Risques de crédit petits et moyens. Revue bancaire. Risque d’insuffisance et de faible liquidité du collatéral

24.12.2023

Le faible niveau de développement des petites entreprises est principalement dû au manque de conditions suffisantes pour le développement des petites entreprises dans notre pays. Sur la base de la figure 1, nous pouvons mettre en évidence les problèmes suivants liés au faible niveau de développement des petites entreprises en Russie du point de vue des entrepreneurs eux-mêmes. Premièrement, il y a une charge fiscale élevée (47 %) et des ressources financières limitées (46 %), deuxièmement, il y a la corruption au sein du gouvernement (32 %) et des loyers élevés (31 %), et troisièmement, il y a des difficultés à obtenir un prêt. . (25%), quatrièmement, les faibles qualifications du personnel (12%) et les problèmes directement liés à l'enregistrement de l'entreprise elle-même (11%) - d'où il résulte que les ressources financières limitées sont presque le principal obstacle au développement des petites. les entreprises, d'où aussi et cela conduit directement au problème de l'obtention d'un prêt auprès d'une banque.

La part des prêts accordés aux petites entreprises dans le PIB est la suivante : en Russie (1 %), aux États-Unis (20 %), dans les pays de l'UE (30 %), au Japon (35 %). En termes de soutien aux petites et moyennes entreprises, la Russie occupe la 148ème place. Comme le montre la figure 2 ci-dessous, le principal problème d'accès des petites entreprises et des entrepreneurs individuels aux ressources financières de la banque est principalement lié au problème de fourniture de garanties (43 %), et deuxièmement, aux taux d'intérêt élevés pour l'utilisation d'un prêt. (32%), la complexité et 26% des personnes interrogées sont préoccupées par le temps nécessaire pour remplir les documents pertinents, les délais courts sont un problème pour 15%, ils ne voient pas la nécessité d'attirer des fonds supplémentaires - 12% et le font pas la confiance de la banque - 5%.

Riz. 1. - Principaux problèmes de développement des petites entreprises :

Riz. 2.

Cependant, le financement des petites entreprises se caractérise par une dynamique élevée : une augmentation allant jusqu'à 50 % par an, tandis que le volume des prêts en roubles accordés par les banques aux entreprises et organisations non financières, en général, selon la Banque de Russie, a augmenté de 28,3%. En outre, il y a des raisons de croire qu'en 2008, le secteur des prêts aux petites entreprises détiendra un record en termes de taux de croissance. Une condition nécessaire à l'octroi d'un prêt est la disponibilité de garanties. Dans 31,20 % des cas, lors de l'obtention de prêts, les banques privilégient le plus souvent les stocks et les objets de valeur, dans 23,80 % - les biens immobiliers, y compris les constructions inachevées, les bâtiments et les immobilisations. Seules 6,00% des banques acceptent le solde des fonds du compte courant et 11,00% des garanties d'une autre entreprise ou d'une autre banque, des titres en garantie.

Riz. 3. - Préférences des banques en matière de garantie lors de l'émission d'un prêt :

Apparemment, dans les prochaines années, les prêts d'une durée maximale d'un an resteront les plus populaires.

Aujourd'hui, 42 % du volume total des prêts sont émis pour une durée allant jusqu'à 1 an, 27 % pour une durée de 1 à 2 ans, 23 % pour une durée de 2 à 3 ans et 8 % des prêts ont été émis. depuis plus de trois ans.

Le principal obstacle qui empêche les banques d’étendre leurs opérations auprès des petites entreprises est le risque élevé lié aux prêts.

Riz. 4. - Structure des prêts par modalités de mise à disposition :

Les risques des prêts aux petites entreprises sont dus à la fois aux spécificités de ce type particulier d'activité commerciale et aux particularités de son développement en Russie : l'isolement des petites entreprises russes de la formation de l'ensemble de l'environnement des affaires, la déformation de l'environnement économique des petites entreprises, se manifestant par l'écart entre les volumes de chiffre d'affaires réels et formellement enregistrés, ce qui entraîne une faible transparence de l'information sur ce secteur de l'économie, un professionnalisme insuffisant de la gestion, en raison des particularités de la formation d'une économie de marché en Russie.

Ce n’est un secret pour personne que, dans un effort de protection, les banques commerciales facturent parfois des taux d’intérêt plus élevés afin de compenser d’éventuelles pertes dues au non-remboursement du prêt.

L’une des principales conditions pour développer les activités de prêt des banques dans le secteur des petites entreprises reste donc la réduction des risques. Les banques évaluent la situation financière du client sur la base de ses déclarations officielles, ajustées pour tenir compte des activités réelles.

La plupart des méthodes reposent sur les principes de base des relations de crédit entre banques et petites entreprises :

- ne pas accorder de prêt si l'entreprise se trouve dans une situation critique ou si les fonds sont nécessaires pour rembourser un autre prêt ;
- déterminer la solvabilité de l’emprunteur uniquement sur la base d’une analyse de sa situation financière réelle ;
- prendre en compte la compétitivité de l'emprunteur, la réputation, les qualités commerciales et professionnelles de la direction de l'entreprise ;
- prendre en compte les difficultés de fournir aux petites entreprises des garants de premier ordre utilisant des garanties combinées ;
- résoudre rapidement la question de l'octroi d'un prêt et, si la décision est positive, surveiller en permanence l'état de l'activité du client et le calendrier de remboursement du prêt.

Dans cette situation, la banque elle-même doit établir l’historique de crédit du client, en commençant à travailler avec lui en lui accordant de petits prêts sur de courtes périodes et en augmentant progressivement le montant et la durée.

Lors de l'examen d'une demande de prêt, sa conformité avec la politique de crédit de la Banque est vérifiée et, en règle générale, la transaction (projet) financée est analysée, la transaction de prêt est structurée et le niveau de risque de crédit est déterminé.

L'examen des demandes de prêt comprend les procédures suivantes :

- qualification préalable du Client ;
- collecte des informations et documents nécessaires ;
- vérifier l'exactitude des informations et des documents reçus ;
- identification et analyse des risques pénaux et juridiques ;
- analyse des informations et des documents, évaluation du risque de crédit.

Pour préqualifier le Client, les activités suivantes sont réalisées :

- familiariser le client avec les produits de prêt proposés par la Banque ;
- déterminer le produit de prêt le plus adapté au client ;
- vérification préalable de la conformité de la demande de prêt du Client avec la Politique de Crédit de la Banque ;
- structuration préalable d'une opération de crédit.

Compte tenu des résultats de la qualification préliminaire du Client, la Banque prend une décision sur la qualification du Client en tant qu'Emprunteur potentiel. Si l'Emprunteur potentiel accepte les conditions proposées par la Banque, l'employé du service crédit l'invite à remplir une demande de prêt adressée au chef de la Banque (agence) sous quelque forme que ce soit, en indiquant le montant du prêt, l'objet, la durée de remboursement et le type de garantie, ainsi que le questionnaire de l'emprunteur. La Banque vérifie l'exactitude des informations et des documents reçus par toutes les manières possibles, par exemple : par une inspection visuelle des installations concernées (bâtiments, ouvrages, équipements, véhicules et autres biens), par l'étude des documents primaires, des documents comptables et de comptabilité de gestion, par la réalisation d'une enquête auprès des personnes susceptibles de disposer des informations nécessaires, envoi de demandes écrites.

Des informations fiables constituent la base d’une analyse de qualité.

Sur la base des résultats de l'inspection, la Direction du Régime et de la Protection de l'Information du siège social et l'unité structurelle correspondante de la succursale prépare un avis écrit sur l'opportunité de prêter à l'Emprunteur sous la forme d'une note interne. Afin d'identifier les risques juridiques, les documents des emprunteurs potentiels qui ont soumis des demandes de prêt sont généralement soumis à un examen juridique.

L'analyse des informations et des documents relatifs à l'Emprunteur potentiel est effectuée conformément aux documents internes de la Banque relatifs aux activités de prêt.

Déterminer le niveau de risque de crédit et préparer une conclusion contenant les résultats de l'analyse du risque de crédit implique la présence d'un service de gestion des risques dans la banque.

Sous quelle forme préparer une conclusion sur le niveau de risque de crédit en l'absence de ce service ? L'agent de crédit, qui a signé la conclusion sur la faisabilité de l'octroi d'un prêt, rend compte de son avis au Comité de Crédit. La décision du comité de crédit est documentée dans un protocole.

Le développement d'approches d'organisation des prêts et de gestion des risques émergents dépend de la classification correcte des prêts. Tous les prêts aux petites entreprises sont classés comme prêts à caractère d'investissement, c'est-à-dire créer une nouvelle valeur d'investissement (prêts pour la construction, prêts pour l'achat de voitures, d'équipements) et prêts pour reconstituer le fonds de roulement qui ne créent pas de valeur d'investissement.

