|
||||
|
|
||||
Статистические прогнозные моделиВ процессе принятия управленческого решения о выдаче кредита используется ряд классификационных моделей, отделяющих фирмы-банкроты от устойчивых заемщиков и прогнозирующих возможное банкротство фирмы-заемщика. Такие модели являются средством систематизации информации способствуют принятию окончательного решения о предоставлении кредита и контроля за его использованием. Наиболее распространенными являются «Z-анализ» Альтмана и Модель надзора за ссудами Чессера. «Z-анализ» был введен Альманом, Хальдеманом, и Нарайаной и представлял собой модель выявления риска банкротства корпораций.
Цель «Z-анализа» — отнести изучаемый объект к одной из двух групп: либо к фирмам-банкротам, либо к успешно действующим фирмам. Линейная модель Альтмана, или уравнение Z-оценки, выглядит следующим образом:
Правило разделения фирм на группы успешных и банкротов следующее:
Принимая за основу составленный ранее агрегированный баланс, переменные для уравнения Z-оценки рассчитывают следующим образом:
Данную количественную модель в процессе анализа можно использовать как дополнение к качественной характеристике, данной служащими кредитных отделов. Однако она не может заменить качественную оценку. Модель и получаемые посредством нее Z-оценки могут послужить ценным инструментом определения общей кредитоспособности клиента. Хотя одной из важнейших задач банковских служащих является оценка политики и эффективности управленческой деятельности на предприятии, но прямая оценка — трудная задача, поэтому прибегают к косвенной — путем анализа относительных показателей, отражающих не причины, а симптомы. Однако, выявляя аномальные значения показателей, кредитный аналитик может очертить проблемные области и выявить причины возникающих проблем. Фактически коэффициенты Z-оценки содержат элемент ожидания. Это означает, что если Z-оценка некоторой компании находится ближе к показателю средней компании-банкрота, то при условии продолжающегося ухудшения ее положения она обанкротится. Если же менеджеры компании и банк, осознав финансовые трудности, предпринимают шаги, чтобы предотвратить усугубление ситуации, то банкротства не произойдет, то есть Z-оценка является сигналом раннего предупреждения. Таким образом, модель Альтмана пригодна для оценки общей деятельности компании. Применяя данную модель к ОАО "Благкомхлебпродукт" можно говорить об отсутствии или во всяком случае, об относительно низком риске банкротства предприятия (см. табл. 6). Значение переменной Z в течение отчетного периода постоянно снижалась, но все равно находится на высоком, достаточном для принятия положительного решения о представлении коммерческим банком кредита предприятию-заемщику в лице ОАО "Благкомхлебпродукт" уровне. Современная модель надзора за ссудами Чессера прогнозирует случаи невыполнения клиентом условий договора о кредите. При этом под «невыполнением условий» подразумевается не только непогашение ссуды, но и любые другие отклонения, делающие ссуду менее выгодной для кредитора, чем было предусмотрено первоначально. Переменные, входящие в модель, могут рассчитываться на основании данных составленного ранее агрегированного баланса, что показано ниже. В модель Чессера входят следующие шесть переменных:
Оценочные показатели модели следующие:
Переменная у, которая представляет собой линейную комбинацию независимых переменных, используется в следующей формуле для оценки вероятности невыполнения условий договора, Р:
где е =2,71828. Получаемая оценка у может рассматриваться как показатель вероятности невыполнения условий кредитного договора. Чем больше значение у, тем выше вероятность невыполнения договора для данного заемщика. В модели Чессера для оценки вероятности невыполнения договора используются следующие критерии:
Модель оценки рейтинга заемщика Чессера подходит для оценки надежности кредитов. По модели Чессера ОАО "Благкомхлебпродукт" подтверждается надежность кредитов предоставляемых предприятию. Однако, используя математические методы при управлении ссудами банка, необходимо иметь в виду, что предоставление коммерческих кредитов не есть чисто механический акт. Это сложный процесс, в котором важны как человеческие отношения между сторонами, так и понимание технических аспектов. Математические модели не учитывают роль межличностных отношений, а в практике кредитного анализа и кредитовании этот фактор необходимо учитывать. |
||||
|
|
||||
|