она предоставляет в распоряжение специалиста, проводящего анализ, не только «немые» цифры, но и разнообразные диаграммы и графики в качестве иллюстраций, что позволяет выявлять закономерности и отслеживать особенности развития анализируемого объекта, не «утонув» в море излишней и трудно воспринимаемой информации;

предлагаемая для анализа система коэффициентов является оптимальной, т.к. отражает все аспекты кредитоспособности предприятия - заемщика, интересующие кредитора.

В то же время жизнь не стоит на месте, в условиях нестабильности экономической ситуации методика анализа финансового состояния, описанная во второй главе данной дипломной работы, уже не способна адекватно отражать все особенности развития предприятия, поэтому, на наш взгляд, ее следует дополнить рядом процедур.

3.1 Инфляция и анализ финансовой отчетности

В условиях инфляции анализ отчетности в определенной степени дает искаженные оценки. Искажение происходит по трем основным причинам:

начисление износа основных средств исходя из заниженной первоначальной стоимости;

списание потребленного сырья по средним ценам или по ценам первых партий;

начисление процентов по полученным кредитам и способ отражения в отчетности суммы возвращаемого кредита.

Влияние первых двух причин можно охарактеризовать так:

оценка стоимости зданий, оборудования и других видов имущества производится на основе использования цен покупки, которые в условиях инфляции сильно отличаются от реальной стоимости этого имущества;

занижается реальная стоимость товарно-материальных ценностей и расходов на амортизацию, что вызывает, с одной стороны, неоправданное занижение себестоимости продукции, а с другой - необоснованное завышение прибыли, т.е. происходит образование инфляционной сверхприбыли. В результате часть оборотных средств экономически необоснованно изымается в виде налога, а экономический потенциал предприятия снижается (происходит занижение действительной себестоимости продукции, которое влечет за собой неполное возмещение текущих затрат из выручки предприятия, т.е. собственные оборотные средства и амортизационные отчисления во все меньшей мере оказываются способными покрывать потребности даже простого воспроизводства), даже если происходит увеличение валюты баланса. Что касается аналитических выводов, то они могут быть не вполне обоснованными, поскольку один из основных показателей (прибыль), используемых в аналитических расчетах, искажен.

Третья причина проистекает из действующих нормативных документов, согласно которым полученные ссуды можно показывать в балансе вместе с непогашенными процентами. При больших учетных ставках банков величина начисляемых процентов может составлять значительный размер полученной ссуды. В этом случае могут существенно меняться различные показатели (прибыль, валюта баланса), а, следовательно, и построенные на их основе аналитические коэффициенты.

Итак, вывод состоит в том, что завышение реальных финансовых результатов при занижении действительной стоимости активов порождает необоснованные искажения показателей платеже- и кредитоспособности, ликвидности и рентабельности предприятий.

Как же очистить финансовую отчетность предприятия от влияния инфляции?

В мировой практике инфляционно корректирующая переоценка анализируемых объектов производится либо по колебаниям курсов валют, либо по колебаниям уровней товарных цен. Поскольку баланс любого предприятия отражает как денежные, так и неденежные статьи, простейшим вариантом корректировки является переоценка всех статей актива баланса по изменению курса рубля относительно курса более стабильной валюты. Этот способ прост, однако он дает неточные результаты в силу того, что курсовые соотношения рубля и др. валюты не совпадают с их реальной покупательной способностью. Из-за этого более точной является переоценка статей баланса по колебаниям уровней товарных цен. Она может быть ориентирована как на товарную массу в целом, так и на каждый конкретный товар или товарную группу. Однако этот способ переоценки применим лишь тогда, когда можно найти надежную дополнительную информацию о состоянии запасов на предприятии, что при внешнем анализе невозможно.

Высокий уровень инфляции приводит к столь серьезным отклонениям номинальных данных финансовых отчетов от реальных, что Международный комитет по стандартизации бухгалтерского учета издал даже специальный стандарт - «Финансовая отчетность в странах, подверженных гиперинфляции». Он содержит требование производить пересчет основных отчетных показателей на основе индексов, отражающих движение цен.

В России делаются первые шаги в направлении учета инфляционных факторов: в балансах предприятий основные средства, НМА и МБП числятся по первоначальной стоимости, а после переоценки отражаются по восстановительной стоимости. Однако вопрос о точном и объективном расчете общего индекса цен с обязательной его публикацией в широкой печати пока не решен.

Таким образом, показатели финансового состояния предприятия перестают служить объективной основой для принятия правильных управленческих решений. Качество финансового менеджмента на предприятии в связи с этим снижается до опасного предела, грозящего полной потерей управляемости.

