Оцінка кредитоспроможності потенційного позичальника

РЕФЕРАТ

з дисципліни "Кредитування і контроль" на тему:

"Оцінка кредитоспроможності потенційного позичальника"

ЗМІСТ

Вступ

1. Переваги та недоліки статистичних методів аналізу кредитоспроможності позичальника

2. Методи оцінки кредитоспроможності на основі комплексного аналізу

Висновки

Список використаної літератури

ВСТУП

Кредити є одним з найбільш прибуткових банківських активів і формують, як правило, найбільшу частину доходів банку. Проте кредитна діяльність не є винятком із загального правила щодо залежності між доходом і ризиком. А це означає, що висока дохідність неодмінно супроводжується підвищеним ризиком, тому кредитні операції залишаються найбільш ризиковою складовою активів банку. Надто ризикована кредитна політика комерційного банку є однією з основних причин, що призводить до його банкрутства. У сучасних умовах вітчизняні банки змушені постійно вдосконалювати стратегію та тактику своєї кредитної діяльності. У зв’язку з цим актуальним за сучасних тенденцій розвитку банківського сектору є аналіз і управління кредитним ризиком з метою зниження його рівня.

Серед інструментів з мінімізації ризику в кредитній діяльності банку чільне місце посідає оцінка кредитоспроможності позичальників. Реальні висновки і пропозиції за результатами аналізу кредитоспроможності позичальників дозволяють уникнути невиправданих ризиків при проведенні кредитних операцій. Точність оцінки важлива і для позичальника, адже від неї залежить рішення про надання кредиту та про можливий його обсяг.

Дослідженню питань оцінки кредитоспроможності позичальників комерційних банків присвячено значну кількість праць вітчизняних науковців. Ця проблема набула широкого висвітлення у публікаціях багатьох вітчизняних авторів, зокрема Ю. Бугель, В. Вітлінського, О. Дзюблюка, А. Мороза та інших.

Мета дослідження полягає в теоретичному обґрунтуванні оцінки кредитоспроможності позичальника в системі кредитних відносин та визначенні основних характеристик методик комплексного характеру.

1. Переваги та недоліки статистичних методів аналізу кредитоспроможності позичальника

На практиці багато комерційних банків формально проводять оцінку кредитоспроможності клієнтів, яка зводиться, як правило, до розрахунку відповідних коефіцієнтів на основі даних бухгалтерської звітності.

Відповідно до рекомендацій НБУ щодо визначення фінансового стану позичальників комерційний банк повинен використовувати для критеріїв економічної оцінки фінансової діяльності позичальника низку показників. Банки самостійно визначають склад коефіцієнтів, що розраховуються, визначають процедуру їхнього розрахунку. Однак, значення коефіцієнтів потрібно диференціювати, по-перше за галузями, як це роблять деякі банки з іноземним капіталом, оскільки різні галузі мають об'єктивно різну структуру активів і пасивів, по-друге, прив'язати до темпів інфляції, зростання якої сприяє завищенню низки показників. Окрім цього, рекомендовані значення коефіцієнтів потрібно диференціювати і в регіональному розрізі, оскільки різні території мають не однакові виробничі умови і можливості для збуту продукції, що позначається на фінансових показниках їхньої діяльності.

Результат оцінки кредитоспроможності позичальника, зазвичай, зводиться до єдиного узагальненого показника - рейтингу, вираженого в балах. Для нього визначаються межі інтервалу коливання, при яких доцільне кредитування. За результатами оцінки фінансового стану позичальники класифікуються за класами [4].

Проте, цього недостатньо для визначення рівня кредитоспроможності клієнта, а, відтак, і ступеня кредитного ризику для банку. По-перше, інформація в балансах і звітах дуже часто не відображає дійсного стану справ конкретного підприємства. Багато з них для оптимізації оподаткування розробляють фінансові схеми таким чином, що реальна картина істотно відрізняється від офіційної звітності. Крім цього, часто підприємства для отримання кредиту використовують прийом "прикрашення" звітності, щоб створити видимість вищих показників. Наприклад, практично будь-яке підприємство оточують взаємозалежні структури, утворюючи таким чином "холдинг". Активи і обороти структур, що входять в такий холдинг "перетікають" з одного підприємства в інше. Утримуючи декілька днів матеріальні цінності або кошти у вигляді готівки чи на розрахунковому рахунку підприємства – потенційного позичальника, створюється видимість забезпеченості покриття кредиту. Якщо в цей час складають баланс, то показники платоспроможності, розраховані методом коефіцієнтів, будуть значно "прикрашені" і не дадуть об'єктивної оцінки фінансового стану підприємства [3].

