Проблемы оценки кредитоспособности заемщика в зарубежной и отечественной банковской практике

Примечание: Источник: [17, с. 12-24].

 

Обзор существующих методик крайне важен для выбора, внедрения и  адаптации наиболее приемлемой модели. При этом, делая выбор в пользу того или иного подхода, необходимо учитывать доступный математический инструментарий, природу и качество исходных данных, горизонт планирования и преследуемые цели исследования [16, c.23].

Поэтому, если говорить о специфике  белорусской банковской практики, то первая группа подходов непосредственно  не применима к большей части  стандартных заёмщиков банков, так как модели основаны на рыночных данных, а в отечественной действительности не всегда ведётся статистика о стоимости фирмы и её волатильности, которая необходима для расчёта. Таким образом, наибольший практический интерес представляют модели, основанные на фундаментальных показателях, то есть наибольший практический интерес представляют именно кредит-скоринговые модели, в результате использования которых каждому заёмщику присваивается некоторый рейтинг.

Но несмотря на то, что модели скоринговой оценки заёмщика наиболее часто встречаются в белорусской банковской практике, чем другие модели, в процессе её применения возникают проблемы. Отсутствует универсальный подход к построению скоринговых методик белорусскими банками. В связи с этим у банков возникает соблазн либо разработать собственные, практически не регламентированные законодательно, неформализованные скоринговые модели, которые могут привести к инсайдеркому кредитованию (намеренное завышение кредитных рейтингов), либо заимствовать зарубежные скоринговые модели, зачастую не внося в них изменения в соответствии с национальным законодательством и белорусской банковской практикой, что в итоге отрицательно сказывается на качестве кредитных портфелей.

Помимо выше рассмотренных подходов в последнее время появились относительно молодые направления в оценке вероятности дефолта заёмщика — модели на основе продвинутых подходов, которые, как правило, используют непараметрические методы. Эту группу подхода можно разделить на следующие основные методы: статистические методы, нейронные сети, экспертные методы, нечётко-множественные описания. Обзор и сравнительный анализ данных подходов представлен в виде таблицы 2.

Таблица 2. Характеристика продвинутых подходов к оценке кредитного риска

Требования	Нечётко-множественные описания	Экспертные методы	Статистические методы	Нейронные сети
Объективность	Скорее нет, так как функции принадлежности задаются субъективно разработчиками модели	Скорее нет, так как мнения экспертов субъективны	Скорее да. Субъективность заключается в выборе параметров статистического метода	Скорее да. Субъективность заключается в выборе топологии сети и алгоритма обучения
Автоматизация	Да	Частично, трудно формализовать логику экспертов	Да, в связи с процессом обработки большого объёма информации	Да, в связи с процессом обработки большого объёма информации
Точность	Зависит от вида функции принадлежности	Зависит от квалификации экспертов	Зависит от качества исходных данных	Зависит от качества исходных данных, топологии сети и алгоритма обучения

“Продолжение таблицы”

Требования	Нечётко-множественные описания	Экспертные методы	Статистические методы	Нейронные сети
Адаптируемость	Да	Зависит от квалификации экспертов	Да	Только если изменения вписываются в структуру сети
Гибкость	Скорее да, можно изменить параметры нечётких классификаторов и добавить факторы	Зависит от квалификации экспертов	Скорее нет. Набор факторов определяется выборкой	Скорее нет. По мере накопления объёма выборки цикл обучения нейронной сети можно повторить
Сложность	Скорее нет. Сложность определяется подходом к построению функций принадлежности	Скорее нет. Сложность определяется подходом к форма -лизации оценок экспертов	Скорее нет. Сложность определяется количеством факторов модели	Да, высокие временные затраты на обучение сети. Сложны взаимосвязи факторов

 

Примечание: источник: [17, с. 33-34].

Различие между подходами заключается  в природе используемых данных и  в том, каким образом происходит агрегирование факторов кредитоспособности в кредитный рейтинг. Хотя впервые упоминание о новых методах математического моделирования появилось около полувека назад, данная область научных исследований до сих пор остается мало изученной в нашей стране, так как зачастую фаза перехода от простой методики к более сложной требует подключения не только переводчиков, но и специалистов-математиков — обычно банк так и остается на начальной схеме работы, не успевая перейти на следующую технологическую ступень.

Таким образом, выбор подхода зависит  от многих факторов, к которым можно  отнести: субъективные предпочтения разработчика, наличие и качество исходных данных, цели и задачи построения модели, сложность взаимосвязей между факторами кредитоспособности. На практике основным критерием выбора является качество и наличие исходных данных о заёмщиках. В последнее время в связи с развитием бизнес-планирования, финансового и инвестиционного анализа, современных программ большое значение также имеет уровень квалификации персонала, степень внедрения и использования в банке новейших IT-систем и продуктов.

