Анализ структуры привлеченных средств ДКИБ 2010-2012 года

На основании данных приведенной таблицы 2.11 видно что у ЗАО «ДКИБ» на 31.12.2012 г. размер привлеченных средств увеличился на 2700660 тыс. сом. Увеличение источников средств, связано с увеличением остатков на счетах клиентов - 8089987 тыс. сом. В целом на конец отчетного периода темп прироста депозитов составил 47,9% против 4,8% за 2010-2011 гг. Основную долю счетов клиентов составили вклады до востребования и составили 88,8%; 87,1%; 85,89% соответственно в 2010, 2011 и 2012 годах.

У ЗАО «ДКИБ» отсутствует необходимость в заемных средствах, так как идет хороший поток привлечения депозитов. Из рассчитанных коэффициентов видно, что на 1 сом кредитных вложений в 2012 году приходится 1,23 сом привлеченных средств. К _{эф. п.с.} увеличился с 2010 г., но незначительно, в 2011 г. коэффициент был снижен. Банк совершает кредитные операций за счет привлеченных средств.

На 1 сом кредитных вложений приходится 1,25 сом в 2010 году; 1,18 сом в 2011 году и 1,23 сом в 2012 году. Эти данные говорят о том, что Демир банк привлекает ресурсов больше, чем кредитует.

С 2011 год по 2012 год К _{эф. п.с.} возрос с 1,17 по 1,23 сома, это может означать что банк часть своих платных ресурсов направляет в активы, которые не приносят доходы.

Рис. 2.3. Анализ эффективности привлеченных средств ЗАО «ДКИБ»

Эффективность использования обязательств банка

Из таблицы 2.13 видно, что с 2010 г. по 2012 года кредитные вложения ЗАО «ДКИБ» возросли на 40,1% (с 4,388 млн. сом до 6,776 млн. сом). В то же время по отношению к ним увеличился и коэффициент привлеченных средств на 5,1%. Коэффициент средств до востребования >1, это положительный фактор, т.е. у банка на 1 сом кредитных вложений в 2012 году приходится 1,03 сом средств до востребования.

Эффективность процентной политики (тыс. сом)

Чистый процентный спрэд составил 4,24%; 5,88%; 6,62% соответственно с 2010 по 2012 года. Значения данного коэффициента достаточно для ведения эффективной деятельности Демир банка.

Анализ активов ЗАО «Демир Кыргыз Интернейшнл Банка» за 2010-2012 гг.

Сравнение темпов роста совокупных активов с темпами роста капитала

Как показывают данные таблицы 2.15 за 2010-2012 гг. Активы банка растут. В 2012 году активы увеличились в 1,44 раза по сравнению с 2011 г. и составили 9 389 935 тыс. сомов. Это положительная тенденция для банка. В целом рост активов связан с увеличением доходных активов которые в 2012 увеличились в 1,43 раза и на конец 2012 года составили 7 379 130 тыс. сомов.

Динамика объема и структуры активов баланса

На основе данных таблицы 2.16 можно сказать, что удельный вес недоходных активов в общих активах составляют в 2010 г. 20,4%, а в 2012 г. 17,4%, это благоприятная тенденция для банка. Но в абсолютных значениях НА растут, за счет увеличения наличных средств в кассе. Это говорит о том что банк активно осуществляет банковскую деятельность по переводам денежных средств по всему миру. В подтверждение этому можно показать увеличение операционных доходов в 2012 году на 152 063 тыс. сомов по сравнению с 2011 г. Положительным моментом для банка является и то, что увеличились вложения в ценные бумаги банка, в 2011 г. удельный вес которого составил 3% всех активов, а в 2012 г. 6% всех активов. Это говорит о том, что банк диверсифицирует свою деятельность с целью минимизации риска невозврата.

Анализируя раздел затраты на собственные нужды, можно сказать, что удельный вес в 2011 г. составлял 3,6%, а в 2012 г. составил 4% всех активов. Эта тенденция говорит о том, что банк укрепляет и развивает основные средства и нематериальные активы, закупив дорогостоящую программу, для удобства работы банка.

Анализ качества активов

Анализируя качество активов из таблицы 2.17 можно сказать что:

) Доля доходных активов банка растет и находится в диапазоне норматива,

) Снижение коэффициента отношения ДА на ПА до 0,88 в 2012 г. является негативным моментом для банка, т. к. доля депозитов размещенных в доходных активах банка снижается. В связи с этим банку следует расширить спектр активных доходных операций, за счет привлеченных.

) Коэффициент определения кредитной политики банка в 2012 году снижается по сравнению с 2011 годом и составляет 0.8. Данное значение является нормативным и можно сказать, что банк ведет агрессивную кредитную политику, которая предполагает мягкие условия предоставления клиентам товарных кредитов (большие сроки, отсутствие пеней за просрочку и т.п.). Такая политика весьма полезна для расширения круга покупателей, увеличения товарооборота, но она влечет за собой большие экономические риски, снижает ликвидность банка.

Анализ кредитных операций ЗАО «Демир Кыргыз Интернейшнл Банка» за 2010-2012 гг.

Порядок проведение анализа кредитных операций.

.        Анализ структуры кредитного портфеля с целью определения значимости его изменений для его результатов деятельности банка.

.        Анализ качества кредитного портфеля с тем чтобы оценить риск и надежность кредитной политики банка.

.        Анализ доходности кредитных операции с тем, чтобы оценить их эффективность.

Структурный анализ кредитного портфеля

Анализируя кредитный портфель банка можно сказать, что за рассмотренные период с 2010 г. по 2012 г. происходит его увеличение и составляет: 4388217 тыс. сом; 4836778 тыс. сом и 6776936 тыс. сом соответственно.

Это благоприятная тенденция для банка т. к. растет доля доходных активов, что позволит банку получить большую прибыль. Доля кредитного портфеля в общем объеме активов за 2012 год составляет 72%. То есть большую его часть. Снижение РППУ несмотря на увеличение кредитного портфеля в период с 2010 г. по 2011 г. говорит об улучшение качества портфеля.

Анализ РПУУ и кредитного портфеля

Из таблицы 2.19 видно что РППУ значительно увеличился в 2012 г. на 31449 тыс. сомов. Хоть и рост данного показателя не является благоприятным, но тем не менее он находится на допустимом значении.

Согласно балловой системе введенной НБКР, качество КП с 2010-2012 гг. не меняется и остается довольно стабильным, т. к. риск невозврата находится в диапазоне 0-4% - в баллах -5 баллов.

