Метод бальной оценки донцовой никифоровой. Методика балльной оценки финансовой состоятельности донцовой и никифоровой
3.1.3 Методика Л.В. Донцовой и Н.А. Никифоровой
Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска, исходя из фактического уровня показателей и рейтинга каждого показателя в баллах. В работе Л.В. Донцовой и Н.А Никифоровой предложена система показателей и их рейтинговая оценка, выраженная в баллах:
I класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;
II класс - предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;
III класс - проблемные предприятия. Здесь вряд ли существует риск потери средств, но полное получение процентов представляется сомнительным;
IV класс - предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять все свои средства и проценты;
V класс - предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.
Анализ и оценка финансовых результатов коммерческой организации (на примере ОАО "Салаватнефтеоргсинтез")
Заполнение налоговых деклараций на примере ОАО "Башкиргеология"
Методики прогнозирования банкротств, их связь с оценкой стоимости компании
Еще большей критики достойна методика ФСФО РФ, принятая еще в 1994 году. Первое, о чем необходимо сказать, - нормативные значения трех коэффициентов, по которым делается вывод о платежеспособности предприятия, завышены...
Порядок исчисления и уплаты налога на добавленную стоимость
Камеральную проверку начнем с проверки своевременности представления налоговой отчётности ООО "АнгараИнвестСервис"...
Согласно методике М.Н. Крейниной, происходит сопоставление налога и источника его уплаты. Каждая группа налогов в зависимости от источника, за счет которого они уплачиваются, имеет свой критерий оценки тяжести налогового бремени...
Расчет и оптимизация налоговой нагрузки (на примере ОАО "Востокэнергомонтаж")
Иной подход определения налоговой нагрузки предложен М.И. Литвиным; согласно этому подходу понятие налоговая нагрузка включает: 1) количество налоговых платежей; 2) структуру платежей; 3) механизм взимания налогов. Согласно методике М.И...
Расчет и оптимизация налоговой нагрузки (на примере ОАО "Востокэнергомонтаж")
Е.А. Кирова предложила еще одну методику расчета налоговой нагрузки, согласно которой: 1) сумма уплаченных налогов и платежей во внебюджетные фонды увеличивается на сумму недоимки по налоговым платежам. Иными словами...
Расчет и оптимизация налоговой нагрузки (на примере ОАО "Востокэнергомонтаж")
Автор данной методики все показатели налоговой нагрузки подразделяет на частные и обобщающие, и затем определяет налоговую нагрузку в соотношении суммы налоговых обязательств с различными показателями. К обобщающим показателям...
Расчет и оптимизация налоговой нагрузки (на примере ОАО "Востокэнергомонтаж")
Основные принципы методики О.Ф. Пасько заключаются в следующем: 1) в расчет включаются все налоговые платежи, подлежащие перечислению организацией в бюджет и внебюджетные фонды, то есть сумма начисленных платежей. Это связано с тем...
Система налогообложения предприятий на примере ООО "Визит"
По характеру, содержанию и разнообразию выполняемых функций, по своим возможностям воздействия на деятельность предприятий и предпринимателей...
Бюджетирование - это производственно-финансовое планирование деятельности предприятия путем составления общего бюджета предприятия, а также бюджетов отдельных подразделений с целью определения их финансовых затрат и результатов...
Для получения дополнительной информации о тяжести налогового бремени воспользуемся методикой М.Н. Крейниной. Это методика представляет собой средство анализа воздействия прямых налогов на финансовое состояние экономического субъекта...
Страховые взносы во внебюджетные фонды: направления и совершенствование
Для полноты характеристики налогового бремени ОАО «Выпмел-Коммуникации» воспользуемся методикой Е.А. Кировой. Эта методика позволяет сравнивать налоговую на конкретные экономические субъекты вне зависимости от их отраслевой принадлежности...
Страховые взносы во внебюджетные фонды: направления и совершенствование
Дополним расчеты налоговой нагрузки расчетами налогового бремени по методике М.И. Литвина. В данной методике активно используются частные показатели, определяемы как соотношения отельных налогов с конкретным источником платежа...
