Анализ распределения кредитных ресурсов отраслевого риска и оценки кредитоспособности отдельного заемщика


Тип работы:  Дипломная работа
Бесплатно:  Антиплагиат
Объем: 61 страниц
В избранное:   
Цена этой работы: 1900 теңге
Какие гарантий?

через бот бесплатно, обмен

Какую ошибку нашли?

Рақмет!






СОДЕРЖАНИЕ

Введение
3
1 Теоретические подходы к построению системы управлении кредитными рисками

8
1.1 Кредитования в сектора реальной экономики
8
1.2 Современные подходы к управлению кредитными рисками
18
1.3 Современные подходы к оценке кредитоспособности заемщика
23
2 Анализ распределения кредитных ресурсов отраслевого риска и оценки
кредитоспособности отдельного заемщика
35
2.1 Анализ финансового состояния заемщика
35
2.2 Имитационное моделирование проектных рисков
45
2.3 Моделирование прогнозного потока реальных денег
54
3 Перспективы распределения кредитных средств с учетом отраслевого риска и
кредитоспособности отдельных заемщиков
64
3.1 Оптимальное распределения кредитных ресурсов с учетом отраслевого риска

64
3.2 Оценка кредитоспособности на основе показателей финансового состояния
заемщиков Банка
67
Заключение
70
Список использованных источников
75

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Одной из основных проблем, с которыми сталкиваются
банки в ходе организации системы управления рисками, соответствующей
требованиям Инструкции (уполномоченный орган не определяет решение проблем
реализации соответствия), является создание аналитического аппарата оценки,
распределения и лимитирования рисков. С целью решения данной проблемы в
области управления кредитными рисками предлагается разработанная в данном
диссертационном исследовании единая система моделей, которая позволяет:
а) внедрить процедуры количественной оценки кредитных рисков заемщиков,
основанные на определении уровня кредитоспособности предприятий, для
проведения которого в данной системе построены модели оценки текущего
финансового состояния и вероятностной оценки окупаемости проекта, с
запросом на финансирование которого предприятие обращается в банк;
б) обеспечить диверсификацию ссудного портфеля, при котором достигается
оптимальное соотношение риск — доходность и устанавливать предельно
допустимые уровни риска на каждый структурный сегмент портфеля, а также на
каждого заемщика с учетом его кредитоспособности.
На основе предлагаемого подхода, разработаны рекомендации определения
размера займа максимально возможного для кредитования отдельного заемщика с
учетом отраслевого риска и уровня его кредитоспособности.
Степень изученности проблемы. Проблемы развития экономики и
финансово—кредитной системы Республики Казахстан отражены в исследованиях
отечественных ведущих ученых: Я.А. Аубакирова [4], Р,Е. Елемесова [51, К.Н.
Нарибаева, Е.Б. Жатканбаева [6], С.Н. Нысанбаева, А.Н. Тулембаевой [7],
Б.М. Мухамедиева [8], С.С. Оспанова [91, А.А. Ильясова [10], С.Б. Макыш,
ЛА. Чомановой [11], А.Т. Ауесбаевой [12]. Непосредственно проблемы
организации управления рисками рассмотрены в работах Л.П. Корниловой [131,
К.О. Шаяхметовой [14], [15], С.Б. Маныш [161, Н.Б. Матакова [171, [18],
И.А. Новикова [19], А.А. Ахметовой [20], М.Н. Молдахметовой [15], К.М.
Касенова [18], А Б. Садвакасовой, А.Б. Хаджиевой [211], А. А. Медеу [22],
с. с. Баймухамбетовой, К. С. Джумамбаевой [23].
Таким образом, по мере развития рынка кредитования, реальная ситуация в
банковском секторе выдвигает ряд вопросов, требующих рассмотрения и
глубокого изучения. Их актуальность, практическая и теоретическая
значимость определили выбор темы, цель и основные направления исследований.
Цель и задачи исследования. Целью дипломной работы является создание
методов построения единой системы оптимизации кредитного портфеля с учетом
структурных рисков (отраслевых, региональных и др.) и уровня
кредитоспособности заемщиков.
Для реализации этой цели в дипломной поставлены и решены следующие основные
задачи:
— Исследовать и оценить возможности использования казахстанского и
зарубежного опыта в области портфельного менеджмента, финансового анализа
предприятия, а также проектного анализа.
— Разработать метод определения оптимального размещения кредитных ресурсов
между структурными сегментами ссудного портфеля.
— Разработать метод расчета комплексного показателя кредитоспособности
отдельного заемщика, на основе результатов реализации моделей оценки
финансового состояния заемщика и прогнозирования эффективности проекта,
которые необходимо построить в рамках данной работы.
— Разработать метод распределения кредитных ресурсов с учетом отраслевого
риска и кредитоспособности отдельного заемщика, способствующий повышению
доходов от кредитной деятельности при сохранении рисков на допустимом
уровне.
Объект исследования. Объектом исследования являются процессы формирования
кредитного портфеля банков второго уровня в условиях развития рынка
кредитования Республики Казахстан.
Предмет исследования. Предметом исследования является построение и
