Моделирование финансового состояния организации при оценке кредитоспособности заемщика тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Моделирование финансового состояния организации при оценке кредитоспособности заемщика"



--описи

О

Васина Наталья Владимировна

МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗАЦИИ ПРИ ОЦЕНКЕ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА (на примере организаций АПК)

08.00.10. - Финансы, денежное обращение и кредит

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 8 НОЯ 2010

Томск - 2010

004612900

Работа выполнена на кафедре коммерции и маркетинга Негосударственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Омская гуманитарная

академия»

Научный руководитель:

доктор экономических наук, профессор Патласов Олег Юрьевич

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Гринкевич Лариса Сергеевна

кандидат экономических наук, доцент Нейман Рудольф Рудольфович

Ведущая организация:

ГОУ ВПО «Омский государственный Университет им. Ф. М. Достоевского»

Защита состоится « 02 » декабря 2010 г. в 14 ч. 00 мин. на заседании диссертационного совета ДМ 212.267.11 в ГОУ ВПО «Томский государственный университет» по адресу: 634050, г. Томск, ул. Герцена 2,12 корпус, 121 ауд.

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке ГОУ ВПО «Томский государственный университет» по адресу: 634050, г. Томск, пр. Ленина 34а.

Отзывы на автореферат присылать по адресу: 634050, г. Томск, пр. Ленина, 36, главный корпус ТГУ, диссертационный совет Д 212.267.11.

Автореферат разослан « 30 » октября 2010 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета, доктор экономических наук, доцент

Е. В. Нехода

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследовании. В условиях кризиса ликвидности в связи с ростом общей нестабильности рынков возрастает уровень рисков невозвратности кредитов хозяйствующими субъектами. Кризис на финансовых рынках США и Европы привел к росту ставок на привлечение средств зарубежных инвесторов для банков нашей страны. Это, в свою очередь, вызывает изменение условий при выдаче кредитов и требований при оценке кредитоспособности потенциальных заемщиков, в связи с чем возрастает неудовлетворенность спроса на кредитные ресурсы. Ключевым моментом для определения вероятности привлечения банковских кредитов является то, что организации обязаны посмотреть на себя глазами банкиров и установить на сколько их финансовое состояние удовлетворяет требованиям банка.

При возникновении кризисных условий хозяйствования изменяются приоритеты деятельности, возрастает необходимость привлечения заемных средств и изменяются требования банков к потенциальным заемщикам. Рейтинговые агентства и банки определяют рейтинг кредитоспособности различных организаций, используя собственные методики, которые основаны на оценке данных предыдущих периодов и в большинстве не учитывают специфику той или иной отрасли. Так, в силу своей специфики экономический механизм аграрного производства не может демонстрировать высокую эффективность, в отличие от других отраслей. Для достоверной оценки кредитоспособности организаций АПК необходимо учитывать специфические особенности данной отрасли.

Учитывая, что процесс кредитования заемщика связан с наличием определенной величины кредитного риска, возникает необходимость качественной оценки кредитоспособности заемщика как одной из составляющих процесса управления кредитным риском. Кредитоспособность определяется с одной стороны финансовым состоянием организации, с другой - его оценкой конкретным банком (на определенную дату и прогноз на перспективу). Это обусловливает необходимость научного осмысления и обоснования принципов, подходов, разработки методов и моделей, позволяющих оценить финансовое состояние при оценке кредитоспособности отдельных организаций.

Моделирование применяется, как метод оценки и прогноза финансового состояния организаций, причем применение западных моделей ограничено, а российские не всегда учитывают отраслевую специфику организаций. Указанные причины обусловливают необходимость систематизации полученных знаний, научного обоснования и разработки моделей, адаптированных к российским условиям, учитывающих отраслевую специфику, специфику российского правового поля, что особенно актуально в соврет менных условиях развития. Актуальность совершенствования инструментария моделирования финансового состояния при оценке кредитоспособности организаций определяется объективными потребностями и возможностями его практического использования.

Степень разработанности проблемы. Существенный вклад в изучение вопросов оценки финансового состояния и прогнозирования банкротства внесли западные ученые, такие как Альтман Э., Ьивер В., Винакор А., Годдер М., Депалян Ж., Конан Ж.)/

Него Ж., Лис Р., Мервин К., Смитир Р., Спрингейт Г., Таффлер Р., Тишоу Г., Фитцпат-рик П., Харриган Д., Хикман В., Дюран Д., Чессер Р. и др.

Зависимость финансовых индикаторов от размера компании исследовали: Петти Дж. У., Уолкср У., Фулмер Дж .

Теоретические и методологические вопросы оценки финансового состояния и несостоятельности российских организаций нашли отражение в работах Беликова А. Ю., Бердникова Т. Б., Грачева А. В., Давыдовой Г. В., Донцовой Л. В., Ендовицкого Д. А., Ендовицкой А. В., Зайцевой О. П., Кадыкова Г. Г., Ковалева В. В., Никифоровой H.A., Патласова О. Ю., Савицкой Г. В., Сайфулина Р. С., Сергиенко О. В., Стояновой Е. С., Федотовой М. А., Фомина П. А., и др.

В сфере построения методов оценки устойчивого функционирования организации учеными-экономистами осуществляются значительные исследования, их результаты отражены в работах Абрютиной М. С., Артеменко В. Г., Бланка И. А., Ильенковой Н. Д., Любушина Н. П., Шеремета А. Д. и др.

Не смотря на накопленный опыт в оценке финансового состояния, имеется недостаточная научная разработанность подходов, практические сложности в применении существующих методик оценки финансового состояния и возможности достоверной оценки финансового состояния сельскохозяйственных организаций в условиях современной российской экономики. Актуальность рассматриваемой проблемы, ее практическая значимость, предопределили выбор темы исследования, цель и задачи работы.

Цель диссертационного исследования состоит в разработке теоретико-методических основ моделирования финансового состояния при оценке кредитоспособности заемщика и разработке моделей оценки кредитоспособности организаций АПК.

Задачи исследования. В соответствии с поставленной целью исследование направлено на решение следующих задач:

- раскрыть сущность кредитоспособности организации как условия управления кредитным риском банка;

- провести исследование теоретических аспектов моделирования оценки финансового состояния организации;

- выявить достоинства, недостатки и основные проблемы применения зарубежных и отечественных моделей оценки финансового состояния;

- оценить значимость нормативов финансовых индикаторов для оценки кредитоспособности организации;

- предложить методику определения пороговых значений финансовых коэффициентов с учетом отрасли и размера организации;

- предложить методику моделирования оценки кредитоспособности заемщика с учетом отраслевых особенностей;

- определить границы классов кредитоспособности сельскохозяйственных организаций с учетом требований регламентов банков (на примере организаций АПК Омской области);

- сформировать комплекс регрессионных моделей, позволяющих оценить значимость применяемых коэффициентов для оценки финансового состояния и кредитоспособности организаций АПК;

- разработать комплекс дискриминантных моделей для оценки кредитоспособности организаций агропромышленного комплекса на основе требований регламентов банков.

Область исследования. Исследование выполнено в рамках специальности 08.00.10- финансы, денежное обращение и кредит, п.3.3. - «Критерии и методы оценки финансовой устойчивости предприятий и корпораций, исследование внутренних и внешних факторов, влияющих на финансовую устойчивость»; п. 3.6. - «Проблемы управления финансовыми рисками»; п. 9.4. - «Развитие инфраструктуры кредитных отношений современных кредитных инструментов, форм и методов кредитования» Паспорта специальностей ВАК Министерства образования и науки РФ (экономические науки).

Объектом диссертационного исследования является финансовое состояние организаций, осуществляющих свою деятельность в отрасли сельского хозяйства.

Предметом диссертационного исследования является моделирование финансового состояния при оценке кредитоспособности.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования является применение базовых принципов и методов научного познания, использование методов финансового анализа и методов экономической статистики в процессе оценки финансового состояния организации. В процессе исследования автор опирался на фундаментальные концепции и гипотезы, представленные в классических и современных трудах отечественных и зарубежных ученых-экономистов, научные работы, посвященные теоретическим и практическим исследованиям в изучаемой области, проблемам оценки финансового состояния и кредитоспособности организаций.

