На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Анализ кредитоспособности заемщика на ОАО «Уральская Сталь»

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 04.06.2012. Сдан: 2011. Страниц: 19. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


 
      СОДЕРЖАНИЕ 
 

       Введение……………………………………………………………………..3
       Глава 1 Теоретические аспекты анализа (оценки) кредитоспособности заемщика ……………………………………………………………………………5
       1.1 Методы оценки потенциального  заемщика с позиции экономической  безопасности ………………………………………………………………………..5
       1.2 Определение категории кредитного  риска заемщика………………..9
       1.3 Маркетинговые методы стратегической  концентрации информации о заемщиках…………………………………………………………………………...15 

       Глава 2 Анализ кредитоспособности заемщика на ОАО «Уральская Сталь» за 2004 – 2006 гг………………………………………………………...….21
       2.1 Краткая экономическая характеристика  предприятия………………21
       2.2 Оценка финансового положения  заемщика………………………….23
       2.3 Анализ кредитоспособности заемщика………………………………28 

       Глава 3 Мероприятия направленные на уменьшение факторов риска связанных с финансовым состоянием заемщика…………………………………32
       3.1 Обзор зарубежных моделей анализа  кредитоспособности заемщика……………………………………………………………………………32
       3.2 Бюро кредитных историй, как  фактор минимизации рисков кредитования………………………………………………………………………..36
       Заключение……….......................................................................................43
       Список  использованной литературы……………………………………..45
       Приложение 1 Методология управления банковскими рисками
       Приложение 2 Схема цикличности осуществления управления банковскими рисками
       Приложение 3 Схема бизнес - процессов коммерческого банка
       Приложение 4 Таблица для SWOT анализа
       Введение 

      Процесс кредитования связан с действием многочисленных и многообразных факторов риска, способных повлечь за собой непогашение ссуды в обусловленный срок. Изменения в потребительском спросе или в технологии производства могут решающим образом повлиять на дела фирмы и превратить некогда процветающего Заемщика в убыточное предприятие. Продолжительная забастовка, резкое снижение цен в результате конкуренции или уход с работы ведущих управляющих - все это способно отразиться на погашении долга заемщиком. Предоставляя ссуды, коммерческий банк должен изучать факторы, которые могут повлечь за собой их непогашение. Такое изучение именуют анализом кредитоспособности (credit analysis).
      Основная  цель такого анализа  определить способность  и готовность заемщика вернуть запрашиваемую  ссуду в соответствии с условиями  кредитного договора. Банк должен в  каждом случае определить степень риска, который он готов взять на себя, и размер кредита, который может быть предоставлен в данных обстоятельствах.
      Рассматривая  кредитную заявку, служащие банка  учитывают много факторов. На протяжении многих лет служащие банка, ответственные  за выдачу ссуд исходили из следующих моментов: дееспособности заемщика; его репутации; способности получать доход; владение активами; состояния экономической конъюнктуры.
      Банки развитых капиталистических стран  применяют сложную систему большого количества показателей для оценки кредитоспособности клиентов. Эта система дифференцирована в зависимости от характера Заемщика (фирма, частное лицо, вид деятельности), а также может основываться как на сальдовых, так и оборотных показателях отчетности клиентов.
      При оценке кредитоспособности клиента коммерческого банка рекомендуется использовать не только основные, но и дополнительные показатели. В их числе могут быть показатели, характеризующие обрачиваемость запасов или средств в расчетах, долю ликвидных активов в общей сумме оборотных средств или соотношение ликвидных активов I класса и задолженности, уровень неплатежей за истекший период, эффективность производственного потенциала, доходность и прибыльность партнеров (например, кредитоспособность заказчика), среднюю продолжительность строительства, равномерность распределения дохода.
      Анализ  и оценка потенциального заемщика заключается в проверке не только и не столько его финансового состояния, но и многих других аспектов, в том числе связанных с принятием на себя риска третьих лиц. Ведь даже самый законопослушный предприниматель не застрахован от того, что его не подведет партнер или контрагент. А гражданин, берущий потребительский кредит, не может гарантировать, что завтра не окажется без источника дохода. Таким образом, исключительно актуальным сегодня становится комплексный подход к оценке заемщиков.
      Минимизация кредитного риска наталкивается  на российские проблемы защиты бизнеса, начиная с отсутствия информационной базы хозяйствующих субъектов в  масштабах региона и страны. Добавим нескоординированность деятельности государственных органов и частных организаций, фрагментарный и противоречивый характер нормативно-правовой базы, продолжающуюся "либеральную криминализацию" бизнеса и общества и так далее.
      Второе  типичное явление - привлечение службы безопасности банка только тогда, когда проблемы с возвратом кредита уже возникли.
      Это неправильно по сути. Проверку клиентов изначально следует организовывать силами трех подразделений: кредитного, юридического и безопасности. При этом каждое должно отвечать за решение строго определенных вопросов, отнесенных к их компетенции.
      Данные  проблемы и обусловили  выбранную  тему курсовой работы: «Анализ  кредитоспособности заемщика». 
 
