Реферат: Рекомендации по совершенствованию оценки кредитоспособности заемщика 23 Заключение 26
Название: Рекомендации по совершенствованию оценки кредитоспособности заемщика 23 Заключение 26 Раздел: Остальные рефераты Тип: реферат | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Содержание1 Теоретические и методологические основы кредитоспособности заемщика.. 5 1.1 Сущность и методы оценки кредитоспособности заемщика. 5 1.2 Методики оценки кредитоспособности физических лиц. 25 2 Анализ кредитной деятельности коммерческого банка, на примере ОАО «СКБ-банка». 35 2.1 Характеристика деятельности банка. 35 2.2. Результаты финансово-хозяйственной деятельности банка за 2006 – 2008 гг. 37 2.3. Анализ структуры заемщиков и должников банка по потребительским кредитам. 44 2.4. Методика оценки кредитоспособности заемщика физического лица, применяемая в банке. 61 3 Совершенствование оценки кредитоспособности заемщика.. 64 3.1 Проблема в области оценки кредитоспособности заемщиков в коммерческом банке. 64 3.2 Рекомендации по совершенствованию оценки кредитоспособности заемщика. 70 Список используемых источников.. 81
|
А. Месячный доход |
В. Месячный расход |
Зарплата за вычетом налога Пенсия Проценты по вкладам и ценным бумагам Прочие доходы |
Текущие расходы Обслуживание предыдущих кредитов Квартплата Прочие расходы |
Итого: |
Итого: |
С. Располагаемоый доход (А – В) |
Проверив таким образом располагаемый доход клиента и сравнив его с месячной суммой по обслуживанию долга (основная сумма плюс проценты), банк легко определит платежеспособность клиента. Если сумма по обслуживанию долга превышает размер располагаемого дохода, то заявление клиента отклоняется.
В некоторых случаях платежеспособность потенциального заемщика оценивается банком как хорошая, если сумма по обслуживанию долга составляет менее 60% его текущих расходов. [13, с. 23]
4. Метод коэффициентов является более детальным анализом экономического состояния заемщика. Поэтому особое внимание банкиры во всем мире придают анализу финансовых коэффициентов, например показателей ликвидности, оборачиваемости средств, обеспеченности собственными средствами, прибыльности или на основе денежного потока, в результате чего определяются класс кредитоспособности заемщика и его рейтинг.
Для установления размера адекватного покрытия кредитного риска по потребительским ссудам целесообразно рассчитать специальные показатели – коэффициенты, характеризующие минимальный размер платежей в погашение ссуды и максимально допустимый размер задолженности по отношению к доходам клиента:
Минимальный размер платежей в погашение ссуды
К = Доходы клиента
Максимально допустимый размер задолженности
К = Доходы клиента
Используя подобные коэффициенты, менеджер банка оценивает: соответствие размера дохода, указанного в анкете, размеру фактического дохода клиента и стабильность источников доходов, а также определяет условия погашения ссуды, в том числе в тех случаях, если заемщик теряет часть дохода из-за снижения общей деловой активности, снижения конкурентоспособности данного вида бизнеса и т.д. [10, с. 22]
Соотношение между суммой кредита и стоимостью залогового имущества (при рассмотрении вопроса о выдаче ипотечного кредита) определяет максимальный размер кредита, который может быть выдан заемщику, исходя из стоимости предоставляемого обеспечения. Указанный коэффициент рассчитывается следующим образом:
Сумма кредита
Коэффициент К/З = Стоимость заложенного недвижимого имущества
Величина данного соотношения составляет не более 90% и не менее 35%. [45]
5. Андеррайтинг. Данная методика применяется при оценке возможности выдачи ипотечного кредита. Все клиенты делятся на две категории – наемные работники и владельцы бизнеса. Кредитный аналитик выясняет стоимость потенциального заемщика на рынке труда – это основной критерий его оценки. Конкретный специалист с определенной квалификацией сможет рассчитывать на совершенно определенную зарплату. Что касается владельцев бизнеса, то кредитные аналитики оценивают, какой реальный доход приносит данный бизнес его владельцу. Кредитные аналитики выезжают на место и оценивают бизнес потенциального клиента, финансовые потоки, которые он генерирует.