В инфляционной обстановке современной России плохо применимы методики, имеющие международное происхождение и появившиеся там в обстановке устойчивого экономического развития. На сегодняшний момент в нашей стране существует специфическая направленность финансового анализа потенциального заемщика: центральным вопросом при проведении анализа является «будет ли заемщик располагать прибылью, чтобы погасить кредит и выплатить проценты?».

Как показывает практика, способность заемщика погасить свой долг перед банком определяется, среди прочего, финансовым положением его смежников. С помощью анализ так называемых матриц взаимных платежей на основании финансовых обменов между предприятиями можно определить надежность предприятия-заемщика.

Имеющаяся у банка финансовая информация позволяет составить прогноз финансовой обстановки, ожидающей в ближайшее время ссудозаемщика, и вынести обоснованное суждение относительно его кредитной заявки. Базой прогноза служат динамические ряды матриц взаимных платежей, сформированные на основании платежных поручений, платежных требований и иных платежных документов.

Каждое число в таблице - это платеж, в крайнем левом столбце записан плательщик, в верхней строке - получатель. Читая строчку, относящуюся к предприятию, находим компоненты его затрат, а столбец - составляющие поступлений. Все написанные строки информационно обеспечены, т.к. все платежи предприятию проходят через банк (скажем, должны проходить через банк).

Источниками матрицы взаимных платежей являются следующие документы:

платежные поручения на оплату товаров, оказанных услуг, выполненных работ, на предварительную оплату товаров и услуг, на оплату авансов;

платежные поручения по перечислению налогов, сборов и обязательных платежей;

аккредитивы;

платежные требования-поручения;

денежные чеки;

объявления на взнос наличных денег на расчетный счет предприятия;

векселя.

Месячные обмены между двумя предприятиями получаются суммированием за месяц всех платежных поручений, аккредитивов, платежных требований-поручений и векселей, относящихся к двум данным предприятиям. Платежи населения предприятию фиксируются в «объявлениях на взнос наличных денег» предприятием на его счет. Поступления из бюджета задаются платежными поручениями, исходящими от финансовых органов, зарплата - в денежных чека, налоги - в платежных поручениях по перечислению налогов, сборов и обязательных платежей. Строка «импорт» и столбец «экспорт» вычисляются по уже упомянутым платежным документам, в которых второй стороной выступает стороннее предприятие. Прибыль получается вычитанием из выручки всех платежей предприятия, перечисленных в предшествующих столбцу «прибыль» столбцах. Сумма по столбцу предприятия совпадает с суммой по строке того же предприятия.

Отдельно взятая таблица дает основание для выводов о взаимозависимости финансовых субъектов. Термин «зависимость» следует понимать так, что если Х платит Y, то Y зависит от Х, т.к. Х может заплатить Y, а может и не заплатить. Цепочка взаимозависимых предприятий образует циклы, которые представляют значительную опасность, т.к. ухудшение финансового положения любого участника цикла возвращается к нему через какое-то время и генерирует новое ухудшение его же положения. А поскольку участники цикла связаны со всеми другими финансовыми объектами, то и они тоже испытывают трудности, нарастающие с течением времени.

Таким образом, при помощи матрицы взаимных платежей можно, во-первых, установить отношение зависимости между участниками финансовых обменов, а также выделить членов цикла в среде участников финансовых обменов как группу риска.

Кроме того, по матрицам взаимных платежей можно прогнозировать повышение цен смежниками-поставщиками предприятия, общий рост потребительских цен, требующий повышения зарплаты работникам, а при одновременном анализе бухгалтерской отчетности и влияние этого факта на финансовое состояние заемщика.

В дополнение к матрице взаимных платежей рекомендуется построить матрицы удельных платежей и удельных затрат. При этом в матрице удельных платежей будут те же сведения о взаимных платежах, что и в табл. 10, но в относительных единицах (каждое число в столбце поделено на «выручку», которая замыкает столбец), а матрица удельных затрат будет содержать «удельные затраты» предприятия (каждая цифра в строчке предприятия делится на выручку, записанную в последнем столбце). При анализе финансового состояния заемщика по данным матрицы удельных платежей можно судить о его существенных покупателях и их неплатежах, а по матрице удельных затрат - о существенных продавцах для предприятия-заемщика.

В нашей инфляционной обстановке надежность предприятия определяется не столько им самим, сколько его смежниками, или, точнее, покупателями его продукции и продавцами ресурсов для его производства. Поэтому традиционный кредитный анализ предприятия на предмет возвращения им ссуды следует дополнить финансовым анализом его смежников, например, используя матрицы взаимных платежей. Такую матрицу не трудно сформировать на основании платежных документов, представляемых предприятиями в банк; извлечения из нее могут служить инструментами кредитный анализа: по данным платежной матрицы можно, во-первых, определить круг существенных покупателей; во-вторых, установить существенных продавцов; в-третьих, выделить циклические зависимости, представляющие особенную зону финансового риска. Информация такого рода, в случае ее использования в дополнение к бухгалтерской отчетности, является ценной при прогнозировании финансового положения заемщика, т.к. отражает «динамику реальной жизни» предприятия.