La concurrence entre banques sur le marché des prêts pour reconstituer le fonds de roulement des petites entreprises est extrêmement agressive et se traduit par la présence d'un grand nombre de banques et une répartition assez dense du marché entre elles. Une tendance inverse peut également être observée lorsque certaines banques réduisent ces opérations en raison des risques élevés et de la proportion de retards de paiement. Dans les grandes banques, les prêts de matières premières destinés aux petites entreprises ont également posé problème.

Les prêts aux petites entreprises comportent des risques à la fois généraux et particuliers (tableau 1.2).

Outre les éléments structurels répertoriés du risque de prêt aux petites entreprises, il est nécessaire de distinguer les types de risque de crédit globaux (généraux) et individuels, et de prendre également en compte les caractéristiques du crédit et les autres risques qui surviennent lors des prêts à petites entreprises.

Un développement plus actif et diversifié du crédit est entravé par un certain nombre de risques : communs à tous les types de prêts et spéciaux, opérant uniquement dans le domaine des prêts aux petites entreprises, qui peuvent être regroupés dans les groupes suivants :

Risques généraux :

1. Risque de ressources insuffisantes. À ce stade de développement, les banques russes ne disposent pas de ressources suffisantes pour accorder des prêts à long terme aux petites entreprises, pour investir dans le domaine de l'investissement et développer de nouvelles industries innovantes. Ainsi, les banques sont limitées aux prêts à court terme ou aux prêts d'une durée maximale de 6 mois ou d'un an dans le but de reconstituer le fonds de roulement des entreprises existantes. Une telle prudence augmente la fiabilité et la stabilité financière des banques, mais ne satisfait pas les besoins de développement des petites entreprises et ne contribue pas à la mise en œuvre de programmes gouvernementaux pour le développement d'entreprises innovantes.

Tableau 1.2. Classification du risque de crédit des prêts aux petites entreprises

Critères classements	Signe de risque
émergence	- risque de l'emprunteur - une petite entreprise ; - risque de gestion d'une petite entreprise - un particulier ; - risque bancaire créancier
	- risque sur un prêt pour des besoins urgents ; - les prêts pour l'achat de biens ; - risque de découvert de carte bancaire ; - risque sur un prêt pour l'achat de matières premières ; - risque d'un prêt garanti par des titres ; - risque sur un prêt pour l'achat de matériel ; - risque sur un prêt pour la construction et les grosses réparations ; - risque sur un prêt pour remise en état technique et modernisation; - risque sur un prêt pour l'achat de transport de marchandises ; - risque sur un prêt pour des développements innovants, etc.
3. Caractère manifestations emprunteur et	- morale; - entreprise; - financier; - disposition; - structurel et procédural ; - personnel; - manipulations illégales
4. Caractère risqué Actions emprunteur	- refus de payer les intérêts et le principal ; - l'entrave au contrôle bancaire ; - abus de crédit
Opportunité régulation	- Ajustable; - non réglementé
6. Degré	- haut; - moyenne; - court

2. Le risque d’une détermination inadéquate de la situation financière de l’emprunteur. Un obstacle sérieux à l'augmentation du volume des prêts pour les besoins courants est l'opacité relative de la situation financière de l'emprunteur - une petite entreprise dont les fonds sont souvent étroitement liés à ses propres fonds en tant qu'individu.
3. Risque de garantie garantissant la transaction. Les petites entreprises ne disposent souvent pas de suffisamment d'immobilisations, d'équipements et de biens pour formaliser un accord de nantissement et doivent recourir au nantissement de biens privés : maisons, appartements, meubles, souvent sans la sécurité juridique nécessaire.
4. Risque de concentration des prêts dans des banques individuelles. Il y a eu une tendance à concentrer les prêts aux petites entreprises dans les grandes banques régionales (Sberbank, Vneshtorgbank, Rosbank), à attirer vers elles un secteur de clients prometteur assez important et à accroître l'inégalité des banques dans la répartition des prêts aux petites entreprises dans les régions. . Cela conduit à une diversification des grandes et petites banques en termes de prêts aux petites entreprises, et donc à l'émergence de risques supplémentaires.
5. Augmentation des prêts en souffrance et du montant des réserves constituées.

De par leur nom et leur structure, les risques généraux des prêts aux petites entreprises ne diffèrent pas des risques des prêts à d'autres personnes morales, mais la forme de leur mise en œuvre, leurs caractéristiques qualitatives et quantitatives et les méthodes de minimisation utilisées sont différentes. Ainsi, pour les prêts d'investissement aux petites entreprises, des réserves pour éventuelles pertes sur prêts sont constituées sur une base individuelle, et pour tous les autres prêts (pour reconstituer le fonds de roulement, par opposition aux prêts à d'autres personnes morales) - sur la base de la constitution de portefeuilles de prêts homogènes. et la répartition du risque de crédit identifié sur un échantillon représentatif de l'ensemble du portefeuille homogène de prêts aux petites entreprises.

Risques particuliers liés aux prêts aux petites entreprises :

1. Risque d'incertitude sur les résultats. Avec des coûts comparables pour d'autres types de prêts aux personnes morales, il n'est pas rentable pour une banque d'accorder des prêts aux petites entreprises lorsqu'il existe une incertitude quant à leurs résultats.
2. Le risque d'un grand nombre de transactions et de leur mauvaise exécution. Les prêts aux petites entreprises pour reconstituer leur fonds de roulement, contrairement aux prêts à caractère d'investissement, se caractérisent par un grand nombre de transactions conclues pour de petits montants. Il existe une relation directement proportionnelle : plus de transactions = plus de risques. Il n'existe pas de procédures particulières pour les prêts aux petites entreprises qui permettraient de préparer et de réaliser rapidement et à moindre coût une grande masse de petites transactions, tout en garantissant une qualité acceptable de portefeuilles de prêts homogènes pour certains types de prêts.
3. Disponibilité de prêts non garantis. Durant la crise de ces dernières années, les banques ont commencé à proposer de plus en plus de prêts non garantis aux petites entreprises. Pour développer de tels prêts, les banques doivent être capables d'évaluer la situation financière de l'emprunteur, sa capacité à rembourser le prêt grâce à des sources de revenus régulières. Pour y parvenir, de nouvelles technologies d'évaluation de la situation financière d'une petite entreprise, unifiées pour toutes les banques, doivent être développées. L'absence de tels systèmes conduit à classer un même emprunteur dans différentes banques en différents groupes de solvabilité et de situation financière.
4. La présence d'un grand nombre de types de portefeuilles homogènes. Le problème de la minimisation de ce risque réside dans l'application de méthodes adéquates de gestion des risques pour un type distinct de portefeuilles homogènes de petites entreprises (tableau 1.3).

Quant aux risques externes (ou systématiques) des prêts aux petites entreprises pour reconstituer leur fonds de roulement, nous pouvons inclure des risques généraux tels que : politiques ; macroéconomique, sociale et inflationniste (ce qui entraînera une détérioration de la solvabilité de l'emprunteur - une petite entreprise) ; risque de changements législatifs.

Tableau 1.3. Caractéristiques comparatives des prêts d'investissement et des prêts pour reconstituer le fonds de roulement des petites entreprises (selon le type) et les risques qui y sont associés

Risques/types de prêts pour les besoins courants	Prêts pour reconstituer le fonds de roulement	Investissement

1) politique
2) sociale
3) inflationniste
4) risque de changements législatifs
5) le risque de réduire les programmes gouvernementaux
Interne:
A. Risque de l'emprunteur
1) détérioration de la situation financière de l'emprunteur
2) aléa moral
3) risque commercial
4) événement assuré
5) risques de non-respect des obligations par l'emprunteur
6) risques d'abus de crédit
7) risques de fraude et d'abus côté client de la banque
8) le risque de la garantie disponible pour l'emprunteur
B. Risque bancaire :
risques d'une politique de crédit mal choisie
risque structurel
risque opérationnel (y compris fraude et abus bancaires)
risque de temps
risque de taux d'intérêt
risque de perte de revenus
Risque de liquidité
risque de mauvaise gestion
risque de portefeuille (total et pour chaque portefeuille homogène)
risque lié aux ressources
risque d’incapacité à réaliser la garantie

Par exemple, créer des conditions réglementaires favorables pour l'octroi de certains types de prêts et des restrictions pour d'autres. Une caractéristique importante de l'influence des risques externes sur les prêts destinés à reconstituer le fonds de roulement est qu'ils ne sont pas affectés ou ne sont que peu affectés par les risques politiques et les risques de réduction des programmes gouvernementaux, comme tous les autres types de prêts. Ils peuvent ne pas être pris en compte lors du développement de ces domaines de prêt.

