1.3 Подходы к методике оценки кредитоспособности: отечественный и зарубежный опыт

В настоящее время в мире не существует единой стандартизированной системы оценки кредитоспособности заемщиков, в связи с чем практически в каждом коммерческом банке применяется методика, разработанная собственными силами, иногда - с учетом опыта конкурентов и международных тенденций (что, к сожалению, встречается крайне редко). На современном этапе развития западного банковского дела основным показателем оценки кредитоспособности выступает не просто кредитный рейтинг заемщика, а соответствующая данному рейтингу вероятность банкротства. Присвоение кредитного рейтинга перестает быть первостепенной целью оценки кредитоспособности, а становится лишь одним из этапов такой оценки [47].

Прежде чем перейти непосредственно к анализу методических подходов к оценке кредитоспособности заемщиков, рассмотрим основные существующие подходы к оценке кредитоспособности заемщика (рисунок 1.2).

Рис. 1.2 Подходы к оценке кредитоспособности заемщика [47]

В силу того, что современные реалии российских и западных банков существенно различаются по таким важнейшим параметрам, как правовое поле и исторически сформировавшиеся экономические отношения, то, на наш взгляд, было бы целесообразно разделить существующую практику оценки кредитоспособности на российскую и западную. Однако опыт современных российских банков в части оценки вероятности банкротства заемщиков в большинстве случаев, к сожалению, строится именно на базе общеизвестных зарубежных методик (таких как, например, Z-анализ Альтмана). Мнения отечественных и зарубежных ученых и аналитиков в области банковского дела и финансового менеджмента относительно того, какие модели относятся к оценке вероятности банкротства, а какие - к оценке кредитоспособности, сильно расходятся, что может быть объяснено тесной взаимосвязью и взаимозависимостью данных понятий, что зачастую влечет за собой подмену одного из них другим [43].

Изучение западной практики позволяет сделать предположение о параллельном существовании нескольких видов моделей.

Первая группа включает модели, основанные исключительно на данных бухгалтерской отчетности.

Вторая состоит из моделей, использующих как финансовую отчетность, так и другие данные (рейтинговые модели). Фактически рейтинговые модели оценки являются индикаторами вероятности банкротства.

Третья группа представляет актуарные модели, позволяющие рассчитать объективную оценку вероятности наступления дефолта на основе статистических данных по дефолтам.

Четвертая группа содержит модели, основанные на определении рыночной стоимости акций, облигаций или производных инструментов, с помощью которых определяют нейтральную к риску оценку вероятности дефолта и премию за риск.

Проанализируем каждую группу моделей более подробно.

В первую группу включены методы фактической оценки вероятности банкротства заемщика, основанные на формуле, устанавливающей зависимость между финансовыми коэффициентами, полученными на основе бухгалтерских данных, и вероятностью банкротства. После вычисления расчетного значения вероятности банкротства данный показатель корректируют по экспертной качественной оценке опытного оценщика банка, позволяющей учитывать дополнительные факторы, отсутствующие в базовой формуле [45].

Отметим, что применение моделей данной группы, особенно в российской действительности, сопряжено с определенными трудностями. Например, анализ исключительно финансовой отчетности не может дать полную характеристику заемщика, так как она не всегда соответствует действительности (у организации может вестись управленческий учет) или же вовсе отсутствует у организаций, находящихся на упрощенной системе налогообложения либо уплачивающих единый налог на вмененный доход (данная проблема особенно актуальна для предприятий малого бизнеса). Также необходимо учитывать отраслевую и межотраслевую специфику компаний, что делает такого рода модели довольно громоздкими.

В российской практике наиболее приемлемой областью применения дискриминантных моделей представляется межбанковский рынок в силу его отраслевой однородности и более высокой отчетной дисциплины [47].

Несмотря на всю точность своих прогнозов, дискриминантные модели не могут предоставить банкам полную картину о состоянии контрагента. Поэтому для учета таких характеристик, как кредитная история, репутация, качество менеджмента и т.п., необходимо создание качественно иной модели, получившей обобщенное название "рейтинговая модель оценки заемщика".

Именно рейтинговые модели оценки заемщика и относятся ко второй группе моделей.

