Скоринговый анализ. Балльная методика (скоринг) оценки платежеспособности физических лиц

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.

Оценка кредитоспособности клиента проводится в кредитном отделе банка на основе информации о способности клиента получать доход, достаточный для своевременного погашения кредита, о наличии у заемщика имущества, которое при необходимости может служить обеспечением выданного кредита, и т.д. Кроме того, банковский работник обязан анализировать рыночную конъюнктуру, тенденции ее изменения, риски, которые испытывают банк и его клиент, и прочие факторы. Источниками информации об индивидуальном заемщике могут быть сведения с места работы, места жительства и т.п.

Оценка кредитоспособности физического лица основана на соотношении запрашиваемой заемщиком ссуды и:

Личного дохода заемщика;

Общей оценке финансового положения заемщика;

Стоимости его имущества;

Состав семьи;

Личностные характеристики;

Кредитная история.

При оценке кредитоспособности физических лиц банки, как правило, руководствуются своими внутренними нормативными документами. Однако, можно выделить 4 основных метода оценки кредитоспособности физического лица коммерческим банком:

1. Скоринговая (бальная) оценка кредитоспособности;

2. Оценка кредитоспособности по платежеспособности (уровню дохода)

3. Оценка кредитоспособности по кредитной истории;

4. Андеррайтинг.

Скоринговая (бальная) оценка кредитоспособности

Во всех странах с развитой системой финансовых услуг кредиты выдаются только тем заемщикам, кто прошел специальную процедуру оценки кредитоспособности, называемую кредитным скорингом. В настоящее время многие российские банки применяют формальный подход к оценке кредитоспособности физических лиц. Данный подход основывается на определении возможности погашения кредита, исходя из размера дохода клиента. Решение вопроса о предоставлении кредита и рассмотрение условий кредитования осуществляются кредитным комитетом банка. При этом данные решения основываются на субъективном мнении отдельных членов кредитного комитета о риске кредитования отдельных категорий физических лиц и не всегда отражают реальной картины. Решить названные проблемы возможно с помощью аналитических методов обработки данных, реализующих скоринговый механизм оценки кредитоспособности заемщиков.

Кредитный скоринг - быстрая, точная и устойчивая процедура оценки кредитного риска, имеющая научное обоснование.

Скоринг является математической или статистической моделью, которая соотносит уровень кредитного риска с параметрами, характеризующими заемщика - физическое или юридическое лицо. Моделей скоринга множество, каждая из них использует свой набор факторов, характеризующих риск, связанный с кредитованием заемщика, и получает в результате пороговую оценку, которая и позволяет разделять заемщиков на «плохих» и «хороших». Смысл кредитного скоринга заключается в том, что каждому соискателю кредита приписывается свойственная только ему оценка кредитного риска. Сравнение значения кредитного скоринга, полученного для конкретного заемщика, со специфичной для каждой модели скоринга пороговой оценкой помогает решить проблему выбора при выдаче кредита, разделяя заемщиков на два класса (тех, кому кредит выдать можно, и тех, кому он «противопоказан»). Применение кредитного скоринга дает банкам следующее:

Уменьшение риска невозврата кредита, сокращение числа «плохих» кредитов и, соответственно, снижение уровня просроченной задолженности;

Увеличение кредитного портфеля за счет сокращения количества субъективных отказов по кредитным заявкам;

Ускорение процесса принятия решений о выдаче кредита;

Возможность создания специфических кредитных продуктов на основе анализа рыночных ниш;

Помощь кредитным инспекторам и аналитикам, предоставляя им информационную поддержку в принятии решений.

Задача оценки кредитоспособности физических лиц является неформализованной задачей. Для решения данной задачи целесообразно применять гибридные экспертные системы. Задача оценки может быть представлена в виде :

где M - комплексная оценка объекта; X - набор показателей, характеризующих состояние объекта; K - набор критериев, по которым оцениваются значения показателей и рассчитывается М (критерии могут быть количественными или качественными, это зависит от характера показателей деятельности объекта); F - некоторая функция, по которой на основе значений первичных показателей и критериев можно получить обобщенную оценку объекта. Функция неформализована и может быть не до конца известной. Для решения задачи оценки необходимо восстановить вид функции F. Применение гибридной модели подразумевает декомпозицию задачи на подзадачи.

