Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

Банковское дело->Контрольная работа
Все компании, размещая зарубежную производственную базу, в первую очередь интересуются снижением издержек и максимизацией прибыли. Этого можно достичь...полностью>>
Банковское дело->Контрольная работа
Также инвестиционный риск можно разделить на: единичный (отдельный, изолированный), внутрифирменный риск (когда оценивается влияние проекта при включе...полностью>>
Банковское дело->Реферат
Если говорить о роли инвестиций в экономике, то стоит отметить, что в широком смысле инвестиции обеспечивают финансирование роста и развитие экономики...полностью>>
Банковское дело->Реферат
Кредит – в переводе с латинского означает “ссуда”, “долг”. В широком смысле слова — и с юридической, и с экономической точек зрения — кредит — это сде...полностью>>

Главная > Дипломная работа >Банковское дело

Сохрани ссылку в одной из сетей:

Примечание. Источник: [30, с.95]

На рис.1.12 представлено корреляционное поле и положение на нём дискриминантной линии для двух показателей - коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости.

Рис.1.12 Дискриминантная линия на корреляционном поле показателей Кп и Кфз

Из рисунка 1.12 видно, что предприятия, у которых значения показателей Кп и Кфз располагаются ниже и правее дискриминантной линии, вероятнее всего обанкротятся (вероятность их банкротства превышает 50%). При этом, чем дальше отстоит точка показателей от дискриминантной линии, тем выше вероятность банкротства. Для предприятий, у которых сочетание показателей Кп и Кфз находится выше и левее дискриминантной линии, почти нет угрозы банкротства. Например, точка 2 расположена над дискриминантной линией и достаточно далека от неё; она отражает состояние предприятия №2, у которого Кп =3 и Кфз =20%. Точка 19 показывает финансовое состояние предприятия №19, у которого Кп=1 и Кфз=66%. Предприятие №19 имеет высокую вероятность банкротства (около 98%), и оно действительно обанкротилось.

В западной практике для предсказания банкротства широко используются многофакторные модели Э. Альтмана. В 1968 году была опубликована его пятифакторная модель прогнозирования банкротства. Значение ключевого параметра "Z" определяется с помощью уравнения, переменные которого отражают некоторые характеристики анализируемой компании: её ликвидность, скорость оборота капитала и т.д. Переменные уравнения вычисляются по следующим формулам:

(1.3)

(1.4)

(1.5)

(1.6)

(1.7)

В результате была получена следующая модель:

(1.8)

где Коб - доля чистого оборотного капитала в активах, то есть отношение собственного оборотного капитала (разница между текущими активами и текущими пассивами) к общей сумме активов;

Кнп - рентабельность активов, исчисленная по нераспределенной прибыли, то есть отношение нераспределенной прибыли (чистая прибыль за вычетом дивидендов) прошлых лет и отчётного периода к общей сумме активов;

Кр - рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли, то есть отношение балансовой прибыли (до вычета налогов) к общей сумме активов;

Кп - коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала, то есть отношение рыночной стоимости акционерного капитала (суммарная рыночная стоимость акций предприятия) к заёмному капиталу (стоимость долгосрочных и краткосрочных заёмных средств);

Кот - отдача всех активов, то есть отношение выручки от реализации к общей сумме активов.

В данную модель включены показатели ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности (эффективности использования ресурсов) и рыночной активности. В зависимости от значения Z прогнозируют вероятность банкротства:

Z<1,81 - вероятность банкротства очень высокая,

1,81

2,765

Z>2,99 - вероятность банкротства ничтожна.

На основе пятифакторной модели Альтмана в Республике Беларусь разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства.

В этой версии модели Альтмана второй показатель принят равным нулю. Это обосновывается тем, что деятельность наших предприятий как акционерных только начинается. Изменен и четвёртый показатель, который рассчитывается как отношение объёма активов к величине заёмных средств, в связи с отсутствием в нашей республике информации о рыночной стоимости акций.

При применении модели Альтмана возможны два типа ошибок прогноза:

прогнозируется сохранение платёжеспособности предприятия, а в действительности происходит банкротство;

прогнозируется банкротство, а предприятие сохраняет платёжеспособность.

