Статистические методы оценки кредитоспособности

В последнее время в западных банках разрабатываются методы оценки качества потенциальных заёмщиков с помощью разного рода статистических моделей. Цель состоит в том, чтобы выработать стандартные подходы для объективной характеристики заёмщиков, найти числовые критерии для разделения будущих клиентов на основе представленных ими материалов на надёжных и ненадёжных.

В качестве примера можно привести модель оценки коммерческой ссуды, предложенную американским экономистом Чессером.

Современная модель надзора за ссудами Чессера прогнозирует случаи невыполнения клиентом условий договора о кредите. При этом под «невыполнением условий» подразумевается не только непогашение ссуды, но и любые другие отклонения, делающие ссуду менее выгодной для кредитора, чем было предусмотрено первоначально Ковалева А.М. Финансы и кредит. - М.: Финансы и статистика, 2003.

В модель Чессера входят следующие шесть переменных:

X₁ = Наличность + Легко реализуемые ценные бумаги / Совокупные активы

X₂ = Нетто-продажи / Наличность + Легко реализуемые ценные бумаги

X₃ = Брутто-доходы / Совокупные активы

X₄ = Совокупная задолженность / Совокупные активы

X₅ = Основной капитал / Чистые активы

X₆ = Основной капитал / Нетто-продажи

Оценочные показатели модели следующие:

y = -2,0434+(-5,24x₁)+0,0053x₂-6,6507x₃+4,4009x₄-0,0791x₅-0,1020x₆

Переменная y, которая представляет собой линейную комбинацию независимых переменных, используется в следующей формуле для оценки вероятности невыполнения условий договора, P:

Где е=2,71828. Получаемая оценка y может рассматриваться как показатель вероятности невыполнения условий кредитного договора. Чем больше значение y, тем выше вероятность невыполнения договора для данного заёмщика.

В модели Чессера для оценки вероятности невыполнения договора используются следующие критерии:

Если Р 0,5, следует относить заёмщика к группе, которая не выполнит условия договора;

Если Р 0,5, следует отнести заёмщика к группе надёжных.

Стоит упомянуть, что чистые активы, используемые в показателе X5 данной методики - это величина, определяемая путем вычитания из суммы активов юридического лица, принимаемых к расчету, суммы его пассивов, принимаемых к расчету.

Активы, принимаемые к расчету, - это денежное и не денежное имущество юридического лица, в состав которого включаются по балансовой стоимости:

- основные средства;

- нематериальные активы;

- незавершенное строительство;

- долгосрочные и краткосрочные финансовые вложения, за исключением балансовой стоимости собственных акций, выкупленных у акционеров;

- запасы;

- дебиторская задолженность, за исключением задолженности участников (учредителей) по их взносам в уставный фонд (капитал);

- прочие активы.

Пассивы, принимаемые к расчету, - это обязательства юридического лица, в состав которых включаются:

- целевые финансирование и поступления;

- заемные средства;

- кредиторская задолженность;

- расчеты по дивидендам;

- доходы будущих периодов;

- резервы предстоящих расходов и платежей;

- прочие пассивы.

Рейтинговые системы оценки кредитоспособности

В большинстве случаев для оценки кредитоспособности юридических лиц используется метод финансовых коэффициентов с большим или меньшим их числом. Сведение воедино частных финансовых коэффициентов возможно при помощи различных приёмов. Несомненным преимуществом обладает метод рейтинговых оценок, т.е. оценка кредитоспособности заёмщика может быть сведена к единому показателю - рейтинг заёмщика. Рейтинг определяется в баллах. Сумма баллов по рейтингу представляет собой сумму произведений рейтинга каждого показателя на класс его кредитоспособности, который определяется путем сравнения фактического значения показателя с утвержденными нормативами. Сумма баллов по рейтингу рассчитывается по следующей формуле:

, где

Б - сумма баллов по рейтингу;

Ре_i - рейтинг i-го показателя;

Кл_i - классность i-го показателя;

n - количество показателей;

i - показатель.

По результатам рейтинговой оценки определяется класс кредитоспособности клиента. Например, I класс присваивается при 100 - 150 баллах, II класс - при 151 - 250 баллах, III класс - при 251 - 300 баллах.]

Преимущество рейтинговых систем заключается в возможности учитывать неформализованные показатели анкетного типа. Это свойство позволяет строить всеобщие рейтинги. Кроме того метод рейтинговых оценок обеспечивает: комплексный подход к оценке финансового состояния и кредитоспособности при использовании показателей, отражающих различные стороны деятельности предприятия; определение оптимальных значений по частным показателям; ранжирование предприятий по результатам рейтинга.

Однако при рейтинговой оценке учитываются уровни показателей только относительно оптимальных значений (выполняется / не выполняется), но не принимаются во внимание степени их выполнения или невыполнения. Поэтому рейтинговая оценка финансового состояния и кредитоспособности недостаточно объективно отражает их реальный уровень.

Методика Е.В. Неволиной

Данная методика предполагает расчёт пяти основных коэффициентов, сводимых в результате рейтинговой оценки в единый синтетический коэффициент кредитоспособности (таблица 2), величина которого и оценивается.

Таблица 2

Рассчитываемые коэффициенты

	Показатели	Формулы	Ограничение	Вес, %
К1	Коэффициент Покрытия	Легкореализуемые активы / Краткосрочные обязательства	1	20
К2	Коэффициент ликвидности	Оборотные средства / Краткосрочные обязательства	2	10
	Показатели	Формулы	Ограничение	Вес, %
К3	Коэффициент автономии	Собственные средства / Активы	1	15
К4	Коэффициент денежной компоненты в выручке	(Кредитовый оборот по р/с - полученные кредиты и возвращённые депозиты) / (выручка от реализации + проч. дох.)	1	25
К5	Рентабельность	Финансовый результат / Активы	1	30
Кс	Синтетический коэффициент кредитоспособности	[К1]*0,20 + [К2]*0,10 + [К3]*0,15 + [К4]*0,25 + [К5]*0,30

Коэффициенты взвешивания каждого из показателей были определены на основании анализа значений каждого коэффициента отдельно и значений синтетического коэффициента кредитоспособности по 50 предприятиям неодинаковых размеров и различных отраслей. Поэтому данные «веса» можно считать эмпирически найденными.

