Оценка кредитоспособности предприятия

Глава 1 Понятие индекса неопределённости

РЕЗЮМЕ:

В этой курсовой работе детально рассматривается концепция индекса необычности AKZ для консульского корпуса RPK (ревизия частных клиентов, фирм и учреждений Дрезденского Банка ).

Индекс необычности AKZ - это продукт, состоящий из вероятности риска и риска нетто обязательств. Для определения вероятности риска параметры риска разбиваются на 4 категории и объединяются в критерии риска. Они же затем служат как основное средство оценки вероятности риска обязательств.

Существенными элементами индекса неопределённости являются:

1. Вероятность риска, базирующаяся на:

- Параметрах риска

- Критериях риска

2. Чистый (нетто) риск

Индекс неопределённости описывается сначала на основе уставных номеров. Концепция AKZ характеризуется комплексными связями отдельных параметров риска, и даёт, таким образом, более точную идентификацию риска. Существенное различие в исследовании PPU, с предложенным индексом AKZ, состоит в том, что вместо отрицательных используются положительные критерии, причём все параметры риска обрабатываются одновременно.

Индекс неопределённости (AKZ) разлагается по следующей формуле:

AKZ = ВЕРОЯТНОСТЬ РИСКА * ЧИСТЫЙ РИСК

AKZ оценивает риск клиента на определённый момент времени, и определяется как результат состоящий из вероятности риска и чистого риска.

Вероятность риска обозначает вероятность, с помощью которой риск соответствующего обязательства является актуальным. Для выяснения вероятности риска релевентные параметры риска идентифицируются, и их независимость подтверждается анализом проверок.

Параметры можно разделить, согласно их содержательной структуре данных на 4 категории:

- ведение счёта

- история кредита

- экономическая ситуация у частных клиентов и соответственно данные баланса у клиентов фирмы

- персональная ситуация у частных клиентов и соответственно рамочные данные и информация менеджмента у клиентов фирмы

В пределах категории комбинации параметров риска представляют критерии риска, которые резюмируют к частной вероятности риска. Категориям присоединяются затем весовое значения. Оценённое средство частичных вероятностей риска поставляет вероятность риска для частных контрактов.

Риск нетто - это разница из предъявленных требований и «стоимости дохода надёжности (безопасности) (после систематики SAK,см. часть 2.2).

1.1 ВЕРОЯТНОСТЬ РИСКА

Вероятность риска получают после двукратного соединения параметров риска.

Pi : частичная вероятность для категории I

Gi : значимый вес для категории I

Параметры риска образуют элементарную ступень в методологии AKZ. Они измеряются (например: высота, повторяемость(частота), подвижность) и оцениваются динамично принадлежащими оценивающими функциями. Оценка осуществляется посредством интервала от 0 до 10. Неопределённость определяется различными частичными интервалами из интервала [0;10]. Критерии риска это комбинации отдельных выделяющихся параметров риска.

Частичные вероятности риска Pi в каждой категории оценены, в зависимости от их значения, и взвешиваются весом Gi. Вес определяется количеством критических параметров и качеством находящихся в расположении данных. Таким образом, категория ведения счёта оценивается сильнее, чем история кредита или личная/экономическая ситуация (для взвешиваний значения категорий см. часть 3.4).

Четыре из частичных вероятностей риска и взвешиваний значения существующие пары (Pi;Gi) соединяются затем к взвешивающему средству, которое поставляет, в итоге вероятность риска для отдельных обязательств на уставной равнине номеров. Вместе с риском нетто уставных номеров клиентов вероятность риска на равнине клиентов устанавливается в следующем (дальнейшем) шаге соединения.

1.1.1. Параметры риска

Параметры риска – это величины, которые содержат рисковые-релевантные сведения обязательства. Они отражают фактические данные непосредственно. Их выразительность зависит, следовательно, существенно от качества находящихся в распоряжении данных. Полнота необходимых данных решает всё для общего AKZ.

Каталог релевантных параметров риска производился консульским корпусом Revision. При этом также обеспечивалось, чтобы все прежние, в системе RED учтённые параметры были занесены в новый каталог.

Параметры риска представлены более подробно в следующем приложении 1.

1.1.2. Взвешенные средства.

В методологии AKZ во многих местах встречаются взвешенные средства. Отправным пунктом при этом считается пара (Рi,Wi), где Pi - это средняя величина, а Wi - положительный вес. Взвешенные средства - это средняя стоимость, в которой средние величины воспринимаются в зависимости от их веса.

По этому в критериях риска каждая категория состоит из частей вероятности риска и взвешивания.

При соединении многих AKZ образуются пары, состоящие из отдельных обязательств и риска нетто как веса.

Более подробное описание значение взвешенных средств находится в пункте 3.1.

1.1.3. Критерии риска.

Комбинации, состоящие из не нейтрально нормированных параметров риска, образуют критерии риска. Образование рисков, зависящих от параметров риска, было получено при анализе рисков из многих проверок в области частных клиентов, фирм и других институтов в годах 2000 и 2001, а также из опроса многих опытных проверяющих. В зависимости от образования упорядочиваются и вероятности критериев риска.

На первой ступени объединения параметры риска сжимаются до критериев риска. Для этого необходимо сделать следующих три шага:

- выяснить предельный уровень и функции оценки для параметров риска

- объединение возникших параметров риска до критериев риска и установление частной вероятности риска для категорий

- упорядочивание важных взвешиваний

Оценка параметров риска

Масштабом для параметров риска служит интервал от 0 до 10. При этом U(0;4)- интервал не вызывающий сомнения, К(5;10)- критический. Интервал N(4;5) является нейтральной областью. Величины параметров риска рассчитываются с помощью функции расчёта. Единственные зоны необычности параметров ограничиваются предельным уровнем.