Разработанная модель скоринговой системы состоит из пяти блоков (см.рисунок1):

1) социальное положение;

2) экономическое положение;

3) имущественное положение;

4) параметры кредитной сделки;

5) оценка деловой репутации.

Каждый блок модели характеризуется соответствующим набором показателей (факторов), определяющих состояние клиента-заемщика с различных сторон, и методом решения (смотрите рисунок 1-6). Значения показателей определяются на основании анкеты заемщика (таблица 2) и заключения службы безопасности банка. Значение каждого блока модели определяется одним из доступных методов решения, а именно:

Формулой;

Нейронной сетью;

Продукционной экспертной системой.

Таблица 2. Пример формы анкеты заемщика (в скобках указаны баллы)

Рисунок 1 - Модель (дерево) скоринговой системы оценки физических лиц на основе гибридных экспертных систем

В блоках «Социальное положение» и «Экономическое положение» в качестве метода решения используется нейронная сеть, так как в данных узлах невозможно однозначно определить степень влияния входящих в данные блоки факторов на итоговый показатель. Кроме того, для обучения нейронной сети в данных узлах имеется значительная выборка данных (см. рисунок 2, 3).

Рисунок 2 - Блок «Социальное положение» модели скоринговой системы

Рисунок 3 - Блок «Экономическое положение» модели скоринговой системы

В блоках «Имущественное положение» и «Оценка деловой репутации» целесообразно использовать продукционную экспертную систему. Данный метод позволяет получить значения названных блоков с помощью правил, аналогичных рассуждению экспертов (см. рисунок 4).

Рисунок 4 - Блок «Имущественное положение» модели скоринговой системы

Рисунок 5 - Блок «Оценка деловой репутации» модели скоринговой системы

В блоке «Параметры кредитной сделки» методом решения является формула (см. рисунок 6). Данный блок служит для комплексной оценки кредитоспособности физического лица посредством определения его платежеспособности (кредитоспособности на основе доходов) и максимального размера предоставляемого ему кредита. Использование данного узла (или блока) в разработанной скоринговой модели позволяет сочетать традиционный подход к определению кредитоспособности и качественно новый, основанный на гибридной экспертной системе.

Рисунок 6 - Блок «Параметры кредитной сделки» модели скоринговой системы

Итоговая оценка кредитоспособности физического лица определяется по формуле :

Z = 0,15X1 + 0,3X2 + 0,25X3 + 0,3X4 ,

где Z - оценка кредитоспособности; X1 - социальное положение; X2 - экономическое положение; X3 - имущественное положение; X4- оценка деловой репутации; 0,15, 0,3, 0,25,0,3 - весовые коэффициенты соответствующих факторов риска, определяющих кредитоспособность заемщика.

Работа скоринговой системы оценки физического лица должна осуществляться в режиме «черного ящика». Все данные, необходимые для анализа (из справки о заработной плате, анкеты заемщика), вносятся в АБС банка. Для оценки кредитоспособности заемщика список показателей и их значения передаются в аналитический блок, который по результату анализа по настроенному «дереву решения» возвращает в АБС банка категорию качества заемщика. Данная схема представлена на рисунке 7. Для кредитного инспектора, подготавливающего заключение о предоставлении кредита, процесс анализа представлен толь ко в виде присвоенной клиенту категории качества (вероятности дефолта заемщика), на основании которой производится корректировка суммы кредита, либо отказ в кредитовании. Кроме того, в зависимости от присвоенной клиенту категории качества возможно предоставление банку рекомендаций по условиям кредитования (по сумме кредита, сроку кредитования, величине обеспечения возврата кредита). Для решения поставленной задачи необходим универсальный гибридный инструмент, включающий в себя механизмы формирования и настройки дерева решений, различные методы анализа информации, механизмы предобработки данных.Предложенный механизм оценки кредитоспособности физического лица реализованв аналитической информационной системе

Данный подход к оценке кредитоспособности в условиях российской действительности встречает следующие проблемы:

В настоящее время в России отсутствует достаточный объем доступной для исследования информации о кредитоспособноститой или иной группы населения, то есть отсутствует так называемое «кредитное кладбище»;

Кредитоспособность физического лица зависит не только от его наблюдаемых характеристик, но и общей макроэкономической ситуации;

Значительный рост волатильности доходов заемщиков при росте их по абсолютной величине;

В России кредитоспособным является физическое лицо, не только выполнившее свои обязательства, но и заменившее обязательства перед одним кредиторами на обязательство перед другими;

Решения, принятые с использованием системы кредитного скоринга ранее, влияют на решения, принимаемые данной или другой системой впоследствии.