Нормативно-правовую основу диссертационной работы составили Федеральные законы Российской Федерации, Указы Президента РФ, Постановления Правительства РФ, а также другие официальные нормативные документы, регламентирующие оценку финансового состояния организаций; нормативно-правовые акты, регулирующие деятельность организаций АПК, методические и инструктивные документы федерального, регионального и отраслевого уровней по исследуемой проблеме.

При разработке положений диссертационной работы в рамках системного подхода применялись общенаучные методы познания, такие как анализ, синтез, методы научного абстрагирования, методы экономико-статистического анализа и экономико-математического моделирования: сравнение, группировка, классификация, корреляционно - регрессионный анализ, множественный дискриминантный анализ, а также различные методики графической интерпретации информации.

Информационную базу исследования, обеспечивающую репрезентативность исходных данных, доказательность положений, выносимых на защиту, достоверность, надежность и точность выводов и рекомендаций составляют монографии и статьи отече-

стпенных и зарубежных авторов по проблемам темы, опубликованные в научных и периодических изданиях; данные, полученные из официальных изданий и статистических сборников; материалы научных совещаний, семинаров, конференций по исследуемой проблеме; данные годовой бухгалтерской отчетности организаций АПК Омской области, а также материалы сети Интернет и информационно - справочных систем «Гарант», «Консультант +».

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке теоретико-методических основ оценки финансового состояния организации на основе использования регрессионных и дискриминантных моделей, позволяющих повысить надежность оценки кредитоспособности организаций.

Основные научные результаты, содержащие элементы научной новизны по исследуемой проблеме и выносимые на защиту, заключаются в следующем:

1. Уточнено понятие «кредитоспособность» и обоснована необходимость применения дискриминантных моделей для определения прогнозного финансового состояния при оценке кредитоспособности организаций, находящихся в кризисных условиях хозяйствования и применения регрессионных моделей, основанных на использовании данных предыдущих периодов, при оценке кредитоспособности организаций, находящихся в благоприятных условиях хозяйствования;

2. Предложена методика установления пороговых значений финансовых индикаторов, позволяющая повысить надежность оценки финансового состояния при оценке кредитоспособности организаций и определить границы финансовых коэффициентов с учетом размера организаций (для малых; для средних и крупных):

- универсальная методика определения пороговых значений финансовых коэффициентов;

- методика определения пороговых значений финансовых коэффициентов, применимая к сельскохозяйственным организациям;

3. Предложена методика моделирования оценки кредитоспособности заемщика, состоящая из определенных этапов, учитывающая особенности деятельности организаций отрасли сельского хозяйства и позволяющая оценивать финансовое состояние при оценке кредитоспособности организаций АПК на основе комплекса регрессионных и дискриминантных моделей, созданных с учетом требований регламентов банков;

4. Построен комплекс регрессионных моделей на основе регионального массива данных, (организации АПК Омской области), сгруппированных с учетом природно-хозяйственных зон, позволяющих оценить значимость отобранных критериев для моделирования финансового состояния и оценить кредитоспособность организаций отрасли сельского хозяйства, находящихся в благоприятных условиях хозяйствования;

5. Предложен комплекс дискриминантных моделей, позволяющих на основе факторов, выделенных в соответствии с требованиями банковской методики оценки кредитоспособности заемщика, прогнозировать будущее финансовое состояние при оценке кредитоспособности организаций АПК, расположенных в различных природно-хозяйственных зонах области.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Результаты исследования доведены до конкретных методических рекомендаций и могут быть использованы в практической деятельности.

Предложенная методика определения пороговых значений финансовых коэффициентов является финансовым инструментом, позволяющим рассчитать границы, для первоначального отсечения организаций, имеющих неудовлетворительные значения коэффициентов.

Предложенная методика моделирования оценки кредитоспособности заемщиков, на основе финансовой отчетности организаций отрасли АПК определенного региона и требований оценки кредитоспособности заемщиков, установленных банком, позволяет создать комплекс регрессионных и дискриминантиых моделей оценки кредитоспособности заемщика.

Созданные в процессе исследования модели могут применяться кредитными аналитиками банков - для определения финансового состояния и кредитоспособности отдельной организации отрасли сельского хозяйства, находящихся в благоприятных, стабильных или кризисных условиях хозяйствования. Модели могут применяться также для первичной оценки финансового положения сельскохозяйственных организаций (на основе двух наиболее значимых показателей). Использование регрессионных моделей позволяет текущее оценивать финансовое состояние организации, а применение дискриминантиых моделей позволяет прогнозировать финансовое состояние и кредитоспособность организации и дает уверенность банку в выполнении заемщиком обязательств.

Применение моделей финансовыми аналитиками, руководством организации позволит определить финансовое состояние организации и получить ответ на вопрос о соответствии финансового состояния организации требованиям, предъявляемым банками. А также создает условия для внутреннего управления результатами деятельности организации.

Результаты исследования могут быть также использованы прочими кредитно-финансовыми институтами, региональными органами власти и местного самоуправления при осуществлении регулирования и поддержке хозяйствующих субъектов, рейтинговыми агентствами при определении рейтинга кредитоспособности организации.

Методическое обеспечение, созданное в результате исследования, может применяться руководителями территорий, отдельных организаций, собственниками организаций, а также потенциальными инвесторами для оценки финансового состояния и кредитоспособности организаций в современных условиях хозяйствования.

Отдельные результаты диссертационного исследования нашли отражение в научных отчетах по научно-исследовательской работе при непосредственном участии автора: «Диагностика финансово-хозяйственной деятельности и мониторинг субъектов предпринимательской деятельности». Основные выводы, содержащиеся в диссертационном исследовании, внедрены автором в учебный процесс в ходе преподавания следующих дисциплин «Финансы организаций (предприятий)», «Финансы, денежное обращение и кредит», «Банковское дело» в вузах г. Омска.

Апробация и внедрение результатов диссертационного исследования.

Основные положения и выводы диссертации были доложены и одобрены на Международных и Всероссийских научно-практических конференциях: «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT + SE'» (Украина, Крым, Ялта - Гурзуф, 2007г., 2008 г.); «V Омские торгово-экономические чтения» (Омск, 2007 г.); «Актуальные проблемы учета, анализа, аудита и налогообложения» (Тюмень, 2008 г.); «Инновационные подходы к развитию малого и среднего бизнеса в России: теория и практика» (Омск, 2008 г.); «Поиск инновационных элементов развития анализа и бухгалтерского учета экономических процессов» (Новосибирск, 2008 г.); «Экономика региона: интеллект, инновации, предпринимательство» (Омск, 2009 г.); «Наука и ее роль в современном мире» (Караганды, 2009 г.); «Наука и общество: проблемы современных исследований» (Омск, 2010 г.); «Экономика и управление в современных социально-экономических системах» (Волгоград, 2010 г.).

Предложенный в диссертации методический инструментарий используется в деятельности ФБ Омский РФ ОАО «Россельхозбанк», принят к использованию на ряде сельскохозяйственных организаций Омской области, в вузах г. Омска, что подтверждается актами о внедрении. Авторская НИР "Моделирование как инструментарий оценки эффективности деятельности организаций АПК Омской области" особо отмечена решением конкурсной комиссии в 2010 г. за высокое качество и практическое значение и награждена дипломом Правительства Омской области.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 15 научных работ, в том числе 6 - в изданиях, содержащихся в Перечне ведущих рецензируемых журналов и изданий, рекомендованных ВАК. Общий объем публикаций 11,25 п. л., авторский вклад 8,25 п.л.

Объем, структура и содержание диссертации. Структура диссертационной работы определена поставленной целью, сформулированными задачами, а также выбранными путями и методами их решения. Работа состоит из введения, трех глав основного текста, заключения, списка использованной литературы, содержащего 190 источников и 12 приложений. Работа изложена на 180 страницах машинописного текста, включающего 80 таблиц и 25 рисунков.

