Оценка кредитоспособности заемщиков в банковском кредитовании

Ежедневное формирование "Таблицы расчета резерва на возможные потери по условным обязательствам кредитного характера" (кроме срочных и наличных сделок осуществляется Управление сопровождения и оформления банковских операций банка (УС и ОБО) с учетом информации о категории качества ссудной задолженности, классифицированной в соответствии с указанными выше критериями.

В случае изменения на внутримесячные даты коэффициентов кредитного риска, полученных из Управления рисков Сбербанка России ОАО, копия Таблицы расчета резерва на возможные потери, сформированной УСиОБО в соответствии направляется в Сектор рисков (СР.)

В случае возникновения новых элементов расчетной базы Управление кредитования (УК), Управление кредитования частных клиентов (УКЧК) производят классификацию элементов расчетной базы и передают в УСиОБО распоряжение о включении в расчет резерва на возможные потери новых элементов расчетной базы резерва с одновременным отражением необходимой для формирования резерва информации по данным элементам расчетной базы резерва в автоматизированных системах, используемых фронтальными подразделениями совместно с бухгалтерскими службами при осуществлении операций.

При изменении факторов, влияющих на классификацию элементов расчетной базы резерва (в том числе при реклассификации ссудной, УК, УКЧК после идентификации таких факторов передают в УСиОБО Распоряжение для отражения изменений в расчете резерва на возможные потери.

При ежедневном формировании (регулировании) резерва на возможные потери учитывается сумма обеспечения, рассчитанная одновременно с классификацией элементов расчетной базы резерва

Указанная сумма обеспечения применяется до следующей классификации элемента расчетной базы резерва на возможные потери.

Сотрудники /Службы сопровождения и оформления банковских операций Отделений самостоятельно осуществляют формирование "Таблиц расчета резерва на возможные потери по обязательствам кредитного характера" в соответствии с классификацией элементов базы резерва, произведенной сотрудниками кредитующего подразделения Отделения.

Службы/сотрудники сопровождения и оформления банковских операций Отделений передают сформированные таблицы в Бухгалтерские службы Отделений для отражения резервов на соответствующих счетах бухгалтерского учета.

4. Совершенствование кредитной политики банка и механизма определения кредитоспособности заемщика

4.1 Сравнительная характеристика российского и зарубежного опыта оценки кредитоспособности заемщика

Банки развитых стран, а именно США и Европы, применяют сложную систему большого количества показателей для оценки кредитоспособности клиентов. Данная система дифференцирована в зависимости от характера заемщика (фирма, частное лицо, вид деятельности), а также может основываться как на сальдовых, так и на оборотных показателях отчетности клиентов.

Так, в банки США при выдаче кредита оценивают возможность возврата кредита в срок. Для этого часто обращаются в кредитное агентство, которое выпускает справочную книгу, содержащую кредитные рейтинги национальных и иностранных фирм. В дополнение к рейтинговым услугам агентство составляет на заказ отчёт о кредитной истории потенциального заёмщика. К тому же банк изучает цены на акции интересующей компании, сравнивает их с ценами других акций.

Также в некоторых коммерческих банках США применятся методика оценки кредитоспособности заёмщика, основанная на определении его класса, построенную на сальдовых показателях отчетности. Для этого используются такие показатели, как коэффициент текущей ликвидности, коэффициент быстрой ликвидности, коэффициент финансового левереджа, коэффициент финансовой маржи и так далее. Набор коэффициентов, необходимых для определения кредитоспособности заёмщика, каждый банк определяет для себя, самостоятельно исходя из своей кредитной политики.

В качестве примера можно привести схему, применяемую одним из нью-йоркских коммерческих банков.

Банки развитых стран, а именно США и Европы, применяют сложную систему большого количества показателей для оценки кредитоспособности клиентов. Данная система дифференцирована в зависимости от характера заемщика (фирма, частное лицо, вид деятельности), а также может основываться как на сальдовых, так и на оборотных показателях отчетности клиентов.

Так, в банки США при выдаче кредита оценивают возможность возврата кредита в срок. Для этого часто обращаются в кредитное агентство, которое выпускает справочную книгу, содержащую кредитные рейтинги национальных и иностранных фирм. В дополнение к рейтинговым услугам агентство составляет на заказ отчёт о кредитной истории потенциального заёмщика. К тому же банк изучает цены на акции интересующей компании, сравнивает их с ценами других акций.

Также в некоторых коммерческих банках США применятся методика оценки кредитоспособности заёмщика, основанная на определении его класса, построенную на сальдовых показателях отчетности. Для этого используются такие показатели, как коэффициент текущей ликвидности, коэффициент быстрой ликвидности, коэффициент финансового левереджа, коэффициент финансовой маржи и так далее. Набор коэффициентов, необходимых для определения кредитоспособности заёмщика, каждый банк определяет для себя, самостоятельно исходя из своей кредитной политики.

Оценка кредитоспособности заемщика, юридического лица в Банке National City Bank США производится на основе рейтинговой оценки потенциального клиента. Не смотря на то, что данная методика лежит и в основе оценки заемщиков Сбербанка, существует ряд значительных отличий.

В целях сравнения и оценки данной методики, проведем оценку заемщика согласно данной методологии.

Анализ кредитоспособности предприятия-заемщика в банке National City Bank включает два основных этапа:

– общий анализ кредитоспособности предприятия.

– рейтинговая оценка предприятия.

На первом этапе составляется агрегированный (укрупненный) баланс предприятия и затем по его показателям ведется расчет системы финансовых коэффициентов.

Таблица 14 - Агрегированный баланс СПК ПР "Красный Маныч", тыс.руб.

