Шляхи вдосконалення методики оцінки кредитоспроможності позичальника

До речі, про інформаційні джерела: як зазначалося раніше, міжнародна практика свідчить, що найбільш повною та ефективною базою даних володіють інформаційні служби, які поповняють свої банки даних на обов’язковій основі у вигляді відповідних звітів всіх учасників економічних відносин.

Якісне, професійне та послідовне виконання всіх необхідних процедур основних етапів банківського кредитування є необхідною важливішою умовою ефективної реалізації кредитної політики банка та забезпечення необхідного рівня прибутковості, платоспроможності та ліквідності банківскоїдільності [10]. Ми пропонуємо методологію дискримінантного аналізу, який дає змогу подолати більшість з наведених недоліків діючих методик оцінки фінансового стану позичальників.

В Україні немає теоретико-методологічних напрацювань, присвячених оцінці кредитоспроможності з використанням дискримінантного аналізу. Водночас фінансистам всього світу відомі модель альтмана (1968, США), система аналізу Вайбеля (1973, Швейцарія), моделі Беермана (1976) та Краузе (1993, Німеччина), система показників Бівера (1966, США), система фінансового аналізу Керлінга-Поддіга (1994, Франція), методологія дискримінантного аналізу Німецького Бундесбанку.

У теорії та практиці здебільшого розрізняють однофакторний і багатофакторний дискримінантний аналіз. Основу однофакторного (одновимірного) дискримінантного аналізу становить сепаратне дослідження окремих показників (які є складовими певної їх системи) та класифікація підприємств за принципом дихотомії. Загальний висновок про рівень фінансового стану підприємства робиться на основі аналізу відповідності кожного з показників, включених у спеціально підібрану систему, їх граничним значенням. Найвідомішими моделями одно факторного дискримінантного аналізу є системи показників Бівера та Вайбеля.

Головна суперечність одно факторного аналізу полягає в тому, що значення одних показників може свідчити про позитивний розвиток підприємства, а інших – про незадовільний. Це унеможливлює об’єктивну оцінку фінансового стану. Одним зі шляхів вирішення зазначеної проблеми є застосування багатофакторного дискримінантного аналізу.

Метою багатофакторного дискримінантного аналізу є виведення та інтерпретація значення однієї залежної (пояснювальної) змінної за допомогою значень багатьох незалежних (пояснювальних) змінних. У процесі аналізу підбирають ряд показників, для кожного з яких визначається вага у так званій „дискримінант ній функції”. Величина окремих ваг характеризує різний вплив різних показників (змінних) на значення пояснювальної змінної, яка в інтегральному вигляді відображає фінансовий стан позичальника.

Модель прогнозування фінансової неспроможності, розроблена американським економістом Е.Альтманом (вона має ще одну назву – „розрахунок Z-показника”), є класичною у своїй сфері, оскільки включена до більшості підручників, присвячених фінансовому прогнозуванню та оцінці кредитоспроможності підприємств.

Невикористання дискримінантних моделей оцінювання фінансового стану підприємств у вітчизняній практиці можемо пояснити:

• недостатнім теоретико-методологічним забезпеченням дискримінантного аналізу (повна відсутність вітчизняних науково-практичних розробок, присвячених данній проблематиці);
• неспроможністю розробити власні, галузеві дискримінантні функції через відсутність необхідної база даних та достатньо кваліфікованих фахівців;
• нестачею коштів для закупівлі західних методик та адаптаціїїх до вітчизняних умов господарювання (безпосередньо використати західні напрацювання неможливо, оскільки відповідні алгоритми розробляються на основі специфічних базових масивів, які відрізняються від українських);
• суб’єктивними обмеженнями (низці показників бракує об’єктивності, що зумовлене практикою „подвійної бухгалтерії”).

Тому враховуючи все вищезазначене ми пропонуємо наступну модель.