Quant aux risques internes, ils incluent le risque associé à l'emprunteur - une petite entreprise, et le risque associé à la banque prêteuse. Le risque lié à l'emprunteur - petite entreprise, comprend : le risque de détérioration de la situation financière, de perte de statut (aléa moral) ou de marché (risque commercial), de décès du dirigeant de l'emprunteur ou d'accident pour lui, les risques de manquement de l'emprunteur à ses obligations, risques de mauvaise utilisation du prêt, risques de fraude et d'abus de la part d'une petite entreprise, risque de garantie détenue par l'emprunteur.

Une caractéristique importante de l'impact des risques des petites entreprises sur la reconstitution du fonds de roulement est que ces prêts ne sont pas affectés ou sont légèrement affectés par des risques tels que le risque d'utilisation abusive des prêts et les risques liés aux garanties. Ils peuvent ne pas être pris en compte lors du développement de ces domaines de prêts, contrairement aux prêts d'investissement, où ces types de risques deviennent de la plus haute importance. Mais la possibilité qu'un risque d'événement assuré se produise est élevée lors de l'octroi de tout type de prêt à une petite entreprise.

Les risques associés à la banque créancière comprennent les risques d'une politique de crédit mal choisie dans le domaine des prêts aux petites entreprises pour reconstituer le fonds de roulement, le risque structurel, le risque opérationnel, y compris la fraude et les abus bancaires, le risque temporel, le risque de taux d'intérêt, le risque de perte de revenus, risque de liquidité, risque de gestion imparfaite, risque de portefeuille (total et pour chaque portefeuille homogène), risque de ressources et risque d'incapacité à réaliser les garanties de prêt. Ce dernier risque n’est pas aussi important que pour les prêts d’investissement. Mais le risque de portefeuilles homogènes devient primordial dans le processus d'émission et de remboursement de prêts aux petites entreprises pour reconstituer leur fonds de roulement.

L'évaluation des risques d'un prêt individuel aux petites entreprises est influencée par des facteurs tels que les caractéristiques personnelles de l'emprunteur et les informations sur le prêt accordé. Afin de déterminer les facteurs de risque d'un emprunteur individuel - une petite entreprise, nous les regrouperons par importance :

Tableau 1.4. Facteurs de risque affectant le risque total d'un portefeuille homogène de prêts aux petites entreprises

Type de risque	Facteurs de risque
Crédit homogène portefeuille	Situation financière de l'emprunteur et autres facteurs de risque individuels de l'emprunteur
Qualité du service de la dette (y compris le volume des arriérés dette, disponibilité d'extensions, refinancement de la dette)
Antécédents de crédit (relation entre la banque créancière et emprunteur dans le passé)
Garantie du prêt (qualité et suffisance des garanties)
Qualité de la base d'informations sur l'emprunteur
La qualité du cadre législatif (suffisance et cohérence de la réglementation réglementaire des prêts aux petites entreprises)

Limite, montant du prêt
Type de prêt (pour reconstitution du fonds de roulement, pour frais d'investissement, découvert)
Procédure de remboursement de la dette principale
Le montant de la pénalité pour remboursement tardif du principal
Liquidité homogène portefeuille	- durée du portefeuille (actuelle, en souffrance à plus de 30 jours, à plus de 60, etc.)
Type de portefeuille (par type de prêts : pour reconstituer le fonds de roulement fonds pour les frais d'investissement, découvert)
La procédure de remboursement de la dette principale du portefeuille (avec l'intervention de services spéciaux, en justice, de la manière habituelle, par le biais du décompte des prêts en souffrance, de la vente de garanties, etc.)
Rentabilité homogène portefeuille	Taux d'intérêt
Montant de la réserve pour éventuelles pertes sur prêts
Procédure de remboursement des intérêts
Montant de la pénalité pour remboursement tardif des intérêts
Volumes de dettes en souffrance par intérêts

1) situation financière ;
2) le statut social ;
3) activité professionnelle, sphère de marché ;
4) caractéristiques personnelles de l'emprunteur ;
5) antécédents de crédit, informations sur le prêt.

Chaque groupe de facteurs est précisé par des indicateurs de risque supplémentaires pour un prêt individuel à une petite entreprise. Une caractéristique essentielle de l'évaluation des risques pour un prêt individuel comprend des facteurs qui caractérisent la gestion d'une petite entreprise en tant qu'individu. Cela révèle certaines similitudes entre les prêts accordés aux petites entreprises et aux particuliers.

Outre les facteurs énumérés, le risque total pour les portefeuilles homogènes de la banque est également influencé par des facteurs supplémentaires liés à la liquidité et à la rentabilité du portefeuille homogène de la banque (tableau 1.4).

En plus des facteurs de risque qui affectent le risque individuel et global des prêts aux petites entreprises, il convient de prendre en compte le moment de leur survenance et le stade de manifestation des facteurs de risque à différentes étapes du mouvement du prêt.

Le tableau 1.5 présente un groupe de facteurs de risque qui influencent le risque total d'un portefeuille homogène de prêts aux petites entreprises à différentes étapes du processus de prêt.

Lors du choix d'une méthode de réglementation des risques liés aux prêts aux petites entreprises, l'étape du processus de prêt doit également être prise en compte. Les méthodes de régulation des risques des prêts aux petites entreprises sont divisées en analytiques et pratiques. Les méthodes analytiques de gestion des risques sont utilisées comme un outil de gestion proactive des risques et permettent d'élaborer des prévisions et des stratégies de gestion des risques avant le début d'une opération de crédit. La tâche principale des méthodes analytiques de régulation des risques est d'identifier les situations à risque et d'élaborer des mesures visant à réduire les conséquences négatives de leur survenance. Les objectifs des méthodes analytiques de gestion des risques incluent également la prévention des situations à risque.

Les méthodes pratiques de gestion des risques sont conçues pour réduire les résultats négatifs des situations à risque qui surviennent lors de la mise en œuvre. En règle générale, ils reposent sur des méthodes analytiques de gestion des risques.

Tableau 1.5. Indicateurs de facteurs de risque à différentes étapes du processus de crédit

Types de risque	Lors de l'octroi de crédit et du suivi	Lors du remboursement du capital et des intérêts
Risque juridique	Qualité du cadre législatif
Risque emprunteur	Situation financière, risque commercial, paramètres qualitatifs
	Qualité du service de la dette
Histoire de credit
Obtenir un prêt avec garantie	Garantie de prêt (en cas de non-remboursement)
Qualité de la base d'informations à propos de l'emprunteur
	Volumes de dettes en souffrance par intérêts
Provisions pour pertes éventuelles sur prêts
Risque d'homogénéité portefeuille de prêts pour les prêts aux petites entreprises
Limite, montant du portefeuille

Type de portefeuille
Taux d'intérêt
Procédure de remboursement du principal et des intérêts
Montant de la pénalité pour remboursement tardif du capital et des intérêts

Dans le même temps, les méthodes pratiques de gestion des risques constituent la base de la création d'une base d'informations pour la gestion des risques et du développement ultérieur de méthodes analytiques. Les méthodes de gestion des risques suivantes sont connues : évitement des risques ; limitation des risques et réduction des risques ; transfert (transfert) de risque, y compris l'assurance et l'acceptation du risque.

Dans ce cadre, il existe les principaux moyens suivants pour réduire le risque de crédit :

évaluation de la situation financière d'une petite entreprise;

réduire le montant des prêts accordés à un emprunteur - une petite entreprise ;

assurance-crédit;

attirer des garanties suffisantes ;

accorder des prêts à taux réduit aux petites entreprises ;

obtenir des cautions et des garanties ;

évaluation préliminaire des pertes possibles à l'aide de méthodes prédictives d'analyse des informations fiables statiques et dynamiques disponibles sur les activités des emprunteurs et leur situation financière et la possibilité de la modifier ;

prendre en compte la dynamique des taux d'intérêt ;

diversification des risques.

Ainsi, il existe divers risques lorsque l’on prête aux entreprises. L'application et le choix d'une méthode spécifique de régulation ou de minimisation des risques de crédit à la consommation dépendent en grande partie de la méthode d'évaluation des risques et du type de prêt.

Quels sont les risques de crédit spécifiques qui surviennent lorsque les banques russes prêtent aux petites et moyennes entreprises ? Ils expliquent la faible disponibilité des prêts. Considérons l'utilisation de mécanismes de soutien à la garantie, qui devraient répondre aux intérêts des deux parties et produire un effet synergique - une gestion efficace des risques pour les établissements de crédit et la possibilité d'obtenir des financements pour les petites et moyennes entreprises.

Le problème du financement d'un segment important pour le développement de l'économie nationale - les petites et moyennes entreprises (PME) - est l'un des plus urgents des conditions modernes. Mais la communauté des experts soulève toujours la question du manque de ressources de crédit pour les petites et moyennes entreprises mettant en œuvre des projets d'investissement dans les secteurs non commerciaux et hors ressources.

