Использование лимитов в рамках механизма банковского кредитования

Рахаев Валерий Александрович,
кандидат экономических наук
доцент кафедры Финансов и кредита,
Самарский государственный
экономический университет, Самара
KANT
№3 (32) 2019

Лимиты кредитований являются важнейшим инструментом кредитного механизма коммерческого банка, особенно в условиях экономической нестабильности. В настоящее время общепринятая методология установления лимитов в теории и практике банковского дела отсутствует. Каждый банк опирается в этом на свои внутренние нормативные документы. При этом недостаточное внимание уделяется расчёту прогнозных показателей. В статье исследованы преимущества и недостатки существующих методик расчёта лимитов кредитного риска. Рассмотрены различные теоретические подходы к расчёту лимитов на оборотное и инвестиционное финансирование. Даны предложения по установлению лимита на оборотное финансирование в зависимости от прогнозного чистого денежного потока от текущей деятельности. Сделан расчёт прогнозного чистого денежного потока от текущей деятельности на основе финансовой модели заёмщика - российской производственной компании. Обосновано определение лимита на инвестиционное финансирование на основе оценки критериев эффективности проекта. Методика может быть использована банками при расчёте лимитов кредитования на заёмщиков.

Лимиты - это меры по ограничению кредитного риска банка, обеспечению своевременности исполнения обязательств заёмщиками. Целью установления лимитов является обеспечение оптимального уровня рисков и ускорение принятия решения по отдельным кредитным операциям в рамках установленного лимита.

В банковской практике выработано множество различных методик расчёта кредитных лимитов. При этом они представляют собой скорее экспертные оценки, нежели обоснованные расчёты показателей. Общепринятая методика установления лимитов в настоящее время отсутствует. На практике используются два основных метода определения лимитов:

  1. установление лимитов в зависимости от вида предоставляемых клиенту услуг;
  2. установление совокупного лимита кредитования одного заёмщика, в рамках которого клиенту может быть предоставлено несколько кредитных продуктов в различных видах кредитования.

В экономической литературе рассматриваемая тема нашла достаточно широкое освещение. Выделяют подходы к расчёту лимита оборотного финансирования и лимита инвестиционного финансирования. Наиболее распространённой при расчёте лимита оборотного финансирования является методика, основанная на расчёте операционного и финансового циклов. Потребность в оборотном капитале определяется как произведение финансового цикла в днях на себестоимость реализации за 1 день. Потребность в оборотном капитале за вычетом собственного оборотного капитала представляет собой потребность в финансировании оборотных средств за счёт кредитов или общий лимит кредитования заёмщика. Дополнительная потребность в кредитах в конкретном банке рассчитывается как разница потребности в финансировании оборотного капитала за счёт кредитов и действующих краткосрочных кредитов в банках за вычетом погашения и рефинансирования кредитов других банков. При этом, как правило, не делаются поправки на уровень обеспеченности по ссуде.

Известны также и другие методы расчёта лимитов. Так, КХВ, Ефимова предлагает в качестве лимита использовать минимальное значение из множества значений показателей: обеспеченность ссуды ликвидным обеспечением, возможность обслуживания кредита, финансовое положение, максимально возможный лимит кредитования в рамках конкретного кредитного продукта [1]. В случае возобновляемой кредитной линии автор рассчитывает лимит как произведение среднемесячных чистых кредитовых оборотов и срока транша в месяцах, делённого на 2.

К.А. Гузова, Т.В. Панкова и О.Б. Волошина определяют вел и чину лимита на заёмщика как произведение базового лимита, выделяемого надёжному клиенту, на величину синтетического коэффициента, отражающего степень риска заёмщика (вероятность невозврата кредита) [2;3, с.42-45].

