Материал: Актуальные проблемы банка в оценке кредитоспособности заемщика

Кредиты, предоставляемые банком, могут обеспечиваться залогом недвижимого и движимого имущества, в том числе государственных и иных ценных бумаг, банковскими гарантиями и иными способами, предусмотренным законом или договором. При нарушении заемщиком обязательств по договору банк вправе досрочно взыскивать предоставленные кредиты и начисленные проценты, если это предусмотрено договором, а также обращать взыскание на заложенное имущество в порядке, установленном федеральным законом.

При проверке сведений кредитный инспектор выясняет с помощью единой базы данных кредитную историю заемщика и размер задолженности по ранее полученным кредитам: направляет запросы в другие необходимые организации. Направляет пакет документов юридической службе безопасности банка.

Юридическая служба анализирует предоставленные документы с точки зрения правильности оформления и соответствия действующему законодательству.

Служба безопасности проводит проверку паспортных данных, места жительства, места работы заемщика и сведений, указанных в анкете.

В случае принятия в залог объектов недвижимости, транспортных средств и другого имущества в этом случае привлекается к работе по установлению оценочной стоимости этого имущества специалист по вопросам недвижимости, который составляет экспертное заключение. Аналогично производится проверка в случае приема в обеспечение ценных бумаг.

Определение платежеспособности заемщика производят на основании справки с места работы о доходах и размере удержаний, а также данных анкеты. Справка предоставляется за подписями руководителя, главного бухгалтера организации, скрепленная печатью.

После анализа документов и платежеспособности кредитный инспектор составляет письменное заключение о целесообразности выдачи кредита и согласовывает с заемщиком условия предоставления кредита. Заключение кредитного инспектора, завизированное руководителем кредитующего подразделения, заключение других служб банка и дочернего предприятия прилагается к пакету документов заемщика. Однако кредитный инспектор вправе самостоятельно принять решение об отказе в выдаче кредита в случаях:

а)  если при проверке выявлены факты предоставленных поддельных документов или недостоверных сведений;

б)      если платежеспособность заемщика или предоставленное обеспечение возврата кредита не удовлетворяют требованиям по выдаче кредитов.

2.  Скоринговый метод: основывается на подсчете баллов по каждой позиции кредитной заявки или анкеты. Балльные системы оценки создаются банками на основе эмпирического подхода с использованием математического или факторного анализа. Эти системы используют исторические данные о «надежных» и «неблагополучных» кредитах и позволяют определить критериальный уровень оценки заемщиков.

Следует различать прямые и косвенные методики скоринговой оценки кредитоспособности клиентов. Прямые методики встречаются достаточно редко. Они предполагают, что сумма набранных клиентом баллов фактически приравнивается к той сумме кредита, на которую он обоснованно претендует.

Косвенные методики распространены более широко. Их содержание заключается в придании определенных весов (баллов) различным оценочным показателям, а результатом оценки служит выведение класса кредитоспособности клиента на основе общей суммы набранных баллов.

Техника кредитного скоринга была впервые предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х гг. ХХ в. для решения проблемы отбора заемщиков по потребительскому кредиту.

Д. Дюран выявил группу факторов, позволяющих определить надежность заемщика и степень кредитного риска при получении потребительского кредита. Используя накопленную в ходе наблюдения базу данных по «хорошим» и «плохим» кредитам, он вывел следующие значения коэффициентов при начислении баллов:

1.  Возраст: 0,01 за каждый год свыше 20 лет (максимум - 0,3).

2.      Пол: женщина - 0,4, мужчина - 0.

.        Срок проживания: 0,042 за каждый год проживания в данной местности (максимум 0,42).

.        Профессия: 0,55 - профессия с низким риском, 0 - профессия с высоким риском, 0,16 - другие профессии.

.        Работа в отрасли: 0,21 - предприятия общественного сектора, государственных учреждений, банки, брокерские фирмы.

.        Занятость: 0,059 за каждый год работы на данном предприятии (максимум - 0,59).

.        Финансовые показатели: 0,45 - при наличии банковского счета, 0,35 - при владении недвижимостью, 0,19 - при наличии полиса по страхованию жизни.

Применяя эти коэффициенты, Д. Дюран определил критерии отнесения клиентов к категории «надежных» и «плохих» заемщиков. Клиент, набравший более 1,25 балла, может быть отнесен к группе незначительного или умеренного риска, а набравший менее 1,25 балла считается нежелательным для банка.

Опыт кредитования населения свидетельствует, что повышенные баллы претендент на потребительский кредит часто получает за аккуратное погашение ранее полученных ссуд, стабильность дохода (прежде всего заработной платы), продолжительность работы на одном месте и срока проживания по данному адресу, наличие собственного жилья. При оценке сферы занятости предпочтение отдается государственной службе, обеспечивающей постоянный доход.

Таким образом, скоринговый метод позволяет провести экспресс-анализ в присутствии потенциального заемщика, а также дать ответ о возможности кредитования клиента в течение 15-20 минут с момента его обращения в банк.

