Анализ кредитоспособности заемщика - юридического лица

Источник: http://www.raexpert.ru/ratings/credits/  

      В целом, можно сказать, что оценки кредитного рейтинга выше представленных агентств схожи, что указывает на схожесть в методиках оценки кредитоспособности заемщиков и правильности расчетов. 

2.6. Оценки финансового состояния заемщика на примере Z-коэффициента Альтмана 

      В отечественной и в особенности  в мировой практике накоплен достаточный опыт оценки финансового положения предприятий-заемщиков. Обращение к этому опыту может быть полезным и в современных условиях, так как можно с уверенностью говорить о том факте, что определение кредитоспособности клиента носит в каждой кредитной организации индивидуальный, субъективный характер и общих рекомендаций по этому вопросу недостаточно. К сожалению, приходится констатировать, что детальный алгоритм определения рейтинга кредитоспособности является своеобразным ноу-хау конкретного банка (рейтинговой организации). Мы не можем с уверенностью говорить о степени влияния отдельных факторов на значение рейтинга. Хотя в случае использования моделей непосредственной экспертной оценки вопрос о степени влияния факторов остается в любом случае открытым. Поэтому ограничимся рассмотрением совокупности факторов, принимаемых во внимание при определении кредитного рейтинга. Рассмотрим на примере одного из наиболее известных методов - метод оценки кредитоспособности заемщика с целью предсказания его банкротства.

     Модели  предсказания платежеспособности, разработанные на основе коэффициента Z (Z-score technique), получили широкое распространение в США и Великобритании. Цель данной модели — выработка простого, оперативного и точного метода заблаговременного выделения компаний, испытывающих финансовые затруднения и близких к банкротству. В основе методики формирования модели лежит распределение предприятий на два класса: предприятия — потенциальные банкроты и прочие предприятия (считается, что эта группа — стабильно функционирующие организации).

     Z-счет был разработан в 1968 г. профессором Нью-Йоркского университета Эвардом Альтманом при помощи метода дискриминантного анализа.  Данный метод анализа являлся преобладающим и наиболее широко

используемым  при оценке кредитоспособности заемщика в XX в., а Альтман по праву считается пионером в вопросах классификации предприятий на группы кредитоспособности. Проанализировав отчетность сотен компаний, он вывел формулу для прогнозирования банкротства предприятия: 

Z = l,2X₁ + 1,4X₂ + 3,3X₃ + 0,6X₄ + Х₅, где 

X₁ — отношение оборотного капитала к сумме активов;

Х₂ — отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;

Хз —  отношение операционной прибыли  к сумме активов;

Х₄ — отношение рыночной стоимости акций к сумме кредиторской задолженности;

Х₅ — отношение выручки к сумме активов. [24]

     Значение  показателя Z меньше 1,81 является признаком  того, что предприятие испытывает определенные трудности, а показатель Z, равный 2,7 и более, говорит о небольшой вероятности банкротства.

     В 1983 г. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже: 

Z= 0,717X₁ + 0,847X₂ + 3,701X₃ + 0,42X₄ + 0,995X₅, 

где Х₄ — это балансовая, а не рыночная стоимость акций.

     Пограничное значение для этой формулы — 1,23.

     В 1972 Г. Р. Лис получил следующую  формулу для Великобритании: 

Z = 0,063X₁ + 0,092X₂ + 0,057X₃ + 0,001X₄, где

Х₁ — отношение оборотного капитала к сумме активов;

Х₂ — отношение операционной прибыли к сумме активов;

Х₃— отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;

Х₄ — отношение собственного капитала к заемному.

     Здесь предельное значение равняется 0,037.

     В 1977 г. Таффлер предложил следующую  формулу: 

Z = 0,53X₁ + 0,13X₂ + 0,18X₃ + 0,16X₄, где 

X₁ — отношение операционной прибыли к краткосрочным обязательствам;

Х₂ — отношение оборотных активов к общей сумме обязательств;

Х₃ —отношение краткосрочных обязательств к сумме активов;

Х₄ — отношение выручки к сумме активов.

     Если  величина Z-счета больше 0,3, то у предприятия  неплохие долгосрочные перспективы, а если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

     В основе данной методики — линейная связь между финансовыми показателями и фактом банкротства. Основная же задача состоит в нахождении формулы связи между показателями, способной наиболее полно отразить (предсказать) банкротство. Так, на первом этапе, после анализа первой группы отчетности стабильных и обанкротившихся предприятий, получают формулу для дальнейших расчетов. Далее, формулу проверяют на второй группе отчетности предприятий. При подтверждении ранее полученной зависимости счет может быть использован и для дальнейшей классификации. 

     2.7. Сходства и различия в оценке кредитоспособности крупных, средних и мелких предприятий 

     Оценка  кредитования крупных и средних  предприятий основывается на фактических  данных баланса, отчета о прибыли, кредитной заявке, информации об истории клиента и его менеджерах. В качестве способов оценки кредитоспособности используются рассмотренные выше способы, а именно система финансовых показателей, анализ денежного потока, делового риска и менеджмента.

     Кредитоспособность мелких предприятий может оцениваться таким же образом, как и способность к погашению долга у крупных и средних заемщиков. Однако использование банком финансовых коэффициентов и метода анализа денежного потока затруднено из-за состояния учета и отчетности у этих клиентов банка. У зарубежных и российских предприятий малого бизнеса, как правило, нет лицензированного бухгалтера.

