22
При использовании экспертных оценок для расчета кредитоспо-
собности клиента банки полагаются на общеэкономические данные, то есть
анализируется информация о клиенте с точки зрения банковских требований.
Такой анализ предполагает взвешенную оценку - как личных качеств
заемщика, так и показателей его финансовой стабильности.
В международной практике данному подходу уделяется большое
внимание - в частности, развивается и совершенствуется сеть мониторинга,
аккумулирующая и анализирующая кредитную историю заемщиков.
Россия также внедрила подобные системы с принятием Федерального
закона от 30.12.2004 г. № 218-ФЗ «О кредитных историях» (далее – Закон №
218-ФЗ), в соответствии с которым был образован Центральный каталог
кредитных историй (ЦККИ)
20
. В соответствии с Законом № 218-ФЗ
кредитная история состоит из трёх частей: титульной, основной и
дополнительной (закрытой). Для формирования, хранения и использования
кредитных историй существуют специализированные кредитные бюро,
деятельность которых строго регламентирована законодательством.
Помимо данных о кредитной истории потенциального заемщика (в том
случае, если кредитная история «устраивает» банк-кредитор), его
платежеспособность определяется с помощью данных о величине его
доходов, подтверждённых документально (справкой по форме № 2-НДФЛ,
либо справкой по форме банка-кредитора, заверенной работодателем
заемщика). Требование предоставить документы (справку),
подтверждающие сообщённые заемщиков данные о доходах, вполне
обоснованы и законные. К справке о доходах можно также приложить
выписку с личного банковского счета, в том числе, карточного счета, а также
предоставить документы, подтверждающие доходы из других источников.
20
Федеральный закон от 30.12.2004 г. № 218-ФЗ (ред. 02.08.2019 г.) «О кредитных историях» // Российская
газета. - 13.01.2005 г. - №2.
23
На основании всех сведений о доходах рассчитывается
платежеспособность заемщика, и с учетом данного показателя определяется
максимальный размер кредита.
Принятие Закона № 218-ФЗ позволило значительно расширить
применяемые методы оценки кредитных рисков. Так, банки за небольшую
плату могут воспользоваться данными БКИ, аккумулирующего информацию
о заемщиках, как при выдаче кредита, так и при разработке собственных
методик оценки кредитного риска.
Балльные системы оценки кредитоспособности создаются банками на
основе факторного анализа. Такие системы предполагают использование
накопленной базы информации о заемщиках и всей информации - о
погашении этими заемщиками кредита
21
.
Считается, что балльные системы оценки кредитоспособности
клиентов - более объективный и экономически обоснованный метод
принятия решения, чем экспертные оценки, так как в основе метода лежит
статистическая и вероятностная обработка имеющихся данных, что точнее
мнения эксперта, поскольку в экспертной оценке значительную роль играет
личность работника, принимающего решение.
К основным методикам, относящимся к системе балльной оценки,
можно отнести скоринговые методики, рейтинги, методики, основанные на
интеллектуальном анализе данных (нейронные сети и деревья решений).
Кредитный скоринг - быстрая, точная и устойчивая процедура оценки
кредитного риска, имеющая научное обоснование. Скоринг является
математической или статистической моделью, которая соотносит уровень
кредитного риска с параметрами, характеризующими заемщика - физическое
или юридическое лицо
22
. Моделей скоринга множество, каждая из них
использует свой набор факторов, характеризующих риск, связанный с
21
Лаврушин О.И. Банковское дело. Современная система кредитования / О.И.Лаврушин, О.Н.Афанасьева. –
М.: КноРус, 2016. – С.227.
22
Клевцов А. Построение скоринговой модели с учетом регионального компонента: опыт сервиса «Робот
Займер» / А.Клевцов // Банковское дело. – 2017. - №9.- С.42.
24
кредитованием заемщика, и получает в результате пороговую оценку,
которая и позволяет разделять заемщиков на «плохих» и «хороших». Смысл
кредитного скоринга заключается в том, что каждому соискателю кредита
приписывается свойственная только ему оценка кредитного риска.
Сравнение значения кредитного скоринга, полученного для конкретного
заемщика, со специфичной для каждой модели скоринга пороговой оценкой
помогает решить проблему выбора при выдаче кредита, разделяя заемщиков
на два класса (тех, кому кредит выдать можно, и тех, кому он
«противопоказан»).
Методы и подходы, лежащие в основе разработки скоринговых систем,
весьма разнообразны. К основным относятся: линейный дискриминантный
анализ, многофакторная логистическая регрессия, кластерный анализ
23
.
