Рейтинговая система оценки кредитоспособности заёмщика на примере Сбербанка.

Введение
1.Теоретические аспекты понятия «кредитоспособность» и методы ее оценки
2.Оценка кредитоспособности юридического лица на примере ОАО «Сбербанк России»……………………………………………………………………………………………..10
2.1 Общая характеристика Сбербанка России ОАО
2.2 Методика определения кредитного рейтинга ссудозаемщика, применяемая Сбербанком России
2.3 Критерии выбора показателей при построении девятифакторной модели экспресс-анализа финансового состояния клиента
2.4 Обоснование выбора среднеотраслевых значений коэффициентов в качестве оптимальных при экспресс-анализе кредитоспособности потенциального заемщика……………………………………………………………………………………….20
2.5 Определение кредитного рейтинга потенциального заемщика
2.6 Ранжирование клиентов по степени риска и предварительное заключение о лимите кредитования как завершающий этап рейтингового экспресс-анализа
Заключение
Список использованных источников

В этой связи большое значение приобретает вопрос о наличии информации, характеризующей финансово-экономическое положение отраслей, и ее качественных параметрах. Во многих странах подобная информация постоянно обновляется и регулярно публикуется в специальных сборниках, выпускаемых рейтинговыми агентствами. Американское Рейтинговое агентство Dun and Bradstreet выпускается сборник «Industry Norms and Key Business Rations». В российском финансовом анализе необходимость использования среднеотраслевых коэффициентов в качестве нормативных также декларируется, однако Госкомстат РФ не проводит подобных расчетов и в готовом виде такая информация отсутствует, хотя база для ее создания в стране имеется. Кроме того, еще в начале 2000 года ЦБРФ принял решения о создании базы данных по крупнейшим предприятиям, что необходимо для оценки эмитированных ими векселей.
Госкомстат РФ располагает информацией практически по всем показателям балансов отраслей, а также отчетностью, характеризующей формирование и распределение прибыли. В целях данной работы были использованы результаты расчета, проведенного по всем отраслям отраслевого классификатора Госкомстата. На основе данных Госкомстата, по единой методологии, построены динамические ряды среднеотраслевых коэффициентов, характеризующих финансово-экономическое положение отраслей за 2010-2012 гг. Среднеотраслевые значения коэффициентов, применяемые для анализа ОАО «МЦБК», относимого по ОКОНХ к лесообрабатывающей промышленности и допустимое отклонение значений коэффициентов представлены в таблице 3.
Таблица 13 - Значения отраслевых коэффициентов и допустимое отклонение по предприятиям пищевой промышленности за 2010 - 2012 гг. по данным Госкомстата РФ
Отрасли промышленности Год K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 Лесообрабатывающая
промышленность 2010 0,385 0,3 0,7 0,87 0,028 0,101 0,05 1,77 2,671   2011 0,449 0,345 0,843 0,734 0,016 0,078 0,028 1,611 2,388   2012 0,55 0,407 0,839 0,619 0,021 0,084 0,034 1,416 2,71   средн. 0,461 0,351 0,794 0,741 0,022 0,088 0,037 1,599 2,590 допустимое отклонение   0,08 0,05 0,08 0,13 0,01 0,01 0,01 0,18 0,18 2.5 Определение кредитного рейтинга потенциального заемщика
В ходе применения среднеотраслевых показателей в качестве оптимальных значений для потенциального заемщика, последний как бы позиционируется в однородной среде. В предлагаемой модели происходит распределение заемщиков по трем классам. Выделение только трех классов заемщиков является минимально возможным, но не достаточным. Эта проблема обусловлена нехваткой данных, предоставляемых Госкомстатом РФ. Если бы Госкомстат предоставлял сведения не только по всем предприятиям отраслевой группы, а выделял бы среди них верхний и нижний пороговые значения, количество классов можно было бы увеличить. Именно по такому принципу представлена информация в сборнике «Industry Norms and Key Business Rations».
