65
P3. Этот процесс соответствует этапу накопления опыта кредитора заключения
сделок с заемщиками рассматриваемых классов.
Проанализируем теперь, к какому результату приведет использование
этого опыта при выборе оптимальной стратегии выдачи кредитов.
Пусть ГПБ имеет возможность заключения кредитных сделок на сумму
F=1000 условных денежных единиц (у. д. е), а заемщик n1 класса k1 предлагает
заключение кредитной сделки на сумму s1=1000 у. д. е., заемщик n2 класса k2 -
на сумму s2=300 у. д. е. и заемщик n3 класса k3 - на сумму s3=200 у. д. е.
Значение прибыли от выдачи кредита при выполнении заемщиком своих
обязательств примем равным 20 процентам от суммы.
Это означает, что s1=200 у. д. е., c1=1200 у. д. е., s2=60 у. д. е., c2=360 у.
д. е., s3=40 у. д. е., c3=240 у. д. е. Значения убытков c1, 1<j<3, считаются
равными sj+0,2sj, исходя из того, что при отказе j-го заемщика от возврата
ссуженной стоимости кредитор теряет не только сумму sj, но и 20 процентов от
нее, так как выдача этой суммы другому заемщику могла бы принести
соответствующую прибыль.
В указанном случае ГПБ может принять одно из пяти решений:
l1=1, l2=0, l3=0; l1=0, l2=1, l3=1; l1=0, l2=1, l3=0; l1=0, l2=0, l3=1; l1=0, l2
=0, l3=0; (решения l1=1, l2=1, l3=0; l1=1, l2=0, l3=1; l1=1, l2=1, l3=1
исключаются, так как кредитор располагает суммой средств меньшей, чем s1
+s2, s1+s3 и s1+s2+s3).
В рассматриваемой ситуации преимущества того или иного решения не
являются очевидными. Так, первый заемщик предлагает заключение кредитной
сделки на наибольшую сумму средств, следовательно, при заключении
кредитной сделки с этим заемщиком (это соответствует отказу двум другим
заемщикам) кредитор может получить наибольшую прибыль, но вместе с этим
первый заемщик имеет несколько меньшую кредитоспособность, чем два
других, поэтому заключение кредитной сделки с заемщиками n2 и n3
сопровождается меньшим риском. Однако, с другой стороны, заключение
кредитной сделки с этими заемщиками (т.е. отказ первому заемщику) сулит
66
прибыль в два раза меньшую, чем решение, отдающее предпочтение первому
заемщику (см. значения s1, s2 и s3).
В эти противоречивые рассуждения вносят ясность значения средней
прибыли, вычисленные по изложенной выше методике для каждого из пяти
возможных решений. Эти значения показывают, что максимальное значение
средней прибыли обеспечивается при выборе решения l1=0, l2=1, l3=1 (при
выдаче кредита второму и третьему заемщикам).
Е (l1, l2, l3), Оптимальное у. д. е. решение
l1=1, l1=0, l1=0, l1=0, l1=0, Решения
l2=0, l2=1, l2=1, l2=0, l2=0, кредитора
l3=0 l3=1 l3=0 l3=1 l3=0
На основании сравнительного анализа указанных реализаций можно
заключить, что выбор решений, отличных от оптимального, принес бы
кредитору существенно меньшую прибыль.
3.2. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА
Рассмотрим на примере таблицы 12 экономию рабочего времени
заполнения одной и той же учетной информации в настоящих условиях работы
и после установки рассмотренной выше программы.
Таблица 12.
Расчет экономии рабочего времени
Вид документа
Время обработки (заполнения),
мин.
Отклонения,%
В настоящих
условиях
Новая
программа
1
2
3
4
Договор с клиентом
8
3
62,5
Анкета заемщика
8
3
62,5
Справки о
заработной плате
8
4
50,0
Баланс
предприятия
8
4
50,0
Отчет о прибылях и
убытках
10
4
60,0
67
1
2
3
4
Данные
поручителей
6
2
66,7
Данные о залоге
6
2
66,7
Заявка
6
2
66,7
Оценка
кредитоспособности
90
2
97,8
Расчет максимально
возможной суммы
кредита
8
3
62,5
Вынесение
решения
10
3
70,0
Оценка риска
10
2
80,0
Прогноз прибыли
10
2
80,0
ИТОГО
188
36
80,9
Определим количество отработанных человеко-часов за год работниками
банка:
Ччгод = (Ч * Чг), чел. час,
Чч = (4 * 1993) = 7972 чел. часа
где, Ч - количество работников;
Чг - количество рабочих часов (при 40-часовой рабочей недели) в году.
Работники затрачивают на оформление документов по 188 минут на
одного контрагента, что составляет 3,13 часа, после введения более
современной программы время на оформление документов сократится до 36
минут.
С ведением новой программы, экономия времени работы бухгалтера
составит 80.9 или 152 минуты.
Определим стоимость одного человеко-часа работников:
Чч1 = Ч * ЗП * 12/ Чч1, руб.
где, ЗП - заработная плата работника за месяц.
