Критерии и методы оценки кредитоспособности предприятий коммерческими банками тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.10, кандидат экономических наук Хасянова, Светлана Юрьевна

• Хасянова, Светлана Юрьевна
• кандидат экономических наук
• 2002

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Хасянова, Светлана Юрьевна

Введение.

Глава 1. Теоретические аспекты анализа кредитоспособности.

1.1. Трактовка понятия кредитоспособности отечественными и зарубежными специалистами.

1.2. Классификация моделей оценки кредитоспособности заемщиков коммерческими банками.

1.3. Проблемы развития кредитных отношений в условиях рыночной экономики.

Глава 2. Практика оценки кредитоспособности заемщиков коммерческими банками.

2.1. Стратегия и тактика российских коммерческих банков в сфере кредитования.

2.2. Организация и методика оценки кредитоспособности заемщиков Нижегородскими коммерческими банками.

2.3. Необходимость совершенствования системы критериев оценки кредитоспособности.

Глава 3. Совершенствование методики оценки кредитоспособности предприятий.

3.1. Принципы комплексного анализа кредитоспособности.

3.2. Дифференциация заемщиков по классам кредитоспособности с применением метода вербального анализа.

3.3. Определение оптимальных условий кредитования на основе анализа денежных потоков.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Критерии и методы оценки кредитоспособности предприятий коммерческими банками»

Актуальность

В настоящее время ситуация на российском банковском рынке такова, что основной доход от размещения средств коммерческие банки получают при кредитовании реального сектора экономики, так как другие инструменты финансового рынка после августовского кризиса 1998 года недостаточно развиты (рынки ценных бумаг, межбанковских кредитов, валютный спекулятивный рынок). В то же время, при кредитовании реального сектора банки сталкиваются с рядом проблем.

Основным видом банковского кредитования в настоящее время является краткосрочное кредитование. Учитывая ситуацию на отечественном рынке, в частности, невысокие темпы структурных преобразований в экономике, низкую ликвидность, недостаточную достоверность отчетности многих отечественных предприятий и слабую прозрачность большинства из них, отсутствие законодательной основы защиты прав кредиторов и стабильной долгосрочной ресурсной базы, банки сужают спектр краткосрочного кредитования до 3-6 месяцев.

Сегодня можно говорить практически об отсутствии инвестиционной деятельности коммерческих банков. Низкая доходность и ликвидность, большая степень риска долгосрочных кредитов делают невыгодным их предоставление для коммерческих банков. Отечественные банки практически не кредитуют новое строительство, реконструкцию, стартовый капитал предприятий.

Активность коммерческих банков на рынке кредитов сдерживает то, что при существующем многообразии различных моделей оценки кредитоспособности предприятий определение кредитоспособности заемщиков представляет, тем не менее, довольно сложную проблему, особенно на долгосрочную перспективу.

Критерии определения кредитоспособности предприятий-заемщиков в разных странах имеют свои особенности, но самыми важными из них являются: репутация заемщика, финансовое состояние, обеспечение. Отсутствие офици-■4ф ально публикуемых кредитных рейтингов предприятий лишает отечественные банки информации о деловой репутации заемщика и его кредитной истории. Финансовая отчетность российских предприятий составляется для целей налогообложения и не нацелена на инвестора. Не имеется сравнительной базы отраслевых финансовых показателей, на основе которой кредитор мог бы дать сравнительную оценку финансового состояния заемщика. Обеспечение по кредиту, предлагаемое предприятиями-заемщиками, как правило, не соответствует требованиям кредитора по достаточности и ликвидности. Вместе с этим, недостаточный уровень менеджмента российских предприятий, непрозрачность их у. финансовых и информационных потоков приводит к переоценке роли обеспечения при предоставлении кредита.

В стране не существует общепризнанных подходов к оценке кредитоспособности заемщиков - каждый коммерческий банк вырабатывает свою уникальную методику оценки. При анализе кредитоспособности заемщика коммерческие банки используют современные программы анализа финансового состояния предприятий, создают свою информационную базу, содержащую сведения о кредитной истории клиентов, их деловой репутации, состоянии счетов ^ и т.д. Однако результаты этого анализа могут дать кредитору лишь оценку общей тенденции развития потенциального заемщика, основанную на динамике финансовых коэффициентов.

Основой принятия решения о выдаче кредита, как правило, является субъективная оценка заемщика менеджерами банка и анализ количественных показателей кредитоспособности клиента, зачастую «задним» числом. Во внимание принимаются движение денежных средств по счетам клиентов, кредитная история в данном банке и наличие достаточного, ликвидного обеспечения. Этим требованиям удовлетворяют, прежде всего, акционеры и постоянные клиенты банка.

Особенность кредитной политики российских коммерческих банков на современном этапе состоит в том, что из-за высоких кредитных рисков и отсутствии общих подходов к определению кредитоспособности предприятий кредитная деятельность банков ограничена предоставлением краткосрочных кредитов постоянным клиентам и акционерам. Этим объясняется значительная концентрация кредитных рисков отечественных банков у ограниченного круга заемщиков.

Анализ деловой активности коммерческих банков России показал, что в последние два года сохраняется низкий уровень просроченной задолженности по ссудам и наблюдается тенденция его снижения. Это свидетельствует об улучшающейся макроэкономической ситуации, профессиональной оценке кредитных рисков, усилении защиты интересов кредиторов и вкладчиков. В то же время, это не снимает проблем взаимоотношений банков с реальным сектором экономики, в том числе проблемы определения кредитоспособности предприятий.

