Инструменты оценки предприятий-партнеров при банковском и коммерческом кредитовании

Оценка и анализ кредитоспособности клиента рассматриваются как первый этап управления кредитным риском. Скоринговая оценка финансовой устойчивости, ликвидности и платежеспособности предприятия-партнера позволяет добиться большей эффективности при коммерческом и банковском кредитовании, а также в ряде случаев при принятии инвестиционных решений.

Одним из показателей кредитоспособности заемщика при кредитовании является кредитный рейтинг. Информация по рейтингам клиентуры должна использоваться банком на разных управленческих уровнях для лучшего понимания качества активов и сегментации кредитного портфеля. Преимущества заключаются в простоте метода, возможности определять оптимальные показатели кредитоспособности, ранжировать организации по результатам рейтингования, что в совокупности позволяет достичь комплексного подхода к оценке кредитоспособности.

Эффективная рейтинговая система должна отвечать двум основным критериям:
1) обеспечивать высокую степень дифференциации контрагентов по степени риска;
2) характеризовать вероятность их дефолта.

Первое качество является основополагающим для успешного функционирования рейтинговой системы и формирования статистики дефолтов. Современные рейтинговые системы делятся на два вида:
1) позволяющие анализировать партнера в данный момент времени (Point-in-Time, PIT);
2) позволяющие анализировать партнера с учетом экономических циклов (Through-the-Cycle, ТТС).

Последние применяются при определении рейтинга международными агентствами.
За рубежом также используются матрицы изменения кредитного рейтинга, или таблицы миграции рейтинга, показывающие динамику класса кредитоспособности и позволяющие определить вероятность изменения рейтинга. Основа матриц — статистика прошлых периодов по ссудным дефолтам. Большинство отечественных методик относится к виду PIT, они не уделяют внимания динамике показателей и не позволяют их прогнозировать.

Сложность использования рейтингов в России объясняется банально: подавляющее большинство российских предприятий не имеет оценок ведущих агентств либо получает их нерегулярно. В предоставлении кредитного рейтинга заинтересованы только крупные предприятия, имеющие доступ на мировой кредитный рынок. Отечественные кредитные организации не всегда требуют от заемщиков получения рейтинговой оценки, и не все российские рейтинговые агентства удовлетворяют необходимым критериям [2]. В ранжировании и постоянном анализе рейтинга заинтересованы не только банки, но и предприятия, осуществляющие отгрузку товаров и предоставление услуг на условиях товарного кредита.

Еще одной сложностью при анализе состояния предприятия является достоверность информации. Предприятия зачастую намеренно искажают информацию, чтобы не дать возможности достоверно оценить свое состояние. О.В. Ли [2] для решения данной проблемы предлагает использовать базы Центрального банка РФ по предприятиям. Альтернатива данному предложению — развитие бюро кредитных историй [4].

{module 297}

 

В мониторинге предприятий-партнеров значительную роль играют риски, анализ которых может осуществляться с помощью моделей оценки риска банкротства. К наиболее известным относятся модели Альтмана, Бивера, Дюрана, Лисса, Таффлера, Сайфуллина, двух- и четырехфактор-ные модели, модели Сбербанка и Правительства РФ (ФСФО РФ). Банки могут применять данные методики для проверки своих собственных методик анализа заемщиков и получения альтернативных результатов. Предприятия-кредиторы при использовании моделей оценки риска банкротства имеют возможность в экспресс-режиме оценивать партнеров.

Модели построены на расчете вероятности банкротства предприятия на основе анализа финансовых коэффициентов ликвидности, рентабельности, финансовой устойчивости и деловой активности. Сводная характеристика моделей представлена в табл. 1.


Как можно увидеть из таблицы, модели учитывают разные коэффициенты и их значимость (веса финансовых коэффициентов) различается. Это сужает применимость моделей в различных ситуациях и требует специализации моделей для анализа предприятий разной величины и рода деятельности, а также учета цели анализа.

Авторами предлагается специализация применения модели с учетом срока, на который производится прогнозирование риска банкротства, а также того, для кого производится данный анализ (потенциального инвестора или кредитора).

Специализация по срокам прогнозирования риска банкротства выглядит следующим образом:
■  модели, предназначенные для прогнозирования риска банкротства на короткий срок (до шести месяцев), ориентированные на анализ коэффициентов ликвидности;
■  модели, предназначенные для прогнозирования риска банкротства на средний срок (от 6 до 12 месяцев), также ориентированные на анализ коэффициентов ликвидности;
■  модели, предназначенные для прогнозирования риска банкротства на долгий срок (от года до пяти лет), ориентированные на анализ коэффициентов финансовой устойчивости.
Специализация по целям применения такова:
■  модели, предназначенные для анализа предприятий сточки зрения потенциального кредитора, делающие упор на коэффициенты ликвидности и финансовой устойчивости;
■  модели, предназначенные для анализа предприятий сточки зрения потенциального инвестора, делающие упор на коэффициенты рентабельности.

Авторами было проведено исследование, в ходе которого выявлялись риски предприятий малого бизнеса по моделям оценки риска банкротства с целью их анализа при коммерческом и банковском кредитовании. В ходе исследования рассматривались шесть предприятий малого бизнеса. Результаты анализа представлены в табл. 2.