Для оценки вероятности банкротства в зарубежной и отечественной практике используют методологию, рассматривающую объединенное влияние нескольких коэффициентов, основанный на применении мультипликативного дискриминантного анализа. Цель анализа – построение линии, делящей все компании на 2 группы: если располагается над линией фирме, которая она соответствует, финансовые затруднения вплоть до банкротства в ближайшем будущем не грозит /3,с.245/. Эта линия называется дискриминантной функцией, индекс Z. Несовершенство зарубежных аналитических моделей привело к тому, что на их базе разными авторами в разные годы были разработаны российские аналитические модели прогнозирования банкротства:
1. Четырехфакторная модель, разработанная учеными Иркутской государственной экономической академии (г. Иркутск);
2. Методика прогнозирования банкротства, разработанная учеными государственного технологического университета (г. Казань);
3. Шестифакторная математическая модель О.П. Зайцевой (комплексный коэффициент банкротства, г. Новосибирск);
4. Модели А.В. Колышкина (г. Санкт-Петербург);
5. Модель Р.С.Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова (Чувашия);
6. Комплексный индикатор финансовой устойчивости предприятия, предложенный профессором В.В. Ковалевым (г. Санкт-Петербург);
7. Модель Донцовой Е.Н. и Никифоровой (г.Москва).
1. Четырехфакторная модель, разработанная учеными иркутской государственной экономической академии:
R = 8,38*К1 + К2 + 0,054*К3 + 0,63*К4, (3)
где К1 = оборотные активы (стр.290)/активы (стр.300);
К2 = чистая прибыль отчетного периода/собственный капитал (стр.490);
К3 = выручка от продажи товаров/активы (стр.300);
К4 = чистая прибыль/операционные расходы (себестоимость проданных товаров, управленческие и коммерческие расходы).
Вероятность банкротства по этой модели максимальная (90 – 100%) при R < 0, высокая (60 – 80%) при R = (0 – 0,18), средняя (35 – 50%) при R = (0,18 – 0,32), низкая (15 – 20%) при R = (0,32 – 0,42) и минимальная (до 19%), когда значение R > 0,42 /2,с.27/.
2. Учеными Казанского государственного технологического университета была разработана корректировка методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей. Они предлагают деление всех предприятий по классам кредитоспособности. Расчет класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности.
Особенности формирования оборотных средств в нашей стране не позволяют прямо использовать критериальные уровни коэффициентов платежеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемых в мировой практике. Поэтому создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли) /2,с.27/.
Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:
к первому классу кредитоспособности относят фирмы, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата кредита); |
|
ко второму - предприятия с удовлетворительным финансовым состояние (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита); |
|
к третьему классу - компании с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском непогашения кредита. |
Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные показатели ликвидности, а с другой - специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как:
В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.
Значения критериальных показателей для распределения предприятий промышленности по классам кредитоспособности приведены в таблице 7.
Таблица 1. Значение критериальных показателей для распределения промышленности по классам кредитоспособности
Показатель |
Значение показателей по классам |
||
1-й класс |
2-й класс |
3-й класс |
|
Соотношение заемных и собственных средств |
|||
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана) |
|||
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) |
3. Шестифакторная математическая модель О.П. Зайцева :
Кком = 0,25Куп + 0,1Кз + 0,2Кс + 0,25Кур + 0,1 Кфр + 0,1Кзаг, (4)
где Кком - комплексный коэффициент банкротства;
Куп - соотношение убытка к собственному капиталу;
Кз – соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;
Кс – соотношение краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов;
Кур – соотношение убытка к объему продаж продукции;
Кфр – соотношение заемного и собственного капитала;
Кзаг – соотношение совокупных активов к выручке от продаж.
Весовые значения частных показателей для коммерческих организаций были определены экспертным путем. Фактический комплексный коэффициент банкротства сопоставляется с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных частных показателей:
Куп = 0, Кз = 1, Кс + 7, Куп = 0, Кфр = 0,7, Кзаг = значению Кзаг в предыдущем периоде.
Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше – то вероятность банкротства мала /2,с.31/.
4. Модели А.В. Колышкина. Модели автора имеют отличные от других аналитических моделей принципы построения: А.В. Колышкин отобрал показатели, наиболее часто встречающиеся в моделях других исследователей, и, исходя из этого, придал им вес. В результате были получены три статистические модели прогнозирования банкротства. В общем виде модели выглядят следующим образом:
Модель № 1 = 0.47К1 + 0.14К2 + 0.39К3 (5)
Модель № 2 = 0.61К4 + 0.39К5 (6)
Модель № 3 = 0.49К4 + 0.12К2 + 0.19К6 + 0.19К3 (7)
где К1 – рабочий капитал к активам; К2 – рентабельность собственного капитала; К3 – денежный поток к задолженности; К4 – коэффициент покрытия; К5 – рентабельность активов; К6 – рентабельность продаж.
Критические показатели рассматриваемых моделей приведены в таблице 2
Таблица 2. Критические показатели рассматриваемых моделей
Несомненным достоинством рейтинговых моделей является простота. Вместе с тем, методы определения весовых значений показателей далеко не всегда обеспечивают необходимую точность. Анализ данных моделей на основании данных рассматриваемых предприятий показал, что наименьшую ошибку имеет модель №3 /7/.
5. Модель Р.С.Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова. Данная методика использует рейтинговое число:
R = 2Ко + 0,1Ктл + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр, (8)
где Ко - коэффициент обеспеченности собственными средствами (Ко>0);
Ктл -коэффициент текущей ликвидности (Ктл>2);
Ки - коэффициент оборачиваемости активов, характеризующий объем реализации продукции приходящийся на 1 рубль, вложенный в деятельность предприятия (Ки>2,5);
Км - коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции) (Км>r-1/r где r – учетная ставка Центробанка России);
Кпр – рентабельность собственного капитала (Кпр >0,2).
При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, и организация имеет удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.
6. Комплексный индикатор финансовой устойчивости. Для прогнозирования неблагоприятных тенденций в развитии предприятия Ковалевым В.В. предлагается использовать комплексный индикатор финансовой устойчивости, включающий комбинацию следующих коэффициентов:
N1 – коэффициент оборачиваемости запасов: выручка от реализации/средняя стоимость запасов; N2 – коэффициент текущей ликвидности: оборотные активы/краткосрочные обязательства; N3 – коэффициент структуры капитала: собственный капитал/заемные средства; N4 – коэффициент рентабельности: прибыль до налогообложения/сумма активов; N5 – коэффициент эффективности: прибыль до налогообложения/выручка от реализации.
Формулы расчета показателей по балансу:
N1 = стр. 010 ф.№2 / стр. 210
N2 = стр. 290 / (стр.610 + стр.620 + стр.630 + стр.660)
N3 = стр. 490 / (стр. 590 + стр. 690)
N4 = стр. 140 ф.№2 / стр. 300
N5 = стр. 140 ф.№2 / стр. 010 ф.№2.
Формула для оценки финансовой устойчивости следующая:
N = 25R1 +25R2 + 20R3 + 20R4 + 10R5 (9)
где, R = Значение показателя для изучаемого предприятия Ni / Нормативное значение этого показателя
Нормативные значения показателей равны: N1 - 3,0; N2 - 2,0; N3 - 1,0; N4 - 0,3; N5 - 0,2.
Если N > 100, финансовая ситуация на предприятии может считаться хорошей, если же N < 100, она вызывает беспокойство. Чем сильнее отклонение от значения 100 в меньшую сторону, тем сложнее ситуация и тем более вероятно в ближайшее время для данного предприятия наступление финансовых трудностей /7/.
7. Для обобщающей оценки финансовой устойчивости предприятия может быть использована методика, приведенная в учебном пособии Л.В. Донцовой и Н.А. Никифоровой. Сущность методики заключается в классификации предприятий по уровню финансового риска в зависимости от фактических значений финансовых коэффициентов (табл. 3).
