Управление кредитным портфелем коммерческого банка (на материалах филиала № 1 ОАО "Банк Альфа")

 

Таблица 1.4 Исходные данные и результаты расчета вероятности банкротства предприятий

Номер предприятия	Коэф. покрытия	Коэф. финансовой зависимости	Показатель Z	Вероятность банкротства, %	Фактическое положение (банкрот или нет)
1	3,6	60	-0,779	17,2	Нет
2	3,0	20	-2,451	0,80	Нет
3	3,0	60	-0,135	42,0	Нет
4	3,0	76	0,792	81,2	Да
5	2,8	44	-0,846	15,5	Нет
6	2,6	56	0,063	51,5	Да
7	2,6	68	0,758	80,2	Да
8	2,4	40	-0,648	21,2	Да
9	2,4	60	0,510	71,5	Нет
10	2,2	28	-1,128	9,60	Нет
11	2,0	40	-0,219	38,1	Нет
12	2,0	48	0,244	60,1	Нет
13	1,8	60	1,154	89,7	Да
14	1,6	20	-0,947	13,1	Нет
15	1,6	44	0,442	68,8	Да
16	1,2	44	0,872	83,5	Да
17	1,0	24	-0,072	45,0	Нет
18	1,0	32	0,392	66,7	Да
19	1,0	66	2,360	97,7	Да

 

Примечание. Источник: [30, с.95]

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

 

Рис.1.12 Дискриминантная линия на корреляционном поле показателей К_п и К_фз

 

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

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

 

(1.3)

(1.4)

(1.5)

(1.6)

(1.7)

 

В результате была получена следующая  модель:

 

(1.8)

 

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

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

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

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

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

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

Z<1,81 - вероятность банкротства очень высокая,

1,81<Z<2,765 - вероятность банкротства средняя,

2,765<Z<2,99 - вероятность банкротства невелика,

Z>2,99 - вероятность банкротства ничтожна.

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

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

При применении модели Альтмана возможны два типа ошибок прогноза:

прогнозируется сохранение платёжеспособности предприятия, а в действительности происходит банкротство;

прогнозируется банкротство, а  предприятие сохраняет платёжеспособность.

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

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

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

стабильность доходов;

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

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

ликвидность (отношение текущих активов к текущим пассивам);

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

размер (суммарные активы фирмы).

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

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

 

Таблица 1.5 Точность прогнозирования банкротства (в процентах)

Количество лет до банкротства	Прогноз по 5-факторной модели		Прогноз по 7-факторной модели
	Банкрот	Небанкрот	Банкрот	Небанкрот
1	93,9	97,0	96,2	89,7
2	71,9	93,9	84,9	93,1
3	48,3	-	74,5	91,4
4	28,6	-	68,1	89,5
5	36,0	-	69,8	82,1

 

Примечание. Источник: [30, с.108]

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

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

 

(1.9)

(1.10)

(1.11)

(1.12)

(1.13)

(1.14)

 

Оценочные коэффициенты оказались такими:

 

(1.15)

 

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

 

, (1.16)

 

где е = 2,71828.

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

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

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

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

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

 

Таблица 1.6 Модель риска банкротства, разработанная Банком Франции

Показатели	Коэффициенты
L1 - стоимость кредита/валовая прибыль	-1,225
L2 - степень покрытия инвестиций собственными средствами	+2,003
L3 - долгосрочная задолженность/чистые активы	-0,824
L4 - норма валовой прибыли	+5,221
L5 - продолжительность кредита поставщиков	-0,689
L6 - добавленная стоимость/обороты	-1,164
L7 - продолжительность кредитов клиентам	+0,706
L8 - производственные инвестиции/общие инвестиции	+ 1,408
Q - итоговый показатель риска банкротства	> 0,125 < - 0,25

 

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

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

 

Таблица 1.7 Система показателей диагностики банкротства предприятия по У. Биверу

Показатель	Расчётная формула	Значения показателей
		Благополучного предприятия	За 5 лет до банкротства	За 1 год до банкротства
Коэффициент Бивера	(Чистая прибыль - Амортизация) / Долгосрочные + Краткосрочные обязательства	0,4-0,45	0,17	-0,15
Рентабельность активов	Чистая прибыль / Активы х х100%	6-8	4	-22
Финансовый леверидж	(Долгосрочные + Краткосрочные обязательства) / Активы	≥ 0,37	≥ 0,5	≥ 0,8
Коэффициент покрытия активов	(Собственный капитал - Внеоборотные активы) / Активы	0,4	≥ 0,3	0,06
Коэффициент покрытия	Оборотные активы / Краткосрочные  обязательства	≥ 3,2	≥ 2	≥ 1

 

Ещё одним способом оценки кредитного портфеля банка является разработанная  балльная система. Примерный алгоритм применения данной системы на основе определенных критериев приведён (см. приложение 5).

В данном случае система оценки представлена семью критериями. На практике их может быть и больше. Каждая кредитная сделка оценивается по всем критериям и получает оценку, выраженную в баллах. Затем в соответствии с суммой набранных баллов определяется рейтинг кредита (табл.1.8).

 

Таблица 1.8 Определение рейтинга кредита в соответствии с балльной оценкой

Рейтинг качества кредита	Количество набранных баллов
1. Кредит наилучшего качества	163-140
2. Высокое качество кредита	139-118
3. Удовлетворительное качество кредита	117-85
4. Предельное качество портфеля	84-65
5. Хуже предельного	64 и ниже