По-друге, інфляція дуже перекручує дані бухгалтерських звітів, що також негативно впливає на ступінь об’єктивності аналізу, і співробітники кредитних підрозділів не завжди можуть дати правильну оцінку платоспроможності позичальника на основі отриманих результатів шляхом обчислення коефіцієнтів.

По-третє, оціночні коефіцієнти надають аналітику статичну інформацію (на певну дату) про платоспроможність підприємства і, таким чином, об’єктивність аналізу падає. У банківській практиці основний акцент робиться на оцінку поточної ситуації, тобто завжди використовується інформація минулих періодів, тоді як в західних банках увага аналітика направлена не тільки на аналіз попередньої діяльності позичальника, а й прогнозування подальшої його роботи. Проблеми з отриманням статистичних даних про надані кредити та іншої необхідної для оцінки кредитоспроможності інформації можуть бути усунені за умови нормального функціонування інституту бюро кредитних історій [4].

Окрім системи коефіцієнтів, які дозволяють кількісно оцінити кредитоспроможність, банки беруть до уваги також якісні показники діяльності позичальника, зокрема:

1) вивчають кредитну історію та оцінюють показники, що характеризують діяльність підприємства на ринку і його співпрацю з контрагентами (термін функціонування підприємства за поточним профілем діяльності, джерела погашення кредиту, залежність від постачальників та покупців);

2) аналізують показники, що визначають якість управління (ринкову позицію позичальника, ефективність управління, достовірність і своєчасність надання інформації та фінансової звітності).

Дослідження кредитної історії підприємства дозволяє зробити висновки щодо попередніх взаємовідносин позичальника з банківськими установами та погашення кредитної заборгованості в минулому.

Як правило, вітчизняні банківські установи не кредитують новостворені підприємства та неохоче співпрацюють з підприємствами, термін діяльності яких менший одного року [5].

Аналізуючи співпрацю підприємства з контрагентами-постачальниками, банки беруть до уваги ступінь диверсифікації джерел постачання виробничих ресурсів і рівень залежності від тих постачальників, які не можуть бути замінені. Постачання будь-якого з компонентів товару підприємства-позичальника від одного постачальника чи ненадійні відносини з такими контрагентами ставлять під загрозу виробничу діяльність, а отже, і його спроможність розрахуватися за кредитною заборгованістю.

Оцінка структури клієнтської бази позичальника дозволяє банку зробити наступні висновки: невелика кількість клієнтів в потенційного позичальника підвищує ризик кредитування, широка база клієнтів – зменшує кредитний ризик банку, адже з більшою ймовірністю гарантує реалізацію виробленої продукції та забезпечення прибутковості діяльності підприємства.

Аналіз показників, що характеризують якість управління, має на меті з’ясувати ринкову позицію позичальника, рівень менеджменту потенційного клієнта та якість і своєчасність надання фінансової інформації. Дослідження ринкової позиції передбачає ознайомлення банку з такими аспектами діяльності позичальника, як володіння торговою маркою, конкурентоспроможність продукції і попит на неї, віддаленість від постійних постачальників та покупців.

Рівень менеджменту визначається професійним досвідом менеджерів у бізнесі, їхніми зв’язками та репутацією у діловому світі, освітою і технічними знаннями в конкретній галузі. Про якість роботи менеджменту свідчить також наявність ретельно розробленого бізнес-плану підприємства і позитивні аудиторські висновки. Крім того, аналізується частота зміни керівництва, її причини та наслідки, наявність у менеджерів негативного досвіду управління іншими установами [7].

