Методика оценки кредитоспособности заемщиков

Анализ показателей прибыльности и рентабельности. Показатели этой группы характеризуют прибыльность и рентабельность предприятия по отношению к продажам (в знаменателе коэффициентов этой группы находится выручка от реализации - NS). Коэффициенты прибыльности дают оценку эффективности использования всего капитала с учетом привлеченных средств.

где OP - прибыль от основной деятельности предприятия, определяемая следующим образом: OP = NS - CGS.

Следует напомнить, что себестоимость (CGS), входящая в эту формулу, включает как собственно себестоимость, так и управленческие и коммерческие расходы.

Коэффициент прибыльности характеризует долю прибыли от основной деятельности в выручке от реализации.

Увеличение в динамике коэффициента прибыльности (ОРМ) является благоприятным фактором для финансового состояния предприятия, уменьшение - неблагоприятным.

эксплуатационных затрат характеризует долю эксплуатационных затрат (т.е. себестоимости (CGS) в выручке от реализации. Следует отметить, что коэффициенты прибыльности и эксплуатационных затрат в сумме всегда дают единицу.

Уменьшение в динамике коэффициента эксплуатационных затрат (ОСМ) является благоприятным фактором для финансового состояния предприятия, уменьшение - неблагоприятным.

где NP - чистая прибыль (включая фонды, дивиденды, резервы, нераспределенную прибыль). Указанный коэффициент показывает, сколько прибыли приходится на единицу стоимости реализованной продукции. Увеличение в динамике коэффициента рентабельности (NPM) является благоприятным фактором для финансового состояния предприятия, уменьшение - неблагоприятным.

В обстановке нехватки денежных средств для осуществления текущих платежей (выплаты зарплаты, покупки сырья и материалов, погашения первоочередной кредиторской задолженности) предприятия часто сознательно идут на реализацию продукции по убыточной стоимости в том случае, если покупатель готов немедленно перечислить денежные средства на счета предприятия. Такая политика приводит к уменьшению собственных оборотных средств предприятия и, как следствие, увеличению кредиторской задолженности. В краткосрочном периоде это может не сказаться на реальных возможностях заемщика по погашению кредитов банка, но в долгосрочном плане такие действия могут значительно ухудшить его кредитоспособность.

Следует иметь в виду, что в условиях российской действительности высокое значение коэффициента эксплуатационных затрат при низких значениях коэффициентов прибыльности и рентабельности может свидетельствовать как о неэффективности менеджеров предприятия, так и об использовании ими схем ухода от налогообложения.

Анализ показателей отдачи. Показатели этой группы характеризуют прибыльность и рентабельность предприятия по отношению к инвестициям.

Для более наглядного восприятия эти коэффициенты принято выражать в процентах: годовые значения коэффициентов показывают доходность на инвестиции в процентах годовых.

где NP - чистая прибыль (включая фонды, дивиденды, резервы, нераспределенную прибыль). Этот коэффициент служит оценкой прибыльности бизнеса по отношению к его активам. Чем больше значение указанного коэффициента, тем более умело менеджеры предприятия используют его ресурсы.

Этот коэффициент показывает, какой доход приносят инвесторам инвестиции в данное предприятие, т.е. характеризует, насколько эффективно используется собственный капитал предприятия.

Увеличение в динамике коэффициентов возвратности на активы (ROA) и возвратности на капитал (ROE) является благоприятным фактором для финансового состояния предприятия, уменьшение - неблагоприятным.

Как и в случае с коэффициентами, характеризующими прибыльность и рентабельность предприятия, низкие значения коэффициентов возвратности на активы и возвратности на капитал могут свидетельствовать о неэффективности менеджеров предприятия.

Расчет стоимости чистых активов. Система коэффициентов, используемая в рассматриваемой методике, дополняется еще одной группой показателей, характеризующих стоимость чистых активов предприятия. Эти показатели в отличие от коэффициентов являются абсолютными и измеряются в денежных единицах.

Показатели этой группы позволяют получить приближенную оценку стоимости предприятия на основе данных его бухгалтерской отчетности.

Стоимость чистых активов (Net Asset Value). Этот показатель, применительно к акционерным обществам называемый также чистой балансовой стоимостью ценных бумаг предприятия (Book Value of Securities), вычисляется по данным бухгалтерской отчетности предприятия по следующей формуле:

NAV = TA - Int - TD.

Стоимость чистых активов, рассчитанная с учетом поправочных коэффициентов (Corrected Net Asset Value). При расчете стоимости чистых активов, в частности для целей определения стоимости компании, к различным статьям активов применяются понижающие коэффициенты, характеризующие различную степень ликвидности разных статей актива. Понижающие коэффициенты, используемые при расчете чистых активов по рассматриваемой методике, представлены в табл. 3.

С использованием данных, представленных в табл. 3, стоимость чистых активов, скорректированная с помощью понижающих коэффициентов, рассчитывается по формуле:

CNAV = TA* - Int - TDТВ.

Величина TA* определяется по следующей формуле:

TA* = k1A1 + k2A2 + ... + knАn,



где A1,a2, ..., An - различные группы активов,

k1,k2, ..., kn - соответствующие этим группам коэффициенты.

Следует заметить, что нематериальные активы, отсутствующие в табл. 3, входят в состав TA* с понижающим коэффициентом, равным единице.

Увеличение в динамике стоимости чистых активов предприятия (NAV) и стоимости чистых активов предприятия, рассчитанной с учетом поправочных коэффициентов (CNAV), является благоприятным фактором для финансового состояния предприятия, уменьшение - неблагоприятным.

Оценка возможности банкротства предприятия с использованием модели Альтмана. Для банка крайне нежелательно возникновение просроченной и непогашенной задолженности по кредиту. Одной из причин возникновения такой задолженности может быть банкротство предприятия-заемщика. В целях исключения возникновения подобной ситуации банк при предоставлении кредита предприятию оценивает степень возможного его банкротства. Такая оценка в коммерческих банках проводится с помощью модели Альтмана.