В качестве основы для определения кредитоспособности предприятия предлагается следующая шкала.

Свыше 60 - высокая кредитоспособность, отличное финансовое состояние.

От 50 до 60 - хорошее финансовое состояние, хороший уровень кредитоспособности.

От 40 до 50 - удовлетворительный уровень кредитоспособности.

От 30 до 40 - предельный уровень кредитоспособности.

Ниже 30 - кредитоспособность ниже предельной.

Методика Сбербанка РФ

Для оценки финансового состояния используются три группы оценочных показателей:

· коэффициенты ликвидности;

· коэффициент наличия собственных средств;

· показатели оборачиваемости и рентабельности.

Более подробно с принципами расчёта оценки кредитоспособности по данной методике можно ознакомиться во второй Главе данной дипломной работы.

Методика Г.Ф. Графовой

По мнению Графовой Г.Ф., оценку кредитоспособности заемщика следует проводить в два этапа, первым из которых является рейтинговая оценка, вторым - прогноз возможного банкротства предприятия - заёмщика.

Содержание и акценты финансового анализа деятельности предприятия зависят от цели его проведения. Само предприятие для ведения своих «узких мест» и возможности повышения эффективности деятельности может проводить детальный анализ даже мелких аспектов его функционирования. Однако для банка нет необходимости проводить финансовый анализ предприятия с высокой степенью детализации, поскольку в этом случае основной задачей анализа является кредитоспособности заёмщика и перспектив устойчивости его финансового положения на срок пользования кредитом.

Графова Г.Ф. предлагает для оценки предприятий использовать следующие финансовые коэффициенты:

- Коэффициент текущей ликвидности - К_т.л.

- Коэффициент срочной ликвидности - К_с.л.

- Коэффициент абсолютной ликвидности - К_а.л.

- Коэффициент автономии - К_а.

В зависимости от величины этих коэффициентов предприятия, как правило, распределяются на 3 класса кредитоспособности. Применяемый для этого уровень показателей в различных методиках, используемых банками, неодинаков.

Одним из вариантов разбивки заёмщиков по классам могут служить значения коэффициентов, представленных в таблице 3.

Таблица 3

Разбивка заёмщиков по классности

Коэффициенты	Первый класс	Второй класс	Третий класс
Ка.л.	0,2 и выше	0,15 - 0,20	менее 0,15
Кс.л.	1,0 и выше	0,5 - 1,0	менее 0,5
Кт.л.	2,0 и выше	1,0 - 2,0	менее 1,0
Ка	0,7 и выше	0,5 - 0,7	менее 0,5

Для определения кредитоспособности могут использоваться и другие показатели, например, коэффициенты деловой активности, коэффициенты рентабельности и другие.

Вопросы оптимального набора показателей, наиболее объективно отражающих тенденцию финансового состояния предприятий, решаются каждым коммерческим банком самостоятельно.

Рейтинговая оценка предприятия заёмщика является обобщающим выводом анализа кредитоспособности. Рейтинг определяется в баллах. Сумма баллов рассчитывается путём 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 заёмщики с суммой баллов от 100 до 150, ко второму - от 151 до 250 баллов, к третьему - от 251 до 300 баллов.

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

Кредитование второклассных ссудозаёмщиков осуществляется банками в обычном порядке, т.е. при наличии соответствующих обеспечительных обстоятельств (гарантий, залога и т.д.). Процентная ставка зависит вида обеспечения.

Предоставление кредитов клиентам третьего класса связано для банка с серьёзным риском. Таким клиентам в большинстве случаев банки кредиты не выдают, а если выдают, то размер предоставляемой ссуды не должен превышать размера уставного фонда.

Процентная ставка за кредит устанавливается на высоком уровне.

В процессе принятия решения помимо рейтинговой оценки целесообразно дать прогноз возможного банкротства предприятия - заёмщика. «Z - анализ» Альтмана является одним из самых распространённых методов прогнозирования банкротства. Цель «Z - анализа» - отнести изучаемый объект к одной из двух групп: либо к предприятиям банкротам, либо к успешно действующим предприятиям. Уравнение Z - оценки представляется следующим образом:

Z₁ = 1,2x₁ + 1,4x₂ + 3,3x₃ + 0,6x₄ + 1,0x₅, где:

X₁ = оборотный капитал/совокупные активы;

X₂ = нераспределённая прибыль отчётного года / совокупные активы;

X₃ = брутто-доходы / совокупные активы;

X₄ = рыночная оценка капитала / балансовая оценка суммарной задолженности;

X₅ = объём продаж / совокупные активы;

Если Z 2,675, фирму относят к группе банкротов;

Если Z 2,675, фирму относят к группе успешных (таблица 4)

Таблица 4

Оценка возможности банкротства по «Z - анализу» Альтмана

Значение Z-счёта	< 1,8	1,81 - 2,7	2,8 - 2,9	> 3
Вероятность банкротства	Очень высокая	Высокая	Низкая	Очень низкая

Результата Z - оценки по среднегодовым значениям строк «Бухгалтерского отчёта» за определённый год позволяют сделать вывод, какое предприятие можно отнести к той или иной группе предприятий, и на основе этих результатов принять коммерческим банкам решение - предоставлять или нет кредит.

Рассмотренные выше методики могут быть применены к оценке кредитоспособности любого юридического лица, в том числе и малого. Но остановимся более подробно на методиках, применимых только для оценки предприятий малого бизнеса.