 
 

       Глава 1 Теоретические аспекты  анализа (оценки) кредитоспособности заемщика
       1.1 Методы оценки  потенциального заемщика  с позиции экономической  безопасности  

      Одним из важнейших вопросов управления кредитным  риском конкретной рисковой позиции  является определение вероятности  дефолта или вероятности дефолта конкретного контрагента. Под термином "дефолт" как в западной, так и в отечественной научной литературе понимается неисполнение контрагентом в силу неспособности или нежелания условий кредитного соглашения или рыночной сделки.
      При определении вероятности дефолта контрагента, как правило, применяются несколько методов, образующих модели, в которых, с одной стороны, метод финансовых коэффициентов регламентирует порядок подбора и расчета финансовых коэффициентов, а с другой стороны - методы, использующие математический аппарат, определяют механизм действия.
      В силу того что современные реалии российских и западных банков существенно  отличаются по таким важнейшим параметрам, как правовое поле и исторически  сформировавшиеся экономические отношения, по нашему мнению, справедливо разделить существующую практику определения вероятности дефолта на российскую и западную.
      Проведя анализ западной практики определения  вероятности дефолта (компании, заемщика, контрагента), мы пришли к выводу о  параллельном существовании нескольких видов моделей:
      - модели, основанные исключительно  на данных финансовой отчетности;
      - модели, использующие как финансовую  отчетность, так и другие данные;
      - актуарные модели;
      - модели, основанные на определении  рыночной стоимости.
      Рассмотрим  приведенные модели более подробно.
      В течение прошлого века в финансовом мире прослеживались следующие тенденции: волнообразное действие глобальных и национальных финансовых кризисов, увеличение волатильности финансовых рынков, стремительно растущая конкуренция, глобализация финансовых рынков. Одновременно с этим характер экономических отношений в развитом капиталистическом мире ХХ века позволял ученым проводить свои исследования, опираясь на достоверные статистические данные и финансовую отчетность. Все это сформировало необходимые предпосылки для создания модели, использующей сравнительно небольшое количество показателей и направленной на определение вероятности банкротства предприятия. Такую модель впервые в 1968 году разработал профессор финансов Нью-Йоркского университета Э. Альтман.
      Для создания модели первоначально Альтманом  использовались 22 финансовых показателя и финансовая отчетность 66 компаний, половина которых успешно функционировала, а другая потерпела банкротство. С помощью метода множественного дискриминантного анализа производилась пошаговая статистическая оценка значимости финансовых коэффициентов, где менее значимые отсеивались, и эксперимент повторялся снова. В результате была получена модель, состоящая из пяти финансовых показателей (см. формулу 1.1): 

                                 Z = 1,2Х1 + 1,4X2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 0,999Х5,             (1.1) 

      где Х1 - отношение собственного оборотного капитала к сумме активов;
            Х2 - отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;
            Х3 - отношение прибыли до выплаты процентов и налогов к сумме активов;
            Х4 - отношение рыночной стоимости капитала к балансовой стоимости обязательств;
            Х5 - отношение выручки от реализации к сумме активов.
      Когда количество показателей модели попробовали  понизить до четырех, статистическая точность резко снизилась. Был сделан вывод, что дискриминантная функция с пятью переменными наиболее оптимально выполняет возложенную на нее задачу. Экспериментально был определен диапазон значений показателя Z - 1,81-2,99, который, в свою очередь, выступал как интегральный показатель кредитоспособности заемщика. Для компаний, у которых показатель Z был меньше 1,81, вероятность банкротства в ближайшем году определялась как высокая. Для компаний, у которых показатель Z превышал 2,99, вероятность банкротства определялась как низкая. Для компаний, чей показатель Z попал в диапазон 1,81-2,99, прогноз финансового состояния оказался затруднительным.
      Для таких моделей характерны два  вида ошибок:
      1) модель предсказала банкротство,  а компания успешно функционирует;
      2) модель предсказала успешное  функционирование, а компания обанкротилась.
      Значимость  этих двух ошибок неоднозначна, так  как предсказать банкротство  компании для банка гораздо важнее и сложнее.
      Модель  Альтмана допустила ошибки-погрешности первого вида в двух случаях из 33, что составило 6%, и второго вида - в одном случае из 33 (3%). Общая точность составила 95%, что является довольно точным прогнозом во временном диапазоне один год.
      Еще одним примером применения метода финансовых коэффициентов и метода множественного дискриминантного анализа является модель надзора за ссудами по Чессеру, прогнозирующая вероятность невыполнения контрагентом договорных обязательств по ссуде (см. формулу 1.2): 

      У = -2,0343 - 5,24Х1 + 0,0053Х2 - 6,6507Х3 + 4,4009Х4 - 0,0791Х5 - 0,122Х6,        (1.2) 

      где Х1 - отношение высоколиквидных активов к сумме активов;
            Х2 - отношение выручки от реализации к ликвидным активам;
           Х3 - отношение совокупного дохода к сумме активов;
           Х4 - отношение общей задолженность к общим активам;
           Х5 - отношение основного капитала к оборотным активам;
           Х6 - отношение оборотных активов к выручке от реализации.
      Переменная  У, представляющая собой линейную комбинацию независимых переменных Хn, в свою очередь, используется в формуле определения вероятности невыполнения договорных обязательств (см. формулу 1.3_:
                                                               -y
                                                  Р = 1 / 1 + e ,                                                  (1.3) 

