Автор: Пользователь скрыл имя, 13 Июня 2014 в 12:54, курсовая работа
Актуальность темы исследования. Стабильность и эффективность работы современного коммерческого банка во многом зависит от того, насколько в стратегическом и тактическом плане грамотно сформирована его организационная структура. Одну из ключевых позиций в организационной структуре коммерческого банка, безусловно занимает организация кредитного процесса.
В условиях жесткой конкуренции между банками успех сопутствует тому из них, кто лучше владеет современными технологиями управления и оптимизации кредитного процесса как одного из базовых бизнес-процессов банка. В связи с этим, разработка и внедрение в банковскую практику современных методов организационно-технологических преобразований позволит оптимизировать технологическую и информационную базу кредитного бизнес-процесса, значительно снизить затраты на проведение кредитных операций, минимизировать риски невозврата кредитов, исключить отклонение от основных стратегических ориентиров и приоритетов кредитной политики, усилить мотивацию персонала кредитного подразделения банка и повысить качество кредитного менеджмента.
Введение
Глава 1. Теоретические основы процесса кредитования
1.1 Понятие кредитного процесса и факторы, влияющие на его организацию
1.2. Нормативно - правовая база кредитования в КБ
1.3. Основные этапы кредитного процесса
1.4. Анализ современного рынка кредитования в России и за рубежом. Основные тенденции.
Глава 2. Методические аспекты организации кредитного процесса.
2.1. Основные методики оценки кредитозаемщиков в российской и зарубежной практике.
Глава 3. Анализ Организации кредитного процесса в Сбербанке.
3.1. Характеристика объекта исследования.
3.2. Анализ особенностей организации кредитного процесса Сбербанка.
3.3. Анализ кредитных продуктов, предоставляемых Сбербанком.
3.4. Рекомендации по совершенствованию кредитного процесса Сбербанка.
Заключение………………………………………………………………………
Рис. 1. Классификация моделей оценки кредитоспособности заемщиков
Классификационные модели дают возможность группировать заемщиков: прогнозные модели позволяют дифференцировать их в зависимости от вероятности банкротства; рейтинговые — в зависимости от их категории, устанавливаемой с помощью группы рассчитываемых финансовых коэффициентов и присваиваемых им уровней значимости.
Рейтинговая оценка (общая сумма баллов) рассчитывается путем умножения значения показателя на его вес (коэффициент значимости) в интегральном показателе. В мировой практике при оценке кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов применяются в основном следующие пять групп коэффициентов: ликвидности, оборачиваемости, финансового рычага, прибыльности, обслуживания долга.
Группа ученых (Дж. Шим, Дж. Сигел, Б. Нидлз, Г. Андерсон, Д. Колдвел) предложила использовать группы показателей, характеризующих ликвидность, прибыльность, долгосрочную платежеспособность и показатели, основанные на рыночных критериях. Этот подход позволяет прогнозировать долгосрочную платежеспособность с учетом степени защищенности кредиторов от неуплаты процентов (коэффициента покрытия процента). Этот подход позволяет охарактеризовать финансовое состояние заемщика на основе синтезированного показателя-рейтинга, рассчитываемого в баллах, присваиваемых каждому значению коэффициента. В соответствии с баллами устанавливается класс организации: первоклассная, второклассная, третьеклассная или неплатежеспособная. Класс организации принимается банком во внимание при разработке шкалы процентных ставок, определении условий кредитования, установлении режима кредитования (форма кредита, размер и вид кредитной линии и т.д.), оценке качества кредитного портфеля, анализе финансовой устойчивости банка.
Модификацией рейтинговой оценки является кредитный скоринг — технический прием, предложенный в начале 40-х годов XX в. американским ученым Д. Дюраном для отбора заемщиков по потребительскому кредиту. Отличие кредитного скоринга заключается в том, что в формуле рейтинговой оценки вместо значения показателя используется его частная балльная оценка. Для каждого показателя определяется несколько интервалов значений, каждому интервалу приписывается определенное количество баллов или определяется класс. Если полученный заемщиком рейтинг ниже значения, заранее установленного сотрудниками банка, то такому заемщику будет отказано в кредите, а если соответствует нормативам, то кредитная заявка будет удовлетворена. 24
Прогнозные модели, получаемые с помощью статистических методов, используются для оценки качества потенциальных заемщиков. При множественном дискриминантом анализе (МДА) используется дискриминантная функция (Z), учитывающая некоторые параметры (коэффициенты регрессии) и факторы, характеризующие (финансовое состояние заемщика (в том числе финансовые коэффициенты). Коэффициенты регрессии рассчитываются в результате статистической обработки данных по выборке фирм, которые либо обанкротились, либо выжили в течение определенного времени. Применение данной модели требует обширной репрезентативной выборки фирм по разным отраслям и масштабам деятельности. Сложность заключается в том, что не всегда можно найти достаточное число обанкротившихся фирм внутри отрасли для расчета коэффициента регрессии.