Система внутренних кредитных рейтингов позволяет более объективно оценивать не только финансовое состояние заемщика и отрасли экономики, к которой он принадлежит, но и определять возможности самого банка-кредитора при принятии им решения о выдаче ссуды [47].

На практике используются различные классификационные шкалы, насчитывающие, как правило, от 5 до 10 и даже 12 градаций риска. Для этих целей разрабатываются весьма сложные модели со значительным количеством критериев оценки на основе множественного дискриминантного анализа. Несмотря на то, что каждый банк устанавливает критерии оценки индивидуально, как правило, все они руководствуются такими показателями, как [42]:

- оценка внешней среды контрагента (состояние отрасли, в которой контрагент осуществляет свою деятельность, занимаемая доля на рынке, география операций и др.);

- оценка качества управления (опыт, компетентность, репутация и деловые качества руководителя);

- кредитная история (длительность взаимоотношений заемщика с кредитными организациями, своевременность исполнения обязательств);

- характеристики кредитного продукта (срок, сумма, процентная ставка, комиссии, вид и сумма обеспечения);

- анализ бухгалтерской отчетности и основных финансовых коэффициентов (рентабельность, оборачиваемость, соотношение собственных и заемных средств, анализ денежных потоков).

Конечный показатель может быть и аддитивной, и интегральной величиной, представляющей определенное количество баллов. Заемщик получает кредитный рейтинг в зависимости от того, в какой диапазон попала набранная им сумма баллов, рейтинг, в свою очередь, соответствует определенной вероятности банкротства [46].

Несомненно, рейтинговые модели в западных странах являются одной из надежнейших технологий управления кредитным риском. Однако сам факт существования в каждой стране национальных моделей свидетельствует о том, что при создании подобных моделей страновая специфика играет важнейшую роль. Поэтому разработка модели рейтинговой оценки, учитывающей специфику российских экономических отношений, остается одной из актуальнейших задач управления кредитным риском в коммерческих банках России.

Третья группа включает актуарные методы оценки вероятности дефолта, которые рассчитываются рейтинговыми агентствами, классифицирующими предприятия и их долговые обязательства по вероятности дефолта путем присвоения им различных кредитных рейтингов.

При отсутствии внешнего кредитного рейтинга кредитор, имеющий достаточный объем ретроспективных данных, может самостоятельно определить внутренний кредитный рейтинг заемщика с помощью экспертных заключений либо статистических моделей, использующих данные бухгалтерской отчетности компаний для установления фактической взаимосвязи между финансовыми показателями и возможностью банкротства [45].

Под актуарным методом оценки обычно понимают модель оценки вероятности дефолта на основе статистики банкротства по облигациям.

Четвертая группа включает в себя рыночные методы оценки вероятности дефолта (или методы на основе рыночной стоимости).

В отличие от актуарных моделей в рыночных методах индикатором кредитного риска является рыночная стоимость обращающихся на рынке облигаций, акций и кредитных производных инструментов, которая, в свою очередь, отражает ожидания участников рынка в отношении возможности дефолта предприятия-эмитента. Предполагается, что рыночная оценка должна быть более точной, чем актуарные вероятности банкроства, поскольку рынок в каждый момент учитывает огромный объем поступающей на него информации макро - и микроэкономического, политического и психологического характера. На основе рыночной цены можно рассчитать нейтральную к риску оценку вероятности дефолта, которая может существенно отличаться от актуарной оценки [47].

Относительно четвертой группы моделей хотелось бы отметить, что подходы, связанные с оценкой деятельности эмитента ценных бумаг, могут применяться только лишь рядом крупных корпоративных заемщиков, так как представители малого и среднего бизнеса фактически не имеют возможности использовать рыночные механизмы оценки привлекательности потенциального заемщика для фондового рынка. У подавляющей части субъектов малого бизнеса эффективность собственной деятельности не отражается на спросе на предлагаемые ею на рынке эмиссионные ценные бумаги. Это происходит по двум причинам: субъекты малого бизнеса не используют такой способ привлечения финансирования, как выпуск ценных бумаг, а недостаток информации о деятельности организации делает невозможным публичное предложение продаж ценных бумаг [47].

Как уже было сказано, каждый российский банк по-своему решает методологическую проблему оценки кредитоспособности и вероятности банкротства. Чаще всего используются качественный и количественный методы анализа.

