CC BY
2
УДК 33.336
Цецулина Ю. С. студент магистратуры факультет «Экономика» Институт Экономики Управления и Природопользования
Сибирский Федеральный университет научный руководитель: Черкасова Ю.И., к.э.н.
доцент Россия, г. Красноярск ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ ПРОЦЕССОВ
Аннотация
В большинстве российских банков прогнозные показатели не используются для оценки кредитоспособности заемщиков. Оценка осуществляется на основе анализа текущих показателей деятельности. При этом применение методов прогноза является целесообразным с точки зрения повышения качества и информативности отчетности, а также снижения степени кредитного риска. Построение прогнозных моделей оценки кредитоспособности заемщика позволит уточнить существующий механизм оценки и принять более обоснованное решение о выдаче кредита.
Ключевые слова: прогнозирование, оценка кредитоспособности, заемщик, экстраполяция, моделирование, оценка.
Tsetsulina U.S.
School of Economics, Management and Environmental
Siberian Federal University Krasnoyarsk, Russia Scientific adviser: Cherkasova U.S.
Annotation
In most Russian banks, forecast indicators are not used to assess the creditworthiness of borrowers. The assessment is based on an analysis of current performance indicators. Moreover, the use of forecasting methods is advisable from the point of view of improving the quality and information content of reporting, as well as reducing the degree of credit risk. The construction of forecast models for assessing the creditworthiness of the borrower will clarify the existing assessment mechanism and make a more informed decision on the issuance of credit.
Keywords: forecasting, credit rating, borrower, extrapolation, modeling, assessment.
Прогноз - это предвидение основных тенденций и направлений развития тех или иных явлений [3]. Прогноз позволяет построить оптимальную финансовую модель и на ее основе увидеть перспективы деятельности организации, определить будущую кредитоспособность.
В научной литературе выделяют два типа методов прогнозирования:
- Количественные □ □ основанные на экстраполяции уже известных тенденций и моделей;
- Качественные □ □ составляемые на основе оценок экспертов и дающие представление о возможных принципиальных изменениях в прогнозируемой системе. Их преимущство состоит в возможности предсказать принципиально важные повороты в прогнозируемой системе. Однако при этом чаще всего прогнозы строятся на основе субъективного опыта экспертов, что значительно снижает прогностическую ценность данных исследований.
Классификация основных методов прогнозирования представлена на рисунке 1 [5].
Экстраполяция зависимых переменных
Методы экстр аполядии Статическое экстраполирование г
Экстраполяция по огибающим кривым
Динамическое экстраполирование Динамическая экстраполяция переменных
Аналитические экспертные оцшки
Методы экспертных оцшсж Индивиду альны е экспертные оценки Метод морфологического анализа
Оценки типа «интервью»
Метод комиссии
Коллективные экспертные оценки
Метод «мозговой »гаки»
Метод Д ель фи
Метод взвапншых оцнюк
1 Логические модели — Метод сциария
Исторические аналогии
Методы моделирования Ин формационные модели К Модели потоков научных публикаций
Анализ патентной информации
Статистические модели
Математические модели Экон омико -матен атач ески е модели
Имитационные модели
Рисунок 1 - Классификация методов прогнозирования Достоинством метода экстраполяции является изученность используемых моделей, возможность количественных оценок. Однако при
этом прогноз может оказаться ошибочным из-за принципиальных, качественных изменений, которые невозможно было предусмотреть заранее. В простейшем случае суть экстраполяции состоит в том, что на основе историко-фактических данных строят кривую роста того или иного показателя, характеризующего развитие системы, и пытаются продолжать эту кривую «в будущее». Этот метод в сравнительно большей степени основан на фактических, объективных данных.
Ключевая проблема данного метода основана на том, что даже располагая точнейшими данными за большое количество периодов не всегда точно удается экстраполировать развитие на несколько лет вперед: кривая иногда неожиданно уходит вверх, иногда столь же неожиданно идет вниз.
Этого позволяют избежать методы экспертных оценок. В зависимости от формы работы с экспертами различают индивидуальные и коллективные методы экспертизы.
