Материал: Анализ ликвидности и платежеспособности банка (на примере ПАО "Сбербанк России")
Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
55
ГЛАВА 3. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЛИКВИДНОСТИ И
ПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ ПАО «СБЕРБАНК РОССИИ»
3.1. Предложение по улучшению методики оценки кредитоспособности
заемщика
Программа оценки кредитоспособности предприятия на основе анализа
финансово-хозяйственной деятельности фирмы, согласно методике ПАО
«Сбербанк России», включает следующие этапы: оценку имущественного
положения организации; оценку структуры капитала организации; оценку
ликвидности и платежеспособности организации; оценку уровня рентабельности
организации; оценку деловой активности.
Кроме оценки финансового положения в методике ПАО «Сбербанк
России» не анализируют иные факторы, к которым можно отнести
достаточность выручки для погашения затребуемого кредита, кредитную
история и репутацию предприятия, положение в отрасли и регионе, позиции
предприятия-заемщика в отрасли, перспективы дальнейшего развития бизнеса и
качества управления предприятием заемщика. При оценке не уделяют внимание
опытности и деловым свойствам менеджеров, которые характеризуются
компетентностью, гибкостью и реалистичностью менеджмента;
преемственностью управления; участием руководителей в акционерном
капитале предприятия-заемщика. Все данные факторы дают возможность более
точно установить рейтинг предприятия. Но, в ПАО «Сбербанк России» их не
учитывают.
На основе оценки методики анализа кредитоспособности заемщиков в
ПАО «Сбербанк России» выделяются такие недостатки имеющейся модели
оценки как: поверхностная оценка структуры бизнеса заемщика; нехватка
данных о видах деятельности заемщика и их разнообразии; анализ некоторых
финансовых и нефинансовых факторов риска, которые рекомендованы
положением ЦБ РФ, отсутствует либо является поверхностным; отсутствие
56
анализа результативности использования ресурсов субъектов малого бизнеса;
отсутствие в учетной политике организации перспективной отчетности
(прогноза доходов и расходов, плана движения денежных средств).
Также можно указать, что отмечается высокая трудоемкость
осуществления процедур анализа; не учитывают многие факторы риска,
действие которых сказывается через конкретное время; любой прогноз является
субъективным, а определенные значения критериев имеют скорее характер
вспомогательной информации.
Применяемая в «Сбербанк России» методика требует дополнения.
В целях совершенствования методики оценки кредитоспособности для
снижения кредитных рисков можно предложить следующее:
1) На предварительном этапе оценки кредитоспособности заемщика
большее внимание уделить проверке деятельности предприятия, для анализа
соответствия фактического наличия обеспечения отчетным данным.
2) Вести в электронной форме перечень заемщиков, зарекомендовавших
себя с отрицательной стороны.
3) Для более полной оценки бизнес-риска заемщика анализировать
вероятность банкротства.
В зарубежных странах для оценки риска банкротства и
кредитоспособности заемщиков широко используются факторные модели
известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др.,
разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа. При ее
построении учитываются два показателя: коэффициент текущей ликвидности и
удельный вес заёмных средств в пассивах.
Наиболее широкую известность получила 2–х факторная модель
Альтмана:
ВБ
КОДО
0,0579КТЛ1,07360,3877
, (14)
где КТЛ – коэффициент текущей ликвидности;
57
ДО – долгосрочные обязательства;
КО – краткосрочные обязательства;
ВБ – валюта баланса.
Если значение коэффициента больше 0,3, то вероятность банкротства
велика; если значение коэффициента меньше (–0,3), вероятность банкротства
мала, если значение коэффициента равно нулю, то вероятность банкротства
составляет 50 %.
27
Рассчитаем величину Z–счета по модели Альтмана. Для этого в таблице 6
представим исходные данные для расчета Z–счета (на примере предприятия-
заемщика ООО «Фристайл»).
Таблица 6
Исходные данные для расчета Z–счета по модели Альтмана в ООО
«Фристайл» в 2016 г.
Показатели
Сумма, тыс. руб.
Долгосрочные обязательства
-
Краткосрочные обязательства
1705269
Валюта баланса
1724553
Текущие активы
822996
Коэффициент текущей ликвидности
0,48
На анализируемом предприятии величина Z–счета по 2–х факторной
модели Альтмана составляет:
Z
2016
= (–0,3877) – 1,0736 х 0,48 + 0,0579 х 1705269 / 1724553 = -0,85.
