CC BY
918
Удк 336.74
кредитный скоринг как инструмент эффективной оценки кредитоспособности
е. в. глинкина,
аспирант кафедры финансов E-mail: [email protected] Российский государственный университет
туризма и сервиса
В статье отмечается, что в связи с повышением значимости временного фактора все большее значение в настоящее время приобретают автоматизированные способы оценки кредитоспособности. При массовом потребительском кредитовании практически в присутствии потенциального заемщика возникает необходимость принятия решения о предоставлении ссуды. Одним из таких автоматизированных способов оценки платежеспособности контрагента является метод скоринговой оценки.
Ключевые слова: скоринг, скоринговая модель, оценка, кредитоспособность, риск.
Скоринг (scoring) — в дословном переводе с английского значит делать зарубки, отметки. Этим термином обозначают подсчет, зарабатывание баллов, очков.
В экономике наибольшее распространение скоринг получил в банковской сфере. Так называемый кредитный скоринг (credit scoring) — диагностика вероятности банкротства потенциального заемщика при рассмотрении вопроса возможности его кредитования. Скоринг представляет собой модель классификации клиентской базы на различные группы, при которой неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы, но известны другие факторы, связанные с интересующей характеристикой.
Скоринговая модель подразумевает систему показателей, по сумме которых определяется интегральный показатель, по величине которого контрагент относится к определенному классу/ категории и делается вывод о надежности контрагента. Кредитными организациями скоринговый метод применяется при оценке кредитоспособ-
ности как юридических, так и физических лиц — заемщиков.
Техника кредитного скоринга была впервые предложена американским экономистом Д. Дюра-ном в начале 1940-х гг. для решения проблемы отбора заемщиков при потребительском кредитовании [1]. Изначально под кредитным скорингом понималась методика оценки финансового состояния заемщика — физического лица в целях определения целесообразности предоставления ему некрупного, относительно краткосрочного кредита без четкого целевого назначения (кредит на любые цели). Специфика подобных кредитов подразумевает принятие решения о предоставлении в достаточно сжатые сроки на основании оценки лишь наиболее ключевых и репрезентативных характеристик заем -щика. Таким образом, сформировался следующий общий алгоритм кредитного скоринга:
— выделяются ключевые характеристики финансового состояния субъекта;
— данным факторам присваиваются удельные веса;
— разрабатывается шкала оценки;
— выводится формула конечного интегрального показателя;
— определяются диапазоны возможных значений интегрального показателя.
В данном контексте кредитный скоринг получил широкое распространение. В середине XX в. он стал фактически единственным методом оценки финансового состояния заемщика при потребительском кредитовании.
Практика подтвердила значительное удобство применения скорингового подхода (по аналогичному рассмотренному алгоритму). Постепенно он на-
чал применяться сначала для оценки финансового состояния заемщиков — физических лиц при прочем (непотребительском) кредитовании, а затем — для оценки финансового состояния заемщиков — юридических лиц. В процессе расширения сферы применения происходило неизбежное совершенствование и усложнение оцениваемых характеристик и применяемых показателей. В настоящее время скоринговая оценка является универсальным (и фактически единственным) методом для оценки кредитными организациями финансового состояния заемщиков (контрагентов) [7, 8].
Технология кредитного скоринга позволяет определить риски, связанные с осуществлением сделки с конкретным контрагентом, на основании оценки определенного набора его характеристик. Традиционно кредитный скоринг применяется для оценки кредитоспособности заемщиков, хотя по скоринговой методике также можно оценить платежеспособность и другие категории контрагентов. Основным инструментом скоринга является скоринговая карта или модель — математическая модель, позволяющая сопоставить характеристики заемщика (контрагента) с численными значениями и в итоге получить так называемый скоринговый рейтинг, характеризующий платежеспособность и уровень дефолтности оцениваемого субъекта.
Рассмотрим наборы характеристик сделки и субъектов, наиболее часто оцениваемые в рамках скоринговых моделей, применяемых в процессе анализа финансового состояния юридических лиц в международной практике [2].
Анализ данных таблицы показывает, что в качестве ключевых выступают следующие характеристики субъекта:
— оценка внешней среды;
— оценка качества управления;
— кредитная история;
— характеристики сделки (кредитного продукта);
— финансовый анализ.
Каждый из данных компонентов (характеристик) включает исследование отдельного аспекта деятельности субъекта и оценивается по определенной шкале — как правило, пятибалльной. Так, в рамках оценки внешней среды оцениваются:
— состояние экономики;
— состояние отрасли;
— доля рынка;
— география операций и др.