Методика инвестиционного фонда MONEY FOR NOTHING

Данная методика предлагает следующий перечень показателей, рассчитываемых при оценке кредитоспособности:

1. Показатели ликвидности

Группа показателей, наиболее интересных для кредиторов и ссудодателей. Защищенность кредитора в определенной степени определяется размером ликвидных средств, необходимых предприятию для финансирования его операций. К ликвидным средствам относятся: со стороны активов - оборотные средства (оборотный капитал), со стороны пассивов - краткосрочные обязательства Ильина Л.В. Показатели кредитоспособности предприятия и практика их применения // Деньги и кредит, 2001 г. - № 5.

Коэффициент текущей ликвидности (Current Ratio) По российской терминологии - Общий коэффициент покрытия.

CR=CA/CD,

где: CA - (Current Assets) Оборотный капитал

CD - (Current Debt) Краткосрочные обязательства

Коэффициент отражает способность предприятия платить по краткосрочным обязательствам из оборотного капитала. В западной практике неудовлетворительным считается значение коэффициента, меньшее 2. В российской практике удовлетворительным считается значение коэффициента текущей ликвидности, большее 1. Слишком большое значение коэффициента текущей ликвидности означает, что компания сохраняет чрезмерный объем ресурсов в форме ликвидных активов, а, следовательно, не использует их для развития компании, осуществления новых разработок и инвестиций. Это уже недостаток менеджмента. Обычно финансовые учреждения имеют относительно более высокую долю ликвидных активов по сравнению с промышленными предприятиями.

Оптимальное значение 1,0 - 3,0.

Коэффициент быстрой ликвидности (Quick Ratio).

QR=(CA-Inv)/CD,

где: Inv (Inventory) - Товарно-материальные запасы.

Иногда данный коэффициент называют коэффициентом “лакмусовой бумажки”. Он аналогичен коэффициенту текущей ликвидности и устанавливает способность компании выполнять свои краткосрочные обязательства подобно тому, как лакмусовая бумажка в химии позволяет определить, является ли данное соединение кислотой или щелочью. При расчете коэффициента быстрой ликвидности из величины оборотных средств исключаются товарно-материальные затраты и расходы будущих периодов, поскольку они имеют наименьшую среди оборотных средств ликвидность.

Оптимальное значение 0,2 - 0,6.

Чистый оборотный (работающий) капитал (Net Working Capital)

WC=CA-CD,

где: CA - (Current Assets) Оборотный капитал

CD - (Current Debt) Краткосрочные обязательства

Данный показатель соответствует принципам GAAP (в отличие от российского стандарта, где существует понятие собственного оборотного капитала, имеющего другую формулу). Нулевое или положительное значение чистого оборотного капитала является удовлетворительным и означает, что компания работает эффективно. Однако нулевое значение WC означает, что компания не имеет “буфера” на случай возникновения непредвиденного спроса на ресурсы. Руководство предприятия также заинтересовано в наличии положительного оборотного капитала, позволяющего использовать освобождающиеся средства для дальнейшего развития компании.

2. Структура собственных и заемных средств.

Коэффициент автономии (Autonomy Ratio) - рассчитывается как отношение величины источника собственных средств (капитала) к итогу (валюте) баланса:

AuR = E/TA,

где: E (Equity) - собственный капитал

TA (Total Assets) - общие активы или валюта баланса

Нормальное ограничение (оптимальная величина) этого коэффициента оценивается на уровне 0,5, т.е. AuR, > 0,5. Коэффициент показывает долю собственных средств в общем объеме ресурсов предприятия. Чем выше эта доля, тем выше финансовая независимость (автономия) предприятия.

Коэффициент финансовой зависимости (Dependence Ratio) показывает долю заемных средств в общем объеме ресурсов предприятия.

DepR=1-AuR,

Удовлетворительной величиной этого коэффициента считаются значения ниже 0,5. Коэффициент показывает долю заемных средств в общем объеме ресурсов предприятия. Чем меньше эта доля, тем выше финансовая независимость (автономия) предприятия.

Соотношение заемных и собственных средств (Debt to Equity Ratio) рассчитывается как отношение заемных и собственных средств:

DER = TD/E

где: TD (Total Debt) - Обязательства всего

E (Equity) - Собственный капитал

Коэффициент показывает, какая часть деятельности предприятия финансируется за счет заемных источников средств. Нормальное ограничение DER < 1 (для промышленных предприятий). Для финансовых компаний и предприятий сервиса данное соотношение, большее 1 также считается удовлетворительным.

3. Анализ прибыльности компании

Коэффициент прибыльности (Operating Profit Margin).

OPM = OP/NS,

где: - OP (Operation Profit)-прибыль от производственной деятельности до уплаты налогов, дивидендов и процентов

OP = NS - CGS - SAE, где:

- NS (Net Sales) - выручка от реализации

- CGS ( Cost of Goods Sold)-себестоимость продукции

- SAE -торговые и управленческие расходы

Характеризует прибыльность самого продукта, т.е. эффективность оперативной деятельности предприятия.

Использования только этого показателя недостаточно. Рассматривается вместе с коэффициентом рентабельности (см. ниже).

Коэффициент эксплуатационных затрат (Operating Cost Margin).

OCM = (NS - OP)/NS

Коэффициент характеризует долю эксплуатационных затрат в чистых продажах предприятия.

Коэффициенты прибыльности и эксплуатационных затрат в сумме всегда составляют 1.

Коэффициент рентабельности (Net Profit Margin).

NPM = NP/NS,

где: NP (Net Profit) -чистая прибыль (прибыль после уплаты процентов и налогов).

Чистая прибыль на единицу продаж отражает размер чистой прибыли от производственной деятельности предприятия (после уплаты процентов и налогов) на единицу продаж.

В российской практике при вычислении коэффициента рентабельности для промышленных предприятий чистую прибыль обычно относят к себестоимости произведенной продукции. В таком случае данный коэффициент характеризует величину чистой прибыли, произведенную единицей затрат.

Рентабельность активов или Возвратность на активы (Return on Assets)

ROA = NP/TA

TA - Average Total Assets - Среднее за период значение общих активов.

