Использование скоринговых моделей оценки кредитоспособности заемщика. Скоринг, что это? Скоринговая оценка кредитоспособности физического лица. Целевая направленность скоринговой системы

С развитием банковской сферы в нашей стране, практически каждый гражданин хоть однажды обращался в кредитные организации за займом, поэтому процедура оформления кредитной сделки знакома многим. При подаче заявки, кредитный специалист оценивает платежеспособность потенциального клиента путем метода финансового скоринга. В этой статье мы ответим на вопрос: «Скоринг, что это такое и какие особенности имеет процедура подсчета очков?

Получение прибыли банка напрямую зависит с качеством кредитного портфеля. Чем меньше финансовых рисков, тем большая вероятность быстрого возврата заемных средств с дополнительной прибылью от уплаты процентов. Именно поэтому, рассматривая заявки на выдачу ссуды, банк проводит скрупулезную проверку потенциальных клиентов, анализируя возможные финансовые риски.

Дословно, в переводе с английского языка, «скоринг» означает «подсчет очков». Какие именно очки считают финансовые аналитики и для чего им это нужно?

Скоринг – это целая система распределения базы клиентов на основании статистических данных. Это своеобразный финансовый помощник в определении потенциальной платёжеспособности клиента и оперативного оценивания, который сегодня широко применяется в банковской сфере.

Система подсчета баллов для анализа используется для автоматической обработки данных заемщика, на основании которых выставляет общая оценка по клиенту. Простыми словами, это своеобразный тест, который проходит каждый клиент при подаче заявки. Каждый ответ приносит определенное количество балов по шкале возможных рисков.

Существует допустимое количество баллов, которое переводит клиент из зоны риска и автоматически определяет его потенциальную платежеспособность. Соответственно, не набрав нужного количества баллов, сложно рассчитывать на положительное решение. В некоторых случаях, банки могут проявить лояльность и предложить меньшую сумму займа при низких баллах скоринговой оценки.

При заявке на большую сумму займа (например, автокредит или ипотека), скоринговая оценка будет выступать в качестве дополнительного инструмента оценивания возможных рисков. Решение же будет приниматься на основании многих факторов.

Технические особенности скоринга

Следует понимать, что процедура оценивания клиента программой – это строго конфиденциальная информация и принцип ее действия сотрудники банка не раскрывают. Как правило, клиенту выдается сухая информация в виде отказа либо одобрения займа, а вот технические нюансы алгоритма клиент знать не должен.

Специалисты утверждают, что за каждый ответ программа начисляет определённые баллы, при чем не так легко заранее просчитать механизм действия ответов на конечный результат скоринга.

Стандартно, чем больше баллов клиент набирает, тем больший шанс получить положительный ответ по заявке. Однако, у каждого банка действует своя собственная процедура оценивания финансовых рисков и сказать, что скоринговая оценка – это типичный калькулятор баллов, было бы не верно.

Это сложнейший математический алгоритм, который может делать выводы на основании обработанных данных, производить анализ социальных факторов по уже сущетвующей клиентской базе за несколько лет.

Например, скоринговая программа может обработать данные о неплательщиках или должниках за последние 3-5 лет и выявить типичные социальные, возрастные или поведенческие факторы. На основании этих данных, будет заложена корректировка оценки и при анализе следующих клиентов, программа будет учитывать эти новые факторы.

Допустим, в базе данных конкретного банка, есть 10 должников со схожими признаками. При обращении нового клиента с похожим признаком его автоматически будет здесь ждать отказ. Но это вовсе не означает, что такой же результат он получит и в другом банке. Как уже говорилось выше, у каждого банка существует своя собственная скоринговая оценка.

Справедливости ради следует заметить, что скоринговая оценка не является идеальной программой анализа финансовых рисков, по мнению экспертов.

Так, например, широко известны случаи, когда клиентам, которые обращались в банк за кредитом на телевизор, был дан отказ. При этом спустя три месяца, банк одобрял авто кредит этим же самым клиентам. Парадокс? Не совсем.

Дело в том, что программа при первом обращении анализировала всех заемщиков, взявших кредит в пределах 10-30 тысяч рублей. И клиент мог попасть в зону риска по определенным поведенческим факторам. А по кредиту на большую сумму денег для авто, программа учитывала уже другую группу лиц, которая исправно выплачивает займ банку.

Виды кредитного скоринга

В соответствии с задачами, которые поставлены перед программой, скоринг подразделяют на:

• Скоринг заявителя (application scoring), подразумевает подсчет вероятности невозврата кредита клиента из-за низкой платежеспособности;
• Скоринг от мошенников (fraud scoring) – фильтрация клиентов по принципу подозрения в мошенничестве. Как правило, оценивание происходит на первом этапе, при тщательной проверке документов.
• Поведенческий скоринг – на основании факторов поведения уже существующих заемщиков, вычисляется процент финансового риска при выдаче займа клиенту.
• Скоринг взыскания такая модель оценивания работает на этапе возврата непогашенных кредитов. Программа позволяет составить план действий для взыскания займа с клиента.

Методика оценивания клиента проводится на основании социальных признаков, которые характеризуют заемщика. При этом ключевым моментом такого оценивания является автоматизация процесса и исключение участия человеческого фактора в процессе оценивания.

Скоринговая оценка кредитоспособности физического лица

Если после занесения всех ответов в программу, кредитный специалист отвечает, что скоринг пройден, это означает, что основная часть аналитической проверки пройдена. Далее заявка физического лица уходит в службу безопасности, где специалисты банка проверяют клиента уже по своему ряду критериев.

Проведение скоринговой оценки позволяет полностью исключить человеческий фактор. Это может быть предвзятое отношение специалиста к определенному клиенту, либо, напротив, чересчур лояльное отношение и намеренное укрытие некоторых факторов, которые указывают на повышенный финансовый риск для банка.

Информация, на основании которой происходит скоринговой анализ, берется из документов и не может быть искажена. В тех случаях, когда информация заносится со слов клиента, кредитный скоринг имеет меньшую эффективность при определении рисков.

Кредитный риск для банка – это возможная финансовая потеря вследствие невыполнения заемщиком взятых на себя обязательств. Причины могут быть самые разные: просроченные платежи, отказ от выплаты кредита и т.д. В этом случае скоринговая оценка является эффективным финансовым инструментом, который в комплексе с изучением кредитной истории позволит максимально точно определить потенциальную платежеспособность клиента.

Данные для проведения скоринга

В стандартный список вопросов входят следующие:

• семейное положение;
• возраст;
• место работы (если пенсионер работает);
• стаж;
• образование (специальность);
• указание дополнительный доход и т.д.

Также следует учитывать, что банковский работник при заполнении анкеты проводит визуальную оценку наряду со скорингом.

У специалиста есть подробная инструкция по определению платежеспособности клиента, куда входит анализ внешнего вида, речи клиента, соответствие поведения и указанной должности в анкете. Производя визуальную оценку потенциального заемщика, его речь, скорость ответа, поведение, кредитный консультант может добавить комментарий к заявке с примечанием отказать в кредите. При этом документы у клиента могут быть в порядке.

Чтобы повысить шансы на получение займа, отвечать нужно максимально точно и, без лишних раздумий, так как все это фиксируется экспертом в анкете и отправляется на проверку аналитику.

Недоверие может вызвать алкогольное опьянение, медленные запутанные ответы, незнание простой информации (телефон, рабочий адрес и т.д.), эмоциональная неустойчивость, несоответствие внешнего вида с указанным в анкете ежемесячным доходом и т.д.

Как видите, у банка есть очень много критериев проверки клиентов, среди которых, безусловно, большое внимание занимает кредитная история и финансовый скоринг.

Какие данные рассматриваются при скоринге

Алгоритм финансового скоринга достаточно сложен и учитывает множество факторов при выставлении общей оценки финансовых рисков.

У каждого банка существует свой собственный алгоритм проверки платежеспособности клиента и дисциплинированности относительно выплаты кредита.

Стандартно, рассматриваются следующие вопросы:

Проверка кредитной истории – заключительный этап скоринга

Заключительным этапом финансового скоринга, является проверка кредитной истории.

