25
противоположных сторон кредитной сделки – заемщика (клиента) и
коммерческого банка.
Вместе с тем, кредитоспособность является свойством субъекта-заемщика
и характеризует степень его финансового благополучия, уровень менеджмента,
статус и перспективы развития финансово-хозяйственной деятельности.
1.3 Методы оценки кредитоспособности заемщика
Первым источником информации для оценки кредитоспособности
коммерческих организаций должен быть их бухгалтерский баланс с
пояснительной запиской к нему. Анализ баланса позволяет определить, какие
средства имеет компания и какой размер кредита эти средства предоставляют.
Однако для обоснованного и всестороннего мнения о кредитоспособности
клиентов банка информации о балансе недостаточно.
Это следует из состава показателей. Анализ бухгалтерского баланса дает
только общий рейтинг кредитоспособности, тогда как для выводов о степени
кредитоспособности необходимо рассчитывать качественные показатели,
которые оценивают перспективы развития бизнеса и их жизнеспособность.
Поэтому в качестве источника информации, необходимой для расчета
кредитных показателей, следует использовать: данные оперативного учета,
информацию, накопленную в банках, информацию, предоставленную
статистическими органами, информацию о анкетах клиентов, информацию о
поставщиках, результаты обработки данных о специальных программах,
информацию специализированных кредитно-рейтинговых агентств бизнес
организаций.
Данная методология оценки приемлемости банковского кредита (принятая
практически всеми коммерческими банками, занимающимися кредитованием
предприятий и организаций) была разработана для определения
платежеспособности предприятий с привлеченными банками средствами,
оценки допустимого размера кредитов и сроков их погашения.
26
В современной практике банковского кредитования при анализе
кредитоспособности заемщиков используются подходы, методы и модели,
основанные на разработке наиболее выдающихся теоретиков и практиков банков
(классические модели). Многие авторы в своей работе по кредитному анализу
предлагают следующие классы моделей для оценки кредитоспособности
заемщиков:
1) Модели количественного анализа или классификации, среди которых
необходимо выделить:
- Модели кредитного рейтинга (рейтинговые модели);
- Модели прогнозирования банкротства (статистические модели,
основанные на множественном дискриминантном анализе).
2) Модели комплексного анализа (система оценки, основанная на
«полуэмпирических» методологиях: «правило шести C», CAMPARI, PARTS).
Рассмотрим основные характеристики этих классов моделей.
1) Модели для количественного анализа оценки кредитоспособности
заемщиков (классификационные модели)
Количественные модели основаны на статистических методах, с помощью
которых объекты наблюдения можно разделить на группы. Например, модели
кредитных рейтингов (рейтинговые модели) делят заемщиков на хороших и
плохих, а модели прогнозирования банкротства пытаются отделить фирмы-
банкроты от стабильных компаний.
Типичная модель классификации ссуд направлена на алгоритмизацию
суждений, сделанных банковскими служащими, ответственными за выдачу ссуд,
и надзорными органами банков.
Если модель успешна, ее можно использовать для описания и
классификации будущих кредитных рисков. Соответственно, неадекватная
модель является следствием ошибочных суждений экспертов или их
неправильной алгоритмизации или того и другого.
Количественные модели основаны на оценке формализованных
финансовых показателей кредитоспособности заемщиков.
27
При оценке финансового положения компании необходимо полное
сравнение различных аспектов деятельности, поскольку определенные
показатели финансовой ситуации находятся в так называемых отношениях
частичного вознаграждения. Для каждой группы компаний существуют такие
диапазоны значений финансовых показателей, в рамках которых ухудшение
некоторых показателей может быть компенсировано улучшением других
показателей без потери общего благосостояния компании.
1.1) Модели оценки баллов (оценка)
Оценка кредитоспособности заемщика может быть сведена к единому
показателю – рейтингу заемщика. Именно эта классификация позволяет вам
перемещаться по огромному потоку всех видов информации, одновременно
компенсируя отсутствие этой части, на основе которой можно принимать
ответственные управленческие решения.
Рейтинг компании - заемщик определяется на основе полученных
значений финансовых условий и выражается в баллах. Очки рассчитываются
путем умножения значения каждого показателя на его вес в интегрированном
индикаторе (рейтинге).