По мнению Альтмана, с помощью пятифакторной модели прогноз банкротства на горизонте в один год можно установить с точностью до 95%. При этом ошибка первого типа возможна в 6%, а ошибка второго типа - в 3% случаев. Спрогнозировать банкротство на горизонте в 2 года удаётся с точностью до 83%, при этом ошибка первого типа имеет место в 28%, а второго - в 6% случаев.

В 1977 г. Альтман со своими коллегами разработал более точную семифакторную модель. Эта модель позволяет прогнозировать банкротство на горизонте 5 лет с точностью до 70%. Было обнаружено, что следующие семь переменных позволяют разделять всю совокупность корпораций на банкротов и успешно действующих:

доходность по активам (отношение брутто-доходов - до вычета процентов и налогов - к суммарным активам);

стабильность доходов;

обслуживание долга (отношение брутто-доходов к совокупности процентным платежам);

кумулятивная прибыльность (отношение нераспределенной балансовой прибыли к суммарным активам);

ликвидность (отношение текущих активов к текущим пассивам);

капитализация (отношение средней за 5 лет рыночной стоимости акционерного капитала фирмы к совокупному долгосрочному долгу);

размер (суммарные активы фирмы).

В табл.1.5 приведены сведения о точности прогнозирования банкротства с помощью пятифакторной и семифакторной моделей.

При проведении финансового анализа и прогнозирования банкротства практически к любому оценочному показателю нужно подходить критически. Вместе с тем низкое значение показателя Z следует воспринимать как сигнал опасности. В этом случае необходим глубокий анализ причин, вызвавших снижение этого показателя.

Таблица 1.5 Точность прогнозирования банкротства (в процентах)

Количество лет до банкротства

Прогноз по 5-факторной модели

Прогноз по 7-факторной модели

Банкрот

Небанкрот

Банкрот

Небанкрот

1

93,9

97,0

96,2

89,7

2

71,9

93,9

84,9

93,1

3

48,3

-

74,5

91,4

4

28,6

-

68,1

89,5

5

36,0

-

69,8

82,1

Примечание. Источник: [30, с.108]

Для оценки кредитов Альтман предлагает использовать модель как дополнение к подходам служащих кредитных отделов банка. При этом экономист отмечает, что его модель не дает балльной оценки кредита, а получаемые оценки могут послужить ценным инструментом определения общей кредитоспособности кредитополучателей. [13, c.277]

Одной из задач построения моделей является попытка прогнозирования будущих событий. Эту попытку в 1974 году предпринял американский экономист Чессер. Он разработал модель прогноза случаев невыполнения клиентом условий договора о кредите. При этом под невыполнением условий понимается не только непогашение кредита, но и любые другие отклонения, которые делают его менее выгодным для кредитора, чем это было предусмотрено первоначально. Чессер использовал данные четырёх коммерческих банков из трёх штатов за 1962-1971 гг. Он выбрал данные по 37 успешным кредитам и по 37 неудачным, т.е. по которым не были выполнены первоначальные условия. В модель Чессера входили следующие шесть переменных [31, с.627]:

(1.9)

(1.10)

(1.11)

(1.12)

(1.13)

(1.14)

Оценочные коэффициенты оказались такими:

(1.15)

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

, (1.16)

где е = 2,71828.

Полученная оценка Y может рассматриваться как показатель вероятности невыполнения условий кредитного договора: чем больше значение Y, тем выше такая вероятность для данного кредитополучателя. Для формулы (1.16) Чессер предлагает использовать следующее правило:

если P>0,5, кредитополучателя следует относить к группе, которая не выполняет условий договора;

если P<0,5, кредитополучателя следует относить к группе надёжных.

По данным выборок экономиста Чессера, с помощью модели за год до нарушения условий кредитного договора удалось правильно классифицировать 75% всех кредитов, за два года до нарушения договора - 57%.

Высокую известность приобрела модель оценки риска банкротства фирмы, разработанная Банком Франции в 1982 г. В данной модели некоторые коэффициенты имеют отрицательный знак (табл.1.6). Это объясняется тем, что показатели с положительным коэффициентом уменьшают степень риска банкротства, а с отрицательным, наоборот, увеличивают.

