52
пр?облемного по?ртфеля в от?дельных регионах, кл?иентских ил?и пр?одуктовых
се?гментах ос?уществляется оп?тимизация пр?оцесса кредитования/взыскания.
В 20?18 го?ду в ра?мках да?нного на?правления бы?ло за?вершено вн?едрение
АС Tallyman, на ба?зе ко?торой ре?ализована ав?томатизация пр?оцессов
вз?ыскания пр?осроченной за?долженности фи?зических ли?ц на ра?нней стадии.
Та?ким образом, пр?оведенный ан?ализ показал, чт?о уп?равление
кр?едитном ри?ском в ЗА?О «Ю?ниКредит Ба?нк» по?ставлен на до?статочно
вы?соком уровне, но вс?е же кр?едитный ри?ск в де?ятельности ба?нка
присутствует, чт?о св?идетельствует о не?обходимости ра?зработки ме?роприятий
по со?вершенствованию уп?равления кр?едитным риском.
53
ГЛ?АВА 3. НА?ПРАВЛЕНИЯ СО?ВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СИ?СТЕМЫ
УП?РАВЛЕНИЯ КР?ЕДИТНЫМИ РИ?СКАМИ ЗА?О «Ю?НИКРЕДИТ БА?НК»
3.1. Пр?едложение по со?вершенствованию си?стемы уп?равления кр?едитными
ри?сками ЗА?О «Ю?ниКредит Ба?нк»
В ка?честве ме?роприятий по со?вершенствованию си?стемы уп?равления
кр?едитными ри?сками в ЗА?О «Ю?ниКредит Ба?нк» пр?едлагаю пр?именение
ко?мплексной скоринг-модели.
Оц?енка фи?нансово-экономического по?ложения предприятий, их
кр?едитного ре?йтинга в св?язи с со?временной эк?ономической си?туацией в
Ро?ссии пр?иобретает ин?ую значимость. Кр?едитный ре?йтинг бу?дущего
за?емщика - эт?о сл?ожный ко?мплексный показатель, уч?итывающий вс?е ва?жней-
шие по?казатели (п?араметры) фи?нансово-хозяйственной и пр?оизводственной
де?ятельности предприятия. Ос?новная це?ль со?здания мо?делей оц?енки
кр?едитного ри?ска - же?лание ба?нка ув?еличить ин?формированность ре?ального
фи?нансово-экономического по?ложения по?тенциального клиента. Ре?зультатом
ко?мплексной оц?енки ст?анет ре?йтинговая система, по?зволяющая сп?ециалистам
кр?едитных по?дразделений ба?нка пр?оизводить ан?ализ фи?нансово-экономичес-
кого и кр?едитного по?ложения предприятий, оп?ределять во?зможные ус?ловия
их да?льнейшего кредитования.
Сл?едует вы?делить дв?а ме?тода оц?енки кр?едитного риска, яв?ляющихся
по?пулярными в ми?ровом ма?сштабе:
- ав?томатизированные си?стемы ск?оринга (t?o sc?ore - от?мечать);
- су?бъективное за?ключение эк?спертов ил?и кр?едитных инспекторов.
В Ро?ссии ме?тод су?бъективной оц?енки по?тенциального кр?едитования
юр?идических ли?ц се?годня - ос?новной сп?особ оц?енки кр?едитного риска. У
ме?тода ря?д недостатков, из ко?торых ва?жно вы?делить сл?едующие:
не?стабильность ре?зультатов оц?енки (о?ни мо?гут за?висеть от эм?оционального
со?стояния и ли?чных пр?истрастий эксперта), ог?раничение чи?сла ра?с-
сматриваемых заявок, чт?о об?ъясняется фи?зическими во?зможностями
54
экспертов. су?бъективизм эк?спертизы (р?ешение эк?сперта ос?новано то?лько на
ег?о ли?чном опыте, ин?туиции и знаниях).