Общая картина рейтинговой оценки, формула (1):
К
0
=
1
n
ii
i
AK
(1)
где К
0
– интегральный показатель (рейтинг);
А
i
– удельный вес i–го показателя, сумма Аi = 100%
К
i
– значение i–го показателя;
n – число показателей.
Кроме того, для каждого индикатора определяется несколько диапазонов
значений, и каждому интервалу присваивается конкретное количество баллов
или определяется категория значений показателей (1, 2, 3 и т. д.).
28
Изменение рейтинга - это кредитный скоринг, предложенный
американским экономистом Д. Дюраном для отбора заемщиков для
потребительского кредита. Разница между кредитным скорингом и оценки
рейтинга заключается в том, что в формуле оценки рейтинга вместо Ki (значение
i-го индикатора) подставляется Bi – оценка балла i-го кредитного фактора
физического лица.
Если рейтинг, полученный заемщиком, ниже, чем значение, ранее
установленное банковскими специалистами и экспертами, такому заемщику
будет отказано в кредите. Если его оценка удовлетворяет установленным
значениям, то его заявка на кредит будет удовлетворена. Когда вы вводите
допустимые интервалы для значений оценки, вы можете одновременно
определять условия кредитования, соответствующие каждому интервалу -
процентную ставку и вид обеспечения.
В общем случае система удельных весов значения показателей
соответствует только субъективным предпочтениям экспертов, т.е. с их точки
зрения существует лучший рейтинг заемщиков.
Таким образом, весь расчет по методике приобретает экспертный характер,
точность которого зависит от компетентности специалистов, которые
определили «удельные веса».
Системы оценки позволяют принимать во внимание неформальные
показатели типа вопросника (например, репутация компаний). Однако эти
субъективные данные влияют на оперативную оценку.
Определение кредитного рейтинга клиента
Кредитный рейтинг клиента определяется на основе основных и
дополнительных показателей. Основные показатели, выбранные банком,
должны оставаться неизменными в течение относительно длительного времени.
Документ о кредитной политике банка или других лиц фиксирует эти показатели
и их нормативные уровни.
Последние ориентированы на мировые стандарты, но индивидуальны для
данного банка и на определенный период.
29
Ряд дополнительных показателей может быть пересмотрен в зависимости
от текущей ситуации. Поскольку их можно использовать для оценки бизнес-
рисков, управления, срока просроченной задолженности перед банком,
показателей, рассчитанных на основе отчета о прибылях и убытках, результатов
анализа баланса и т. Д.
Класс кредитоспособности клиента определяется на основе ключевых
показателей и корректируется по последующим показателям.
Кредитоспособность по уровню ключевых показателей можно определить
по шкале баллов.
Например: I класс - 100-150 баллов; II класс 151-250 баллов; III класс - 251-
300 баллов. Для расчета баллов используется класс индикатора, который
определяется путем сравнения фактического значения со стандартом и
значимостью (рейтингом) индикатора.
Рейтинг или значимость индикатора определяется индивидуально для
каждой группы заемщиков в зависимости от политики данного коммерческого
банка, характеристик клиента, их баланса ликвидности и рыночной позиции.
Например, высокая доля краткосрочных ресурсов, наличие просроченных
кредитов и неплатежей поставщикам увеличивают роль коэффициента быстрой
ликвидности, который измеряет способность предприятия быстро высвобождать
средства. Сокращение ресурсов банка при кредитовании постоянных резервов,
недооценка суммы собственного капитала повышает рейтинг финансового
левериджа.
Нарушение финансовых лимитов кредита, «кредитов» со стороны
клиентов, предоставляющих первый уровень при оценке кредитного рейтинга,
является текущим коэффициентом ликвидности.
Общий кредитный рейтинг дается в баллах. Точки представляют сумму
продуктов для каждого показателя для кредитного рейтинга.
I-класс присуждается 100-150 баллов,
II класс 151-250 баллов,
III класс - по 251-300 баллов.
30
Одинаковый уровень показателей и рейтинг в баллах может быть
обеспечен за счет разных факторов, некоторые из которых связаны с
положительными процессами, а другие с отрицательными. Поэтому для
определения класса проводится факторный анализ условий кредитования,
анализ балансов, изучение ситуации в отрасли или регионе.