Если бы банк имел дело с единицами или, в крайнем случае, с двумя десятками клиентов, то матрица взаимных платежей была бы обозрима. Но при сотнях и тысячах клиентов визуальный анализ неприемлем; в данной ситуации нужно использовать средства компьютерного анализа, например, путем составления программ, извлекающих из программного продукта «ОПЕРАЦИОННЫЙ ДЕНЬ» данные для матрицы взаимных платежей и предоставляющих возможность пользователю получать по запросу списки следующих типов:

во-первых, всех плательщиков данного предприятия с указанием их долевого участия в выручке этого предприятия;

во-вторых, наименование плательщика, сделавшего наибольший вклад в выручку;

в-третьих, плательщиков с долевым участием не менее р процентов в выручке, где р - параметр настройки данного запроса;

в-четвертых, всех циклов зависимостей в виде наименований предприятий, входящих в цикл и т.п.

С поставленными задачами легко можно справиться, используя возможности баз данных Microsoft Access.

Также можно порекомендовать объединение платежных матриц двух или нескольких банков с целью уменьшения значений показателей строк «импорт» и столбцов «экспорт» и связанной с ними степени влияния неопределенности на результат.

3.2 Прогнозирование финансового состояния предприятия

Рассмотренная выше методика оценки кредитоспособности потенциального заемщика позволяет специалисту, использующему ее, определить финансовое положение предприятия на текущий момент. В то же время кредиты выдаются, обычно, не на один день, и я считаю, что уместно дополнить существующую методику классификационными моделями, прогнозирующими возможное банкротство фирмы-заемщика. Такие модели являются средством систематизации информации и способствуют принятию окончательного решения о предоставлении кредита. Наиболее распространенными являются «Z-анализ» Альтмана и модель надзора за ссудами Чессера.

3.2.1 Z-анализ Альтмана

Z - анализ был введен Альтманом, Хальдеманом и Нарайаной. Он представляет 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 выглядит следующим образом:

, [2]

где , , , , рассчитываются по следующим формулам:

;

;

;

;

.

В этой модели первый фактор представляет собой долю покрытия активов собственным оборотным капиталом и характеризует платежеспособность предприятия; второй и четвертый отражают структуру капитала; третий - это рентабельность активов, исчисленная исходя из величины балансовой прибыли, пятый - оборот капитала.

Критическое значение индекса Z-счета рассчитывалось Альтманом статистическим данным и составило 2,675. В зависимости от фактического значения Z-счета степень вероятности банкротства подразделяется на несколько групп:

Z < 1,8 - очень высокая вероятность банкротства;

Z = 1,81 - 2,675 - высокая вероятность банкротства;

Z = 2,676 - 2,9 - возможно банкротство;

Z > 2,9 - вероятность банкротства мала, предприятие характеризуется достаточно устойчивым финансовым положением.

Однако, применение данной модели применительно к российским предприятиям несколько затруднительно.

Во-первых, расчет показателя возможен в отношении тех предприятий, акции которых котируются на фондовом рынке, поскольку только в этом случае можно получить объективную информацию для его расчета. Кроме того, рыночная стоимость акций в бухгалтерской отчетности отдельной строкой не выделяется, и получить такую информацию довольно затруднительно.

Во-вторых, определение также не имеет достаточно объективной информационной базы, поскольку «нераспределенная прибыль» имеется далеко не у всех предприятий.

С учетом указанных замечаний я предлагаю вместо модели [2], использовать четырехфакторную модель прогнозирования банкротства потенциального заемщика, разработанную Масловой Л.И. и Чангли Д.Ф., в ней вместо элементов и , характеризующих структуру капитала, введен коэффициент финансовой независимости предприятия, который также отражает эту сторону финансового состояния:

. [3]

Расчет Z-показателя для предприятия «Х» дал следующие результаты: в 1998г. Z=2,5; в 1999г. - 2,98; в 2000г. - 3,19. Таким образом, подтверждаются выводы о финансовой неустойчивости предприятия в 1998г. и улучшении ситуации в последующие годы.

Точность прогноза составляет до 95% за год до наступления события, спрогнозировать банкротство за два года удается с точностью до 83%.

Модель [3] и получаемые посредством нее Z-оценки можно использовать как дополнение к общему анализу кредитоспособности заемщика. Фактически коэффициенты Z-анализа 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, осознав финансовые трудности, предпримут шаги, чтобы предотвратить усугубление ситуации, то банкротство не произойдет, то есть Z-оценка является сигналом раннего предупреждения.

Таким образом, преобразованная модель Альтмана пригодна для оценки общей деятельности компании.