Таблица 1.6 Модель риска банкротства, разработанная Банком Франции

Показатели

Коэффициенты

L1 - стоимость кредита/валовая прибыль

-1,225

L2 - степень покрытия инвестиций собственными средствами

+2,003

L3 - долгосрочная задолженность/чистые активы

-0,824

L4 - норма валовой прибыли

+5,221

L5 - продолжительность кредита поставщиков

-0,689

L6 - добавленная стоимость/обороты

-1,164

L7 - продолжительность кредитов клиентам

+0,706

L8 - производственные инвестиции/общие инвестиции

+ 1,408

Q - итоговый показатель риска банкротства

> 0,125

< - 0,25

Итоговый показатель Q, характеризующий степень риска банкротства, рассчитывается как сумма произведений каждого показателя на соответствующий коэффициент. Если Q>0,125, положение предприятия считается достаточно устойчивым. Если Q<-0,25, предприятие находится на пороге серьёзных финансовых трудностей и в скором будущем может стать банкротом. При значениях итогового показателя, находящихся в интервале между - 0,25 и 0,125, положение предприятия считается неопределённым, т.е. как риск банкротства, так и успешное развитие предприятия равновероятны.

Существует и другая модель финансовой оценки предприятия, предложенная американским учёным У. Бивером. На основе продолжительных статистических наблюдений за изменением финансового состояния предприятий учёный разработал систему показателей, позволяющих определить финансовое благополучие предприятий и спрогнозировать наступление банкротства через определённый период (табл.1.7).

Таблица 1.7 Система показателей диагностики банкротства предприятия по У. Биверу

Показатель

Расчётная формула

Значения показателей

Благополучного предприятия

За 5 лет до банкротства

За 1 год до банкротства

Коэффициент Бивера

(Чистая прибыль - Амортизация) / Долгосрочные + Краткосрочные обязательства

0,4-0,45

0,17

-0,15

Рентабельность активов

Чистая прибыль / Активы х х100%

6-8

4

-22

Финансовый леверидж

(Долгосрочные + Краткосрочные обязательства) / Активы

≥ 0,37

≥ 0,5

≥ 0,8

Коэффициент покрытия активов

(Собственный капитал - Внеоборотные активы) / Активы

0,4

≥ 0,3

0,06

Коэффициент покрытия

Оборотные активы / Краткосрочные обязательства

≥ 3,2

≥ 2

≥ 1



Загрузить файл

Похожие страницы:

  1. Управление кредитным портфелем коммерческого банка (2)

    Реферат >> Менеджмент
    ... влиянием которых происходит управление кредитным портфелем, является разработка оптимальной методики организации управления кредитным портфелем коммерческого банка. Для этого ...
  2. Анализ, оценк и управление кредитным портфелем коммерческого банка

    Реферат >> Банковское дело
    ... кредитного портфеля коммерческого банка 6 1.1.Сущность, понятие и виды кредитного портфеля коммерческого банка 6 1.2.Понятие качества кредитного портфеля 20 1.3.Управление качеством кредитного портфеля 24 2. Анализ кредитного портфеля коммерческого банка ...
  3. Анализ кредитного портфеля коммерческого банка

    Курсовая работа >> Банковское дело
    ... анализа кредитного портфеля коммерческого банка 1.1 Сущность и понятие кредитного портфеля коммерческого банка 1.2 Понятие качества кредитного портфеля 1.3 Управление качеством кредитного портфеля Глава 2. Анализ кредитного портфеля коммерческого банка на ...
  4. Портфельная политика банка. особенности управления кредитным портфелем и портфелем ценных бумаг

    Задача >> Менеджмент
    ... 2. Управление кредитным портфелем коммерческого банка 2.1. Сущность и понятие кредитного портфеля коммерческого банка………...12 2.2. Управление кредитным портфелем..……………………………...…………16 3. Основы управления портфелем ценных бумаг 3.1. Понятие портфеля ценных ...
  5. Кредитные процессы в коммерческом банке

    Реферат >> Банковское дело
    ... и непосредственной выдачи ссуд до управления кредитным портфелем коммерческого банка и надлежащего исполнения нормативных документов ... на структуру кредитного портфеля коммерческого банка. Вступивший в силу федеральный закон «О кредитных историях» должен ...

Хочу больше похожих работ...

Generated in 0.0019161701202393