Современные методы оценки рисков кредитования предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Гончаров, Денис Сергеевич

• Гончаров, Денис Сергеевич
• кандидат экономических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Гончаров, Денис Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМА ОЦЕНКИ РИСКОВ ПРИ КРЕДИТОВАНИИ ПРЕДПРИЯТИЙ.

1.1. Кредитный риск и существующие методы его оценки.

1.2. Методы анализа финансовой устойчивости предприятий-заемщиков.

1.3. Финансово-аналитические системы в работе кредитного эксперта.

Выводы по 1-ой главе.

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА.

2.1. Теоретические основы комплексной оценки кредитного риска.

2.2. Источники информации о кредитоспособности заемщиков и методы ее количественной оценки.

2.3. Количественная оценка кредитного риска.

Выводы по 2-ой главе.

ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДИКИ КОМПЛЕКСНОЙ РЕЙТИНГОВОЙ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА.

3.1. Разработка автоматизированной системы оценки кредитного риска.

3.2. Применение методики комплексной рейтингвой оценки кредитного риска на примере кредитной заявки промышленного предприятия.

Выводы поЗ-ей главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Современные методы оценки рисков кредитования предприятий»

Актуальность темы исследования. Кредитование реального сектора экономики представляет собой один из наиболее рискованных видов банковской деятельности, способный в то же время регулярно приносить высокие доходы, что весьма привлекательно для кредитных организаций. За последние четыре года доля данного вида деятельности увеличилась в 2 — 3 раза [53, 63, 64], о чем свидетельствуют пресс-релизы российских банков.

Для увеличения доли кредитов в реальный сектор экономики в работающих активах банкам нужно привлекать дополнительные финансовые ресурсы. Жесткое соблюдение сроков их привлечения с необходимостью начисления и выплаты процентов по ним требует от банков более тщательного управления кредитным риском и проведения анализа кредитоспособности заемщиков [10]. При этом следует обращать внимание не только на ликвидность обеспечения, но и на платежеспособность заемщиков, перспективность их развития, а также финансовую устойчивость. Это затруднено без применения современных информационных технологий, так как требует точности и оперативности обработки больших массивов информации о хозяйственной деятельности и кредитной истории заемщиков.

Новое соглашение Базельского комитета по банковскому надзору «Залоговое обеспечение и кредиты», получившее название «Базель-2» [84], и подготовленная на его основе директива Европейского сообщества (ЕС) «О достаточности капитала» [49] повлекут за собой кардинальные изменения в работе и регулировании деятельности иностранных банков и инвестиционных компаний, а также существенно повлияют на их взаимоотношения с российскими кредитными организациями, которые уже сегодня стали неотъемлемой частью мирового банковского сообщества. В связи с этим с 1 августа 2004 года Центральный Банк Российской Федерации ввел в действие положение №254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности», которое отражает основную идею второго Базельского соглашения — банки должны самостоятельно разработать методики комплексной оценки кредитных рисков, основывающиеся не только на ликвидности залога, но и на мотивированном суждении о финансовом состоянии заемщика.

Соединить в одном показателе количественные оценки финансовых и нефинансовых факторов, характеризующих хозяйственную деятельность заемщика, способны только рейтинговые методики.

На рынке современного программного обеспечения практически отсутствуют специализированные аналитические системы, способные гибко изменять схему расчета ключевых аналитических показателей в зависимости от изменения исходной информации без утраты сопоставимости данных, а также быстро настраиваться на специфику анализа предприятий различных отраслевых принадлежностей, не требующие при этом значительных затрат на их техническую и методическую поддержку. Отсутствие таких систем делает подобный вид анализа недоступным для малых и средних кредитных организаций, каковыми и является большинство российских коммерческих банков.

В силу отсутствия комплексных формализованных методологических подходов в настоящее время кредитные организации сводят свою аналитическую работу к оценке стоимости предлагаемого обеспечения и, в лучшем случае, к формальному анализу ликвидности по бухгалтерскому балансу предприятия, который предоставляет неполную, а зачастую, и недостоверную информацию.

