CC BY
27
АНАЛИЗ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИК00 НА ОСНОВЕ ПОСТРОЕНИЯ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ
ШХТАНОВА Ю.А.,
старший преподаватель Тюменского государственного университета
Изучение теоретических подходов, базирующихся на анализе количественной информации с помощью экономико-математических методов и практических методологических подходов к оценке кредитоспособности заемщиков с помощью качественной информации, опирающихся на опыт и интуицию, способность кредитного аналитика прогнозировать сценарии развития событий, показало несостоятельность обоих подходов к решению поставленной задачи в реальной ситуации. Большинство специалистов в области экономического анализа и банковского дела высказываются за комплексное решение проблемы оценки кредитоспособности заемщиков посредством сочетания финансовых (количественных) показателей и нефинансовых (качественных) параметров.
В терминологии ученых, занимающихся методами многокритериального количественного анализа и качественными методами, задача комплексной оценки кредитоспособности заемщиков может быть отнесена к «слабоструктурированным или смешанным проблемам»1, которые содержат как качественные, так и количественные компоненты. При этом качественные компоненты малоизвестны и неопределенные стороны проблем имеют тенденцию доминировать.
В этом убеждает и реальная банковская практика, когда наличие высоколиквидного залога или отличная репутация заемщика сводят к минимуму влияние результатов анализа финансовой (количественной) информации на решение о выдаче кредита.
Несмотря на то, что и теоретики, и практики едины в понимании комплексного подхода к решению задачи оценки кредитоспособности заемщиков, в настоящее время в трудах отечественных ученых и специалистов решение этой проблемы широкого развития не получило. В то же время отдельными учеными и работниками банков предлагается несколько подходов.
Первым и общепринятым среди банковских специалистов является применение методов рей-тингования, что подтверждает и изучение многих
1 Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. —М.: Наука, 1979, с. 42.
банковских методик. Они базируются на анализе количественной информации и допущении о наиболее существенной роли в оценке кредитоспособности количественных факторов. Очевидно, что этот подход не является адекватным поставленной задаче комплексной оценки кредитоспособности, поскольку качественные параметры заемщика не включены в модель. Такие доводы можно привести и в отношении других экономико-математических и статистических методов, используемых для определения кредитоспособности.
Попытка получения более адекватной модели для решения этой задачи была сделана практиками A.B. Каспаровым, О.В. Еременко, О.Н. Леонтьевой и А.И. Фанталовой2. Ими была предложена методика построения рейтинга с помощью модели мультипликативного взвешивания, которая учитывает как количественные, так и качественные параметры заемщика. При этом несовершенство модели заключается, во-первых, в отсутствии обоснования выбора финансовых коэффициентов и игнорирование корреляции. При определении качественных коэффициентов сложность заключается в создании набора коэффициентов (формулируемых в виде вопросов), позволяющих максимально полно охватить типичные качественные характеристики заемщика. Особую сложность создает для эксперта построение большого массива удельных весов критериев, что к тому же требует обоснованной процедуры их определения. Кроме того, автор статьи солидарен с мнением профессора В.Н. Едроновой о том, что при линейном взвешивании игнорируется объективно существующая несоизмеримость (структурная неоднородность) количественных и качественных показателей кредитоспособности.3
Одним из подходов к получению логически непротиворечивой и теоретически корректной
2 Каспаров A.B., Еременко О.В., Леонтьева О.Н., Фанталова И.А. Дистанционный анализ финансового состояния контрагентов: проблемы и методы решения//Банковское дело. 2000, № 10, с. 30-34.
3 Едронова В.Н., Хасянова С.Ю. Методика комплексной оценки кредитоспособности заемщика//Финансы и кредит. 2002, № 14, с. 3.
ДАЙДЖЕСТФИНАВСЫ
31
комплексной оценки кредитоспособности явилось также использование методов многокритериального количественного анализа (аксиоматический метод, метод анализа иерархий и др.) и новых математических технологий (теория нечеткой меры и нечетко-интегральное исчисление), с помощью которых возможен переход от качественных показателей слабоструктурированной задачи к числовым характеристикам с использованием балльных шкал или путем построения так называемых функций при надл ежности.
