Моделирование прогнозного потока реальных денег - Кредитоспособность заемщика и методика ее определения

Результирующим показателем модели может быть определен один из критериев эффективности:

    -- чистая приведенная стоимость проекта УРУ, -- внутренняя норма рентабельности, -- индекс прибыльности.

В данном исследовании в качестве критерия эффективности проекта выступает чистая приведенная стоимость проекта УРУ.

Таким образом, прогнозируемый результат движения денежных средств по каждому е--периоду рассчитывается следующим образом:

    А) Определяется полный приток денежных средств на основе объема выручки от реализации продукции (работ, услуг) за вычетом акцизов и НДС, определенных. Метод расчета прогнозных значений объема выручки от реализации продукции представлен в пункте 2.3.1.2. Б) Определяется полный опок денежных средств на основе данных о вложениях в проект, переменных и относительно постоянных затратах, за исключением амортизационных отчислений по основным производственным фондам, суммах погашения задолженности по текущим и планируемому займам, выплатах по налогу на прибыль.

В методе прогнозной оценки эффективности проекта, представленном в данном разделе, включены следующие допущения. Предположим, что значение нормы дисконта г известно и считается постоянным в течение всего срока реализации проекта.

Так как при статистическом моделировании часто отсутствуют достоверные данные о виде и параметрах распределения случайных величин, влияющие на исход единичного события, то существует необходимость проверки результатов моделирования на устойчивость к возможным ошибкам в определении вида и характеристик распределения случайных величин, определяющих параметры модели.

Если выяснится, что результат моделирования сильно зависит от вида и параметров случайных величин модели, то это может рассматриваться как свидетельство высокого риска при принятии решения о целесообразности финансирования проекта. В этих условиях лицо, принимающее решение, должно рассмотреть необходимость предупреждения, снижения или страхования этого риска.

Для обеспечения точности и достоверности результатов необходима верификация прогнозной модели. Результаты имитационного моделирования должны быть дополнены вероятностным и статистическим анализом и должны в целом обеспечить наиболее полной информацией о степени влияния ключевых факторов на ожидаемые результаты и возможных сценариях развития событий.

Проверка адекватности модели выполняется с использованием формальных статистических критериев. Так, в силу проведения имитации большого числа экспериментов в данной работе предполагается нормальное распределение входных показателей и выходного показателя, данное предположение подтверждается результатами тестирования, проводимого с помощью статистического критерия Пирсона, в ходе которого подтверждается или не подтверждается гипотеза о нормальном распределении выходного показателя.

В рамках данного анализа на основе вычисленных вероятностных характеристик определяется:

    -- вероятность попадания значения чистой приведенной стоимости проекта МРУ в определенные интервалы; -- интервал, в который могут попасть значения чистой приведенной стоимости проекта АГРУ с заранее заданной вероятностью.

В частности, при анализе распределения кредитных ресурсов с учетом кредитоспособности заемщиков используется результат оценки вероятности того, что значение чистой приведенной стоимости проекта АГРУ будет иметь положительное значение.

Данное условие необходимо в ходе прогнозной оценки кредитоспособности заемщика, поскольку его выполнение означает для банка--кредитора, что в случае финансирования данного проекта заемщик в полном объеме погасит свою ссудную задолженность по основному долгу и начисленному вознаграждению согласно графика погашения, утвержденного в рамках кредитного договора.

Для использования результатов моделирования, описанного в данной работе необходимо на периодической основе проводить анализ текущего кредитного портфеля в разрезе отраслей, в ходе которого осуществляется проверка объемов кредитных вложений банка в каждую отрасль на предмет соблюдения отраслевых лимитов, определенных с помощью метода, описанного в подразделе 3.1. Если текущее значение доли кредитного портфеля по какой--либо отрасли меньше нижнего уровня лимита, то данный факт свидетельствует о необходимости активизации работы кредитных менеджеров банка по привлечению клиентов, осуществляющих свою деятельность в данной отрасли. В случае превышения верхнего лимита по какой--либо отрасли, на кредитование по данному отраслевому направлению вводится временный мораторий, до того момента, пока за счет увеличения объемов финансирования в другие сектора экономики долевое отношение в кредитном портфеле по данной отрасли не снизится до уровня установленного лимита. При этом маловероятно, что период моратория на финансирование предприятий какой -- либо отрасли будет длительным, поскольку в банковском секторе Республики Казахстан наблюдается интенсивный рост объемов кредитования.