Показатель	2009	2010	2011	Отклонение, (+,-)
Наиболее ликвидные активыА1	85	716	92	-7
Быстро реализуемые активы А2	1 935	737	3 170	1 235
Медленно реализуемые активы А3	31 344	28 927	49 618	18 274
Трудно реализуемые активы А4	35 485	67 595	83 772	48287
Баланс	68 849	97 975	136 652	67 803
Наиболее срочные обязательства П1	5 431	5 723	13 873	8 442
Краткосрочные обязательства П2	22 000	13 000	37 000	15
Долгосрочные пассивы П3	10 123	36 124	43 119	32 996
Постоянные пассивы П4	31 295	43 128	42 660	11 365
Баланс	68 849	97 975	136 652	67 803

Далее рассчитываются следующие коэффициенты:

Коэффициент текущей ликвидности (К _{т. л.});

Коэффициент срочной ликвидности (К _{с. л.});

Коэффициент абсолютной ликвидности (К _{а. л.});

Коэффициент автономии (К _а.).

Расчет представленных выше показателей приведен в таблице 15.

Таблица 15 - Расчет коэффициентов ликвидности СПК ПР "Красный Маныч"

Показатель	2009	2010	2011	Отклонение, (+,-)
Коэффициент текущей ликвидности Ктл	1,2	1,5	1,0	-0,2
Коэффициент срочной ликвидности Кс.л	0,07	0,08	0,06	-0,01
Коэффициент абсолютной ликвидности Ка.л	0,03	0,04	0,001	-0,002
Коэффициент автономии Ка.	0,5	0,4	0,3	-0,2

Коэффициент срочной ликвидности, равный отношению ликвидных средств первого и второго класса к задолженности, отражает прогнозируемые платежные возможности предприятия при условии своевременного проведения расчетов с дебиторами. Оптимальное значение коэффициента считается равным 1, однако, он может быть и ниже, но не должен опускаться ниже 0,5.

Коэффициент абсолютной ликвидности равняется отношению величины наиболее ликвидных активов к сумме наиболее срочных обязательств и краткосрочных пассивов. Как видно из таблицы, коэффициент абсолютной ликвидности СПК ПР "Красный Маныч" в течение исследуемого периода значительно снизился и в 2011 г. составил лишь 0,01. Таким образом, исходя из значения данного показателя, можно сделать вывод, что у предприятия возникнут значительные трудности при необходимости погасить обязательства без дополнительной мобилизации средств.

Весьма низким является и коэффициент срочной ликвидности. Как показывает таблица, за весь анализируемый период коэффициент не превышал значения (1). Это означает, что даже при привлечении дебиторской задолженности предприятие полностью не покроет свою задолженность.

Коэффициент текущий ликвидности - это отношение текущих активов к краткосрочным обязательствам. Показывает платежные возможности предприятия, оцениваемые при условии не только своевременных расчетов с дебиторами и благоприятной реализации готовой продукции, но и продажи в случае нужды прочих элементов материальных оборотных средств. Уровень коэффициента зависит от отрасли производства, длительности производственного цикла, структуры запасов и затрат и ряда других факторов, но нормальным все же считается равное 2. Если его значение ниже 1, то это означает отсутствие способности к выполнению краткосрочных обязательств из текущих активов. При этом, необходимо отметить, что предприятие заемщик является производителем сельскохозяйственной продукции, что подразумевает ряд особенностей его деятельности и отражается на полученных значениях коэффициентов. В виду этого, значение коэффициента текущей ликвидности равное 1,0 является допустимым.

Снижение коэффициента автономии является свидетельством потери предприятием доли финансовой независимости, что вызвано значительным увеличением в структуре пассивов заемных средств.

В зависимости от величины этих коэффициентов предприятия, как правило, распределяются на 3 класса кредитоспособности. Для разбивки заемщиков по классам используют следующие коэффициентов (таблица 16).

Таблица 16 - Разбивка заемщиков по классности

Коэффициенты	Первый класс	Второй класс	Третий класс
Коэффициент текущей ликвидности Ктл	0,2 и выше	0,15-0,20	менее 0,15
Коэффициент срочной ликвидности Кс.л	1,0 и выше	0,5-1,0	менее 0,5
Коэффициент абсолютной ликвидности Ка.л	2,0 и выше	1,0-2,0	менее 1,0
Коэффициент автономии Ка.	0,7 и выше	0,5-0,7	менее 0,5

Рейтинговая оценка предприятия-заемщика является обобщающим выводом анализа кредитоспособности. Рейтинг определяется в баллах. Сумма баллов рассчитывается путем умножения классности каждого коэффициента (К _{а. л.,}К _{с. л.}, К _{т. л.}, К _а.) и его доли (соответственно 30, 20, 30, 20 %) в совокупности (100 %).

К первому классу относятся заемщики с суммой баллов от 100 до 150, ко второму - от 151 до 250 баллов, к третьему - от 251 до 300 баллов.

Первоклассным по кредитоспособности заемщикам коммерческие банки могут открывать кредитную линию, выдавать в разовом порядке бланковые (без обеспечения) ссуды с установлением более низкой процентной ставки, чем для остальных заемщиков.

Кредитование второклассных ссудозаемщиков осуществляется банками в обычном порядке, т. е. при наличии соответствующих обеспечительских обязательств (гарантий, залога и т.д.). Процентная ставка зависит от вида обеспечения.

Предоставление кредитов клиентам третьего класса связанно для банка с серьезным риском. Таким клиентам в большинстве случаев банки кредитов не выдают, а если выдают, то размер предоставляемой ссуды не должен превышать размер уставного фонда. Процентная ставка за кредит устанавливается на высоком уровне.

Из данных таблицы видно, что за исследуемый период показатели кредитоспособности предприятия ухудшились. Превалирующим классом кредитоспособности к 2011 году стал 3 класс, тогда как в 2009 году предприятие уверенно можно было отнести к 2 классу кредитоспособности.

Класс заемщика рассчитывается по формуле

Категория К 1*30+ Категория К 2*20+ Категория К 3*30+ Категория К 4*20 (10)

Таким образом, проведя необходимые расчеты, мы можем сделать вывод, что согласно методики оценки кредитоспособности National City Bank, СПК ПР "Красный Маныч" относится к 3 классу кредитоспособности - сумма баллов составляет 270.

В процессе принятия решения о выдаче кредита банки США помимо рейтинговой оценки дают прогноз возможного прогноза банкротства предприятия-заемщика, что является отличительной чертой данной методики. При этом, необходимо отметить, что если в практике Сбербанка производится анализ показателей рентабельности, то в банках США подобная оценка столь подобно не производится.