реализация моделей оптимального распределения кредитного портфеля по
отраслям и рисковым классам заемщиков, определяемых на основе оценки их
кредитоспособности.
Теоретико—методологическая основа. Теоретическую и методологическую основу
исследования составили положения современной экономической теории, теории
финансов, методы вероятностного и статистического анализа,
экономико—математического моделирования.
При написании дипломной были использованы соответствующие законы и
законодательные акты Республики Казахстан, Постановления Правления
Национального Банка Республики Казахстан касательно системы управления
рисками, аналитические отчеты и труды международных финансовых институтов,
а также научные разработки и положения.
В процессе анализа и обобщения информации применялись методы выборочных
обследований, сравнительного анализа и синтеза, группировки фактических
данных, современные методы обработки статистических и фактологических
данных.
Информационной базой дипломной работы явились статистические данные по
текущему состоянию отраслей реального сектора экономики
Агентства Республики Казахстан по статистике [561, а также результаты
обработки данных, полученных автором путем проведения структурного анализа
размещения кредитных ресурсов в банках второго уровня, обследования
предприятий Республики Казахстан, а также анализа ряда проектов.
Научная новизна дипломного исследования состоит в разработке нового
формализованного подхода к размещению банковских средств в кредитование
предприятий, осуществляющих свою деятельность в отраслях реального сектора
экономики, который заключается в построении единой системы оптимизации
кредитного портфеля с учетом структурных рисков (отраслевых, региональных и
др.) и уровня кредитоспособности заемщиков. данный подход позволит банку
достичь высокий уровень дохода от кредитной деятельности при выполнении
условия, ограничивающего уровень риска.
Основные положения, выносимые на защиту. Построение системы моделей
оптимального распределения кредитных вложений банка с учетом отраслевого
риска и оценки кредитоспособности заемщика, в рамках которого проводится
разработка следующих методов: определения оптимального размещения кредитных
ресурсов между структурными сегментами ссудного портфеля на примере
отраслевого распределения; определения размеров отраслевых лимитов; оценки
кредитоспособности заемщика на основе результатов построенных моделей
оценки его финансового состояния и анализа эффективности проекта;
определения рискового класса заемщика; построения распределения по
отраслевым сегментам портфеля и рисковым классам заемщиков.
Практическая значимость. Представляемая дипломная — не только теоретическое
исследование, где разработаны критерии распределения кредитных средств,
обеспечивающие оптимальное соотношение риска и доходности, а также модели
оценки кредитных рисков, как на уровне отдельного заемщика, так и
совокупных кредитных вложений. Одна из основных тем дипломного исследования
— это практические рекомендации выбора эффективной стратегии управления
кредитными рисками, которые опираются на знание и использование новых
возможностей, открывающихся на казахстанском рынке кредитования.
Предложения и рекомендации, разработанные на основе данного исследования,
позволяют менеджменту банка: разработать стратегию осуществления кредитной
деятельности, определяющую формирование кредитного портфеля на основе
анализа отраслевых рисков и кредитоспособности заемщиков с учетом уровня
допустимого риска; принимать адекватные и своевременные решения при
рассмотрении кредитных заявок и дальнейшем мониторинге заемщиков.
Структура и объем дипломной. Цель, основные задачи и логика дипломного
исследования определили его структуру, которая включает:
введение, три раздела, заключение, список использованных источников,
Основное содержание дипломной.
Во введении обосновывается актуальность темы выполненных в дипломной работе
исследований, определяется степень изученности темы, формулируется цель
работы и ее задачи, представлены объект и предмет исследования, описана
теоретика—методологическая база исследования, отражены научная новизна
работы и практическая значимость полученных результатов, приводятся
сведения об апробации и реализации результатов дипломной. Выполнен обзор и
анализ научных и практических исследований, связанных с методами оценки
текущего финансового состояния заемщиков, прогнозного моделирования в
области анализа проектов, а также проблемами.
В заключении обобщены результаты дипломного исследования, сформулированы
основные выводы и рекомендации, касательно внедрения в процесс управления
кредитными рисками банками второго уровня Республики Казахстан построенных
в рамках данной работы моделей оценки кредитоспособности заемщиков и
оптимального распределения кредитных ресурсов.
В конце дипломной работы приведен список использованной литературы и в
приложениях представлены материалы, используемые в данном исследовании.