Термин «скоринг» в дословном переводе с английского языка означает «подсчет очков». Так называют систему и метод оценки рисков по кредитованию конкретного лица, управления рисками на основе математического прогноза. Банковский скоринг позволяет определить вероятность просрочки выплат, основываясь на информации из кредитной истории и на некоторых других данных. Основным критерием являются баллы, которые раньше начислялись сотрудниками кредитно-финансовых учреждений вручную, а сейчас все чаще рассчитываются специальной программой.

Скоринг эффективно работает в сфере экспресс-кредитования, микрофинансирования, где на рассмотрение заявки у специалиста есть не более часа. В специальную программу заводятся данные потенциального заемщика. Система сравнивает информацию со статистикой. Например, если в базе данных много сведений о том, что люди такого же возраста и/или профессии не возвращали кредиты, то решение может быть отрицательным - банк может отказать без объяснения причин.

Оценка кредитоспособности заемщика − физического лица − в автоматическом режиме основывается на анализе различной информации, среди которой:

• идентификационные данные . Обрабатываются данные паспорта, фото заявителя. Уже на этом этапе определяются мошенники, лица, имеющие плохую кредитную историю;
• социальное положение . Учитывается пол, возраст заявителя, его образование и место работы. Принимается во внимание адрес регистрации и проживания, наличие семьи, иждивенцев;
• финансовое положение . В идеальном варианте необходимо иметь не только достаточный, но и регулярный доход. Некоторые банки учитывают также возможные траты: оплату коммунальных услуг, детского сада и т. д. Многие заявители идут на хитрости, не заявляя об иждивенцах или завышая суммы доходов. При небольших займах это может сработать, но при крупных кредитах банки обычно проверяют данные намного тщательнее;
• кредитная история . В оценке кредитоспособности физического лица информация по предыдущим займам имеет одно из решающих значений. Определяются непогашенные кредиты, наличие просрочек и время, в течение которого они были выплачены. Если ссуды обслуживались аккуратно, то система выдаст высокую вероятность такого же поведения клиента в будущем, увеличив скоринговый балл. Такой же принцип работает и в обратную сторону;
• транзакционное поведение . Параметр оценки доступен для заявителей, являющихся клиентами кредитно-финансового учреждения. Держатели пластиковых карт, депозитных счетов, участники зарплатных проектов чаще получают высокую скоринговую оценку. Системой оцениваются суммы, на которые совершаются покупки, категории точек продаж.

Все данные проверяются по отдельности и сравниваются между собой на наличие противоречий. Должна быть связь между доходами и расходами, должностью и местом проживания и т. д.

Непредвзятость . Скоринговая система оценки кредитоспособности оперирует фактами и цифрами, не учитывая личностные особенности человека. Сотрудник офиса, принимающий заявку, не может никаким образом повлиять на алгоритм подсчета. Кредитный эксперт не вправе безосновательно отказать в выдаче ссуды, если программа оценила заемщика как платежеспособное лицо.

Оперативность . Подсчет баллов в ручном режиме выполняется в форме таблицы. В отдельные строки специалист самостоятельно вводит данные и присваивает баллы, ориентируясь только на собственный опыт и знания. Процесс трудоемкий и долгий, заявителям приходится ждать по часу и более. Современные программы подсчитывают скоринговый балл в сотни раз быстрее.

Финансовая выгода . Банки, использующие скоринговую систему оценки кредитоспособности, часто предлагают более выгодные условия предоставления ссуд. Просчет рисков и автоматический отсев возможных неплательщиков значительно снижает долю невозврата, которую обычно закладывают в процентную ставку. Это выгодно и заемщику, и кредитору.

В первую очередь необходимо сформировать хорошую кредитную историю, без просрочек. Если своевременные выплаты невозможны по объективным причинам, необходимо как можно раньше сообщить об этом в банк и доказать временную неплатежеспособность. Большинство кредиторов идут навстречу клиентам, предоставляя отсрочки платежа, делая перерасчет или предлагая другие решения. В этом случае история не будет испорчена отказами выплат. Если негативные строчки в истории уже есть, их можно компенсировать своевременно выплаченными кредитами.

