Spelling suggestions: "subject:"predito reitingai"" "subject:"predito betingas""
1 |
Nekilnojamo turto ir finansų sektorių įmonių finansavimo galimybių vertinimas / Assessment of real estate and financial sector's financing opportunitiesŽiliūtė, Greta 18 June 2009 (has links)
Bakalauro baigiamojo darbo tikslas yra įvertinti, kaip pastaruoju metu, Lietuvą apėmus ekonominiam sulėtėjimui, pasikeitė nekilnojamo turto ir finansų sektorių įmonių galimybės skolintis skolos vertybinių popierių rinkoje. Kaip pavyzdžiai pasirinktos dvi įmonės – AB Hanner ir AB Šiaulių bankas – kurios atstovauja minėtuosius sektorius. Naudojantis Moody‘s kredito reitingų agentūros taikomomis metodologijomis, šios įmonės buvo išsamiai išanalizuotos tiek kokybiniu, tiek kiekybiniu atžvilgiu, ir pagal gautus rezultatus nustatytas bendras kredito reitingas. AB Hanner pagal atliktą analizę teko Baa reitingas, nurodantis vidutinį rizikos laipsnį, kuriuo remiantis padaryta išvada, jog AB Hanner norėdama pasiskolinti skolos vertybinių popierių rinkoje turėtų pasiūlyti investuotojams 9-10% metinį pajamingumą, o pačių obligacijų galiojimo trukmė neturėtų būti ilgesnė nei 2 metai. Kalbant apie AB Šiaulių banką, jam priskirtas D finansinio pajėgumo reitingas, kuris parodo, jog bankas nėra itin stiprus rinkos dalyvis. Atsižvelgus į įvairius kriterijus, šis bankas galėtų pasiūlyti rinkai 10% pajamingumo obligacijas, kurių trukmė turėtų būti bent 1-2 metai. Priešingu atveju bankas gali susidurti su mokumo problemomis. / Main objective of this bachelor thesis is to assess how during the recent economic slowdown in Lithuania opportunities to borrow in bond market have changed, especially for real estate companies and banks. AB Hanner and AB Šiaulių bankas have been chosen as an example, because they represent those two sectors. A research based on Moody’s credit rating methodologies has been made. During the research a deeper look has been taken into qualitative and quantitative factors, and in the end a final credit rating has been assigned to each of company. In case of AB Hanner, Baa credit rating has been assigned. Such rating indicates that AB Hanner has an average credit risk, and if this company wants to finance its activity through bond market, it should offer at least 9-10% yield for 1-2 year maturity bonds. Speaking about AB Šiaulių bankas, this company got D financial strength rating which indicates quite weak performance. Due to such result, AB Šiaulių bankas should offer around 10% yield for 1-2 year maturity bonds. Otherwise, this bank could face problems with undertaking liabilities.
|
2 |
Kredito reitingų nustatymo metodų vertinimas Lietuvos komercinių bankų pavyzdžiu / Evaluation of Methods Determined to Estimate Credit Ratings using the Case of Lithuanian Commercial BanksBudėnaitė, Indrė 24 January 2011 (has links)
Kredito reitingai viena iš populiariausių, plačiai naudojamų priemonių vertinant riziką, susijusią su emitento galimybėmis ateityje vykdyti savo finansinius įsipareigojimus. Pastarųjų metų finansų krizė finansų rinkų dalyvius privertė suabejoti kredito reitingų patikimumu ir kredito reitingų agentūrų veikla. Kredito reitingų populiarumas, jų reikšmė ir abejonės dėl jų patikimumo skatina išanalizuoti kredito reitingų naudojamas metodologijas, kad suprasti, kaip naudoti jų teikiamą informaciją.
Tyrimo problema – ar nepriklausomų kredito reitingų agentūrų suteikti kredito reitingai yra objektyvūs ir patikimi, ir ar investuotojai gali remtis jais priimdami finansinius sprendimus.
Tyrimo tikslas – išnagrinėjus kredito reitingų agentūrų naudojamas metodologijas, palyginti Lietuvos komercinių bankų veiklos rezultatų kaitą su jiems suteiktų kredito reitingų pokyčiais bei įvertinti suteikiamų kredito reitingų patikimumą.