Н.С. Костюченко предлагает рассчитывать предварительный лимит кредитного риска как прогнозную квартальную выручку, скорректированную на дебиторскую и кредиторскую задолженность и задолженность по кредитам, подлежащие погашению в следующем отчётном периоде. Лимит определяется как минимальное значение из трёх показателей: предварительный лимит, величина чистых активов и обеспечения [4].

Н.А. Вольхин, С.В. Дедиков и другие авторы практического пособия "Кредитование малого и среднего бизнеса: оценка заёмщиков и минимизация рисков" рассматривают аналогичную технологию расчёта лимита кредитного риска [5]. Среднеквартальная выручка за отчётный период корректируется с учётом прогнозируемых поступлений реальной дебиторской задолженности и кредиторской задолженности, подлежащей погашению в следующем отчётном периоде. Полученный прогнозируемый денежный поток используется в качестве лимита кредитного риска. Использование показателя поступлений денежных средств завышает значение лимита, поскольку не учитывает необходимость осуществления платежей, связанных с текущей деятельностью. Текущие платежи уменьшают чистый денежный поток (далее - ЧДП), который может быть использован для погашения кредитов. Поэтому применение показателя поступлений денежных средств или выручки, на наш взгляд, является некорректным.

Р.В. Пашков считает целесообразным установление следующих видов лимитов:

  1. лимит самостоятельного кредитования филиала банка на клиента;
  2. лимит риска кредитного портфеля филиала банка;
  3. лимит сроков кредитования;
  4. лимит процентных ставок по кредитным продуктам.

При этом он не предлагает какие-либо методы расчёта значений лимитов на клиента [6].

По конкретному банковскому продукту лимит на оборотное финансирование рассчитывается как минимальное значение следующих показателей: запрашиваемое финансирование; сумма затрат на операционный цикл; среднемесячная выручка клиента за последние 12 месяцев.

Существуют также методы расчёта лимитов в процентах от собственного капитала, активов и выручки от реализации.

Известен ряд зарубежных исследований по рассматриваемой тематике. В частности, отмечается, что применение подхода на основе финансового цикла требует полной и достоверной финансовой отчётности клиента [7]. Наличие неполной информации требует от банка установления ковенант (ограничений) для покрытия риска информационной асимметрии [8,9,10]. Использование методики по конкретному банковскому продукту предполагает хорошее знание банком отрасли заёмщика [11,12].

Таким образом, в рассмотренных методиках используются различные факторы, влияющие на размер лимита: финансовый цикл, финансовое положение, обеспечение, выручка, собственный капитал и др.

Расчёт лимита долгосрочного финансирования осуществляется на основе величины чистой прибыли и амортизации.

Нельзя сказать, что описанные позиции авторов некорректны. На наш взгляд, их недостатками являются, во-первых, использование данных за отчётный период для установления лимита на период кредитования; во-вторых, недостаточный учёт прогнозного денежного потока заёмщика в качестве фактора расчёта лимита. В связи с этим актуальным является выработка подхода к проблеме определения лимитов, позволяющего устранить слабые стороны предшествующих позиций, и, с другой стороны, включая все положительное с учётом современных особенностей.

Вышеизложенные вопросы обусловили формулирование целей и задач исследования. Цель исследования: определить проблемы существующих методик расчёта лимитов и предложить пути их модернизации.

Задачами исследования являются следующие;

  • предложить подход к расчёту прогнозного чистого денежного потока (далее - ЧДП) от текущей деятельности на основе финансовой модели клиента;
  • обосновать установление лимита на оборотное финансирование в зависимости от ЧДП от текущей деятельности;
  • сделать расчёт лимита на инвестиционное финансирование на основе оценки критериев эффективности проекта.

В процессе исследования использовались следующие общенаучные методы: системный и логический анализ и синтез, принципы индукции и дедукции. Аналитическая часть работы построена на методах классификации, сравнительного анализа; при систематизации полученных данных использовались метод сравнения, метод построения системы показателей на основе вертикальных и горизонтальных связей между ними, методы изучения взаимосвязей между результативными (обобщающими) показателями и частными, методы факторного анализа, методы прогнозирования и экстраполяции.