"Z-анализ" Альтмана является одним из самых распространенных методов прогнозирования банкротства. Цель "Z-анализа" - отнести изучаемый объект к одной из двух групп: либо к предприятиям-банкротам, либо к успешно действующим предприятиям.

Модель Альтмана дает достаточно точный прогноз вероятности банкротства с временным интервалом 1-2 года.

В общем можно сказать, что применение метода Альтмана позволяет прогнозировать финансовое развитие компании и на данный момент используется в мировой практике.

Z = 1,2 Х₁ + 1,4 Х₂ + 3,3 Х₃ + 0,6 Х₄ + 1,0 Х₅ (3)

Таблица 17 - Расчет суммы баллов заемщика

Показатель	Фактическое значение	Классность коэффициента	Вес показателя	Расчет суммы баллов
2009
Коэффициент текущей ликвидности Ктл	1,2	2	30	60
Коэффициент срочной ликвидности Кс.л	0,07	2	20	40
Коэффициент абсолютной ликвидности Ка.л	0,03	3	30	90
Коэффициент автономии Ка.	0,5	2	20	40
Итого	х	х	100	230
2010
Коэффициент текущей ликвидности Ктл	1,5	2	30	60
Коэффициент срочной ликвидности Кс.л	0,08	3	20	60
Коэффициент абсолютной ликвидности Ка.л	0,04	3	30	90
Коэффициент автономии Ка.	0,4	3	20	60
Итого	х	х	100	270
2011
Коэффициент текущей ликвидности Ктл	1,0	2	30	60
Коэффициент срочной ликвидности Кс.л	0,06	3	20	60
Коэффициент абсолютной ликвидности Ка.л	0,001	3	30	90
Коэффициент автономии Ка.	0,3	3	20	60
Итого	х	х	100	270

Коэффициенты представляют собой веса отдельные экзогенных переменных:

Х₁ = рабочий капитал/активы;

Х₂ = нераспределенная прибыль/активы;

Х₃ = EBIT (эксплуатационная прибыль)/активы;

Х₄ = рыночная стоимость собственного капитала/бухгалтерская (балансовая, учетная) стоимость задолженности;

Х₅ = выручка (общий доход) /активы.

Модель Альтмана дает достаточно точный прогноз вероятности банкротства с временным интервалом 1-2 года.

Проведем "Z-анализ" Альтмана для потенциального предприятия заемщика СПК ПР "Красный Маныч".

Для этой цели рассчитаем необходимые коэффициенты в динамике за период с 2009 по 2011 год.

Таблица 18 - Расчет "Z-анализа" Альтмана для СПК ПР "Красный Маныч"

Показатель	2009	2010	2011
Х1	0,1	0,1	0,01
Х2	0,1	0,1	0,1
Х3	0,1	0,2	0,1
Х4	1,3	1,2	0,6
Х5	0,5	0,7	0,4

2009: Z = 1,2*0,1 + 1,4*0,1 + 3,3*0,1 + 0,6*1,3 + 1,0*0,5 = 1,87

2010: Z = 1,2*0,1 + 1,4*0,1 + 3,3*0,2 + 0,6*1,2 + 1,0*0,7 = 1,7

2011: Z = 1,2*0,01 + 1,4*0,1 + 3,3*0,1 + 0,6*0,6 + 1,0*0,4 = 1,3

В результате подсчета Z - показателя для конкретного предприятия делается заключение:

если Z < 1,81 - очень высокая вероятность банкротства;

если 1,81 ? Z ? 2,7 - высокая вероятность банкротства;

если 2,7 ? Z ? 2,99 -возможно банкротство;

если Z ? 30 - вероятность банкротства крайне мала.

Согласно данным расчета модели Альтмана, СПК ПР "Красный Маныч" относится к предприятиям с очень высоким риском банкротства.

За исследуемый период, течение трех лет, значение Z - показателя не превысило порога в 1,81. С 2009 по 2011 год данный показатель снизился с 1,87 до 1,3, что является следствием:

- неудовлетворительная структура имущества предприятия, в первую очередь текущих активов. Тенденция к росту в их составе труднореализуемых активов (сомнительной дебиторской задолженности, запасов товарно-материальных ценностей с длительным периодом оборота) может сделать такое предприятие неспособным отвечать по своим обязательствам;

– замедление оборачиваемости средств предприятия (чрезмерное накапливание запасов, ухудшение состояния расчетов с покупателями);

– сокращение периода погашения кредиторской задолженности при замедлении оборачиваемости текущих активов;

– тенденция к вытеснению в составе обязательств предприятия дешевых заемных средств дорогостоящими и их неэффективное размещение в активе;

– наличие просроченной кредиторской задолженности и увеличение ее удельного веса в составе обязательств предприятия;

– значительные суммы дебиторской задолженности, относимые на убытки

– тенденция опережающего роста наиболее срочных обязательств в сравнении с изменением высоколиквидных активов;

– падение значений коэффициентов ликвидности;

Следует отметить, что предприятие отличает особая специфика-предприятие является представителем АПК.

Банки США выдвигают весьма жесткие условия при оценке кредитоспособности заемщика, кроме того большинство методик разработано для предприятий промышленного комплекса, а не для сельского хозяйства. Расчет кредитоспособности предприятия по данным условиям до минимума снижают возможность получения предприятием кредита.

Оценка кредитоспособности клиентов Французскими коммерческими банками включает 3 блока:

1. оценку предприятия и анализ его баланса, а также другой отчетности;

2. оценку кредитоспособности клиентов на основе методик, принятых отдельными коммерческими банками;

3. использование данных картотеки Банка Франции для оценки кредитоспособности.

