How to Stop Missing Deadlines? Please Follow our Telegram channel https://t.me/PlopAndreiCom ( @plopandreicom)
APPLY FOR THIS OPPORTUNITY! Or, know someone who would be a perfect fit? Let them know! Share / Like / Tag a friend in a post or comment! To complete application process efficiently and successfully, you must read the Application Instructions carefully before/during application process.

АНАЛИЗ КРЕДИТНОГО РИСКА

Под кредитным риском понимают возможность того, что компания не сумеет погасить свои долги вовремя и полностью. Отметим три основных источника погашения долгов:

– денежные средства, полученные в результате          деятельности компании;

– денежные средства, полученные компанией в результате      продажи фиксированных активов, запасов или ценных бумаг;

– дополнительные новые средства, например, полученная компанией новая ссуда или выпуск собственных акций.

Кредитный риск измеряется с помощью коэффициента зависимости. Гиринг – это коэффициент, суть которого состоит в определении соотношения размера заемного капитала, по которому начисляются проценты, и акционерного капитала. Для определения гиринга нужно определить акционерный и заемный капиталы.

Акционерный капитал – капитал, сформированный за счет простых акций, находящихся в обращении, плюс балансовая стоимость резервов.

Заемный капитал – капитал, состоящий из банковских займов, коммерческих ссуд и долговых обязательств.

 

 

 

Считается, что гиринг компании высок, если коэффициент превышает 100%. Это происходит в том случае, если заемный капитал является главным источником финансовых средств, необходимых для бизнеса.

Высокий гиринг говорит о высоком кредитном риске. Однако не существует определенного уровня гиринга, превышение которого означает, что кредитование компании становится непременно рискованным. Изменения гиринга увязывают с изменением экономической ситуации и ситуации на рынке.

Одним из самых важных коэффициентов при анализе кредитного риска является процентное покрытие. Его суть заключается в сопоставлении процентных выплат компании с суммами ее прибыли, из которых делаются эти выплаты. Этот коэффициент  отражает способности компании выполнять свои обязательства по выплате процентов за кредит, Именно в возможности того, что компания не сможет выплатить процент, и заключается опасность при высоком гиринге. Коэффициент процентного покрытия определяется следующим образом:

 

Двойное и меньше процентное покрытие считается очень низким. Тройное покрытие является предельным; лишь после того, как оно будет превышено, затраты на выплату процентов будут считаться приемлемыми. Однако, низкое процентное покрытие в одном году может быть лишь временным явлением, которое исчезнет, если возрастет прибыль или ил упадут затраты на проценты. Низкое и ухудшающееся из года в год процентное покрытие вызывает большую тревогу у компании.

При анализе кредитоспособности можно пользоваться еще одним показателем – коэффициентом задолженности (к.з.).  Он фиксирует ту часть общей стоимости активов компании, которая финансируется за счет кредита.

 

Более высокий коэффициент говорит о более высоком кредитном риске. Значение коэффициента, превышающее 50%, указывает на высоких уровень общей задолженности.

Существует четыре потенциальных источника денежных средств для уплаты долгов – коммерческие операции, продажа фиксированных активов, изыскание новых средств и гарантии третьей стороны. Анализ движения денежных средств – это оценка способности компании генерировать средства для погашения своих долгов. Основным источником средств являются обычно денежные поступления от проводимых компанией коммерческих операций.

Некоторые ученые разработали модели (основанные на анализе коэффициентов), которые позволяют определить, находится ли компания в  “рискованном” положении (т.е. существует ли опасность разорения или поглощения ее другой компанией и есть ли настоятельная необходимость перестройки или улучшения ее работы). Некоторые исследователи разрабатывали модели  прогнозирования банкротства на основе минимального количества коэффициентов, объединенных в определенную систему (Z-модель).

Эта концепция разработана американским профессором Эдвардом Альтманом и (независимо)  профессором Ричардом Таффлером, исследователем из Великобритании. Z-модели разработаны на основе статистического анализа большого количества финансовых коэффициентов как “благополучных”, так и обанкротившихся компаний. Статистический анализ использовался для:

– определения минимального числа коэффициентов, с помощью которых можно отличить стабильную компанию от потенциального банкрота;

– расчета степени влияния каждого коэффициетна на построение модели и прогнозирование банкротства.

Z-модель выглядит следующим образом:

 

Z=C1R1+C2R2+C3R3+…+CnRn

R1,R2,R3,…,Rn – отобранные ключевые коэффициенты, число которых достигает n;

C1,C2,C3,…,Cn – показатели, характеризующие значимость R1,R2,…,Rn.