3.2.2 Модель надзора за ссудами Чессера

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.

В модель Чессера входят следующие шесть переменных:

;

;

;

;

.

Оценочные показатели модели следующие:

Переменная , которая представляет собой линейную комбинацию независимых переменных, используется в следующей формуле для оценки вероятности невыполнения условий договора,

где е = 2,71828. Получаемая оценка может рассматриваться как показатель вероятности невыполнения условий кредитного договора. Чем больше значение , тем выше вероятность невыполнения договора для данного заемщика.

В модели Чессера для оценки вероятности невыполнения договора используется следующий критерий:

если Р > 0,50, следует относить заемщика к группе, которая не выполнит условия договора;

если Р < 0,50, следует относить заемщика к группе надежных.

Для предприятия «Х» значение Р= 0,01; 0,02; 0,02 (в 1998, 1999, 2000 годах соответственно), т.е. вероятность невозврата данным клиентом ссуды и нарушения договора очень мала - клиент надежен.

Однако, используя математические методы при управлении ссудами банка, необходимо иметь в виду, что предоставление кредита 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 кредитования этот фактор является важным.

3.3 Оценка кредитоспособности на основе анализа денежных потоков

Недостатки способа оценки кредитоспособности на основе системы коэффициентов в некоторой степени могут быть преодолены, если определять коэффициенты исходя из данных об оборотах ликвидных средств, запасах и краткосрочных долговых обязательствах. При правильной увязке соответствующих оборотов оценки кредитоспособности станут надежнее. Реализовать такой подход можно через анализ денежных потоков клиента, а именно через определение чистого сальдо различных его поступлений и расходов за определенный период (сопоставление притока и оттока средств).

Приток средств за период будет включать в себя следующие элементы:

прибыль;

амортизацию;

создание резервов будущих расходов;

высвобождение средств:

а) из запасов;

б) из дебиторской задолженности;

в) из прочих активов;

г) из основных фондов;

рост кредиторской задолженности;

увеличение прочих пассивов;

получение новых ссуд;

увеличение акционерного капитала.

Отток средств за тот же период будет включать в себя:

дополнительное вложение средств в:

а) запасы;

б) дебиторскую задолженность;

в) прочие активы;

г) основные фонды;

сокращение кредиторской задолженности;

уменьшение прочих пассивов;

отток акционерного капитала;

финансовые расходы (проценты, налоги, дивиденды);

погашение ссуд.

Разница между притоком и оттоком средств определяет величину общего денежного потока. Изменения размеров запасов, дебиторской и кредиторской задолженности, прочих активов и пассивов, основных фондов по-разному влияет на общий размер денежного потока. Для определения этого влияния сравниваются остатки по соответствующим статьям на начало и конец периода. Рост остатка запасов, дебиторов и прочих пассивов означает отток средств (-), а их уменьшение - приток средств (+). Одновременно рост кредиторов и прочих пассивов рассматривается как приток средств (+), а их снижение - как отток (-).

Имеются особенности в определении притока и оттока средств в связи с изменениями в основных фондах. Учитываются не только рост (снижение) стоимости их остатка за период, но также результат реализации части основных фондов. Превышение цены реализации над балансовой оценкой рассматривается как приток, а обратная ситуация - как отток средств.

Если клиент имел устойчивое превышение притока над оттоком средств, то это свидетельствует о его финансовой устойчивости - кредитоспособности. Колебания величины общего денежного потока (кратковременные превышения оттока над притоком) говорят о более низком рейтинге клиента. Систематическое превышение оттока над притоком средств характеризует клиента как некредитоспособного. Сложившаяся средняя положительная величина общего денежного потока (превышение притока средств над их оттоком) может использоваться как предел выдачи новых ссуд, т.е. она показывает, в каком размере клиент может погашать за период долговые обязательства.

На основании соотношения величины общего денежного потока и размера долговых обязательств клиента определяется его класс кредитоспособности. Нормативные уровни этого соотношения таковы: I кл. - 0,75; II кл. - 0, 30; III кл. - 0,25; IV кл. - 0,2; V кл. - 0,2;VI кл. - 0,15.

