<< Пред. стр.

стр. 31
(общее количество: 44)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

тистический материал и исследовать динамику каждого из показателей
Остается вопрос: как оценить финансовые показатели в совокупности?
Перспективным методом, на наш взгляд, является использование
агрегированных показателей — полиномиальных комбинаций отдельных
финансовых показателей, в частности, линейных комбинаций.
Следует заметить, что в качестве составляющих линейных комбина
ций в исследованиях необходимо использовать независимые финансовые
показатели (мы назвали их базисными) — только тогда разработка эф­
фективного афегированного показателя станет возможной.
Агрегированные финансовые показатели ОРР банка
«Отечественная практика экономического анализа в настоящее время
не располагает общепризнанной методикой оценки финансовых показа­
телей, которые подтверждались бы статистикой банкротств и статистикой
устойчивости предприятий» [2, с. 41]. Поэтому для оценки финансового
состояния хозяйствующего субъекта пытаются применять американские
методики.
В частности, широко известен следующий афегированный показа­
тель [2, с. 42]:
Z = 1,2П1-Ы,4П2 + 3,ЗПЗ-|-0,6П4+1,0П5, (91)
где
Оборотные средства — Краткосрочные обязательства
П1 =
Совокупные активы
Нераспределенная прибыль прошлых лет
П2 =
Совокупные активы
Балансовая прибыль
П3 =
Совокупные активы'
Капитал корпорации
П4 =
Совокупные обязательства'
Объем продаж
П5
Совокупные активы
282 Глава 5. Разработка модели оценки рискованности ОРР банка

По мнению американских экономистов, показатель (91) позвол
прогнозировать б1анкротства:
• в 90 % случаев за год до банкротства;
• в 70 % случаев за два года до банкротства;
• в 50 % случаев за три года до банкротства.
Модель такова:
• Z > Ъ — состояние устойчивое;
• Z < \,% — состояние неустойчивое;
• 1,8 < Z < 3 — состояние неопределенное.
Однако экономика США, где работает эта методика, радикал
отличается от российской: от законодательного и налогового окру
ния до традиций и мотивации к труду участников общественного п
изводства. Это значит, что в России работают другие статистичес
закономерности.
В [2, с. 42-43] приводится любопытный пример, показывающий
показатель (91) опробывается на щести российских нефтедобываю
компаниях, финансовое положение которых априори известно Оказы
ется, в частности, что для «ЛУКойл—Уралнефгегаз» Z = 8,06. Одн
положение компании на момент проведения исследований было кра
неустойчивым.
Конечно же, этим методика не отвергается в принципе. Пример
го лишь показывает: в российских условиях необходимо выявлять c
агрегированные показатели, обладающие прогностическими свойс
ми. Крупному банку под силу соответствующие исследования. Начин
такие исследования целесообразно с выявления базисных финансо
показателей хозяйствующих субъектов исследуемой отрасли.
Показатели перспектив ОРР банка (Prospects)
Показатели перспектив ОРР банка представляют следующий иер
хический уровень показателей обеспечения возвратности размещен
ресурсов — с более высоким уровнем рискованности.
Если предприятие специально создано для реализации инвестици
ных проектов (ИП), показатели перспектив являются важнейшей фор
ОШС.
Показатели, которые мы назвали показателями перспектив, в э
номической литературе именуются показателями эффективности И П
В отличие от перечня показателей финансового состояния пе
чень показателей эффективности достаточно стабилен; из публика
в публикацию в него включают пять основных показателей [113]:
1. Чистая приведенная стоимость ИП (Net Present Value — NPV):
5.3. Исследование показателей рискованности ОРР банка 28

где Р, — доходы в г-м периоде; Z,- — капитальные вложения в г-
периоде; 5, — прочие расходы в г-м периоде; Т — продолжительнос
жизни ИП в периодах (расчетный срок размещения ресурсов банка); г
ставка дисконтирования.
Если при г больше, чем цена заемного капитала, выполняет
соотношение NPV > О, то ИП считается эффективным (при данно
ставке дисконтирования).
Очевидно, что NPV является самым простым и надежным способо
проверки абсолютной прибыльности ИП с учетом того, что деньги им
ют временную ценность. Если из формулы (92) исключить капитальнь
вложения, получим показатель эффективности ИП в эксплуатационн
стадии.
2. Индекс рентабелъноспги (Profitability Index — PI):

т
«=i
«=i
PI = — . (9

^(1+r)'
Если при г больше, чем цена заемного капитала, выполняет
соотношение Р1 > 1, то проект считается эффективным (при данно
ставке дисконтирования).
Очевидно, PI является самым простым и надежным способом пр
верки рентабельности капитальных вложений с учетом того, что день
имеют временную ценность.
Если в знаменателе формулы (93) заменить .^ на 5, то получи
индекс рентабельности в эксплуатационной стадии.
3. Внутренняя ставка доходности (Internal Rate of Return — IRR).
IRR = r определяется из уравнения:

