Методичні підходи до оцінки кредитоспроможності підприємства

Параметри для розрахунку Z-моделі Альтмана наведені в таблиці 1.4.

Правила класифікації для рівняння наступні:

1. Якщо Z < 2,675, фірму відносять до групи банкрутів.
2. Якщо Z > 2,675, фірму відносять до групи успішних.

Е. Альтман встановив, що при значенні Z від 1,81 до 2,99 модель не працює. Він стверджує, що його модель може бути використана як додатковий інструмент для оцінки: ділових кредитів; управління очікуваними надходженнями; процедур внутрішнього контролю; інвестиційних стратегій [14].

Що стосується оцінки ділових кредитів, то Е. Альтман пропонує використовувати його "кількісну" модель як доповнення до "якісного та інтуїтивного" підходу службовців кредитних відділів банків. Але запропонована модель не дає бальної оцінки кредиту i не здатна замінити оцінку, яку пропонують службовці банку. Результат, отриманий через застосування Z-мoдeлi, може служити вагомим інструментом визначення загальної кредитоспроможності ділових клієнтів [14].

Таблиця 1.4

Cпосіб розрахунку параметрів Z-моделі Альтмана

Позначення показника	Назва показника	Cпосіб розрахунку
X1	Частка обігових коштів в активах	Оборотний капітал Сукупні активи
Х2	Рентабельність активів, обчислена за нерозподіленим прибутком	Нерозподілений прибуток Сукупні активи
Х3	Рентабельність активів	Брутто-доходи Сукупні активи
Х4	Відношення ринкової вартості акціонерного капіталу до короткострокових зобов'язань	Ринкова оцінка капіталу Балансова оцінка сумарної заборгованості
Х5	Коефіцієнт фондовіддачі	Обсяг продажу Сукупні активи

 

П'ятифакторна модель Альтмана, побудована на основі аналізу стану 66 фірм, дозволяє зробити достатньо точний прогноз банкрутства на 2-3 роки вперед. Факт банкрутства на один рік можна встановити з точністю до 95 %.

Для України віднесення підприємств до певного класу надійностi проводиться на підставі наступних значень індекса Z:

Z < 1,8 - ймовірність банкрутства дуже висока;

1,8 < Z < 2,7 - ймовірність банкрутства висока;

2,7 < Z < 3,0 - ймовірність банкрутства низька;

3,0 < Z - ймовірність банкрутства дуже низька.

Побудова моделей, подібних рівнянню Альтмана, для українських позичальників поки що є проблематичною з декількох причин:

1. По-перше, через відсутність статистики банкрутств;
2. По-друге, через вплив на факт визнання фірми банкрутом багатьох чинників, що не піддаються обліку;
3. По-третє, через нестабільність вітчизняної нормативної бази у сфері банкрутства українських підприємств [10].

Модель нагляду за кредитами Чессера призначена для прогнозування випадків невиконання позичальником умов кредитного договору. При цьому до "невиконаних умов" автор відносить не лише непогашення позики, а й будь-які інші відхилення, які роблять її менш вигідною для кредитора, ніж було передбачено спочатку.

Модель Чессера має наступний вигляд [21]:

у = -2,0434 + (- 5,24)х₁ + 0,053х₂ - 6,6507х₃ + 4,4009х₄ - 0,079 1х₅ - 0,1020х₆

Розрахунок моделі Чессера здійснюється за допомогою шести змінних параметрів (табл. 1.5).

Таблиця 1.5

Cпосіб розрахунку змінних параметрів моделі Чессера

Позначення показника	Назва показника	Cпосіб розрахунку
Х1	Питома вага високоліквідних активів у загальній вартості активів	Готівка + Високоліквідні цінні папери
		Сукупні активи
Х2	Коефіцієнт обертання високоліквідних активів	Нетто - продаж
		Готівка + Високоліквідні цінні папери
Х3	Коефіцієнт обертання активів	Брутто-доход
		Сукупні активи
Х4	Питома вага сукупних зобов'язань у капіталі	Сукупна заборгованість
		Сукупні активи
Х5	Питома вага основного капіталу вартості чистих активів	Основний капітал
		Чисті активи
Х6	Коефіцієнт навантаження оборотних коштів в обсязі продажу	Оборотний капітал
		Нетто - продаж

 

Для рівняння (1.10) Чессером запропоновано використання наступного правила:

1. Якщо Р > 0,5, позичальник не виконає умов кредитного договору.
2. Якщо Р < 0,5, позичальник надійний.