Першим етапом побудови дискримінантної моделі оцінки кредитоспроможності підприємства є селекція незалежних змінних - підбір певної комбінації показників для багатофакторної лінійної дискримінантної функції. Проблема полягає в тому, щоб вибрати із широкої палітри наявних показників ті, які допоможуть дійти найкваліфікованіших висновків щодо потенційної фінансової спроможності підприємства. Для цього скористаємося такими критеріями відбору фінансових індикаторів:

▪ показники мають характеризуватися мінімальним рівнем мультиколінеарності (кореляційного зв’язку між окремими показниками);

▪ кожен показник повинен репрезентувати певну групу індикаторів, що характеризують той чи інший параметр фінансового стану підприємства;

▪ значення показників мають суттєво коливатися в разі відповідних змін фінансового стану підприємства (максимізація відношення між групової варіації залежної змінної до внутрігрупової варіації);

▪ показники повинні відображати реальний фінансовий стан підприємства (критерій об’єктивності).

Результатом проведеного дослідження груп показників фінансового тану підприємств на предмет дотримання зазначенних критеріїв є дискримінантна функція із шістьма змінними.

 

Z = а1 х Х1 + а2 х Х2 + а3 х Х3 + а4 х Х4 + а5 х Х5 + а6 х Х6 + а0 ,(3.1)

 

де а1, а2, ... , а6 - параметри дискримінантної функції, вагомість показників;

а0 - вільний член дискримінантної функції.

 

Розшифровку незалежних змінних пропонованої дискримінантної функції подано в таблиці 3.3.

 

Таблиця 3.3.

Розшифровка незалежних змінних пропонованої дискримінантної функції

Незалежна змінна	Економічна інтерпретація
Х1	Коефіцієнт покриття (ліквідність третього ступеня)
Х2	Коефіцієнт фінансової автономії
Х3	Коефіцієнт оборотності вкладеного капіталу (активів)
Х4	Коефіцієнт рентабельності операційних продажів за Cash-flow 1
Х5	Коефіцієнт рентабельності активів за Cash-flow 2
Х6	Коефіцієнт оборотності позичкового капіталу

 

Використовуючи цю модель для оцінки кредитоспроможності підприємства, можна з високим рівнем імовірності спрогнозувати майбутній фінансовий стан підприємства, а отже, оцінити його майбутню спроможність виконати кредитні зобов’язання. Точність оцінювання за використання пропонованого методологічного підходу становить 87-95 відсотків (залежно від виду діяльності та об’єктивності інформації). Наголосимо, що даний алгоритм побудований за галузевим принципом і справджується лише для відповідної групи підприємств. Для наведеної вище дискримінантної моделі рекомендується такий алгоритм інтерпретації значень інтегрального показника:

Zі ≤ -0,5 - фінансовий стан підприємства незадовільний (підприємству загрожує фінансова криза або вона вже настала);

  - 0,5 ≤ Zі≤ 0,5 – однозначних висновків щодо якості фінансового стану підприємства зробити неможливо, потрібен додатковий експертний аналіз;

Z > 0,5 – фінансовий стан підприємства  задовільний.

Коли значення показника Zі знаходиться в межах, які не дають змоги однозначно оцінити фінансовий стан підприємства, рекомендується додатково застосовувати експертні методи аналізу. В їх рамках аналізується динаміка основних абсолютних показників фінансового стану підприємства за два-три роки: валюта балансу; робочий капітал; обсяг виручки від реалізації; величина чистого прибутку (збитку); чистий грошовий потік від операційної діяльності. За результатами додаткового аналізу базовий показник Zі коригується на коефіцієнт (∆Z) зміни основних абсолютних показників. Для визначення вагомості впливу окремих абсолютних показників на коефіцієнт коригування можна застосувати загальну методологію дискримінантного аналізу. Скоригований за результатами додаткового експертного аналізу інтегральний показник слід інтерпретувати так, як рекомендовано вище.

Описаний методичний інструмент має ряд переваг над традиційними методиками, які представлені на рис. 2.1.

У перспективі зазначений підхід може застосовуватися не лише комерційними банками для оцінки кредитоспроможності позичальників, а й НБУ – в рамках реалізації політики активізації фондового ринку, рефінансування банків під заставу векселів та облігацій підприємств тощо. Для підтвердження останньої тези, треба зазначити, що саме методика дискримінантного аналізу покладена в основу моніторингу підприємств німецьким Бундесбанком. Про доцільність такого моніторингу (в тому числі у рамках політики рефінансування) свідчить, зокрема, й те, що нині в Російській Федерації моніторингом, який проводить Центральний Банк Росії,охоплено понад 10 тис. підприємств[11].