При положительной истории, клиент может смело рассчитывать на одобрение займа. Но это вовсе не означает, что банк даст согласие на кредит любой суммы. Положительная история гарантирует лишь факт одобрения банком займа, а вот размер суммы будет зависеть от дохода и потенциальной платежеспособности клиента.

Где банки берут информацию и как эти данные отражаются на принятии решения? Для упорядочивания работы с бюро кредитных историй и с целью создания единой базы данных, был создан государственный реестр бюро кредитных историй. Этот реестр находится в ведомстве Центрального Банка РФ и имеет все полномочия собирать и аккумулировать данные о выданных кредитах физических и юридических лиц.

У РБКИ находится наиболее полная и актуальная информация по всем клиентам, которая постоянно добавляется и обновляется. Каждый банк самостоятельно для себя определяет алгоритм фильтрации клиентов с «плохой» кредитной историей.

Подводя итог, следует сказать, что, несмотря на очевидные недостатки программы, скоринговая оценка клиента является эффективным инструментом для банка, позволяющим максимально снизить финансовые риски.

Видео. Суть скоринга

Скоринговая система коммерческих банков - это механизм отбора потенциальных заемщиков путем экспертной проверки факторов, влияющих на платежеспособность и риск невозврата полученных взаймы денежных средств. Используемые механизмы для оценки уровня благонадежности клиентов зависят в первую очередь от выбранной финансовым учреждением схемы кредитования. В отдельных коммерческих банках сотрудники кредитного отдела и службы безопасности могут выдвигать совершенно уникальные требования к потенциальным клиентам.

Предлагаем Вашему вниманию 4 банка, в которых можно получить кредит с плохой кредитной историей:

Процентная ставка
от 9.5%

Срок
до 5 лет

Сумма
до 700 тыс.руб.

Получение кредита в день обращения в банк

Процентная ставка
от 7.5%

Срок
до 5 лет

Сумма
до 1 млн.руб.

Моментальное решение; погашение без комиссии

Процентная ставка
от 10.5%

Срок
до 7 лет

Сумма
до 4 млн.руб.

Банк принимает решение по заявке за 3 минуты

Классическая банковская система оценки заемщиков

Экспертная оценка обычно начинается с изучения представленной заемщиком в заявке информации. Если речь заходит о предоставлении крупных кредитов, представители финансового учреждения могут настоять на личной встрече с клиентом. Во время подобного собеседования кредитный менеджер произведет визуальную оценку заемщика, отметив возможные внешние признаки серьезных заболеваний, эмоциональной нестабильности или несоответствия некоторым из данных, предоставленных в первоначальной анкете.

Классическая система для оценки будущих заемщиков работает следующим образом:

1. Клиент лично общается с опытным кредитным менеджером или сотрудником службы безопасности банка.
2. Заемщик заполняет заявку, в которой предоставляет персональные данные.
3. Кредитный менеджер подает в Бюро кредитных историй - орган, осуществляющий деятельность по формированию, хранению и обработке кредитных историй">Бюро кредитных историй заявку на получение необходимых для последующего анализа данных о предыдущих обязательствах лица, претендующего на получение займа.
4. Представитель кредитной организации в ходе собеседования задает несколько простых вопросов, от достоверности ответов на которые будет зависеть соответствие заемщика критериям коммерческого банка.
5. Специалист выносит вердикт после изучения полученных конфиденциальных данных.

Традиционные методы оценки платежеспособности заемщиков идеально подходят для крупных коммерческих банков, имеющих возможность открыть департаменты, занимающиеся экспертным исследованием документов. Подобные схемы скоринга и Андеррайтинг - изучение вероятности погашения или непогашения кредита. Данная процедура проводится банком, принимающим решение о выдаче кредита, и предполагает определение платежеспособности и кредитоспособности потенциального заёмщика">андеррайтинга активно используются кредиторами, которые выдают долгосрочные целевые займы. В среднем на изучение поступающей от клиента заявки уходит до 36 часов. Если речь заходит об обеспеченных кредитах, для получения которых необходимо дополнительно произвести оценку залогового имущества и проверку платёжеспособности поручителя, рассмотрение заявки может затянуться на 7 дней.

Как работает скоринговая система?

Современные автоматизированные скоринговые системы созданы в целях ускорения процедуры кредитования. Их используют коммерческие банки на этапе эмиссии кредитных карт и различные небанковские учреждения, нацеленные на выдачу экспресс-кредитов. Процедура скоринга, то есть проверки платежеспособности, базируется на использовании специализированного отраслевого программного обеспечения, алгоритмы которого настроены на изучение отдельных критериев и проверку соответствия предоставленной заемщиком информации текущим условиям сделки.

Автоматизация скоринговых процессов позволяет:

• Ускорить рассмотрение анкет, поступающих от потенциальных клиентов.
• Уменьшить штат сотрудников кредитной организации.
• Перевести процедуру заполнения, подачи и обработки заявок на кредитование в виртуальную плоскость.
• Сократить риск отказа в кредитовании.
• Снизить риск возникновения ошибок сотрудников банка, вызванных человеческим фактором.
• Создать стандартизированную и унифицированную систему оценки будущих заемщиков.

Компании, предоставляющие небольшие потребительские кредиты и пластиковые карты, на ежедневной основе обрабатывают огромные потоки заявок. В подобных условиях практически невозможно обеспечить индивидуальный подход для работы с каждым потенциальным клиентом. Алгоритм автоматизированной системы скоринга основан на использовании ряда простых параметров, позволяющих произвести тщательную оценку заемщиков. Первостепенной обычно является информация, связанная с паспортными и платежными данными.

Как гарантированно пройти скоринг в банке?

Чтобы получить кредит после проверки платежеспособности, заемщику достаточно предоставить достоверные сведения, подкрепив их указанными в условиях будущей сделки документами. Программное обеспечение с помощью общедоступных статистических, аналитических и математических методов оценивает вероятность погашения определенного кредита, но в целях ускоренного приятия решений по полученным потоковым заявкам некоторые кредиторы отказываются от обработки справок о доходах и банковских выписок. Наличие дополнительных данных повышает полученный коэффициент. Если для заключения сделки достаточно минимального балла, сопутствующие документы не требуются.

На оценку платежеспособности влияет:

Таким образом, на расчет рейтинга и результат решения по кредиту в рамках системы скоринга влияет кредитная история и финансовая стабильность потенциального заемщика. Опосредствованно уровень кредитного рейтинга могут изменить такие факторы, как семейное положение или возраст клиента.

Некоторые организации учитывают обстоятельства, которые не зависят от клиента. Алгоритмы скоринговых машин могут корректироваться с учетом экономической ситуации и политической обстановки в регионе, типа и размера кредитного продукта, а также наличия или отсутствия негативных тенденций в сфере кредитования.

Скоринговые машины банка невозможно обмануть, ведь даже случайно допущенная ошибка на этапе заполнения заявки приводит к отказу в кредитовании. Для прохождения проверки клиенту придется предоставить конфиденциальные данные. Кредитор гарантирует сохранность секретной информации. Алгоритм направлен на обработку не только полученных ответов. Подобная система позволяет собирать и анализировать полезную статистику, дающую уникальную возможность спрогнозировать платежное поведение потенциального клиента.

Вас также может заинтересовать:

Аннуитетный и дифференцированный платеж - в чем разница?

Вопрос платежа по кредиту всегда является принципиальным для любого человека, который планирует взять денежный займ, или уже взял его. Подробно рассматриваем отличия аннуитетного и дифференцированного платежей. Зная эти отличия, вы сможете выбрать для себя оптимальный вариант кредитования.

Система оценки клиентов, в основе которой заложены статистические методы. Как правило, это компьютерная программа, куда вводятся данные потенциального заемщика . В ответ выдается результат – стоит ли предоставлять ему кредит . Название скоринг происходит от английского слова score, то есть «счет».