Вырезано.
Для приобретения полной версии работы перейдите по ссылке.
Таким образом, практика оценки кредитоспособности клиентов банка нуждается в значительном улучшении. Это касается как качества анализа кредитных заявок, оценок источников погашения кредитов, сбора и обработки информации, дающей возможность более точно определить кредитный риск, так и совершенствования методического обеспечения при расчете кредитоспособности, а также повышения квалификации банковского персонала, организующего кредитный процесс.
2 Анализ кредитной деятельности коммерческого банка, на примере ОАО «СКБ-банка»
2.1 Характеристика деятельности банка
«Акционерный коммерческий банк содействия коммерции и бизнесу» (ОАО «СКБ-банк») был создан 2 ноября 1990 года, на базе Свердловского областного управления Агропромбанка.
20 апреля 1992 года - в Центральном Банке России произведена регистрация СКБ-банка в качестве акционерного.
Банк призван предоставлять широкий спектр стандартизированных и высокотехнологичных банковских услуг и продуктов клиентам на всей территории Российской Федерации.
СКБ-банк имеет исторические и экономические предпосылки для того, чтобы стать системообразующей кредитной организацией на рынке банковских услуг России.
СКБ-банк осуществляет постоянное внедрение новейших передовых банковских продуктов и технологий обслуживания, отвечающих потребностям Клиентов и Акционеров.
СКБ-банк способствует развитию экономической и социальной инфраструктуры на территории своего присутствия. Создавая и оптимизируя разветвленную сеть подразделений, Банк планомерно расширяет географию бизнеса адекватно интересам своих Клиентов и Акционеров.
СКБ-банк предоставляет своим Клиентам равные возможности эффективного управления своими средствами и равно комфортные условия обслуживания, тщательно изучает потребности и возможности каждого Клиента, независимо от его статуса и местонахождения.
СКБ-банк грамотно управляет рисками таким образом, чтобы обеспечить приемлемый уровень доходности для своих Клиентов и Партнеров, при сохранении статуса надежного, устойчивого банка.
Одним из приоритетных направлений деятельности СКБ-банка в 2008 году являлся розничный бизнес. Банк помогает сотням тысяч жителей области эффективно распоряжаться собственными средствами, предоставляя равные возможности по использованию своей финансовой инфраструктуры всем категориям населения.
В 2008 г. активно развивалось кредитование физических лиц. Портфель кредитов физическим лицам за 2008 год увеличился на 4,9 млрд. руб. (в 2,1 раза), а их доля в совокупном кредитном портфеле Банка выросла с 43 до 48 процентов.
Вырезано.
Для приобретения полной версии работы перейдите по ссылке.
2.3. Анализ структуры заемщиков и должников банка по потребительским кредитам
Анализ заемщиков ОАО «СКБ-банка» включает в себя: портрет потенциального клиента.
В ходе анализа были проанализированы данные 1 147 анкет клиентов, из них: 1 000 анкет добросовестных заемщиков, 147 анкет должников. Целью исследования является составление портрета клиента компании и портрета должника, а также определение клиентов, составляющих «группу риска» для выдачи кредитов.
Портрет клиента компании определялся по 1147 анкетам, 1000 из которых принадлежали добросовестным клиентам и 147 анкет – должникам, так как процент должников среди всех клиентов ОАО «СКБ-банка» составляет 14,7%.
Таблица 2.5
Распределение клиентов по возрасту
Возраст |
кол-во человек |
Доля, % |
старше 55 лет |
33 |
2,88 |
от 46 до 55 |
378 |
32,96 |
от 36 до 45 |
336 |
29,29 |
от 30 до 35 |
208 |
18,13 |
от 25 до 29 |
165 |
14,39 |
младше 25 |
27 |
2,35 |
Из таблицы видно, что наибольшее количество клиентов находится в возрастной группе от 36 до 55 лет, немного меньше - от 30 до 35 лет.