В настоящее время назрела необходимость разработки комплексной системы оценки кредитоспособности заемщиков, базирующейся на агрегировании количественных и качественных характеристик субъекта кредитования, для принятия решения о выдаче кредита.

Состояние научной разработанности проблемы

Вопросы определения кредитоспособности предприятий рассматриваются в трудах ряда отечественных ученых и специалистов банковского дела: М.И. Баканова, И.В. Вишнякова, А.И. Ковалева, В.В. Ковалева, В.И. Колесникова, Т.М. Костериной, JI.H. Красавиной, М.Н. Крейниной, Л.П. Кроливецкой, О.И. Лаврушина, Г.П. Макаровой, В.А. Москвина, А.И. Олыпаного, М.А. Песселя, Р.С. Сайфулина, Е.С. Стояновой, Н.Г. Типенко, А.Д. Шеремета и др.

Становление рыночных отношений в России сопровождалось ростом интереса к практике кредитования в зарубежных странах с исторически сложившейся рыночной экономикой- Сильное влияние на становление современных отечественных концепций определения кредитоспособности и на организацию кредитного процесса в коммерческих банках сыграли работы зарубежных исследователей Г. Андерсона, Д. Колдвела, Б. Нидлза, Э. Рида, Дж. Сигела, Дж. Шима.

Несмотря на то, что понятие кредитоспособности заемщика универсально для любой экономики, западные механизмы и технологии определения кредитоспособности в чистом виде не могут быть применены в российских коммерческих банках. Существуют отличия в толковании критериев кредитоспособности в нашей стране и за рубежом - там они более детализированы и несколько шире, что обусловлено более развитой инфраструктурой информационного обеспечения кредитно-финансовой сферы, более высоким уровнем развития стратегического планирования и менеджмента, более обширным банковским опытом, различиями в законодательстве и нормах делового оборота.

Методологические подходы к решению задачи определения кредитоспособности предприятий-заемщиков не в полном объеме представлены в отечественных научных работах из-за специфики области исследования, которая находится на стыке экономики, финансов, прикладной математики и психологии, а также недостаточной проработанности математических методов оценки качественных характеристик субъектов и отношений между ними. Дискуссионность и сложность проблемы определения кредитоспособности предприятий, а также необходимость иного подхода к ее решению определили выбор темы диссертации.

Цель и задачи исследования

Целью диссертационной работы является разработка принципов и методики комплексной оценки кредитоспособности предприятий для принятия решения о предоставлении кредита.

Для достижения этой цели поставлены следующие задачи:

- проведение сравнительного анализа зарубежных и отечественных подходов к оценке кредитоспособности предприятий;

- исследование принципов построения и классификации существующих моделей оценки кредитоспособности заемщиков; выявление особенностей, преимуществ, недостатков и границ применения моделей;

- изучение критериев оценки кредитоспособности предприятий, степени их значимости при принятии решения о предоставлении кредита;

- обоснование необходимости комплексной оценки кредитоспособности предприятий при банковском кредитовании для принятия решения о выдаче кредита и условиях кредитования.

Предмет исследования: кредитоспособность предприятий.

Объект исследования: механизм взаимодействия предприятий и коммерческих банков в процессе кредитования.

Теоретической основой исследования явились работы отечественных и зарубежных специалистов, посвященные проблемам определения кредитоспособности предприятий, критериям и методам ее оценки.

Методологической базой исследования выступают диалектический метод познания, предполагающий изучение экономических отношений и явлений в развитии и взаимосвязи; методы системного и сравнительного анализа; модели экстраполяции.

Информационной базой исследования являются статистические материалы, публикуемые Госкомстатом и периодической печатью, специальными изданиями; сведения, поставляемые Интернет; бухгалтерская и финансовая отчетность предприятий и банков; материалы научно-практических конференций; законодательные акты федеральных и региональных органов государственной власти РФ; нормативные акты Центрального банка РФ.

Научная новизна результатов работы состоит в следующем:

- уточнена классификация моделей оценки кредитоспособности предприятий по методу оценки в отличие от существующих классификаций по набору показателей, входящих в систему оценки, на основе анализа особенностей зарубежных и отечественных подходов к оценке кредитоспособности предприятий;

- определены пути совершенствования системы критериев кредитоспособности предприятий; в качестве важнейшего направления принято усиление роли качественных характеристик субъекта кредитования и усиление степени их значимости при оценке кредитоспособности;

- обоснована возможность и целесообразность применения метода вербального анализа данных для решения проблемы определения кредитоспособности заемщиков;

- предложены методика комплексной оценки кредитоспособности предприятий на основе вербального анализа и алгоритм принятия решения о предоставлении кредита.

Практическая значимость и апробация работы

Теоретические положения и практические рекомендации по оценке кредитоспособности заемщиков прошли апробацию и реализованы в Нижегородских коммерческих банках: ОАО АКБ «Саровбизнесбанк»; ОАО - НСКБ «Гарантия и других региональных банках для улучшения качества кредитного портфеля банка, снижения рисков при кредитовании, расширения круга потенциальных заемщиков, повышения доходности кредитных операций. На базе предложенной методики в этих банках разработан и внедрен программный продукт по автоматизации оценки кредитоспособности предприятий-заемщиков.

Результаты исследования использованы автором и другими преподавателями на кафедре «Финансы и кредит» Нижегородского филиала государственного университета Высшая школа экономики при подготовке курса лекций и проведении практических занятий по дисциплинам «Банковское дело», «Международные финансы», «Коммерческое ценообразование», а также при проведении семинаров с менеджерами банков и предприятий различного уровня.

