CC BY
411
КРЕДИТ
МОДЕЛИ АНАЛИЗА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ
ЗАЕМЩИКОВ
B. П. ЕДРОНОВА, доктор экономических наук, профессор,
проректор Нижегородского коммерческого института
C.Ю. ХАСЯНОВА,
управляющая Нижегородским филиалом ОАО "АКБ Саровбизнесбанк"
Современные практические подходы к методологии анализа кредитоспособности заемщиков в коммерческих банках основаны на комплексном применении финансовых и нефинансовых критериев.
Заслуживает, на наш взгляд, внимания классификация методов и моделей оценки кредитоспособности заемщиков коммерческих банков, предложенная профессором Санкт-Петербургской государственной инженерно-экономической академии И.В. Вишняковым. Данный автор предлагает выделить следующие классы моделей оценки кредитоспособности заемщиков (рис.1)1:
• классификационные, среди которых необходимо выделить модели бальной оценки кредита (рейтинговые методики) и модели прогнозирования банкротств (статистической оценки, основанной на MDA — Multiple Discriminate Analysis — множественном дискриминантном анализе);
• модели комплексного анализа (на основе «полуэмпирических» методологий: «правила 6С», CAMPARI, PARTS, Judgmental Analysis (оценочная система анализа), последняя применяется для оценки потребительских кредитов).
Модели оценки кредитоспособности заемщиков
Рис.1. Модели оценки кредитоспособности заемщиков.
' И. В. Вишняков. Методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков. СПб: Изд-во СПбГИЭА. 1998. С. 18-44.
Классификационные модели позволяют разбить заемщиков на группы (классы) и являются вспомогательным инструментом при определении возможности удовлетворения кредитной заявки.
Достаточно хорошо освещены в литературе две модели: бальной (рейтинговой) оценки и прогнозирования банкротств. Рейтинговые модели делят заемщиков на плохих и хороших, а модели прогнозирования пытаются дифференцировать фирмы-банкроты и устойчивые компании.
Рейтинговая оценка предприятия — заемщика рассчитывается на основе полученных значений финансовых коэффициентов и выражается в баллах. Баллы исчисляются путем умножения значения любого показателя на его вес в интегральном показателе (рейтинге).
Общий вид рейтинговой оценки:
i=l
где К0 — интегральный показатель (рейтинг);
А. — удельный вес /—го показателя; Л, = 1
К. — значение /—го показателя;
п — число показателей.
Модификацией рейтинговой оценки является кредитный скоринг (credit scoring) — технический прием, предложенный американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х годов для отбора заемщиков по потребительскому кредиту. Отличие кредитного скоринга от рейтинговой оценки состоит в том, что в формулу рейтинговой оценки вместо К. (значения /—го показателя) подставляется В. — частная балльная оценка /—го показателя. При этом для каждого показателя определяются несколько интервалов значений, и каждому интервалу приписывается определенное количество баллов или определяется класс (1, 2, 3...).
Если полученный заемщиком рейтинг (кредитный скоринг) ниже заранее установленного специалистами и экспертами банка значения, то такому заемщику в кредите будет отказано. Если же его оценка удовлетворяет установленным нормативам, то его кредитная заявка будет удовлетворена. При введении допустимых интервалов значений оценки можно одновременно определить соответствующие каждому интервалу процентную ставку и вид обеспечения.
Достоинством рейтинговой модели является ее простота: достаточно рассчитать финансовые коэффициенты и взвесить их, чтобы определить класс заемщика. Следует, однако, помнить, что в расчете рейтинга могут принимать участие только те значения, которые отвечают установленным нормативам. Например, несоответствие коэффициента текущей ликвидности значению
«2 и более», а обеспеченности собственными средствами значению «0,1 и более» является основанием для признания предприятия банкротом независимо от значений других коэффициентов.
Прогнозные модели используются для оценки качества потенциальных заемщиков и базируются на статистических методах, наиболее распространенным из которых является множественный дискриминантный анализ (МДА), известный также как «кластерный анализ».