Таблица 2.6
Распределение клиентов по семейному положению
Семейное положение |
кол-во человек |
Доля, % |
Женат/Замужем |
593 |
52 |
Холост/Не замужем |
208 |
18 |
Разведен(а) |
216 |
19 |
Вдовец/Вдова |
63 |
5 |
Гр. брак |
67 |
6 |
Большая часть клиентов состоят в браке.
Таблица 2.7
Количество клиентов среди мужчин и женщин.
Семейное положение |
кол-во человек |
Доля, % |
мужчины |
424 |
37 |
женщины |
723 |
63 |
Аудитория потребителей в большей степени женская.
Таблица 2.8
Документы, предоставляемые клиентами
Документ |
Кол-во человек |
Доля, % |
свидетельство ПФР |
713 |
62 |
свидетельство ПФР + ИНН |
161 |
14 |
водительское удостоверение |
103 |
9 |
другая комбинация |
96 |
9 |
ИНН |
57 |
5 |
ИНН + справка о заработной плате |
6 |
1 |
свидетельство ПФР + справка о з/п |
3 |
0 |
заграничный паспорт |
2 |
0 |
справка о заработной плате |
2 |
0 |
ИНН + ПФР + справка |
4 |
0 |
тех. паспорт на автомобиль |
0 |
0 |
свидетельство ПФР + загран. паспорт |
0 |
0 |
ИНН + загран. паспорт |
0 |
0 |
Вырезано.
Для приобретения полной версии работы перейдите по ссылке.
Рис. 2.15. Процент должников среди клиентов с зависимости от количества детей
Как видно из диаграммы, количество детей заемщика не влияет на то, окажется ли он должником, т.к. большинство клиентов либо не имеют детей, либо имеют 1 – 2 детей.
Рис. 2.16. Процент должников среди клиентов с зависимости от количества иждивенцев
Процент должников среди клиентов, у которых нет иждивенцев, или 1-2 иждивенца примерно одинаковый.
Рис. 2.17. Процент должников среди клиентов с различным уровнем персонального дохода
Из диаграммы видно, что процент должников увеличивается с увеличением дохода заемщика. 0% должников с доходом до 10 тысяч рублей – это 0 должников из 13 оформивших заем.
Наибольший процент должников среди клиентов с доходом свыше 21 тысяч рублей связан с тем, что высокий уровень дохода указывают руководители коммерческих организаций, а среди них большой процент должников.
Рис. 2.18. Процент должников среди клиентов с различным уровнем среднего дохода на члена семьи
Вырезано.
Для приобретения полной версии работы перейдите по ссылке.
Следовательно, минимальный размер платежей в погашение суды может составлять 10% от С (располагаемого дохода), а максимальный размер – не более 80% от располагаемого дохода.
Для скоринга используются следующие коэффициенты при начислении баллов:
- Возраст – 0,1 балл за каждый год свыше 20 лет (максимум – 0, 30)
- Пол – женский (0,4), мужской (0)
- Срок проживания – 0, 042 за каждый год в данной местности (максимально – 0,42)
- Профессия – 0,55 – за профессию с низким риском, 0 – за профессию с высоким риском, 0,16 – другие профессии
- Работа – 0, 21 – предприятия в общественной отрасли, 0 – другие
- Занятость – 0, 059 – за каждый год работы на данном предприятии
- Финансовые показатели – наличие банковского счета – 0, 45, наличие недвижимости – 0,35, наличие полиса по страхованию – 0, 19.
Граница выдачи ссуды равна 1,25 и более. Если набранная сумма баллов менее 1,25, следовательно, заемщик является неплатежеспособным, а если более, то кредитоспособным.