Этот коэффициент служит оценкой прибыльности бизнеса по отношению к его активам. Чем больше рентабельность активов, тем более умело менеджмент использует ресурсы компании. Важно, чтобы для расчета использовалась средняя за период величина активов, а не их размер на конец года, так как прибыль зарабатывается в течении всего года, а не только в отдельный момент времени. Это соотношение наиболее полезно для анализа предприятий в рамках одной отрасли, но не при сопоставлении между различными отраслями.

Рентабельность собственного капитала (инвестиций) или Возвратность на собственный капитал (инвестиции)

ROE (ROI) = NP/E

где: E - Average Value of Equity - Средняя за период величина собственного капитала предприятия (стр. 490 Баланса).

Этот коэффициент показывает, какой доход приносят инвесторам инвестиции в данный бизнес. В его росте заинтересованы в первую очередь те, кто вложил свои средства на длительный срок, ибо он характеризует, насколько эффективно используется собственный капитал. Подобно рентабельности активов, этот коэффициент целесообразнее рассчитывать, используя среднюю за период величину собственного капитала, поскольку некоторая часть прибыли реинвестируется на протяжении всего года.

Кроме того, данная методика предлагает помимо расчета финансовых коэффициентов провести качественный анализ по определению группы кредитного риска (таблица 5)

Таблица 5

Распределение по группам риска

Наименование показателя	I группа Низкий	II-III группа Приемлемый	IV-V группа Высокий	Примечание
1. Качество обеспечения	Более 100%	От 50% до 100%	Ниже 50%	Отношение залоговой стоимости обеспечения к сумме кредита
2. Обороты клиента по р/с и кассе	Более 70%	20-70%	Менее 20%	Отношение оборотов по счетам к сумме кредита
3. Собственные средства клиента в финансируемом проекте	Более 35%	10-35%	Менее 10%	Отношение собственных средств клиента в проекте к сумме кредита
4. Расходы клиента на выплату % и основного долга и их отношение к оборотам клиентам	Менее 10%	10-50%	Более 50%	Доля расходов клиента на его обслуживание к его оборотам (выручке без НДС)
5. Рентабельность деятельности клиента	Более 10%	0-10%	Убыток	Рентабельность по реальным финансовым показателям
6. Просрочка выплаты % и основного долга	Менее 5 дней	5-30 дней	Более 30 дней	Действующая просрочка, в т.ч. невыплаченные штрафы.

Понятие “группа кредитного риска” трактуется как классификационный признак кредитного продукта, определяющий вероятность неисполнения Заемщиков своих обязательств перед Банком. На основании группы риска определяется необходимая величина резерва, который Банк должен создать по представленный им кредитный продукт.

Метод кредитного скоринга

Это статистические методы оценки кредитоспособности субъёктов малого предпринимательства, которые весьма широко используются в банковских методах оценки. Скоринг представляет собой математическую модель, с помощью которой на базе кредитной истории уже имеющихся клиентов банк определяет, насколько велика вероятность того, что тот или иной клиент вернет кредит в назначенный срок. Скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с надежностью или, наоборот, с ненадежностью клиента. Скоринговая модель может использоваться как для оценки уже предоставленного кредита (т.е. степени вероятности нарушения фирмой условий кредитного договора) или для отбора потенциальных заёмщиков.

В отличие от сложных комплексных оценок риска и рейтинговых таблиц, используемых банками при выдаче крупных и средних кредитов, сфера микрокредитования малого бизнеса позволяет кредитному комитету значительно снизить временные и операционные издержки за счет концентрации внимания на небольшом количестве ключевых показателей, характеризующих возможный риск неплатежеспособности потенциального заемщика.

Дополнительным подспорьем может служить тот факт, что управление малым бизнесом, как правило, находится в ведении одного "ключевого" партнера, в силу чего вероятность своевременного погашения кредита в немалой степени зависит от его личностных качеств. Более того, как показала практика, личные особенности предпринимателя подчас служат более яркими характеристиками, нежели те финансовые показатели, которые обычно рассматриваются при выдаче больших кредитов большим компаниям.

Статистические или численные модели и методы

Обладая обширным массивом данных, касающихся предоставленных малому бизнесу кредитов и истории их погашения, банк может приступить к построению статистической модели, использующей накопленную информацию для определения риска кредитоспособности. Полученная в процессе реализации модель должна указывать на выходе, что скажем, один из претендентов на получение кредита с 25% вероятностью будет иметь просрочку платежа по кредиту более 7 дней, а другой - более 30 дней с той же вероятностью.

Таким образом, обладая, по меньшей мере, приблизительной информацией о стоимости кредита и его доходности, банк может измерить свою склонность к риску в терминах возможной прибыли, которую он может получить, выдавая или отказывая в предоставлении кредита для определенного уровня вероятности. Т.е. установив пороговый уровень вероятности, например, на отметке 80%, банк будет выдавать кредиты тем заемщикам, вероятность возврата кредитов которыми составляет величину большую или равную 80%, и отказывая в предоставлении кредитов всем остальным потенциальным заемщикам, вероятность возврата кредитов которыми составляет величину меньшую 80%. Список характеристик (факторов риска), отражающих кредитные качества клиента подбирается на текстовом множестве.

Статистические модели - самые мощные скоринговые модели, однако для их построения необходима достаточно большая база данных, включающая в себя по крайне мере 1000 случаев невозврата кредита.

Экспертные, качественные или субъективные модели и методы

Экспертные модели в основном используются банками, не обладающих достаточными объемами исторических данных по ссудам, выданным малому бизнесу, которые необходимы для построения качественной статистической модели. Модель данного типа строится на основе определенной системы правил, согласно которой выбранным ключевым факторам ставятся в соответствие некоторые весовые коэффициенты (веса), которые, по мнению специалистов кредитного отдела банка, отражают кредитный риск заемщика, что позволяет ранжировать банковские ссуды в порядке возрастания кредитного риска.