Модель Альтмана представляет собой наиболее известную модель оценки кредитоспособности дебитора [2]. Это пяти факторная модель, в которой факторами выступают показатели диагностики угрозы банкротства предприятия. Профессор Э.И. Альтман применил прямой статистический метод (так называемый дискриминантный анализ), позволивший оценивать веса отдельных расчетных показателей; они были включены в модель как переменные. В своих исследованиях Э.И. Альтман использовал данные фирм и компаний, которые позже, в течение пяти лет, обанкротились. Альтман применил методы дискриминантного анализа для оценки уровня коммерческого риска. Его целью было определение возможностей использования модели для дифференциации фирм, перед которыми не стоит угроза банкротства, и компаний с высокой вероятностью будущего краха. Методология основывается прежде всего на количественных показателях. Сначала Э.И. Альтман включил в свою модель двадцать два финансовых коэффициента (независимых переменных), которые впоследствии сократил до пяти наиболее важных. С помощью своего аналитического метода он вывел следующее уравнение надежности (показатель, так называемая модель Z Альтмана - "Z score model"):

Z = 1,2 х Х1 + 1,4 х Х2 + 3,3 x X3 + 0,6 x X4 + 0,99 x X5,

где X1 - отношение оборотного капитала к общим активам, показатель, который характеризует степень ликвидности активов;

Х2 - отношение чистой прибыли к общим активам, показатель, который характеризует уровень генерирования прибыли предприятия;

ХЗ - отношение прибыли до уплаты налогов и выплаты процентов к общим активам; показатель, который характеризует степень достаточности доходов предприятия для возмещения текущих затрат и формирования прибыли;

Х4 - отношение суммы собственного капитала к заемному;

Х5 - отношение объема продаж к общим активам. С учетом рассмотренных значений отдельных факторов модель Альтмана для непосредственных расчетов может быть представлена в следующем виде:

1,2 CA + 1,4 NP + 3,3 OP + NS 0,6 (TA - TD - Int)

Уровень угрозы банкротства предприятия в модели Альтмана оценивается по следующей шкале (табл. 4).

Итоговый показатель - показатель Z Альтмана является результатом дискриминантной функции. Очевидно, что "более здоровыми" являются предприятия, у которых больше число Z Профессор Э.И. Альтман установил, что предприятия, у которых показатель Z превышал 2,99, отличались финансовой стабильностью, и в дальнейшем в их деятельности каких-либо осложнений не наблюдалось. Фирмы, у которых данный показатель был меньше 1,81, рано или поздно приходили к банкротству. Лишь незначительная группа подобных фирм выжила. Для предприятий с показателем Z между 1,81 и 2,9 невозможно было составить четкий и убедительный прогноз [2].

В случае если у предприятия - потенциального заемщика банка по результатам расчетов обнаруживается высокая вероятность банкротства, банку следует пересмотреть вопрос о выдаче этому предприятию кредита, а возможно, даже и отказать.

Оценка денежных потоков предприятия. Для объективной оценки кредитоспособности потенциального заемщика банком анализа финансовых коэффициентов недостаточно. Следующим этапом оценки кредитоспособности заемщика является изучение денежных потоков предприятия.

В экономической литературе выделяется несколько значений понятия "денежный поток" ("cash flow"). На статическом уровне это количественное выражение денег, имеющихся в распоряжении предприятия в данный конкретный момент времени - так называемый "свободный резерв". Для инвестора денежный поток - ожидаемый в будущем доход от инвестиций с учетом дисконта. С точки зрения руководства предприятия, на динамическом уровне, денежный поток представляет собой план будущего движения денежных фондов предприятия во времени либо сводку данных об их движении в предшествующих периодах. В каждом случае денежный поток означает фактическое движение финансовых средств.

Финансовое благополучие предприятия во многом зависит от притока денежных средств, обеспечивающих покрытие его обязательств. Отсутствие минимально необходимого запаса денежных средств указывает на финансовые затруднения. Избыток денежных средств свидетельствует о том, что предприятие терпит убытки, связанные либо с инфляционными процессами и обесценением денег, либо с упущенной возможностью их выгодного размещения и получения дополнительного дохода. В этой связи возникает необходимость проведения анализа движения денежных средств на предприятии.

Анализ денежных потоков находит отражение и при оценке кредитоспособности предприятия - потенциального заемщика банком.

В целом заемщик имеет три источника погашения полученных им кредитов: потоки наличности, продажа или ликвидация активов, привлечение финансов. Любой из указанных источников может обеспечить достаточную сумму средств для погашения кредита. Однако для банка предпочтительным основным источником погашения кредита заемщиком является поток поступающей к нему наличности, поскольку продажа активов может ухудшить баланс заемщика и сопряжена с дополнительными трудностями, а поддержание его деятельности за счет использования кредитов может сделать его проблемным клиентом для банка. Поэтому с позиций банка при оценке кредитоспособности потенциального заемщика наиболее значимой является сумма фактических денежных поступлений на счета клиента.

Для анализа денежных потоков используются данные формы N 2 "Отчет о прибылях и убытках" и формы N 4 "Отчет о движении денежных средств" периодической бухгалтерской отчетности, а также расшифровки оборотов заемщика по текущим (расчетным) счетам и выписки банков по указанным счетам клиента.

При рассмотрении данных формы N 4 следует помнить, что каждое изменение по статьям данной отчетной формы является результатом текущей, инвестиционной или финансовой деятельности. Денежные потоки по текущей деятельности связаны с производством и реализацией товара. Инвестиционные денежные потоки имеют отношение к покупке зданий, имущества и оборудования. Финансовые денежные потоки являются результатом операций предприятия с облигациями или долговыми обязательствами и акциями.

