48796

Оценка долгосрочного кредитного рейтинга S and P для компаний на основе финансовых коэффициентов

Курсовая

Финансы и кредитные отношения

Кредитный рейтинг выражает мнение Stndrd Poors относительно способности и готовности эмитента своевременно и в полном объеме выполнять свои финансовые обязательства. Кредитные рейтинги могут присваиваться эмитенту суверенному правительству региональным и местным органам власти корпорациям финансовым институтам объектам инфраструктуры страховым компаниям управляемым фондам или отдельному долговому обязательству...

Русский

2014-09-23

167 KB

2 чел.

Министерство образования Российской Федерации

Г О С У Д А Р С Т В Е Н Н Ы Й  У Н И В Е Р С И Т Е Т

ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ

ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ

Факультет экономики

Кафедра финансового менеджмента

КУРСОВАЯ РАБОТА

на тему Оценка долгосрочного кредитного рейтинга S&P для компаний на основе финансовых коэффициентов

Студента группы Э-03-1

Анисимов А.В.

Преподаватель:

Ясницкий Л.Н.

Пермь 2007

  1.  
    Кредитный рейтинг
    S&P

Кредитный рейтинг выражает мнение Standard & Poor's относительно способности и готовности эмитента своевременно и в полном объеме выполнять свои финансовые обязательства. Кредитные рейтинги могут присваиваться эмитенту (суверенному правительству, региональным и местным органам власти, корпорациям, финансовым институтам, объектам инфраструктуры, страховым компаниям, управляемым фондам) или отдельному долговому обязательству.

В России Standard & Poor's присваивает рейтинги по международной шкале (по обязательствам в национальной и иностранной валюте) в таблице №1:

Rating is

Spread is

D

20.00%

C

12.00%

CC

10.00%

CCC

8.00%

B-

6.00%

B

4.00%

B+

3.25%

BB

2.50%

BB+

2.00%

BBB

1.50%

A-

1.00%

A

0.85%

A+

0.70%

AA

0.50%

AAA

0.35%


Важно подчеркнуть, что кредитный рейтинг, по какой бы шкале он ни присваивался, не является:

  •  рекомендацией относительно того, покупать, продавать или держать те или иные ценные бумаги,
  •  мнением о рыночной цене долговых обязательств и об инвестиционной привлекательности эмитента для конкретного инвестора.

  1.  Зачем нужен кредитный рейтинг.

Кредитный рейтинг Standard & Poor’s имеет целый ряд преимуществ для эмитентов, инвесторов, кредиторов и финансовых посредников. Предоставляя независимое, обоснованное и компетентное мнение, кредитный рейтинг помогает эмитенту расширить доступ к заемным средствам и другим источникам капитала, тем самым, повышая финансовую гибкость эмитента.

Кредитный рейтинг представляет собой независимую и надежную оценку кредитоспособности эмитента, на основе которой участники рынка могут принимать обоснованные финансовые решения. Это может повлечь за собой снижение издержек эмитента по привлечению заемных средств. Для тех эмитентов, которые привлекают средства под гарантии третьих лиц, кредитный рейтинг может снизить стоимость такой гарантии или с большей эффективностью привлечь средства без приобретения гарантии. Тем более, кредитный рейтинг позволяет оценивать издержки на заёмный капитал фирм.

Кредитный рейтинг часто используется банками и другими финансовыми посредниками для принятия решений по кредитованию, сделкам на денежном рынке, страхованию, лизингу и в любых других ситуациях, где требуется оценка кредитоспособности делового партнера. Многие компании предпочитают не раскрывать свою финансовую информацию в процессе деловых переговоров. В этом случае кредитный рейтинг эмитента служит надежным ориентиром кредитоспособности. Кредитный рейтинг помогает менеджменту компании определить стоимость заимствований в будущем.

Кредитный рейтинг, будучи независимым мнением, может защитить компанию и ее ценные бумаги от неадекватных подозрений в неплатежеспособности, вызванных дефолтом других компаний на рынке.

Кредитные рейтинги могут использоваться инвестором в качестве простого удобного инструмента определения кредитного риска и премии за риск. Возможность определения с помощью кредитного рейтинга премию за риск продемонстрирована в таблице №1, где определённому уровню рейтинга соответствует свой спред компании.