Наиболее известными моделями МДА являются модели Альтмана и Чессера, включающие следующие показатели: отношение собственных оборотных средств к сумме активов; отношение реинвестируемой прибыли к сумме активов; отношение рыночной стоимости акций к заем ному капиталу; отношение объема продаж (выручки от реализации) к сумме активов; отношение брутто-прибыли (прибыли до вычета процентов и налогов) к сумме активов.
Организацию относят к определенному классу надежности на основе значений Z-индекса модели Альтмана. Пятифакторная модель Альтмана построена на основе анализа состояния 66 фирм и позволяет дать достаточно точный прогноз банкротства на два-три года вперед. Построение в российских условиях подобных моделей достаточно сложно из-за отсутствия статистических данных о банкротстве организаций, постоянного изменения нормативной базы в области банкротства и признания банкротства организации на основе данных, не поддающихся учету.
Модель Чессера позволяет прогнозировать невыполнение клиентом условий договора о кредите. Невыполнение подразумевает не только непогашение кредита, но и любые другие отклонения, делающие отношения между кредитором и заемщиком менее выгодными по сравнению с первоначальными условиями. Используемая линейная комбинация независимых переменных (Z) включает: отношение кассовой наличности и стоимости легко реализуемых ценных бумаг к сумме активов; отношение чистой суммы продаж (без учета НДС) к сумме кассовой наличности и стоимости легко реализуемых ценных бумаг; отношение брутто-дохода (прибыли до вычета процентов и налогов) к сумме активов; отношение совокупной задолженности к сумме активов; отношение основного капитала к величине чистых активов (или применяемого капитала, равного акционерному капиталу и долгосрочным кредитам); отношение оборотного капитала к нетто-продажам (чистой сумме продаж). Получаемый показатель может рассматриваться как оценка вероятности невыполнения условий кредитного договора. Чессер использовал данные ряда банков по 37 «удовлетворительным» и 37 «неудовлетворительным» кредитам и для расчета взял показатели балансов фирм-заемщиков за год до получения кредита.
Отечественные дискриминантные модели прогнозирования банкротства представлены двухфакторной моделью М.Л. Федотовой и пятифакторной моделью Р.С. Сайфулина, Г.Г. Кадыкова. Модель оценки вероятности банкротств Федотовой опирается на коэффициент текущей ликвидности (X1) и долю заемных средств в валюте баланса (Х2).25
В уравнении Сайфулина, Кадыкова используются следующие коэффициенты: коэффициент обеспеченности собственными средствами (нормативное значение Х1 ≥ 0,1); коэффициент текущей ликвидности (Х2 ≥ 2); интенсивность оборота авансируемого капитала, характеризующая объем реализованной продукции, приходящейся на 1 руб. средств, вложенных в деятельность организации (Х3 ≥ 2,5); рентабельность продаж, рассчитываемая как отношение прибыли от продаж к выручке (для каждой отрасли индивидуальная); рентабельность собственного капитала (Х5 ≥ 0,2). При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням Z = 1 финансовое состояние заемщика с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.
При классификации кредитов возможно использование модели CART (Classification and regression trees), что переводится как «классификационные и регрессионные деревья». Это непараметрическая модель, основные достоинства которой заключаются в возможности широкого применения, доступности для понимания и легкости вычислений, хотя при построении применяются сложные статистические методы. В «классификационном дереве» фирмы-заемщики расположены на определенной «ветви» в зависимости от значений выбранных финансовых коэффициентов; далее идет «разветвление» каждой из них в зависимости от следующих коэффициентов. Точность классификации при использовании данной модели – около 90%.
Модели оценки кредитоспособности, основанные на методах комплексного анализа: В случае использования математических моделей не учитывается влияние «качественных» факторов при предоставлении банками кредитов. Эти модели лишь отчасти позволяют кредитным экспертам банка сделать вывод о возможности предоставления кредита. Недостатками классификационных моделей являются их «замкнутость» на количественных факторах, произвольность выбора системы количественных показателей, высокая чувствительность к недостоверности исходных данных, громоздкость при использовании статистических межотраслевых и отраслевых данных. В рамках комплексных моделей анализа возможно сочетание количественных и качественных характеристик заемщика.
