Методы анализа и оценки качества кредитного портфеля банка в мировой и отечественной практике

Финансы сегодня » Управление кредитным портфелем коммерческого банка » Методы анализа и оценки качества кредитного портфеля банка в мировой и отечественной практике

Страница 5

В этой версии модели Альтмана второй показатель принят равным нулю. Это обосновывается тем, что деятельность наших предприятий как акционерных только начинается. Изменен и четвёртый показатель, который рассчитывается как отношение объёма активов к величине заёмных средств, в связи с отсутствием в нашей республике информации о рыночной стоимости акций.

При применении модели Альтмана возможны два типа ошибок прогноза:

прогнозируется сохранение платёжеспособности предприятия, а в действительности происходит банкротство;

прогнозируется банкротство, а предприятие сохраняет платёжеспособность.

По мнению Альтмана, с помощью пятифакторной модели прогноз банкротства на горизонте в один год можно установить с точностью до 95%. При этом ошибка первого типа возможна в 6%, а ошибка второго типа - в 3% случаев. Спрогнозировать банкротство на горизонте в 2 года удаётся с точностью до 83%, при этом ошибка первого типа имеет место в 28%, а второго - в 6% случаев.

В 1977 г. Альтман со своими коллегами разработал более точную семифакторную модель. Эта модель позволяет прогнозировать банкротство на горизонте 5 лет с точностью до 70%. Было обнаружено, что следующие семь переменных позволяют разделять всю совокупность корпораций на банкротов и успешно действующих:

доходность по активам (отношение брутто-доходов - до вычета процентов и налогов - к суммарным активам);

стабильность доходов;

обслуживание долга (отношение брутто-доходов к совокупности процентным платежам);

кумулятивная прибыльность (отношение нераспределенной балансовой прибыли к суммарным активам);

ликвидность (отношение текущих активов к текущим пассивам);

капитализация (отношение средней за 5 лет рыночной стоимости акционерного капитала фирмы к совокупному долгосрочному долгу);

размер (суммарные активы фирмы).

В табл.1.5 приведены сведения о точности прогнозирования банкротства с помощью пятифакторной и семифакторной моделей.

При проведении финансового анализа и прогнозирования банкротства практически к любому оценочному показателю нужно подходить критически. Вместе с тем низкое значение показателя Z следует воспринимать как сигнал опасности. В этом случае необходим глубокий анализ причин, вызвавших снижение этого показателя.

Таблица 1.5 Точность прогнозирования банкротства (в процентах)

Количество лет до банкротства

Прогноз по 5-факторной модели

Прогноз по 7-факторной модели

Банкрот

Небанкрот

Банкрот

Небанкрот

1

93,9

97,0

96,2

89,7

2

71,9

93,9

84,9

93,1

3

48,3

-

74,5

91,4

4

28,6

-

68,1

89,5

5

36,0

-

69,8

82,1

Страницы: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Еще по теме:

Основные проблемы по управлению ликвидностью в ОАО «Ханты Мансийский банк»
На основании проведённого анализа ликвидности ОАО «Ханты-Мансийский банк» можно сделать следующие выводы по качеству управления ликвидностью: 1. Наблюдается излишек показателя мгновенной ликвидности. Показатель мгновенной ликвидности был рассмотрен за 2009-2010 года. В течение этого времени показат ...

Пути оптимизации ипотечной деятельности в России
Ипотечный рынок во всем мире работает по двум направлениям: выдача кредитов и их рефинансирование. Уникальность этого рынка заключается в том, что он является связующим звеном между двумя огромными экономически важными сегментами: рынком недвижимости и финансовым рынком. На сегодняшний день в миров ...

Факторы, повышающие и понижающие кредитный риск. Основные элементы управления кредитным риском
Кредитование традиционно является одним из важных и наиболее эффективных видов банковской деятельности. Кредитные организации в силу присущих им особенностей вправе осуществлять расчеты по обязательствам своих клиентов и заниматься привлечением денежных средств, а также проводить самостоятельную кр ...

Навигация

Copyright © 2023 - All Rights Reserved - www.idealbanks.ru