Все величины, которые лежат вне нейтральной зоны (4;5) называются необычными величинами.

Сведение необычных параметров риска.

Необычные параметры риска сводятся к критериям риска в одной категории. Частная вероятность риска категории рассчитывается как следствие :

динамическая оценка параметров риска посредством оценочной функции

упорядочивание величин риска на необычные параметры

выяснение общих величин риска для необычных параметров

выяснение частной вероятности риска, как ожидаемой величины, от общей величины риска

Выяснение вероятности риска

Четыре частных вероятности риска рассчитываются с позиции категорий общего риска. Следующим шагом мы сводим частные вероятности риска к вероятности риска. То что мы получим и будет вероятностью риска обязательства.

При этом каждая категория снабжается взвешенной величиной. В ней отражается объединение критериев риска и значение категории расчёта, а также оценка качества вновь использованных данных.

То есть каждая категория это пара, состоящая из частной вероятности риска и взвешенной величины. Взвешенная величина этой пары поставляет вероятность риска обязательств на базовый исходный номер.

1.2. Риск нетто.

Риск нетто отображает не застрахованную часть загруженности. Основой для этого служит наиболее неблагоприятное рассмотрение кредитного портфеля. Основываясь на этом используются реализуемые величины не из системы KDI(“предприятий на ходу” - появление в смысле СС ревизии), а вырученные средства по SAK-системе (“наиболее неблагоприятный вариант”). «Безопасность вырученных средств» ориентируется, таким образом, на прошлое, то есть на реально достигнутую безопасность вырученных средств. При выяснении «безопасности вырученных средств», меры безопасности из системы KDI взвешиваются соответственно полученным квотам.

Эти факторы обращают внимание на :

- на вид и ценность безопасности

- конкурсную квоту (взнос)

- стоимость финансирования

- стоимость развития

и так мы получаем, что риск нетто это:

Риск нетто = Действительная загруженность к дню оплаты – Безопасность вырученных средств

Для частных клиентов не существует SAK-эквивалента. Поэтому риск нетто рассчитывается также как и в области FK. Поэтому квоты вырученных средств переносятся из SAK системы в дела для частных клиентов.

1.3. Объединение AKZ

Дальнейшее использование возможностей предлагает объединение AKZ многих основных номеров по определённому критерию. AKZ всех основных номеров из хорошо определённой группы, образуют группу AKZ. При этом вид группы может быть любым.

Важные объединяющие плоскости при этом есть:

- плоскость клиентов

- место нахождения бизнеса

- объединение кредитуемых

- регионы

- место использования

Так как общий риск нетто может значительно изменяться, предлагается установить сравнение. Это в конечном итоге возможно в ходе размышлений о вероятности риска.

Вероятности риска для группы из основных номеров при использовании в нетто риске взвешивающего средства является одиночной вероятностью риска. При дополнительном рассмотрении общих нетто рисков, то есть суммы одиночных нетто рисков, возможно рассмотрение общей группы.

Также и для группы необычное число может являться продуктом вероятности риска и общих рисков нетто.

1.4. AKZ-квота.

Для сравнения различных больших организаций между собой мажет наравне с вероятностью риска использоваться и AKZ-квота. Для организаций она считается как:

AKZ-квота = ∑AKZi / ∑I*Ai

где индекс i проходит через все основные номера AKZ у организации. Т.е. AKZ-квота-это сумма всех основных номеров AKZ деленная на полную загруженность этой организации.

Глава 2. Первая и вторая ступени объединения.

В этой главе мы подробно опишем первую и вторую ступени объединения, т.е. объединение необычных параметров риска и определение вероятности риска для основных номеров.

2.1 Функции оценки

Функции оценки определяются для каждого параметра, и принимают значение в интервале (0;10). Функции оценки в интервалах U и К строго монотонны и ограничены. При этом они так устроены, что являются непрерывными. Отсюда уже и возникает основная форма функций оценки.

Предельные значения параметров образуют граничный переход между интервалом не вызывающим опасения и нейтральным интервалом, а также нейтральным и критическим интервалом. Обозначим через а и в границы перехода между интервалами, причём, а<b наша функция будет иметь вид:

Fa,b,c,d(x)={4e(c(x-a)),x<a; (x-a)/(b-a) +4, a<x<b; 5(2-e(-d(x-b))b<x}

Величины с и d являются позитивными константами, которые показывают степень экскулации вычислений. Чем они больше, тем больше экскулация параметра.

Оценочные функции для отдельных параметров риска руководствуются верхней функцией. При этом может оказаться, что функция монотонно убывающая (отражение по оси ОY ), тогда она имеет вид Fb,a,d,c(x). Может случиться, что для вычисления важными будут лишь части функции. Для параметров a,b,c,d, оценочная функция может служить как:

- предельная граница между нейтральным и критическим интервалами всегда определяется

- предельная граница между нейтральным и интервалом не вызывающим опасений, может отсутствовать (например, при изменчивости)

- коэффициент растяжения для критической области всегда определяется

- коэффициент растяжения может отсутствовать в области не вызывающей опасения (например при изменчивости или при перерасходовании)

При вычислении констант использовались специальные знания. При этом границы констант а и в легко найти.