Таблица 10 Схема анализа денежного потока предприятия

	I Квартал	II Квартал	III Квартал
1	2	3	4
I.Средства, полученные от прибыльных операций
1.Прибыль от производственной деятельности (операционная прибыль) 2.Амортизация 3.Резерв на покрытие предстоящих расходов и платежей (резервы будущих расходов) 4.Валовой операционный денежный поток (1+2+3)
II.Поступления (расходы) по текущим операциям
5.Увеличение (-) или уменьшение (+) дебиторской задолженности по сравнению с предшествующим периодом 6.Увеличение (-) или уменьшение (+) запасов и затрат по сравнению с предшествующим периодом 7.Увеличение (+) или уменьшение (-) кредиторской задолженности по сравнению с предшествующим периодом 8.Чистый операционный поток (4+5+6+7)
III.Финансовые обязательства
9.Затраты из спецфондов в счет прибыли данного периода 10.Расходы по уплате процентов (-) 11.Дивиденды 12.Денежные средства после уплаты долга и дивидендов (8-9-10-11)
IV.Другие вложения средств
13.Налоги 14.Вложения в основные фонды 15.Увеличение (+) или уменьшение (-) по прочим краткосрочным и долгосрочным активам 16.Увеличение (+) или уменьшение (-) по прочим текущим и долгосрочным пассивам 17.Увеличение (+) или уменьшение (-) нематериальных активов 18.Прочие доходы (+) и расходы (-) 19.Общая потребность в финансировании (12- 13-14+15+16-17+18)
V.Требования по финансированию
20.Краткосрочные кредиты: уменьшение (-) или прирост (+) по сравнению с предшествующим периодом 21.Среднесрочные и долгосрочные кредиты: уменьшение (-) или прирост (+) 22.Увеличение (+) или уменьшение (-) уставного фонда
Общий денежный поток

Анализ денежного потока позволяет сделать вывод о слабых местах управления предприятием. Например, отток средств может быть связан с управлением запасами, расчетами (дебиторы и кредиторы), финансовыми платежами (налоги, проценты, и дивиденды). Выявленные результаты анализа используются для разработки условий кредитования.

3.4 Оценка кредитоспособности на основе анализа делового риска

Деловой риск связан с прерывностью кругооборота фондов, возможностью не завершить эффективно этот кругооборот. Анализ такого риска позволяет прогнозировать достаточность источников погашения ссуды. Тем самым он дополняет вышеизложенные способы оценки кредитоспособности клиентов банка.

Факторы делового риска связаны с отдельными стадиями кругооборотов фондов. Набор этих факторов может быть представлен следующим образом:

Надежность поставщиков;

Диверсифицированность поставщиков;

Сезонность поставок.

Длительность хранения сырья и материалов (являются ли они скоропортящимися);

Наличие складских помещений и необходимость в них.

Порядок приобретения сырья и материалов (у производителя или через посредника);

Факторы экологии;

Мода на сырье и материалы;

Уровень цен на приобретаемые ценности и их транспортировку (доступность цен для заемщика, опасность повышения цен);

Соответствие транспортировки характеру груза;

Риск ввода ограничений на вывоз и ввоз импортного сырья и материалов.

Деловой риск связан также с недостатками законодательной основы для совершения и завершения кредитуемой сделки, а также со спецификой отрасли заемщика. Необходимо учитывать влияние на развитие данной отрасли альтернативных отраслей, систематического риска по сравнению с экономикой в целом, подверженность отрасли цикличности спроса, постоянство результатов в деятельности отрасли и т.д.

Большинство перечисленных факторов может быть формализовано, т.е. для них могут быть разработаны балльные оценки. Пример шкалы подобных оценок по некоторым факторам приводится ниже в таблице 11.

Таблица 11. Модель балльной оценки делового риска

Критерии оценки	Баллы
I. Транспортировка груза
В пределах города, имеется страховой полис, вид транспортировки соответствует товару	10
Товар отдален от покупателя	0 - 5
Вид транспортировки не соответствует грузу	0 - 3
Отсутствует информация об условиях транспортировки	0
II. Складирование товара (наличие складского помещения)
Имеется собственное складское помещение или склад не требуется	10
Склад арендуется	8
Складское помещение отсутствует	0

В зависимости от количества учтенных факторов и принятой шкалы разрабатывается таблица определения класса кредитоспособности заемщика на основе делового риска.

Таблица 12

Вероятность риска	Баллы	Класс кредитоспособности
1. Нерисковая сделка	Более 100	I
2. Минимальный риск	80-100	II
3. Средний риск	50-79	III
4. Высокий риск	30-49	IV
5. Полный риск	0-29	V

Заключение

В заключении хотелось бы еще раз подчеркнуть большое практическое значение темы данной дипломной работы.

Кредит разрешает противоречие между необходимостью свободного перехода капитала из отраслей производства в другие, и закрепленностью производственного капитала в определенной натуральной форме. Кредит необходим для поддержания непрерывности кругооборотов фондов действующих предприятий, обслуживание процесса реализации товаров, что особенно важно в условиях становления рыночных отношений.

Для банка кредитование предприятий становится важным направлением вложения средств - одной из главных статей вложения дохода. При этом с кредитными операциями связан риск невозврата ссуды.

