СодержаниеВведение 3
1. Показателя для построения рейтинга,и их расчеты 3
1.1. Выбор показателя для построения рейтинга 3
1.2.Расчет показателей и нормирование 3
2. Определение коэффициентов показателей 5
2.1. Определение весовых коэффициентов показателей 5
2.2. Расчет рейтинга и стратификация банков 6
3. Пример построения рейтинга и выводы 7
Список использованой литература 13ВведениеВведение.
В настоящее время существует множество различных методик построения банковских рейтингов. Широко известны методика CAMEL, методика журнала Euromoney, методики агентств Moody’s и Standard&Poor’s, методики Кромонова и Шибеко. Каждая из методик содержит набор инструментов, позволяющих рассчитать рейтинговое место банка.
В данном реферате рассмотрим разработки, которая представляет собой не конкретное правила расчета рейтингового места того или иного банка, а своеобразный «конструктор», позволяющий самостоятельно разработать такое правило.
1. Показателя для построения рейтинга,и их расчеты.
1.1. Выбор показателя для построения рейтинга
Существует множество показателей, характеризующих деятельность банка.Выбор показателей
зависит от целей построения рейтинга. При отборе показателей необходимо соблюдать следующее условие – отсутствие линейной зависимости друг от друга. При несоблюдении этого условия построение рейтинга по правилу аддитивной свертки даст некорректный результат.
Основное ограничение на отбор показателей накладывает наличие исходной информации для проведения расчетов. Для расчета большинства специализированных показателей состояния банка нужна информация, зачастую недоступная для постороннего человека. Поэтому приходится пользоваться данными, публикуемыми в средствах массовой информации. Тем не менее даже
на основании такой скупой информации можно построить достаточно достоверный рейтинг при корректном использовании данной методики
.
1.2.Расчет показателей и нормирование
После отбора показателей необходимо рассчитать их значения для всех банков, включаемых в рейтинг. Также необходимо определить максимально и минимально допустимые значения показателей. Они выявляются в ходе опроса экспертов отдельно по каждому показателю и по каждому банку. Данная процедура может показаться довольно громоздкой, но она обеспечит
адекватный учет условий функционирования и внутренних особенностей каждого банка. При невозможности применения такого подхода к выявлению максимально и минимально допустимых значений показателей можно использовать соответственно максимальное и минимальное значения соответствующих показателей, определенные по всей совокупности исследуемых банков.
При этом надо руководствоваться здравым смыслом и не принимать в качестве искомых значений аномально экстремальные значения показателей. После этого значения показателей необходимо нормировать. Для этого необходимо выбрать соответствующую функцию принадлежности значений
показателя стандартному интервалу (в качестве интервала принимается [0;1]). Вид функции принадлежности может быть любой, а для удобства объяснения предположим, что функция принадлежности является линейной и имеет вид, представленный на рис. 1.
Рис. 1. Вид функции принадлежности значения показателя по стандартному интервалу [y1; y2]
В этом случае, если рост значения показателя рассматривается как положительная тенденция
Рис. 1. Вид функции принадлежности значения показателя по стандартному интервалу [y1; y2]
В этом случае, если рост значения показателя рассматривается как положительная тенденция (ситуация изображена на рисунке), то максимально допустимое значение показателя x2 ассоциируется с 1, а минимально допустимое x1 – с 0 (в противном случае – наоборот).
При нормировании показателей делаются следующие допущения:
– если рост значения показателя рассматривается как положительная тенденция и фактическое значение показателя больше, чем максимально допустимое, то нормированное значение показателя равно 1; если рост значения показателя рассматривается как положительная тенденция и фактическое значение показателя меньше, чем минимально допустимое, то нормированное значение показателя равно 0;
– если рост значения показателя рассматривается как отрицательная тенденция и фактическое значение показателя больше, чем максимально допустимое, то нормированное значение показателя равно 0; если рост значения показателя рассматривается как отрицательная тенденция и фактическое значение показателя меньше, чем минимально допустимое, то нормированное значение показателя равно 1.
Тогда нормированное значение показателя определяется по формуле:.....
где x – фактическое значение показателя; x1 – минимально допустимое значение показателя; x2 – максимально допустимое значение показателя; y – преобразованное значение показателя; y1 – минимальное значение стандартного интервала; y2 – максимальное значение стандартного интервала.
Таким образом, формально для рассматриваемого случая можно записать:
ФОРМУЛА
2. Определение коэффициентов показателей.
2.1. Определение весовых коэффициентов показателей.ЛитератураСписок использованной литературы
Морозевич А.Н., Железко Б.А., Ахрамейко А.А., Ксеневич Д.В. (2001) Методика
многоуровневой агрегированной оценки и прогнозирования финансового состояния предприятий, Бухгалтерский учет и анализ, 11.
Ахрамейко А., Железко Б., Ксеневич Д. (2001) Агрегированная оценка финансового состояния предприятия, ЭКОВЕСТ, 1, 3, 500–516.
Ахрамейко А.А., Железко Б.А., Ксеневич Д.В., Железко И.М. (2001) Система экспресс;оценки финансового состояния предприятий, Информационные сети, системы и технологии: Тр. VII междунар. конф. Минск, 2–4 октября 2001 г., т. 2, Минск,
БГЭУ, 220–224.
Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. (1981) Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов, Москва, Наука.
Львов В.С., Иванов В.В. (1997) Финансовый анализ банков и кредитных организаций, Аудит и финансовый анализ, 1, 20–63.
Железко Б.А., Морозевич А.Н. (1999) Теория и практика построения информационно;аналитических систем поддержки принятия решений, Минск, Армита.
Заде Л. (1976) Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию
приближенных решений, Москва, Мир.
Шибеко И. (1999) Международные методики расчета банковских рейтингов, Вестник Ассоциации белорусских банков, 4, Андреев В.Г., Захарова Н.Н., Локтев Д.К., Тубин С.А. (ред.) (1998) Как выбрать
надежный банк: Практика выбора финансового партнера (кто есть кто среди банков России), Москва, Банковский деловой центр.
Кемени Дж., Снелл Дж. (1972) Кибернетическое моделирование: Некоторые приложения, Москва, Советское радио.
Недосекин А.О. (2000) Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами, Аудит и финансовый анализ, 2.
Фишберн П. (1978) Теория полезности для принятия решений, Москва, Наука.3–15.
|
|