1 Теоретические подходы к построению системы управлении кредитными рисками

1.1 Кредитования в сектора реальной экономики

В Республике Казахстан в течение последних лет достигнута
макроэкономическая стабилизация, обеспечивается укрепление национальной
валюты, темпы роста валового внутреннего продукта демонстрируют
положительное экономическое развитие. Среднегодовое значение роста валового
внутреннего продукта республики составляет 110,6%, при том, что в 2005 году
данный показатель составил 109,3%.
Устойчивое улучшение экономических условий хозяйственной деятельности в
Республике Казахстан привело к повышению кредитоспособности заемщиков и,
как следствие, росту показателей работы банковского сектора страны.
Несмотря на сохранение экономических и отраслевых рисков в республике на
относительно высоком уровне, банковская система Казахстана на несколько
шагов опережает более слабые банковские системы России и других членов
Содружества Независимых Государств.
Банковский сектор Республики Казахстан переживает период активизации
деятельности в результате оживления экономики, которая растет благодаря
увеличению ликвидности в банковской системе по мере укрепления доверия к
ней. Спектр услуг, предлагаемых банками предприятиям, расширяется.
Ускорение этого процесса происходит благодаря сокращению процентной маржи
по активным и пассивным операциям.
Кредитяая деятельность банков развивается темпами, опережающими развитие
рынка. В наиболее крупных банках темпы увеличения объемов кредитования
опережают средние показатели по системе, что свидетельствует о дальнейшей
консолидации банковского сектора. В 2005 г. АО Народный Банк Казахстана,
АО Банк ТуранАлем и АО Казкоммерцбанк увеличили объем выдаваемых
кредитов более чем на 30%, 80% и 65% соответственно, против 60%,
1’7%и23%в2002г.
При этом наблюдается сокращение экономических рисков для казахстанских
банков, что стало одним из основных факторов укрепления банковского
сектора. Качество активов казахстанских банков улучшается в результате
сокращения числа старых проблемных ссуд и их списания, повышения качества
банковского надзора и совершенствования механизмов контроля кредитных
рисков. Положительное влияние на деятельность банков Казахстана также
оказал относительно хороший доступ к иностранному капиталу, о чем
свидетельствует рост заимствований банков на международном рынке, в том
числе выпуск еврооблигаций. Вместе с тем это может привести к высокой
концентрации обязательств по срокам выплат и рискам рефинансирования.
Расширение кредитования позитивно влияет на уровни чистого дохода, однако
рост капитализации за счет внутренних источников прибыли отстает от роста
рисковых активов. В силу этого, поскольку качество активов еще не
проверено в условиях экономического или политического шока, вызывает
озабоченность дальнейшее резкое увеличение объемов кредитования.
Кроме того, уровень кредитоспособности казахстанских банков по— прежнему
сдерживается слабой прозрачностью структуры собственности, ограниченной
диверсификацией деятельности, высокой степенью концентрации ссуд по
отраслям и отдельным заемщикам и значительной долей кредитования в
иностранной валюте. Эти факторы в сочетании с быстрым ростом ссуд
подвергают банки угрозе экономической нестабильности, волатильности
процентных ставок и валютного курса.
Как было отмечено выше, для ссудных портфелей банков характерен
высокий уровень концентрации по отдельным отраслям и клиентам, что приводит
к повышению кредитных рисков. Структура ресурсов десяти коммерческих банков
на одну отчетную дату приведена в табл. 1.

Таблица 1. Структура ресурсов десяти коммерческих банков (А — К)
Показатели А Б
2007 2007 2007 2007
тенге валюта тенге валюта
Процентный доход 29,749 23,044 14,9 14,3 13,7 14,0
по ссудам клиентам
Процентный доход 1,527 346 4,1 3,1 5,2 3,0
по ссудам и
средствам,
представленным
банкам
Процентный доход 3,830 1,111 5,1 6,4 6,2 9,3
оп ценным бумагам
ИТОГО процентных 35,106 24,501
доходов

