Скоринговая модель как инструмент оценки кредитоспособности

Банки привлекают квалифицированных специалистов для оценки кредитоспособности. К примеру, в ОАО «Банк Международный» не так давно был образован отдел финансового анализа Управления финансового анализа и методологии кредитных проектов, целью которого является проведение комплексного и объективного анализа деятельности заемщика (залогодателя, поручителя) с целью определения уровня кредитного риска по предоставленным кредитам [4, с. 11]. Но привлечение таких специалистов указывает на некоторые негативные аспекты:

Мнение специалистов субъективно — точность оценки зависит от профессионализма сотрудников, их знаний и опыта;

Сотрудники физически неспособны оперативно обработать большие объемы информации — отсюда ограничение числа рассматриваемых заявок;

В-третьих, привлечение квалифицированных специалистов требует значительные расходов — такие сотрудники обычно имеют высокую заработную плату.

В связи с обозначенными выше моментами, становится понятной высокая заинтересованность банков такими системами классификации кредитов, которые позволили бы свести к минимуму участие экспертов в вопросах принятия решений и уменьшили бы значимость человеческого фактора. Можно выделить два основных метода к оценке кредитного риска: субъективное заключение квалифицированных специалистов и автоматизированные системы кредитного скоринга [30, с. 23].

Кредитный скоринг — это разновидность рейтинговой оценки, технический прием, предложенный в начале 40-х годов двадцатого века американским ученым Д. Дюраном для выборки заемщиков по потребительскому кредиту [31, с. 15]. Отличие кредитного скоринга от рейтинговой оценки заключается в том, что в формуле рейтинговой оценки вместо значения показателя используется его частная балльная оценка. Для каждого показателя определяется несколько интервалов значений, каждому интервалу приписывается определенное количество баллов или определяется класс. Если полученный заемщиком рейтинг ниже значения, заранее установленного сотрудниками банка, то такому заемщику будет отказано в кредите, а если соответствует нормативам, то кредитная заявка будет удовлетворена. В данном контексте следует отметить, что изначально модель кредитного скоринга была ориентирована на заемщиков — физических лиц. Лишь впоследствии, когда модель была проработана и была доказана ее эффективность на потребительском кредитовании, модель стали применять для оценки кредитоспособности юридических лиц.

Что касается использования модели кредитного скоринга отечественными банками, то в данном контексте скоринг кредитов предприятий — юридических лиц представляет собой методику оценки качества заемщика, основанную на различных характеристиках финансового положения предприятия [29, с. 45]. В результате анализа переменных получают интегрированный показатель в баллах, который оценивает степень кредитоспособности заемщика по ранговой шкале. В зависимости от балльной оценки принимается решение о выдаче кредита, о лимитах кредита. В случае с ОАО «Банк Международный», скоринговая модель позволяет сделать вывод о качестве финансового положения заемщика и о размере резерва на возможные потери по ссудам [6, с. 2]. Данная скоринговая модель сочетает в себе оценку кредитного риска, бизнес-риска и риска кредитной истории. Подробнее о данных видах риска рассказано ниже.

Основная цель использования скоринговой модели выражается в том, чтобы увеличить информированность о реальном финансово-экономическом положении потенциальных заемщиков. Модель не только позволяет оценить реальное финансовое состояние, но также и кредитный потенциал предприятий, что выполнять требования к кредитованию заемщиков. Важное отличие модели кредитного скоринга от субъективной оценки эксперта в том, что оценки скоринга основаны на математико-статистическом анализе кредитной истории «прошлых» заемщиков банка и предполагают более объективную систему оценки риска [29, с. 57].

Таким образом, проблемы, которые может решить модель кредитного скоринга, следующие:

субъективизм — зачастую решения, принимаемые кредитными специалистами, основаны только на интуиции и личном опыте;

негибкость и нестабильность — качество оценки является случайной величиной, которую невозможно улучшить или ухудшить, и зависит от эмоционального состояния и предпочтений эксперта;

отсутствие системы обучения, передачи знаний и повышения квалификации — прежде чем стать высококвалифицированным специалистом, необходимо накопить определенный уровень знаний, основанный на приобретении достаточного опыта в данной сфере;

ограничение числа рассматриваемых заявок, которое обусловлено ограниченными физическими ресурсами человека, в результате этого — упущенная выгода от небольшого числа рассматриваемых заявок.

Данные недостатки можно попытаться решить с помощью скоринговой модели, так как ее преимуществами являются простота (так как достаточно рассчитать финансовые коэффициенты и, приняв во внимание коэффициенты их значимости, определить класс заемщика), возможность расчета оптимальных значений по частным показателям, способность ранжирования организаций по результатам, комплексный подход к оценке кредитоспособности (так как используются показатели, отражающие различные стороны деятельности организации). Однако при использовании скоринговой модели следует учитывать ряд проблем:

необходимость тщательного отбора финансовых показателей (требуется использовать показатели, описывающие разные стороны работы заемщика);

важность обоснования пороговых значений показателей (в России довольно сложно осуществить подобный подход, так как недостаточно сведений о фактическом состоянии и уровнях данных показателей в экономике России, а также малая степень участия банков в формировании такой базы данных);

необходимость обоснования коэффициентов значимости для каждой системы показателей в соответствии с отраслью деятельности конкретного предприятия — заемщика;

определение величины отклонений в пограничных областях, относящих заемщиков к разным классам;

при рейтинговой оценке учитываются уровни показателей только относительно оптимальных значений, соответствующих определенным установленным нормативам, но не принимается во внимание степень их выполнения или невыполнения;

в системе рассчитываемых коэффициентов не учитываются многие факторы — репутация заемщика, перспективы и особенности рыночной конъюнктуры, оценки выпускаемой и реализуемой продукции, перспективы капиталовложений.

Скоринговая модель является одним из примеров успешного применения статистических и математических методов. Однако в России скоринговая модель не получила распространения. По мнению Г. Андреевой, широкому распространению скоринга мешают не столько объективные, сколько субъективные причины, из которых основная причина — недоверчивое отношение банковских менеджеров к математическим и статистическим методам [25, с. 27]. Если говорить об отечественных банках, то применение скоринговых моделей в банках сочетается с экспертной оценкой. В банках для каждого крупного предприятия — заемщика назначается ответственный кредитный специалист, который курирует финансовый анализ по данному заемщику. В связи с малой разработанностью скоринговых моделей данную тему будет интересно рассмотреть на примере конкретного банка.