Magistro darbe yra suformuluoti Lietuvoje veikiančių bankų fizinių ir juridinių asmenų kreditavimo principai ir būdai, išanalizuoti ir susisteminti įvairių Lietuvos ir užsienio autorių teoriniai ir praktiniai bankų kredito valdymo metodai, pateikti populiariausi kredito rizikos valdymo metodai, įvertinti kreditavimo paslaugų analizei taikytini metodai. Išsamiai atlikta AB DnB NORD banko kreditavimo paslaugų analizė, bei numatytos kreditavimo prognozės. Patvirtinama autorių suformuluota mokslinio tyrimo hipotezė, kad AB DnB NORD banko kredito rizikos valdymas turi būti gerinamas, taikant įvairesnius kredito rizikos valdymo metodus modelius. / This master’s final paper is formulate Lithuania banks operating in the natural and legal persons of credit principles and techniques to analyze and structure the various Lithuanian and foreign authors of theoretical and practical approaches to the management of bank credit, to provide the most popular credit risk management techniques, to assess the credit service analysis methods. In detail by the AB DnB NORD bank credit analysis services, and forecasts for the credit. Confirmed by the authors formulated the research hypothesis, that of AB DnB NORD bank credit risk management should be improved through the diversification of credit risk management methods of the models.

Darbo tikslas – išanalizavus Lietuvoje veikiančių bankų kredito rizikos valdymo ypatumus, pasiūlyti bankui rizikos vertinimo sistemą verslo paskolų atveju. Tyrimo objektas – kredito rizikos valdymo sistema. Darbe atskleista rizikos įtaka banko veiklai, apibrėžta ir suklasifikuota kredito rizika. Čia nagrinėjamas kredito rizikos valdymo organizavimas, aptariami tikslai bei pats kreditavimo procesas. Išsamiai išanalizuoti teisės aktai, darantys įtaką kredito rizikos valdymui, Lietuvos ir globaliniu mastu. Antrojoje dalyje nagrinėjami dviejų Lietuvos bankų kredito rizikos valdymo ypatumai. Kredito valdymo rizikos procese svarbus etapas yra kreditavimo sprendimo priėmimas, kuris yra išanalizuotas. Šiame darbe taip pat išanalizuota Banko X ir Y skolininkų vertimo metodika, analizuojami kriterijai, reikalingi skolininko rizikos būklei nustatyti. Įvertinamos penkios įmonės pagal banko X tvarką. Trečiojoje darbo dalyje bankui X pritaikomas Altmano modelis, įsipareigojimų nevykdymo tikimybei skaičiuoti bei siūloma platesnė bei išsamesnė reitingo sistema verslo paskolų atveju. / Research object of this paper is credit risk management system. The aim of the paper- after analyzing management peculiarities of bank credit risk of Lithuanian banks to offer to the bank risk evaluation system in case of business loans. Risk influence to bank activity is uncovered in the paper; bank credit risk is defined and classified. Credit risk management organization is analyzed, aims and credit process is discussed. Law instruments having an influence to credit risk management are analyzed in the global extend and the scope of Lithuania. Debtors’ evaluation methods of Bank X and Bank Y are compared. Five companies are evaluated according to the Bank X order. Altman model is applied to calculate the chance obligation noncompliance. Wider and more thorough rating system is offered. Paper is composed of 53 pages, 9 pictures and 17 tables.

