Публикация научных статей.
Вход на сайт
E-mail:
Пароль:
Запомнить
Регистрация/
Забыли пароль?
Международный научно-исследовательский журнал публикации ВАК
Научные направления
Поделиться:
Статья опубликована в №4 (декабрь) 2013
Разделы: Экономика
Размещена 20.12.2013. Последняя правка: 24.12.2013.

Оценка эффективности использования капитала и ее роль в анализе кредитоспособности предприятий-заемщиков

Зорина Наталия Александровна

Финансовый Университет при Правительстве РФ

магистрант

Аннотация:
В данной статье кратко рассмотрены системы оценки эффективности использования капитала, осуществляемые банками при анализе кредитоспособности организации и выявлены недостатки этих оценок. На основании выявленных недостатков, разработана собственная модель оценки кредитоспособности предприятия – заемщика.


Abstract:
In this article, we briefly discuss the evaluation system efficient use of capital by banks in the analysis of credit organizations and identified weaknesses in these assessments. Based on the identified deficiencies, has developed its own model for the credit assessment of the enterprise - the borrower.


Ключевые слова:
Кредитоспособность, финансовый результат, капитал, риск, эффективность

Keywords:
Creditworthiness, financial results, capital, risk, efficiency


УДК 336.648

 

Поиск денежных средств, необходимых для открытия или развития предприятия, является одной из сложнейших проблем, которая стоит перед многими предпринимателями. Долгое время банки отказывались работать с частными предпринимателями, предпочитая предоставлять кредиты крупным компаниям.

Одной из основных проблем, из-за которых банки отказывались работать с частными предпринимателями, являлось отсутствие гарантий со стороны заемщика.

Использование заемного капитала предъявляет высокие требования к деятельности самой компании. С тем, чтобы использовать его неоднократно, предприятиям малого и среднего бизнеса необходимо научиться эффективно управлять капиталом. Именно на эффективность управления и обращают внимание представители банков-кредиторов при принятии решения о выдаче кредитов.

При анализе заемщиков банки применяют различные методы оценки эффективности предпринимательской деятельности, основанный на финансовых показателях, а также проводят оценку репутации заемщиков.

Однако, постоянно происходящие изменения в российской и мировой практике долгового финансирования выявляют недостатки существующих моделей оценки кредитоспособности и определяют необходимость регулярного пересмотра методологических подходов к оценке эффективности деятельности компаний.

Российскими банками при практической оценке кредитоспособности предприятия-заемщика применяется преимущественно методика ОАО «Сбербанк», который использует принимает во внимание несколько показателей:

- Коэффициент абсолютной ликвидности — К1

- Коэффициент срочной ликвидности (промежуточный коэффициент покрытия) — К2

- Коэффициент текущей ликвидности — К3

- Коэффициент соотношения собственных и заемных средств — К4

- Рентабельность продукции, % — К5

На основе этих показателей рассчитывается итоговое число [1]:

S = 0,11*К1 + 0,05*К2 + 0,42*К3 + 0,21*К4 + 0,21*К5

Если S = 1 или 1,05 – первый класс кредитоспособности (дадут займ),

S больше 1,05, но меньше 2,42 – второй класс (возможно, дадут ссуду, но примут во внимание и иные факторы), S равно или больше 2,42 – третий класс (не дадут займ).

В качестве примера упрощенного подхода оценки кредитоспособности заемщика в зарубежных странах можно привести американскую систему оценки, построенную на сальдовых показателях отчетности.Американские банки используют четыре группы основных показателей:

- показатели ликвидности фирмы;

- показатели оборачиваемости капитала;

- показатели привлечения средств;

- показатели прибыльности.

         Итогом такого подхода стал глобальный финансовый и экономический кризис, который начался с разорения американских кредитных учреждений. Упрощенная схема оценки кредитоспособности заемщика привела к высокому показателю одобренных кредитов, но в то же время и к  высокому показателю просроченной задолженности и как следствие к банкротству кредитных учреждений.

Из европейских методик оценки представляет практический интерес методика оценки кредитоспособности, применяемая французскими банками, которая включает 3 блока:

  1. оценку предприятия и анализ его баланса, а также другой отчетности;
  2. оценку кредитоспособности клиентов на основе методик, принятых отдельными коммерческими банками;
  3. использование данных картотеки Банка Франции для оценки кредитоспособности.