При оценке предприятий по методике банка все потенциальные заемщики были оценены положительно, а их кредитный риск признан допустимым. Анализ по моделям риска банкротства таких однозначных выводов сделать не позволил:
■  предприятие 1 по пяти моделям из десяти было оценено как высокорисковое;
■  предприятие 2 как высокорисковое было оценено по трем моделям, а по двум — как среднерисковое;
■  по предприятию 3 показали высокий риск банкротства шесть моделей из десяти;
■  предприятию 4 по пяти моделям был присвоен высокий риск;
■  предприятие 5 было оценено по шести моделям как высоко рисковое;
■  предприятие 6 показало высокий риск банкротства по четырем моделям и средний по трем.

Для нашего анализа использовались пятифакторная модель Альтмана, применяемая некоторыми банками в скоринговых системах [3], причем для оценки применялись как общая формула оценки кредитоспособности, так и ее модифицированный вариант, разработанный Альтманом в 1983 г. для компаний, акции которых не котировались на бирже. Однако применение данных моделей оценки риска банкротства банком в корне неверно и неоправданно. Прежде всего данные формулы ошибочно используются для прогнозирования банкротства разных категорий компаний. Модель создана для крупных производственных организаций, акции которых торгуются на биржах, по этой причине для большинства российских предприятий такая модель неприменима.

Кроме того, как уже отмечалось выше, следует учесть, что модели Э. Альтмана содержат специфический набор финансовых показателей, апробированных на американских предприятиях, что не удовлетворяет современным правилам бухгалтерского и налогового учета России. Таким образом, слепое использование в скоринговых системах этих моделей без учета особенностей возникновения, области применения и специфики входящих в их состав показателей и их весовых значений приводит к тому, что риск банкротства для оцениваемых по рейтинговой системе банка предприятий определяется неверно. Это доказали и результаты нашего анализа. В то время как другие модели показали высокий и средний риск по предприятиям, пятифакторная модель Альтмана присваивала им низкие риски. Таким образом, мы бы рекомендовали воздержаться от применения пятифакторной модели в качестве одного из показателей рейтинговой системы оценки кредитоспособности клиентов, однако она может применяться в качестве альтернативного вспомогательного инструмента анализа.

Сравнительный анализ результатов моделей оценки риска банкротства позволил нам предложить использование моделей банкротства в качестве альтернативных инструментов оценки кредитоспособности предприятия. К числу таких моделей, позволяющих наиболее достоверно и точно оценить вероятность банкротства отечественных компаний в современных экономических условиях, мы относим модель Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова, четырехфакторную модель, методику прогнозирования банкротства ФСФО РФ, двухфакторную модель, систему показателей У. Бивера и скоринговую модель Д.Дюрана.

Применение моделей оценки риска банкротства требует взвешенного подхода. Анализ с использованием отдельно взятой модели может привести к неадекватным результатам. Рассмотренные в нашей статье модели не учитывают влияния факторов макросреды, среди которых важнейшими являются фискальный фактор, инфляция, общий спад производства, нестабильность финансовой системы, рост цен на ресурсы, изменение конъюнктуры рынка, неплатежеспособность и банкротство партнеров. Кроме того, каждая из моделей имеет погрешность и ориентирована на определенные группы предприятий. Это доказывает целесообразность совместного применения всех наилучшим образом зарекомендовавших себя моделей расчета риска банкротства для альтернативной оценки.

Использование альтернативных методик оценки финансового состояния предприятий позволит получать разносторонний анализ потенциального партнера по банковскому или товарному / коммерческому кредиту, а также при экспортном кредитовании [1], что, в свою очередь, даст возможность заинтересованной стороне более объективно определить риски и на основе этого — свою коммерческую маржу.

Автор: Непп А.Н.
к.э.н. доцент кафедры управление внешнеэкономической деятельности УГТУ-УПИ

Демина И.В.
соискатель кафедры финансов и бухгалтерского учета Уральского филиала РЭУ им. Плеханова

Балаболин В.Г.
д.э.н. профессор, декан экономического факультета Уральской государственной сельскохозяйственной академии

Денисов В.А.
аспирант кафедры экономики энергетики и маркетинга УГТУ-УПИ

Статья из журнала “Управление финансовыми рисками” 02(26)2011

1.    Колотов Ю.С, Непп А.Н. Построение скоринговой системы показателей для анализа привлечения экспортных кредитов в условиях процентных и валютных рисков//Управление финансовыми рисками. — 2010. — №3. — С. 206-220.
2.    Ли О.В. Об оценке кредитоспособности заемщика (российский и зарубежный опыт) //Деньги и кредит. — 2005. — №4. — С. 50-54.
3.    Непп А.Н., Демина И.В. Апробация моделей по расчету риска банкротства для диагностики финансового состояния российских малых и средних предприятий // Материалы Всероссийской научно-практической конф. «Модернизация России: проблемы экономики и управления». — Екатеринбург: РЭА им. Плеханова (филиал в Екатеринбурге), 2010.
4.    Шаламов Г.А. Бюро кредитных историй как инструмент снижения банковских рисков // Банковское дело. — 2008. — №4. — С. 43-44.

Оцените статью
Adblock
detector