Работа выполнена в рамках темы НИР «Диагностика финансово-хозяйственной деятельности и мониторинг субъектов предпринимательской деятельности», зарегистрированной ФГУП ВНТИЦ 03 декабря 2009 г. № 01200964092.

Во введении обоснована актуальность темы, определены цель и задачи, объект, предмет и методологические основы исследования, сформулированы результаты исследования, научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе «Теоретические основы применения моделирования как инструментария оценки кредитоспособности организации» установлено, что одним из инструментов управления кредитным риском является оценка кредитоспособности. Кредитоспособность с одной стороны объективно определяется финансовым состоянием организации, а с другой стороны банк на основе своих суждений принимает решение о кредито-

вании организации. В процессе определения финансового состояния и кредитоспособности заемщика банк должен получить уверенность в способности организации рассчитаться по предоставленным средствам. Моделирование является инструментом оценки и прогнозирования финансового состояния и кредитоспособности. Существующие методы оценки финансового состояния и кредитоспособности не всегда учитывают отраслевую специфику организаций. Принятие Базельского соглашения о капитале (Базель II) привело к появлению возможности выбора подхода при оценке кредитного риска: стандартизированный подход или подход на основе системы внутренних рейтингов.

Во второй главе «Методические основы применения моделирования оценки кредитоспособности заемщика» обосновано, что нормативы финансовых коэффициентов зависят от размера организации, отраслевой принадлежности, а установление пороговых значений финансовых индикаторов с учетом отрасли позволит банкам при оценке потенциальных заемщиков исключить организации, имеющие неудовлетворительные значения коэффициентов. Предложена методика определения пороговых значений финансовых показателей в зависимости от размера и отраслевой принадлежности организаций, сделан расчет пороговых значений для отрасли сельского хозяйства с учетом размера организаций. Предложена методика моделирования оценки кредитоспособности заемщика с учетом отраслевых особенностей организаций сельского хозяйства.

В третьей главе «Развитие моделирования оценки кредитоспособности организаций (на примере организаций АПК)» в соответствии с предложенной методикой моделирования оценки кредитоспособности заемщика определены границы классов кредитоспособности с учетом требований регламентов банков (на примере организаций АПК Омской области). Предложен комплекс регрессионных и дискриминантных моделей оценки финансового состояния и кредитоспособности организаций АПК, разработанных на основе банковских внутренних регламентов. Определена возможность оценки финансового состояния по двум наиболее значимым финансовым показателям.

В заключении диссертации обобщены результаты выполненного исследования в соответствии с поставленной целью и задачами работы, сформулированы основные выводы на теоретическом и практическом уровне.

2. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Уточнено понятие «кредитоспособность» и обоснована необходимость применения дискриминантных моделей для определения прогнозного финансового состояния при оценке кредитоспособности организаций, находящихся в кризисных условиях хозяйствования и применении регрессионных моделей, основанных на использовании данных предыдущих периодов, при оценке кредитоспособности организаций, находящихся в благоприятных условиях хозяйствования.

Для любого банка в течение всего периода кредитования существует подверженность кредитному риску. Одним из основных методов управления кредитным риском является проведение оценки кредитоспособности заемщика на начальной стадии процесса кредитования. По нашему мнению, под кредитоспособностью понимается такое финансовое состояние заемщика, которое дает уверенность банку в способности конкретного заемщика возвратить сумму основного долга и проценты по кредиту в установленные сроки, в соответствии с условиями заключенного договора. Правильная оценка кредитоспособности позволяет снизить или предотвратить кредитный риск.

В процессе оценки кредитоспособности банку необходимо получить достаточную уверенность в том, что заемщик в будущем сможет полностью и в установленные сроки погасить свою задолженность (основную сумму долга и проценты). Для банка важно не только правильно оценить текущее финансовое состояние организации, но и определить каким оно будет на протяжении периода возврата кредита. Для этого необходимо использование моделирования, которое является методом оценки и прогнозирования финансового состояния организации.

При оценке финансового состояния организации необходимо учитывать, что, в современных условиях на деятельность организаций большое влияние оказывает внешняя финансовая среда, условия хозяйствования в которой можно разделить на благоприятные, стабильные и кризисные (см. рис. 1).

Представленная группировка целей относится не только к внешней среде существования организаций, но может рассматриваться и как внутренняя финансовая среда для организаций, находящихся на разных периодах своего жизненного цикла. При общей благоприятной финансовой ситуации, отдельная организация может находиться в кризисных для нее условиях. Существует определенная взаимосвязь между уровнем кредитного риска и условиями хозяйствования организаций. Когда состояние экономики характеризуется как критическое, риск принятия решения о кредитовании организации значительно меньше, чем в случае наличия благоприятных условий. Это связано с тем, что если организация является кредитоспособной в кризисных условиях, тогда при улучшении условий хозяйствования ее кредитоспособность только улучшится. Для банка важно правильно оценить не только текущее финансовое состояние организации, но и определить каким оно будет на протяжении периода возврата кредита.

Рис. 1 Система целей организаций в различных экономических условиях

Оценка финансового состояния организации при благоприятных условиях хозяй-. ствования может осуществляться на основании данных предыдущих периодов, при этом достаточно применения регрессионных моделей оценки.

В кризисных условиях необходимо применение прогнозного моделирования, оценки будущего финансового состояния организации. Для этого необходимо использовать дискриминантные модели. В стабильных условиях допустимо использование по выбору и регрессионных и дискримтшитпых моделей при оценке финансового состояния организации.

Применение моделирования при оценке кредитоспособности является финансовым инструментом, позволяющим банкам провести оценку и прогнозирование финансового состояния заемщика, а организациям - определить насколько их финансовое состояние отвечает требованиям банка.

2. Предложена методика установления пороговых значеннй финансовых индикаторов, позволяющая повысить надежность оценки финансового состояния при оценке кредитоспособности организаций и определить границы финансовых коэффициентов с учетом размера организаций (для малых; для средних и крупных):

- универсальная методика определения пороговых значений финансовых коэффициентов;

- методика определения пороговых значений финансовых коэффициентов, применимая к сельскохозяйственным организациям.

Для разработки пороговых значений финансовых коэффициентов используются статистические данные, которые ежегодно публикуются в статистических сборниках Федеральной службой государственной статистики (Росстат). Данные, опубликованные Росстатом, позволяют сгруппировать коэффициенты не только по размерам организаций (малые, средние и крупные), но и по видам экономической деятельности (отраслям), что позволяет устанавливать пороговые значения финансовых коэффициентов для отдельной отрасли.

Рис. 2 Алгоритм методики определения пороговых значений финансовых коэффициентов с учетом отрасли и размера организации

Группировочные таблицы должны содержать выборку статистических данных (значения отдельных финансовых коэффициентов) за ряд лет.

В зависимости от установленных требований, отбираются как общие значения коэффициентов, так и по отраслям. Выборка данных проводится отдельно для малых предприятий, для крупных и средних предприятий.

Для определения пороговых значений каждого коэффициента: исключается минимальное и максимальное значение отдельного коэффициента из общей выборки, а из

оставшихся значений выбирается максимальное, которое принимается как пороговое значение коэффициента. Для определения пороговых значений коэффициентов по отраслям необходимо сгруппировать полученные пороговые значения в отдельной таблице. Для визуального определения пороговых значений коэффициентов, изменений отдельных коэффициентов используются лепестковые диаграммы.

Используя предложенную методику на основании данных, опубликованных в статистических сборниках «Малое предпринимательство в России, 2008» и «Малое и среднее предпринимательство России, 2009»,'определены пороговые значения финансовых индикаторов в разрезе размера организации и отраслевой принадлежности. Ограничением данной методики является то, что в связи с попаданием во временное поле периода финансового кризиса, возможно занижение финансовых показателей в период спада.

Для проведения исследований использовались данные за шесть лет (период с 01.01.2004 г. по 01.01.2009 гг.). В соответствии с предложенной методикой получены границы каждого из отобранных коэффициентов для организаций с учетом их размера (см. табл. 1). Для визуальной оценки построены диаграммы (см. рис. 3).