В целом хотелось бы отметить что ЗАО «ДКИБ» проводит достаточно эффективную кредитную политику, результатом эффективности является равномерный рост кредитного портфеля с невысоким ростом резерва РППУ и доходами от основной деятельности.

Положительная динамика кредитного портфеля, по мнению автора исследования, связана с грамотным использованием методов оценки кредитоспособности заемщиков. Далее нами будет проведен анализ кредитоспособности заемщика (на примере ЗАО «ШОРО»).

2.2 Анализ кредитоспособности заемщика (на примере ЗАО «ШОРО»)

Основная деятельность ЗАО «Шоро» заключается в производстве:

- натуральных продуктов питания приготовленных из коровьего молока и злаковых культур методом сквашивания;

- производство газированных и не газированных минеральных вод, полученных из самых чистых источников на территории Кыргызстана.

В настоящий момент, компания по праву может считаться мультибрендовой, поскольку является единственным производителем национальных напитков «Максым Шоро», «Чалап-Шоро» и «Жарма-Шоро», кумыса, а также производителем чистейших негазированных и газированных вод.

Миссией компании «Шоро» является стремление к процветанию Кыргызстана путем производства товаров и предоставления услуг, пропагандирующих здоровый образ жизни, используя местные ресурсы и технологии ноу - хау.

На современном этапе развития, компания ставит перед собой следующие стратегические цели:

·        модернизация и автоматизация на всех уровнях производства;

·        территориальное присутствие на рынках республики Казахстана, Российской федерации, Узбекистана, ОАЭ;

·        расширение продуктовой линейки брендов компании;

·        ребрендинг национальных напитков и обеспечение экспорта на внешние рынки.

Предприятие занимает огромную территорию с современным оборудованием, большинство которого изготавливалось по специальным эскизам. Сегодня у компании отлаженное механизированное производство. Продукция на рынки Бишкека поставляется в бутылированной форме и в разливном виде. Уникальная находка пришла в голову создателям компании - продавать напитки в бочках. С ранней весны и до начала осени жители и гости нашей страны могут насладиться продукцией компании в бочках: Максым, Чалап и в последнее время холодным чаем - «Ice Tea - Shoro».

Технологи производства компании сохраняют основной способ приготовления напитков по древним рецептам. Современное оборудование, соблюдение международных стандартов качества в сочетании с древними рецептами приготовления напитков дают уникальную формулу успешного производства.

Сотрудники компании проходят стажировки в странах дальнего и ближнего зарубежья. Предприятие «Шоро» имеет свой фирменный транспорт и оборудование, которое можно встретить во всех продуктовых магазинах.

В компании работают более 900 работников. Ведется разработка корпоративного кодекса. Каждый сотрудник компании не остается без внимания.

Основой анализа финансового положения эмитента является установленная форма бухгалтерской отчетности за последние 3 года.

Структура активов компании

По состоянию на конец 2012 года из таблицы 2.20 видно что, совокупные активы компании составили 227,2 млн. сом, увеличившись с началом года на 25%. Основной причиной послужило увеличение балансовой стоимости основных средств за счет покупки нового оборудования. В сентябре 2012 года прошел первый выпуск эмиссии облигаций ЗАО «Шоро». Но с 2010 по 2011 года произошло снижение активов с 174,08 млн. сом до 172,29 млн. сом. Данное снижение обусловлено политической нестабильностью в стране, которое сопровождалось ограничением экспорта.

Анализируя таблицу 2.20, можно увидеть, что больший удельный вес валюты баланса по состоянию на конец 2012 года для ЗАО «Шоро» приходится на внеоборотные активы. Так, на конец 2012 года доля внеоборотных активов предприятия составила почти 63,7% от валюты баланса. Данный показатель имеет положительную тенденцию и в течение трех последних лет увеличился с 56,6% до 63,7%. Это связано, прежде всего, со стабильным ростом компании, который заключается в расширении производственной базы предприятия. При этом за анализируемый период доля оборотных активов снизилась на 7%. В целом, данный показатель за рассматриваемый период достаточно стабилен и привлекателен, поскольку свидетельствует о финансовой устойчивости компании и расширении производства.

Так же наблюдается достаточно стабильная ситуация в динамике основной дебиторской задолженности, в то время как прочая задолженность снизилась почти на 40% с 2011 по 2012 года, что свидетельствует об улучшении эффективности работы с дебиторами компании

Динамика товарно-материальных запасы компании ЗАО «Шоро», свидетельствует о стабильном росте за анализируемый период: 20,12 млн. сом в 2010 году, 14,75 млн. сом в 2011 году и 38,90 млн. сом в 2012 году. Роста данного показателя связан с выпуском новой продукции на рынок прохладительных напитков Кыргызстана.

Доля вспомогательных материалов в 2010 году составила 11% и увеличилась на 2% к концу 2011 года. Но с 2011 по 2012 года доля вспомогательных материалов снизилась до 3%. Это является показателем эффективного управления малоценными и быстро изнашивающимися предметами на складах предприятия.

Согласно анализу структуры пассива баланса ЗАО «Шоро» в 2012 году произошли значительные изменения. По состоянию на конец 2011 года наблюдается снижение текущих обязательств предприятия до 12,4% от общего объема валюты баланса и в последующем наращивание собственного капитала компании до 43,7% на 31 декабря 2011 года. Данная тенденция свидетельствует об улучшении финансовой устойчивости предприятия. Основной рост собственных средств, произошел в результате увеличения реинвестирования чистой прибыли направляемых на дальнейшее развитие компании. В 2012 году доля краткосрочных обязательств увеличилась на 13,6% и составила 26%, но доля долгосрочных обязательств и собственного капитала снизились на 4% (39,9%) и 9,6% (34,1%) соответственно. Увеличение доли краткосрочных обязательств связано с выпуском долговых ценных бумаг.

Ввиду того, что компания активно использует банковские кредиты в основной деятельности, в динамике долгосрочных обязательств компании не наблюдается резких изменений. В среднем доля долгосрочных обязательств составила 43,2%, но, несмотря на высокую долю полученных кредитов в валюте баланса, она считается, вполне, приемлемой для современных производственных предприятий в Кыргызской Республике.

За анализируемый период имеется тенденция роста выручки ЗАО «Шоро». Так к концу 2011 года данный показатель увеличился на 9,8%, приравняв выручку предприятия к 148,6 млн. сом, при этом рост в абсолютном выражении составил на 13,3 млн. сом. А к концу в связи с ростом покупательной активности 2012 году сумма выручки выросла на 27,5% и составила 205,1 млн. сом.