Исследование основано на опыте российской компании ООО "Молочная держава", занимающейся производством молочных продуктов в Самарской и Ульяновской областях. В 2018 г. объём производства продукции составил 91,3 тыс. тонн, выручка от реализации без НДС 5 712 млн руб. Фактическая загрузка оборудования 75%. Клиент в 2019-2023 гг. планирует расширение производства с учётом полной загрузки мощностей.

Условия расчётов клиента с поставщиками и покупателями с 2019 г. ухудшились. Так, в 2018 г. клиент оплачивал поставщикам 30% закупок в текущем квартале, 70% - в следующем квартале. Покупатели оплачивали клиенту 62% продаж авансом, 38% - в текущем квартале.

С 2019 г. клиент должен оплачивать 40% квартальных закупок авансом, 54% в текущем квартале, 6% в следующем квартале. Покупатели будут оплачивать 35% продаж авансом, 62% втекущем квартале, 3% в следующем квартале. Запасы материалов зависят от роста объёмов производства продукции и выручки от реализации, запасы готовой продукции отсутствуют.

Клиент направил в банк заявку на кредитование, включающую:

  1. предоставление инвестиционного финансирования: кредита на приобретение оборудования для молочного производства. Способ кредитования - кредитная линия с лимитом выдачи на срок 5 лет в размере 230 млн руб. Предоставляется отсрочка по оплате основного долга на 1 год;
  2. предоставление оборотного финансирования: кредита на пополнение оборотных средств в связи с изменением объёмов производства и условий расчётов с контрагентами. Способ кредитования - кредитная линия с лимитом выдачи в размере 362 млн руб. и графиком изменения задолженности на срок 18 месяцев;
  3. предоставление оборотного финансирования: кредита на закупку отечественного сельскохозяйственного сырья для первичной и промышленной переработки. Способ кредитования - кредитная линия с лимитом задолженности в размере 66 млн. руб.

Погашение кредита на пополнение оборотных средств будет осуществляться в период со 2 квартала 2019 г. по 2 квартал 2020 г. По мере погашения кредита с 3 квартала 2019 г. планируется восстановление задолженности в рамках кредита на закупку отечественного сельскохозяйственного сырья путём открытия кредитной линии с лимитом задолженности. Срок транша составляет 3 месяца. По окончании срока транша задолженность погашается и привлекается новый транш на сумму погашения. В результате задолженность по краткосрочным кредитам будет снижаться по установленному графику. Начиная с 4 квартала 2020 г. задолженность по кредиту на закупку отечественного сельскохозяйственного сырья составит 66 млн руб. При погашении задолженности она будет восстанавливаться до этой суммы путём привлечения очередного транша.

Для обоснования заявки на кредитование сначала необходимо установить клиенту индивидуальный лимит кредитного риска, включающий лимит оборотного и инвестиционного финансирования. Клиентом представлена финансовая отчётность, бизнес-план на период кредитования.

На основе этой информации автором составлена финансовая модель на период кредитования. Рассчитан ЧДП от текущей, инвестиционной и финансовой деятельности косвенным методом. Выручка от реализации и затраты на материалы корректируются с учётом изменения статей оборотных средств и краткосрочных обязательств и оплаты постоянных затрат (табл. 1, см. выше). Сумма ЧДП от текущей деятельности за период кредитования позволяет погасить задолженность по кредитам. Для обоснования возможности установления клиенту лимита на инвестиционное финансирование в размере 230 млн руб. необходимо сделать расчёт эффективности инвестиционного проекта.

Таблица 1 - Расчёт ЧДП от текущей деятельности косвенным методом, млн руб.