При анализе движения денежных средств необходимо выяснить, какая статья баланса на протяжении двух анализируемых периодов являлась источником образования денежного потока и какая вызывала его расход.

Источником имеющихся в наличии денег является любое увеличение статьи, отнесенной к обязательствам предприятия либо к собственному капиталу. Наглядным примером является банковский кредит, когда происходит увеличение денежных средств на расчетном счете предприятия, связанное с увеличением раздела "Краткосрочные обязательства" пассива баланса. Любое уменьшение активных счетов также является источником образования денежного потока. Примером может служить продажа внеоборотных активов или уменьшение запасов.

Потребление денежных фондов представляет собой любое уменьшение на счете, отнесенном к обязательствам либо к собственному капиталу. Пример потребления имеющихся в наличии фондов - погашение кредита.

При анализе денежного потока предприятия необходимо определить оборот по расчетным счетам предприятия, открытых в банках. Это делается на основании данных выписок банков по этим счетам. При определении оборотов заемщика по счетам из общей суммы поступлений необходимо вычесть те поступления, которые носят или случайный характер, или могут привести к так называемому задвоению данных по счету:

кредиты банка;

денежные средства, возвращенные с депозитов банка или полученные от продажи ценных бумаг банка;

конвертации с текущих и расчетных счетов в банке и других банках с зачислением средств на такие же счета в банке (конвертация денежных средств с транзитного счета с их последующим зачислением на расчетные счета учитывается в сумме оборотов);

денежные переводы между счетами клиента в разных банках.

Такой порядок определения оборотов заемщика является наиболее надежным, но он в обязательном порядке требует дополнительного анализа источников поступлений на счета клиента, т.е. были ли получены эти средства от основной деятельности заемщика или от прочей операционной и внереализационной деятельности (например, продажи имущества и др.). Такую информацию можно получить на основе анализа данных формы N 2 "Отчет о прибылях и убытках" и формы N 4 "Отчет о движении денежных средств". При наличии достаточно больших поступлений на счета клиента от неосновной деятельности (соизмеримых с выручкой от реализации) сотруднику кредитного подразделения банка необходимо выяснить их регулярность. Если эти поступления носили единичный характер, то они не могут рассматриваться в качестве возможного источника погашения кредитов банка.

Обороты предприятия по форме N 4 "Отчет о движении денежных средств" определяются суммированием строк, по которым отражаются достаточно регулярные поступления на счета клиента. При этом необходимо помнить, что все показатели формы N 4 отражаются нарастающим итогом. Поэтому для определения поступлений на счета клиента за последний квартал из данных анализируемой формы необходимо вычесть значения тех же показателей на предыдущую отчетную дату.

После определения общей суммы денежных поступлений на счета заемщика необходимо выяснить их сезонность и регулярность. Под сезонностью денежных поступлений понимается изменение общей суммы денежных средств, приходящих на счета клиента в том или ином квартале, под регулярностью соответственно изменение потока денежных поступлений внутри квартала. Такой анализ, во-первых, позволяет выявить сезонные закономерности в деятельности заемщика (если они есть), а во-вторых, получить представление о налаженности его финансово-хозяйственной деятельности, а также выявить основные циклы работы предприятия.

Если в деятельности полиграфического предприятия присутствуют сезонные особенности, то банку необходимо убедиться в том, что окончание срока кредитного договора не приходится на момент наименьших денежных поступлений.

Анализ денежного потока позволяет сделать вывод о слабых местах управления предприятием. Например, отток средств может быть связан с управлением запасами, расчетами (дебиторы и кредиторы), финансовыми платежами (налоги, проценты, дивиденды). Выявление слабых мест менеджмента используется для разработки условий кредитования, отраженных в кредитном договоре. Например, если основным фактором оттока средств является излишнее отвлечение средств в расчеты, то "положительным" условием кредитования клиента может быть поддержание оборачиваемости дебиторской задолженности в течение всего срока пользования ссудой на определенном уровне.

Оценка делового риска. В качестве дополнительных характеристик при анализе кредитоспособности используются показатели делового риска.

Деловой риск - это риск, связанный с тем, что кругооборот фондов заемщика может не завершиться в срок и с предполагаемым эффектом. [4].

Факторами делового риска являются различные причины, приводящие к прерывности или задержке кругооборота фондов на отдельных стадиях. Факторы риска можно сгруппировать по стадиям кругооборота.

Первая стадия - создание запасов: количество поставщиков и их надежность, качество складских помещений, соответствие способа транспортировки характеру груза, количество посредников между покупателем и производителем сырья и других материальных ценностей, отдаленность поставщика, мода на закупаемое сырье и другие ценности, факторы валютного риска, опасность ввода ограничений на вывоз и ввоз импортного сырья.

Вторая стадия - стадия производства: наличие и квалификация рабочей силы, возраст и мощность оборудования, загруженность оборудования, состояние производственных помещений.

Третья стадия - стадия сбыта: количество покупателей и их платежеспособность, диверсифицированность дебиторов; степень защиты от неплатежей покупателей; принадлежность заемщика к базовой отрасли по характеру кредитуемой готовой продукции; степень конкуренции в отрасли, влияние на цену кредитуемой готовой продукции общественных традиций и предпочтений, политической ситуации; наличие проблем перепроизводства на рынке данной продукции; демографические факторы; факторы валютного риска, возможность ввода ограничений на вывоз из страны и ввоз в другую страну продукции.

Кроме того, факторы риска на стадии сбыта могут комбинироваться из факторов первой и второй стадии. Поэтому деловой риск на стадии сбыта считается более высоким, чем на стадии создания запасов или производства.

Анализ делового риска существенно дополняет оценку кредитоспособности клиента на основе финансовых коэффициентов.

Оценка делового риска коммерческим банком может формализоваться и проводиться по системе скорринга, когда каждый фактор делового риска оценивается в баллах.