По каждой отрасли, где не имеет место превышение верхнего уровня лимита, определяется объем кредитных средств, размещение которого в данной отрасли не приводит к нарушению условия ограничения на уровень риска для обеспечения дифференцированного подхода банка к клиентам необходимо в процессе распределения кредитных средств учитывать уровень кредитоспособности отдельного заемщика. для этих целей имеет место необходимость в разработке комплексного показателя оценки кредитоспособности, расчет которого основан на результатах оценки финансового состояния заемщика и оценки прогноза эффективности проекта, который заемщик представляет для кредитования в банк.

Данный комплексный показатель позволяет в определенной степени оценить способность заемщика в будущем погашать основной долг и начисленное вознаграждение в соответствии с условиями кредитного договора. Представим комплексный показатель К в следующем виде:где -- результирующий показатель оценки финансового состояния заемщика, выступающий в качестве индикатора вероятности того, что заемщик в состоянии выполнить свои обязательства по кредитному договору за счет доходов, получаемых им от текущей деятельности;

-- результирующий показатель прогнозной оценки реализации проекта, определяющий с какой вероятностью можно утверждать, что значение чистой приведенной стоимости проекта ДТР'/ в конце анализируемого периода будет выше нуля;

А-- вес значимости при показателе iе1 /3-- вес значимости при показателе

Определение и расчет показателей К и представлены в подразделах 2.2 и 2.3, соответственно.

Веса значимости а, $ имеют только неотрицательные значения и по ним должно выполняться следующее условие:

А+$= 1 (2.44)

Значения а и /3 определяются, исходя из уровня значимости каждого из компонентов комплексного показателя, а именно степени вклада от текущей деятельности, с одной стороны, и от реализации рассматриваемого проекта, с другой, в формирование доходов заемщика, за счет которых будет погашаться задолженность по запрашиваемому кредитованию.

- Так, если оценивается целесообразность кредитования заемщика, который является новым предприятием, созданным в целях реализации финансируемого проекта, тогда показателю, а присваивается нулевое значение, и, как следствие, /3 приравнивается единице. В случае, если целью финансирования рассматривается пополнение оборотных средств, которые будут направлены на текущие затраты действующего производства, при этом потенциальный заемщик не планирует за счет данных заемных средств увеличивать объемы производства, то при оценке кредитоспособности можно ограничиться только оценкой его финансового состояния. Следовательно, значение Д будет равна единице, а а-- нулю.

Рассмотрим более общий случай. Приведем механизм определения значений а и Д в случае, если заемщик имеет налаженное производство и обратился в банк с заявкой на финансирование с целью развития производства и, как следствие, увеличения своих доходов.

Общий доход, который будет получен предприятием за год, от текущей деятельности заемщика, с одной стороны, и от реализации проекта, финансирование которого запрашивается заемщиком, с другой, рассчитывается по формуле:

В = iУ" + виРое/ап (2.45)

Где 0п1ек -- доход от реализации товаров, полученный предприятием за отчетный год, от текущей деятельности заемщика;

-- прогнозное значение дохода от реализации товаров, получаемого в ходе реализации проекта, по которому запрашивается финансирование, по итогам последнего года проектного анализа.

Показатель 0тек определяется на основе данных отчетного года, отраженных в статье "доход от реализации товаров (работ, услуг)" Отчета о результатах финансово--хозяйственной деятельности. Показатель ВпРогч определяется на основе прогнозных данных по итогам последнего года проектного анализа, метод расчета которых описан в пункте 2.3.1.2.

