Анализ кредитоспособности заемщика и оценки кредитного риска
Сущность финансового анализа коммерческого банка. Структурно-логическая схема анализа кредитоспособности заемщика и оценки кредитного риска банка "Финансы и Кредит". Политика управления кредитным риском и методами оценки кредитоспособности заемщика.
| Рубрика | Банковское, биржевое дело и страхование |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 15.07.2015 |
| Размер файла | 369,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
1. обеспечение коммерческих банков методическими материалами;
2. организация процесса по накоплению исторических данных по кредитам.
Результатом таких нововведений должно явиться улучшенное качество управления кредитными рисками.
3.2 Кредитная политика банка как основа управления кредитным риском
Правильная организация процесса кредитования, разработка эффективной и гибкой политики управления кредитными операциями и кредитным риском выступает основой финансовой стабильности и устойчивости коммерческих банков.
На основе проведенного анализа управления кредитным риском в ОАО Банк "Финансы и Кредит" можно сказать, что кредитная политика Банка разрабатывается с учетом стратегии и тактики банка в сфере управления активными операциями и определяет основные направления кредитной деятельности:
- стандарты и критерии деятельности банковских работников, отвечающих за выдачу кредитов;
- основные действия менеджеров, которые принимают стратегические решения о кредитовании;
- принципы оценки и контроля за качеством управления кредитной деятельностью в банке.
В общем виде кредитная политика ОАО Банк "Финансы и Кредит"" отражает такие ключевые моменты:
- организация кредитной деятельности;
- управление кредитным портфелем и кредитным риском;
- контроль за кредитным процессом;
- лимиты по отдельным видам кредитования;
- механизм сопровождения кредитного договора (кредитный мониторинг);
- формирование резерва для возмещения потерь по кредитным операциям.
Одной из проблем с которыми сталкивается банк при управлении кредитными рисками является то, что значительные колебания процентных ставок существенно меняют уровни издержек, прибыли и стоимость активов банка.
Для решения этой проблемы менеджеры ОАО Банк "Финансы и Кредит" должны постоянно концентрировать свое внимание на тех составляющих кредитного портфеля, которые наиболее чувствительны к изменению процентных ставок. В рамках активной части портфеля - это обычно кредиты и инвестиции в ценные бумаги, а в рамках пассивной части - это депозиты и займы на денежном рынке. Для того, чтобы защитить прибыль банка от негативного влияния изменения процентных ставок, необходимо процентные ставки поддерживать на фиксированном уровне чистой процентной маржи (ЧПМ).
Если процентные ставки по обязательствам банка растут быстрее, чем доход по кредитам и ценным бумагам, значение ЧПМ будет сокращаться с негативными последствиями для прибыли. Если процентные ставки снижаются и вызывают более быстрое уменьшение дохода по кредитам и ценным бумагам в сравнении с сокращением процентных издержек по заимствованным средствам, то ЧМП банка тоже сократится. В этом случае менеджеры банка должны искать возможные пути снижения риска значительного роста издержек заимствования по сравнению с процентными доходами, что угрожает величине ЧПМ [33, с.124].
Одной из наиболее трудных задач при кредитовании предприятий является определение процентной ставки. Кредитор хочет установить достаточно высокую ставку для того, чтобы получить прибыль по кредиту и компенсировать все свои риски. Однако ставка по кредиту должна быть также достаточно низка для того, чтобы заемщик мог успешно выплатить кредит и не обратился к другому кредитору или не вышел на открытый рынок. Чем выше уровень конкуренции на рынке банковских кредитов фирмам, тем острее необходимость поддерживать процентную ставку на разумном уровне, сопоставимом с уровнем конкурентов на данном сегменте рынка.
Поэтому, с целью совершенствования финансового механизма управления кредитным портфелем с целью минимизации кредитного риска ОАО Банку "Финансы и Кредит" необходимо подходить индивидуально к каждому клиенту и использовать различные методики формирования процентов за пользование кредитными ресурсами банка.
Для этих целей банку рекомендуется использовать простейшую модель установления ставки по кредиту по принципу "стоимость плюс", которая предполагает, что процентная ставка по любому кредиту устанавливается на основе следующих компонентов:
- стоимость привлечения соответствующих ресурсов для банка;
- банковские операционные расходы, отличные от расходов по привлечению средств, в том числе заработная плата сотрудников кредитного управления и стоимость материалов и оборудования, необходимых для предоставления кредита и контроля за ним;
- компенсация банку за уровень риска невыполнения обязательств;
- желаемая маржа прибыли по каждому кредиту для осуществления достаточных выплат в пользу акционеров банка.
Каждый из указанных компонентов может быть выражен в форме годовых процентов относительно суммы кредита.
Данный метод определения ставки по кредиту является наиболее простым и быстрым. Например, банк получил заявку от одного из своих корпоративных клиентов на сумму в размере - 50 0000 грн. В качестве предельной ставки может использоваться ставка рефинансирования НБУ (8%), которая составляет на сегодняшний день 50 процентов годовых. Операционные расходы по анализу, выдаче и контролю за кредитом оценены в 2% по заявке. Кредитное управление банка может рекомендовать добавить от 4 до 8% испрашиваемой суммы для компенсации риска того, что кредит не будет выплачен своевременно и в полном объеме. Банк может установить маржу прибыли в 2% сверх финансовых, операционных расходов и расходов, связанных с рисками по данному кредиту. Таким образом, данный кредит будет предложен заемщику по ставке в 16% (18%) (8% + 2% + 4% (6%) + 2%).
Одним из недостатков этой модели является предположение, что банк точно знает свои расходы и может устанавливать ставку по кредиту без учета фактора конкуренции со стороны других кредиторов.
Если предприятие среднего размера просит о предоставлении кредита сроком на 3 года для приобретения нового оборудования, ставка по такому кредиту может быть установлена и состоять из прайм-рейт (в нашем случае ставки НБУ) в 8%, плюс 5% за риск невозврата ссуды, плюс 5% за риск, связанный со срочностью ввиду долгосрочного характера кредита. Сумма премий за риск по данному кредиту обычно называется надбавкой. Банки могут увеличивать или сокращать свои кредитные портфели путем сокращения или увеличения своих надбавок.
Разработаны две различные формулы расчета плавающей прайм-рейт:
метод "прайм +";
метод "прайм х".
Например, заемщику может быть установлена ставка в 12% по краткосрочному кредиту методом "прайм + 2" при прайм-рейт на уровне 10%. Другим способом ставка для данного клиента может быть установлена на базе "прайм х 1,2":
Процентная ставка по кредиту = 1,2 (прайм-рейт) = 1,2 (10%) = 12%.
Хотя оба этих метода могут привести к одному и тому же первоначальному результату, как в приведенном выше примере, в случае, когда по кредиту установлена плавающая ставка, результаты могут быть и различными при изменении процентных ставок.