Kredito rizikos ir valdymo magistro baigiamojo darbo tema yra aktuali, todėl kad bankai – vieni iš svarbiausių ekonominės veiklos dalyvių, kadangi jie kaupia lėšas priimdami indėlius ir skolina pinigus juridiniams ir fiziniams asmenims. Bankų pajamas užtikrina paskolos, kituose bankuose laikomi indėliai, vertybiniai popieriai ir kitas turtas. Paskolos sudaro apie 60 % bankų turto, todėl pati reikšmingiausia komerciniams bankams yra kreditinė rizika, nes paskolų portfelis paprastai sudaro pačią didžiausią banko aktyvų dalį. Kredito rizika reiškia, kad klientas neįvykdys savo įsipareigojimų bankui. Todėl ir kredito rizikos valdymo aktualumas yra akivaizdus. Deja, Lietuvos mokslinėje literatūroje kreditinei rizikai skiriama santykinai mažai dėmesio. Daugelis autorių aptaria arba visas rizikos rūšis, jų valdymą, tačiau nepakankamai išsamiai, arba didesnį dėmesį skiria kitoms rizikos rūšims, tačiau ne kredito rizikai. Todėl neabejotina tiek šio darbo praktinė nauda, tiek ir naujumas. Šio darbo objektas – kreditinė rizika Lietuvos komerciniuose bankuose. Pagrindinis šio darbo tikslas - išanalizuoti kreditinės rizikos valdymo praktiką, problemas ir pateikti siūlymus toms problemoms spręsti. Darbo hipotezė – kreditinės rizikos valdymas nėra pakankamai išvystytas Lietuvos komerciniuose bankuose. Siekiant keliamo tikslo buvo sprendžiami tokie uždaviniai: apibūdinti kreditinę riziką ir jos rūšis, apibrėžti, kokiomis priemonėmis valdoma rizika ir apžvelgti kredito rizikos valdymo sistemą... [toliau žr. visą tekstą] / The theme of the master’s thesis of credit risk is actuals because banks are one of the most important participants in the economical activities, because they accumulate funds accepting deposits and borrow money to legal and natural people. The income of banks is assured by loans, deposits, kept at the other banks, securities and other assets. Loans form approximately 60 % of the bank assets, therefore credit risk is mostly important for commercial banks, because loans portfolio form the biggest part of the banks actives. Credit risk means that a client will not fulfil his obligations to the bank. Therefore, the actuality of credit risk management is evident. However, relatively low attention is aid at the credit risk in Lithuanian non-fiction literature. Many authors discuss either all the types of risk, their management, however in insufficient detail, o a higher attention is paid at the other types of risk, but not the credit risk. Therefore, this thesis is valuable not only because of its practice, but also by its originality. Therefore, practical use as well as originality of this thesis is obvious. The subject of this thesis is credit risk at Lithuanian commercial banks. The key objective of this thesis is to analyze credit risk management practice, problems and provide with the offers to solve these problems. The hypothesis of this thesis is that credit risk management has not been developed sufficiently at Lithuanian commercial banks. To seek a raised aim the... [to full text]

Finansų rinkos yra svarbi ekonomikos dalis, atliekanti vieną svarbiausių ekonominių funkcijų - perskirsto laikinai laisvas lėšas tarp ūkio subjektų ir kartu įtraukia į investavimo procesą skolininkus. Suteikus paskolą, atsiranda rizika, kad skolininkas neįvykdys savo įsipareigojimų. Vienas iš būdų šiai rizikai valdyti yra skolininko patikimumo vertinimas. Paskolų teikimas yra svarbi banko veikla, nes didžiausią įtaką bankų pelningumui per pastaruosius metus turėjo didėjančios paskolų portfelio pajamos: per 2005 m. paskolų suma mln Lt padidėjo 40,93% daugiau lyginant su praėjusiais metais, o per 2006 m. - pasiekė 96,17% lygį nei ankstesniais metais. Didėjančios paskolų portfelio pajamos lėmė 382,3 mln. Lt, arba 48,6 proc., didesnes nei 2005 metais grynąsias palūkanų pajamas, palyginti su 2005 metais, bankai gavo 100,3 mln. Lt, arba 25 proc., daugiau grynųjų paslaugų ir komisinių pajamų, todėl kiekvienam bankui svarbu tinkamai valdyti kredito riziką, kad išvengtų nuostolių dėl blogų paskolų suteikimo. Tai paskatino giliau panagrinėti esamą situaciją, kuri parodo, kad Lietuvos bankai susiduria su kredito rizika ir, kad nuostoliai susidarę dėl blogų paskolų gali skaudžiai atsiliepti skolintojams. Vienas iš kredito rizikos mažinimo būdų yra tinkamas skolininko patikimumo vertinimas, kuris banke turi didelės įtakos banko užimamai rinkos daliai, bei jo pelningumui. Atlikus mokslinės literatūros analizę, buvo pastebėta, kad skolininko patikimumo vertinimo modelių kaip kredito rizikos... [toliau žr. visą tekstą] / After the bank gives a loan, the risk of not pursuing the liabilities comes, so it needs to be reduced. One way to manage this risk is debtor credibility evaluation. Research object: debtor credibility evaluation. The