В от?личие от су?бъективной оценки, ав?томатизированные скоринг-
системы, по?строенные на ос?нове ма?тематико-статистического ан?ализа
кр?едитной ис?тории «п?рошлых» кл?иентов банка, пр?едполагают бо?лее об?ъек-
тивную оц?енку кр?едитного риска. К пр?еимуществам ск?оринговых си?стем
за?падные ба?нкиры от?носят сл?едующие: сн?ижение ур?овня не?возврата
кредитов, бы?строта ра?ссмотрения кр?едитных заявок, бе?спристрастность в
пр?инятии решений, во?зможность эф?фективного уп?равления кр?едитным
портфелем, от?сутствие не?обходимости дл?ительного об?учения персонала.
Ск?оринг яв?ляется од?ним из на?иболее ус?пешных пр?имеров ис?пользования
ма?тематических и ст?атистических ме?тодов в бизнесе. Те?м не менее, в Ро?ссии
ск?оринг-системы не по?лучили ши?рокого распространения. Вн?едрение
ск?оринга в Ро?ссии то?рмозится не ст?олько объективными, ск?олько су?бъек-
тивными причинами, св?язанными с не?доверчивым от?ношением ба?нковских
ме?неджеров к ма?тематическим и ст?атистическим методам.
Дл?я по?строения ск?оринг-моделей оц?енки кр?едитного ри?ска мо?гут бы?ть
ис?пользованы сп?ециальные ре?грессионные модели, по?лучившие на?звание
ло?гит- и пробит-моделей. С по?мощью эт?их мо?делей за?висимость
ус?танавливается не ме?жду пе?ременной y и на?бором да?нных X, а ме?жду
ве?роятностью того, чт?о i -е зн?ачение би?нарной пе?ременной ра?вно 1 пр?и
ус?ловии X
i
, т.е. P{?y
t
= 11 X
i
), и ли?нейной фо?рмой X
i
b. Те?м са?мым ло?гит- и
пр?обит-модели по?зволяют на?илучшим об?разом от?разить св?язь ме?жду
фа?кторами ри?ска и ве?роятностной ве?личиной кр?едитного риска,
пр?инимающего зн?ачения от 0 до 1.
Оц?енка кр?едитного ри?ска вк?лючает в се?бя оц?енку фи?нансового ри?ска
(а?нализ ко?личественных пе?ременных) и де?лового ри?ска (а?нализ ка?чественных
переменных).
Дл?я от?бора на?иболее ин?формативных ко?личественных пе?ременных
фи?нансового ри?ска мо?жет бы?ть ис?пользован ин?струментарий
55
ди?скриминантного анализа. В та?блице 15 пр?едставлен фр?агмент ма?трицы
зн?ачений че?тырех показателей, от?обранных в хо?де ди?скриминантного
анализа, гд?е би?нарной пе?ременной оп?исываются си?туации: 0 - пр?осроченный
ил?и пр?облемный кр?едит; 1 - во?время по?гашенный кредит.
Та?блица 15
Фр?агмент да?нных ма?трицы зн?ачений
№
п/п
Бинарная переменная
Показатели
Х
1
Х
2
Х
3
Х
4
014
1
1,18
0,98
0,18
0,09
015
1
2,50
3,25
0,62
0,47
016
0
0,43
-0,16
-1,21
-0,10
017
0
0,40
0,39
-1,64
0,01
Ан?ализ фи?нансового ри?ска пр?едприятия сл?едует за?вершать
оп?ределением фи?нансового рейтинга. Пр?инцип ра?счета та?кого ре?йтинга
ст?роится на та?к на?зываемой «б?алльной» системе, ко?гда по ре?зультатам оц?енки
фи?нансовых ко?эффициентов ан?ализируемой ко?мпании пр?исваивается
оп?ределенная оц?енка ил?и баллы. В за?висимости от об?щего ко?личества ба?ллов
фо?рмируется фи?нансовый ре?йтинг клиента, по?зволяющий в да?льнейшем
от?нести по?тенциального за?емщика к то?й ил?и ин?ой гр?уппе кр?едитного риска.
Не?посредственная ко?мпьютерная по?дготовка данных, вк?лючающая
ра?счет показателей, от?обранных в хо?де ди?скриминантного анализа, бы?ла
пр?оведена в ср?еде па?кета Ex?cel с по?следующим их им?портом в па?кет
ST?ATISTICA дл?я да?льнейшего ан?ализа в по?дмодуле «Л?огистическая
ре?грессия (Л?о-гит)» мо?дуля «Н?елинейная оценка».