Так, в условиях повышения ставок по методу "прайм х "ставка за кредит клиенту растет быстрее, нежели ставка, устанавливаемая методом "прайм+". При снижении же ставок ставка по ссуде, предоставляемой клиенту, уменьшается быстрее при использовании метода "прайм х". Например, при росте прайм-рейт с 10 до 15% ставка по кредиту, приведенному выше, увеличивается с 12 до 17% - по методу "прайм +" и с 12 до 18% - по методу "прайм х". Однако при снижении прайм-рейт с 10 до 8% по методу "прайм +" получаем ставку в 10%, по методу "прайм х" - 9,6%.
Можно использовать более сложные модели установления ставок по кредитам, которые позволяют банку получать достаточные средства для возмещения всех расходов и покрытия всех рисков. Одной из подобных моделей является метод установления ставок по принципу "стоимость-выгодность", который состоит из трех простейших компонентов:
- оценки совокупного дохода по кредиту в условиях различных уровней процентных ставок и прочего вознаграждения банку;
- оценки чистой суммы предоставляемых в кредит средств (за вычетом любых депозитов, которые заемщик обязуется держать в банке, и с учетом требований к резервированию, предъявляемых НБУ);
- оценки прибыли по кредиту до налогообложения путем деления оценочного дохода по кредиту на чистую сумму предоставляемых в кредит средств, которой будет фактически пользоваться заемщик.
Если прибыль банка по данному кредиту до налогообложения однозначно перекрывает стоимость затраченных на него банковских средств, то при принятии решения о кредитовании менеджеры должны учесть риск, присущий кредитованию, и желание руководства банка получить маржу прибыли в размере полной стоимости кредита (включая налоги).
Таким образом, с целью повышения эффективности управления кредитным портфелем ОАО Банку "Финансы и Кредит" необходимо индивидуально подходить к каждому клиенту и использовать различные методики формирования процентов за пользование кредитными ресурсами банка.
Насущной проблемой банков, в том числе и Банка "Финансы и Кредит" является то, что банковские операции по кредитованию физических и юридических лиц несут весь сектор рисков, характерных для банковского бизнеса: риски целевого использования кредитов, риски валютных колебаний, инфляционные риски, риски относительно жизнедеятельности заемщика, политические риски, риск простого мошенничества и обманного банкротства заемщика, изменение законодательной политики и т.д. Все они являются составными частями не возврата кредита заемщиком.
Для решения данной проблемы ОАО Банку "Финансы и Кредит" в качестве основного направления по ограничению кредитного риска можно рекомендовать использование и дальнейшее совершенствование методологии оценки кредитоспособности заемщика в следующих направлениях:
- изучение дебиторской задолженности заемщика по срокам возникновения;
- оценки вероятности наступления неплатежеспособности и банкротства используя факторные модели.
Изучение дебиторской задолженности заемщика по срокам возникновения необходимо, для того чтобы иметь реальную оценку средств, которые в перспективе сможет получить предприятие от дебиторов необходимо банку оценивать вероятность безнадежных долгов в группах по срокам возникновения задолженности.
Проведение детального анализа дебиторской задолженности может быть источником организации факторингового обслуживания и использования дебиторской задолженности как дополнительного источника погашения кредита
3.3 Пути совершенствования управления кредитным риском
Как мы уже отмечали, повышение доходности кредитных операций непосредственно связано с качеством оценки кредитного риска. В зависимости от классификации клиента по группам риска банк принимает решение, стоит ли выдавать кредит или нет, какой лимит кредитования и проценты следует устанавливать.
В мировой практике существует два основных метода оценки риска кредитования, которые могут применяться как отдельно, так и в сочетании с друг другом:
· субъективое заключение экспертов или кредитных инспекторов;
· автоматизированные системы скоринга.
Подробно остановимся на западной практике использования скоринг-систем, которые в настоящее время широко применяются во всех экономически развитых странах. Скоринг является одним из наиболее успешных примеров использования математических и статистических методов в банковской деятельности. В западной практике скоринг используется главным образом при кредитовании физических лиц, особенно в потребительском кредите при необеспеченных ссудах. В современных условиях развития кредитования физических лиц, а также среднего и малого бизнеса в Украине это особенно актуально.
В настоящее время скоринг становится все более популярным не только при оценке риска при различных видах кредита, но и в других областях: в маркетинге (для определения вероятности, что именно эта группа клиентов будет пользоваться этим видом продукции), при работе с должниками (если клиент задерживается с очередным платежом, какой метод воздействия будет наиболее эффективным), при выявлении мошенничества с кредитными карточками, при определении вероятности, что клиент может перебежать к конкуренту и т.п.
Применение скоринговых систем призвано помочь банку создать последовательную и логически обоснованную базу для вынесения решений, предоставляя работникам кредитного отдела более четкую, интуитивно понятную меру кредитного риска. Как правило, модели разрабатываются на основе накопленных эмпирических данных. Модель скоринга физических лиц может базироваться на анкетных данных заемщиков, экспертных знаниях менеджмента банка, численных оценках, полученных на статистике "плохих" и "хороших" кредитов, численных оценках, построенных на объективной региональной и отраслевой информации. В результате работы модели по оценке конкретного заемщика формируется кредитный портрет потенциального заемщика, позволяющий производить: процедуру разделения потенциальных заемщиков на "плохих", которым не может быть выдан кредит, и "хороших", которым кредит может быть выдан; расчет индивидуальных параметров кредитной сделки для конкретного заемщика (лимит, процент, срок, график погашения кредита); расчет риска и управление кредитным портфелем по всем ссудам, выдаваемым частным лицам.
Для оценки кредитного риска производится анализ кредитоспособности заемщика, под которой в украинской банковской практике понимается способность юридического или физического лица полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам. В западной банковской практике кредитоспособность трактуется как желание, соединенное с возможностью своевременно погасить выданное обязательство. Далее мы будем использовать термин "кредитоспособность" именно в этом значении. В соответствии с таким определением основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет, но и степень надежности и обязательности клиента. Иными словами, скоринг оценивает, насколько клиент creditworthy, т.е. насколько он "достоин" кредита.
Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории "прошлых" клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок.
В западной банковской системе, когда человек обращается за кредитом, банк может располагать следующей информацией для анализа: анкета, которую заполняет заемщик; информация на данного заемщика из кредитного бюро - организации, в которой хранится кредитная история всего взрослого населения страны; данные движений по счетам, если речь идет об уже действующем клиенте банка.
Кредитные аналитики оперируют следующими понятиями: "характеристики" клиентов (в математической терминологии - переменные, факторы) и "признаки" - значения, которые принимает переменная. Если представить себе анкету, которую заполняет клиент, то характеристиками являются вопросы анкеты (возраст, семейное положение, профессия), а признаками - ответы на эти вопросы.