Проведенный анализ российских и зарубежных методологических разработок в данной области, а также рынка современного аналитического программного обеспечения указывает на отсутствие комплексного подхода к количественной оценке кредитного риска. Разработка такого подхода имеет высокую значимость как для самих банков, так и для надзирающих органов и всей экономики в целом, поскольку банковская система лежит в основе любой экономики.

Именно актуальность проблемы количественной оценки кредитного риска, недостаточность теоретической и практической разработанности существующих методов предопределили выбор темы, цели, задач и основных направлений исследования.

Цель и задачи исследования. Целью настоящего исследования является теоретическое обоснование и разработка формализованной методики комплексной рейтинговой оценки кредитного риска, позволяющей с использованием современных информационных технологий принимать решение о предоставлении кредита, в соответствии с последними тенденциями в области нормативного регулирования банковской деятельности как в России, так и за рубежом.

Для достижения указанной цели потребовалось поставить и решить следующие задачи:

• уточнить понятие кредитного риска и определить его зависимость от различных факторов кредитоспособности заемщика;

• выявить основные направления аналитической работы, проводимой кредитными экспертами, для обеспечения членов кредитного комитета мотивированной информацией о рисках, связанных с удовлетворением конкретных кредитных заявок;

• проанализировать существующие методы количественной оценки кредитного риска и выработать комплексный подход к нахождению его уровня;

• выработать способ определения объема расчетного резерва под возможные потери по ссудам в зависимости от уровня кредитного риска;

• предложить формализованную методику комплексной рейтинговой оценки кредитного риска, использующую исходную информацию, доступную российским коммерческим банкам;

• разработать автоматизированную систему оценки кредитного риска на основе предложенной методики;

• апробировать предложенную методику оценки кредитного риска для подтверждения достоверности разработанных в диссертации теоретических положений. Объект исследования. Объектом исследования являются взаимоотношения между банками, их заемщиками, а также третьими лицами, предоставляющими дополнительную информацию о заемщиках или осуществляющими надзорную функцию за сохранением стабильности банка, возникающие с момента поступления в банк кредитной заявки от заемщика и продолжающиеся до момента отказа от предоставления ссуды или окончания срока действия кредитного договора.

Предмет исследования. Предметом исследования являются методы оценки рисков, применяемые в аналитической работе кредитного эксперта в российском банке при рассмотрении кредитной заявки от коммерческой организации, основной вид деятельности которой относится к реальному сектору экономики. Под аналитической работой понимается предварительное определение кредитоспособности заемщика, оценка уровня кредитного риска и объема необходимого к созданию резерва под возможные потери по ссуде, а также их периодическая переоценка в течение срока действия кредитного договора.

Теоретическая и методологическая основы исследования. Теоретической основой исследования являются работы отечественных и зарубежных авторов в области оценки рисков, финансового анализа, общей теории статистики и теории вероятности: Альтмана Э., Андреевой JT.B., Баканова М.И., Банзала В.К., Беляева С.Г., Бернстайна П.Л., Братановича С.Б., Васильевой Н.Э., Вишнякова И.В., Гаптона Дж.М., Гиляровской JT.T., Грюнинга Х.В., Донцовой J1.B., Ефимовой М.Р., Жукова Е.Ф., Карлинга Т.П., Ковалёва В.В., Козловой Л.И., Кошкина В.И., Кремера Н.Ш., Кроуи М., Лукасевича И.Я., Макарьевой В.И., МакМина А.Р., Марка Р., Мельникова А.В., Найта Ф.Х., Никифоровой Н.А., Петровой Е.В., Пикфорда Д., Полушкиной Г.К., Румянцева В.Н., Салина В.Н., Фелана М., Фингера К.К.,

Фулмера Ж.Дж., Хольтона Дж.А., Шабалина Е.М., Шеремета А.Д. и других известных авторов.