Общий вид дискриминакгной функции:
п
/=1
где а0 и а. — некоторые параметры (коэффициенты регрессии); /. — факторы, характеризую|-щие финансовое состояние заемщика (например, финансовые коэффициенты).
Коэффициенты регрессии рассчитываются в результате статистической обработки данных по выборке фирм, которые либо обанкротились, либо сумели выжить в течение некоторого пери ода.
Графически дискриминантная функция (индекс 7) представляет прямую линию, делящук)> (в зависимости от значений факторов финансового состояния) все компании на две группы: на тех, кому финансовые затруднения вплоть до банкротства в ближайшем будущем не грозят, и на тех, кому это грозит. Если Z-oцeнкa некоторой компании находится ближе к показателю средней компании-банкрота, то при условии продол^ жающегося ухудшения ее положения она обанкротится. Если менеджеры компании и банк, осознав финансовые трудности, предпринимаю^ шаги, чтобы предотвратить усугубление ситуации, то банкротства не произойдет, следовательно^ Z-oцeнкa является сигналом раннего предупреждения.
Для применения МДА необходима достаточно репрезентативная выборка предприятий, дифференцированных по отраслям, размерам. Трудность заключается в том, что внутри отрасли не всегда возможно найти достаточное количество обанкротившихся фирм, чтобы рассчитать коэффициенты регрессии.
Наиболее известными моделями МДА являются модели Альтмана и Чессера.
В 1977 году Альтманом, Хольдерманом и На-райаной введен «Z-aнaлиз» на основании следующего уравнения:
где Хх — отношение собственных оборотных средств к сумме активов; Х2 — отношение реинвестируемой прибыли к сумме активов; Х3 — отношение рыночной стоимости акций к заемному
капиталу; Х4 — отношение объема продаж (выручки от реализации) к сумме активов; Х5 — отношение брутто-прибыли (прибыли до вычета процентов и налогов) к сумме активов.
Отнесение предприятия к определенному классу надежности производится на основании следующих значений индекса Z:
2Г< 1,8 — вероятность банкротства очень высокая;
1,8 < 2,7 - вероятность банкротства высокая;
2,7 < Z < 3,0 - вероятность банкротства низкая;
3,0 < Z — вероятность банкротства очень низкая.
Пятифакторная модель Альтмана, построенная на основе анализа состояния 66 фирм, позволяет дать достаточно точный прогноз банкротства на 2—3 года вперед. Факт банкротства на один год можно установить с точностью до 95%.
Модель Альтмана предсказывает случай наступления банкротства достаточно хорошо на два года вперед. Более поздние работы Альтмана и его коллег обновили и улучшили его первоначальное исследование. В своей последней работе они подробно изучили такие факторы, как капитализируемые обязательства по аренде, применили прием сглаживания данных, чтобы выровнять случайные колебания. Новая модель способна предсказывать банкротства с высокой степенью точности на два года вперед и с меньшей, но все же приемлемой точностью (70%) на пять лет вперед.
Построение моделей, подобных уравнению Альтмана, для российских заемщиков пока проблематично, во-первых, из-за отсутствия статистики банкротств; во-вторых, из-за влияния на факт признания фирмы банкротом многих факторов, не поддающихся учету; в-третьих, из-за нестабильности нормативной базы банкротства российских предприятий.
Модель надзора за ссудами Чессера прогнозирует случаи невыполнения клиентом условий договора о кредите. При этом под «невыполнением условий» подразумевается не только непогашение ссуды, но и любые другие отклонения, делающие ссуду менее выгодной для кредитора, чем было предусмотрено первоначально.