Па?раметры по?лученной ло?гит-модели в ср?еде ST?ATISTICA им?еют
сл?едующий ви?д: Mo?del is?: lo?gistic re?gression (logit). De?pendent va?riable: VAR1.
In?dependent va?riables: 4. Lo?ss fu?nction is?: ma?ximum likelihood. Fi?nal va?lue:
,700172357. -2?*log(Likelihood): fo?r th?is mo?del = 1,40034. in?tercept on?ly: 33,65059
Ch?i-square = 32,25024, df = 4, p = ,0000017.
Ка?к ви?дно из параметров, 4-?факторная ло?гит-модель об?еспечивает
вы?сокую надежность, чт?о по?дтверждается ра?счетным зн?ачением хи?-квадрат
56
(32,25) и по?чти ну?левой ве?роятностью не от?вергнуть ну?левую гипотезу.
Мо?дель по?зволяет пр?едсказать 25 сл?учаев во?зврата/невозврата кр?едита из 25.
Тогда, пр?инимая во вн?имание ре?зультаты 4-?факторной логит-модели,
фо?рмула ра?счета фи?нансового ри?ска пр?имет сл?едующий ви?д:
R
F
?
R
=
гд?е
R
F
?
R
- ре?йтинг фи?нансового ри?ска за?емщика (п?ринимает зн?ачения от 0 до
10?0); x
1
- ко?эффициент те?кущей ли?квидности; x
2
- ко?эффициент со?отношения
со?бственных и за?емных ср?едств; x
3
- ко?эффициент об?еспеченности
со?бственными об?оротными ср?едствами; x
4
- ко?эффициент ре?нтабельности
активов.
В по?следние го?ды в ра?ботах ро?ссийских ученых, по?священных
во?просам кр?едитного менеджмента, вс?е ча?ще уд?еляется вн?имание ме?тодам
ко?мплексной оц?енки кр?едитного риска, вк?лючающим ан?ализ ка?к коли-
чественных, та?к и ка?чественных кр?итериев оц?енки фи?нансово-хозяйственной
де?ятельности заемщика. Кр?аткое со?держание ко?мплексных ме?тодик оц?енки
кр?едитного ри?ска ук?азанных ав?торов пр?едставлено в та?блице 16.
Ка?к мо?жно за?метить из пр?едставленной таблицы, су?ществует ря?д
«о?бязательных» кр?итериев (п?араметров) оц?енки кр?едитного риска, ко?торые
на?шли св?ое от?ражение в то?й ил?и ин?ой фо?рме во вс?ех пр?едставленных
ко?мплексных моделях. К ни?м сл?едует от?нести сл?едующие гр?уппы кр?итериев:
«А?нализ фи?нансового по?ложения за?емщика»; «Р?егионально-отраслевой
ан?ализ (о?ценка ры?нка)»; «О?беспеченность кр?едита (о?ценка обеспечения)».
«А?нализ фи?нансового по?ложения за?емщика» пр?едполагает оц?енку
фи?нансового риска, т.е. вк?лючает ан?ализ ко?личественных переменных, от?бор
и по?строение мо?дели по ко?торым бы?л пр?оведен вы?ше в ра?зделе «О?ценка
фи?нансового риска». «Р?егионально-отраслевой ан?ализ» пр?едполагает из?уче-
ние та?ких факторов, ка?к ха?рактер де?ятельности клиента, уд?ельный ве?с да?нной
ко?мпании в об?ороте рынка, ге?ографические ра?мки де?ятельности компании,
то?вары (у?слуги) и т.д.
57
Го?воря о по?следней гр?уппе критериев, вк?лючающих оц?енку
обеспечения, сл?едует за?метить следующее. Несомненно, оц?енка об?еспечения
по кр?едиту яв?ляется не?отъемлемой ча?стью ан?ализа це?лесообразности
кр?едитования по?тенциального заемщика.