Marché des prêts aux PME par les établissements de crédit russes

Selon Rosstat et le Service fédéral des impôts de Russie, au 1er janvier 2013, 6 037 000 PME étaient enregistrées dans la Fédération de Russie, employant 17 729 200 personnes. En Russie, un travailleur sur quatre travaille dans le secteur des PME. Dans le même temps, les entreprises (personnes morales) emploient 12,2 millions de personnes (69,1 %), les entrepreneurs individuels emploient 5,45 millions de personnes (30,9 %).

La part des produits et services produits par les PME dans le volume total des produits et services produits par les entreprises du pays est d'environ 25 %.

Dans le même temps, au premier semestre 2013, un certain nombre de tendances négatives ont été enregistrées dans le développement des petites et moyennes entreprises.

Selon le Service fédéral des impôts de Russie, pour la période du 1er janvier au 1er juillet 2013, le nombre d'entrepreneurs individuels a diminué de 474 100 personnes (11,5 %).

Au premier trimestre 2013, par rapport à la même période de 2012, selon Rosstat, le nombre de petites entreprises a diminué de 1,5 %, le nombre d'entreprises de taille moyenne a diminué de 3,4 % et le nombre d'employés dans les moyennes entreprises. les entreprises ont diminué de 0,8%.

Une analyse des prêts bancaires au secteur des PME en 2013 montre que ce segment de marché continue de se développer de manière dynamique. Ainsi, selon la Banque de Russie, au 1er décembre 2013, le volume des nouveaux prêts accordés aux PME dans l'ensemble de la Fédération de Russie a atteint 7,176 milliards de roubles, soit 16 % de plus qu'à la même période de l'année dernière (6,177 milliards roubles).

Le volume du portefeuille de prêts des PME au 1er décembre 2013 a également augmenté et s'élève à 5 163 milliards de roubles, soit une augmentation de 15,4 % (tableau 1).

Tableau 1

Montant total de la dette sur les prêts accordés aux PME

en Fédération de Russie (milliers de roubles)

Emprunteurs				pendant 12 mois, %
Personnes morales et entrepreneurs individuels
y compris PME	4 471 152	4 493 760	5 163 343
Personnes
Part du secteur des PME				-0,52 p.p.

Les informations suivantes de la Banque de Russie sont également intéressantes : au troisième trimestre 2013, lors des prêts aux petites et moyennes entreprises, les exigences concernant la situation financière et les garanties de l'emprunteur ont été renforcées.

Dans le même temps, selon la même source, la demande de nouveaux prêts d'une maturité supérieure à 1 an augmente à un rythme important (la demande de prêts d'une maturité allant jusqu'à 1 an n'a pas augmenté), ainsi que la demande de prolongation des prêts précédemment émis. Selon les prévisions, la demande augmentera encore de 20 % au cours des 3 à 6 prochains mois.

À en juger par les résultats de l'étude « Climat entrepreneurial en Russie : Indice de soutien - 2012 », l'obtention d'un prêt à court terme (jusqu'à 1 an) est associée à des difficultés importantes pour 26 % des entreprises, et pour 12 % supplémentaires des entreprises. est « pratiquement impossible ». Il est « assez difficile » d'obtenir un prêt pour une durée de 1 à 3 ans, selon 27 % des personnes interrogées, et « presque impossible » - selon 14 %. Quant aux prêts à long terme (d'une durée supérieure à 3 ans), les appréciations sont encore plus négatives : « assez difficile » - 27 % et « presque impossible » - 17 %.

Selon l'indice de confiance des PME sur le climat des affaires pour les petites et moyennes entreprises, le facteur d'accès au financement a le plus grand impact sur le développement des petites et moyennes entreprises en Russie. Dans la part totale en 2012, elle a augmenté par rapport au début de 2012, passant de 38 à 54 %.

Ainsi, la question de l’accès au crédit pour les PME reste toujours très pressante. Les principaux problèmes rencontrés par les entrepreneurs sont les taux d’intérêt élevés et le manque de garanties fiables.

Risque spécifique des prêts aux PME

Parmi l'ensemble des facteurs de risque de crédit, nous pouvons souligner ceux qui sont typiques des prêts aux PME :

Non-transparence des activités des clients : absence d'antécédents à long terme (un historique rétrospectif documenté des activités de l'entreprise, de ses propriétaires ou de sa direction dans le domaine concerné, reflétant l'obtention de résultats), historique de crédit, audit confirmation de la fiabilité des états financiers, etc.;

Manque de réputation commerciale des initiateurs du projet (souvent des sociétés de projet gérées par des administrateurs désignés sont attirées pour financer des projets d'investissement) ;

Les entreprises du secteur des PME sont plus sensibles aux risques technologiques, de production et commerciaux traditionnels en raison d'une plus faible diversification de la production et des ventes ;

La présence de pertes comptables même avec des activités financières rentables, causées par une comptabilité non professionnelle ainsi que par le processus d'optimisation de la pression fiscale ;

Faible base de capital.

Compte tenu des risques ci-dessus, mais sans s'y limiter, les établissements de crédit sont contraints de créer des réserves accrues pour d'éventuelles pertes, tout en augmentant simultanément le taux d'intérêt. La pratique montre que les prêts accordés aux PME ne sont pas classés au-dessus de la catégorie de qualité III conformément au règlement de la Banque de Russie n° 254-P du 26 mars 2004 « Sur la procédure permettant aux établissements de crédit de constituer des réserves pour d'éventuelles pertes sur prêts, sur prêts. et dettes similaires » ( ci-après - Règlement N 254-P) même avec un bon service de la dette. Dans cette situation, le seul outil qui peut objectivement réduire le risque de crédit, ainsi que la réserve constituée pour d'éventuelles pertes, est la fourniture d'une garantie liquide qui couvre le montant du prêt et les intérêts à la valeur de la garantie.

Risque d’insuffisance et de faible liquidité du collatéral

Cependant, à ce stade, la situation est encore aggravée par un risque que nous n'avons pas évoqué et qui est actuellement particulier dans le domaine des prêts aux PME. Il s'agit du risque d'insuffisance et de faible liquidité des garanties.

Ainsi, selon le ch. 6 du Règlement N 254-P, les garanties peuvent être utilisées pour ajuster la réserve constituée, et elles sont divisées en deux sous-groupes : catégories de qualité I et II. Les garanties de catégorie I destinées à l'ajustement de la réserve sont acceptées à leur pleine valeur estimée. Cependant, il comprend principalement des instruments financiers (garanties bancaires, dépôts de garantie, titres) dont l'émetteur est une entreprise bénéficiant d'une notation de crédit internationale à long terme élevée. Naturellement, les PME ne bénéficient pas de ce type de sécurité.

Les prestations de catégorie de qualité II sont acceptées avec une réduction de 50 % sur le coût estimé. Il peut s'agir en effet de tout nantissement de choses en présence d'un marché stable pour les objets gagés et (ou) d'autres motifs suffisants de croire que l'objet gagé correspondant peut être vendu dans un délai n'excédant pas 180 jours calendaires à compter de la date de survenance des motifs de forclusion sur le gage. Les PME ont la propriété de ce type de garantie. Cependant, même si nous supposons qu'il est liquide, sa valeur estimée devrait être comprise entre 200 et 300 % du montant du prêt pour couvrir l'intégralité de son coût et des intérêts. La politique de crédit de certaines banques suppose que les intérêts payables pour toute la période de prêt seront couverts par une garantie ; ainsi, pour les prêts à long terme, le montant total de la garantie requise peut dépasser de trois fois ou plus le montant du prêt demandé.

En outre, la pratique russe n'a pas encore développé d'approches adéquates pour évaluer la valeur des actifs incorporels (actifs incorporels) à des fins de garantie, ce qui pourrait être utile pour les petites et moyennes entreprises du secteur technologique, où la part du lion des actifs et des passifs est constituée des actifs incorporels et des arriérés de salaires du personnel. Ainsi, avec des risques de crédit fondamentaux et constants apparaissant lors des prêts aux PME, le manque de garanties adéquates pour le prêt prévu rend les prêts trop risqués et inefficaces pour les banques (en raison de la nécessité d'affecter à l'avance les réserves créées aux pertes), et pour les PME - pratiquement inaccessible.

Ce problème n’est pas inhérent aux prêts aux PME uniquement en Russie. Des problèmes similaires sont rencontrés par les établissements de crédit et leurs PME clientes dans les pays développés et en développement du monde entier. Pour combler ce genre de « fossé » entre la nécessité pour les PME d'obtenir un prêt bancaire et la possibilité qu'elles en bénéficient, les gouvernements de différents pays mettent en place des outils de soutien aux petites et moyennes entreprises basés sur l'apport de garanties et de garanties pour prêts attirés par les PME auprès des banques.