В модель Чессера входят следующие шесть параметров:
Х1 — отношение кассовой наличности и стоимости легко реализуемых ценных бумаг к сумме активов;
Х2 — отношение чистой суммы продаж (без учета НДС) к сумме кассовой наличности и стоимости легко реализуемых ценных бумаг;
Х3 — отношение брутто-дохода (прибыли до вычета процентов и налогов) к сумме активов;
Х4 — отношение совокупной задолженности к сумме активов;
Х5 — отношение основного капитала к чистым активам (или применяемому капиталу = акционерному капиталу и долгосрочным кредитам);
Х6 — отношение оборотного капитала к нет-то-продажам (чистой сумме продаж).
Оценочные показатели модели следующие:
У = -2,0434 - 5,24 • Х1 + 0,0053 • Х2~ - 6,6507 • Хъ+ 4,4009 • Х- 0,0791 • Х- 0,1020 • Х6
Переменная У, которая представляет собой линейную комбинацию независимых переменных, используется в следующей формуле для оценки вероятности невыполнения условий договора, Z:
где е = 2,71828 (число Эйлера — основание натуральных логарифмов).
Получаемая оценка Y может рассматриваться как показатель вероятности невыполнения условий кредитного договора. Чем больше значение Y, тем выше вероятность невыполнения договора для данного заемщика. В модели Чессера для оценки вероятности невыполнения договора используются следующие критерии:
• если Z >0,50, то заемщика следует отнести к группе, которая не выполнит условий договора;
• если Z < 0,50, то заемщика можно отнести к группе надежных.
Чессер использовал данные ряда банков по 37 «удовлетворительным» ссудам и 37 «неудовлетворительным», причем для расчета были взяты показатели балансов фирм-заемщиков за год до получения кредита. Подставив расчетные показатели модели и формулу «вероятности нарушения условий договора», Чессер правильно определил три из каждых четырех исследуемых случаев.
Отечественные дискриминантные модели прогнозирования банкротств представлены двух-факторной моделью М.А. Федотовой и пятифак-торной моделью P.C. Сайфулина, Г.Г. Кадыкова.
Модель оценки вероятности банкротств М.А. Федотовой опирается на коэффициент текущей ликвидности (Z,) и долю заемных средств в валюте баланса (Х2):
Z= -0,3877 - 1,0736 • Х{ + 0,0579 • Х2
При отрицательном значении индекса Z ве-
роятно, что предприятие останется платежеспособным.
Уравнение P.C. Сайфулина, Г.Г. Кадыкова имеет вид:
Z= 2 • Xt + ОД • Х2 + 0,08 • 0,45 • Х4+ Х5
где Хх — коэффициент обеспеченности собственными средствами (нормативное значение ^>0,1); Х2 — коэффициент текущей ликвидности (Х>2); Х3 — интенсивность оборота авансируемого капитала, характеризующая объем реализованной продукции, приходящейся на 1 руб. средств, вложенных в деятельность предприятия (Х3 > 2,5); Х4 — коэффициент менеджмента, рассчитываемый как отношение прибыли от реализации к выручке; Х5 — рентабельность собственного капитала
(Х5>0,2).
При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням индекс Z равен 1. Финансовое состояние предприятия с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.
Наряду с множественным дискриминантным анализом для прогнозирования вероятного банкротства заемщика могут использоваться и упрощенные модели, основанные на системе определенных показателей. Примером такого подхода является система показателей Бивера, включающая: коэффициент Бивера; рентабельность активов; финансовый левередж; коэффициент покрытия активов собственным оборотным капиталом;
коэффициент покрытия краткосрочных обязательств оборотными активами.
Коэффициент Бивера находится по формуле:
_Чистая прибыль - Амортизация_
Долгосрочные и краткосрочные обязательства
Значение > —0,15 свидетельствует о неблагополучном финансовом состоянии за год до банкротства. Аналогичные сигналы дает значение коэффициента покрытия активов чистым оборотным капиталом, меньшее 0,06 и коэффициент покрытия краткосрочных обязательств, меньшее 1.
