CC BY
133. Портал Investfunds [Электронный ресурс]. - 4. Скрипниченко М.В. Портфельные URL: http://investfunds.ru/ (Дата обращения: инвестиции: Учебное пособие. - СПб: 19.10.2017) Университет ИТМО, 2016 - 40с.
V V
УДК: 336.77
РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ ЗАЕМЩИКОВ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ
Сызоненко И.С., студентка Научный руководитель: ЗолотарюкА.В., к.т.н., доцент
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Финуниверситет), Москва
Аннотация. В статье рассматриваются вопросы развития методов оценки кредитоспособности корпоративных клиентов в Российской Федерации на примере конкретного банка, занимающего высокую рейтинговую оценку в банковском секторе. В предложенной скоринговой модели применяется обновлённая методика оценки, с использованием нового коэффициента, качественного показателя, занимающего важнейшую позицию в анализе.
Ключевые слова: корпоративные клиенты, скоринговая модель, инновации, новый показатель, количественные показатели.
THE DEVELOPMENT OF SCORING METHODS OF CORPORATIVE BORROWERS IN
THE COMMERCIAL BANK
Syzonenko I.S., student Scientific supervisor: ZolotaryukA.V., Ph.D., Associate Professor The Financial University under the Government of the Russian Federation (Financial University), Moscow
Abstract. The article deals with the questions of development of methods of assessing the creditworthiness of corporate clients in the Russian Federation, for example, a particular Bank holds a high credit rating in the banking sector. In this scoring model uses the updated assessment methodology, with application of the new ratio, quality index, occupying an important position in the analysis.
Key words: corporative clients, scoring model, innovations, new figure, quality indicators
На сегодняшний день в перечне Для оценки кредитоспособности заемщика
традиционных банковских операций важнейшее юридического лица применяются разнообразные
место занимает кредитование предприятий, методы. К наиболее часто встречающимся и
организаций, а также физических лиц. В имеющим свои преимущества и недостатки
современной России, на процесс кредитования, относят методы оценки кредитоспособности на
как на доходную активную операцию банка, основе [15]:
воздействуют разнообразные факторы риска, а) анализа делового риска;
которые влекут за собой несвоевременность б) анализа финансовых потоков;
погашения задолженности по ссуде. В связи с в) системы финансовых коэффициентов.
этим проблема оценки кредитоспособности Например, деловой риск связан с
заемщика коммерческого банка является недостатками в законодательной системе,
актуальной, поскольку отсутствует единая которая является основанием для совершения и
методика такой оценки, более того, завершения сделки по кредиту, а также со
отечественная практика нуждается в уточнении спецификой отрасли заемщика. самого понятия «кредитоспособности» [1; 13].
«Хроноэкономика» № 6 (8). Декабрь 2017 www.hronoeconomics.ru
91
В последние годы в западных банках с помощью различных статистических моделей разрабатываются методы оценки качества потенциальных заемщиков [5]. Основная цель их - создать правильные подходы для беспристрастной оценки заемщика, установить числовые критерии для разделения будущих клиентов на заслуживающих доверие и незаслуживающих, склонных риску банкротства. Примером такой модели является "модель Зета" [1]. В конце семидесятых годов она была разработана американскими экономистами и применялась банками в кредитном анализе для выявления банкротства фирм [9].
Мировой опыт показывает, что при оценке кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов используется пять групп коэффициентов:
• коэффициент ликвидности;
• коэффициент эффективности (оборачиваемости);
• коэффициент финансового левериджа (финансового рычага);
• коэффициент прибыльности;
• коэффициент обслуживания долга.
Каждый российский банк имеет свою
собственную модель, применяемую для различных видов кредитования [14].
Скоринговая модель основывается на оценке основных показателей в баллах для более точного определения степени кредитного риска при выдаче кредита клиенту. Чаще всего рассматриваются такие показатели как: кредитная история, доход, возраст и т.д. [10].
Начнем с анализа количественных показателей, рассмотренных в скоринговой модели.
В совокупности с качественными показателями, количественные показатели предоставляют необходимую для оценщика информацию об: имидже клиента, возможности клиента вернуть заемные средства денежные средства и т.д. [11, 12]. Согласно, мнению большинства экспертов, профессионалов своего дела, наиболее важной ресурсной базой, откуда оценщику можно взять информацию, являются
отчетность юридического лица, аудиторские заключения, документы, содержащие финансовую информацию о деятельности клиента, предоставленную органами
государственной статистики и др.
