Знание — сила. Библиотека научных работ.~ Портал библиофилов и любителей литературы ~ |
|
|
Кроме этих шести показателей для расчета лимита используется седьмой абсолютный показатель - Величина активов банка. | |||||||||||
|
Банк |
Величина активов банка, млн. руб. |
|||||||||||
|
Росбанк |
75 568 |
|||||||||||
|
Банк Москвы |
64 240 |
|||||||||||
|
МДМ-банк |
41 736 |
|||||||||||
|
Первое ОВК |
2 305 |
Распределение по группам риска происходит следующим образом. Определяется модель «идеального банка», т.е. оптимальные значения вышеуказанных семи показателей, и этим значениям присвоено 6 баллов. Кроме этого нами определены предельные значения этих семи показателей, превышение которых более чем по одному показателю приводит к отрицательному заключению по банку. Этим предельным значениям присваивается 1 балл. Разделив отрезок значений показателей от предельного до идеального на равные отрезки, мы получили таблицы для расчета лимита. Все семь показателей мы считаем равными по значимости, так что для определения группы риска достаточно рассчитать средний балл по ним.
Предполагая, что крупнейшие банки являются лучшими заемщиками на межбанковском рынке, будем считать идеальным коэффициент, рассчитанный по совокупной отчетности 30 крупнейших банков на основании данных Банка России. /25/
По первому коэффициенту идеальное значение составило 11%. Минимум установим на уровне 8%. Таким образом, если отношение нетто капитала к активам, меньше 8%, то банк вообще нецелесообразно кредитовать, если 8-8,5%, то банку ставится оценка 1 за этот показатель, если 8,5-9%, то 2 и тд.
По второму коэффициенту (доля кредитов в активах) идеальное значение – составило 68%. При этом критическим считается отклонение вниз 30% и вверх 20%.
Оптимальным значением доли кредитов банкам в активе стало 4%. Критическое значение – 20%.
Оптимальное значение доли привлеченных средств от банков в пассиве – 10%, критическое значение – 20%.
Доля уставного фонда в капитале должна быть 55%. Отклонение более чем на 20% критично.
И, наконец, последним показателем является отношение прочих расчетов по активу к нетто-капиталу. Идеальное значение здесь 30% увеличение более чем на 20% критично.Итак, теперь представляется возможным проранжировать банки по вышеуказанным критериям:
Росбанк
5
МДМ-банк
3
Банк Москвы
0
ОВК
5
Таким образом, Банк Москвы выбывает из дальнейшей процедуры расчета лимита из-за капитализации меньше 8%.
Далее производится анализ динамики следующих пяти показателей:
& Капитал
& Ликвидность
& Доходность
& Средства клиентов
& Обороты по счетам денежных средств.
Этим показателям могут быть присвоены три вида характеристик динамики, которые в свою очередь соответствуют поправочным коэффициентам к лимиту:
Показатель
Рост
Стабильно или незначительные колебания
Снижение
Капитал
100%
90%
50%
Ликвидность
100%
100%
50%
Доходность
100%
70%
50%
Средства клиентов
100%
90%
50%
Обороты по счетам денежных средств
100%
90%
50%
Рассчитав среднее значение по этим пяти показателям, мы получаем поправочный коэффициент, отражающий влияние динамики финансовых показателей на лимит.
По 4 исследуемым банкам влияние динамики выражается в следующем дисконтах (поправочных коэффициентах) к расчету лимита:
Банк
Поправочный коэффициент
Росбанк
0,9 (90%)
МДМ-банк
0,9
ОВК
0,88
2.3. Применение авторской методики в целях
расчета лимита межбанковского кредитования
Лимит межбанковских активных операций – это такая сумма задолженности любого банка к нам, которая не может быть превышена в любой момент времени.
Теперь представляется возможным рассчитать итоговый лимит краткосрочного межбанковского кредитования на эти три банка.
Семь показателей (6 коэффициентов и величина активов) являются основой для расчета величины лимита на банк. Величины устанавливаемых лимитов находятся в пределах от 100.000$ до 3.000.000$. Все анализируемые банки распределяются на 6 групп риска, каждой из которой соответствует свой лимит, при этом существует три группы лимитов в зависимости от величины активов:
Группа риска
до 500 млн. руб.
От 500 до 3.000 млн. руб.
Более 3.000 млн. руб.
1
Х
100000
250000
2
Х
250000
500000
3
100000
500000
750000
4
250000
750000
1000000
5
500000
1000000
2000000
6
750000
1500000
3000000
Скорректировав базовые лимиты из вышеприведенной таблицы на показатели динамики, рассчитанные в предыдущем параграфе, получаем лимиты активных межбанковских операций на каждый из банков:
Банк
Лимит
Росбанк
2 000 000*0,9=1 800 000$
МДМ-банк
750 000*0.9=675 000$
ОВК
1 000 000*0.88=880 000$
Данная методика не исключает возможности ручной корректировки данных анализа для установления окончательного лимита.