      где Р - вероятность невыполнения контрагентом договорных обязательств;
               е - число Эйлера, равное 2,71828.
      Модель  Чессера определяется следующими критериями:
      Р > = 0,50 (контрагент не выполнит своих  обязательств);
      Р < = 0,50 (контрагент выполнит свои обязательства).
      Так же, как и Альтман, Чессер анализировал отчетность компаний, 37 из которых выполнили  условия кредитного договора, и такое  же количество компаний, не выполнивших  эти условия. Модель Чессера правильно  определяла три из каждых четырех исследуемых случаев.
      Большой известностью пользуется аналогичная  моделям Альтмана и Чессера модель оценки риска банкротства фирмы, разработанная Банком Франции в 1982 году. Данная модель включает восемь показателей, обладающих определенным знаком и корректирующим коэффициентом. Итоговый интегральный показатель имеет такие критерии:
      > 0,125 - компания финансово устойчива;
      < -0,25 - компания в преддверии финансового  кризиса;
      в диапазоне 0,125-0,25 находятся компании с неопределенным будущим.
      Применение таких моделей, особенно в российской действительности, сталкивается с определенными трудностями. Так, анализ исключительно финансовой отчетности не может нам дать полную характеристику заемщика, а в условиях, когда финансовая отчетность, мягко говоря, не всегда отвечает действительности, и подавно. Необходимо учитывать отраслевую и межотраслевую специфику компаний, что делает такие модели довольно громоздкими.
      В российской практике наиболее приемлемой сферой применения дискриминантных  моделей представляется межбанковский рынок в силу его отраслевой однородности и более высокой отчетной дисциплины.
      Несмотря  на всю точность своих прогнозов, дискриминантные модели не могли  предоставить банкам полную картину  о состоянии контрагента. Поэтому  для учета таких характеристик, как кредитная история, репутация, качество менеджмента и т.п., коммерческие банки пришли к необходимости создания качественно иной модели, получившей обобщенное название "рейтинговая модель оценки заемщика".
      Анализ  мировой практики показал, что практически в каждой развитой капиталистической стране в течение 70-90-х годов были разработаны несколько таких моделей.
      Несомненно, рейтинговые модели в западных странах  являются одной из надежнейших технологий управления кредитным риском. Однако сам факт существования в каждой стране национальных моделей свидетельствует о том, что при создании подобных моделей страновая специфика играет важнейшую роль. Поэтому создание модели рейтинговой оценки, учитывающей специфику российских экономических отношений, остается одной из актуальнейших задач управления кредитным риском в коммерческих банках России. 

       1.2 Определение категории кредитного риска заемщика 

      По  данным статистики, за последние несколько  лет значительно увеличились  объемы активных операций коммерческих банков, связанных с ссудными операциями. В условиях резкого роста объемов кредитования, позволяющего получать большие прибыли, резко возросли, как конкуренция, так и риски. В такой ситуации большое значение приобретает качество внутренних моделей оценки заемщиков, применяемых банками.
      В практике наиболее часто встречаются два типа методик (см. рисунок 1.1):
      
      
        

        

        

        
 
 

Рисунок 1.1 Методы оценки потенциального заемщика 

      Их  в основном применяют банки, кредитующие  ограниченный круг заемщиков и, как правило, успевшие накопить большой объем информации о финансовом положении и кредитной истории клиентов. Основная цель данных методик - минимизация резервов, создаваемых с учетом требований законодательства. Второй тип методик используют те, кто активно кредитует заемщиков, по которым нет накопленной информации, следовательно, имеются высокие риски. Главная цель подобных методик состоит в том, чтобы классифицировать заемщиков по категориям качества ссудной задолженности и выявить факторы, способные ухудшить их финансовое положение.
      Какую из методик выбрать, банк решает самостоятельно - ему предоставлено такое право. Состав конкретных показателей и  их критерии закрепляются внутренними  документами. Законодательно определены лишь признаки ухудшения финансового положения (появление картотеки неоплаченных документов к счетам заемщика, резкое уменьшение величины чистых активов, отсутствие информации о заемщике) или признаки ухудшения качества обслуживания долга?- наличие просроченных платежей по процентам или сумме основного долга, либо реструктуризация ссуды.
      Основным  методом оценки заемщиков в банках остается балльно-весовой. Он основан  на расчете финансовых показателей, взятых из отчетности заемщика, каждому  из которых присваивается балл, и  весового коэффициента. Качественным показателям также присваиваются баллы. Сумма полученных баллов, умноженных на весовые коэффициенты, дает результат, согласно которому присваивается рейтинг ссудной задолженности.
      У данной методики есть неоспоримые преимущества (см. рисунок 1.2):
      
      
      
      
      
      
        

Рисунок 1.2 Преимущества методики оценки заемщиков основанной на балльно – весовой оценки 

      Скажем, часто встречается показатель "уровень  конкуренции в отрасли", для  которого используются единые критерии: низкие баллы при высоком уровне конкуренции и высокие - при низком. Объяснением является то, что для конкурентного рынка высоки риски, но именно на нем могут присутствовать более эффективные заемщики, чем на неконкурентном рынке;
      - невозможно написание единой методики;
      - присваиваемые баллы и весовые коэффициенты определяются банком самостоятельно - как правило, без предварительного расчета обоснованности критериев.
      Однако  балльно-весовой метод имеет и  свои недостатки (см. рисунок 1.3):
      
      
      
        

      
        
 


 
 

Рисунок 1.3 Недостатки методики оценки заемщиков основанной на балльно – весовой оценки 