Другие исследователи, в частности, О.И. Ларичев и Е.М. Мошкович4 полагают, что решение слабоструктурированных задач возможно через преобразование их в неструктурированные путем перехода от количественных показателей к качественным и использования методологии вербального анализа.
Разнообразие подходов исследователей к решению задачи комплексной многокритериальной оценки основано на допущениях возможного корректного перехода как от качественных показателей к количественным, так и наоборот. Вопрос о корректности перехода от одних показателей к другим пока остается дискуссионным. Однако прямо противоположные мнения как сторонников использования математических технологий, так и сторонников применения вербального анализа не имеют рациональных оснований для предпочтения того или иного подхода - у каждого из подходов свои преимущества и ограничения5.
Поэтому представляется целесообразным при разработке методики оценки кредитоспособности заемщиков использование количественных методов анализа для получения оценки финансовых показателей и методологии вербального анализа для интерпретации словесно описанной информации о заемщике. Объединение полученных результатов даст целостное представление о заемщике и его возможностях
При совершенствовании методики анализа количественной информации о заемщиках возникает необходимость выбора финансовых показателей с учетом определенных, предъявляемых к ним требований, выполнение которых позволяет свести получаемые оценки коэффициентов в единый сводный показатель в рамках аксиоматического метода, а также определения шкалы критериальных оценок и их обоснования с учетом отраслевой спе-
4 Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 1996, с. 252.
5 Ларичев О.И., Браун Р.В. Количественный и вербальный анализ решений: сравнительное исследование возможностей и ограничений // Экономика и математические методы. - 1998, № 4, с. 97-106.; Едронова В.Н., Хасянова С.Ю. Методика комплексной оценки кредитоспособности заемщика//Финансы и кредит. 2002. № 14, с. 2-4.
цифики и особенностей технологии производства заемщиков.
В части методики оценки качественных параметров заемщиков, по мнению автора, относительно новым подходом к решению данной задачи является использование методологии вербального анализа, в рамках которого необходима разработка шкал оценочных качественных параметров заемщика; множества критериев, составляющих группы параметров кредитоспособности; множества порядковых шкал для оценки критериев. Следует отметить, что на практике в методиках большинства банков отсутствует именно методика анализа нефинансовых параметров заемщиков.
Конечным этапом определения кредитоспособности должно стать отнесение заемщика к какому-либо классу кредитоспособности на основе описания классов и критериев классификации заемщиков.
Автор считает целесообразным установить 4 класса кредитоспособности заемщиков (см. табл.). Банковская практика показывает, что выделение менее 4-х классов решений не выявляет заемщиков, кредитование которых недопустимо, в последний 3-й класс попадают заемщики с повышенным риском кредитования, т. е. и такие, кредитование которых возможно при определенных дополнительных условиях. При выделении 5 классов решений заемщики подвергаются сильной дифференциации, и потому в последние 2 класса (4-й и 5-й) попадают заемщики, кредитование которых практически не представляется возможным, несмотря на то, что их результаты анализа различаются, но и те, и другие уже не попадают в допустимые для банка значения.
Для более четкого изложения предлагаемой методики, основанной на комплексном подходе к анализу заемщиков, считаем необходимым выделить основные этапы ее проведения.
1. Исследование и определение интегральной оценки финансовых параметров заемщика с помощью построения моделей принятия решений в рамках аксиоматических процедур многоцелевой оптимизации.
2. Изучение качественной информации о заемщике на основе методологии вербального анализа.
3. Определение предварительного класса кредитоспособности на основе объединения результатов анализа финансовых компонент и качественных параметров.