Себестоимость произведенной продукции компании увеличилась на 30% к концу 2012 года, при увеличении выручки от реализации на 27,5%, обеспечив рост чистой прибыли предприятия на конец анализируемого периода на 12,9% составив 18,1 млн. сом.

Учитывая данные выше приведенной в таб. 2.22 можно сделать следующие выводы:

· наибольшая часть расходов предприятия в 2012 году приходится на операционные расходы при производстве продукции ЗАО «Шоро» и составляют 44%. Однако в 2010 и 2011 годах основную долю расходов составляла себестоимость производимой продукции. Так в 2009 году доля себестоимости составила 44%, а в 2011 году - 38%. При этом видна положительная тенденция роста доли операционных расходов, которая увеличилась на 18% с 2010 по 2012 года;

·        показатели доли себестоимости свидетельствуют о росте расходов на производство единицы продукции. При полученной выручке в 205,1 млн. сом в 2012 году себестоимость составила 90,0 млн. сом, в то время как в 2011 году при полученной выручке равной 148,6 млн. сом, себестоимость составила 56,5 млн. сом. Такая тенденция в подобной ситуации означает, что предприятие к концу анализируемого периода несет больше расходов на производство продукции;

·        заметно увеличились к концу 2012 года операционные расходы компании, рост составил на 43,9%, по сравнению с 2011 годом, который составлял 50,5 млн. сом. Тем самым, доля операционных расходов в общей выручке компании составила 44%, что свидетельствует о росте затрат предприятия по реализации продукции;

·        таким образом, в течение анализируемого периода по всем расходам компании наблюдается тенденция роста, что в результате приводит к уменьшению чистой прибыли предприятия. Так, в течение рассматриваемого периода при полученной выручке 135,3 млн. сом в 2010 году, доля чистой прибыли составила 9% или 12,7 млн. сом, к концу 2011 года доля чистой прибыли составила 11%, при полученной выручке 148,6 млн. сом, а к концу 2012 года доля чистой прибыли составила 9% или 18,1 млн. сом.

Произведем расчет финансовых коэффициентов для ЗАО «Шоро», применяемых ЗАО «Демир Кыргыз Интернейшнл Банк» при оценке кредитоспособности заемщика.

Коэффициент текущей ликвидности

Согласно данным выше приведенной таблицы показатель текущей ликвидности компании в 2012 году был равен 1,4. Данный показатель считается ниже нормативного в западной учетно-аналитической практике, критическое значение которого равно 2. Низкое значение данного показателя свидетельствует о высоком объеме краткосрочных обязательств компании, что составляет 26% от валюты баланса в 2012 году. Это связано с выпуском долговых ценных бумаг на сумму 45 млн. сом. В предыдущих годах коэффициент текущей ликвидности соответствовал нормативу ввиду наблюдающейся тенденции роста текущих активов и снижающейся доли текущих обязательств компании. В 2011 году в результате погашения банковских кредитов и займов на один сом текущих обязательств компании уже приходится 3,3 сома текущих обязательств, данное соотношение свидетельствует о том, что предприятие является успешно функционирующим.

Коэффициент быстрой ликвидности

В результате анализа коэффициент быстрой ликвидности имел аналогичную с коэффициентом текущей ликвидности предприятия положительную тенденцию роста. Следует отметить, что в 2012 году компания испытывала недостаток наиболее ликвидных активов, в связи, с чем значение коэффициента было на 0,3 пункта меньше минимального нормативного значения.

Коэффициент абсолютной ликвидности

2010

2011

2012

Денежные средства

16 729 709,0

4 769 333,65

3 501 893,0

Краткосрочные обязательства

31 649 015,0

21 349 359,0

59 075 563,0

Коэф. абсолютной ликвидности

0,53

0,22

0,06

Согласно вышеприведенной таблице, объемы денежных средств компании за анализируемый период стабильно снижаются, в то время как динамика краткосрочных обязательств компании заметно варьируется за период анализа. Но в результате, показатель ликвидности компании характеризующий уровень наиболее ликвидных активов, за счет которых может быть погашены краткосрочные обязательства компании имеют отрицательную тенденцию. Так в 2010 году показатель имел достаточно высокое значение, но уже в 2011 году данный показатель почти приравнялся к рекомендуемой нижней границе показателя, что свидетельствует заметное снижение денежных средств в компании ввиду направления основной наличности компании для погашения кредита в 2011 году. А в 2012 году данный показатель ниже норматива, применяемого в западных странах в связи со значительным ростом объема краткосрочных обязательств. Рост краткосрочных обязательств обусловлен выпуском долговых ценных бумаг для внедрения нового прохладительного напитка на рынок Кыргызстана.

Можно сделать вывод, что показатели ликвидности ЗАО «Шоро» не удовлетворяют нормативы коэффициентов ликвидности.

Величина собственных оборотных средств

Как видно из таблицы 2.26, величина собственных оборотных средств изменяется нестабильно. Так в 2011 году по сравнению с 2010 годом рост собственных оборотных средств компании за анализируемый период составил 11%, в абсолютном значении это - повышение почти на 5,5 млн. сом. Но в 2012 году по сравнению с 2011 годом величина собственных оборотных средств снизилась на 53%. Хотелось бы отметить, что, несмотря на снижение данного показателя виден рост оборотных активов компании на 14%, что свидетельствует о росте платежеспособности компании.

Маневренность собственного капитала

Нормативное значение данного коэффициента варьируется от нуля и выше. Не смотря на то что маневренность капитала компании ЗАО «Шоро», соответствует допустимому значению, все же наблюдается снижение данного показателя в динамике. Это характеризует компанию ЗАО «Шоро» как не финансово устойчивое предприятие.

Коэффициенты Обеспеченности

Исходя из расчетов, приведенных в таблице 2.28, следует отметить наблюдается снижение коэффициента обеспеченности собственными средствами, на отчетную дату данный показатель составляет 0,28. Это говорит о снижение кредитоспособности ЗАО «Шоро».

Коэффициент капитализации

Как видно из таблицы, за анализируемый период величина обязательств компании превышает величину собственных средств. Так, в 2012 году компания использовала в хозяйственной деятельности почти в два раза больше заемных средств, нежели собственный капитал, тому свидетельство показатель коэффициента соотношения заемных и собственных средств равный 1,93. Данный коэффициент имеет следующую интерпретацию: на каждый вложенный сом собственных средств, приходится 1,93 сома заемных средств и свидетельствует о достаточно высоком уровне риска финансовой устойчивости.

Коэффициент концентрации собственного капитала

В течение рассматриваемого периода, показатель использования средств владельцев, как видно из выше приведенной таблицы, имел тенденцию роста, что было связано, динамикой реинвестирования части прибыли в развитие компании.