Определение класса производится по каждому коэффициенту. Устанавливается величина отклонения расчетного значения конкретного коэффициента от нормативного. Величина допустимого отклонения ( у каждого коэффициента своя. В предлагаемой методике ко второму классу будем относить предприятия, значения коэффициентов которых совпадают со среднеотраслевыми с учетом допустимых отклонений, к первому - со значениями коэффициентов выше средних, третьему классу - ниже средних. Для коэффициента финансового рычага действует обратная зависимость (см. табл. 14).
Таблица 14 - Пороговые значения коэффициентов, полученные на основе дисперсионного анализа среднеотраслевых значений
Пределы значений Класс коэффициента К1 К2 К3 К4 К5 К6 К7 К8 К9 N>(k+() 1 0,546 и выше 0,296 и ниже 0,876 и выше 0,868 и выше 0,029 и выше 0,101 и выше 0,05 и выше 1,777 и выше 2,766 и выше (k-()<=N<=(k+() 2 0,378 - 0,545 0,297 - 0,404 0,713 - 0,875 0,615 - 0,867 0,016 - 0,028 0,076 - 0,1 0,026 - 0,049 1,422 - 1,776 2,414 - 2,765 N<(k-() 3 0,377 и ниже 0,405 и выше 0,712 и ниже 0,614 и ниже 0,015 и ниже 0,075 и ниже 0,025 и ниже 1,421 и ниже 2,413 и ниже
После классификационной оценки расчетных коэффициентов производится их оценка в баллах. Количество баллов по каждому коэффициенту определяется как произведение значений класса и удельного веса данного коэффициента. Вес коэффициентов является показателем его значимости в той доле суммарной оценки класса заемщика, которую он будет занимать. При таком подходе коэффициенты одной группы будут иметь одинаковые или близкие веса. Суммарный же объем девяти коэффициентов должен составить 100%.
При определении удельных весов коэффициентов отрасли были разделены на две группы по значимости (весу) той или иной группы показателей. При анализе отчетной патетической информации отрасли разделились на две группы по доле основных фондов в активах:
Производственные предприятия с высоким удельным весом основных фондов в активах;
Предприятия и торгово-посреднические компании с высоким удельным весом оборотных средств в активах.
Для указанных групп веса коэффициентов различны. Для второй группы предприятий значения коэффициентов оборачиваемости выше, чем коэффициентов, связанных с характеристикой работы основных фондов, а для первой группы предприятий — наоборот, значение коэффициентов, связанных с характеристикой работы основных фондов выше, чем коэффициентов оборачиваемости (см. табл. 15).
Таблица 15 - Различия удельных весов коэффициентов в зависимости от сферы деятельности заемщика
Коэффициенты Производственная деятельность Торгово-посредническая деятельность К1 12 10 К2 11 10 К3 8 8 К4 13 11 К5 11 13 К6 13 15 К7 13 9 К8 9 12 К9 9 12
В приведенной выше таблице указаны примерные оценки весов финансовых показателей с учетом классов, выявленные на основе эмпирического анализа по балансам реальных предприятий, относящихся к различным отраслям промышленности.
Проведенная в таблице 16 оценка по финансовым показателям позволяет определить по количеству набранных заемщиком баллов его относительную кредитоспособность и отнести заемщика к одному из четырех (предлагается в данной методике) или более классов кредитоспособности по уровню риска.
Таблица 16 - Определение классов коэффициентов ОАО «МЦБК»
Класс
коэффициента 01.01.2011 01.01.2012 01.04.2012 01.07.2012 01.10.2012 01.01.2013 К1 1 1 1 1 1 2 К2 1 1 1 1 1 2 К3 3 3 2 3 3 2 К4 1 1 1 1 1 1 К5 1 1 1 1 1 1 К6 2 2 3 3 2 1 К7 1 1 2 1 1 1 К8 1 1 3 3 1 1 К9 1 1 2 2 2 2
Именно на этом этапе кредитные учреждения могут корректировать пороговые значения дискретной шкалы бальной оценки кредитоспособности заемщика, исходя из эмпирического опыта обработки результатов исследования ряда предприятий конкретной отрасли. В то же время нормативные значения коэффициентов у различных заемщиков должны находиться в пределах среднеотраслевых значений и серьезных структурных сдвигов, дискриминирующих показатели, между заемщиками в пределах отрасли, отличающихся, допустим, масштабами, по нашему мнению, допускается (см. табл. 17).