^ p. ^ S '^ Z-


Численные методы математики позволяют решать подобные уравн
ния на ЭВМ с какой угодно наперед заданной точностью.
Очевидно, что 1RR является самым простым и надежным способо
проверки доходности вложений — с учетом временной ценности денег -
путем сравнения с доходностью альтернативных ОРР.
Если в формуле (94) исключить капитальные вложения, получи
284 Глава 5. Разработка модели оценки рискованности ОРР банка

4. Срок окупаемости проекта (Payback Period — РР).
РР определяется из неравенства:
РР р РР с РР 7.
У^ ' >V ' +V ' (9
«=1 ^ ' 1=1 ^ ' t=i ^

Если г — стоимость заемного капитала, то очевидно, что РР являет
самым простым и надежным способом проверки — с учетом временн
стоимости денег — объективной возможности возврата размещенн
ресурсов банка в определенный срок.
5. Точка безубыточности ИП (Break Even Point — ВЕР).
ВЕР определяется из уравнения:
L


ВЕР= *-' „ , (9
Pr-Sv' ^
где Ск — условно-постоянные затраты fc-ro типа на данное производств
Рг — цена единицы продукции, Sv — условно-переменные затра
на единицу продукции, L — количество затрат на данное производств
Если возможно определение условно-постоянных затрат, ВЕР явл
ется самым простым и наглядным способом определения минимапы
допустимого уровня продаж для получения прибыли. Чем больше разни
ся предполагаемый уровень продаж и ВЕР, тем выше запас финансов
устойчивости ОРР.
Возможно использование и других (кроме приведенных) показател
эффективности, отражающих специфику ИП и интересы банка.
Заметим, что существует множество профаммных продуктов, р
ализующих методы расчета показателей эффективности на персонал
ных компьютерах. Использование профаммных продуктов становит
полезным при расчетах эффективности крупных ИП, предполагающ
денежные потоки с множеством членов и продолжительные во времен
Использование профаммных продуктов становится просто необходимь
в расчетах с учетом изменяющихся темпов инфляции и курсов валю
а также при изменяющихся от периода к периоду параметрах расчета.
Введем обозначения:
М, — член денежного потока ХР, S или Z) в г-м периоде в цен
начального момента;
M,j — j-я составляющая М в начальный момент;
Ekj — темп прироста инфляции по j -й составляющей в fc-м перио
Гк — ставка дисконтирования в fc-м периоде;
Ak — дефлятор ВНП (валового национального продукта) в fc
периоде;
5.3. Исследование показателей рискованности ОРР банка \

Тогда приведенный член потока будет определяться по формуле:


*=1 ;=1 t=l
i^r. = E
*=|
Введение в формулу (97) величины E^j объясняется необходимост
учета изменений в структуре затрат и доходов.
Введение в формулу (97) величины Л* объясняется необходим
стью корректировки дисконтирующего множителя (который может бы
жестко связан, например, со ставкой банковского процента).

Показатели достоверности обеспечения возвратности
размещенных ресурсов банка
Показатели достоверности обеспечения возвратности размещенн
ресурсов банка в наименьшей степени подвергаются какой-либо регл
ментации: таковыми могут служить любые параметры ОРР, предоставл
ющие прямую или косвенную информацию о достоверности (надежност
обеспечения.
Перечень показателей достоверности всегда будет открыт. Hono
нение и уточнение этого перечня может осуществляться на всех этап
работы по размещению банковских активов: как на стадии составпет
портфеля потенциальных ОРР, на стадии выявления факторов риска, т
и в процессе принятия решения о конкретном ОРР. Рамки настоящей p
боты не позволяют сделать подробное описание показателей обеспечени
Однако, целесообразно привести перечень основных классов и гру
показателей достоверности: во-первых, чтобы очертить круг проблем дх
банковских исследований, и во-вторых, чтобы подчеркнуть значен
в модели оценки рискованности ряда распространенных показател
рискованности (например, политическая ситуация в регионе или имид
реципиента) и тем самым наметить задачи их анализа.
В целом показатели достоверности обеспечения делятся на два кла
са: показатели, связанные с объективными условиями, и показател
связанные с субъективными условиями деятельности ОРР.
Однако,^ в соответствии с предложенной моделью оценки рискова
ности, из класса показателей достоверности, связанных с субъективным
условиями деятельности ОРР, мы выделяем два дополнительных кла
са, играющих весьма важную роль в оценке достоверности обеспечени
показатели достоверности, связанные с уровнем планирования на ОР
()я\4кя И покячятели постовепности связанные с особенностями (Ьинж
286 Глава 5. Разработка модели оценки рискованности ОРР банка