4. Установление окончательного класса кредитоспособности заемщиков путем корректировки предварительного класса с учетом оценки параметра «качество обеспечения кредита». По мнению автора, выбор финансовых пока-
32
ДМЦЖЕСТ-МШШ
Таблица 1
Описание классов заемщиков
Наименование классов Характеристика класса, возможность выдачи и предварительные условия кредитования
1-й класс Высокая кредитоспособность Финансовые показатели заемщика имеют отличную динамику развития, существует минимальный риск невозврата кредита, кредитование не вызывает сомнений. Может быть открыта кредитная линия, требования к обеспечению невысокие
2-й класс Средняя кредитоспособность ! Заемщик обладает устойчивой платежеспособностью, имеет в целом стабильное финансовое состояние, с четко различимой тенденцией экономического развития, могут возникнуть некоторые трудности с выполнением обязательств. Кредит может быть предоставлен на общих основаниях, требуется обеспечение
3-й класс Удовлетворительная кредитоспособность Заемщик обладает неоднозначной платежеспособностью, экономическое развитие является приемлемым, требует взвешенного подхода при кредитовании, уровень риска невозврата кредита остается приемлемым, высокие требования к обеспечению. Кредит может быть предоставлен по повышенной ставке, включающей премию за риск
4-й класс Некредитоспособный Заемщик имеет выраженную тенденцию снижения платежеспособности, ведущую к ее потере или уже неплатежеспособен, неблагоприятное экономическое развитие, не способен выполнить обязательства по договору. Как правило, кредит не выдается
зателей, используемых для оценки кредитоспособности заемщиков, следует проводить с точки зрения их экономического содержания и целесообразности применения при анализе возможностей потенциального клиента к возврату кредита.
Кроме того, автор полагает, что количественные показатели, используемые для интегральной оценки кредитной заявки, должны удовлетворять следующим дополнительным требованиям:
• существенности характеристик заемщиков, описываемых с помощью коэффициентов;
• объективности (независимость от субъекта, определяющего эти значения);
• достоверности (отсутствие ошибок и искажения информации);
• независимости (отсутствие дублирования информации, которая несет значение параметра, информацией, содержащейся в совокупности других показателей);
• однонаправленности (чем выше значение показателя, тем лучше его оценка).
При этом набор показателей, применяемых банком, может незначительно изменяться в связи с особенностями заемщика, сферой его деятельности и видом бизнеса, что позволяет осуществлять индивидуальный подход к каждому клиенту банка.
Основываясь на изученных методиках многих банков, а также на теоретических подходах специалистов в области экономического анализа и финансов, автор пришел к выводу, что в качестве основных в итоговой рейтинговой оценке необходимо выделить несколько групп показателей, соответствующих следующим направлениям:
1) анализ ликвидности, определяющий достаточно ли платежеспособно предприятие, чтобы выполнять свои краткосрочные обязательства;
2) анализ достаточности собственных ресурсов, определяющий размер собственного капитала, необходимый для гарантии кредиторов;
3) анализ рентабельности, с помощью которого оценивается эффективность управления предприятием;
4) анализ интенсивности использования авансированного капитала, характеризующий деловую активность заемщика;
5) анализ достаточности денежных потоков (оборотов) для погашения задолженности по кредитам.
При определении количества и качества показателей, характеризующих состояние предприятия по каждому определенному направлению, следует исходить из условий и сроков погашения долга при краткосрочном кредитовании потенциальных клиентов. Такое кредитование требует отбора для анализа коэффициентов, дающих представление о финансовом положении клиента в краткосрочном периоде. Исходя из эргономических соображений, количество коэффициентов должно быть не более 96.
Таким образом, в совокупности по всем направлениям анализа было выделено 8 коэффициентов. В экономической литературе высказывается много разных мнений относительно названий финансовых коэффициентов и методики их расчета. При определении финансовых коэффициентов использованы традиционные формулы их расчета, уточненные сточки зрения применения для оценки краткосрочной кредитоспособности. Так как сумма предполагаемого кредита не оказывает существенного влияния на коэффициенты, рассчитываемые на основе данных баланса, то она учтена только в методике расчета коэффициента достаточности денежных потоков.
Для анализа платежеспособности потенциального заемщика, по мнению автора, целесообразно использовать коэффициенты:
6 Каспаров A.B., Еременко О.В., Леонтьева ОН., Фанталова И.А. Дистанционный анализ финансового состояния контрагентов: проблемы и методы решения//Банковское дело. -2000, №10, с. 32.
ДА1Д1ЕСТ1Ш1СЫ
33
1) срочной ликвидности;
2) текущей ликвидности.
