дипломная работа (1)(1). Оценка кредитоспособности клиентов на примере

• Название: Оценка кредитоспособности клиентов на примере
• Дата: 07.12.2020
• Размер: 1.5 Mb.
• Имя файла: дипломная работа (1)(1).doc
• Тип: Документы; #157791
• страница: 9 из 11

3. Пути совершенствования оценки кредитоспособности юридических лиц

3.1. Проблемы оценки кредитоспособности юридических лиц на современном этапе

Скоринг - метод классификации всех клиентов на «надежных» (кредитоспособных) и «ненадежных» (некредитоспособных). Классификация основана на использовании кредитной истории прошлых лет. Используя исторические данные и показатели (характеристики) потенциальных клиентов строят математическую модель, на основании которой производится оценка клиентов. Скоринговая система традиционно состоит из модуля подготовки исходных данных, аналитического модуля и модуля отчетности.

В большинстве своем, какие бы математические доводы не закладывались в основу скоринговой системы, простейшей реализацией модели скоринга является взвешенная сумма различных характеристик заемщика, а полученный интегральный показатель затем сравнивается с выбранным пороговым значением, на основе чего и принимается решение о выдаче или невыдаче кредита.

Математически скоринговая система представлена в виде формулы:

S = w1 * X1 + w2 * X2 + … + wk * Xk,

где S - значение скоринга;

X1,X2...Xk - параметры клиента, входящие в оценку его кредитного качества;

w1,w2...wk - веса, характеризующие значимость соответствующих параметров клиента (факторы риска его кредитоспособности) для формирования его кредитного скоринга.

Таким образом, суть скоринговой системы достаточно прозрачна и проста. Тем не менее, существуют тонкости, без учета которых применяемая система будет малоэффективна:

1) Во-первых, трудность при выборе показателей и соответствующих им весовых коэффициентов.

Именно выбор исходных данных в большей степени определяет качество оценки риска и доходность кредитного портфеля. На Западе данный вопрос не представляет проблем, так как имеется богатая накопленная обучающая выборка потенциальных компаний-клиентов, содержащая информацию о том, хорошими или плохими заемщиками зарекомендовали себя данные компании.

Для нашей страны данный процесс является достаточно трудоемким, поэтому требует определенных временных затрат. Лишь путем проб и ошибок реализуется накопление информации, которая кладется в основу скоринговой системы, адаптированной к российской действительности.

2) Во – вторых, коррелированность финансовых коэффициентов.

Для оценки риска невозврата кредита потенциальными заемщиками – юридическими лицами, в качестве универсальных параметров оценки клиента должны выступать показатели, которыми обладает любое юридическое лицо. Такими показателями являются финансовые индикаторы. Но в чем же кроется «подвох»?

Дело в том, что практически все финансовые показатели раскрывают потоки движения денежных средств организации и вычисляются на основе данных отчетности, следовательно – они сильно коррелированны, т.е. взаимосвязаны.

Коррелированность сужает пространство настолько, что исходную выборку финансовых коэффициентов можно сократить до нескольких объединенных параметров, которые и будут реальными входными данными используемой скоринговой системы.

Очевидно, что такая связь факторов риска сказывается на качестве итоговой оценки в худшую сторону, снижая ее эффективность.

3) Оценка кредитоспособности заемщика заключается в подсчете рейтинговых баллов по каждому из финансовых коэффициентов, полученных по данным финансовой отчетности, которую предоставляют клиенты кредитной организации. Существенный минус финансовых показателей, как уже было отмечено, – их сильная коррелированность.

С учетом всего вышеизложенного приходим к выводу: российская банковская практика оценивает кредитоспособность заемщика однобоко. При помощи финансовых и других численных показателей деятельности организации используются только количественные показатели, в то время как качественные показатели оцениваются на основе субъективного заключения экспертов или кредитных инспекторов банка.

4) Результат оценки кредитоспособности будет выше, если использовать количественные и качественные показатели в совокупности. Такое агрегирование позволит более полно характеризовать заемщика не только на основании данных его финансовой отчетности, но и с учетом таких существенных факторов, как: состояние отрасли, потенциальные заемщики, степень диверсификации бизнеса и др.

Все же, несмотря на заявленные преимущества, объединение качественных и количественных показателей в единую скоринговую систему готовит для банка новые «подводные камни»: как определить, и каким должен быть необходимый минимум определяющих показателей, которые будут в действительности отображать реальное положение того или иного заемщика.

Таким образом, очевидно, что перечисленные выше нюансы существенно скажутся на итоговом результате оценки кредитоспособности.

В уточнение сказанного ранее, хотелось бы еще раз отметить: скоринг - это система, цель которой заключается в разбиении потенциальных клиентов на две группы - «хороший» или «плохой».

Скоринг никогда не сравнивает клиентов одной из этих групп между собой. Но неверный выбор исходных факторов риска, а также исключение значимых факторов могут создать ситуацию, когда в пространстве итоговых оценок система не будет выбирать две группы компаний («хорошая» и «плохая») или, напротив, когда система выделит три и больше групп, что полностью противоречит природе скоринга.

Сравнительный анализ методик оценки кредитоспособности, используемый коммерческими банками, в том числе и выбранного объекта исследования, позволяет сделать вывод о наличии различий в алгоритмах оценки, используемых показателях и в форме получаемого результата (табл. 3.1).