Уменьшить кредитный риск позволяет тщательный отбор заемщиков, анализ условий выдачей кредита, постоянный контроль над финансовым состоянием заемщика, его способностью погасить кредит. Выполнение всех этих условий гарантирует успешное проведение важнейшей банковской операции - предоставление кредитов.

При рассмотрении экономического положения потенциального заемщика важны буквально все моменты, иначе банк может понести огромные потери. Кредитным отделам банка необходимо постоянно учитывать и анализировать зарубежный, а также все возрастающий российский опыт.

Как известно, кредитоспособность заемщика зависит от многих факторов:

дее- и правоспособность заемщика для совершения кредитной сделки;

его моральный облик, репутация;

наличие обеспечительного материала ссуды;

способность заемщика получать доход.

Уже это само по себе означает трудность, поскольку каждый фактор (для банка - факторы риска) должен быть оценен и рассчитан. К этому следует добавить необходимость определения относительного «веса» каждого отдельного фактора для состояния кредитоспособности, что также чрезвычайно непросто.

Еще сложнее оценить перспективы изменений всех тех факторов, причин и обстоятельств, которые будут определять кредитоспособность заемщика в предстоящий период.

Способность заемщика погасить ссудную задолженность имеет значение для кредитора лишь в том случае, если она относится к будущему периоду (является прогнозом такой способности, причем прогнозом достаточно обоснованным, правдоподобным). Между тем все показатели кредитоспособности, применяемые на практике (они изложены выше), обращены в прошлое - так как рассчитываются по данным за истекший период или периоды, к тому же это обычно данные об остатках («запасах») на отчетную дату, а не более точные данные об оборотах («потоках») за определенный период - то есть имеют в некотором роде ограниченное значение. Я предлагаю дополнить существующую методику статистическими методами прогнозирования с целью повышения достоверности оценки кредитоспособности заемщиков и устранения такого недостатка рассчитываемой системы коэффициентов, как их «обращенность» в прошлое.

Дополнительные сложности в определении кредитоспособности возникают в связи с существованием таких ее факторов, измерить и оценить значение которых в цифрах невозможно. Это касается в первую очередь морального облика, репутации заемщика.

В результате проведенного анализа существующей методики оценки кредитоспособности заемщиков, используемой в ЕМБ, мною были обнаружены как достоинства, так и недостатки данной методики: совокупность рассчитываемых коэффициентов позволяет дать характеристики отдельных сторон деятельности заемщиков с помощью цифровых величин. При этом (и данный факт является довольно значимым) учитываются различия условий функционирования предприятий в столь меняющейся экономической обстановке: для анализа значения коэффициентов за разные годы сравниваются не с каким-то единым «нормативом», а с различными значениями коэффициентов, характерными для отрасли предприятия в разные годы. Но нельзя также не видеть ограниченность данной методики, так как рассчитываемые в ней коэффициенты отражают положение дел в прошлом (расчет коэффициентов производится на основании данных об остатках).

В свете вышеизложенного считаю обоснованным рекомендовать в качестве дополнения к используемой методике оценки кредитоспособности потенциальных заемщиков на основе расчета системы коэффициентов следующие способы оценки кредитоспособности:

на основе анализов денежных потоков;

на основе анализов делового риска.

Каждый из них взаимно дополняет друг друга. Если анализ делового риска позволяет оценить кредитоспособность клиента в момент совершения сделки только на базе одной ссудной операции и связанного с ней денежного потока, то система финансовых коэффициентов прогнозирует риск с учетом его совокупного долга. Анализ денежного потока клиента не только оценивает в целом кредитоспособность клиента, но и показывает на этой основе предельные размеры новых ссуд, а также слабые места управления предприятием, из которых могут вытекать условия кредитования.

Наконец, значительные сложности порождаются инфляцией, искажающей показатели, характеризующие возможности погашения ссудной задолженности (это относится, например, к показателям оборачиваемости капитала и отдельных его частей - активов, основного капитала, запасов), и неодинаковой динамикой объема оборота (из-за опережающего роста цен на реализуемую продукцию) и оценкой остатков (основных средств, запасов). Поскольку существующая в нашей стране в настоящий момент экономическая ситуация сильно подвержена влиянию инфляции можно порекомендовать в качестве одного из способов оценки ее влияния на финансовое состояние предприятия - потенциального заемщика метод построения матриц взаимных платежей.

Считаю, что применение указанных дополнений к существующей методике оценки кредитоспособности потенциального заемщика позволит банку (а поскольку предлагаемые усовершенствования универсальны, и другим кредитным учреждениям) уменьшить кредитный риск, и, таким образом, принесет реальную финансовую выгоду.

Библиографический список

Инструкция №1 от 01.10.1997г. "О порядке регулирования деятельности банков".

Инструкция №62А от 30.06.1997г. "О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам".

Положение №54-П от 31.08.1999г. "О порядке предоставления кредитным организациям денежных средств и их возврата".

Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1994. 288 с.

Баканов М.И., Шеремет А.Д. Экономический анализ: ситуации, тесты, примеры, задачи.: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000г. 656с.

Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом? М.: Финансы и статистика, 1995. 384 с.

Бороненкова С.А., Маслова Л.И., Крылов С.И. Финансовый анализ предприятия: Учеб. пособие. Екатеринбург: УрГЭУ, 1997. 200 с.

Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами: пер. с англ./ Гл. ред. серии Соколов Я.В. М.: Финансы и статистика, 1996. 800 с.

Воробьева-Сарматова Т.А., Иванов Ю.Н., Спицина Т.С. Зарубежные банковские показатели // Банковское дело. 1996. №1. С.20-29.

Дебиторская и кредиторская задолженность // Статистическое обозрение. 1997. №4. С.58.

Дробозина Л.А., Финансы. Денежное обращение. Кредит.: Учебник. М.: Финансы. ЮНИТИ, 1997г. 479с.

Киселев В.В. Управление банковским капиталом (теория и практика). М.: ОАО «Изд-во «Экономика», 1997. 256 с.

Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1995. 432 с.

Кредиты банков, предоставленные экономике // Статистическое обозрение. 1997. №4. С.60.

Негашев Е.В. Анализ финансов предприятия в условиях рынка. М.: Высшая школа, 1997. 192 с.

Ольшаный А.И. Банковское кредитование: российский и зарубежный опыт / Под ред. Ищенко Е.Г., Алексеева В.И. М.: Русская Деловая Литература, 1997. 352 с.

Поморина М.А. Управление рисками как составная часть процесса управления активами и пассивами банка // Банковское дело. 1998. №3. С. 12-17.

Родионова В.М., Федотова М.А. Финансовая устойчивость предприятия в условиях инфляции. М.: Изд-во «Перспектива», 1995. 98 с.

Сажина М.А., Майстренко А.В. Условия кредитоспособности российского предприятия // Финансы. 1998. №8. С.13-15.

Типенко Н.Г. Определение лимитов кредитования предприятий // Банковское дело. 1997. №6. С.2-6.

Финансовое состояние реального сектора экономики // Банковское дело. 1997. №5. С.6-9.

Финансы и кредит: Учебник / Казак А.Ю. и др. Екатеринбург: МП «ПИПП», 1994. 630 с.

Финансы предприятий: Учебное пособие / Бородина Е.И., Голикова Ю.С., Колчина Н.В. и др. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1995. 208 с.

Финансы: Учебное пособие / Под ред. проф. Ковалевой А.М. М.: Финансы и статистика, 1996. 336 с.

Приложения

Приложение 1

Бухгалтерский баланс предприятия «Х»