К преимуществам скоринговых моделей относят повышение
эффективности процесса выбора потенциальных заемщиков, возможность
применения индивидуальных параметров кредита для отдельных категорий
заемщиков, улучшение качества кредитного портфеля, повышение качества
управления кредитным риском, сокращение затрат при принятии решения о
выдаче кредита, отсутствие субъективных суждений при принятии решения.
В то же время необходимо понимать, что даже самые успешные скоринговые
системы не являются панацеей от невозврата кредитов
24
.
Основные недостатки методов скоринга: высокая стоимость адаптации
используемой модели к текущей рыночной ситуации, недостаток
фактических данных для построения модели, отсутствие численно
выраженной вероятности дефолта при выдаче кредита, статичность модели
25
.
23
Терновская Е.П. Качество кредитного портфеля российских банков. Особенности управления и оценка /
Е.П.Терновская, Т.В.Гребенник. – М.: Проспект, 2017. – С.67.
24
Тимофеева Е.Е. Проблемы обеспечения возвратности кредитов в условиях экономической нестабильности
/ Е.Е.Тимофеева, Ю.Е.Острякова // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. – 2016.
- №1 (45). - С.85.
25
Там же. .
25
Рейтинговые методики при оценке физических лиц применяются в
России достаточно редко, однако возможности их применения весьма
широки. При рейтинговом подходе вероятность дефолта контрагента
соответствует вероятности дефолта определенной рейтинговой группы, в
которую попал заемщик. Рейтинги основаны на качественной и количествен-
ной оценке внутренних и внешних показателей, влияющих на плате-
жеспособность заемщика. Достоинства данного подхода: простота расчетов
рейтинга, возможность изменения рейтинга с учетом изменения
экономической конъюнктуры. Недостатки подхода: рейтинги присваиваются
и пересматриваются недостаточно часто; наблюдается неоднородность
рейтингов по таким параметрам, как отрасль экономики, месторасположение
заемщика, и другим; применение рейтингов в России сопряжено с
недостатком статистики; имеется сложность калибровки модели;
рейтинговые модели не всегда обеспечивают необходимую точность
26
.
К моделям, основанным на анализе данных, традиционно относят
деревья решений и нейронные сети (наиболее распространенным примером
данного подхода служат самоорганизующиеся карты Кохонена). Такие
модели показали свою эффективность при выявлении сложных взаимосвязей
внутри групп заемщиков, например при обнаружении мошенничеств.
В русле оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц
сформировались следующие практические подходы, представленные на рис.
1.
26
Фролова Н.А. Оценка кредитной состоятельности предприятий малого и среднего бизнеса / Н.А.Фролова
// Банковское дело. – 2016. – № 11. - С.63.
Методы оценки
кредитоспособности
Классификационные
модели
Модели комплексного
анализа
Анализ делового риска
Модели рейтинговой
оценки
Модели прогнозирования
банкротств
Анализ денежного
потока
26
Рисунок 1. Современные подходы к оценке кредитоспособности
заемщиков - юридических лиц
27
Как показано, на рис. 1, суммируя все основные подходы к оценке
кредитоспособности заемщиков – юридических лиц на современном этапе
развития кредитной деятельности коммерческих банков, можно выделить
следующие методы:
- классификационные модели;
- модели комплексного анализа;
- анализ делового риска.
Наиболее известные и применяемые на практике модели
прогнозирования банкротства построены на основе мультипликативного
дискриминантного анализа (MDA). Основоположниками таких моделей
являются У. Бивер (1966) и Э.Альтман. (1968). Более того, на основе моделей
Бивера и Альтмана российскими авторами был разработан ряд моделей
оценки риска банкротства, адаптированных к российским условиям (модели
Вишнякова А. Д., Колосова А. В., Шемякина В. Л., Зайцевой О. П., Р. С.
Сайфуллина, Г. Г. Кадыкова и др.)
28
.
Классификационные модели включают в себя модели рейтинговой
оценки, модели прогнозирования банкротств и анализ денежного потока.
Разработка рейтинговых методик оценки была обусловлена
провозглашённым в 2004 г. Базельским комитетом по банковскому надзору
(БКБН) принципом управления кредитным риском на основе кредитных
рейтингов заемщиков (Базель II)
29
.
При расчете кредитного риска банки получили возможность выбрать
один из трёх вариантов:
27
Карминский А.М. Кредитные рейтинги и их моделирование / А.М.Карминский. – М.: Изд.дом. Высшей
школы экономики, 2015. – С.59.
28
Тавасиев А.М. Банковское кредитование / А.М.Тавасиев, Т.Ю.Мазурина, В.П.Быков. М.: Инрф-М, 2018.-
С.275.