Таблица 1- Расчет порогового значения коэффициента текущей ликвидности

Годы

2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 Граница

Для средних и крупных предприятий

Всего, в том числе: 116,2 113,1 122,2 123,71 130,7 130,0 130

сельское хозяйство 109,3 130,6 137,5 153,6 164,7 154,6 154,6

строительство 96,1 102,3 98,3 101,7 105,2 98,5 102,3

оптовая и розн. торговля 116,9 126,4 135,0 129,2 126,1 124,5 129,2

транспорт и связь 169,1 107,4 108,7 103,3 102,3 111,0 111

Для малых предприятий

Всего 115,2 123,9 117,6 121,5 118,6 112,7 118,6

сельское хозяйство 67,6 85,5 94,1 108,8 126,3 136,7 126,3

строительство 93,1 98,7 94,0 100,7 100,4 103,2 100,7

оптовая н розн. торговля 101,8 106,3 112,3 115,0 112,4 117,6 115

транспорт и связь 93,6 106,6 95,3 98,0 100,9 102,4 102,4

Таким образом были определены границы по всем отобранным финансовым коэффициентам. Далее проведена группировка данных и определены пороговые значения для средних и крупных предприятий отрасли сельского хозяйства (см. табл.2, рис.4). Также определяются границы для малых предприятий отрасли сельского хозяйства.

1 Источник: Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/B08 47/Мат.ЬШ1

2003

—♦—Всего

сельское хозяйство строительство

оптовая и розничная торговля —Ж—транспорт и связь

Рис. 3 Определение границы значений коэффициента текущей ликвидности средних и крупных предприятий

Таблица 2 - Пороговые значения финансовых коэффициентов для средних и крупных _предприятий отрасли сельского хозяйства__

Показатели (коэффициенты) Годы

2003 2004 2005 2006 2007 2008 Граница

Рентабельность проданных товаров 2,6 5,8 6,7 8,2 14,3 9,1 9,1

Рентабельность активов 0,0 3,7 2,8 4,0 6,4 4,2 4,2

Рентабельность внеоборотных акт -0,1 6,6 5,1 7,6 11,8 7,8 7,8

Рентабельность оборотных активов -0,1 8,3 6,0 8,4 13,9 9,2 9,2

Рентабельность капитала и резерв -0,1 6,8 5.4 8*6 14,8 11,4 11,4

Рентабельность долгоср. обязаггельс -0,4 26,9 17,5 17,9 22,7 13,1 17,9

Рентабельность краткоср. обязательс -0,1 11,2 8,4 12,6 22,2 13.9 13,9

Коэффициент текущей ликвидно 109,3 130,6 137,5 153,6 164,7 154,6 154,6

Коэффициент автономии 55,0 54,8 52,5 47,9 44,8 39,0 54,8

Граница

2008

2004

2005

-Р продаж Р активов Рвнеоб.активов Р оборотных активов

- Р капитала и резервов

- Р долгосрочных обязательств Р краткосрочных обязательств

-Ктекущей ликвидности К автономии

Рис. 4 Пороговые значения коэффициентов средних и крупных предприятий отрасли сельского хозяйства

Предложенная методика позволяет определить границы значений финансовых коэффициентов, рассчитываемых при определении финансового состояния и выделить организации с неудовлетворительным финансовым состоянием.

Пороговые значения финансовых коэффициентов могут считаться стоп-фактором при отборе банком потенциальных заемщиков и позволяют исключить из процесса оценки финансового состояния организации, чьи финансовые показатели находятся за пределами пороговых значений.

3. Предложена методика моделирования оценки кредитоспособности заемщика, состоящая из определенных этапов, учитывающая особенности деятельности организаций отрасли сельского хозяйства и позволяющая оценивать финансовое состояние при оценке кредитоспособности организаций АПК на основе комплекса регрессионных и дискриминантных моделей, созданных с учетом требований регламентов банков.

Моделирование оценки кредитоспособности предполагает выполнение определенной группы шагов (этапов). Алгоритм создания модели оценки кредитоспособности заемщика представлен на рис. 5.

Предложенная методика оценки кредитоспособности заемщиков, позволяет провести оценку финансового состояния и определить класс кредитоспособности организаций АПК. Созданная система уравнений позволяет оценивать кредитоспособность организаций находящихся в благоприятных условиях хозяйствования - для этого предназначен комплекс регрессионных моделей. А также система уравнений позволяет прогнозировать будущее финансовое состояние проверяемых организаций - для этого предназначена система дискриминантных уравнений.

Использование моделей оценки финансового состояния в практике работы помогут не только кредитным аналитикам банка, но и финансовым директорам, финансовым аналитикам, управленческому персоналу организаций различных отраслей экономики, а также сотрудникам, ответственным за разработку бюджетов, операционных и инвестиционных планов организации и принимающим решение о кредитовании.

Оценку финансового состояния на основании предложенной методики могут проводить кредитные аналитики банка при оценке кредитоспособности и принятии решения о предоставлении заемных средств организациям отрасли сельского хозяйства, а также оценивать финансовое состояние могут финансовые аналитики, руководители организаций для проверки соответствия полученных результатов требованиям банков и принятия своевременных управленческих решений.

Рис. 5 Алгоритм моделирования оценки кредитоспособности заемщика

4. Построен комплекс регрессионных моделей на основе регионального массива данных (организации АПК Омской области), сгруппированных с учетом прн-родно-хозяйствениых зон, позволяющих оценить значимость отобранных критериев для моделирования финансового состояния и оценить кредитоспособность организаций отрасли сельского хозяйства, находящихся в благоприятных условиях хозяйствования.

Модели созданы в соответствии с предложенной методикой моделирования оценки кредитоспособности заемщика с учетом отраслевых особенностей. В качестве объекта исследования выступили около 350 организаций АПК Омской области, которые разделены на 4 природно-хозяйственные зоны: степная зона; южная лесостепь; северная лесостепь; северная зона. Для моделирования были использованы показатели годовой финансовой отчетности всех сельскохозорганизаций Омской области с 01.01.2006 по

01.01.2008 гг. Модели построены на основе внутренних банковских методик оценки кредитоспособности потенциальных заемщиков.

Применив метод подстановки данных, определили экспериментальным путем границы классов в баллах по 100-бальной системе. По результатам проведенных исследований получены границы соответствующих классов. По методике Сбербанка расчет проводился по коэффициентам: К1- коэффициент абсолютной ликвидности; К 2 - промежуточный коэффициент покрытия; К 3 - коэффициент текущей ликвидности; К 4 -коэффициент наличия собственных средств; К 5 - рентабельность продаж; К 6 - рентабельность деятельности организации.

В результате получены границы классов:

1 класс кредитоспособности - от 100 до 69 баллов (вкл.);

2 класс кредитоспособности - от 69 до 26 баллов (вкл.);

3 класс кредитоспособности- ниже 26 баллов.

По методике Россельхозбанка использовались коэффициенты: К1 - коэффициент финансовой независимости, К2 - коэффициент обеспеченности собственными средствами, КЗ - коэффициент текущей ликвидности, К4 - коэффициент срочной ликвидности, К5 - коэффициент рентабельности, Кб - коэффициент оборачиваемости оборотных активов.

Получены границы групп финансового состояния: хорошее финансовое состояние - от 100 до 42 баллов (не вкл.); среднее финансовое состояние - от 42 (вкл.) до 13,5 (не вкл.); плохое финансовое состояние - 13,5 баллов.

По результатам оценки хозяйств в целом по Омской области построены регрессионные уравнения (см. табл. 3).

Таблица 3- Система регрессионных уравнений с учетом требований банков по данным

на 01.01.2008 г.

