РАЗВИТИЕ МЕХАНИЗМА КОНТРОЛЯ НАД СОБЛЮДЕНИЕМ ТРЕБОВАНИЙ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ КРЕДИТА
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Одним из ведущих инструментов хеджирования риска кредиторов в процессе взаимоотношений с заемщиком является обеспечение по кредиту. В связи с развитием технологий, утяжелением производственных систем меняются и требования к качеству обеспечения по кредиту. На практике вынуждены вырабатывать оптимальные решения по поиску соответствующих видов обеспечения, которое способно снизить риск кредитной организации и гарантировать ему возможность получения возврата кредитных ресурсов за счет продажи обеспечения.

Ключевые слова:
кредит, ликвидность заемщика, контроль, кредитная организация
Текст

Зачастую в качестве обеспечения выступают активы, которые характеризуют степень своей ликвидности по временным интервалам: до 30 дней; от 30 дней до 90 дней; свыше 90 дней. Данное разграничение связано с периодичностью составления предприятиями отчетности. Самой высокой ликвидностью обладают активы, которые можно реализовать в течение 30 дней. Средняя ликвидность у активов, которые реализуются не более чем через 90 дней, с момента возникновения права на продажу обеспечения. Низкой ликвидности активы, это те активы, которые реализуются в срок свыше 90 дней.

         Таким образом выходит, что наиболее ликвидными видами обеспечения являются денежные средства в рублях или в валюте на счетах в кредитных организациях, гарантии крупных банков либо поручительства крупных компаний, депозитные сертификаты банков или векселя. Так же имеются имущественные виды обеспечения кредита, которые представляют собой определенное имущество в материальной или денежной форме. Кредитная организация может предлагать и выбирать разные подходы к содержанию обеспечения, которое гарантирует ему возврат предоставленных кредитных средств. Одним из очень распространенных способов обеспечения является залог. Согласно с законом РФ «О залоге» залог – это способ обеспечения обязательства, при котором кредитор-залогодержатель приобретает право в случае неисполнения заемщиком обязательства получить удовлетворение за счет заложенного имущества преимущественно перед другими кредиторами за изъятиями, предусмотренными законом. В качестве залога могут выступать вещи, ценные бумаги, имущество или имущественные права.

         Как говорилось выше то, что в основном в качестве гарантов являются крупные банки и организации, разработаем методику и произведем оценку по данной методике ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банк», сможет ли данная кредитная организация выступать в качестве гаранта или поручителя для крупных организаций.

         За основу для нашей модели возьмем методику оценки финансовой устойчивости кредитной организации Клаас Я. А. добавим в эту модель коэффициент репутации банка.

На первом этапе рассчитываются компоненты частных индикаторов, на основе данных публикуемой финансовой отчетности кредитной организации, такие как нормативы и коэффициенты, которые входят в систему показателей, и которые используются для определения финансовой устойчивости кредитной организации.

Таблица 1

Система индикаторов, формирующих интегральный индикатор финансовой устойчивости кредитной организации 

На второй этапе на основе полученных компонентов, по каждому из критериев устойчивости, а именно достаточности капитала, ликвидности, качества активов, качества пассивов, прибыльности рассчитываются частные индикаторы, которые представлены в таблице 1.

На третьем этапе рассчитывается интегральный индикатор финансовой устойчивости кредитной организации как среднего геометрического от индикаторов достаточности капитала, качества пассивов, качества активов, ликвидности и прибыльности.

            

где: Ифу – индикатор финансовой устойчивости;

Идк – индикатор достаточности капитала;

Ил – индикатор ликвидности;

Икп – индикатор качества пассивов;

Ика – индикатор качества активов;

Ип – индикатор прибыльности.

И на последнем этапе на основе полученных значений интегрального индикатора кредитной организации, присваивается один из 3 групп устойчивости. На основе профессионального мотивированного суждения и оптимального значения интегрального индикатора, были выделены следующие 3 группы банков по степени их финансовой устойчивости:

– финансово-устойчивые кредитные организации (значение индикатора – от 35% и выше);

– банки со сбалансированной финансовой устойчивостью (значение индикатора – 25–35%);

– относительно неустойчивые кредитные организации (значение индикатора - ниже 25%) [34. С. 67].

Появляется необходимость адаптировать интегральный индикатор к особенностям деятельности каждого отдельно взятого банка. К тому же использование в расчете индикатора среднего геометрического позволяет без внесения корректировки добавлять в индикатор другие показатели. 

Таблица 2

Показатели финансовой устойчивости

ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банк» за 2016-2018 гг.

Коэффициенты, нормативы

Обозначение

Рекомендуемое значение(%)

2018 г.

2017г.

2016 г.