      Такая методика имеет большие допущения. Из-за неточности расчета присутствует риск ошибочного определения категории  качества ссуды заемщика.
      В экономической литературе присутствует много вариантов балльно-весового метода. Похожий принцип - в Z модели Альтмана. Точность прогноза на год составляет 95%, на два - 82%. Несмотря на достаточно высокую точность прогноза, ее использование затруднено, чему есть свои причины:
      - определяется вероятность наступления банкротства. Банку для оценки заемщика также необходимо знать текущее и перспективное финансовое положение заемщика;
      - коэффициенты определяются по фактическим данным определенного временного промежутка. Их использование в наши дни может оказаться некорректным.
      Другой  тип методики предполагает отнесение  кредитов к определенной категории  качества с помощью методов математической статистики. Данные об отдельных категориях заемщиков собираются в течение  длительного времени. Затем они  классифицируются в группы по присвоенным рейтингам, в качестве которых используются данные независимых рейтинговых агентств или собственные рейтинги банка. Оценка риска производится на основе статистики, которая включает:
      - долю заемщиков, не выполнивших обязательства по кредитным договорам;
      - долю заемщиков, нарушавших обязательства по своевременной уплате процентов или сумм основного долга;
      - причины невыполнения или несвоевременного выполнения обязательств;
      - случаи мошенничества заемщиков;
      - величину потерь кредитной организации по группе заемщиков.
      Как и в первом типе, здесь используются данные отчетности заемщиков и информация о сфере их деятельности. Но есть и отличия:
      - помимо расчета финансовых показателей, оцениваются факторы, влияющие на деятельность заемщика;
      - определяется вероятность изменения в процессе кредитования категории качества или перехода заемщика в другую рейтинговую группу. Отметим, что резервы, создаваемые в соответствии с законом, не всегда показывают реальную категорию качества из-за ограничений. Например, в практике встречаются случаи, когда кредит в соответствии с п. 3.8. Положения Банка России N 254-П первоначально относился к III категории качества, а после первого погашения начисленных процентов переводился во II, так как появлялась возможность вынести решение о признании обслуживания долга хорошим в профессиональное суждение о категории качества ссуды (в соответствии с п. 3.7.1.1 того же документа). Фактически рейтинг заемщика остался таким же, изменился только законодательно установленный резерв. При оценке вероятности изменения рейтинга заемщика в методике исключаются подобные факты;
      - определяется величина возможных потерь по группе заемщиков. Эта величина используется для определения размера создаваемого резерва по данной группе. До 2004 года законом были установлены точные величины резервов для каждой группы заемщиков. Затем банкам предоставили право самим определять размер резерва в пределах установленных интервалов. Это позволило им использовать внутренние модели оценки кредитного риска. Появилась возможность отражать по балансу размер резервов на возможные потери по ссудам - исходя из реальных данных по потерям кредитной организации (если использовались собственные рейтинги) или по средним расчетным потерям в целом по группам заемщиков (если использовались рейтинги независимых агентств);
      - проводится верификация данных, получаемых с помощью методики. Верификация предполагает проверку адекватности используемых моделей фактическим данным. В случае значительного расхождения результатов модель оценки корректируется;
      - определяется степень влияния значений факторов риска на результаты оценки;
      - рассчитывается корреляция между факторами риска, а на ее основе - совокупный риск по кредитному портфелю и его составляющим;
      - строится распределение вероятности убытков банка от проведения ссудных операций для определенных банком групп заемщиков. В дальнейшем оно используется для определения величины создаваемых резервов;
      - определяются различные сценарии изменения факторов риска и вероятность их реализации, строится прогноз будущего состояния кредитного портфеля с учетом планируемых изменений в структуре портфеля и его объема.
      К недостаткам внедрения такой  методики можно отнести следующие:
      - отсутствие у большинства потенциальных банковских заемщиков рейтингов, присвоенных независимыми агентствами;
      - отсутствие единой базы по заемщикам, позволяющей сформировать единую систему рейтингов. Закон "О кредитных историях" предусматривает, что информация о заемщике предоставляется в БКИ с его согласия. Но в практике кредитования большинство заемщиков на это не соглашаются, а значит, пока создать полноценную базу невозможно. Рейтинговые же агентства работают в основном с крупными заемщиками;
      - сложность реализации и трудоемкость использования. Многие банки не могут полноценно использовать методику ввиду небольших объемов кредитных портфелей и, как следствие, недостатка информации для полноценного анализа;
      Тем не менее преимущества такой методики очевидны:
      - простота отнесения заемщиков к определенным группам по категориям качества и расчета по ним резервов;
      - сформированные резервы отражают наиболее вероятные потери от ссудных операций. Таким образом, информация о качестве кредитного портфеля исходя из сумм резервов и структуры кредитного портфеля может быть использована при принятии банком управленческих решений;
      - возможность коррекции критериев (факторов) кредитного риска в зависимости от изменения общей экономической ситуации или условий деятельности отдельного региона или отрасли;
      - методика позволяет составлять прогнозы состояния кредитного портфеля и оценок риска;
      - можно использовать одну методику для разных заемщиков. 

