Материал: 5652

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Таблица 9.5 – Кредитные линии и рейтинги

Название

Минимальная сумма

Максимальная

Срок кредита

ПС

Рейтинг

первого взноса

сумма кредита

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0% Мобильный телефон

0,00 %

15 000

06; 08; 10 или 12

58,00 %

CC

(один документ)

 

 

месяцев

 

 

0% Мобильный телефон

0,00 %

15 000

06; 08; 10 или 12

55,00 %

CCC

(доп. документ)

 

 

месяцев

 

 

10 % - Мобильный телефон

10,00 %

50 000

06; 08; 10 или 12

52,00 %

B

(один документ)

 

 

месяцев

 

 

10 % - Мобильный телефон

10,00 %

50 000

06; 08; 10 или 12

49,00 %

BB

(доп. документ)

 

 

месяцев

 

 

Мобильный+(10%)

10,00 %

20 000

4; 5; 6; 7; 8; 9; 10;

49,00 %

BBB

(один документ)

 

 

11 и 12

 

 

Мобильный+(10%)

10,00 %

20 000

4; 5; 6; 7; 8; 9; 10;

45,00 %

A

(доп. документ)

 

 

11 и 12

 

 

Мобильный+ (20%)

20,00 %

50 000

4; 5; 6; 7; 8; 9; 10;

45,00 %

AA

(один документ)

 

 

11 и 12

 

 

Мобильный+ (20%)

20,00 %

50 000

4; 5; 6; 7; 8; 9; 10;

38,00 %

AAA

(доп. документ)

 

 

11 и 12

 

 

Общий доход компании от финансово-кредитной деятельности составит 12 412,01 млн руб., при этом стоимость техники, приобретённой в кредит, составит 9 923,85 млн руб., соответственно доход банка составит 2488,16.

Заключительным этапом оценки эффективности внедрения проекта была оценка операционного риска в деятельности компании и вычисление дохода компании от запуска проекта, очищенного от рисков, связанных с банковской деятельностью.

ORC

1

(12%

(5 617,01

12 419,84

13 341,5))

1255,134 .

 

3

 

 

 

 

 

 

Оценка операционного риска по стандартизированному методу показала, что из возможного полученного процентного дохода в размере 2 488,16 млн руб. компании необходимо будет отложить в резерв 1 255, 134 млн руб., причём в первый год деятельности финансово-кредитной организации этот резерв должен быть сформирован из собственного капитала.

Таким образом, проведя общий анализ резервов под основные риски, и оценку эффективных процентных ставок, можно сделать вывод, что при развитии направления кредитования в компании есть возможность снизить процентные ставки по более надёжным линиям кредита, тем самым привлечь дополнительную клиентскую базу, и повысить надёжность деятельности. При этом возможный процентный доход, который получит компания, за вычетом всех резервов под риски составит 1 233 млн рублей.

111

Таблица 9.6 – Ожидаемая стоимость кредитного портфеля, млн рублей

 

 

 

Просроченная

Прогнозируемая сто-

C учётом

Возврат при

 

Рейтинг

Возврат, если случился дефолт

судебном

 

задолженность

имость FPV

дефолта

 

 

 

разбирательстве

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

CC

45,00 %

26,00 %

704,36

521,23

82,41

 

 

 

 

 

 

 

 

CCC

50,00 %

24,00 %

1 390,83

1 057,03

166,90

 

 

 

 

 

 

 

 

B

55,00 %

21,00 %

2 436,50

1 924,84

281,42

 

 

 

 

 

 

 

 

BB

60,00 %

18,00 %

2 005,24

1 644,29

216,57

 

 

 

 

 

 

 

 

BBB

65,00 %

17,00 %

2 405,48

1 996,55

265,81

 

 

 

 

 

 

 

 

A

70,00 %

14,00 %

2 346,96

2 018,39

230,00

 

 

 

 

 

 

 

 

AA

75,00 %

12,00 %

1 164,81

1 025,03

104,83

 

 

 

 

 

 

 

 

AAA

85,00 %

8,00 %

887,37

816,38

60,34

112

 

 

 

 

 

 

Итого

 

 

13 341,55

11 003,74

1 408,27

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ожидание

12 412,01

Отклонение

929,54

 

 

 

 

 

 

 

112

Глава 10 Оценка интеграционного потенциала дальневосточных территорий

Процессы взаимодействия территорий и их интеграции стали играть важную роль в экономических отношениях между регионами. Под интеграционными процессами в целом понимается рост связанности устойчивых связей и зависимостей в социально-экономической, политической и геополитической сферах на региональном, межрегиональном и межгосударственном уровнях.

