Файл: Методы оценки кредитоспособности заемщика (АО «ХК «МЕТАЛЛОИНВЕСТ»).pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Курсовая работа

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 13.03.2024

Просмотров: 31

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

При этом в рамках построения таких рейтингов он выделяет три основных способа моделирования уровня кредитоспособности заемщика:

- модели, основанные на статистических моделях (методах);

- модели ограниченной экспертной оценки;

- модели непосредственно экспертной оценки.

Фаизова Г.Р. выделяет следующие методы оценки кредитоспособности заемщика:

- количественные методы, в рамках которых выделяются коэффициентный анализ, балльные методики оценки кредитоспособности и, в том числе – кредитный скоринг;

- экспертные методы, к числу которых относится андеррайтинг кредитных заявок физических лиц - основанные на качественном подходе, основой которого является анализ кредитных историй;

- смешанные методы – объединяющие как экспертное мнение, так и балльную оценку, как правило - с использованием коэффициентного анализа.

Крючков С.А. к методам оценки кредитоспособности относит: - системы финансовых коэффициентов, характеризующих финансовое состояние заемщика; - статистические методы оценки, к числу которых он относит, прежде всего, кредитный скоринг; Рудой Н. рассматривая вопросы автоматизации систем оценки кредитоспособности в банках, использует несколько иную классификацию, в рамках которой делит методы оценки кредитоспособности на две категории:

- классификационные методики – методики, основанные на применении экономико-математических методов формализованной оценки кредитоспособности, которые, в свою очередь, делятся на рейтинговые, прогнозные и матричные;

- методы комплексного анализа кредитоспособности – методики, которые опираются на общий анализ совокупности факторов, не всегда сопровождающийся формализованными расчетами. Логинов Д.В., а также Ворошилов И.В. и Сурина И.В. рассматривают три группы методов оценки кредитоспособности, разделяя их применение по направлениям кредитования:

Скоринговые модели – по мнению авторов, применяются в экспресс-кредитовании; Анализ платежеспособности клиента – привязывается к кредитованию на неотложные нужны и осуществляется экспертным методом;

Андеррайтинг – в интерпретации авторов представляет собой анализ вероятности погашения кредита и относится к оценке кредитоспособности при оформлении ипотечных кредитов.

Ленская Н.В. и Чернышева Т.Ю. предлагают выделять четыре группы методов оценки кредитоспособности заемщика – физического лица:

- оценка кредитоспособности по уровню платежеспособности (дохода); - оценка кредитоспособности по кредитной истории;


- скоринговая (балльная) оценка кредитоспособности;

- андеррайтинг.

Недостатком приведенных классификаций методов оценки кредитоспособности заемщика, по мнению автора настоящей работы, является их линейность, одноуровневость, что приводит к разночтениям.

Этот недостаток, по нашему мнению, устранен в классификации, предлагаемой Просаловой В.С. Автор предлагает выделить два уровня классификации методов оценки кредитоспособности заемщика:

- к первому уровню относятся экспертные оценки, основанные на субъективном мнении, а также автоматизированные системы оценки;

- второй уровень представляет собой математические средства принятия решений, в качестве которых автор рассматривает статистические методы, основанные на дискриминантном анализе, например методы линейной регрессии, методы логистической регрессии; методы линейного программирования; генетические алгоритмы и нейронные сети; а также нечеткие множества.

Развивая подход Просаловой В.С., предлагается разделять процесс оценки кредитоспособности заемщика и собственно методы ее оценки на рисунке 4 ниже.

Рисунок 4. Оценка кредитоспособности физического лица[16]

В настоящее время в банковской практике применительно к оценке кредитоспособности физических лиц среди количественных методов наиболее распространенными являются: анализ платежеспособности клиента, осуществляемый как автоматизировано, так и в рамках экспертных оценок – андеррайтинга, а также кредитный скоринг, осуществляемый автоматизировано – с помощью специализированных банковских программных продуктов.

При оценке кредитоспособности с помощью качественных методов центральную роль играет анализ кредитных историй.

Кредитный скоринг является наиболее распространенным в настоящее время в банковской практике методом балльных оценок кредитоспособности заемщиков-физических лиц. В условиях достаточно активной конкуренции на рынке кредитования населения одним из значимых конкурентных факторов становится простота оформления и скорость предоставления кредита.

Это в особенности актуально для т.н. POS –кредитования, то есть предоставления кредитов на территории крупных торговых центров – партнеров. В этой связи востребованными являются автоматизированные системы оценки заемщиков для массового кредитования, позволяющие сократить операционные издержки и повысить скорость выдачи кредитов при сохранении определенного качества оценки кредитных рисков.


Считается, что балльные системы оценки кредитоспособности клиентов – более объективный и экономически обоснованный метод принятия решения, чем экспертные оценки, так как в основе метода лежит статистическая и вероятностная обработка имеющихся данных, что точнее мнения эксперта, поскольку в экспертной оценке значительную роль играет личность работника, принимающего решение.