На данный момент существует множество  моделей оценки кредитоспособности заёмщика, каждая из которых имеет  свои слабые и сильные стороны. Областью дальнейших исследований может стать  разработка адекватной модели, позволяющей  не просто усовершенствовать процесс оценки кредитоспособности заёмщиков, учитывать и объединять разные подходы в одной композиции, но и стать мощным инструментом поддержки управленческих решений в кредитном менеджменте.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

 

Таким образом, в наиболее общем  плане кредитоспособность — способность кредитополучателя своевременно и в полном объеме вернуть кредит и уплатить проценты.

Уровень кредитоспособности заемщика является составляющим элементом кредитного риска ссудной операции, который  относится к группе индивидуальных (частных) рисков банка.

Основными задачами анализа кредитоспособности предприятия являются:

1. Своевременное выявление и  устранение недостатков в финансовой  деятельности и поиск резервов  улучшения финансового состояния  предприятия и его платежеспособности.

2. Прогнозирование возможных финансовых результатов, экономической рентабельности исходя из реальных условий хозяйственной деятельности и наличия собственных и заемных ресурсов, разработка моделей финансового состояния при разнообразных вариантах использования ресурсов.

3. Разработка конкретных мероприятий,  направленных на более эффективное  использование финансовых ресурсов  и укрепление финансового состояния  предприятия.

Основными источниками информации для проведения банками анализа  и определения критериев кредитоспособности кредитополучателей являются формы годовой финансовой отчетности.

Несмотря на то, что внимание к  данным проблемам среди учёных и  специалистов довольно постоянное, необходимо углублять научный поиск и  разрабатывать более эффективные  решения и подходы, связанные с оценкой кредитоспособности заемщиков и управлением кредитным риском.

Для кредитора важно количественно  определённо оценить кредитоспособность заёмщика. Финансовая теория рассматривает  три основных способа оценки кредитоспособности: основанные на статистических методах, ограниченной экспертной оценки, непосредственно экспертной оценки.

На практике можно эти способы  представить как два подхода. Количественный, содержание которого выражено в статистических методах  оценки, в финансовых коэффициентах, отражающих результаты финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Качественный подход, включающий способы ограниченной экспертной оценки, где статистические параметры корректируются в зависимости от конкретных целей и задач, стоящих перед заёмщиком. Сюда же относятся и непосредственно экспертные оценки, построенные на мнении специалистов и экспертов.

Серьёзным недостатком наиболее распространенных методов оценки кредитоспособности является то, что они не учитывают  влияние качественных характеристик заёмщика. Поэтому необходимо использование такого метода оценки, который более глубоко и всесторонне сочетал бы количественные и качественные способы оценки. При этом важно добиться большей полноты качественных способов оценки, разработка которых должна в большей мере опираться на объективное содержание того или иного фактора, чем на субъективное мнение экспертов.

Подобные методы используются в  зарубежной практике. Следует назвать  базовые принципы кредитования, используемые в банках США под названием «Правило пяти «С». В этих пяти характеристиках заёмщика, название которых начинается с английской буквы «С», представлены во взаимодействии количественные и качественные способы оценки. Аналогичные принципы лежат в основе методики «PARSЕR», применяемой в Англии, и в методике CAMPARI.

Отметим, что сегодня не существует идеальной методики, которая абсолютно  точно отражала бы степень кредитоспособности того или иного заёмщика. Слабые места методики, которые основаны на использовании количественных и  качественных оценок, главным образом связаны субъективизмом качественных оценок, которые разрабатываются отдельными кредитными инспекторами. Подобная оценка может быть малоустойчивой и нестабильной, так как во многих случаях она является продуктом произвольного решения эксперта.

В последнее время появились  относительно молодые направления  в оценке вероятности дефолта  заёмщика — модели на основе продвинутых  подходов, которые, как правило, используют непараметрические методы. Эту группу подхода можно разделить на следующие основные методы: статистические методы, нейронные сети, экспертные методы, нечётко-множественные описания.