29
Поздышев В.А. Банковское регулирование в 2016-2017 годах: основные изменения и перспективы
развития / В.А.Поздышев // Деньги и кредит / 2017. - №11. – С.11.
27
- стандартизированный подход;
- базовый внутренний рейтинг;
- усовершенствованный внутренний рейтинг
30
.
Стандартизированный подход основан на использовании рейтингов
внешних по отношению к банку агентств. В Базель II выделено несколько
групп заемщиков (контрагентов) банков, по каждой из которых установлены
свои весовые коэффициенты риска в зависимости от уровня кредитного
рейтинга:
- государства и их центральные банки;
- государственные предприятия и организации, не относящиеся к
центральному правительству;
- международные банки развития;
- коммерческие банки;
- корпорации.
На рис. 2 приведен пример шкалы кредитных рейтингов и
соответствующих им весовых коэффициентов риска для корпораций – одной
из основных категорий заемщиков банка.
Рисунок 2. Весовые коэффициенты риска для корпоративных
тр6ебований, имеющих рейтинги
31
Как видно из данных рис. 2, самыми высокими рейтингами считаются
«ААА» и «АА-». По ним присваивается самый низкий весовой коэффициент
риска – 20%. Самый низкий уровень рейтинга – «Ниже ВВВ-», имеющий
30
Там же. – С.13.
31
Терновская Е.П. Качество кредитного портфеля российских банков. Особенности управления и оценка /
Е.П.Терновская, Т.В.Гребенник. – М.: Проспект, 2017. – С.69.
Капитал
ААА – АА-
А+ А –
ВВВ+ –
ВВВ-
Ниже
ВВВ-
Без
рейтинга
Весовой
коэффициент
риска
20%
50%
100%
100%
150%
28
весовой коэффициент 150%.
В Базель II также разработаны критерии оценки кредитного риска:
- по требованиям, включенным в регулятивные розничные портфели;
- по требованиям, обеспеченным жилой и коммерческой
недвижимостью;
- по просроченным кредитам;
- по категориям повышенного риска;
- по прочим активам;
- по внебалансовым активам.
Базовый внутренний рейтинг основан на собственных рейтинговых
разработках и оценках банков. Подход с использованием внутренних
рейтингов при оценке кредитных рисков для целей оценки достаточности
регулятивного капитала получил название IRB-подхода (Internal Ratings-
Based Approach). Компоненты риска в этом случае включают показатели:
- вероятности дефолта (PD);
- удельного веса убытков в случае дефолта (LGD);
- стоимости по риском дефолта (EAD);
- эффективных сроков погашения (М)
32
.
Суть подхода IRB заключается в измерении непредвиденных убытков
(UL) и ожидаемых убытков (EL). Весовые коэффициенты устанавливаются
применительно к UL.
В рамках подхода IRB банки распределяют кредитные требования
банковского портфеля по широким классам активов, которыми являются
корпоративные, суверенные, банковские, розничные активы и вложения в
капитал (акции). В рамках класса корпоративных активов выделяют пять
подклассов специализированного кредитования (SL): проектное, объектное и
товарное финансирование, а также приносящую доход недвижимость и
высокорисковую коммерческую недвижимость.
32
Терновская Е.П. Качество кредитного портфеля российских банков. Особенности управления и оценка /
Е.П.Терновская, Т.В.Гребенник. – М.: Проспект, 2017. – С.70.
29
Для каждого из классов активов вводится три ключевых элемента:
- компоненты риска – собственно параметры риска, предоставленные
банками;
- функции взвешивания по риску;
- минимальные требования, которые должны быть соблюдены.
Для многих классов активов БКБН ввел два дохода:
- фундаментальный, когда банки, «по общему правилу, предоставляют
собственные оценки вероятности дефолта и полагаются на надзорные оценки
для прочих компонентов риска»;
- продвинутый, в рамках которого банки, соблюдая минимальные
стандарты, предоставляют больше собственных оценок PD, LGD, EAD и
собственный расчет М
33
.
В общем смысле рейтинг кредитоспособности (кредитный рейтинг)
представляет собой универсальное значение, сформированное на основании
значений определенного количества показателей. «Процесс присвоения
кредитного рейтинга заключается в переходе от нескольких показателей,
присущих деятельности заемщика, к агрегированному значению одного
показателя, характеризующего класс кредитоспособности. Появление
рейтинга обусловлено необходимостью единого показателя, обладающего
высокой степенью информативности при анализе кредитоспособности»
34
.