Для оценки достаточности собственного капитала предлагается использовать коэффициент соотношения собственного и заемного капитала (далее - коэффициент обеспеченности долга).
Для оценки деловой активности и эффективности управлений заемщика выбраны коэффициенты оборачиваемости отдельных элементов оборотных средств предприятия и коэффициент рентабельности продаж:
1) коэффициент оборачиваемости сырья и материалов;
2) коэффициент оборачиваемости готовой продукции и товаров для перепродажи;
3) коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности;
4) коэффициент рентабельности продаж.
При определении достаточности денежных оборотов заемщика для покрытия обязательств по предполагаемому кредиту предлагается использовать коэффициент достаточности денежных потоков, который равен отношению прогнозируемому ДП (денежному потоку) к сумме задолженностей по кредиту банка и по кредитам в других банках со сроками погашения в период кредитования
Этот коэффициент может быть рассчитан по данным о денежных потоках заемщика на основании полного комплекта выписок со счетов клиента или данных формы № 4 бухгалтерской отчетности «Отчет о движении денежных средств». Подобный коэффициент используется в методике Гута Банка и рассчитывается отношением оборотов по расчетным счетам к обязательствам предприятия по кредитам банков. По мнению автора, для оценки достаточности денежных оборотов по счетам следует использовать не данные о суммах оборотов по расчетным счетам предприятия за последний, предшествующий кредитованию период, а их прогнозируемую величину на период выплаты основной суммы долга. Для этого следует зыяснить сезонность и регулярность денежных потоков.
Для предприятий, имеющих сезонный характер деятельности, общая величина денежного потока должна быть скорректирована в зависимости от реально ожидаемого увеличения или уменьшения денежных поступлений на счета клиента в период погашения основного долга и процентов. Такая корректировка, по мнению автора, может осуществляться на основании изменения поступлений денежных средств на счета клиента в аналогичный период за предыдущий год.
Для всех других заемщиков прогнозируемая величина денежного потока может быть определена исходя из среднеарифметических темпов роста за 3 предшес-
твующих кредитованию периода. При этом денежные обороты по счетам в других банках следует корректировать на понижающий коэффициент, равный 0,33. Понижающий коэффициент позволит учитывать неточность подсчета оборота в других банках.
На взгляд автора, наиболее существенным моментом анализа финансовых коэффициентов является их оценка с учетом отраслевых особенностей, определяемых, как правило, технологическими и организационными различиями и типом производства с точки зрения структуры затрат. Необходимо отметить, что тенденция к развитию этого направления в анализе кредитоспособности наметилась относительно недавно, и к настоящему времени ни практиками, ни теоретиками предлагаемые критерии оценки коэффициентов не были обоснованы.
Считаем, что возможным обоснованием построения корректных критериальных оценок финансовых коэффициентов предприятий разных сфер деятельности является знание и правильное использование их технологических и организационных особенностей.
В качестве объектов для изучения особенностей оборота финансовых ресурсов были взяты 3 сферы деятельности: обрабатывающие производства, торговля и сельское хозяйство. Выбор объектов обусловлен наличием значимых различий этих сфер по 6 признакам, характеризующим отраслевые особенности: длительность операционного цикла, тип производства, сложившаяся в отрасли структура капитала и имущества, сезонность производства, особенности реализации продукции, работ, услуг.
Сведение финансовых коэффициентов в единый интегральный показатель предлагается проводить с помощью построения моделей принятия решений в рамках аксиоматических процедур многоцелевой оптимизации. Полагаем, что задача определения интегральной оценки качества комплексного ресурса по оценкам его компонент и предъявляемых к ним требований, поставленная группой исследователей под руководством А.И. Каплинского7, может быть преобразована в задачу получения интегральной оценки кредитоспособности заемщика. Эта задача решается путем оценки качества финансовых компонентов кредитоспособности заемщика и требований, предъявляемых к ним банком для положительного ответа о выдаче кредита.