При оценке предприятия банк интересуется такими вопросами, как характер деятельности предприятия, длительность его функционирования и факторы производства. К факторам производства относятся:

– трудовые ресурсы руководителей, управленцев и персонала (образование, компетентность и возраст руководителя, наличие у него преемников, частота передвижения управленцев по рабочим местам, структура персонала, показатели простоя, соотношение оплаты труда и добавленной стоимости;

– производственные ресурсы (соотношение амортизации и амортизируемых средств, уровень инвестиций);

– финансовые ресурсы;

– экономическая среда (на какой стадии жизненного цикла находится выпускаемая продукция, является ли предприятие монопольным производителем, условия конкуренции, стадия развития рынка основной продукции предприятия, коммерческая политика фирмы, степень освоения приемов и способов маркетинга).

В ходе анализа в активе баланса выделяются три составные части:

– иммобилизованные активы,

– оборотные средства (запасы, дебиторы, прочие) и

– денежная наличность (касса, деньги на счете в банке, ценные бумаги).

Пассив баланса делится на следующие составные части:

– постоянные ресурсы,

– кредиторскую задолженность,

– денежную наличность (учет векселей и др.).

На основе полученных результатов деятельности определяются следующие показатели, представленные в таблице 19.

Баланс и другие формы отчетности используются, во-первых, для оценки соотношения сальдовых показателей и, во-вторых, для расчета коэффициентов кредитоспособности на основе оборотных показателей. Предметом анализа являются такие пропорции, как соотношение долгосрочной задолженности и собственных средств, соотношение стабильных собственных ресурсов и суммы активов, динамика затрат и убытков по сравнению с темпами роста производства и т.д. Данные отчетности фирмы сопоставляются с данными сводного баланса, который составляется на основе баланса однородных предприятий. Одним из основных направлений анализа данных баланса является определение банковского риска.

Показатели состояния денежной наличности оцениваются с учетом уровня развития предприятия, его рентабельности и потребности в оборотных средствах. Последнее изучается на основании показателей скорости оборота остатков сырья и готовой продукции на складе, а также сроков расчетов с поставщиками.

В качестве одного из вариантов частной методики оценки кредитоспособности клиента коммерческим банком можно привести методику Credit Line. Эта методика представляет собой систему оценки, построенную на 5 коэффициентах:

K₁ = ВЭД / ДС (12)

K₂ = Финансовые расходы / ДС (13)

K₃ = Капиталовложения за год / ДС (14)

K₄ = Долгосрочные обязательства / ДС (15)

K₅ = Чистое сальдо наличности / Оборот (16)

Таблица 19 - Показатели деятельности организации

Показатель	Формула	Метод определения
Выручка от реализации (В)	ВД = В - Стмц и ги	Выручка от реализации минус стоимость приобретенных товарно-материальных ценностей и готовых изделий
Валовой коммерческий доход (ВД)
Добавленная стоимость (ДС)	ДС = ВД - Рэ	ВД минус эксплуатационные расходы (административные, на субподрядчиков)
Валовой эксплуатационный доход (ВЭД)	ВЗД = ДС - Рзп - Нзп - Ротп	ДС минус расходы на зарплату, минус налоги на зарплату, минус оплата отпусков
Валовой эксплуатационный результат (ВЭР)	ВЭР = ВЗД - Кр% + Двлж - Отчриск	ВЭД минус уплата процентов за кредит плюс доход от вложения средств в другие предприятия и минус отчисления в фонд риска
Прибыль, которая может быть использована для самофинансирования (СФ)	СФ = ВЭР - Праб - Нпр	ВЭР минус прибыль, распределяемая между работниками предприятия, и минус налоги на прибыль
Чистая прибыль (П)	П = СФ + Дслуч - Рслуч - Анедв	СФ плюс или минус случайные доходы (расходы) минус амортизация недвижимости

Каждый из показателей оценивается в пределах четырех баллов и определяется общий итог в баллах. Сумма баллов определяет уровень кредитоспособности клиента.

Учитываются также и данные картотеки банка Франции. Эта картотека имеет четыре раздела. В первом предприятия разделяются на 10 групп в зависимости от размера актива баланса и каждой группе присваиваются литеры от А до К. Второй раздел является разделом кредитной котировки, выражающий доверие, которое может быть допущено в отношении предприятий. Эта котировка основывается на изучении финансовой ситуации и рентабельности, а также на оценке руководителей, держателей капиталов и предприятий, с которыми клиент имеет тесные коммерческие связи. Кредитная котировка делит предприятия на 7 групп, которым присваиваются шифры от 0 до 6.

Третий раздел классифицирует предприятия по их платежеспособности. Банк Франции фиксирует все случаи неплатежей и в зависимости от этого разделяет клиентов коммерческих банков на три группы, которым присваиваются шифры 7, 8 или 9. Шифр 7 означает пунктуальность в платежах, отсутствие реальных трудностей в денежных средствах в течение года. Шифр 8 дается при временных затруднениях, связанных с наличием денежных средств, которые не ставят под серьезную угрозу платежеспособность предприятия. Шифр 9 означает, что платежеспособность предприятия сильно скомпрометирована.

Четвертый раздел картотеки делит всех клиентов на две группы: предприятия, векселя и ценные бумаги которых могут быть переучтены, и предприятия, векселя и ценные бумаги которых не могут быть переучтены в Банке Франции.

В основе определения класса кредитоспособности заемщика лежит критериальный уровень показателей и их рейтинг.

Для этого применяется 3 показателя: коэффициент ликвидности, коэффициент покрытия и платёжеспособность.

Коэффициент ликвидности Кл - соотношение наиболее ликвидных средств и краткосрочных долговых обязательств. Ликвидные средства складываются из денежных средств, краткосрочных финансовых вложений и дебиторской задолженности краткосрочного характера. Долговые обязательства состоят из задолженности по ссудам краткосрочного характера, по векселям, неоплаченным требованиям и прочим краткосрочным обязательствам. Кл прогнозирует способность Заемщика оперативно в срок погасить долг банку в ближайшей перспективе на основе оценки структуры оборотного капитала. Чем выше Кл, тем выше кредитоспособность.

Коэффициент покрытия Кпокр - соотношение оборотного капитала и краткосрочных долговых обязательств. Кпокр - показывает предел кредитования, достаточность всех видов средств клиента, чтобы погасить долг. Если Кпокр менее 1, то границы кредитования нарушены, заемщику больше нельзя предоставлять кредит: он является некредитоспособным.