1

2

3

4

5

6

Коэффициент достаточности капитала

Кск

10

14.9

14.25

14.68

Коэффициент достаточности основного капитала

Кок

6

9.33

7.44

8.87

Норматив мгновенной ликвидности

Нмгл

15

228.5

118.45

203.55

Норматив текущей ликвидности

Нтл

50

191.2

115.2

397.31

Коэффициент общей ликвидности

Кол

20

25.2

24.1

22.3

Коэффициент клиентской базы

Ккб

80

92.5

82.7

90.8

Коэффициент стабильности ресурсной базы

Ксрб

70

82.3

70.1

75.4

Коэффициент зависимости от межбанковских кредитов

Кмбк

15

16.7

13.1

14.99

Коэффициент агрессивности кредитной политики

Ккп

65

60.1

62

66.3

Коэффициент качества ссудной задолженности

Ксд

99

103.2

99.8

100.8

Доля просроченных ссуд

Кпс

4

3.2

3.99

4.01

Коэффициент рентабельности активов

Ка

5

11.96

9.98

7.72

Коэффициент рентабельности капитала

Кк

10

17.9

14.8

15.94

По аналогии рассчитаем данные компоненты поквартально за каждый год, далее определим значения самих частных индикаторов и интегрального показателя финансовой устойчивости ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банк», все полученные индикаторы выведем в таблицу 3.

 

Таблица 3

Индикаторы финансовой устойчивости

ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банк» за период 2016-2018 гг.

Квартал

Индикатор достаточности капитала (%)

Индикатор ликвидности (%)

Индикатор качества пассивов (%)

Индикатор качества активов (%)

Индикатор прибыльности (%)

Индикатор финансовой устойчивости (%)

1 квартал 2018

22,33

32,76

139,1

1179,9

1,39

43,93

2 квартал 2018

18,91

33,99

129,9

1169,79

1,11

39,79

3 квартал 2018

18,67

37,89

120,05

1079,99

2,55

46,91

4 квартал 2018

18,99

39,00

124,99

919,9

2,42

45,19

1 квартал 2017

15,24

40,99

129,53

899,03

1,16

37,29

2 квартал 2017

15,51

45,99

123,26

479,99

1,68

36,95

3 квартал 2017

16,55

53,85

137,99

423,77

1,63

36,93

4 квартал 2017

16,87

41,97

146,97

377,96

1,76

36,97

1 квартал 2016

20,52

28,93

143,95

409,98

1,55

34,97

2 квартал 2016

19,56

25,42

151,95

635,85

1,42

36,96

3 квартал 2016

19,28

48,01

141,89

584,28

1,01

36,91

4 квартал 2016

20,49

48,98

114,85

457,29

1,14

37,10

 

Для решения задачи по определению факторов, которые обеспечивают устойчивость банка и как они влияют на устойчивость используем корреляционно-регрессионный анализ.

Из полученных данных корреляционно-регрессионного анализа, выходит, что каждый коэффициент имеет как разное направление, так и разную степень влияния на зависимую переменную, рост всех переменных за минусом коэффициента доли просроченных ссуд имеет положительное влияние на устойчивость, а наибольшую степень воздействия имеет коэффициент качества ссудной задолженности.

Данный анализ с высокой точностью описывает зависимость между устойчивостью ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банк» и параметрами, характеризующими его состояние.

Корреляционный анализ приведем в виде таблицы 4.

 

Таблица 4

Корреляционная статистика индикативных данных

ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банк» за 2016-2018гг.

Строки

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

0,99

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

0,99

0,999

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

0,999

0,999

0,999

1

 

 

 

 

 

 

 

 

5

0,999

0,999

0,999

0,999

1

 

 

 

 

 

 

 

6

0,991

0,99

0,99

0,993

0,994

1

 

 

 

 

 

 

7

0,979

0,979

0,978

0,982

0,985

0,997

1

 

 

 

 

 

8

0,966

0,965

0,964

0,97

0,972

0,991

0,997

1

 

 

 

 

9

0,975

0,974

0,973

0,978

0,98

0,994

0,997

0,998

1

 

 

 

10

0,993

0,992

0,992

0,994

0,995

0,998

0,994

0,988

0,994

1

 

 

11

0,993

0,992

0,992

0,994

0,995

0,999

0,996

0,989

0,993

0,999

1

 

12

0,991

0,991

0,991

0,993

0,995

0,999

0,997

0,99

0,993

0,998

0,999

1

Проведем регрессионный анализ для определения тесноты связи между двумя факторами при исключении влияния остальных факторов, что позволит точнее оценить связь между параметрами.

Анализируя и контролируя параметры, вошедшие в анализ в качестве независимых переменных в регрессионном анализе можно не только оценивать текущее состояние банка, но и составлять прогноз его устойчивости на будущее, с целью определения самых проблемных зон и поиска путей их преодоления уже в данный момент.