Так, рассмотрение финансовых показателей предприятия в отдельности
недостаточно для выявления уровня кредитоспособности предприятия в
целом. Существование большого количества разрозненных показателей
затрудняет процесс принятия решений при предоставлении кредита. Таким
образом, оценка кредитоспособности производится по всей совокупности
показателей, характеризующих, например, способность заемщика получать
доход, аккумулировать денежные средства для погашения кредита, наличие
33
Терновская Е.П. Качество кредитного портфеля российских банков. Особенности управления и оценка /
Е.П.Терновская, Т.В.Гребенник. – М.: Проспект, 2017. – С.71.
34
Карминский А.М. Кредитные рейтинги и их моделирование / А.М.Карминский. – М.: Изд.дом. Высшей
школы экономики, 2015. – С.61.
30
достаточных активов и т.д.
Примерами отечественных моделей рейтинговой оценки, являются
методики, разработанные А.И.Алексеевой, Ю.В.Васильева, А.И.Нечитайло,
Г.В.Савицкой и др. К примеру, в методике А.И.Алексеевой, Ю.В.Васильева
анализируются показатели ликвидности, финансовой устойчивости,
платежеспособности (всего 7 показателей). Полученное значение определяет
предприятие – объект анализа в один из шести классов. Чем выше класс, тем
менее кредитоспособен анализируемый заемщик
35
. У А.И.Нечитайло
показатели потенциального заемщика сравниваются с показателями
эталонного предприятия (оно может быть как условным, так и реальным).
Степень «удалённости» от эталона («близость» к нему) определяется путем
расчета комплексного показателя
36
.
Кредитный скоринг (который также может применяться и в отношении
юридических лиц) является разновидностью рейтинговой оценки с тем
отличием, что в формулу рейтинговой оценки вместо значения i-го
показателя подставляется частная балльная оценка этого показателя.
Ещё одним направлением в формировании рейтинговой оценки
является рейтинговое оценивание на основе прогнозного образа заемщика
(модели В.В. Давниса и В.И.Тиняковой). При этом анализируются не
текущие значения показателей кредитоспособности, а предельные –
абстрактные, прогнозные
37
.
Суть методики на основе анализа денежного потока заключается в
сопоставление оттока и притока денежных средств у заемщика за период,
равный предполагаемому сроку кредитования. В процессе анализа
исследуется чистый денежный поток (ЧДП), представляющий разницу между
притоком и оттоком денежных средств. Если ЧДП имеет положительное
35
Постников Р.В. Новый подход к оценке кредитных рисков: от физических лиц – к МСБ / Р.В.Постников //
Банковское дело. – 2017. - №12. – С.68.
36
Постников Р.В. Новый подход к оценке кредитных рисков: от физических лиц – к МСБ / Р.В.Постников //
Банковское дело. – 2017. - №12. – С.69.
37
Тавасиев А.М. Банковское кредитование / А.М.Тавасиев, Т.Ю.Мазурина, В.П.Быков. М.: Инрф-М, 2018.-
С.261.
31
значение – то рейтинг заемщика высокий, а если наблюдается
систематическое превышение оттока над притоком, то клиент является
некредитоспособным. Средняя величина денежного потока за период может
быть сопоставима с установлением лимита кредитования по данному
заемщику.
К моделям комплексного анализа относят систему показателей
В.В.Ковалёва и В.В.Патрова, правило шести «Си», методики CAMPARI,
PARSER, PARTS. Особенность данных моделей заключается в том, что при
разработке методики оценки кредитоспособности проводится выделение из
кредитной заявки и прилагаемых к ней финансовых документов наиболее
существенных факторов, определяющих деятельность предприятия. Такой
подход позволяет агрегировать количественные и качественные
характеристики заемщика. Это позволяет получить комплексную оценку
потенциального заемщика, а не только выяснить уровень его финансового
состояния
38
.
Анализ делового риска является дополнением к оценке
кредитоспособности с помощью финансовых коэффициентов в условиях
экономической нестабильности. Деловой риск связан с тем, что кругооборот
фондов заемщика может не завершиться в срок и с предполагаемым
эффектом. Оценка делового риска, которая может быть формализована и
проводиться по системе скоринга, предполагает анализ запасов,
производственных возможностей и системы сбыта предприятия.
Ни одна из разработанных методик оценки кредитоспособности
заемщика не является совершенной. Каждая помимо достоинств, имеет и
многочисленные недостатки, связанные с выбором критериев оценки,
эмпирическим характером, отсутствием необходимой статистической базы,
ориентацией на краткосрочную перспективу, субъективизмом и т.д.
Зарубежные методики, зачастую являются не слишком удачно
38
Тавасиев А.М. Банковское кредитование / А.М.Тавасиев, Т.Ю.Мазурина, В.П.Быков. М.: Инрф-М, 2018.-
С.267.