В предлагаемой скоринговой моделе для крупного банка (назовем его «РФБ») из многочисленных финансовых показателей, взятых из бухгалтерской финансовой отчётности, отчётов о доходах и расходах, данных по активам и обязательствам корпоративного клиента за три года (2013, 2014, 2015 гг.), возьмем для расчёта следующие коэффициенты.
1. Interest cover (Interest coverage ratio) -коэффициент покрытия процентов. Покажем наглядно, как происходит расчёт этого показателя на основе Income statement (в отчёте о прибылях и убытках; доходов и расходов). Для этого в таблице «Отчёт о прибылях и убытках» находим значение показателей EBIT и Interest expense (расходы на уплату процентов), то есть строчки IS24/IS30. Для 2013 г: (-165/90,9 = 1,8).
2. Ordinary Income Margin или норма доходности для данной скоринговой модели. Коэффициент находится как соотношение выручки к доходу или (IS35/IS10). Для 2013 года он составил 2555/163*100 =1567,5%.
3. EBITDA Margin или прибыль до вычета процентов, налогов и амортизации. Демонстрирует конечный финансовый результат предприятия, при этом не рассматривает структуру капитала, ставки налога и амортизационную политику [3]. Согласно, данным в отчётности, EBITDA за 2013 год составил:
= (IS35+IS22)/IS10 или (AI01)/IS10=-1615/110=-1453%
4. Adjusted Equity Ration или финансовый коэффициент автономии (общей финансовой независимости). Демонстрирует долю активов предприятия, за счёт собственных источников [2]. Следовательно, для нашего предприятия он находится за 2013 год как:
(EQ17+AI 15)/(A42+AI 15+16)= 735/15207= 4,8%
5. Return on Assets или рентабельность активов. Даёт представление об отдаче от использования всех активов организации. В нашем примере:
(IS35+IS30)/average(A42+Al15+Al16) = -2410/15191 = -15,9%.
6. Debt amortization period или срок погашения долга в рассрочку. Для данной организации в 2013 году он стал:
(Ь4+Ь22+8В03-Л01-Л02)/ап(1835+К22 или (А101)) = (1+11449-12)/-2556= -4.8лет.
Таким образом, после расчёта всех необходимых показателей в итоге получились следующие данные (таблица 1).
Таблица 1 - Итоговые коэффициенты
Показатели Dec. 31,13 Dec. 31, 14 Dec. 31, 15
Interest Cover Коэффициент покрытия процентов -1,8 1,1 2,1
Ordinary Income Margin Норма прибыли 1567,5% -2,7% 3,8%
EBITDA Margin Прибыль до вычета процентов, налогов и амортизации -453,G% 8,G% 1G,9%
Adjusted Equity Ratio Коэффициент автономии 4,8% -G,3% 5,8%
Return on Assets Коэффициент рентабельности активов -15,9% 2,8% 7,3%
Debt Amortization Period Срок погашения долга в рассрочку -4,8 year(s) 24,7 year(s) 11,1 year(s)
Для того, чтобы эти значения можно было оценить по скоринговой модели присвоим каждому показателю соответствующие веса, и вычислим общий скоринговый балл (таблица 2).
Таблица 2 - Итоговый скоринг количественных
показателей
Indicator Score
Interest Cover 12
Ordinary Income
Margin 48,4
EBITDA Margin 36,8
Adjusted Equity
Ratio 36,7
Return on Assets 26,2
Debt Amortization
Period -63
Quantitative score 97,1
Нововведение, которое хотела предложить заключается в введении качественных показателей, так как многие банки стараются избегать данной оценки или просто не умеют ее рационально применять. Продемонстрируем данный процесс на примере «РФБ»[8]. Для этого составляется специальная анкета с перечнем вопросов, на который риск-аналик отвечает, а затем каждому ответу присваивается свой собственный балл (таблица 3).
Таким образом, получили итоговый скоринговый балл равный 13,36.
На основе проведенного анализа бухгалтерской отчётности и иных финансовых
документов, можно сделать вывод о степени кредитоспособности юридического лица.