Для классификации кредитов можно использовать также модель CART. CART расшифровывается как «классификационные и регрессионные деревья» (Classification and regression trees). Это непараметрическая модель, основными достоинствами которой являются возможность широкого применения, доступность для понимания и легкость вычислений, хотя при построении таких моделей применяются сложные статистические методы. Иногда эту модель называют «рекурсивным разбиением». Понять «классификационное дерево» нетрудно: компании-заемщики разделяются на «ветви» в зависимости от значений выбранных финансовых коэффициентов, каждая «ветвь» дерева, в свою очередь, разделяется на «ветви» в соответствии с другим коэффициентом. Точность классификации составляет около 90%, что совсем неплохо. В качестве иллюстрации можно продемонстрировать «классификационное дерево» для выявления фирм-банкротов, приведенное на рис.22.
< 0,698
Рис. 2. Пример использования модели CART (Classification and regression Trees) В — предполагаемый банкрот, S — предположительно устойчивая компания
2 Синки Дж.Ф., ш. Управление финансами в коммерческих банках. /Пер. с англ. 4-го переработанного изд. Под ред. Р.Я. Левиты, Б. С. Пинскера. - М., СМаНаху, 1994. С. 622.
Используя математические методы при управлении кредитами банков, необходимо иметь в виду, что предоставление кредитов не чисто механический акт. Это сложный процесс, в котором важны как человеческие отношения между сторонами, так и понимание технических аспектов. Математические модели не учитывают роль межличностных отношений, а в практике кредитного анализа и кредитования этот фактор необходимо учитывать.
Альтман предлагал использовать его «количественную модель» как дополнение к «скорее качественному и интуитивному» подходу инспекторов кредитных отделов банков, отмечая, что его модель не дает балльной оценки кредита и не способна заменить оценки, которые предлагают служащие банка. Модель и получаемые через нее Z-оценки могут послужить ценным инструментом определения общей кредитоспособности клиентов и сигналом раннего предупреждения о возможности плохого финансового состояния.
Недостатками классификационных моделей, по нашему мнению, являются их «количественная субрелевантность» (переоценка роли количественных факторов), произвольность выбора системы базовых количественных показателей («эмпиризм»), высокая чувствительность к искажению (недостоверности) исходных данных (в особенности, финансовой отчетности, что наиболее характерно именно для российских предприятий-заемщиков), сравнительная громоздкость (необходимо учитывать «финансово-экономический гистерезис» заемщика, исследовать внутри- и межотраслевую статистику и т.п.).
Агрегировать количественные и качественные характеристики заемщика позволяют модели комплексного анализа: правило «шести Си», CAMPARI, PARTS, оценочная система анализа.
Правило «шести Си» используется в практике банков США, которые для отбора клиентов применяют критерии, начинающиеся буквой «Си»: capacity, character, capital (cash), collateral, conditions, control. Это соответствует русским терминам:
способность заимствовать средства; репутация заемщика; способность получать доход; обладание активами 'обеспечение); состояние экономия хкой конъюнктуры; чувствительность заемщика. К сожалению, шестое «Си» — control («контроль»), понимаемое как чувствительность заемщика к изменению макроэкономических параметров (налоговых ставок, законодательного обеспечения бизнеса и т.п.) в российской банковской практике пока не получило должного отражения.
Если перейти в плоскость банковской кредитной практики, то целесообразно затронуть эти факторы в несколько ином порядке, разбив их на пять основных вопросов, ответы на которые существенны в процессе формирования мнения кредитного эксперта:
1) кто?
2) для чего?
3) сколько?
4) на какой срок?
5) против чего?
На практике при решении вопроса «КТО является заемщиком?» необходимо вести исследование по следующим трем основным направлениям.
1) Кредитная правоспособность, то есть способность заемщика заключать кредитные договоры, которые будут иметь юридическую силу. В данном случае, необходима проверка полномочий на получение кредита.
Решающее значение для кредитной правоспособности имеют правовые аспекты (например, необходимо ознакомиться с уставом предприятия и с положениями, которые определяют правомочность лиц, выступающих от его имени).