Недостатками рейтинговых моделей являются:
- невозможность прогнозировать финансовое состояние заемщика, что
особенно важно для кредитора в течение срока действия кредитного договора;
- предвзятая оценка заемщика в связи с субъективностью экспертных
заключений;
- произвольность по выбору системы показателей для оценки финансового
состояния заемщика и степени их значимости (удельный вес в общей системе
оценки).
1.2) Статистическая оценка заемщика
За последние несколько десятилетий иностранные банки разработали
методы оценки надежности потенциальных заемщиков с использованием
различных статистических моделей. Целью этого метода анализа является
разработка стандартных подходов к объективной характеристике заемщиков, с
тем чтобы найти математические критерии для разделения клиентов на
надежных и ненадежных, которые подвержены риску банкротства и те, для
которых риск несостоятельности маловероятен. Такие модели являются
средством систематизации информации, предоставляемой заемщиками, и
способствуют принятию окончательного решения о предоставлении кредита и
контроле за его использованием.
В настоящее время многие иностранные и некоторые передовые
российские банки часто используют статистический метод, называемый
множественным дискриминантным анализом
18
.
18
Множественный дискриминационный анализ также известен в русском переводе как «кластерный
анализ»: от английского термина «cluster» - группа, объединенная каким-либо одним признаком. В данном случае
мы разбиваем все наблюдаемые компании на две группы (или кластеры) – на возможных банкротов и на
предположительно устойчивые компании.
31
MDA - это набор статистических методов, похожих на регрессионный
анализ. Зависимой переменной в этом случае является вероятность того, что
заемщик не выполнит свои обязательства перед банком, в то время как
независимые переменные являются факторами, которые влияют на финансовую
устойчивость клиента и его способность погасить кредит. Существенным
преимуществом системы MDA является то, что оценка кредитоспособности
клиента может быть выражена в виде единого числового значения, а не
субъективной оценки множества факторов. В рамках MDA устанавливается
связь между различными факторами, которые характеризуют финансовое
состояние предприятия, и подробностями о позднем погашении кредитов,
предоставленных ему. Обработка данных о полноте предприятий приводит к
формальной зависимости от типа уравнения регрессии, в котором собственный
вес каждого фактора (коэффициент регрессии) вычисляется во время MDA. Это
уравнение используется для анализа кредитоспособности определенных
клиентов. Текущие данные заемщика вводятся в уравнение, что приводит к
оценке его кредитоспособности.
Цель дискриминантного анализа состоит в том, чтобы построить линию,
которая разделяет все предприятия на две группы: те, которые не испытывают
финансовых трудностей до банкротства в ближайшем будущем, и те, которые
рискуют обанкротиться. Эта линия разграничения называется дискриминантной
функцией (индекс Z). Именно ценность отличительной функции позволяет с
большой вероятностью прогнозировать банкротство (или выживание) бизнеса в
будущем. MDA используется специалистами по кредитному анализу для расчета
вероятности дефолта по корпоративным и личным кредитам, а также при
управлении портфельными инвестициями.
В процессе кредитного анализа результаты, полученные с использованием
статистических моделей, могут быть интегрированы с помощью экспертных
оценок кредитных инспекторов. Статистическая модель и полученные по ней
оценки Z могут служить ценным инструментом для определения общей
32
кредитоспособности клиента. Выявив выбросы индикаторов, кредитный
аналитик может выявить проблемных заемщиков и причины проблем.
Хотя формально в коэффициентах Z-показателя используются не
показатели ожиданий, а текущие значения финансовых коэффициентов, на
самом деле коэффициенты Z-показателя (при условии некоторой стабильности в
развитии событий) содержат элемент ожидания или прогнозирования. Это
означает, что если Z-оценка определенной компании ближе к средней компании-
банкрота, то при условии постоянного ухудшения ее положения она
обанкротится. Если менеджеры компании и банк, осознав финансовые
трудности, предпримут шаги для предотвращения ухудшения ситуации,
банкротства не произойдет, поэтому Z-показатель является сигналом раннего
предупреждения.
Общий вид дискриминантной функции, формула (2):
Z = a
0
+
1
n
ii
i
af
(2)
где a
0
и a
i
- некоторые параметры (коэффициенты регрессии);
f
i
- факторы, характеризующие финансовое состояние заемщика
(например, финансовые коэффициенты).