Таблица 17 - Рейтинг финансовых показателей ОАО «МЦБК» с учетом весов коэффициентов
Удельный вес 01.01.2011 01.01.2012 01.04.2012 01.07.2012 01.10.2012 01.01.2013 К1 12 12 12 12 12 12 24 К2 11 11 11 11 11 11 22 К3 8 24 24 16 24 24 16 К4 13 13 13 13 13 13 13 К5 11 11 11 11 11 11 11 К6 13 26 26 39 39 26 13 К7 13 13 13 26 13 13 13 К8 9 9 9 27 27 9 9 К9 10 10 10 20 20 20 20 Сумма баллов 129 129 175 170 139 141
Максимально возможное число баллов – 300 (соответствует 4 классу кредитоспособности), минимально возможное – 100 (соответствует 1 классу кредитоспособности) (см. табл. 18).
Таблица 28 - Шкала определения класса кредитоспособности предприятия
Классы Краткое описание Баллы 1 класс Предприятие имеет высокую рентабельность и устойчивое финансовое положение. Платежеспособность предприятия не вызывает сомнений. Качество финансового и производственного менеджмента высокое. Предприятие имеет отличные шансы для дальнейшего развития. 100-150 2 класс Предприятие имеет удовлетворительный уровень рентабельности и платежеспособности. Финансовая устойчивость находятся, в целом, на приемлемом уровне, хотя отдельные показатели находятся ниже общеотраслевых значений. Однако данное предприятие не достаточно устойчиво различным факторам финансово-хозяйственной деятельности. Работа с предприятием требует взвешенного подхода. 151-200 3 класс Предприятие финансово не устойчиво, оно имеет низкую рентабельность для поддержания платежеспособности на приемлемом уровне. Как правило, такое предприятие имеет просроченную задолженность, находится на грани потери финансовой устойчивости. Для выведения предприятия из кризиса следует предпринять значительные изменения в его финансово-хозяйственной деятельности. Кредитование связано с повышенным риском. 200-250 4 класс Предприятие находится в глубоком финансовом кризисе. Размер кредиторской задолженности велик, оно не в состоянии расплатиться по своим обязательствам. Финансовая устойчивость предприятия практически полностью утеряна. Критические значения показателя рентабельности не позволяет надеяться на улучшение. Степень кризиса предприятия столь глубока, что вероятность улучшения даже в случае коренного изменения финансово-хозяйственной деятельности невысока. 251-300
В таблице 19 отразим бальную оценку ОАО «МЦБК».
Таблица 29 - Бальная оценка ОАО «МЦБК» и отнесение к классу кредитоспособности
Удельный вес 01.01.2011 01.01.2012 01.04.2012 01.07.2012 01.10.2012 01.01.2013 Класс
кредитоспособности 1 1 2 2 1 1
2.6 Ранжирование клиентов по степени риска и предварительное заключение о лимите кредитования как завершающий этап рейтингового экспресс-анализа
Рейтинг заемщика, полученный в результате экспресс-анализа, не представляет особой важности как отдельная характеристика, а является признаком итоговой классификации (группировки) заемщиков на основании оценки финансовых показателей. Подобная градация заемщиков необходима:
Для диверсификации рисков путем ранжирования заемщиков по степени кредитоспособности;
Дисконтирования балансовой стоимости активов заемщиков с целью определения лимита кредитования.
