Материал: Плагіат

Рис. 1.3 – Види кредитного скорингу.

Визначення внутрішнього кредитного рейтингу (далі ВКР) здійснюється для контрагентів банку за кредитними операціями – юридичних осіб, у тому числі підприємств, організацій, установ усіх форм власності, які проводять свою діяльність на нефінансових ринках (у тому числі поручителів за позиками) [20]. Рейтинг позичальника повинен являти собою банківську оцінку можливості і готовності позичальника виконати контрактні зобов’язання незалежно від несприятливих економічних умов або настання неочікуваних подій. Діапазон економічних умов, що враховуються при оцінці, повинен включати поточний стан та ситуації, що можуть виникнути протягом виробничого циклу в межах даної галузі або регіону. Визначає ВКР кредитний експерт банку.

Кредитний рейтинг присвоюється позичальникам, а також їх окремим борговим інструментам. ВКР дозволяє його власнику [20]:

• закріпити стосунки зі всіма типами контрагентів;

• визначити місце серед інших позичальників і привернути увагу інвесторів;

• заявити про свою ефективну фінансову діяльність, не розголошую- чи при цьому конфіденційної інформації;

• провести успішне розміщення облігацій або інших боргових зобов’язань;

• створити сприятливу кредитну історію та фінансову репутацію для подальшої діяльності на ринках капіталу;

• диверсифікувати інструменти позики при здешевленні вартості їх обслуговування;

• оцінити показники діяльності;

• визначити ключові стратегічні фактори, які впливають на кредитоспроможність позичальника.

Методика визначення рейтингу кредитоспроможності (як і в процесі визначення класу позичальника) базується на аналізі формалізованих і неформалізованих показників (критеріїв кредитоспроможності), які впливають на можливість підприємства виконувати свої фінансові зобов’язання. Всі показники об’єднуються в групи факторів, аналіз яких дозволяє оцінити ризики, пов’язані з певним аспектом діяльності підприємства [17]. Порядок визначення класу позичальника на основі внутрішнього кредитного рейтингу наведено на рис. 1.4.

Шкала внутрішнього кредитного рейтингу складається з таких груп: А, B, C, D та інгредієнтів: “+”, “нейтральний”, “–”. Рейтингова група А відповідає нижчому рівню ризику, група D – найвищому відповідно, причому дана група має тільки два інгредієнти: “нейтральний” та “–”.

Бальна оцінка об’єктивних факторів ризику здійснюється шляхом аналізу фінансових коефіцієнтів та окремих показників, що характеризують фінансово-економічний стан контрагента [15]. На підставі суми балів, отриманих за результатами аналізу об’єктивних факторів ризику, визначається група рейтингу, до якої належатиме клієнт: група А, група В, група С або група D. Бальна оцінка додаткових факторів ризику проводиться з метою корекції групи рейтингу. Результатом проведення оцінки об’єктивних та додаткових факторів ризику є визначення ВРК контрагента у вигляді “А+”, “А нейтральний”, “А–”, “В+”, В нейтральний”, “В–”, “С+”, “С нейтраль- ний”, “С–”, “D нейтральний”, “D –”.

Рис 1.4. Процес визначення класу позичальника на основі внутрішнього кредитного рейтинга

З огляду на недоліки у практиці вітчизняної банківської сфери, а також на роль кредитоспроможності позичальників як основного методу мінімізації кредитного ризику, вдосконалення цієї сфери аналітичної роботи може здійснюватись у двох напрямах: з одного боку, істотне розширення базового складу показників до рівня, який би дав усебічну характеристику різноманітним аспектам діяльності клієнта, а з другого – це активне використання аналізу грошового потоку підприємства, що дає можливість оцінити обороти коштів позичальника.

Аналіз грошового потоку — метод оцінки кредитоспроможності позичальника, в основу якого покладено використання факторних показників, що характеризують оборот коштів у клієнта в звітному періоді [21]. Саме цим метод аналізу грошового потоку принципово відрізняється від методу оцінки кредитоспроможності клієнта на основі системи фінансових коефіцієнтів, розрахунок яких будується на звітних (сальдових) показниках.