Следовательно, можно сделать заключение, что на данном предприятии
вероятность банкротства очень мала.
В оценке вероятности банкротства используется двухфакторная модель.
Для нее выбирают два ключевых показателя от которой зависит вероятность
банкротства организации. Однако двухфакторная модель не обеспечивает
комплексной оценки финансового положения организации. Поэтому
зарубежные аналитики используют 5–ти факторную модель Эдварда Альтмана.
Она представляет собой линейную дискриминтальную функцию, коэффициенты
27
Борисов А. И. Потребительское кредитование, или жизнь взаймы // Банковское дело. – 2015. – № 6. – С. 47–
49.
58
которой рассчитаны по данным исследования совокупности из 33 компаний
США (однако этот метод применим только для Открытых Акционерных
Обществ, акции которых продаются на рынке ценных бумаг).
28
Двухфакторная модель оценки вероятности банкротства часто
противоречит 5–ти факторному методу. Проверим данное утверждение. Оценка
вероятности банкротства определяется по формуле:
П
360
ВБ
Выр
ВБ
УК
0,6
ВБ
1
П
360
П(У)оП3,3
ВБ
НерПРезК
1,4
ВБ
КПОА1,2
, (15)
где ОА – оборотные активы;
КП – краткосрочные пассивы;
ВБ – валюта баланса;
РезК – резервный капитал;
НерП – нераспределенная прибыль (непокрытый убыток);
П(У)оП – прибыль (убыток) от продаж;
П – период;
УК – уставной капитал;
Выр – выручка (нетто) от продажи товаров, продукции, работ, услуг.
29
Рассчитаем величину Z–счета по модели Альтмана. Для этого в таблице 7
представим исходные данные для расчета Z–счета.
Таблица 7
Исходные данные для расчета Z–счета по пятифакторной модели
Альтмана в ООО «Фристайл» в 2016 г.
Показатели
Сумма, тыс. руб.
Оборотные активы
822996
Краткосрочные пассивы
1705269
Валюта баланса
1724553
Резервный капитал
1574
Нераспределенная прибыль
14710
Прибыль от продаж
13416
Уставной капитал
3000
28
Авагян Г. Л. Экономический анализ деятельности коммерческого банка. - М.: Магистр, 2013. - 350 с.
29
Банки и небанковские кредитные организации и их операции: Учебник / Под ред. Е. Ф. Жукова. – М.:
Вузовский учебник, 2015.– 491 с.
59
Выручка от продаж
499115
Если значение коэффициента меньше 1,81, то вероятность банкротства
очень велика. Если значение коэффициента меньше 2,675, то вероятность
банкротства средняя. Если значение коэффициента равно 2,675, то вероятность
банкротства 50 %. Если значение коэффициента больше 2,99, то вероятность
банкротства мала.
30
На анализируемом предприятии величина Z–счета по пятифакторной
модели Альтмана составляет:
Z
2016
= 1,2 х (822996 – 1705269) / 1724553 + 1,4 х (1574 + 14710) / 1724553
+ 3,3 х (13416 х 360) / (260 х 1724553) + (0,6 х 3000) / 1724553 + (499115 х 360) /
(1724553 х 260) = -0,61 + 0,01 + 0,04 + 0,001 + 0,40 = -0,16.
Уточненный расчет по модели Альтмана показал, что на данном
предприятии вероятность банкротства очень велика.
Модель Фулмера построена по выборке из гораздо меньших фирм и не
содержит показателей рыночной капитализации. Модель предсказывает точно в
98 % случаев на год вперед и в 81 % случаев на два года вперед. Общий вид
модели представлен в виде:
H = 5,528Х1 + 0,212Х2 + 0,073Х3 + 1,270Х4 – 0,120Х5 + 2,335Х6 +
0,575Х7 + 1,083Х8 + 0,894Х9 – 6,075, (16)
где Х1 – нераспределенная прибыль прошлых лет / баланс;
Х2 – выручка от продаж / баланс;
Х3 – прибыль до налогообложения / собственный капитал;
Х4 – денежный поток / долгосрочные и краткосрочные обязательства;
Х5 – долгосрочные обязательства / баланс;
Х6 – краткосрочные обязательства / совокупные активы;
Х7 – log (материальные активы);
30
Магомедов Г. И. Анализ современного состояния и перспективы развития кредитования в РФ // Финансы и
кредит. – 2017. – № 8. – С. 32–40.
Источник: https://baza.diplomsite.ru/previewfile/3666