Применение метода скоринговой оценки кредитоспособности клиента предоставляет банку эффективный инструмент регулирования спроса и предложения потребительского кредита. Возможность экспериментировать с критической суммой оценочных баллов, теми или иными критериями оценки позволяет банку расширить свою клиентскую базу, содействовать наращиванию потребительского кредитования и, в конечном счете стимулировать производство товаров и спрос на них со стороны населения.

Физические лица к 1 ноября 2006 г. взяли в долг у российских банков в общей сложности 1874,2 млрд. рублей (сумма включает не только рублевые, но и валютные кредиты). Это составляет 14,8% всех банковских активов. Львиная доля принадлежит рублевым кредитам - 1581 млрд. рублей, или 84,4% от общей суммы. Последние годы тенденции в потребительском кредитовании банкиры определяют не иначе, как «бум». Объем ежегодно удваивается.

Тем не менее, аналитики Центрального банка отмечают замедление роста потребительского кредитования. По данным Банка России за январь-октябрь 2006 года, суммарный объем кредитов, выданных физическим лицам, как россиянам, так и иностранцам, вырос на 59%. При этом в 2005 году по сравнению с 2004 за аналогичный период рост составлял 67,7%. Это замедление аналитики Центрального банка объясняют расширением круга заемщиков. Привлечение новых клиентов необходимо банкам, пусть и за счет менее надежных, чем уже существующие. А чем шире становится круг лиц, способных получить кредит в банке, тем сильнее растут риски невозврата. Опасения банкиров, как показывает статистика, не беспочвенны. Просроченная задолженность по кредитам также несколько выросла. Если в январе 2006 года она составляла 1,87% от суммы всех выданных кредитов, то к ноябрю того же года этот показатель увеличился до 2,72%. По некоторым оценкам, реальное значение показателя в 5-6 раз выше. Некоторые аналитики предсказывают массовый кризис неплатежей частных банковских заемщиков. Именно так разворачивались события в 2003 году в Южной Корее. После нескольких лет ежегодного роста объема кредитования на 30-50% последовал взрыв неплатежей, последствия которого сказались даже на показателях ВВП страны.

1.3 Опыт зарубежных банков в области оценки кредитоспособности заемщика

банк кредитоспособность заемщик диагностика

Каждый коммерческий банк, заключая с клиентом кредитные сделки, стремится как можно больше снизить кредитные риски, и заботится о высоком качестве кредитного портфеля банка, поэтому важно убедиться не только в том, что клиент получит от кредитной сделки необходимую сумму средств, но и в его способности и готовности возвратить ссуду. Именно этой цели служит оценка общей кредитоспособности заемщика. Для этой оценки каждый банк должен иметь свое собственное методическое обеспечение. Но каким бы методическим обеспечением не располагал банк в современных нестабильных и кризисных экономических условиях имеются разного вида трудности в определении кредитоспособности.

Способность заемщика погасить ссудную задолженность имеет значение для кредитора лишь в том случае, если она относится к будущему периоду (является прогнозом такой способности, причем прогноза достаточно обоснованным, правдоподобным). Между тем, все показатели кредитоспособности, применяемые на практике обращены в прошлое, так как рассчитываются по данным за истекший период или периоды, к тому же это обычно данные об остатках на отчетную дату, а не более точные данные об оборотах за определенный период, то есть показатели кредитоспособности имеют в некотором роде ограниченные значения.

Дополнительные сложности в определении кредитоспособности возникают в связи с существованием таких ее факторов, измерить и оценить значение которых в цифрах невозможно. Это касается в первую очередь морального облика, репутации заемщика, хотя не только их.

Наконец, значительные сложности порождаются инфляцией, искажающей показатели, характеризующие возможности погашения ссудной задолженности (это относится, например, к показателям оборачиваемости капитала и отдельных его частей - активов, основного капитала, запасов), и неодинаковой динамики объема оборота (из-за опережения роста цен на реализуемую продукцию), и оценкой остатков (основных средств, запасов).

Итак, получить единую, синтетическую оценку кредитоспособности заемщика с обобщением цифровых и нецифровых данных нельзя. Для обоснованной оценки кредитоспособности помимо информации в цифровых величинах нужна экспертная оценка квалифицированных аналитиков.

В то же время сложность оценки кредитоспособности обуславливает применение разнообразных подходов к такой задаче. При этом важно подчеркнуть: различные способы оценки кредитоспособности не исключают, а дополняют друг друга. Это значит, что применять их следует в комплексе.

Удачной представляется классификация подходов к оценке кредитоспособности заемщиков коммерческих банков, предложенная профессором И.В. Вишняковым (см. Рис. 1).

Рис. 1. Классификация моделей оценки кредитоспособности заемщиков

Классификационные модели дают возможность группировать заемщиков: прогнозные модели позволяют дифференцировать их в зависимости от вероятности банкротства; рейтинговые - в зависимости от их категории, устанавливаемой с помощью группы рассчитываемых финансовых коэффициентов и присваиваемых им уровней значимости.