Показатели объективных условий
деятельности ОРР банка (Conditions)
В данный класс включаются характеристики ОРР, не завися
от воли, желания, опыта и способностей персонала потенциального С
но влияющие на его имущество, состояние и перспективы.
Основные фуппы показателей данного класса следующие:
• Геофафическое положение ОРР.
• Политическая ситуация в регионе расположения ОРР.
• Экономическая ситуация в регионе расположения ОРР.
• Сырьевая база ОРР.
• Трудовые ресурсы.
• Рынки сбыта продукции ОРР.
• Конкуренты ОРР.
• Партнеры ОРР.
• Экологическая ситуация в регионе расположения ОРР.
• Налоговое окружение ОРР и др.
Показатели уровня планирования на ОРР (Planning)
В данный класс включаются характеристики полноты, глуби
грамотности и ориентиров плановой работы на ОРР. Основные rpy
показателей достоверности этого класса следующие:
• Сальдо реальных денег (Cash Row).
• План всех работ.
• План маркетинга и сбытовая профамма.
• Подписанные, подготовленные и планируемые контракты (контр
пая база) и др.
Показатели финансирования ОРР банка ^Budgeting)
В данный класс включаются характеристики инвесторов ОРР, а та
форм, способов и структуры финансирования ОРР.
Основные фуппы показателей достоверности этого класса след
щие:
• Состав инвесторов, их репутация.
• Финансовое состояние инвесторов.
• Степень заинтересованности инвесторов.
• Координация действий инвесторов.
• Доля банка в общем объеме инвестиционных средств.
5.3. Исследование показателей рискованности ОРР банка 2

Показатели субъективных условий
деятельности ОРР банка (Character)
В данный класс включаются все прочие (не вошедшие в клас
показателей Planning и Budgeting) характеристики ОРР банка, зависят
от персонала ОРР и условий его работы.
Основные фуппы показателей достоверности этого класса следу
щие:
• Состав учредителей ОРР, их репутация и финансовое состояние.
• Состав крупнейших акционеров ОРР, их репутация и финансов
состояние.
• История и репутация ОРР.
• Имидж ОРР.
• Приоритетность ОРР для банка.
• Состав руководства ОРР, его репутация.
• Опыт руководства, в том числе в реализации инвестиционных пр
ектов.
• Отношения руководства с органами власти и государственными о
ганизациями и др.
Показатели чувствительности ОРР банка к факторам риска
Целью анализа чувствительности ОРР является определение степ
ни влияния изменяющихся условий деятельности ОРР на обеспечен
возвратности размещенных ресурсов банка.
Изменяющиеся условия деятельности ОРР, непосредственно влия
шие на показатели обеспечения, будем именовать факторами риска.
Степень влияния факторов риска на показатели обеспечения хара
теризуются показателями чувствительности ОРР банка. Иными словам
показатель чувствительности ОРР — это показатель эластичности пок
зателя обеспечения.
Следует заметить) что не всегда изменяющиеся условия деятельн
сти, влияющие на показатели обеспечения, являются факторами рис
Например, показатели политической ситуации в регионе, в котором ра
положен ОРР, являются показателем рискованности ОРР, но не являют
факторами риска, так как влияют на показатели обеспечения опосред
ванно: факторы риска необходимо формально определить, исходя из п
казателей политической ситуации. С другой стороны, изменение уров
продаж, вызванное изменением политической ситуации в регионе, явл
ется фактордм риска, так как объем продаж непосредственно участву
в расчете многих показателей обеспечения.
Таким образом, анализ чувствительности ОРР банка должен включа
два этапа:
1. Анализ всех показателей рискованности ОРР банка и определен
288 Глава 5. Разработка модели оценки рискованности ОРР банка

2. Определение степени влияния факторов риска на показатели обес
печения, т. е. определение показателей чувствительности и анализ и
значений.
В [2, с. 257-259] полагают, что самыми влиятельными факторам
риска являются следующие (неформальные определения):
• увеличение физического объема продаж;
• повышение цены на продукцию;
• увеличение объема инвестиций;
• продолжительность сбыта продукции на рынке;
• задержка платежей за реализованную продукцию;
• изменение спроса на продукцию;
• нестабильность поставок сырья и комплектующих;
• сокращение условно-переменных производственных затрат;
• сокращение условно-постоянных затрат;
• увеличение доли заемного капитала по отношению к собственному
В [66, с. 166-168] к данному перечню добавляют еще два:
• продолжительность производственно-технологического цикла;
• периодичность и объемы формирования текущих производственны
запасов.
Кроме того, в [2] и [66] приводятся таблицы «раскладки» этих фак
торов риска на составляющие (формально определенные факторы риск
и таблицы возможных последствий изменения условий деятельности OP
Для оценки влияния различных факторов риска на показатели обе
печения и определения показателей чувствительности используется мето
дика построения графиков и/или таблиц зависимости показателей обе
печения от факторов риска.
Графики и таблицы исследуются методами математической статисти
ки. По допустимым вариациям показателей обеспечения определяют до
пустимые вариации факторов риска. Если известно распределение вероя
ностей значений факторов риска, возможна оценка распределения знач
НИИ показателей обеспечения. Проблемой остается определение ссудноп
риска по значениям совокупности показателей рискованности ОРР банк