N п/п Показатель по 2019 кварталам 2020 2021 2022 2023
1 2 3 4
1 Выручка от реализации 1928 1960 2051 2056 8810 5457 10031 10702
2 Изменение ДЗ покупателей 58 1 3 1 6 3 5 5
3 Изменение КЗ покупателей -235 32 16 16 63 44 57 61
4 Поступления от покупателей (стр.1 - стр.2 + стр.3) 1575 1001 2064 2110 8867 9498 10083 10758
5 Затраты на материалы 1601 1627 1653 1680 7312 7849 8325 8882
6 Изменение ДЗ поставщиков -81 38 9 15 58 43 55 69
7 Изменение КЗ поставщиков -33 12 -6 -1 11 5 8 9
8 Изменение запасов материалов 239 10 28 14 60 35 43 52
9 Платежи поставщикам (стр.5 + стр.6 - стр.7 + стр.3) 1720 1686 1734 1767 7419 7923 8420 8334
10 Оплата постоянных затрат 239 244 248 250 1025 1154 1203 1257
11 ЧДП от текущей деятельности (стр.4 - стр,9 - стр.1 0) -385 61 83 94 423 421 460 506
12 Остаток ДС на начало периода 24 1 1 68 97 309 673 1075
13 ЧДП от инвестиционной деятельности -230 - - - - - - -
14 Привлечение краткосрочных кредитов 362 61 77 258 264 264 264
15 Погашение краткосрочного кредита на пополнение оборотных средств - 61 77 81 143 - - -
16 Погашение краткосрочного кредита на закупку сырья - - - 61 309 264 264 264
17 Привлечение/погашение инвестиционного кредита 230 - - - -58 -58 -58 -56
18 Остаток ДС на конец периода (сумма стр.11-14 - сумма стр.15-16 + стр.17) 1 1 68 97 309 673 1075 1524

Поскольку источником погашения кредитных средств являются средства от текущей деятельности клиента в объёме более 50% от общего объёма погашений, составляется план движения денежных потоков, включающий все потоки предприятия в целом (по текущей деятельности и инвестиционному проекту, финансируемому банком).

ООО "Молочная держава" планирует реализовать инвестиционный проект в отрасли 15.5 Производство молочных продуктов (ОКВЭД). Затраты по проекту представляют собой приобретение линии для переработки, стерилизации и упаковки молока и кисломолочных продуктов. Общая сумма финансирования по проекту составляет 230 млн руб. Фактическое выполнение работ на текущую дату составило 100%. Вложения собственных средств клиента не планируются.

Таблица 2 - Основные показатели инвестиционного проекта

Показатель Комментарии
Цель реализации и стоимость проекта Приобретение оборудования для расширения производства индустриальных молочных продуктов, стоимость 230 млн руб.
Источник финансирования Кредит АО «Россельхозбанк» на срок 5 лет, в т.ч. льготный период 1 год, процентная ставка 12% годовых
Месторасположение Российская Федерация, Самарская обл.. Кошкинский р-н
Период
реконструкции /
модернизации /
строительства:
Начало финансирования основных средств — 1 кв. 2019 г.
Ввод в эксплуатацию основных средств - 1 кв. 2019 г.
Постепенное наращивание производства в течение 2020-2023 гг.