Как было изложено выше, степени значимости а и /3 можно интерпретировать как степень вклада доходов от текущей деятельности заемщика и реализации анализируемого проекта, соответственно, в общий объем дохода, за счет которого заемщик будет погашать задолженность по запрашиваемому займу.

Таким образом, в данном подразделе разработан метод расчета комплексного показателя кредитоспособности заемщика на основе значений результирующего показателя оценки его финансового состояния и показателя, определяющего с какой вероятностью значение чистой приведенной стоимости проекта НР'! в конце анализируемого периода будет выше нуля, а также весов значимости а, д механизм определения которых представлен выше.

Поскольку значения показателей к1 и к'2, согласно метода их определения, описанного в подразделах 2.2 и 2.3, варьируются от нуля до единицы, а по неотрицательным значениям весов значимости а и $ выполняется условие (2.44), то значения комплексного показателя К находятся в диапазоне от нуля до единицы.

Для обеспечения процесса распределения кредитных ресурсов с учетом уровня кредитоспособности заемщика строится шкала значений комплексного показателя кредитоспособности заемщика К, на основе которой производится разбиение диапазона данного показателя. В зависимости, от того, в какой из интервалов разбиения попадает значение комплексного показателя кредитоспособности заемщика, определяется принадлежность данного заемщика к соответствующей группе, которую определим как рисковый класс.

Таким образом, с помощью матрицы распределения кредитных вложений по рисковым классам и отраслям определяется верхний лимит на заемщиков, принадлежащих определенному рисковому классу, и, осуществляющих свою деятельность в определенной отрасли.

Система моделей и методов, представленных в данном разделе, может быть использована кредитными аналитиками банков второго уровня в процессе формирования кредитного портфеля, а именно, в ходе принятия решения по отдельному заемщику.

Таким образом, при рассмотрении кредитным аналитиком заявки заемщика на кредитование производится оценка его финансового состояния и прогнозная оценка эффективности проекта, для реализации которого запрашивается финансирование, согласно методов, описанных в подразделах 2.2 и 2.3, соответственно. В качестве результатов данных оценок выступают результирующие показатели, получаемые в ходе реализации следующих моделей:

    -- модель оценки финансового состояния заемщика на основе финансовых показателей, метод построения которой описан в подразделе 2.2; -- модель прогнозной оценки эффективности проекта, который анализируется аналитиком на предмет целесообразности его кредитования, метод построения которой изложен в подразделе 2.3.

На основе полученных значений результирующих показателей К и по формуле (2.43) вычисляется комплексный показатель кредитоспособности К. В зависимости, от того, в какой интервал, попадает значение комплексного показателя К, с помощью таблицы б, определяется принадлежность заемщика к тому или иному рисковому классу.

Далее строится матрица распределения, вид которой представлен в таблице 7. для этого по заемщикам каждого рискового класса рассчитывается с помощью формулы (2.48) уровень средневзвешенный просроченной задолженности, значения которого приведены к интервалу от нуля до единицы. Полученные значения данного показателя используются при расчете сумм распределения кредитных ресурсов на каждый рисковый класс и каждую отрасль.

На основе построенной матрицы распределения определяется объем кредитных ресурсов, выделенных для данной отрасли, приходящийся на рисковый класс, к которому принадлежит данный заемщик. В случае если сумма кредита, запрашиваемая заемщиком, не превышает объем кредитных ресурсов, определенный к размещению в рисковый класс и отрасль заемщика, вопрос о целесообразности его кредитования выносится на Кредитный Комитет банка, на котором принимается окончательное решение по финансированию. Если выдача запрашиваемой заемщиком суммы финансирования влечет за собой превышение лимита, установленного на рисковый класс заемщика, осуществляющего свою деятельность в данной отрасли, то заемщику предлагается снизить размер займа до допустимого уровня.

