Анализ кредитоспособности ссудозаёмщика ЗАО "Снежлеспром"

1.2 Этапы анализа кредитоспособности  заемщиков.

Анализ кредитоспособности заемщика должен осуществляться согласно принципам  системности и комплексности. При  изучении структуры, элементов и  системы анализа кредитоспособности заемщика следует обеспечить проведение всех необходимых этапов исследования, причем на всех стадиях анализа кредитоспособности, т.е. на стадиях предварительного, оперативного и ретроспективного анализа.

В связи с этим предварительный анализ кредитоспособности заемщика должен включать следующие этапы:

• формирование информационной базы анализа кредитоспособности;
• оценка достоверности представленной информации;
• предварительная оценка потенциального заемщика;
• обработка полученной информации;
• сравнительный анализ полученных финансовых коэффициентов с нормативными значениями;
• качественный анализ финансовых коэффициентов;
• определение веса финансовых коэффициентов в рейтинговом показателе;
• расчет рейтингового (интегрального) показателя организации-заемщика;
• присвоение заемщику класса (рейтинга) на основе интегрального показателя;
• анализ нефинансовых (качественных) показателей;
• заключение (вывод) по итогам оценки кредитоспособности заемщика, определение перспектив его развития для решения вопроса об условиях и возможности предоставления кредита [9, с. 27].

Условия, при которых был предоставлен кредит, изменяются во времени и  это имеет определенные последствия, влияющие на финансовое положение заемщика и его возможность расплачиваться по кредиту. В условиях экономического спада или возникновения определенных проблем в тех отраслях, где  работает заемщик, необходимо наиболее часто и тщательно проводить оперативный мониторинг. Поэтому в банке должен осуществляться периодический мониторинг кредитоспособности каждого заемщика. В ходе такого мониторинга регулярно оценивается изменение уровня кредитного риска, и по итогам определения его уровня подготавливается и применяется система адекватных мер. В каждом банке должна действовать эффективная система внутреннего контроля, как на уровне отдельных кредитов, так и на уровне кредитного портфеля. Эта система должна обеспечить качественное управление операциями по кредитованию, установление уровня кредитных требований по отдельным кредитам и кредитному портфелю в целом, определение достаточности резервов на возможные потери, своевременное обновление информации о заемщике, контроль за уровнем кредитного риска.

Таким образом, на стадии оперативного мониторинга кредитоспособности необходимо проводить экономический анализ по следующим этапам:

• разработка графика и периодичности мониторинга по каждому заемщику, отдельно – по крупным, средним, мелким, проблемным кредитам;
• сбор (в соответствии с графиком мониторинга) и анализ финансовой информации о заемщике;
• оценка изменений финансового состояния заемщика и прогноз влияния различных факторов на выполнимость условий кредитного договора в будущем;
• контроль исполнения заемщиком условий договора, в том числе проверка соответствия реального графика платежей по кредиту графику, предусмотренному кредитным договором;
• оценка изменения уровня кредитного риска;
• оценка состояния обеспечения, предоставленного по кредиту;
• проверка полноты соответствующей документации, касающейся обеспечения и возможности распоряжаться кредитом в случае возникновения у заемщика проблем с его погашением;
• оценка соответствия выданного кредита кредитной политике банка и требованиям, предъявляемым со стороны контролирующих органов.

Ретроспективный анализ кредитоспособности заемщика базируется на всей информации, содержащейся в кредитном досье  заемщика и собранной за время  действия кредитного договора. Главными задачами ретроспективного анализа кредитоспособности являются объективная оценка результатов взаимодействия кредитора и заемщика, выявление всех факторов, оказавших как положительное, так и отрицательное влияние на исполнение условий кредитного договора, выявление неэффективности и недочетов в действиях работников кредитного и других подразделений банка при сопровождении кредитного договора, определение величины убытков кредитора вследствие невыполнения заемщиком кредитных обязательств.

В процессе ретроспективного анализа кредитоспособности в качестве основных этапов можно выделить следующие:

• обобщение информации, касающейся взаимодействия кредитора и заемщика в период действия кредитного договора;
• анализ тенденций изменения финансового состояния заемщика и его влияние на изменение уровня кредитного риска;
• анализ тенденций изменения качества и стоимости обеспечения в течение срока действия кредитного договора;
• анализ тенденций изменения нефинансовых показателей заемщика;
• присвоение заемщику класса кредитоспособности по итогам выполнения кредитного договора с учетом тенденций изменения всех количественных и качественных характеристик заемщика;
• внесение корректировок в кредитную историю заемщика.

