CC BY
216
_________ВЕСТНИК ПЕРМСКОГО УНИВЕРСИТЕТА_______
2013 ЭКОНОМИКА Вып. 1(16)
РАЗДЕЛ IV. ИНВЕСТИЦИОННАЯ ПОЛИТИКА
УДК 336.722.117.7
КРЕДИТНЫЙ СКОРИНГ КАК СИСТЕМА АНАЛИЗА ЗАЕМЩИКА-ПРЕДПРИЯТИЯ МАЛОГО БИЗНЕСА КРЕДИТНОЙ
ОРГАНИЗАЦИЕЙ
Т.Г. Шешукова, д. экон. наук, проф., зав. кафедрой учета, аудита и экономического анализа
Электронный адрес: sheshukova@psu.ru
М.В. Быкова, асп. кафедры учета, аудита и экономического анализа
Электронный адрес: maricia@mail.ru
Пермский государственный национальный исследовательский университет, 614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15
В статье рассматривается возможность применения скорингового анализа кредитной организацией на всех стадиях сотрудничества с заемщиком. Раскрыты основные преимущества и ограничения метода.
Ключевые слова: кредитный риск; кредитование малого бизнеса; скоринговая модель; скоринго-вый анализ.
Снижение уровня кредитного риска является одной из наиболее приоритетных задач любой кредитной организации. Оно же стало причиной возникновения и широкого распространения метода скорингового финансового анализа.
Первая система кредитного скоринга возникла в США перед Второй мировой войной. Так как многие кредитные специалисты были призваны на фронт, необходимо было разработать свод практик, правил принятия решений о выдаче кредитов для использования новыми сотрудниками. Методика классификации кредитов была разработана Д. Дюраном в 1941г.: определены как факторы кредитоспособности, так и конкретные коэффициенты, характеризующие целесообразность кредитования. Заемщик оценивался по группе показателей и в случае, если набирал достаточное количество баллов, мог получить кредитные средства. Следующей точкой развития для скоринга стало появление консалтинговой компании Fair Issac Corporation, которая продала свое первое скоринговое решение в 1958 г. В России банки начали использовать скоринг только в 2005 г.
Скоринговые технологии в анализе традиционно используются кредитными организациями при оценке рисков потребительского кредитования. Банки определяют, какова веро-
ятность исполнения физическим лицом своих обязательств перед ними в срок и в полном объеме. В России накоплен существенный положительный опыт применения скоринговых моделей в потребительском кредитовании. Согласно исследованию интернет-портала Bank.ru "Скоринг и другие составляющие при выдаче розничного кредита", проведенному в 2011 г., 83% опрошенных банков использовали скоринг для принятия кредитного решения, оставшиеся 17% планировали в ближайшее время начать его использование [2]. Причинами широкого распространения скорингового анализа стали следующие преимущества:
- снижение роли субъективной составляющей (мнения банковского работника) при принятии решения о кредитовании;
- существенное ускорение процесса принятия решения и снижение затрат на него;
- снижение затрат на обучение персонала;
- улучшение качества портфеля ссудной задолженности вследствие минимизации доли проблемных кредитов.
Перечисленные преимущества способствовали перенесению скоринговых технологий с розничного кредитования на кредитование корпоративных клиентов, в частности предприятий малого бизнеса. В силу наличия большого
© Шешукова Т.Г., Быкова М.В., 2013
52
количества сходных между собой компаний появляется возможность разработки скоринго-вой модели.
По данным опроса топ-менеджеров банков, занимающихся кредитованием малого и среднего бизнеса, на конференции «Финансирование малого и среднего бизнеса» - 2011» агентством «Эксперт РА» 33% опрошенных банкиров собираются применять скоринговые технологии в своих кредитных организациях, при этом 20% респондентов - уже в 2012 г., 13% - в следующем. 30% банкиров заявили, что такие технологии уже активно используются. Более склонны к внедрению кредитного скоринга банки с агрессивной кредитной политикой. По мере внедрения и распространения скоринга кредитный портфель растет относительно активов банка. Банковские инвестиции в скоринговые модели и кредитование малого бизнеса также возрастают с увеличением возраста банка. В основном склонны к такому кредитованию банки в крупных городах.
Скоринговый анализ можно определить как статистический процесс обращения информации о потенциальном заемщике в измеримое и объективное предсказание некоторых аспектов его поведения в будущем.
Традиционно скоринговый анализ использовался при кредитовании физических лиц, однако растущие объемы бизнеса малых и микропредприятий открывают возможности применения этого метода и в данном сегменте корпоративного кредитования.
Объективной положительной чертой внедрения скоринговых моделей является упрощение контроля над исполнением стратегических решений: объемами кредитования и потерями от него легче управлять, если есть инструменты прогнозирования ситуации.