В процессе исследования использовались методы системного и сравнительного анализа, метод аналогий, математические и статистические методы, метод экспертных оценок.

Информационная база исследования. Информационной базой исследования являются официальные документы в области регулирования банковской деятельности Центрального Банка Российской Федерации, Базельского комитета по банковскому регулированию, директивы Европейского сообщества по банковскому регулированию, финансовая отчетность российских предприятий, материалы научных докладов, отчетов и конференций.

Научная новизна исследования. Научная новизна исследования состоит в теоретическом обосновании и разработке базирующейся на вероятностном подходе формализованной методики комплексной рейтинговой оценки кредитного риска.

В диссертационной работе получены и выносятся на защиту следующие научные результаты:

• выявлены недостатки применяемых в существующей практике методов оценки кредитного риска, основанных на модели Мертона, концепции VaR (Value-at-Risk);

• обосновано применение вероятностного подхода для оценки кредитного риска и определения объема расчетного резерва под возможные потери по ссудам;

• разработан и апробирован рейтинговый показатель, характеризующий вероятность сохранения финансовой устойчивости анализируемым предприятием, не зависящий от его отраслевой и территориальной принадлежности;

• предложена и апробирована формализованная методика комплексной рейтинговой оценки кредитного риска в соответствии с новыми требованиями в области международного банковского регулирования;

• обосновано использование гибкой модели метаданных в автоматизированных финансово-аналитических системах, которая необходима для программной реализации предложенной методики оценки кредитного риска;

• разработан аналитический программный комплекс, на базе которого осуществлена программная реализация предложенной методики оценки кредитного риска.

Практическая значимость работы. Практическая значимость проведенного исследования заключается в возможности широкого использования выводов и предложений, содержащихся в диссертации, российскими и зарубежными коммерческими банками для оценки кредитного риска, выбора лучшего заемщика, определения объемов расчетных резервов и нормативов достаточности капитала в соответствии с новыми международными правилами банковского регулирования.

Самостоятельное практическое значение имеют:

• предложенный способ рейтинговой оценки финансовой устойчивости предприятий;

• разработанный автором финансово-аналитический программный комплекс.

Апробация результатов исследования. В связи со вступлением в силу 1 августа 2004 года положения Центрального Банка Российской Федерации №254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» по материалам диссертации разработан практический бизнес-семинар для риск-менеджеров на тему «Ссудный рейтинг заемщика -мотивированное суждение о финансовом состоянии предприятия». Семинар проводится автором на базе Института менеджмента и маркетинга Академии народного хозяйства при Правительстве Российской Федерации. В течение

2004 года на семинаре присутствовали начальники кредитных управлений и риск-менеджеры следующих известных организаций:

• Банк «Возрождение» (ОАО), г. Москва;

• КБ «Сибирское ОВК» (ОАО), г. Улан-Удэ;

• КБ «Солидарность» (ОАО), г. Самара;

• «Сургутнефтегазбанк» (ЗАО), г Сургут;

• «Росагролизинг» (ОАО), г. Москва.

Положения, содержащиеся в диссертации, были доложены на следующих научных конференциях:

• VI Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Человек и общество в истории российской цивилизации», апрель 2004 года, Российский университет дружбы народов;

• IV Всероссийская научно-практическая конференция «Инновации в машиностроении», сентябрь 2004 года, Приволжский дом знаний.

Теоретические положения и практические рекомендации, изложенные в диссертации, прошли апробацию и применяются в практической работе Главного расчетного центра Сбербанка России и в управлении Коммерческого кредитования КБ «Русский Банк Развития».

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и 22 приложений.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Гончаров, Денис Сергеевич

Выводы по 3-ей главе

1. В главе обоснована целесообразность разработки нового аналитического программного комплекса, способного послужить платформой для создания аналитического приложения, программно реализующего предложенный метод рейтинговой оценки кредитного риска.