Приведенная ниже система оценки факторов делового риска применяется в ряде коммерческих банков России при рассмотрении вопроса о предоставлении кредита предприятию.

Как было отмечено ранее, прежде всего внимание обращается на количество и надежность поставщиков. В силу того, что довольно часто встречаются ситуации, когда заемщик не может погасить кредита ввиду того, что поставщик не выполнил своих обязательств, либо вообще сорвал сделку, либо поставки не были осуществлены в срок. При оценке делового риска прежде всего следует обратить внимание на фактор "солидности" поставщиков. В балльном выражении "солидность" поставщиков предприятия представлена в табл. 5. Важным моментом при оценке делового риска является также изучение процесса транспортировки груза. Необходимо установить местонахождение продавца, определить, есть ли договоры с транспортными организациями о транспортировке грузов, приспособлены ли средства транспортировки для данного вида товара (груза), не приведет ли транспортировка к частичной или полной потере потребительских качеств товара (груза).

Определение данных позиций производится на основании изучения договоров о транспортировке и спецификации товаров, т.е. тех грузов, которые будут перевозиться. Минимальный риск будет в том случае, если товар находится в том же городе, где и покупатель, что сводит риск к минимуму. Соответственно, чем удаленнее продавец и покупатель, тем выше риск. Необходимо предусмотреть и возможные потери из-за хищений. Это очень актуально при современной обстановке в России. Наиболее предпочтительным в данном случае является страхование груза, когда даже при наступлении непредвиденных ситуаций риск сводится к минимуму. Балльная оценка транспортных рисков выглядит следующим образом (табл. 6).

Следующим уязвимым моментом, с точки зрения коммерческого банка, является складирование товара. Прежде всего внимание обращается на наличие либо собственных складских помещений, либо арендуемых. Также важна приспособленность этих помещений для хранения тех или иных видов продукции, предусмотрены ли меры по охране складов. Идеальным является наличие договора о страховании товара. Это служит хорошей защитой от краж, организованных пожаров и т.д. В данном аспекте оценка представлена в табл. 7. На основании проведенной оценки делового риска с использованием балльной оценки кредитный работник банка относит предприятие к тому или иному классу кредитоспособности.

Наряду с остальными формами оценки кредитоспособности оценка делового риска позволяет более полно оценить предприятие-заемщика, его возможности и тем самым снизить риск невозврата кредита и процентов по нему.

Окончательная оценка делового риска проводится с использованием следующей сводной таблицы (табл. 8).

По количеству набранных баллов предприятие можно отнести к тому или иному классу заемщика (от 1 до 5). Факторы риска для банка отсутствуют при кредитовании предприятия-заемщика, относящегося к первому классу. Минимальный риск кредитной сделки для банка возникает при кредитовании предприятия-заемщика второго класса. Касательно предприятий, отнесенных к третьему и четвертому классам заемщика, деловой риск для банка существенен. Если предприятие отнесено к пятому классу заемщика, банку целесообразнее отказаться от его кредитования, поскольку такая кредитная сделка сопряжена с достаточно высоким уровнем делового риска.

В статье рассмотрена одна из распространенных методик оценки коммерческими банками кредитоспособности предприятия-заемщика. Информация, полученная при ее использовании, позволит не только заранее обратить внимание руководителя предприятия на значения финансовых показателей, важных при получении банковского кредита, но и на основе результатов проведенного анализа оценить общую тенденцию экономического развития, основанную на динамике финансовых коэффициентов.

Методические подходы к оценке кредитоспособности заемщиков

Практически полное отсутствие публикаций о вероятности дефолта в научной отечественной литературе и методологической базе российских коммерческих банков позволяет сделать выводы о существенном отставании российского банковского сектора от западного и о недостаточно адекватной оценке кредитного риска заемщиков. В статье представлен анализ существующих методик оценки вероятности дефолта как главной составляющей системы оценки кредитоспособности заемщиков.

В настоящее время в мире не существует единой стандартизированной системы оценки кредитоспособности заемщиков, в связи с чем практически в каждом коммерческом банке применяется методика, разработанная собственными силами, иногда - с учетом опыта конкурентов и международных тенденций (что, к сожалению, встречается крайне редко). На современном этапе развития западного банковского дела основным показателем оценки кредитоспособности выступает не просто кредитный рейтинг заемщика, а соответствующая данному рейтингу вероятность дефолта. Присвоение кредитного рейтинга перестает быть первостепенной целью оценки кредитоспособности, а становится лишь одним из этапов такой оценки.

Прежде чем перейти непосредственно к анализу методических подходов к оценке кредитоспособности заемщиков, рассмотрим основные существующие модели оценки вероятности дефолта (см. рисунок).

Анализ моделей оценки вероятности дефолта

Западная практика оценки кредитоспособности

В силу того что современные реалии российских и западных банков существенно различаются по таким важнейшим параметрам, как правовое поле и исторически сформировавшиеся экономические отношения, то, на наш взгляд, было бы целесообразно разделить существующую практику оценки кредитоспособности на российскую и западную. Однако опыт современных российских банков в части оценки вероятности дефолта заемщиков в большинстве случаев, к сожалению, строится именно на базе общеизвестных зарубежных методик (таких как, например, Z-анализ Альтмана). Сразу оговорим, что мнения отечественных и зарубежных ученых и аналитиков в области банковского дела и финансового менеджмента относительно того, какие модели относятся к оценке вероятности дефолта, а какие - к оценке кредитоспособности, сильно расходятся, что может быть объяснено тесной взаимосвязью и взаимозависимостью данных понятий, что зачастую влечет за собой подмену одного из них другим.

Примечание. Первые изыскания, направленные на предсказание банкротства (дефолта) предприятий появились в конце 30-х гг. Результатом стало выявление того факта, что некоторые финансовые коэффициенты потерпевших крах предприятий значительно отличаются от коэффициентов стабильно работающих организаций.