Концентрация внимания на узко определенной группе факторов, наиболее адекватно описывающих риски характерные для малого бизнеса, способствует сокращению временных и операционных издержек по предоставлению небольших по объемам ссуд. Поскольку сама по себе модель на основе системы правил может значительно уменьшить сроки рассмотрения кредитных заявок и улучшить доходность кредитных операций малого бизнеса, она также может использоваться в качестве своего рода промежуточного шага на пути к построению более мощной статистической модели.

В последнем случае, данные по ссудам собираются на постоянной основе и анализируются на достаточно большом промежутке времени, который определяется количеством выданных за этот период ссуд, а затем могут использоваться для построения статистической модели. На начальном этапе экспертный (качественный) подход предпочтителен, поскольку способствует сбору некоторого набора ключевых факторов риска, характеризующих кредиты, предоставляемых малому бизнесу, которые раньше нельзя было собрать в рамках ранее установленных банком процедур.

В условиях бурного технологического роста и растущей конкуренции, методики кредитного скоринга, вероятно, будут весьма уместными при кредитовании малого бизнеса в подавляющем большинстве банков. В то же время, данный факт вовсе не означает, что все эти банки обладают одинаковой информацией о скоринге, касающейся его потенциальных преимуществ и недостатков.

Важно отметить такие потенциальные возможности скоринговых моделей, как повышение эффективности и качества выданных ссуд, согласованное исполнение кредитной и ценовой политики, сокращение временных издержек.

Для банка необходимо определить, как, в какой форме и как долго данные по выданным кредитам будут храниться в информационной системе банка. Последний пункт является ключевым для успешной разработки и реализации моделей кредитного скоринга на основе экспертных оценок или статистического подхода.

Если количество исторических данных по выданным кредитам ограничено, то лучше разрабатывать экспертную скоринговую модель. Однако если банк имеет достаточно большой объем исторических данных по выданным малому бизнесу кредитам, то можно изучить возможность разработки статистической скоринговой модели. Обладая базовыми знаниями в области статистики, можно при помощи, например, логистической регрессии построить и проверить скоринговую модель на исторических данных. Книги по статистике и методам поиска знаний (data mining) широко доступны и могут оказать определенную помощь.

Большая часть работы связана с решением числовых задач и аналитической работой, необходим двусторонний контакт с руководящим комитетом для координации усилий в течение всего периода проекта.

Статистические модели полагаются исключительно на исторические данные, чтобы установить зависимость между информацией о потенциальном заемщике и погашением (не возвратом) кредита. Исторические данные можно разбить на три непересекающиеся подмножества - тренировочное, тестовое и валидное. Первое предназначено для построения скоринговой модели и настройки ее параметров. Второе для тестирования, определения предсказательной способности на тех данных, которые не вошли в обучающее, тренировочное подмножество. Третье, для проверки устойчивости работы модели. Более подробное описание подходов к проектированию и тестированию статистических моделей можно найти в специализированной литературе http://www.franklin-grant.ru/ru/news2/data/news_03/2005_08/20050829_172348_ht.asp.

Экспертные модели уместны тогда, когда исторических данных недостаточно для построения статистической модели или когда в модель вводятся новые факторы, которые ранее (на истории) не рассматривались при принятии решений о выдаче кредитов. Вероятно, что выбор в пользу экспертной модели может быть обусловлен комбинацией этих двух факторов.

Однако в обоих случаях, исторические данные являются критерием определения адекватных, диапазонов параметров моделей, позволяющих на этапе тестирования оценить качества модели в терминах ее способности корректно рейтинговать заемщиков по уровню риска.

В отличие от статистической модели, результаты экспертной модели, также как и способность модели предсказывать количественную меру риска, не обязательно будут обоснованными с чисто научной точки зрения в силу самой природы, характера экспертной модели. Тем не менее, она позволяет обеспечить банк мощным, эффективным инструментом обучения персонала отдела продаж и сотрудников банка, оформляющих кредиты, ключевым отличиям методов анализа кредитоспособности крупных и мелких заемщиков.

Потенциально проблемным пунктом экспертной скоринговой модели является необходимость прошествия длительного отрезка времени, по окончании которого можно будет получить представление относительно качества оценки моделью кредитоспособности заемщика.

В случае статистических моделей, обновления, заключающиеся в ее перенастройке, происходят периодически. Перенастройка параметров модели должна улучшить ее прогнозирующую способность, поскольку те данные, которые первоначально использовались для ее построения, возможно, уже не играют существенной прогностической роли (стали не значимыми), поскольку изменились внешние условия.

Необходимость регулярной настройки касается и экспертной скоринговой модели возникающей всякий раз, когда выявляются связанные с моделью проблемы или происходят существенные политические или экономические изменения, которые затрагивают данные (показатели), используемые в модели.

Оценка кредитоспособности СМП основанная на методике ЕБРР

Данная методика оценки предполагает составление упрощенной формы баланса и отчёта о прибылях и убытках кредитным инспектором самостоятельно при выезде на место ведения бизнеса.

Решающим звеном в кредитном цикле является анализ, т.к. даже самая незначительная деталь, выявленная в ходе визита, может сыграть решающую роль при принятии кредитного решения. Такой анализ на месте является одним из решающих аспектов кредитной технологии Методические рекомендации. Процедуры кредитования в рамках программы ЕБРР «Фонд поддержки малого бизнеса в России», IPC GmbH, 2001г.. Основная цель кредитного анализа - это оценка всех рисков, связанных с выдачей кредитов.

В отличие от технологий кредитования, основанных на оценке активов, технология Фонда поддержки малого бизнеса ЕБРР лишь частично опирается на стоимостную оценку способности клиента вернуть кредит. С этой целью должны быть тщательно проанализированы все аспекты деятельности предприятия, включая социально экономические условия, в которых фирма ведёт свою финансово-хозяйственную деятельность. Очень большое значение имеет взаимосвязь семьи и бизнеса. Как правило, чем ниже сумма запрашиваемого кредита, тем больше имеет оценка личности потенциального заёмщика. Кредитный анализ потенциального заёмщика микрокредита в первую очередь направлен на анализ взаимосвязей между семьёй и бизнесом, а также на анализ эволюции бизнеса клиента вплоть до даты анализа. Анализ финансового состояния заёмщика должен быть направлен на изучение движения денежных средств экономической единицы в целом. Необходимо тщательно изучить баланс предприятия и отчёты о прибылях и убытках. Независимо от целей, на которые выдаётся кредит, анализ должен определить, достаточна ли ежемесячная прибыль (доходы минус расходы) для погашения кредита заёмщиком. Чем больше размер кредита, тем большее значение имеют финансовые аспекты анализа, включая анализ проекта.

