(1)

где:

Z - показатель риска банкротства;

Х1, Х2 .Хn-отобранные коэффициенты, число которых достигает n;

C1,C2 .Cn-показатели, характеризующие значимость R1,R2 .Rn.

Модель Э. Альтмана была построена с использованием пяти коэффициентов, которые были отобраны из первоначальных 27 показателей. Эти пять показателей были использованы для определения значения Z. Высокое значение Z свидетельствует о стабильном состоянии компании, а низкое - о потенциальном банкротстве.

В результате статистического анализа были определены как сами показатели, так и числовые показатели, характеризующие значимость каждого коэффициента:

(2)

где: X1 - отношение оборотных активов (оборотного капитала) к общей

сумме активов фирмы; Х2 - отношение нераспределенной прибыли (дохода) к общей сумме активов; Х3 - отношение операционной прибыли(до вычета процентов и налогов)- брутто доходы к общей сумме активов; Х4 - отношение рыночной стоимости собственного капитала (акций фирмы)к балансовой стоимости заемных средств; Х5 - отношение объема реализации(сумма продаж) к общей сумме активов.

Для расчета числовых параметров модели Альтман применил метод дискриминантного анализа. Классификационное "правило", полученное на основе уравнения, гласило [37, С. 75]:

1. если значение Z менее 2,675 , то фирму следует отнести к группе потенциальных банкротов;

2. если значение Z более 2,675 , то фирме в ближайшей перспективе банкротство не угрожает и её можно отнести г группе успешных.

3. при значении Z от 1,81 до 2,99 модель не работает, этот интервал - "область неведения".

Для компаний, акции которых не котируются на бирже, Альтман получил модифицированный вариант формулы:

(3)

В этой формуле коэффициент Х4 характеризует уже балансовую, а не рыночную, стоимость акций. Его "пограничное" значение для этой формулы равно 1,23. Если же не имеется данных о рыночной стоимости акций, то показатель Х4 может быть рассчитан как отношение суммы дивидендов к среднему уровню ссудного процента.

Модели Альтмана используются для быстрой оценки финансового состояния делового партнера и входят в закрытый пакет прикладных программ "Определение финансового состояния предприятия (DFSF)".Хочется отметить, что выборка Альтмана рассчитана на американские компании. В других странах, с другими критериями состояния экономики могут быть использованы монет прогнозирования, основанные на том же принципе Z-модели, но с иными финансовыми коэффициентами и значениями С1,С2 . Сn.

Данную количественную модель в процессе анализа можно использовать как дополнение к качественной характеристике, данной служащими кредитных отделов. Однако она не может заменить качественную оценку. Модель и получаемые посредством нее Z-оценки могут послужить ценным инструментом определения общей кредитоспособности клиента.

Хотя одной из важнейших задач банковских служащих является оценка политики и эффективности управленческой деятельности на предприятии, но прямая оценка - трудная задача, поэтому прибегают к косвенной - путем анализа относительных показателей, отражающих не причины, а симптомы. Однако, выявляя аномальные значения показателей, кредитный аналитик может очертить проблемные области и выявить причины возникающих проблем.

Фактически коэффициенты Z-оценки содержат элемент ожидания. Это означает, что если Z-оценка некоторой компании находится ближе к показателю средней компании-банкрота, то при условии продолжающегося ухудшения ее положения она обанкротится. Если же менеджеры компании и банк, осознав финансовые трудности, предпринимают шаги, чтобы предотвратить усугубление ситуации, то банкротства не произойдет, то есть Z-оценка является сигналом раннего предупреждения.

Таким образом, модель Альтмана пригодна для оценки общей деятельности компании.

Для российских организаций, в том числе и для кредитных, эффективность применения Z-модели для прогноза кредитного риска и вероятности банкротства нуждается в подтверждении. Кроме необходимости изменения показателей, входящих в формулу, и корректировки числовых коэффициентов, при использовании Z-модели возникают также проблемы из-за того, что финансовые коэффициенты, входящие в модель, рассчитываются на основе данных официальной отчетности предприятий, которые попадая в затруднительное положение, "улучшают" свои отчеты о прибылях и убытках. Это не позволяет объективно оценивать финансовые затруднения, возникающие у организации.

В последние десятилетия в западных банках кроме модели, предложенной Э. Альтманом, применяется такой метод оценки качества потенциальных заемщиков с помощью другой статистической модели - модели оценки коммерческой ссуды, предложенной американским ученым Чессером.

Чессер использовал данные ряда банков по 37 "удовлетворительным" ссудам и 37 "неудовлетворительным" ссудам, причем для расчета были взяты показатели балансов фирм- заемщиков за год до получения кредита. Подставив расчетные показатели модели в формулу "вероятности нарушения условий договора" Чессер правильно определил три из каждых четырех исследуемых случаев.

Модель надзора за ссудами Чессера, включающая шесть переменных, прогнозирует случаи невыполнения клиентом условий договора о кредите. При этом под "невыполнением условий" подразумевается не только непогашение ссуды, но и любые другие отклонения, делающие ссуду менее выгодной для заемщика [35, С. 129].

(4)

где е = 2,71828.

Получаемая оценка у может рассматриваться как показатель вероятности невыполнения условий кредитного договора. Чем больше значение у, тем выше вероятность невыполнения договора для данного заемщика.

В модели Чессера для оценки вероятности невыполнения договора используются следующие критерии:

- если Р. > 0,50, следует относить заемщика к группе, которая не выполнит условий договора;

- если Р. < 0,50, следует относить заемщика к группе надежных.

Модель оценки рейтинга заемщика Чессера подходит для оценки надежности кредитов [32, С. 116].

Однако, математические модели не учитывают роль межличностных отношений, а в практике кредитного анализа и кредитования этот фактор необходимо учитывать.

В заключение хочется отметить, что, определив кредитоспособность хозяйствующего субъекта или же частного лица, можно оценить кредитный риск и, следовательно, минимизировать убытки коммерческого банка. Поэтому при исследовании системы управления рисками в банке в следующей главе будет проведен анализ кредитного портфеля и кредитных рисков объекта исследования, а также проведена оценка кредитоспособности как способ управления кредитными рисками в банковском секторе.

2. АНАЛИЗ УПРАВЛЕНИЯ БАНКОВСКИМИ РИСКАМИ В ОАО "БАНК24.РУ"