Главная Доверенности Модель скоринговой системы состоит из. Построение скоринговых моделей. Сравнение различных методов

Модель скоринговой системы состоит из. Построение скоринговых моделей. Сравнение различных методов

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:

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.

Ключевые слова

БАНКИ / КРЕДИТ / КРЕДИТНЫЕ РИСКИ / СКОРИНГ / СКОРИНГОВЫЕ СИСТЕМЫ / КРЕДИТНЫЙ РЫНОК / BANKS / CREDIT / CREDIT RISKS / SCORING / SCORING SYSTEMS / CREDIT MARKET

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы - Самойлова Светлана Сергеевна, Курочка Мария Алексеевна

В статье рассмотрен скоринг как инструмент управления кредитным риском , его основные характеристики, а также механизм его реализации и методов снижения просроченной задолженности. Кредитные организации имеют сложную многоуровневую систему рисков, всесторонняя и объективная оценка которых играет ключевую роль в обеспечении финансовой устойчивости каждой кредитной организации и стабильного развития банковской системы в целом. Скоринг заключается в определении совокупного кредитного балла заемщика в результате его оценки по ряду критериев. Существуют скоринговые модели, позволяющие оценивать кредитоспособность физических лиц, юридических лиц и субъектов малого бизнеса. Внедрение системы кредитного скоринга позволит банку получить то самое всеми желаемое конкурентное преимущество длительную выгоду применения создающей потребительскую ценность стратегии, основанной на уникальной комбинации внутрифирменных ресурсов и способностей. Устойчивое конкурентное преимущество дает возможность бизнесу поддерживать и улучшать свои конкурентные позиции на рынке и выживать в борьбе с конкурентами в течение длительного времени.

Текст научной работы на тему «Скоринговые модели оценки кредитного риска»

СКОРИНГОВЫЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА

С. С. САМОЙЛОВА, М. А. КУРОЧКА

В статье рассмотрен скоринг как инструмент управления кредитным риском, его основные характеристики, а также механизм его реализации и методов снижения просроченной задолженности. Кредитные организации имеют сложную многоуровневую систему рисков, всесторонняя и объективная оценка которых играет ключевую роль в обеспечении финансовой устойчивости каждой кредитной организации и стабильного развития банковской системы в целом. Скоринг заключается в определении совокупного кредитного балла заемщика в результате его оценки по ряду критериев. Существуют скоринговые модели, позволяющие оценивать кредитоспособность физических лиц, юридических лиц и субъектов малого бизнеса. Внедрение системы кредитного скоринга позволит банку получить то самое всеми желаемое конкурентное преимущество - длительную выгоду применения создающей потребительскую ценность стратегии, основанной на уникальной комбинации внутрифирменных ресурсов и способностей. Устойчивое конкурентное преимущество дает возможность бизнесу поддерживать и улучшать свои конкурентные позиции на рынке и выживать в борьбе с конкурентами в течение длительного времени.

Ключевые слова: банки, кредит, кредитные риски, скоринг, скоринговые системы, кредитный рынок.

Кредитный риск представляет собой основной банковский риск, управление которым является ключевым фактором, определяющим эффективность деятельности банка. Обычно банки формируют значительную часть своих доходов за счет кредитной деятельности, поэтому особую актуальность представляет оценка потенциальной прибыли по отношению к вероятности непогашения кредита. В узком смысле кредитный риск определяется как существующий для кредитора риск невозврата кредитополучателем заимствованных средств.

В последнее время в нашей стране наблюдается интенсивный рост рынка кредитования и, в частности, сектора кредитования физических лиц. Это неизбежно приводит к увеличению кредитных рисков, которые принимают на себя как отдельные кредитно-финансовые институты, так и банковская система страны в целом. Рост рисков обуславливается одновременно расширением контингента заемщиков и увеличением объемов кредитования. В этой ситуации качество управления кредитными рисками в розничном кредитовании приобретает особую актуальность и становится одним из факторов повышения конкурентоспособности кредитного учреждения на рынке банковских услуг .

При выдаче кредита банк, прежде всего, интересует кредитоспособность потенциального заемщика, то есть способность полностью и в срок рас-

Сущность скоринга заключается в определении совокупного кредитного балла заемщика в результате его оценки по ряду критериев. Данные критерии имеют различные удельные веса и впоследствии агрегируются в интегральный показатель - совокупный кредитный балл. Величина кредитного лимита в скоринговых системах носит второстепенный характер и определяется исходя из уровня доходов заемщика. Интегральный показатель сравнивается с определенным числовым порогом, который представляет собой так называемую линию безубыточности для банка. Кредит выдается тем клиентам, интегральный показатель которых выше этой линии .