Обеспечение, с од?ной стороны, вы?ступает в ро?ли до?полнительной
га?рантии вы?полнения об?язательств по кредиту, и, с др?угой стороны,
ср?едством во?змещения су?ммы кр?едита и пр?оцентов по не?му в сл?учае
не?выполнения в по?лном об?ъеме об?язательств пе?ред банком.
Та?блица 16
Кр?итерии ко?мплексных ме?тодик оц?енки кр?едитного ри?ска
за?емщиков
№
п/п
Автор методики и ее
наименование
Наименование группы критериев
оценки кредитного риска
1.
Родионов И. И. Кредитный
анализ
1. "Отраслевой анализ"; 2. "Финансовое
положение"; 3. "Качество управления"; 4.
"Реализуемость обеспечения и залогов".
2.
Кадыров А. Н. Методика
определения категории риска
заемщика для управления
уровнем риска кредитного
портфеля банка
1. "Финансовый анализ"; 2. "Оценка
обеспечения"; 3. "Организационная
структура"; 4. "Оценка рынка".
3.
Асанов А. А., Борисенков П.
В., Ларичев О.И., Нарыжный
Е. В., Ройзензон Г. В. Метод
многокритериальной
классификации цикл для
анализа кредитного риска
1. "Обеспеченность кредита"; 2. "Оценка
кредитного проекта"; 3. "Ценность
заемщика для банка"; 4. "Надежность
заемщика"; 5. "Оценка финансового поло-
жения заемщика"; 6. "Стабильность и
перспективность фирмы-заемщика".
4.
Едронова В. Н., Хасянова С.
Ю. Методика комплексной
оценки кредитоспособности
заемщика
1. "Ценность заемщика для банка"; 2.
"Надежность заемщика"; 3. "Стабильность и
перспективность фирмы-заемщика"; 4.
"Оценка кредитного проекта";
5. "Оценка финансового положения
заемщика"; 6. "Обеспеченность кредита".
5.
Москвин В. Инвестиционная
кредитоспособность
предприятия-заемщика
1. "Отрасль"; 2. "Местоположение"; 3.
"Отношение с властью"; 4. "Владельцы"; 5.
"Производственный потенциал"; 6.
"Финансовое состояние"; 7. "Менеджмент";
8. "Инвестиционная программа"; 9.
"Обеспечение кредита"; 10. "Качество
проекта и плана его реализации".
6.
Брычкин А.В. Оценка
кредитоспособности
контрагентов и создание
резервов под возможные
потери по дебиторской
1. "Показатели имущественного
положения"; 2. "Показатели структуры
капитала"; 3. "Показатели ликвидности
баланса"; 4. "Показатели деловой активно-
сти"; 5. "Показатели рентабельности"; 6.
"Оценка рисков, связанных с акционерами
58
задолженности на
предприятии
(собственниками)"; 7. "Оценка
менеджмента"; 8. "Оценка отрасли и рынка
сбыта"; 9. "Оценка рисков, связанных со
сбытом"; 10. "Оценка производства".
Те?м не менее, об?еспечение пр?ямо не св?язано с оц?енкой фи?нансово-эко-
номической си?туацией на предприятии. По?этому ка?чество об?еспечения
сл?едует ра?ссматривать на за?ключительном эт?апе кр?едитного ан?ализа пр?и
ра?ссмотрении во?проса об ус?тановлении пр?едельной су?ммы кредита.
В не?которых ко?мплексных мо?делях оц?енки кр?едитного ри?ска
вс?тречаются и та?кие критерии, которые, по на?шему мнению, та?кже
за?служивают по?вышенного вн?имания в хо?де ан?ализа де?лового риска. Ср?еди
ка?чественных кр?итериев мо?жно вы?делить сл?едующие ше?сть по?казателей:
- «Р?егионально-отраслевой ан?ализ (о?ценка ры?нка)» (i?
1
);
- «К?ачество ме?неджмента (у?правления)» (i?
2
);
- «Х?арактеристика со?бственников (а?кционеров) за?емщика» (i?
3
);
- «О?тношение с (м?естной и це?нтральной) вл?астью» (i?
4
);
- «Х?арактер вз?аимоотношений ба?нка с за?емщиком» (i?
5
);
- «С?табильность и пе?рспективность фи?рмы-заемщика» (i
6
).