Плановый объём производства
1 кв. 2019 г. - 30,9 тыс. тн,; 2020 г. - 132 тыс. тн.;
2 кв. 2019 г, - 30,9 тыс. тн.; 2021 г. - 135 тыс, тн.;
3 кв, 2019 г, - 32,1 тыс.тн.; 2022 г. - 135 тыс. тн.;
4 кв, 2019 г. - 32,3тыс.тн.; 2023 г. - 138тыс, тн.
Период выхода на проектную загрузку мощностей 4 кв, 2020 г.
Плановая выручка от реализации 1 1 кв. 2019 г. -2028 млн, руб.; 2020 г. - 9210 млн, руб.;
2 кв. 2019 г. -2060 млн, руб.; 2021 г. -9857 млн, руб.;
3 кв. 2019 г. - 2151 млн. руб.; 2022 г, - 10431 млн, руб.;
4 кв. 2019 г. -2196 млн. руб.: 2023 г, - 11102 млн, руб.
Простой срок окупаемости (РВР), лет Простой срок окупаемости = 1,5 года ? срока кредитования (соответствует требованиям банка)
Дисконтированный срок окупаемости (DPBP), лет Дисконтированный срок окупаемости = 1,75 года ? срока кредитования (соответствует требованиям банка)
NPV (чистая приведённая стоимость) NPV = 1 157 млн руб. Соответствует оптимальным значениям ? 0
IRR - внутренняя норма дохода (рентабельности) IRR = 17%. Соответствует оптимальным значениям (выше средневзвешенной стоимости капитала 12%)
DSCR (Коэффициент покрытия ссудной задолженности) DSCR = от 1,02 до 18,63. Соответствует оптимальным значениям (DSCR ? 1,15)

Основные показатели инвестиционного проекта, рассчитанные автором по материалам клиента, представлены в таблице 2 (см. выше). Как видно, критерии эффективности инвестиционного проекта выполняются.

Объём производства продукции, выручка, себестоимость продаж, рентабельность соответствуют рынку и ретро-данным клиента. Значение показателя EBITDA достаточно для уплаты процентов по кредитам (по всему кредитному портфелю) и погашению основного долга по кредитам. Динамика показателей EBIT, EBITDA положительная. Рентабельность по EBITDA, соответствует рынку / ретро-данным клиента. Значение коэффициента покрытия долга (DSCR) соответствует требованиям банка. Проект является финансово реализуемым (табл. 3).

Таблица 3 - Показатели оценки финансовой реализуемости проекта,млн руб.

N п/п Наименования показателей 2019 по кварталам 2020 2021 2022 2023
1 2 3 4
1 Выручка она НДС 1 753 1732 1865 1905 3009 3593 9119 9729
2 Себестоимость продаж 1581 1606 1676 1710 7177 76S7 8142 8672
3 Прибыль от продаж 85 87 99 103 460 520 567 626
4 Долг 362 301 285 220 66 66 66 66
5 ЕВIТ за период 85 87 99 103 460 520 567 526
6 EBITDA за период 111 113 125 129 564 624 570 730
7 EBITDA / Выручка от продаж, % 6,3 6,3 6,7 6,8 7,0 7,3 7,4 7.5
8 Долг / EBITDA 1,3 0,9 0,5 0.1 0,1 0,1 0,1
9 EBITDA / проценты к уплате 7,2 7,4 8,2 9,3 16,6 28,4 44,7 81,1
10 DSCR 1,05 1,02 1,73 1,62 4,56 8,89 13.86 18,63

Таблица 4 - Анализ чувствительности NPV к изменению параметров проекта

Параметры проекта Изменение параметра. %
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20
Дисконтированный чистый денежный поток (NPV), млн. руб
Выручка от реализации -6064 -4174 -2284 229 1157 2703 4249 5796 7342
Бюджет инвестиционного проекта 1202 1191 1180 1168 1157 1146 1134 1123 1112
Операционные раиходы 6290 5007 3724 2440 1157 -138 -1642 -3210 -4779
Процентная ставка 1202 1191 1180 1168 1157 1147 1136 1125 1115
Объём продаж в натуральномвыражении 357 561 761 958 1157 1356 1555 1753 1952

Уровень соотношений Долг/EBITDA (обслуживание долга), EBIT/проценты к уплате, EBITDA/проценты к уплате достаточен для обеспечения исполнения обязательств заёмщика в период кредитования. Показатели рассчитаны автором по данным клиента.

Проведён однопараметрический анализ чувствительности чистой приведённой стоимости (NPV) к изменению каждого из основных параметров проекта. При анализе влияния на NPV изменений одного из параметров значения остальных параметров проекта не изменялись. Обязательными параметрами для анализа чувствительности были выручка от реализации, процентная ставка по кредиту, бюджет инвестиционного проекта, операционные расходы, объём продаж в натуральном выражении.