В результате экспериментальных расчетов и анализа были определены диапазоны значений дисконтирующих коэффициентов для двух видов деятельности по группам ликвидности.
Расчет лимита кредитования заемщика ОАО «МЦБК» производится на основе данных баланса предприятия, в котором отражены ликвидные активы, являющиеся основным источником погашения задолженности. Для определения суммы ликвидных средств активы заемщика по степени ликвидности делятся на четыре группы (см. табл. 20-23).
Таблица 20 - Наиболее ликвидные активы
По
группам
активов 01.01.2011 01.01.2012 01.04.2012 01.07.2012 01.10.2012 01.01.2013 Наиболее ликвидные активы (денежные средства и краткосрочные финансовые вложения), руб. А0 7396925 5579000 1946000 3362000 3594000 5280000
Таблица 21 - Быстрореализуемые активы
  По группам активов 01.01.2011 01.01.2012 01.04.2012 01.07.2012 01.10.2012 01.01.2013 Быстрореализуемые активы (дебиторсая задолженность и прочие активы), руб. А1 6747071 12624000 19279000 21850000 9829000 20410000
Таблица 22 - Медленно реализуемые активы
  По группам активов 01.01.2011 01.01.2012 01.04.2012 01.07.2012 01.10.2012 01.01.2013 Медленно реализуемые активы (запасы за вычетом РБП и долгосрочные финансовые вложения), руб. А2 17741225 24543000 29437000 34164672 33634000 47736000
Таблица 23 - Труднореализуемые активы
  По группам активов 01.01.2011 01.01.2012 01.04.2012 01.07.2012 01.10.2012 01.01.2013 Труднореализуемые активы (I раздел актива за вычетом долгосрочных финвложений), руб. А3 61588078 58459000 54865000 51064000 63719000 63599000
Для каждой группы к сумме ликвидных средств применяются свои поправочные коэффициенты, определяемые исходя из класса заемщика с учетом его отраслевой принадлежности. Поправочные коэффициенты по предприятиям промышленной сферы и торгово-посредническим предприятиям имеют разные значения и определяются эмпирически исходя из анализа балансов (см. табл. 24).
Таблица 24 - Значения коэффициентов дисконтирования активов по группам ликвидности
Класс заемщика Группа ликвидности активов A0 A1 A2 A3 Производственная деятельность 1 0,75 0,65 0,55 0,05 2 0,7 0,6 0,45 0,045 3 0,65 0,5 0,4 0,04 4 0,6 0,45 0,38 0,03 Торгово-посредническая деятельность 1 0,8 0,7 0,6 0,15 2 0,75 0,65 0,55 0,13 3 0,7 0,6 0,5 0,11 4 0,65 0,55 0,45 0,09
В дополнение к анализу балансовых показателей (см. табл. 25) модель предусматривает возможность корректировки лимита кредитования в зависимости от факторов, которые трудно поддаются формализации. Оценка влияния указанных факторов на кредитоспособность и лимит кредитования потенциальных заемщиков производится эмпирически путем классификации этих факторов, присвоения им числовых значений, выраженных в баллах, и включения их в модель.