Например: Для параметра I константы а и в являются граничными. В дальнейшем имеет этот параметр при х1 оценку у1, а при х2 оценку у2 (х1<a; b<x2). Тогда с и d находятся по принципу:

c=ln(y1/4)/(x1-a) d = -ln((10-y2)/5)/(x2-b)

1. Ведение счета (PK/FK)

1.1. Деятельность оборота.

Измерение: Относительное изменение годового оборота в сравнении с оборотом предыдущего года на базе последних 36 месяцев.

<Object: word/embeddings/oleObject1.bin>: годовой оборот для месяцев 12(i-1) до 12i

Функция оценки: PK

(-a)=–0,1 предельное значение для значительного снижения товарооборота;

(-b)=0,2 предельное значение для значительного повышения товарооборота (a>b);

<Object: word/embeddings/oleObject7.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject8.bin>.

FK

(-a)=–0,1 предельное значение для значительного снижения товарооборота;

(-b)=0,2 предельное значение для значительного повышения товарооборота (a>b);

<Object: word/embeddings/oleObject9.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject10.bin>;

F годовое изменение оборота = F b, a, d, c (-x).

Если не возникает ни один из случаев i) – iii), то F считается нейтрально и F=4,5

Измерение: Относительное изменение месячного оборота в сравнении с предыдущим месяцем на базе последних 4-ч месяцев MUi: месячный оборот для месяцев (i-1) до i

<Object: word/embeddings/oleObject12.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject14.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject16.bin>.

Функция оценки: PK

(-a)=–0,0083 предельное значение для значительного снижения товарооборота (только для месяца);

(-b)=0,016 предельное значение для значительного повышения товарооборота (a>b);

<Object: word/embeddings/oleObject17.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject18.bin>.

FK

(-a)=–0,0083; (-b)=0,0083; <Object: word/embeddings/oleObject19.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject20.bin>;

F месячное изменение оборота = F b, a, d, c =4,5.

Измерение: Годовой или, соответственно месячный оборот

– Свободный оборот в прошлом году. Если <Object: word/embeddings/oleObject21.bin>, тогда субсчет свободный от оборота. Оценка РК: 10, FK: 10.

– Свободный оборот в последние 2 месяца. Если <Object: word/embeddings/oleObject22.bin>, то субсчет свободный от оборота. Оценка РК: 10, FK: 10.

– Годовой оборот прошлого года по отношению к среднему предельному JLi: среднегодовой предел для месяцев с 12(i-1) до 12i <Object: word/embeddings/oleObject23.bin>, относительный годовой оборот за i лет

Оценочная функция: PK/FK

(-a)=3; (-b)=12; <Object: word/embeddings/oleObject24.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject25.bin>;

F месячного относительного оборота = F b, a, d, c =(-х).

– Прошло месячный оборот в сравнении со средним предельным значением Li: усредненный месячный предел в месяце i.

Оценочная функция: PK/FK

(-a)=0,33; (-b)=1; <Object: word/embeddings/oleObject26.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject27.bin>;

F месячного относительного оборота = F b, a, d, c =(-х).

2. Изменчивость

Измерение: Изменчивость для месяца i измеряется по формуле <Object: word/embeddings/oleObject28.bin>, где DSi месячное, валютное, среднее сальдо в месяце (30 дней).

Оценочная функция: РК

(-а)=3 предельная граница для неподвижного счета;

(-b)=6 предельная грань для подвижного счета (a>b);

<Object: word/embeddings/oleObject29.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject30.bin>.

FK

(-а)=3 предельная граница для неподвижного счета;

(-b)=6 предельная грань для подвижного счета (a>b);

<Object: word/embeddings/oleObject31.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject32.bin>;

F изменчивости (i)= F b, a, d, c =(-B(i)).

Применение для Release i:

DSi: среднее сальдо в месяце i;

HSi: самое высокое сальдо в месяце i;

NSi: самое низкое сальдо в месяце i.

Если <Object: word/embeddings/oleObject33.bin>, <Object: word/embeddings/oleObject34.bin>

Оценочная функция: РК

(-а)=0,1;

b не существенно;

<Object: word/embeddings/oleObject35.bin>;

d не существенно;

F изменчивости = F b, a, d, c =(-х).

FK

(-а)=0,1;

b – не важно, т.к. не выразительно;

<Object: word/embeddings/oleObject36.bin>;

d – не существенно;

F изменчивости = F b, a, d, c =(-х).

3. Повышение предельного взаимного кредитования (допускаемое сальдо)

3.1. Число предельных повышений на общем пределе (никаких данных в Realise I)

Измерение: Число предельных повышений на общем пределе за основной номер в течение последних 12 месяцев.

x: число повышений в течение последних 12 месяцев.

Функция оценки: РК

a=0;

b=2 предел для критической частоты;

с – не существенно, т.к. <Object: word/embeddings/oleObject37.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject38.bin>.

FK

a=0;

b=1 предел для критической частоты;

с – не существенно, т.к. <Object: word/embeddings/oleObject39.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject40.bin>;

F повышение частоты = F a, b, c, d =(х), <Object: word/embeddings/oleObject41.bin>.

3.2. Высота предельного повышения на месячной базе к последнему дню месяца.

Измерение Актуальный общий предел к последнему дню месяца в сравнении с общим пределом к последнему дню месяца в предыдущем годовом месяце.

GLi: общий предел (база основной номер) к последнему дню месяца – месяца 12i.

Высота изменений <Object: word/embeddings/oleObject42.bin>.

Функция оценки: РК

а=1;

b=1,15 предел для суммарного повышения общего предела;

с – не существенно, т.к. <Object: word/embeddings/oleObject43.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject44.bin>.

