KREDITO RIZIKOS VERTINIMO MODELIS LIETUVOS KREDITO UNIJOMS: SANTYKINIŲ RODIKLIŲ IR JŲ ANALITINIŲ KRITERIJŲPARINKIMAS

Journal Title: VADYBA - Year 2013, Vol 22, Issue 1

Abstract

Straipsnyje pateikiami mažų ir labai mažųįmonių kredito rizikos vertinimo modelio santykiniai rodikliai bei jų analitiniai kriterijai. Straipsnyje mažos ir labai mažos įmonės suprantamos taip, kaip jos apibrėžtos smulkiojo ir vidutinio verslo plėtros įstatyme (žin. 109-2993). Straipsnyje analizuojamas kredito rizikos vertinimas, kiekybinė mokumo analizė, bankroto bei nemokumo prognozavimo modeliai. Kredito rizikos vertinimo modelyje naudojami santykiniai finansiniai rodikliai parenkami keliais žingsniais. Pirma, atliekamas finansinių santykinių rodiklių parinkimas. Atrinkti devyni santykiniai finansiniai rodikliai, apimantys mokumo, kapitalo struktūros ir pelningumo rodiklių grupes. Antra, siekiant efektyviai vertinti kredito riziką, kiekvienam išrinktam modelyje naudoti santykiniam rodikliui priskiriami analitiniai kriterijai, skirstantys rodiklio reikšmesį penkias grupes, nuo geriausios reikšmės iki blogiausios. Remiantis straipsnyje pateikiamais santykiniais rodikliais bei jų analitiniais kriterijais pasiūlytas agreguotas mokumo indeksas, kuris gali būti skaičiuojamas Lietuvoje veikiančiose kredito unijose bei kitose įstaigose, kurios suteikia piniginius bei prekinius kreditus arba mokėjimo atidėjimus mažoms ir labai mažoms įmonėms. Straipsnyje autorius pateikia indekso rangavimo ir mokumo ribų lentelę, pagal kurią indekso reikšmės suskirstomos į 10 rangų, o rangams priskiriamos finansinės būklės duomenys. Pasiūlyto agreguoto mokumo indekso patikimumo vertinimas atliktas lyginant jo efektyvumą su Zavgren ir Chesser logistinės regresijos modeliais bei Altman "Z", Lis, Springate, Taffler ir Tisshaw diskriminantiniais bankroto prognozavimo modeliais. Tyrimo metu analizuotos 25 bendrovės, atitinkančios mažų ir labai mažųįmoniųsąvoką. Analizuotos įmonės, kurios turi arba turėjo paskolą kredito unijose, arba bankrutavusios įmonės. Tyrimas įrodė, jog straipsnyje pateiktas mokumo indeksas gali būti naudojamas kaip alternatyva Lietuvoje veikiančių mokumo agentūrų skaičiuojamiems indeksams ir/ar bankroto prognozavimo modeliams.

Authors and Affiliations

Renatas Špicas

Keywords

Related Articles

THE EFFECTS OF CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY ON CONSUMER DECISIONS IN HUNGARY

The significance of socially responsible consumption as well as the question of the knowledge and information that consumers may have about producers of consumer product are increasingly appearing in the literature. In t...

HOW DOES ARTIFICIAL INTELLIGENCE AFFECT THE TOURISM INDUSTRY?

Technological innovations support increased efficiency in every industrial sector. Artificial intelligence (AI) is among the most important innovative solutions. Intelligence is measurable and clearly defined. The scienc...

EVALUATION OF EXPORT EXPANSION IMPACT ON THE ECONOMIC GROWTH IN SUB-SAHARAN AFRICA

There is no unanimity in the empirical and theoretical literature on the causal relationship between exports and economic growth. Hence, the article aims to investigate empirically how export determines and sustains econ...

ŠIUOLAIKINIAI MIGRACIJOS PROCESAI IR JŲ ĮTAKA LIETUVOS DARBO RINKAI

Straipsnio tikslas – atlikti šiuolaikinės migracijos analizę ir nustatyti kokią įtaką imigracija daro Lietuvos darbo rinkai. Darbe atlikta asmenų migracijos problemas atspindinčios mokslinės literatūros analizė ir nustat...

AKCIJŲ PORTFELIO FORMAVIMAS IR VALDYMAS FUNDAMENTALIOS IR TECHNINĖS ANALIZĖS PAGRINDU

Straipsnyje yra suformuluotos akcijų portfelio formavimo ir aktyvaus bei pasyvaus valdymo problemos, išanalizuoti fundamentalios ir techninės analizės metodų taikymo principai, susisteminti įvairių Lietuvo...

Download PDF file
  • EP ID EP463702
  • DOI -
  • Views 37
  • Downloads 0

How To Cite

Renatas Špicas (2013). KREDITO RIZIKOS VERTINIMO MODELIS LIETUVOS KREDITO UNIJOMS: SANTYKINIŲ RODIKLIŲ IR JŲ ANALITINIŲ KRITERIJŲPARINKIMAS. VADYBA, 22(1), 135-142. https://europub.co.uk/articles/-A-463702