Бально-рейтингова оцінка дозволяє прогнозувати своєчасність здійснення майбутніх платежів, ліквідність і реальність оборотних активів, оцінити загальний фінансовий стан підприємства і його стійкість, а також дає можливість визначити межі зниження обсягу прибутку, в яких здійснюється погашення частки фіксованих платежів. Перевагами бально-рейтингових моделей є простота, можливість розрахунку оптимальних значень за окремими показниками, здатність ранжирування підприємств за результатами, комплексний підхід до оцінки кредитоспроможності (використовуються показники, що відображають різні аспекти діяльності позичальника) [1].

Важливим є скоринг як ефективний метод оцінки кредитоспроможності позичальників. Існують такі види скорингу:

Application scoring (скоринг заявника) – оцінка кредитоспроможності клієнтів на отримання кредиту (скоринг за анкетними даними використовують передусім);

Behavioral scoring (поведінковий скоринг) – оцінка вірогідності повернення виданих кредитів (поведінковий аналіз;

Collection scoring (скоринг для роботи з простроченою заборгованістю) – оцінка змоги повного або часткового повернення кредиту в разі порушення термінів погашення заборгованості (розрахунок ризиків за вмістом портфеля);

Fraud scoring (скоринг проти шахраїв) – оцінка ймовірності того, що новий клієнт не є шахраєм;

Response scoring (скоринг відгуку) – оцінка реакції споживача (відгук) на спрямування йому пропозиції;

Attrition scoring (скоринг утрат) – оцінка ймовірності використання продукту надалі або перехід до іншого постачальника продукту. Враховуючи незрілість ринку споживчого кредитування в Україні, зараз найпоширенішим скорингом є скоринг заявника.

У випадку реалізації системи скорингу в Україні традиційно використовують два підходи. Перший – класичний (ретроспективний) скоринг на основі аналізу історичних даних із застосуванням сучасних математичних методів, коли такий аналіз дає змогу вибрати значущі поля для анкети позичальника й інші показники. Другий – це експертний скоринг, коли, наприклад, фахівець задає правила оцінювання кредитоспроможності, і програма автоматизує цей алгоритм без застосування яких-небудь статистичних методів аналізу історичних даних. Сьогодні саме другий варіант найчастіше використовують не тільки в середніх і малих банках, але і в багатьох великих. Проте за останні роки помітно активізувався попит і на перший варіант, оскільки з’явилися невеликі, але все-таки значущі обсяги кредитних історій на деяких ринках.

Прикладом скорингової програми є Scorіng::eCSpert. Система оцінки кредитоспроможності позичальника Scorіng::eCSpert – це комплексне програмне рішення, призначене для побудови автоматизованого скорингу позичальників і керування кредитним ризиком портфеля роздрібних кредитів.

Основні функції системи:

·          скорингова оцінка кредитоспроможності окремого позичальника, у тому числі й при недостатній статистиці з виданих кредитів (побудова скорингової карти по параметрах анкети);

·          контроль якості моделі скоринга, що використовується й адаптація моделі при зміні економічних умов;

·          підбір оптимальних, з точки зору управління ризиками й прибутковістю кредитування, параметрів кредитного продукту;

·          динамічна зміна лімітів та скоринг заборгованості;

·          керування портфелями однорідних позичок (сегментація кредитного портфеля банку, рекомендації з керування);

·          алокація капіталу між кредитними програмами банку й регіонами його присутності;

·          поглиблена аналітика клієнтської бази;

·          аналіз і прогнозування показників розвитку регіонів присутності банку для більш точного керування ризиками й прибутковістю портфеля.

Додаткові переваги системи:

·          гнучкість і налагоджуваність;

·          імпорт/експорт скорингових карт;

·          зберігання результатів розрахунку - можливість додаткового аналізу в часовому розрізі;

·          інтеграція із програмними продуктами компанії CS (розрахунок показників для систем Credіt::eCSpert, eFOUR, можливість роботи з даними бази АБС Б2);

·          можливість роботи зі сторонніми БД.

Розширення набору методів скоринга в системі, що планується:

·          статистичний скоринг (при наявності достатньої бази виданих кредитів);

·          поведінковий скоринг (оцінка ймовірності повного або часткового погашення заборгованості при порушенні строків погашення);

·          контроль і керування якістю моделей (оцінка ефективності роботи скорингової моделі в процесі експлуатації або побудови);

·          поглиблений аналіз клієнтської бази (розширення набору звітів і створення динамічних звітів).