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

41022. Государственное управление (понятие, природа и сущность) 75.5 KB
  Понятие государственного управления Управление по общепризнанному вошедшему в энциклопедические словари определению является функцией сложных организованных систем любой природы технических биологических экологических социальных обеспечивающей сохранение их структуры внутренней организации поддержание режима функционирования направленного на реализацию их программных целей. По своему содержанию это постоянный целенаправленный процесс воздействия субъекта на объект через соответствующий механизм управления. Объектами управления могут...
41023. ГЕОГРАФІЯ РОЗСЕЛЕННЯ. ТЕОРЕТИКИ УРБАНІСТИКИ 1.59 MB
  Історичні вогнища стародавньої цивілізації і перші міста виникли на крупних річках Ніл Тигр і Євфрат Інд і Ганг Янцзи і Хуанхе. У центрі міста підносився острівакрополь з палацами і храмами. Катаній пропонували суміщати вітрувіанський квадратний план римського ідеального міста з бастіонами і багатокутним зовнішнім периметром стін. жителів в кожному з своїми приміськими зонами розташовувалася на відстані 3 4 км один від одного навколо центрального міста з населенням 60 тис.
41024. Укладання та виконання зовнішньоторговельного контракту (продовження) 158.5 KB
  Укладання та виконання зовнішньоторговельного контракту продовження План Формування ціни контракту та умов платежу. Ціни контрактів за узгодженням сторін фіксуються у валюті однієї з країн контрагентів або у валюті третьої країни. Для платежу тобто для взаємних розрахунків між продавцем і покупцем може бути обрана інша валюта не та у якій зафіксовані ціни.
41025. Особистість у системі соціальних зв’язків 154 KB
  Визначення соціології особистості Соціальна поведінка Поняття структури особистості Соціальні статуси та соціальні ролі особистості Соціалізація особистості як процес Девіантна поведінка особистості Соціологічні теорії особистості Соціологія особистості галузь соціології предметом вивчення якої є особистість як суб'єкт і об'єкт соціальних відносин суспільноісторичного процесу на рівні взаємозв'язків особи і соціальних спільностей. Соціологія особистості це об'єкт наукових пошуків для багатьох західних дослідників ...
41026. Порядок роботи Верховної Ради України 39.5 KB
  Порядок роботи Верховної Ради України встановлюється Конституцією України та Законом про регламент Верховної Ради України Згідно з ч. 1 статті 82 Конституції України Верховна Рада України працює сесійно. Сесія Верховної Ради України термін протягом якого Верховна Рада проводить пленарні засідання ти приймає рішення з питань віднесених до її відання Конституцією України.
41027. Леонтьев А.Н. Лекции по общей психологии 3.41 MB
  Это значит что они принадлежат живому субъекту. Значит психическое отражение о котором идет речь свойственно только живым существам животным и человеку. Опосредствованностъ это значит оно служит средством то есть процесс происходит через ощущения посредством восприятия. Значит не опыт вообще а опыт воспоминания внутренний опыт процесс проверяющий внутри нас.
41029. Основные понятия реляционной модели данных (РМД) 47 KB
  Основные понятия реляционной модели данных РМД Цели обучения: формирование у учащихся системы базовых понятий теории реляционных баз данных. Ожидаемые результаты обучения: учащиеся должны знать: понятие реляционная модель данных и её основные признаки; аспекты данных изучаемых реляционной моделью данных; основные реляционные объекты данных отношение поле запись кортеж кардинальное число степень первичный ключ домен; свойства отношений; соответствие элементов реляционной модели данных архитектуре NSI...
41030. Генетика популяций, Экологическая характеристика популяций 59 KB
  Размеры ареала от активности организмов и особенностей природных условии. Возрастная структура популяций организмов разных видов варьирует в зависимости от продолжительности жизни интенсивности размножения возраста достижения половой жизни. Генетические характеристики популяции: Генофонд аллелефонд совокупность аллелей образующих генотипы организмов данной популяции....