Šiam tikslui pasiekti, nustatyti tokie uždaviniai:
1. pateikti kredito reitingų sampratą, aprašyti jų suteikimo procesą;
2. išanalizuoti metodologijas, naudojamas suteikiant kredito reitingus;
3. išanalizuoti priežastis, lėmusias pasitikėjimo kredito reitingų agentūromis mažėjimą ir šių institucijų priežiūros priemones;
4. atlikti ekspertinį analizuojamų bankų ir jų aplinkos rodiklių kompleksinį vertinimą;
5. įvertinti kredito reitingų patikimumą, lyginant jų kitimą su kelių Lietuvos komercinių bankų finansinių rodiklių kaita.
Baigiamajame magistro darbe iškelta... [toliau žr. visą tekstą] / Credit ratings are one of the most popular and widely used measure the creditworthiness of issuers. The financial crisis of late years reduced trust of credit ratings and credit rating agencies. The popularity of credit ratings, their importance and doubts of their trustworthiness motivate to analyze methodologies that are used by credit rating agencies and interpret the information credit ratings gives in a properly way.
The problem of the research – do sovereign credit ratings are objective and trustworthiness and investors can use them then making financial decisions.
The purpose of the research – to analyze methodologies that are used by credit rating agencies, compare Lithuanian commercial banks‘ financial indices and credit ratings dynamics and evaluate the trustworthiness of credit ratings.
Tasks of this work:
1. to give the conception of credit ratings and to decribe the process of estimating them;
2. to analyze the methodologies that are used by credit rating agencies;
3. to analyze the reasons of reduced trustworthiness of credit rating agencies and tools that could be used to supervise them;
4. to perform experts‘ evaluation of analyzed banks and their environment by using the multiciterial analysis;
5. evaluate the trustworthiness of credit ratings by comparing their dynamics with dynamics of financial indices of some Lithuanian commercial banks.
The hypothesis of Master‘s Work – financial indices ant their dynamics do not definetely gives significant influence... [to full text]
|
3 |
Valstybės kredito reitingo modeliavimas Baltijos šalių pavyzdžiu / Modelling of the Baltic states sovereign credit ratingsValkiūnas, Eimantas, Laurinavičiūtė, Rūta 26 June 2013 (has links)
Magistro baigiamajame darbe išanalizuota ir įvertinta valstybių kredito reitingų suteikimo metodologija, šio proceso kritika, pateikti pasiūlymai esamoms problemoms spręsti. Atlikta koreliacinė, regresinė, pagrindinių komponenčių analizė ir pasinaudojus trijų Baltijos šalių – Lietuvos, Latvijos ir Estijos, pavyzdžiu surasti trys atskiri modeliai, tiksliausiai prognozuojantys minėtų valstybių kredito reitingus, remiantis makroekonominiais rodikliais. Pirmoje darbo dalyje teoriniu aspektu nagrinėjama kredito reitingo samprata, jo reikšmė finansų rinkoms, apibrėžiamos priežastys, lemiančios kredito reitingų trūkumus ir pateikiami tobulinimo siūlymai. Antroje dalyje analizuojamos trijų pagrindinių kredito reitingo agentūrų – Standard and Poor‘s, Fitch ir Moody‘s valstybių kredito reitingo suteikimo metodologijos, tiriama mokslinė literatūra, nagrinėjanti kredito reitingo priklausomybę nuo makroekonominių rodiklių, pateikiamas tyrimo modelis, nagrinėjamos su juo susijusios problemos, apibrėžiama darbo eiga. Trečioje dalyje sudaromos tiesinės daugianarės regresijos lygtys, naudojamos prognozuoti Lietuvos, Latvijos ir Estijos kredito reitingą, atliekamas ateities kredito reitingų prognozavimas remiantis faktiniais 2012 m. IV ketvirčio duomenimis ir numatomais scenarijais. / Master's Work analyzed and evaluated methodology of sovereign credit ratings, the critique of the process itself and proposed solutions for existing problems. Correlation, regression and principal components analysis were used to determine distinct models for the three Baltic states – Lithuania, Latvia and Lithuania, that accurately predicts future credit ratings based on macro-economic indicators. The first part examines theoretical aspect of the concept of credit rating, its value to the global financial markets, defines the causes of the credit rating errors, presents possible solutions for the failures of credit ratings. In the second section methodologies used by Standard and Poor's, Fitch and Moody's to determine sovereign credit ratings are analyzed, scientific literature on the dependence of credit rating and macro-economic indicators are examined, research model and problems associated with it are presented, workflow is defined. In the third part linear multiple regression equations are derived which are used to predict future credit ratings of Lithuania, Latvia and Estonia, future credit ratings predictions are carried out based on actual year 2012 fourth quarter data and future scenarios.
|
Page generated in 0.0578 seconds