Аналіз грошового потоку передбачає зіставлення притоку та відтоку коштів протягом періоду кредитування, що дає змогу оцінити здатність позичальника повернути позику. Перевищення суми притоку коштів над їх відтоком означає пога­шення боргових зобов'язань у процесі кругообігу фондів.

Елементами притоку коштів за період є: прибуток, отриманий у даному періоді, амортизація, нарахована за період; вивільнення коштів із запасів, дебіторської заборгованості,основних фондів, інших активів; збільшення кредиторської заборгованості; зростання інших запасів; збільшення акціонерного капіталу; залучення нових позик [8].

Елементами відтоку коштів за період є: сплата податків, процентів, дивідендів, штрафів і пені; додаткові вкладення коштів у запаси, дебіторську заборгованість, інші активи, основні фонди; скорочення кредиторської заборгованості; зменшення інших пасивів; відтік акціонерного капіталу; погашення позик [10].

Різниця між притоком і відтоком коштів визначає величину загального грошового потоку. Якщо позичальник має стійке перевищення притоку, над відтоком коштів, то це свідчить про його стабільне фінансове становище і платоспроможність. Коливання величини вказує на низьку платоспроможність клієнта, систематичне перевищення відтоку над притоком коштів свідчить про, неплатоспрожність позичальника.

Для прийняття рішення про доцільність і розмір надання кредиту на відносно тривалий строк аналіз грошового потоку здійснюється не тільки на основі факторних даних за минулі періоди, а й на основі прогнозних даних на плановий період. При цьому фактичні дані використовують для розрахунку прогнозних показників. Прогнозна величина окремих елементів притоку і відтоку коштів визначається з урахуванням їх середнього значення за минулі періоди та планових строків зростання виручки від реалізації.

До методів комплексного аналізу належать: Правило «6С», PARSER, CAMPARI, PARTS, МEMO RISK, Система 4FC. Застосування класифікаційних методів оцінки кредитоспроможності позичальника ставить за мету напрацювання стандартних підходів для об’єктивної характеристики позичальників, пошуку кількісних критеріїв для поділу майбутніх клієнтів на основі наданих ними матеріалів на надійних і ненадійних, тобто таких, які підпадають під ризик банкрутства, і тих, для кого загроза банкрутства малоймовірна. На приведеній нижче таблиці 1.2 представлені методики визначення кредитоспроможності позичальника комерційними банками України [4].

Табл. 1.2 – Методики визначення кредитоспроможності позичальника комерційними банками України.

Бально-рейтингова оцінка дозволяє прогнозувати своєчасність здійснення майбутніх платежів, ліквідність і реальність оборотних активів, оцінити загальний фінансовий стан підприємства і його стійкість, а також дає можливість визначити межі зниження обсягу прибутку, в яких здійснюється погашення частки фіксованих платежів. Перевагами бально-рейтингових моделей є простота, можливість розрахунку оптимальних значень за окремими показниками, здатність ранжирування підприємств за результатами, комплексний підхід до оцінки кредитоспроможності (використовуються показники, що відображають різні аспекти діяльності позичальника) [19].

Правило шести «С», в рамках якого по кожному позичальнику оцінюються:

• Характером позичальника (Character) - ступінь відповідальності позичальника і готовність (бажання) погасити кредит, кредитна історія позичальника, особливості його поведінки.

• Платоспроможність (Capacity) - оцінка фінансового стану позичальника, коефіцієнтів ліквідності, динаміки статей балансу і фінансових показників.

• Капітал (Capital) - оцінка капіталу і майна позичальника, співвідношення позикових і власних коштів, якості активів.

• Забезпечення (Collateral) - оцінка забезпечення, яке може бути надано за кредитом і його ліквідності.

• Умови (Conditions) - загальні економічні умови в країні, світі, галузі, в якій діє позичальник, і прогноз їх змін на термін кредиту, тенденції розвитку ринку і зміни рівня попиту на продукцію позичальника.