Платёжеспособность Псс - один из видов финансовых показателей, характеризует долю средств, вложенных собственниками предприятия в его имущество, определяет степень независимости от кредиторов. Рассчитывается по данным бухгалтерского баланса путем деления суммы собственного капитала на общую стоимость активов предприятия. Оптимальные значения Псс находятся в интервале 0.5-0,7. Более низкие значения свидетельствуют о зависимости предприятия от внешних источников финансирования и возможной в связи с этим неустойчивости его финансового положения. Однако в ряде случаев предприятия могут сохранять достаточно устойчивое финансовое состояние и при Псс ниже 0,5. Это, в первую очередь, касается предприятий с высокой оборачиваемостью активов, стабильным спросом на производимую продукцию, налаженными каналами снабжения и сбыта, низким уровнем постоянных затрат (например, торговые и посредничество организации). Значение Псс выше оптимального уровня свидетельствует о высокой платежеспособности предприятия.

Коэффициенты и показатели на уровне средних величин являются основанием отнесения заемщика ко 2 классу, выше средних - к 1 и ниже средних к 3. В качестве примера можно привести следующую модель шкалы различных предприятий (таблица 20).

Таблица 20 - Рейтинговая шкала определения надежности заемщика

Наименование отрасли	Коэффициент ликвидности	Коэффициент покрытия	Показатель обеспеченности собственными средствами
	1класс	2 класс	3класс	1класс	2 класс	3класс	1класс	2класс	3класс
П/п отрасли 1	более 0.6	0.6- 0.4	менее 0.4	более 1.5	1.5- 1.3	1.3- 1.0	более 50%	50- 30%	менее 30%
П/п отрасли 2	более 0.4	0.4- 0.25	менее 0.25	более 2.0	2.0- 1.5	1.5- 1.0	более 35%	35- 25%	менее 25%
П/п отрасли 3	более 0.45	0.45- 0.3	менее 0.3	более 1.8	1.8- 1.3	1.3- 1.0	более 60%	60- 45%	менее 45%

Рейтинг и значимость показателя в системе определяется экономистом индивидуально для каждого заемщика в зависимости от политики данного коммерческого банка, особенностей клиента, ликвидности его баланса, положения на ссудном рынке.

Высокая доля краткосрочных ресурсов, наличие просроченной задолженности по ссудам и неплатежей поставщикам повышают роль коэффициента ликвидности, который оценивает способность предприятия к оперативному высвобождению денежных средств, а нарушение экономических границ кредита, закредитованность клиентов выдвигают на первое место при оценке кредитоспособности уровень коэффициента покрытия.

Общая оценка кредитоспособности дается в баллах. Баллы представляют собой сумму произведений рейтинга каждого показателя на класс кредитоспособности. I класс присваивается при 100-150 баллах, II класс - при 151-250 баллах и III класс - при 251-300 баллах.

Пример определения суммы баллов приводится в следующей таблице 21.

Таблица 21 - Бальная система оценки надежности заемщика

Вариант		1	2	3	4	5	6
Показатели	Рейтинг%	класс	балл	класс	балл	класс	балл	класс	балл	класс	балл	класс	балл
Кл	40	1	40	2	80	3	120	3	120	1	40	20	3
Кп	30	1	30	2	60	3	90	3	90	2	60	10	3
Псс	30	1	30	2	60	3	90	2	60	3	90	70	2
Итого			100		200		300		270		190
Класс			I		II		III		III		II

При коэффициентах и показателях, все значения которых соответствуют I классу, количество баллов равно 100, II классу - 200 и III классу - 300 (варианты 1, 2, 3). Поэтому предлагается, что при промежуточной величине баллов близкой к 100 (т.е. 100-150 баллов) присваивается I класс, к 200 (т.е. 151-250 баллов) - II класс и к 300 (т.е. 251-300) - III класс.

В 4-ом варианте фактическое значение Кл и Кпокр позволяет присвоить III класс, а Псс - II класс. В итоге заемщик имеет 270 баллов, что соответствует III классу.

При оценке кредитоспособности клиента коммерческого банка рекомендуется использовать не только основные, но и дополнительные показатели. В их числе могут быть показатели, характеризующие оборачиваемость запасов или средств в расчетах, долю ликвидных активов в общей сумме оборотных средств, уровень неплатежей за истекший период, эффективность производственного потенциала, доходность и прибыльность партнеров (например, кредитоспособность заказчика), среднюю продолжительность строительства, равномерность распределения дохода.

Одинаковый уровень показателей и сумма баллов достигаются влиянием разных факторов. Так, увеличение общего размера ликвидных средств за счет нормируемых активов далеко не всегда создает прочную гарантию возврата ссуд. Рост остатков годовой продукции, не имеющей широкого потребителя или связанной с транспортными затруднениями, не гарантирует своевременного возврата ссуды. Рост Кл и Кп может объясняться сокращением долговых обязательств. Заключение о кредитоспособности клиента будет зависеть от причины этого сокращения. Анализ факторов, изменивших уровень соответствующих коэффициентов и показателей, должен являться обязательным элементом оценки кредитоспособности клиента коммерческого банка. В качестве основных направлений этого анализа можно выделить:

– анализ влияния ликвидных средств в целом и их элементов на коэффициенты ликвидности и покрытия;

– оценку изменения коэффициента покрытия под влиянием нормируемых активов;

– изучение изменения структуры долговых обязательств и ее воздействия на коэффициенты ликвидности и покрытия;

– анализ факторов, определивших рост или снижение показателя обеспеченности собственными средствами;

– оценку показателя обеспеченности собственными средствами с позиции достаточности собственных средств клиента.

Анализ факторов изменения уровня коэффициентов и показателей кредитоспособности позволяет более точно определить класс кредитоспособности, а также выработать условия по данному классу.

Не рекомендуется повышать класс кредитоспособности клиента банка или оговаривать условия кредитования по данному классу в следующих случаях:

– улучшение коэффициента ликвидности только за счет роста дебиторской задолженности или остатков готовой продукции;

– повышение коэффициента покрытия за счет роста остатков готовой продукции, не обеспеченной договорами на сбыт, или труднореализуемых остатков сырья и незавершенного производства;

– ухудшение структуры ликвидных средств;

– фактическое наличие собственных оборотных средств в размере менее постоянной минимальной.