Таблица 25 - Расчет суммы дисконтированных активов, руб. По группам активов 01.01.2011 01.01.2012 01.04.2012 01.07.2012 01.10.2012 01.01.2013 Наиболее ликвидные активы (денежные средства и краткосрочные финансовые вложения) А1 7396925 5579000 1946000 3362000 3594000 5280000 Кд0 0,75 0,75 0,7 0,7 0,75 0,75 A0×Кд0 5547694 4184250 1362200 2353400 2695500 3960000 Быстрореализуемые активы (дебиторсая задолженность и прочие активы) А2 6747071 12624000 19279000 21850000 9829000 20410000 Кд1 0,65 0,65 0,6 0,6 0,65 0,65 A1×Кд1 4385596 8205600 11567400 13110000 6388850 13266500 Медленно реализуемые активы (запасы за вычетом РБП и долгосрочные финансовые вложения) А3 17741225 24543000 29437000 34164672 33634000 47736000 Кд2 0,55 0,55 0,45 0,45 0,55 0,55 A2×Кд2 9757674 13498650 13246650 15374102 18498700 26254800 Труднореализуемые активы (I раздел актива за вычетом долгосрочных финвложений) А4 61588078 58459000 54865000 51064000 63719000 63599000 Кд3 0,05 0,05 0,045 0,045 0,05 0,05 A3×Кд3 3079404 2922950 2468925 2297880 3185950 3179950 ( An×Кдn 22770368 28811450 28645175 33135382 30769000 46661250
Затем, из полученных по каждому рассматриваемому отчетному периоду значений сумм дисконтированных по группам активов вычитаем сумму краткосрочных обязательств предприятия, учитывающую кредиты банков, прочие займы и кредиторскую задолженность предприятия в анализируемом отчетном периоде.
В таблице 26 отразим расчет суммы краткосрочных обязательств и лимита кредитования ОАО «МЦБК» за ряд рассматриваемых периодов.
Таблица 26 - Расчет суммы краткосрочных обязательств и лимита кредитования ОАО «МЦБК» за ряд рассматриваемых периодов, руб.
01.01.2011 01.01.2012 01.04.2012 01.07.2012 01.10.2012 01.01.2013 Сумма краткосрочных обязательств П0 (краткосрочные пассивы за вычетом доходов будущих периодов, фондов потребления и резервов предстоящих расходов и платежей) 10 966 791 8 638 000 12 741 000 15 957 000 15 700 000 35 810 000 ( An×Кдn 22770368 28811450 28645175 33135382 30769000 46661250 Лимит кредитования 11 803 577 20 173 450 15 904 175 17 178 382 15 069 000 10 851 250
Таким образом, лимит кредитования определяется как разница между суммой дисконтированных стоимостей активов по группам ликвидности и суммой краткосрочных обязательств. Но данный подход к определению лимита рассматривается лишь как один из возможных вариантов формализации результатов рейтингового оценки финансового состояния клиента. Вместе с тем, если концептуальный подход окажется правильным, сама модель генерирует возможности более тонкой настройки за счет расширения круга рассматриваемых показателей, которые не поддаются или слабо поддаются формализации – такие, как качество реализуемой продукции, менеджмент, инновационные возможности клиента.
Приведенная модель расчета суммы кредита не учитывает значительное количество динамических показателей деятельности потенциального заемщика, в том числе связанных с реализацией кредитной сделки. Однако возможности данной модели позволяют учесть результаты расчета денежного потока и изменения финансового положения потенциального заемщика на весь срок предполагаемой кредитной сделки. Возможности модели не ограничиваются определением лимита кредитования потенциальных заемщиков. Используя рассматриваемые методы оценки ретроспективно, можно провести анализ клиентской базы и состояния кредитного портфеля банка. Проведя рейтинговый анализ кредитной политики, модно сделать вывод о соответствии сумм расчетных и фактически выданных ранее кредитов, что будет свидетельствовать о качестве формирования кредитного портфеля банка.
Заключение
Целью данной работы явилось изучение вопросов анализа кредитоспособности юридического лица-ссудозаемщика в наиболее универсальном для всех предприятий виде. Рассмотрены в общих чертах наиболее распространенные методы оценки кредитоспособности юридических лиц коммерческими банками, а также на примере методики Сбербанка России, показан анализ кредитоспособности предприятия, претендующего на получение ссуды.
Однако специализация предприятия накладывает свои особенности на задачи и результаты анализа его кредитоспособности. Группировка показателей кредитоспособности, и последовательность анализа достаточно условна. Речь идет о том, какие финансовые показатели представляют интерес для тех или иных юридических и физических лиц, имеющих с ним экономические отношения, в конечном итоге. Но для того, чтобы правильно оценить уровень и динамику каждого показателя, определяющего кредитоспособность, необходимо представлять себе все финансовое состояние полностью. Но все показатели взаимозависимы. Уровень и динамика каждого показателя обеспечиваются уровнем и динамикой других показателей. Анализируя кредитоспособность, необходимо оценить качественную и количественную взаимозависимость всех финансовых показателей в целом.
