lign="justify"> Всім показники рентабельності фінансово - господарської діяльності підприємства, на кінець аналізованого періоду, демонструють стійке зростання.
Ділова активність підприємства підвищується, що було викликано, насамперед, збільшенням обсягу продажів в 2 рази, зниженні оборотів кредиторської заборгованості до 10 днів, збільшення прибутковості основних засобів з 1,60 до 1,90 сом, зниження показників оборотності активів до 354 днів і збільшення виручки підприємства.
. Бальна система оцінки кредитоспроможності показала, що сума балів в 210 говорить про те, що підприємство ЗАТ «Шоро» відноситься до другого класу позичальників. Второклассние позичальники вважаються фінансово нестійкими і кредитуються на загальних підставах, тобто без: овердрафту, гнучких графіків погашення кредиту, пільгових процентних ставок подальшої пролонгації.
. Факторні моделі оцінки ймовірності банкрутства підприємства
За моделлю Альтмана, компанія ЗАТ «Шоро» з погляду кредитоспроможності знаходитися в ситуації невизначеності, іншими словами ймовірність банкрутства не виключається. Більш позитивна картина вимальовується при використанні удосконаленої моделі Спрінгейта, так на звітну дату показник Спрінгейта дорівнює 1,318, це нам говорить про те, що компанія ЗАТ «Шоро» знаходиться на допустимому рівні ризику банкрутства і є кредитоспроможною.
Аналогічна ситуація складається з моделями Ж. Де палючим і R-model.
Хотілося б додати, що компанії ЗАТ «Шоро» буде здійснена видача кредиту, проте рекомендується підняти базові процентні ставки для даного позичальника для забезпечення меншого ризику неповернення кредиту.
В ході проведеного аналізу нами були виявлені наступні проблеми:
) ретроспективного аналізу, так як джерелами даних для його проведення служать балансові дані клієнта, які відображають стан справ у період, що передує кредитуванню.
) Достовірність наданих позичальником балансових та інших даних. Для її рішення може служити вимога обов'язкового аудиторського підтвердження достовірності даних, що пред'являються в банк для оцінки можливості отримання кредиту позичальником.
) При складанні методик оцінки якості потенційних позичальників, по-перше, є якісний підбір показників, необхідних для проведення об'єктивної оцінки потенційних позичальників; По-друге, коефіцієнти, використовувані для аналізу, не завжди можуть дати об'єктивну характеристику фінансового стану.
) Які значення коефіцієнтів вважати нормативними.
) Доступної позичальником інформації не достатньо для проведення якісного фінансового аналізу.
На основі означених проблем було запропоновано вдосконалювати систему оцінки кредитоспроможності позичальників і провести наступні заходи:
) Оптимізувати оцінку кредитоспроможності позичальника за рахунок автоматизації системи оцінки кредитоспроможності та більш ретельного аналізу позичальника.
) Використання крім класичних методик оцінки кредитоспроможності позичальника, факторні моделі, як Ж. Де Поляна, Спрінгейта, R-моделі і Альтмана.
) Одночасно поряд з застосовуваними моделями ввести практику використання нейронних мереж, що дозволить проводи...
