Прогнозирование будущих денежных потоков корпоративных заемщиков

Добрый день! Уважаемые студенты, Вашему вниманию представляется дипломная работа на тему: «Прогнозирование будущих денежных потоков корпоративных заемщиков»
Оригинальность работы 92%

Содержание
Глава 1. Предпосылки построения моделей прогнозирования денежных потоков заемщиков . 5
1.1 Состояние торговой отрасли....................................................................................................... 5
1.2 Обзор литературы......................................................................................................................... 6
Глава 2. Методология, используемая для построения прогностической модели...................... 26
Глава 3. Построение модели прогнозирования денежных потоков заемщиков....................... 32
3.1 Определение выборки и сбор данных..................................................................................... 32
3.2 Обработка данных...................................................................................................................... 38
3.3 Построение модели.................................................................................................................... 41
Заключение....................................................................................................................................... 50
Список литературы.......................................................................................................................... 52
Приложения...................................................................................................................................... 54

Введение
Основная деятельность любого коммерческого банка завязана на роли кредитора. Кредитование является активной операцией, первоначальным источником формирования прибыли банка, и как следствие возможности для дальнейшего стабильного развития. По итогам 2019 года объем кредитов физическим лицам вырос на 18,6%, объем кредитов предприятиям - на 4,5%, однако результаты меньше, чем на конец 2018 года. В банковском секторе 373 кредитные организации показали прибыль, в размере 2,196 млрд. рублей, в то же время 69 организаций продолжают показывать отрицательный финансовый результат. Существует множество причин, по которым банк показывает убыток, к ним можно отнести отсутствие притока денежных средств от клиентов, слабая управленческая система, большая доля некачественных ссуд в кредитном портфеле и т.д.
Рост   просроченной   задолженности   в   банковском   секторе   может    существенно
повлиять на стабильность экономической системы. Актуальность изучения причин возникновения просрочек и разработка мер по их устранению, остается важнейшим моментом в развитии коммерческих банков в ближайшем будущем.
Для обеспечения бесперебойности работы банка, необходимо тщательно подбирать клиентов, создавать методики для качественного мониторинга финансового состояния заемщиков, прогнозировать будущие притоки и оттоки денежных средств. Погашение задолженности должно быть произведено согласно установленным кредитным графикам. Соблюдение заемщиками условий кредитного договора или своевременное предсказание дефолта заемщика сотрудниками банка, может ограничить банк от многих проблем в будущем, в том числе и от создания дополнительных резервов на потери по ссудам. Большой размер резерва может указывать на плохое финансовое состояние банка. В частности, при критически высоком уровне просроченной задолженности, кредитная организация может и вовсе прекратить свое существование.

• 2014 года Центральный Банк России отозвал ряд лицензий у коммерческих банков по причине некачественно сформированного портфеля. Для недопущения такого хода развития событий, кредитная организация должна работать с заемщиком до выдачи ссуды и после:

1. До выдачи кредита, необходимо проверять финансовое состояние заемщика. В

настоящее                                                                                                       время           существует    огромное                                                                                                                        количество различных     методик                                                                                                                                                                для
принятия решения по выдаче, для составления правдивого портрета заемщика. К числу таких методов можно отнести и множество скоринговых моделей, и обращение к НБКИ (Национальное Бюро Кредитных Историй), так же проверка открытых судебных разбирательств по клиенту и т.д. В любом случае, банк должен самостоятельно определиться с методикой, подходящей конкретно для его клиентов и соответствующей его внутренним особенностям.

2. После выдачи, задача стоит не менее сложная. Важно проверять и контролировать своевременное выполнение своих обязательств заемщиком. Для решения подобных задач нужна слаженная работа кредитного комитета. Регулярный мониторинг выданных ссуд, прогноз возможных невыплат, предкризисного состояния заемщика - это обязанность банка и его подчиненных.

• • связи с увеличением просроченных платежей в банковском секторе, а также большой роли корпоративного сегмента в общем объеме кредитования, в данной работе рассматривается моделирование будущего денежного потока корпоративного заемщика. За основу причин невыполнения своих обязательств или нарушения графиков платежей, берется

• первую очередь – возникновение финансовых трудностей и отсутствие финансовых средств у клиента. Предполагается, что прогнозирование потока денежных средств заемщика может предотвратить дефолт или увеличение просрочки на ранних этапах.

Целью данной работы является создание модели для возможности прогнозирования денежного потока корпоративного заемщика.
Предметом исследования выступают компании торговой отрасли. В связи с тем, что каждая отрасль обладает собственной спецификой, была проанализирована только одна из них.

• первой части работы приведены теоретические предпосылки для разработки модели, обзор существующей научной литературы со схожей тематикой. Во второй части описана методология, которая будет применяться при анализе. В заключительной части разрабатывается собственная модель, прогнозирующая денежный поток, а именно прирост выручки компаний-заемщиков.