Учитывая насущную необходимость в оценке состояния кредитного портфеля банка, максимально приближенной к объективной, а также в создании некоего унифицированного оценочного параметра классности абстрактного заемщика, необходимо совершенствовать применяемые методики определения кредитного рейтинга юридического лица заемщика банка с целью ранжирования портфеля заемщиков по степени их кредитной привлекательности. Наиболее важными моментами при создании универсальной методики должны быть:
Необходимость различия краткосрочной и долгосрочной кредитоспособности;
Универсальность процесса анализа и абстрагированность от качественных и количественных характеристик деятельности заемщика;
В полученной модели, доля или удельный вес конкретного критерия должны быть известны;
Итоговая оценка должна быть представлена в виде шкалы оценки классности заемщика, которую каждая кредитная организация корректирует исходя из собственного эмпирического опыта;
Предельная величина суммы кредита должна соответствовать сумме дисконтированных стоимостей активов по группам их ликвидности.
Для расширения сферы деятельности, пополнения оборотных средств, покупки товаров и услуг, обновления материально-технической базы, финансирования инвестиционных проектов предприятия в качестве дополнительных источников финансирования используют банковское кредитование.
Кредитная политика, прежде всего, определяет индивидуальные и общие методики оценки кредитоспособности заемщика.
Сравнивая понятия кредитоспособности, данные многими экономистами можно сделать вывод, что под «кредитоспособностью» следует понимать наличие предпосылок у заемщика для получения кредита и его способность своевременно и в полном объеме рассчитаться по своим долговым обязательствам (основному долгу и процентам).
Большинство предлагаемых академической наукой методик оценки кредитоспособности схожи между собой по набору коэффициентов оценки финансового состояния заемщика. Отличие лишь в том, что оцениваемые показатели сгруппированы в разные агрегаты и к ним применяются отличные весовые коэффициенты.
Как правило, методики содержат следующие группы финансовых коэффициентов:
- анализ собственного капитала заемщика (К-т автономии, К-т мобильности, отношение капитала к общей задолженности);
- анализ доходности заемщика (К-т рентабельности выручки, К-т рентабельности общего капитала, К-т рентабельности собственного капитала);
- анализ платежеспособности заемщика (К-т покрытия, К-т мгновенной (абсолютной) ликвидности, К-т отношения дебиторской и кредиторской задолженности).
Исходя из существования специфических банковских рисков, имеющих в известной степени императивный характер, банки должны проводить четкую политику управления этими рисками и поддержания стабильности. Императивность банковских рисков как одна из их основных характеристик следует из возможности банка в случае неоправданно высокой степени риска по какой-либо сделке отказаться от ее проведения, т. е. уклониться от принятия на себя соответствующих рисков. Кроме того существование систем управления банковскими рисками предполагает наличие определенного инструментария, позволяющего осуществлять минимизацию рисков сообразно целям банка.
Отправной точкой минимизации этих рисков является определение взаимосвязи различных мероприятий, имеющее большое значение для принятия соответствующих решений. Кроме того, вследствие невозможности полного исключения неопределенности при принятии управленческих решений требуется проведение дополнительных стратегических мер по управлению рисками.
В рамках второй главы предложена методика оценки кредитоспособности заемщика, лимит кредитования по которой определяется как разница между суммой дисконтированных стоимостей активов по группам ликвидности и суммой краткосрочных обязательств. Но данный подход к определению лимита рассматривается лишь как один из возможных вариантов формализации результатов рейтингового оценки финансового состояния клиента. Вместе с тем, если концептуальный подход окажется правильным, сама модель генерирует возможности более тонкой настройки за счет расширения круга рассматриваемых показателей, которые не поддаются или слабо поддаются формализации – такие, как качество реализуемой продукции, менеджмент, инновационные возможности клиента.