Важной особенностью кредитования малого бизнеса при помощи скоринговых моделей должна быть контролируемая гибкость [6]. Автоматизированная система рассчитывает ско-ринговый балл по заявке и определяет первичное решение (одобрение или отказ), однако окончательное решение принимает эксперт после дополнительной проверки. Проверка особенно важна в случае одобрения, т.к. информация может быть неполной или недостаточно достоверной. В случаях, когда система не может самостоятельно принять решение по заявке (например, из-за пограничного значения скоринго-вого балла), также используется экспертное принятие решения.
Считается, что использование скорин-говых систем повышает доступность кредитных средств, способствует развитию конкуренции на рынке кредитования и повышает эффективность деятельности банковских организаций. Банки, использующие кредитный скоринг, сумели су-
щественно расширить круг своих клиентов среди малых предприятий [3].
Существующий опыт показывает, что внедрение скоринговых моделей увеличило долю одобренных заявок на кредит, уменьшило расходы на андеррайтинг кредитов и увеличило скорость принятий решений.
Несмотря на то что внедрение скорин-говых кредитных систем требует существенных финансовых вложений, операционные расходы очень малы. Экономия ресурсов приводит также к более низким процентным ставкам и росту доступности кредитования.
Кредитный скоринг также повышает последовательность и объективность оценки заемщика и, следовательно, уменьшает вероятность влияния личных характеристик заемщика или иных факторов, например, расовой или этнической принадлежности. Снижается операционный риск принятия неверного решения кредитным специалистом вследствие технической ошибки или умысла [7]. Скоринговый анализ всегда является последовательным и объективным, по сходным заявкам принимается одинаковое решение, увеличивается прозрачность принятия решения о кредитовании.
Наиболее традиционно использование скоринга при андеррайтинге кредитования для определения процентных ставок. Кредитные организации часто распределяют ставки в соответствии с уровнями кредитного риска по ско-ринговым моделям. Со временем скоринг стал широко применяться и в других областях кредитования, например, определении вероятности мошенничества, возможных потерь, управлении счетом и обслуживании кредита и др.
Наиболее распространенный сегодня вид скоринга - оценка кредитоспособности и благонадежности потенциального заемщика. При этом исследование, проведенное Small Business Administration, Office of Advocacy, США, подтверждает, что кредитные организации используют кредитный скоринг при кредитовании малого бизнеса по-разному: некоторые дают скоринговую оценку собственникам бизнеса, некоторые - самому бизнесу, некоторые включают в модель и то, и другое. Это связано с тем, что в малых и микропредприятиях информация, особенно финансовая, может быть недостоверной или отсутствовать вообще. В таких ситуациях основное внимание обращают на данные о собственниках бизнеса.
Альтернативный способ использования скоринга - для периодической переоценки уже существующих обязательств. Использование кредитного скоринга, таким образом, служит для улучшения качества кредитного портфеля финансовой организации. Хорошей практикой в кредитовании считается продолжение использования систем принятия решений после решения
о выдаче кредита. Кредитор должен активно управлять кредитным риском до того, как заемщик нарушит свои обязательства. В одной из новых моделей кредитования малого бизнеса используется Интернет при сборе информации и взаимодействии с заемщиками.
Компании не возвращают долги, т.к. испытывают трудности со сбытом продукции, сбором дебиторской задолженности, нехватку ликвидных средств. Для сбора информации о возможности возникновения таких фактов используется Интернет. Процесс сбора информации разделен на 2 этапа. До принятия решения об одобрении сделки скоринговая модель анализирует моментные данные о финансовом состоянии предприятия на дату принятия решения. Кредитор уделяет особое внимание отрасли, в которой работает компания, длительности финансово-хозяйственной деятельности, данным о прошлой деятельности собственников фирмы, количестве и сумме финансовых обязательств, истории банковских операций, существующей кредитной истории, поведению с кредиторами и дебиторами, связанным лицам. Как только кредит одобрен и выдан, начинается второй этап работы. Как только потенциальный заемщик становится реальным, он начинает предоставлять информацию о своем бизнесе кредитной организации через Интернет (продажи, денежный поток и др.). Такая информация проходит через систему управления риском, которая определяет заемщика с необычными показателями бизнеса. Специалисты предлагают таким заемщикам способы выхода из кризисной ситуации, но если показатели за определенный период времени не улучшаются, размер кредитного лимита снижается [4].