 

В качестве методов оценки кредитоспособности возможно также использование моделей оценки банкротства, таких как двух- и пятифакторные модели Альтмана, четырёхфакторная модель Таффлера, модель Фулмера, модель Спрингейта, интегральная балльная оценка финансовой устойчивости,  которая была описана в работе Л.В. Донцовой и Н.А. Никифоровой [2] и другие.

Основными недостатками рассмотренных моделей на взгляд автора является то, что они опираются на финансовые показатели деятельности непосредственно самого предприятия и не учитывают состояние отрасли, а также экономической ситуации в целом. Кроме того, оценка организации производится на основании данных прошлого периода, в то время как кредитное интересует прогнозные значения финансовых показателей и прогнозное значение риска. 

Целью разработки математической модели является упрощение процедуры оценки кредитоспособности предприятия-заемщика. Предлагаемая математическая модель будет производить предварительный анализ кредитоспособности лизингополучателя на основании данных его финансовой отчетности. Затем по результатам проведенного анализа будет приниматься решение о необходимости дальнейшей более подробной оценки лизингополучателя. Автором намеренно при исследовании был выбран лизинг, как одна из форм кредитования предприятия банками, так как именно лизинг наиболее популярен среди промышленных и сельскохозяйственных производственных предприятий.

Одним из важных этапов модели является выбор допустимого отклонения для финансовых показателей.

Для оценки уровня отклонения был произведен анализ таких отраслей, как сельское хозяйство и строительство. Выбор данных направлений связан с тем, что с/х техника занимает значительную долю в структуре лизинга многих компаний и объем перевозок и их рентабельность непосредственно влияют на кредитоспособность лизингополучателя. Аналогично для отрасли строительства, состояние которой влияет на способность лизингополучателя расплатиться по лизингу и кредиту.

Прошедший 2012 год подтвердил высокие риски ведения сельского хозяйства в России, его существенную зависимость от природно-климатических условий. Российский агропромышленный комплекс надеется на финансовую поддержку государства, которая позволит обеспечить его дальнейшее развитие и адаптировать отрасль к работе в условиях членства России в ВТО [3].

Согласно экспертным оценкам, в 2013 году в сельскохозяйственной отрасли наблюдается снижение оборота в среднем на 7%, а рентабельности - на 6% за счет повышения себестоимости.

При этом строительная отрасль остается одним из ключевых катализаторов экономического роста в России. Его роль, как ожидается, еще более укрепится в ближайшие годы, так как правительство намерено инвестировать несколько триллионов рублей в модернизацию и расширение инфраструктуры страны. В строительной отрасли, в отличие от сельского хозяйства, наблюдается рост объемов ввода в эксплуатацию недвижимости (в среднем на 5%) и рост рентабельности на 2,9% [4].

Доли для всех остальных отраслей определим одинаково. При этом риск для остальных отраслей примем в размере 5%.

П = (6+7)/3- (5+2,9)/3+5/3=3,37.

Округляя в большую сторону получим значение отклонения в размере 4%.

В дальнейшем анализируя величину отклонения, находим общий риск лизингополучателя, размер которого не должен превышать 4%. При величине риска менее данного значения принимается решение о выдаче займа. При величине риска более 10 баллов необходимо проводить более глубокую оценку заемщика.

Автором был проведем анализ финансовых коэффициентов на примере предприятия, производящего системы промышленного кондиционирования и при помощи методов экономико-математического моделирования составлены их прогнозные значения. Ниже в таблицах данные показатели рассмотрены как анализируемые (см.Таблицы 1-4).

Далее автором была проведена оценка риска на отчетную дату согласно модели, где было определено отклонение показатель от нормативного. При этом допустимое отклонение определим в размере 4%.  Предельное значение коэффициентов высчитывается путем умножения нормативного значения на коэффициент (1-0,04)=0,96. При сравнении с анализируемым показателем, взятым из соответствующих таблиц, рассчитываем коэффициент риск по формуле:
             
              0, если К>=Кпред

    Risk =(1-К/Кпред), если К<Кпред

 

где К – соответствующий анализируемый показатель;

       Кпред – предельное значение показателя.