Существуют четыре вида скоринга:

• application-scoring (дословный перевод с английского - «скоринг заявки, обращения») - оценка кредитоспособности заемщиков при выделении кредита. Это самый распространенный и известный клиентам вид скоринга. В его основе лежат первичный сбор анкетных данных заемщика, их обработка компьютером и вывод результата: предоставлять заем или нет;
• collection-scoring – система скоринга на стадии работы с невозвращенными займами. Определяет приоритетные действия сотрудников банка для возврата «плохих» кредитов. Фактически программа позволяет предпринять ряд шагов по работе с невозвращенными долгами, например от первичного предупреждения до передачи дела коллекторскому агентству. Считается, что в процессе такой обработки порядка 40% клиентов ссылаются на забывчивость и возвращают кредит;
• behavioral-scoring , «скоринг поведения» - оценка наиболее вероятных финансовых действий заемщика. Такая система дает возможность прогнозировать изменение платежеспособности заемщика, корректировать установленные для него лимиты. Основой анализа могут служить действия клиента за определенный период, например операции по кредитной карте ;
• fraud-scoring – статистическая оценка вероятности мошеннических действий со стороны потенциального заемщика. Такой скоринг, как правило, используется совместно с другими видами исследования клиентов. При этом считается, что до 10% невозвратов по кредитам связаны в России с откровенным мошенничеством и этот показатель растет.

Многие скоринговые системы не только обрабатывают введенные данные, но и способны к самообучению: они учитывают модель поведения уже принятых на обслуживание клиентов, чтобы корректировать свою оценку будущих заемщиков.

На рынке программного обеспечения для банков существуют готовые решения. Самые известные западные программы - SAS Credit Scoring, EGAR Scoring, Transact SM (Experian-Scorex), K4Loans (KXEN), Clementine (SPSS). Среди российских разработчиков выделяются Basegroup Labs, «Диасофт», известна украинская компания "Бизнес Нейро-Системы". В то же время многие банки разрабатывает свои собственные системы.

Скоринговые системы позволяют снизить издержки и минимизировать операционный риск за счет автоматизации принятия решения, сокращают время обработки заявок на предоставление кредита, дают возможность банкам проводить свою кредитную политику централизованно, обеспечивают дополнительную защиту финансовых организаций от мошенничества. В то же время скоринг имеет и ряд недостатков: часто решение системы основано на анализе данных, предоставленных исключительно самим заемщиком. Кроме того, скоринговые системы необходимо постоянно дорабатывать и поддерживать, т. к. они учитывают только прошлый опыт и реагируют на изменения социально-экономической ситуации с запозданием.

Стабильная работа банка зависит от количества кредитных заявок и сумм средств, возвращённых заемщиками. Любое банковское учреждение заинтересовано в том, чтобы выданные деньги не просто вернулись своевременно, а принесли максимальную прибыль. Перед выдачей ссуд и займов сотрудники проводят проверку клиента, анализируя кредитные риски и платежеспособность. Для этого используется скоринговая оценка кредитоспособности физического лица.

Суть системы

Наиболее распространенный и достоверный способ оценки благонадежности клиента, используемый банками, - скоринг. В переводе с английского этот термин означает подсчет количества очков в автоматизированном режиме.

Он применяется в ряде стран, позволяет проанализировать информацию о заемщике, опираясь на его кредитную историю и совокупность показателей. Система рассматриваемых характеристик позволяет избежать тех неточностей и ошибок, которые случаются в работе кредитных инспекторов. Человеческий фактор часто становится причиной выдачи кредита неблагонадёжным клиентам.

Проверка позволяет получить конкретный score-показатель, характеризующий степень риска по отношению к конкретному лицу. Это значение сравнивают со значением линии безубыточности. Показатель, превышающий установленный порог, дает клиенту шанс на вынесение положительного решения. Если значение не дотягивает до порогового, банк откажет.

Система скоринговой оценки характеризуется определенной сложностью. Она требует изучения нескольких критериев и показателей:

• данные из паспорта, прописка и адрес фактического проживания, доступные контактные телефоны (это первичная оценка с идентификацией клиента, которая позволяет сразу отсеять людей с просроченными документами или предоставивших заведомо ложную информацию);
• пол, возраст человека, его семейное положение, наличие несовершеннолетних детей или других иждивенцев, трудовой стаж и сведения с последнего места работы;
• стабильная платежеспособность (проверка на основании текущего финансового состояния, предоставленных документов с указанием официальной заработной платы ежемесячно);
• кредитная история - информация берется в бюро кредитных историй, учитываются своевременность погашения займов и просрочки, количество обращений в банки и отказы.

Несовершеннолетних детей скоринговая система рассматривает как негативный фактор, поэтому понижается итоговый бал, учитываемый при принятии решения банком.

Кроме того, если обнаружится один или более отказов при обращении в финансовые организации, это негативно повлияет на рассмотрение заявки.

Немаловажный критерий - действующие обязательства и невозвращенные кредиты. Если таковые имеются, банк может понизить сумму кредита, первоначально указанную в заявке, или вовсе отказать.

Преимущества и недостатки

Банки активно редактируют и совершенствуют используемые скоринговые модели оценки кредитоспособности заемщика. Выявляются неточности, вносятся коррективы в зависимости от того, в который раз клиент обращается в банке с намерением получить кредит.

Например, в отношении лиц, которые впервые подают заявку, скоринг оказывается недостаточно достоверным и информативным. Поэтому здесь невозможно обойтись без участия кредитного эксперта и лично проводимой им проверки. Кредит может быть оформлен, но на условиях повышенной процентной ставки и небольшой суммы займа. Так банк перестраховывается и открывает кредитную историю на будущее, на основании которой в дальнейшем может проводиться и скоринговая оценка.

К преимуществам такой оценки можно отнести:

• минимизация риска невозврата выданных сумм;
• возможность принятия быстрого и обоснованного решения по оформлению ссуды;
• эффективное управление кредитным портфелем;
• сокращение времени на обучение и формирование кредитного дела;
• возможность провести экспресс-оценку в присутствии заявителя и оценить его шансы на получение кредита.

Специалисты, работающие над улучшением скоринговой модели, периодически расширяют и меняют оцениваемые критерии в отношении клиентов. Такой подход в работе банков позволяет составлять комплексную базу данных о клиенте, которая ускорит процесс принятия решения и поможет оценить динамику как конкретного кредитного счета, так и всей истории в целом.

Процедура оценки

В разработанных моделях скоринговой оценки присутствует 5 обязательных блоков характеристик. Каждый из них включает комплекс факторов, которые позволяют проанализировать и оценить клиента со всех сторон. Решение о выдаче кредитов выносится на основании изученных анкетных данных заемщика и заключения, которое выносит служба безопасности. Система скоринга изучает 5 основных блоков:

• социальный статус;

• социальный статус;
• экономическое положение (официальные и дополнительные источники денежных средств, ценные бумаги, прибыль от сдачи в аренду имущества, дивиденды по вкладам);
• имущественное положение (все виды собственности, дачные участки, автомобили, яхты, а также наличие страховки);
• параметры планируемого кредита (сумма, срок кредитования, первоначальный взнос, данные о поручителях);
• оценивание деловой репутации (наличие исполненной или неисполненной судимости, предъявление гражданских исков к клиенту, частота подачи заявок в другие банки и одновременное оформление займов в нескольких учреждениях).

Значения по всем блокам вычисляются разными методами: по формуле, при помощи нейронной сети или по продукционной экспертной системе. Итоговая кредитоспособность может быть определена по формуле: Z = 0,15X1 + 0,3X2 + 0,25X3 + 0,3X4 (Z - полученная оценка, Х1 - социальный статус, Х2 - экономическое положение, Х3 - имущественное положение, Х4 - деловая репутация). Присутствующие в формуле числовые обозначения являются коэффициентами факторов риска, которые помогают определить степень кредитоспособности.

Скоринг осуществляется в скрытом режиме. Вся информация вносится в аналитический блок, который работает по настройкам используемого «дерева решений». После сделанных автоматических вычислений система передает кредитному инспектору полученные значения. На основании этого определяется категория «качества» конкретного клиента и вероятность его «дефолта». Кроме того, на основании скоринг-анализа могут быть даны рекомендации банку о сумме, сроках и других параметрах кредита.