По каждой из двадцати девяти отраслей проводится генерация 80000
экспериментов нормально распределенных случайных чисел Х (i = 1, ..., 29).
При задании параметров генерации учитываются ограничения (2.2) — (2.4). В
результате получаем 80000 рядов экспериментов, условно определенных как
экспериментальные ряды.
По каждому экспериментальному ряду, на основе полученных в ходе генерации
значений долевых отраслевых коэффициентов, с одной стороны, и
среднеотраслевых значений доходности, вычисляемых по формуле (2.9) для
каждого месяца трехлетнего анализируемого периода, с другой стороны,
производится расчет следующих показателей:
— среднее значение дохода по ссудному портфелю;
— значение величины допустимого уровня риска.
После чего проводится сравнение данных рассчитанных величин. В результате
по каждому из 80000 экспериментальных рядов величины Х (i = 1, ..., 29)
определяется вероятность того, что за весь анализируемый период средний
доход портфеля не превышает допустимый уровень риска. В результате по
каждому экспериментальному ряду проводится проверка выполнения соотношения
(2.7). дальнейший анализ осуществляется только с теми результатами
экспериментов, по которым выполняется данное соотношение. Среди них
определяется экспериментальный ряд значений случайных чисел Я (i = 1, ...,
29), при котором средний доход портфеля имеет наибольшее значение.
— значение доли кредитных ресурсов, которые необходимо разместить среди
заемщиков, осуществляющих свою деятельность в i—й отрасли, данные
показатели определяют, к какому распределению по отраслям банк должен
стремиться. В дополнение к полученным результатам необходимо определить, до
какого предела банк может вкладывать в одну отрасль, при соблюдении
допустимого уровня рисков. для определения отраслевого лимита необходимо
найти меру вероятного отклонения относительно решения, при котором
размещение кредитных ресурсов в ту или иную отрасль допустимо для банка с
точки зрения низкого уровня (не выше 0,01) вероятности того, что доход
диверсифицированного портфеля будет не выше уровня.
Значение этой статистической характеристики по каждой i—й отрасли,
умножается на квантиль функции распределения вероятности отраслевых долей
кредитного портфеля, соответствующую доверительному уровню р. По каждой
отрасли строим лимитный интервал путем отклонения на данную величину
значения оптимальной доли, определенной решением рассмотренной задачи.
Значения границ данного интервала определим как верхний и нижний лимит—
коэффициенты, соответствующие i—й отрасли:
доля кредитных ресурсов, которые необходимо разместить в i—ю отрасль,
полученная по к—му экспериментальному ряду.
При этом совокупная сумма займов, выданных заемщикам, не должна превышать
объема кредитных ресурсов.
В данном подразделе представлено построение регрессионной модели на основе
базы данных по заемщикам банка. В качестве значения выходной переменной
модели выступает результирующий показатель оценки финансового состояния
заемщика, а в качестве входных данных — финансовые коэффициенты,
рассчитанные на основе его финансовой отчетности.
В силу того, что диапазоны значений финансовых коэффициентов существенно
различаются по отраслевому признаку, при построении данной модели
необходимо учитывать отраслевую дифференциацию. другими словами, существует
необходимость в постановке и решении отдельных подзадач для различных видов
отраслей. Однако, в соответствии с Общим классификатором всех видов
экономической деятельности [811 отрасли объединяются в 503 класса, которые
в свою очередь образуют 17 секций, и создание такого количества подзадач
нецелесообразно. Следовательно, при отраслевой дифференциации в рамках
модели необходимо провести дополнительное объединение отраслей в более
крупные группы. Помимо этого, в данной работе модель строится для
предприятий сектора реальной экономики Республики Казахстан, следовательно,
не входят в отраслевую специфику, используемую в данной модели такие
отраслевые группы, как:
— финансовая деятельность;
— операции с недвижимым имуществом;
— государственное управление;
— услуги государственных организаций;
— деятельность экстерриториальных организаций.
Таким образом, модель оценки финансового состояния на основе показателей
финансовой отчетности заемщика, осуществляющего свою деятельность в секторе
реальной экономики, должна быть разделена на подзадачи, которые решаются по
каждой из нижеприведенных групп отраслей:
Услуги, транспорт и связь, гостиницы и рестораны
С учетом вышесказанного, определим постановку задачи оценки финансового
состояния заемщика, на основе финансовых коэффициентов.
для каждой отраслевой группы, определить регрессионную зависимость между
зависимой переменной — результирующим показателем оценки финансового
состояния заемщика и несколькими независимыми переменными — финансовыми
коэффициентами, рассчитанными на основе его финансовой отчетности.
В рамках данного этапа построения модели необходимо определить входные
переменные и выходную переменную, а также установить диапазоны возможных
изменений их значений.
В качестве выходной переменной выступает результирующий показатель оценки
финансового состояния заемщика, определенный на диапазоне возможных
изменений от О до 1.
В целях идентификации входных переменных произведен выбор из наиболее часто
используемых коэффициентов при финансовом анализе предприятия, тех, которые
наиболее полно и всесторонне характеризуют уровень кредитоспособности
заемщика.
При выборе входных переменных необходимо учитывать следующие требования:
входные переменные должны отражать финансово—хозяйственное состояние
предприятия с точки зрения эффективности размещения и использования заемных
средств, оценить способность заемщика совершать платежи и погашать кредиты
в заранее определенные сроки;
входные переменные не должны зависеть друг от друга, во избежание взаимного
дублирования.
Наиболее часто используются при анализе финансового состояния предприятия
следующие коэффициенты:
— коэффициент абсолютной ликвидности КАЯ;
— коэффициент срочной ликвидности
— коэффициент текущей ликвидности Ктл;
— коэффициент автономии КА;
— коэффициент маневренности собственного капитала
— коэффициент соотношения заемных и собственных средств К31
— коэффициент рентабельности предприятия Хрирещу;
— коэффициент рентабельности продаж Кр
— коэффициент рентабельности собственного капитала Кр
— коэффициент рентабельности инвестиций К,
— коэффициент рентабельности оборотных активов
— коэффициент оборачиваемости рабочего капитала КОЙРК;
— коэффициент оборачиваемости основных средств К060с;
— коэффициент оборачиваемости запасов Кобзз;
— коэффициент оборачиваемости дебиторской КОЙД3;
— коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности К0б3.
Коэффициенты автономии К,, и соотношения заемных и собственных средств К
являются единственными из перечисленных коэффициентов, которые зависят
только от одного аргумента, а именно друг от друга:
данные коэффициенты указывают на один и тот же аспект финансовой
устойчивости предприятия: меру его зависимости от заемных средств. Выберем
в качестве входной переменной коэффициент автономии КА.
Рассмотрим каждый из коэффициентов, приведенных в нижеследующей формуле
(2.20) на предмет выявления среди них базовых показателей:
Коэффициент текущей ликвидности Ктл, широко используемый при оценке
заемщика при краткосрочном кредитовании, может быть выбран как один из
базовых показателей, при условии его независимости от других базовых
показателей.
Коэффициент рентабельности предприятия КРП’эедпр выражает отдачу, которая
приходится на денежную единицу совокупного капитала компании, содержащего
как собственные средства, так и привлеченные. Значение этого показателя не
позволяет оценить в отдельности ни эффективность собственной операционной
деятельности предприятия, в случае наличия большого объема привлеченных
средств, ни рентабельность привлеченного капитала.
Таким образом, использовать коэффициент рентабельности предприятия
Кррэредпр при оценке уровня кредитоспособности заемщика нецелесообразно.
Кроме того, включение его в выборку входных переменных модели привело бы к
нарушению требования о независимости базовых показателей друг от друга,
поскольку, коэффициент рентабельности предприятия Крпредпр находится в
зависимости от коэффициента автономии КА, определенного ранее как базовый
показатель:
Кру,рднр = (2.21) РСК
Коэффициент рентабелы-iости оборотных активов К7,,, определяет, насколько
умело менеджмент использует оборотные ресурсы компании. Однако, уровень
качества финансового менеджмента менее значителен для оценки
кредитоспособности, чем уровень текущей ликвидности. Таким образом,
предпочтение отдается коэффициенту текущей ликвидности.
Коэффициент оборачиваемости основных средств Кобос не представляет интерес
для кредитного аналитика, поскольку, как показатель, оценивающий
эффективность использования основных средств, не определяет уровень
кредитоспособности предприятия.
Таким образом, при выборе среди четырех вышеприведенных коэффициентов, при
оценке кредитоспособности заемщика приоритетность остается за коэффициентом
текущей ликвидности.
При использовании коэффициента оборачиваемости рабочего капитала К06,
необходимо учесть, что увеличение его значения может быть следствием, как
роста объема выручки от реализации, так и снижения уровня текущей
ликвидности. Невозможно однозначно определить, является ли увеличение
значения этого показателя позитивным или негативным фактором.
Следовательно, использование данного коэффициента в модели может привести к
неадекватным результатам оценки кредитоспособности заемщика. Таким образом,
коэффициент оборачиваемости рабочего капитала нецелесообразно включать в
выборку входных переменных.
Коэффициент рентабельности продаж Кр определяет, насколько финансовое
состояние предприятия благополучно, и как следствие, насколько оно
платежеспособно и кредитоспособно. Имеются основания выбрать в качестве
входной переменной такой значимый показателя для оценки кредитоспособности
заемщика. Проведем проверку на отсутствие зависимости данного коэффициента
от других базовых показателей.
Коэффициент рентабельности продаж К,ф не зависит от какого—либо базового
показателя, поскольку коэффициенты оборачиваемости основных средств,
рентабельности предприятия, рентабельности оборотных активов не включены в
выборку входных переменных. Таким образом, коэффициент рентабельности
продаж КРИ,) включен в выборку входных переменных модели, как значимый
показатель оценки кредитоспособности заемщика.
Коэффициенты оборачиваемости запасов Кобзз, дебиторской Кобдз и
кредиторской задолженности Коб3 представляют интерес для кредитного
аналитика при проведении финансового анализа предприятия.
Коэффициент оборачиваемости запасов К0633, характеризуя скорость
потребления или реализации запасов, применяется при оценке
кредитоспособности заемщика, так как чем выше этот показатель, тем быстрее
поступают денежные средства от реализации, и как следствие, быстрее может
погашаться задолженность компании.
