Современные методы оценки кредитоспособности заемщиков коммерческого банка на примере Костромского филиала ОАО АКБ «Росбанк»

Таблица 3

Финансовые показатели в рейтингах «Standard & Poor's» [12]

Классификация кредитных рейтингов используется для определения характера инвестиций и отражает объективную вероятность дефолта. дефолтом называется невозможность контрагента выполнить свои обязательства, ведущая к нарушению контрактных условий, позволяющих кредитору начать процесс взыскания задолженности. Присвоение  кредитного рейтинга осуществляется рейтинговым агентством с помощью использования отдельных критериев, среди которых важнейшими являются финансовые показатели, примеры которых приведены в таблице 3 они представляют собой показатели по промышленным компаниям [25].

Очевидно, что компании, обладающие наивысшим рейтингом, имеет низкие показатели по первой колонке (вес обязательств / капитал), в то время как компании, обладающие рейтингом «В» имеют высокий показатель – 71%. Во второй колонке таблицы 3 компании с рейтингом «ААА» обладают показателем 12,9, тогда как компании с рейтингом «В» обладают показателем, равным всего 1,2.

Таким образом, следуя данному правилу, компании с большим рейтингом обладают меньшими обязательствами, большим капиталом и превосходящим по объему денежных средств, чем компании, обладающие низшей степенью рейтинга.

По состоянию на начало 2008 года агентством  «Standard & Poor's» кредитных рейтингов присвоено 67  российским организациям (на начало 2007 года – 55), а «Moody's» - 29 нефинансовым предприятиям (на начало 2007 года – 16) [42].

IV. Полной противоположностью «закрытой» системе оценки кредитоспособности, используемой международными рейтинговыми агентствами, является разработанная в 1968 году группой ученых под руководством Е.И. Альтмана так называемая модель Z-счета [53].

Модель Z-счета Альтмана представляет собой многомерный подход, основу которого составляют финансовые коэффициенты. Модель построена с использованием многократного дискриминантного анализа.

Первоначально в модели использовалось 22 финансовых показателя, на основе которых проводился анализ, из которых в итоге выбрано 5 основных. По результатам исследования каждому показателю присвоен определенный весовой коэффициент. Его величина зависит от степени влияния данного коэффициента на вероятность возникновения дефолта и неисполнения заемщиком своих обязательств. В результате модель Z-счета Альтмана приобрела вид следующей формулы:

Z = l,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 0,999Х5, где

Z – результирующий показатель в модели Z-счета Альтмана,

Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 – результат расчета финансовых коэффициентов, приведенных в Приложении 5.

Суть подхода Альтмана заключается в выборе двух групп предприятий, по которым произошел дефолт и по которым дефолт не произошел, и проведении анализа с помощью финансовых коэффициентов этих предприятий, взятых за 1 и 2 года дефолта. В результате по группе предприятий, по которым произошел дефолт, модель правильно определила 93,9 % или 31 случай, а ошиблась на 6% или 2 случая. По второй группе компаний в 1 случае модель спрогнозировала дефолт в 1 случае (или 3%), но он в реальности не произошел, а в 32 случаях, или 97%, спрогнозировала отсутствие дефолта, и его действительно не было. Обычно используется 33 примера [65].

Таким образом, видно, что модель Z-счета Альтмана дает достаточно точные оценки, которые позволяют в реальности эффективно прогнозировать вероятность дефолта.

V. В последнее время компьютерные технологии получили развитие практически во всех отраслях экономики. Одним из проявлений компьютерных технологий являются нейронные сети.

Кратко нейронную сеть модно охарактеризовать как совокупность искусственных нейронов, моделирующих работу биологического мозга. Нейронные сети способны на основе полученных знаний анализировать поступающую информацию, задачи и предоставлять варианты их решений [27]. Простой пример нейронной сети представлен на рис. 1.

Каждый общий входящий сигнал есть некий нейрон Хj. Он может быть представлен финансовым коэффициентом, оценкой кредитного рейтинга или любыми  другими  входящими  данными. Этот  входящий  сигнал  становится выходящим для другого нейрона, с которым он связан.

У каждого входящего сигнала Хj есть свой весовой коэффициент Wj,I, указывающий, что j различных сигналов входят в нейрон, где j = 1, …, n.

Помимо этого нейрон обладает величиной Si, являющейся порогом возбуждения для i-го нейрона. Общий входящий сигнал для i-го нейрона выражается через Рi. Принцип действия простого нейрона представлен на     рис. 1.

     Хj                 Wj,i

                     Wj,i

     Х2              Рj              Yj

                       Wj,I                                                            Выходящий

                                                                                           сигнал

     Х3                                              Нейрон

Рис. 1. Простой пример нейронной сети [27]

          j= n 

Рi  =   ∑ n Wj,i хj – Si

                             j=1              

Рi – общий входящий сигнал для нейрона,

Wi,j – весовой коэффициент нейрона ji,

Si – порог возбуждения нейрона i,

хj – входящий сигнал нейрона xj [27].

Нейронные сети используются для управления кредитными рисками, в частности, для оценки вероятности дефолта. Необходимо отметить, что при применении таких моделей обычно используется три уровня нейронов. При этом настройка модели осуществляется  путем задания входящих сигналов и сравнения входящего сигнала с имеющимся результатом.

