хункові показники моделі, Чессер точно визначив дефолт три з чотирьох аналізованих випадків.
Російськими дискримінантному моделями прогнозування банкрутств є двофакторна модель Федотової М.А. і пятифакторная модель Сайфуліна PC, Kадикова Г.Г ..
Модель оцінки ймовірності банкрутств Федотової MA грунтується на коефіцієнті поточної ліквідності (X1) і частці позикових коштів у валюті балансу (X2):
=- 0,3877 - 1,0736 * X1 + 0,0579 * Х2 (2.8)
Якщо значення індексу Z негативне, то ймовірно, що позичальник так і залишиться платоспроможним.
Сайфуліна P.С. і Kадикова Г.Г. представили рівняння визначення кредитоспроможності позичальника у вигляді:
Z=2 * Х1 + 0,1 * X2 + 0,08 * X3 + 0,45 * X4 + Х5, (2.9)
Якщо значення фінансових коефіцієнтів повністю відповідають мінімальному нормативному рівню, то індекс Z дорівнює 1. Фінансовий стан компанії, що має рейтингове число менше 1 розцінюється як незадовільний.
Спільно з множинним дискримінантний аналізом прогнозування банкрутств позичальників можуть використовуватися також спрощені моделі, які засновані на системі певних показників. Приклад такого підходу - це система показників Бівepa, яка включає: ризик кредитний банкрутство портфель
коефіцієнт Бівepa;
коефіцієнт покриття наявних активів власним оборотним капіталом;
рентабельність активів;
рівень фінансового левepіджа;
коефіцієнт покриття поточних короткострокових зобов'язань оборотними активами.
Для класифікації кредитів на практиці може бути використана модель САRT. Модель САRT розшифровується як класифікаційні та регресійні дерева (Сlassification аnd regrеssion trees). Головними достоїнствами цієї непараметричної моделі є можливість широкого застосування, її легкість обчислень і доступність для розуміння, однак побудова таких моделей вимагає застосування складних статистичних методів. Цю модель називають ще рекурсивним розбиттям raquo ;. Усвідомити класифікаційні та регресійні дерева можна шляхом розбивки на гілки згідно значень обраних фінансових коефіцієнтів. При цьому, кожна гілку дерева, ділиться на гілки згідно з іншим коефіцієнтом. Точність класифікації становить приблизно 90. На Малюнку 2.2. представлено класифікаційне дерево для виявлення компаній-банкрутів.
ризик кредитний банкрутство портфель
Малюнок 2.2. Класифікаційне дерево для виявлення компаній-банкрутів
При використанні математичних методів при управлінні кредитами, банку необхідно враховувати, що надання кредитів не є суто механічним актом. Це трудомісткий процес, в якому важливі не тільки людські взаємини між сторонами, а й розуміння технічного забезпечення. У математичних моделях не враховуються міжособистісні відносини. А на практиці кредитного аналізу та кредитування необхідно враховувати цей фактор.
Альтман припускав використовувати свою кількісну модель з метою доповнити до якісних і інтуїтивним підходам інспекторів кредитних відділів комерційних банків, роблячи акцент, що його модель не здатна дати бальної оцінки позики і замінити оцінки, пропоновані службовцями банку. Модель і одержувані через неї Z - оцінки можуть служити цінним інструментом для визначення загальної кредитоспроможності клієнтів банку і сигналом попередження про можливість в майбутньому поганого фінансового стану.
Недоліки класифікаційних моделей можна виділити наступні: довільність розрахунку основних кількісних показників ( емпіризм ), досить висока чутливість до неточності і достовірності вихідних даних (наприклад, фінансової звітності, що більш характерно для вітчизняних підприємств), порівняльна громіздкість.
Детально розглянути кількісні та якісні параметри кредитора дозволяють моделі комплексного аналізу, такі як правило шести СІ raquo ;, PARTS, CAMPARI, оціночна система аналізу.
Правило, відоме як шостій СІ використовують на практиці банки США, які застосовують для відбору клієнтів критерії, які з літери Сі raquo ;: сharacter, Сapital, сash, сollateral, сonditions, сontrol. Відповідно до російськими термінами:
здатність до запозичення коштів;
репутація клієнта-позичальника;
здатність отримувати дохід;
володіння забезпеченням;
стан економічної кон'юнктури;
чутливість позичальника до різних факторів.
Згідно з основними принципами кредитування, які містяться в методиці САМPARY, аналіз кредитоспроможності клієнта складається в послідовному виділенні з кредитної заявки та додан...