2. Потребность в разработке нового аналитического программного комплекса вызвана необходимостью применения гибкой модели метаданных, позволяющей оперативно вносить вынужденные изменения в аналитические приложения в соответствии с меняющейся структурой экономической информации без потери данных или утраты их сопоставимости за различные отчетные периоды.

3. Разработанный аналитический программный комплекс «Super Cell» имеет широкую область применения и может быть рекомендован для решения различных прикладных формализуемых аналитических задач.

4. С помощью разработанного аналитического программного комплекса проведено опытное испытание предложенного метода рейтинговой оценки кредитного риска на базе реальных данных. Испытание показало соответствие получаемых результатов нормативным требованиям

Центрального Банка Российской Федерации, изложенным в положении №254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» [10].

5. Наглядно проиллюстрировано совпадение динамики разработанного показателя вероятности сохранения финансовой устойчивости предприятия с Z-счетом Альтмана, что позволяет судить о правильности предложенной методики его расчета. При этом получаемая оценка является удобной для использования в дальнейших расчетах, интуитивно понятной, сопоставимой и независимой от отраслевой или территориальной принадлежности анализируемого предприятия.

Заключение

На основании проведенных исследований можно сделать следующие выводы и рекомендации.

В работе уточнено понятие кредитного риска. Под кредитным риском предлагается понимать не предполагаемый объем прямых убытков и упущенных выгод, что следует из общего определения банковских рисков, а вероятность срыва заемщиком графика платежей по погашению суммы основного долга и причитающихся процентов. Такое понимание сущности кредитного риска представляется более целесообразным, так как в большинстве случаев кредиты выдаются банком под определенное обеспечение (залог), как правило, превышающее сумму основного долга и причитающихся процентов. Таким образом, при понимании кредитного риска в соответствии с общим определением банковского риска можно было бы с уверенностью утверждать, что он существует только теоретически. Однако на практике банки вынуждены формировать резервы под возможное обесценение ссуд, чтобы сбалансировать кредитный риск. Известно, что банкам необходимо согласовывать срочность привлечения и размещения финансовых ресурсов, чтобы избежать возникновения отрицательной процентной маржи и упущенных выгод от наличия неработающих активов. Именно это приводит к возникновению реального кредитного риска. Уровень совокупного кредитного риска банка является суммой индивидуальных (ссудных) рисков, каждый из которых зависит от ряда финансовых и нефинансовых факторов, связанных с кредитоспособностью заемщика, а также от риска неблагоприятного изменения внешнеэкономической среды рынка (отрасли) функционирования заемщика.

На основе проведенного анализа сложившейся практики рассмотрения кредитной заявки была выявлена недостаточность информации, получаемой коммерческими банками от заемщика, а также фактическое отсутствие проведения сравнительного анализа на основе данных, которые можно получить из внешних источников. В связи с этим в работе выработаны

136 рекомендации коммерческим банкам по внесению изменений в состав, периодичность и структуру информации, запрашиваемой у клиента в процессе рассмотрения кредитной заявки. Даны рекомендации по проверке информации, предоставляемой клиентом, а также использованию внешних источников информации о заемщике для организации досье кредитоспособности клиента. Эти же предложения могут быть рекомендованы Центральному Банку Российской Федерации для разработки методических рекомендаций коммерческим банкам, организации работы бюро кредитных историй и усовершенствования взаимодействия с органами статистического и налогового государственного надзора за деятельностью предприятий.

Предложенный в работе метод определения величины расчетного резерва по конкретной ссуде в соответствии с уровнем текущего кредитного риска, рассчитываемого с помощью программной реализации разработанной методики, позволит членам кредитных комитетов коммерческих банков быстро и качественно оценивать изменение нормативов достаточности капитала, а также уровня расходов банка в случае принятия положительного решения о выдаче кредита. Данный метод также может быть рекомендован Центральному Банку Российской Федерации для внесения отдельных изменений в действующее законодательство, в том числе в положение №254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности», и для усовершенствования функций пруденциального надзора за деятельностью кредитных организаций.