Как известно, основным критерием кредитоспособности выступает финансовое состояние заемщика, анализ которого проводится по следующим направлениям [43]:

- финансовые результаты (прибыль, убыток);

- ликвидность (платежеспособность);

- рыночная позиция (деловая активность, конкурентоспособность, устойчивая динамика положения на рынке);

- движение денежных потоков, прогноз на срок кредитования.

Корректирующими показателями оценки могут являться качественные факторы деятельности заемщика, к примеру, положительная кредитная история; предоставление документов по первому требованию; качество управления, включая личностные характеристики и компетентность руководства предприятия-заемщика; деловая репутация; степень зависимости от государственных дотаций; общее состояние рынка по отрасли; общие позиции предприятия в конкурентной борьбе в его секторе или отрасли.

Как отмечают многие российские эксперты в области банковского дела, применение иностранных моделей прогнозирования дефолта предприятий в отечественных условиях, как правило, не дает достаточно точных результатов. А вместе с тем разработка более точных моделей, базирующихся на российском опыте, зачастую осложняется отсутствием необходимого количества надежных статистических данных. Последняя проблема связана как с недостаточно длинной историей наблюдений, так и с тем, что процедура получения исходной информации Росстатом носит заявительный характер, а многие компании по разным причинам не заинтересованы в демонстрации статистическим органам и внешним лицам истинных показателей. Естественно, такое положение дел не добавляет точности методам прогнозирования банкротства, разработанным на базе российской статистики [44].

Рядом российских ученых и аналитиков в области финансового менеджмента были предприняты попытки адаптации иностранных моделей (в частности, подхода Альтмана) к российским условиям, а также разрабатывались собственные количественные методики прогнозирования финансовых проблем.

Наибольший интерес, на наш взгляд, представляет следующий факт: тестирование самых известных количественных моделей российскими экспертами показало, что наибольшей точностью предсказания банкротства обладает метод экспертных оценок [47].

Преимущества данного метода заключаются в возможности использования мнений разных кредитных экспертов, что существенно снижает степень субъективности в выборе показателей; метод позволяет более объективно оценивать весовые коэффициенты при низком качестве и (или) недостаточном количестве статистических данных; при построении классифицирующей функции изначально исключаются факторы, отличающиеся высокой корреляцией или функциональной взаимозависимостью.

Между тем следует обратить внимание и на возможные недостатки данного подхода. Во-первых, возможны проблемы, связанные с несогласованностью и сильным разбросом мнений экспертов, то есть ситуации, когда каждый эксперт применяет в своей модели свой собственный набор факторов, слабо пересекающийся с наборами других экспертов, что не позволяет выбрать показатели для включения в классифицирующую функцию и определить их веса. Во-вторых, данный подход еще сравнительно новый (как, впрочем, и остальные российские методы фактической оценки вероятности банкротства) и потому недостаточно апробирован на практике, в связи с чем точность получаемых прогнозов еще необходимо проверять и при необходимости корректировать применяемое уравнение классифицирующей функции [45].

Качественные методы оценки и прогнозирования вероятности банкротства имеют свои преимущества и недостатки. С одной стороны, в отличие от количественных методов они позволяют подробно анализировать состояние организации, а не ориентируются на один-единственный критерий, который на практике может искажаться под воздействием различных обстоятельств (особенностей сферы деятельности организации, отрасли, страны, других факторов). С другой стороны, качественным методам в большей степени присуща субъективность, и их результат во многом зависит от квалификации и убеждений эксперта, проводящего анализ. Кроме этого, проведение качественного анализа требует значительных трудозатрат, а в некоторых случаях и наличия данных о деятельности компании, доступ к которым ограничен, что особенно часто становится проблемой в России. Указанные обстоятельства существенно снижают привлекательность такого рода моделей [46].

Суть большинства отечественных качественных моделей прогнозирования банкротства сводится к набору критериев и показателей, неблагоприятные текущие значения и (или) складывающаяся динамика которых позволяют либо не позволяют рассматривать текущее финансовое состояние как критическое.

Значение качественных моделей сводится к набору критериев и показателей, неблагоприятные текущие значения и (или) складывающаяся динамика которых позволяют либо не позволяют рассматривать текущее финансовое состояние как критическое.