4.2 Факторы и направления совершенствования кредитной политики Северо-Кавказского банка Сбербанка России

Северо-Кавказский банк Сбербанка России, как уже неоднократно отмечалось, является крупнейшим финансово - кредитным учреждением региона. Банк обслуживает фактически все слои населения. Предоставляет широкий спектр услуг.

Кредитование является одним из основных направлений деятельности банка. Представленная линия кредитных продуктов удовлетворяет интересы различных групп клиентов: физических лиц, юридических лиц, предпринимателей.

Постоянно совершенствуясь и вводя новейшие технологии в области банкинга, Северо-Кавказский банк, тем самым, укрепляет свои позиции на рынке кредитования.

Регион действия филиальной сети банка имеет значительный потенциал в области привлечения клиентов для кредитования. При этом, нельзя не отметить, что большинство из них отличаются высокой степенью рисков. Для каждого отдельного региона существующие риски выражены в разной степени значимости, в силу проявления разнообразных факторов.

Однако риск невозврата кредита, возникновения просроченной задолженности является одним из наиболее актуальных, и несомненно, учитывается банком в процессе построения и корректировки своей кредитной политики. В связи с этим совершенствование механизма оценки кредитоспособности заемщиков является одним из необходимых условий в целях построения эффективного риск-менеджмента банка.

Один из самых эффективных инструментов риск менеджеров для решения этих задач - это современные системы кредитного скоринга. Именно современных, использующих актуальные методы построения моделей и ориентированных на отечественные условия.

Одним из актуальных направлений совершенствования деятельности Северо-Кавказского банка мы видим внедрение системы скоринговой оценки заемщиков - юридических лиц (Application-скоринг).

Несмотря на то, что Северо-Кавказский банк является лидером в области кредитования как юридических, так и физических лиц, уровень конкуренции в банковском бизнесе региона постоянно возрастает. Появление большого количества конкурентов, предлагающих разнообразные кредитные продукты, несомненно, отражается на кредитной политике банка.

В данной ситуации банку, являющемуся весьма высокотехнологичным, что является его неоспоримым достоинством, необходимо при относительно низких издержках обрабатывать большое количество операций, обеспечить оперативный и индивидуальный подход к клиентам, быстро реагировать на изменяющуюся внешнюю среду. При этом стремление повысить количество и рентабельность кредитных операций может привести к некоторой либерализации кредитной политики, что вызывает ухудшение кредитного портфеля банка. Здесь особое значение приобретает построение адекватной модели систематизации, прогнозирования и количественной оценки заемщиков - юридических лиц.

Задачами внедрения скоринговой системы оценки заемщика является оптимизация деятельности банка на рынке кредитования юридических лиц, которая выражается в достижении устраивающей банк доходности при контролируемом уровне рисков. Система скоринга позволит производить объективную и максимально точную оценку кредитоспособности конкретного предприятия заемщика и учитывать динамику риска и доходности кредитного портфеля банка, определяемую каждым новым заемщиком.

Данная модель может быть построена с учетом особенности кредитных продуктов банка, как по составу клиентов, так и по региональной принадлежности, что является весьма значимым для Северо-Кавказского банка.

Существует большое количество математических моделей оценки кредитоспособности заемщика - юридического лица.

Создание индивидуальной для банка системы скоринга корпоративных клиентов позволит на основании объективных численных оценок финансового состояния заемщика:

– классифицировать заемщиков по уровню кредитоспособности, срокам предоставления кредитов;

– формировать рекомендации по лимитам, процентным ставкам, срокам и графику погашения кредита;

– получать количественную оценку риска невозврата кредита и риска задержки выплаты процентов по кредиту и основной суммы долга для каждого заемщика с учетом отраслевой и региональной специфики;

– формировать структуру требований к обеспечению в зависимости от кредитоспособности заемщика и срочности кредита;

– вычислять величину резерва капитала по каждому кредиту;

– анализировать кредитную историю заемщиков как по каждому в отдельности, так и по группам заемщиков в разрезе их величины или темпов роста, отраслевой, региональной принадлежности и прочим показателям, что важно для стратегического развития банка;

– осуществлять мониторинг кредитоспособности заемщиков, сканировать переменные внешней среды на предмет обнаружения факторов риска, определяющих изменчивость финансовых показателей кредитуемого предприятия;

– оценивать влияние переменных внешней среды на рискованность бизнеса заемщика - макроэкономического окружения бизнеса, конкурентной среды бизнеса, рынка ресурсов для бизнеса и рынков сбыта для бизнеса;

– оценивать как основной риск бизнеса заемщика, выражающийся в вариативности денежного потока, так и отраслевые и региональные риски бизнеса.

Фундаментом для принятия решений по каждому конкретному заемщику будет являться использование широкого набора моделей оценки рисков, из которого для каждого конкретного случая выбирается та из моделей, которая даст наилучшую точность на имеющихся для оценки рисков данных. Кроме того, скоринговая модель позволит оценивать различные сценарии развития кредитуемого бизнеса, что дает сотрудникам банка возможность более точно прогнозировать доходность операций и денежный поток банка.

При создании системы скоринговой оценки заемщика юридического лица могут быть использованы различный входные данные, оптимально соответствующие потребностям банка для принятия решения о выдаче кредита.

При создании системы оценки заемщика в Северо-Кавказском банке могут быть использованы следующие данные:

– Статистические данные по финансовой отчетности и имущественному состоянию заемщиков - юридических лиц в разрезе возвратности кредитов.

– Макроэкономические данные по региональной статистике тех регионов, в которых имеются отделения (представительства, филиалы) банка, или в которых банк планирует их открыть.

– Статистические данные предприятий регионов, используемые для включения в модель скоринга информации о принадлежности заемщика к определенному сектору экономики для повышения точности оценки.

– Экспертные знания менеджмента банка.