Индивидуальные методы экспертизы предусматривают персональную работу с каждым экспертом и получение частного, предварительного, не согласованного с другими мнения эксперта. Форма получения экспертных оценок может быть различной. Чаще всего эксперты опрашиваются заочно, путем заблаговременной пересылки им подготовленных анкет (аналитические экспертные оценки). В этом случае индивидуальные экспертные оценки носят аналитический характер, так как эксперт имеет возможность получить и проанализировать всю необходимую информацию об опыте развития прогнозируемого объекта. Однако и здесь оценка эксперта выступает в большинстве случае как продукт его интуитивного мышления.
Среди методов индивидуальной экспертной оценки особого внимания следует уделить методу морфологического анализа. Он предусматривает строгую процедуру анализа и оценки возможных вариантов решения сложных, многоплановых технических проблем, а также социально-экономических. Суть этой процедуры состоит в разделении проблемы на отдельные составляющие. Далее определяются возможные их состояния в будущем и последовательно рассматриваются всевозможные сочетания ожидаемых состояний по всем составляющим проблемы.
Содержание разнообразных методов коллективных экспертных оценок заключается в том, чтобы использовать все достоинства групповой экспертизы, при этом сведя к минимуму ее недостатки. Осуществляется это прежде всего путем создания условий, которые формируют объективные оценки.
Одним из примеров таких условий является метод «мозговой атаки». Сущность этой процедуры заключается в том, что работа группы экспертов распадается на несколько этапов:
1. Генерация идеи, новых решений;
2. Создание практической оценки полученной информации и отбор рациональных решений. Эффективность оценивается по числу новых идей,
которые были выявлены в процессе обсуждения проблемы.
В отличие от метода «мозговой атаки», метода Дельфи предусматривает полную изоляцию экспертов и анонимность их мнений. Опрос производится в форме анкет с целью выяснения относительной важности и сроков свершения ожидаемых событий в прогнозируемой области. Групповое решение основывается на статистической обработки индивидуальных оценок с учетом согласованности мнений экспертов. Данная согласованность мнений характеризуется относительной величиной размаха индивидуальных оценок.
Некоторые методы отражают нормативный подход к разработке прогнозов. Данный подход определяет перспективы развития исходя из заранее установленной цели. В этом случае задача прогноза состоит в том, чтобы сформировать структуру взаимосвязанных элементов, которые обеспечивают безусловное и наиболее рациональное достижение установленной цели. Взаимосвязанные элементы образует иерархическую систему, ее графическое изображение называется «дерево целей». Элементы, раскрывающие содержание находятся на каждом уровне дерева. Уровень является средством решения проблем вышестоящего уровня.
Одним из наиболее перспективных подходов к разработке прогнозов считается моделирование процессов развития. Моделирование процессов развития - это определение перспектив на основе адекватных моделей развития. По характеру использования моделей различают логические, информационные и математические модели прогнозирования.
Логическое моделирование включает тщательное изучение внутреннего процесса развития прогнозируемого объекта. На этой основе разрабатывается соответствующие исторические модели. Данные модели используются затем при решении конкретных ситуаций и задач развития прогнозируемого объекта. Практический интерес представляют методы построения различных информационных моделей. На данный момент разработаны и используются методы прогнозирования, которые основаны на анализе информационных массивов различных данных. Математические модели прогнозирования представляют собой наиболее универсальные методы анализа тенденций развития рассматриваемой системы. Они позволяют дать количественное описание динамики развития реальных объектов прогнозирования, изучить характер и направления влияния на их изменение различных факторов. Для моделирования процессов финансового развития чаще всего используются методы статистического анализа, исследование производственных функций, динамическое программирование.
Наиболее значимым показателем прогнозирования с целью оценки кредитоспособности хозяйствующего субъекта является финансовый результат, позволяющий определить в абсолютном выражении величину прибыли или убытка и на этом основании определить достаточность данной величины для выполнения обязательств перед другими субъектами рынка (в том числе банковскими организациями).
Для прогнозного определения финансовых результатов организации чаще всего используются такие группы методов как маржинальный анализ, традиционные методы, экономико-математические и статистические методы
[4].
К первой группе методов относятся расчет точки безубыточности, планирование на основе предельных издержек и предельного дохода, эффекта операционного рычага.