Стоит учитывать, что кредитоспособность клиента зависит не только от индивидуальных параметров и их оценки, но и от общей макроэкономической ситуации в государстве.

Виды методик

В кредитной банковской практике существует несколько способов проведения скоринговой оценки. В зависимости от этого выделяют следующие модели анализа:

• fraud-скоринг - процедура вычисления лиц-мошенников, удавшимся пройти предыдущие этапы тестирования, в каждом банке используется своя система, которая является коммерческой тайной компании;
• application-скоринг - стандартная модель оценивания платежеспособности и надежности заемщика на основании данных анкеты и подсчета количества баллов;
• behavioral-скоринг - анализ возможных изменений платежеспособности клиента, его отношения к кредиту, что может повлиять на окончательную сумму;
• collection-скоринг - работа, которая проводится по возвратам, процедура применяется к проблемным клиентам, неоплаченным задолженностям, включает как предупреждение, так и передачу дела в суд или коллекторам.

Кроме того, банки проводят дополнительную работу с клиентами, выявляя другие потребности и получая возможность предложить какие-либо банковские продукты. Это стадия предпродажной оценки потенциального заемщика. В маркетинговый анализ также входит изучение вероятности того, что клиент согласится с предложенными условиями кредитования. На будущее банк оценивает риски прекращения любых отношений с клиентом по его инициативе.

Скоринговая система проверки похожа во многих финансовых компаниях мира. Поэтому каждый клиент имеет возможность предварительно проверить собственную кредитную историю и сэкономить время при оформлении заявки.

Если в одном банке получен отказ, следует осторожно подавать документы в другие компании. Чем больше отрицательных решений, тем меньше вероятность получения займа, так как рейтинг физического лица резко снижается.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Во многих случаях отечественные банки на практике применяют модели анализа кредитоспособности на основе системы финансовых показателей, которые дают возможность оценить финансовое положение заемщика. Но данные модели так же, как и классификационные модели, имеют свои недостатки, такие как разработка нормативных значений для сравнения, так как существует разброс значений, обусловленный отраслевой спецификой предприятий - заемщиков. Что касается приводимых в соответствующей литературе оптимальных нормативных значений финансовых показателей, то они рассчитаны без учета отраслевой специфики. Из-за отсутствия единой нормативной базы по отраслям объективный анализ финансового положения заемщика невозможен, так как нет сравнительных среднеотраслевых, минимально допустимых и наилучших для данной отрасли показателей.

1.5 Скоринговая модель как инструмент оценки кредитоспособности

Банки привлекают квалифицированных специалистов для оценки кредитоспособности. К примеру, в ОАО «Банк Международный» не так давно был образован отдел финансового анализа Управления финансового анализа и методологии кредитных проектов, целью которого является проведение комплексного и объективного анализа деятельности заемщика (залогодателя, поручителя) с целью определения уровня кредитного риска по предоставленным кредитам . Но привлечение таких специалистов указывает на некоторые негативные аспекты:

Мнение специалистов субъективно - точность оценки зависит от профессионализма сотрудников, их знаний и опыта;

Сотрудники физически неспособны оперативно обработать большие объемы информации - отсюда ограничение числа рассматриваемых заявок;

В-третьих, привлечение квалифицированных специалистов требует значительные расходов - такие сотрудники обычно имеют высокую заработную плату.

В связи с обозначенными выше моментами, становится понятной высокая заинтересованность банков такими системами классификации кредитов, которые позволили бы свести к минимуму участие экспертов в вопросах принятия решений и уменьшили бы значимость человеческого фактора. Можно выделить два основных метода к оценке кредитного риска: субъективное заключение квалифицированных специалистов и автоматизированные системы кредитного скоринга .

Кредитный скоринг - это разновидность рейтинговой оценки, технический прием, предложенный в начале 40-х годов двадцатого века американским ученым Д. Дюраном для выборки заемщиков по потребительскому кредиту . Отличие кредитного скоринга от рейтинговой оценки заключается в том, что в формуле рейтинговой оценки вместо значения показателя используется его частная балльная оценка. Для каждого показателя определяется несколько интервалов значений, каждому интервалу приписывается определенное количество баллов или определяется класс. Если полученный заемщиком рейтинг ниже значения, заранее установленного сотрудниками банка, то такому заемщику будет отказано в кредите, а если соответствует нормативам, то кредитная заявка будет удовлетворена. В данном контексте следует отметить, что изначально модель кредитного скоринга была ориентирована на заемщиков - физических лиц. Лишь впоследствии, когда модель была проработана и была доказана ее эффективность на потребительском кредитовании, модель стали применять для оценки кредитоспособности юридических лиц.

Что касается использования модели кредитного скоринга отечественными банками, то в данном контексте скоринг кредитов предприятий - юридических лиц представляет собой методику оценки качества заемщика, основанную на различных характеристиках финансового положения предприятия . В результате анализа переменных получают интегрированный показатель в баллах, который оценивает степень кредитоспособности заемщика по ранговой шкале. В зависимости от балльной оценки принимается решение о выдаче кредита, о лимитах кредита. В случае с ОАО «Банк Международный», скоринговая модель позволяет сделать вывод о качестве финансового положения заемщика и о размере резерва на возможные потери по ссудам . Данная скоринговая модель сочетает в себе оценку кредитного риска, бизнес-риска и риска кредитной истории. Подробнее о данных видах риска рассказано ниже.

Основная цель использования скоринговой модели выражается в том, чтобы увеличить информированность о реальном финансово-экономическом положении потенциальных заемщиков. Модель не только позволяет оценить реальное финансовое состояние, но также и кредитный потенциал предприятий, что выполнять требования к кредитованию заемщиков. Важное отличие модели кредитного скоринга от субъективной оценки эксперта в том, что оценки скоринга основаны на математико-статистическом анализе кредитной истории «прошлых» заемщиков банка и предполагают более объективную систему оценки риска .

Таким образом, проблемы, которые может решить модель кредитного скоринга, следующие:

субъективизм - зачастую решения, принимаемые кредитными специалистами, основаны только на интуиции и личном опыте;

негибкость и нестабильность - качество оценки является случайной величиной, которую невозможно улучшить или ухудшить, и зависит от эмоционального состояния и предпочтений эксперта;

отсутствие системы обучения, передачи знаний и повышения квалификации - прежде чем стать высококвалифицированным специалистом, необходимо накопить определенный уровень знаний, основанный на приобретении достаточного опыта в данной сфере;

ограничение числа рассматриваемых заявок, которое обусловлено ограниченными физическими ресурсами человека, в результате этого - упущенная выгода от небольшого числа рассматриваемых заявок.

Данные недостатки можно попытаться решить с помощью скоринговой модели, так как ее преимуществами являются простота (так как достаточно рассчитать финансовые коэффициенты и, приняв во внимание коэффициенты их значимости, определить класс заемщика), возможность расчета оптимальных значений по частным показателям, способность ранжирования организаций по результатам, комплексный подход к оценке кредитоспособности (так как используются показатели, отражающие различные стороны деятельности организации). Однако при использовании скоринговой модели следует учитывать ряд проблем:

необходимость тщательного отбора финансовых показателей (требуется использовать показатели, описывающие разные стороны работы заемщика);

важность обоснования пороговых значений показателей (в России довольно сложно осуществить подобный подход, так как недостаточно сведений о фактическом состоянии и уровнях данных показателей в экономике России, а также малая степень участия банков в формировании такой базы данных);

необходимость обоснования коэффициентов значимости для каждой системы показателей в соответствии с отраслью деятельности конкретного предприятия - заемщика;

определение величины отклонений в пограничных областях, относящих заемщиков к разным классам;

при рейтинговой оценке учитываются уровни показателей только относительно оптимальных значений, соответствующих определенным установленным нормативам, но не принимается во внимание степень их выполнения или невыполнения;

в системе рассчитываемых коэффициентов не учитываются многие факторы - репутация заемщика, перспективы и особенности рыночной конъюнктуры, оценки выпускаемой и реализуемой продукции, перспективы капиталовложений.