Учет всех четырех типов данных позволит создать систему оценки кредитоспособности, отвечающую потребностям именно Северо-Кавказского банка и отличающуюся высокой степенью точности.

Использование системы позволит получать объективную картину бизнеса потенциальных и имеющихся заемщиков, которая характеризуется численными оценками, точность и объективность может быть проверена оценками на исторических данных. Объективная оценка рисков конкретных заемщиков при повышении их числа повысит эффективность управления активами банка (увеличивает доходность при контроле рисков), обеспечивая банку конкурентное преимущество.

В результате использования скоринговой системы оценки кредитоспособности заемщиков - юридических лиц будет достигнуто:

– минимизация кредитных рисков за счет повышения качества их оценки;

– снижение влияния субъективных факторов при принятии решения о предоставлении кредита;

– обеспечение объективности решений и работа в едином методологическом поле всех отделений и филиалов банка;

– сокращение сроков принятия решения по конкретному заемщику;

– сокращение количества проблемных кредитов при увеличении объемов кредитования;

– более точное прогнозирование денежных потоков банка;

– возможность текущего мониторинга, анализа спектра рисков заемщика и оценки качества управления бизнесом заемщика;

– информационная система оценки кредитоспособности заемщика - юридического лица настроена на индивидуальные условия бизнеса банка.

Одним из необходимых условий и направлений совершенствования деятельности, является усовершенствование риск-менеджмента банка.

В условиях жесткой банковской конкуренции, внешних условиях деятельности банка необходимым условием является применение многовекторного подхода к кредитной стратегии и рискам.

В настоящее время под кредитным скорингом нельзя подразумевать только использование скоринговых моделей (карт). Кредитный скоринг - это комплексная технология, работающая на всем протяжении "жизни" кредита.

Кредитный скоринг выступает не только как процедура оценки заемщика перед выдачей кредита. При помощи различных видов кредитного скоринга оптимизируется работа с заемщиком на протяжении всего жизненного цикла кредита.

Наряду с применением Application-скоринга, на базе Северо-Кавказского банка целесообразным является применение Collection Scoring - определение приоритетных дел и направлений работы в отношении "плохих" заемщиков, состояние кредитного счета которых классифицировано как "неудовлетворительное".

Данная система позволит оптимально эффективно организовать работу сотрудников банка с проблемными и потенциально проблемными долгами.

Эффективная система своевременного предупреждения просрочек является очень важной для снижения затрат банка в рамках работы по взысканию задолженности и работы с залоговым имуществом. Collection-скоринг, способен улучшить эффективность работы банка на всех этапах процесса управления взаимоотношениями с должниками

Методология collection-скоринга базируется на оптимальной сегментации кредитных дел, которая в свою очередь позволяет использовать прикладные инструменты collection-скоринга (воздействия) наиболее эффективно. Сегментация осуществляется в зависимости от различных факторов:

- параметров кредитного дела - дней просрочки, суммы кредита, характеристики заемщика и т.д.;

- locator score - числовой характеристики вероятности контакта с должником. Приоритетными являются должники, характеризующиеся высоким значением данного показателя, что свидетельствует о минимальных ресурсах, необходимых для установления контакта. Кроме того, вероятность контакта позволяет оценить причину возникновения задолженности - нежелание или невозможность выплат.

- collectability score - числовой характеристики вероятности возврата задолженности Низкое значение данной вероятности говорит о необходимости более плотной работы с должником и, соответственно, необходимости привлечения большего количества ресурсов. Дополнительных расчетных параметров;

- результатов предыдущего воздействия.

Результатом сегментации становится определение разновидностей воздействий, которые необходимо применить к определенному должнику.

Эффективность системы collection-скоринга достигается в том случае, если она охватывает все без исключения аспекты collection-скоринга, важные для конкретного банка. Среди качеств такой системы можно выделить максимально гибкую настройку под конкретные особенности данного банка, простоту и понятность использования, стабильный положительный результат работы.

Работа системы начинается с обработки первичной информации. Система автоматически отслеживает состояние кредитных дел в портфеле банка, осуществляет выборку должников в некую собственную базу должников - Debtors Pool (данные заемщиков, допустивших просрочку). Естественно, что система имеет ряд настроек, доступных специалистам банка, для определения граничных сроков просрочек и установки временных рамок мониторинга базы клиентов.

На следующей стадии отобранные ранее должники сегментируются на группы. Соответственно, в системе необходима гибкая настройка сегментации заемщиков по одному или нескольким критериям.

В мировой практике существует два общепринятых показателя, существенных для оптимальной сегментации - это locator score и collectability score, о которых уже упоминалось выше. Наличие инструмента для расчета этих показателей также является важной характеристикой эффективной системы collection-скоринга.

Далее, к каждой отсортированной группе должна быть применена некая предустановленная последовательность воздействий. Соответственно, необходимы:

Возможность создания формально определенной последовательности воздействий на заемщика (Collection Strategy). Средствами системы специалисты банка должны создавать, модифицировать и запускать в работу сложные, многоуровневые стратегии, включающие в себя условия сегментации, применяемые воздействия, временные рамки ожидания отклика и результаты таких воздействий, причем без привлечения IT специалистов и разработчиков системы.

Наличие рабочих мест для каждого из специалистов, задействованных при выполнении Collection Strategy, обеспечивающих их взаимодействие, как с должниками, так и между собой, согласно предустановленным ролям.

Возможность гибкой настройки процесса выгрузки данных, т.е. возможность получать итоговые данные в удобном для пользователя виде.

Отчетность об эффективности воздействий и работе сотрудников в системе, миграции просрочек и других статистических закономерностях.

В процессе выполнения Collection Strategy, к должнику применяется ряд автоматизированных действий. Эти действия должны также гибко настраиваться специалистами банка: задание/изменение текста писем, аудио-файлов, сообщений; наличие в системе средств автоматической рассылки сообщений (SMS, E-mail, автозвонок) с привязкой шаблона сообщения к типу должника; настраиваемое информационное сопровождение (подсказки, шпаргалки, шаблоны) рабочих мест специалистов.