В рамках оценки качества управления оцениваются опыт, компетентность, преемственность,
основные составляющие зарубежных скоринговых моделей
наименование системы страна, группа стран составляющие
«Шесть си» США Репутация, финансовое состояние, имущество, обеспечение, экономическая конъюнктура, контроль
CAMPARI Европейский Союз Репутация, платежеспособность, доходность сделки, целевое назначение, сумма сделки, условия сделки, обеспечение
COPF Германия Конкуренция в отрасли, организация деятельности, качество персонала, выручка
PARSER Великобритания Репутация, сумма сделки, платежеспособность, обеспечение, целесообразность сделки, рисковая надбавка
CAMELS США Собственный капитал, активы, менеджмент, доходность, ликвидность, чувствительность к рыночным рискам
PARTS Великобритания Целевое назначение, сумма сделки, платежеспособность, срок сделки, обеспечение
деловые качества руководства и др. В рамках оценки кредитной истории — длительность и прочность взаимоотношений с данным банком, другими банками, наличие и исполнение погашенных и текущих обязательств. В рамках характеристик сделки — срок, сумма, условия, проценты, обеспечение и др. В части финансового анализа анализируются основные финансовые коэффициенты исходя из данных бухгалтерской и управленческой отчетности.
Наиболее часто применяются следующие методы оценки:
— расчет финансовых коэффициентов;
— экспертный анализ;
— статистические методы.
Конечный показатель может быть интегральной или аддитивной величиной, выраженной в определенном количестве баллов, в зависимости от которого субъекту присваивается так называемый кредитный рейтинг. В зарубежной практике банки зачастую применяют одновременно несколько скоринговых методик для оценки платежеспособности субъекта, что максимизирует эффективность такой оценки.
Следует отметить, что в международной банковской практике в настоящее время принято выделять несколько разновидностей кредитного скоринга [3]:
1) Application scoring — оценка платежеспособности субъекта в момент принятия решения о целесообразности сделки;
2) Behavioral scoring — поведенческий скоринг, подразумевающий оценку платежеспособности субъекта в процессе реализации сделки;
3) Collection scoring — определение приоритетных мероприятий и направлений деятельности в отношении сделок и контрагентов с высокой степенью риска в целях предупреждения/минимизации неисполнения обязательств по сделке (в частности, просрочек);
4) Fraud scoring—выявление и предотвращение мошеннических действий контрагентов по действующим и потенциальным сделкам.
Каждое из данных направлений имеет свою специфику. И если технология проведения application scoring и behavioral scoring является практически идентичной, то другие направления осуществляются по отдельно разработанным моделям. В российской банковской практике градация кредитного скоринга по данным направлениям не проводится. Предварительная скоринговая оценка и периодическая скоринговая оценка в процессе реализации сделки обычно проводятся по одной и той же модели. Понятие fraud scoring как отдельное направление кредитного скоринга отсутствует. В некоторых случаях отдельные характеристики анализируются в процессе предварительного или текущего скоринга, однако в крайне усеченном виде и с незначительной весовой значимостью.
Что касается collection scoring, то данное направление как подвид кредитного скоринга в настоящее время не рассматривается вообще. В период нестабильной экономической ситуации это представляется значительным упущением.
Рассмотрим специфику российских моделей скоринговой оценки заемщика — наиболее часто встречающиеся модели. Прежде всего следует отметить, что нормативной базой для построения данных моделей служат методологические рекомендации Банка России. Однако если оценка финансового состояния кредитной организации регламентирована довольно подробно [5, 6], то в части оценки финансового состояния заемщика — некредитной организации (аналогично с которой можно проводить оценку финансового состояния прочих контрагентов) четкость отсутствует. Так, предусматривается отнесение сделки к одной из пяти групп риска (стандартные, нестандартные, сомнительные, проблемные, безнадежные), каждой из которых соответствует определенный диапазон
ставок резервирования (от 0 до 100 %). Однако однозначные критерии классификации отсутствуют, как и однозначные требования по ставке резерва в рамках соответствующего диапазона.
На практике это приводит к тому, что банки получают возможность завышать категорию качества ссуды, опираясь в собственных моделях оценки на формальные критерии Банка России, а также формировать резервы по минимальной границе соответствующего диапазона. В свою очередь, при выявлении данных фактов Банк России получает формально обоснованную возможность реклас-сифицировать ссуду или уточнить размер резерва.