В работе проанализированы наиболее известные методики оценки кредитного риска, а именно: методика «KMV», основанная на модели Мертона, и система «CreditMetrics», в основе которой лежит концепция «VaR». Проведенный анализ позволил выявить недостатки этих методов, а также обосновать невозможность их применения в России в связи с отсутствием (ограниченностью) требуемой для них исходной информации, что подтверждает необходимость разработки нового подхода к оценке кредитного риска.

Разработан и обоснован подход к определению величин расчетных резервов под возможное обесценение ссуд, ссудной и приравненной к ней задолженности, исходя из уровня реального индивидуального кредитного (ссудного) риска.

Теоретически обоснован, формализован и подтвержден практическими расчетами метод рейтинговой оценки кредитного риска. Предложенный метод легко применим на практике в современных условиях работы российских коммерческих банков, так как не требует накапливания длинных рядов статистической информации о заемщике, а также позволяет комплексно оценить влияние финансовых и нефинансовых факторов на величину кредитного риска. Преимуществом данного метода является определение кредитного риска именно расчетным путем, а не путем корреляционно-регрессионного анализа исторических данных по схожим заемщикам, что позволяет избежать значительного искажения получаемой оценки в случае резкого изменения факторов внешней и внутренней среды.

Самостоятельное практическое значение имеет предложенный в работе метод рейтинговой оценки финансовой устойчивости предприятий, который может быть рекомендован коммерческим банкам для усовершенствования маркетинговой политики, инвестиционным и рейтинговым агентствам для составления прогнозов, а также Федеральной службе России по финансовому оздоровлению и банкротству для усовершенствования действующего законодательства в области диагностики вероятности банкротства и для разработки методических рекомендаций арбитражным управляющим по оценке финансового состояния управляемых предприятий.

В работе обоснована целесообразность разработки нового аналитического программного комплекса, способного послужить платформой для создания аналитического приложения, программно реализующего предложенный метод комплексной рейтинговой оценки кредитного риска. Потребность в разработке нового аналитического программного комплекса вызвана необходимостью применения также предложенного в работе алгоритма гибкой модели метаданных, позволяющего оперативно вносить вынужденные изменения в аналитические приложения в соответствии с меняющейся структурой экономической информации без потери данных или утраты их сопоставимости за различные отчетные периоды. Разработанный автором в соответствии с данной концепцией аналитический программный комплекс «Super Cell» имеет широкую область применения и может быть рекомендован для решения различных прикладных формализуемых аналитических задач коммерческим банкам, финансово-инвестиционным компаниям, рейтинговым агентствам, промышленным и торговым предприятиям, а также органам государственного надзора и контроля.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Гончаров, Денис Сергеевич, 2004 год

1. Гражданский Кодекс Российской Федерации.

2. Федеральный Закон №86-ФЗ от 10.07.2002 "О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)".

3. Федеральный Закон №127-ФЗ от 26.10.2002 "О несостоятельности (банкротстве)".

4. Закон РФ №2872-1 от 29.05.1992 "О залоге".

5. Постановление Правительства Российской Федерации №367 от 25.07.2003 "Об утверждении Правил проведения арбитражными управляющими финансового анализа".

6. Инструкция ЦБ РФ №1 от 01.10.1997 "О порядке регулирования деятельности банков".

7. Инструкция ЦБ РФ №62-а от 30.07.1997 "О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам".

8. Положение ЦБ РФ №89-П от 24.09.1999 "О порядке расчета кредитными организациями рыночных рисков".

9. Положение ЦБ РФ №232-П от 09.07.2003 "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери".

10. Положение ЦБ РФ №254-П от 26.03.2004 "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности".