Построение модели кредитного скорин-га начинается со сбора информации по такой выборке клиентов, которая репрезентативна для группы клиентов, чье поведение необходимо предсказать. Чтобы информация для прогноза, т.н. независимые переменные, была полезна для определения вероятности возврата долга в определенные кредитным договором сроки, она должна содержать значительное количество зависимых переменных - т.е. случаев исполнения и неисполнения обязательств. Большинство кредитов возвращается в срок и в полном объеме, поэтому проблема обычно заключается в наборе достаточного количества случаев неплатежей. Традиционно в выборке для скоринговой модели возвратности кредитов должно быть не менее 1500 случаев «плохих долгов».
После составления выборки отбираются объясняющие переменные - факторы, которые позволят предсказывать поведение заемщика. Эти характеристики являются ключевыми в модели и формируют скоринговый балл. Несмотря на то что таких характеристик могут быть сот-
ни, выбираются только те, которые в соответствии со статистическими данными лучше остальных позволяют сделать прогноз. Только они будут включены в окончательную модель. Данные факторы и их веса различаются в зависимости от цели построения модели.
Подбор весов для каждой характеристики осуществляется обычно при помощи многомерного анализа. Вследствие того что многие факторы коррелируют друг с другом, веса при таком анализе отличаются от тех, которые были бы приняты, если бы каждый фактор использовался по отдельности.
Важным этапом создания модели является проверка точности ее прогноза при помощи статистических тестов. Например, может использоваться иная выборка той же группы клиентов. Наиболее распространены такие статистические меры точности, как тестовая статистика Колмогорова-Смирнова и статистика расхождений.
На развивающихся рынках построение скоринговых моделей для малых предприятий имеет определенные отличия. Основное различие состоит в том, что бюро кредитных историй недостаточно развиты или вообще не существуют. Без достоверной информации бюро кредитных историй западные модели кредитного скоринга и скоринговые карты не работают [5]. Вместо этого необходимо развивать скоринг, основанный на знании рынка, опыте и внутренней управленческой информации. Другая проблема заключается в том, что по сравнению с потребительским кредитованием объем заявок на кредиты малому бизнесу существенно меньше, и поэтому нет доступной информации, на основании которой можно оценить эффективность решений о кредитовании. Поэтому полезно обеспечение общедоступности информации.
Кредитные инспекторы оценивают широкий круг факторов, включая финансовые возможности возврата долга, желание его выплатить, залог.
Существуют различные типы скоринго-вых карт: для выбора потенциальных клиентов, которые хотят прокредитоваться впервые, для оценки возможности пролонгации обязательств, для оценки возвратности долга и другие. Однако общий процесс создания скоринговой карты для малого бизнеса состоит из 7 этапов.
1. Создание рабочей группы. Она должна включать представителей кредитующих подразделений, рисков и информационных технологий.
2. Рабочая группа определяет скоринго-вую стратегию - как и для чего будет использоваться скоринговая карта.
3. Рабочая группа определяет объем и качество доступной о заемщиках информации.
4. Банк решает, какой тип скоринговой карты будет разрабатываться. Существует три основных типа кредитных скоринговых карт:
- Экспертные: структурируют кредитную и управленческую политику в математическую модель, которая присваивает уровни риска потенциальным клиентам. Может быть создана без исторических данных.
- Статистические: составляются на основании тысяч заемщиков целевого сегмента. Техники отличаются, однако наиболее распространенными являются деревья решений, нейронные сети и логистическая регрессия. Статистические скоринговые карты применимы только в том случае, если финансовая организация обладает достаточным количеством исторических данных.
- Гибридные: статистическая модель дополняется экспертно-взвешенными переменными. Такой подход требует наличия статистической информации, но позволяет более гибко оценивать факторы риска относительно нового сегмента или продукта.
5. Формирование скоринговой карты. Для экспертных моделей включает отбор факторов риска, определение их веса и тестирование модели. Для статистических моделей вводится определение «плохих долгов», определяются основные факторы риска, производится проверка модели на статистической выборке. При создании гибридной модели за основу берется статистическая, определяют дополнительные факторы риска.
6. Каждая скоринговая карта перед внедрением проходит тестирование. Тестирование периодически повторяется и после внедрения для контроля над корректным вводом информации и расчета показателей.
7. В долгосрочной перспективе успех внедрения скоринговой модели зависит от надежности и простоты инструментов кредитного процесса.
Система кредитного скоринга должна регулярно проходить проверки. Обычно анализируются:
- качество портфеля (с целью контроля уровня риска для определенного сегмента или продукта);
- правила принятий решений;
- поведение (сравнение эффекта, произведенного на поведение клиентов правилами принятия решения).
В отличие от розничного кредитования в сфере кредитования малого бизнеса кредитные организации меньшее внимание уделяют наличию кредитной истории заемщиков, т.к. многие клиенты не имели доступа к финансовым ресурсам до внедрения новых подходов к их оценке, а финансовому состоянию - большее.