FK

a=1;

b=1,15 предел для суммарного повышения общего предела;

с – не существенно, т.к. <Object: word/embeddings/oleObject45.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject46.bin>;

F повышение = F a, b, c, d =(х).

3.3. Новое предоставление

Измерение: Новое предоставление кредита

Оценка: 5,5

4. Относительная загруженность (Тенденция)

Тенденция относительной загруженности на базе последних 4-х месяцев.

Измерение: Изменение относительной загруженности в сравнении с ней же в предыдущем месяце в течение последних 4-х месяцев:

IAi: среднемесячная загруженность в месяце i;

Li: среднемесячный предел в месяце i;

<Object: word/embeddings/oleObject47.bin>: месячная относительная загруженность в месяце i.

<Object: word/embeddings/oleObject48.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject50.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject52.bin>.

Функция оценки: РК

а=-0,1 предел для суммарной убывающей относительной загруженности;

b=0,05 предел для суммарной возрастающей относительной загруженности;

<Object: word/embeddings/oleObject53.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject54.bin>.

FK

a=-0,1 предел для суммарной убывающей относительной загруженности;

b=0,1 предел для суммарной возрастающей относительной загруженности;

<Object: word/embeddings/oleObject55.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject56.bin>;

F тенденция относительной загруженности = F a, b, c, d =(х).

Если не один из i случаев, то F=4,5.

5. Перерасход (получение суммы превышающей остаток на счете)

5.1. Частота перерасходов / нерегулярная загруженность за последние 12 месяцев (без данных (дат) в Release i).

Измерение: Число периодов перерасхода за последние 12 месяцев

x: число перерасходов в течении 12 месяцев.

Функция оценки:

PK:

a=0;

b=6 граница для критической частоты;

с – не важно, т.к. <Object: word/embeddings/oleObject57.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject58.bin>

FK:

a=0;

b=12 граница для критической частоты;

с – не важно, т.к. <Object: word/embeddings/oleObject59.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject60.bin>;

Fчастота перерасходов = Fa,b,c,d (x)

5.2. Общая длительность перерасходов / нерегулярная загруженность за последние 12 месяцев (без данных (дат) в Release i).

Измерение: Общая длительность периодов перерасходов за последние 12 месяцев

y: общая длительность перерасходов в днях.

Функция оценки:

PK:

a=0;

b=20 граница критической длительности;

<Object: word/embeddings/oleObject61.bin>

FK:

a=0;

b=36 граница критической длительности;

<Object: word/embeddings/oleObject62.bin>

Fдлительность перерасходов = Fa,b,c,d (y)

5.3. Высота перерасходов / нерегулярная загруженность за последние 12 месяцев (без данных (дат) в Release I)

Измерение: Относительная загруженность за последние 12 месяцев:

TIAd: ежедневная загруженность за день d;

TLd: ежедневный предел в день d.

Если TLd > 0 и <Object: word/embeddings/oleObject63.bin> – максимальная высота перерасходов

Применение для Release i:

IAi: среднемесячная загруженность в i-м месяце;

Li: среднемесячный предел в i-м месяце.

Если Li > 0 и <Object: word/embeddings/oleObject64.bin> – максимальная высота перерасходов

Оценочная функция:

PK:

a=1;

b=1,15 граница критической высоты перерасходов;

<Object: word/embeddings/oleObject65.bin>

FK:

a=1;

b=1,15;

<Object: word/embeddings/oleObject66.bin>;

Fвысота перерасходов = Fa,b,c,d (z)

6. тенденция загруженности

Тенденция средней полугодичной загруженности на базе последних 3-х полугодий.

Измерение: Относительное изменение среднего полугодового дебиторского сальдо на основном номере в сравнении с предыдущим, полугодовым усредненным сальдо (на базе 3-х полугодий).

DHSi: среднее полугодовое дебиторское сальдо в i-м полугодии:

Функция оценки:

PK:

a=–0,1 граница для спада загруженности;

b=0,1 граница подъема загруженности;

<Object: word/embeddings/oleObject70.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject71.bin>

FK:

a=–0,1 граница для спада загруженности;

b=0,1 граница подъема загруженности;

<Object: word/embeddings/oleObject72.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject73.bin>;

Fтенденция загруженности = Fa,b,c,d (x).

Если не работает ни одно из i, то F=4,5 – оценивается нейтрально.

7. Долгосрочное обязательство

Постоянно увеличивающаяся относительная загруженность за последние 6 месяцев

Измерение: Относительная загруженность общих пределов за последние 6 месяцев.

<Object: word/embeddings/oleObject74.bin>: месячная относительная загруженность в i-м месяце.

<Object: word/embeddings/oleObject75.bin>.

Функция оценки:

PK:

a=0;

b=0,65 граница для критической относительной загруженности;

с – не важно, т.к. <Object: word/embeddings/oleObject76.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject77.bin>

FK:

a=0;

b=0,3;

с – не важно, т.к. <Object: word/embeddings/oleObject78.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject79.bin>;

Fдолгосрочных обязательств = Fa,b,c,d (x).

8. Чеки -/ LA – возвраты

8.1. Частота чеков -/ LA – возвратов за последний месяц.

Измерение: Число возвратов за последние 12 месяцев.

x: число возвратов за последний год

Функция оценки:

PK:

a=0;

b=1;

с – не важно, т.к. <Object: word/embeddings/oleObject80.bin>;

d=-ln0,2

FK:

a=0;

b=1;

<Object: word/embeddings/oleObject81.bin>;

Fчисло возвратов = Fa,b,c,d (x).