• Грошові кошти (Currency) -Прогнозування потоку грошових коштів позичальника на весь період кредитування

Також, у світовій практиці для оцінки кредитоспроможності позичальника використовують такі підходи, як PARSER i CAMPARI.

Таблиця 1.3 – Розшифрування методик PARSER та CAMPARI

Методика CAMPARI полягає у почерговому виділенні з кредитної за явки і фінансових документів, що додаються, найсуттєвіших чинників, які визначають діяльність клієнта в їх оцінці та уточненні після особистої зустрічі з клієнтом. Дана методика включає найбільшу кількість параметрів з розглянутих, що дозволяє найбільш точно визначати кредитоспроможність позичальника. Однак частина параметрів не може бути використана при оцінці кредитоспроможності українських організацій через відсутності даних показників. Наприклад, в Україні відсутні оцінки репутації позичальника, або такий критерій використовуються лише великими корпораціями, які мають іноземний капітал в структурі статутного капіталу [20].

З метою визначення кредитоспроможності клієнтів банку, оцінки ризикованості та класифікації кредитів широке практичне застосування має модель CART. Це непараметрична модель, основними перевагами якої є можливість широкого застосування, доступність для розуміння і незначна трудомісткість розрахунків, хоча при побудові таких моделей застосовують складні статистичні методи. CART - це також прогнозована модель, яка допомагає знайти змінну на основі інших позначених змінних. Щоб бути більш зрозумілими, дерева-моделі прогнозують результат, задаючи набір запитань if-else. Серед інших методів аналізу даних дерева рішень мають різні переваги (табл. 1.4)

Табл. 1.4 – Переваги та недоліки методу CART серед інших методів аналізу даних

Методика «PARTS» застосовується банками Великобританії і розшифровується:

P (Purpose) - призначення, мета отримання кредиту;

A (Amount) - сума, розмір кредиту;

R (Repayment) - оплата, повернення (боргу і відсотків);

Т (Term) - термін надання кредиту;

S (Security) -забезпечення погашення кредиту.

Комплексні методики оцінки кредитоспроможності позичальника застосовуються багатьма комерційними банками, однак ці методики недостатньо теоретично опрацьовані і в них мало використаний математичний апарат [17].

У світовій практиці досить широко застосовуються така система аналізу кредитоспроможності як MEMO RISK:

• Management – якість менеджменту;

• Experience – досвід;

• Market – загальні обставини для бізнесу позичальника;

• Operations – оцінка бізнесу позичальника;

• Repayment – визначення можливості погашення кредиту;

• Interest – відсоткова ставка;

• Security – забезпечення;

• Кontrol – контроль.

Система 4 FC, чотири основи кредитоспроможності:

• Management quality - якість менеджменту;

• Industry dynamics – специфіка галузі та її динаміка;

• Security realization – забезпечення та можливість реалізації застави;

• Financial condition – фінансовий стан позичальника.

Головним недоліком даних комплексних методик є їх орієнтація здебільшого на якісні чинники, а також треба враховувати той факт, що дані моделі побудовані на основі експертних висновків та в окремих випадках можуть мати суб’єктивний характер.

Таким чином, у зарубіжній банківській діяльності при розгляді питання про кредитоспроможність клієнта комплексно аналізують такі непорівнювані категорії, як економічні інтереси банку, гарантії повернення кредиту, а також людські якості керівного складу підприємства-боржника. В усіх системах використовують спільні елементи, але, з іншого боку, є й суттєві відмінності. Системи характеристик кредитоспроможності клієнтів, які використовують зарубіжні банківські установи, містять значно більший перелік ознак, ніж визначений Національним банком України. Але, по суті, ці системи дуже схожі – різні їх назви значною мірою визначені різною послідовністю розгляду цих ознак [9].

Подібні системи аналізу кредитоспроможності, корисні насамперед значною економією часу, потрібного кредиторам для аналізу кредитних заявок та бізнес-планів, ухвалення рішень про прийняття кредитної заявки тощо, можуть бути прийнятними і для вітчизняної практики. Та механічне перенесення зарубіжного досвіду проведення фінансового аналізу у багатьох випадках, на нашу думку, є малоефективним, тому що не береться до уваги специфіка вітчизняних підприємств, зокрема фінансова звітність та облік.