Зона Система уравнений

По методике Сбербанка

Область В = 28,88 + 0,27К] - 0,05К2 + 0,22К3 + 38,21К, - 2,39К5 + 0,35К6,

Степная зона В = 7,30 - 2,96Ki + 0,22К2 + 0,55К3 + 70.84К4 - 6,82К5 + 10,64К6

Юж.лесосгепь В = 22,70 + 1,61K, + 0,34К2 + 0,02К3 + 48,96К4 -4,61К5 - 0,78К6

Сев.лесостепь В = 33,62 + 3,36Ki - 0,13К2 + 0,ЗЗК3 + 26,231с, + 3,83К5 - 0,25К6

Северная зона В = 14,52 + 6,93Ki - 2,54К2 + 0,ЗЗК3 + 57,50К< + 3,85К5 + 0,21KS

По методике Россельхозбанка

Область В = 29,57 + 37,80К, + 0,17К2 + 0,23К3 + 0,051с, - 0,23К5 + 0,28К6.

Степная зона В = 8,91 + 70,66Ki + 1,47К2 + 0,37К3 - 0.531С, - 0,32К5 + 4,91К6

Южлесостепь В = 19,63 + 50,1 lKi + 1,17К2 + 0,08К3 + 0,61KU + 2,07К5 - 6,21К6

Сев.лесостепь В = 33,52 + 26.04К, + 0,11К2 + 0,45К3 - 0,30K4 - 0,О6К5 -1,03Кб

Северная зона В = 16,71 + 53,77К, + 1,83К2 + 0,28КЭ -0,36К4 -0.02К, + 0,19К6 t

В ходе исследования были выявлены два показателя, вероятность ошибки которых равна нулю. Графически зависимость оценки финансового состояния от указанных

коэффициентов представлена на рис. 6-8. Цветом выделены границы классов креди-способности, определенные в соответствии с предложенной методикой.

И <2-100 И 0-26

Рис. 7 Оценка финансового состояния (Россельхозбанк)

Ей! 69 - 100

О 26 - 63

□ о-26

Рис. 6 Оценка финансового состояния (Сбербанк)

Уравнения по двум показателям имеют нелинейный вид: По методике Сбербанка:

В = 17,64 + 0,65К3 + 40,55К4 - 0, 001К32 - 0,ЗК3К4 + 16,97К42, К 3 - коэффициент текущей ликвидности; К 4 - коэффициент наличия собственных средств. По методике Россельхозбанка:

В = 17,83 + 0,56К3 + 40,32К[ - 0,001К32 - 0,18К3К, + 16,83КД К1 - коэффициент финансовой независимости; КЗ - коэффициент текущей ликвидности.

Степная зона Омской области Южная лесостепь Омской области

Северная лесостепь Омской области

Северная зона Омской области

Рис. 8 Оценка финансового состояния сельскохозяйственных организаций Омской об-

ласти в зональном разрезе

■¡42-100 □ 26 - 42

I 1 0-26

■¡42-100 П26-42 НЗО-26

Регрессионный подход позволяет определить значимость отобранных финансовых коэффициентов. Полученные результаты позволяют кредитным аналитикам банков проводить первичный отбор организаций по двум, наиболее значимым показателям; оценивать финансовое состояние при оценке кредитоспособности организаций АПК, находящихся в благоприятных условиях хозяйствования; определять текущее финансовое состояние заемщика. Регрессионные модели могут использоваться финансовыми аналитиками, руководителями организаций, управленческим персоналом для оценки финансового состояния организации с позиции соответствия требованиям банков.

5. Предложен комплекс дискриминантных моделей, позволяющих на основе факторов, выделенных в соответствии с требованиями банковской методики оценки кредитоспособности заемщика, прогнозировать будущее финансовое состояние при оценке кредитоспособности организаций АПК, расположенных в различных природно-хозяйственных зонах области.

Модели созданы в соответствии с предложенной методикой моделирования оценки кредитоспособности заемщика с учетом отраслевых особенностей. В качестве объекта исследования выступили около 350 организаций АПК Омской области. В соответствии с 10 этапом предложенной методики создаются дискриминантные модели. Для этого необходимо выделить группы на которые будет разделяться вся совокупность. Количество групп соответствует количеству классов кредитоспособности, определенных по методикам банков.

Полученные данные были использованы для построения дискриминан^'ных моделей (см. табл. 4). Созданы системы уравнений факторных дискриминантных моделей как в целом для Омской области, так и в разрезе природно-хозяйственных зон. Дискри-

минантная модель учитывает все отобранные критерии и позволяет более точно определить класс кредитоспособности или группу финансового состояния организации.

Для отнесения организации к той или иной группе по финансовому положении, используются приведенные системы уравнений, с помощью которых определяют наи большее значение О. Проверяемая организация относится к той группе, где окажете выше итоговое значение в.

Таблица 4 -Системы уравнений факторных дискриминантных моделей

Зона | Система уравнений

По методике Сбербанка

Область О -5,05 - 0Д6К, + 0,03К2 + 0,03К3 + 8,971С, - 0,68К5 + 0,05К6 О 2 = -3,89 - 0Д7К1 + 0,09К2 - 0,001К3 + 7,16К4 - 0,04К5 + 0,04К6 в з = -1,20 - 0,ОЗК] + 0,01К3 - 0,001К3 + 0.91К, + 0,01К5 - 0,06К6

Степная зона; й ) = -15,42 - 0,59К, + 0,14К2 + 0,04К3 + 34,03К4 + 6,92К5 -2,51К6 в 2 = -11,08 - 0,06К, + 0,04К2 - 0,04К3 + 28,23К4 + 8,01К5 - 2,82К6 в з = -3,28 + 0.09К1 - 0,05К2 - 0,02К3 + 12,4К4 + 7,23К5 - 3,79К6

Южная лесостепь; в! = - 1,67 + 0,07К! - 0,03К2 - 0,002К3 + 2,93К4 - 0,36К5 +■ 0,13К6 02 = -2,75 - 0,07Ю - 0,001К2 - 0,006К3 + 4,1010» + 0,30к5 - 0,45К6 вз = -1,96 - 0,19К1 + 0,09К2 + 0,004К3 + 3,09К4 - 0,03к5 - 0,57К6

Северная лесостепь: О, = -3,29 - 0,92К] - 0,10К2 + 0,11К3 + 3,88К4 - 0,51К5 - ОДОКв в: = -2,68 - 0,51Кг + 0,04К2 + 0,03К3 + 3,15К4 - 0,57К5 - 0,32К6 йз = -0,97 - 0,05КГ- 0,01К2 + 0,008К3 - 0,45К4 - 0,61К5 - 0,31К6

Северная зона в! = -32,93 - 0,16К1+ 0,08К2 - 0,ОЗК3 + 71,09К4 + 1,17К5 + 0,23К6 С2 = -24,05 - 0,24К1 + 0,15К2 - 0,06Кз + 58,2610* - 2,22К5 + 0,18К6 вз = -5,05-0,13К| +0,13К2-0,02Кз + 18,62К4- 1,05К5-0,09К6

По методике Россельхозбанка

Область в! = - 4,05 + 8,90К1 + 0,01К2 + 0,001К3 + О^ЯКч + 0,03К5 - 0,01К6 02 = - 3,50 + 4.15К1 - 0,07К2 - 0,01К3 + 0,0410, + 0,13К5 - 0,15К6 вз = - 1,69 - 0,88К| - 0,02К2 + 0,003Кз - 0,004К4 + 0,06К5 - 0,01К6

Степная зона й] = - 15,66 + 40,82К, - 0,39К2 - 0,19К3 + 0,54К4 - 0,19К5 + 4,94К6 вх = -7,98 + 24,02К, - 0,46К2 - 0Д5К3 + 0,42К4 - 0,03К5 + 4,09К* вз = -3,05 + 9,83К1 - 0,73К2 - 0,04К3 + 0Д0К4 - 0,05К5 - 0Д9К6

Южная лесостепь: в, = -10,75 + 22,42К, + 0,59К2 + 0,004К3 - ОД6К4 + 2ДЗК5 - 2,99К6 02 = -4,80 + 11,04К[ + 0Д8К2 + 0,001К3 - 0Д2К4 + 1,31К5 - 1,36К6 в3 = -2,80 - 1.00К1 + 0Д9К2 + 0,01К3 - 0,04К4 + 1,32К5 - 0Д9К6

Северная лесостепь: й! = - 2,84 + 4,26К[ + 0,03К2 + 0,05К3 + 0,0110, + 0,54К5 - 0,64К6 02 = - 3,36 + 1.56К1 - 0,05К2 + 0,005К3 + 0.01К» + 0,49К5 - 0,ЗЗК6 йз = - 1,72 - 0,81К| + 0,01К2 + 0,01Кз - 0,02К4 + 0,46К5 - 0,25К6

Северная зона' О, = - 29,26 + 62,70К] + 1,64К2 - 0Д0К3 + 0,2210, + 1,99К5 + 0,06К6 02 = - 11,51 + 21,9810, + 0,51К2 - 0,05К3 + ОД2К4 + 0,69К5 - 0,47Кб вз = - 5,17 + 13Д2К( - 0,66К2 - 0,02К3+ 0,07К4+ 0,26К5 + 0,02К6

Проведена экспертиза корректности полученных расчетов. Для этого в полученные системы уравнений введены данные из матрицы, содержащей исходные коэффициенты, полученные значения представлены в таблице (см. табл. 5): организации, ошибочно отнесенные к другой группе, отмечены звездочкой.