Таблица 3
Показатели финансового состояния |
Условия снижения критерия (за каждые 0,01 пункта) |
Границы классов и сумма баллов согласно критериям |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1-й класс (балл) |
2-й класс (балл) |
3-й класс (балл) |
4-й класс (балл) |
5-й класс (балл) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Коэфф. абсол. ликвидности |
0,7 и более (14) |
0,69-050 (13,8-10) |
0,49-0,30 (9,8-6) |
0,29-0,10 (5,8-2) |
Менее 0,10 (1,8-0) |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Коэфф. быстрой ликвид-ти |
1 и более (11) |
0,79-7,0 (6,8-6) |
0,69-0,60 (4,8-3) |
0,59 и менее (2,8-0) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Коэфф. текущей ликвид-ти |
2 и более (20), 1,7-2,0 (19) |
1,69-1,50 (18,7-13) |
1,49-1,30 (12,7-7) |
1,29-1,0 (6,7-1) |
0,99 и менее (0,7-0) |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Доля оборотных средств в активах |
0,5 и более (10) |
0,39-0,30 (6,5-4) |
0,29-0,20 (0,35-0,1) |
Менее 0,20 (0,5-0) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Коэфф. обеспеченности собств. оборот. средствами |
0,5 и более (12,5) |
0,49-0,40 (12,2-9,5) |
0,39-0,20 (9,2-3,5) |
0,19-0,10 (3,2-0,5) |
Менее 0,10 (0,2) |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Коэфф. капитализации |
Меньше 0,70 (17,5), 1,0-0,7 (17,1-17,4) |
Сущность такой методики заключается в классификации организаций по уровню финансового риска, то есть любая анализируемая организация может быть отнесена к определенному классу в зависимости от "набранного" количества баллов, исходя из фактических ее финансовых коэффициентов. Предлагаемая Л.В. Донцовой и Н.А Никифоровой система финансовых показателей для диагностики вероятности банкротства приведена в таблице. Для определения вероятности банкротства предприятия используется таблица 4. Таблица 4 - Группировка предприятий по критериям оценки финансового состояния I класс - это организации с абсолютной финансовой устойчивостью и абсолютно платежеспособные, чье финансовой состояние позволяет быть уверенными в своевременном выполнении обязательств в соответствии с договорами. Это организации, имеющие рациональную структуру имущества и его источников, и, как правило, довольно прибыльные. II класс - это организации с нормальным финансовым состоянием. Их финансовые показатели в целом находятся очень близко к оптимальным, но по отдельным коэффициентам допущено некоторое отставание. У этих организаций, как правило, неоптимальное соотношение собственных и заемных источников финансирования, сдвинутое в пользу заемного капитала. При этом наблюдается опережающий прирост кредиторской задолженности по сравнению с приростом других заемных источников, а также по сравнению с приростом дебиторской задолженности. Обычно это рентабельные организации. III класс - это организации, финансовое состояние которых можно оценить как среднее. При анализе бухгалтерского баланса обнаруживается слабость отдельных финансовых показателей. У них либо платежеспособность находится на границе максимально допустимого уровня, а финансовая устойчивость нормальная, либо наоборот - неустойчивое финансовое состояние из-за преобладания заемных источников финансирования, но есть некоторая текущая платежеспособность. При взаимоотношениях с такими организациями вряд ли существует угроза потери средств, но выполнение обязательств в срок представляется сомнительным. IV класс - это организации с неустойчивым финансовым состоянием. При взаимоотношениях с ними имеется определенный финансовый риск. У них неудовлетворенная структура капитала, а платежеспособность находится на нижней границе допустимых значений. Прибыль у таких организаций, как правило, отсутствует вовсе или очень незначительная, достаточная только для обязательных платежей в бюджет. V класс - это организации с кризисным финансовым состоянием. Они неплатежеспособны и абсолютно неустойчивы с финансовой точки зрения. Эти предприятия убыточные. Однако и эта методика не позволяет осуществлять раннюю диагностику банкротства, а также оценивать действия руководства организации по повышению финансовой устойчивости в динамике за ряд лет. Современная практика анализа финансово-хозяйственной дея-тельности зарубежных и отечественных предприятий предлагает большое количество моделей и методов оценки вероятности наступ-ления банкротства. Однако дискуссии относительно эффективности их применения на практике не ослабевают посей день, что вызвано в первую очередь объективными сложностями в выявлении признаков неблагополучия на ранних стадиях кризиса. Таблица 2