Набор основных априорных требований (аксиом) формулируется в виде функции, зависящей от отдельных (локальных) оценок качества финансовых компонент. Из всей совокупности требований к виду интегральной оценки кредитоспособности выделяют следующие основные:
1 Каплинский А.И., Руссман И.Б., Умывакин В.М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990, с. 5-35.
34
ДАЙДЖЕСТ-ИНДИЮ
1. Ассоциативность - заключается в том, что в интегральном показателе объединяются лишь одноуровневые локальные показатели.
2. Коммутативность - характеризует равноценность или одинаковую важность локальных оценок.
3. Гладкость - характеризует предположение о непрерывной зависимости интегральной оценки от локальных.
4. Ограниченность - на практике задаются известные границы изменения аргументов (локальных оценок) и функции (интегральной оценки).
При моделировании задачи получения интегральной оценки финансовых составляющих кредитоспособности заемщика в рамках аксиоматических процедур было определено следующее содержание переменных:
г — совокупность финансовых компонент заемщика, исследуемых банком;
г - к-я финансовая компонента, к = 1,..., п ; // — качество к-й финансовой компоненты, О <ик<\
ек — требование к качеству к-й финансовой компоненты, индуцированное требованиями банка для принятия решения о выдаче кредита, 0 < ек < 1, ек<//к,к= 1..., л ;
// — интегральная оценка качества совокупности финансовых компонент заемщика, 0 < // < 1;
е — требование к качеству совокупности финансовых компонент заемщика 0 < е < 1, е <//;
с/ — допустимое отклонение интегральной оценки качества совокупности финансовых компонент заемщика от предъявляемых к ней требований соответствующего класса, й— 0,05.
Финансовые компоненты заемщика представляют собой набор коэффициентов, характеризующих финансовое состояние заемщика.
Для практического применения системы аксиом необходимо преодолеть «разрыв» между реально измеряемыми локальными показателями и соответствующими им «искусственными» локальными оценками, которые позволяют использовать определенную систему операций для конструирования интегральных оценок. Поэтому мы предлагаем качество каждой компоненты заемщика рассчитывать как «искусственную» локальную оценку, определяющую место фактического значения коэффициента в диапазоне установленных банком значений, а требование к качеству компоненты - как «нормированную» оценку, определяющую место допустимого значения коэффициента для банка в диапазоне установленных банком значений:
и (е ) = х, (х ) - х ,
г ку к7 ф v д7 min '
где хф - фактическое значение финансовой компоненты;
хд - допустимое для банка значение финансовой компоненты;
х . - минимальное значение компоненты в
min
диапазоне установленных банком значений;
х - максимальное значение компоненты в
тах
диапазоне установленных банком значений.
Для определения интегральной оценки качества и требования к качеству совокупности финансовых компонент используются следующие формулы8:
1-П(1-8к) * = —-,
k=i
е = 1 — Р1(1 -£к).
ё = 1
Соотнесение интегральных оценок качества финансовых компонент заемщика и минимальных предъявляемых к ним требований банка в соответствии с тем или иным классом показывает меру их соответствия и может стать основанием для предварительного вывода об уровне кредитоспособности клиента: е < //.
Следующим направлением совершенствования анализа кредитоспособности является использование методологически корректных и логически непротиворечивых процедур анализа качественной информации о заемщике. Очевидно, что ими являются приемы вербального анализа, которые опираются на психологические модели человеческой системы переработки информации, теории поведения индивида при решении многокритериальных задач. В качестве языка описания решаемой проблемы используется естественный язык, привычный для лица принимающего решение и для экспертов. Для решения многокритериальной задачи разрабатываются порядковые шкалы оценок критериев с вербальными оценками, затем осуществляются логические операции преобразования вербальной информации.
Таком образом, предлагаемый вариант комплексной оценки кредитоспособности коммерческих организаций при краткосрочном кредитовании позволяете помощью методологически корректных процедур и методов анализа оценить количественную и качественную информацию о заемщике, что в свою очередь будет способствовать повышению объективности оценок кредитоспособности клиентов банка и степени риска их кредитования, а также расширению круга потенциальных заемщиков.
8 Каминский А. И., Руссман И. Б., Умывакин В. М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990, с. 29.