Существуют различные аспекты правоспособности, зависящие от категории заемщика (индивидуальный предприниматель, физическое лицо, юридическое лицо).
2) Личная кредитоспособность, или база личного доверия кредитного учреждения в отношениях с заемщиком.
Критериями личной кредитоспособности являются:
безупречная репутация; достоверность получаемой от заемщика информации;
надежность;
честность;
порядочность.
3) Квалификация менеджмента, иначе способность руководящих органов успешно управлять предприятием.
Критериями для проверки квалификации в основном являются:
личная биография, успехи прошлой деятельности;
достоверность полученной в прошлом информации;
качество системы учета; актуальность и полнота информации о предприятии;
осведомленность о важнейших рынках; наблюдение за конкурентами, инновации в сфере производства, уровень технической оснащенности;
поведение менеджмента: руководство сотрудниками, планирование;
средний уровень качества менеджмента.
Вопрос «ДЛЯ ЧЕГО будет использоваться кредит?», то есть о целях использования кредита играет важную роль в рамках проверки кредитоспособности. В определенных случаях само предприятие устанавливает будущую потребность на основе своего финансового плана (критерии: «сколько?», «когда?», «на какой срок?», «для чего?», «каковы источники финансирования?»).
Однако на практике часто встречаются случаи, когда предприятие указывает конкретную цель использования кредита без предоставления финансового плана. Задачей банка в данном случае будет являться проверка обоснованности указанной цели использования и возможностей погашения кредита. Такой анализ удобнее всего проводить по отдельным группам объектов инвестиций.
Вопрос «СКОЛЬКО средств необходимо заемщику?» означает, что средства должны быть предоставлены в таком объеме, чтобы заемщик смог успешно осуществить свои планы.
В задачи банка входит проверка обоснованности размеров кредита на базе представленных заемщиком материалов, других источников, а также на основе собственного опыта и соблюдения нормативных требований по размеру кредитных рисков.
Решение вопроса «НА КАКОЙ СРОК должен быть предоставлен кредит?» предполагает, что информация о сроках кредита вытекает из результатов проверки целей использования кредита. При этом кредитор исходит из того, что средства на обслуживание задолженности и возврат кредита будут поступать из финансируемой сделки или осуществленной инвестиции, а также из ликвидных средств предприятия.
Наконец, вопрос «ПРОТИВ ЧЕГО предоставляется кредит?» затрагивает проблему обеспечения.
В Германии, например, на этот счет существует поговорка, что самый «лучший» кредит, который предоставляется банками, — это кредит безо всякого обеспечения. В этом случае проверка кредитоспособности приводит к тому, что обеспечение кредита не требуется. Как правило, в таких случаях речь идет о долгосрочных взаимоотношениях заемщика со своим (основным) банком или о заемщиках с общеизвестной хорошей кредитоспособностью и деловой репутацией. Кредиты без всякого обеспечения носят в основном краткосрочный характер. Тем не менее банк вправе требовать предоставления обеспечения в лю-
бой момент после выдачи такого кредита при ухудшении финансового положения клиента. В остальном же действует принцип обеспечения кредитов залогом или поручительством (гарантией).
В российских условиях кредит без обеспечения отсутствует. На практике его роль часто играют чисто субъективные «личные взаимоотношения» руководства банка и заемщика и т.п.
Обеспечение имеет только ту стоимость, за которую банк в случае необходимости смфкет реализовать его, чтобы покрыть кредит, все проценты и расходы по нему за счет выручки от rtpo-дажи. При передаче в залог движимого и недвижимого имущества, товарных запасов важную роль играет возможность и время их реализации, при уступке требования или поручительстве — платежеспособность третьего должника (поручителя).