Коэффициент структуры долгосрочных вложений

Вышеприведенные расчеты свидетельствуют о том, что в 2010 году 81% внеоборотных активов покрыты за счет привлечения долгосрочных займов. В последующем данный показатель увеличивается в связи с увеличением долгосрочных займов компании и уже концу 2012 года 63% внеоборотных активов были покрыты за счет долгосрочных займов.

Уровень финансового левериджа

Исходя из расчетов уровня финансового левериджа следует, что в 2010 году на каждый сом собственного капитала, приходилось чуть больше заемных средств. Но уже в последующем, согласно уровню финансового левериджа, уровень собственных средств и уровень заемного капитала приравниваются, что свидетельствует об улучшении финансовой устойчивости предприятия.

Анализ рентабельности

По всем показателям рентабельности финансово - хозяйственной деятельности предприятия, на конец анализируемого периода, наблюдается устойчивый рост.

Рентабельность

Анализируя рентабельность финансово - хозяйственной деятельности, из таблицы 2.33, можно сделать следующие выводы:

Ÿ исключительно высокая рентабельность продукции наблюдалась в 2011 году, в результате получения высокой прибыли при наименьших затратах на производство продукции, когда рентабельность продукции составила 28,02%. Но в связи со спадом в экономике в 2010 году, выручка компании была ниже, что отразилось на уменьшении чистой прибыли предприятия и снижении рентабельности производимой продукции. Но даже минимальное значение рентабельности за рассматриваемый период времени, равный 21,25% в 2010 году, может свидетельствовать о высокой рентабельности производимой продукции в компании. И к концу 2012 года значение рентабельности продукции возросло и имело значение 22,52%, несмотря на значительное увеличение себестоимости продукции. Динамика чистой прибыли ЗАО «Шоро» с 2010 по 2012 гг. (млн. сом)

Увеличение суммы основных средств привело к уменьшению значения рентабельности основных средств. Так в 2011 году рентабельность основных средств составила максимальное значение - 18,74% за рассматриваемый период, но к 2012 году снизилось на 5% (13,75%). Это свидетельствует об укреплении компании с помощью приобретения основных средств - нового оборудования и модернизации старого.

Как видно из расчетов, рентабельность по продажам и рентабельность активов компании имеет несколько низкое значение за несколько лет, ввиду специфики производственной отрасли, которая является наиболее капиталоемким видом производства.

Увеличение доли собственного капитала в источнике финансирования для развития производства, позволила добиться исключительно высоких показателей рентабельности собственного капитала в течение рассматриваемого периода. Тем самым, достигнув результатов рентабельности не менее 20% за анализируемый период.

Анализ деловой активности

Оборачиваемость активов

Согласно расчетам оборачиваемости активов, в течении рассматриваемого периода полный цикл производства совершался более чем за годовой период времени, тому свидетельство показатели оборачиваемости, варьирующиеся в пределах 400 - 468 дней в 2010 и 2011 годах. Но к 2012 года данное значение уменьшается (354 дней) в связи со значительным ростом выручки компании. Соответственно в конце 2012 года на 1 сом совокупной стоимости активов компания за период получает более одного сома (1,03), что свидетельствует высокой оборачиваемости активов компании для данной отрасли.

Оборачиваемость активов

Стоимость основных средств предприятия характеризует его производственный потенциал, в связи, с чем оборачиваемость основных средств предприятия раскрывает эффективность использования имеющихся производственных средств предприятия.

Оборачиваемость

Анализируя оборачиваемость основных средств, из таблицы 2.35 следует отметить, что на каждый сом основных средств компания за анализируемый период имела порядка 1,60 - 1,90 сом дохода. Данная доходность объясняется спецификой компании, которая является производственной компанией, предполагающей использование в основной деятельности большого количества оборудований и других основных средств.

Оборачиваемость собственного капитала

Оборачиваемость собственного капитала за период анализа, имела динамику роста и на конец 2012 года составила 2,68, что свидетельствует о превышении уровня продаж более чем в 2 раза, вложенного капитала. Учитывая увеличение собственных средств предприятия за период, тем самым уменьшение заемного капитала в финансово-хозяйственной деятельности, компания снизила вероятность возникновения затруднений с кредиторами предприятия и возможности возникновений проблем, связанных с уменьшением дохода предприятия. В целом собственный капитал предприятия на конец 2012 года оборачивался в течение 136 дней, продемонстрировав уменьшение на 50 дней за анализируемый период.

Оборачиваемость дебиторской задолженности

В течение рассматриваемого периода, согласно расчетам приведенным в таблице 2.37, оборачиваемость падает, что свидетельствует об увеличении потребности компании в оборотном капитале, прежде всего данная тенденция была связана с увеличением прочей дебиторской задолженности, ввиду увеличения предоставляемых беспроцентных долгосрочных займов другим субъектам, не связанных с реализацией, и увеличением предоставленных займов работникам предприятия. В связи с этим вырос, и средний период времени, затрачиваемый на сбор образованной суммы долга. В целом данный рост данного показателя за период составил более трех недель.

Оборачиваемость кредиторской задолженности

Результаты приведенные в таблице 2.38 говорят о том, что за рассматриваемый период значение данного показателя сохраняется на достаточно, стабильном уровне, который свидетельствует о стабильной деловой активности. Так, возникшая кредиторская задолженность за период погашалась в среднем за 41 дней. В связи, с чем способствовала более эффективной организации взаимоотношений с поставщиками, обеспечивающую более выгодный, отложенный график платежей и использующую кредиторскую задолженность как источник получения дешевых финансовых ресурсов.

Оборачиваемость функционирующего капитала

Так, согласно данным оборачиваемости функционирующего капитала деловая активность предприятия за период незначительно снижается, что было вызвано, прежде всего, снижением выручки.

Для определения класс кредитоспособности проведем анализ на основе бальной системы оценки кредитоспособности заемщика по общепринятой методик применяемой в ЗАО «ДКИБ».

Бальная система оценки класс кредитоспособности

Распределение на классы кредитоспособности по сумме баллов может быть таким:й класс ……………. 100 - 150 баллов

-й класс …210….….. 151 - 250 баллов

-й класс ……………. 251 - 300 баллов

Таким образом, по сумме баллов данный заемщик относится ко 2-му классу кредитоспособности. С предприятиями каждого класса банки по-разному строят свои кредитные отношения. Второклассные заемщики считаются финансово неустойчивыми и кредитуются на общих основаниях.