Оценка кредитного рейтинга.

Кредитный рейтинг компаний-заемщиков складывается из двух основных компонентов: анализ бизнеса и анализ финансового профиля. Рейтинг компании не сводится к простому расчету финансовых показателей. Это еще и результат тщательного исследования фундаментальных характеристик бизнеса, таких как страновые риски, структура отрасли и перспективы ее роста, конкурентные преимущества компании, система регулирования, менеджмент, стратегия. В данной работе при оценке кредитного риска мы решили абстрагироваться от большинства характеристик бизнеса и сконцентрировали внимание только на финансовых коэффициентах компании, которые в некоторой степени отражают финансово-хозяйственную деятельность компании и могут влиять на присвоенный кредитный рейтинг.

Мы взяли бухгалтерские формы №1 и №2 и рассчитали по ним девять показателей: ROA, ROI, ROE, PM, Кавт, Выручка/Активы, LR долг/E, LR долг/Активы и величину финансового рычага D/E. Попробуем с помощью персептрона найти взаимосвязь между этими коэффициентами и кредитным рейтингом компании.

Исходные данные:

Рассчитаны коэффициенты 39 российских компаний из различных отраслей, которые с 2000 по 2007 гг. получили кредитный рейтинг S&P. 35 из них будут участвовать в обучении персептрона, а 4 компании будут представлять собой тестирующую выборку.

Зададим параметры персептрона:

Nx

9

Ny

1

Q

35

 

 

 

5.7

<Nw<

54.8

1

<N<

5

Как уже было сказано, у нас представлено 9 входных параметров и один выходной – это спред, который по таблице №1 однозначно определяет тип кредитного риска.

Ход расчётов:

Для начала мы проверили чувствительность персептрона к входным параметрам и выяснилось, что при отсутствии во входных параметрах коэффициента «Выручка/Активы» обучающая ошибка персептрона снижается, поэтому параметры персептрона были изменены следующим образом:

Nx

8

Ny

1

Q

35

 

 

 

5.7

<Nw<

54.8

1

<N<

6

Далее, решалась задача нахождения минимальных обучающих и тестируемых ошибок в рамках предложенного интервала количества нейронов скрытого слоя. В соответствии с теоремой Колмогорова-Арнольда-Хехт-Нельсона, был определён искомый интервал от 1 до 6 нейронов. Далее, мы определили обучающую и тестирующую ошибку по всем шести вариантам. Результаты этого этапа работы занесены в таблицу и отражены на графике:

Нейроны

Ошибка обучения

Ошибка тестирования

1

0.39

0.00011

2

0.342

0.000214

3

0.116

0.006824

4

0.1556

0.007811

5

0.0633

0.00901

6

0.63389

0.000808

Следовательно, на внутреннем слое у персептрона будет пять нейронов.

Выводы:

Таким образом, мы пришли к тому, что закономерность между финансовыми коэффициентами и кредитными рейтингами, присваиваемые организацией Standard and Poors имеется. Это подтверждает тот факт, что ошибка обучения очень низкая при пяти нейронах во внутреннем слое. С другой стороны, тестируемая ошибка в данном случае достаточно высока, что затрудняет возможный прогноз. Естественно, необходимо увеличить объём выборки хотя бы до 100 компаний. Но единственным ограничением является тот факт, что не у многих российских компаний есть кредитный рейтинг и, поэтому набрать необходимую по объёму статистику очень сложно.



Название

ROA

ROI

ROE

PM

Кавт

Выручка/А

LR долг/ E

LR долг/ А

D/E

Спред дефлота

1

Brand Development Inc. (Санвэй-Груп)

5.41%

1.11%

4.27%

4.56%

26.11%

118.53%

170.72%

44.57%

283.06%

6.00%

2

Копейка

8.14%

2.85%

6.50%

4.64%

43.82%

175.32%

3.66%

1.60%

128.21%

10.00%

3

ОАО "Казаньоргсинтез"

13.84%

9.94%

20.71%

22.74%

47.97%

60.87%

75.11%

36.03%

108.47%

6.00%

4

ОАО "АК "Транснефтепродукт"  