Чессер використовував показники ряду банків з урахуванням 37 «задовільних» позик i 37 «незадовільних», причому для розрахунку були використані показники балансів фірм-позичальників за рік до отримання кредиту.

Модель Чессера за даними його вибірок дозволила за рік до порушення умов кредитного договору правильно спрогнозувати можливість надання трьох з кожних чотирьох кредитів. За два роки до порушення умов договору точність класифікації складала 57 %. Слід зазначити, що i Z - модель Альтмана, i модель нагляду за кредитами Чессера відповідають умовам розвинутої ринкової економіки.

Дискриминантні моделі прогнозування банкрутства підприємства для умов транзитивної економіки представлені двох факторною моделлю М.А. Федотової i п'ятифакторною моделлю Р.С. Сайфуліна та Г.Г. Кадикова.

Модель оцінки імовірності банкрутства  М.А. Федотової спирається на коефіцієнт поточної ліквідності (x₁) і частку позикових коштів у валюті балансу (х₂):

Z = (-0,3877) - 1,0736x₁ + 0,0579х₂.

При негативному значенні індексу Z цілком вирогідно, що підприємство залишиться платоспроможним.

Рейтингове число Р.С. Сайфуліна i Г.Г. Кадикова має вигляд:

R = 2×К₁+1,4×К₂ +3,3×К₃ +0,6×К₄ +К₅

де    К₁   — коефіцієнт забезпеченості власними оборотними засобами (нормативне значення > 0,1);

К₂   - коефіцієнт поточної ліквідності (> 2);

К₃   - коефіцієнт оборотності активів (> 2,5);

К₄  - комерційна маржа (рентабельність реалізації продукції);

К₅   — рентабельність власного капіталу (> 0,2).

Якщо R=1, то підприємство має задовільний фінансовий стан;

Якщо R <1 - кризовий фінансовий стан.

Поряд iз множинним дискримінантним аналізом для прогнозування ймовірного банкрутства позичальника можуть використовуватися i спрощені моделі, засновані на системі визначених показників. Прикладом такого підходу є система показників Бiвepa, що включає[9]:

• коефіцієнт Бівepa;
• рентабельність активів;
• фінансовий леверидж;
• коефіцієнт покриття активів власним оборотним капіталом;
• коефіцієнт покриття короткострокових зобов'язань оборотними активами.

Система показників Бівеpa наведена в таблиці 1.6.

К_Бівера = Чистий прибуток + амортизація / довгострокові та короткострокові забав'язання

3 метою визначення  кредитоспроможності клієнтів банку,  оцінки ризикованості та класифікації кредитів широкого практичного застосування набуває модель CART (Classification and Regression Trees) [21].

Це непараметрична модель, основними перевагами якої є можливість широкого застосування, доступність для розуміння i незначна трудомісткість розрахунків, хоча при побудові таких моделей застосовують складні статистичні методи.

 

 

 

 

 

 

Таблиця 1.6

Система показників Бівepa для прогнозування ймовірного банкрутства позичальника

Показник	Значення показника (норматив)
		І група (нормальний фінансовий стан)	II група (нестійкий фінансовий стан)	III група (кризовий фінансовий стан)
Коефіцієнт Бівера (К Бівера)	>0,2	від 0,17до 0,2	<0,2
Коефіцієнт поточної ліквідності (Кпл)	2<Кпл<З,2	1<Кпл<2	Кпл<1
Економічна рентабельність (Rе),%	6-8 i більше	5-2	від 1 до -22
Фінансовий леверидж (ФЛ), %	менше 35	40-60	80 i більше
Коефіцієнт забезпеченості власними оборотними засобами (Кз)	0,4 i більше	0,3-0,1	менше 0,1 (або від'ємне значення)

 