Оценка кредитоспособности с использованием скоринговых систем в большинстве случаев строится на не более чем 20 критериях, среди которых: уровень среднемесячного дохода, частота смены места работы, возраст, семейное положение, количество лиц, находящихся на иждивении, образование, наличие недвижимости и личного автомобиля и т. д.

Внедрение скоринговых систем имеет ряд преимуществ, к которым относят:

Возможность снижения издержек и минимизацию операционного риска за счет автоматизации принятия решения о выдаче кредита;

Сокращение времени обработки заявлений и предоставления ответа о выдаче или отказе в кредите;

Централизацию принятия кредитного решения и снижение влияния человеческого фактора при его принятии;

Выявление и предотвращение попыток мошенничества .

К недостаткам скоринга относится в первую очередь то, что оценка кредитоспособности возможных заемщиков проводится на основе имеющийся информации о предыдущих, выданных кредитах, а сведений, характеризующих возможное поведение соискателей кредита, которым в выдаче кредита, было отказано, не имеется представления. Также оценка заемщика с использованием скоринговой системе основывается не на оценке реального человека, а на основе имеющейся о нем информации, которую он же и сообщает, и клиент может представить о себе такие данные, которые позволят ему получить положительный результат при разрешении вопроса о выдаче ему кредита .

Кроме всего перечисленного, скоринговые системы нуждаются в постоянной доработке и обновлениях, так как по прошествии определенного времени происходит изменение социальных и экономических условий, условий кредитования, и самих людей. В странах запада разработка ско-ринговых моделей осуществляется раз в полтора-два года и во многом зависит от того, насколько стабильна экономика в этот период .

Существует несколько типов скоринга:

Скоринг кредитоспособности - оценка кредитоспособности заемщиков, используемая для принятия решения о предоставлении кредита;

Скоринг по прогнозу качества обслуживания долга клиентом - оценка уровня риска существующих заемщиков, позволяющая определить поведенческие особенности клиентов, проявляющие в качестве обслуживания долга;

Скоринг востребования - оценка способов работы с просроченной задолженностью и выбор из нескольких альтернативных наборов наиболее эффективного для последующего воздействия;

Скоринг по оценке вероятности мошенничества - реализующий оценку вероятности мошенничества клиента на основе совокупности признаков проводимой сделки .

На основе теоретических данных можно сказать, что развитие скоринга в России сдерживается тем, что в сравнении с западными мерками в нашей стране все еще низкие объемы кредитования и постоянно меняющиеся социальные и эко-

номические условия. Российские кредитные организации не имеют в наличии достаточной информации о клиентах для того, чтобы построить эффективные скоринговые системы, которые бы обеспечивали спрос на розничное кредитование и минимизировали риски банков. В этой ситуации кредитные организации могут воспользоваться двумя способами.

Первый - использование модели, разработанной за границей с обязательной адаптацией к российским условиям, что затратно и долго по времени.

Второй - отказ от использования моделей скоринга еще на первоначальном этапе и выдача кредита всем желающим на основе стандартной проверки, проводимой с целью накопления кредитной истории. После чего использовать полученные данные для разработки собственной ско-ринговой модели, которая будет эффективной, но и весьма дорогостоящей для банка .

Кроме скоринговых моделей, ориентированных на оценку кредитоспособности физических лиц, существуют скоринговые модели, позволяющие оценивать кредитоспособность юридических лиц и субъектов малого бизнеса.

Итак, выше мы подробно разобрали эффективную систему кредитного скоринга - такую, какой она должна быть в идеале. Естественно, что решение о внедрении такой системы дается банку нелегко. Причин такого нежелания множество: привычка работать «на глаз» и по «установившейся традиционной методике», вечная несвоевременность и кажущаяся сложность внедрения, и так далее. Да и зачем так сложно, когда есть табличка, «на коленке» составленная рисковиками, которая, пусть неидеально, но работает .