В самом упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. В результате получается интегральный показатель (score); чем он выше, тем выше надежность клиента, и банк может упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности.
Интегральный показатель каждого клиента сравнивается с неким числовым порогом, или линией раздела, которая, по существу, является линией безубыточности и рассчитывается из отношения, сколько в среднем нужно клиентов, которые платят в срок, для того, чтобы компенсировать убытки от одного должника. Клиентам с интегральным показателем выше этой линии выдается кредит, клиентам с интегральным показателем ниже этой линии - нет.
Все это выглядит очень просто, однако сложность заключается в определении, какие характеристики следует включать в модель и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать. К этой проблеме имеется несколько подходов, которые будут рассмотрены в разделе "Методы классификации клиентов".
Философия скоринга заключается не в поиске объяснений, почему этот человек не платит. Скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с ненадежностью или, наоборот, с надежностью клиента. Мы не знаем, вернет ли данный заемщик кредит, но мы знаем, что в прошлом люди этого возраста, этой же профессии, с таким же уровнем образования и с таким же числом иждивенцев кредит не возвращали. Поэтому мы давать кредит этому человеку не будем.
В этом заключается дискриминационный (не в статистическом, а в социальном значении этого слова) характер скоринга, т.е. если человек по формальным признакам близок к группе с плохой кредитной историей, то ему кредит не дадут. Поэтому даже при очень высокой степени использования автоматизированных систем скоринга осуществляется субъективное вмешательство в случае, когда кредитный инспектор располагает дополнительной информацией, доказывающей, что человек, классифицированный как ненадежный, на самом деле "хороший", и наоборот.
Какие же характеристики являются наиболее "ценными" для прогнозирования кредитного риска? В Великобритании наиболее часто используются следующие характеристики: возраст, количество детей/иждивенцев, профессия, доход, доход супруга (и), район проживания, стоимость жилья, сколько лет является клиентом данного банка, наличие кредитной карточки/чековой книжки.
В других странах набор характеристик, которые наиболее тесно связаны с вероятностью дефолта - вероятностью, что заемщик не вернет кредит или задержится с выплатой, будет отличаться в силу национальных экономических и социально-культурных особенностей. Чем более однородна популяция клиентов, на которой разрабатывается модель, тем точнее прогнозирование дефолта. Поэтому очевидно, что нельзя автоматически перенести модель из одной страны в другую или из одного банка в другой. Даже внутри одного банка существуют различные модели для различных групп клиентов и различных видов кредита.
Итак, в нашем распоряжении имеется большой объем разнообразной информации о клиентах. В этом океане сведений даже кредитному инспектору со значительным опытом работы иногда сложно сориентироваться при ответе, скажем, на вопрос - какой клиент представляет больший риск: разведенный бездетный мужчина-предприниматель или замужняя женщина-адвокат с тремя детьми, при том что уровень дохода у них одинаков? Чтобы иметь возможность сравнивать клиентов с совершенно разными признаками и принимать решения о кредитовании не интуитивно, а на основе формализованных критериев, непосредственно связанных с вероятностью дефолта, необходимо построить математическую модель, которая позволит оценить, какая информация является существенной, а какой можно пренебречь.
В целях построения модели сначала производится выборка клиентов кредитной организации, о которых уже известно, хорошими заемщиками они себя зарекомендовали или нет, иногда такая выборка называется "обучающей". Она может варьироваться от нескольких тысяч до сотни тысяч, что не является проблемой на Западе, где кредитный портфель компаний может состоять из десятков миллионов клиентов. Выборка подразделяется на две группы: "хорошие" и "плохие" риски. Это оправдано в том смысле, что банк при принятии решения о кредитовании на первом этапе выбирает из двух вариантов: давать кредит или не давать. При всей "детскости" определений "хороший"/"плохой", это именно те термины, которые используются кредитными аналитиками.
Определение "плохого" риска может быть разным в зависимости от политики банка, в Западной Европе "плохим" риском обычно считается клиент, задерживающийся с очередной выплатой на три месяца. Иногда к "плохим" рискам относятся клиенты, которые слишком рано возвращают кредит, и банк не успевает ничего на них заработать.
Таким образом, скоринг представляет собой классификационную задачу, где исходя из имеющейся информации необходимо получить функцию, наиболее точно разделяющее выборку клиентов на "плохих" и "хороших".
Но предварительно необходимо преобразовать имеющуюся информацию в форму, поддающуюся анализу. Существует два основных подхода, которые пригодны для работы как с количественными, так и с качественными характеристиками:
1. Преобразовать каждый признак в отдельную двоичную переменную. Этот подход неудобен в том плане, что приводит к большому количеству переменных, хотя он не навязывает никаких дополнительных отношений между зависимой и независимыми переменными.
2. Преобразовать каждую характеристику в переменную, которая будет принимать значения, соответствующие отношению числа "плохих" клиентов с данным признаком к числу "хороших" клиентов с этим же признаком. Более усложненный вариант - взять логарифм этого отношения. Таким образом, каждый признак получает числовую величину, соответствующую уровню его "рискованности".
Методы собственно классификации весьма разнообразны, и включают в себя: статистические методы, основанные на дискриминантном анализе (линейная регрессия, логистическая регрессия); различные варианты линейного программирования; дерево классификации или рекурсионно-партиционный алгоритм (РПА); нейронные сети; генетический алгоритм; метод ближайших соседей.
У каждого из методов имеются свои преимущества и недостатки, кроме того, выбор того или иного метода связан со стратегией банка и с тем, какие требования банк считает приоритетными при разработке моделей. Регрессионные методы показывают значимость каждой характеристики для определения уровня риска, и поэтому особенно важны на этапе разработки анкеты, которую заполняют клиенты. Линейное программирование может оперировать большим количеством переменных и моделировать определенные условия: например, если маркетинговая стратегия банка направлена на молодежь, можно ввести условие, чтобы интегральный показатель молодых людей был выше, чем тех, кому за 60. Нейронные сети и деревья классификации выявляют нелинейные связи между переменными, которые могут привести к ошибке в линейных моделях.
Точность классификации проверяется либо методом "скользящего экзамена" для небольших выборок (модель строится на всей выборке за исключением одного клиента, выбранного наугад, затем проверяется на этом клиенте, и так перебираются все клиенты), либо при достаточно большой выборке она подразделяется на две части: на одной модель строится, на другой - проверяется.
В скоринге существует две основные проблемы. Первая заключается в том, что классификация выборки производится только на клиентах, которым дали кредит. Мы никогда не узнаем, как бы повели себя клиенты, которым в кредите было отказано: вполне возможно, что какая-то часть оказалась бы вполне приемлемыми заемщиками.
Но, как правило, отказ в кредите производится на основании достаточно серьезных причин. Банки фиксируют эти причины отказа и сохраняют информацию об "отказниках". Это позволяет им восстанавливать первоначальную популяцию клиентов, обращавшихся за кредитом.