11. Приказ Минфина РФ №43 н от 06.07.1999 "Об утверждении Положения по бухгалтерскому учету "Бухгалтерская отчетность организации" ПБУ 4/99"

12. Приказ Минфина РФ №67н от 22.07.2003 "О формах бухгалтерской отчетности организаций"

13. Письмо Федерального управления по делам о банкротстве №ВК-03/724 от 13.05.1997 "Порядок расчетов системы критериев для определениянеудовлетворительной структуры баланса неплатежеспособных организаций"

14. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник. -М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с.

15. Аналитический комплекс программных продуктов ИКФ "АЛЬТ"— инструмент эффективного управления промышленным предприятием: Исследовательско-консультационная фирма "Альт" // Компьютер в бухгалтерском учете и аудите. — 1998. №2. С. 5-8

16. Банки и банковские операции / Под ред. Е.Ф. Жукова. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.-471 с.

17. Безруких П.С., Бакаев А.С., Врублевский Н.Д. Бухгалтерский учёт. М.: Бухгалтерский учет, 2002. - 719 с.

18. Беляев С.Г., Кошкин В.И. Теория и практика антикризисного управления. М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1996. - 469 с.

19. Беляков А.В. Банковские риски: Проблемы учета, управления и регулирования. М.: БДЦ-Пресс, 2003. - 256 с.

20. Бернстайн П.Л. Против богов. Укрощение риска. Against the Gods. The Remarkable Story of Risk. M.: Олимп-Бизнес, 2001. - 396 с.

21. Бёртон К. Хеджевые инвестиционные фонды // Финансист. 2001. №2. -С.66-70

22. Васильева Н.Э., Козлова Л.И., Гуцаленко Г.В. Несостоятельность (банкротство) предприятия и пути его финансового оздоровления: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 1996. - 220 с.

23. Вишняков И.В. Методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков. СПб.: СПбГИЭА, 1998. - 51 с.

24. Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998.-423 с.

25. Гиляровская Л.Т., Вехорева А.А. Анализ и оценка финансовой устойчивости коммерческого предприятия. СПб: Питер, 2003. - 256 с.

26. Гончаров Д.С. Анализ финансовой устойчивости российских предприятий миф или реальность? // Инновации в машиностроении: Сборник статей IV Всероссийской научно-практической конференции -Пенза: Изд-во Приволжского дома знаний, 2004. - С. 39-42.

27. Гончаров Д.С. Перспективы применения рейтинговых методик оценки кредитного риска // Инновации в машиностроении: Сборник статей IV Всероссийской научно-практической конференции Пенза: Изд-во Приволжского дома знаний, 2004. - С. 37-39.

28. Грачев А.В. Анализ и управление финансовой устойчивостью предприятия. М.: ДИС, 2002. - 208 с.

29. Донцова J1.B., Никифорова Н.А. Анализ финансовой отчетности. М.: ДИС, 2003.-336 с.

30. Дружбина М.И. Анализ ликвидности и платежеспособности предприятий: Автореф. дис. канд. экон. наук. СПб., 1997. 16 с.

31. Дьячков С. Финансовый анализ в программе "Инфо-бухгалтер": ТОО "Информатик" // Компьютер в бухгалтерском учете и аудите. 1998. №3.-С. 21-22.

32. Евсюткина А.В. Как выбрать программу автоматизации в Интернете // Компьютер в бухгалтерском учете и аудите. -2000. №2- С. 105-109.

33. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики -М.: ИНФРА-М, 1997. 416 с.

34. Ивлиев С.В., Полушкина Г.К. Управление финансовыми рисками в банке // Банки и технологии. 2003. №4. - С. 12-14

35. Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском: Учебное пособие. М.: Новое знание, 2004. - 336 с.

36. Кавкин А. Новые способы страхования кредитного риска с помощью производных инструментов // Финансовый бизнес. — 2000. №8. — С.37-43.

37. Казаков А., Перепелкин В. Думать о рисках и управлять рисками это не одно и то же // Финансист. - 2001, №5/6. - С.20-22.