20.90%

14.24%

23.24%

41.94%

61.29%

49.82%

45.05%

27.61%

63.17%

3.25%

5

ОАО "АК Транснефть"

16.50%

11.04%

15.31%

40.52%

72.11%

40.73%

17.10%

12.33%

38.68%

1.25%

6

ОАО "Вимм-Билль-Данн Продукты Питания"

3.89%

3.51%

9.84%

4.49%

35.67%

86.70%

58.14%

20.74%

212.00%

3.00%

7

АО ЭиЭ "Иркутскэнерго"

5.15%

2.61%

2.87%

12.18%

90.94%

42.30%

0.85%

0.77%

9.96%

3.25%

8

ОАО "Мосэнерго"

20.42%

13.47%

24.52%

19.39%

54.91%

105.33%

43.82%

24.06%

82.12%

2.50%

9

ОАО РАО "ЕЭС"

11.79%

8.91%

9.24%

77.27%

96.48%

15.26%

0.78%

0.76%

3.65%

2.50%

10

ОАО "ФСК ЕЭС"

4.42%

0.97%

1.32%

15.59%

73.73%

28.37%

17.59%

12.97%

35.62%

2.00%

11

ОАО "Вымпел-Коммуникации"

18.95%

11.01%

19.81%

28.69%

55.56%

66.06%

42.98%

23.88%

79.99%

2.00%

12

ОАО "Мегафон"

28.26%

19.59%

46.24%

31.41%

42.37%

89.98%

87.19%

36.94%

136.00%

2.50%

13

ОАО "МТС"

26.47%

13.35%

30.21%

33.42%

44.18%

79.21%

75.20%

33.22%

126.36%

3.00%

14

Евраз

30.09%

19.10%

40.75%

28.14%

46.87%

106.91%

60.87%

28.53%

113.35%

3.00%

15

ОАО "ММК"

41.48%

30.72%

40.75%

31.04%

75.40%

133.64%

21.63%

16.31%

32.63%

2.50%

16

ОАО "НЛМК"

30.06%

27.68%

34.01%

37.11%

81.39%

81.00%

9.65%

7.85%

22.86%

2.00%

17

Северсталь

7.71%

5.40%

8.63%

19.24%

62.55%

40.06%

33.90%

21.20%

59.87%

2.50%

18

ОАО "ТМК"

23.04%

15.35%

30.47%

20.42%

50.38%

112.80%

45.80%

23.08%

98.49%

3.00%

19

ОАО "ОМЗ"

6.84%

3.28%

14.58%

8.94%

22.50%

76.46%

61.72%

13.89%

344.51%

7.00%

20

ОАО "ВолгаТелеком"

13.94%

7.22%

14.26%

21.86%

50.61%

63.79%

59.17%

29.95%

97.59%

3.00%

21

ОАО "МГТС"

14.20%

14.93%

18.41%

27.96%

81.09%

50.77%

11.31%

9.17%

23.32%

3.00%

22

ОАО "РБК Информационное системы"

34.76%

17.14%

30.88%

37.54%

55.51%

92.58%

46.95%

26.07%

80.13%

3.25%

23

Ростелеком

24.53%

18.52%

25.39%

29.69%

72.91%

82.65%

14.55%

10.61%

37.15%

3.00%

24

Северо-Западный Телеком

16.17%

7.88%

14.17%

24.30%

55.64%

66.53%

52.43%

29.17%

79.72%

3.00%

25

ОАО "Уралсвязьинформ"

15.71%

4.29%

11.67%

22.55%

36.76%

69.67%

106.45%

39.13%

172.01%

3.00%

26

ОАО "ЮТК"

11.28%

2.79%

9.05%

27.23%

30.86%

41.44%

101.87%

31.44%

224.00%

6.00%

27

ОАО "Газпром"

11.77%

7.81%

9.82%

31.72%

79.56%

37.10%

19.06%

15.16%

25.69%

1.25%

28

ТНК-BP International Ltd.