Важной целью проведения финансового анализа Заёмщика является получение представления о рентабельности его бизнеса. Отчёт о прибылях и убытках имеет несколько разделов. В первом - определяется валовая прибыль, т.е. прибыль которую предприниматель получает, покупая и перепродавая товары. Для составления первого раздела требуется информация о ежедневной выручке и количестве рабочих дней. В периоде за одну неделю требуется определяются размеры средней максимальной и средней минимальной выручки. Сопоставляя данные за несколько недель, можно оценить, на сколько стабильно работает предприятие. Для анализа берутся только цифры, отражающие стабильный оборот, а не цифры, характерные для отдельных исключительных случаев таких, как поступления от продаж за один праздничный день. В анализе должны быть учтены сезонные колебания.

Позиция «Стоимость проданных товаров» определяется как расходы клиента в течение исследуемого периода на закупку товаров, предназначенных для перепродажи. Для правильной оценки прибыльности бизнеса клиента важное значение имеет правильная и полная оценка текущих расходов.

Структура отчёта о прибылях и убытках включает следующие позиции:

ВЫРУЧКА от реализации

- СТОИМОСТЬ проданных товаров

= ВАЛОВАЯ ПРИБЫЛЬ

- ЗП, общие административные расходы, НДС, др. налоги

= ОПЕРАЦИОННАЯ ПРИБЫЛЬ ДО НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ

+ прочие доходы

- прочие расходы, расходы на семью, налог на прибыль

= ЧИСТАЯ ПРИБЫЛЬ

Как правило, размер месячного взноса по кредиту не должен превышать суммы в размере 75 % от чистой прибыли предприятия.

В то время, как отчет о прибылях и убытках всегда охватывает определённый отрезок времени, баланс всегда составляется по состоянию на определённую дату и, таким образом, отражает состояние дел на предприятии на определённый момент времени.

Баланс содержит следующую информацию:

Активы - распределение ресурсов. Это средства, вложенные в ресурсы. Активы, которые используются в течение длительного времени объединяются в группу ПОСТОЯННЫЕ (долгосрочные) активы. Используемые в течение короткого срока активы, объединяются под названием ОБОРОТНЫЕ (текущие) активы. Они включают наличность и сырьё.

Пассивы - источники финансирования. Они включают средства (кредиты), предоставленные кредиторами, финансирующими предприятие, а также собственный капитал владельца.

АКТИВЫ

Ликвидные средства - это наличные деньги.

Дебиторская задолженность - это все платежи, товары и услуги в денежном выражении, которые должны клиенту другие лица. Необходимо принимать во внимание размер суммы долга и на сколько реально для клиента его вернуть. Если долг сомнителен, то его необходимо оценить консервативно с учётом только тех сумм, которые действительно можно вернуть. Если предполагается возврат задолженности в сроки, превышающие 30 дней, то такая задолженность в баланс не включается. Цифры берутся из внутренних и внешних отчётов заёмщиков, из записей чёрной бухгалтерии, контрактов и т.д.

Товарные запасы - оцениваются по закупочной стоимости, а не поп продажной.

Основные средства - включаются всё оборудование, станки, используемые на предприятии, даже если это личное имущество предпринимателя.

ПАССИВЫ

Краткосрочные обязательства - долги, которые должны быть погашены в течение 6 месяцев: задолженность перед бюджетом и по зарплате, которая подлежит погашению в течение года, кредиторскую задолженность (неоплаченные счета поставщикам).

Суды и другие кредиты - если имеется уже иная задолженность, то кредит по программе ЕБРР такому заёмщику не рекомендуется выдавать.

Собственный капитал - рассчитывается путём вычета из суммы активов суммы обязательств клиента. Отношение собственного капитала к заёмным средствам, включая возможный кредит по программе ЕБРР, должно быть больше 1.

На основе собранных данных производится расчёт следующих коэффициентов:

1. Коэффициент ликвидности: где ЛС - ликвидные средства

к-т Л = ( ЛС + ДЗ + ОТ )

ДЗ - дебиторская задолженность

КТ ОТ- остаток товара на складе

КС - краткосрочные обязательства

Коэффициент ликвидности показывает способность предприятия моментально расплатиться со своими долгами. Рекомендуемое значение лежит в диапазоне от 1,5 до 2.

2. Коэффициент задолженности (к-т З):

к-т З = ЗС/СК,

где ЗС- заемные средства

СК - собственный капитал,

Коэффициент задолженности показывает соотношение заемных средств и собственного капитала. Рекомендуемое значение - не более 0,6.

3. Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (к-т СОС):

к-т СОС = ( СК - ПА - И )/( ВБ - ПА - И ), где

ВБ - валюта баланса

И - долгосрочные инвестиции

СК- собственный капитал

ПА - постоянные активы

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами показывает, какая часть оборотных средств находится в собственности предприятия. Рекомендуемое значение - не менее 30 %.

4. Коэффициент покрытия (к-т ПОК):

к-т ПОК = Чистая прибыль / Взнос

Коэффициент покрытия показывает какая часть чистой прибыли пойдет на покрытие кредита. Минимально рекомендуемое - 1,2.

На основе полученных от клиента данных по составленному отчёту о прибылях и убытках вычисляется чистая прибыль Заёмщика. В зависимости от запрашиваемой суммы кредита составляется прогноз ежемесячных погашений, который сопоставляется с объёмом среднемесячной выручки. Исходя из этого, делается вывод о возможности СМП погашать необходимую сумму по кредиту с учётом процентных платежей.