Вторая проблема заключается в том, что люди с течением времени меняются, меняются и социально-экономические условия, влияющие на поведение людей. Поэтому скоринговые модели необходимо разрабатывать на выборке из наиболее "свежих" клиентов, периодически проверять качество работы системы и, когда качество ухудшается, разрабатывать новую модель. На Западе новая модель разрабатывается в среднем раз в полтора года, период между заменой модели может варьироваться в зависимости от того, насколько стабильной была экономика в это время. Для Украины, вероятно, максимальным периодом будет полгода.
В настоящее время ведутся исследования того, как вводить социально-экономические характеристики в модель с тем, чтобы она служила дольше.
В Украине использование скоринг-систем тормозится, прежде всего, низкими объемами кредитования. Но с экономическим ростом ситуация начнет меняться.
Само по себе небольшое по сравнению с западными кредитными организациями количество заемщиков препятствием не является, необходимо только следить за количеством характеристик по отношению к величине выборки.
Отсутствие кредитных бюро, безусловно, также не способствует развитию скоринга. Но, с другой стороны, на Западе существует проблема проверки достоверности информации, которую человек указывает о себе в анкете. В Украине большая часть такой информации содержится в паспорте. Банкам достаточно иметь паспортные данные и данные трудовой книжки - вот и исходный материал для анализа.
Еще один неблагоприятный фактор - недостаточная распространенность таких универсальных статистических пакетов, как SAS и SPSS. Но существуют и другие программы, доступные по цене, которые могут делать линейную многофакторную регрессию, а для начала этого вполне достаточно.
Вполне вероятно, что в Украине скоринг сначала будет применяться не для физических лиц, а для юридических просто потому, что у банков накоплено гораздо больше информации о предприятиях, при этом используются балльные системы оценки риска различной сложности и с различным уровнем автоматизации. Отличие балльной системы от скоринговой заключается в том, что в первой значимость того или иного коэффициента или финансового показателя определяется субъективно, а во второй производится привязка коэффициентов к уровню риска.
На Западе при кредитовании юридических лиц скоринг-модели распространены не настолько широко, как в потребительском кредите. Это связано с тем, что для разработки модели очень трудно набрать достаточное количество компаний, сходных друг с другом: компании сильно отличаются по размеру, обороту, секторам экономики. Чем крупнее предприятие, тем труднее подобрать аналогичные предприятия для сравнения.
В последние годы большие сдвиги произошли в разработке скоринг-моделей для малого бизнеса. Применение скоринга для малого и среднего бизнеса оказалось возможным именно в силу большого количества сходных между собой предприятий.
Хотелось бы отметить, что в Украине внедрение скоринга тормозится не столько объективными, сколько субъективными причинами, связанными с недоверчивым отношением банковских менеджеров к математическим и статистическим методам. Не так уж много требуется, чтобы начать анализировать своих клиентов - кредитная история прошлых клиентов и статистический пакет, - а отдача будет колоссальной. Среди преимуществ скоринговых систем западные банкиры указывают, в первую очередь, снижение уровня невозврата кредита. Далее отмечается быстрота и беспристрастность в принятии решений, возможность эффективного управления кредитным портфелем, отсутствие необходимости длительного обучения персонала.
В Украине внедрение скоринга должно осуществляться постепенно. Для начала можно сделать автоматизированную систему предварительной оценки заемщиков, которая будет автоматически отсеивать заведомо "плохие" риски, а на рассмотрение кредитного комитета предлагать риски "хорошие" и "пограничные". Но даже не вводя автоматизацию, можно оценить связь отдельных характеристик клиента с вероятностью дефолта как для физических, так и для юридических лиц - знание таких характеристик может послужить существенной поддержкой кредитным инспекторам.
Ключевым звеном при построении скоринговых моделей являются бюро кредитных историй. Попытки внедрения данного института в нашей стране пока не очень успешны. Развитие института кредитных бюро тормозится нежеланием крупных банков раскрывать информацию о своих заемщиках. Банки, имеющие значительную клиентскую базу по потребительскому кредитованию создают собственные кредитные бюро. Причина - так называемая "проблема безбилетника" (free-rider problem): от введения кредитного бюро выиграют мелкие банки, не имеющие большой клиентской базы, причем информацию о клиентах они получать с минимальными издержками. Разумеется, лидерам сегмента это не нравится, и они предпочитают не сотрудничать по линии обмена информацией со своими конкурентами. В результате проигрывает рынок, так как увеличиваются общие потери от мошенничества, а средняя ставка по кредитам растет. Вопрос о конфиденциальности информации, переданной банками в кредитные бюро, остается открытым. Пока банки не смогут поручиться перед своими клиентами в том, что эта информация не попадет в третьи руки.
Ведение кредитных историй - это достаточно новое понятие для нас.
По определению, которое предлагает Современный экономический словарь, кредитная история - это информация о том, какие кредиты в банках брал заемщик и насколько дисциплинированно был осуществлен возврат кредита и выплата процентов.
На деле кредитная история - это обычный электронный файл, содержащий информацию о заемщике и финансовые данные, которые относятся непосредственно к выполнению кредитных обязательств. Ведет его бюро кредитных историй - юридическое лицо, специально созданное для этих целей. Формируется кредитная история не только за счет данных, предоставляемых банком-кредитором, но и из сведений, добытых бюро из публичных источников, реестров и баз, за исключением тех, которые содержат государственную тайну. По закону, государственные органы обязаны предоставлять все эти данные по первому же запросу бюро кредитных историй. В случае если у заемщика есть просроченные выплаты по кредитам, судебные процессы, факты досрочного погашения - все это также найдет отражение в его кредитном досье.
В прежней мировой практике никто не задумывался об автоматизированной оценке заемщика, пока банкам не понадобилось обрабатывать множество рискованных заявок на получение кредита и не возникала необходимость открытия кредитных линий в нескольких банках. Такое положение дел подрывало проводимые банками расчеты рискованности предоставления кредита и привело сначала к обмену информацией о заемщиках, а затем и к созданию кредитных бюро. Из них наиболее крупными и известными в мире являются Equifax, Experian, Scorex и TransUnion.
С течением времени сотрудничество банков с кредитными бюро значительно развилось. Так, например, в США кредитные бюро теперь используют специальные технологии для того, чтобы из данных заемщика составить определенный числовой рейтинг, обозначающий его надежность. В расчете рейтинга учитываются такие параметры, как наличие детей, семейное положение, заработок, но полностью его методика является закрытой и тщательно охраняется. Рейтинг конкретного заемщика оказывает большое влияние на отношения с банком: заемщикам с более благоприятным рейтингом предоставляются кредиты под более низкий процент и на более выгодных условиях, предлагаются новые продукты банка. Поэтому забота о своем кредитном рейтинге является неотъемлемой частью репутации для большинства жителей США и Европы. В частности, в США для исправления кредитной репутации требуется 7 лет безупречного поведения заемщика.
В Украине с 2007 года также существует Закон "Об организации формирования и оборота кредитных историй". Предполагается, что полноценная работа украинских кредитных бюро начнется после того, когда будут утверждены лицензионные условия деятельности бюро и появится их реестр. В России в государственный реестр уже включены 23 бюро (см. www.fcsm.ru), тогда как в Украине за право называться полноценным кредитным бюро пока борются четыре организации: ООО "Первое всеукраинское бюро кредитных историй", ЗАО "Международное бюро кредитных историй", ООО "Первое бюро кредитных историй" и ООО "Украинское бюро кредитных историй".
По украинскому законодательству, граждане имеют право знать, какие сведения о них собираются и с какой целью они используются. Заемщики также вправе получать доступ к этой информации, проверять ее правильность и опротестовывать в случае неточностей. При этом объем данных, собранных бюро, должен быть максимально ограниченным и может использоваться только для поставленной законом цели (использования кредиторами). Отказ в доступе к собранной информации, незаконное распространение или сокрытие ее может быть обжаловано в суде. Банк также обязан сообщить клиенту, в какое именно бюро передана информация о нем. Если данные запросил другой кредитор, то он вправе получить ее без права передачи третьим лицам и только в том случае, если заемщик сам обратился в данную организацию за услугой и дал разрешение на использование своей кредитной истории. Через 10 лет после прекращения кредитного правоотношения информация о заемщике в БКИ (Бюро кредитных историй) удаляется.
Итак, скоринг представляет собой автоматизированные системы оценки кредитного риска, которые широко используются в США и Западной Европе. В качестве исходного материала для скоринга используется разнообразная информация о прошлых клиентах, на основе которой с помощью различных статистических и нестатистических методов классификации делается прогноз о кредитоспособности будущих заемщиков. Внедрение скоринг-системы в практику украинских банков позволят банковским работникам быстро принимать решения о кредитовании, регулировать объемы кредитования в зависимости от ситуации на рынке и определять оптимальное соотношение между доходностью кредитных операций и уровнем риска.
Заключение
Необходимым условием кредитования является способность клиентов банка вернуть кредиты - это называют кредитоспособностью.
Оценка кредитоспособности клиентов банка являются важнейшей составляющей оценки банковского, прежде всего кредитного, риска. Эффективное управление кредитным риском является основой эффективной деятельности банка. Ключевые элементы эффективного управления кредитами - хорошо развитые кредитная политика и процедуры, обоснованное управление кредитным портфелем, эффективный контроль за кредитами. Банки достигают желаемых результатов деятельности тогда, когда риски, которые они берут на себя, обоснованы, контролируемые и находятся в пределах их финансовых возможностей и компетенции, а активы, в основном кредиты, достаточно ликвидны, чтобы покрыть отток средств, расходы и убытки и обеспечить необходимую доходность акционерного капитал.
Предоставление кредитов - одна из наиболее важных функций банков. Такие операции являются, как наиболее прибыльными, так и наиболее рискованными. Именно поэтому кредитный риск как один из основных видов банковских рисков является главным объектом внимания банков.
Кредитный риск - вероятность финансовых потерь в результате невыполнения заемщиками своих обязательств.
По определению НБУ кредитный риск - это имеющийся или потенциальный риск для поступлений или капитала риск, который возникает через несостоятельность стороны, которая взяла на себя обязательство, выполнить условия любого финансового соглашения с банком или в другой способ выполнить взятые на себя обязательства Кредитный портфель, которые являются основными параметрами управления кредитным портфелем банка, а их соотношение определяет эффективность кредитной деятельности банка.
Совокупный кредитный риск, или риск кредитного портфеля банка, имеет свои особенности в системе управления им. Особенности определяются, прежде всего, сущностью таких понятий, как "кредитный портфель" и "качество кредитного портфеля".
Совокупный кредитный риск - это риск кредитного портфеля коммерческого банка.
Объем и структура кредитного портфеля банка определяется такими факторами: официальная кредитная политика банка, правила регулирования банковской деятельности, величина капитала банка, опыт и квалификация менеджеров, уровень доходности разных направлений размещения денежных средств.
Анализ кредитного портфеля и эффективности управления кредитными рисками проводится по различным аспектам. Эффективность анализа кредитного портфеля банка зависит от использования аналитических приемов, которые направлены, прежде всего, на определение общего объема кредитных вложений, их динамики, структуры и удельного веса, в составе активов, абсолютного роста или уменьшения, темпов роста (прироста), суммы предоставленных и погашенных кредитов, их оборачиваемости. Вторым шагом является расчет коэффициентов, предназначенных для анализа структуры кредитного портфеля с точки зрения его качества, обеспеченности, диверсификации, создания резервов, на покрытие рисков, полученной чистой маржи и процентного дохода, определения части актуального срочного риска, возможных потерь и потерянной общей выгоды банка, по кредитному портфелю.
Кредитная политика банка направлена на увеличение кредитного портфеля, при этом банк старается диверсифицировать свой портфель.
Доля кредитных операций в общих активах банка, которая характеризует кредитную активность банка, составляет на - 76,05 %.
На основе данных анализа структуры кредитного портфеля можно отметить, что за отчетный период объем кредитования увеличился в 1,92 раза (192,5 %).
Основными видами кредитования за отчетный период являются кредиты в текущую деятельность их доля в общей структуре кредитного портфеля составляет 86,32 %, (темп роста 192,84 %); существенную долю занимаю также ипотечные кредиты - 12,8 %, темп роста которых составил 197,20 %. Остальные виды кредитов занимают незначительную долю в общей структуре портфеля.
Анализ диверсификации кредитного портфеля свидетельствуют, что анализируемый банк придерживается нормативных значений максимального риска по всем контрагентам (и их уровень не превышает 25 % от суммы капитала). При этом банк имеет достаточное количество больших кредитов.
Анализ отраслевой структуры кредитов показал, что банк определяется достаточно рациональной структурой кредитных вложений, основная их доля была вложена в промышленность (37,52 %), торгово-посредническую деятельность (20,61 %) и потребительские кредиты (30,3 %). Это обусловлено большим спросом на кредитные ресурсы именно в этих областях. Анализ показывает, что банк ведет правильную политику диверсификации портфеля, так как вкладывает привлеченные средства в различные отрасли хозяйствования, при этом, отдавая предпочтение тем отраслям, в которых невысокие зоны риска и при изменении политической и экономической ситуации в стране, такая политика позволит иметь достаточную стабильность финансового положения.
Диверсификация портфеля в разрезе видов заемщиков, отличается весьма нерациональной структурой. Наибольшая часть кредитов приходится на физические лица, которые составляют 99,83 % в общем портфеле банка. Процент выданных кредитов юридическим лицам очень низок: 0,17 % Анализ свидетельствует, что кредитная политика банка направлена не на поддержку предприятий, а на потребительское кредитование физических лиц.