8.2. Высота (сумма) возвратов за последний год.

Измерение: Высота возвратов за год.

y: максимальная высота возвратов за прошлые 6 лет в €

Функция оценки:

PK:

a=0;

b=1 – граница для критической высоты возвратов;

d=-ln0,2

FK:

a=0;

b=5000;

<Object: word/embeddings/oleObject82.bin>;

Fвысота возвратов = Fa,b,c,d (y).

9. Срок кредита.

Измерение: Остаток времени по каждому кредиту.

x: остаток времени до истечения кредита

PK:

a=0;

b=1;

<Object: word/embeddings/oleObject83.bin>

FK:

a=0;

b=1;

<Object: word/embeddings/oleObject84.bin>;

Fсрок кредита = Fa,b,c,d (x).

10. 1) окончание обязательств

2) развертывание обязательств

Начало Statusses развертывания /интенсивных обязательств

Измерение: Даты непосредственно существуют.

PK: Интенсивные-/ Abwicklungs обязательства

FK: KDD-категория КАТ, Оценка: 10

11. История кредита/задолженность PK

Опись имущества

11.1. Число описей имущества в прошлом году

Измерение: число описей имущества в прошлом году.

х: число описей имущества в прошлом году.

Функция оценки:

а=-1;

b=0;

d=-ln-0,2;

Fчисло описей = Fa,b,c,d (x).

11.2. Высота общей описи имущества

y: общая высота описи за последние 12 месяцев в €.

Функция оценки:

а=-1;

b=0 – граница критической описи;

d=-ln-0,2;

Fвысота описи = Fa,b,c,d (y).

Применение для Release i:

Опись (Да/Нет) Да 9: Нет 4,5.

12. Напоминание (без дат в Release i)

Количество напоминаний за год

Измерение: Число дошедших письменных напоминаний на субсчете за последний год.

x: число напоминаний за год.

Функция оценки:

а=0;

b=1 – критическая;

d=-ln-0,2;

Fнапоминаний = Fa,b,c,d (x).

13. Долгосрочные должники (общие)

Постоянно возрастающая относительная загруженность за 3 месяца

Измерение: Относительная загруженность общих пределов за 3 месяца.

RGIAi: относительная общая загруженность в i-м месяце

<Object: word/embeddings/oleObject85.bin>.

Функция оценки:

а=0;

b=0,65 – граница для критической длительной загруженности;

<Object: word/embeddings/oleObject86.bin>;

Fдолгосрочные должники = Fa,b,c,d (x).

14. Schufa/ справки (без дат в Release i)

Информация об истории кредита и К.О. – критерии

Измерение: существующие данные:

– К.О.–критерии: орден на арест; заверение, равносильное присяге; наложение ареста: 10;

– основание на общую задолженность;

– история кредита.

x: число хороших кредитов в прошлом.

Функция оценки:

а=0;

(-b)=3 – граница числа хороших кредитов;

<Object: word/embeddings/oleObject87.bin>;

Fхорошие кредиты = Fb,а,d,с (-x).

15. Тенденция общей загруженности

Тенденция средней полугодовой загруженности на базе 3 полугодий.

Измерение: Относительное изменение среднего, полугодичного, общего, дебиторского сальдо в сравнении с предыдущим общим, полугодовым, средним сальдо (на базе 3-х полугодий).

DHGSi: среднее, полугодовое, общее, дебиторское сальдо в i-м полугодии

<Object: word/embeddings/oleObject88.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject89.bin>;

Функция оценки:

а=-0,1 – граница для спада общей занятости;

b=0,1;

<Object: word/embeddings/oleObject91.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject92.bin>;

Fтенденция общей загруженности = Fа,b,c,d (x).

Если не действует ни одно из i, то F оценивается нейтрально и =4,5.

16. Имущественное развитие (без дат (Release i))

Измерение: Общее имущество к определенному дню.

17. Тенденция общей задолженности (без дат)

Тенденция общей задолженности на базе 3-х сроков уплаты.

Измерение: Общая задолженность на определенный срок уплаты.

GVi: общая задолженность на определенный i-й срок уплаты

Функция оценки:

а=-0,2 – граница для спада общей задолженности;

b=0,15 – граница для подъема общей задолженности;

<Object: word/embeddings/oleObject96.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject97.bin>;

Fтенденция GV = Fа,b,c,d (x).

Если i-не исполняется, F=4,5.

18. Истекший срок кредита (повторное представление)

Время после истечения WV/срока кредита.

Измерение: Месяцы после истечения срока кредита.

х: месяцы после истечения срока кредита.

Функция оценки:

а=0;

b=3 – граница для критической длительности;

<Object: word/embeddings/oleObject98.bin>;

Fистечение срока кредита = Fа,b,c,d (x).

История кредита / Задолженность (FK).

19. Опись имущества.

19.1. Количество (число) описей за год.

Измерение: Количество (число) описей за год.

х: количество (число) описей за год.

Функция оценки:

а=0;

b=1;

<Object: word/embeddings/oleObject99.bin>;

Fчисло описей = Fа,b,c,d (x).

19.2. Общая высота (сумма) описанного имущества за год.

Измерение: Общая высота (сумма) описанного имущества за год.

y: общая высота (сумма) описанного имущества за год.

Функция оценки:

а=0;

b=5000 – граница для критической суммы описи;

<Object: word/embeddings/oleObject100.bin>;

Fвысота (сумма) описей = Fа,b,c,d (y).

Применение для Release i.

Опись (Да/Нет) Да: 9 Нет: 4,5.