Для получения кредита заемщик -физическое лицо предоставляет в банк следующие документы:
- паспорт,
- второй документ,
- справку с места работы,
- копию трудовой книжки,
-документы, подтверждающие доходы по вкладам в других банках и по ценным бумагам,
-заявку на выдачу кредита,
-поручительство трудоспособных граждан (по некоторым видам кредитов),
- документы подтверждающие наличие собственности.
В некоторых случаях требуются дополнительные документы.
Банк может проверить достоверность сведений о величине годового дохода заемщика.
3 Совершенствование оценки кредитоспособности заемщика
3.1 Проблема в области оценки кредитоспособности заемщиков в коммерческом банке
Современный этап развития банковской системы России характеризуется все возрастающей конкуренцией на рынке розничного банковского бизнеса. Практика массового применения скоринг-систем в российских условиях может привести к резкому росту невозвратов кредитов. Положительный опыт их успешного использования в экономически развитых странах был сформирован совершенно в иной экономической среде. В России в условиях отсутствия деятельности кредитных бюро, низкой кредитной культуры населения, единого информационного пространства в финансовой сфере массированное применение зарубежных скоринг-технологий без сомнения усилит кредитные риски розничного банковского бизнеса. В этой связи совершенствование методических подходов к оценке кредитоспособности индивидуальных заемщиков, адаптация имеющегося в этом вопросе зарубежного опыта к российским особенностям представляется весьма важной задачей.
В настоящее время привлекательность кредитования частных лиц для банков обуславливается применением высоких процентных ставок, которые позволяют банкам получать высокую процентную маржу за достаточно короткий срок. Таким образом, основной способ борьбы за клиента – ценовая конкуренция, в то время как инновационное лидерство, обеспечивающее не столь быстрый, но стабильный результат, пока не получило нужного уровня развития.
Вырезано.
Для приобретения полной версии работы перейдите по ссылке.
При ипотечном кредитовании физических лиц основной способ снижения кредитного риска банка – проведение андеррайтинга заемщика, при котором происходит оценка вероятности погашения кредита, предполагающая анализ платежеспособности потенциального клиента в порядке, установленном банком, а также принятие положительного решения по заявлению на ипотечный кредит или отказ в предоставлении ссуды.
Операциями по ипотечному кредитованию физических лиц в банке занимается достаточно широкий круг банковских подразделений: юридическая служба, служба безопасности, отдел ценных бумаг, отдел жилищного строительства и пр. Это свидетельствует о степени сложности и трудоемкости процедуры андеррайтинга, ход которой каждый банк разрабатывает самостоятельно, выбирая критерии оценки и условия предоставления ипотечных кредитов.
Наиболее важный момент в процессе андеррайтинга – оценка платежеспособности клиента с точки зрения возможности своевременно осуществлять платежи по кредиту. Для выполнения данной оценки консолидируется информация о трудовой занятости и получении заемщиком доходов, а также о его расходах. После этого делается вывод – сможет ли он погасить кредит. Одновременно с этим выдается заключение, является ли закладываемое имущество достаточным обеспечением для предоставления ссуды или нет.
При ипотечном кредитовании сотрудники банков включают в методику определения кредитоспособности заемщика и величины кредитного риска дополнительные количественные и качественные характеристики.
Среди количественных характеристик – отношение общей суммы ежемесячных обязательств заемщика к совокупному семейному доходу за тот же период, а также достаточность денежных средств (исходя из расходов на содержание).
Качественные характеристики включают доходы заемщика, стабильность занятости, кредитную историю, обеспечение кредита и т. п.
Оценивая методику андеррайтинга, можно сделать вывод, что здесь применяется системный подход к анализу ссудозаемщика. Положительная сторона методики – возможность банка к любому потенциальному заемщику выработать индивидуальный подход, в рамках которого будет учтено необходимое количество характеристик. Минус данной оценки – трудоемкость ее выполнения, требующая особой квалификации банковских сотрудников. Большинство банков предпочитают компенсировать кредитный риск с помощью повышения процентной ставки. Используют и другие методы, применение которых не требует больших затрат времени и труда.
