Алгоритм оценки кредитоспособности заемщика по методике Сбербанка РФ

Банковская информация » Оценка кредитоспособности заемщика с позиции коммерческого банка » Алгоритм оценки кредитоспособности заемщика по методике Сбербанка РФ

Страница 7

4) производственные и управленческие (технологический уровень производства, риски снабженческой инфраструктуры, риски, связанные с банками, в которых открыты счета, деловая репутация, качество управления).

При отрицательном влиянии этих факторов рейтинг может быть снижен на один класс.

Если в результате качественной оценки выявлены факторы, очевидно свидетельствующие о неспособности Заемщика выполнить свои обязательства, клиенту присваивается класс «d» - дефолт.

К таким факторам относятся в том числе, но не исключительно:

- наличие просроченной задолженности перед банком более 30 дней;

- вынесение арбитражным судом определения или решения о введении в отношении Заемщика одной из процедур банкротства в соответствии с законодательством.

Таким образом, отечественные банки для оценки кредитоспособности заемщика применяюn в основном количественные методы оценки. Качественные методы пока недостаточно широко используются в методиках.

Страницы: 2 3 4 5 6 7 

Читайте также:

Банковско-промышленная интеграция и расширение реального сектора экономики
О необходимости и возможности слияний и присоединений коммерческих банков нельзя рассуждать в отрыве от состояния, тенденций, потребностей и возможностей реального сектора экономики, т.е. банковский сектор не должен рассматриваться как автономный и самодостаточный. В этой связи встает проблема взаи ...

Понятие страхования
государственное регулирование страховой По своей сути страхование — это такой вид необходимой общественно полезной деятельности, при которой граждане и организации заранее страхуют себя от неблагоприятных последствий в сфере их материальных и личных нематериальных благ путем внесения денежных взнос ...

Модель с настраиваемым параметром матричного предиктора
Зададим матрицу для второй группы показателей . Настройка параметра осуществлялась на интервале от 2007 до 2011 года. Контрольным является 2012 год. Оптимальное значение параметра . В таблице 3.43 представлены результаты прогнозирования модели. В Приложении 2.5 отражены расчёты модели до настройки ...

Главное меню

Copyright © 2026 - All Rights Reserved - www.bankmaker.ru