За анализируемый период структура кредитов по срокам использования почти не изменилась. Структура кредитного портфеля, учитывая срок использования полностью закономерна. Как отмечалось, банк по большей части выдает кредиты, направленные на развитие производства и потребительские цели физических лиц, которые нуждаются в ресурсах на большой срок.
Основная часть банковских кредитов выдается под обеспечение, которое является одним из принципов банковского кредитования. Анализируя структуру кредитного портфеля в этом направлении, можно отметить, что в анализируемом периоде удельный вес необеспеченных кредитов был незначительным - 5,7 %. Невзирая на определенный риск невозвращения бланочного кредита, как показывают данные анализа, к безнадежным и убыточным кредитам были отнесены именно наиболее обеспеченные кредиты, а бланочные погашались своевременно и в полном объеме.
Анализ структуры кредитного портфеля можно также производить и по многим другим классификационным признакам (по методам предоставления ссуд, способами их погашения, целям кредитования и тому подобное).
После изучения структуры кредитных вложений проведен их анализ с качественной стороны; а именно: с точки зрения степени кредитного риска, уровня обеспеченности кредитов и эффективности кредитной деятельности, в целом.
Анализ структуры кредитного портфеля по степени риска показал, что структура кредитного портфеля улучшилась. Уровень кредитов под контролем возрос на 3,9 %, уровень сомнительных кредитов снизился на 0,2 %, что говорит о снижении кредитного риска для банка. Возросла сумма взвешенных кредитов по степени риска в отчетном периоде и составляет 1529949,7 тыс. грн. против 822501,6 тыс. грн. в базовом периоде (186,01 %). Однако это нельзя назвать негативной тенденцией, так как это вызвано в большей степени увеличением кредитного портфеля, динамика которого в свою очередь составила - 192,34 %.
Рассчитанные коэффициенты качества кредитного портфеля свидетельствует об ухудшении защитной функции капитала банка.
Рассмотренные методики анализа кредитного портфеля и кредитоспособности заемщика с целью управления кредитными рисками предусматривают комплексный подход к его изучению, дают возможность оценить его структуру и динамику по всем возможным направлениям, провести качественное оценивание кредитного портфеля, с целью максимально снизить кредитный риск, наметить основные пути усовершенствования управления кредитным риском банка.
На основании исследования эффективности финансового механизма управления кредитным портфелем с целью минимизации кредитного риска ОАО Банку "Финансы и Кредит" можно рекомендовать следующие направления:
Подходить индивидуально к каждому клиенту и использовать различные методики формирования процентов за пользование кредитными ресурсами банка. Используя следующие возможные модели установления ставки по кредиту: "стоимость плюс", прайм-рейт и "стоимость-выгодность".
ОАО Банку "Финансы и Кредит" в качестве основного направления по ограничению кредитного риска можно рекомендовать использование и дальнейшее совершенствование методологии оценки кредитоспособности заемщика в следующих направлениях:
- изучение дебиторской задолженности заемщика по срокам возникновения;
- оценки вероятности наступления неплатежеспособности и банкротства используя факторные модели.
Для улучшения своего положения относительно существующих рисков ОАО Банку "Финансы и Кредит" может требовать от заемщика предоставления (дополнительного) обеспечения, а так же осуществлять диверсификации кредитных операций по самым различным критериям.
Список использованных источников
1. Закон Украины "О банках и банковской деятельности", N 1828-IV от 22.06.2004 г. // Электронный ресурс. http://zakon. rada.gov.ua
2. Законом Украины "О залоге" // Электронный ресурс. http://zakon. rada.gov.ua
3. Инструкция о порядке регулирования деятельности банков в Украине, утвержденной постановлением Правления Национального банка Украины от 28.08.2001 N 368 http://www.ligazakon.ua/
4. Инструкция "О кассовых операциях в банках Украины" № 337 от 14.08.2003 // Электронный ресурс. http://zakon. rada.gov.ua
5. Постановление № 22 от 21.01.2004 "Инструкция о безналичных расчетах в Украине в национальной валюте" // Электронный ресурс. http://zakon. rada.gov.ua
6. Положение "О порядке осуществления банками Украины вкладных (депозитных) операций с юридическими и физическими лицами" №516 от 03.12.03 г. (с изменениями и дополнениями.) // Электронный ресурс. http://zakon. rada.gov.ua
7. Методичні вказівки з інспектування банків "Система оцінки ризиків": Постанова Правління НБУ від 15.03.2004 р. № 104 // Электронный ресурс. http://zakon. rada.gov.ua
8. Письмо Банка России от 23 июня 2004 г. № 70-Т "О типичных банковских рисках".
9. "Голос Украины" № 17 от 30.01.2009
10. Анализ банковской деятельности: Пособие / А.М. Герасимович, М.Д. Алексеенком др.; Под ред.А.М. Герасимовича. - К.: КНЕУ, 2003. - 599с.
11. Аналіз банківської діяльності: сучасні концепції, методи та моделі / Монографія. - К.: КНЕУ, 2002. - 316 с.
12. Аналіз ринку банківських послуг / В.Б. Захожай, С. С Герасименко, Т.О. Терещенко та ін.; За заг. ред. .В.Б. Захожая, С.С. Герасименка: Навч. посіб. для студ. вищ. навч. закл. - К. МАУП, 2007. - 188 с.
13. Анализ финансовых результатов банковской деятельности. Буевич С.Ю., Королев О.Г. - 2-е изд. - М.: КНОРУС, 2005. - 160 с.
14. Банки и банковские операции: Учебник для вузов/ под ред. Проф. Е.Ф. Жукова. - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997
15. Банковское дело: Ученик. - 2-е изд., перераб. и доп. / Под ред.О.И. Лаврушина. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 672с.: ил.
16. Банковское дело: Ученик. - 4-е изд., перераб. и доп. / Под ред. проф.В.И. Колесникова, проф. Л.П. Кроливецкой. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 464с.: ил.
17. Банковское дело: учебник / под ред. д-ра. экон. наук, проф.Г. Г. Коробовой. - М.: Экономистъ, 2009. - 766 с.
18. Банковское дело. Справочное пособие. Под ред. Ю.А. Бабичевой. - М.: Экономика, 1994. - 400с.
19. Банківські операціі: підручник/ А.М. Мороз, М.І. Савлук, М.Ф. Пуховкіна та ін.; За ред. д-ра екон. наук, проф.А.М. Мороза. - К.: КНЕУ, 2000. - 384 с.
20. Банковские риски: учебное пособие/ кол. авторов; под ред. д-ра экон. наук, проф.О.И. Лаврушина и д-ра экон. наук. Проф.Н.И. Валенцовой. - 2-е изд., стер. - М.: КНОРУС, 2009. - 232 с.
21. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: учебник для вузов. - М.: Логос, 2002.
22. Бернар И.В., Колли Ж.К. Толковый экономический и финансовый словарь. М., 1997. - С.502.
23. Васюренко О.В. Банковские операции: Учебн. пособие. - К.: Т-во "Знання", КОО, 2001. - 255с.
24. Герасимович А.М. Аналіз банківської діяльности. // Электронный ресурс. Сайт: Електронна інтернет онлайн "Бібліотека Студента UaRus". Режим доступа: http://studentbooks.com.ua/content/view/116/54/1/98/ Свободный.
25. Даль В. Толковый словарь живого великорусского языка. М., 1981. Т.2. С.99.
26. Деньги, кредит, банки / Под ред. Г.Н. Белоглазовой: Учебник. - М.: Юрайт-Издат, 2007. - 620с.
27. Дмитренко М.Г., Потлатюк В.С. Кредитование и контроль: Учебно методическое пособие. - К.: "Кондор", 2005. - 296с.
28. Кредитування та ризики: Навчальний посібник. - К.: "Видавничий дім "Професіонал", 2009. - 480 с.
29. Основы банковского менеджмента / Под ред. Лаврушина О.И. - М.: Инфра-М, 1995. -
30. Примостка Л.О. Финансовый менеджмент банка: Навч. пособие. - К.: КНЕУ, 2004. - 280 с.
31. Снігурська Л.П. Банківські операції і послуги: навч. посіб. для студ. вищ. навч. зал. - К.: МАУП. 2007. - С. 197.
32. Шеремет А.Д., Щербакова Г.Н. Финансовый анализ в коммерческом банке - М: Финансы и статистика, 2000. - 455 с.
33. Черкасов В.Е. Финансовый анализ в коммерческом банке. - М.: Изд-во "ИНФРА-М", 2005 - 654 с.
34. Чернов В.Г., Илларионов А.В. Сравнительная классификация методов оценки кредитных рисков // Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.rusnauka.com/TIP/All/Economica/148.html Свободный.
35. Андреева Г.В. Скоринг как метод оценки кредитного риска. // Банковские Технологии. 2000. - № 6.
36. Финансовый анализ: Учебное пособие. / Р.А. Костырко. - Х.: Фактор, 2007. - 784 с.
37. Корниенко Т.А. Методика определения класса заемщика для расчета размера резерва возмещение потерь по кредитным операциями. // Вестник Национального банка Украины, № 3 (49), март 2000. - 35-37с.
38. Кредитування та ризики: Навчальний посібник. - К.: "Видавничий дім "Професіонал", 2009. - 480 с.
39. Стратегический план развития Банка "Финансы и Кредит" на период до 2010 г.
40. Котина О.В. Аналитика с нуля, или Уроки банковской аналитики // Банковский менеджмент (рус.). - 2007. - № 2. - C.2-6
41. Пашков А. Оценка качества кредитного портфеля // Бухгалтерия и банки. 1996. №3. С.29.
42. Сагитдинов М. К вопросу об анализе деятельности коммерческого банка // Банковское дело. 1997. №10. С.7
43. Штырова И.А. "Современное состояние кредитного риск-менеджмента" // "Бизнес и банки" - №46-2003-с.2
44. http://www.bank.gov.ua
45. http://www.fc. kiev.ua
Приложения
Приложение А
Структура кредитного риска
Приложение Б
Этапы оценивания кредитоспособности заемщика
Размещено на http://www.allbest.ru/
Приложение В
Показатели анализа кредитоспособности заемщика - юридического лица
|
Показатель |
Формула расчета |
Нормативное значение |
|
|
1 |
2 |
3 |
|
|
1. Показатели ликвидности |
|||
|
1.1 Коэффициент мгновенной ликвидности (КЛ1) (НБУ) |
КЛ1=АВ/ТО, где Ав - высоколиквидные активы = Денежные средства + их эквиваленты + Текущие финансовые инвестиции; ТО - текущие (краткосрочные) обязательства = = Краткосрочные кредиты + Расчеты с кредиторами |
>0,25 |
|
|
1.2 Коэффициент текущей ликвидности (КЛ2) (НБУ) |
КЛ2=Ал / ТО, где Ал - ликвидные активы = Высоколиквидные активы + Дебиторская задолженность + Векселя получены |
>0,5 |
|
|
1.3 Коэффициент общей ликвидности (КЛ) (НБУ) |
КЛ = Ао / ТО, где Ао - оборотные активы |
>2,0 |
|
|
2. Показатели задолженности |
|||
|
2.1 Коэффициент покрытия основных средств |
Основные средства / Собственный капитал |
0,75.1 |
|
|
2.2 Коэффициент краткосрочной задолженности |
Краткосрочные обязательства / Собственный капитал |
>0,5 |
|
|
2.3 Коэффициент покрытия общей задолженности |
Общая сумма обязательств / Собственный капитал |
<2 |
|
|
3. Показатели погашения долга |
|||
|
3.1 Коэффициент денежного потока |
Прибыль - Налоги + Амортизация - Дивиденды |
= 1 |
|
|
Ссуды со сроком погашения до одного года |
|||
|
3.2 Коэффициент процентных выплат |
Прибыль к уплате налогов + Процентные платежи |
>1 |
|
|
Процентные платежи |
|||
|
4. Финансовая Устойчивость |
|||
|
4.1 Коэффициент маневренности собственных средств (КМ) (НБУ) |
КМ = (Ск-Ан) /Ск, где Ск - собственный капитал предприятия; Ан - необратимые активы |
>0,5 |
|
|
4.2 Коэффициент независимости (КН) (НБУ) |
Кн = Зк/Ск, где Зк - привлеченные средства (долгосрочные и текущие обязательства) |
>1,0 |
|
|
5. Показатели деловой активности (оборачиваемости) |
|||
|
5.1 Коэффициент обращения дебиторских счетов |
Средняя сумма дебиторских счетов х 365/Сумма продажи в кредит |
||
|
5.2 Коэффициент обращения запасов |
Запасы х 365 |
||
|
Себестоимость проданных товаров |
|||
|
5.3 Коэффициент обращения кредиторской задолженности |
Счета к выплате х 365 Сумма покупок |
Продолжение приложения В
|
1 |
2 |
3 |
|
|
6. Показатели рентабельности |
|||
|
6.1 Рентабельность активов Rа (НБУ) |
Rа = Пч /А где Пч - чистая прибыль; А - активы |
Увеличение |
|
|
6.2 Рентабельность продажи Рп (НБУ) |
Rп = Пч/ОР, где ОР - объем реализации продукции (без НДС) |
||
|
6.3 Рентабельность акционерного капитала |
Чистая прибыль х 100/Акционерный капитал |
||
|
7. Показатели оценки средств заемщика |
|||
|
7.1 Коэффициент обеспечения собственными источниками |
Источника собственных средств / Валюта баланса |
>0,5 |
|
|
7.2 Соотношение неликвидных и ликвидных средств |
Основные средства + Прочие внеоборотные активы |
1,0 |
|
|
Запасы + Расхода + Денежные средства + + Расчеты + Другие активы |
|||
|
7.3 Соотношение собственных и ссудных средств |
Собственные средства - (Основные средства + Прочие внеоборотные активы) |
>0,5 |
|
|
Кредиты, ссуды и расчеты с кредиторами всех видов |
|||
|
8. Денежные потоки |
|||
|
Отношение чистых поступлений в сумму основного долга |
(Псм - (Зм*n) - НП) / СК Псм - среднемесячные поступления на счета заемщика на протяжении трех последних месяцев (за исключением кредитных средств); ... |
Подобные документы
Сущность кредитоспособности заемщика, способы ее оценки. Управление кредитными рисками. Оценка кредитоспособности заемщика на примере "Уральский инновационный коммерческий банк". Мероприятия по совершенствованию оценки кредитного риска заемщика в банке.