objektive of this paper is to analyze debtor credibility evaluation and evaluate enterprise “Fausta” evaluation using debtor credibility evaluation models. Debtor credibility evaluation model is made from debtor financial rates and their intake methods. The most analyzed intake methods in science literature are linear discriminant analysis, logit, probit methods; the least used: neural networks, decision trees. In this work debtor credibility evaluation models are analysed, they are classified according to two criterions: qualitative models (descriptive) and quantitative models (estimated). Both classification models can betters evaluation debtor credibility. The following models are used to evaluate enterprise “Fausta” credibility: qualitative models: 6C ir SAPACTRPS and quantitative analysis models: Tafler (1974), Springate (1978), Lis (1999), Shumway (2001), Altman Z modelis (1968), Ohlson (1980), Fulmer (1984). Research of enterprise “Fausta” shows, that bank can give a loan. Qualitative analysis models give qualitative information about debtor’s experience, skills, and purpose of the loan. Quantitative models give more information about financial rates. Biggest disandvantage of qualitative analysis models is human factor. Disandvantage of quantitative... [to full text]

Magistro baigiamajame darbe nagrinėjamas Lietuvos bankinio sektoriaus kredito rizikos valdymas 2008-2011 m. laikotarpiu: teorinėje dalyje pateikiama bendroji kredito rizikos esmė, išskiriami galimi kreditų rizikos valdymo modeliai, metodai ir priemonės, lyginami skirtingų užsienio mokslininkų kredito rizikos valdymo empiriniai tyrimai. Empirinėje dalyje atliekama Lietuvos bankų sektoriaus suteiktų kreditų dinaminė analizė 2008-2011 m., sąryšiu su pagrindiniais kredito ir bankinės veiklos kokybės rodikliais, kreditų palūkanų normomis ir aptariama Lietuvos ūkinė situacija finansinės krizės metu. Konstruktyvioje dalyje pateikiamas galimas kredito rizikos valdymo modelis Lietuvos bankiniame sektoriuje. / In the final thesis of the Master‘s degree there are analyzed the credit risk management in Lithuanian banking sector in year 2008-2011: in the theoretical part there are described the general credit risk definition, highlighted models, approaches and tool for credit risk management, compared the interpretation aspects of credit risk management researches by different scientists. In the empirical part there are represented the dynamics of given credits in year 2008-2011, and its’ relationship with the main measures of the quality of credit portfolio and commercial banks‘ activity. In the last part there is represented the model for credit risk management in Lithuanian banking sector.

Didėjanti konkurencija ekonomikoje skatina įmones suteikti palankias atsiskaitymo sąlygas savo klientams, t.y. parduoti prekes atidedant galutinį apmokėjimo terminą. Kol pardavėjas neatgavo suteikto pirkėjui kredito, iškyla kredito rizika, t.y. pirkėjai gali nesugebėti laiku, o kartais ir visiškai, atsiskaityti. Moksliniai tyrimai rodo, kad pirkėjų skolos sudaro apie 20-25 proc. trumpalaikio turto, kas rodo, kad šio turto valdymas turi žymų poveikį įmonės veiklos efektyvumui. Norėdamos išvengti skolų, įmonės turi įvertinti kiekvieno potencialaus kliento riziką, apie klientą surenkant visą reikiamą informaciją bei atliekant sisteminę analizę, apimančią tiek finansinių, tiek nefinansinių veiksnių vertinimą. Taigi darbo objektas – klientų rizikingumo vertinimas įmonėse. Darbo tikslas – išnagrinėjus teorinius klientų rizikingumo vertinimo aspektus, sukurti apibendrintą kliento rizikingumo vertinimo modelį bei jį patikrinti praktikoje. Siekiant iškelto tikslo, yra nagrinėjami tokie uždaviniai: • išsiaiškinus klientų rizikingumo vertinimo vietą įmonėje, išanalizuoti informacijos apie potencialų klientą rinkimo ir analizės galimybes; • išnagrinėti finansinių ir nefinansinių rodiklių naudojimą klientų rizikingumo vertinimui; • remiantis teorine analize, sukurti apibendrintą klientų rizikingumo vertinimo modelį, pasirenkant pagrindinius finansinius ir nefinansinius rodiklius bei išdėstant modelio metodiką; • ištyrus apibendrinto klientų rizikingumo vertinimo modelio praktinio... [toliau žr. visą tekstą] / Increasing competition in the economy encourages companies to provide a favorable settlement for it‘s clients through the sale of goods delaying the final payment deadline. Until the credit granted to the customer is not recovered, there is credit risk, which means that the customer may not be able to pay his debt on time, and even pay it at all. Research shows that buyers’ debt part in all short-term assets is 20-25 percent, which indicates that the buyers’ debt management has a significant impact on company’s operational efficiency. In order to avoid