Щодо вітчизняних методик, то нормативні показники оцінки кредитоспроможності позичальника закладено в Положеннях Національного банку України «Про кредитування», «Про порядок формування та використання резерву для відшкодування можливих втрат за кредитними операціями банків».

Водночас треба зазначити, що розглянуті Положення Національного банку України не забороняють банківським установам самостійно встановлювати додаткові критерії оцінки фінансового стану позичальника, які підвищують вимоги до показників з метою адекватної оцінки кредитних ризиків і належного контролю за ними. У процесі такої оцінки банківським установам України значною мірою доцільно використовувати методики, що застосовують зарубіжні банківські установи.

Аналіз існуючих методів інтелектуального аналізу даних для оцінки кредитоспроможності клієнтів банку

За останні роки, було проведено багато досліджень на основі аналізу даних у галузі фінансів та банківської справи. В рамках атестаційної роботи розглянуті деякі з них.

Популярним підходом, щодо вирішення завдання оцінки кредитоспроможності фізичних осіб є застосування алгоритмів, що вирішують задачу класифікації, а саме віднесення будь-якого об’єкта (потенційного позичальника) до одного із заздалегідь відомих класів («хороший»/«поганий»).

Такого роду завдання можуть вирішуватися за допомогою дерев рішень.

Метод дерев рішень дозволяє автоматично аналізувати величезні масиви даних. Автор Судхакар М. у своїй роботі , зосередив свою увагу на методах, що використовують кілька алгоритмів для аналізу даних, таких як Decision Tree та штучні мережі Radial Basis Neural Networks [22]. У своїй роботі він розробив вигляд заявки, яку необхідно подавати для аналізу.

Отримана в результаті використання цього методу модель – це зручний засіб представлення правил у вигляді ієрархічної, послідовної структури, де кожний об’єкт потрапляє в єдиний для нього кінцевий вузол. Під правилом розуміється логічна конструкція, представлена у формі «якщо..., то...». Менеджери найчастіше дають перевагу даному підходу за його наочність та інтуїтивну зрозумілість процесу прийняття рішення у вигляді простих та зрозумілих правил (рис. 1.5).

Рис.1.5 – Приклад побудованого дерева рішень

Розглянемо сутність даного підходу. Дерево будується на основі даних з минулих періодів, завдяки чому заздалегідь відомо до якого класу відноситься кожна з ситуацій. Тобто має бути відомо, чи був погашений кредит. Спочатку всі ситуації з навчальної вибірки потрапляють в верхній (перший) вузол, а потім вони розподіляються по нижніх вузлах, що теж можуть бути розподілені на дочірні вузли. Критерієм розбиття є певні значення одного з вхідних параметрів. Для визначення поля, по якому буде відбуватися розбиття, використовується ентропія (міра невизначеності). Обирається те поле, при розбитті по якому вдасться найбільше позбавитися невизначеності. Чим більше об’єктів, що відносяться до різних класів (домішок) знаходиться в одному вузлі, тим більшою є невизначеність. Якщо у вузлі знаходяться об’єкти, що відносяться до одного класу, то ентропія повинна дорівнювати нулю. Після побудови моделі на навчальній вибірці, отриману модель можна використовувати для визначення класу («хороший»/«поганий») нових ситуацій, тобто коли потенційний клієнт хоче отримати кредит. Якщо на ринку істотно змінюється ситуація, то модель дерева можна перебудувати, адаптувавши до існуючої обстановки.

У своїй роботі Джозеф Зурада та співавтори, описали як за допомогою дерев рішень можливо проводити оцінку кредитних ризиків [23]. Вони направили свої зусилля на розробку архітектури штучної мережі для оцінки заявок на комерційні позики. Розроблена модель мережі змогла класифікувати близько 75% заявок на кредити.

На сьогоднішній день відомо багато алгоритмів, що дозволяють побудувати дерева рішень: QUEST, CART, CHAID, C4.5, CN2, C&R тощо [19].