Nous examinerons ensuite les mécanismes de garantie mis en œuvre dans divers pays, ainsi qu'un nouvel instrument opérant sur le marché russe, qui permet aux établissements de crédit d'obtenir des garanties de prêt adéquates et de réduire les risques (réserves), et aux entreprises de taille moyenne d'obtenir un prêt. .

Expérience étrangère de soutien gouvernemental aux PME

Selon le Manuel de financement des PME de l'OCDE (2013), les exigences en matière de garanties étaient l'un des principaux obstacles auxquels les PME étaient confrontées lorsqu'elles cherchaient de nouveaux crédits.

Dans la période qui a suivi la crise financière de 2008-2009. L'accès au financement pour les PME s'est détérioré, de nombreux gouvernements créant ou élargissant les programmes de garantie de crédit existants (tableau 2).

Tableau 2

Mesures politiques gouvernementales pour soutenir les PME dans divers pays pendant les crises

2008 - 2009

Mesures de politique publique
Augmenter le volume des garanties publiques sur les prêts et (ou) le pourcentage de prêts garantis, le nombre d'entreprises éligibles à un prêt et les prêts anticycliques	Canada, Chili, Danemark, Finlande, France, Hongrie, Italie, Corée du Sud, Pays-Bas, Portugal, Slovaquie, Slovénie, Suisse, Thaïlande, Royaume-Uni, États-Unis
Garanties spéciales et prêts pour les nouvelles entreprises	Danemark, Pays-Bas
Augmenter le volume des garanties gouvernementales pour les prêts à l'exportation	Danemark, Finlande, Pays-Bas, Nouvelle-Zélande, Portugal, Suède, Suisse
Cofinancement de l'État
Augmenter le volume des prêts ciblés	Chili, Hongrie, Corée, Slovénie
Financement et souscription par capital-risque et par actions	Canada, Chili, Danemark, Finlande, France, Italie, Pays-Bas, Nouvelle-Zélande, Suède, Royaume-Uni
Nouveaux programmes : conseil aux entreprises	Danemark, Nouvelle-Zélande, Suède
Déficit fiscal, paiement différé	France, Italie, Nouvelle-Zélande, Suède
Intermédiation de crédit

En 2009 - 2012 Dans certains pays, de nouveaux programmes de création d'emplois ont été lancés comme mesures anti-crise, et certains instruments de garantie ont été adaptés à des catégories spécifiques de petites et moyennes entreprises, telles que les start-ups ou les entreprises innovantes.

En Irlande, l’ensemble des prêts aux entreprises a chuté pendant la crise et encore davantage pendant la reprise. En avril 2012, le gouvernement a annoncé la création du premier système de garantie de crédit. Les garanties couvrent 75 % du prêt (jusqu'à 1 million). Le groupe cible est constitué d'entrepreneurs prospères dotés d'une productivité élevée, d'un plan d'affaires préparé et d'un marché défini pour leurs biens et services. L'expérience positive de la France montre également que l'une des mesures les plus significatives pour promouvoir le crédit aux petites et moyennes entreprises est l'octroi de garanties par OSEO - un organisme financé à la fois par l'État (58,3 %) et le secteur privé (41,7 %). ) . L'organisation fournit des garanties, des cofinancements et des prêts directs pour soutenir les innovations et les services. Par ailleurs, OSEO apporte des garanties aux fonds de capital risque. Les bénéficiaires traditionnels sont les micro-entreprises (46,5%), les petites (31%) et les moyennes entreprises (17,5%).

Pour faciliter l'accès des petites entreprises aux prêts bancaires, OSEO partage les risques avec les banques sur les prêts émis pour la création d'entreprise, garantissant le remboursement des financements pour des montants allant de 40 à 70 %, ou prêtant aux entreprises en collaboration avec les banques. Les activités d'OSEO dans le domaine du financement et des garanties couvrent trois types de besoins des petites entreprises et de leurs partenaires : prêts à long terme et cofinancements avec les banques, financements à court terme, différents types de garanties.

Le gouvernement japonais a également créé trois institutions financières publiques : la Japan Finance Corporation for Small & Medium Enterprises, la National Life Finance Corporation et la Shoko Chukin Bank. Ces institutions financières jouent un rôle tampon en accordant des prêts préférentiels aux petites et moyennes entreprises dans le besoin, à des taux d'intérêt réduits et en assouplissant les exigences en matière de garanties de prêt et de garanties. Il convient de noter qu'environ 90 % du volume total des prêts aux petites et moyennes entreprises sont accordés par des banques commerciales et que seulement 10 % environ des prêts sont accordés par ces organismes financiers publics.

En outre, le gouvernement japonais a créé un système national pour fournir des garanties pour les prêts nécessaires au démarrage et au développement des petites et moyennes entreprises. La base de ce système était la Société de garantie de crédit pour les petites et moyennes entreprises (Société de garantie de crédit pour les PME), composée de 52 succursales indépendantes qui fournissent un total de 32 000 milliards de yens de garanties par an. Afin d'accroître la stabilité financière de cette organisation, la Japan Finance Corporation for Small Business and Medium Enterprise (JASME) assure la réassurance d'environ 50 % des prêts émis.

En Italie, il existe de nombreux fonds de garantie qui diffèrent par leur couverture territoriale et l'affiliation industrielle des entreprises bénéficiaires. Plus de 200 instituts sont regroupés en 7 grands fonds fédéraux selon leur affiliation sectorielle. En fait, le système est divisé en deux niveaux : régional et fédéral.

Le premier niveau est régional, il s'agit d'un travail direct avec les petites et moyennes entreprises. Au deuxième niveau, le travail n'est pas mené directement avec les petites et moyennes entreprises, mais avec les fonds régionaux. Ce système à deux niveaux, organisé par un groupe d'établissements identiques, permet de couvrir un plus grand volume de risques. Toutefois, les banques peuvent également se tourner vers le deuxième niveau pour obtenir des garanties directes provenant des fonds de garantie gouvernementaux, tels que le Fonds central de garantie.

En Corée du Sud, en 1989, conformément à la loi sur le soutien financier aux entreprises de nouvelles technologies, le Fonds d'État coréen KOTEC (Korean Technology Finance Corporation) a été créé - un organisme de garantie à but non lucratif qui fournit des garanties de crédit aux entreprises innovantes. Plus de 80 % du nombre total de garanties ont été accordées à des entreprises dont les activités visent le développement et l'utilisation de nouvelles technologies. KOTEC fournit également un soutien technologique et de gestion, qui comprend l'évaluation de la technologie, la commercialisation de la technologie et l'attraction des investissements, une évaluation technologique complète, la monétarisation et les conditions commerciales.

Ainsi, l'expérience internationale montre que les systèmes de garantie sont conçus pour apporter un soutien global aux petites et moyennes entreprises, en tenant compte de la différence de leurs besoins. Les systèmes de garantie constituent également un mécanisme essentiel pour stimuler les secteurs économiquement importants de l’économie. Les systèmes sont construits sur les principes de normes uniformes et atteignent une efficacité maximale lorsqu'ils sont combinés sous le contrôle d'une organisation centrale.

Les techniques décrites ci-dessus peuvent être présentées sous forme de tableau. 3.

Tableau 3

Mécanismes de garantie pour réduire les risques liés aux prêts aux PME

	Opérateur	Participation de l'État	enrobage	Portée des programmes	Année de fondation
			80% du montant du prêt	4,2 milliards d'euros (portefeuille en 2012)
		Financement subsidiaire	70 à 80 % du montant du prêt
	Fédération Nationale des Sociétés de Garantie des Prêts	Financement d'un réseau de sociétés de garantie de prêts (participation à 75%)	80% du montant du prêt	~ 36 milliards de dollars (portefeuille en 2012)
	Administration des petites entreprises	Fournir des garanties aux banques partenaires pour les prêts aux PME	75 à 85 % du montant du prêt	5,9 milliards d'euros (total cumulé d'ici 2012)
Allemagne	Banques bourgeoises	Fournir des contre-garanties	80% du montant du prêt	5,9 milliards d'euros (portefeuille en 2011)
Corée du Sud		Financement subsidiaire	80% du montant du prêt	34,6 milliards de dollars (portefeuille en 2011)
Union européenne	Fonds européen d'investissement	Fourniture de garanties bancaires pour sécuriser un portefeuille de prêts aux PME	Garantir 50% du portefeuille de prêts. 120 à 180 millions d'euros par banque	6,6 milliards d'euros (portefeuille en 2012)
		Financement subsidiaire	50 à 85 % du montant du prêt	1 milliard d'euros (portefeuille en 2010)

Mécanisme de garantie russe

Il existe deux programmes de garantie pour soutenir les PME en Russie.