Скоринговая модель является одним из примеров успешного применения статистических и математических методов. Однако в России скоринговая модель не получила распространения. По мнению Г. Андреевой, широкому распространению скоринга мешают не столько объективные, сколько субъективные причины, из которых основная причина - недоверчивое отношение банковских менеджеров к математическим и статистическим методам . Если говорить об отечественных банках, то применение скоринговых моделей в банках сочетается с экспертной оценкой. В банках для каждого крупного предприятия - заемщика назначается ответственный кредитный специалист, который курирует финансовый анализ по данному заемщику. В связи с малой разработанностью скоринговых моделей данную тему будет интересно рассмотреть на примере конкретного банка.

Глава 2. Оценка кредитоспособности заемщиков - юридических лиц в рамках финансового анализа на основе методики ОАО «Банк Международный»

2.1 Краткая характеристика деятельности ОАО «Банк Международный»

Банк был зарегистрирован Центральным Банком Российской Федерации в ноябре 1989 года как «Санкт-Петербургский лесопромышленный банк». В 1999 году Банк был переименован в «Банк Международный» . Основным направлением кредитной политики Банка в 1999 году являлось формирование мощной универсальной клиентской базы. Предложив ведущим корпорациям Санкт-Петербурга и Северо-Западного региона уникальный комплексный финансовый сервис, Банк смог в течение года привлечь на обслуживание свыше 500 крупнейших предприятий промышленности, торговли, транспорта, строительства и других отраслей.

Особенностью работы Банка явилось закрепление за каждой компанией-клиентом персонального менеджера, оперативно решающего все возникающие вопросы предприятия, связанные с обслуживанием в банке. В данном контексте хотелось бы отметить, что Банк сделал ставку не на автоматизированные системы управления кредитным риском, а именно на экспертную оценку сотрудников банка, что в рамках рассматриваемой темы диплома является скорее контраргументом к применению скоринговой модели. То есть сама по себе модель недостаточно хорошо отражает кредитный риск контрагента, если каждый этап получения баллов за ту или иную статью риска не контролируется кредитным специалистом в рамках составления экспертного суждения об уровне риска.

Далее в 2000 году ОАО «Банк Международный» выходит на рынок Москвы, где и было открыто первое региональное подразделение Банка. Клиентами филиала стали 65 юридических лиц, среди которых такие крупные предприятия и организации как ГТК «Россия», представительство ОАО «Авиакомпания «Самара», ОАО «Мостотрест», представительства фирм Санкт-Петербурга: ГУАП «Пулково», группы компаний «Талосто», ООО «Лаверна», а также крупные московские предприятия - группа компаний «Экспресс-лайн», ООО «Счетмаш», ЗАО «ТД «Даргез», группа компаний «Стальные конструкции» и другие .

В настоящее время основным направлением деятельности Банка является кредитование крупных корпоративных клиентов, занимающих лидирующие позиции в торговой, лизинговой, строительной, производственной и отраслях оборонно-промышленного комплекса. Банк имеет 5 филиалов в Российской Федерации: в Волгограде, в Москве, в Нижнем Новгороде, в Новосибирске и в Ульяновске.

Кредитованию в Банке отводится роль основного механизма получения доходов от размещения собственных и привлеченных средств и, одновременно, продукта, удовлетворяющего потребности клиентов Банка в заемных средствах. Кроме того, кредитование используется как инструмент для привлечения новых клиентов банка, сохранения имеющейся клиентской базы, расширения сфер и увеличения объемов бизнеса Банка.

В кредитной политике ОАО «Банк Международный» выделены следующие цели кредитования как банковского бизнеса :

Формирование сбалансированного по структуре и видам рисков кредитного портфеля в рамках устанавливаемых Финансовым Планом Банка размеров кредитных вложений Банка.

Поддержание оптимальной доходности кредитного портфеля.

Обеспечение приемлемого уровня риска по кредитным операциям.

Расширение объемов и сфер бизнеса Банка.

Максимальное удовлетворение потребностей клиентов Банка в кредитных продуктах.

ОАО «Банк Международный» позиционирует себя как универсальный финансовый институт, и в соответствии с этим предлагает корпоративным клиентам широкий перечень кредитных инструментов :

Краткосрочное кредитование, в том числе, в форме кредитной линии с лимитом выдачи, с лимитом задолженности и овердрафт;

Финансирование лизинговых операций;

Кредитование на приобретение векселей Банка (вексельное кредитование);

Документарные операции, связанные с кредитным риском для Банка.

Финансирование внешнеторговых операций;

Покупка долговых обязательств (векселей, облигации) третьих лиц;

Инвестиционное кредитование (проектное финансирование).

В соответствии с кредитной политикой Банка приоритетными направлениями кредитования ОАО «Банк Международный» являются следующие отрасли экономики:

добыча и переработка, реализация углеводородного сырья (нефть, газ) и продуктов их переработки;

пищевая промышленность;

фармацевтическая промышленность;

энергетическая отрасль;

оборонно-промышленный комплекс;

транспорт, в том числе автомобильный, железнодорожный, авиационный;

логистика;

торговля, в том числе оптово-розничная ТНП и т.д.;

финансирование лизинговой деятельности в указанных отраслях.

С учетом успешной деятельности Банка на финансовом рынке уже в течение чуть более чем 20 лет, следует отметить достаточно высокие рейтинги Банка. Международное рейтинговое агентство «Standard & Poor"s» в 2012 году повысило долгосрочный кредитный рейтинг Банка по международной шкале до отметки «В» - стабильный. По национальной шкале рейтинг Банка также повышен до уровня «ruBBB+» .

Таким образом, ОАО «Банк Международный» успешно функционирует на финансовом рынке России уже достаточно длительный период. В рамках рассматриваемой темы ВКР следует сделать акцент на системе риск-менеджмента банка. Банк обеспечивает достаточный уровень прибыльности без наращивания «аппетита к риску», используя эксклюзивную модель «индивидуального подхода к клиентам» . Одним из инструментов данной модели является скоринговая модель в сочетании с качественным анализом финансового положения заемщиков.

2.2 Выбор заемщиков - юридических лиц, клиентов ОАО «Банк Международный» для анализа кредитоспособности

Приступая к анализу финансового положения заемщиков - юридических лиц, клиентов ОАО «Банк Международный», нужно отметить, что данный анализ необходим для последующих расчетов по скоринговой модели. Кроме того, не лишним будет обратить внимание на управление Банка, которое занимается финансовым анализом.

Название данного управления следующее: «Управление финансового анализа и методологии кредитных проектов Департамента анализа и контроля кредитных проектов» . Данное управление занимается осуществлением ежеквартального мониторинга финансового положения заемщика. По юридическим лицам производится оценка финансового положения заемщика на основании анализа изменения финансового состояния предприятия, выявления негативных моментов в финансово-хозяйственной деятельности заемщика. По итогам ежеквартального мониторинга Управлением формируется профессиональное суждение об уровне риска по ссудам, производится классификация ссудной задолженности по категориям качества с указанием процентной величины расчетного резерва.

После рассмотрения деятельности Управления Банка по финансовому анализу, можно приступить к расчетам. Для анализа кредитоспособности в рамках данного исследования было выбрано 33 заемщика. Выборка данных заемщиков была сформирована исходя из следующих предпосылок: выбранные заемщики являются юридическими лицами, крупными корпоративными клиентами; выбранные заемщики различаются по отраслям; по выбранным заемщикам в наличии информация, необходимая для расчетов. Хотелось бы уточнить, что выбор заемщиков был обусловлен тем, что Банк в апреле 2013 года проводил ежеквартальный мониторинг финансового положения отчетностей именно приведенных выше заемщиков. Также наличие в выборке заемщиков по разным отраслям позволяет изучить различия при анализе кредитоспособности отраслей, что, несомненно, является преимуществом для комплексного исследования. В таблице 2.1. представлено распределение заемщиков по сферам деятельности.