       1.3 Маркетинговые методы  стратегической концентрации  информации о заемщиках 

      В данном разделе курсовой работы проведен обзор и критический анализ существующих подходов к управлению кредитным риском на этапах идентификации и оценки последствий наступления рисков, охарактеризована возможность применения новейших технологий в сфере риск-менеджмента, рассмотрены возможности их адаптации к российским условиям и предложено авторское видение путей совершенствования управления кредитным риском.
      Управление  банковскими рисками можно представить  как процесс, последовательно проходящий следующие этапы:
      - идентификация риска;
      - оценка последствий наступления рисков;
      - принятие решений об управляющем воздействии;
      - контроллинг.
      Каждый  из перечисленных выше этапов выполняет  определенные задачи и функции, в  своей совокупности формируя методологию  управления рисками, стратегический уровень  анализа. Решение методологических (стратегических) задач возможно при правильно выработанной тактике, которая представляет собой систему методов управления рисками - аналитический аппарат исследования. Применение методов управления рисками создает объективные предпосылки для появления производных (инструментов), к числу которых можно причислить результаты от применения того или иного метода. Управление банковскими рисками в этом аспекте выступает как совокупность научно-обоснованной методологии, успешно апробированных методов и инструментов минимизации рисков (см. приложение 1).
      Наличие первого и последнего этапов отнюдь не означает, что процесс управления банковскими рисками заканчивается  на этапе контроллинга. Скорее, наоборот, главным принципом осуществления  управления банковскими рисками  является цикличность данного процесса (см. приложение 2), где каждый из вышеуказанных этапов неразрывно связан с остальными как функционально, так и организационно.
      Идентификация кредитного риска.
      Согласно  выработанной методологии управление кредитным риском начинается с процесса идентификации его возможных проявлений. Как показывает практика, главным инструментом на данном этапе выступает экспертный метод: именно эксперт, используя апробированные банком методы идентификации риска, основываясь на системном анализе доступной информации и собственном опыте, должен выявить источники, носители и плоскость наступления кредитного риска.
      Процесс управления банковскими рисками.
      Для реализации данных целей создается  карта кредитного риска, в которой  формируется целостная картина возможных его проявлений.
      Так как главной формой проявления любого риска, в том числе и кредитного, является отклонение значений рисковой позиции от запланированных (ожидаемых) результатов, формируя карту рисков, эксперт должен четко представлять соотношение между основными факторами риска, учитывая их взаимозависимость.
      Не  умаляя значимости субъективного начала в вопросе идентификации кредитных  рисков, научная мысль всегда нацеливалась привнести в данный процесс больше объективизма и уменьшить значение субъективных факторов. Управление кредитными рисками подразумевает определенность будущей неопределенности и вероятность того, что прогнозы экспертов при идентификации рисков в некоторых случаях будут нереалистичны. И все же ученых никогда не устраивала непредсказуемость актов человеческого выбора.
      Теоретики и практики банковского дела на основе разрабатываемых методов настойчиво пытаются вычислять частоту, с которой  происходит благоприятное прохождение  обслуживаемой банком рисковой позиции, стремятся четко фиксировать предельное значение частоты при бесконечно большом числе сценариев. Только оптимальное соотношение объективного и субъективного начала при идентификации кредитных рисков позволит банку плавно привести рисковую позицию к ожидаемому результату.
      Под плоскостью наступления кредитного риска понимается стадия реализации бизнес-процессов, предусматривающих  движение ссуженной стоимости, где  носителем кредитного риска выступают  стороны экономических отношений (см. приложение 3).
      Под бизнес-процессами нами понимается последовательность технологически связанных операций по осуществлению конкретного вида деятельности банка. Различаются процессы, связанные с:
      - управлением активов/пассивов (кредитование, операции на валютном и межбанковском рынке, управление ликвидной позицией, торговые операции с ценными бумагами и др.);
      - осуществлением операционного обслуживания и предоставления услуг (операционно-кассовое обслуживание, процессинг платежных карт, розничное обслуживание физических лиц, инкассация и т.д.);
      - внутрибанковской деятельностью (бухгалтерский и управленческий учет, внутренний контроль и аудит, контроль рисков, управление персоналом, другие управленческие процессы и виды административно-хозяйственной деятельности).
      В понятие "процесс" включаются также конкретные технологии, порядки и документооборот, связанные с осуществлением соответствующих операций. Кредитный риск присутствует во всех экономических отношениях банка, где происходит движение ссуженной стоимости, но не везде данный риск является определяющим.
      Рассматривая  отношения между коммерческим банком и его контрагентом, мы сознательно  абстрагируемся от детального изучения вопросов, связанных с контрагентом, так как это не является темой  нашего исследования.
      В приложении 3 видно, что бизнес-процессы коммерческого банка условно разделяются на шесть стадий: стадия изучения спроса, разработки, тестирования, утверждения, внедрения и реализации. Каждой из указанных стадий свойственен свой риск, кредитному же риску наиболее подвержена стадия реализации, так как именно на этой стадии происходит передача денежных средств (движение ссуженной стоимости) между коммерческим банком и контрагентом. Причем на данном этапе банк является активной стороной, ибо исключительно от него зависит решение о предоставлении своих денежных средств.
      Логическим  завершением рассматриваемых нами бизнес-процессов является удовлетворение потребностей контрагента, который, в  свою очередь, становится активной стороной, так как уже именно от него зависит  судьба конкретной сделки. Поэтому заключение любой сделки, предполагающей движение ссудного капитала, отождествляется нами с открытием рисковой позиции. Естественно, реализация любого бизнес-процесса связана с заключением нескольких сделок, имеющих общие параметры и характеристики, что приводит к формированию соответствующих портфелей сделок.
      Таким образом, двойственность кредитного риска  обусловлена характером экономических  отношений между коммерческим банком и контрагентом, выражающимся при  осуществлении бизнес-процессов, направленных на взаимную реализацию интересов всех участников.
      Учитывая  специфику конструкции экспертного  метода и взаимозависимость основных факторов кредитного риска, целесообразно  выделить согласованную шкалу этих критериев. Так, предлагаются десять вариантов значения вероятности наступления рискового события (от 0,1 до 1) и десять уровней неопределенности, которым для простоты понимания можно дать качественные характеристики - первый, второй, третий и т.д. уровень (по возрастанию). Очевидно, значению вероятности наступления рискового события 0,1 соответствует первый уровень неопределенности. Для большей информативности карты рисков рекомендуется каждому уровню неопределенности присвоить собственный цвет. Критерии распределения неопределенности по уровням каждый банк определяет исходя из своих реалий. Несмотря на это, главным критерием для любого банка является наличие информации, пригодной для анализа рисковой позиции.
      Таким образом, на начальном этапе управления риском превалирующую роль играют профессиональный опыт, эрудиция, интеллект, интуиция риск-менеджера, с одной стороны, и база организации (информационная, нормативная) - с другой, структурированные в метод экспертного анализа.
      В общем виде метод экспертного  анализа можно представить как  регламентированную систему получения и обработки экспертных оценок, где главным вопросом являются удачное формирование группы экспертов и организация их опроса. Данный метод широко используется в научной и практической деятельности, положив начало развитию ряда неформализованных методов получения и обработки экспертных мнений, в числе которых выделяются дельфийский метод, метод "дерева решений", морфологический анализ, метод аналогий, метод "мозговых атак". Сценарный анализ, рассматриваемый далее, использует тот же аппарат, на котором базируется метод экспертного анализа. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