Как видно, изменение бюджета инвестиционного проекта и процентной ставки по кредиту не оказывает значительного влияния на NPV. При снижении объёма продаж в натуральном выражении на 20% показатель NPV остаётся положительным, что говорит о достаточной устойчивости проекта. Кроме того, снижение объёма продаж представляется сомнительным, учитывая наличие неудовлетворённого спроса покупателей. При снижении вы ручки от реализации и/или увеличении операционных расходов на 5% показатель NPV становится отрицательным. Основным фактором при этом является снижение цен на продукцию и/или рост цен на сырьё.

Результаты анализа чувствительности чистой приведённой стоимости (NPV) к изменению каждого из основных параметров представлены в таблице 4. Расчёт сделан автором по материалам клиента.

Следует отметить однонаправленность динамики цен на сырьё и готовую продукцию в отрасли "Молочное производство". Снижение цен на готовую продукцию сопровождается одновременным снижением цен на сырьё и наоборот. Из таблицы видно, что отрицательный NPV за счёт снижения выручки и/или роста операционных расходов компенсируется положительным NPV за счёт уменьшения операционных расходов и/или роста выручки. Таким образом, рассмотренные параметры не оказывают существенного влияния на успешную реализацию проекта.

В таблице 5 представлен анализ достаточности ЧДП от текущей деятельности для погашения кредитов.

Таблица 5 - Анализ достаточности ЧДП от текущей деятельности для погашения кредитов, млн руб.

N п/п Показатель Период
2019 2020 2021 2022 2023 Итог
1 ЧДП от текущей деятельности -147 423 421 460 506 1664
2 Привлечение кредита на пополнение оборотных средств 362 - - - - 362
3 Погашение кредита на пополнение оборотных средств 219 143 - - - 362
4 Привлечения кредитов на закупку сырья 138 298 264 264 264 1228
5 Погашение кредита на закупку сырья 61 309 264 264 264 1162
6 Погаииние иииестициошюто кредита - 58 58 58 56 230
7 ЧДП общий (отр.1+стр.2-отр,3+стр.4-стр5-стр.6) 73 212 364 402 449 1500
8 Лимит кредитного риска на начало года всего, 592 450 239 181 123 -
9 В том числе:
10 Лимит оборотного финансирования 362 220 66 66 66 -
11 Лимит инвестиционного финансирования 230 230 173 115 57 -

Таблица составлена автором по данным клиента. За счёт ЧДП от текущей деятельности за 2019 г. и 2020 г. планируется провести погашение кредита на пополнение оборотных средств, а также платежей в погашение инвестиционного кредита в размере 58 млн руб. Конечным источником погашения кредита "на оборотку" является выручка от реализации, инвестиционного кредита - чистая прибыль и амортизация. Однако непосредственно погашения осуществляются за счёт ЧДП от текущей деятельности.

Недостаток ЧДП для погашения кредита на закупку сырья будет покрыт за счёт привлечения новых траншей. В 2021-2023 гг. и в целом за период кредитования ЧДП от текущей деятельности достаточен для осуществления платежей в погашение кредитов. Остаток денежных средств на конец каждого периода является положительным. Лимит оборотного финансирования, как правило, уста на вливается на год, однако в данном случае исходя из особенностей клиента лимит был установлен на 1,5 года. В кредитных договорах с клиентом устанавливается график уменьшения лимита задолженности по кредитам.

На основании изложенного можно сделать вывод, что предприятие способно расплатиться по кредиту на пополнение оборотных средств и закупку сырья в соответствии с запрашиваемыми графиками. Таким образом, возможно установить лимит на оборотное финансирование в размере 362 млн руб., лимит на инвестиционное финансирование - в размере 230 млн руб., совокупный лимит кредитного риска - в размере 592 млн. руб.