20. Длительные должники (общие)

Постоянно возрастающая относительная загруженность за 3 месяца.

Измерение: Относительная загруженность общего предела за последние 3 месяца.

RGIAi: относительная общая загруженность в i-ом месяце

<Object: word/embeddings/oleObject101.bin>.

Функция оценки:

а=0;

b=0,65 – граница для критической длительности загруженности;

<Object: word/embeddings/oleObject102.bin>;

Fдлительные должники = Fа,b,c,d (x).

21. Справки (без дат)

Справки об истории кредита и К.О. – критериев.

Измерение: даты существующие:

– К.О.–критерии: орден на арест; заверение, равносильное присяге; конкурс. Оценка: 10;

– основание на общую задолженность;

– история кредита.

х: число хороших кредитов в прошлом.

Функция оценки:

а=0;

(-b)=2 – граница числа хороших кредитов;

<Object: word/embeddings/oleObject103.bin>;

Fхорошие кредиты = Fb,а,d,с (-x).

22. Тенденция общей загруженности

Тенденция средней полугодовой загруженности на базе 3-х полугодий.

Измерение: Относительное измерение среднего, полугодичного, общего, дебиторского сальдо, в сравнении с общим, полугодичным, средним сальдо (на базе 3 полугодий)

DHGSi: среднее, полугодовое, общее, дебиторское сальдо в i-м полугодии.

<Object: word/embeddings/oleObject104.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject105.bin>;

Функция оценки:

а=-0,1 – граница для спада общей занятости;

b=0,1 – граница для возрастания общей занятости;

<Object: word/embeddings/oleObject107.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject108.bin>;

Fтенденция общей занятости = Fа,b,c,d (х).

Если i не использовались, то F=4,5.

23. Имущественное развитие (без дат)

Измерение: Общее имущество к определенному сроку уплаты.

24. Тенденция общей задолженности (без дат)

Тенденция общей задолженности на базе 3-ч сроков уплаты.

Измерение: общая задолженность к определенному сроку уплаты.

GVi – общая задолженность к i-му сроку оплаты.

i) ii) iii)

Функция оценки:

а=-0,1 – граница для спада общей задолженности;

b=0,1 – граница для возрастания общей задолженности;

<Object: word/embeddings/oleObject109.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject110.bin>;

Fтенденции = Fа,b,c,d (х).

Если i не использовались, то F=4,5.

25. Истекший срок кредита / повторное представление.

Время после истечения WV/срока кредита.

х: месяцы после истечения WV/срока кредита.

Функция оценки:

а=0;

b=3 – граница для критической деятельности;

<Object: word/embeddings/oleObject111.bin>;

Fистечение срока кредита = Fа,b,c,d (х).

Экономическая ситуация(PK)

26. Имущество (без дат в Release i).

Общая загруженность в отношении к общему имуществу.

Измерение: актуальная общая загруженность в сравнении к актуальному общему имуществу

<Object: word/embeddings/oleObject112.bin>.

Функция оценки:

а=0;

b=0,85 – граница для критического состояния имущества;

<Object: word/embeddings/oleObject113.bin>;

Fимущество = Fа,b,c,d (х).

27. Обязательства (без дат в Release i)

28. Доход (без дат в Release i).

Измерение: Актуальные доходы в сравнении к актуальным общим доходам

<Object: word/embeddings/oleObject114.bin>.

Функция оценки:

а=0,2;

b=0,5 – граница для критического состояния имущества;

<Object: word/embeddings/oleObject115.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject116.bin>;

Fобязательные доходы = Fа,b,c,d (х).

29. Расходы (включая нормы кредита) (без дат Release i)

Общие расходы в отношении к актуальным доходам <Object: word/embeddings/oleObject117.bin>.

Функция оценки:

а=0,2;

b=0,5 – граница для критического состояния имущества;

<Object: word/embeddings/oleObject118.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject119.bin>;

Fрасходы-доходы = Fа,b,c,d (х).

30. §18 KWG

Актуальность и полнота доказательств в §18 KWG.

Измерение: дата последнего предоставления отчета, если необходимо 1 раз в год.

х: время с последнего отчета в месяцах.

Функция оценки:

а=0 – граница для степени задолженности не вызывающей опасения;

b=12 – граница для критической степени задолженности;

<Object: word/embeddings/oleObject120.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject121.bin>;

F§18 KWG = Fа,b,c,d (х).

Экономическая ситуация (FK; PK, если данные присутствуют).

31. Данные баланса

31.1. Степень задолженности

Измерение: сквозные номера 106 из MABILA.

х1: степень задолженности в годах.

Функция оценки:

а=1 – граница для степени задолженности не вызывающей опасения;

b=3 – граница для критической степени задолженности;

<Object: word/embeddings/oleObject122.bin>;

Fстепень задолженности = Fа,b,c,d (х1).

31.2. Квота собственных средств

Измерение: Сквозные номера 36/24 из MABILA.

х2: квота собственных средств.

Функция оценки:

(-а)= граница для критических собственных средств квот;

(-b)= граница для собственных средств квот не вызывающих сомнений;

Fквота собственных средств = Fb,a,d,c (-х2).

31.3. Средства процентного обеспечения

Измерение: Сквозные номера 108 из MABILA.

х3: средства процентного обеспечения.

Функция оценки:

(-а)=0 критическая граница для среднего процентного обеспечения;

(-b)=2 граница, не вызывающая беспокойства для среднего процентного обеспечения;

<Object: word/embeddings/oleObject133.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject134.bin>;

Fсреднего процентного обеспечения = Fb,a,d,c (-х3).

