Предлагается статистическая методика оценки кредитоспособности нефинансовых и экспертной методики [ Инструкция, 2004] на реальных данных. Актуальность задачи оценки кредитоспособности заемщика определяется. ния рисков из Инструкции 1 ЦБ РФ “О порядке ре гулирования. Оценка кредитоспособности физических лиц тоже прошла документы, различные внутренние инструкции и положения коммерческих банков, труды. ОПИСАНИЕ ПРОЦЕССА ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ КОММЕРЧЕСКИМ БАНКОМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ.
- Оценка кредитоспособности корпоративных клиентов. Предпосылки создания системы ком, содержащий описание услуги, права и обя- занности.
- Методика оценки кредитоспособности заемщика, основанная на нечетко множественной В общем смысле, задача оценки кредитоспособности сводится к оценке. [4] п. 3.1, Инструкция 254-П Центрального Банка РФ.
Экономические науки. К.
Чернов В.
Илларионов А. Владимирский государственный университет, Россия. Методика оценки кредитоспособности заемщика, основанная на нечетко множественной математической модели. Все более возрастающая из года в год конкуренция в банковском секторе заставляет кредитные организации совершенствовать методики оценки кредитоспособности, как потенциальных заемщиков, так и существующих клиентов банка.
Это позволит не только сохранить существующую клиентуру и привлечь новых заемщиков, а также снизит риски, связанные с некачественной оценкой состояния заемщиков. Целью данной статьи является доказательство применимости использования математического аппарата нечеткой логики для решения задач оценки кредитоспособности заемщика. Под кредитным риском понимается опасность потенциально вероятных потерь финансовых ресурсов (в т. и недополучение прибыли) кредитной организации в связи с ухудшением финансового состояния заемщика. В рамках данной статьи под величиной кредитного риска будет применяться оценка кредитоспособности конкретной организации-заемщика финансовых ресурсов. На сегодняшний день существует большое количество различного рода методик определения кредитоспособности заемщика, каждая из которых имеет как свои достоинства, так и недостатки.
Остановимся более подробно на нечетко множественной модели оценки кредитоспособности заемщика. В общем смысле, задача оценки кредитоспособности сводится к оценке финансово-экономического состояния организации-заемщика, а также составлению его «качественного портрета», для чего разрабатывается соответствующая система показателей. Большинство существующих методик оценки кредитоспособности имеют существенное ограничение – способность оперировать лишь количественными характеристиками.
Использование аппарата нечеткой логики позволяет избежать это ограничение. Таким образом, при выборе оцениваемых показателей кредитный эксперт будет руководствоваться лишь степенью их значимости для принятия конечного решения, и задача оценки кредитоспособности не сведется к лишь расчету количественных значений показателей финансовой отчетности. Ниже приведен перечень характеристик, которые могут быть положены в основу методики оценки кредитоспособности. Этот набор не претендует на право являться единственно верным при оценке кредитоспособности той или иной организации, однако является показательным с точки зрения доказательства применимости нечетко множественного математического подхода для принятия решения о кредитовании того или иного клиента. Все показатели условно можно представить в виде трех категорий:.
1. Показатели отраслевой и региональной специфики;. 2. Финансово-экономические показатели заемщика;. 3. Качественные показатели заемщика.
Показатели отраслевой (региональной) специфики:. Среди показателей отраслевой (региональной) специфики выделим следующие:.
1. Динамика развития отрасли (региона) заемщика;. 2. Перспективы развития отрасли (региона);.
3. Потребность рынка (отрасли) в подобного рода продукции (работе, услугах). Под динамикой развития отрасли (региона) понимается характер изменения отраслевых экономических показателей во времени, определяемый путем составления и анализа рядов таких показателей. Подобные ряды, именуемые динамическими, представляют совокупность значений показателей в разные последовательно возрастающие периоды времени. Перспективы развития отрасли (региона) оцениваются исходя из анализа существующей ситуации с учетом анализа динамики развития. Оценка потребности рынка (отрасли) в подобного рода услугах (продукции) является своего рода гарантией того, что с течением определенного промежутка времени тенденция изменения двух предыдущих показателей сохранится (либо, наоборот, изменится в какую-либо сторону).
Финансово-экономические показатели заемщика:. Общепринятой является следующая классификация финансово-экономических показателей (см. напр. [ 1 ], [ 2 ]):.
1. Показатели оценки платежеспособности и ликвидности;. 2. Показатели финансовой устойчивости;. 3.
Показатели деловой активности;. 4.
Показатели рыночной активности;. 5. Показатели рентабельности. Главным требованием при выборе коэффициентов является их способность максимально точно и полно характеризовать состояние заемщика, и при этом, иметь наименьшую корреляцию.
В данной статье, в качестве таких коэффициентов выбраны:. - коэффициент текущей платежеспособности и ликвидности (характеризует способность клиента исполнить текущие обязательства за счет текущих активов);. - коэффициент долгосрочной финансовой независимости (определяет степень независимости от заемных средств);. - коэффициент обеспеченности запасов собственным оборотным капиталом (показывает часть текущих активов, профинансированную за счет собственных средств);.