2. Анализ практики оценки кредитоспособности малых предприятий на примере Таганрогского ОСБ № 1548 Сбербанка России

2.1 Анализ динамики кредитования малого бизнеса

Рассмотрим группировку ссудной задолженности юридических лиц, предоставленной Таганрогским отделением № 1548, по срокам кредитования на 01.01.2007 г. (Рис. 1.) Годовые отчёты Таганрогского отделения № 1548 Сбербанка России.

Рис. 1 Группировка ссудной заложенности Таганрогского отделения № 1548 по срокам кредитования

Из представленных данных можно сделать вывод, что отделением преимущественно выдаются среднесрочные кредиты - 70 % от общего ссудной задолженности.

Проанализируем ссудный портфель Таганрогского отделения № 1548 по сферам бизнеса (таблицы 6,7):

Таблица 6

Объёмы задолженности по кредитам, предоставленным юридическим лицам в национальной валюте

	Остаток задолженности
	на 01.01.2004г.	на 01.01.2005г.	на 01.01.2006г.	на 01.01.2007г.
1	2	3	4	5
КОМПАНИИ, ОТНОСЯЩИЕСЯ К КРУПНОМУ БИЗНЕСУ, всего	231 562 727,64	386 711 917,63	1 304 930 707,13	1 582 397 726,33
КОМПАНИИ, ОТНОСЯЩИЕСЯ К СРЕДНЕМУ БИЗНЕСУ, всего	1 821 442 262,38	1 295 511 900,60	181 660 679,21	900 772 144,91
Субъекты малого предпринимательства	119 598 469,53	130 559 255,11	212 301 491,90	272 281 019,74
Всего ссудной задолженности	2 172 603 459,55	1 812 783 073,34	1 698 892 878,24	2 755 450 890,98

Таблица 7

Объёмы задолженности по кредитам, предоставленным юридическим лицам в иностранной валюте

	Остаток задолженности
	на 01.01.2004г.	01.01.2005	01.01.2006	01.01.2007
1	2	7	7	7
КОМПАНИИ, ОТНОСЯЩИЕСЯ К КРУПНОМУ БИЗНЕСУ, всего	838 721,65	957 416,41	33 193 156,46	68 600 000,00
КОМПАНИИ, ОТНОСЯЩИЕСЯ К СРЕДНЕМУ БИЗНЕСУ, всего	15 650 000,00	17 054 852,76	0,00	374 595,68
Субъекты малого предпринимательства	0,00	0,00	0,00	102 210,00
Всего ссудной задолженности	16 488 721,65	18 012 269,17	33 193 156,46	69 076 805,68

В итоге получаем общую картину состояния кредитования юридических лиц Таганрогским отделением № 1548 на протяжении периода с 2003 по 2006 годы (Рис. 2).

Рис. 2 Показатели состояния кредитования юридических лиц за период с 2003 по 2006 годы

Из данной диаграммы видно, что по сравнению с 2003 годом на конец рассматриваемого периода происходит рост кредитования СМП. Доля кредитов предоставленных малому бизнесу выросла с 5,5 % от общего объёма кредитования до 9,6 %, при одновременном росте общей ссудной задолженности на 29 %.

Покажем какую долю занимают СМП в общем объёме кредитования юридических лиц в Таганрогском отделении № 1548 (Рис. 3,4).

Рис. 3 Удельный вес СМП в общем объёме кредитования на 01.01.2004

Рис. 4 Удельный вес СМП в общем объёме кредитования на 01.01.2007

Прослеживается динамика увеличения доли СМП в общем объёме кредитования.

Рассмотрим структуру СМП, т.е. узнаем, какое количество ИП и организаций составляют общее число малых предприятий (таблица 8).

Таблица 8

Структура ссудной задолженности СМП

	Остаток ссудной задолженности
	01.01.2004	01.01.2005	01.01.2006	01.01.2007
Рубли (тыс.)
СМП (кроме ИП), всего	112 661	96 602	151 086	188 912
ИП, всего	6 937	33 957	61 215	83 369
Валюта (тыс.)
СМП (кроме ИП), всего	0,00	0,00	0,00	102
ИП, всего	0,00	0,00	0,00	0,00
Итого:	119 598	130 559	212 301	272 383

Из таблицы видно, что объёмы кредитования предприятий малого бизнеса возросли на 152,8 млн. руб. или в 2,3 раза.

Рассмотрим динамику роста объёмов кредитования СМП в рублях и в валюте (Рис. 5).

Рис. 5 Динамика кредитования СМП в рублях и валюте

Из приведённого выше графика можно выделить, что по состоянию на 01.01.07 г. произошел рост задолженности СМП, выданной в валюте, на 100 %. Кредиты, выданные в рублях, выросли на 128 %.

Рассмотрим структуру форм обеспечения по ссудам юридических лиц в разрезе основных групп заёмщиков (таблица 9,10).

Таблица 9

Структура форм обеспечения по ссудам юридических лиц (кроме СМП)