Таблица 3.1

Результаты сравнительного анализа методик оценки кредитоспособности юридических лиц российскими банками

ОАО «Сбербанк России»	ОАО «Росбанк»	ОАО ВТБ
Направления оценки и группы показателей
Риски, связанные со структурой акционерного капитала и внутренней структурой корпоративного клиента	Анализ технико-экономического обоснования кредита	Формирование аналитического агрегированного баланса и оценка его статей
Риски, связанные с кредитной историей и деловой репутацией заемщика	Оценка обеспеченности запрашиваемого кредита	Анализ объективных и субъективных факторов деятельности заемщика
Риски, связанные с эффективностью управления	Оценка финансового состояния заемщика	Оценка финансового состояния заемщика
Риски, связанные с позицией заемщика в отрасли и регионе, производственным оснащением и уровнем использования современных технологий		Анализ денежных потоков заемщика
Риски, связанные с финансовым состоянием заемщика. Финансовое состояние заемщика оценивается на основании трех групп показателей		Анализ кредитной истории заемщика
Механизм оценки кредитоспособности заемщика-предприятия
В процессе оценки сравниваются полученные значения коэффициентов с установленными достаточными, определяется сумма баллов с учетом веса показателя. Далее определяется класс кредитоспособности заемщика и делается вывод о возможности выдачи кредита	По каждому направлению оценки кредитоспособности рассчитываются первичные, средние, нормированные базовые показатели первого уровня. Заключение о возможности выдачи кредита одно из следующих: предоставление кредита целесообразно, целесообразно при условии, нецелесообразно	Оценка результатов расчетов коэффициентов заключается в присвоении балльного значения каждому показателю, что позволяет определить итоговое значение, класс кредитоспособности заемщика и сделать вывод о возможности выдачи кредита

Стоит обратить внимание и на факт различия критериев и методик оценки кредитоспособности заемщика в зависимости от того, кто выступает заемщиком - физическое лицо, предприятие, кредитная организация или орган власти.

Основой для определения кредитоспособности заемщика для банков является финансовая отчетность, позволяющая охарактеризовать состояние имущества, капитала, формирование доходов и расходов, движение денежных потоков.

Особое внимание банки уделяют технико-экономическому обоснованию кредита и уровню обеспеченности запрашиваемых средств.

Результаты апробации наиболее используемых методик определения кредитоспособности позволяют отметить, что в большинстве из них применяется расчет различных финансовых коэффициентов (абсолютной, срочной, текущей ликвидности, финансовой устойчивости, оборачиваемости средств, рентабельности продаж и др.), присваивается балльное значение показателям и определяется итоговое значение по классу кредитоспособности заемщика. Однако, как подтверждает проведенный анализ, именно отсутствие однообразных комплексных подходов к оценке кредитоспособности затрудняет и снижает возможности предприятий по привлечению кредитных ресурсов.

Таким образом, можно сделать следующие выводы:

- покупка и применение кредитными организациями готовой зарубежной скоринговой системы, не адаптированной к российской действительности, - бессмысленна;

- точность итоговой оценки в сильной степени зависит от достоверности исходных данных;

- исходными данными для итоговой оценки кредитоспособности юридического лица должны выступать как количественные, так и качественные показатели. В противном случае, использование для анализа коэффициентов одной группы, увеличивает вероятность ошибочного принятия решения о кредитовании;

- коррелированность факторов риска ухудшает точность итоговой оценки.

Как показывает практика, на данный момент, практически большинство банков нашей страны не владеет эффективно действующей скоринговой системой, основанной исключительно на собственных программных продуктах. И это объяснимо. Создание и внедрение такой достойной системы требует богатой исторической базы данных. К сожалению, далеко не каждая банковская или любая другая финансовая организация готова затратить значительные ресурсы на мобилизацию и создание необходимой кредитной истории, так как ее основу должна составить статистика, содержащаяся на бумажных или электронных носителях и в кредитных делах экспертов.

В то же время, назвать сложившуюся ситуацию безнадежной нельзя. Да и учиться не на собственном печальном опыте, выдавая «плохие кредиты» и набирая статистику, все-таки можно. В случае, если обучающая выборка недостаточна, возможно, использование моделей, которые способны «размножать» или «имитировать» имеющуюся выборку. Очевидно, что быстро обучить систему за короткий временной период невозможно, но такой способ будет намного эффективнее и полезнее, чем пытаться адаптировать «готовые» зарубежные системы к условиям российской экономики и действительности.

Внедрение новых высокотехнологичных автоматизированных либо совершенствование уже имеющихся скоринговых систем в российскую банковскую практику необходимо как для самих банков в плане уверенности в возврате кредита заемщиком, так и для добросовестных клиентов, для которых скоринговая система заметно сократит время на принятие банком решения о выдаче кредита.

Анализ применения скоринговой системы оценки кредитования юридических лиц в банковской практике нашей страны, позволяет выделить возможные направления, которые будут определять развитие кредитных продуктов:

- улучшение качества кредитного портфеля;

- возрастающий интерес к автоматизированному управлению бизнес-процессом скоринга, а не к применению скоринга, как методу математического расчета скорингового балла на основе введенных данных («скоринговый калькулятор»);

- увеличение стоимости входа на рынок розничного кредитования и, как следствие - выход на рынок новых игроков будет ограничен;

- совершенствование записей кредитных историй;

- проработка вопросов, касающихся защиты банковской тайны;

- создание фондов по управлению проблемными активами клиентов.

Между увеличением доходности кредитного портфеля банка и грамотным управлением кредитными рисками лежит прямо пропорциональная зависимость. И именно совершенствование системы скоринга может сократить степень возможного риска без существенной потери доходности, ответив на главные вопросы при кредитовании: насколько проблематичной будет работа банка с конкретным заемщиком; какое значение кредитного лимита установить; вернет клиент кредит или нет.