- коэффициент покрытия (характеризует способность клиента рассчитаться по кредитам банков за счет потока от его основной деятельности). - коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности (показывает средний срок погашения краткосрочной дебиторской задолженности);. - коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности (показывает средний срок, необходимый клиенту для погашения своей кредиторской задолженности);. - коэффициент оборачиваемости готовой продукции (показывает средний срок реализации продукции);. - коэффициент денежной составляющей в выручке (показывает долю денежных средств в выручке от продаж).
- коэффициент рентабельность продукции [продаж] (определяет, сколько чистой прибыли получено с 1 руб. выручки от продаж [ c 1 единицы продукции]). Важным замечанием является тот факт, что для расчета указанного выше набора экономических показателей достаточно стандартных форм бухгалтерской отчетности: бухгалтерского баланса (форма № 1), отчета о прибылях и убытках (форма № 2) и отчета о движении денежных средств (форма № 4).
Качественные показатели заемщика:. К этой группе отнесем те показатели заемщика, которые играют важную роль в оценке его кредитоспособности, и при этом изначально обладают качественной оценкой:. 1.
Оценка профессионального уровня кадрового состава;. 2. Оценка морально-психологической атмосферы на предприятии;. 3. Достаточность срока пребывания предприятия на рынке;. 4.
Экономическая политика предприятия;. 5. Техническая политика предприятия;. 6. Кадровая политика предприятия;. 7.
Кредитная история заемщика. Таким образом, мы выделили 17 характеристик, которые лягут в основу математической модели. Теперь перейдем к формализации задачи в терминах математического аппарата нечеткой логики. Пусть U – множество элементов, А – его нечеткое подмножество, степень принадлежности которому является число из интервала [0,1]. Подмножества A j являются значениями лингвистической переменной X.
Каждый из ранее определенных параметров может принимать одно из следующих значений:. Оценку критериев представим в виде высказывания: «Если …, ТО …»:. Общее количество подобных высказываний в нашем случае равно 6188 [1]. Для заемщика в результате производимой оценки характеристик выбирается соответствующее ему высказывание. Следующим шагом является вычисление степени принадлежности m M левой части правила выбранного правила. Возможные варианты оценки кредитоспособности «Вывод I » («Плохая», «Слабая», …, «Отличная») представляют собой нечеткие множества со своими функциями принадлежности g i.
Таким образом, вышеописанные правила можно записать в следующем виде:. в соответствии с количеством возможных оценок. Важным замечанием является то, что подобная система допускает ранжирование оцениваемых характеристик, в соответствии с мнением эксперта. Более того, принимая во внимание тот факт, что определенные оценки могут иметь излишне субъективный характер, либо в случае желания кредитного эксперта нивелировать влияние того или иного фактора в силу ряда причин (недостаточность отчетных данных заемщика, неуверенность в наличии достоверной информации и т.
), модели, имеющие в своей основе аппарат нечеткой логики, позволяют определить так называемую «степень истинности» нечетких оценок:. Следовательно, ранее определенный набор правил примет следующий вид:. Тогда для каждого суждения «Высказывание i »:.
Таким образом, получаем новый набор множеств, с отличными от первоначальных мощностями, и, возможно, новыми выводами относительно оценки кредитоспособности конкретного заемщика. На основании полученной итоговой оценки (значения функции принадлежности) принимается решение о предоставлении (отказе от предоставлении) кредита. Приведенный в данной статье укрупненный алгоритм доказывает применимость математического аппарата нечеткой логики к решению задач оценки кредитоспособности заемщика. В конечном счете, подобный подход позволяет реализовать полный цикл принятия решения относительно каждого конкретного заемщика: определить кредитоспособность того или иного клиента, оценить максимальный размер и прочие условия выдачи кредита, оценить качество обеспечения по кредиту, отнести ссуду к одной из определенных категорий качества, и установить размер расчетного резерва, согласно требованиям Центрального Банка РФ [3]. Помимо этого, становится возможной реализация такой задачи, как мониторинг текущей кредитной деятельности – оценка существующих заемщиков, что также является одним из требований ЦБ РФ [4]. а также важно для принятия управленческих решений.
1. Вакуленко Т.
Фомина Л. «Анализ бухгалтерской (финансовой) отчетности для принятия управленческих решений». – СПб.
«Издательский дом Герда», 2001 г. 2. Савицкая Г. «Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник». - М. «Новое знание», 2002 г.
e-mail: a. illarionov@gmail. com. [1] Общее количество возможных высказываний «ЕСЛИ …, ТО …» определяется как число сочетаний количества критериев по количеству возможных альтернатив:. [2] Одним из возможных вариантов оценки мощности нечеткого отношения, является определения максимума функции принадлежности:.
RSS Feed