Теоретические и практические результаты исследований докладывались и экспонировались на:

- Всероссийской конференции Нижегородских ученых-обществоведов «Россия и россияне - выбор пути», организованной при содействии Нижегородской областной администрации в г. Н. Новгороде в 1999 г.;

- Всероссийской научно-практической конференции «Совершенствование хозяйственного механизма и его эффективность в условиях рыночных преобразований», организованной Нижегородским государственным университетом и Владимирским государственным университетом в г. Н. Новгороде в 2000 г.;

- Региональных научно-практических конференциях «Проблемы совершенствования и развития банковской системы на современном этапе» в г. Н. Новгороде в 1999 и 2000 гг.;

- научно-практических конференциях государственного университета Высшая школа экономики, Нижегородского государственного университета, Волжской государственной академии водного транспорта.

Объем и структура диссертации

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 6 приложений, 25 таблиц, 12 рисунков, 159 страниц. По теме диссертации опубликовано 19 научных работ.

Заключение диссертации по теме «Финансы, денежное обращение и кредит», Хасянова, Светлана Юрьевна

Заключение

Кредитоспособность предприятия отражает сущность банковского кредита в рыночной экономике, базирующегося на устойчивом балансе интересов субъектов кредитной сделки - заемщика и банка.

При прежней административно-командной системе хозяйствования банковское кредитование происходило без учета специфики заемщика, его кредитоспособности и рисков, связанных с предоставлением кредита. Конкуренция банков на рынке денежных ресурсов за их привлечение и выгодное размещение сделали необходимым выбор заемщика на основе оценки кредитоспособности.

Высокие риски при кредитовании реального сектора экономики страны, риски ликвидности банковской системы и отсутствие общепризнанных подходов к оценке кредитоспособности предприятий являются в настоящее время факторами, сдерживающими кредитную активность российских коммерческих банков. Специфика современной отечественной практики кредитования состоит в том, что отечественные банки не обладают единой методической и нормативной базой организации кредитного процесса.

По-нашему мнению, российскому банковскому законодательству при содействии Министерства финансов РФ, Центрального банка, Ассоциации российских банков предстоит выработать нормы для полноценного регулирования кредитных отношений, упорядочив и расширив уже существующие. По-видимому, необходимо принятие специального закона, регулирующего кредитную политику и кредитные операции коммерческих банков, как это сделано в ряде зарубежных стран.

Анализ отечественных и зарубежных подходов к определению кредитоспособности предприятий и применяемых на практике моделей оценки кредитоспособности позволил выявить их особенности, преимущества, недостатки и границы применения.

Рейтинговые модели сводят кредитоспособность предприятия к единому показателю - рейтингу - и делят заемщиков по степени предпочтительности.

Особенность этих моделей состоит в том, что набор показателей кредитоспособности и их удельные веса отвечают только субъективным предпочтениям экспертов и дают наилучшее с их точки зрения ранжирование заемщиков, то есть точность оценки зависит от компетенции специалистов, назначающих удельные веса.

Наиболее узким местом рейтинговых моделей является использование линейной функции полезности, которая интегрирует значения показателей кредитоспособности. В действительности имеет место нелинейная, «эволюционная» зависимость показателей, характеризующих субъект кредитования. Разные показатели имеют неодинаковое влияние на мнение экспертов в отношении конкретного заемщика, поэтому линейное «ранжирование», или «взвешивание», вряд ли будет адекватно моделировать реальный процесс экспертного оценивания. Линейные модели эффективны лишь в области малых отклонений от «стационарного состояния» оцениваемых параметров (на практике - не более 10 %). Наиболее достоверные результаты могут быть получены для добросовестных заемщиков (т. е. тех, у которых высокий уровень достоверности финансовой информации, адекватный менеджмент, хорошие рыночные перспективы) в относительно спокойные периоды развития макроэкономики, что снижает достоверность и практическую ценность результатов. По данным ряда исследователей рейтинговые методики позволяют правильно оценить кредитоспособность не более чем в 80 % случаев.

Кроме того, недостатки рейтинговых моделей обусловлены недостатками системы финансовых коэффициентов, которая лежит в их основе: произвольность выбора базовых показателей, переоценка количественных факторов, характеристика деятельности предприятия в прошедшем периоде.

В отличие от рейтинговых, статистические модели разбивают заемщиков на возможных банкротов и устойчивые компании на основе статистических данных о финансовом состоянии заемщиков и выполнении обязательств по кредитным договорам. Например, модели Альтмана и Чессера предсказывают вероятность банкротства предприятий с высокой степенью точности на 2-5 лет вперед, в то же время они статичны и сильно упрощают реальную ситуацию.

Общими недостатками данных классов моделей являются переоценка роли количественных факторов кредитоспособности (финансовых индикаторов); высокая недостоверность исходных данных в условиях России, где финансовая отчетность предприятий составляется для целей налогообложения и не нацелена на инвесторов; сравнительная сложность вычислений (использование большого массива внутри- и межотраслевых статистических данных). Данные модели не учитывают роль межличностных отношений субъектов кредитной сделки и могут использоваться как дополнение к интуитивному подходу кредитных экспертов.