38. Кирисюк Г.М., Ляховский B.C. Оценка банком кредитоспособности Заемщика // Деньги и кредит. 1993. №4. - С.39.

39. Ковалёв А.П. Диагностика банкротства. М.: Финстатинформ, 1995. — 96 с.

40. Ковалёв В.В. Финансовый анализ. М.: Финансы и статистика, 1998. -512с.

41. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник. М.: ЮНИТИ, 2000. - 543 с.

42. Крылов Э.И., Власова В.М., Егорова М.Г. и др. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности предприятия. М.: Финансы и статистика, 2003. - 192 с.

43. Крюков А.Ф., Егорычев И.Г. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованиемфинансовых индикаторов // Менеджмент в России и за рубежом 2001. №2. - С.91-98.

44. Кто и как управляет рисками в России? // Рынок Ценных Бумаг. 2001. №3. - С.21-27.

45. Лободенко Н. Аудит и диагностика банкротства // Финансы. 1997. № 2. -С.52-53.

46. Лопухин А. "Базель-2" и новая директива ЕС // Журнал Европейского Союза.-2003. №34.-С.9.

47. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений. М.: ЮНИТИ, 1998. - 400 с.

48. Макарьева В.И., Андреева Л.В. Анализ финансово-хозяйственной деятельности организации. М.: Финансы и статистика, 2004. - 264 с.

49. Мельников А.В. Риск-менеджмент. Стохастический анализ рисков в экономике финансов и страхования. М.: Анкил, 2003. - 159 с.

50. Мельников С. В 2004 году банки ждет обострение конкуренции на рынке корпоративного кредитования // Московский Промышленный Банк: Пресс-релиз М.: Пресс-служба МПБ, 25.12.2003.

51. Моисеев С. Рейтинг и оценка рисков при определении лимитов кредитования // Финансист. 1997. № 7. - С. 12-15.

52. Москвин В.А. Управление рисками при реализации инвестиционных проектов. Рекомендации для предприятий и коммерческих банков. -М.: Финансы и статистика, 2004. 352 с.

53. Мостовой П. Объективные и субъективные грани банкротства // Экономика и жизнь. 1996. № 46. - С. 3.

54. Мощенская М.В. Анализ финансового состояния производственных предприятий потребительской кооперации: Автореф. дис. . канд. экон. наук. М., 1998.-23 с.

55. Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль. Risk, Uncertainty and Profit. M.: Дело, 2003. - 360 с.

56. Новации ЦБ напугали банкиров // Финанс. 2003. №13. - С. 5.

57. Панагушин В.П., Лапенков В.И., Лютер Е.В. Диагностика банкротства: возможна ли оценка платёжеспособности по двум показателям \\ Финансы. 1995. №7. - С. 23-26.

58. Петрова С. Занижать резервы будет непросто // Ведомости. 2004. - 25 марта. - С. 3.

59. Пикфорд Д. Управление рисками. Mastering Risk. М.: Вершина, 2004. -350 с.

60. Попов М. Денег куры не клюют? \\ Бизнес-журнал. 2004. №1 (38). - С. 22-25.

61. Попов М. Деньги дают \\ Бизнес-журнал. 2004. №8 (45). - С. 8-9

62. Прокофьева O.K. Разработка системы банковского надзора в России: Автореф. дис. .канд. экон. наук. Санкт-Петербург, 1996. — 17 с.

63. Риск-менеджмент: Учебник / Вяткин В.Н., Вяткин И.В., Гамза В.А., Екатеринославский Ю.Ю., Хэмптон Дж.Дж. М.: Дашков и Ко, 2003. -512с.

64. Русанов Ю.Ю. Теория и практика риск-менеджмента кредитных организаций России. М.: Экономистъ, 2004. - 189 с.

65. Салин В.Н. Статистика финансов: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2002.-816 с.

66. Севрук В.Т. Риски финансового сектора Российской Федерации. М.: Финстатинформ, 2001. - 176 с.