 

Описаний методичний інструмент має ряд переваг над традиційними методиками:

 

 

 

Продовження рис. 2.1

 

Рис. 2.1. Ряд переваг методичних інструментів над традиційними методиками

 

У перспективі зазначений підхід може застосовуватися не лише комерційними банками для оцінки кредитоспроможності позичальників, а й НБУ – в рамках реалізації політики активізації фондового ринку, рефінансування банків під заставу векселів та облігацій підприємств тощо. Для підтвердження останньої тези, треба зазначити, що саме методика дискримінантного аналізу покладена в основу моніторингу підприємств німецьким Бундесбанком. Про доцільність такого моніторингу (в тому числі у рамках політики рефінансування) свідчить, зокрема, й те, що нині в Російській Федерації моніторингом, який проводить Центральний Банк Росії,охоплено понад 10 тис. підприємств[11].

Однак система відбору суб’єктів кредитування, якій надають перевагу банки, часто далека від досконалої. Головні її недоліки представлені у табл. 3.4.

Таблиця 3.4

Головні недоліки системи відбору суб’єктів кредитування
Експертні оцінки носять здебільшого суб’єктивний характер і тому не завжди точні	Більшість експертних оцінок ґрунтується на дистанційному аналізі, тому можливі помилкові спостереження	Ефективність експертизи залежить від частоти її проведення	Оцінка кредитоспроможності має здебільшого формальний, епізодичний характер	Рішення, котре приймається цілковито залежить від експерта банку

 

Його досвід, знання, інтуїція, економічний стан, особисті пристрасті, принциповість впливають на результат.

Тому слід розробити основні критерії науково обґрунтованих методик оцінки кредитоспроможності позичальників. Оцінка кредитоспроможності клієнтів у банку має ґрунтуватися на певних умовах, котрими передбачається:

▪ забезпечення її достовірності шляхом використання всіх необхідних інформаційних даних;

▪ визначення широкого кола показників, які всебічно характеризують діяльність позичальника;

▪ диференційований підхід до оцінки кредитоспроможності щодо кожної групи позичальників (юридичних і фізичних осіб, галузі діяльності тощо) при наданні їм різних видів кредитів (коротко- чи довготермінових тощо).

▪ забезпечення поточної та прогнозованої оцінки кредитоспроможності клієнтів;

▪ використання сучасних наукових методів, моделей, зарубіжного досвіду та вітчизняної практики проведення такої оцінки, залучення у разі необхідності висококваліфікованих експертів, упровадження сучасних інноваційних технологій оцінювання тощо.

Інформаційна база покликана забезпечити процес оцінки кредитоспроможності клієнтів усією передбаченою методикою первинною інформацією, яку використовує банк. Її формування потребує систематизації інформації. Доцільно всі джерела інформації, котрі використовуються під час проведення оцінки кредитоспроможності, кваліфікувати за чотирма основними напрямами, які відбражені на рис. 2.2.

 

Рис. 2.2. Джерела інформації, котрі використовуються під час проведення оцінки кредитоспроможності

 

Оцінка кредитоспроможності на основі фінансових коефіцієнтів потребує індивідуального підходу до кожного клієнта. Необхідно систематично вести аналітичну роботу з оцінки фінансового стану позичальника. Ця методика будується на даних про залишки; відображає стан справ тільки за минулий період; розкриває в основному рух оборотних активів. Такі недоліки певною мірою усуваються при оцінці кредитоспроможності на основі аналізу грошових потоків і ділового ризику.

Аналіз грошових потоків починає набувати поширення у зв’язку появою інформації підприємства у вигляді звіту про рух гршових коштів, складеного з метою зіставлення їх припливу чи відпливу. Стійке перевищення припливу над відпливом коштів протягом певного періоду дає підставу оцінювати клієнта як кредитоспроможного. Згідно із західними стандартами кредитування аналіз грошового потоку допомагає визначити й межу надання нових кредитів. Граничною межею при цьому є розмір перевищення надходжень коштів порівнянно з їх відпливом.