Приведенная модель расчета суммы кредита не учитывает значительное количество динамических показателей деятельности потенциального заемщика, в том числе связанных с реализацией кредитной сделки. Однако возможности данной модели позволяют учесть результаты расчета денежного потока и изменения финансового положения потенциального заемщика на весь срок предполагаемой кредитной сделки. Возможности модели не ограничиваются определением лимита кредитования потенциальных заемщиков. Используя рассматриваемые методы оценки ретроспективно, можно провести анализ клиентской базы и состояния кредитного портфеля банка. Проведя рейтинговый анализ кредитной политики, модно сделать вывод о соответствии сумм расчетных и фактически выданных ранее кредитов, что будет свидетельствовать о качестве формирования кредитного портфеля банка.
Список использованных источников
Банки и банковские операции / под ред. Е.Ф. Жукова. - М.: НОРМА, 2011. – 639 с.
Банковское дело / под ред. О.И. Лаврушина - М.: «Финансы и статистика», 2009. – 672 с.
Банковское дело. Экспресс-курс: учебное пособие / под ред. О.И. Лаврушина - М.: КНОРУС, 2011. – 344 с.
Банковское дело: стратегическое руководство: учебник / под ред. В. Платонова, М. Хиггинса. – М.: «Консалтбанкир», 2010. – 564 с.
Банковское дело: управление и технологии: учебное пособие для вузов / под ред. проф. А.М. Тавасиева. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. – 863 с.
Банковское дело: учебник для вузов / под ред. д-ра экон. наук проф. Г.Г. Коробовой. - М.: Экономистъ, 2008. – 751 с.
Белоглазова, Г.Н. Банковское дело: учебник / Г.Н. Белоглазова, Л.П. Кроливецкая; под ред. Г.Н. Белоглазовой. – М.: Финансы и статистика, 2009. – 591 с.
Белоцерковский, В.И. Бухгалтерский учет и аудит в коммерческом банке: учебник / В.И. Белоцерковский, Е.А. Федорова; под ред. В.И. Белоцерковецкий. – М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2009. – 294 с.
Букато, В.И. Банки и банковские операции в России / В.И. Букато, Ю.В. Головин, Ю.И. Львов; под ред. В.И. Букато. - М.: ЮНИТИ, 2009. – 649 с.
Быстров, Л.В. Пластиковые карты / Л.В. Быстров, А.С. Воронин.- М.: Издательская группа «БДЦ-пресс», 2009. - 624 с.
Деятельность коммерческих банков: учебное пособие / под ред. проф., д.э.н. А.В. Калырина. – Ростов н/Д: «Феникс», 2009. – 384 с.
Жарковская, Е.П. Банковское дело: учебник / Е.П. Жарквская. - М.: Омега-Л, 2009. – 496 с.
Лаврушин, О.И. Банковское дело: современная система кредитования: учебник для вузов / И.О. Лаврушин, О.Н. Афанасьева, С.Л. Корниенко; под ред. И.О. Лаврушина – М.: КноРус, 2009. – 256 с.
Литовченко, В.П. Финансы: учебник для вузов / В.П. Литовченко. – М.: «Дашков и К», 2009. – 724 с.
Матовников, М.Ю. Снижение процентных ставок – риски и возможности / М.Ю. Матовников // Банковское дело. – 2011, окт. – №10. – С. 4-7.
Нестеренко, О.Б. Надежность коммерческого банка и факторы, ее определяющие / О.Б. Нестеренко // Деньги и кредит. – 2011,окт. - №10. – С. 7-10.
Никитина, Т. Банковский менеджмент / Т. Никитина. - СПб.: «Питер», 2009. – 647 с.
Островская, О. Толковый словарь. Банковское дело / О. Остравская. - М.: «Финансы и статистика», 2010. – 645 с.
17
2