 

Высокое значение Z говорит о стабильном состоянии, низкое – о потенциальном банкротстве.

В 1968г. профессор Альтман проанализировал 22 бухгалтерские  и не бухгалтерские “переменные” и выбрал пять ключевых коэффициентов для определения стабильного или критического состояния фирм. Эти пять показателей были затем использованы для определения значения Z. Компании, у которых величина Z превышала определенный уровень, могли быть отнесены к категории финансово благополучных, а компании, у которых значение Z не достигало этого уровня, могли быть определены как потенциальные банкроты. Альтман выделил также “серую зону” между “процветанием” и “банкротством”. Для компаний, находящихся в этой зоне, нельзя уверенно прогнозировать то или иное развитие событий.

Z-модель Альтмана выглядит следующим образом:

 

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.0099X5

 

X1=оборотные активы/общая сумма активов;

X2=нераспределенная прибыль/общая сумма активов;

X3=прибыль до процентных налогов и выплат/общая сумма                                        активов;

X4=рыночная стоимость собственного капитала/балансовая стоимость заемных средств;

X5=объем реализации/общая сумма активов.

 

 

 

В этой модели уровень Z, превышающий 2.99, указывает на стабильность, а величина ниже 1.81 – на потенциальное банкротство. Выборка Альтмана рассчитана на американские фирмы. В других странах могут быть использованы модели прогнозирования, основанные на том же принципе, но с иными финансовыми коэффициентами и значениями C1,C2,…,Cn.

На сегодня эффективность Z-модели для прогноза вероятного банкротства компании (или неприемлемого кредитного риска) все еще нуждается в подтверждении. Проблемы Z-модели вытекают из того, что ее коэффициенты рассчитываются по данным официальной отчетности компании. Однако компании, которые попадают в затруднительное положение, могут “улучшать” свои отчеты о прибылях и убытках. В таком случае адекватная оценка финансовых трудностей компании представляется невозможной. По этой причине Джон Аргенти разработал альтернативный подход к прогнозированию банкротства, основанный на учете субъективных суждений (А-модель).

Аргенти считает, что причиной банкротсва компании является плохое руководство, неэффективная система учета и неспособность компании приспосабливаться к новым условиям рынка. Вследствие слабого руководства будет допущена одна из следующих ошибок:

 

– овертрейдинг;

 

– принятие крупного проекта, который окажется ошибочным;

 

– рост гиринга до опасного уровня.

 

В результате появятся определенные симптомы спада:

 

– ухудшение финансовых коэффициентов;

– использование “творческого подхода” для улучшения

деятельности компании;

– состояние окончательного спада.

 

Компания  оценивается начислением баллов до максимально допустимого значения по каждому ключевому недостатку, и является А-системой. Если сумма превышает определенный уровень (25 баллов), это говорит о высоком уровне вероятности банкротства.

 

Расчет А-модели

Недостатки                                                                                                  баллы

  1. Автократия в высшем руководстве 8
  2. Председатель правления и исполнительный директор

– одно и то же лицо                                                  4

  1. Пассивный совет директоров 2
  2. Несбалансированный совет директоров 2
  3. Некомпетентный финансовый директор                    2
  4. Неквалифицированное руководство 1
  5. Слабый бюджетный контроль 3
  6. Отсутствие отчетности по движению денежных средств 3
  7. Отсутствие системы сокращения издержек 5
  8. Медленная реакция на изменения рыночных условий 15

Всего        43

Проходной балл     10

Ошибки

  1. Высокий уровень коэффициента зависимости 15
  2. Овертрейдинг 15
  3. Крупные проекты 15

Всего       45

Проходной балл   15

Симптомы

  1. Финансовые признаки спада 4
  2. “Творческий подход” в бухучете 4
  3. Нефинансовые признаки спада 3
  4. Окончательные признаки 1

Всего       12

Проходной балл    0

Максимально возможное количество баллов    100

                                                                           Проходной балл                       25

 

 

 

 

 

 

 

 

Join Us On Telegram @plopandreicom

Plop Andrei: I was arrested in #Canada for the anti-communist revolution!

Plop Andrei: Moldova will be the next country attacked by the Russians!

How to Stop Missing Deadlines? Follow our Facebook Page and Twitter !-Jobs, internships, scholarships, Conferences, Trainings are published every day!