Регионы по отдельности не в состоянии обеспечить те результаты, которые достижимы в системе, так как система в целом обладает всеми теми же возможностями, что и отдельные регионы и дополнительными степенями свободы, связанными с межрегиональным объёмом товарооборота.

Предпосылками развития межрегиональных взаимодействий дальневосточных регионов являются следующие: близость уровней экономического развития регионов; географическая близость регионов, наличие исторически сложившихся экономических связей; общность экономических и иных проблем, стоящих перед регионами в области развития финансирования, регулирования экономики, политического сотрудничества; сходства при- родно-ресурсного потенциала; степень разнообразия структур хозяйства.

Объективная материальная основа экономического взаимодействия дальневосточных территорий заложена во взаимодополняющем характере их природных и хозяйственных комплексов. С учётом географии топлив- но-энергетических, минеральных, лесных, трудовых ресурсов, возможности их совместного технологического использования, экономии транспортных затрат интеграция регионов во многих случаях более выгодна, чем ориентация на хозяйственные связи с другими районами страны. Именно экономическая интеграция регионов Дальнего Востока способна решить проблему комплексности развития хозяйства и трансформации его узкоспециализированной отраслевой структуры.

Участие в интеграционных объединениях даёт регионам-участникам следующие преимущества:

–более широкий доступ к разного рода ресурсам (финансовым, материальным, трудовым) в масштабе одного объединения;

–лучшее использование сравнительных преимуществ;

–расширение рынка (экономия от масштаба и возможность получить товары и услуги, доступные только на крупном рынке);

–усиление конкуренции;

–совместное решение острых социальных проблем (выравнивание условий развития отдельных наиболее отсталых территорий, предоставление социальных гарантий малообеспеченным слоям населения).

Поскольку близость экономического развития является одной из пред-

посылок развития интеграционных процессов, нами была предпринята попытка оценить степень разнородности дальневосточных территорий.

В качестве модели нами использовалась модификация классической гравитационной модели, предложенная директором центра экономических исследований имени Ричарда Джонсона, профессором Южного Методического университета (Southern Methodist University), США, Шломо Вебером для оценки интеграционных процессов в Европейском союзе.

Суть модели состоит в следующем: пусть мир разделён на страны (С), каждая их которых состоит из нескольких регионов (I) с определённой численностью населения:

p(C)

p(I )

 

I C

где p(I) – численность населения региона I.

При этом степень культурных различий регионов определяется посредством дистанции в культурах этих регионов (стран):

0 ≤ d (I, J) ≤ 1, d (I, J) = d (J, I), d (I, I) = 0,

d (I, J) > 0, I ≠ J,

где d(I, J ) − культурное расстояние (cultural distance) между резидента-

ми регионов I и J.

114

Таким образом, взвешенное расстояние между резидентом региона I и всеми другими резидентами страны оценивает степень культурной разнородности резидента региона I по отношению к остальным жителям страны:

H (I , C)

p(J )d (I , J )

.

 

J C

p(C)

В результате можно определить схожие районы, для которых степень разнородности наиболее низка, что служит предпосылкой к их взаимодействию и интеграции.

Основным параметром, характеризующим регион в гравитационной модели, является так называемая «масса» региона. Её можно измерять разными способами, всё зависит от того, какую цель преследует исследователь.

Степень разнородности территорий может рассчитываться на основе различных показателей, отражающих межрегиональные взаимодействия: потоков товаров, населения, труда, капитала. Исходя из имеющейся информации, мы рассчитывали степень миграционной разнородности, инвестиционную разнородность и производственную разнородность дальневосточных регионов, которые в большей степени характеризуют различия территорий в экономическом пространстве.

Для анализа различий в миграционных потоках между дальневосточными территориями определяющим фактором в нашей модели являлся показатель численности населения на территориях. Производственные различия были рассчитаны на основе объёма валового регионального продукта, при определении различий в объёмах инвестиций использовались значения объёма инвестиций в основной капитал. Для комплексной оценки степени разнородности регионов нами было рассчитано также среднее значение показателя за 1995 – 2005 годы. Каждый из показателей был обозначен Hм, Нп, Ни, Н соответственно.

Расстояние между транспортными центрами регионов в нашей модели представляет собой совокупность всех транспортных путей, по которым традиционно производится перевозка грузов на Дальнем Востоке из региона в регион:

dij ci c j tij ,

где ci , c j – индексы транспортных тарифов в регионах i и j, tij – расстояние между регионами i и j.

Расчёт степени разнородности всех дальневосточных территорий производился за период 1995 – 2005 годов. В таблице 10.1 представлены показатели

115

Источник: https://studfile.net/preview/16711312/