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности Кобдз определяет
скорость превращения дебиторской задолженности в денежные средства, которые
в случае финансирования заемщика банком могут выступать в качестве
источника погашения кредита.
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности Кобю, характеризуя
скорость погашения заемщиком своих обязательств перед кредиторами,
определяет уровень платежеспособности предприятия и необходим при оценке
кредитоспособности заемщика.
Однако, периоды оборотов товарно—материальных запасов, дебиторской и
кредиторской задолженности являются промежуточными стадиями финансового
цикла. Поэтому для оценки финансового состояния компании в целом, и для
оценки кредитосгiособности в частности, целесообразно использование
значение финансового цикла, а не взятых в отдельности трех приведенных
коэффициентов оборачиваемости. Кроме того, коэффициент оборачиваемости
дебиторской задолженности К0б3 не может выступать самостоятельно в качестве
входной переменной модели, поскольку зависит от базовых показателей текущей
ликвидности и рентабельности продаж:
Однако, включение величины длительности финансового цикла ФЦ в строящуюся
выборку нецелесообразно по следующим причинам: во—первых, величина
длительности финансового цикла измеряется как период времени, а в данную
выборку включаются только относительные показатели, во—вторых, значение
длительности финансового цикла обратно пропорционально уровню
кредитоспособности заемщика, притом, что, уже выбранные базовые показатели
и коэффициенты, рассматриваемые в дальнейшем на предмет включения в выборку
входных переменных, прямо iропорциональны уровню кредитоспособности
заемщика.
Следовательно, необходимо построить новый показатель, который может
рассматриваться на предмет включения в выборку.
Коэффициенты рентабельности оборотных активов и оборачиваемости рабочего
капитала Корк не включены в выборку базовых показателей. Коэффициент
оборачиваемости дебиторской задолженности К0б3 используется в модели не в
явном виде, а в составе определенного выше коэффициента оборачиваемости
финансового цикла Кобфц, который в свою очередь не имеет функциональной
связи ни с одним из рассматриваемых коэффициентов. Рассмотрим остальные
коэффициенты формулы (2.27) на предмет выявления среди них входных
переменных модели.
Коэффициент абсолютной ликвидности КА!’ определяет, какая часть текущих
обязательств может быть погашена немедленно, за счет денежных средств или
их эквивалентов. Но поскольку предприятия стремятся к тому, чтобы деньги
работали, то вызывает интерес покрытие денежными средствами только
краткосрочных обязательств, которые надо погасить в ближайшее время. А в
силу отсутствия разбивки текущих пассивов по срокам в предоставляемой в
банк отчетности, невозможно определить степень покрытия тех текущих
обязательств, которые необходимо погасить немедленно. Следовательно,
включение коэффициента абсолютной ликвидности в выборку входных переменных
модели нецелесообразно.
При использовании в экономическом анализе коэффициента маневренности
собственного капитала необходимо помнить о его ограниченности. В условиях
еще недостаточно стабильной казахстанской экономики к данному коэффициенту
следует относиться с осторожностью. Лишь по мере того, как
сложатся нормальные, обусловленные отраслевой спецификой структурные
соотношения и пропорции в имуществе и источниках финансирования, этот
показатель начнет приобретать аналитическую ценность. Таким образом, нет
оснований включать коэффициент маневренности собственного капитала К в
выборку базовых показателей.
На основе вышеизложенных выводов остается определить, какой из
коэффициентов: рентабельности собственного капитала К, или рентабельности
инвестиций Кри может быть включен в выборку входных переменных модели.
Коэффициент рентабельности собственного капитала Кр определяет, насколько
эффективно может работать предприятие самостоятельно за счет собственных
средств. Поскольку, данный коэффициент не позволяет определить уровень
эффективности использования заемных средств, то его применение при оценке
кредитоспособности нецелесообразно. Коэффициент рентабельности инвестиций
Кри, являясь показателем, оценивающим эффективность использования всех
инвестируемых ресурсов на срок свыше одного года, определяет насколько
целесообразно инвестировать деятельность предприятия на долгосрочный
период. В связи с этим, данный показатель, дополняя коэффициент
рентабельности собственного капитала К,, характеризует рациональность
долгосрочного кредитования анализируемой компании.
Следовательно, имеет место достаточное обоснование выбора в качестве
базового показателя коэффициента рентабельности инвестиций Кр’,,.
На основании вышеизложенного, можно заключить, что коэффициент срочной
ликвидности зависит от коэффициентов, которые не являются базовыми
показателями. Следовательно, включение в модель коэффициент срочной
ликвидности Кс;,, который является, как было указано выше, значимым
показателем при оценке кредитоспособности, не нарушает требование о
независимости входных переменных друг от друга.
Весь рассмотренный комплекс процедур получения статистических выводов для
линейной регрессионной модели опирается на вполне определенные
предположения о модели наблюдений. В связи с этим, близость значения
коэффициента детерминации к 1 и статистическая значимость коэффициентов не
свидетельствуют в полной мере о том, что подобранная модель действительно
соответствует характеру статистических данных, то есть является адекватной.