Таким образом, российские банки вынуждены разрабатывать собственные, практически не регламентированные законодательно, неформализованные скоринговые модели. В целом в их основе лежит западный, прежде всего американский опыт. Тем не менее, российская специфика часто требует существенной корректировки западных моделей, поскольку они не учитывают характерные для России факторы:
— отсутствие надежной статистической информации;
— масштабное искажение данных финансовой отчетности;
— закрытость компаний от СМИ;
— отсутствие кредитной культуры и др.
Несмотря на это, эффективная адаптация западных скоринговых моделей с учетом указанных факторов проводится лишь ограниченным числом кредитных организаций (как правило, наиболее крупные банки), что в итоге отрицательно сказывается на качестве кредитных портфелей.
Основными характеристиками субъекта, которые оценивают российские банки в рамках ско-ринговых моделей кредитоспособности заемщика, обычно являются [2]:
— уровень странового риска;
— общее состояние отрасли, к которой принадлежит субъект;
— конкурентное положение субъекта;
— деловая репутация субъекта;
— качество управления субъекта;
— перспективы и прогнозы развития бизнеса субъекта;
— степень финансовой, юридической и неформализованной зависимости, в том числе зависимости от аффилированных лиц;
— зависимость от контрагентов;
— кредитная история;
— вовлеченность в судебные разбирательства и др.
Соответственно скоринговый анализ подразумевает анализ по нескольким блокам:
— анализ финансовой отчетности;
— анализ основных параметров деятельности;
— анализ юридических документов;
— анализ обеспечения (в случае кредитных сделок) и др.
Ясно, что такие параметры, как деловая репутация, кредитная история, уровень менеджмента и т. п., оцениваются с большой долей субъективности. Причем интегральный коэффициент — итоговый рейтинг платежеспособности субъекта зачастую соответствующим образом не корректируется и в итоге может иметь значительную погрешность. Поэтому обычно методики расчета интегрального (так называемого синтетического) коэффициента с наибольшей степенью значимости учитывают финансовую составляющую, так как набор финансовых коэффициентов стандартен и национальная специфика при их расчете отсутствует. Нередко анализ нефинансовых факторов деятельности субъекта сведен к минимуму или даже вообще отсутствует. Однако игнорирование нефинансовых критериев может привести к тому, что субъект может быть оценен как платежеспособный даже при негативной деловой репутации или отрицательной кредитной истории.
В банковской практике значимость аналитической (т. е. неформализованной) оценки нефинансовых аспектов деятельности заемщика в последнее время возрастает. При этом наиболее целесообразной считается оценка следующих характеристик:
— общая информация о заемщике: срок функционирования, денежные потоки, деловая репутация, стабильность учредителей, доля государства в акционерном капитале и др.;
— оценка деятельности заемщика: диверсификация деятельности, уровень спроса на продукцию, услуги заемщика, взаимоотношения с поставщиками, характер деятельности и др.;
— кредитная история заемщика в данном банке, в других банках.
При этом в качестве ключевых финансовых коэффициентов в российской практике кредитного скоринга рассматриваются коэффициенты ликвидности, финансовой независимости, оборачиваемости и рентабельности [9].
Полная универсализация кредитного скоринга представляется безусловно неэффективной, поскольку потребности в критериях и итогах кредитного скоринга у различных кредитных организаций заведомо различны, прежде всего в части инфор-
мационно-технической базы. Тем не менее следует отметить, что отсутствие универсального подхода к построению скоринговых методик актуализирует еще одну ключевую для российского банковского сектора проблему — инсайдерское кредитование (препятствием для которого не являются даже эффективные скоринговые системы).
Российская специфика заключается в том, что многие отечественные кредитные организации (особенно так называемые карманные банки) сознательно разрабатывают внутренние скоринговые модели, подстроенные под систему инсайдерского кредитования, т. е. намеренно завышающие кредитные рейтинги и предоставляющие таким образом формальную возможность осуществления фактически рискованных сделок.
При этом прочие, неинсайдерские сделки, оцениваемые по такой методике, также оцениваются с заниженной степенью риска. Безусловно, важнейший критерий оценки эффективности той или иной скоринговой модели — ее актуальность, т. е. соответствие текущим рыночным условиям. Первые скоринговые модели появились в 1950-е гг. в США и практически не подвергались изменениям вплоть до настоящего времени.