Таблица 5 -Статистика ошибок (проверка правильности определения группы)

ОЬзсгусс! 1 2 3 8есопс1 ТЫгс!

1 1 0,961004 0,035578 0,003419 1 2 3

2 [ 0,981859 0,016702 0,001440 1 2 3

3 1 0,972165 0,025803 0,002032 1 2 3

4 1 0,979272 0,018116 0,002612 1 2 3

*5 2 0,532218 0,216568 0,251214 1 3 2

И т.д.

350 1 0,985607 0,013601 0,000792 1 2 3

В соответствии с предложенной методикой создан комплекс дискриминантных моделей, позволяющий прогнозировать финансовое состояние при оценке кредитоспособности организаций, находящихся в кризисных условиях хозяйствования. Модели могут применяться кредитными аналитиками банков, финансовыми аналитиками и руководством организаций с целью прогнозирования финансового состояния организации.

Предлагаемые методы оценки кредитоспособности организации приемлемы для российских условий, они адаптированы к аграрному сектору. Модели созданы на региональном массиве данных и представлены в разрезе природно-хозяйственных зон области, что позволяет лучше учесть специфику и разработать модель, позволяющую более точно оценить финансовое состояние сельскохозяйственных организаций, находящихся в различных зонах.

Предлагаемые модели позволяют организациям оценить свое финансовое состояние с позиции банков и получить информацию о соответствии требованиям, предъявляемым кредитными учреждениями. Своевременное получение такой информации позволит принять управленческие решения, способствующие улучшению финансового состояния организации. Модели могут использоваться рейтинговыми агентствами для расчета кредитного рейтинга организации, а также территориальными комиссиями по финансовому оздоровлению сельскохозяйственных товаропроизводителей.

Основные положения диссертации изложены в следующих публикациях:

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Васина Н.В., Патласов О.Ю. Финансовое моделирование как инструментарий анализа финансово-хозяйственной деятельности фирмы // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе 1Т + 5Е'07: материалы XXXIV международной конференции и дискуссионного научного клуба (29 сентября - 8 октября 2007 г.): приложение к журналу «Открытое образование» - Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2007.-С. 120-122 (0,4 п.л./0,2 п.л.).

2. Патласов О. Ю. Васина Н. В. Финансовое моделирование кредитоспособности заемщика на основе методики Россельхозбанка // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе 1Т + ЗЕ'08: материалы XXXV международной конференции и дискуссионного научного клуба: приложение к журналу «Открытое образование» - Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2008. - С. 138-140 (0,4 п.л. /0,2 п.л.).

3. I[атласов О.Ю., Васина Н.В. Комплекс моделей оценки финансового состояния для целей анализа кредитоспособности заемщика // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. - 2008. - X» 12. - С.85 - 90 (0, 8 п.л./ 0,4 п.л.).

4. Васина [[.В., Патласов О.Ю. Скоринговое моделирование и финансовая диагностика организации на основе методики Сбербанка России // Евразийский международный научно-аналитический журнал «Проблемы современной экономики» - № 1 - 2009. -С. 237 - 240 (0,54 п.л. /0,27 п.л.).

5. Патласов, О. Ю., Васина Н. В. Моделирование оценки возможности привлечения заемных средств предпринимательскими структурами// Аудит и финансовый анализ -2009 г.-№5-С. 102- 109 (1,4 п.л./0,7 п.л.).

6. Патласов, О. Ю., Васина, Н. В. Параметрическое моделирование результатов деятельности субъектов малого бизнеса// Российское предпринимательство - № 10 (1)-2009 г. - С. 32- 39 (0,4 п.л./0,2 п.л.).

Публикации в прочих научных изданиях

7. Патласов О.Ю., Васина Н. ¿.Финансовое моделирование кредитоспособности заемщика на основе методики Сбербанка России // V Омские торгово-экономические чтения: Материалы международной научно - практической конференции. - Омск: ИП Васильев, 2007. - С. 139 - 143 (0,8 п.л./0,4 п.л.).

8. Васина Н.В. Зарубежный опыт применения скоринговых моделей для оценки финансового состояния организаций // Регулирование развития экономики: опыт и проблемы. Часть 2 / Налоги. Инвестиции. Капитал. - 2008. - № 1-3 (60 - 62). - С. 149 -154. (1,56 п.л.).

9. Васина Н.В. Финансовое моделирование на основе правил проведения арбитражными управляющими финансового анализа (Постановление Правительства РФ от 25.06.2003г № 367)// Инновационные подходы к развитию малого и среднего бизнеса в России: теория и практика: сборник материалов И Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов, соискателей. - Омск: Изд-во АНО ВПО «Омский экономический институт», 2008 - С. 20 - 29. (0,6 п.л.).

10.Васина Н.В. Анализ кредитоспособности заемщика: обзор зарубежных моделей // Актуальные проблемы учета, анализа, аудита и налогообложения: материалы II Всероссийской научно-практической конференции (16-17 октября 2008 г.).- Тюмень: Тюменская государственная академия мировой экономики, управления и права (ТГАМЭУП),2008. - С. 81 - 85. (0,5 п.л.).

1 \ .Васина Н. В. Моделирование финансового состояния организации на основе методики Россельхозбанка// Наука и се роль в современном мире: материалы Международной научно-практической конференции. - Караганды: изд-во Болашак-Баспа, 2009. -С. 389-395(0,75 п.л.).

12. Васина Н. В. Нормирование финансовых индикаторов с учетом масштаба деятельности организации // Экономика и управление в современных социально-экономических системах: материалы Всероссийской научно-практической конференции (февраль 2010 г.). - Волгоград, 2010. - С. 15 - 20 (0,4 п.л.).

13 .Васина Н. В. Управление кредитными рисками и методы их оценки при кредитовании // Модели участия граждан в социально-экономической жизни российского общества: IV Никулинские чтения : материалы конференции (18 марта 2010 г.). - Омск: ОГА, 2010. - С. 21-28 (0,75 п.л.).

14. Васина Н. В. Разработка методики установления пороговых значений финансовых индикаторов в разрезе размера организаций и отраслевой принадлежности // Наука и общество: проблемы современных исследований: материалы Международной науч-

но-практической конференции (28 апреля 2010 г.). - Омск: ОГА, 2010. - С. 30-35 (0,7 п.л.).

5.Patlasov О., Vasina N. Finanshal modeling of borrowers' creditworthiness// Olstin economic jornal-2010-№5(l)-C. 159- 173 (1,25 п.л/0,62 п.л.).

Тираж 110 экз. Отпечатано в типографской лаборатории Омского филиала АБиК Минфина России 644043, г. Омск, ул. Партизанская, 6

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Васина, Наталья Владимировна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ КАК ИНСТРУМЕНТАРИЯ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ.

1.1 Сущность кредитоспособности организации как условия управления кредитным риском банка.

1.2 Теоретические аспекты моделирования оценки финансового состояния и кредитоспособности организации.

1.3 Правовое регулирование оценки кредитоспособности организации на основе рекомендаций Базельского комитета.

ГЛАВА 2 МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА.