Модели комплексной оценки включают как количественные, так и качественные показатели кредитоспособности и позволяют произвести комплексный анализ кредитоспособности заемщика. Системы критериев могут быть различными, что предопределяет различие самих моделей этого класса (правило 6 «С», модели CAMPARI, PARTS и др.). Недостатками такого рода моделей являются эмпиризм; слабое использование математического аппарата; недостаточная теоретико-методологическая проработанность. Кроме того, модели данного класса не устанавливают четких критериев оценки качественных показателей кредитоспособности и степени их влияния на оценку общей кредитоспособности для принятия решения о предоставлении кредита, что затрудняет выработку оптимальных условий кредитования заемщиков в зависимости от степени кредитного риска.

В результате проведенного анализа моделей кредитоспособности нами предложена классификация моделей по методу оценки, а не по набору показателей, входящих в систему оценки (количественные или качественные), поскольку точность оценки зависит от применяемого метода. Предложенная классификация не устанавливает четких границ между количественным и качественным анализом, так как они являются инструментами единой методологии кредитного анализа. Существующие модели предлагается классифицировать следующим образом: модели на основе анализа финансово-экономических индикаторов (ФЭИ) состояния заемщика; модели на основе анализа ФЭИ и рыночных критериев; рейтинговые модели; комплексные модели на основе эвристических методов и экспертного анализа.

Кредитоспособность заемщиков оценивается по системе определенных показателей.

Анализ существующих в мировой практике кредитования критериев кредитоспособности показал, что сами критерии и степень их значимости при принятии решения о выдаче кредита в разных странах и на разных этапах экономического развития страны различны. В работе приводятся данные исследователей Франкфуртского университета (Германия), которые выделяют следующие критерии и степень их значимости при принятии решения о выдаче кредита: финансовая отчетность - 31 %; анализ рынка - 16 %; обеспечение - 15 %; менеджмент -11%; финансовое планирование - 8 %; анализ сектора - 8 %; прочие факторы - 8 %; анализ счетов - 3 %. В современных российских условиях набор критериев и распределение их по степени значимости в коммерческих банках для принятия решения о предоставлении кредита выглядят следующим образом: обеспечение - 60 %; анализ счетов - 13 %; менеджмент - 11%; анализ рынка - 8 %; финансовая отчетность - 5 %; прочие - 3 %.

В ходе исследования сделан вывод о необходимости совершенствования критериальных составляющих системы оценки кредитоспособности. По - нашему мнению, при оценке кредитоспособности целесообразно сместить акцент с количественных критериев на качественные и усилить степень значимости последних, отдавая предпочтение не имуществу (обеспечению) заемщика, а его платежеспособности и денежным потокам. Это позволит рассматривать клиента не как потенциального банкрота, а с позиций перспектив развития бизнеса.

В работе обосновывается возможность применения метода вербального анализа данных для определения кредитоспособности предприятий. Этот метод предложен д-ром технич. наук, проф. О.И. Ларичевым и др. специалистами Института системного анализа Российской академии наук для решения так называемых слабоструктурированных проблем, частным случаем которых является задача оценки кредитоспособности заемщиков. Отличительной особенностью слабоструктурированных задач является наличие в них как количественных, так и качественных показателей при доминировании последних. Одним из способов решения проблемы определения кредитоспособности может быть сведение ее к «неструктурированной» задаче, содержащей только качественные показатели.

На наш взгляд, этот подход является наиболее плодотворным по ряду причин:

- хорошая теоретико-прикладная разработанность и научная обоснованность метода (методология вербального анализа данных и принятия решений достаточно исследована и разрабатывалась на протяжении более 20 лет О.И. Ларичевым, Е.М. Мошковичем и другими исследователями ИСА РАН);

- успешное применение в различных отраслях науки и практики (медицинская диагностика, принятие решений о ценности научных разработок и т. д.);

- возможность строить решение в терминах предметной области с использованием словесных формулировок, понятных эксперту;

- возможность применения автоматизированных систем программирования;

- высокая достоверность результатов (по данным специалистов ИСА РАН, применявших методологию вербального анализа более чем в 40 предметных областях, достоверность результатов составляет 98-99 %).

Применение традиционных статистических и рейтинговых методов для решения задачи оценки кредитоспособности означает ее редукцию к «структурированным» задачам (хорошо формализованным, включающим количественные показатели).

Суть использования метода вербального анализа данных для решения задачи выбора заемщика состоит в том, чтобы построить классификацию данного множества заемщиков в соответствии с заданным множеством критериев кредитоспособности и выделить заемщиков, удовлетворяющих требованиям кредитора.

Этапами процесса решения задачи оценки кредитоспособности заемщика на основе метода вербального анализа являются: 1) определение числа и описание классов кредитоспособности; 2) определение системы независимых критериев (групп критериев) оценки кредитоспособности; 3) определение возможных значений критериев с использованием вербальных шкал оценок; 4) построение матрицы соответствия вербальных значений групп критериев классу кредитоспособности; 5) применение балльной системы оценки классов кредитоспособности по каждой группе критериев; 6) определение общего рейтинга кредитоспособности заемщика на основе суммирования баллов; 7) принятие решения о возможности предоставления кредита на основе общего рейтинга заемщика; 8) определение оптимальных условий кредитования для выбранных заемщиков.