28.74%

29.38%

66.15%

18.26%

44.41%

157.39%

57.28%

25.44%

125.16%

2.00%

29

ТНК-BP Holding

28.47%

29.52%

53.00%

27.88%

55.70%

102.10%

11.30%

6.29%

79.54%

2.00%

30

ОАО "Газпром-нефть"

39.70%

29.86%

91.95%

22.30%

32.48%

178.02%

82.83%

26.90%

207.90%

2.00%

31

ОАО "Лукойл"

23.65%

16.90%

25.07%

15.48%

67.40%

152.82%

26.98%

18.19%

48.37%

1.75%

32

ОАО "Роснефть"

14.59%

9.20%

22.51%

23.85%

40.87%

61.19%

83.57%

34.16%

144.66%

2.00%

33

ОАО "РЖД"

12.68%

9.18%

11.98%

28.66%

76.64%

44.26%

13.66%

10.47%

30.48%

1.25%

34

ОАО "Норильский никель"

45.30%

36.73%

46.43%

60.81%

79.12%

74.49%

14.80%

11.71%

26.40%

1.75%

35

Новатэк

23.49%

17.18%

22.19%

39.24%

77.40%

59.86%

16.90%

13.08%

29.20%

3.00%

36

ОАО "Алроса"

14.33%

10.76%

17.88%

27.32%

60.18%

52.46%

45.50%

27.38%

66.18%

3.00%

37

ОАО "НМТП"

12.53%

6.86%

10.13%

43.19%

67.70%

29.01%

46.24%

31.30%

47.71%

2.00%

38

Golden Telekom

12.79%

8.60%

8.68%

14.88%

99.04%

85.92%

0.48%

0.48%

0.97%

2.50%


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

46824. Выразительные средства языка 32 KB
  Стилистический прием тропы обобщенное типизированное воспроизведение нейтральных и выразительных фактов языка в различных литературных стилях речи оксюморон метафора метонимия ирония и др.срва языка не создают образов а повышают выразительность речи и усиливают ее эмоциональность при помощи особых синтаксических построений: инверсия контраст стилист. повышение эмоциональности речи выделяются элементы.
46826. Мигранты как объект социальной работы. Формы и технологии социальной работы с ними 32 KB
  Настоящий Закон определяет статус вынужденных переселенцев устанавливает экономические социальные и правовые гарантии защиты их прав и законных интересов на территории Российской РФ в соответствии с Конституцией РФ общепризнанными принципами и нормами международного права и международными договорами РФ. По обстоятельствам вынужденным переселенцем признается: 1 гражданин Российской РФ вынужденный покинуть место жительства на территории иностранного государства и прибывший на территорию Российской РФ; 2 гражданин Российской Федерации...
46827. The composite sentence as polypredicative construction. The sphere of its usage. The classification of composite sentences. The two main types and the means of connection of clauses in a composite sentence 32 KB
  Being a polypredicative construction, it expresses a complicated act of thought, i.e. an act of mental activity which falls into two or more intellectual efforts closely combined with one another. In terms of situations and events this means that the composite sentence reflects two or more elementary situational events viewed as making up a unity; the constitutive connections of the events are expressed by the constitutive connections of the predicative lines of the sentence, i.e. by the sentential polypredication
46828. Изучение типов памяти 280 KB
  Ощущения, которые человек воспринимает об окружающем мире, передают определенный отпечаток, сохраняются, зафиксируются, а при необходимости и возможности - воссоздаются. Эти процессы именуются памятью. Она заложена в фундаменте умений человека, является условием обучающих действий, усвоение и знаний, выстраивание навыков и умений. Без памяти не может быть осуществлен человеческий процесс ни личности, ни общества
46832. Прибыль и доход фирмы, их классификация 21.29 KB
  Прибыль и доход фирмы их классификация Валовая прибыль разница между выручкой и себестоимостью реализованной продукции или услуги. Следует иметь в виду что Валовая прибыль отличается от операционной прибыли Прибыль до уплаты налогов пеней и штрафов процентов по кредитам. Валовая прибыль вычисляется: Валовая прибыль = Чистый доход от продаж Себестоимость реализованной продукции или услуги. Валовую прибыль не следует путать с Чистой прибылью: Чистая прибыль = Валовая прибыль Сумма операционных затрат Сумма налогов пеней и штрафов...