Регрессионный анализ выведен в таблице 5.

 

Таблица 5

Регрессионная статистика индикативных данных

ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банк» за 2016-2018гг.

Множественный

0,244

R квадрат

0,059

Нормированный R квадрат

0,034

Стандартная ошибка

2,240

Наблюдения

12

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

1

3,196

3,196

0,636

0,44

Остаток

10

50,20

5,020

 

 

Итого

11

53,40

 

 

 

 

Коэффициент

Стандартная ошибка

t-статистика

P-значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y пересечение

13,437

6,494

2,069

0,065

1,033

27,90

1,033

27,90

Х переменная

0,129

0,162

0,797

0,443

0,232

0,492

0,232

0,492

                   

 

В качестве дополнительного коэффициента возьмем место в рейтинге российских банков по величине собственных средств (капитала). Рассчитаем данный коэффициент значимости как отношение занимаемого места к общему количеству мест.

К=23489=0,47

Далее среднюю оценку по методике Класс Я. А. делим на коэффициент

К = 39,69/0,47 = 84,4

Далее присудим данной оценке класс кредитоспособности согласно таблице ниже.

 

Таблица 6

Классы способности гаранта уплатить задолженность по кредитным обязательствам заемщика

Класс

Нормативное значение

Показатель

I

от 80 и выше

Платежеспособный

II

от 60 и до 79

Средней платежеспособности

III

до 59

Не платежеспособный

 

Исходя из полученных данных значений индикаторов финансовой устойчивости ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банка» на последнюю отчетную дату, его можно отнести к финансово-устойчивым банкам.

В результате, произведенных расчетов по приведенной методике можно смело заявить, что ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банк» является платежеспособным и может выступать в качестве гаранта или поручителя.

Авторский подход к оценке уровня надежности банка в качестве гаранта или поручителя для крупных организаций состоит в комплексном подходе к оценке. Предложенная и апробированная методика основывается на методологии экономико-математического моделирования факторов, влияющих на уровень финансовой  устойчивости и платежеспособности банка, введение коэффициенте деловой репутации в модель оценки позволяет не только количественно оценить уровень надежности банка как гаранта, но и принять во внимание качественную оценку, измерителем которого в модели видится коэффициент деловой репутации.

Предложенная в исследовании методика определения класса способности гаранта уплатить задолженность по кредитным обязательствам заёмщика и рекомендуемые нормативные значения позволяют получить предварительную оценку уровня его финансовой устойчивости и платёжеспособности, тем самым предложенная методика случит инструментом управления рисками при принятие решений в выборе банка в залоговым и гарантийных операциях.

Список литературы

1. Асанов Р.Ш., Жилина Н. Н. Методы оценки кредитоспособности заемщика. Инвестиционный, финансовый и управленческий анализ. № 11, том 6, ноябрь 2017.

2. Асанов Р. Ш., Жилина Н.Н. Кредитоспособность заемщика как фактор финансовой устойчивости кредитной организации. Фундаментальные и прикладные аспекты - 2018 К.: Познание - 2018 - 240с.

3. Асанов Р. Ш., Жилина Н. Н. Метод оценки кредитоспособности заемщика - CAMPARI. Казанские научные чтения студентов и аспирантов им. В. Г. Тимирясова -2017. К.: Познание - 2017.

4. Асанов Р. Ш., Жилина Н. Н. Скоринг-метод оценки кредитоспособности заемщика. Казанские научные чтения студентов и аспирантов им. В. Г. Тимирясова - К.: Познание - 2017.

5. Клаас Я.А.- Индикативная модель оценки финансовой устойчивости: Казанский экономический вестник, Казань: УДК, №1 2014. - С. 63-68.

6. Ендовнцкий Д.А., И.В. Бочарова. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика: учебно-практическое пособие / - 2-е изд., стер. - М.: КНОРУС, 2016 - 480с.

7. Митрофанова Я.С. Цифровизация экономики и особенности ее приложения в деятельность интегрированных производственных структур // Глухова Л.В., Митрофанова Я.С. / Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия: Экономика. 2017 № 3 (49). С. 155-160.

8. Гусарова Л.В., Жилина Н.Н., Шамсутдинова М.Р. Сравнительная характеристика методики оценки кредитоспособности заемщика АБ «Девон-Кредит»// Russian Journal of Management. 2019. Т. 7. № 4. С. 71-75.

9. Семенов Г.В., Матвеев Ю.В., Хайруллин Р.К., Игнатьев В.Г. Изменение материально-вещественной структуры общественного (национального) продукта в процессе инновационного развития // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2012. № 2 (88). С. 103-107.


Войти или Создать
* Забыли пароль?