Таблица 3 - Скоринговый балл количественных показателей
Information Score
Special characteristic of the company / Характеристика компании 13,36
Quality/Timeliness of Financial Reporting (Качество/своевременность фин. отчетности) G,665
Credit Standing of Owner/Group (Кредитоспособность владельца/группы) G,935
Management Quality / Track Record (Управление Качеством / Послужной список) G,72
Management Succession (Преемственность Руководства) G,2
Quality of internal Controlling/Accounting (Качество внутреннего контроля/бух учета) G,85
Customer transparency (Прозрачность информации) G,89
Buyer Diversification (Диверсификация покупателей) G,86
Supplier Diversification (Диверсификация продавцов) G,81
Product range / Technology G,98
Orders on hand (Портфель заказов) G,86
Track-Record in Core-Business (Опыт в основном бизнесе) G,82
Size of Company (Размер компании) G,94
Marketing Position (Маркетинговая позиция) G,96
Industry Development G,99
Competition Intensity (Интенсивность конкуренции) G,98
Dependence on Business / Industry Cycle (Зависимость от деловой активности (отрасли) G,9
Warning Signs (Предупреждающие значения) G
Было проведено комплексное построение скоринговый модели с использование качественных и количественных показателей [1]. Оценка кредитоспособности компании происходит в (таблица 4).
Таблица 4 - Оценка кредитоспособности корпоративных клиентов на основе анализа
качественных и количественных характеристик
Значение Значение Итоговая
Кате- количествен- качествен- оценка
гории ных ных заемщик
показателей показателей а
A (105; 112,5] (15,54; 16,65]
B (97,5; 105] (14,43; 15,54] Хорошая
C (90; 97,5] (13,32; 14,43]
В зависимости от того, какую оценку кредитоспособности имеет юридическое лицо, банк принимает свое решение о выдаче кредита или отклонении заявки клиента.
В рассматриваемом примере, значение количественных показателей компании равно 97,1, а качественных показателей - 13,36. Из таблицы видно, что согласно рейтинговому значению категории, данное юридическое лицо попадает в промежутки значения 4С. Это говорит нам о том, что заёмщик обладает «хорошей кредитоспособностью» и банк без риска невозврата кредита может выдать ссуду заёмщику [7].
Таким образом, оценка кредитоспособности заёмщиков является важнейшей задачей при управлении рисками, поэтому необходимо модернизировать скоринговую модель как для физических лиц, так и для юридических.
Список используемых источников
1. Аникеева, К.А. Перспективы облачных технологий в банковском деле / К.А. Аникеева, А.В. Золотарюк, А.С. Макова // Валютное регулирование и валютный контроль. - 2014. -№9. - С. 52-56.
2. Банковское дело: управление и технологии: учеб. пособ. для вузов. - 2-е изд./А. Тавасиев. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2011. - С.387-389.
3. Белоглазова Г.Н. Банковское дело: Учебник. - 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2010. - С. 459.
4. Гайдар, Е.В. В1-технологии предотвращают мошенничество в банковской сфере / Е.В. Гайдар, А.В. Золотарюк, Е.С. Худеньких // Валютное регулирование и валютный контроль.
- 2015. - №5. - С. 63-66.
5. Глущенко, В.В. Анализ эффективности процедур оценки кредитоспособности заемщика банка. - М.: - 2012 - С. 114 - 126.
6. Ермаков С.Л., Юденков Ю.Н. Основы организации деятельности коммерческого банка / Изд. КноРус, - 2013. - С. 411
7. Жуков, Е.Ф. Деньги. Кредит. Банки: Учебник - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, - 2011. -С. 44 - 50.
8. Золотарюк, А.В. Информационные технологии банковского бизнеса // Валютное регулирование и валютный контроль. 2014. № 8. С.56-57.
9. Казьмин, А. Банковская система и Сбербанк России: новые вызовы и импульсы роста // Деньги и кредит. - 2011. - № 10. - С. 3-9.
10. Куприянова, Л.М. Финансовый анализ: Учебное пособие. - М.: НИЦ ИНФРА-М, - 2015.
- С. 64.
11. Лаврушин, О.И. Банковское дело. - М.: Кнорус, - 2016. - С. 338-340.
12. Минько Л.В. Анализ методических подходов к оценке кредитоспособности заемщика // Экономика и предпринимательство. -2015. - №12.
13. Овчаров, А.О. Организация управления рисками в коммерческом банке // Банковское дело. - 2011. - № 1. - С. 18-31.
14. Оценка кредитоспособности заемщика [Электронный ресурс]// http://www.nnkredit.ru (дата обращения 29.10.2017).
15. Федеральный закон от 02.12.1990 №395-1 «О банках и банковской деятельности»
V V