Рассмотренные методы оценки кредитоспособности являются количественными, отражая, прежде всего финансовую составляющую способности заемщика физического лица к совершению кредитной сделки и выполнению впоследствии обязательств по кредиту. Однако, как отмечалось выше, наряду с этим в банковской практике применяется качественный анализ личности заемщика на основании доступной информации, основной объем которой составляют сведения, содержащиеся в кредитных историях.

Бюро кредитных историй призваны обеспечивать банки и небанковские финансовые организации своевременной, полной и достоверной информацией о потенциальных заемщиках, оказывать услуги по информационному обеспечению процедур принятия решений о выдаче кредитов, а также анализу кредитных портфелей и качества активов кредитного характера.

В общем случае, помимо кредитных историй кредитные бюро могут предоставлять банкам, небанковским организациям и органам финансового надзора и другим заинтересованным информацию о классификации ссудной задолженности, результатах анализа кредитного портфеля, сведения о фактах мошенничества и коррупции.

Выполнение этих функций позволяет снижать затраты кредитных организаций на оценку кредитоспособности заемщиков, усиливать конкуренцию на кредитных рынках, улучшать использование методов оценки кредитных рисков.

В особенности важное значение анализу кредитных историй придается в зарубежной практике кредитования физических лиц.

Таким образом, подводя итог по второй главе следует отметить, что в целом, значительное количество российских банков совмещают использование собственных скоринговых моделей, которые на постоянной основе корректируются с накоплением кредитной статистики, появлением новых источников информации, изменением экономической ситуации, с применением сторонних моделей скоринговых оценок, разрабатываемых ведущими специализированными компаниями в данной области и использующих данные, например, бюро кредитных историй.


ГЛАВА 3. РАСЧЕТ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ АО «ХК «МЕТАЛЛОИНВЕСТ»

3.1. Краткая характеристика организации и его основных финансовых показателей

Металлоинвест является мировым лидером по производству товарного горячекатаного железа (HBI), ведущим производителем и поставщиком железной руды и металлизированной продукции, одним из региональных производителей высококачественной стали.

Компания обладает вторыми по величине в мире разведанными запасами железной руды - около 14,1 млрд. Тонн по международной классификации JORС (IMC Montan), которая гарантирует около 140 лет эксплуатационного периода при текущем уровне добычи.

Металлоинвест - это

  • мировой лидер по производству товарного HBI;
  • второе место в мире по производству пеллет;
  • крупнейшая железорудная компания в России и СНГ;
  • производитель высококачественной стали.

Компания является мировым игроком на рынке горячекатаного брикета, перерабатывая большую часть железной руды, добытой в продукты с высокой добавленной стоимостью, такие как окатыши, HBI / DRI.

В 2016 году на долю Металлоинвеста приходилось 39% российского производства железорудного концентрата и аглоруды, 59% железорудных окатышей и 100% ГБЖ и металлизированных окатышей. Компания является одним из региональных производителей высококачественной стали, производя около 7% общего производства стали в России.

Металлоинвест включает в себя ведущие горно-обогатительные комбинаты России - Лебединский и Михайловский горно-обогатительные комбинаты, металлургические предприятия - Оскольский электрометаллургический завод и Уральский металлургический комбинат, компанию по переработке металла УралМетКом, а также активы, обеспечивающие сервисное обслуживание и поставку сырья, и металлургические предприятия.

Функции продаж и маркетинга продукции Металлоинвест централизованы. Управляющая компания координирует работу предприятий с рынками, их производственной политикой и внешними поставками, тем самым обеспечивая синергию рынка и повышая эффективность производства.


Компания стремится поддерживать благоприятную социальную среду в регионах своего присутствия и на каждом из своих предприятий. Металлоинвест обеспечивает стабильную занятость почти 60 тысячам сотрудников и помогает в решении актуальных проблем в регионах своего присутствия. Основные принципы социальной политики Компании закреплены в Политике корпоративной социальной ответственности и благотворительности.[17]

3.2. Оценка кредитоспособности организации по рейтинговым моделям

Рассмотрим и рассчитаем финансовые коэффициенты на основе бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах организации АО «ХК «Металлоинвест» (прилож. 1,2)

Таблица 4

Анализ коэффициентов платежеспособности[18]

Показатели

Значение

Рекомендуемые значения

01.01.2018

01.01.2017

01.01.2016

Коэффициент покрытия

2,00

2,87

1,81

≥2

Промежуточный коэффициент покрытия

0,91

2,22

1,10

0,8…1,0

Абсолютный коэффициент покрытия

0,38

1,48

0,77

≥0,2

Коэффициент автономии

0,15

0,16

0,23

Не менее 0,5

На основании полученных данных можно сказать, что коэффициенты платежеспособности к 01.01.2018 полностью соответствуют рекомендуемым значениям. Это говорит о том, что организация является платежеспособной на протяжении всего анализируемого периода и сможет расплатиться по своим обязательствам.

В Сбербанке России используется методика оценки рейтинга кредитоспособности заёмщика на базе системы финансовых коэффициентов, адаптированная к российским условиям. Методика основывается на пяти финансовых коэффициентах, наиболее полно характеризующих финансовое состояния предприятия и его кредитоспособность. (табл. 5)