3.2 Рекомендации по совершенствованию оценки кредитоспособности заемщика
При кредитовании физических лиц характерны небольшие размеры ссуд, что порождает большой объем работы по их оформлению, и достаточно дорогостоящая процедура оценки кредитоспособности относительно получаемой в результате прибыли.
Главной 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, информация, на основании которой проводится анализ заемщиков носит статичный характер и при первом обращении заемщика в банк определить тенденции улучшения или ухудшения в его деятельности практически невозможно.
Анализ финансового состояния заемщика нуждается в накоплении систематизированной обработки большого объема информации, связанной с поступлением и использованием средств заемщика. Значительный объем этой работы должен быть поручен средствам вычислительной техники, которые оснащены необходимым программным обеспечением. Комплекс задачи «Анализ финансового состояния заемщика – физического лица» целесообразнее включить в состав автоматизированного рабочего места менеджера.
Вырезано.
Для приобретения полной версии работы перейдите по ссылке.
Для каждого направления кредитования (например, кредитование товаров, образовательные кредиты и др.) возможна различная сегментация заемщиков. Следовательно, для каждой такой группы необходим свой способ классификации на «хороших» и «плохих» заемщиков. Анализируя отдельный сегмент рынка, доминируют те или иные факторы в зависимости от ситуации. Тем не менее, влияние приведенных и рекомендованных выше факторов на принятие решения о выдаче кредита мало меняется от остальных условий.
После положительной скоринговой оценки основными параметрами являются такие факторы как: сумма кредита, срок кредита, среднемесячный доход и среднемесячный расход.
Максимальный размер предоставляемого кредита определяется исходя из платежеспособности Заемщика. Платежеспособность Заемщика определяется следующим образом:
Р = Дч * K * t,
где Дч – среднемесячный доход (чистый) за 6 месяцев за вычетом всех обязательных платежей (согласно применяемой в банке методике);
K – коэффициент в зависимости от величины среднемесячного чистого дохода (0,5 или 0,7 – критерии присвоения величин данного коэффициента подлежат корректировке в зависимости от роста величины среднемесячного дохода);
t – срок кредитования.
Максимальный размер предоставляемого кредита необходимо определять исходя из платежеспособности Заемщика, а также от величины процентной ставки.
Банку необходимо и целесообразно в центр экономической работы, связанной со скорингом, ставить систематическую проверку эффективности действующей балльной модели для корректировки шкалы оценок. Ее следует производить по мере выявления неблагополучных ссуд, изменения экономических условий и образа жизни семей.
По итогам проверки результативности отбора заемщиков возможно рекомендовать:
- принятие решения о смещении акцента с одного оценочного показателя на другой, который в данное время по мнению банка является для определения кредитоспособности более весомым; и наоборот – отдельные оценочные показатели должны быть понижены в баллах или исключены из действующей модели вовсе;
- обновление градации баллов по одному или ряду показателей, характеризующих качество заявок на кредит;
- экспериментирование с критической суммой оценочных баллов для сокращения или увеличения потребительского кредитования в зависимости от соотношения «плохих» и «хороших» ссуд: при улучшении динамики такого соотношения и при желании банка расширить свою клиентскую базу, получить дополнительный доход возможно сознательно пойти на увеличение кредитного риска, снизив критическую сумму «проходных» для кредитных заявок баллов.
Заключение
Эффективная оценка кредитоспособности частных лиц позволит банкам решить главную проблему потребительского кредитования — неизбежность высокой кредитной ставки. Повсеместное внедрение методики балльной скоринговой оценки позволяет составить о заемщике лишь приблизительное представление, потому банки и не рискуют снижать ставки. Банковской рознице нужны более тонкие и точные механизмы оценки. И рынок уже предлагает целый арсенал методик: нейронные сети, генетические алгоритмы, методы правдоподобных рассуждений и др.