курсовая работа [759,8 K], добавлен 17.11.2014Информационная база для оценки кредитоспособности предприятия. Методики оценки кредитоспособности заемщика, используемые в мировой и отечественной банковской практике. Управление процессом кредитования заемщика на примере Московского кредитного банка.
дипломная работа [133,9 K], добавлен 09.09.2010Основные способы оценки кредитоспособности крупных и средних предприятий, принятые в РФ. Анализ кредитного портфеля банка "СКБ-БАНК", его кредитная политика. Мероприятия по совершенствованию оценки кредитного риска заемщика в коммерческом банке.
дипломная работа [165,5 K], добавлен 20.03.2013Кредитные процессы в коммерческом банке. Понятие и сущность кредитоспособности заемщика, место и значение ее оценки в процессе управления кредитным риском, методические основы данного процесса. Практика оценки кредитоспособности заемщика в ОАО "Алемар".
дипломная работа [111,1 K], добавлен 08.04.2013Понятие кредитоспособности цели и задачи оценки кредитоспособности. Методы оценки кредитоспособности заемщика. Модели диагностики банкротства. Анализ и пути совершенствования оценки кредитоспособности предприятия-заемщика на примере ОАО "Покровский хлеб".
курсовая работа [2,3 M], добавлен 14.06.2015Понятие кредитоспособности заемщика в банковской системе, значение ее оценки в процессе управления кредитным риском. Методики оценки кредитоспособности заемщика юридического и физического лиц, применяемые в российской и зарубежной банковской практике.
дипломная работа [105,0 K], добавлен 18.05.2013Понятие кредитного риска как основного вида банковского риска, методы его оценки и инструменты оптимизации. Оценка кредитного риска и деятельности ООО "Кубань Кредит". Анализ кредитного риска заемщика - юридического лица на основе его кредитоспособности.
дипломная работа [831,9 K], добавлен 18.03.2016Алгоритм оценки кредитоспособности заемщика по методике Сбербанка РФ. Анализ актива и пассива ООО "ЗСС". Оценка финансовой устойчивости, ликвидности и платежеспособности организации. Рекомендации по совершенствованию оценки кредитоспособности заемщика.
дипломная работа [252,9 K], добавлен 29.03.2013Характеристика кредитоспособности заемщика. Основные модели оценки кредитоспособности, основанные на методах комплексного анализа. Оценка класса кредитоспособности ОАО "Чувашкабель". Американская и французская методика оценки кредитоспособности заемщика.
курсовая работа [320,7 K], добавлен 13.06.2011Теоретические основы определения кредитоспособности ссудозаемщика. Экономическая характеристика коммерческого банка, анализ кредитного портфеля. Международная и отечественная практика оценки способности и готовности заемщика вернуть испрашиваемую ссуду.
курсовая работа [79,1 K], добавлен 09.04.2011Критерии кредитоспособности клиента коммерческого банка. Показатели деятельности компании, необходимые для оценки ее кредитоспособности. Рейтинговая шкала для определения надежности заемщика. Показатель, характеризующий уровень платежеспособности.
контрольная работа [39,5 K], добавлен 23.02.2011Понятие и сущность кредитоспособности. Формирование эффективной кредитной политики коммерческого банка. Нормативно-правовые аспекты регулирования кредитных рисков. Способы оценки кредитоспособности заемщика. Особенности диагностики кредитоспособности.
курсовая работа [139,0 K], добавлен 06.11.2015Нормативно-правовые аспекты оценки кредитоспособности в РФ. Сравнительная оценка методик оценки кредитоспособности банковских заемщиков. Организация работы по управлению кредитным риском. Оценка кредитоспособности юридического лица. Методы снижения риска.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 25.06.2013Современные критерии анализа и оценки кредитоспособности предприятия, информационные источники. Характеристика коммерческого банка ОАО "Сбербанк России". Основные финансовые показатели деятельности банка. Оценка кредитоспособности корпоративного заемщика.
дипломная работа [540,1 K], добавлен 16.05.2016Теоретические аспекты оценки кредитоспособности заемщика. Зарубежный опыт оценки кредитоспособности. Применение технологии нейронных сетей в оценке кредитоспособности заемщика коммерческого банка. Сохранение лидирующего положения на банковском рынке.
дипломная работа [166,7 K], добавлен 23.01.2016Содержание и современные тенденции развития оценки кредитоспособности заемщика в российских коммерческих банках. Тенденции использования кредитного рейтинга как основного показателя кредитоспособности. Алгоритм присвоения кредитного рейтинга заемщику.
курсовая работа [229,6 K], добавлен 05.05.2014Понятие и показатели кредитоспособности. Источники информации, необходимые для оценки кредитоспособности заемщика. Проблемы привлечения инвестиций в экономику Республики Беларусь. Оценка кредитоспособности заемщика, используемая в АСБ "Беларусбанк".
дипломная работа [139,0 K], добавлен 28.06.2011Сущность кредитного риска и факторы его определяющие. Последовательность этапов процесса управления кредитным риском. Методы определения кредитоспособности заемщика. Управление риском кредитного портфеля. Уровень ликвидности кредитного портфеля.
курсовая работа [292,7 K], добавлен 07.04.2012Критерии и способы оценки кредитоспособности клиента банка. Цели анализа кредитоспособности. Показатели при проведении оценки кредитоспособности заявителя на примере ОАО "АСБ Беларусбанк". Анализ кредитного риска при организации кредитного процесса.
курсовая работа [54,7 K], добавлен 20.03.2014Роль анализа кредитоспособности в системе минимизации кредитного риска. Современные методы оценки кредитоспособности заемщика. Кредитный риск и методы управления им. Проблемы и пути повышения уровня управления кредитной деятельностью российских банков.
дипломная работа [644,8 K], добавлен 23.01.2011