Изучение западной практики позволяет сделать предположение о параллельном существовании нескольких видов моделей.

Первая группа включает модели, основанные исключительно на данных бухгалтерской отчетности.

Вторая состоит из моделей, использующих как финансовую отчетность, так и другие данные (рейтинговые модели). Фактически рейтинговые модели оценки являются индикаторами вероятности дефолта.

Третья группа представляет актуарные модели, позволяющие рассчитать объективную (в отличие от нейтральной к риску) оценку вероятности наступления дефолта на основе статистических данных по дефолтам.

Четвертая группа содержит модели, основанные на определении рыночной стоимости акций, облигаций или производных инструментов, с помощью которых определяют нейтральную к риску оценку вероятности дефолта и премию за риск.

Проанализируем каждую группу моделей более подробно.

В первую группу включены методы фактической оценки вероятности дефолта заемщика, основанные на формуле, устанавливающей зависимость между финансовыми коэффициентами, полученными на основе бухгалтерских данных, и вероятностью дефолта. После вычисления расчетного значения вероятности дефолта данный показатель корректируют по экспертной качественной оценке опытного оценщика банка, позволяющей учитывать дополнительные факторы, отсутствующие в базовой формуле.

Отметим, что применение моделей данной группы, особенно в российской действительности, сопряжено с определенными трудностями. Например, анализ исключительно финансовой отчетности не может дать полную характеристику заемщика, так как она не всегда соответствует действительности (у организации может вестись управленческий учет) или же вовсе отсутствует у организаций, находящихся на упрощенной системе налогообложения либо уплачивающих единый налог на вмененный доход (данная проблема особенно актуальна для предприятий малого бизнеса). Также необходимо учитывать отраслевую и межотраслевую специфику компаний, что делает такого рода модели довольно громоздкими.

В российской практике наиболее приемлемой областью применения дискриминантных моделей представляется межбанковский рынок в силу его отраслевой однородности и более высокой отчетной дисциплины.

Несмотря на всю точность своих прогнозов, дискриминантные модели не могут предоставить банкам полную картину о состоянии контрагента. Поэтому для учета таких характеристик, как кредитная история, репутация, качество менеджмента и т.п., необходимо создание качественно иной модели, получившей обобщенное название "рейтинговая модель оценки заемщика".

Именно рейтинговые модели оценки заемщика и относятся ко второй группе моделей.

Система внутренних кредитных рейтингов позволяет более объективно оценивать не только финансовое состояние заемщика и отрасли экономики, к которой он принадлежит, но и определять возможности самого банка-кредитора при принятии им решения о выдаче ссуды.

На практике используются различные классификационные шкалы, насчитывающие, как правило, от 5 до 10 и даже 12 градаций риска. Для этих целей разрабатываются весьма сложные модели со значительным количеством критериев оценки на основе множественного дискриминантного анализа. Несмотря на то что каждый банк устанавливает критерии оценки индивидуально, как правило, все они руководствуются такими показателями, как:

- оценка внешней среды контрагента (состояние отрасли, в которой контрагент осуществляет свою деятельность, занимаемая доля на рынке, география операций и др.);

- оценка качества управления (опыт, компетентность, репутация и деловые качества руководителя);

- кредитная история (длительность взаимоотношений заемщика с кредитными организациями, своевременность исполнения обязательств);

- характеристики кредитного продукта (срок, сумма, процентная ставка, комиссии, вид и сумма обеспечения);

- анализ бухгалтерской отчетности и основных финансовых коэффициентов (рентабельность, оборачиваемость, соотношение собственных и заемных средств, анализ денежных потоков).

Каждый из компонентов рейтинговой модели (перечень см. на рисунке) представляет собой отдельно взятое направление исследования одного или нескольких аспектов деятельности заемщика и оценивается по определенной шкале, как правило пятибалльной. Оценка производится посредством метода финансовых коэффициентов, метода экспертного анализа, статистических методов.

Конечный показатель может быть и аддитивной, и интегральной величиной, представляющей определенное количество баллов. Заемщик получает кредитный рейтинг в зависимости от того, в какой диапазон попала набранная им сумма баллов, рейтинг, в свою очередь, соответствует определенной вероятности дефолта.

Несомненно, рейтинговые модели в западных странах являются одной из надежнейших технологий управления кредитным риском. Однако сам факт существования в каждой стране национальных моделей свидетельствует о том, что при создании подобных моделей страновая специфика играет важнейшую роль. Поэтому разработка модели рейтинговой оценки, учитывающей специфику российских экономических отношений, остается одной из актуальнейших задач управления кредитным риском в коммерческих банках России.

Третья группа включает актуарные методы оценки вероятности дефолта, которые рассчитываются рейтинговыми агентствами, классифицирующими предприятия и их долговые обязательства по вероятности дефолта путем присвоения им различных кредитных рейтингов.

При отсутствии внешнего кредитного рейтинга кредитор, имеющий достаточный объем ретроспективных данных, может самостоятельно определить внутренний кредитный рейтинг заемщика с помощью экспертных заключений либо статистических моделей, использующих данные бухгалтерской отчетности компаний для установления фактической взаимосвязи между финансовыми показателями и возможностью дефолта.

Под актуарным методом оценки обычно понимают модель оценки вероятности дефолта на основе статистики дефолта по облигациям.

Четвертая группа включает в себя рыночные методы оценки вероятности дефолта (или методы на основе рыночной стоимости).