Предложенная методика позволяет:

- применить комплексный подход к оценке кредитоспособности;

- учесть прямое влияние всех выбранных критериев (количественных и качественных) на общую кредитоспособность заемщика;

- принять однозначное решение о возможности предоставления кредита;

- реализовать принцип индивидуального подхода к заемщику при определении условий кредитования, «смягчить» решение о возможности выдачи кредита в отношении заемщиков, явно не относящихся к категории неблагополучных;

- внедрить программный продукт для анализа данных по заемщикам;

- расширить круг потенциальных заемщиков с целью выгодного размещения банковских ресурсов;

- определять кредитный риск с высокой степенью точности и улучшить качество кредитного портфеля;

- проводить экспресс-анализ кредитоспособности заемщиков по укрупненным критериям;

- определять кредитоспособность на долгосрочную перспективу;

Апробация предложенной методики в ряде нижегородских коммерческих банков показала, что при комплексном подходе к оценке кредитоспособности предприятий текущее финансовое благополучие потенциального заемщика не всегда дает основание отнести его к высокому классу кредитоспособности и наоборот, не совсем стабильное финансовое положение предприятия не означает утрату кредитоспособности.

В работе приведен алгоритм определения оптимальных условий кредитования для выбранных заемщиков - размера предоставляемого кредита, срока, ставки кредитования - на основании данных о величине денежного потока предприятия. Анализ кредитного портфеля нескольких нижегородских банков показал, что при определении сумм выплат по кредитному договору исходя из величины денежного потока, прогнозные данные о финансовых возможностях заемщиков по погашению долга оказались в среднем в 1,3 раза, а по отдельным кредитам в 1,7-1,9 раза выше по сравнению со стоимостью принятого обеспечения.

Таким образом, предложенный в работе подход к оценке кредитоспособности предприятий позволяет осуществить качественный системный анализ субъекта кредитования для принятия решения о выдаче кредита и определить оптимальные условия кредитной сделки.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Хасянова, Светлана Юрьевна, 2002 год

1. Антонов Н.Г., Пессель М.А. Денежное обращение, кредит и банки. М.: Финстатинформ, 1995. 573 с.

2. Абрютина М.С. Экономический анализ торговой деятельности. М.: Дело и сервис, 2000. 512 с.

3. Аукуционек С. Структура кредитных потребностей и практика банковского кредитования отраслей экономики // Вопросы экономики. 2000. №6. С.72-78.

4. Банковское дело: Учебник /Под ред. В.И. Колесникова и Л.П. Кроливецкой. М.: ФиС, 1999. 464 с.

5. Банковское дело: Учебник / Под ред. О.И. Лаврушина. М.: ФиС, 1999. -576 с.

6. Банки, малые и средние предприятия: к сотрудничеству и взаимному успеху: Руководство для МСП и банков // Проект TACIS по распространению технической информации. Люксембург: Офис офиц. изд. Европейского Сообщества, 1997. 156 с.

7. Банковская система России. Настольная книга банкира. Кн. И. М.: ООО Инж.-консалтинг. Компания «ДеКа», 1999. 224 с.

8. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка. М.: Логос, 1999. 137 с.

9. Бочарников В.П. Модель управляемого непрерывного нечеткого процесса на основе нечетко-интегрального уравнения // Проблемы управления и информатики. 1998. №5. С.72-77.

10. Бочарников В.П. Fuzzy-технология: Математические основы. Практика моделирования в экономике. СПб.: Наука, 2001. 329 с.

11. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент. Полн. курс: В 2 т. / Пер. с англ.; Под ред. В.В. Ковалева. СПб.: Экон. школа, 1997. Т.2. С.504-508.

12. Бюллетень банковской статистики ЦБ РФ. 2000. №2 (81).

13. Ван Хорн Дж. Основы управления финансами / Пер. с англ.; Гл. ред. сер. Я.В. Соколов. М.: Финансы и статистика, 1996. 800 с.

14. Вишняков И.В. Методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков. СПб.: Изд-во СПбГИЭА, 1998. 54 с.

15. Власова М.И. Анализ кредитоспособности клиента коммерческого банка // Банковское дело. 1997. №4. С. 30-33.

16. Гамза В.А. Банковская реформа: взгляд изнутри // Финансы и кредит. 2002. №6. С.3-8.

17. Глазьев С. Критические замечания по фундаментальным вопросам денежной политики // Вопросы экономики. 1999. №2. С.49-51.

18. Глисин Ф.Ф., Китрар Л.А. Деловая активность коммерческих банков России в условиях экономического роста // Банковское дело. 2001. № 4. С. 3339.

19. Годовой отчет ОАО «АКБ Саровбизнесбанк» за 2000 г.

20. Годовой отчет ОАО НСКБ «Гарантия» за 2000 г.

21. Горских И.И. Определение рейтинга привлекательности кредитной заявки // Банковское дело. 1999. №7. С. 13-17.

22. Гражданский Кодекс Российской Федерации от 30 ноября 1994 г. № 51-ФЗ.

23. Гроссман Р.К. Как вести дела с банками: Кредиты, денежные вклады, платежный оборот: Пер. с нем. М.: Международные отношения, 1996. 329с.

24. Долан Э.Д. и др. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика: Пер.с англ. М.: ФиС, 1994. 624 с.

25. Дробозина JI.А. и др. Финансы, денежное обращение и кредит. М.: ЮНИТИ, 1997. 502 с.

26. Заявление Правительства РФ, Центрального банка РФ «О стратегии развития банковского сектора РФ» от 30 декабря 2001 г.

27. Инструктивные указания Госбанка СССР от 30 октября 1987 г. № 174-87 «О введении в действие правил кредитования материальных запасов и производственных затрат», р. 4-6.

28. Инструкция Банка России от 30 июня 1997 г. № 62а «О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам», р. 2.6.