На данный момент существует множество  моделей оценки кредитоспособности заёмщика, каждая из которых имеет  свои слабые и сильные стороны. Областью дальнейших исследований может стать разработка адекватной модели, позволяющей не просто усовершенствовать процесс оценки кредитоспособности заёмщиков, учитывать и объединять разные подходы в одной композиции, но и стать мощным инструментом поддержки управленческих решений в кредитном менеджменте.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

 

 

1. Постановление Министерства финансов Республики Беларусь от 31.10.2011 N 111 "Об установлении форм бухгалтерской отчетности, утверждении Инструкции о порядке составления бухгалтерской отчетности и признании утратившими силу постановления Министерства финансов Республики Беларусь от 14 февраля 2008 г. N 19 и отдельного структурного элемента постановления Министерства финансов Республики Беларусь от 11 декабря 2008 г. N 187"//Консультант Плюс: Беларусь. Технология 3000 [Электронный ресурс] / ООО "ЮрСпектр", Нац. центр правовой информ. Респ. Беларусь. — Минск, 2012.
2. Постановление Министерства финансов Республики Беларусь, Министерства экономики Республики Беларусь от 27.12.2011 N 140/206 "Об утверждении Инструкции о порядке расчета коэффициентов платежеспособности и проведения анализа финансового состояния и платежеспособности субъектов хозяйствования"//Консультант Плюс: Беларусь. Технология 3000 [Электронный ресурс] / ООО "ЮрСпектр", Нац. центр правовой информ. Респ. Беларусь. — Минск, 2012.
3. Постановление Правления Национального банка Республики Беларусь от 30.12.2003 N 226 "Об утверждении Инструкции о порядке предоставления (размещения) банками денежных средств в форме кредита и их возврата"//Консультант Плюс: Беларусь. Технология 3000 [Электронный ресурс] / ООО "ЮрСпектр", Нац. центр правовой информ. Респ. Беларусь. — Минск, 2012.
4. Постановление Совета Министров Республики Беларусь от 12.12.2011 N 1672 "Об определении критериев оценки платежеспособности субъектов хозяйствования"//Консультант Плюс: Беларусь. Технология 3000 [Электронный ресурс] / ООО "ЮрСпектр", Нац. центр правовой информ. Респ. Беларусь. — Минск, 2012.
5. Банки и банковское дело / Под ред. Балабанова И. Т. — СПб.: Питер, 2003. - 256 с.
6. Банковское дело: учеб. / Е.Ф. Жуков [и др.] ; под ред. Е.Ф. Жукова, НД. Эриашвили. — М.: Юнити-Дана: Единство, 2006. — 575 с.
7. Банковское дело. Управление и технологии: учеб. / А.М. Тавасиев [и др.]; под ред. А.М. Тавасиева. — 2-е изд. — М.: Юнити-Дана, 2005. — 671 с.
8. Банковское дело. Экспресс-курс : учебное пособие / кол. авторов ; под ред. О.И. Лаврушина. – 3-е изд., перераб. и доп. – М. : КНОРУС, 2009.– 352 с.
9. Давыдова Н., Сплошнов С. Методические основы оценки инвестиционной кредитоспособности // Банковский вестник, 2011. - № 2. – С. 54-59.
10. Жилкина, А.Н. Управление финансами. Финансовый анализ предприятий: учеб. / АН. Жилкина. — М.: Инфра-М, 2007. — 331 с.
11. Кравцова Г.И. Организация деятельности коммерческих банков: Учебник.—Мн.: БГЭУ, 2001.—512 с.
12. Кравцова Г.И. Организация деятельности коммерческих банков: Учебник.—3-е изд., перераб. и доп. - Мн.: БГЭУ, 2007.(478)—204- 206 с.
13. Лукашевич, Н.С. Оценка кредитоспособности организаций на основе композиций экспертного и нейросетевого подходов // Финансы и кредит. 2011. №27 (459). — С. 30—39.
14. Лукашевич, Н.С. Сравнение нейросетевых и статистических методов оценки кредитного риска // Финансы и кредит. 2011. №1 (433). — С. 32—41.
15. Тарасов В. И.,Деньги, кредит, банки: Учебное пособие. 2003.- 512 с.
16. Харевич, Г.Л. Кредитование инвестиционных проектов: проблемы оценки их эффективности / Г.Л. Харевич //Планово-экон. отдел. — 2004. — № 1. — С. 33—38.
17. Тотьмянина, К.М. Обзор моделей вероятности дефолта // Управление финансовыми рисками. 2011. №1 (25). — С. 12—24.
18. Черненко, А.Ф. Развитие методологии анализа показателем финансового положения и финансовых результатов предприятия: авто-реф. дис.... д-ра экон. наук: 08.00.12 / А.Ф. Черненко; Южно-Урал. гос. ун-т. — Екатеринбург, 2006. — 39 с.
19. Правила предоставления и сопровождения кредитов Юр. лицам в ЗАО Банк ВТБ.