Важным направлением итак же является мониторинг просроченной задолженности. Данная задача может решаться посредством создания по результатам деятельности collection-скоринга.

На практике такие отчеты можно условно разделить на две группы:

1.Управленческие отчеты - позволяющие анализировать весь массив информации о деятельности системы. Такие отчеты могут строиться по любой информации из Debtors Pool (например, они могут отображать распределение должников по категориям, эффективности применяемых воздействий и т.п.). Кроме того большую роль играет возможность отслеживать эффективность работы специалистов-коллекторов и всей системы collection-скоринга в целом. Для реализации такой отчетности обычно используют специальные подсистемы отчетности.

2.Операционные отчеты - позволяющие осуществлять мониторинг состояние системы, например статистику звонков за период, количество активированных за период рабочих мест специалистов и т.п. Такая отчетность обычно встраивается в рабочее место соответствующего специалиста-администратора.

Направления по совершенствования работы с просроченной задолженностью относятся как к юридическим, так и физическим лицам.

Усовершенствование работы с проблемной задолженностью физических лиц в Северо-Кавказском банке должно включать в себя:

– повышение эффективности процесса за счет оптимизации и четкой формализации этапов процесса работы с проблемными долгами;

– совершенствование стандартизированной технологии работы;

– привлечении сторонних коллекторских агентств;

– усовершенствование информационных технологий;

– автоматизация процесса;

– сделать процесс более прозрачным и управляемым;

– совершенствование критериев фактической экономической эффективности для выбора стратегии работы.

Дальнейшее развитие проекта "Кредитная фабрика", расширение линии кредитных продуктов, реализуемых с помощью данной технологии, позволит привлечь больший сегмент потенциальных клиентов банка.

Предоставление в рамках "Кредитной фабрики" ипотечного кредита для физических лиц, несомненно привлечет большое внимание, позволит повысить уровень спроса на данный продукт за счет быстроты принятия решений и оперативности сотрудников банка при оформлении сделки.

Дальнейшая автоматизация процессов позволит не только ускорить все бизнес-процессы, но и уменьшить влияние человеческого фактора на принимаемые решения. Кроме того, за счет автоматизации банковского бизнеса достигается значительное снижение издержек (на обучение персонала, оплату труда, расходные материалы и т.п.).

Выводы и предложения

На основе результатов исследования можно сделать следующие выводы:

Северо-Кавказский банк Сбербанка России является крупнейшим в регионе кредитно-финансовым учреждение. В настоящее время это современный универсальный банк, удовлетворяющий потребности различных групп клиентов в широком спектре банковских услуг.

От выбранной банком политики организации процесса кредитования и формирования кредитного портфеля зависит его финансовая устойчивость и надежности. В связи с этим, оценив экономическое состояние Северо-Кавказского банка Сбербанка России мы можем сделать определенные выводы:

1. Северо-Кавказский банк Сберабанка России является крупнейшим финансово-кредитным учреждением региона, что подтверждает тот факт, что на долю СКБ СБ РФ приходится 42,3 % рынка кредитования юридических и 40,6 % физических лиц соответственно;

2. Постоянное совершенствование деятельности и внедрение новых продуктов позволяют банку прочно удерживать лидирующую позицию;

3. Внедрение проекта "Кредитная фабрика" по кредитованию физических лиц позволило значительно сократить процесс предкредитной подготовки по принятию решения о выдаче кредита, что позволило привлечь еще большее количество заемщиков. Следует отметить, уровень кредитного риска сводится к минимуму благодаря современной системе оценки кредитоспособности клиента на основе скоринговых карт.

4. Северо-Кавказский банк является высокотехнологичным, что дает ему несравнимое превосходство перед другими участниками данного сегмента рынка. Автоматизация процессов в банке позволяет значительно повысить скорость и качество обслуживания клиентов банка;

5. Применяемые методологии оценки кредитоспособности заемщиков отвечают требованиям современных условий, позволяют минимизировать риски невозврата ссудной задолженности;

6. Банк отличается консервативной политикой формирования кредитного портфеля, что подтверждает создание достаточного размера резервов под обесценение и невозврат ссуд.

7. В рамках осуществления своей деятельности Северо-Кавказский банк совершенствует механизмы работы с просроченной задолженностью. Создание подразделений по работе с просроченной задолженностью на ранних и поздних сроках позволяет оперативно отслеживать и контролировать ситуацию с просрочкой платежей. Своевременное выполнение необходимых действий на разных стадиях и сроках просрочки дает возможность минимизировать потери банка.

Необходимо отметить, что роль оценки кредитоспособности в практике коммерческих банков постоянно возрастает. Все больше и больше внимания уделяется состоянию заёмщика, обратившегося за кредитом в банк. Цель любого кредитора - это полный анализ финансового состояния заёмщика в динамике, анализируя который будет легко сказать, сможет ли данная компания погасить кредит и проценты по нему целиком и в срок. И уже в зависимости от полученных результатов банк решает, на какой срок стоит выдавать кредит, в каком объёме и какой должен быть залог.

Стоит отметить, что в различных странах, как было отмечено в данной работе, источники этой информации различны. Так, на западе многие банки прежде, чем выдать кредит, обращаются в специализированные кредитные агентства, где получают полную кредитную историю заёмщика, информацию о задержках кредитов, неплатежах и так далее. В нашей же стране такая практика лишь начинает использоваться. Основной проблемой является отсутствие достаточной для анализа информации в виду недостаточной степени развития института агентств кредитной истории. Однако наши банки на данный момент времени активно обмениваются информацией о неплательщиках.

Но всё же основным источником информации для анализа кредитоспособности предприятия является его баланс предприятия, в котором отражаются все экономические показатели его деятельности. На его основе кредитная организация рассчитывает определённые показатели, необходимые для анализа предприятия. Многие кредитные организации дают оценку кредитоспособности путём присвоения определённого класса предприятию, обратившемуся за кредитом. Это позволяет систематизировать информацию о заёмщике, упрощает процесс управления кредитными рисками.

Оценка кредитоспособности является сложным процессом, и банки не всегда могут достичь желаемого результата, т.е. правильно оценить размер риска. Это связано со следующим: