Методика оценки кредитоспособности клиента
Страница 4

Материалы » Учет кредитов банка и оценка кредитоспособности заемщика » Методика оценки кредитоспособности клиента

Произошел значительный рост себестоимости продукции, вследствие этого сильно снизилась валовая прибыль. В отчетном периоде в отличие от прошлого резко упала прибыль от продаж, прибыль до налогообложения. В итоге у предприятия наблюдается отрицательная чистая прибыль. Это может быть связано со спецификой отрасли, ростом цен на зерно.

После анализа агрегированного баланса и отчета о прибылях и убытках производятся расчеты показателей. Для этого вносим данные баланса и отчета о прибылях и убытках в программу и получаем значения коэффициентов, представленные в таблице в приложении 7.

Также определяется вероятность банкротства с помощью модели Альтмана, представленная в таблице 10.

Таблица 10. Модель Альтмана

Формула

Значение составляющих

Шкала значений Z

Вывод

Z = X1*0.171 + X2*0.847 + Х3*3.117 + Х4*0.42 + Х5*0.995

Х1 = 0,1

Х2 = 0,29

Х3 = 0,0005

Х4 = 0,27

Х5 = 0,86

Z = l,23

< 1,8 вероятность банкротства велика;

1,8 – 2,7 высокая вероятность;

2,8 – 2,9 возможное банкротство;

> 1,8 низкая вероятность

Вероятность банкротства очень велика

Затем определим предварительный класс кредитоспособности предприятия.

Выберем из всех показателей наиболее значимые:

рентабельность всех активов по балансовой прибыли (Р);

общий коэффициент покрытия (П);

коэффициент автономии (С).

С = 0,69;

П = 1,4;

Р = 0,0009.

Далее по формуле определяем коэффициент К1:

К1 = ((Р – 0,05)*3,85 + (П – 0,95)*0,36 + (С – 0,32)*0,9)*100;

К1 = ((0,0009 – 0,05)*3,85 + (1,4 – 0,95)*0,36 + (0,69 – 0,32)*0,9)*100 = (-0,19 + 0,162 + 0,333)*100 = 30,5.

По оценке выбранных за основные коэффициентов предприятие имеет 30,5 баллов. Присваиваем клиенту предварительный класс кредитоспособности С – заемщик с неоднозначной платежеспособностью, но без негативных признаков управления, экономическое развитие остается приемлемым, уровень риска невозврата кредита приемлем.

Далее используем поправочные коэффициенты.

K2 = K1 + Kj;

Kj – поправочные коэффициенты.

Произведем расчет коэффициента кредитной истории:

Кк.и. – ((Всего выданных кредитов / просроченные кредиты)*(средняя сумма по выданным кредитам / испрашиваемая сумма))*10.

Кк.и. = 7,5 баллов.

Можно клиенту добавить 5 баллов за принадлежность к отрасли с отличной динамикой развития. Хорошая деловая репутация – 5 баллов. Клиент является крупным и постоянным клиентом банка.

Также можно учесть другие рассчитанные показатели по усмотрению и прибавить или отнять за них клиенту баллы.

К2 = 30,5 + 17,5= 48 баллов.

Определяем класс кредитного риска: 48 баллов входят в интервал от 40 до 99 – класс В.

Кредитовать предприятие можно, но с хорошим обеспечением.

Лимит кредитования.

Л = сумма поступлений на расчетный счет за последние 3 месяца*1*0,8;

Таким образом, предприятию выдается заключение о кредитоспособности. Предприятие можно кредитовать.

Страницы: 1 2 3 4 

Рекомендуем также почитать:

Экономический рост в 2003 году
Развитие российской экономики в 2003 году характеризуется более высокими, чем в предыдущем году, темпами роста производства товаров и услуг. В первой половине 2003 года объем ВВП увеличился на 7,0% по сравнению с соответствующим периодом прошлого года. Это почти в два раза выше прироста ВВП за пер ...

Определение понятия «кредитоспособность заемщика»
Кредитоспособность заемщика юридического лица – это комплексная правовая и финансовая характеристика, представленная финансовыми и нефинансовыми показателями, позволяющая оценить его возможность в будущем полностью и в срок, предусмотренный в кредитном договоре, рассчитаться по своим долговым обяз ...

Модель Марковиц
Теория портфеля была сформулирована Гарри Марковицем в 1952 году. Его подход начинается с предположения, что инвестор в настоящий момент времени имеет конкретную сумму денег для инвестирования. Эти деньги будут инвестированы на определенный промежуток времени, который называется периодом владения. ...

Разделы сайта

Copyright © 2025 - All Rights Reserved - www.lookbanks.ru