В статье исследованы существующие методики установления лимитов на оборотное и инвестиционное финансирование. На примере финансовой модели российской производственной компании обосновано установление лимитов на оборотное финансирование в зависимости от чистого денежного потока от текущей деятельности. Проведена проверка финансовой реализуемости проекта и чувствительности NPV к изменению параметров при расчёте лимита на инвестиционное финансирование. Ограничения исследования заключаются в том, что оно проведено на примере компании без учёта группы связанных компаний, в которую входит данный клиент. Это обуславливает специфику расчёта показателей, но не отрицает возможности применения вышеуказанных методов. Рассмотренные методы можно использовать при установлении лимитов кредитного риска на заёмщиков. В дальнейшем планируется распространить исследование на группы связанных заёмщиков.

Рассмотрены существующие методики к расчёту лимитов кредитного риска. Предложен собственный подход к установлению лимитов на оборотное и инвестиционное финансирование. На опыте конкретной российской компании, обратившейся за кредитом, рассмотрены методы расчёта потребности в оборотном и инвестиционном финансировании, проведена проверка финансовой реализуемости проекта и чувствительности NPV к изменению параметров при расчёте лимита. Рассмотрены ограничения анализа, а также направления дальнейших исследований.

Литература:

1. Ефимова Ю.В. Модели определения лимита кредитования / Ю.В. Ефимова II Банковское кредитование. - 2012. - №5.

2. Гузова К.А., Панкова Т.Н. Совершенствование методики расчёта лимита кредитования как направление сокращения кредитного риска / К.А. Гузова, Т.Н. Панкова // Студенческий вестник. Электронный научно-технический журнал. - 2013. - №10.

3. Волошина О.Б. Подходы к определению лимита кредитования / О.Б. Волошина // Вестник Пензенского государственного университета. - 2013. -  №4.-С42-45.

4. Костюченко Н.С. Анализ кредитных рисков / Н.С. Костюченко. - СПб.: Скифия, 2010. - 440 с.

5. Кредитование малого и среднего бизнеса: оценка заёмщиков и минимизация рисков : практическое пособие / Н.А. Вольхин, СВ. Дедиков и др. М.: Регламент - Медиа, 2010. - 268 с.

6. Пашков Р.В. Подходы к формированию и контролю банковских лимитов / Р.В. Пашков // Внутренний контроль в кредитной организации. - 2012,-№4.

7. Graham J., Li S., Qiu J. Corporate mis re porting and bank loan contracting // Journal of Financial Economics. -2008. - Vol.89, ls.1.- pp. 44-61.

8. Leippold M., Vanini P., Ebnoether S, Optimal credit limit management under different information regimes // Journal of Banking & Finance. - 2006. - Vol.30, ls.2, - pp. 463-487.

9. Dell'Arccia G., Marquez R., Information and bank credit allocation // Journal of Financial Economics. -2004. - Vol.72, ls.1. - pp. 185-214.

10. Lin C., Ma Y., Malatesta P., Xuan Y. Corporate ownership structure and bank loan syndicate structure // Journal of Financial Economics. - 2012.- Vol.104, ls.1.-pp. 1-22.

11. Denis D., Wang J. Debt covenant renegotiations and creditor control rights // Journal of Financial Economics. - 2016. - Vol.121, ls.2. - pp. 300-326.

12. Mutfin J., Petersen M. Loans on sate: Credit market seasonality, borrower need, and lender rents // Journal of Financial Economics. - 2014. - Vol. 113, ls.2.-pp. 125-138.

Метки
Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ для анализа финансового состояния предприятия, позволяющая рассчитывать большое количество финансово-экономических коэффициентов.
Журнал Арбитражный управляющий
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Скачать ФинЭкАнализ
Провести Финансовый анализ Онлайн
Онлайн сервис для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Попробовать ФинЭкАнализ