В отличие от актуарных моделей в рыночных методах индикатором кредитного риска является рыночная стоимость обращающихся на рынке облигаций, акций и кредитных производных инструментов, которая, в свою очередь, отражает ожидания участников рынка в отношении возможности дефолта предприятия-эмитента. Предполагается, что рыночная оценка должна быть более точной, чем актуарные вероятности дефолта, поскольку рынок в каждый момент учитывает огромный объем поступающей на него информации макро- и микроэкономического, политического и психологического характера. На основе рыночной цены можно рассчитать нейтральную к риску оценку вероятности дефолта, которая может существенно отличаться от актуарной оценки.

Относительно четвертой группы моделей хотелось бы отметить, что подходы, связанные с оценкой деятельности эмитента ценных бумаг, могут применяться только лишь рядом крупных корпоративных заемщиков, так как представители малого и среднего бизнеса фактически не имеют возможности использовать рыночные механизмы оценки привлекательности потенциального заемщика для фондового рынка. У подавляющей части субъектов малого бизнеса эффективность собственной деятельности не отражается на спросе на предлагаемые ею на рынке эмиссионные ценные бумаги. Это происходит по двум причинам: субъекты малого бизнеса не используют такой способ привлечения финансирования, как выпуск ценных бумаг, а недостаток информации о деятельности организации делает невозможным публичное предложение продаж ценных бумаг.

Российская практика оценки кредитоспособности

Как уже было сказано, каждый российский банк по-своему решает методологическую проблему оценки кредитоспособности и вероятности дефолта*(1). Чаще всего используются качественный и количественный методы анализа.

Как известно, основным критерием кредитоспособности выступает финансовое состояние заемщика, анализ которого проводится по следующим направлениям:

- финансовые результаты (прибыль, убыток);

- ликвидность (платежеспособность);

- рыночная позиция (деловая активность, конкурентоспособность, устойчивая динамика положения на рынке);

- движение денежных потоков, прогноз на срок кредитования.

Корректирующими показателями оценки могут являться качественные факторы деятельности заемщика, к примеру, положительная кредитная история; предоставление документов по первому требованию; качество управления, включая личностные характеристики и компетентность руководства предприятия-заемщика; деловая репутация; степень зависимости от государственных дотаций; общее состояние рынка по отрасли; общие позиции предприятия в конкурентной борьбе в его секторе или отрасли.

Как отмечают многие российские эксперты в области банковского дела, применение иностранных моделей прогнозирования дефолта предприятий в отечественных условиях, как правило, не дает достаточно точных результатов. А вместе с тем разработка более точных моделей, базирующихся на российском опыте, зачастую осложняется отсутствием необходимого количества надежных статистических данных. Последняя проблема связана как с недостаточно длинной историей наблюдений, так и с тем, что процедура получения исходной информации Росстатом носит заявительный характер, а многие компании по разным причинам не заинтересованы в демонстрации статистическим органам и внешним лицам истинных показателей. Естественно, такое положение дел не добавляет точности методам прогнозирования банкротства, разработанным на базе российской статистики.

Рядом российских ученых и аналитиков в области финансового менеджмента были предприняты попытки адаптации иностранных моделей (в частности, подхода Альтмана) к российским условиям, а также разрабатывались собственные количественные методики прогнозирования финансовых проблем.

Наибольший интерес, на наш взгляд, представляет следующий факт: тестирование самых известных количественных моделей российскими экспертами показало, что наибольшей точностью предсказания дефолта обладает метод экспертных оценок.

Преимущества данного метода заключаются в возможности использования мнений разных кредитных экспертов, что существенно снижает степень субъективности в выборе показателей; метод позволяет более объективно оценивать весовые коэффициенты при низком качестве и (или) недостаточном количестве статистических данных; при построении классифицирующей функции изначально исключаются факторы, отличающиеся высокой корреляцией или функциональной взаимозависимостью.

Между тем следует обратить внимание и на возможные недостатки данного подхода. Во-первых, возможны проблемы, связанные с несогласованностью и сильным разбросом мнений экспертов, то есть ситуации, когда каждый эксперт применяет в своей модели свой собственный набор факторов, слабо пересекающийся с наборами других экспертов, что не позволяет выбрать показатели для включения в классифицирующую функцию и определить их веса. Во-вторых, данный подход еще сравнительно новый (как, впрочем, и остальные российские методы фактической оценки вероятности дефолта) и потому недостаточно апробирован на практике, в связи с чем точность получаемых прогнозов еще необходимо проверять и при необходимости корректировать применяемое уравнение классифицирующей функции.

Рассмотрим далее качественные модели.

Качественные методы оценки и прогнозирования вероятности дефолта имеют свои преимущества и недостатки. С одной стороны, в отличие от количественных методов они позволяют подробно анализировать состояние организации, а не ориентируются на один-единственный критерий, который на практике может искажаться под воздействием различных обстоятельств (особенностей сферы деятельности организации, отрасли, страны, других факторов). С другой стороны, качественным методам в большей степени присуща субъективность, и их результат во многом зависит от квалификации и убеждений эксперта, проводящего анализ. Кроме этого, проведение качественного анализа требует значительных трудозатрат, а в некоторых случаях и наличия данных о деятельности компании, доступ к которым ограничен, что особенно часто становится проблемой в России. Указанные обстоятельства существенно снижают привлекательность такого рода моделей.

Примечание. Суть большинства отечественных качественных моделей прогнозирования дефолта сводится к набору критериев и показателей, неблагоприятные текущие значения и (или) складывающаяся динамика которых позволяют либо не позволяют рассматривать текущее финансовое состояние как критическое.

Значение качественных моделей сводится к набору критериев и показателей, неблагоприятные текущие значения и (или) складывающаяся динамика которых позволяют либо не позволяют рассматривать текущее финансовое состояние как критическое.

Проведенный анализ внутрибанковских методик оценки кредитоспособности заемщиков (как мелких и средних, так и крупных организаций) ряда российских коммерческих банков показал отсутствие в большинстве из них отечественных разработок в области оценки вероятности дефолта организаций и, напротив, выявил наличие иностранных неадаптированных моделей (к примеру, модель Альтмана). Кроме этого, нередко встречается ситуация, когда методики оценки кредитоспособности разрабатываются не для минимизации кредитных рисков и повышения качества оценки заемщиков, а для минимизации отчислений в резервы на возможные потери по ссудам.