12 - месяцев в году.
Чч1 = 4 * 8000 *12/7972 = 48,17 руб.
68
Стоимость времени, затрачиваемого для оформления документов в
настоящих условиях и при использовании программы.
С1 = 3,13 * 48,17 = 150,77 руб., Со = 0,6 * 48,17 = 28,90 руб.
С = 150,77 - 28,90 = 121,87 руб.
При использовании современной автоматизированной системы банк
получает экономию 2,5 часа и экономию стоимости затраченного времени
121,87 руб. на обработке каждого клиента.
Труд работников с ведением новой программы намного упростится,
станет менее трудоемкой, что позволит численность бухгалтеров сократить
вдвое.
Внедрение программы позволит сократить численность работников
бухгалтерии вдвое, исходя из этого можно посчитать NVP (Метод чистой
приведенной стоимости).
Этот метод основан на сопоставлении величины исходной инвестиции (IC
) с общей суммой дисконтированных чистых денежных поступлений,
генерируемых ею в течение прогнозируемого срока. Поскольку приток
денежных средств распределен во времени, он дисконтируется с помощью
коэффициента r, устанавливаемого аналитиком (инвестором) самостоятельно
исходя из ежегодного процента возврата, который он хочет или может иметь на
инвестируемый им капитал.
Допустим, делается прогноз, что инвестиция (IC) будет генерировать в
течение n месяцев, доходы в размере P1, P2,..., Рn. Общая накопленная
величина дисконтированных доходов (PV) и чистый приведенный эффект
(NPV) соответственно рассчитываются по формулам:
69
Фонд з/п
до применения
программы
Фонд з/п
после применения
программы
PV
Стоимость
программы
Стоимость
внедрения
Январь
32000
32000
0
70000
10000
Февраль
32000
32000
0
10000
Март
32000
16000
16000
10000
Апрель
32000
16000
16000
Май
32000
16000
16000
Июнь
32000
16000
16000
Июль
32000
16000
16000
Август
32000
16000
16000
Сентябрь
32000
16000
16000
Октябрь
32000
16000
16000
Ноябрь
32000
16000
16000
Декабрь
32000
16000
16000
Итого
384000
224000
160000
70000
30000
При показателях: r = 12 месяцев; PV = 160000 руб; IC = 100000 руб;
NPV = PV - IC = 160000-100000 = 60000;
Очевидно, что если: NPV > 0, то проект следует принять;
Если бы: NPV < 0, то проект следует отвергнуть;
NPV = 0, то проект ни прибыльный, ни убыточный.
Вывод: Полученная величина (NPV>0), программный продукт
необходимо рассматривать и применять в Газпромбанке, очевидно что в
результате осуществления проекта возмещаются инвестированные затраты,
увеличивается чистая прибыль банка. Рейтинговая оценка кредитоспособности
(применяемая банком в настоящее время) хороша, но она недостаточна,
поэтому необходимо ввести данный программный продукт, основанный на
методике выбора оптимальной стратегии распределения свободных банковских
средств, который позволяет банку накапливать опыт заключения сделок
различных видов. Этот опыт формализуется в специальной базе данных в виде
количественных оценок надежности клиентов и сделок различных классов.
70
Указанные оценки представляют собой значения вероятностей соблюдения
клиентами условий сделок.
Эти вероятности в соответствии с рассмотренной методикой
используются для оценивания (прогнозирования) значений банковского риска
(среднего убытка) и средней прибыли для каждой возможной группы
предлагаемых сделок. Рекомендуемое правило использования этих величин
(правило выбора оптимальной стратегии распределения банковских средств)
учитывает, прежде всего, последствия возможных решений банка и
обеспечивает получение им максимальной средней прибыли от предлагаемых
сделок, что также соответствует минимуму банковского риска. Очевидно, что
приведенные в этой статье рассуждения не позволяют в полной мере учесть все
возможности повышения прибыли банка от заключения различных сделок,
поскольку не принималась во внимание зависимость прибыли от сроков
возврата ссуды заемщиками, инфляции, перспектив заключения новых сделок и
т.д.
Кроме того, эти рассуждения определяют правило принятия только
положительных или отрицательных решений относительно каждой сделки.
Однако на практике банку предоставляется и возможность различных
изменений условий сделок. Указанные обстоятельства не рассматривались,
чтобы не затруднять изложение сути методики оценки банковского риска и
выбора оптимальной стратегии заключения сделок, базирующейся на основных
положениях теории статистических решений.
71
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В настоящее время в действующем законодательстве Российской
Федерации не содержится какого-либо определения кредитоспособности. Это
создает трудности при использовании данного термина, столь важного в
условиях рыночной экономики.
На сегодняшний день специалисты коммерческих банков России
опробовали множество методик оценки кредитоспособности клиентов.
Системы отличаются друг от друга количеством показателей, которые
применяются в качестве составных частей общей оценки заемщика, а также
разными подходами к характеристикам и приоритетностью каждого из них.
Для оценки кредитоспособности физических лиц банками используются
следующие методики: скоринговые модели; методика определения
платежеспособности; андеррайтинг.