2.1 Нормирование индикаторов деловой активности, платежеспособности, устойчивости и рентабельности с учетом масштаба деятельности организации.

2.2 Разработка методики определения пороговых значений финансовых коэффициентов с учетом отрасли и размера организации.

2.3 Разработка методики моделирования оценки кредитоспособности заемщика с учетом отраслевых особенностей.

ГЛАВА 3 РАЗВИТИЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА (НА ПРИМЕРЕ ОРГАНИЗАЦИЙ АПК).

3.1 Оценка финансового состояния организаций АПК в соответствии с требованиями банковских методик и определение границ классов кредитоспособности.

3.2 Моделирование оценки кредитоспособности заемщика на основе регламентов банков (построение регрессионных моделей). 118 3. 3 Построение комплекса дискриминантных моделей оценки кредитоспособности заемщика.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование финансового состояния организации при оценке кредитоспособности заемщика"

Актуальность темы исследования. В условиях кризиса ликвидности в связи с ростом общей нестабильности рынков и углублением процессов глобализации возрастает уровень рисков невозвратности кредитов хозяйствующими субъектами. Кризис на финансовых рынках США и Европы привел к росту ставок на привлечение средств зарубежных инвесторов для банков нашей страны. Это, в свою очередь, вызывает изменение условий при выдаче кредитов и требований при оценке кредитоспособности потенциальных заемщиков, в связи с чем возрастает неудовлетворенность спроса на кредитные ресурсы. В условиях кризиса ликвидности банки вынуждены пересматривать критерии и условия выдачи кредитов. Ключевым моментом для определения вероятности привлечения банковских кредитов является то, что организации обязаны посмотреть на себя глазами банкиров и установить на сколько их финансовое состояние удовлетворяет требованиям банка. Это обусловливает необходимость научного осмысления и обоснования принципов, подходов, разработки методов и моделей, позволяющих оценить финансовое состояние при оценке кредитоспособности отдельных организаций. Значимость оценки кредитоспособности возрастает в современных условиях на фоне экономического кризиса, повышения дефицита ресурсов, усиления конкуренции среди хозяйствующих субъектов.

При возникновении кризисных условий изменяются приоритеты деятельности, возрастает необходимость привлечения заемных средств и изменяются требования кредитных структур к потенциальным заемщикам. Рейтинговые агентства и кредитные учреждения определяют рейтинг кредитоспособности различных организаций, используя собственные методики. При этом разработанная методика является единой для оценки организаций всех отраслей, не учитывает специфику той или иной отрасли.

Так, в силу своей специфики экономический механизм аграрного производства не может демонстрировать высокую эффективность, в отличие от других отраслей. Отрасль сельского хозяйства, являясь социально значимой для страны, не может развиваться без государственной поддержки. Для достоверной оценки финансового состояния организаций АПК необходимо учитывать специфические особенности данной отрасли.

Учитывая, что процесс кредитования заемщика связан с наличием определенной величины кредитного риска, возникает необходимость качественной оценки кредитоспособности заемщика как одной из составляющих процесса управления кредитным риском. Кредитоспособность определяется с одной стороны финансовым состоянием организации, с другой - его оценкой конкретным банком (на определенную дату и прогноз на перспективу). Это обусловливает необходимость научного осмысления и обоснования принципов, подходов, разработки методов и моделей, позволяющих оценить финансовое состояние при оценке кредитоспособности отдельных организаций.

Моделирование применяется, как метод оценки и прогноза финансового состояния организаций, причем применение западных моделей ограничено, а российские не всегда учитывают отраслевую специфику организаций. Указанные причины обусловливают необходимость систематизации полученных знаний, научного обоснования и разработки моделей, адаптированных к российским условиям, учитывающих отраслевую специфику, специфику российского правового поля, что особенно актуально в современных условиях развития.

Актуальность совершенствования инструментария оценки кредитоспособности организаций определяется объективными потребностями и возможностями его практического использования. При использовании предложенного инструментария повышается вероятность привлечения заемных средств для организаций и улучшается качество оценки кредитоспособности заемщиков банками.

Степень разработанности проблемы. Существенный вклад в изучение вопросов оценки финансового состояния и прогнозирования банкротства внесли западные ученые, такие как Альтман Э., Бивер В., Винакор А., Голдер М., Депалян Ж., Конан Ж., Лего Ж., Лис Р., Мервин К., Смитир Р., Спрингейт Г., Таффлер Р., Тишоу Г., Фитцпатрик П., Харриган Д., Хикман В., Дюран Д., Чессер Р. и др. Зависимость финансовых индикаторов от размера компании исследовали: Петти Дж. У., Уолкер У., Фулмер Дж.

Теоретические и методологические вопросы оценки финансового состояния и несостоятельности российских организаций нашли отражение в работах Беликова А. Ю., Бердникова Т. Б., Грачева А. В., Давыдовой Г. В., Донцовой Л. В., Ендовицкого Д. А., Ендовицкой А. В., Зайцевой О. П., Кадыкова Г. Г., Ковалева В. В., Никифоровой Н.А., Патласова О. Ю., Савицкой Г. В., Сайфулина Р. С., Сергиенко О. В., Стояновой Е. С., Федотовой М. А., Фомина П. А., и др.

В сфере построения методов оценки устойчивого функционирования организации учеными-экономистами осуществляются значительные исследования, их результаты отражены в работах Абрютиной М. С., Артеменко В. Г., Бланка И. А., Ильенковой Н. Д., Любушина Н. П., Шеремета А. Д. и др.

Актуальность рассматриваемой проблемы, ее практическая значимость, недостаточная научная разработанность подходов к оценке финансового состояния и кредитоспособности, практические сложности в применении существующих методик оценки кредитоспособности и возможности достоверной оценки финансового состояния сельскохозяйственных организаций в условиях современной российской экономики предопределили выбор темы исследования.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка теоретико-методических основ моделирования финансового состояния при оценке кредитоспособности и разработке моделей оценки кредитоспособности организаций АПК.

В соответствии с поставленной целью исследование направлено на решение следующих задач:

- раскрыть сущность кредитоспособности организации как условия управления кредитным риском банка;

- провести исследование теоретических аспектов моделирования оценки финансового состояния организации;

- провести исследование зарубежного и отечественного опыта применения моделей оценки финансового состояния, выявить достоинства, недостатки и основные проблемы их применения;

- оценить значимость нормативов финансовых индикаторов для оценки кредитоспособности организации;

- предложить методику определения пороговых значений финансовых коэффициентов с учетом отрасли и размера организации;

- предложить методику моделирования оценки кредитоспособности заемщика с учетом отраслевых особенностей;

- определить границы классов кредитоспособности организаций, осуществляющих свою деятельность в отрасли сельского хозяйства с учетом требований регламентов банков (на примере организаций АПК Омской области);

- сформировать комплекс регрессионных моделей, позволяющих оценить значимость применяемых критериев для оценки кредитоспособности и финансового состояния организаций АПК;

- разработать комплекс дискриминантных моделей для оценки кредитоспособности организаций агропромышленного комплекса на основе требований регламентов коммерческих банков.

Объектом диссертационного исследования является финансовое состояние организаций, осуществляющих свою деятельность в отрасли сельского хозяйства.

Предметом диссертационного исследования является моделирование финансового состояния при оценке кредитоспособности организаций.

Область исследования. Исследование выполнено в рамках специальности 08.00.10 - финансы, денежное обращение и кредит, п. 3.29 «Система финансового контроля в управлении предприятием: содержание, формы, методы и инструменты реализации», п. 9.3. «Развитие инфраструктуры кредитных отношений современных кредитных инструментов, форм и методов кредитования», 9.4 «Моделирование кредитных систем и кредитного механизма» Паспорта специальностей ВАК Министерства образования и науки РФ (экономические науки).

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования является применение базовых принципов и методов научного познания, использование методов финансового анализа, финансового менеджмента и методов экономической статистики в процессе оценки финансового состояния и кредитоспособности организации. В процессе исследования автор опирался на фундаментальные концепции и гипотезы, представленные в классических и современных трудах отечественных и зарубежных ученых-экономистов, научные работы, посвященные теоретическим и практическим исследованиям в изучаемой области, проблемам оценки финансового состояния организаций.