     Кроме того, расходы на аудиторскую проверку для этих клиентов банка недоступны, поэтому отсутствует аудиторское подтверждение отчета заемщика. В связи с этими причинами оценка кредитоспособности клиента основывается не на его финансовой отчетности, а на личном знании работником банка бизнеса данного клиента. Последнее предполагает постоянные контакты с клиентом: личное интервью с клиентом, регулярное посещение его предприятия.

     В ходе личного интервью с руководителем  мелкого предприятия выясняются цель ссуды, источник и срок возврата долга. Клиент должен доказать, что кредитуемые запасы к определенному сроку снизятся, а кредитуемые затраты будут списаны на себестоимость реализованной продукции. Для частого посещения предприятия банк кредитует только близлежащие фирмы.

     Следует отметить еще одну особенность мелких предприятий - руководителями и работниками  их нередко являются члены одной семьи или родственники. Поэтому возможно смешение личного капитала владельца с капиталом предприятия. Из этого вытекает следующая особенность в организации кредитных отношений банка с предприятиями малого бизнеса за рубежом (США): погашение ссуды гарантируется владельцем, а именно его имуществом. Но в связи с этим при оценке кредитоспособности мелкого клиента учитывается финансовое положение владельца. Последнее определяется на основе личного финансового отчета.

     Форма личного финансового отчета содержит сведения об активах и пассивах. При этом выделяются заложенные активы и обеспеченные пассивы. К активам относятся наличные денежные средства, акции и облигации, дебиторская задолженность родственников, друзей и других лиц, недвижимое имущество, выкупная стоимость страхования жизни и др. Пассивы складываются из долгов банкам, родственникам и другим лицам, задолженности по счетам и налогам, стоимости заложенного имущества, платежей по контрактам, кредитов, использованных для страховых платежей и др. Для более детального анализа дается расшифровка отдельных видов активов и пассивов мелкого предприятия.

     Таким образом, система оценки банком кредитоспособности мелких заемщиков складывается из следующих  элементов:

1. Оценка  делового риска.

2. Наблюдение  за работой клиента.

3. Личные  собеседования банкира с владельцем  предприятия.

4. Оценка  личного финансового положения  владельца. [1] 

 

3. Проблемы оценки  и анализа кредитоспособности  заемщика 

      Необходимость осуществления контроля со стороны  Банка России за кредитной деятельностью коммерческих банков заключается в том, что они в погоне за прибылью могут начать проводить излишне рискованные кредитные операции, которые впоследствии негативно отразятся на эффективности функционирования всей национальной банковской системы, приведут к кризису неплатежей и банкротству клиентов. Поэтому важно рассмотреть, как обстоят дела с оценкой кредитоспособности потенциальных заемщиков на уровне коммерческих банков и объективностью контроля над ее определением Банком России.

     При оценке кредитоспособности потенциальных заемщиков банк ищет ответы на следующие вопросы: как определить текущую и перспективную финансовую состоятельность заемщика, а также как оценить, насколько он готов выполнить обязательства.

     Исследования  трудов ведущих российских и зарубежных экономистов свидетельствуют, что кредитоспособность зависит от многих факторов. И этот факт создает трудности, так как кредитный риск банка должен быть оценен и рассчитан.

     Для упрощения обозначенной задачи российскими  и зарубежными банками разработаны и применяются разнообразные методики определения финансового состояния заемщика. С определенной долей условности их можно разделить на две группы: позволяющие оценить сегодняшнее финансовое положение потенциального заемщика и рассматривающие заемщиков с точки зрения заблаговременного определения возможной ситуации банкротства.

     Однако, как показывает опыт, при использовании  подобных методик у банков возникает  ряд проблем. Первая - какие именно показатели использовать, так как количество расчетных коэффициентов, рекомендуемых для анализа текущего финансового состояния, может быть неограниченно велико. Так, для оценки вероятности банкротства используют следующие методы и методики зарубежных, а также российских экономистов: Z-модели, разработанные Альтманом; система показателей У. Бивера; метод рейтинговой оценки А.Д. Шеремета и Р.С. Сайфулина. Но насколько они объективны в российских условиях?

     Вторая  проблема - какие значения коэффициентов считать нормативными. На Западе значения коэффициентов, характеризующих фирму, рекомендуется сравнивать с ее более ранними показателями и со средними показателями по отрасли, к которой данное предприятие относится, а при долгосрочной оценке финансового состояния организаций обращается внимание на накопленные статистические данные о банкротствах. В российских условиях реализовать такую рекомендацию трудно. Сравнение со своими прежними показателями зачастую невозможно из-за постоянного изменения налогового законодательства и других нормативных актов, регламентирующих деятельность хозяйствующих субъектов. Еще сложнее сравнивать значения анализируемых показателей с так называемыми нормативными значениями при прогнозировании возможного банкротства в будущем, поскольку таковых просто нет. В настоящее время ни один государственный орган не собирает для этого соответствующие данные, а соответственно, и не проводит подобных расчетов.

     Поэтому, в конечном итоге, оптимальный выбор  количества анализируемых коэффициентов  и методик зависит от квалификации кредитного работника конкретного банка.

     В целом, можно сказать, что главным недостатками существующей методики является отсутствие четких критериев классификации факторов деятельности предприятий, отсутствие системы весов показателей и критериальных границ значений финансовых коэффициентов. В этой связи возникает закономерный вопрос: а как же Банк России осуществляет контроль над кредитными рисками коммерческих банков и размером создаваемых ими резервов?