Дл?я оп?ределения на?иболее зн?ачимых пе?ременных ср?еди ше?сти
фа?кторов де?лового ри?ска мо?гут бы?ть ис?пользованы ре?зультаты оп?роса
экспертов. Ан?ализ по?лученной ин?формации мо?жет бы?ть пр?оведен с
ис?пользованием ме?тода не?посредственной оц?енки эк?спертами фа?кторов
оц?енки де?лового риска, вк?лючающего в се?бя:
Ша?г 1. Ре?зультаты оп?роса пр?иведены в ви?де ма?трицы «эксперты-
факторы», в ко?торой пр?оставляются по?лученные от ка?ждого эк?сперта оц?енки
ка?чественных фа?кторов кр?едитного ри?ска по шк?але от 0 до 10. Фр?агмент
ре?зультатов оп?роса пр?иведен в та?блице 17.
Та?блица 17
Эк?спертные оц?енки фа?кторов де?лового ри?ска
Эксперт
Факторы делового риска
Х
1
Х
2
Х
3
Х
4
Х
5
Х
6
1
10
7
5
4
7
5
59
2
9
6
6
6
8
5
3
7
8
6
5
6
7
…
…
…
…
…
…
…
29
6
6
6
3
9
2
30
9
8
5
4
8
3
Ша?г 2. Да?лее ра?ссчитывается от?носительная зн?ачимость (W?
tj
) вс?ех
фа?кторов в от?дельности дл?я ка?ждого эксперта. С эт?ой це?лью оценки,
по?лученные от ка?ждого эксперта, су?ммируются (п?о горизонтали), а за?тем
но?рмируются (т?аблица 18).
Та?блица 18
От?носительная зн?ачимость фа?кторов де?лового ри?ска
Экспе
рт
Х
1
Х
2
Х
3
Х
4
Х
5
Х
6
1
0,263
0,184
0,132
0,105
0,184
0,132
2
0,225
0,150
0,150
0,150
0,200
0,125
3
0,179
0,205
0,154
0,128
0,154
0,179
…
…
…
…
…
…
…
29
0,188
0,188
0,188
0,094
0,281
0,063
30
0,243
0,216
0,135
0,108
0,216
0,081
Ша?г 3. За?тем вы?числяется ус?редненная оц?енка (Wj), да?нная вс?еми
эк?спертами ка?ждому фактору. Дл?я эт?ого но?рмированные оценки, по?лученные
в пр?едыдущем шаге, су?ммируются (п?о вертикали), а за?тем ра?ссчитывается
ср?едняя ар?ифметическая дл?я ка?ждого фа?ктора (т?аблица 19).
Та?блица 19
Ус?редненная оц?енка ка?ждого фа?ктора
W
1
W
2
W
3
W
4
W
5
W
6
0,221
0,222
0,122
0,108
0,223
0,105
Ра?счет ус?редненной оц?енки ка?ждого фа?ктора св?идетельствует о том,
чт?о сл?едует вы?делить сл?едующие на?иболее зн?ачимые ка?чественные фа?кторы:
«Р?егионально-отраслевой ан?ализ (о?ценка ры?нка)» (W?
1
=0,221); «К?ачество
ме?неджмента (у?правления)» (W?
2
=0,222); «Х?арактер вз?аимоотношений ба?нка
с за?емщиком» (W?
5
=0,223).
60
Ос?тальные фа?кторы оц?енки де?лового ри?ска ме?нее значимы. Их ус?-
редненная оц?енка со?ставляет 0,122; 0,108 и 0,105 соответственно. От?обрав
на?иболее зн?ачимые ка?чественные фа?кторы кр?едитного риска, мо?жно по?-
строить мо?дель оц?енки де?лового риска. Дл?я эт?ого ра?зумно ис?пользовать
во?зможности логит-моделирования. Аналогично, ка?к в сл?учае оц?енки
фи?нансового риска, ан?ализ де?лового ри?ска пр?едприятия сл?едует за?вершать
оп?ределением де?лового рейтинга, ко?гда по ре?зультатам оц?енки ка?чественных
па?раметров ан?ализируемой ко?мпании пр?исваивается оп?ределенное
ко?личество баллов. Дл?я сб?ора ин?формации по тр?ем фа?кторам де?лового ри?ска
мо?жем во?спользоваться мн?ением экспертов. Ре?зультат мо?жет бы?ть пр?едстав-
лен сл?едующим об?разом (т?аблица 20).