Действительно, большая часть отечественных банков уже пользуется некими простейшими подобиями скоринговых систем, позволяющими оценивать заемщика. В какой-то мере эти методики несколько упрощают работу кредитных специалистов. Но такие элементарные программы (около 90 % из них - таблицы характеристик заемщика, выполненные в MS Excel) имеют ряд недостатков, в связи с которыми их нельзя назвать «системами кредитного скоринга» в полном понимании этого слова. Вот некоторые из этих недостатков:

Децентрализованность системы оценки;

Сложность осуществления быстрых решений департамента риска кредитной организации -смена или корректировка методики оценки превращается в длительную процедуру для большого количества точек обслуживания;

Невозможность построения сложной стратегии принятия решения;

Скоринговые модели основаны на экспертных знаниях кредитных аналитиков банка, что ограничивает качество моделей и опосредованно сокращает клиентскую базу;

Возможность обмануть методику оценки -любой человек, имеющий определенные навыки, может «взломать» методику оценки и в дальнейшем «подстроиться» под «хорошего» заемщика. Это касается не только рисков мошенничества, но

Так же нужно отметить конкурентные преимущества. Постоянный рост конкуренции вынуждает многие компании вести все более ожесточенную борьбу за достойное место на рынке. Независимо от того, в какой области работает компания - бытовая электроника, пассажирские авиаперевозки или банковская деятельность, -ее руководству постоянно приходится задавать себе одно и тоже задание - достичь потенциальных конкурентных преимуществ. Для банков ответ на этот задание прост: либо предложить клиентам дополнительные услуги, либо радикально снизить цены. И в любом случае не обойтись без инновационных технологий работы. Несмотря на видимую простоту решения, далеко не все финансовые организации смогли его реализовать .

Внедрение системы кредитного скоринга позволит банку получить то самое всеми желаемое конкурентное преимущество - длительную выгоду приме-

и «помощи» заемщикам со стороны кредитных инспекторов (нельзя забывать, что эти, по большей части низкооплачиваемые сотрудники, стремятся к максимальному объему привлеченных кредитов, никак не отвечая за их возврат) .

Практический опыт внедрения систем кредитного скоринга в отечественных банках позволяет нам сравнить типовой подход к скорингу, рассмотренный выше, и применение полноценных систем кредитного скоринга. Такое сравнение по ключевым критериям приведено в таблице 1.

нения создающей потребительскую ценность стратегии, основанной на уникальной комбинации внутрифирменных ресурсов и способностей. Устойчивое конкурентное преимущество дает возможность бизнесу поддерживать и улучшать свои конкурентные позиции на рынке и выживать в борьбе с конкурентами в течение длительного времени .

Эффективная система кредитного скоринга позволяет банку:

Оперативно корректировать бизнес-модели розничного бизнеса;

Выйти первым на рынок с новым продуктом;

Обеспечить для розничного бизнеса банка гибкость и быстроту;

Быстро и безошибочно принимать стратегические решения;

Эффективно управлять накопленной информацией;

Таблица 1

Сравнение типового подхода и скоринга

Критерии Типовой подход к оценке заемщика Система кредитного скоринга

Первичная обработка кредитной заявки Основывается на экспертных знаниях кредитного специалиста Основывается на объективной информации из различных источников

Процесс оценки идентичных заявок Рассмотрение каждой заявки зависит от конкретного кредитного специалиста и субъективных факторов Идентичные заявки проходят идентичную процедуру оценки

Легкость восприятия «Уже используется», результаты ожидаемы Необходимы культурные перемены, готовность сотрудников к нововведениям

Процесс внедрения Длительное обучение и тренировка каждого кредитного специалиста. Наработка опыта и интуиции Не требует длительного обучения сотрудников. При внедрении необходим контроль со стороны кредитных специалистов высшего звена

Возможность ошибок, злоупотреблений и мошенничества Ошибки возможны в силу человеческого фактора. Злоупотребления и мошенничество возможны и распространены Злоупотребления возможны только на уровне высшего звена кредитных специалистов. Ошибки могут быть связаны с некачественными скоринговыми моделями. Мошенничество возможно, однако его вероятность заметно снижается

Гибкость При внедрении нового кредитного продукта необходима разработка новых инструкций и обучение персонала. Процесс длительный и мало поддающийся контролю При внедрении нового кредитного продукта необходимо создание новых скоринговых моделей и стратегий (или внесение изменений в уже имеющиеся). Процесс полностью контролируемый. Качество вновь созданных моделей (стратегий) может быть проверено без запуска в работу. Дополнительное обучение персонала не требуется

Строить и развивать бизнес, опираясь на точные данные и математический анализ .