Для сравнительного анализа автором была просчитана пяти факторная Модель Альтмана для компаний, чьи акции не торгуются на биржевом рынке. Если Z < 1,23 предприятие признается банкротом, при значении Z в диапазоне от 1,23 до 2,89 ситуация неопределенна, значение Z более 2,9 присуще стабильным и финансово устойчивым компаниям.

-ти факторная модель Альтмана

Суда по полученным результатам в таблице 2.41 можно сделать вывод, о том, что за рассмотренный период c 2010 г. по 2012 г. компания ЗАО «Шоро» при значении Z находиться в диапазоне от 1,23 до 2,89.

Данное положение дел свидетельствует о ситуации «неопределенности», т.е. вероятность банкротства в критические или кризисные случаи не исключается.

Дополнительно были рассчитаны дополнительные модели: (Спрингейта, Ж Де Паляна, R-model).

Модель Спрингейта

Анализ вероятности потери кредитоспособности, по 4-факторной модели Спрингейта демонстрирует иную картину. За рассмотренный период с 2010-2012 показатель Спрингейта Z находиться в допустимом значении, а именно значение показателя за 3 года больше норматива в 0,862. Иными словами компания ЗАО «Шоро» обладает приемлемой кредитоспособностью.

Точность этой модели составляет 92,5%.

Модель Жоржа Де Паляна Credit-men

Модель Ж. Де Паляна представляет собой усовершенствованную модель Альтмана. По данной модели компания считается кредитоспособной, если значение N превышает 100, как видно из анализируемой таблицы на отчетную дату, значение данного показателя составляет 290, 170.

Т.е. компания кредитоспособна.

model

R-модель, разработанная в Иркутской государственной экономической академии. Данная модель, должна была обеспечить более высокую точность прогноза банкротства предприятия, так как по определению лишена недостатков присущих иностранным разработкам.

Если R меньше 0 - вероятность банкротства: Максимальная (90%-100%).

Если R 0 - 0,18 - вероятность банкротства: Высокая (60%-80%).

Если R 0,18 - 0,32 - вероятность банкротства: Средняя (35%-50%).

Если R 0,32 - 0,42 - вероятность банкротства: Низкая (15%-20%).

Если R Больше 0,42 - вероятность банкротства: Минимальная (до 10%).

Во второй главе был произведен анализ кредитоспособности компании ЗАО «Шоро» на основе коэффициентов ликвидности, финансовой устойчивости и деловой активности, так же были рассчитана бальная модель определения класса кредитоспособности заемщика, модель Альтмана, Ж. Де Паляна а также усовершенствованная модель Спрингейта и R-модель.

Модели Ж. Де Паляна, Спрингейта и R-модель показали что анализируемое предприятие можно считать достаточно кредитоспособным.

Но в то же время, анализ на основе на основе определения рейтинга кредитоспособности заемщика и модели Альтмана свидетельствует о том что

Компания ЗАО «Шоро» можно считать недостаточно кредитоспособной, причем именно анализ на основе рейтинга широко используется а ЗАО «ДКИБ».

Это характеризует кредитную деятельность банка, как очень осторожной и консервативной.

По результатам анализа можно сказать, что компания ЗАО «ШОРО» находится на среднем уровне с точки зрения ее кредитоспособности.

Хотя при проведении анализа с применением дополнительных западных моделей, чья точность достигает отметки в 90%, компания ЗАО «Шоро» позиционирует себя как достаточно устойчивой и кредитоспособной предприятие.

3. Совершенствование методов оценки кредитоспособности заемщика (на примере ЗАО «ДКИБ»)

3.1 Проблемы, возникающие при оценке кредитоспособности заемщика в ЗАО «ДКИБ»

Необходимость осуществления контроля со стороны НБКР за кредитной деятельностью коммерческих банков заключается в том, что они в погоне за прибылью могут начать проводить излишне рискованные кредитные операции, которые впоследствии негативно отразятся на эффективности функционирования всей национальной банковской системы, приведут к кризису неплатежей и банкротству клиентов.

При оценке кредитоспособности потенциальных заемщиков банк ищет ответы на следующие вопросы: как определить текущую и перспективную финансовую состоятельность заемщика, а также как оценить, насколько он готов выполнить обязательства.

Исследования трудов ведущих зарубежных экономистов свидетельствуют, что кредитоспособность зависит от многих факторов. И этот факт создает трудности, так как кредитный риск банка должен быть оценен и рассчитан.

Наиболее распространенными проблемами банков Кыргызстана и в частности ЗАО «ДКИБ» является ряд проблем:

Первой из этих проблем является ретроспективность анализа, так как источниками данных для его проведения служат балансовые данные клиента, которые отражают состояние дел в период, предшествующий кредитованию. В нестабильных экономических условиях, характерных в настоящее время для нашей республики, нельзя с уверенностью прогнозировать на перспективу развитие положительных тенденций, выявленных в результате анализа нескольких устаревших к моменту выдачи кредита балансовых данных.

Вторая проблемой качественного анализа кредитоспособности можно назвать достоверность предоставленных заемщиком балансовых и других данных. Для ее решения может служить требование обязательного аудиторского подтверждения достоверности данных, предъявляемых в банк для оценки возможности получения кредита заемщиком.

Третья проблемой при составлении методик оценки качества потенциальных заемщиков, во-первых, является качественный подбор показателей, необходимых для проведения объективной оценки потенциальных заемщиков, так как именно от них зависит результат анализа финансовой отчетности предприятия, а, следовательно, и группа риска, к которой будут в последствии отнесены заемщики.

Во-вторых, коэффициенты, используемые для анализа, не всегда могут дать объективную характеристику финансового состояния заемщика в связи с инфляцией, особенностями состояния в экономике КР, спецификой деятельности заемщика в зависимости от отраслевой принадлежности, что требует сравнения со среднеотраслевыми показателями при отсутствии необходимой для сравнения информации.

Четвертая проблема: какие значения коэффициентов считать нормативными. На Западе значения коэффициентов, характеризующих фирму, рекомендуется сравнивать с ее более ранними показателями и со средними показателями по отрасли, к которой данное предприятие относится, а при долгосрочной оценке финансового состояния организаций обращается внимание на накопленные статистические данные о банкротствах. В условиях нашей страны реализовать такую рекомендацию трудно.

И наконец, пятая проблема, заключается в том что, предоставляемой заемщиком информации не достаточно для проведения качественного финансового анализа. Предприятия, в большинстве своем, не составляют отчеты о движении денежных средств, что делает невозможным проведение анализа денежных потоков - одного из главных и необходимых этапов оценки заемщиков.