Точка безубыточности (Тб)- это такой объем продаж, при котором прибыль организации равна нулю. Расчет осуществляется по следующей формуле [2]:
^ __Совокупные постоянные издержки
б Цена единицы-Переменные издержки на единицу (
Далее рассчитывается запас финансовой прочности как разница между фактическим объемом продаж и объемом продаж, соответствующим точке безубыточности. Он определяет, насколько организация может без потери прибыли снизить объем выпуска продукции. После возможно проведение расчета операционного рычага, определяется как отношение маржинального дохода (разница между выручкой и переменными затратами) к операционной прибыли.
Маржинальный анализ позволяет прогнозировать величину прибыли, однако применение данного метода для целей внешних пользователей не представляется возможным в силу отсутствия данных о ценах, а также о переменных и постоянных издержках в публикуемой бухгалтерской отчетности.
К традиционным методам планирования прибыли относятся: метод прямого счета, аналитический метод, нормативный метод.
Сущность метода прямого счета заключается в следующем: плановая прибыль от реализации товаров/работ/услуг определяется как разность между планируемой выручкой от реализации продукции и полной себестоимостью реализуемой продукции. К моменту планирования прибыли необходимо знать весь ассортимент выпускаемой продукции, подсчитать по плановым калькуляциям ее себестоимость, максимально точно спрогнозировать объем реализации этой продукции и цены в плановом периоде, что не представляется возможным внешними пользователями.
Сущность аналитического метода состоит в том, что базой расчета служат показатели базовой рентабельности, затрат на рубль товарной продукции, а также совокупность плановых показателей деятельности организации. Данный метод также не может быть использован для прогнозирования финансовых результатов внешними пользователями по причине отсутствия детальных данных о затратах на сырье, материалы и электроэнергию, а также в силу невозможности разграничения ассортимента товаров/работ и услуг на сравнимые и несравнимые.
Нормативный метод или метод бюджетирования является синтезом метода прямого счета с установлением норм и нормативов. Недостатком
метода является абсолютная невозможность применения внешними пользователями для прогнозирования в силу необходимости привлечения внутренних данных организации.
Экономико-математические методы планирования показателей прибыли заключаются в выявлении математической закономерности развития показателя и построения на этой основе модели развития показателя в будущем периоде. Основным недостатком данного метода является необходимость сбора большой информационной базы и ее приведение в сопоставимый вид для планирования (за период от 7 до 10 лет), а также сложность в определении параметров уравнения, используемого для прогнозирования прибыли.
Поэтому чаще всего для прогнозирования финансовых результатов организации применяют метод факторного анализа, являющегося частью одного из этапов экономико-математического метода. Факторная модель может быть представлена в следующем виде:
Рр = РЬ+ ДS + ДК + ДУС + ДРС + ДР (2)
где Рр - прогнозируемая прибыль;
РЬ - прибыль базисного периода;
ДS - влияние изменения объема продаж;
ДК - влияние структурного (ассортиментного) сдвига в объеме продаж;
ДУС - влияние изменения переменных расходов;
ДРС - влияние изменения постоянных расходов;
ДР - влияние изменения цен реализации [2].
Сложность метода состоит в том, модель требует привлечения данных о постоянных и переменных издержках, что является ограничением для ее использования внешними пользователями.
На практике часто применяется расчетно-аналитический метод. Этот метод еще называют методом пропорциональной зависимости. При его применении заранее планируется увеличение выручки на 10% (возможно использование и другого значения в зависимости от целей организации: планирует ли она увеличивать/снижать цены и количество товаров/работ/услуг), прогноз остальных показателей осуществляется следующим образом:
- определяется доля статей расходов в отчете о финансовых результатах в общей величине выручке в отчетном периоде;
- прогнозная величина расходов рассчитывается путем перемножения полученной доли отчетного периода на прогнозное значение выручки;
- путем вычитания расходов организации из выручки определяется величина прибыли организации, ожидаемой в будущем периоде.
Данный метод является достаточно простым в применении и доступным для использования внешним пользователям.
Наиболее распространенным методом среди экономико-
статистических, является метод, основанный на среднегодовом темпе роста или метод экстраполяции. Расчет среднегодового темпа роста осуществляется на основе формулы средней геометрической.
Разновидностью метода экстраполяции является метод линейной экстраполяции, когда прогнозные величины за определенный период времени определяются на основе среднего прироста (снижения) исследуемого показателя по следующим формулам [6]:
ДУ= (У1+У2+У3+... + Уп)/п (3)
где ДУ - средний прирост/снижение показателя;
Уп - значение прироста/снижения показателя в период п;
п - число периодов.