Среди основных причин низкого качества современных отечественных методик оценки кредитоспособности можно назвать следующие:

- недостаток методического обеспечения, предложенного Банком России;

- недостаточность, а зачастую и недостоверность информации о финансовом состоянии, получаемой от заемщиков;

- ограниченность информации о кредитной истории заемщиков и опыта взаимодействия по данным вопросам с другими кредитными организациями;

- нередко недостаточно глубокое изучение банком ситуации в отрасли, где осуществляет свою деятельность заемщик.

Таким образом, анализ российской банковской практики показал, что используемые в настоящее время методы оценки кредитоспособности заемщиков нуждаются в значительном улучшении.

Одним из выходов в сложившейся ситуации может являться:

- предложенная банком более эффективная технология анализа финансового состояния заемщика путем составления представителем банка управленческого баланса, отчетов о прибылях и убытках, движении денежных средств на основе данных, представленных заемщиком, или первичных документов, полученных при его посещении проверяющими;

- финансовый анализ всех видов деятельности заемщика;

- сопоставление заемщика с другими аналогичными предприятиями*(2);

- использование бухгалтерской отчетности заемщика, заверенной аудиторами;

- лимит суммы ежемесячного погашения кредита не выше 70-85% остатка денежных средств на конец месяца;

- проверка наличия неофициальных заимствований у частных кредиторов на основе сравнительного анализа отчетности за несколько периодов;

- налаживание длительного сотрудничества банка с заемщиком;

- использование альтернативной информации о заемщике, полученной из внешних источников (промежуточные бухгалтерские отчеты, не заверенные аудиторами; информация из налоговых органов, пресса о заемщике, информация специальных служб банка, информация независимых агентств и иных источников информации, правительственные статистические сборники).

В данных обстоятельствах особенно актуальным видится использование прогрессивного зарубежного опыта, в частности подходов Базеля II, предлагающего многовариантную методологию оценки достаточности капитала, которую можно и нужно применять в российской банковской системе, если мы не хотим безнадежно отстать от мирового банковского сообщества. Отечественным банкам необходимо пересмотреть существующую методологическую базу по оценке кредитоспособности заемщиков и разработать новые адаптивные методики оценки вероятности дефолта, усовершенствовать существующие рейтинговые модели оценки. Особенно важно не затягивать с проведением указанных мероприятий и учитывать полученные уроки финансового кризиса, который дал возможность российским коммерческим банкам проверить эффективность имеющихся у них методик оценки кредитоспособности. Ведь, улучшив качество оценки заемщиков, банки смогут не только сократить объемы просрочек, но и повысить эффективность кредитования в целом за счет снижения упущенной прибыли.

Обоснование методических подходов к оценке кредитоспособности заемщиков

На основании анализа методик оценки кредитоспособности заемщиков, принятых в нескольких коммерческих банках, были выявлены следующие недостатки существующих моделей оценки кредитоспособности заемщиков:

1) поверхностный анализ структуры бизнеса заемщика. Наиболее часто банками изучается вопрос лишь о наличии и влиянии изменений, но отсутствует анализ того, насколько эффективно и добросовестно осуществляется управление бизнесом (имеются ли навыки работы в кризисных ситуациях, какова репутация заемщика, оценка организации бухгалтерского учета и т.д.);

2) зачастую отсутствует информация о том, насколько бизнес заемщика диверсифицирован и "привязан" к той отрасли, в которой сейчас осуществляется основная деятельность;

3) редко встречается качественный анализ платежной дисциплины заемщика (работа с бюджетом, фондами, выплата сотрудникам заработной платы);

4) оценка ряда финансовых и нефинансовых факторов риска, рекомендованных п. 3.3-3.15 Положения ЦБ РФ от 26.03.2004 N 254-П "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности" (таких, как динамика величины чистых активов за последние четыре отчетные даты; признание компании несостоятельной (банкротом) в соответствии с законодательством РФ; убыточная деятельность и то, была ли она предусмотрена бизнес-планом организации, согласованным с кредитующим банком; наличие сведений об отсутствии прямых угроз текущему финансовому положению и др.), отсутствует либо является поверхностной.

Рекомендации по устранению выявленных недостатков заключаются в обязательном мониторинге следующих нефинансовых факторов при оценке кредитоспособности заемщиков:

- правового обеспечения деятельности заемщика. Наличие (в случае необходимости по законодательству) и сроки действия патентов, лицензий, сертификатов, по нашему мнению, являются важным показателем при анализе не только кредитоспособности заемщика, но и оценки вероятности дефолта. К примеру, если в течение срока кредитования у заемщика истекает срок лицензии и по каким-то причинам осложняется процесс получения новой, возникают проблемы с легальностью бизнеса (принудительная ликвидация по заявлению ИФНС) и увеличивается вероятность дефолта, следовательно, в модели необходимо учитывать данный риск путем присвоения соответствующей оценки;

- качества управления финансами и организации бухгалтерского учета. Способ ведения бухгалтерского учета, достоверность, правильность и полнота отражения хозяйственных операций влияют на объективность оценки финансовой стороны бизнеса заемщика, что является одним из важнейших факторов при анализе кредитных рисков организации;

- эффективности и добросовестности управления бизнесом. Очень важно, чтобы кредитный эксперт в ходе проверки потенциального заемщика (особенно в ходе личной беседы с руководителем организации) выяснял и анализировал способности и навыки управления коммерческими рисками (в т.ч. в кризисных ситуациях), чувствительность бизнеса к изменению условий внешней среды, проверял наличие бизнес-плана, четкой стратегии развития бизнеса. Анализ такого рода информации позволяет понять, насколько заемщик осознает необходимость привлечения заемных средств, оценивает источники их возврата (особенно в случае возникновения непредвиденных ситуаций в отрасли);