29. Инструкция Банка России от 1 октября 1997 г. № 1 «О порядке регулирования деятельности банков».

30. Каспаров А.В. и др. Дистанционный анализ финансового состояния контрагентов: проблемы и методы их решения // Банковское дело. 2000. №10. С.30-34.

31. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. 378 с.

32. Коробков В.К. О монотонных функциях алгебры логики. // Сборник. Проблемы кибернетики. Вып. 13. М.: Наука, 1965.- С. 45-49.

33. Костерина Т.М., Пессель М.А. Проблема объективного и субъективного в современных кредитных отношениях // Банковское дело. 2001. №2. С.25-32.

34. Крейнина М.Н. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности акционерных обществ в промышленности, строительстве и торговле. М.: ДиС: МВ-Центр, 1994. 256 с.

35. Кривцова А.Н. Оценки кредитоспособности заемщика. Формализованные процедуры оценки кредитоспособности // Аудит и финансовый анализ. 1997. № 3. С. 141-144.

36. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений.- М.: Наука, 1979.-204 с.

37. Ларичев О.И. и др. Выявление экспертных знаний. М.: Наука, 1989.156 с.

38. Ларичев О.И., Асанов А.А. Метод ЦИКЛ порядковой классификации многокритериальных альтернатив // Доклады РАН. 2000. №12 (декабрь). С.64-82.

39. Ларичев О.И., Болотов А.А. Система ДИФКЛАСС: построение полных и непротиворечивых баз экспертных знаний в задачах дифференциальной классификации // Научно-техническая информация. Сер.2. Информационные процессы и системы. 1996. №9. С.72-83.

40. Ларичев О.И., Зуев Ю.А., Гнеденко Л.С. Метод ЗАПРОС (ЗАмкнутые ПРоцедуры у Опорных Ситуаций) решения слабоструктуриризованных проблем выбора при многих критериях // ВНИИСИ.Препринт. М., 1979. С.83-96.

41. Ларичев О.И., Зуев Ю.А., Гнеденко Л.С. Метод построения классификации // Перспективное планирование проектов проведения прикладных научных исследований и разработок. М.: Наука, 1974. С.28-57.

42. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Задачи непосредственной классификации при принятии решений // Доклады АН СССР. 1986. Т.287. №6. С.567-570.

43. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. ЗАПРОС: метод и система для упорядочения многокритериальных альтернатив на основе предпочтений ЛПР. // ВНИИСИ. Препринт. М., 1991. 54 с.

44. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 1996. 210 с.

45. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. О возможностях получения от человека непротиворечивых оценок многомерных альтернатив //

46. Дескриптивный подход к изучению процессов принятия решений при многих критериях. М.: ВНИИСИ, 1980. С. 39-47.

47. Ларичев О.И., Никифоров А.Д. Аналитический обзор процедур решения многокритериальных задач математического программирования // Экономика и математические методы. 1986. Т.22. Вып.6. С.508-523.

48. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 308 с.

49. Лободенко Н.В. Аудит и диагностика банкротства И Финансы. 1997. №2. С. 52-53.

50. Макарова Г.П. Система банковского маркетинга: Учеб. пособие. М.: Финастатинформ, 1997. 321 с.

51. Макконнелл К.Р., Брю Л.С. Экономикс: В 2 т. Т.2. (пер. с англ.). М.: Республика, 1998. 400 с.

52. Мелихов А.Н. и др. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 312 с.

53. Москвин В.А. Определение инвестиционной кредитоспособности предприятия-заемщика // Банковское дело. 1999. №7. С.4-8.

54. Москвин В.А. Предприятие и коммерческий банк: основы взаимодействия. Пермь, 1998. 76 с.

55. Мошкович Е.М. Диалоговая система ЗАПРОС (построения упорядоченных многокритериальных альтернатив на основе предпочтений лица, принимающего решения) // Сб. трудов ВНИИСИ. М.: ВНИИСИ, 1988.-С.13-21.

56. Мошкович Е.М. Конструктивный поиск и устранение противоречий в предпочтениях лица, принимающего решения, при разбиении многомерных альтернатив на конечное число классов // Сб. трудов ВНИИСИ. М.: ВНИИСИ, 1982. С.73-79.

57. Мошкович Е.М. Рациональная процедура опроса ЛПР для распределения многокритериальных альтернатив по классам решений //

58. Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления: Доклады конференции. М.: ВНИИСИ, 1985. С.92-99.

59. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений / Пер. с нем. Н.В. Васильченко и В.А. Душинского. М.: Мир, 1990. 208 с.

60. Несбитт Дж., Эбурдин П. Мегатенденции 2000-х. (пер. с англ.). М.: Республика, 1998. 316 с.

61. Никифоров А.Д., Ребрик С.Б., Шепталова Л.П. Экспериментальное исследование стабильности предпочтений в задачах принятия решений // Сб. трудов ВНИИСИ. Вып.9. М.: ВНИИСИ, 1984. С.45-59.

62. Озерной В.Г., Гафт М.Г. Многокритериальные задачи принятия решений // Проблемы принятия решений. М.: Машиностроение, 1978. С. 1427.

63. Олыпаный А.И. Банковское кредитование: российский и зарубежный опыт. М.: Русская Деловая Литература, 1997. 352 с.

64. Остапенко В.В., Мешков В.М. Кредитование банками предприятий: потребности, возможности, интересы // Финансы. 2000. №8. С.19-26.

65. Панова Г.С. Кредитная политика коммерческого банка. М.: ИКЦ «ДИС», 1997. 464 с.

66. Пессель М.А. Заем, ссуда, кредит // Деньги и кредит. 1999. №4. С.2330.

67. Платонов С. После коммунизма. М.: Прогресс, 1988. 187 с.

68. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. -М.: Наука, 1982. 146 с.

69. Положение Центрального Банка Российской Федерации от 31 августа 1998 г. № 54-П «О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)».

70. Положение о кредитной политике ОАО «АКБ Саровбизнесбанк».

71. Положение о кредитовании ОАО «АКБ Саровбизнесбанк».

72. Понаморев Ю.П. Игровые модели: математические методы, психологический анализ. М.: Наука, 1991. 160 с.

73. Прыкин Б.В. Экономический анализ предприятия. М.: ЮНИТИ, 2000.-360с.

74. Регламент работы по выдаче кредитов и контролю за использованием заемщиками обязательств по кредитным договорам в ОАО «АКБ Саровбизнесбанк».

75. Рекомендации Всероссийского банковского форума (Нижний Новгород, 28.11-01.12.2000 г.) // Банковское дело. 2001. №1. С.39-40.

76. Рид Э. и др. Коммерческие банки. М.: Космополис, 1991. 304 с.

77. Розентальский Й. Оценка риска. Кредитные сделки // Материал для доклада. М.: Изд-во МГУ, 1995. 62 с.

78. Руководство по кредитному менеджменту / Под ред. Б.Эдвардса. М.: Инфра-М, 1996. 446 с.

79. Саати Т. и Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991. 288 с.

80. Серединов Э.М. Банковско-финансовый центр Ирландии // Банковское дело. 2001. №5. С.38-44.

81. Синки Дж.Ф., мл. Управление финансами в коммерческих банках / Пер. с англ. 4-го перераб. изд. под ред. Р.Я. Левиты, Б.С. Пинскера). М.: Catallaxy, 1994. 820 с.

82. Словарь иностранных слов / Под ред. Л.Н. Комаровой. Изд. 14. М.: Русский язык, 1987. 886 с.

83. Солженцев Е.Д., Карасев В.В. О методике количественной оценки кредитного риска физических лиц // Деньги и кредит. 1998. № 2. С. 76-79.

84. Солженцев Е.Д., Карасев В.В., Солженцев В.Е. Логико-вероятностная оценка банковских рисков и мошенничества в бизнесе. СПб.: Политехника, 1996. 78 с.

85. Солнцев О.Г., Зражевский В.В., Четвериков В.Н. Банковская система в 2000-2001 г.: тренды и перспективы // Банковское дело. 2001. №5. С.26-27.

86. Соловьев Ю.П., Типенко Н.Г. Об оценке привлекательности отраслей промышленности для банковского инвестирования // Банковское дело. 2000. №4. С.20-23.

87. Солсо Р. Когнитивная психология. М.: Тривола, 1996. 168 с.

88. Список крупнейших банков (по величине уставного капитала) в регионах, входящих в Приволжский федеральный округ по состоянию на 01.10.2000 // Нижегородские банки. Приложение к журналу «Прием!». 2000. №12. С.7.

89. Спицын С.Ф. Банковская система Нижегородской области // Нижегородские банки. Приложение к журналу «Прием!». 2000. №12. С.5.

90. Суская Е.П. Оценка риска банков при кредитовании юридических лиц // Банковское дело. 1998. № 2. С. 30-35.

91. Типенко Н.Г. и др. Оценка лимитов риска при кредитовании корпоративных клиентов // Банковское дело. 2000. №10. С.19-28.

92. Турбанов А.В. Формирование условий для инвестиционной деятельности банков // Банковское дело. 2001. №5. С.4-11.

93. Турбин А.Ф., Працевитый Н.В. Фрактальные множества, функции распределения. К.: Наукова думка, 1992. 207 с.

94. Усоскин. В.М. Современный коммерческий банк: управление и операции. М.: ИПЦ «Вазар-Ферро», 1994. 320 с.

95. Финансовый менеджмент: теория и практика / Под ред. Е.С. Стояновой. 3-е изд. М.: Перспектива, 1998. - 656 с.

96. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от 2 ** декабря 1990 г. № 395-1.

97. Холт Роберт Н. Основы финансового менеджмента: Пер. с англ. М.: Дело, 1993.-628 с.

98. Чангли Д.Ф. Об определении рейтинга предприятий малого бизнеса // Деньги и кредит. 1998. №2. С.66-71.

99. Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. М.: ФиС, 1998. 128 с.

100. Шим Дж. и др. Финансовый менеджмент. М.: Филинъ, 1996. С.94118.

101. Шмарова Ю., Федоров В. На частный случай // Профиль. 2СГ01. № 31. ^ С. 44 -52.

102. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения. М.: Радио и связь, 1992. 219 с.

103. Экономический анализ: ситуации, тесты, примеры, задачи, выбор оптимальных решений, финансовое прогнозирование / Под ред. М.И. Баканова, А.Д. Шеремета. М.: ФиС, 1999. 656 с.

104. Энциклопедия общего аудита. Законодательная и нормативная база, практика, рекомендации и методика осуществления: в 2 т. Т. 2/ Коллективавторов. М.: Международная школа управления «Интенсив» РАГС, ДиС, 1999.-569 с.

105. Borcherding К., Schmeer S., Weber М. Biases in multiattribute weight elicitation. // Contributions to Decision Research /Eds. J.P. Caverni, M. Bar-Hillel, F.N. Barron, H. Jungermann. North-Holland, 1993. P.94-123.