Таблица 2.1 - Предприятия - заемщики, распределение по отраслям

Торговые компании (16)	Строительные компании (9)
ООО «АБМ Трейд»	ЗАО «И-Инвест»
ООО «АВРО»	ООО «ГАММА»
ООО «Агроальянс МТ»	ОАО «ГСК»
ООО «Александрия»	ООО «КВС»
ООО «Белый Ветер Цифровой»	ЗАО «Новая Эра»
ООО «Евротрансавто»	ООО «Полюс»
ООО «Евротранс»	ООО «ПромТехСервис»
ООО «Оптима»	ООО «Строительный трест № 3»
ООО «РКБ»	ООО «Элис-Констракшн»
ООО «Санти»	Производственные компании (6)
ООО «СПб Нефтепродукт»	ООО «АНГСТРЕМ Трейдинг»
ООО «СТК Девиз»	ООО «ДСК№ 5»
ООО «Тав Ойл»	ООО «Иллунг»
ООО «Торговля от «Петмола» опт»	ЗАО «ПолеКом»
ЗАО «Финансовая компания «Форум»	ООО «Прионежская горная компания»
ООО «ЮНИФРОСТ»	ЗАО «РУАН»
Лизинговые компании (1)	Транспортные компании (1)
ЗАО «Лизинговые технологии»	ООО «Транспортная компания» «Стелл»

Значимые показатели по выбранным заемщикам приводятся в Приложениях 1-33 к ВКР. Среди значимых показателей - агрегированный баланс заемщика, структура активов и структура пассивов. Приложения идут в том же порядке, как и заемщики, представленные в таблице 2.1.

Для более наглядного представления о заемщиках по отраслям можно взглянуть на рис. 2.1. Из рисунка видно, что большую часть в выборке составили торговые компании (49% от выборки), также строительные (27%) и производственные компании (18%). То есть в выборке 16 торговых компаний, 9 строительных компаний, 6 производственных компаний, 1 лизинговая и 1 транспортная компания.

Рис. 2.1. Распределение заемщиков в выборке по отраслям

2.3 Анализ финансового положения заемщиков на основе методики ОАО «Банк Международный»

После первичного изучения выборки можно приступать непосредственно к финансовому анализу заемщиков. Следует обратить внимание, что финансовый анализ проводился на основе методики Банка, приведенной в «Инструкции по краткосрочному кредитованию юридических лиц» . В данном внутреннем нормативном документе Банка последовательно приведен алгоритм анализа финансового положения заемщика.

Для наглядного представления о проделанной работе будет представлен анализ финансового положения одного из 33-х заемщиков, так как представлять анализ всех 33-х заемщиков не имеет смысла ввиду большого объема анализа. Тем не менее, результаты расчета финансовых коэффициентов остальных заемщиков можно найти в Приложении 34 к ВКР.

Для наглядного представления о проделанной работе представлен анализ финансового положения одного из 33-х заемщиков, так как представлять анализ всех 33-х заемщиков не имеет смысла ввиду большого объема анализа. Тем не менее, результаты расчета финансовых коэффициентов остальных заемщиков можно найти в Приложении 34 к данной работе. В Приложениях 1-33 к ВКР приведены данные по остальным заемщикам. Компании в Приложениях 1-33 представлены в том же порядке, что и на таблице 2.1. Формат приведенных данных: значимые показатели - агрегированный баланс, структура активов и структура пассивов. Данные по всем компаниям представлены за 5 кварталов - 4 квартала 2012 года и последний квартал предыдущего, 2011 года.

Таким образом, для репрезентативного финансового анализа был выбран заемщик Общество с ограниченной ответственностью «ТаВ Ойл». Выбор данного заемщика среди остальных 33-х заемщиков обусловлен тем, что структура финансовой отчетности данного заемщика более всего подходит для отражения всех особенностей анализа финансового положения заемщика. Заемщик имеет отчетность с достаточным удельным весом показателей в структуре активов и пассивов, для того чтобы в дальнейшем на его примере можно было раскрыть методику скоринговой модели.

Компания ООО «Тав Ойл» была зарегистрирована 24.10.2003 года. Компания работает на рынке реализации нефтепродуктов с 2003 года. Основным видом деятельности компании является оптовая торговля нефтепродуктами. Компания работает с поставщиками нефтепродуктов по предоплате, а с покупателями - с отсрочкой платежа в зависимости от вида нефтепродуктов (фактически до 30 календарных дней).

В соответствии с «Инструкцией по краткосрочному кредитованию юридических лиц» на основании данных бухгалтерской отчетности была сформирована аналитическая таблица (агрегированный баланс) с указанием основных абсолютных финансовых показателей по состоянию на 01.01.2012, 01.04.2012. 01.07.2012 и 01.10.2012, 01.01.2013 (за 4 квартала + отчетный квартал). Таблица 2.2. приведена ниже.

Таблица 2.2 - Показатели бухгалтерского баланса и отчета о прибылях и убытках (тыс. руб.):

Показатель
Валюта баланса
Капитал и резервы
Нераспр. прибыль (убыток)
Внеоборотные активы
НДС по приобр. Ценностям
Дебиторская задолженность
Краткосрочные фин. Вложения
Денежные средства
Прочие оборотные активы
Всего оборотные активы
Займы и кредиты долгосрочные
Всего долгосрочные обяз-ва
Кредиты и займы краткосрочные
Кредиторская задолженность
Доходы будущих периодов
Всего краткосрочные обяз-ва
Выручка от реализации (нараст. итогом)
Прибыль от продаж
Прочие доходы
Прочие расходы
Проценты к уплате
Чистая прибыль/убыток
Чистая прибыль за квартал

В «Инструкции» при изучении данных агрегированного баланса предлагается проанализировать основные тенденции изменения абсолютных финансовых показателей. Основной задачей сотрудника Управления финансового анализа является выявление причин данных тенденций, а также изучения влияния указанных причин на возможность исполнения обязательств перед Банком в будущем.

На первом этапе был проведен анализ динамики и структуры капитала ООО «Тав Ойл» с расчетом абсолютных и относительных изменений. В таблице 2.3. приведен горизонтальный анализ агрегированного баланса ОАО «Тав Ойл». За анализируемый период (с 01.01.2012 до 01.01.2013) валюта баланса компании выросла на 27,3 млн. руб. или на 44%. В 4 квартале по сравнению с 3 кварталом 2012 года валюта баланса выросла на 24,2 млн. руб. или на 36,8%. В структуре капитала компании на 01.01.2013 года преобладают оборотный капитал в активе и краткосрочные обязательства в пассиве. При этом структура капитала компании сбалансирована по срокам привлечения и размещения средств. Величина собственных оборотных средств составила 34,7 млн. руб. и возросла по сравнению с началом отчетного года на 5,7%. Таким образом, за счет инвестиционных ресурсов (собственного капитала и долгосрочных обязательств) на 53% профинансирован оборотный капитал. Чистые активы (представленные собственным капиталом компании) увеличились за период с начала года на 5%, благодаря росту нераспределенной прибыли. На 01.01.2013 г. она составила 99,9% в общем объеме капитала и резервов.

Таблица 2.3 - Анализ динамики важнейших показателей ООО «Тав Ойл»:

Показатель			Изменение за год	Изменение за квартал
Валюта баланса
Капитал и резервы
В том числе нераспределенная прибыль (убыток)
Внеоборотные активы
НДС по приобретенным ценностям
Дебиторская задолженность
Краткосрочные финансовые вложения
Денежные средства
Прочие оборотные активы
Всего оборотные активы
Займы и кредиты долгосрочные
Всего долгосрочные обязательства
Кредиты и займы краткосрочные
Кредиторская задолженность
Доходы будущих периодов
Всего краткосрочные обязательства
Выручка от реализации (нарастающим итогом)
Среднемесячная выручка от реализации
Себестоимость проданных товаров
Прибыль от продаж
Прочие доходы
Прочие расходы
Проценты к уплате
Чистая прибыль/убыток
Выручка от реализации за квартал
Среднемесячная выручка за квартал
Чистая прибыль за квартал

Для представления изменения структуры капитала на 01.01.2013 по сравнению с 01.01.2012 была построена таблица 2.4., показывающая изменения оборотных и внеоборотных активов, капитала и резервов, долгосрочных и краткосрочных обязательств. Из таблицы 2.4. видно, что по сравнению с первым кварталом возросли оборотные активы на 27 342 тыс. руб. и краткосрочные обязательства на 25 334 тыс. руб.