Объектом исследования в данной работе является ОАО «СКБ-банк»
Одним из приоритетных направлений деятельности СКБ-банка в 2008 году являлся розничный бизнес. Банк помогает сотням тысяч жителей области эффективно распоряжаться собственными средствами, предоставляя равные возможности по использованию своей финансовой инфраструктуры всем категориям населения.
Анализ платежеспособности и финансового положения на основе экономического анализа динамики приведенных показателей в сравнении с аналогичным периодом предшествующего года показал, что ОАО «СКБ-банк» имеет стабильное финансовое состояние.
Существенное увеличение доли процентов по кредитам в структуре доходов за анализируемый период в первую очередь связанно с увеличением кредитного портфеля;
На протяжении трех последних завершенных финансовых лет деятельность ОАО «СКБ-банка» носит прибыльный характерНаибольшее влияние на рост прибыли оказали значительное превышение темпов роста процентных доходов над темпами роста процентных расходов.
Главными факторами, оказавшими влияние на увеличение прибыли ОАО «СКБ-банка» в течение трех последних завершенных финансовых лет, являются рост доходов по кредитным операциям, связанный с развитием кредитования физических, юридических лиц и субъектов малого и среднего бизнеса, а также, в связи с наращиванием темпов развития бизнеса, выросли объемы комиссионных доходов.
Анализ структуры заемщиков - физических лиц банка показал, что возраст большинства заемщиков от 36 до 55 лет, среди клиентов больше женщин, большая часть клиентов состоят в браке и имеют 1-2 детей. Большинство клиентов работают в государственных / муниципальных учреждениях, а также в коммерческих организациях и в большинстве я являются служащими. Доход потребителей – средний (от 20 до 30 тысяч рублей).
Процент должников среди мужчин несколько выше, чем процент среди женщин. Процент должников практически не зависит от возраста, кроме клиентов младше 25 лет. Процент должников не зависит от семейного положения заемщика.
Чаще должниками становятся заемщики, предоставляющие в качестве второго документа страховое свидетельство или страховое свидетельство совместно со свидетельством ИНН. Реже – предоставляющие водительское удостоверение. Но конкретной зависимости окажется ли заемщик должником, судя по предоставленным документам не наблюдается. Самый низкий процент должников среди рабочих. Самый высокий – среди руководителей. Большинство должников работают в коммерческих организациях.
Самый низкий процент должников среди рабочих крупных промышленных предприятий и служащих государственных (муниципальных) учреждений. Самый высокий процент должников среди руководителей коммерческих организаций. Наиболее высокий процент должников среди заемщиков со стажем менее 1 года (особенно у руководителей). Социальный статус супруга (супруги) не влияет на вероятность того, что клиент окажется должником. Наличие недвижимости в собственности не является показателем того, окажется заемщик должников или нет.
В настоящий момент в ОАО «СКБ-банк» для оценки кредитоспособности клиента применяется скоринговая система.
Как было установлено, кредитный риск банков при кредитовании физических лиц, понимаемый как риск невозвратности ссуды и неуплаты процентов по ней в полном объеме, зависит и от материального положения, от физического состояния заемщика и его личностных качеств. В связи с этим при кредитовании частных лиц банк оценивает факторы обеспечения кредита и человеческих качеств заемщика. Заявление заемщика на выдачу ссуды представляет собой стандартную анкету: заявление состоит из нескольких смысловых частей . Эти блоки включают в себя формальные сведения о клиенте (ФИО, адрес), характеристика испрашиваемой ссуды (размер, срок, цель), данные о финансовом состоянии.
Для повышения эффективности системы оценки кредитоспособности заемщиков, банку необходимо разработать математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов можно определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок.