Внедрение системы кредитного скоринга позволяет банку получить целый ряд преимуществ: начиная от снижения времени принятия решения по кредитной заявке и заканчивая оптимизацией бизнес-процессов в целом. Основным же преимуществом является снижение дефолтности кредитного портфеля банка за счет скорингового анализа и рей-тингования заемщиков.

Если кредитная организация правильно и адекватно использует кредитный скоринг, то получает эффективное конкурентное преимущество для поддержания и улучшения своих конкурентных позиций на рынке и выживания в борьбе с конкурентами в течение длительного времени.

Литература

1. Зобова Е. В., Самойлова С. С. Управление кредитным риском в коммерческих банках // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2012. № 12 (046). С. 74-81.

2. Коротаева Н. В. Проблемы и перспективы развития в России безналичных розничных платежей // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2012. № 12 (046).

3. Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: уточненные рамочные подходы (Базель 2). М., 2004.

4. О типичных банковских рисках: Указание оперативного характера Банка России № 70-Т от 23.06.2004. Доступ из справ.-правовой системы «Кон-сультантПлюс».

5. Пищулин А. Г. Система кредитного скоринга: необходимости и преимущества. 2011. URL: www.gaap.ru

6. Развитие финансовой системы в условиях модернизации экономики России: колл. монография. Тамбов, 2013.

7. Турлачева М. А., Малышкина Д. Н. Современные тенденции развития кредитования аграрного сектора в России // Саяпинские чтения: сборник материалов круглого стола. Вып. 7. гл. ред. В. М. Юрьев. Тамбов, 2014.

8. Усачев С. Кредитный скоринг // Банки и технологии. 2008. № 04.

9. Юрченко Е. Г. Совершенствование управления кредитным риском в сфере потребительского кредитования на основе скоринга востребования // Управление риском. 2009. № 2. С. 44-50.

SCORING MODELS OF THE ASSESSMENT OF CREDIT RISK

S. S. Samoylova, M. A. Kurochka

In article scoring as the instrument of credit risk management, its main characteristics, and also the mechanism of its realization and methods of decrease in arrears is considered. The credit organizations have difficult multilevel system of risks, the comprehensive and which objective assessment plays a key role in ensuring financial stability of each credit organization and stable development of a banking system as a whole. Scoring consists in determination of cumulative credit point of the borrower as a result of his assessment on a number of criteria. There are the scoring models, allowing to estimate solvency of natural persons, legal entities and subjects of small business. Introduction of system of credit scoring will allow bank to get that all desirable competitive advantage - long benefit of application of the strategy creating consumer value based on a unique combination of intra firm resources and abilities. Steady competitive advantage gives the chance to business to support and improve the competitive positions in the market and to survive in fight against competitors for a long time.

Key words: banks, credit, credit risks, scoring, scoring systems, credit market.

Изначально скоринг разрабатывался с целью автоматизации процесса решения о выдаче кредита. До внедрения скоринга, решение о том, кому выдать кредит в каком размере, принималось кредитным экспертом. Он решал это, опираясь на опыт и собственное мнение, руководствуясь параметрами клиента, влияющими на его кредитоспособность.

В 1940-х годах началось внедрение скоринговых систем. В 1941 Давид Дюран опубликовал первую исследовательскую работу по кредитному скорингу, в которой оценивал роль различных факторов в прогнозирующей системе. После окончания Второй мировой войны, резко вырос спрос на кредитные продукты, и стало ясно, что традиционные методы принятия решения плохо работают в условиях большого числа клиентов. Взрыв спроса на кредиты, отчасти обусловленный введением кредитных карт, мотивировал кредиторов внедрять автоматизированные системы принятия решения о выдаче кредитов. Параллельное развитие вычислительной техники, способствовало этому и давало возможность обрабатывать большие массивы финансовых данных.

В 1956 году была создана компания FICO, занимавшаяся разработками в области потребительских кредитов. В 60-х годах началось внедрение компьютерных технологий в область скоринга. В 1963 году было предложено использование дискриминантного анализа данных для кредитного скоринга. И, наконец, в 1975 с принятием "US Equal Credit Opportunity Act I", скоринг был окончательно признан.

Важным шагом в развитии кредитного скоринга было появление скоринга поведения (behavior scoring) в начале 90-х. Его целью является предсказание выплат уже имеющихся клиентов.