2.2 Имитационное моделирование проектных рисков

Проектный анализ разделяется на три последовательных блока:
а) установление потребностей проекта;
б) выбор и поиск источников финансирования и определение стоимости
привлеченного капитала;
в) прогноз финансовой отдачи от проекта в виде денежных потоков и оценка
эффективности проекта путем сопоставления спрогнозированных денежных
потоков с исходным объемом вложений [50}.
Построение имитационной модели проектного анализа заключается в
моделировании денежных потоков, возникающих в ходе реализации проекта. При
этом полученные значения чистой современной стоимости проекта Р’ и
величины чистого потока платежей в период времени ДГСЕ, будут
использоваться в ходе оценки проектных рисков с использованием аппарата
вероятностного анализа.
Первоначально, в ходе проектного исследования, выделяются ключевые
параметры, влияющие на изменения значений денежных потоков и чистой
современной стоимости проекта в целом.
К ним относятся:
— детерминиро ванные показатели, значения которых определяются к началу
проведения проектного анализа и вероятность их изменения достаточно низкая;
— стохастические показатели, значения которых не определены на момент
проектного анализа и носят прогнозный характер.
На основе статистики проектов, аналогичных с рассматриваемым или путем
экспертных методов определяется для стохастических параметров модели законы
распределения их значений и параметры этих законов. Затем по стохастическим
показателям проводится генерации пяти тысяч экспериментов методом
Монте—Карло.
Совокупность статей и сумм вложений в проект формируется с учетом следующих
потребностей, необходимых для осуществления проекта в рамках анализируемого
периода:
- приобретение основных средств (материальных и нематериальных активов);
- пополнение оборотных средств;
- вложения в объекты, связанные территориально и функционально с прямым
объектом (подъездные пути, линии электропередачи, канализация, и т.п.);
- вложения непроизводственного характера (инвестиции в охрану окружающей
среды, социальную инфраструктуру и т.п.).
В соответствие с этапами освоения финансирования по проекту составляется
график с разбивкой на периоды, в каждом из которых указана, какая сумма
будет освоена.
Как правило, данные по суммам и графикам освоения утверждены к моменту
начала проектного анализа, поэтому отсутствует необходимость проводить
генерацию по значениям данного параметра, и они устанавливаются как
постоянные величины.
для рассмотрения проекта необходимо наличие информации об источниках его
финансирования и их долевом соотношении. В качестве источников
финансирования могут быть использованы:
- собственные финансовые ресурсы и внутрихозяйственные резервы,
- заемные финансовые средства,
- привлеченные финансовые средства, получаемые от продажи акций, паевых и
иных взносов членов трудовых коллективов, юридических лиц,
- денежные средства, централизуемые объединениями предприятий,
- средства внебюджетных фондов,
- средства государственного бюджета,
средства иностранных инвесторов [511.
Выбор источников финансирования и определение их долевого соотношения
осуществляется с точки зрения финансовых возможностей участников проекта, а
также приемлемости участия одного из них или их комбинации при
финансировании проекта. При этом важным моментом является анализ
особенностей каждого источника, ограничений, которые имеют место при
использовании того или иного способа финансирования, а также стоимости
заемных средств.
Первым шагом определяются значения нижеследующих исходных детерминированных
параметров. Проектная производительность продукпии — количество единиц
производимой продукции за единицу времени — определяется на основе данных,
указанных в технической документации оборудования, на котором планируется
производство продукции в ходе реализации анализируемого проекта. При этом в
данной модели в качестве единицы времени принимается один час.
Сведения о режиме работы производства (количество рабочих смен в сутки,
количество часов продолжительности рабочих смен, остановки производства на
ремонтные и профилактические работы) предоставляются заемщиком в рамках
бизнес—плана, На основе полученных сведений вычисляются следующие
показатели:
— СУТОЧНЫЙ фонд рабочего времени — количество часов рабочего времени в
СУТКИ — рассчитывается как произведение количества рабочих смен в сутки на
количество часов продолжительности смен;
— эффективный фонд рабочего времени за [—период рассчитывается как суточный
фонд рабочего времени, умноженный на разницу между календарным фондом
времени (количеством суток в [—периоде) и количеством суток, Отведеi-шых на
ремонтные и профилактические работы, при которых производство будет
остановлено.
На основе исходных детерминированных параметров, определенных выше,
рассчитывается проектный объем выпуска продукции за каждый [—период, то
есть количество единиц продукции, которая будет производиться в течение е—
периода анализируемого проекта при стопроцентной загрузке мощностей
проектного оборудования.
Поскольку в расчете проектного объема выпуска продукции за каждый е— период
участвуют детерминированные величины, которые установлены заемщиком на
момент рассмотрения вопроса о финансировании проекта, данный показатель
также не является случайной величиной, и по данному показателю отсутствует
необходимость проводить имитацию методом Монте— Карл о. далее вычисляется
прогнозируемый объем выпуска готовой продукции, в том числе и бракованной,
за каждый е—период, а именно, количество единиц готовой продукции, которая
будет производиться в течение [—периода анализируемого проекта при
прогнозируемой загрузке мощностей оборудования. Расчет данного показателя
производится по следующей формуле:
@общ = ироект 1загр (2.33)
где общ — прогнозируемый объем выпуска готовой продукции, в том числе и
бракованной, за каждый [—период;
проект — проектный объем выпуска готовой продукции за каждый [—период;
— коэффициент загрузки мощностей оборудования в каждом [—периоде.
Поскольку невозможно точно определить значения коэффициента ввода мощностей
оборудования на каждый будущий [—период, данный показатель носит прогнозный
характер и по нему необходимо проведение генерации е
помощью метода Монте—Карло. При определении параметров распределения
имитационного моделирования этого показателя используются данные по
среднестатистическому плану загрузки мощностей оборудования при запуске
производства в рамках анализируемого проекта. В основном такая информация
может быть получена от предприятия, которая реализует данное проектное
оборудование.
Значение коэффициента выхода годной продукции также носит прогнозный
характер и, следовательно, необходимо провести генерацию, параметры
распределения которой определяются аналогично коэффициенту ввода мощностей
оборудования.
Таким образом, образуется совокупность пяти тысяч значений случайных
величин прогнозируемого объема выпуска готовой продукции, расчет которых
представлен выше.
Прогноз бюджета продаж определяется на основе прогнозируемого объема
реализованной продукции с учетом ее оборачиваемости, и цены за единицу
продукции с учетом НдС и акциза.
Оборачиваемость готовой продукции — относительный показатель,
характеризующий скорость реализации готовой продукции — определяется исходя
из времени, в течение которого готовая продукция совершают полный оборот,
начиная с поступления на склад, до ее реализации и поступления денег на
счета предприятия. Показатель определяет, сколько денежных единиц
реализованной продукции принесла каждая денежная единица готовой продукции.
В рассматриваемой модели используется долевой коэффициент оборачиваемости
готовой продукции, который определяет долю реализованной продукции в объеме
выпуска готовой продукции, данный показатель не является детерминированной
величиной и подвергается генерации по методу Монте—Карло. Параметры
распределения данной генерации определяются на базе статистики значений
коэффициента оборачиваемости готовой продукции, рассчитанных на основе
