ПРОБЛЕМИ ОЦІНКИ ПЛАТО- ТА КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ КЛІЄНТІВ БАНКУ - Scientific conference
Main page
UA RU EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2014

ПРОБЛЕМИ ОЦІНКИ ПЛАТО- ТА КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ КЛІЄНТІВ БАНКУ

18.12.2017 17:33

[Section 6. Banking. Money, finances and credit]

Author: Іванова Крістіна, студентка 4 курсу, Київський національний торговельно-економічний університет, м. Київ


Проблема вдосконалення кредитного механізму є однією з пріоритетних як в Україні, так і за кордоном. Визначення кредитоспроможності позичальника – завдання, яке щодня розв'язується працівниками кредитної організації, процедура проведення якої має чітко регламентовану схему. У той же час кредитоспроможність позичальника є одним з найбільш складних питань в механізмі повернення кредиту. Необхідність вивчення сутності кредитоспроможності пояснюється як відсутність єдиної думки серед різних авторів з приводу визначення самого поняття, так і подальшим розвитком банківської інфраструктури, яка, у свою чергу, впливає на формування і зміст даного терміна. Незворотний процес розвитку сфери банківського обслуговування і економічних відносин в цілому вносить постійні корективи в критерії оцінки кредитоспроможності, в результаті чого виникає необхідність постійного контролю і внесення змін у процес аналізу кредитоспроможності підприємства-позичальника [4, c. 33]. 

Проведений аналіз методик, застосовуваних вітчизняними комерційними банками, показав, що більшість з них є запозиченими з зарубіжних джерел, проте використовуються в даних методиках розрахунки оцінки фінансового стану застосовують до українських підприємств. Причому, нормативи оцінки кредитоспроможності підприємств, які застосовуються у вітчизняних методиках не відповідають реальному рівню фінансово-економічного розвитку підприємств того чи іншого регіону. Вони були розроблені давно і не піддавалися коригуванню. Згідно з нормами Базельського комітету, оцінка кредитоспроможності підприємства-позичальника повинна враховувати специфіку галузі, в якій функціонує потенційний кредитор.  

Ми пропонуємо для аналізу кредитоспроможності клієнтів банку використовувати дві системи оцінки кандидата в позичальники PARSER і CAMPARI, які застосовуються в англійських клірингових банках.

PARSER – це методика оцінки кредитоспроможності клієнта банку, назва якої є абревіатурою від складових її критеріїв: Р – Person – інформація про персону потенційного позичальника, його репутацію; А – Amount – обґрунтування суми кредиту, що запрошується; R – Repayment – можливість погашення; S – Security – оцінка забезпечення; Е – Expediency – доцільність кредиту; R – Remuneration – винагорода банку (процентна ставка) за ризик надання кредиту.

CAMPARI: С – Character – репутація позичальника; А – Ability – оцінка бізнесу позичальника; М – Means – аналіз необхідності звертання за позикою; Р – Purpose – мета кредиту; А – Amount – обґрунтування суми кредиту; R – Repayment – можливість погашення; I – Insurance – спосіб страхування кредитного ризику.

У практиці американських банків застосовується „правило п’яти С”: CAPACITY – здатність погасити позику; CHARACTER – репутація позичальника (чесність, порядність, старанність); CAPITAL – капітал, володіння активом як передумова можливості погашення позикової заборгованості;

COLLATERAL – наявність забезпечення, застави; CONDITIONS – економічна кон’юнктура та її перспективи [1, c. 158].

Крім того, можливо запропонувати методи оцінки, які розробляються за допомогою різних статистичних моделей, наприклад американська “модель Зета” (Zeta model), призначена для оцінки ймовірності банкрутства ділової фірми. Значення ключового параметру “Z” визначається за допомогою рівняння, змінні якого відображають деякі ключові характеристики аналізованої фірми – її ліквідність, швидкість обігу капіталу тощо. Яскравим прикладом такої „класифікаційної моделі” є модель американського економіста Е. Альтмана, який запропонував рівняння для оцінки вірогідності банкрутства підприємства, що звернулось до банку за кредитом:

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 0,99X5, (1)

де Х1 – відношення оборотного капіталу до суми активів фірми; Х2 – відношення нерозподіленого доходу до суми активів; Х3 – відношення операційних доходів (до вирахування відсотків та податків) до суми активів; Х4 – відношення ринкової вартості акцій фірми до загальної суми боргу; Х5 – відношення суми продажу до суми активів.

У результаті застосування даної методики оцінки можна визначити: якщо Z≤1,8, то ймовірність банкрутства дуже висока; якщо 1,8≤Z≤2,7, то ймовірність банкрутства висока; якщо 2,7≤Z≤2,9, то ймовірність банкрутства низька; якщо Z≥2,9, то ймовірність банкрутства дуже низька.

При всій різноманітності можливих моделей оцінки кредитного ризику система показників має відповідати таким критеріям:

— показники мають бути максимально інформативні і давати цілісне уявлення про стан позичальника;

— показники повинні давати можливість визначення рейтингу позичальника як у просторі, так і в часі;

— для всіх показників мають бути вказані нормативи задовільного рівня або діапазону вимірювань;

— остаточна модель оцінки кредитного ризику повинна бути коректно складена й мати економічне обґрунтування [2, c. 54].

Таким чином, одне з найважливіших завдань кредитної політики банку — ефективна оцінка кредитоспроможності позичальника. У теперішній час існують різні методи оцінки кредитоспроможності позичальника, які включають як плюси, так і недоліки. У зв’язку з цим виникає необхідність вдосконалення методик оцінки кредитоспроможності та управління ризиками, оскільки підвищення доходності кредитних операцій безпосередньо пов’язано з якістю оцінки кредитного ризику.

Література:

1. Васильчак С. В. Оцінка кредитоспроможності позичальника як один із методів забезпечення економічної безпеки банку / С. В. Васильчак, Л. Р. Демус // Науковий вісник НЛТУ України. – 2012. – № 22.1. – С. 158

2. Галасюк В. В., Галасюк В. В. Оцінка кредитоспроможності позичальників: що оцінюємо? // Вісник НБУ. – 2009. – №5. – С. 54-56.

3. Лукин М. И. Эконометрические подходы к разработке модели оценки кредитоспособности заёмщика / М. И. Лукин // Системное моделирование социально-экономических процессов: тезисы докладов и сообщений XXV юбилейной международной научной школы семинара им. ак. С. Шаталина, г. Королёв, Моск. обл., 24–28 мая 2002 г. : в 2 ч. — М. : ЦЭМИ РАН, 2002. — Ч. 2. — С. 24–25.

4. Основы банковского дела / под ред. д-ра экон. наук А. Н. Мороза. – К.: Издательство „Либра”, 2004. – 330.


_______________________

Науковий керівник: Науковий керівник: Котенко У.М., старший викладач кафедри банківської справи, Київський національний торговельно-економічний університет

Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021

Conference 2020

Conference 2019

Conference 2018

Conference 2017

Conference 2016

Conference 2015

Conference 2014

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукові конференції

Економіко-правові дискусії. Спільнота