Следует отметить, что свести к минимуму кредитный риск, лишь путем анализа кредитоспособности заемщика и прогнозирования погашения кредита нельзя. Даже при оценке заемщика как первоклассного следует определить внешние источники средств, пригодные для погашения долга банку в случае невозможности погашения самим заемщиком кредита за счет его эффективного использования. Это также является одним из методов минимизации кредитных рисков.

В настоящее время в банковской практике такими внешними источниками являются средства от реализации заложенных заемщиком ценностей, средства третьих лиц - гарантов и поручителей, исполняющих обязательства по погашению долга банку вместо несостоятельного заемщика.

Наиболее распространенной формой обеспечения обязательств заемщика по погашению долга является залог. Одновременно он порождает и наибольшее количество проблем. В качестве требований, предъявляемых к залогу, можно выделить его приемлемость и достаточность. Приемлемость залога определяется его качеством, а оно в значительной степени зависит от возможностей кредитора в будущем реализовать заложенные заемщиком ценности при непогашении кредита. На ликвидность залога влияет ряд факторов и, прежде всего, правильная оценка залога. Не следует завышать стоимость залога при ориентации на рыночные (договорные) цены, необходимо учитывать возможность частичной потери рыночной стоимости в период действия договора залога.

Кроме того, банк по возможности должен убедиться и в том, что заемщик захочет вернуть кредит и уплатить проценты по нему. Это также трудная задача, поскольку касается таких характеристик заемщика, как личные качества, моральный облик, репутация и т.д.

3.2 Решение проблем и пути совершенствования методов оценки кредитоспособности заемщика в ЗАО «ДКИБ»

На современном этапе существуют возможности для решения такого рода проблем, что способствует успешной реализации кредитной политики коммерческого банка.

Для решения ключевой задачи кредитной политики ЗАО «ДКИБ» - улучшения оценки кредитоспособности заемщика необходимо:

.        Разработать автоматизированную систему оценки кредитоспособности заемщиков банка

.        Использовать расширенный набор финансовых коэффициентов, поскольку применение ограниченного их количества снижает качество проводимого анализа;

.        Использовать для анализа кредитоспособности, в дополнение к анализу на основе финансовых коэффициентов, анализ денежного потока клиента;

.        Кроме традиционного анализа финансового положения предприятия-заемщика необходимо анализировать моральные качества клиента и его способность заработать деньги для погашения кредита, поскольку от этого, как показывает опыт, в значительной степени зависит своевременность и полнота возвращения заемных средств;

.        Прибегать к услугам независимых аудиторских компания, для более детального и глубокого выяснения положения дел потенциального заемщика.

.        Предлагать клиентам открытие расчетных счетов в ЗАО «ДКИБ» для отслеживания использования денежных средств.

С целью наиболее полного сбора информации о заемщике и его репутации банк использует изучение его финансовых отчетов и документов, выезды сотрудников на места для личного интервью с клиентом, запросы в банки, предприятия, страховые компании и другие учреждения об опыте их общения с данным клиентом, использование возможностей межбанковских структур (как пример можно привести межбанковскую службу безопасности, которая занимается сбором, обработкой и предоставлением информации о заемщиках).

Новой и наиболее эффективной с точки зрения отбора и дальнейшего «отсева» неблагонадежных заемщиков, возврат которыми полученного кредита вызывает сомнения у банка, а также снижения кредитного риска кредитного портфеля и, следовательно, коммерческого банка в целом, является методика оценки кредитоспособности основанная на нейронных сетях.

Дело в том что основным показателем кредитоспособности заемщика в практике банков Кыргызстана, является его кредитный рейтинг.

Процесс присвоения кредитного рейтинга заключается в переходе от группы показателей, в основном финансовых, к единственному интегрированному значению - рейтингу. Инструментом такого перехода в большинстве случаев служит уравнение линейной зависимости. При этом веса показателей, участвующих в расчете рейтинга, устанавливаются банками на субъективной основе. Однако там, где линейная аппроксимация неудовлетворительна и линейные модели работают плохо, основным инструментом становятся нейросетевые методы.

Именно неудовлетворенность возможностями традиционных методов статистики и неплохие результаты, полученные в данной области с помощью нейронных сетей, позволяют сделать вывод о появлении нового инструмента оценки кредитоспособности заемщика.

НС нелинейны по своей природе и представляют собой мощный метод моделирования, воспроизводящий сложные зависимости.

Основной областью приложений НС был военно-промышленный комплекс. Однако широкие возможности решения банковских и финансовых задач привели к тому, что ряд крупных разработчиков НС занялся созданием систем, нацеленных на решение исключительно банковских проблем. Именно неудовлетворенность возможностями традиционных методов статистики и неплохие результаты, полученные в данной области с помощью НС, позволяют сделать вывод о появлении нового инструмента оценки кредитоспособности заемщика.

Применительно к анализу кредитоспособности заемщика обучение НС происходит следующим образом: имеется совокупность предприятий с уже присвоенными кредитными рейтингами. Этим рейтингам соответствуют значения количественных и качественных показателей, содержащиеся в кредитном досье. В процессе наблюдений НС вычисляет вес каждого показателя, учитывающегося при расчете кредитного рейтинга. Полученные значения весов корректируются до тех пор, пока рассчитываемые с помощью этих весов кредитные рейтинги всей исходной совокупности заемщиков не совпадут с заданными значениями. В этом случае ошибка обучения будет сведена к нулю, а НС воспроизведет точный тип связи между показателями деятельности заемщика и его кредитным рейтингом.

Процесс решения задачи с помощью НС начинается со сбора данных для обучения. Обучающий набор данных представляет собой уже известную информацию, для которой указаны значения входящих и выходящих переменных. Выбор переменных, по крайней мере первоначальный, может осуществляться интуитивно. На первом этапе рассматривается вся совокупность переменных, которые способны оказывать влияние на результат. Затем это множество сокращается.

Ранее мы показали, что оценка кредитоспособности проводится на основе всестороннего анализа деятельности заемщика. Это, например, и расчет финансовых коэффициентов, и определение величины денежного потока, и учет отраслевых особенностей деятельности, макроэкономического положения в стране. Совокупность такой информации о деятельности заемщика и представляет собой набор входящих переменных. Такому набору данных соответствуют уже рассчитанные значения кредитных рейтингов, т.е. выходящие переменные.

