Įmonių kredito rizikos vertinimo modelis : disertacija

LTKredito rizika yra viena reikšmingiausių komercinių bankų veikloje patiriamų rizikos rūšių, todėl bankams, priimant sprendimus dėl klientų finansavimo, būtina turėti patikimas kredito rizikos vertinimo priemones. Klientų kredito rizikos vertinimo rezultatai yra pagrindinis kriterijus, lemiantis sprendimo priėmimą dėl paskolos suteikimo. Suteikus kreditą skolininko kredito rizikos lygis taip pat būtinas banko kapitalo pakankamumo skaičiavimui. Atliekant tyrimus sudaryta įmonių kredito rizikos vertinimo modelio formavimo koncepcinė schema, nustatyti santykiniai finansiniai rodikliai, reikšmingi įmonių kredito rizikos vertinimui, atrinkti statistiniai duomenų analizės metodai kredito rizikos vertinimui, papildytas sudarytų modelių patikimumo vertinimo metodų rinkinys, pagrįsta galimybė vertinti įmonių kredito riziką remiantis veikiančių ir bankrutavusių įmonių imtimi. Sudarytas statistinis įmonių kredito rizikos vertinimo modelis, kuriuo nustatoma įmonių finansinių įsipareigojimų neįvykdymo tikimybė ir įmonėms priskiriami kredito reitingai. Kredito reitingai priskiriami analizuojant įmonių 3 metų balanso ir pelno (nuostolių) ataskaitos duomenis. Logistinės regresijos modeliu įmonės klasifikuojamos į patikimų ir nepatikimų banko klientų grupes, po to vertinimo balais metodu patikimos įmonės klasifikuojamos į 7 rizikos grupes. Kredito rizikos vertinimo modeliai dažniausiai sudaromi bankų vidaus naudojimui, todėl atlikto tyrimo rezultatai praplečia įmonių kredito rizikos vertinimo taikomųjų tyrimų rezultatus mokslinėje literatūroje ir nurodo, kaip įmones klasifikuoti į skirtingos rizikos grupes, atsižvelgiant į Bazelio bankų priežiūros rekomendacijas ir Lietuvos banko reikalavimus.Reikšminiai žodžiai: Įmonių kreditas; Rizika; Komercinis bankas; Finansiniai įsipareigojimai; Enterprises credit; Risk; Commercial bank; Financial ratios.

ENThe credit risk is one of the most important risks in the activity of commercial banks, so banks must have the reliable credit risk assessment instruments in order to manage this risk properly. The results of credit risk assessment is the most important criterion in decision making conserning loans. When the loan is lent out, the credit risk level of the debtor is necessary for the calculation of bank‘s capital adequacy. In this research the conceptual scheme of the credit risk assessment model development process was composed, the set of financial ratios was compounded that are signifficant for the credit risk assessment, the statistical data analysis methods were selected, the set of methods for the estimation of models validity was extended, the possibility of credit risk assessment analyzing the sample of bankrupted and non-bankrupted companies was reasoned. The statistical enterprises credit risk assessment model was developed that allows to estimate the default probability of companies and to attribute the credit ratings. The credit risk assessment is based on the analysis of 3 years financial data of companies from their annual financial reports. By the logistic regression model the companies are classified into default and non-default groups, then according to the calculated scores, the non-default companies are classified into 7 risk classes. The credit risk assessment models commonly are developed only for the internal use in banks, so this research signifficantly extends the credit risk assessment practical results in the scientific literature and demonstrates how the enterprises can be classified into different risk groups meeting the recommendations of Basel Committee on Banking Supervision and the requirements of Bank of Lithuania.

• Filter methods of variable selection for enterprise credit risk prediction / Renatas Spicas, Rasa Kanapickiene, Monika Ivaskeviciute. Perspectives of business and entrepreneurship development: economic, management, finance and system engineering from the academic and practioners views, May 28-29, 2015, Brno, Czech Republic : proceedings of selected papers / editors: I. Simberova, A. Kocmanova. Brno: Faculty of Business and Management, Brno University of Technology, 2015. P. 147-160.
• Įmonių kredito rizikos vertinimo modelių taikymas Lietuvos kredito unijose / Renatas Špicas, Gintarė Nekrošiūtė. Ekonomika ir vadyba: aktualijos ir perspektyvos. 2012, Nr. 4 (28), p. 120-132.