Главной особенностью корпоративного кредита является то, что решение
о предоставлении кредита заемщику – физическому лицу принимается на
основе анализа кредитоспособности предприятия-поручителя. Поэтому
необходимо было рассмотреть существующие методики определения
кредитоспособности заемщика – юридического лица.
Если заемщиком выступают юридические лица, то для определения их
кредитоспособности проводится количественный (оценка финансового
состояния) и качественный анализ рисков, что необходимо для выявления
возможности, его размера и условий.
Существует множество различных методик оценки кредитоспособности.
В первой главе были рассмотрены лишь некоторые из них: комплексный
финансовый анализ; модель Альтмана; рейтинговый метод. Каждая из этих
методик имеет свои преимущества и недостатки.
Проблема выбора системы показателей для оценки способности
заёмщика исполнить свои обязательства является наиболее актуальной и
сложной на нынешнем этапе развития банковской системы России.
72
Во второй главе была рассмотрена методика оценки кредитоспособности
заемщика, применяемая ГПБ, в том числе, и на конкретном предприятии ООО
"НИТЦ".
По данным анализа было выявлено, что предприятие по основным
показателям баланса развивается стабильно и самостоятельно. Резкий рост
чистой прибыли за 3-й квартал обусловлен увеличением объемов продаж с
участием кредитных ресурсов ГПБ. Предприятие стало активно привлекать
заемные средства, произошло снижение запасов товаров в магазинах. Однако,
рейтинговая оценка предприятия, основанная на коэффициентах финансовой
деятельности, возросла с 55 до 88.
Таким образом, на основании вышеизложенного было принято
объективно правильное положительное решение о кредитовании ООО "НИТЦ".
В третьей главе была предложена методика определения наилучшей
(оптимальной) стратегии заключения сделок, обеспечивающей максимальный
рост прибыли за счет правильного выбора из всех потенциально возможных
сделок их отдельного наилучшего (по показателям прибыли и надежности)
множества, что позволит ГПБ отбирать и заключать договоры с
кредитоспособными заемщиками. Введение данной программы позволит
получить экономию 2,5 часа и экономию стоимости затраченного времени
121,87 руб. на обработке каждого клиента.
Для совершенствования оценки кредитоспособности заемщика
необходимо:
1. Использовать расширенный набор финансовых коэффициентов,
поскольку применение ограниченного их количества снижает качество
проводимого анализа;
2. Анализировать динамику изменения финансового положения
заемщика на протяжении нескольких отчетных периодов, а не по последнему
балансу;
73
3. Использовать для анализа кредитоспособности, в дополнение к
анализу на основе финансовых коэффициентов, анализ денежного потока
клиента;
4. Кроме традиционного анализа финансового положения
предприятия-заемщика необходимо анализировать моральные качества клиента
и его способность заработать деньги для погашения кредита, поскольку от
этого, как показывает опыт, в значительной степени зависит своевременность и
полнота возвращения заемных средств;
5. Необходимо тщательно изучать кредитную историю клиента, для
выяснения предыдущего опыта его общения с другими банками и
финансовыми учреждениями.
74
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Законодательные и нормативные акты
1. ФЗ РФ № 395-1 от 02.12.1990 «О банках и банковской деятельности» (в
ред. от 03.07.2016)
2. ФЗ РФ N 173 от 10.12.2003 «О валютном регулировании и валютном
контроле».
3. Положение о порядке формирования кредитными организациями
резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к
ней задолженности" (утв. Банком России 26.03.2004 N 254-П) (ред. от
14.11.2016)
4. ФЗ РФ N 2872-1 от 29.05.1992 (ред. от 06.12.2011) «О залоге».
Монографии, учебники, учебные пособия
5. Букато В.И., Львов Ю.И. Банки и банковские операции в России. - М.:
ФИС, 2014. - 480 с.
6. Деньги, кредит, банки: Уч-к / Г.Е. Аппатов, Ю.В. Базулин и др.; Под
ред.В. В. Иванова, Б.И. Соколова. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2013.
- 624 с.
7. Деньги. Кредит. Банки: Уч-к для вузов / Е.Ф. Жуков, Л.М. Максимова,
А.В. Печникова и др.; Под ред. академ. РАЕН Е.Ф. Жукова. - 2-ое изд.,
перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2015. - 600 с.
8. Ефимова Л.Г. Банковское право. - М.: БЭК, 2015. - 540 с.
9. Ильинский И.В. Россия на пути к созданию института кредитных историй
// ж. "Банковское дело". - №7. - 2016 г., с.21-22, 27-28.
10. Козлова О.И., Сморчкова М. С, Голубович А.Д. Оценка
кредитоспособности предприятий. - М.: 2016. - 645 с.
11. Костерина Т.М. Банковское дело. Учебник для студентов высших уч.
заведений. - М.: "Маркет ДС", 2013. - 240с.
12. Крейнина М.Н. Финансовое состояние предприятия. Методы оценки. -
М.: ИКЦ “Дис", 2010. - 495 с.