Le premier est un système de fonds de garantie régionaux. Un fonds de garantie est une personne morale dont l'un des fondateurs est une entité constitutive de la Fédération de Russie ou un organisme gouvernemental local, créée pour garantir l'accès des petites et moyennes entreprises au crédit et à d'autres ressources financières. Des cautions (garanties) sont accordées aux banques commerciales, aux compagnies d'assurance et aux bailleurs qui ont conclu un accord de coopération avec le fonds de garantie régional. La sélection de ces organisations s'effectue sur une base concurrentielle.

Le périmètre de responsabilité du fonds régional de garantie au titre des accords de garantie conclus (cautions) n'excède pas 70 % du volume des obligations d'une petite et moyenne entreprise et l'organisation des infrastructures pour accompagner les petites et moyennes entreprises à un niveau financier organisation.

Des fonds de garantie régionaux ont désormais été créés dans 80 entités constitutives de la Fédération de Russie (à l'exception des Nenets, de l'Okrug autonome de Tchoukotka et de la Région autonome juive) avec une capitalisation de plus de 37,7 milliards de roubles. Pendant toute la période de mise en œuvre du programme (depuis 2006), les fonds de garantie ont émis 35 100 obligations de garantie pour un montant total de plus de 100,9 milliards de roubles. Ce volume de garanties a permis aux petites et moyennes entreprises d'attirer des fonds de crédit d'un montant de plus de 214,1 milliards de roubles.

Le deuxième nouveau programme est un mécanisme de garantie de l'État destiné à soutenir les entreprises de taille moyenne, mis en œuvre par le groupe Vnesheconombank.

Il s'agit d'un système vertical de contre-garanties, structuré comme suit : une entreprise de taille moyenne qui répond à certaines exigences et manque de garanties peut s'adresser à OJSC SME Bank (opérateur du mécanisme de garantie) pour obtenir une garantie bancaire. Toutes les obligations de SME Bank OJSC au titre des garanties bancaires émises dans le cadre du mécanisme sont garanties par une garantie bancaire de Vnesheconombank, dont le montant est de 40 milliards de roubles. À son tour, la garantie bancaire de la Vnesheconombank est partiellement garantie par la garantie de l'État de la Fédération de Russie. Étant donné que SME Bank OJSC garantit 50 % des prêts émis, le volume du soutien de garantie est de 40 milliards de roubles. permettra aux banques commerciales d'accorder des prêts aux entreprises de taille moyenne pour un montant de 80 milliards de roubles.

Le soutien au titre de ce mécanisme est accordé aux entreprises de taille moyenne opérant dans des secteurs hors ressources et non commerciaux. Le montant des projets financés par des garanties varie de 100 millions à 2 milliards de roubles. (le montant d'une garantie est de 50 millions à 1 milliard de roubles). Dans ce cas, l'entreprise doit attirer au moins 20 % de ses fonds propres dans le projet. La durée du prêt garanti par MSP Bank OJSC est de 2 à 10 ans. Le coût des garanties pour les entreprises de taille moyenne ne dépassera pas 1,8 % par an et se situera entre 1,4 et 1,8 % par an (pour les projets innovants, les garanties seront fournies à la limite inférieure du corridor de coûts).

Le principal avantage du mécanisme créé est la combinaison d'un instrument (garantie bancaire) et d'un garant (MSP Bank OJSC), qui permettra aux établissements de crédit de considérer la garantie reçue comme de premier ordre.

Ainsi, selon l'article 6.2.4 du règlement N 254-P, la catégorie d'assurance qualité I (comptabilisée au coût total estimé) peut comprendre, entre autres, « les garanties (garanties) des personnes morales, si ces personnes morales disposent d'un notation d'investissement non inférieure à « BBB » « selon la classification de l'agence de notation S&P (Standard & Poor's) ou une notation non inférieure à une notation similaire selon les classifications de Fitch Ratings, Moody's ».

OJSC « SME Bank » a à ce jour les notations d'investissement suivantes attribuées par l'agence S&P :

Ainsi, le mécanisme de garantie de soutien aux entreprises de taille moyenne, apparu en août 2013, exploité par une filiale de Vnesheconombank - OJSC SME Bank, peut devenir un outil efficace pour réduire les risques lors des prêts aux entreprises de taille moyenne.

Il convient également de noter qu'à l'heure actuelle, au niveau du gouvernement de la Fédération de Russie, il a été décidé de créer une agence de garantie de crédit qui, dans un premier temps, remplira les fonctions de coordination des activités des fonds de garantie régionaux.

Une direction de développement distincte pourrait être la création d'un système de gestion du risque de crédit utilisant une garantie bancaire de SME Bank OJSC lors des prêts à des entités. Ce système pourrait apporter un appui méthodologique prenant en compte les spécificités du dispositif considéré. En outre, dans le cadre de ce modèle, il serait conseillé d'envisager l'utilisation d'autres instruments de garantie de l'État pour soutenir l'entrepreneuriat présentés en Russie et, sur la base des résultats d'une analyse complète de l'impact du mécanisme de garantie, de préparer des propositions pour son optimisation et personnalisation, en tenant compte des données accumulées sur l'expérience internationale.

conclusions

La demande de prêts à long terme de la part des petites et moyennes entreprises est élevée et continue de croître. Dans le même temps, les exigences en matière de situation financière de l'emprunteur et de garanties lors des prêts aux PME se durcissent encore. Les risques liés aux prêts aux PME sont également traditionnellement élevés ; la valeur de la garantie qu'une entreprise peut fournir n'est généralement pas liquide et ne couvre pas le prêt.

Le mécanisme de soutien à la garantie créé peut devenir un outil efficace qui augmente l'attractivité des prêts à des projets d'investissement spécifiques des entreprises de taille moyenne et réduit les risques associés aux garanties garantissant une opération de prêt.

Les prêts aux petites et moyennes entreprises sont traditionnellement classés comme une catégorie à haut risque. Cependant, les statistiques sur les non-rendements et les taux de croissance des portefeuilles dans ce segment de marché indiquent le contraire. Sans un modèle d'évaluation des emprunteurs qui a fait ses preuves au fil des années, les banques sont contraintes de trouver un équilibre constant entre la qualité et le coût des techniques de gestion des risques.

Éclairer les endroits sombres

Selon la Banque centrale, en 2007, le volume des prêts accordés aux entreprises et aux organisations a augmenté de 50,5 % et a atteint 8 700 milliards de roubles. Le marché des prêts aux petites entreprises, selon les estimations de RBC, a connu une croissance un peu plus rapide - l'augmentation sur l'année était de 55 %. Mais une croissance aussi rapide comporte également de nombreux pièges.

Les principaux problèmes qui se posent lors des prêts aux petites et moyennes entreprises sont la faible transparence de ce segment et le manque de garanties fiables. Anna Malysheva, responsable du département des prêts aux moyennes et petites entreprises de Rus Bank, a déclaré : « Dans environ 50 % des cas, les états financiers ne reflètent pas la situation financière et économique réelle des activités de l'entreprise, nous devons donc faire appel à la direction. des données comptables difficiles à confirmer et à contrôler dans le futur.

Comme l'a déclaré Andreï Kuznetsov, chef du département de développement des petites entreprises de la banque MDM, sa banque mène périodiquement des recherches sur les petites et moyennes entreprises. Et jusqu’à présent, les résultats indiquent que ce marché est en phase de « maturation ». En règle générale, les entrepreneurs ne pensent à prêter qu'au moment où ils doivent combler les « trous » actuels de l'entreprise. Un autre facteur inhibiteur est la proximité des entrepreneurs avec la banque et une partie de leur ruse lorsqu'ils travaillent avec un expert. "La majorité des entrepreneurs", a noté l'orateur, "reçoivent un refus précisément parce que lors des négociations avec la banque, ils ne savent pas comment bien présenter leur entreprise".

Bien que de nombreuses banques n’aient que quelques années d’expérience dans ce segment (si l’on le prend en gros), les établissements de crédit ont accumulé suffisamment d’expérience pour prédire quel squelette pourrait sortir du placard.

Irina Bychkova, responsable du département prêts et garanties d'Investtorgbank, a partagé son expérience : « Parfois, les problèmes résultant de conflits entre propriétaires entraînent de graves conséquences. Il y a eu des cas où des affaires ont été retirées au propriétaire par la direction de l'entreprise, et des tentatives de rachat par des raiders ont été observées. Les entreprises problématiques sont celles qui dépendent d’un cercle restreint de fournisseurs ou d’acheteurs. Il existe également un risque de croissance déséquilibrée d'une entreprise qui rencontre des difficultés, notamment dans le remboursement des fonds empruntés. Souvent, en raison du manque de garanties, il est nécessaire d'attirer les biens personnels des dirigeants, même si, en substance, cela n'est pas tout à fait correct. Souvent, il faut agir en tant qu'auditeur, parfois les problèmes sont résolus même en remplaçant des employés dans l'entreprise.»