На основе информации ретроспективного анализа кредитоспособности заемщика возможно формирование его кредитной истории, которая может быть использована в целях предварительного анализа кредитоспособности в случае последующего обращения заемщика за новым кредитом. Таким образом, все три стадии анализа кредитоспособности заемщика взаимосвязаны и образуют замкнутый цикл, в котором выходная информация на одной стадии анализа является входной на следующей стадии [17, с. 145].

После изучения кредитным подразделением всех представленных заемщиком (поручителем, гарантом, залогодателем) документов, установления юридическим подразделением правовой силы этих документов, их проверки службой безопасности на предмет наличия негативной информации о деловой репутации организации и руководства заемщика (поручителя, гаранта, залогодателя) составляется мотивированное заключение, содержащее анализ возможности и условий предоставления кредита, которое передается на рассмотрение Кредитному комитету банка. Решение о предоставлении или отказе в предоставлении кредита принимает Кредитный комитет.

1.3 Основные методы оценки  кредитоспособности заёмщика.

Среди подходов к оценке кредитоспособности заемщиков можно выделить две  группы моделей:

• Классификационные модели;
• Модели на основе комплексного анализа.

Классификационные модели дают возможность группировать заемщиков: прогнозные модели позволяют дифференцировать их в зависимости от вероятности банкротства; рейтинговые – в зависимости от их категории, устанавливаемой с помощью группы рассчитываемых финансовых коэффициентов и присваиваемых им уровней значимости. К классификационным моделям относятся следующие методы:

• Рейтинговая оценка (общая сумма баллов) рассчитывается путем умножения значения показателя на его вес (коэффициент значимости) в интегральном показателе. В мировой практике при оценке кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов применяются в основном следующие пять групп коэффициентов: ликвидности, оборачиваемости, финансового рычага, прибыльности, обслуживания долга.

Американский ученый Э. Рид предложил  следующую систему показателей, определяющих различные характеристики кредитоспособности предприятия: ликвидности, оборачиваемости, привлечения средств, прибыльности. Эта система позволяет прогнозировать своевременность совершения будущих платежей, ликвидность и реальность оборотных активов, оценить общее финансовое состояние фирмы и ее устойчивость, а также возможность определить границы снижения объема прибыли, в которых осуществляется погашение части фиксированных платежей.

Другая группа ученых (Дж. Шим, Дж. Сигел, Б. Нидлз, Г. Андерсон, Д. Колдвел) предложила использовать группы показателей, характеризующих ликвидность, прибыльность, долгосрочную платежеспособность и показатели, основанные на рыночных критериях. В отличие от методики Э. Рида этот подход позволяет прогнозировать долгосрочную платежеспособность с учетом степени защищенности кредиторов от неуплаты процентов (коэффициента покрытия процента). Коэффициенты, основанные на рыночных критериях, включают отношение цены акции к доходам, размер дивидендов и рыночный риск. С их помощью определяются отношение текущего биржевого курса акций к доходам в расчете на одну акцию, текущая прибыль их владельцев, изменчивость курса акций фирмы относительно курсов акций других фирм. Однако расчет некоторых коэффициентов сложен и требует применения специальных статистических методов. На практике каждый коммерческий банк выбирает для себя определенные коэффициенты и решает вопросы, связанные с методикой их расчета. Этот подход позволяет охарактеризовать финансовое состояние заемщика на основе синтезированного показателя-рейтинга, рассчитываемого в баллах, присваиваемых каждому значению коэффициента. В соответствии с баллами устанавливается класс организации: первоклассная, второклассная, третьеклассная или неплатежеспособная. Класс организации принимается банком во внимание при разработке шкалы процентных ставок, определении условий кредитования, установлении режима кредитования (форма кредита, размер и вид кредитной линии и т.д.), оценке качества кредитного портфеля, анализе финансовой устойчивости банка [10, с. 54].

Преимуществами рейтинговой модели являются простота (так как достаточно рассчитать финансовые коэффициенты и, приняв во внимание коэффициенты их значимости, определить класс заемщика), возможность  расчета оптимальных значений по частным показателям, способность ранжирования организаций по результатам, комплексный подход к оценке кредитоспособности (так как используются показатели, отражающие различные стороны деятельности организации).