Таблица 2.4 - Структура капитала на начало и конец 2012 г.

Структура капитала на 01.01.2012, тыс. руб.	Структура капитала на 01.01.2013, тыс. руб.	Изменение тыс. руб.	Изменение %
Внеоборотные активы		Внеоборотные активы
Оборотные активы		Оборотные активы
Капитал и резервы		Капитал и резервы
Краткосрочные обязательства		Краткосрочные обязательства
Долгосрочные обязательства		Долгосрочные обязательства

Также были построены диаграммы, показывающие удельные веса статей баланса по отношению к валюте баланса на начало и конец 2012 года. Диаграммы представлены на рисунках 2.2. и 2.3. Из диаграмм, представленных ниже, можно заметить, что доли статей баланса в 2012 году изменились незначительно: доля собственного капитала уменьшилась на 6%, доля краткосрочных обязательств возросла на 14%, доля долгосрочных обязательств уменьшилась на 8%.

Рис. 2.2. Структура капитала на начало 2012 года

Рис. 2.3. Структура капитала на конец 2012 г.

На втором этапе анализа был проведен анализ структуры активов предприятия. В «Инструкции» дано указание на то, что взаимная величина различных групп активов и пассивов зависит от того, к какой отрасли принадлежит данное предприятие. Так, у торговых компаний (какой является рассматриваемая компания) доля оборотных активов обычно 70 - 95 процентов, и аналогична же доля и привлеченных источников средств. У компании ООО «Тав Ойл» оборотные активы на отчетный квартал равны валюте баланса.

После соответствующей группировки статей баланса была оценена относительного изменения различных групп активов и пассивов за несколько последних кварталов: произошло ли изменение удельного веса какого-либо из разделов баланса или группы статей более чем на 10%. В данном случае из таблицы 2.5. можно увидеть, что таких изменений нет.

Таблица 2.5 - Структура активов ООО «Тав Ойл» за 5 кварталов

Основную долю в структуре активов компании занимает дебиторская задолженность, которая сформирована преимущественно за счет задолженности покупателей (36,6 млн. рублей или 44% всей дебиторской задолженности). Просроченная дебиторская задолженность отсутствует.

Оборачиваемость дебиторской задолженности составила 36 дней (против 35 дней в аналогичном периоде прошлого года). Следует отметить, что компания является нетто-кредитором в расчетах - дебиторская задолженность превышает кредиторскую в 4,9 раза (84 093 тыс. руб. против 17 155 тыс. руб.) Нетто-кредитор - это субъект финансового рынка, финансовые активы которого превышают пассивы .

В рамках анализа активов был проведен анализ дебиторской задолженности предприятия. В «Инструкции» отмечено, что особое внимание следует уделить изменению структуры оборотных средств: произошел ли рост дебиторской задолженности или нет, является ли уровень запасов сырья достаточным для работы предприятия, не произошло ли затоваривание складов готовой продукцией. Также необходимо выявить зависимость от одного или определенного круга дебиторов, которая может также привести к снижению платежеспособности. При анализе состава дебиторской задолженности необходимо обратить внимание на сроки и реальность ее погашения. Для этого необходимо получить подробную расшифровку дебиторской задолженности вплоть до названий непосредственных дебиторов и выяснения их платежеспособности. Расшифровка дебиторской задолженности, из которой можно выделить долю крупнейшего дебитора, представлена в таблице 2.6.

Таблица 2.6 - Расшифровка дебиторской задолженности ООО «Тав Ойл» на 01.01.2013 г.

Наименование дебитора	Задолженность, тыс. руб.
ТСБ-Брокер
Североморские теплосети
ООО «Хэлп-Ойл»
ООО Целлюлозный завод Питкяранта
ООО Несто
Стройкомплектсервис
ООО ТопТрейдСервис
ОО Прима-Ойл
Всего дебиторская задолженность:

Дебиторская задолженность МУП «Североморские теплосети» является просроченной, сроком возникновения 28.06.2010. Крупнейшим дебитором является «ТСБ-Брокер», 19% от всей задолженности. Вторым крупнейшим дебитором является «Североморские теплосети», 12% от всей задолженности. Остальные дебиторы имеют задолженность менее 10% от общей суммы. После анализа крупнейших дебиторов следует переходить к анализу крупнейших контрагентов - покупателей. В связи с этим был проведен анализ оборотно-сальдовой ведомости компании по счету 62, чтобы выявить основных покупателей. Данные представлены ниже в таблице 2.7.

Таблица 2.7 - Анализ взаимоотношений с покупателями за 4 кв. 2012г. (в тыс. руб.):

Контрагент	Оборот по ОСВ 62 сч.
Стройкомплектсервис
Мегаполис
Целлюлозный завод
Импульс Ойл
ТопТрейдСервис

Основным покупателем компании в 4 квартале 2012г. являлись компании Хэлп-Ойл и Стройкомплектсервис - по 40% и 9% от общего объема реализованной продукции. Финансовые вложения в компании отсутствуют. Инвестиционные (внеоборотные) активы компании на 01.01.2013 г. отсутствуют. Как и в аналогичном периоде прошлого года (на 01.01.2012 - 99,8%) , в активах преобладают оборотные активы (100%), в том числе наибольшая доля приходится на дебиторскую задолженность (93,3%).

Следующим этапом анализа был анализ структуры пассивов. Анализ пассивов производился на предмет напряженности имеющих обязательств заемщика. Значительная доля собственного капитала заемщика, наличие долгосрочных источников финансирования свидетельствует об устойчивости предприятия. Была построена таблица 2.8., отражающая структуру пассивов. Доля заемных средств в пассивах на начало 2012 года составляла 47%, на конец 2012 года составляла 61,5%. Собственный капитал на начало и конец 2012 года имел доли соответственно 26% и 19,5%.

Таблица 2.8 - Структура пассивов ООО «Тав Ойл» за 5 кварталов

На долю долгосрочных обязательств компании на конец периода пришлись 19% всех пассивов. В отчетном периоде они были представлены долгосрочными займами учредителей компании. Заимствования по сравнению с началом года выросли на 6% (по сравнению со 2 кварталом 2012 этот показатель не изменился).

Структура краткосрочных обязательств компании в анализируемом периоде изменилась в сторону увеличения доли краткосрочных заимствований (банковских кредитов) - с 21% до 42,4% - и уменьшения доли кредиторской задолженности - с 25% до 19,0%. При этом величина краткосрочных заемных средств возросла в отчетном периоде на 21,4%, а кредиторской задолженности - уменьшилась на 5,6%. Краткосрочные заемные средства на 01.01.2013 сформированы исключительно из кредитов ОАО «Банк Международный».

Далее был проведен анализ кредиторской задолженности компании. Оценка кредиторской задолженности производилась с целью анализа финансирования деятельности за счет отложенных платежей и его влияния на платежеспособность заемщика. Кредиторская задолженность в абсолютной величине практически не изменилась, однако произошли изменения в ее структуре: увеличился объем задолженности перед поставщиками (38% против 12% на начало года), значительно уменьшился объем задолженности перед покупателями по авансам полученным (11% против 64% на начало года), возросла доля задолженности компании перед персоналом (29% против 6% на начало года). Задолженность является краткосрочной, текущей.

Таблица 2.9 - Расшифровка кредиторской задолженности ООО «Тав Ойл» на 01.01.2013 г.