Банки остальных государств (в том числе российские, начиная с 1990-х гг.) широко заимствовали эти модели, зачастую не внося в них необходимых изменений в соответствии с национальным законодательством и банковской практикой.
Как следствие, такая практика негативно сказалась на эффективности оценки кредитными организациями контрагентов, прежде всего заемщиков, и на качестве кредитных портфелей. В итоге это послужило одним из толчков к цепи финансовых кризисов двух последних десятилетий. В свою очередь кризисные процессы в экономике стали стимулом для модификации систем кредитного скоринга. Данный процесс начался в США, затем опыт был перенят европейскими банками. При этом изменения систем предварительного и поведенческого скоринга незначительны. Они касаются не столько самих скоринговых моделей, сколько позиции банков по сужению диапазонов рейтингов для признания сделки целесообразной. Вместе с тем, именно в результате кризисных явлений на зарубежном рынке банковского кредитования получило развитие такое направление, как коллекторский скоринг {collection scoring), поскольку обеспечение исполнения обязательств по действующим сделкам стало максимально актуальным, прежде всего в части обеспечения возвратности выданных кредитов.
Коллекторская составляющая в деятельности банков в настоящее время становится приоритетной, особенно в части долгосрочной перспективы взыскания задолженности. При этом следует иметь в виду, что в связи с нестабильной экономической обстановкой просрочки могут возникнуть даже у благонадежных заемщиков. По отношению к просрочкам такого рода (незначительные суммы, короткий срок) банку зачастую целесообразно проявлять лояльность.
Методология коллекторского скоринга основана на сегментации сделок в зависимости от таких факторов, как сумма просрочки, количество дней просрочки, сумма и срок сделки, характеристики контрагента (заемщика) и т. д.
Ключевым параметром является locator score — числовая характеристика вероятности контакта с должником. Приоритетными считаются должники с высоким значением locator score, поскольку при этом для установления контакта необходимы минимальные ресурсы. Вероятность контакта также позволяет косвенно определить причину возникновения задолженности — нежелание или невозможность рассчитаться по обязательствам.
Еще один важный параметр сегментации — collectability score, т. е. числовая характеристика вероятности возврата задолженности. Чем выше значение, тем менее необходимой является плотная работа с должником и соответственно привлечение ресурсов.
По результатам проведенной сегментации определяется набор воздействий для применения к конкретному должнику.
Коллекторский скоринг подразумевает осуществление следующих последовательных этапов:
1) обработка первичной информации — выделение должников из числа контрагентов (заемщиков);
2) сегментирование отобранных должников на группы на основании внутренних критериев, рассмотренных выше;
3) определение системы воздействий на каждую группу должников, причем при отсутствии достижения результата осуществляется переход к этапу более жесткого воздействия.
Безусловно, в условиях роста просроченной задолженности по кредитам и неисполнения прочих обязательств контрагентами применение системы коллекторского скоринга позволяет оптимизировать (т. е. автоматизировать и формализовать) процесс взыскания задолженности. Тем не менее, в российском банковском секторе технологии кол-лекторского скоринга до сих пор не применяются, а системы предварительного или периодического скоринга не модифицируются сообразно изменившейся экономической среде.
Список литературы
1. Кабушкин С. Н. Управление банковским риском. Минск. 2006. С. 180.
2. Ковалев П. П. Банковский риск-менеджмент. М. 2009. С. 212.
3. Мирошниченко Ю. Collection-скоринг поможет эффективно работать в периоды кризиса // Аналитический банковский журнал. 2009. № 2.
4. Погорлецкая Ю. И. Кредитный скоринг в системе банковского риск-менеджмента. СПб. 2009.
5. Положение Банка России от 20.03.2006 № 283-П. URL: http://cbr.ru.
6. Положение Банка России от 26.03.2004 № 254-П. URL: http://cbr.ru.
7. Указание Банка России от 16.01.2004 № 1379-У. URL: http://cbr.ru.
8. Указание Банка России от 31.01.2000 № 766-У. URL: http://cbr.ru.
9. Щербакова Т. А. Анализ финансового состояния корпоративного клиента и его роль в оценке кредитоспособности заемщика // Финансы и кредит. 2009. № 22.
УВАЖАЕМЫЕ ЧИТАТЕЛИ !
Журналы Издательского дома «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ» стали доступны в электронном виде в Научной Электронной Библиотеке (eLIBRARY.RU).
На сайте eLIBRARY.RU можно оформить годовую подписку на текущие и архивные выпуски журналов, приобрести отдельные номера изданий или статьи.