debt, the company must assess risk of each potential client by gathering all necessary information and carrying out a systematic analysis, covering both financial and non-factor evaluation. Thus, the subject of the work is the client-risk assessment in company. The aim of the work is after examination theoretical aspects of client-risk assessment to set a generalized client-risk assessment model and test it in practice. In order to achieve objectives, such tasks are considered: • after defining client-risk assessment on company’s site, to analyze capabilities of information about potential customers collection and analysis; • to examine the financial and non-financial indicators choice for client-risk assessing; • on the basis of theoretical knowledge to develop a generalized client-risk assessment model by choosing key financial and non-financial indicators and setting out the methodology of the model; • after investigating a... [to full text]

Dauguma šiuolaikinių finansų valdymo ir investicijų mokslinių darbų akcentuoja finansinės rizikos valdymo svarbą finansinių institucijų veiklai. Augančioje finansų rinkoje aktyviais dalyviais tampa įmonės, kurių ilgalaikei sėkmei įtakos turi finansinių lėšų valdymas. Magistro darbe išanalizuoti ir susisteminti įvairių Lietuvos ir užsienio autorių teoriniai ir praktiniai iždo rizikų valdymo aspektai, sukeliantys riziką veiksniai, rizikos rūšys, iždo rizikų įvertinimo ir valdymo metodai. Parodyta, kad pagrindinis rizikos valdymo tikslas nebūtinai yra jos išvengti, o suprasti kritinius rizikos veiksnius ir profesionaliai juos valdyti. Atlikus analizę AB „Mažeikių nafta“ nustatytos šios iždo rizikos: rinkos (valiutų kurso, palūkanų normos, biržinių prekių kainos kitimo), likvidumo, kredito, operacinė. Panaudojus rizikos vertės VaR@95% metodo skaičiavimus, įvertintas iždo rizikų poveikis bendrovės finansinių išteklių formavimui. Patvirtinta autorės suformuluota mokslinio tyrimo hipotezė, kad iždo rizikų strateginis valdymas įmonėje stabilizuoja įmonės pinigų srautus, sumažina įmonės nuostolius dėl finansų rinkos neigiamų pokyčių, pagerina pelningumo prognozavimą. / Most of today’s finance management and investment scientific papers emphasize the importance of finance risk management for the financial institution activities. The companies the long-term success of which comes from the funds management become the active participants in the growing financial market. The Master’s Thesis analyses and systemizes the theoretical and practical aspects of treasury risk management, factors causing risk, types of risks, methods of treasury risk evaluation and management as described by various Lithuanian and foreign authors. It identifies that the main goal of risk management is not necessarily to prevent the risk but to understand the critical risk factors and manage them in professional way. After the analysis has been made the following treasury risks were identified for AB Mažeikių Nafta: market (currency rate exchange, interest rate, commodity price fluctuation), liquidity, credit, operations. Using risk value VaR@95% method calculations the treasury risk impact to the formation of the company financial resources was evaluated. The scientific research hypothesis of the author stating that treasury risk strategy management in the Company stabilizes the Company’s cash flows, reduces loses resulted from negative changes in the finance market, improves the profitability forecasting was proved to be correct.

Kiekvieno banko viena iš pagrindinių veiklos sričių – paskolų išdavimas. Su kiekviena išduodama paskola bankas prisiima vieną svarbiausių savo veikloje rizikų – kredito riziką, kurios nuostoliai bankui gali būti labai dideli. To geriausias įrodymas – 2007 metais JAV ištikusi kredito rizikos krizė, nusidriekusi per visą pasaulį ir atnešusi milžiniškus nuostolius. Todėl kredito rizikos tikslus įvertinimas ir tinkamas valdymas yra ypatingai svarbus tiek komerciniams bankams, tiek bankus prižiūrinčioms institucijoms, kurios privalo užtikrinti stabilų finansinio sektoriaus vystymąsi. Tinkamų kredito rizikos vertinimo modelių naudojimas bankuose leidžia sumažinti kredito riziką, padidinti banko veiklos stabilumą ir patikimumą. Todėl yra aktualu išanalizuoti kredito rizikos vertinimo ir reitingavimo metodus, ir atlikus atitinkamas korekcijas pritaikyti juos Lietuvos įmonių kredito rizikai vertinti. Darbo objektas – kredito rizikos vertinimo ir kredito reitingų nustatymo modeliai. Mokslinė problema: nors kredito rizikos vertinimo ir kredito reitingų nustatymo modeliai ir metodai yra plačiai išanalizuoti ir taikomi praktikoje, tačiau visi jie yra labiau pritaikyti stambioms užsienio rinkoms, kurios reikšmingai skiriasi nuo Lietuvos rinkos, todėl egzistuoja modelio, pritaikyto konkrečiai