II
класс
- организации, основная часть финансовых показателей деятельности которых по своему значению достаточно близки к опти-мальным, однако некоторые из них все же имеют некоторое отстава-ние от нормы. Данные предприятия, как правило, имеют неоптималь-ное соотношение собственных и заемных источников финансирова-ния, при этом может наблюдаться опережающий прирост кредитор-ской задолженности по сравнению с приростом других заемных ис-точников и дебиторской задолженности. Обычно организации данного класса являются рентабельными. Окончание табл. 3 Однако некоторые экономисты высказывают мнения, что данная методика прогнозирования работает только в случае, когда очевидные признаки кризисной ситуации на предприятии и без того достаточно заметны. Причем во многих случаях значение R не коррелирует с результатами, полученными при использовании других методов и моделей. Как отмечает Батасова Е.О. , доминирующее значение в модели R-счета имеет отношение оборотных активов к среднему значению активов за период, однако по мнению исследователя данный показатель активов не является важнейшим индикатором кризисных явлений. Для проведения финансового анализа авторы данной методики предлагают использовать шесть коэффициентов. Особенность методики заключается в классификации организаций по уровню риска. Любая анализируемая организация относится по итогам анализа к определенному классу в зависимости от набранного количества баллов, исходя из фактических значений показателей финансовой устойчивости. При оценке финансового состояния предлагается оценка по следующим коэффициентам (табл. 4.9). Таблица 4.9 Оценка финансового состояния организации по методу Л. В. Донцовой и Н. А. Никифоровой
На основании полученных значений коэффициента каждому из них присваивается сумма баллов, которая в итоге формирует рейтинг заемщика (табл. 4.10). Таблица 4.10
Классификация заемщиков проводится по шести группам: I класс - организации с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств; II класс - организации, которые демонстрируют некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные; III класс - проблемные организации (риск потери средств невысок, однако полное получение процентов представляется сомнительным); IV класс - организации с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты; V класс - организации высочайшего риска; VI класс - организации, близкие к банкротству. Несмотря на ряд достоинств всех рассмотренных методик, необходимо указать и на ряд недостатков: Далеко не все характеристики заемщика и его финансово-хозяйственной деятельности формализуемы, достоверны, т.е. могут быть выражены достаточно объективно в количественном измерении; неизбежна субъективность в выборе весовых коэффициентов, определяющих долю каждого показателя в общем итоге; Современная нормативно-правовая база не устанавливает обязанности коммерческих банков придерживаться той или иной методики, способа оценки финансового состояния и уровня кредитоспособности заемщика. Однако с целью повышения устойчивости отечественной банковской системы в целом, Банк России обязует банки формировать резервы на возможные потери по ссудам в соответствии с Положением о порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности от 26 марта 2004 г. № 254-П (в ред. от 1 сентября 2015 г.) (далее - Положение № 254-П). Уровень создаваемого резерва является пропорциональным принятому на себя банком риску невозврата ссудной задолженности. В связи с тем, что не каждый банк вследствие дефицита ликвидности баланса может себе позволить формирование высоких резервов на потери по ссуде, оценка кредитного риска приобретает особое значение. Согласно Положению № 254-II всем банкам, действующим на территории РФ предлагается оценивать заемщиков по двум основным критериям: финансовому состоянию и качеству обслуживания долга. В свою очередь финансовое положение всех заемщиков подразделяется на три категории: хорошее, среднее и плохое. Следует подчеркнуть, что Банк России не ограничивает кредитные организации в методах оценки финансового состояния заемщика, но устанавливает определенные ограничительные критерии. Финансовое положение заемщика может быть оценено как хорошее , если комплексный анализ производственной и