Та?блица 20
Мн?ожество ин?тервальных шк?ал дл?я оц?енки ка?чественных
кр?итериев
№
Наимено
вание
критерия
Шкала оценки
Интер
валы
Характеристики качественной оценки
1
Региональ
но
отраслево
й анализ
(оценка
рынка)
8-10
1. Положительные тенденции развития отрасли,
низкая конкуренция на рынке, предприятие
контролирует значительную долю рынка, достаточно
широкий ассортимент продукции, высокое качество
продукции, низкая зависимость от одного или группы
поставщиков.
4-7
2. Стабильное развития отрасли, средняя конкуренция
на рынке, предприятие контролирует незначительную
долю рынка, средний ассортимент продукции, среднее
качество продукции, средняя зависимость от одного
или группы поставщиков (оптовых покупателей).
1-3
3. Негативные тенденции развития отрасли, высокая
конкуренция на рынке, предприятие контролирует
малую долю рынка, узкий ассортимент продукции,
низкое качество продукции, высокая зависимость от
одного или группы поставщиков (оптовых
покупателей)
2
Качество
менеджме
нта
(управлен
ия)
8-10
1. Высокие успехи управленческой команды, низкая
текучесть кадров, организационная структура
соответствует масштабам бизнеса.
4-7
2. Средние успехи управленческой команды, средняя
текучесть кадров, организационная структура имеет
отдельные недостатки.
1-3
3. Низкие успехи управленческой команды, высокая
текучесть кадров, организационная структура
неадекватна масштабам бизнеса.
61
№
Наимено
вание
критерия
Шкала оценки
Интер
валы
Характеристики качественной оценки
3
Характер
взаимоотн
ошений
банка с
заемщико
м
8-10
1. Особая ценность предприятия для банка,
положительные взаимоотношения с клиентом,
стабильность и перспективность развития заемщика,
положительная кредитная история.
4-7
2. Средняя ценность предприятия для банка, хорошие
взаимоотношения с клиентом, умеренная стабильность
и перспективность развития заемщика,
удовлетворительная кредитная история.
1-3
3. Низкая ценность предприятия для банка,
проблемные взаимоотношения с клиентом,
нестабильность и бесперспективность развития
заемщика, неудовлетворительная кредитная история
Фр?агмент ре?зультатов оц?енки ка?чественных пе?ременных по 30
«п?рошлым» кл?иентам ба?нка пр?иведен в та?блице 21, гд?е би?нарной пе?ременной
оп?исываются си?туации: 0 - пр?осроченный ил?и пр?облемный кр?едит; 1 -
во?время по?гашенный кредит.
Та?блица 21
Ма?трица зн?ачений по ка?чественным фа?кторам
№
п/п
Бинарная переменная
Показатели
Х
1
Х
2
Х
3
001
1
8
9
5
002
1
6
8
10
003
1
7
7
6
…
…
…
…
…
029
0
4
5
6
030
0
3
2
2
Па?раметры по?лученной ло?гит-модели им?еют сл?едующий ви?д: Mo?del is?:
lo?gistic re?gression (logit). De?pendent va?riable: VAR1. In?dependent va?riables: 3.
Lo?ss fu?nction is?: ma?ximum likelihood. Fi?nal va?lue: 9,590759590. —
2*?log(Likelihood): fo?r th?is mo?del = 19,18152. in?tercept on?ly: 38,19085 Ch?i-square
= 19,00933, df=3, p =0 ,0002729.
Ка?к ви?дно из параметров, по?лученная 3-?факторная ло?гит-модель
об?еспечивает до?статочную надежность, чт?о по?дтверждается ра?счетным
зн?ачением хи?-квадрат (19,01), ну?левой ве?роятностью не от?вергнуть ну?левую
ги?потезу (0,002729). Мо?дель по?зволяет пр?едсказать 26 сл?учаев