Внедряя MDA на практике, банк должен создать собственную базу
данных, используя информацию о выборке компаний, которые его интересуют.
Вряд ли можно предположить, что финансовые характеристики
металлургической компании, которая сталкивается с надвигающимся
банкротством, будут такими же, как и у сети розничных магазинов в такой же
сложной финансовой ситуации, и, следовательно, рейтинги Z будут другими.
Чтобы принять во внимание отраслевые спецификации, MDA должен
основываться на выборке компаний в этом секторе. Обратите внимание, что не
всегда можно найти достаточно обанкротившихся компаний для проведения
отраслевого анализа с использованием метода MDA.
33
Чем выше значение Z, тем хуже компании выглядят с позиции возможного
банкротства. Можно дать следующую интерпретацию индекса Z:
Z = 0. Вероятность банкротства в будущем (скажем, в течение двух лет)
составляет 50%. Значения Z этих компаний находятся непосредственно на
демаркационной линии.
Z <0. Вероятность банкротства составляет менее 50%. Чем меньше Z, тем
выгоднее текущее финансовое положение.
Z> 0. Вероятность банкротства составляет более 50%, и с увеличением Z
она увеличивается.
Наиболее распространенными моделями MDA являются модели Альтмана
и Чессера.
Модель Альтмана
Z-анализ был введен Альтманом, Хельдерманом и Нарайаной (1977 году)
и был моделью для выявления риска банкротства корпораций. Цель «Z-анализа»
- отнести исследуемый объект к одной из двух групп: либо компании-банкроты,
либо компании, успешно работающие.
Линейная модель Альтмана, или уравнение Z-оценки, имеет следующий
вид: формула (3):
Z=1,2Х
1
+1,4Х
2
+3,3Х
3
+1,0Х
5
(3)
где Х
1
– отношение собственных оборотных средств к сумме активов;
Х
2
– отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;
Х
3
– отношение брутто-прибыли (прибыли до вычета процентов и налогов)
к сумме активов;
Х
4
– отношение рыночной стоимости обыкновенных и привилегированных
акций к балансовой оценке заемного капитала;
Х
5
– отношение объема продаж (выручки от реализации) к сумме активов.
Модель Альтмана предсказывает банкротство за два года. Более поздняя
работа Альтмана и его коллег обновила и улучшила его первоначальные
34
исследования - они использовали метод сглаживания данных для компенсации
случайных колебаний. Новая модель способна прогнозировать банкротства за
два года с высокой степенью точности и за пять лет с более низкой, но все еще
приемлемой точностью (70%)
19
.
Модель Чессера
Модель надзора за ссудами Чессера больше не прогнозирует банкротство
компании, а скорее случаи невыполнения заемщиком условий кредитного
соглашения. В то же время, «невыполнение условий» означает не только полное
невозврат кредита, но также любые другие частичные отклонения от
первоначальных условий, что делает кредит менее выгодным для кредитора.
Модель Chesser включает в себя следующие шесть параметров:
X1 - отношение наличных денежных средств и легко реализуемых ценных
бумаг к сумме активов;
Х2 - отношение чистой продажи (без НДС) к сумме наличных денег и легко
торгуемых активов ценных бумаг;
Х3 - отношение валового дохода (прибыль до вычета процентов и налогов)
к сумме активов;
Х4 - отношение общей задолженности к общей сумме активов;
Х5 - отношение основного капитала к чистым активам (или
инвестированный капитал = собственный капитал и долгосрочные кредиты);
Х6 - отношение оборотных средств к чистым продажам (нетто-продаж).
Расчетные показатели модели следующие:
Y = -2,0434-5,24 × X1 + 0,0053 × X2-6,6507 × X3 + 4,4009 × X4-0,0791 ×
X5-0,1020 × X6
Переменная Y, представляющая собой линейную комбинацию
независимых переменных, используется в следующей формуле для оценки
вероятности невыполнения контракта, Z, формула (4):
19
Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент. Полн. курс в 2-х т. / Пер. с англ.
под ред. В.В.Ковалева. СПб.: Экономическая Школа, 2019. Т.2. - С.504-508