5.4. Методологические аспекты
' формализованной оценки рискованности
объекта размещения ресурсов банка
Под формализованной методикой оценки рискованности ОРР M
понимаем некий алгоритм принятия решения о рискованности 0 Р
по значениям показателей, характеризующих ОРР.
5.4. Методологические аспекты оценки рискованности ОРР банка 2

1. Определение понятий риска размещения ресурсов и рискованно
ОРР, а также операций над ними.
2. Определение перечня факторов рискованности ОРР, а также ист
ников информации о них.
3. Определение соответствующих количественных показателей и кл
сов (групп) важнейших показателей.
4. Определение распределений рискованностей (по аналогии с расщ
делением вероятностей) для каждого значимого показателя.
5. Построение алгоритма определения (расчета) рискованности О
по значениям показателей, их характеризующих.
Если задача 4 решена и показатели ОРР независимы, то задач
решается простым применением формул теории вероятностей — и
выводом формул в соответствии с аксиомами теории вероятностей.
Однако в практической работе по оценке рискованности ОРР,
первых, зависимость показателей, как правило, не поддается оцен
во-вторых, распределение рискованностей также неизвестно.
Иными словами, банковский работник, оценивающий рисков
ность ОРР, может определить лишь перечень основных факторов, вл
яюших на рискованность ОРР, и рассчитать значения отдельных кол
чественных показателей, которых может'оказаться очень много. Эт
не снимается проблема оценки рискованности ОРР, но, наоборот, ли
принимающее решение (ЛПР), вынуждено будет принимать его в уе
виях еще большей неопределенности.
Для того чтобы снизить эту неопределенность и каким-то образ
структурировать проблему [96, с. 13], ЛПР должно опираться и на су
ективные методы, сохраняя рамки рациональной формализованной
стемы оценки.
Отсюда главной проблемой разработки методов оценки рискова
ности ОРР является определение наилучшего — по времени, затрат
и продуктивности — сочетания объективных (формализованных, м
тематических) и субъективных (построенных по экспертным оценка
методов в одном алгоритме.
В настоящей работе предлагается два подхода к решению пробле
практического алгоритма указанного типа.
1 . Метод агрегации
В основу метода афегации положена модель оценки рискованное
ОРР банка,,рассмотренная выше.
Данный метод предполагает проведение следующих процедур.
1. Вычисляется значение агрегированного показателя несоотве
ствия AQ:
N
290 Глава 5. Разработка модели оценки рискованности ОРР банка

где а, — показатель несоответствия, а, — его удельный вес, N
количество показателей несоответствия.
2. Если Ао>Ан, где А» — граница категории несоотвегствия, то O
зачисляется в высшую категорию рискованности.
3. Вычисляется значение афегированного показателя обеспечен
fc-ro иерархического уровня В{к) (см. выше):
м
B{k) = Y,MkMk),
1=1

где Р,{к) — показатель обеспечения fc-ro иерархического уровня, Ь,{к)
его удельный вес, М — количество показателей обеспечения fc-ro иера
хического уровня.
4. Определяется категория обеспечения по величине Во^

Bo = Y^B{k)g{k),
*=1

где д (к) — вес fc-ro иерархического уровня, L — количество иерархич
ских уровней.
5. Вычисляется значение афегированного показателя Достоверной
fc-ro иерархического уровня С {к):

С{к) = ^.Ъ{к)с,{к),
1=1

где jtik) — показатель достоверности fc-ro иерархического уровн
c,(fc) — его удельный вес, Р — количество показателей достоверн
сти fc-ro иерархического уровня.
6. Определяется категория достоверности по величине Со:

Е В{к)С{к)д{к)
Со = —^ •
Е С{к)д{к)
7. Выявляются варьируемые показатели ОРР (факторы риска) и
влияние на показатели обеспечения всех иерархических уровней.
8. Вычисляется значение афегированного показателя чувствител
ности fc-ro иерархического уровня D(fc):
5.4. Методологические аспекты оценки рискованности ОРР банка 29

<< Пред. стр.

стр. 31
(общее количество: 44)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>