При всех достоинствах модели присутствуют и недостатки в ее деятельности: стадия обучения может быть продолжительна по времени, так как может потребоваться проведение большого количества циклов; система может остановиться на незначительной ошибке, не достигнув общего решения; система может давать низкокачественные и неточные результаты, если реальные условия существенно отличаются от условий обучения [23].

VI. Примером обобщенной методики, разработанной специально для российских кредитных организаций, может служить методика, представленная Ассоциацией российских банков (АРБ) [24].

Основой ее разработки служила уже рассмотренная ранее методика «Правило шести «си». Методика АРБ предполагает детальный анализ финансовой отчетности, а также общего экономического состояния потенциального заемщика по нескольким направлениям [33].

Оценка доходности, реальности, обоснованности и возвратности производится на основе анализа статей баланса по направлениям: прибыльность, ликвидность, оборачиваемость основных и оборотных активов, обеспеченность. Следовательно, кредитный анализ производится на основе соответствующих групп финансовых показателей. Из каждой группы выбирается по одному показателю, наиболее характерному для обслуживаемого клиента (Приложение 6).

Рассмотренные выше методики оценки кредитоспособности имеют свои положительные и отрицательные стороны. В результате проведенного анализа можно выделить следующие из них:

1. Достоинством американской методики является то, что она более приближена по своим показателям к отечественной практике, нежели методика французских банков. В качестве недостатка американской системы можно отметить ее большой объем, то есть большое число показателей, рассчитываемых при анализе финансового состояния заемщика. Некоторые из них, по всей вероятности, не имеют существенного значения при производимом анализе. С этой точки зрения, методика французских коммерческих банков более проста в использовании, так как содержит всего 5 коэффициентов, но не так гибка, как американская методика. Особое внимание необходимо уделить тому, что в американской методике отдельно выделена такой раздел, как характер заемщика. В то же время в российской действительности практически невозможен обмен информацией с другими банками и финансовыми учреждениями при принятии решения о предоставлении кредита, приведенный в американской методике.

2. В качестве положительного момента французской методики оценки кредитоспособности можно отметить тот факт, что она допускает оценку уровня риска с применением  методик, принятых отдельными коммерческими банками, что позволяет более гибко подходить к оценке и самостоятельно каждому банку определять кредитную политику и политику управления кредитными рисками. Однако, по аналогии с французской методикой, получение какой-либо информации от Центрального Банка РФ для оценки уровня риска невозможно в связи с отсутствием механизма подобного рода в действующем российском законодательстве и отсутствием таковой информации у ЦБ РФ.

3. Рейтинговые системы международных агентств чрезвычайно распространены за рубежом, но в нашей стране пока еще не получили должного признания и распространения. Однако в настоящее время ведущие мировые рейтинговые агентства («Moody's» и «Standard & Poor's») увеличивают свое присутствие в России путем приобретения отечественных рейтинговых агентств. В связи с этим можно говорить, что в ближайшем будущем возможно использование рейтингов при оценке кредитоспособности, но сейчас это затруднительно.

4. Модель оценки кредитоспособности Z-счета является наиболее приближенной к российским условиям. В первую очередь это выражается сходством финансовых коэффициентов в данной модели и в отечественной практике. Однако модель акцентирует внимание только на финансовом состоянии заемщика, не оценивая желание заемщика выполнять свои обязательства перед кредитным учреждением.

5. Модели, построенные на основе нейронных, сетей позволяют избежать недостатков иных моделей – отсутствия возможности нелинейной взаимосвязи факторов, влияющих на кредитоспособность заемщика. Но затраты на внедрение подобной системы велики, в связи с этим использование нейронных сетей в банковской практике затруднительно.

6. Как можно заметить, методика оценки кредитоспособности Ассоциации российских банков во многом уступает «Правилу шести «си». Во-первых, она является очень обобщенной, в ней не приводится детального анализа как экономического, так и финансового состояния потенциального клиента, как в американской модели. Во-вторых, отсутствует анализ сегмента рынка, в котором функционирует клиент, не предусмотрено осуществление контроля за деятельностью клиента с целью своевременного получения тревожного сигнала о каких-либо негативных изменениях в его работе.

Таким образом, законодательные основы операций по кредитованию изложены в статьях 819-821 II части Гражданского кодекса РФ, а также в Федеральном законе «О банках и банковской деятельности». Понятие кредитоспособности и методы ее оценки более детально рассматриваются в нормативно-правовых актах различных субъектов – участников рынка кредитных услуг.

На наш взгляд, ближе всего к реальной практике кредитного анализа определения кредитоспособности О.И. Лаврушина: кредитоспособность заемщика коммерческого банка – способность заемщика      полностью    и    в    срок    рассчитаться    по    своим   долговым обязательствам (основному долгу и процентам), способность к совершению кредитной сделки, так как данные определения не задают изначально границ изучения заемщика.

Анализируя критерии кредитоспособности, можно отметить, что основными критериями на протяжении нескольких веков являются способность заемщика к получению дохода и его репутация.