	01.01.2005 г.	01.01.2006 г.	01.01.2007 г.
	Сумма, тыс. руб.	Удельный вес, %	Сумма, тыс. руб.	Удельный вес, %	Сумма, тыс. руб.	Удельный вес, %
1	2	3	4	5	6	7
Компании, относящиеся к крупному бизнесу, всего	386 712	100,00	1 304 931	100,00	1 582 398	100,00
в т.ч. наличие обеспечения:
- поручительства юридических лиц	67 162	17,37	405 000	31,04	310 000	19,59
- залог недвижимости	0,00	0,00	374 000	28,66	468 175	29,59
- залог оборудования	283 550	73,32	126 000	9,66	714 748	45,17
- залог транспортных средств	0,00	0,00	0,00	0,00	4 200	0,27
- залог товаров в обороте	36 000	9,31	371 000	28,43	1 400	0,09
- без обеспечения, в т.ч.:	0,00	0,00	28 931	2,22	83 875	5,30
- овердрафты	0,00	0,00	28 931	2,22	83 875	5,30
	01.01.2005 г.	01.01.2006 г.	01.01.2007 г.
	Сумма, тыс. руб.	Удельный вес, %	Сумма, тыс. руб.	Удельный вес, %	Сумма, тыс. руб.	Удельный вес, %
Компании, относящиеся к среднему бизнесу, всего	1 295 512	100,00	181 660	100,00	900 772	100,00
в т.ч. наличие обеспечения:
- поручительства юридических лиц	149 976	11,58	0,00	0,00	185 000	20,54
- залог недвижимости	123 157	9,51	36 738	20,22	143 650	15,95
- залог оборудования	135 291	10,44	37 048	20,39	430 084	47,75
- залог транспортных средств	163	0,01	8 170	4,50	3 500	0,39
- залог товаров в обороте	708 829	54,71	75 127	41,36	126 278	14,02
- залог ценных бумаг	3 912	0,30	2 000	1,10	0,00	0,00
- залог прочего имущества	12 500	0,96	21 034	11,58	0,00	0,00
- без обеспечения, в т.ч.:	161 684	12,48	1 543	0,85	12 260	1,36
- овердрафты	161 684	2,83	1 543	0,85	12 260	1,36

Таблица 10

Структура форм обеспечения по СМП

	01.01.2005 г.	01.01.2006 г.	01.01.2007 г.
	Сумма, тыс. руб.	Удельный вес, %	Сумма, тыс. руб.	Удельный вес, %	Сумма, тыс. руб.	Удельный вес, %
СМП	96 602	100,00	151 086	100,00	188 912	100,00
в т.ч. наличие обеспечения:
- поручительства юридических лиц	4 239	4,39	0,00	0,00	0,00	0,00
- залог недвижимости	25 586	26,49	45 378	30,03	114 210	60,46
- залог оборудования	8 200	8,49	19 218	12,72	24 050	12,73
- залог транспортных средств	118	0,12	2 836	1,88	4 362	2,31
- залог товаров в обороте	47 136	48,79	49 471	32,74	45 711	24,20
- залог прочего имущества	3 736	3,87	361	0,24	0,00	0,00
- без обеспечения, в т.ч.:	7 587	7,85	33 823	22,39	580	0,31
- овердрафты	7 587	7,85	33 823	22,39	580	0,31
ИП	33 957	100,00	61 216	100,00	83 369	100,00
в т. ч. наличие обеспечения:
- поручительства юридических лиц	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
- залог недвижимости	15 526	45,72	22 847	37,32	34 750	41,68
- залог оборудования	1 120	3,30	4 317	7,05	8 510	10,21
- залог транспортных средств	1 883	5,54	1 308	2,14	5 460	6,55
- залог товаров в обороте	14 877	43,81	32 122	52,47	31 702	38,03
- залог прочего имущества	237	0,70	282	0,46	0,00	0,00
- без обеспечения, в т.ч.:	314	0,92	340	0,55	2 947	3,54
- овердрафты	314	0,92	340	0,55	1 870	2,24

Из приведённой выше таблицы можно выявить, что кредиты предприятий малого бизнеса по состоянию на 01.01.2007 г. обеспечены на 55 % залогом недвижимости, на 29 % - залогом товаров в обороте, на 12 % - залогом оборудования и прочие - 4 %. По сравнению с началом рассматриваемого периода 01.01.2005 г. произошло перераспределение структуры обеспечения, а именно: доля залога недвижимости выросла с 32 % до 55 %, доля залога ТМЦ снизилась с 47 % до 29 %. В целом обеспечение возвратности выросло на 141 млн. руб. или в 2 раза.

2.2 Анализ кредитоспособности малых предприятий на примере заёмщиков Таганрогского отделения № 1548

Рассмотрим применение методик анализа кредитоспособности малых предприятий. В настоящее время Сбербанк России развивает сферу кредитования малого бизнеса. При кредитовании СМП применяются две методики оценки кредитоспособности. Для организаций, ведущих стандартную бухгалтерскую отчётность, применяется та же методика, что и для оценки юридических лиц в целом. Для СМП, не ведущих стандартную бухгалтерскую отчётность, применяется упрощённая методика оценки по трём коэффициентам. Остановимся подробнее на каждой из них.

Методика оценки кредитоспособности на примере малого предприятия, не ведущего стандартную бухгалтерскую отчётность.

Для упрощения схемы анализа деятельности предприятия применяется не сложная система показателей для снижения трудоемкость банковских операций. При этом под ликвидными средствами предлагается понимать ликвидные активы трёх классов (таблица 11).

Таблица 11

Классы ликвидных активов

Класс ликвидности	Структура
1. Денежные средства	Средства на расчетном и других счетах в банке, наличность в кассе, акции, по которым была выплата дивидендов хотя бы за один год, векселя первоклассных векселедателей.
2. Легко реализуемые требования	Товары отгруженные, срок оплаты которых не наступил; прочие дебиторы краткосрочного характера; временная финансовая помощь предприятиям своей системы краткосрочного характера; задолженность рабочих и служащих по ссудам краткосрочного характера
Класс ликвидности	Структура
3. Легко реализуемые запасы товарно-материальных ценностей	Отдельные виды запасов товарно-материальных ценностей, пользующихся спросом на рынке реализация которых не приведет к сбою в процессе производства (готовая продукция и товары; запасы, превышающие потребности производства; товарно-материальных ценностей, предназначенные для бартерных сделок)

Учитывая специфику деятельности малых предприятий и индивидуальных предпринимателей, а именно: подача налоговых деклараций и уплата налога на вменённый доход, т.е. нестандартная форма налогообложения, была разработана специальная схема учёта показателей деятельности предприятия, называемая Упрощённой формой баланса, которую составляет кредитный инспектор самостоятельно, выезжая к клиенту на место осуществления деятельности. На основании собранных данных, а также составленной упрощённой формы о прибылях и убытках для оценки кредитоспособности предлагается использовать три показателя: