае, об относительно низком риске банкротства предприятия (см. табл. 6). Значение переменной Z в течение отчетного периода постоянно снижалась, но все равно находится на высоком, достаточном для принятия положительного решения о представлении коммерческим банком кредита предприятию-заемщику в лице ОАО "Благкомхлебпродукт" уровне.
Современная модель надзора за ссудами Чессера 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. Переменные, входящие в модель, могут рассчитываться на основании данных составленного ранее агрегированного баланса, что показано ниже.
В модель Чессера входят следующие шесть переменных:
, , , , , .Оценочные показатели модели следующие:
у = – 2,0434 + (–5,24X1) + 0,0053X2 – 6,6507X3 + 4,4009X4 – 0,0791X5 – 0,1020X6.
Переменная у, которая представляет собой линейную комбинацию независимых переменных, используется в следующей формуле для оценки вероятности невыполнения условий договора, Р:
,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.
По модели Чессера ОАО "Благкомхлебпродукт" подтверждается надежность кредитов предоставляемых предприятию.
Однако, используя математические методы при управлении ссудами банка, необходимо иметь в виду, что предоставление коммерческих кредитов не есть чисто механический акт. Это сложный процесс, в котором важны как человеческие отношения между сторонами, так и понимание технических аспектов. Математические модели не учитывают роль межличностных отношений, а в практике кредитного анализа и кредитовании этот фактор необходимо учитывать.
3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КЛАССА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ
Класс кредитоспособности клиента определяется на базе основных и дополнительных показателей. Основные показатели, выбранные банком, должны быть неизменны относительно длительное время. В документе о кредитной политике банка или других фиксируют эти показатели и нормативные уровни. Последние бывают ориентированы на мировые стандарты, но являются индивидуальными для данного банка и данного периода.
Для обоснованного определения кредитоспособности заемщиков расчеты показателей кредитоспособности целесообразно производить за определенный период (1,5-2 года), чтобы можно было проследить динамику. На основе проведенного анализа клиенты классифицируются по степени их кредитоспособности. Методическими указаниями Промстройбанка предлагается подразделять заемщиков на три класса кредитоспособности в зависимости от показателей.
Таблица 2 Класс кредитоспособности
Показатели | 1-й класс | 2-й класс | 3-й класс |
Коэффициент покрытия | 3,0 и более | от 2,0 до 3,0 | менее 2,0 |
Коэффициент ликвидности | 1,5 и более | от 1 до 1,5 | менее 1,0 |
Обеспеченность собственными источниками | более 60 % | от 30 до 60 % | менее 30 % |
Указанные показатели и дополнительные качественные показатели, характеризующие деятельность предприятий, позволяют относить заемщиков к соответствующему классу, который определяет тот или иной режим кредитования.
Конкретные условия кредитования в зависимости от кредитоспособности определяются в кредитном договоре.
Определим класс кредитоспособности ОАО "Благкомхлебпродукт". Для этого составим табл. 8, исходя из рейтингов, показателей ликвидности, коэффициента покрытия и обеспеченность собственными средствами, применявшихся одним из Нью-йоркских коммерческих банков в середине 90-х годов и определенных их классов согласно табл. 7.