Проведенный анализ внутрибанковских методик оценки кредитоспособности заемщиков (как мелких и средних, так и крупных организаций) ряда российских коммерческих банков показал отсутствие в большинстве из них отечественных разработок в области оценки вероятности дефолта организаций и, напротив, выявил наличие иностранных неадаптированных моделей (к примеру, модель Альтмана). Кроме этого, нередко встречается ситуация, когда методики оценки кредитоспособности разрабатываются не для минимизации кредитных рисков и повышения качества оценки заемщиков, а для минимизации отчислений в резервы на возможные потери по ссудам [43].

Среди основных причин низкого качества современных отечественных методик оценки кредитоспособности можно назвать следующие [47]:

- недостаток методического обеспечения, предложенного Банком России;

- недостаточность, а зачастую и недостоверность информации о финансовом состоянии, получаемой от заемщиков;

- ограниченность информации о кредитной истории заемщиков и опыта взаимодействия по данным вопросам с другими кредитными организациями;

- нередко недостаточно глубокое изучение банком ситуации в отрасли, где осуществляет свою деятельность заемщик.

Таким образом, анализ российской банковской практики показал, что используемые в настоящее время методы оценки кредитоспособности заемщиков нуждаются в значительном улучшении.

Одним из выходов в сложившейся ситуации может являться [47]: предложенная банком более эффективная технология анализа финансового состояния заемщика путем составления представителем банка управленческого баланса, отчетов о финансовых результатах, движении денежных средств на основе данных, представленных заемщиком, или первичных документов, полученных при его посещении проверяющими; финансовый анализ всех видов деятельности заемщика; сопоставление заемщика с другими аналогичными предприятиями; использование бухгалтерской отчетности заемщика, заверенной аудиторами; лимит суммы ежемесячного погашения кредита не выше 70-85% остатка денежных средств на конец месяца; проверка наличия неофициальных заимствований у частных кредиторов на основе сравнительного анализа отчетности за несколько периодов; налаживание длительного сотрудничества банка с заемщиком; использование альтернативной информации о заемщике, полученной из внешних источников (промежуточные бухгалтерские отчеты, не заверенные аудиторами; информация из налоговых органов, пресса о заемщике, информация специальных служб банка, информация независимых агентств и иных источников информации, правительственные статистические сборники).

В данных обстоятельствах особенно актуальным видится использование прогрессивного зарубежного опыта, в частности подходов Базеля II, предлагающего многовариантную методологию оценки достаточности капитала, которую можно и нужно применять в российской банковской системе, если мы не хотим безнадежно отстать от мирового банковского сообщества. Отечественным банкам необходимо пересмотреть существующую методологическую базу по оценке кредитоспособности заемщиков и разработать новые адаптивные методики оценки вероятности банкротства, усовершенствовать существующие рейтинговые модели оценки. Особенно важно не затягивать с проведением указанных мероприятий и учитывать полученные уроки финансового кризиса, который дал возможность российским коммерческим банкам проверить эффективность имеющихся у них методик оценки кредитоспособности. Ведь, улучшив качество оценки заемщиков, банки смогут не только сократить объемы просрочек, но и повысить эффективность кредитования в целом за счет снижения упущенной прибыли [43].

Очень важно, чтобы коммерческими банками разрабатывались методики оценки вероятности банкротства (с учетом российского и зарубежного опыта, а также требований международных стандартов Базеля II) для каждого из сегментов заемщиков, так как это значительно повысит качество кредитной деятельности банка.

С недавних пор коммерческие банки вновь начали устанавливать планы по наращиванию кредитных портфелей и пересматривать свои программы кредитования, делая условия все более выгодными для клиентов. Однако возврат к послаблениям в анализе заемщиков в угоду возрастающему их количеству может привести к крайне нежелательным результатам. Важно действительно учитывать полученные уроки и, анализируя кредитоспособность потенциального заемщика, сейчас просчитывать, что будет с его бизнесом в кризисных условиях, что станет с источниками погашения кредита, какова вероятность его дефолта на момент окончания срока действия кредитного договора. Эффективный анализ кредитоспособности потенциальных заемщиков в текущий момент сможет обеспечить банку высокое качество кредитного портфеля в будущем [47].