Еще один способ, позволяющий повысить скоринговую оценку кредитоспособности, - наличие депозита. Открытый вклад в банке дает понять, что у клиента есть средства для выплаты. То же самое относится к держателям зарплатных карт, которые обычно имеют высокий балл.

Чтобы повысить оценку, необходимо внимательно отнестись к заполнению заявления. Рекомендуется указывать достоверные контактные данные и предупредить всех, чьи телефоны вы вписываете в анкету. Если сотрудник банка начнет прозвон, он должен дозвониться до всех абонентов. В противном случае информацию могут признать недостоверной и отказать из-за этого в кредитовании.

Если вам отказали в ссуде по причине того, что программа скоринга сочла вас некредитоспособным, не стоит отчаиваться. Возможно, настройки алгоритма неблагоприятны для вас только в этом банке. Чтобы проверить это, попробуйте пройти скоринг в нашего сайта.

При выдаче кредитов банки стремятся получить максимальную прибыль и гарантировать возврат переданных заемщику средств. Для того чтобы снизить риск просрочек, финансовые организации тщательно анализируют всех претендентов и одобряют только заявки, обязательства по которым будут выполняться с большой вероятностью.

Оценка кредитоспособности заемщика – физического лица часто осуществляется с помощью (от английского scoring – «подсчет очков»). Скоринговая модель анализирует факторы, влияющие на риск невозврата займа, и выдает рекомендации по одобрению заявки или отказу. При оформлении кредита заемщику в первую очередь предлагается заполнить анкету. Именно на основе этих данных выставляется оценка. За каждый параметр клиент получает определенное количество баллов, действуют повышающие и понижающие коэффициенты. Итоговый результат раньше подсчитывали вручную банковские сотрудники, сегодня это делается автоматически в специальных программах.

Где применяется скоринг

Скоринговая модель широко используется в области микрофинансирования и экспресс-кредитования, где рассмотрение данных потенциального заемщика и принятие решения занимают менее 1 часа. Для проверки кредитоспособности в специальную программу вносят информацию из заполненной заявки. Система автоматически сравнивает указанные потенциальным заемщиком данные со статистикой. Так, если в базе есть сведения о том, что люди аналогичного возраста или профессии нередко не возвращают кредит, то решение по заявке может быть отрицательным. В таких случаях банк или микрофинансовая организация обычно отказывает потенциальному заемщику без объяснения причин.

Преимущества скоринговой системы ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ

Быстрота принятия решений. Если анализом платежеспособности заемщика занимается сотрудник банка, это потребует много времени. Специалисту необходимо самостоятельно проверить каждый параметр, вручную внести все полученные результаты и сделать вывод. С помощью современных скоринговых систем оценки кредитоспособности данные обрабатываются быстро, а значит, и решение принимается оперативно.

Объективность. Даже опытный и квалифицированный специалист может допустить ошибку в подсчетах или сформировать предвзятое мнение из-за личного отношения к клиенту. Скоринг-балл – гораздо более объективный показатель кредитоспособности, потому что он высчитывается в автоматическом режиме. Сотрудник банка не может повлиять на работу алгоритма.

Финансовая выгодность. Использование скоринговой модели оценки кредитоспособности позволяет значительно уменьшить долю невозврата. Это не только увеличивает прибыль банка, но и дает ему возможность предлагать более выгодные тарифы для клиентов. Уровень невозврата прямо влияет на процент по кредитам, поэтому добросовестные плательщики также заинтересованы в его снижении.

От чего зависят результаты скоринга

Итоговая оценка при использовании любой скоринговой модели складывается из целого ряда показателей. В первую очередь проверяются паспортные данные заемщика, информация о месте проживания и другие контактные данные. Это предварительный этап, на котором отсеиваются претенденты с недействительными документами. Затем происходит анализ других факторов.

• Личная информация о клиенте. Скоринг-оценка учитывает семейное положение заемщика и наличие у него несовершеннолетних детей. Также принимается во внимание продолжительность стажа на последнем месте работы.
• Платежеспособность претендента. Один из самых значимых факторов, влияющих на скоринг-балл. Чтобы получить одобрение, важно доказать наличие не только достаточных для погашения займа средств, но и регулярных выплат. Для оценки финансового положения и кредитоспособности в большинстве случаев (особенно при выдаче крупных кредитов) требуется предоставить документы с места работы: справку 2-НДФЛ или по форме банка. Иногда учитываются также расходы претендента (на содержание иждивенцев, коммунальные услуги и т. д.).
• Кредитная история. При скоринговой оценке кредитоспособности клиентов обязательно проводится проверка задолженностей и просрочек по ранее взятым ссудам. Банк может при наличии согласия получить данные по претенденту из бюро кредитных историй (БКИ), в которых отражается вся необходимая информация. Также системой принимается во внимание наличие или отсутствие регулярных выплат по действующим займам. В БКИ фиксируется история заявок, сделанных претендентом: наличие большого процента отказов от других финансовых организаций может снизить оценку.