       Глава 2 Анализ кредитоспособности заемщика на ОАО «Уральская Сталь» за 2004 – 2006 гг.
       2.1 Краткая экономическая  характеристика предприятия 

       В области к Новотроицку всегда особое внимание, ведь его металлургический комбинат – вначале ОХМК, потом «НОСТА» и теперь уже ОАО «Уральская Сталь» - в полной мере отвечает статусу градообразующего, являясь основным и бюджетообразующим предприятием города и области. Орско-Халиловский комбинат начал  свою работу в марте 1955 года, когда была произведена первая плавка в доменной печи № 1.
       Одним из важнейших видов металлургической продукции ОАО «Уральская Сталь» является прокат для ответственных  сварных металлоконструкций. Первой его продукцией был природно-легированный чугун, используемый для изготовления литейной продукции оборонного значения.
       Металлургический  комплекс предприятия ОАО «Уральская Сталь» – это взаимообусловленное  сочетание следующих технологических  процессов:
       1) добыча и подготовка сырья к переработке (добыча, обогащение, агломерирование, получение необходимых концентратов и др.);
       2) металлургический передел – основной технологический процесс с получением чугуна, стали, проката черных и цветных металлов, труб и др.;
       3) производство сплавов;
       4) утилизация отходов основного производства и получение из них различных видов продукции.
       Результаты  реализации экономической политики предприятия ОАО «Уральская Сталь» отражаются как на экономике региона, так и на жизненном уровне населяющих его людей.
       В Приложении А приведен баланс предприятия  за  2003 - 2005 гг.
       Основные  технико – экономические показатели ОАО «Уральская Сталь» за 2004 – 2006 гг. приведены в таблице 2.1 

       Таблица 2.1
       Технико – экономические показатели
       ОАО «Уральская Сталь» за 2004 – 2006 гг.
Показатели 2004 г. 2005г. 2006г. Абсолютное  отклонение Темп  роста, %
2005г. к
2004г.
2006г. к
2005г.
2005г. к
2004г.
2006г. к
2005г.
1 2 3 4 5 6 7 8
Объем производства, млн.руб.  
29587
 
30128
 
34557
 
541
 
4429
 
101,8
 
114,7
Объем производства, тыс.т  
2347
 
2958
 
3738
 
611
 
780
 
126,0
 
126,4
Выручка от реализации, млн.руб.  
25001
 
25609
 
29408
 
608
 
3799
 
102,4
 
114,8
Балансовая  прибыль, млн.руб.  
10533
 
10756
 
12406
 
223
 
1650
 
102,1
 
115,3
Полная  себестоимость реализованной продукции, млн.руб.  
 
15740
 
 
16028
 
 
18419
 
 
288
 
 
2391
 
 
101,8
 
 
114,9
- в т.ч. сумма постоянных затрат, млн.руб.  
 