Нормативно-правовую основу диссертационной работы составили Федеральные законы Российской Федерации, Указы Президента РФ, Постановления Правительства РФ, а также другие официальные нормативные документы, регламентирующие оценку финансового состояния организаций; нормативно-правовые акты, регулирующие деятельность организаций АПК, методические и инструктивные документы федерального, N регионального и отраслевого уровней по исследуемой проблеме.

При разработке положений диссертационной работы в рамках системного подхода применялись общенаучные методы познания, такие как анализ, синтез, методы научного абстрагирования, методы экономикостатистического анализа и экономико-математического моделирования: сравнение, группировка, классификация, метод экспертных оценок корреляционно - регрессионный анализ, множественный дискриминантный анализ, а также различные методики графической интерпретации информации.

Информационную базу исследования, обеспечивающую репрезентативность исходных данных, доказательность положений, выносимых на защиту, достоверность, надежность и точность выводов и рекомендаций составляют монографии и статьи отечественных и зарубежных авторов по проблемам темы, опубликованные в научных и периодических изданиях; данные, полученные из официальных изданий и статистических сборников; материалы научных совещаний, семинаров, конференций по исследуемой проблеме; данные годовой бухгалтерской отчетности организаций АПК Омской области, а также материалы сети Интернет и информационно - справочных систем «Гарант», «Консультант +».

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке теоретико — методических основ оценки финансового состояния организации на основе использования регрессионных и дискриминантных моделей, позволяющих повысить надежность оценки кредитоспособности организаций, осуществляющих свою деятельность в отрасли сельского хозяйства.

Основные научные результаты, содержащие элементы научной новизны по исследуемой проблеме и выносимые на защиту, заключаются в следующем:

1. Уточнено понятие «кредитоспособность» и обоснована необходимость применения дискриминантных моделей для определения прогнозного финансового состояния при оценке кредитоспособности организаций, находящихся в кризисных условиях хозяйствования и применения регрессионных моделей, основанных на использовании данных предыдущих периодов, при оценке кредитоспособности организаций, находящихся в благоприятных условиях хозяйствования;

2. Предложена методика установления пороговых значений финансовых индикаторов, позволяющая повысить надежность оценки финансового состояния при оценке кредитоспособности организаций и определить границы финансовых коэффициентов с учетом размера организаций (для малых; для средних и крупных) и отраслевой принадлежности;

3. Предложена методика моделирования оценки кредитоспособности заемщика, состоящая из определенных этапов, учитывающая особенности деятельности организаций отрасли сельского хозяйства и позволяющая оценивать финансовое состояние при оценке кредитоспособности организаций АПК на основе комплекса регрессионных и дискриминантных моделей, созданных с учетом требований регламентов банков;

4. Построен комплекс регрессионных моделей на основе регионального массива данных (организации АПК Омской области), сгруппированных с учетом природно-хозяйственных зон, позволяющих оценить значимость отобранных критериев для моделирования финансового состояния и оценить кредитоспособность организаций отрасли сельского хозяйства, находящихся в благоприятных условиях хозяйствования;

5. Предложен комплекс дискриминантных моделей, позволяющих на основе факторов, выделенных в соответствии с требованиями банковской методики оценки кредитоспособности заемщика, прогнозировать будущее финансовое состояние при оценке кредитоспособности организаций АПК, расположенных в различных природно-хозяйственных зонах области.

Практическая значимость результатов исследования. Результаты исследования доведены до конкретных методических рекомендаций и могут быть использованы в практической деятельности.

Предложенная методика определения пороговых значений финансовых коэффициентов является финансовым инструментом, позволяющим рассчитать границы, для первоначального отсечения организаций, имеющих неудовлетворительные значения коэффициентов.

Предложенная методика моделирования оценки кредитоспособности заемщиков, на основе финансовой отчетности организаций отрасли АПК определенного региона и требований оценки кредитоспособности заемщиков, установленных банком, позволяет создать комплекс регрессионных и дискриминантных моделей оценки кредитоспособности заемщика.

Созданные в процессе исследования модели могут применяться кредитными аналитиками банков — для определения финансового состояния и кредитоспособности отдельной организации отрасли сельского хозяйства, находящихся в благоприятных, стабильных или кризисных условиях хозяйствования. Модели могут применяться также для первичной оценки финансового положения сельскохозяйственных организаций (на основе двух наиболее значимых показателей). Использование регрессионных моделей позволяет оценивать текущее финансовое состояние организации, а применение дискриминантных моделей позволяет прогнозировать финансовое состояние и кредитоспособность организации и дает уверенность банку в выполнении заемщиком обязательств.

Применение моделей финансовыми аналитиками, руководством организации позволит определить финансовое состояние организации и получить ответ на вопрос о соответствии финансового состояния организации требованиям, предъявляемым банками. А также создает условия для внутреннего управления результатами деятельности организации.

Результаты исследования могут быть также использованы прочими кредитно-финансовыми институтами, региональными органами власти и местного самоуправления при осуществлении регулирования и поддержке хозяйствующих субъектов, рейтинговыми агентствами при определении рейтинга кредитоспособности организации.

Методическое обеспечение, созданное в результате исследования, может применяться руководителями территорий, отдельных организаций, собственниками организаций, а также потенциальными инвесторами для оценки финансового состояния и кредитоспособности организаций в современных условиях хозяйствования.

Отдельные • результаты диссертационного исследования нашли отражение в научных отчетах по научно-исследовательской работе при непосредственном участии автора: «Диагностика финансово-хозяйственной деятельности и мониторинг субъектов предпринимательской деятельности». Основные выводы, содержащиеся в диссертационном исследовании, внедрены автором в учебный процесс в ходе преподавания следующих дисциплин «Финансы организаций (предприятий)», «Финансы, денежное обращение и кредит», «Банковское дело» в вузах г. Омска.

Апробация и внедрение результатов диссертационного исследования. Основные положения и выводы диссертации были доложены и одобрены на Международных и Всероссийских научно-практических конференциях: «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе 1Т + 8ЕЛ» (Украина, Крым, Ялта - Гурзуф, 2007г., 2008 г.); «V Омские торгово-экономические чтения» (Омск, 2007 г.); «Актуальные проблемы учета, анализа, аудита и налогообложения» (Тюмень, 2008 г.); «Инновационные подходы к развитию малого и среднего бизнеса в России: теория и практика» (Омск, 2008 г.); «Поиск инновационных элементов развития анализа и бухгалтерского учета экономических процессов» (Новосибирск, 2008 г.); «Экономика региона: интеллект, инновации, предпринимательство» (Омск, 2009 г.); «Наука и ее роль в современном мире» (Караганды, 2009 г.); «Наука и общество: проблемы современных исследований» (Омск, 2010 г.); «Экономика и управление в современных социально-экономических системах» (Волгоград, 2010 г.).

Предложенный в диссертации методический инструментарий используется в деятельности Омского регионального филиала ОАО

Россельхозбанк», принят к использованию на ряде сельскохозяйственных организаций Омской области, используется в педагогической деятельности в вузах г. Омска, что подтверждается актами о внедрении. Авторская НИР "Моделирование как инструментарий оценки эффективности деятельности организаций АПК Омской области" особо отмечена решением конкурсной комиссии в 2010 г. за высокое качество и практическое значение и награждена дипломом Правительства Омской области.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 15 научных работ, в том числе 6 - в изданиях, содержащихся в Перечне ведущих рецензируемых журналов и изданий, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации. Общий объем публикаций 11,25 п. л., авторский вклад 8,25 п.л.

Объем, структура и содержание диссертации. Структура диссертационной работы определена поставленной целью, сформулированными задачами, а также выбранными путями и методами их* решения. Работа состоит из введения, трех глав основного текста, заключения, списка использованных источников и литературы, содержащего 190 источников и 12 приложений. Работа изложена на 180 страницах машинописного/текста, включающего 80 таблиц и 25 рисунков.