• Транзакционное поведение. Если заемщик является зарплатным клиентом или имеет депозит в банке, скоринг-балл при определении кредитоспособности может быть повышен. При этом учитывается размер накоплений на счете и их динамика.

Все данные скоринговая система проверяет по отдельности и сравнивает их между собой, чтобы выявить возможные противоречия. Подтверждением достоверности указанных сведений является наличие связи между доходами и расходами потенциального заемщика, местом работы и адресом проживания и т. д.

Анализ данных скоринга

На основе полученного результата система выносит решение:

• одобрение – оценка высокая, заявка может передаваться на следующий уровень;
• отказ – претендент набрал слишком низкий балл, поэтому рассмотрение запроса прекращается;
• требуется дополнительный анализ – у системы недостаточно данных для выставления адекватной оценки. В этом случае специалист банка самостоятельно изучает анкету заявителя и уточняет информацию. Для подтверждения спорных аспектов у претендента могут затребовать дополнительные документы. После ручного рассмотрения по заявке принимается окончательное решение.

Как получить высокий скоринг-балл

Исключить просрочки по займам. Чтобы увеличить шансы на хорошую оценку и одобрение заявки, нужно иметь чистую кредитную историю. Это значит, что у претендента не должно быть просрочек по другим займам или непогашенных долгов. Поэтому даже при возникновении финансовых трудностей важно следить за своей кредитной историей. Лучше вовремя предоставить банку документальное подтверждение временной неплатежеспособности и разработать схему реструктуризации долга или отсрочки. Это позволит закрыть текущий кредит и повысить вероятность одобрения нового.

Открыть банковский вклад. В большинстве банков можно получить дополнительные скоринг-баллы при наличии счета, поэтому лучше заранее завести депозит.

Указать в заявке только реальные сведения. На оценку также влияет аккуратность в заполнении анкеты. Информация должна быть объективной и правдивой: сомнения в достоверности сведений могут стать причиной для отказа в кредите.

Обратить внимание на актуальность контактов в анкете. Чтобы повысить скоринговую оценку кредитоспособности, необходимо указывать в анкете только реальные контактные данные. Сотрудник банка должен иметь возможность дозвониться до всех абонентов, телефоны которых вписал потенциальный заемщик. Если связаться с ними не удастся, указанные данные могут признать недостоверными. Это один из поводов отказать в кредитовании.

Если скоринговая оценка оказалась слишком низкой и заявка была отклонена, это может свидетельствовать о том, что модель и алгоритм конкретного банка не подходят заемщику. Финансовые организации часто используют собственные системы, в которых учитывается разный набор факторов.

Что делать при отказе

При низком скоринг-балле система обычно просто отклоняет заявку, при этом клиенту не сообщается о причинах такого решения. Сотрудники банка часто рекомендуют повторить обращение через несколько месяцев. В качестве альтернативы можно попробовать подать заявку в другую финансовую организацию. Однако делать это следует с осторожностью: все отказы фиксируются в кредитной истории, а если их слишком много, оценка снижается. Чтобы еще до обращения в банк узнать о наличии и количестве отклоненных заявок, можно отправить запрос в БКИ.

Скоринговая модель не дает объективных и релевантных результатов, если клиент обращается за займом в первый раз. Для таких случаев некоторые банки используют только ручную обработку заявок специалистами. При этом фактически таким клиентам часто предлагают менее выгодные условия, повышенные процентные ставки и уменьшенную сумму ссуды. Так банк снижает убытки от возможного невозврата. Однако если погасить первый заем вовремя и без просрочек, это отразится в кредитной истории, поэтому уже в следующий раз можно будет рассчитывать на более высокую оценку.

Чтобы воспользоваться услугами НБКИ по разработке и/или использованию методик скоринговой системы, заполните форму заявки на сайте.

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

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.):

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»:

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.

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.

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.):

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.):

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

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.