|
Могут возникнуть некоторые вопросы при рассмотрении переменных модели множественного дискриминантного анализа (МДА) и тех переменных, которыми оперирует аналитик в отделе кредитования. Р. Робинсон перечисляет несколько переменных, которыми оперирует аналитик, включая ликвидность, материальные запасы, размеры активов, чистую стоимость предприятия, прибыль. Коэн и другие в свои модели включили ликвидность, прибыльность и платежеспособность в ту часть программы, которая связана с оценкой кредитов. Автор отмечает, что, хотя их модель используется компьютером для того, чтобы имитировать ситуацию, статистический анализ финансовых отчетов с целью получения рейтинга не проводится. Они пишут, что на сегодня еще не получены данные, однозначно свидетельствующие о применимости многовариантного статистического метода к анализу кредитоспособности по производственным займам. Следует отметить, что МДА модель действительно содержит многие переменные, общие с оценкой заявок на промышленный заем; соответственно дискриминантный анализ используется для оценки последних. Таким образом, имеется определенный потенциал использования предложений модели и в сфере бизнеса. Поскольку такие важные для заявок на промышленный заем переменные, как предназначение займа, срок погашения, предлагаемые гарантии покрытия, депозитный статус заявителя, а также частные характеристики банка не рассматриваются явно в модели, МДА не следует использовать как единственное средство кредитной оценки. Индекс дискриминантного показателяь Ъ может быть применен всего лишь как вспомогательный инструмент, использование которого снижает затраты на анализ финансового состояния заявителя. Предприятия с высоким показателем Z требуют значительно меньше времени и усилий по сравнению с имеющими низкий показатель, сигнализирующий о необходимости исключительно детального анализа. Такая политика, несомненно, может быть рекомендована тем экспертам по предоставлению кредитов, которые имеют определенную степень доверия к дис |
дальнейшие исследования /126, 129, 131/ были посвящены деятельности специалистов по кредитованию, вплоть до построения эвристической модели, описывающей деятельность специалиста в отделе кредитов банка, на основе которой была разработана компьютерная модель, имитирующая поведение специалиста. Несомненно, анализ финансового отчета предприятиязаявителя представляет собой лишь одну сторону всей процедуры по оценке, хотя и очень важную сторону. Быстро действующий и эффективный инструмент, определяющий предприятия с высокой вероятностью банкротства, даст возможность эксперту по кредитованию избежать потенциально опасных решений. Очевидно, коммерческие банки остро нуждаются в получении максимума информации, чтобы избежать займов, по которым в конечном итоге будет объявлен дефолт. В следующем параграфе будет рассмотрена цена таких решении. Могут возникнуть некоторые вопросы при рассмотрении переменных модели множественного дискриминантного анализа (МДА) и тех переменных, которыми оперирует аналитик в отделе кредитования. Р. Робинсон перечисляет несколько переменных, которыми оперирует аналитик, включая ликвидность, материальные запасы, размеры активов, чистую стоимость предприятия, прибыль. Коэн и другие в свои модели включили ликвидность, прибыльность и платежеспособность в ту часть программы, которая связана с оценкой кредитов. Автор отмечает, что, хотя их модель используется компьютером для того, чтобы имитировать ситуацию, статистический анализ финансовых отчетов с целью получения рейтинга не проводится. Они пишут, что на сегодня еще не получены данные, однозначно свидетельствующие о применимости многовариантного статистического метода к анализу кредитоспособности по производственным займам. Следует отметить, что МДА модель действительно содержит многие переменные, общие с оценкой заявок на промышленный заем; соответственно дискриминантный анализ используется для оценки последних. Таким об разом, имеется определенный потенциал использования предложенной модели и в сфере бизнеса. Поскольку такие важные для заявок на промышленный заем переменные, как предназначение займа, срок погашения, предлагаемые гарантии покрытия, депозитный статус заявителя, а также частные характеристики банка не рассматриваются явно в модели, МДА не следует использовать как единственное средство кредитной оценки. Индекс дискриминантного показателя Ъ может быть применен всего лишь как вспомогательный инструмент, использование которого снижает затраты на анализ финансового состояния заявителя. Предприятия с высоким показателем Ъ требуют значительно меньше времени и усилий по сравнению с имеющими низкий показатель, сигнализирующий о необходимости исключительно детального анализа. Такая политика, несомненно, может быть рекомендована тем экспертам по предоставлению кредитов, которые имеют определенную степень доверия к дискриминантно-аналитическому подходу, но ^ то же время не желают в своем окончательном решении зависетьот сухого цифрового показателя. Метод мог бы также оказаться весьма эффективным при краткосрочных займах и займах на незначительную сумму, когда обычная процедура оценки слишком дорога относительно размеров ссуды. В этом заключаются важные преимущества скорректированной модели множественного дискриминантного анализа: ее простота и низкая стоимость. ’ ь. 4.3. Совершенствование методики прогнозирования банкротстваь предприятия с учетом влияния макроэкономических и микроэкономических показателей I Ведущими зарубежными учеными /126, 129, 130/ доказано на конкретных примерах, что прогнозирующая сила модели Альтмана улучшится при |