Рейтинговая оценка (общая сумма баллов) рассчитывается путем умножения значения показателя на его вес (коэффициент значимости) в интегральном показателе. В мировой практике при оценке кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов применяются в основном следующие пять групп коэффициентов: ликвидности, оборачиваемости, финансового рычага, прибыльности, обслуживания долга.

Американский ученый Э. Рид предложил следующую систему показателей, определяющих различные характеристики кредитоспособности предприятия: ликвидности, оборачиваемости, привлечения средств, прибыльности. Эта система позволяет прогнозировать своевременность совершения будущих платежей, ликвидность и реальность оборотных активов, оценить общее финансовое состояние фирмы и ее устойчивость, а также возможность определить границы снижения объема прибыли, в которых осуществляется погашение части фиксированных платежей.

Другая группа ученых (Дж. Шим, Дж. Сигел, Б. Нидлз, Г. Андерсон, Д. Колдвел) предложила использовать группы показателей, характеризующих ликвидность, прибыльность, долгосрочную платежеспособность и показатели, основанные на рыночных критериях. В отличие от методики Э. Рида этот подход позволяет прогнозировать долгосрочную платежеспособность с учетом степени защищенности кредиторов от неуплаты процентов. Коэффициенты, основанные на рыночных критериях, включают отношение цены акции к доходам, размер дивидендов и рыночный риск. С их помощью определяются отношение текущего биржевого курса акций к доходам в расчете на одну акцию, текущая прибыль их владельцев, изменчивость курса акций фирмы относительно курсов акций других фирм. Однако расчет некоторых коэффициентов сложен и требует применения специальных статистических методов. На практике каждый коммерческий банк выбирает для себя определенные коэффициенты и решает вопросы, связанные с методикой их расчета. Этот подход позволяет охарактеризовать финансовое состояние заемщика на основе синтезированного показателя-рейтинга, рассчитываемого в баллах, присваиваемых каждому значению коэффициента. В соответствии с баллами устанавливается класс организации: первоклассная, второклассная, третьеклассная или неплатежеспособная. Класс организации принимается банком во внимание при разработке шкалы процентных ставок, определении условий кредитования, установлении режима кредитования (форма кредита, размер, вид кредитной линии), оценке качества кредитного портфеля, анализе финансовой устойчивости банка.

Прогнозные модели, получаемые с помощью статистических методов, используются для оценки качества потенциальных заемщиков. При множественном дискриминантном анализе (МДА) используется дискриминантная функция (Z), учитывающая некоторые параметры (коэффициенты регрессии) и факторы, характеризующие финансовое состояние заемщика (в том числе финансовые коэффициенты). Коэффициенты регрессии рассчитываются в результате статистической обработки данных по выборке фирм, которые либо обанкротились, либо выжили в течение определенного времени. Если Z-оценка фирмы находится ближе к показателю средней фирмы-банкрота, то при условии продолжающегося ухудшения ее положения она обанкротится. Если менеджеры фирмы и банк предпримут усилия для устранения финансовых трудностей, то банкротство, возможно, не произойдет. Таким образом, Z-оценка является сигналом для предупреждения банкротства фирмы. Применение данной модели требует обширной репрезентативной выборки фирм по разным отраслям и масштабам деятельности. Сложность заключается в том, что не всегда можно найти достаточное число обанкротившихся фирм внутри отрасли для расчета коэффициента регрессии.

Наиболее известными моделями МДА являются модели Альтмана и Чессера.

Отечественные дискриминантные модели прогнозирования банкротства представлены двухфакторной моделью М.А. Федотовой и пятифакторной моделью Р.С. Сайфулина, Г.Г. Кадыкова. Модель оценки вероятности банкротств Федотовой опирается на коэффициент текущей ликвидности (X1) и долю заемных средств в валюте баланса (Х2).

В уравнении Сайфулина, Кадыкова используются следующие коэффициенты: коэффициент обеспеченности собственными средствами (нормативное значение Х1 ≥ 0,1); коэффициент текущей ликвидности (Х2 ≥ 2); интенсивность оборота авансируемого капитала, характеризующая объем реализованной продукции, приходящейся на 1 руб. средств, вложенных в деятельность организации (Х3 ≥ 2,5); рентабельность продаж, рассчитываемая как отношение прибыли от продаж к выручке (для каждой отрасли индивидуальная); рентабельность собственного капитала (Х5 ≥ 0,2). При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням Z = 1 финансовое состояние заемщика с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.

Помимо МДА-моделей прогнозирования вероятного банкротства заемщика могут использоваться и упрощенные модели, основанные на системе определенных показателей. К примеру, система показателей Бивера включает: коэффициент Бивера (КБивера); рентабельность активов; финансовый рычаг; коэффициент покрытия активов собственным оборотным капиталом; коэффициент покрытия краткосрочных обязательств оборотными активами. Коэффициент Бивера равен отношению разницы чистой прибыли и амортизации к сумме долгосрочных и краткосрочных обязательств. Значение КБивера ≥ -0,15 свидетельствует о неблагополучном финансовом состоянии за год до банкротства, как и значение коэффициента покрытия активов чистым оборотным капиталом меньше 0,06, а коэффициента покрытия краткосрочных обязательств меньше 1.