Ces facteurs sont plutôt subjectifs. Avec une approche sérieuse et réfléchie des affaires et de la procédure de demande de prêt, la plupart des questions peuvent être supprimées de l'ordre du jour. Mais les difficultés qui surviennent lors de l'octroi de prêts aux petites entreprises peuvent aussi être de nature objective, et même les salariés « expérimentés » peuvent être déroutés. En particulier, Natalia Golovanova, chef du département des petites et moyennes entreprises de la Banque russe de développement, a noté que lors de l'évaluation des entreprises qui appliquent des régimes fiscaux spéciaux, il est plus difficile de vérifier certains indicateurs financiers de l'emprunteur.

Les banquiers sont confrontés à la question de savoir comment contrôler les entreprises opérant dans le cadre du « système simplifié ». Certains experts estiment qu'il peut être extrêmement difficile d'évaluer la condition réelle de l'emprunteur à l'aide d'un minimum de documents. Ainsi, même les états financiers complets peuvent ne pas contenir les informations nécessaires et ne pas refléter pleinement les processus commerciaux en cours. Par conséquent, estiment les experts, des conclusions sans ambiguïté ne peuvent être tirées uniquement sur la base de la documentation officielle.

Par conséquent, les banques, sur la base de leur expérience mondiale et de leurs propres données, développent diverses méthodes pour évaluer la solvabilité d'une petite entreprise.

Du particulier au général

Il existe une tendance dans le secteur bancaire : si une banque passe à un modèle de notation pour évaluer l’emprunteur, cela signifie que le produit devient une production de masse. Par exemple, après l’introduction du scoring dans les prêts hypothécaires, ce produit est devenu accessible au grand public.

Lorsqu’il s’agit de prêter aux petites entreprises, la tâche devient un peu plus compliquée. Premièrement, nous parlons souvent de montants plus importants. Deuxièmement, il est beaucoup plus facile de vérifier les informations et d’évaluer un individu qu’une entreprise. Si lors d'un prêt à un particulier, la plupart des questions peuvent recevoir une réponse sans ambiguïté (âge, état civil, nombre d'enfants, etc.), alors lors de l'évaluation d'une entreprise, les facteurs importants sont les qualités personnelles du dirigeant, les relations avec les partenaires, le formulaire de reporting, relations au sein de l'équipe, perspectives de développement de l'industrie, etc.

Néanmoins, aujourd'hui, alors que l'intérêt des banques pour les prêts aux petites et moyennes entreprises ne cesse de croître (alimenté, entre autres, par les programmes gouvernementaux), et que ceux qui souhaitent obtenir un prêt font pratiquement la queue, les systèmes automatisés d'évaluation des emprunteurs peut être utile.

Formellement, il existe deux méthodes principales pour évaluer un emprunteur : l'analyse individuelle et la notation. Ce n’est un secret pour personne que le modèle de notation présente deux avantages principaux : une vitesse de traitement élevée et un faible coût. Mais en même temps, selon la loi du « genre », la qualité de la vérification avec cette approche diminue. Ivan Khomenko, chef du département des prêts aux petites et moyennes entreprises de la Banque de Crédit de Moscou, a expliqué : « Le coût de l'évaluation par notation est certainement inférieur, car la demande est examinée plus rapidement et les employés ayant un niveau de qualification et de qualification inférieur les salaires peuvent être utilisés pour son analyse. À mesure que les montants des prêts augmentent, l’analyse de l’emprunteur devient plus individuelle, à mesure que la rentabilité du prêt en termes absolus augmente.

Au stade initial, il est important pour la banque de corréler les risques possibles et les éléments de coûts. C'est pour cette raison que la plupart des établissements de crédit utilisent un système mixte d'évaluation des emprunteurs.

Ainsi, la Banque VTB 24, la Banque russe de développement, la Banque UniCredit, la Banque de crédit de Moscou et la Banque Soyouz utilisent un système de notation pour évaluer les emprunteurs lors de la mise en œuvre du « microcrédit », c'est-à-dire dans le cadre de programmes dans lesquels le montant du prêt est le minimum pour un segment donné. auprès de cet établissement de crédit.

Chez Investtorgbank, le choix de la méthodologie d'évaluation de l'emprunteur dépend non seulement du montant du prêt, mais également de la région dans laquelle et depuis combien de temps le client travaille dans cette entreprise. Le président du conseil d'administration d'Investtorgbank, Vladimir Gudkov, a expliqué cette approche : « Les régions diffèrent beaucoup les unes des autres en termes de salaires, de salaires décents, de développement des infrastructures et du secteur des services... Cela impose certaines caractéristiques aux principes de conduite des affaires. La région de Moscou est passée à près de 90 % à un système commercial « transparent », de sorte que le scoring peut être utilisé dans la région de la capitale. En région, au contraire, les régimes « gris » prédominent, ce qui oblige à procéder à une évaluation individuelle de l’emprunteur.

Cependant, la méthodologie utilisée par les banques ne peut pas toujours être qualifiée de «scoring». Comme l'a noté la chef du département du travail avec les PME, Alexandra Bugaeva (Svedbank), le marché des prêts aux PME en Russie est jeune : « L'historique de crédit nécessaire n'a pas été accumulé, le travail du bureau d'historique de crédit n'est pas encore efficace. De plus, la notation n'est applicable que pour les candidatures standards et, lors de la prise de décision, elle utilise un nombre fini de facteurs prévus lors de l'élaboration du programme, ce qui signifie qu'elle ne prend pas en compte les spécificités des entreprises, d'éventuels facteurs supplémentaires, ce qui est très important pour les PME, et auquel un analyste crédit prêterait attention " Rus Bank a créé une procédure spéciale simplifiée d'évaluation des emprunteurs, proche du scoring. Anna Malysheva (Rus Bank) a expliqué que cette procédure repose sur l'analyse de certains facteurs d'arrêt et leur conformité avec les paramètres du programme de prêt.

Natalya Golovanova (Banque russe de développement) a attiré l'attention sur l'autre aspect du problème de l'évaluation de l'emprunteur : « Les systèmes de notation ne sont pas en mesure d'évaluer de manière pleinement objective les activités de l'emprunteur, et il arrive souvent que le système de notation refuse les « bons » emprunteurs, tandis que Les « mauvais » voire les fraudeurs, au contraire, donnent une réponse positive. Cela n’est souhaitable ni pour les banques ni pour les emprunteurs eux-mêmes.»

La frontière entre un emprunteur « fiable » et un emprunteur « peu fiable » peut être très mince. Deux épiceries dans la même ville peuvent s'avérer complètement différentes, puisqu'elles ont des fournisseurs différents, une gamme de produits différente, des gérants différents, des points de vente différents, un service différent, etc. Il est extrêmement difficile de prendre en compte tous ces éléments. nuances mécaniquement. Par conséquent, les employés de banque préfèrent faire des sorties sur le terrain et se familiariser avec la production et la gestion de l'entreprise. Parfois, une seule visite peut fournir plus d’informations qu’une pile de documents.

De nombreuses banques développent leur propre méthodologie d'interaction avec les clients, qui n'exige pas qu'un emprunteur potentiel fournisse de nombreux certificats provenant de différents départements. Un responsable personnel se rend sur place et analyse de manière indépendante les rapports de gestion. De cette manière, il est possible, premièrement, de minimiser les pertes temporaires de l'emprunteur, deuxièmement, d'analyser et de prévoir tous les risques possibles et, troisièmement, d'optimiser le processus. Les données sont compilées sous une forme standard, sur la base de laquelle il ne sera plus difficile de prendre une décision fatidique.

Bien entendu, avec cette approche, les coûts sont infiniment plus élevés. Mais le choix de la méthodologie peut être influencé par de nombreux facteurs : de la taille du réseau d'agences et du volume d'activité jusqu'au montant minimum du prêt déterminé par la banque. Comme l'a souligné Eduard Issopov, membre du conseil d'administration d'UniCredit Bank, les prêts aux petites entreprises peuvent être intéressants pour une banque si elle dispose d'un système de gestion des risques clairement mis en place : soit le nombre requis de personnes a été recruté pour la souscription, soit un Un système de notation a été développé.

Comment équilibrer les coûts et les risques acceptables - aujourd'hui, les établissements de crédit décident eux-mêmes de cette question.

Réserves en gros et au détail

L'amélioration de la qualité du portefeuille de prêts des banques est associée non seulement à la prévention des défauts de paiement, mais également à une diminution du montant des fonds de réserve.

Le règlement de la Banque centrale n° 254-P « Sur la procédure de constitution par les établissements de crédit de réserves pour pertes éventuelles sur prêts, emprunts et dettes assimilées » permet aux fins de réserve de combiner des montants mineurs (pas plus de 0,5% de le capital de la banque) des prêts similaires en termes de prêts, en portefeuilles de prêts homogènes.