В данной работе построена система моделей распределения ссудного портфеля с учетом уровня отраслевых рисков и уровня кре дитоспособности отдельного заемщика, определяемого на основе оценки его финансового состояния и результатов прогноза эффективности проекта, по которому затрачивается финансирование. Внедрение данной системы в процессы формирования кредитного портфеля позволяют достичь высокого уровня дохода с сохранением рисков на допустимом уровне.

Данная система построена на основе следующих разработок:

-- В подразделе 2.1 разработан метод диверсификации кре дитного портфеля, с учетом отраслевого риска кредитных вложений, В рамках данного метода применяется имитационное моделирование, проводимое с помощью метода Монте--Карло, позволяющее провести анализ всевозможных сценариев долевого распределения кредитных средств между отраслями, в том числе различных стрессовых вариантов.

На основе проведенного анализа разработан метод определения отраслевых лимитов кредитования, с учетом уровня допустимых потерь от размещения кредитных средств.

-- В подразделе 2.2 построена модель, в результате применения которой вычисляется результирующий показатель оценки финансового состояния заемщика, который может выступать в качестве индикатора вероятности того, что заемщик в состоянии выполнить свои обязательства по кре дитному договору за счет доходов, получаемых им от текущей деятельности. Значения данного показателя, используются при расчете комплексного показателя кре дитоспособности заемщика, результаты которого в свою очередь применяются в ходе дифференциации заем щиков при распределении кре дитных ресурсов. Данные механизмы применения результатов реализации модели оценки финансового состояния заемщика изложены в подразделе 2.4.

Результаты, полученные в ходе реализации данной модели, могут быть использованы в системе рейтингования для количественной оценки кре дитного риска индивидуального заемщика, представленной в статье [40]. На основе рейтинга вычисляется риск--премия, которая является составляющей процентной ставки, метод расчета которой описан в статье [41].

-- В подразделе 2.3 разработан метод, в рамках которого детально описан механизм прогнозной оценки эффективности проекта в условиях неопределенности, с использованием имитационного моделирования проектных рисков. Проблема имитационного моделирования проектных рисков была рассмотрена в работе [42].

Применение данного метода позволяет получить результаты, дающие возможность определить, с одной стороны, размер чистой приведенной стоимости, характеризующий эффективность проекта с учетом временной стоимости денег, с определенной вероятностью, и с другой стороны, вероятность того, что значение чистой приведенной стоимости, попадет к концу срока финансирования в заранее заданный диапазон.

Имитационная модель является эффективным средством проектного анализа, и может служить инструментом прогнозирования соответствующего бизнес--процесса, поскольку позволяет учесть всевозможчые сценарии реализации проекта, при оценке сопутствующiа рисков и вероятности возврата кредита, результаты которой необходимы для поддержки принятия управленческих решений. Необходимость применения имитационного моделирования в отечественной финансовой практике про диктована спецификой казахстанского рынка, характеризующегося значительной зависимостью от внешних экономических факторов и высокой степенью неопределенности.

В настоящее время имитационное моделирование является основой для создания новых перспективных технологий управления и принятия решений в сфере кредитования, а развитие вычислительной техники и программного обеспечения делает этот метод все более доступным для широкого круга специалистов--практиков, разработан метод расчета комплексного показателя оценки кредитоспособности заемщика, вычисление которого основано на данных, полученных в результате реализации моделей оценки финансового состояния и прогнозирования результатов реализации проектов. Создана матрица распределения, позволяющая определить лимит на заемщика с учетом отраслевого риска и уровня его кредитоспособности.

На основе подхода, предлагаемого в данной работе, разработаны рекомендации определения размера займа максимально возможного для кредитования отдельного заемщика.

В заключение необходимо отметить, что данный подход соответствует требованиям Инструкции о требованиях к наличию систем управления рисками в банках второго уровня Республики Казахстан [2] и рекомендациям Базельского комитета [З].

Похожие статьи




Моделирование прогнозного потока реальных денег - Кредитоспособность заемщика и методика ее определения

Предыдущая | Следующая