В последние годы определенное распространение получила методика, разработанная специалистами Ассоциации российских банков (ДРБ). По этой методике оценка деятельности заемщика и условий его кредитования предполагает анализ его кредитоспособности по следующим направлениям: «солидность» — ответственность руководства, своевременность расчетов по ранее полученным кредитам; «способность» — производство и реализация продукции, поддержание ее конкурентоспособности; «доходность» — предпочтительность вложения средств в данного заемщика; «реальность» достижения результатов проекта; «обоснованность» запрашиваемой суммы кредита; «возвратность» за счет реализации материальных ценностей заемщика, если его проект не исполнится; «обеспеченность» кредита юридическими правами заемщика. Оценку последних четырех пунктов рекомендуется выполнять на основе анализа сгруппированных статей баланса по направлениям: прибыльность, ликвидность, оборачиваемость внеоборотных и оборотных активов, обеспеченность.
В современных условиях коммерческие банки разрабатывают и используют собственные методики оценки кредитоспособности заемщиков с учетом интересов банка.
Сбербанк России разработал и применяет методику определения кредитоспособности заемщика на основе количественной оценки, финансового состояния и качественного анализа рисков. При расчете показателей (коэффициентов) применяется принцип осторожности, т.е. пересчет статей актива баланса в сторону уменьшения на основе экспертной оценки. Для оценки финансового состояния заемщика используются три группы оценочных показателей: коэффициенты ликвидности (К1, К2, К3); коэффициент соотношения собственных и заемных средств (К4); показатель оборачиваемости и рентабельности (К5). По результатам анализа пяти коэффициентов заемщику присваивается категория по каждому из этих показателей на базе сравнения полученных значений с установленными (достаточными). Далее определяется сумма баллов по этим показателям в соответствии с их весами. Разбивка показателей на категории в зависимости от их фактических значений представлена в табл. 1.
Следующий шаг – расчет общей суммы баллов (S) с учетом коэффициентов значимости каждого показателя, имеющих следующие значения: К1 = 0,11, К2 = 0,05, К3 = 0,42, К4 = 0,21, К5 = 0,21. Значение S наряду с другими факторами используется для определения рейтинга заемщика.
Таблица 1
Категории показателей оценки кредитоспособности заемщика в соответствии с методикой Сбербанка России
Коэффициент |
I категория |
II категория |
III категория |
К1 |
0,2 и выше |
0,15-0,2 |
Менее 0,15 |
К2 |
0,8 и выше |
0,5-0,8 |
Менее 0,5 |
К3 |
2,0 и выше |
1,0-2,0 |
Менее 1,0 |
К4, кроме торговли |
1,0 и выше |
0,7-1,0 |
Менее 0,7 |
К4 для торговли |
0,6 и выше |
0,4-0,6 |
Менее 0,4 |
К5 |
0,15 и выше |
Менее 0,15 |
Нерентабельные |
Для остальных показателей третьей группы (оборачиваемость и рентабельность) не устанавливаются оптимальные или критические значения ввиду большой зависимости этих значений от специфики хозяйствующего субъекта. Осуществляется сравнительный анализ этих показателей и оценивается их динамика.
Заключительным этапом оценки кредитоспособности является определение рейтинга заемщика, или класса. Устанавливаются три класса заемщиков: первоклассные, кредитование которых не вызывает сомнений; второклассные — кредитование требует взвешенного подхода; третьеклассные — кредитование связано с повышенным риском. Рейтинг определяется на основе суммы баллов по пяти основным показателям, оценки остальных показателей третьей группы и качественного анализа рисков. Сумма баллов (S) влияет на рейтинг заемщика следующим образом: S = 1 или 1,05 — заемщик может быть отнесен к первому классу кредитоспособности; 1,05 < S < 2,42 соответствует второму классу; S ≥ 2,42 соответствует третьему классу. Далее определенный таким образом предварительный рейтинг корректируется с учетом других показателей третьей группы и качественной оценки заемщика. 26
Глава 3. Анализ Организации кредитного процесса в Сбербанке.
3.1. Характеристика объекта исследования.
Кредитный портфель Сбербанка включает в себя около трети всех выданных в стране кредитов (32% розничных и 32,9% корпоративных кредитов). В 2011 году Сбербанк активно кредитовал крупнейших корпоративных клиентов, предоставляя средства на финансирование текущей деятельности и инвестиционных программ, рефинансирование кредитов в других банках, приобретение активов и совершение сделок по слиянию и поглощению, финансирование лизинговых сделок, расходов по участию в тендерах, строительства жилья. Как и в предыдущие годы, Сбербанк принимал непосредственное участие в реализации государственных программ.
Информация о работе Организация кредитного процесса в коммерческом банке