 


 

Таблица 1. Анализ риска по относительным показателям финансовой устойчивости

Наименование показателя

Нормативное значение

Предельное значение

Анализируемый показатель

Риск

Коэффициент автономии

0,50

0,48

0,67

0,00

Коэффициент отношения заемных и собственных средств (финансовый рычаг)

1,00

0,96

0,48

0,50

Коэффициент соотношения мобильных и иммобилизованных средств.

5,00

4,80

2,98

0,38

Коэффициент отношения собственных и заемных средств

0,50

0,48

2,08

3,32

Коэффициент маневренности

0,50

0,48

0,63

0,00

Коэффициент обеспеченности запасов и затрат собственными средствами

0,60

0,58

5,47

0,00

Коэффициент имущества производственного назначения

0,60

0,58

0,33

0,43

Коэффициент долгосрочно привлеченных заемных средств

0,00

0,00

0,00

0,00

Коэффициент краткосрочной задолженности

0,30

0,29

0,12

0,60

Коэффициент кредиторской задолженности

0,20

0,19

0,88

0,00

ИТОГО ОТКЛОНЕНИЕ

     

5,23

 

Анализ риска по относительным показателям финансовой устойчивости показал отклонение показателя в худшую сторону по пяти показателям из десяти. Суммируя величину риска по каждому показателю получим значение риска по относительным показателям финансовой устойчивости в размере 5,23 балла.

 

Таблица 2. Анализ риска по рейтинговой экспресс-оценка финансового состояния

Наименование показателя

Нормативное значение

Предельное значение

Анализируемый показатель

Риск

Коэффициент обеспеченности

0,1

0,10

0,54

0,00

Коэффициент текущей ликвидности

2,5

2,40

2,17

0,10

Коэффициент интенсивности

2,5

2,40

0,00

1,00

Коэффициент рентабельности реализованной продукции.

0,3

0,29

0,09

0,70

Коэффициент прибыльности

0,2

0,19

0,28

0,00

Рейтинговое число

0,5

0,48

1,61

0,00

ИТОГО ОТКЛОНЕНИЕ

     

1,80

 

Анализ риска по рейтинговой экспресс-оценка финансового состояния показал отклонение показателей от предельного значения по трем из шести показателей. Общий риск составил 1,8 балла.

 

Таблица 3. Анализ риска по относительным показателям ликвидности

Наименование коэффициента

Нормативное значение

Предельное значение

Анализируемый показатель

Риск

Коэффициент абсолютной ликвидности

0,5

0,48

0,17

0,64

Коэффициент промежуточной (быстрой) ликвидности

1

0,96

1,96

0,00

Коэффициент текущей ликвидности

2,5

2,40

2,17

0,10

Коэффициент покрытия оборотных средств собственными источниками формирования

0,1

0,10

0,54

0,00

Коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности

1

0,96

1,08

0,00

ИТОГО ОТКЛОНЕНИЕ

     

0,74

 

Анализ риска по относительным показателям ликвидности баланса показал также отклонения практически по трем показателям и общую оценку риска в размере 0,74 балла.

 

Таблица 4. Анализ риска по деловой активности (в оборотах за период)

Наименование показателя

Предельное значение

Анализируемый показатель

Риск

1

2

3

4

Отдача активов, об

0,74

0,75

0,00

Отдача основных средств (фондоотдача), об

18,20

19,81

0,00

Оборачиваемость оборотных активов, об

0,55

0,56

0,00

Коэффициент оборачиваемости запасов и затрат, об

0,06

0,07

0,00

Коэффициент оборачиваемости текущих активов, об

2,56

2,69

0,00

Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности, об

0,01

0,01

0,00

Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности, об

0,02

0,02

0,00

Отдача собственного капитала, об

0,49

0,49

0,00

ИТОГО ОТКЛОНЕНИЕ

   

0,00

 

Отлично обстоит дело с показателями деловой активности, где наблюдаем общий риск по данному показателю 0 баллов.

При составлении уравнения, определяющего риск банкротства, автором было проведено исследование по 10 компаниям и составлены соответствующие коэффициенты.