В недавнее время развитие скоринговых систем было обусловлено регулированием со стороны внешней среды. Как часть требований к достаточности капитала, предъявляемых банкам в связи с вступлением в силу второго Базельского соглашения (Basel Committee for Banking Supervision 2001), учреждения должны внимательно следить за рисками, связанными с их кредитными портфелями. Методы кредитного скоринга позволяют это делать.

С момента введения первой скоринговой системы, использовалось множество математических и статистических методов. Среди статистических можно назвать: дискриминантный анализ, линейную регрессию, логистическую регрессию и дерево принятия решений. Другие методы пришли из математики: математическое программирование, нейронные сети, генетические алгоритмы и экспертные системы. Далее мы разберём наиболее распространённые методы и поговорим об их достоинствах и недостатках.

Рассмотрим модели банкротства предприятия, и более детально методы оценки платежеспособности предприятия.

Что такое скоринговая модель оценки предприятия?

Скоринговый подход к оценке платежеспособности предприятия заключается в анализе статистики по предприятиям по их исполнению обязательств перед кредиторами, информация о которых содержится в бюро кредитных историй. Поэтому скоринговые модели иногда в литературе называют кредитные скоринговые модели (credit- score ) или кредитные оценочные модели. Таким образом, можно сказать, что кредитные скоринговые модели – статистические модели оценки платежеспособности предприятия.

История скорингового подхода к оценке

Ранее скоринговые модели разрабатывались исключительно для оценки кредитоспособности физических лиц в целях выдачи кредитов банками. Данный подход был впервые предложен Д. Дюраном в 1941 году для классификации клиентов банков по двум классам: кредитоспособные и некредитоспособные. Для определения класса рассчитывались показатели, позволяющие сделать вывод о его риске банкротства. Баллы для скоринговых моделей рассчитываются с помощью инструмента логистической регрессии. На ее основе, к слову, также строятся logit-модели оценки риска банкротства физических лиц и предприятий.

Задача скорингового подхода оценки платежеспособности предприятия

Задача скоринговой модели оценки платежеспособности предприятия заключается в классификации его по степени финансового риска. Скоринговый подход схож с рейтинговым подходом оценки предприятия, так как в нем также присутствует рейтинг (класс) у предприятия, помимо этого присутствуют балльная оценка и присвоение рейтинга финансовым показателям.

Отличие заключается в том, что в результате присваивается рейтинг и предприятие относится к классу платежеспособности, т.е. производится помимо оценки еще и классификация. Также в результате скоринга получается рейтинг у предприятия и рейтинг у финансовых коэффициентов, описывающих предприятие.

Скоринговые модели оценки платежеспособности предприятия

Рассмотрим отечественные скоринговые модели оценки платежеспособности предприятия. Проанализируем две отечественные скоринговые модели Донцовой-Никифоровой и Савицкой. Данные модели предназначены для оценки риска банкротства отечественных предприятий. Итак, начнем.

Скоринговая модель Донцовой-Никифоровой (1999 г.)

Донцова Л.В.

Экономисты Донцова Л.В. и Никифорова Н.А. предлагают скоринговую модель оценки платежеспособности предприятия, которая позволяет отнести предприятие к одному из шести классов платежеспособности, на основании оценки шести финансовых коэффициентов.

Показатель	1 класс (балл)	2 класс (балл)	3 класс (балл)	4 класс (балл)	5 класс (балл)	6 класс (балл)
Коэффициент абсолютной ликвидности	0.25 и больше (20)	0.216	0.15(12)	0.1(8)	0.05(4)	Меньше 0.05(0)
Коэффициент быстрой ликвидности	1 и больше(18)	0.9(15)	0.8 (12)	0.7(9)	0.6(6)	Меньше 0.5(0)
	2 и больше(16.5)	1.7(120	1.4(7.5)	1.1(3)	1(1.5)	Меньше 1(0)
	0.6 и больше(17)	0.54(12)	0.43(7.4)	0.41(1.8)	0.4(1)	Меньше 0.4(0)
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами	0.5 и больше(15)	0.4(12)	0.3(9)	0.2(6)	0.1(3)	Меньше 0.1(0)
Коэффициент обеспеченности запасов	1 и больше(15)	0.9(12)	0.8(9)	0.7(6)	0.6(3)	Меньше 0.6(0)
Минимальное значение границы в баллах	100	64	50	28	18	–
1 класс>100 баллов	Предприятие имеет хороший запас финансовой прочности
2 класс>64 баллов	Предприятие имеет незначительную вероятность погашения долгов, в целом риск есть
3 класс>50 баллов	Проблемное предприятие
4 класс>28 баллов	Предприятие имеет высокий риск банкротства
5 класс>18 баллов	Предприятие имеет очень высокий риск банкротства, меры по оздоровлению, скорее всего, не помогут
6 класс<18 баллов	Предприятие финансово несостоятельно

Примечание:

В модели оценки основной упор делается на коэффициенты ликвидности (, коэффициент быстрой ликвидности, коэффициент абсолютной ликвидности), а также на коэффициенты оборачиваемости (коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, коэффициент обеспеченности запасов).