Вопрос о том, какие данные взять в качестве входных для НС, - один из самых сложных. Это объясняется несколькими причинами. Во-первых, при решении реальных задач часто неизвестно, как прогнозируемый показатель связан с имеющимися данными. Поэтому собираются разнообразные данные в больших объемах; среди этих данных предположительно есть и важные, и такие, ценность которых не известна и сомнительна. Во-вторых, в задачах нелинейной природы среди параметров могут быть взаимозависимые и избыточные. Например, каждый из двух параметров может сам по себе ничего не значить, но вместе они несут чрезвычайно важную информацию. Поэтому попытки ранжировать параметры по степени значимости могут оказаться неправильными. И наконец, иногда лучше просто убрать некоторые переменные, в том числе несущие значимую информацию, чтобы уменьшить число входных переменных, а значит, и сложность задачи, и размеры сети. Проблема значительного усложнения расчетов за счет незначительного увеличения числа входящих переменных получила название «проклятие-размерности».

Единственный способ получить гарантию того, что входящие данные выбраны наилучшим образом, - перепробовать все возможные варианты входных наборов и выбрать наилучший. На практике сделать это невозможно из-за огромного количества вариантов. Одно из действенных средств решения вопроса генетический алгоритм отбора входных данных.

Разработки в области нейронных сетей показали возможность использования НС в качестве надежного и действенного инструмента анализа в сфере расчета кредитных рисков заемщиков - юридических и физических лиц.

На этапе обучения на вход НС необходимо подавать информацию, характеризующую экономическую деятельность заемщика. Такая информация может быть основана на уже существующих кредитных досье коммерческого банка. В качестве выходящей информации, необходимой для обучения НС, используются уже рассчитанные на основании входящих показателей кредитные рейтинги. В процессе обучения НС выявляет нелинейные зависимости между показателями и рейтингом. Обучение НС происходит по методу обратного распространения ошибки. Цель обучения состоит в минимизации ошибок при присвоении кредитных рейтингов заданной совокупности предприятий. Обучение идет до тех пор, пока веса показателей, а следовательно, и функция связи показатели - рейтинг не «научится правильно» классифицировать предприятия, т.е. пока рассчитанные НС рейтинги не будут совпадать с заданными. После завершения обучения на вход НС будем подавать информацию аналогичного формата, по которой необходимо определить значение кредитного рейтинга.

Итак, можно сделать выводы:

. Нейронные сети представляют собой инструмент моделирования, способный воспроизводить сложные нелинейные зависимости. Одно из главных приложений НС в банковской сфере - оценка кредитоспособности заемщика.

. Изучение нелинейных связей происходит во время так называемого обучения сети, когда значения входящих переменных сопоставляются с выходным результатом. Наиболее распространенным алгоритмом обучения является метод обратного распространения. В том случае, если существует большой набор входящих переменных и невозможно определить степень влияния переменной на результат, используют генетический алгоритм, позволяющий воспроизводить биологические процессы.

. Если на этапе обучения сети сопоставить финансовые показатели заемщика и значение его кредитного рейтинга, то полученные зависимости можно использовать в дальнейшем при анализе новых заемщиков.

. В процессе обучения можно опираться не только на количественные, но и на качественные показатели, например, фазу экономического цикла и качество менеджмента. Это позволяет практически исключить возникновение субъективных ошибок.

. Нейронные сети представляют собой качественно новый, надежный инструментарий работы по оценке кредитоспособности заемщика.

Таким образом, на основе вышеприведенного анализа можно сделать вывод, что для повышения эффективности оценки кредитоспособности банку следует:

)        Оптимизировать оценку кредитоспособности заемщика за счет автоматизации системы оценки кредитоспособности и более тщательного анализа заемщика.

)        Использование помимо классических методик оценки кредитоспособности заемщика, факторные модели, как Ж. Де Поляна, Спрингейта, R-модели и Альтмана.

)        Одновременно наряду с применяемыми моделями ввести практику использования нейронных сетей, что позволит проводить более качественную оценку кредитоспособности заемщика, а это в свою очередь будет вести к снижению риска неплатежеспособности.

Заключение

Подводя итоги, еще раз целесообразно подчеркнуть актуальность темы. Все больше и больше внимания уделяется состоянию заёмщика, обратившегося за кредитом в банк. Цель любого кредитора - это полный анализ финансового состояния заёмщика в динамике, анализируя который будет легко сказать, сможет ли данная компания погасить кредит и проценты по нему целиком и в срок. И уже в зависимости от полученных результатов банк решает, на какой срок стоит выдавать кредит, в каком объёме и какой должен быть залог.

В этой связи в дипломной работе изучены методы оценки кредитоспособности заемщика, применяемые в практике большинства коммерческих банков Кыргызстана а так же методика, применяемая одним из ведущих коммерческих банков - ЗАО «Демир Кыргыз Интернэйшнл Банк».

Автором была произведена комплексная оценка кредитоспособности крупного предприятия - ЗАО «Шоро». Оценка кредитоспособности заемщика ЗАО «Шоро» с помощью финансового анализа состояния предприятия, финансовых коэффициентов кредитоспособности и по бальной методике оценки кредитоспособности заемщика, применяемой в ЗАО «Демир Кыргыз Интернэйшнл Банк»

Так же были рассчитаны дополнительные модели Альтмана, R-model, Ж. Де Паляна и модель Спрингейта.

На основании проведенной оценки кредитоспособности заемщика можно сделать следующие выводы:

. При оценке кредитоспособности заемщика с помощью вертикального и горизонтального анализов выяснилось, что на конец 2012 года совокупные активы компании составили 227,2 млн. сом, увеличившись с началом года на 25%. Основной причиной послужило увеличение балансовой стоимости основных средств за счет покупки оборудования. Это связано, прежде всего, со стабильным ростом компании, который заключается в расширении производственной базы предприятия.

Доля краткосрочных обязательств в 2012 году увеличилась на 13,6% и составила 26%, но доля долгосрочных обязательств и собственного капитала снизились на 4% (39,9%) и 9,6% (34,1%) соответственно. Увеличение доли краткосрочных обязательств связано с выпуском долговых ценных бумаг.

Выручка ЗАО «Шоро» за анализируемый период имеет тенденцию роста так к концу 2011 года данный показатель увеличился на 9,8%, приравняв выручку предприятия к 148,6 млн. сом, при этом рост в абсолютном выражении составил на 13,3 млн. сом. А к концу в связи с ростом покупательной активности 2012 году сумма выручки выросла на 27,5% и составила 205,1 млн. сом.

Себестоимость произведенной продукции компании увеличилась на 30% к концу 2012 года, при увеличении выручки от реализации на 27,5%, обеспечив рост чистой прибыли предприятия на конец анализируемого периода на 12,9% составив 18,1 млн. сом.

. При оценки кредитоспособности заемщика с помощью группы финансовых коэффициентов выяснилось:

Что показатели ликвидности ЗАО «Шоро» не удовлетворяют нормативам коэффициентов значениям. Показатель текущей ликвидности компании в 2012 году был равен 1,4, коэффициент быстрой ликвидности 0.7 и коэффициент абсолютной ликвидности 0.06. Такое положение данных показателей свидетельствует о высоком объеме краткосрочных обязательств компании, что составляет 26% от валюты баланса в 2012 году. Это связано с выпуском долговых ценных бумаг на сумму 45 млн. сом.

В 2012 году компания использовала в хозяйственной деятельности почти в два раза больше заемных средств, нежели собственный капитал, тому свидетельство показатель коэффициента соотношения заемных и собственных средств равный 1,93. Что характеризует достаточно высокий уровень риска финансовой устойчивости.

Коэффициент концентрации собственного капитала имел тенденцию роста, что было связано, с реинвестированием части прибыли в развитие компании.

Коэффициент структуры долгосрочных вложений увеличивается в связи с увеличением долгосрочных займов компании и уже концу 2012 года 63% внеоборотных активов были покрыты за счет долгосрочных займов.

Всем показатели рентабельности финансово - хозяйственной деятельности предприятия, на конец анализируемого периода, демонстрируют устойчивый рост.

Деловая активность предприятия повышается, что было вызвано, прежде всего, увеличением объема продаж в 2 раза, снижении оборотов кредиторской задолженности до 10 дней, увеличения доходности основных средств с 1,60 до 1,90 сом, снижения показателей оборачиваемости активов до 354 дней и увеличения выручки предприятия.

. Бальная система оценки кредитоспособности показала, что сумма баллов в 210 говорит о том, что предприятие ЗАО «ШОРО» относится ко второму классу заемщиков. Второклассные заемщики считаются финансово неустойчивыми и кредитуются на общих основаниях, т.е. без: овердрафта, гибких графиков погашения кредита, льготных процентных ставок дальнейшей пролонгации.

. Факторные модели оценки вероятности банкротства предприятия

По модели Альтмана, компания ЗАО «ШОРО» с точки зрения кредитоспособности находиться в ситуации неопределенности, иными словами вероятность банкротства не исключается. Более положительная картина вырисовывается при использовании усовершенствованной модели Спрингейта, так на отчетную дату показатель Спрингейта равен 1,318, это нам говорит о том, что компания ЗАО «ШОРО» находится на допустимом уровне риска банкротства и является кредитоспособной.

Аналогичная ситуация складывается с моделями Ж. Де Паляна и R-model.

Хотелось бы добавить, что компании ЗАО «Шоро» будет осуществлена выдача кредита, однако рекомендуется поднять базовые процентные ставки для данного заемщика для обеспечения меньшего риска невозврата кредита.

В ходе проведенного анализа нами были выявлены следующие проблемы:

) Ретроспективность анализа, так как источниками данных для его проведения служат балансовые данные клиента, которые отражают состояние дел в период, предшествующий кредитованию.

) Достоверность предоставленных заемщиком балансовых и других данных. Для ее решения может служить требование обязательного аудиторского подтверждения достоверности данных, предъявляемых в банк для оценки возможности получения кредита заемщиком.

) При составлении методик оценки качества потенциальных заемщиков, во-первых, является качественный подбор показателей, необходимых для проведения объективной оценки потенциальных заемщиков; Во-вторых, коэффициенты, используемые для анализа, не всегда могут дать объективную характеристику финансового состояния.

) Какие значения коэффициентов считать нормативными.

) Предоставляемой заемщиком информации не достаточно для проведения качественного финансового анализа.

На основе обозначенных проблем было предложено совершенствовать систему оценки кредитоспособности заемщиков и провести следующие мероприятия:

)        Оптимизировать оценку кредитоспособности заемщика за счет автоматизации системы оценки кредитоспособности и более тщательного анализа заемщика.

)        Использование помимо классических методик оценки кредитоспособности заемщика, факторные модели, как Ж. Де Поляна, Спрингейта, R-модели и Альтмана.

)        Одновременно наряду с применяемыми моделями ввести практику использования нейронных сетей, что позволит проводить более качественную оценку кредитоспособности заемщика, а это в свою очередь будет вести к снижению риска неплатежеспособности.

Использование вышеописанных рекомендаций позволит анализируемому банку осуществлять свою кредитную политику на более высоком уровне и значительно сократит риски невозврата.

Список литературы

кредитный банк заемщик спрингейт

1.     Закон «О Национальном банке Кыргызской Республики»

2.      Закон «О банках и банковской деятельности в Кыргызской Республике»

.        Закон «О банковской тайне»

.        Закон «О бухгалтерском учете»

.        Закон «Об аудиторской деятельности»

.        Финансовая отчетность ЗАО «Демир Кыргыз Интернэшнл Банк»

.        Финансовая отчетность ЗАО «Шоро»

.        Анализ деятельности банков: Учебное пособие для вузов/ Под рук. Н.С. Зотовой. - Бишкек, 2004

.        Банковское дело: Учебник для вузов / Под ред. О.И. Лаврушина. -2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2000

.        Банки и банковское дело/ Под ред. И.Т. Балабанова. - СПб.: Питер, 2003

.        Банковское дело: Учебник/ Под ред. В.И. Колесникова, Л.П. Кроливецкой. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1999

.        Балабанов И.Т. Анализ и планирование финансов хозяйствующего субъекта. М.: Финансы и статистика, 2001

.        Банки и банковские операции: Учебник для вузов / Е.Ф. Жуков, Л.М. Максимова, О.И. Маркова и др.; Под ред. проф. Е.Ф. Жукова.

.        Власова М.И. Анализ кредитоспособности клиента коммерческого банка // Банковское дело. 1997

.        Едронова В.Н., Хасянова С.Ю. Принципы системной методологии оценки показателей для определения кредитоспособности заемщика // Финансы и кредит. 2002

.        Каспаров А.В., Еременко О.В., Леонтьева О.Н., Фанталова И.А. Дистанционный анализ финансового состояния контрагентов: проблемы и методы решения // Банковское дело. 2000

.        Едронова В.Н., Хасянова С.Ю. Оценка рейтинга кредитной заявки // Финансы и кредит. 2002

.        Питер С. Роуз. Банковский менеджмент. Предоставление финансовых услуг: Пер. с англ., М.: Дело, 1995

.        Хеддевик К. Финансово-экономический анализ деятельности предприятий

.        Анализ кредитоспособности и его роль в работе с юридическими лицами // Финансист 2010

.        Маслаченков Ю.С. Бизнес-диагностика проблемного клиента банка: методические рекомендации по оценке и прогнозированию // Бюллетень финансовой информации. 2001. - №2.