Коэффициенты были рассчитаны методом подбора при исследовании деятельности 10 компаний как среднее значение по полученным коэффициентам (Таблица 5.).

 

Таблица 5. Расчет коэффициентов уравнения регрессии

Компания

К1

К2

К3

К4

1

2

3

4

5

1

0,58

0,19

1,02

0,36

2

0,56

0,14

1,56

1,14

3

0,61

0,11

1,24

1,36

4

0,48

0,14

1,34

0,86

5

0,47

0,17

1,57

0,74

6

0,47

0,13

1,12

1,05

7

0,48

0,12

1,14

1,12

8

0,52

0,16

1,18

1,21

9

0,56

0,18

1,58

0,99

10

0,56

0,14

1,49

1,01

Среднее значение

0,53

0,15

1,32

0,98

 

 

Уравнение имеет вид:

R = 0,53*X1+0,15*X2+1,32*X3+0,98*X4

Где X1 - величина риска по относительным показателям финансовой устойчивости;

Х2 - величина риска по рейтинговой экспресс-оценка финансового состояния;

Х3 - величина риска по относительным показателям ликвидности;

Х4 - величина риска по показателям деловой активности.

Точность модели составила 76,8%, что является неплохим показателем для выборки из 10 компаний. Повысить точность можно рассмотрением большего числа компаний и уточнением соответствующих коэффициентов.

         На основании данного уравнения величина риска составила 4,01 балла.

Аналогично было проведено исследование прогнозного значения риска, которое составило 2,87 балла. В целом согласно разработанной модели рассматриваемое предприятие можно определить как финансово устойчивое, что согласуется с расчетам по традиционным моделям. Согласно данной модели у рассматриваемого предприятия вероятность банкротства низкая. 

Библиографический список:

1. Методика определения кредитоспособности заемщика на основе методологических разработок Сбербанка РФ// [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cis2000.ru/cisFinAnalysis/MethodOfDeterminingTheCreditworthinessOfTheBorrower.shtml. - Дата доступа: 17.12.2013.
2. Донцова Л. В. Анализ финансовой отчетности: практикум/ Л. В. Донцова, Н. А. Никифорова. — 2 е изд., перераб. — М.: Издательство «Дело и Сервис», 2006. — С.76
3. Сельское хозяйство России: итоги года и перспективы развития// [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.agroxxi.ru/gazeta-zaschita-rastenii/zrast/selskoe-hozjaistvo-rossii-itogi-goda-i-perspektivy-razvitija.html. - Дата доступа: 18.12.2013.
4. Российский строительный рынок в 2013 году вырастет на 9%// [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rosstroy.info/index.php?option=com_content&task=view&id=142&Itemid=28. - Дата доступа: 18.12.2013.




Рецензии:

23.12.2013, 12:46 Чернова Ольга Анатольевна
Рецензия: В целом статья интересная и может быть рекомендована к печати. Но я бы посоветовала изменить название: слишком длинное и сложное для восприятия (обычно рекомендуется максимум 12 слов со всеми предлогами)

24.12.2013 20:20 Ответ на рецензию автора Зорина Наталия Александровна:
Уважаемая Ольга Анатольевна! Огромное Вам спасибо за рецензию.Название статьи изменено.

24.12.2013, 20:53 Назарова Ольга Петровна
Рецензия: Статья отражает суть (может изменить название на "Моделирование ... . Рекомендумодель оценки

12.01.2014, 13:08 Орехов Владимир Иванович
Рецензия: Рекомендуется к печати
12.01.2014 17:17 Ответ на рецензию автора Зорина Наталия Александровна:
Владимир Иванович! Огромное спасибо за рецензию!!!

14.01.2014, 20:46 Орехова Татьяна Романовна
Рецензия: Рекомендуется к печати
15.01.2014 13:13 Ответ на рецензию автора Зорина Наталия Александровна:
Татьяна Романовна!!! Огромное спасибо за рецензию!!!



Комментарии пользователей:

21.12.2013, 8:04 Дегтярь Андрей Олегович
Отзыв: Интересная статья и тема актуальная. Рекомендуется к печвти. Дегтярь А. О.,доктор наук по государственному управлению, профессор.


Оставить комментарий


 
 

Вверх