31.4. Ликвидность II

Измерение: Сквозные номера 109 из MABILA.

х4: ликвидность II краткосрочный посторонний капитал, M – средний по величине.

Функция оценки:

(-а)=U нижняя квартильная величина из MABILA, граница критической ликвидности;

(-b)=0 верхняя квартильная величина из MABILA, граница ликвидности не вызывающей опасения;

<Object: word/embeddings/oleObject135.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject136.bin>;

Fликвидности = Fb,a,d,c (-х4).

31.5. BCF/Общая производительность

Измерение: сквозные номера 96/95.

х5: BCF/Общая производительность.

Функция оценки:

(-а)= граница критической области;

(-b)= граница для области не вызывающей опасений (a>b);

FBCF/Общая производительность = Fb,a,d,c (-х5).

31.6. Изменение оборота

Измерение: номера 100.

х6: изменение оборота по сравнению с предыдущим годом.

Функция оценки:

(-а)=0,05 критическая граница изменения оборота;

(-b)= граница не вызывающая опасений (a>b);

Fизменение оборота = Fb,a,d,c (-х6).

32. Актуальность

Достаточно актуальный баланс предоставлен (Да/Нет).

Измерение: существует (как в MRV 4.3.2.).

Оценка в различии случая, нет 10 либо 4,5.

33. §18 KWG

Дата и окончательный §18 KWG.

Измерение: Дата последнего отчета.

x: время в месяцах с последнего отчета.

Функция оценки:

а=0 – граница для степени задолженности не вызывающей сомнения;

b=12 – граница для критической степени задолженности;

<Object: word/embeddings/oleObject147.bin>;

F§18 KWG = Fа,b,c,d (х).

34. Возраст

Возраст владельца счета :х.

Функция оценки:

а=30;

b=50;

<Object: word/embeddings/oleObject148.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject149.bin>;

Fвозраста = F-b,-a,d,c (-х), если х≤40;

Fвозраста = Fа,b,c,d (х), если х≥40.

35. Профессия

36. Семейное положение

37. Место жительства

Статистические данные по каждому региону.

38. Гражданство

Коренной житель (Да/Нет): Да – 4,5; Нет – 5,5.

39. С каких пор является клиентом

x: время в годах.

Функция оценки:

(-а)=3 критически короткий;

(-b)=6 продолжительный, хороший;

<Object: word/embeddings/oleObject150.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject151.bin>;

F39 = Fb,a,d,c (-х).

40. Вид кредита

диспозиционный кредит 5 (сумма, в пределах которой банки свободно кредитует);

кредит наличными 5,5;

финансирование строительства 6;

другие 4,5.

41. Посредническое дело

Посредническое дело (Да/Нет).

Измерение: нет – 4,5; да – 5,5.

42. Финансирование строительств (свои/чужие средства)

Измерение: свои – 4,5; чужие – 6.

Рамочные данные (FK)

43. Правовая форма – форма собственности

Измерение: отрасль и оценка отрасли, форма собственности фирмы.

Оценка по MRV "Отрасль", "Формы собственности".

44. Форма собственности

Измерение: отрасль и оценка отрасли, форма собственности фирмы.

Оценка по MRV "Отрасль", "Формы собственности".

45. С каких пор является клиентом

x: время в годах.

Функция оценки:

(-а)=3 критически короткий;

(-b)=6 продолжительный, хороший;

<Object: word/embeddings/oleObject152.bin>;

<Object: word/embeddings/oleObject153.bin>;

F45 = Fb,a,d,c (-х).

46 Вид кредита:

47. Менеджмент

Оценка менеджмент фирмы по MRV.

2.2. Плотность риска

Для выделенных параметров риска ставится в соответствие плотность риска, которая показывает плотность вероятности риска параметров в зависимости от их оценки.

Общая формула плотности: <Object: word/embeddings/oleObject154.bin>, где <Object: word/embeddings/oleObject155.bin>

<Object: word/embeddings/oleObject156.bin>.

Теперь плотность риска определяется как:

е.

Параметры e, f, g определяются через параметры и их оценку:

при e находится max D (в верхней т e=0,8);

f определяет возрастание в области x<e;

g определяет убывание в области x>e.

Общая плотность риска это объединение норм распределения функции плотности. Пусть не существует симметрии, т.к. тогда возможно описать асимметрическое распределение. Такие плотности вероятности можно также наблюдать в действительности.

2.3. Определение вероятности риска

Пусть <Object: word/embeddings/oleObject157.bin> параметры риска категории i и F(Parj) соответственная оценка параметра.

Параметр <Object: word/embeddings/oleObject158.bin> существует, если <Object: word/embeddings/oleObject159.bin>. Каждому существующему параметру ставится в соответствие плотность <Object: word/embeddings/oleObject160.bin>, т.е. функция <Object: word/embeddings/oleObject161.bin> с <Object: word/embeddings/oleObject162.bin>.

Без ограничений можно считать, что <Object: word/embeddings/oleObject163.bin> и есть существующие параметры. Тогда находится функция D

<Object: word/embeddings/oleObject164.bin>.

Это функция, с другой стороны, плотность риска – общая плотность риска для существующих параметров. Если в категории не существует параметров риска, ей ставится в соответствие нейтральная плотность риска D.

Частичная вероятность риска для категории i это функция ожидания: <Object: word/embeddings/oleObject165.bin>. Относящиеся к нему оцененные средства рассчитываются:

<Object: word/embeddings/oleObject166.bin>.