финансовой отчетности либо анализируемого предприятия, если оно
действующее, либо предприятий, осуществляющих аналогичную деятельность,
если проектное предприятие вновь создано.
Значения цены за единицу реализуемой продукции получены путем генерации
случайных чисел, при этом параметры распределения определяются на основе
статистической информации динамики изменения цены на данную продукцию за
несколько лет.
Расчет затрат сырья, материалов и энергетических ресурсов на производство
готовой продукции в каждый 1—период в денежном эквиваленте (с учетом НдС и
без) проводится следующим образом.
В качестве первичной информации по проекту кредитному аналитику
предоставляются данные по нормам расходов, определяющим количество единиц
каждого вида сырья, материалов и энергетических ресурсов, которое
необходимо для производства единицы готовой продукции. данные показатели
являются детерминированными величинами, по которым отсутствует
необходимость проводить генерацию. Затем на основе статистических данных
цен за единицу каждого вида сырья, материалов и энергетических ресурсов
определяются параметры распределения и производится имитационное
моделирование.
При этом нормы загрузки данной транспортной единицы являются
детерминированными величинами, тогда как цены транспортных услуг носят
прогнозный характер и подвергаются генерации случайных чисел. При
определении параметров распределения данной генерации можно воспользоваться
внешними источниками информации о прогнозах динамики изменения цен на
транспортные услуги, которая периодически публикуется в средствах массовой
информации.
В результате по каждому (—периоду общий объем затрат сырья, материалов и
энергетических ресурсов, с учетом транспортных расходов рассчитывается по
следующей формуле:
— прогнозируемый объем затрат i—го вида сырья и материалов на производство
готовой продукции в (—периоде;
У?” — прогнозируемый объем затрат i—го вида энергетических ресурсов на
производство готовой продукции в !—периоде;
1утiтр — прогнозируемый объем транспортных расходов на доставку i—го вида
сырья или материалов в (—периоде.
для определения затрат по заработной плате рабочих основного производства и
отчисления на социальное страхование заемщиком в банк предоставляются
следующие сведения:
— размеры заработной платы основного производственного персонала, который
будет задействован в процессе производства продукции в рамках проекта;
— объемы отчислений на социальное страхование по работникам, которые будут
задействованы в процессе производства продукции в ходе реализации проекта;
— необходимое число персонала, который будет задействован на основном
производстве при определенной загрузке производственных мощностей
проектного оборудования.
На основе данной информации на каждый (—период определяется объем фонда
заработной платы основного производства с учетом отчислений в зависимости
от уровня загрузки производственных мощностей в данный период.
Перейдем к рассмотрению относительно постоянных расходов. К относительно
постоянным расходам относятся следующие.
а) Сумма амортизационных отчислений по основным производственным фондам,
задействованным в анализируемом проекте, рассчитывается на основе следующих
детерминированных показателей:
— норма амортизационных отчислений на каждый вид производственного фонда;
— первоначальная стоимость каждого вида производственного фонда,
задействованного в анализируемом проекте.
Сумма амортизационных отчислений в первый год эксплуатации рассчитывается
по первоначальной стоимости, а в последующие года — по остаточной
стоимости.
б) Объем расходов на содержание основного производственного оборудования
определяется на основе информации по нормам расходов в зависимости от срока
эксплуатации основного производственного оборудования, имеющейся к моменту
начала проектного анализа, данная информация может быть представлена
потенциальным заемщиком. Изменения, которые могут претерпеть в будущем
данные показатели, незначительны, По этой причине данные показатели можно
определить как детерминированные величины.
В результате значение объема затрат на содержание основного проектного
производственного оборудования в каждый (—период вычисляется как
произведение первоначальной стоимости оборудования в данном периоде и нормы
расходов на содержание основного оборудования в зависимости от срока
эксплуатации.
в) Цеховые расходы составляют:
— затраты на ремонт зданий, сооружений и вспомогательного оборудования,
— затраты на содержание цеховых зданий,
— оплата за аренду производственных зданий.
Значения первых двух показателей вычисляются аналогично алгоритму расчета
объема затрат на содержание основного проектного оборудования с учетом
соответствующих норм расходов.
Что касается третьего показателя, то в большинстве случаев аренды
производственных зданий заемщиком оформляются долгосрочные договора. По
этой причине данный показатель можно условно принять за детерминированную
величину.
г) К административным расходам относятся: затраты на научно—
исследовательские и опытно—конструкторские работы, затраты на оплату труда
непроизводственного персонала, с учетом отчислений, платежи по аренде
непроизводственных зданий, командировочные расходы, расходы на связь и др.
данные показатели не зависят от объема производства и уже известны в период
рассмотрения проекта. Поэтому их величину можно определить как
детерминированные.
д) Платежи в дорожный фонд и местные налоги определяются на основе ставок,
определяемых налоговым законодательством. Поскольку налоговое
законодательство Республики Казахстан за последние годы не претерпевало
значительных изменений, которые могли бы повлечь резкое увеличение расходов
предприятий, можно данные показатели условно принять за детерминированные
величины. К местным налогам относятся: налог на имущество, налог на землю и
транспортные средства.
е) Суммы погашений ссудной задолженности заемщика определяются следующим
образом. В случае если на момент рассмотрения проекта заемщик имеет текущие
обязательства перед банками, то заемщиком предоставляется информация о
графиках погашения основного долга и вознаграждения по текущей
задолженности в будущих периодах. Что касается планируемых погашений
ссудной задолженности заемщика по рассматриваемому проекту, в период
анализа данного проекта определяются графики погашения основного долга и
вознаграждения по займу, на целесообразность выдачи которого анализируется
проект. Таким образом, проектный аналитик владеет информацией о суммах
погашений основного долга и вознаграждения по текущим и планируемым
обязательствам заемщика перед банками.
ж) Размер налога на прибыль определяется на основе прогноза отчета о
финансово—хозяйственной деятельности предприятия, который составляется на
основе показателей, полученных в ходе вышеописанной оценки.
В расчет себестоимости реализованной продукции включены следующие суммы
затрат: на сырье, материалы и реагенты, энергетические ресурсы, заработную
плату рабочих основного производства и отчисления на социальное
страхование. Расчет значений этих показателей представлен выше в данном
пункте.

2.3. Моделирование прогнозного потока реальных денег

Результирующим показателем модели может быть определен один из критериев
эффективности:
— чистая приведенная стоимость проекта УРУ,
— внутренняя норма рентабельности II?’?,
... продолжение
Похожие работы
Анализ рисков в банках Республике Казахстан
Действующая практика кредитования частного предпринимательства в банках Республики Казахстан
Кредитная политика коммерческого банка и факторы, ее определяющие
Анализ управления банковскими рисками
Банковская система и ее развитие в Республике
Понятие кредитной системы и ее становление в РК
Активы банков второго уровня в современных условиях
АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ИНСТРУМЕНТОВ И ФОРМ ОБЕС-ПЕЧЕНИЯ ВОЗВРАТНОСТИ КРЕДИТА КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ
Основы современного механизма кредитования
АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ В РЕСПУБЛИКЕ КАЗАХСТАН
Дисциплины