Преимуществами методики являются следующие:
· сочетание коэффициентного анализа и анализа динамики развития банка;
· отсутствие весов у рассчитываемых показателей, при выставлении итогового рейтинга финансовой устойчивости все показатели считаются равными друг другу;
· возможность гибкого настраивания методики как путем редактирования таблицы, определяющей взаимосвязь группы кредитоспособности, величины активов и лимита, так и путем изменения критериальных значений исследуемых показателей;
Недостатками методики можно считать сложность установления критериальных значениях показателей. Естественно, на практике это должно делаться с учетом достаточно сложного анализа чувствительности банка[6] к тому или иному значению рассчитываемого показателя.
Вывод. В данном разделе была предложена и практически применена для установления лимита межбанковского кредитования авторская методика анализа финансового состояния банка. Преимущества методики – сочетание коэффициентного анализа и анализа динамики показателей, гибкость; недостаток – сложность установления критериальных значений рассчитываемых показателей.
3. Глава
Автоматизация
дистанционного
анализа и перспективы его развития
3.1. Автоматизация дистанционного анализа
Одним из важнейших направлений развития дистанционного анализа является его автоматизация. Важнейшим практическим следствием комплексной автоматизации анализа финансового состояния банка является сокращение временных затрат, и, что самое важное, автоматизация позволяет аналитику концентрировать свое время и усилия не на выполнении рутинных расчетных процедур, а на совершенствование методики анализа, постоянное улучшение его качества.
Основное требование к автоматизации дистанционного анализа, представленное в наиболее общем виде, могло бы выглядеть так: программный комплекс должен отвечать задачам конкретного банка и фактически представлять собой его модель. Кроме того, необходимо, чтобы этот комплекс мог легко модернизироваться по развития кредитной организации в соответствии с выбранным ее руководством планом развития. Причем - и это представляется чрезвычайно важным – модернизация программного обеспечения должна оказывать самое незначительное влияние на сложившийся ритм работы аналитического отдела банка и не быть слишком дорогостоящей.
Автоматизация дистанционного анализа технологически реализуется в определенных программах, которые условно можно разделить на:
Ø специализированные;
Ø программы общего назначения (Excel).
Специализированное программное обеспечение будет рассмотрено на примере аналитического программного комплекса «Нострадамус» фирмы ПрограмБанк.[7]
Аналитический программный комплекс (АПК) «Нострадамус» представляет собой инструментальную систему класса OLAP (оперативной аналитической обработки) и содержит расширяемый набор прикладных решений (реализованных методик) для эффективного анализа и управления банком. Прикладные решения АПК «Нострадамус» помогают управлять бизнес-процессами банка и предназначены, в первую очередь, для высшего и среднего руководства, подразделений маркетинга, анализа, планирования. Кроме того, реализованы прикладные решения, позволяющие получать как стандартную, так и любую специализированную отчетность коммерческого банка.
АРХИТЕКТУРА КОМПЛЕКСА
АПК «Нострадамус» состоит из ядра и прикладных решений.
Ядро включает в себя:
ü Хранилище данных c настраиваемым модулем загрузки данных из различных источников и компонентами администрирования комплекса;
ü Система показателей, позволяющая обеспечить простой доступ к данным различной структуры и расчет формульных методик;
ü Генератор отчетов с возможностями анализа «что–если», погружения в данные, сохранения отчетов в архив и построения графиков;
ü Модуль многомерного анализа (OLAP), позволяющий анализировать данные в различных информационных разрезах;
ü Модельные таблицы, позволяющие строить финансовые модели для построения прогнозов и планов, а также для проведения анализа «что-если».
В настоящее время в рамках комплекса реализованы следующие прикладные решения:
ü Подготовка отчетности коммерческого банка;
ü Анализ финансового состояния банка;
ü Анализ балансов банков-контрагентов;
ü Анализ балансов предприятий;
ü Бюджетирование;
ü Казначейство.
ü Анализ клиентской базы.
Прикладные решения АПК «Нострадамус» используют мощный инструментарий ядра, что позволяет быстро реализовывать новые методики или адаптировать существующие в соответствии с требованиями каждого конкретного банка.
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ
При проектировании АПК «Нострадамус» использовались наиболее эффективные технологические принципы построения корпоративных аналитических систем.
& Технология хранилищ данных (data warehouse) положена в основу работы системы. Информация собирается в единую базу данных, систематизируется и приводится к единому формату. После этого она доступна для анализа и просмотра. Данная технология особенно актуальна в кредитно-финансовых учреждениях, которые используют в своей работе не одну, а несколько бизнес-систем. В этом случае АПК «Нострадамус» может синхронизировать данные из разных источников и при анализе сопоставлять информацию из различных систем. Работа на собственном хранилище позволяет избавить бизнес-системы (в частности, АБС) от нагрузки, связанной с отчетами и аналитическими запросами, и, таким образом, повысить их производительность.
& Технология многомерного анализа (OLAP) дает пользователю возможность самостоятельно анализировать данные в различных информационных разрезах, не ограничиваясь встроенными в систему отчетами и не обращаясь к программисту. Система позволяет быстро менять информационные разрезы и пути суммирования данных, а также получать агрегированную информацию по группам объектов с помощью динамического свертывания, развертывания, фильтрации измерений и механизма группировок.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11
| Новости |
| Мои настройки |
|
|
© 2009 Все права защищены.
Анализ финансового состояния коммерческого банка 
Наверх