Сравнительная оценка современных концепций анализа кредитоспособности заемщика: научные подходы и опыт ведущих финансовых институтов

В настоящее время существует множество различных подходов к оценке кредитоспособности. По мнению профессоров И. В. Бочаровой и Д. А. Ендовицкого, является удачной классификация моделей кредитоспособности, предложенная профессором И. В. Вишняковым [9, с. 145]. Данная классификация представлена на рисунке 1.3. Каждая из моделей, представленных в классификации, будет подробно описана ниже. Главное, что стоит отметить — то, что подходы к оценке кредитоспособности делятся на два вида — классификационные и комплексные модели.

Ниже рассмотрены классификационный и комплексный подход к оценке кредитоспособности и дана краткая характеристика каждой из моделей подходов. Стоит уделить внимание тому факту, что в рамках темы ВКР наиболее интересны для рассмотрения рейтинговые модели, в частности скоринговая модель, о чем говорится ниже.

Классификационные модели анализа кредитоспособности заемщика

Один из двух подходов к оценке кредитоспособности — классификационный подход. Данный подход дает возможность дифференцировать заемщиков. В составе данного подхода имеются различные модели: рейтинговые модели, которые позволяют группировать заемщиков по категориям, устанавливаемым с помощью совокупности различных финансовых коэффициентов с определенными уровнями значимости; прогнозные модели, которые позволяют ранжировать заемщиков в зависимости от вероятности банкротства; МДА — модели множественного дискриминатного анализа, которые позволяют дать прогноз банкротства; модели CART, в которой учитываются финансовые коэффициенты [13, с. 197]. Далее дана краткая характеристика каждому типу модели и более полная характеристика для скоринговой модели, которая является частным видом рейтинговых моделей, что особенно важно в рамках рассматриваемой темы дипломной работы.

• А) Рейтинговые модели. Рейтинговая оценка представляет собой общую сумму баллов. Для каждого показателя в сумме баллов рейтинговой оценки рассчитываются баллы следующим образом — значение показателя умножается на его вес, или коэффициент значимости. Как правило, при оценке кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов используются группы показателей, такие как коэффициенты рентабельности, коэффициенты ликвидности, коэффициенты финансовой устойчивости — среди них особое внимание уделяется коэффициенту финансового рычага, коэффициенты оборачиваемости и коэффициенты качества обслуживания долга. Несколько иная система показателей, определяющих различные аспекты кредитоспособности предприятия — система, в которую входят коэффициенты рентабельности, ликвидности, оборачиваемости, привлечения средств — предложена американским ученым Э. Ридом [13, с. 208]. Совокупность данных показателей позволяет определять ликвидность оборотных активов, проанализировать комплексное финансовое положение предприятия — заемщика и его устойчивость, оценить возможности своевременной оплаты платежей по заемным средствам. Также на основе интегрированной системы показателей Э. Рида можно составить прогноз границ понижения объема прибыли, в которых происходит покрытие постоянной суммы платежей по кредиту. Что касается банковской практики, то каждый коммерческий банк разрабатывает собственную систему интегрированных показателей, релевантную его кредитной политике. Рейтинговые модели позволяют оценить финансовое положение предприятия — заемщика на основе показателя — рейтингового значения, которое рассчитывается в баллах, присваиваемых каждому значению показателя из группы коэффициентов. В соответствии с набранными баллами для каждого заемщика определяется класс финансового положения. Каждый коммерческий банк имеет методику, в которой определены важнейшие финансовые коэффициенты, их веса и баллы, и градация значений, показывающая качество финансового положения заемщика.
• Б) Прогнозные модели. Качество потенциальных клиентов — заемщиков банка может быть оценено также с использованием прогнозных моделей [14, с. 154]. При множественном дискриминатном анализе рассчитывается дискриминатная функция (Z), которая учитывает определенные показатели (коэффициенты регрессии) и параметры, определяющие финансовое положение предприятия — заемщика (включая финансовые коэффициенты). В результате статистического анализа данных по выборке предприятий, которые либо стали банкротами, либо поддерживали высокий уровень экономической деятельности, определяются коэффициенты регрессии для дискриминатной функции (Z) [14, с. 167]. Z-оценка является своего рода индикатором для выявления возможности банкротства предприятия. Данная оценка показывает, что предприятие станет банкротом при дальнейшем ухудшении его деятельности, и, как следствие, ухудшении его финансового положения, если Z-оценка предприятия приближена к оценке средней фирмы-банкрота. Недостатки данной модели в том, что она требует наличия репрезентативной выборки предприятий, разных по отраслям и объемам деятельности, с достаточным количеством наблюдений по каждой отрасли. Поэтому применение данной модели для оценки банкротства предприятия сопряжено с трудностями: наличие выборки с достаточным числом предприятий — банкротов в рамках отрасли для расчета коэффициентов регрессии.
• В) Модели множественного дискриминатного анализа (МДА). Данные модели также оценивают вероятность банкротства предприятия. В числе наиболее известных моделей из данного класса можно привести в пример модели Альтмана и Чессера. Модель Альтмана пятифакторная, построена на основе финансового положения 66 предприятий и дает возможность построить в достаточной мере достоверный прогноз банкротства на два-три года вперед. Что касается модели Чессера, то она дает возможность делать прогноз о невыполнении заемщиком условий кредитного договора [9, с. 188]. В данном контексте невыполнение условий кредитного договора предполагает не только непогашение кредита, но и другие обстоятельства, которые ухудшают взаимоотношения между заемщиком и кредитором.

Следует отметить, что помимо моделей множественного дискриминантного анализа, которые дают возможность составить прогноз вероятного банкротства предприятия — заемщика, существуют более упрощенные модели, которые основаны на совокупности некоторых коэффициентов. Пример такой модели — система коэффициентов Бивера. Данная система включает следующие коэффициенты: коэффициент Бивера (КБивера); рентабельность активов; соотношение заемного и собственного капитала или финансовый леверидж; коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами; коэффициент покрытия краткосрочных заемных средств оборотными активами [9, с. 194]. Коэффициент Бивера равен отношению разницы чистой прибыли и амортизации к сумме долгосрочных и краткосрочных обязательств. Низкий уровень финансового положения за год до банкротства показывает значение КБивера? -0,15, как и значение коэффициента покрытия активов чистым оборотным капиталом меньше 0,06, а коэффициента покрытия краткосрочных обязательств меньше 1. Модели множественного дискриминатного анализа также имеют некоторые сложности с применением в связи наличием выборки по предприятиям — банкротам.

Г) Модель CART. При оценке качества кредита можно использовать модель CART, что расшифровывается как «classification and regression trees» — «классификационные и регрессионные деревья» [14, с. 180]. Это непараметрическая модель, основные преимущества которой определяются возможностями ее широкого использования, доступности для понимания и легкости вычислений, хотя при построении применяются сложные статистические методы. В «классификационном дереве» предприятия — заемщики находятся на определенной «ветви» в зависимости от значений выбранных финансовых коэффициентов; далее идет «разветвление» каждой из них в зависимости от следующих коэффициентов.

Таким образом, было дано краткое описание моделей в рамках классификационного подхода к анализу кредитоспособности. Каждая модель имеет свои преимущества и недостатки, но в рамках настоящей дипломной работы следует уделить внимание именно рейтинговым моделям, так как скоринговая модель является частным случаем рейтинговых моделей.