Актив	Код ст.	1996	1997	1998
1	2	3	4	6
I. ВНЕОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ
Нематериальные активы	110	45 043	103 824	72 460
Основные средства	120	126 930 463	123 903 375	156 609 415
в том числе земельные участки	121			9 022 860
Незавершенное строительство	130	33 945 860	43 320 497	36 547 453
долгосрочные финансовые вложения	140	5 402 122	7 513 856	7 463 131
в том числе: инвестиции в дочерние общества	141
инвестиции в зависимые общества	142		94 000	559 000
инвестиции в другие организации	143	1 910 160	3 626 103	3 222 683
займы, предоставленные организациям на срок более 12 месяцев	144	2 320 000	3 793 753	701 448
прочие долгосрочные финансовые вложения	145			2 980 000
Прочие внеоборотные активы	150
ИТОГО по разделу I	190	166 323 488	174 841 552	200 692 459
II. ОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ
Запасы	210	8 553 090	14 846 412	11 504 223
НДС по приобретенным ценностям	220	1 426 345	2 700 878	3 523 000
Дебиторская задолженность (платежи ожидаются более чем через 12 месяцев)	230	1 487 113	1 582 164	1 456 267
в том числе: покупатели и заказчики	231		337 017	75 656
векселя к получению	232
задолженность дочерних и зависимых об-в	233
Дебиторская задолженность (платежи ожидаются в течение 12 месяцев)	240	7 879 175	63 819 125	83 302 298
в том числе: покупатели и заказчики	241		51 022 701	713 356 209
векселя к получению	242
задолженность дочерних и зависимых об-в	243
прочие дебиторы	246	7 879 175	12 796 424	11 794 109
Краткосрочные финансовые вложения	250	2 420 770	1 480 676	1 331 677
в том числе: инвестиции в зависимые общества	251
собственные акции, выкупленные у акционеров	252
прочие краткосрочные финансовые вложения	253	1 080 153	1 480 676	1 331 677
Денежные средства	260	9 593 650	3 185 013	1 867 430
в том числе: касса	261		3 907	3 766
расчетные счета	262	971 346	1 156 484	581 544
валютные счета	263	3 630 459	1 709 305	1 238 727
прочие денежные средства	264	4 991 845	315 317	43 393
Прочие оборотные активы	270
ИТОГО по разделу II	290	31 360 143	87 614 268	102 984 895
III. УБЫТКИ
Непокрытые убытки прошлых лет	310
Непокрытый убыток отчетного года	320
ИТОГО по разделу III	390
БАЛАНС	399	197 683 631	262 455 820	303 677 354
Пассив	Код ст.	1995	1996	1997
1	2	3	4	6
IV КАПИТАЛ И РЕЗЕРВЫ
Уставный капитал	410	21 328	13 050 298	13 050 298
Добавочный капитал	420	135 855 027	103 330 942	102 991 244
Резервный капитал	430	2 000	2 609 806	2 609 806
Фонды накопления	440	32 004 533	55 436 498	79 037 886
Фонд социальной сферы	450	473 277	461 712	532 732
Целевые финансирование и поступления	460	48 622	48 751	48 246
Нераспределенная прибыль прошлых лет	470	7 766 678	1 085 405	10 232 359
Нераспределенная прибыль отчетного года	480		35 280 432	78 659 062
ИТОГО по разделу IV	490	176 171 465	211 303 844	287 161 633
V ДОЛГОСРОЧНЫЕ ПАССИВЫ
Заёмные средства	510
в том числе: кредиты банков, подлежащие погашению более чем через 12 мес. после отчетной даты	511
прочие займы, подлежащие погашению менее чем через 12 мес после отчетной даты	512
Прочие долгосрочные пассивы	520	5 900	5 900	4 215
ИТОГО по разделу V	590	5 900	5 900	4 215
VI КРАТКОСРОЧНЫЕ ПАССИВЫ
Заёмные средства	610	2 904 073	2 992 591	480 614
в том числе: кредиты банков	611		2 066 741	347 006
прочие займы	612		925 850	133 608
Кредиторская задолженность	620	11 010 977	20 247 608	7 982 787
в том числе: поставщики и подрядчики	621	2 027 887	5 299 531	2 163 498
векселя к уплате	622
задолженность перед дочерними и зависимыми обществами	623
по оплате труда	624	1 256 358	1 547 809
по социальному страхованию и обеспечению	625	474 884	750 849
задолженность перед бюджетом	626	2 103 438	7 232 403	3 058 169
авансы полученные	627	4 772 621	2 118 179	1 594 281
прочие кредиторы	628	375 789	3 298 837	1 166 839
Расчёты по дивидендам	630	1 240	6 654 511	51 699
Доходы будущих периодов	640
Фонды потребления	650	7 531 297	21 221 425	7 996 406
Резервы предстоящих расходов и платежей	660	42 074	29 941
Прочие краткосрочные пассивы	670	16 605
ИТОГО по разделу VI	690	21 506 266	51 146 076	16 511 506
БАЛАНС	699	197 683 631	262 455 820	303 677 354

Приложение 2

Отчет о прибылях и убытках предприятия «Х»

Наименование показателя	Код ст.	1996	1997	1998
1	2	3	4	6
Выручка (нетто) от реализации товаров, продукции, работ, услуг (за минусом НДС, акцизов и аналогичных обязательных платежей)	О10	141 284 670	174 467 479	230 667 328
Себестоимость реализации товаров, продукции, работ, услуг	О20	24 520 501	26 289 202	53 077 084
Коммерческие расходы	О30	55 020 048	52 681 590	77 683 567
Управленческие расходы	О40	2 282 620	3 328 161	4 068 784
Прибыль (убыток) от реализации (строки 010-020-040)	О50	59 461 501	92 168 526	95 837 893
Проценты к получению	060	50 778	2 023 536
Проценты к уплате	070
Доходы от участия в других организациях	080	366 822	328 956
Прочие операционные доходы	090	24 770 499	3 796 331	7 891 798
Прочие операционные расходы	100	16 272 761	7 024 163	12 614 199
Прибыль (убыток) от финансово-хозяйственной деятельности (строки 050+060-070+080+090-100)	110	68 376 839	91 293 186	91 115 492
Прочие внереализационные доходы	120	4 385 853	3 907 361	5 743 497
Прочие внереализационные расходы	130	3 464 409	8 640 701	3 801 065
Прибыль (убыток) отчетного периода (строки 110+120-130)	140	69 298 283	86 559 846	93 057 924
Налог на прибыль	150	22 091 405	24 285 270	22 711 573
Отвлеченные средства	160	39 389 362	55 862 117	2 914 446
Нераспределённая прибыль (убыток) отчётного периода (строки 140-150-160)	170	7 817 516	6 412 459	67 431 905

Размещено на Allbest.ru

...