5030
 
 
4971
 
 
5875
 
 
-59
 
 
904
 
 
98,8
 
 
118,2
- в т.ч. сумма переменных затрат  
10710
 
11057
 
12544
 
347
 
1487
 
103,2
 
113,5
Среднесписочная численность, чел.  
21580
 
20908
 
20863
 
-672
 
-45
 
96,8
 
99,8
Средняя заработная плата, руб.  
6745
 
7056
 
9086
 
311
 
2030
 
104,6
 
128,8
 
      На  основании данных таблицы 2.1 мы видим, что на предприятии ОАО «Уральская Сталь» в 2005 г. произошло увеличение объема производства стали на 541 млн.руб., что на 1,8 % больше чем в 2004 г.; в 2006 г.  в сравнении с 2005 г. рост составил – 14,7%.
      На  основании приведенных данных мы наблюдаем рост объемов производства. Такое соотношение роста объемов производства обусловлено ростом заказов на продукцию. За последнее время было много сделано по укреплению деловых связей с теми потребителями, заказы которых выполнялись в 70-80-е годы. Так, больше начали прокатывать  штрипса для производства нефтегазопроводных труб. С 2005 г. прокат стал дополнительно по заказу отгружаться Челябинскому трубопрокатному заводу.
      В Новотроицке выпускаются уникальные в России марки стали для мостовых металлоконструкций: 10ХСНДА и 15ХСНДА,- качество которых выше, а стоимость ниже, чем сталей 10ХСНД и 15ХСНД по ГОСТ6713, выпускаемыми такими производителями - гигантами, как ММК Северсталь, Азовсталь. Это помогает комбинату ОАО «Уральская Сталь» контролировать более половины рынка мостостали.
      В первую очередь эффективность производства продукции на предприятии ОАО «Уральская Сталь» зависит от наличия и эффективности использования финансовых ресурсов, которые приравниваются к «кровеносной системе», обеспечивающей жизнедеятельность предприятия. Поэтому забота о финансах является отправным моментом и  конечным результатом деятельности предприятия. Финансовое состояние предприятие характеризуется системой показателей, отражающих состояние капитала в процессе его кругооборота и способность субъекта хозяйствования финансировать свою деятельность на фиксированный момент времени.
      Профессиональное  управление финансами неизбежно  требует глубокого анализа, позволяющего более точно оценить неопределенность ситуации с помощью современных  количественных методов исследования. В связи с этим существенно возрастают приоритетность и роль финансового анализа, основным содержанием которого служит комплексное системное изучение финансового состояния предприятия и факторов его формирования с целью оценки степени финансовых рисков и прогнозирования уровня доходности.
      Главная цель финансовой деятельности предприятия  ОАО «Уральская Сталь» сводится к  одной стратегической задаче – наращиванию  собственного капитала и укреплению рыночных позиций. 

       2.2 Оценка финансового  положения заемщика 

      Финансовое  состояние предприятия, его устойчивость во многом зависят от оптимальности  структуры источников капитала, оптимальности  структуры активов предприятия  и в первую очередь от соотношения  основных и оборотных средств, а  также от уравновешенности активов и пассивов предприятия. Поэтому  проанализируем структуру пассивов (обязательств) предприятия (таблица 2.2).
       Таблица 2.2
       Структура пассивов (обязательств)
       ОАО  «Уральская Сталь» за 2004 – 2006 гг.
Наименование  показателя Уровень показателя Темп  роста, %
2004 г. 2005г. 2006г. 2005г. к 2004г. 2006г. к 2005г.
1 2 3 4 5 6
Коэффициент финансовой автономии 76,1 76,1 76,1 100,0 100,0
Коэффициент финансовой зависимости 23,9 23,9 23,9 100,0 100,0
Коэффициент текущей задолженности  
0,228
 
0,227
 
0,227
 
99,9
 
100,0
Коэффициент долгосрочной финансовой независимости  
0,772
 
0,773
 
0,773
 
100,1
 
100,0
Коэффициент покрытия долгов собственным капиталом  
3,18
 
3,18
 
3,19
 
100,0
 
100,1
Коэффициент финансового левериджа  
0,314
 
0,314
 
0,314
 
100,0
 
100,0
 
      На  основании данных  таблицы 2.2, мы видим, что доля собственного капитала имеет стабильную тенденцию. Плечо  финансового рычага также осталась на прежнем уровне. Это свидетельствует  о том, что финансовая зависимость  предприятия ОАО «Уральская сталь» от внешних инвесторов не изменилась.
      Изменение величины коэффициента финансового  левериджа (плеча финансового рычага) на уровне предприятия зависит от доли заемного капитала в общей сумме  активов, доли основного капитала в  общей сумме активов, соотношения  оборотного и основного капитала, доли собственного оборотного капитала в формировании текущих активов, а также от доли собственного оборотного капитала в общей сумме собственного капитала.
      Исходные  данные для расчета влияния факторов отражены в таблице 2.3.
      Расчет влияния данных факторов произведем способом цепной подстановки, за 2005– 2006гг.:
      Кф.л.о =0,239:0,761:0,477:0,385*0,231=0,395;
      Кф.л.усл.1=0,239:0,761:0,477:0,385*0,231=0,395;
      Кф.л.усл.2=0,239:0,761:0,477:0,385*0,231=0,395;
      Кф.л.усл.3=0,239:0,761:0,474:0,385*0,231=0,398;
      Кф.л.усл.4=0,239:0,761:0,474:0,382*0,231=0,401;
      Кф.л.1=0,239:0,761:0,474:0,382*0,231=0,401;
      Таблица 2.3
      Исходные  данные для расчета влияния факторов на величину финансового левериджа ОАО «Уральская Сталь» за 2004- 2006гг.
Наименование  показателя 2004г. 2005г. 2006г.
1 2 3 4
Доля  заемного капитала в активах Доля  основного капитала в общей сумме активов
Приходится  оборотного капитала на рубль основного  капитала
Доля  собственного капитала в формировании оборотных активов
Коэффициент маневренности собственного капитала
0,239 
0,761 

0,478 

0,375 

0,179
0,239 
0,761 

0,477 

0,385 

0,231
0,239 
0,761 

0,474 

0,382 

0,231
 
       Общее увеличение коэффициента финансового  риска за 2005г. составляет 0,006 (0,401-0,395), в том числе за счет изменении:
       - доли заемного капитала в общей  валюте баланса: 0,395-0,395=0;
       - доли основного капитала в общей сумме активов: 0,395-0,395=0;
       - соотношения оборотных активов  с основным капиталом:
       0,398-0,395=0,003;
       - доли  собственного  оборотного  капитала в формировании  текущих  активов: 0,401-0,398=0,003;
       - коэффициента маневренности собственного  капитала: 0,401-0,401=0.
       Как видно из приведенных данных, основную роль в увеличении коэффициента финансового  левериджа сыграли такие факторы, как уменьшение доли собственного оборотного капитала в формировании текущих  активов и доли оборотных активов.
       Одним из показателей, характеризующих безубыточность производства предприятия, является его платежеспособность, т.е. возможность наличными денежными ресурсами своевременно погашать свои платежные обязательства.
       Для оценки платежеспособности в краткосрочный  перспективе рассчитаем следующие показатели: коэффициент текущей ликвидности, коэффициент промежуточной (быстрой) ликвидности и коэффициент абсолютной ликвидности (таблица 2.4).
       Таблица 2.4
       Коэффициенты платежеспособности предприятия
       ОАО «Уральская Сталь» за 2004– 2006гг.
Наименование  показателя 2004г. 2005г. 2006г. Темп  роста, %
2005г. к 2004г. 2006г. к 2005г.
1 2 3 4 5 6
Коэффициент абсолютной ликвидности  
0,706
 