Тем не менее бюро кредитных историй остаются одним из основополагающих элементов системы: использование отчетов о кредитной истории может уменьшить будущие потери, а также создает стимул для клиентов к созданию хорошей кредитной истории, а следовательно, и возврату долгов. Для кредитных организаций это выгодно еще и потому, что у них появляется больше прибыльных, аккуратных заемщиков, которым можно предлагать дополнительные услуги.
В некоторых странах правительство ограничивает распространение положительной информации в отчетах о кредитной истории, т.к. при получении информации о хорошем заемщике другие кредитные организации будут пытаться его переманить. Только негативная и судебная информация может быть использована при определении скорингового балла. Недоступна информация об открытых кредитных линиях, сумме и количестве обязательств. Сравнения двух подходов - с использованием полной информации в отчете о кредитной истории и с использованием исключительно негативной информации - показывают, что уровень просрочки в негативных моделях на 75 % выше, чем в полных, соответственно они менее эффективны.
Сегодня бюро кредитных историй превращаются из сборщиков и распространителей информации в организации, которые предоставляют более ценные услуги и помогают управлять процессом принятия решения. Поэтому отчеты о кредитной истории должны включать все детали поведения потенциального заемщика, включая количество заключенных контрактов, способы платежей, кредитную политику и др. Бюро кредитных историй предлагают своим клиентам не только информацию о кредитах, но и решения по контролю уровня риска на всех стадиях жизненного цикла кредита. Эти решения состоят из автоматизации кредитного процесса, отчетности для мониторинга систем оценки, внедренных в организации, и системы скоринга для клиентов малого бизнеса.
Ученые соглашаются, что отчеты о кредитной истории не должны включать информацию о политической, религиозной, сексуальной принадлежности клиента, однако исключение подобной информации иногда приводит к неожиданным последствиям. Например, отчеты в США не должны включать информацию о половой принадлежности заемщика, эта политика была утверждена более 30 лет назад вследствие дискриминации женщин. Однако сегодня очевидно, что женщины являются более аккуратными заемщиками. Согласно объективным статистическим данным, они допускают меньшее количество просрочек, однако учесть данный фактор в скоринговой модели в США не представляется возможным.
В Российской Федерации кредитная история передается в бюро кредитных историй только при наличии на это письменного или иным способом документально зафиксированного согласия заемщика. Все банки обязаны подавать в бюро кредитных историй данные о своих заемщиках, однако таких бюро в РФ много. Бюро кредитных историй являются коммерческими организациями и оказывают услуги по формированию, обработке и хранению кредитных историй, а также по предоставлению кредитных отчетов [1].
Существует и Центральный каталог кредитных историй для сбора, хранения и представления субъектам и пользователям кредитных историй нужной информации.
Таким образом, использование скорин-гового анализа является одним из наиболее эффективных способов повышения эффективности кредитования малого бизнеса банковской организацией. Основной сложностью является прогнозирование поведения заемщика в будущем, для этого разрабатываются различные виды скоринговых карт. Для Российской Федерации актуальны такие проблемы, как недостаточное количество клиентов для построения адекватной скоринговой модели и отсутствие единого доступа к отчетам по кредитам других банков. Решением проблемы является привлечение экспертов для принятия окончательного решения по каждой заявке (как минимум до момента накопления достаточного количества статистических данных) и создание в Российской Федерации единой открытой базы кредитной истории, в которой будет представлена как негативная, так и положительная информация о заемщике.
Скоринговая модель для малых предприятий строится на трех основных параметрах
- кредитная история предприятия и его фактических собственников, благонадежность владельцев бизнеса и финансовое состояние и финансовые результаты предприятия.
Список литературы
1. Федеральный закон от 30.12.04 №218-ФЗ «О кредитных историях». [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
2. Цена обеспечения. URL: htpp://www.kommersant.ru/doc/1647379 (дата обращения: 30.09.2012).
3. Шешукова Т.Г. К вопросу определения инвестиционной кредитоспособности предприятия-заемщика // Экономический анализ: теория и практика. 2003. №8. С.10-12.
4. Caire D. Builing Credit Scorecards for Small Business Lending in Development Markets. London, 2004. 180 p.
5. Cowan Ch. D., Cowan A.M. Survey Based Assessment of Financial Institution Use of Credit Scoring for Small Business Lending. Birmingham, 2007. 220 p.
6. Making Small Business Profitable, Proceedings from the Global Conference on Credit Scoring. Washington, D.C., 2001. 153 p.
7. Report to the Congress on Credit Scoring and its Effects on the Availability and Affordability of Credit. Washington, D.C., 2007. 127 p.