Коэффициенты	Формула	Расчет
Коэффициент абсолютной ликвидности	(Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные обязательства	стр.1250 / (стр.1510+стр1520)
Коэффициент быстрой ликвидности	(Оборотные активы – Запасы) / Краткосрочные обязательства	(стр.1250+стр.1240) / (стр.1510+ стр.1520)
Коэффициент текущей ликвидности
Коэффициент финансовой независимости	Собственный капитал / Активы	стр.1300 / стр.1600
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами	(Собственный капитал – Внеоборотные активы) / Оборотные активы	(стр.1300-стр.1100) / стр.1200
Коэффициент обеспеченности запасов	Коэффициент оборачиваемости запасов = Выручка от продаж / Средняя величина запасов	стр.2110 / (стр.1210 нп.+стр.1210 кп.)0.5*

н.п. и к.п. – значение строки баланса на начало периода и конец периода соответственно.

Скоринговая модель Савицкой (2007 г.)

Савицкая Г.В.

Профессор Г.В. Савицкая предлагает свою скоринговую кредитную модель оценки финансового состояния предприятия. Отличие заключается в том, что в модели классификация предприятия происодит по пяти классам и для этого используются три финансовых коэффициента.

Показатель	1 класс	2 класс	3 класс	4 класс	5 класс
Рентабельность совокупного капитала, %	30 и выше(50 баллов)	29.9-20(49.9-35 баллов)	19.9-10(34.9-20 баллов)	9.9-1(19.9-5 баллов)	Меньше 1(0 баллов)
Коэффициент текущей ликвидности	2 и больше(30 баллов)	1.99-1.7(29.9-20 баллов)	1.69-1.4(19.9-10 баллов)	1.39-1.1(9.9-1)	1 и ниже(0 баллов)
	0.7 и больше(20 баллов)	0.69-0.45(19.9-10 баллов)	0.44-0.3(9.9-5 баллов)	0.29-0.2(4.9-1 баллов)	Меньше 0.2(0 баллов)
Границы классов	100 баллов	99-65	64-35	34-6	0 баллов
1 класс>100 баллов	Предприятие с хорошей финансовой прочностью
2 класс65-99 баллов	Предприятие имеет небольшой риск невозврата долгов
3 класс35-64 баллов	Проблемное предприятие
4 класс6-34 баллов	Предприятие имеет высокий риск банкротства. Кредиторы рискую потерять вложенные средства
5 класс0 баллов	Предприятие несостоятельно

Примечание:

Два из трех финансовых коэффициента определяют платежеспособность предприятия, где коэффициент текущей ликвидности определяет краткосрочную ликвидность, а коэффициент финансовой независимости – долгосрочную ликвидность предприятия.

Коэффициент финансовой независимости = коэффициент автономии.

Расчет финансовых коэффициентов в скоринговой модели

Коэффициенты	Формула	Расчет
Рентабельность совокупного капитала	Прибыль до налогообложения / Пассивы	стр.2300 / стр.1700
Коэффициент текущей ликвидности	Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	стр.1200 / (стр.1510+стр.1520)
Коэффициент финансовой независимости	Собственный капитал / Активы	стр.1300 / стр.1600

Резюме

Подведем итоги разбора кредитных скоринговых моделей оценки платежеспособности предприятия. Один из неоспоримых плюсов заключается в том, что данные модели были разработаны для отечественных предприятий. Одна из трудностей оценки по таким моделям заключается в большой громоздкости расчетов и зачастую непонятности в использовании балльной оценки финансовых коэффициентов. Использование их хорошо сочетать с другими методиками оценки финансового состояния.

Спасибо за внимание! Удачи!

Скоринг - используемая банками система оценки клиентов, в основе которой заложены статистические методы. Как правило, это компьютерная программа, куда вводятся данные потенциального заёмщика. 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.