Прогнозное значение показателя Упрогноз определяется следующим образом:
Упрогноз = Уп + ДУ (4)
Систематизация представленных методов прогнозирования финансового результата организации проведена на основе трех критериев:
- степень трудоемкости □ которая заключается в количестве этапов, необходимых для осуществления прогнозирования, детализации показателей деятельности компании (например, информация о постоянных и переменных издержках, необходимость деления товаров/работ/услуг на сравнимые и несравнимые), а также в необходимости учета внешних факторов (инфляция, увеличение/снижение спроса, политика государства и т.д.);
- универсальность □ которая строится на возможности использования методов анализа для небольших и крупных организаций;
- возможности использования внешними пользователями информации.
Сравнительный анализ методов прогнозирования финансового результата организации в соответствии с выделенными критериями представлен в таблице 1.
Таблица 1 - Сравнение методов прогнозирования финансового результата организации [7]_
Наименование метода прогнозирования Трудоемкость расчетов Возможность использования для анализа небольших организаций Возможность использования для анализа крупных организаций Возможность использования внешними пользователями
Маржинальный анализ низкая + + □
Метод прямого счета низкая + □ □
Аналитический метод средняя + + □
Нормативный метод высокая + + □
Факторная модель средняя + + □
Метод пропорциональных зависимостей низкая + + +
Метод экстраполяции низкая + + +
Анализ методов прогнозирования позволил выявить, что некоторые показатели (например, показатели расходов), которые должны быть учтены в моделях прогнозирования финансовых результатов в целях получения достоверного прогноза недоступны для внешних пользователей по причине необходимости соблюдения коммерческой тайны в отношении управленческой отчетности. При этом большинство методов прогнозирования являются универсальными и только два из них могут быть применены внешними пользователями - это метод пропорциональной зависимости и метод экстраполяции.
Достоинством метода экстраполяции является его простота, а недостатком - вероятностный характер и невозможность применения в условиях изменчивой среды, при появлении новых влиятельных факторов.
Метод пропорциональной зависимости является достаточно простым и удобным методом прогнозирования, но для некоторых показателей, например, для отдельных статей производственных затрат выявление зависимостей - достаточно трудоемкая процедура. Это объясняется тем, что в состав производных показателей, значения которых необходимо спрогнозировать, могут входить и такие, которые не обязательно связаны формализованными зависимостями с базовым показателем, а определяются некоторыми другими условиями.
В большинстве российских банков прогнозные показатели не используются для оценки кредитоспособности заемщиков. Оценка осуществляется на основе анализа текущих показателей деятельности. При этом расчет прогнозных показателей является целесообразным для повышения достоверности оценки возврата долга заемщика.
Использованные источники:
1. Вахитова, З.Т. Бухгалтерская отчетность как информационная база для финансового анализа / 3. Т. Вахитова // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития. □ 2014. □ №8. □ С.171-174.
2. Кливак, А.А., Рихерт, А.А., Рожкова М. Г. Корреляционно-регрессионный анализ как способ прогнозирования экономического развития предприятия (на примере ПАО «Севастопольгаз») / A.A. Кливак, A.A. Рихерт, М.Г. Рожкова//Молодой ученый. □ 2016. □ №11.1. □ С. 28-30
3. Лапутин, Е.Е. Прогнозирование как элемент управления финансами / Е.Е. Лапутин//Молодой ученый. □ 2016. □ №30. □ С. 227-229
4. Лицеванова, И.Л. К вопросу оценки кредитоспособности предприятий-заемщиков в современных условиях / И.Л. Лицеванова // Молодой ученый. □
2014. □ №9. □ С.208-210.
5. Неверова, И.Н. Методы финансового прогнозирования / И.Н. Неверова // Актуальные вопросы и перспективы развития науки и образования. - 2018. -С.67-70
6. Скипин, Д.Л., Помелова, Т.В. Современные модели прогнозирования финансового результата / Д.Л. Скипин, Т.В. Помелова // Молодой ученый. □ 2016. □ №10. □ С. 875-878
7. Третьякова, О.В., Буданова, Ю.В. Сравнительный анализ методов прогнозирования финансовых результатов / О.В. Третьякова, Ю.В. Буданова // Экономика и бизнес: теория и практика. - 2019. - №5. - С.205-209