Одна з таких моделей  під назвою «рекурсивна розбивка» (recursive partitioning) запропонована М. Фрідменом, Е. Альтманом i Д. Као. Сутність її полягає у побудові «класифікаційного дерева» з метою виявлення фірм-банкрутів [14]. Принцип аналізу за цією моделлю полягає у тому, що компанії-позичальники   розподіляють на "гілки" залежно від значень вибраних фінансових коефіцієнтів, кожна "гілка" дерева, у свою чергу, поділяється на "гілки" залежно від інших коефіцієнтів. Відповідно ж до порогового значення обраного показника проводять розподіл підприємств на підприємства, які потенційно можуть стати банкрутами, та такі, що мають стійкий фінансовий стан. Точність такої класифікації становить близько 90 %.

Оцінка кредитоспроможності позичальника за фінансовими показниками має ряд недоліків:

 По-перше, не можна  обмежуватися виключно фінансовими коефіцієнтами чи надавати перевагу одному з показників, оскільки ці коефіцієнти неповно характеризують кредитоспроможність позичальника.

 По-друге, фактичні показники за минулий період, що беруться за розрахункову базу, не можуть бути єдиними критеріями оцінки здатності позичальника виконати свої зобов'язання у визначений строк, включаючи погашения кредиту банку.

По-третє, відсутність єдиної бази нормативних значень фінансових показників, рівень яких підлягає змінам залежно від стану розвитку економіки та окремих видів економічної діяльності.

По-четверте, розраховані коефіцієнти є статичними i не враховують поточного стану позичальника на момент отримання кредиту. Відсутність інформації про динаміку зазначених показників діяльності підприємства підвищує ризик у процесі кредитування позичальника.

Таким чином, при застосуванні класифікаційних (статистичних) моделей  надається перевага оцінці кількісних чинників та не враховується роль міжособистих відносин, неконкретність вибору системи базових кількісних показників, висока чутливість до недостовірності вихідних даних (зокрема, фінансової звітності, що є найбільш характерною саме для українських підприємств-позичальників.

У зарубіжних країнах з розвинутою ринковою економікою банки застосовують досить складну систему показників для оцінки кредитоспроможності клієнтів. Вона диференційована залежно від характеру позичальника (фірма, приватна особа, вид діяльності) та від періодичності i розміру грошових надходжень на рахунки підприємства. Узагальнення кількісних та якісних характеристик позичальника здійснюється за допомогою наступних моделей комплексного аналізу: «правило п'яти Ci», PARTS, CAMPARI, MEMO RISK, PARSER, система 4FC, назви яких утворені від початкових букв англійських слів (табл. 1.7) [2].

 

 

 

 

 

 

Таблиця 1.7

Компоненти  методик комплексного аналізу оцінки кредитоспроможності позичальника, що застосовуються зарубіжними банками

Система 5С	PARTS	PARSER	CAMPARI		MEMO RISK	Система 4FC		Значення елемента
Character	-	Person	Character		Management	Managem ent quality		Репутація позичальника; якість менеджменту; управлінські навички
					Experience			Досвід
Conditions	-	-	-		Market	Industry dynamics		Загальні обставини для бізнecy позичальника; специфіка галузі, її динамка, ринок
Collateral	Security	Security	Insurance		Security	Security realization		Забезпечення; можливість реалізації застави; гарантії; cпосіб страхування кредитного ризику
					Kontrol			Контроль
Capital	-	-	-		Operations	Financial conditions		Фінансовий стан позичальника; результати діяльності; оцінка бізнесу позичальника, адекватність капіталу
Capacity (Cash flow)	-	-	Ability	-			-	Експозиція грошових потоків (cash flow) та кредитних потреб
	Repaym ent	Repayment	Repayment	Repayment				Визначення можливості погашения позики
		-	Means	-				Засоби повернення боргу
	Amount	Amount	Amount					Обгрунтування суми кредиту
-	-	Remuneration	-	Interest			-	Винагорода за кредитний ризик: процентна ставка
	-	Expediency						Доцільність надання позики
	-	-	Purpose	-				Мета кредиту
-	Term	-	-	-			-	Tepмін кредиту