Анализ кредитоспособности клиента в соответствии с основными принципами кредитования, содержащимися в методике CAMPARI, заключается в поочередном выделении из кредитной заявки и прилагаемых финансовых документов наиболее существенных факторов, определяющих деятельность клиента, в их оценке и уточнении после личной встречи с клиентом. Название CAMPARI образуется из начальных букв следующих слов:
С — Character — репутация, характеристика клиента;
А — Ability — способность к возврату кредита;
М — Margin — маржа, доходность;
Р - Purpose — целевое назначение кредита;
А — Amount — размер кредита;
R — Repayment - условия погашения кредита;
/— Insurance — обеспечение, страхование риска непогашения кредита. I
В Англии ключевым словом, в котором сосредоточены требования при выдаче кредитов заемщикам, является термин «PARTS», включающий в себя:
Purpose — назначение, цель получения заемных средств;
Amount — сумма, размер кредита;
Repayment — оплата, возврат долга и процентов;
Term — срок предоставления кредита;
Security — обеспечение погашения кредита.
Для анализа индивидуальных заемщиков применяется оценочная система, основанная на опыте и проницательности специалистов банка. Оценке подлежит характер заемщика, предполагаемое использование средств, источники погашения кредита.
Характер заемщика может быть определен из
его кредитной истории и степени надежности, показываемой продолжительностью и постоянством работы (занятости), продолжительностью и типом проживания, искренностью и другими факторами. Специалист по кредитам должен быть максимально объективным и не должен применять субъективные ценности или собственные пристрастия. Возраст клиента может быть рассмотрен как фактор, от которого зависят будущие доходы, он также определяет время, оставшееся
Комплексные методики оценки кредитоспособности заемщиков применяются многими коммерческими банками, однако, обращает на себя внимание их «эмпирический» характер, недостаточная теоретико-методологическая проработанность, слабое использование математического аппарата. Основной акцент в их реализации делается на субъективное мнение экспертов.
Сложившаяся система отбора субъектов кредитования, по которой работает большинство коммерческих банков сегодня, во многом далека от совершенства. Самые значимые ее недостатки следующие.
• Субъективизм экспертизы. Решение, принимаемое экспертом, основано только на его личном опыте, интуиции и знаниях, то есть во многом субъективно.
• Нестабильность результатов. Они могут зависеть от эмоционального состояния и личных пристрастий эксперта.
• Неуправляемость экспертизы. Ее качество случайная величина, которую практически невозможно улучшить или ухудшить.
до пенсии, и ожидаемую продолжительность жизни, что будет учтено при определении срока кредита. Доход клиента почти всегда является основным источником погашения кредита и должен быть адекватным в соответствии с долгами и другими обязательствами заемщика.
По западному стандарту заявку на кредит от физического лица оценивают по 20 характеристикам, для каждой характеристики используется от 2 до 11 градаций:
• Отсутствие механизма преемственности и обучения экспертов. Стать хорошим экспертом можно лишь посредством накопления значительного опыта, передать который практически невозможно по причине отсутствия эффективных методик обучения.
• Проблема повышения квалификации эксперта. Это возможно только путем накопления опыта, как положительного, так и отрицательного, а отрицательный опыт — это новые проблемные кредиты.
• Высокая стоимость экспертизы из-за участия в ней высшего управленческого персонала банка.
• Ограничение минимального размера кредитной заявки из-за высокой стоимости экспертизы.
• Ограничение числа (розницы) рассматриваемых заявок физическими возможностями экспертов.
• Упущенная выгода от ограничения потока заявок требованием залога.
1 Наличие счета в банке 11 Продолжительность проживания в одной
2 Продолжительность кредита квартире
3 Кредитная история клиента 12 Финансовое состояние
4 Цель использования кредита 13 Возраст клиента
5 Сумма кредита 14 Долги у клиента
6 Сумма на счетах в банке 15 Характеристика квартиры
7 Продолжительность работы на одном месте 16 Число прежних кредитов в банке
8 Частичная уплата от представленной суммы 17 Специальность
9 Семейное положение 18 Число лиц на содержании
10 Возможности поручителей 19 Наличие телефона
20 Принадлежность к жителям или гостям