0,705
 
0,685
 
99,9
 
97,2
Коэффициент быстрой лик-видности  
0,866
 
0,865
 
0,860
 
99,9
 
99,5
Коэффициент текущей лик-видности  
1,598
 
1,596
 
1,588
 
99,9
 
99,5
 
       Определим, как изменился коэффициент ликвидности  в 2006г. в сравнении с 2005г. за счет факторов первого порядка:
       Ктл,о. = 13322/8349=1,596;
       Ктл.усл. = 15285/8349=1,831;
       Кт.л.1 = 15285/9629=1,588.
       Изменение уровня коэффициента текущей ликвидности  общее:
       1,588-1,596= -0,008;
       в том числе за счет изменения:
       - суммы оборотных активов: 1,831-1,596=0,235;
       - суммы текущих обязательств: 1,588-1,831= -0,243.
       Следует отметить, что сам по себе уровень  коэффициента абсолютной ликвидности  еще не является признаком плохой или хорошей  платежеспособности. При оценки его уровня необходимо учитывать скорость оборота средств в оборотных активах и скорость оборота краткосрочных обязательств. Если платежеспособные средства оборачиваются быстрее, чем период возможной отсрочки платежных обязательств, то платежеспособность  предприятия будет нормальной. В то же время постоянное хроническое отсутствие денежной наличности приводит к тому,  что предприятие становится хронически неплатежеспособным, а это можно расценить как первый шаг на пути к банкротству.
       По  результатам анализа мы видим, что  предприятие ОАО «Уральская Сталь» наращивает объемы производства, на данный период не заметна тенденция падения  реализации продукции. За 2006г. в целом производственная  и финансовая ситуация на предприятии улучшилась. Значительно повысились темпы роста объема  производства продукции и реализация продукции, за счет этого вырос процент выручки от реализации.
       Произошло повышение балансовой прибыли. Выросла  доходность совокупного капитала, в  итоге повысился коэффициент самофинансирования. Повышению доходности собственного капитала  способствовал также и положительный эффект финансового рычага, что является заслугой администрации предприятия ОАО «Уральская Сталь», что в целом по предприятию способствует повышению имиджа и инвестиционной привлекательности предприятия. 

       2.3 Анализ кредитоспособности  заемщика 

       Кредитоспособность  торгового предприятия ОАО «Уральская Сталь» выражается через способность предприятия исполнить полностью и своевременно свои обязательства по кредитному договору - то есть погасить кредит и уплатить проценты за его пользование. Иными словами, речь идет о таком финансово-хозяйственном состоянии данного предприятия, которое дает уверенность в эффективном использовании заемных средств, способности и готовности заемщика вернуть кредит в соответствии с условиями договора. Здесь предметом анализа является не только заемщик, а конкретная кредитная сделка. Информационная база для анализа кредитоспособности существенно больше, нежели для платежеспособности, когда делается лишь количественный анализ. Оценивая кредитоспособность, необходимо провести как количественный, так и качественный анализ - то есть оценить бизнес.
       Поэтому, оценивая кредитоспособность торгового  предприятии ОАО «Уральская Сталь», принимают во внимание не только финансовый результат, зафиксированный на отчетную дату в финансовых документах, но и всю схему деятельности компании, чтобы узнать ее реальных контрагентов и условия работы с ними. Необходимо понять реальную рентабельность деятельности, которая позволит банку прогнозировать достаточность источников погашения ссуды на период кредитования.
       Большое внимание на кредитоспособность предприятия оказывают состав и структура заемных средств, т.е. отношение долгосрочных и краткосрочных финансовых обязательств. Динамика структуры заемного капитала ОАО «Урал Сталь» за 2004 - 2006 гг. отражена в таблице 2.5.
       Таблица 2.5
       Динамика  структуры заемного капитала
       ОАО «Урал Сталь» за  2004 - 2006 гг., млн. руб.
Источник  капитала Сумма , млн.руб. Структура  капитала, %
2004 г. 2005г. 2006 г. Изменение 2006 г. к 2005г. 2005 г. 2006 г. Изменение 2006 г. к 2005г.
1 2 3 4 5 6 7 8
Долгосрочные  кредиты В том  числе кредиты, подлеж. погаш. более  чем через 12 мес.
Краткосрочные кредиты
Кредиторская  задолженность
В том  числе:
Поставщикам
Векселя к уплате
Персоналу по оплате труда
Бюджету
Авансы  полученные
Прочим  кредиторам
Прочие  краткосрочные пассивы
Итого:
408 
408 
 
 

4060 

2904 
 

1278
319
29 

349
3 

926 

1194 
 

8566
422 
422 
 
 

4156 

2981 
 

1311
328
30 

358
3
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.