106. Borcherding K., Winterfeldt D. The effects of varying value trees on multiattributive evaluations // Acta Psychologica. 1988. №68. P.153-170.

107. Fisher G. Range Sensitivity of Attribute Weights in Multiattribute Utility Assessment. Duke University, 1991. 518 p.ft

108. Hempel George H., Coleman Alan В., Simonson Donald G. Bank Management: Text and cases. Canada: John Wiley&Sons, 1986. 488 p.

109. Huber B.L., Huber О. Development of concept of Comparative Probability // Journal of Experimental Child Psychology. 1987. №44. P.304-316.

110. Judgement under uncertainty: heuristics and biases / Eds. D. Kahnemann, P. Slovic, A. Tversky. Cambridge: Cambridge University Press, 1982. 248 p.

111. Kelly G.A. The psychology of personal constructs. New York: Norton, 1955.-392 p.

112. Larichev O.I., Boychenko V., Moshkovich H.M., Sheptalova L.P. Modeling Multiattribute Information Processing Strategies in Binary Decision Task // OBHP. 1980. V.26. P.77-94.

113. Larichev O.I., Moshkovich H.M., Rebrik S. Systematic research into human behavior in multiattribute object classification problems // Acta Psychologica. 1988. №68. P.171-182.

114. McCrimman K.R., Wehrung D.A. Trade-off analysis: indifference and preferred proportions approaches // Decision making and change in human affairs. /Eds. D. Bell, R. Keney, H. Raifa. New York: J. Wiley, 1975. P.123-147.

115. Rose Peter S. Commercial Bank Menagement: producing and selling financial services. USA: IRWIN, 1994. P.l94-200.

116. Russo J.E., Rosen L.D. An eye fixation analysis of multiattribute choice. // Memory and cognition. 1975. №3. P.267-276.

117. Saunders A. Financial Institutions Management: A modern perspective. USA: IRWIN, 1994. 614 p.

118. Simon H., Newell A. Heuristic problem solving: the next advance in operation research // Operations research. 1958. V.6. P.45-63.

119. Tversky A. Interansitivity of preferences // Psychological Review. 1969. №76. P.31-48.

120. Von Winterfeldt D., Fischer G.W. Multattribute utility theory: Models an assessment procedures // Utility, probability and human decision making / Eds. D. Wendt, C. Vlek. Dordrecht: Reidel. 1975. P. 97-118.

121. GSP «Get Sanction's Procedures» - применение санкционирующих процедур в отношении проблемного кредита согласно Регламенту кредитования данного КБ.

122. Структурная схема Положения о кредитной политике коммерческого банка

123. Обобщенная схема структуры и действия механизма реализации кредитной политики коммерческого банка

124. Расшифровки условных обозначений к Приложению 3

125. ККБ? J> целесообразность вынесения кредитной заявки на ККБ.- отказы (отрицательные решения должностных лиц).0

126. S (ККБ) качественная оценка решения ККБ (отрицательное, положительное)т1. C(Probl)наличие признаков проблемности кредита ("О" нет, "1" — есть).1. КЗ кредитная заявка;1. КД— кредитный договор;

127. ККБ кредитный комитет банка.

128. Агрегированный баланс предприятия по состоянию на 01.01.2002 г.тыс. руб.)

129. Статьи баланса На 01.01.2001 На 01.01.2002 Изменение-

130. Актив 106 090 127 701 21 611

131. Внеоборотные активы 95 468 106 158 10 690

132. Оборотные активы, в том числе: 10 622 16 698 6 076денежные средства 2 733 2 998 265

133. Убытки, в том числе: 4 845 4 845непокрытые убытки - - использованная прибыль 4 845 4 845

134. Пассив 106 090 127 701 21 611

135. Капитал и резервы 92 878 99 936 7 058

136. Долгосрочные пассивы 9 050 9 All 377

137. Сфера инвестирования: 10 690 Отток

138. Сфера текущей деятельности:- (6 076 265) Отток + 7 096 Приток = 1 285 Приток

139. Проверка правильности определения величины денежного потока:2 733 + 265 = 2 998.

140. Порядок расчета движения денежного потока предприятия1. Сфера финансирования:

141. Сфера инвестирования: Р. 1 Актив

142. Сфера текущей деятельности (изменение ТА + изменение ТП):

143. Итог Р. 2 Актив («Оборотные активы») «Денежные средства» + «Кредиторская задолженность» (Пассив) + «Прочие краткосрочные пассивы» с.290-с.260+с.620+с.670

144. Корректировка на финансовый результат (Р.З Актив) в сфере текущей деятельности:- прибыль. Увеличение означает отток (-), уменьшение приток (+);- убыток. Увеличение означает приток (+), уменьшение отток (-).1. Общий приток (отток):1+2+3=

145. Проверка правильности определения общего притока(оттока) денежных средств предприятия:

146. Денежные средства» на начало периода + общий приток (отток) = «Денежные средства» на конец периода

147. При расчете денежного потока в каждой из трех сфер деятельности предприятия: текущей, инвестиционной и сфере финансирования учитывается изменение статей баланса в отчетном периоде согласно следующему правилу:

148. Статья баланса Изменение статьи Приток или отток С каким знаком учитывается при расчете потока

149. АКТИВНЫЕ Уменьшение Приток Плюс1. Увеличение Отток Минус

150. ПАССИВНЫЕ Уменьшение Отток Минус1. Увеличение Приток Плюс