В целях построения модели сначала производится выборка клиентов кредитной организации, о которых уже известно, хорошими заемщиками они себя зарекомендовали или нет, иногда такая выборка называется «обучающей». Выборка подразделяется на две группы: «хорошие» и «плохие» риски. Таким образом, скоринг представляет собой классификационную задачу, где исходя из имеющейся информации необходимо получить функцию, наиболее точно разделяющее выборку клиентов на «плохих» и «хороших».
Но предварительно необходимо преобразовать имеющуюся информацию в форму, поддающуюся анализу. Существует два основных подхода, которые пригодны для работы как с количественными, так и с качественными характеристиками:
1. Преобразовать каждый признак в отдельную двоичную переменную. Этот подход неудобен в том плане, что приводит к большому количеству переменных, хотя он не навязывает никаких дополнительных отношений между зависимой и независимыми переменными.
2. Преобразовать каждую характеристику в переменную, которая будет принимать значения, соответствующие отношению числа «плохих» клиентов с данным признаком к числу «хороших» клиентов с этим же признаком. Более усложненный вариант - взять логарифм этого отношения. Таким образом, каждый признак получает числовую величину, соответствующую уровню его «рискованности».
Методы собственно классификации весьма разнообразны и включают в себя:
- статистические методы, основанные на дискриминантном анализе (линейная регрессия, логистическая регрессия);
- различные варианты линейного программирования;
- дерево классификации или рекурсионно-партиционный алгоритм (РПА);
- нейронные сети;
- генетический алгоритм;
- метод ближайших соседей.
У каждого из методов имеются свои преимущества и недостатки, кроме того, выбор того или иного метода связан со стратегией банка и с тем, какие требования банк считает приоритетными при разработке моделей.
Список используемых источников
1. Федеральный закон от 02.12.90 395-1 "О банках и банковской деятельности".
2. Балабанова И. Т. Банки и банковская деятельность. - Санкт - Петербург: Питер, 2006. - 345с.
3. Балахничева Л.Н. Финансы, денежное обращение и кредит. -Новосибирск: СибАГС, 2006. - 352 с.
4. Банки и банковские операции / Под ред. проф. Е.Ф.Жукова. - М.: Банки и биржи, 2006. - 399 с.
5. Банковское дело: стратегическое руководство. / Под ред. В. Платонова, М. Хаггинса. - М.: Консалтбанкир, 2006. - с. 341.
6. Банковское дело / Под ред. О.И.Лаврушина. - М.: ФиС, 2006. -344 с.
7. Банковское дело / Под ред. проф. В.И.Колесникова, проф. Л.Л. Кроливецкой. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 312 с.
8. Банковское дело / Под ред. Г.Н. Белоглазовой, Л.П. Кроливецкой. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 458 с.
9. Белоглазова Б. Н., Толоконцева Г. В. Денежное обращение и банки. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 355с.
10. Высоковский Д.В. Кредитование отдельных контрагентов банка, понятийные аспекты методики оценки рисков // Организация продаж банковских продуктов, 2008, № 1.
11. Гасяк В.М. Ипотечное кредитование: тенденции развития рынка // Банковское кредитование, 2007, № 4.
12. Готовчиков И.Ф. Практический метод экспресс-оценки финансовых возможностей физических и юридических лиц // Банковское кредитование, 2005, № 3.
13. Давыдов Р.А. Управление кредитными рисками и методы их оценки при кредитовании // Банковское кредитование, 2007, № 2.
14. Давыдова А.В. Историко-правовой аспект возникновения кредитных отношений // Банковское кредитование, 2005, № 4.
15. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Анализ финансовой отчетности. - М.: Дело и сервис, 2007. - 336 с.
16. Жарковская Е.П. Банковское дело. - М.: Омега-Л, 2007. - с.345.
17. Иванова Н.А. Оценка кредитоспособности заемщика // Бухгалтерия и банки, 2005, № 8.
18. Карамазова Т.А. Кого любят банкиры и кому никогда не получить кредит //Двойная запись, 2006, № 10.