Lietuvos rinkai, problema. Darbo tikslas – įmonių kredito rizikos vertinimo modelio, pritaikyto Lietuvos rinkai, suformulavimas. Darbą sudaro trys skyriai: teorinė, analitinė ir rezultatų. Teorinėje... [toliau žr. visą tekstą] / Issuing credits is one of the main bank’s activities. Each bank takes a credit risk by giving the credits. Credit risk is the most important risk of all and requires exceptional consideration, because potential losses caused by credit risk can be huge. If correct and accurate credit risk evaluation models are used to evaluate the credit risk, it helps to reduce the credit risk and increase the stability and reliability of the bank. That is why it is so important and topical to perform the analysis of the credit risk evaluation and credit ratings models and to make corrections for adoption these models for credit risk evaluation of Lithuanian companies. The object of this working paper – credit risk evaluation and assigning credit ratings models. The scientific problem: although credit risk evaluation and credit ratings methods and models are broadly analyzed and applied in practice, but these models are more designed for large foreign markets, which significantly differs from Lithuania’s market and because of that the problem of an adopted credit risk evaluation model for Lithuanian companies exists. The purpose of this working paper – to formulate the credit risk evaluation model adopted for Lithuanian companies. This working paper consists of three chapters: theoretical, analytical and results. In theoretical chapter risk, risk kinds, risk measurement models allowing to measure creditworthiness and assigning credit ratings models are analyzed. In analytical chapter the... [to full text]

Šis magistrinis darbas aprašo plačiausiai naudojamus dirbtinio intelekto metodus ir galimybes juos taikyti kredito rizikos, kuri yra viena svarbiausių sričių bankininkystėje ir finansuose, vertinime. Pagrindinė problema yra rizikos, atsirandančios kreditoriui išduodant kreditą tam tikram individui ar bendrovei, vertinimas, naudojant įvairius matematinius, statistinius ar kitus metodus. Ši rizika atsiranda tada, kai skolininkas negali laiku grąžinti skolos kreditoriui, kas reiškia papildomus nuostolius. Ji gali pasireikšti, priklausomai nuo skolininko tipo (individas, bendrovė ar užsienio vyriausybė) bei finansinio instrumento tipo ar su juo atliekamo veiksmo (skolos teikimas, finansinių derivatyvų tranzakcijos ir kt.), todėl finansinės institucijos jos įvertinimui bei valdymui naudoja įvairius metodus nuo vertinimo balais bei skirtingų faktorių, tokių kaip valdymo bei veiklos strategijos bei politika, įvertinimo iki klasifikavimo pagal įvairius kriterijus, naudojant modernius ir sudėtingus metodus, tiek matematinius, tiek dirbtinio intelekto. Ši sritis plačiai tiriama ir daug naujų metodų bei sprendimų pastoviai randama. Šio darbo tyrimas sukoncentruotas į atraminių vektorių mašinų (angl.Support Vector Machines, sutr. SVM) metodų, kuris yra viena populiariausių dirbtinio intelekto bei mašininio mokymo metodų ir kurio efektyvumas daugeliu atveju įrodytas. Šiuo tyrimo tikslas yra ištirti galimybes pritaikyti SVM metodą čia aprašomai problemai bei realizuoti sistemą, naudojančią... [toliau žr. visą tekstą] / This master work describes the most widely used artificial intelligence methods and the possibilities to apply them in credit risk evaluation which is one of the most important fields in banking and in finance. The main problem here is to evaluate the risk arising when a creditor gives a credit to a particular individual or an enterprise, using various mathematical, statistical or other methods and techniques. This risk arises when the debtor isn’t able to pay for the loan to the creditor in time which means additional loss. It can appear in many forms depending on the type of debtor (individ-ual, enterprise, government of an abroad country) and type of financial instrument or action that is done with it (giving of a loan, transactions of financial derivatives, etc.), this is the reason why fi-nancial institutions and for it’s evaluation and management use various different methodologies which comprise a lot of methods and techniques from credit scoring (evaluating by a particular formula, usually linear) and evaluating different factors, like management and business strategies or policies, to classification by various criterions by using modern and sophisticated methods, either algebraic, either artificial intelligence and machine learning. This field is widely researched and many new techniques are being found. The research here is concentrated mainly on Support Vector Machines (abbr. SVM) which is one of the most popular artificial intelligence and machine learning... [to full text]