финансово-хозяйственной деятельности заемщика и иные сведения о нем, включая информацию о внешних условиях, свидетельствуют о стабильности производства, положительной величине чистых активов, рентабельности и платежеспособности. При этом отсутствуют какие-либо негативные явления (тенденции), способные повлиять на финансовую устойчивость заемщика в перспективе. К негативным явлениям (тенденциям) могут быть отнесены не связанные с сезонными факторами существенное снижение темпов роста объемов производства, показателей рентабельности, существенный рост кредиторской и (или) дебиторской задолженности, другие явления. Финансовое положение оценивается не лучше, чем среднее , если комплексный анализ производственной и финансово-хозяйственной деятельности заемщика и (или) иные сведения о нем свидетельствуют об отсутствии прямых угроз текущему финансовому положению при наличии в деятельности заемщика негативных явлений (тенденций), которые в обозримой перспективе (год или менее) могут привести к появлению финансовых трудностей, если заемщиком не будут приняты меры, позволяющие улучшить ситуацию. Финансовое положение оценивается как плохое , если заемщик признан несостоятельным (банкротом) в соответствии с законодательством, либо если он является устойчиво неплатежеспособным, а также если анализ производственной и (или) финансово-хозяйственной деятельности заемщика и (или) иные сведения о нем свидетельствуют об угрожающих негативных явлениях (тенденциях), вероятным результатом которых могут явиться несостоятельность (банкротство) либо устойчивая неплатежеспособность заемщика. К угрожающим негативным явлениям (тенденциям) в деятельности заемщика могут относиться: убыточная деятельность, отрицательная величина либо существенное сокращение чистых активов, существенное падение объемов производства, существенный рост кредиторской и (или) дебиторской задолженности, другие явления. При этом финансовое положение заемщика - юридического лица не может быть оценено как хорошее, если выявлено хотя бы одно из следующих обстоятельств:
Особое внимание в Положении № 254-П уделяется тому, что на всех этапах оценки финансового положения заемщика кредитная организация должна учитывать вероятность наличия неполной и (или) неактуальной и (или) недостоверной информации о заемщике (о его финансовом положении, состоянии его производственной и финансово-хозяйственной деятельности, цели, на которую ссуда предоставлена заемщику и использована им, о планируемых источниках исполнения заемщиком обязательств по ссуде) и об обеспечении по ссуде. Также необходимо определить виды обеспечения, которые способны влиять на уровень кредитного риска и соответственно могут повлечь за собой снижение формируемого резерва по ссуде. В качестве информационной базы , принимаемой к анализу, Банк России рекомендует кредитным организации опираться на следующий перечень.
сведения о доходах и расходах, подтвержденные данными Книги учета доходов и расходов организаций и индивидуальных предпринимателей, применяющих упрощенную систему налогообложения, копия которой может быть представлена в кредитную организацию;
публикуемая отчетность за три последних завершенных финансовых года (за последний отчетный год и текущий год - годовая и квартальная), а также формы отчетности «Оборотная ведомость по счетам бухгалтерского учета кредитной организации» и «Отчет о финансовых результатах кредитной организации» на последнюю отчетную дату.
степень зависимости от аффилированных лиц и самостоятельность в принятии решений; принадлежность заемщика к финансовым группам и холдингам; Существенная зависимость от одного или нескольких поставщиков и (или) заказчиков; меры, предпринимаемые заемщиком для улучшения своего финансового положения;
вероятность открытия в ближайшем будущем или фактическое начало процедуры банкротства и (или) ликвидации заемщика;
Проводя анализ предлагаемой Банком России информационной базы, следует отметить ее ориентированность на совмещение двух принципов проведения оценки рассмотренных нами ранее - комплексную и классификационную. Большое внимание уделяется возможности качественного анализа ссуды. На практике российские банки используют для оценки кредитоспособности заемщика практически всю доступную информацию по всем сферам финансово-хозяйственной деятельности, о чем свидетельствуют формы анкет или кредитных заявок, применяемых в разных банках. Еще на тему |