- положения заемщика в отрасли, производственного оснащения и уровня использования современных технологий;

- портфеля заказов заемщика. Использование в модели оценки кредитоспособности данного фактора позволит проанализировать структуру дебиторов и кредиторов потенциального заемщика, степень концентрации риска на одного контрагента, в случае приближения даты окончания действующих контрактов - возможность продления деловых отношений с партнерами на планируемый период кредитования, а значит, повысит эффективность модели в области оценки рисков клиентов заемщика;

- рыночных изменений. Данный фактор позволяет оценивать степень влияния заемщика на появление на рынке новых технологий, товаров или услуг более высокого уровня качества, что является гарантией конкурентоспособности заемщика и неуменьшения входящего денежного потока;

- зависимости финансового положения от вида деятельности заемщика. Кредитный эксперт должен убедиться в том, что вид осуществляемой заемщиком деятельности предусмотрен кредитной политикой банка и рыночная ситуация в соответствующей отрасли стабильна, в противном случае оценка, присваиваемая данному фактору, должна быть снижена;

- проблем, напрямую не связанных с производственной деятельностью. Сотруднику кредитного управления необходимо проанализировать наличие и степень влияния внешних проблем, способных оказать негативное влияние на бизнес заемщика (к примеру, заемщик находится в процессе урегулирования споров с налоговыми органами либо имеются существенные хозяйственные споры с контрагентами). Учет в модели такого фактора позволит банку, с одной стороны, более глубоко проанализировать бизнес заемщика и факторы, на него влияющие, а, с другой, в случае наличия у потенциального заемщика существенных проблем во взаимоотношениях с основными контрагентами или партнерами по бизнесу - вообще отказаться от кредитования такого клиента;

- имеющихся в распоряжении банка данных о репутации заемщика у клиентов, в средствах массовой информации, о наличии судебных разбирательств или возможности их возникновения, а также оценка иных санкций. Несомненно, такого рода анализ должен проводиться не только кредитным экспертом, но и сотрудниками службы безопасности банка, имеющими широкий доступ к конфиденциальной информации клиентов. В случае выявления информации о том, что в отношении заемщика имеются или ожидаются судебные разбирательства с высоким риском разорения, банкротства, лишения лицензии и т.д., банку стоит отказаться от кредитования;

- факторов риска, связанных с обеспеченностью ссуды. Оценивается наличие и вид обеспечения, степень покрытия им ссудной задолженности и процентов. Включение в модель данных факторов особенно важно в условиях кризиса, когда степень ликвидности обеспечения может быть снижена из-за проблем в отрасли (к примеру, дисконт, применяемый к недвижимому имуществу, может быть увеличен в связи с возможным возникновением проблем при его реализации, что приводит к уменьшению залоговой стоимости обеспечения и либо к недообеспеченности ссуды, либо к оформлению дополнительного залога заемщика и (или) третьих лиц с целью снизить возможные риски банка);

- платежной дисциплины и работы с бюджетом. Оценивается добросовестность заемщика в части своевременности внесения им налоговых и других платежей в бюджет/фонды, выплат заработной платы. Учет в модели оценки кредитоспособности указанного фактора позволит банку (к примеру, в случае отсутствия у заемщика кредитной истории) спрогнозировать добросовестность исполнения заемщиком своих будущих обязательств по ссуде, а также сопоставить объем текущей задолженности по другим обязательствам заемщика с суммой рассматриваемого кредита и вновь сделать вывод о целесообразности кредитования такого клиента;

- рисков, связанных со спецификой отношения заемщика и банка. Оценивается наличие и величина оборотов по расчетному счету заемщика в банке-кредиторе. Сопоставимость будущих кредитных обязательств заемщика и его "чистых"*(3) оборотов по расчетному счету в кредитующем банке позволит контролировать поступления заемщика и заранее предугадывать возможное возникновение проблем с обслуживанием ссуды. Кроме этого, при наличии у банка права безакцептного списания денежных средств - самостоятельно списывать денежные средства в счет погашения действующей ссудной задолженности, не дожидаясь волеизъявления заемщика*(4), тем самым снизив риск возникновения просроченной задолженности по ссуде/процентам.

Очень важно, чтобы коммерческими банками разрабатывались методики оценки вероятности дефолта (с учетом российского и зарубежного опыта, а также требований международных стандартов Базеля II) для каждого из сегментов заемщиков, так как это значительно повысит качество кредитной деятельности банка.

Отметим, что главной целью мероприятий по усовершенствованию существующих методик оценки кредитоспособности является создание не только более чувствительных к риску моделей оценки кредитных рисков, но и таких, которые приблизили бы банк к возможности в будущем внедрить продвинутые подходы Базеля II и упростили бы создание на их основе новых продвинутых IRB-моделей рейтинговой оценки заемщика, позволяющих оценивать вероятность дефолта по каждому конкретному заемщику (причем как на этапе согласования нового кредита, так и далее в процессе кредитования).

С недавних пор коммерческие банки вновь начали устанавливать планы по наращиванию кредитных портфелей и пересматривать свои программы кредитования, делая условия все более выгодными для клиентов. Однако возврат к послаблениям в анализе заемщиков в угоду возрастающему их количеству может привести к крайне нежелательным результатам. Важно действительно учитывать полученные уроки и, анализируя кредитоспособность потенциального заемщика, сейчас просчитывать, что будет с его бизнесом в кризисных условиях, что станет с источниками погашения кредита, какова вероятность его дефолта на момент окончания срока действия кредитного договора. Эффективный анализ кредитоспособности потенциальных заемщиков в текущий момент сможет обеспечить банку высокое качество кредитного портфеля в будущем.