19. Карсунская М.М. Методика оценки финансового состояния предприятия-заемщика с учетом отраслевой принадлежности // Банковское кредитование, 2008, № 3.
20. Ковалев П.А. Методы банковского риск-менеджмента на этапе идентификации и оценки последствий от наступления рисков // Управление в кредитной организации, 2006, № 3-4.
21. Коробова Г.Г. Банковское дело. - М.: Экономистъ, 2007. - 751с.
22. Костерина Т.М. Банковское дело. Учебник для ВУЗов. - М.: Маркет ДС, 2007. - 240 с.
23. Лаврушин О.И., Афанасьева О.Н., Корниенко С.Л. Банковское дело: современная система кредитования: учебное пособие. - М.: КНОРУС, 2007. - 264 с.
24. Лаврушин О. И. Банковское дело. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 672с.
25. Литвиненко А.И. Розничные банковские услуги и банковская информационная система. Кредитование физических лиц // Бухгалтерия и банки, 2006, № 7.
26. Мальцев Э.В. Скоринговые системы в кредитовании физических лиц // Банковский ритейл, 2006, №1.
27. Маркарьян Э.А. Финансовый анализ: учебное пособие. – М.: КНОРУС, 2006.
28. Мельникова А.В., Шевчук Ю.В. Кредитование малого и среднего бизнеса: как качественно оценить кредитоспособность // Банковское кредитование, 2007, № 5.
29. Норд К.В. Обзор зарубежных моделей анализа кредитоспособности заемщика // Внедрение МСФО в кредитной организации, 2006, № 4.
30. Основы банковского дела в РФ. - Ростов н/Д.: Феникс, 2007. - 512с.
31. Печникова А.В., Маркова О.М., Стародубцева Е.Д. Банковские операции. - М.: ИНФРА-М, 2007. - 368с.
32. Пищулин А.С. Национальные особенности кредитного скоринга // Банковское кредитование, 2008, № 1.
33. Рыкова И.Н. Методика оценки кредитоспособности заемщиков // Банковское кредитование, 2007, № 5-6.
34. Севрук В.Т. Банковские риски. - М.: Дело, 2007. - 245с.
35. Семенюта О. Г. Деньги, кредит, банки в РФ. - М.: Банки и биржи, 2007. - 188с.
36. Сошина В.А. Оценка рисков – между ценой и качеством // Банковское обозрение, 2008, № 8.
37. Сынки Дж. Управление финансами в коммерческих банках. – М.: Catallaxy, 1994.
38. Тен В.В. Проблемы анализа кредитоспособности заемщиков // Банковское дело. - 2006. - 3. - с.18.
39. Товасиева А. М. Банковское дело - М.: ЮНИТИ, 2006. - 671с.
40. Финансы. Денежное обращение. Кредит. Учебник для вузов / Под ред. профессора Л.А. Дробозиной. - М.: ЮНИТИ, 2006. - 479с.
41. Хольнова Е.Г. Деньги, кредит, банки, биржи. Учеб. пособие. -Санкт - Петербург: СПбГИЭУ, 2007. - 200 с.
42. Черкасов В. Е. Банковские операции: финансовый анализ. - М.: Консалтбанкир, 2007. - 288с.
43. Чернобыльская А.Б., Вороненко Д.И. Управление рисками при розничном кредитовании // Банковское кредитование, 2006, № 3.
44. Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа. - М.: Инфра-М, 2006. - 208 с.
45. Шевчук Д. Ипотека – основные требования к документам, залогу, заемщику // Финансовая газета, 2007, № 27,28.
46. Экономико-статистический анализ: Учебное пособие для вузов / С.Д. Ильенкова, Н.Д. Ильенкова и др. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. - 215 с.
47. Экономический анализ / Под ред. Л.Т. Гиляровской. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. - 527 с
48. http://www.bankir.ru
49. http://www.cbr.ru
50. http://www.credits.ru
Вырезано.
Для приобретения полной версии работы перейдите по ссылке.