• Прогнозные модели, получаемые с помощью статистических методов, используются для оценки качества потенциальных заемщиков. При множественном дискриминантном анализе (МДА) используется дискриминантная функция (Z), учитывающая некоторые параметры (коэффициенты регрессии) и факторы, характеризующие финансовое состояние заемщика (в том числе финансовые коэффициенты).

Наиболее известными моделями МДА  являются модели Альтмана и Чессера, включающие следующие показатели: отношение собственных оборотных средств к сумме активов; отношение реинвестируемой прибыли к сумме активов; отношение рыночной стоимости акций к заемному капиталу; отношение объема продаж (выручки от реализации) к сумме активов; отношение брутто-прибыли (прибыли до вычета процентов и налогов) к сумме активов.

Построение в российских условиях подобных моделей достаточно сложно из-за отсутствия статистических данных о банкротстве организаций, постоянного  изменения нормативной базы в области банкротства и признания банкротства организации на основе данных, не поддающихся учету.

Отечественные дискриминантные модели прогнозирования банкротства представлены двухфакторной моделью М. Федотовой и пятифакторной моделью Р. Сайфулина, Г. Кадыкова. Модель оценки вероятности банкротств Федотовой опирается на коэффициент текущей ликвидности (Х_{) и долю заемных средств в валюте баланса (Х₂).

В уравнении Сайфулина, Кадыкова используются следующие коэффициенты: коэффициент обеспеченности собственными средствами (нормативное значение Х₁ > 0,1); коэффициент текущей ликвидности (Х₂> 2); интенсивность оборота авансируемого капитала, характеризующая объем реализованной продукции, приходящейся на 1 руб. средств, вложенных в деятельность организации (Х₃ >2,5); рентабельность продаж, рассчитываемая как отношение прибыли от продаж к выручке (для каждой отрасли индивидуальная); рентабельность собственного капитала (Х₅>0,2). При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням Z = 1 финансовое состояние заемщика с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.

Помимо МДА-моделей прогнозирования  вероятного банкротства заемщика могут  использоваться и упрощенные модели, основанные на системе определенных показателей. К примеру, система  показателей Бивера включает: коэффициент  Бивера (К_Бивера); рентабельность активов; финансовый рычаг; коэффициент покрытия активов собственным оборотным капиталом; коэффициент покрытия краткосрочных обязательств оборотными активами. Коэффициент Бивера равен отношению разницы чистой прибыли и амортизации к сумме долгосрочных и краткосрочных обязательств. Значение К_Бивера ? - 0,15 свидетельствует о неблагополучном финансовом состоянии за год до банкротства, как и значение коэффициента покрытия активов чистым оборотным капиталом меньше 0,06, а коэффициента покрытия краткосрочных обязательств меньше 1 [19, с. 73].

• Модель CART (Classification and regression trees - «классификационные и регрессионные деревья») –  непараметрическая модель, основные достоинства которой заключаются в возможности широкого применения, доступности для понимания и легкости вычислений, хотя при построении применяются сложные статистические методы. В «классификационном дереве» фирмы-заемщики расположены на определенной «ветви» в зависимости от значений выбранных финансовых коэффициентов; далее идет «разветвление» каждой из них в зависимости от следующих коэффициентов. Точность классификации при использовании данной модели – около 90%.
• Методика на основе анализа денежных потоков позволяет использовать не данные об остатках по статьям активов и пассивов, а коэффициенты, определяемые по данным об оборотах ликвидных активов, запасах и краткосрочных долговых обязательствах, посредством расчета чистого сальдо различных поступлений и расходов денежных средств за определенный период. Разница между притоком и оттоком средств показывает величину общего чистого денежного потока. Кратковременное превышение оттока над притоком говорит о дефиците денежных средств (более низком рейтинге клиента). Систематическое превышение оттока над притоком средств характеризует клиента как некредитоспособного. Сложившаяся средняя величина общего денежного потока может устанавливаться в качестве предела выдачи новых кредитов, так как показывает размер средств, с помощью которых клиент имеет возможность погашать долговые обязательства. На основе соотношения величины общего денежного потока и размера долговых обязательств клиента определяется его класс кредитоспособности. Анализ денежного потока позволяет сделать вывод о слабых сторонах управления предприятия. При решении вопроса о выдаче кредита на длительный срок анализ денежного потока проводится не только на основе данных за истекший период, но и на основе прогнозных данных на планируемый период [11, с. 68].