Оборачиваемость кредиторской задолженности является высокой, период оборачиваемости 7 дней (против 9 дней - в 2012 году). Крупнейшими кредиторами компании являются ООО «Газнефтехимпереработка» - 45% и ЗАО «Совекс» - 13% от всей задолженности. Наличие кредитора, который имеет более 10% задолженности, следует отметить как риск для Банка. Помимо кредиторской задолженности необходимо еще проанализировать взаимоотношения с поставщиками, то есть оборотно-сальдовую ведомость по счету 60. В таблице 2.10. представлены результаты расчетов.

Таблица 2.10 - Анализ взаимоотношений с поставщиками за 4 кв. 2012г. (в тыс. руб.):

Контрагент	Оборот по ОСВ 60.1 сч
Хэлп -Ойл
АВС-Континент
ТриТон Трейд
ТСБ-Брокер
Газнефтехимпереработка
ФортеИнвест
Сургутэкс

Согласно оборотно-сальдовой ведомости по счету 60 основными поставщиками компании в 4 квартале 2012 являлись ООО «Хэлп-Ойл» (41% в общем обороте), АВС-Континент (19% в общем обороте). Наличие поставщика, доля которого превышает 10% в 4 раза, создает определенный риск неплатежеспособности для Банка.

Таким образом, структура и динамика капитала компании в отчетном периоде свидетельствует о следующих характерных чертах ее работы:

компания работает преимущественно на краткосрочных заемных средствах, хотя рост прибыли способствует росту собственных источников финансирования, а рост долгосрочных инвестиций учредителей - сбалансированности общей структуры капитала;

размещение средств осуществляется преимущественно в дебиторскую задолженность, скорость оборачиваемости которой сохраняется на достаточно высоком уровне;

в расчетах компания выступает нетто-кредитором, это может стать причиной снижения уровня доходности в будущем, что подтверждается замедлением темпов роста чистой прибыли в 4 квартале 2012 года.

Финальным этапом анализа финансовой отчетности в соответствии с «Инструкцией» выступает анализ основных финансовых коэффициентов. На основании полученных коэффициентов было произведено их изучение в рамках общего анализа финансового состояния заемщика. Анализ динамики расчетных финансовых показателей был произведен с выявлением причин их изменения, тенденций ухудшения платежеспособности и финансовой устойчивости, учитывая риски Банка при кредитовании данного предприятия. Полученные данные представлены в таблице 2.11.

Таблица 2.11 - Анализ основных финансовых коэффициентов

Наименование коэффициента	Расчёт показателя	Приемлемые значения
Чистые активы, тыс.руб.	ВБ - долгосрочные и краткосрочные заемные ср-ва + доходы будущих периодов
Коэффициент текущей ликвидности (покрытия)	Оборотные активы / Краткосрочные пассивы
Коэффициент финансовой независимости	Собственный капитал / Суммарный пассив (ВБ)
Коэффициент соотношения собственных и заемных средств	Собственный капитал / Суммарные обязательства
Оборачиваемость запасов, дней	Сумма запасов /Объём дневных продаж
Оборачиваемость дебиторской задолженности, дней	Сумма дебиторской задолж-ти / Объем дневных продаж
Оборачиваемость кредиторской задолженности, дней	Сумма кредиторской задол-ти / Объем дневных продаж
Рентабельность продаж (%)	Прибыль от реализации / Выручка от реализации
Рентабельность деятельности (%)	Чистая прибыль за последний отчетный квартал / выручка от продажи товаров, продукции, работ, услуг за последний отчетный квартал
Коэффициент денежного покрытия, в месяцах	Размер кредитных обязательств на текущую дату + запрашиваемая сумма кредитного продукта / cреднемес. выручка
Коэффициент покрытия процентов	Квартальная прибыль от продаж за последний отчетный квартал / (сумма процентов по кредитам и займам, уплаченная за последний отчетный квартал + среднеквартальной сумме процентов по рассматриваемому кредитному продукту).

Ликвидность компании в отчетном периоде характеризуется полной обеспеченностью краткосрочных обязательств как оборотными, так и высоколиквидными оборотными активами. За анализируемый период коэффициент текущей ликвидности не изменился и находится на уровне, значительно превышающем нормативное значение (более 0,5).

Коэффициент финансовой независимости и коэффициент соотношения собственных и заемных средств находятся на уровне (и выше) нормативного значения (более 0 и более 0,4 соответственно).

За 12 месяцев 2012 выручка компании (нарастающим итогом) составила 844 млн. руб. или 38% от показателя аналогичного периода прошлого года. За 4 квартал 2012 ежеквартальная выручка достигла своего максимального значения по сравнению с уровнями других кварталов, начиная с 01.10.2011. За 4 квартал выручка выросла на 23% по сравнению с уровнем выручки за аналогичный период прошлого года.

Деятельность компании является прибыльной, прибыль от основной деятельности возросла по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года на 47%. Соответственно повысилась и рентабельность продаж (доля прибыли от продаж в выручке): с 0,7% до 0,8 в третьем квартале, однако в четвертом квартале рентабельность понизилась до 0,7%.

Повышение рентабельности продаж в третьем квартале не привело к повышению уровня доходности бизнеса в целом. За 9 месяцев 2012 рентабельность деятельности компании снизилась и составила 0,1%, в то время как в аналогичном периоде предыдущего года рентабельность составляла 0,3%. Это было вызвано следующими причинами: в 2 раза увеличилась величина процентов к уплате Банку и в 1,2 раза увелич...

Подобные документы

Трактовка понятия, методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков. Заключение о возможности выдачи кредита банком на примере ОАО "АКБ Стелла-Банк". Оценка кредитоспособности организаций-заемщиков. Расчет показателей ликвидности и платежеспособности.

дипломная работа , добавлен 07.02.2015


Нормативно-законодательное регулирование и экономическая сущность кредитоспособности заемщиков. Оценка кредитоспособности на основе делового риска. Расчет оценки качества заемщиков юридических и физических лиц. Совершенствование скоринговой оценки.

дипломная работа , добавлен 16.04.2011


Определение понятия, изучение целей и раскрытие задач кредитного скоринга как инструмента оценки кредитоспособности физических лиц, его перспективы в России. Построение скоринговой модели оценки кредитоспособности клиентов на примере ООО "ХКФ Банк".

курсовая работа , добавлен 07.08.2013


Понятие кредитоспособности цели и задачи оценки кредитоспособности. Методы оценки кредитоспособности заемщика. Модели диагностики банкротства. Анализ и пути совершенствования оценки кредитоспособности предприятия-заемщика на примере ОАО "Покровский хлеб".

курсовая работа , добавлен 14.06.2015


Сущность кредитоспособности и ее значение. Информационная база и этапы оценки кредитоспособности. Оценка кредитоспособности потенциальных заемщиков коммерческого банка на основе финансовых коэффициентов, денежного потока и показателей делового риска.

контрольная работа , добавлен 10.11.2015


Оценка кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов. Анализ делового риска. Показатели кредитоспособности, используемые зарубежными коммерческими банками. Анализ показателей оценки финансового положения заемщика ОАО "Донхлеббанк".

курсовая работа , добавлен 21.10.2011


Понятие и назначение процесса определения кредитоспособности заемщика банка, порядок, критерии и способы ее оценки, общие подходы к реализации и анализу. Характеристика деятельности Национального банка "Траст", анализ кредитоспособности юридических лиц.

курсовая работа , добавлен 25.01.2010


Методы оценки кредитоспособности юридических и физических лиц. Скоринговая (бальная) оценка кредитоспособности и андеррайтинг. Организация процесса оценки кредитоспособности заёмщиков - физических лиц - Сбербанком России на примере ипотечного кредита.

дипломная работа , добавлен 25.02.2015


Понятие, сущность, критерии и методы оценки кредитоспособности корпоративных заемщиков. Система предоставления банковских кредитов юридическим лицам. Анализ методики оценки кредитоспособности юридических лиц. Условия кредитования, утверждаемые банком.

курсовая работа , добавлен 13.11.2013


Нормативно-правовые аспекты оценки кредитоспособности в РФ. Сравнительная оценка методик оценки кредитоспособности банковских заемщиков. Организация работы по управлению кредитным риском. Оценка кредитоспособности юридического лица. Методы снижения риска.