Оцененные средства имеют зависящую и независящую от процессов части:

Процесс независимой оценки для категории это:

Каждая из четырех категорий описывается парой <Object: word/embeddings/oleObject167.bin>. Эти пары при помощи оцененных средств объединяются в вероятность риска для основного номера <Object: word/embeddings/oleObject168.bin>.

2.4. Нахождение плотности риска

Для отдельно оцененного параметра риска вводятся теперь параметры для нахождения функции плотности риска.

Параметры e, f, g зависят от отдельных параметров и их оценки. При нахождении их основывались на проверочные анализы и на специальные знания в этой области. Если достигается большое количество обязательств (портфель ценных бумаг) с определенным прявлением параметров, тогда, по закону больших чисел, приближается относительная частота риска, лежащая в основе вероятности.

Место е(F(Par)), т.е. max D,может быть сразу найдено, в ней самая высокая концентрация риска. Для дальнейшего описания вводятся дополнительные точки (х1, у1) и (х2, у2), где х1<e<x2 0<y1, y2≤1. Точки выбираются так, что относительная частота риска с большой долей вероятности (>90%) находится в отрезке [x1, x2]

Т.е. для параметров получаем

<Object: word/embeddings/oleObject169.bin> и <Object: word/embeddings/oleObject170.bin>.

Таким образом определяющая функция <Object: word/embeddings/oleObject171.bin>. Нормирование вводит плотность вероятности для параметров риска.

<Object: word/embeddings/oleObject172.bin>.

Для параметров e(F), f(F), g(F) служит:

Т.к. функция плотности зависит от оценки, может получиться, что max лежит на границах интервала [0, 1]

Для иллюстрации того, что описано выше служит следующий пример:

Конечно для плотности риска длительных должников с постоянной относительной загруженностью в 65% в течении последних 6 месяцев (параметр риска 7, с оценкой 5) необходимо:

<Object: word/embeddings/oleObject173.bin> и <Object: word/embeddings/oleObject174.bin>.

При дальнейшем рассмотрении параметров риска можно описать дополнительную функцию плотности. Тогда между функциями плотности возникает экстраполирование. При этом может случиться, что некоторые отдельные выше описанные пункты выпадают из интервала [0, 1].

Заключение:

Все вышеизложенное позволяет утверждать, что кредитоспособность предприятия - комплексное понятие, представляющее интерес не только для банка-кредитора, но и для самого предприятия, поскольку основано на общих принципах финансовой устойчивости, ликвидности, платежеспособности и рентабельности. Как бы успешно ни работало предприятие, периодически оно нуждается в привлечении заёмных средств: при расширенном производстве такая потребность возникает чаще всего по поводу приобретения основных фондов, в таком случае кредитование средств производится в капитальные вложения. К сожалению в настоящее время очень редкое предприятие способно работать по такому принципу. В остальных случаях кредитование производится на пополнение оборотных средств предприятия, недостаток в которых — постоянное явление на наших предприятиях. Ввиду этого обстоятельства очень важно постоянно поддерживать показатели кредитоспособности на высоком уровне.

Сложность сегодняшней ситуации состоит в том, что на многих предприятиях работники бухгалтерской службы не владеют методами финансового анализа, а специалисты, ими владеющие, включая и руководство, как правило, не умеют читать документы аналитического и синтетического бухгалтерского учета. Подобное положение вещей приводит тому, что ситуация с финансовыми средствами выходит из-под контроля лиц, отвечающих за их состояние. Поэтому на каждом предприятии необходимо иметь профессиональную службу по управлению финансами.

Управление финансами предприятия представляет собой процесс построения экономических отношений предприятия таким образом, чтобы обеспечить непрерывный кругооборот активов, что в свою очередь обеспечивает непрерывность процесса воспроизводства. В управлении финансами выделяют несколько элементов: планирование, оперативное управление, контроль. Планирование мы достаточно подробно рассмотрели в работе, оставшиеся два элемента необходимо осветить в общих чертах.

Оперативное управление представляет собой комплекс мер, разрабатываемых на основе оперативного анализа складывающейся финансовой ситуации и преследующих цель получения максимального эффекта при минимуме затрат с помощью перераспределения финансовых ресурсов. Основное содержание оперативного управления сводится к маневрированию финансовыми ресурсами с целью ликвидации ”узких” мест, решения вновь возникающих задач и т. п.

Контроль как элемент управления осуществляется и в процессе планирования, и на стадии оперативного управления. Он позволяет сопоставить фактические результаты от использования финансовых ресурсов с плановыми, выявить резервы роста финансовых ресурсов, наметить пути более эффективного хозяйствования.

Список использованной литературы

1 Волков О.И. Экономика предприятия.—М.:ИНФРА-М.—1997.

2 Гиляровская Л.Г. Об оценке кредитоспособности хозяйствующих субъектов// «Финансы».—1999.—№4.

3 Ковалёв В.В. Управление финансами.—М.:ФБК—ПРЕСС.—2002.

4 Коган М.Л. Предприятие — клиент банка.—М.: Рассчётно-кредитное обслуживание.—1994.

5 Малеев В. Бюро кредитного риска //Экономика и жизнь.—1999.—№41.

6 Моляков Д.С. Финансы предприятий и отраслей народного хозяйства.—М.: Финансы и статистика.—1999.

7 Остапенко В.В., Мешков В.М. Кредитование банками предприятий: потребности, возможности, интересы.// «Финансы».—1999.—1.8 Рукина С.Н.

8 Софронова В.В. Финансовый менеджмент на предприятиях в условиях неплатежей // «Финансы».— 1999.—№7.

9 Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа.—М.: ИНФРА—М.—1996.