67. Современная практика и механизмы привлечения инвестиций на предприятия: Сборник докладов Всероссийской конференции. М.: Институт управления и экономики рынка, 2002. - 223 с.

68. Соколова Г.Н. Анализ финансовой устойчивости предприятия: методика расчетов // Аудиторские ведомости. 1999. №8. - С.45-58.

69. Сосненко Л.С. Анализ экономического потенциала действующего предприятия. М.: Экономическая литература, 2004. - 208 с.

70. Строгалев А. Семь шагов к хеджу // Рынок ценных бумаг. 2000. №10.-С. 29-32.

71. Фалтинский Р.А. Методы обоснования и выбора организационно-технологических решений с учетом риска: Автореф. дис. . канд. экон. наук. СПб., 1997.- 15 с.

72. Хасянова С.Ю. Критерии и методы оценки кредитоспособности предприятий коммерческими банками: дис. .канд. экон. наук. Иваново, 2002.- 159 с.

73. Хачатурян А.С. Экономическая диагностика несостоятельности строительных предприятий: Автореф. дис. .канд. экон. наук. М., 1998. -22 с.

74. Хорн Д.В. Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика, 2001.-800 с.

75. Чекулаев М.В. Риск-менеджмент. Управление финансовыми рисками на основе анализа волатильности. М.: Альпина Паблишер, 2002. — 344 с.

76. Шабалин Е.М. Как избежать банкротства? М.: ИНФРА-М, 1996. - 144 с.

77. Шеремет А.Д., Баканов М.И. Теория экономического анализа.- М.: Финансы и Статистика, 2002.-416 с.

78. Шерри Де Ковни, Такки К. Стратегии хеджирования. М.: ИНФРА-М, 1996.-208 с.

79. Щукин Д. О методике оценки риска VAR // Рынок ценных бумаг. 1999, №16. -С. 61-64.

80. Щукин Д. Управление риском портфеля, хеджированного опционами // РЦБ. 1999. №18. -С. 72-75.

81. Basel Committee on Banking Supervision: Basel II. International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards. A Revised Framework // Basel Committee Publications. 2004. №107 - 230 p.

82. Best P. Implementing Value at Risk. Chichester: John Wiley & Sons, 1999. -250 p.

83. Butler С. Mastering Value at Risk: A Step-By-Step to Understanding and Applying VaR (Market Editions). London: Financial Times Prentice Hall, 1998.-242 p.

84. Carlin T.P., McMeen A.R. Analyzing Financial Statements. Washington D.C: American Bankers Association, 1993. - 344 p.

85. Credit risk modelling: current practices and applications // Basel Committee Publications. 1999. №49. - 60 p.

86. Crouhy M., Mark R., Galai D. Risk Management. New York: McGraw-Hill Trade, 2000.-717 p.

87. Fulmer J.G. A Bankruptcy Classification Model For Small Firms // Journal of Commercial Bank Lending 1984. July. - P. 61-63.

88. Gupton G.M., Finger C.C., Bhatia M. CreditMetrics™ Technical Document. - New York: J.P. Morgan & Co. Incorporated., 1997. — 264 p.

89. Holton G.A. Value-at-Risk: Theory and Practice. Boston: Academic Press, 2003.-405 p.

90. Improving the Basel Committee's New Capital Adequacy Framework, jointly with the Shadow Financial Regulatory Committees of Japan and the U.S.: Statament № 4. New York: AEI, 1999. - 4 p.

91. Jorion P. Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk: 2nd edition. New York: McGraw-Hill Trade, 2000. - 622 p.

92. Penza P., Bansal V. K. Measuring Market Risk with Value at Risk. -Chichester: John Wiley & Sons, 2000. 302 p.

93. Phelan M. Probability and Statistics Applied to the Practice of Financial Risk Management: The Case of J.P. Morgan's RiskMetrics. University of Pennsylvania, 1995. - 56 p.