Alexandra Bugaeva (Svedbank) a souligné la tendance générale du marché des prêts : « Les banques s'efforcent d'augmenter le nombre de prêts standards en développant une large gamme de produits. Cela permet de regrouper les prêts en portefeuilles afin de constituer des réserves pour l’ensemble du portefeuille, ce qui permet à la banque d’économiser du temps et des efforts, et réduit également le coût du produit de prêt tant pour la banque que pour l’emprunteur. Par conséquent, la majeure partie des prêts appartiennent à la catégorie des prêts dits standards.

Anna Malysheva (Rus Bank) a déclaré : « Conformément à l'opportunité offerte par la Banque centrale, Rus Bank regroupe tous les prêts émis dans le cadre du programme de prêt pour les moyennes et petites entreprises en portefeuilles de prêts homogènes, et crée également une réserve pour ces portefeuilles avec le montant des taux de réserve à partir de 1%. Ce mécanisme simplifie considérablement le travail de la banque avec ce segment d'activité, réduit l'intensité du travail et permet une approche plus flexible du processus d'émission et de maintien d'un grand nombre de prêts standard.

Il est important que les banques déterminent avec précision à quelle catégorie d'emprunteur appartient un client au stade de l'évaluation et le rattachent au portefeuille approprié. Si le système tombe en panne et qu'il y a des retards dans le service de la dette, ce prêt est retiré du portefeuille de prêts homogènes, l'emprunteur se voit attribuer une catégorie de qualité inférieure et des réserves supplémentaires sont constituées sur le prêt. Bien entendu, une telle procédure n’est pas souhaitable pour les banques.

Si un prêt ne correspond à aucun portefeuille de prêts homogènes à plusieurs égards (par exemple, le montant du prêt dépasse le volume autorisé ou s'il y a un manque de garanties), la banque utilise des réserves individuelles. En règle générale, la part de ces prêts non standard dans la banque est insignifiante.

Il est plus pratique pour les banques d'adhérer à une approche standardisée et de ne pas accorder de prêts à haut risque. Cependant, comme le souligne Alexandra Bugaeva (Svedbank), les établissements de crédit accommodent souvent les entreprises à mi-chemin, en tenant compte de leurs déclarations de direction lors de leur analyse : « Si une banque est prête à prendre un risque plus élevé, cela rendra le prêt plus cher à la fois pour le l'emprunteur et la banque. La banque est contrainte d'augmenter le montant des réserves, ce qui entraîne des coûts supplémentaires, et de compenser le risque. Pour l'emprunteur, cela se traduit par une augmentation du taux d'intérêt du prêt et des conditions de prêt plus strictes. Les banques sont assez souvent confrontées à des situations similaires.»

Comme le montre la pratique, derrière l'humanité des banques se cache toujours une justification logique et des garanties financières. C’est peut-être précisément grâce à cette approche que les risques liés aux prêts aux petites et moyennes entreprises restent aujourd’hui assez faibles.

Comment les risques associés aux prêts aux petites entreprises sont-ils évalués ? Quelles exigences ont été établies par la Banque de Russie pour créer des réserves pour d'éventuelles pertes sur prêts ? Le Département de réglementation et de surveillance bancaires de la Banque de Russie a répondu à ces questions spécifiquement à la demande de BO.
L'évaluation des risques pour les prêts accordés aux petites entreprises est effectuée de la manière établie par le règlement de la Banque de Russie n° 254-P du 26 mars 2004 « sur la procédure permettant aux établissements de crédit de constituer des réserves pour d'éventuelles pertes sur prêts, prêts et assimilés. dette » (ci-après - Règlement n° 254-P).

Conformément aux articles 3.1.1 et 3.1.2 du règlement n° 254-P, une évaluation du risque de crédit d'un prêt émis (jugement professionnel) doit être réalisée par un établissement de crédit sur la base des résultats d'une analyse globale et objective. analyse des activités de l'emprunteur, compte tenu de sa situation financière et de la qualité du service de la dette sur le prêt, ainsi que toutes les informations dont dispose l'établissement de crédit sur les risques éventuels de l'emprunteur, sur le fonctionnement du risque sur lequel l'emprunteur opère.

Le règlement n° 254-P ne prévoit aucune exigence particulière pour la création de réserves minimales pour d'éventuelles pertes sur les prêts accordés aux petites entreprises.

Dans le même temps, la Banque de Russie accorde toute l'attention voulue à la création de conditions permettant à la banque de mettre en œuvre des procédures d'évaluation des risques plus efficaces et à la constitution de réserves pour d'éventuelles pertes sur les prêts accordés à ces entités. La mise en œuvre de ces approches contribue à réduire les coûts de main-d'œuvre des banques lors des prêts aux petites et moyennes entreprises, tandis que dans le même temps, l'utilisation de techniques modernes d'évaluation des risques permet de constituer des réserves adéquates pour les pertes sur prêts.

Par exemple, dans le cadre de la clarification des approches d'évaluation des prêts et de constitution de réserves pour d'éventuelles pertes sur prêts conformément à la directive de la Banque de Russie n° 1759-U du 12 décembre 2006 « portant modification du règlement de la Banque de Russie n° 254-P du 26 mars , 2004 « Sur la procédure de constitution par les établissements de crédit de réserves pour pertes éventuelles sur prêts, sur emprunts et dettes assimilées », entrée en vigueur le 1er juillet 2007, prévoit l'exclusion des exigences de l'article 3.14.1 du Règlement n° 254-P, qui établit une liste de prêts pour lesquels une réserve est constituée d'un montant d'au moins 21 % des prêts accordés aux prêteurs sur gages, coopératives, fonds de soutien aux petites entreprises et utilisés par eux pour accorder des prêts aux petites entreprises et personnes. Cette précision permet de ne pas classer les prêts accordés à ces entités et utilisés pour accorder des prêts aux petites entreprises en catégorie de qualité III avec constitution d'une réserve au titre de ces prêts.

Directive de la Banque de Russie du 28 décembre 2007 n° 1960-U « Sur la modification de l'article 6.3 du Règlement de la Banque de Russie du 26 mars 2004 n° 254-P « Sur la procédure permettant aux établissements de crédit de constituer des réserves pour d'éventuelles pertes sur prêts, prêts et dettes similaires » il est possible de reconnaître comme garantie aux fins du règlement n° 254-P les garanties des fonds de soutien aux entreprises établis par les entités constitutives de la Fédération de Russie et des fonds destinés à promouvoir les prêts aux petites et moyennes entreprises. les entreprises, ce qui permet de constituer une réserve pour d'éventuelles pertes sur prêts en tenant compte de ces garanties (c'est-à-dire en réduisant le montant de la réserve du montant de la garantie).

Par ailleurs, afin de simplifier l'évaluation des prêts de faible montant, qui comprennent en règle générale les prêts accordés aux petites entreprises, le règlement n° 254-P (clause 1.5 chapitre 5) prévoit la possibilité de combiner des prêts similaires prêts dans des portefeuilles. Cette approche consiste à évaluer le risque par rapport à l'ensemble du portefeuille de prêts à partir des données relatives au montant des pertes d'un groupe de prêts similaires de la période précédente, tout en garantissant la comparabilité de toutes les circonstances significatives liées à la nature, au volume des prêts, aux conditions d'exploitation. conditions des emprunteurs et autres circonstances.

Actuellement, la question de l'extension aux prêts accordés aux personnes morales - petites entreprises, une approche qui prévoit la possibilité de constituer un portefeuille de prêts avec un niveau général de dépréciation, déterminé par la présence et une certaine durée de retards de paiement, établis par le paragraphe 5.1 du Règlement n° 254-P, est à l'étude.

Actuellement, cette approche est mise en œuvre pour les prêts accordés aux particuliers.

Opinion d'expert

Les perspectives de développement du système de prêt aux petites entreprises et du système existant de réserve de fonds pour d'éventuelles pertes sur prêts ont été évaluées par le président de l'Association des banques régionales de Russie, Anatoly Aksakov.:

Actuellement, les banques déterminent de manière indépendante le montant des réserves pour les prêts accordés aux petites et moyennes entreprises, sur la base d'une analyse approfondie des activités financières et économiques des entreprises. Bien entendu, cela ralentit le processus. Dans un effort pour simplifier la procédure, certaines banques accordent des prêts aux entrepreneurs individuels, les enregistrant comme prêts aux particuliers. Après tout, un prêt à un particulier peut être accordé dans les 24 heures, alors qu'à réception d'une demande d'un entrepreneur, il est nécessaire de procéder à une analyse financière de l'emprunteur. L'Association Rossiya, en coopération avec des banquiers, a préparé des propositions visant à modifier le règlement 254-P de la Banque de Russie "Sur la procédure de constitution de réserves pour d'éventuelles pertes sur prêts". À notre avis, le montant des réserves pour éventuelles pertes sur prêts afin de calculer le taux d'intérêt optimal pour les prêts aux petites et moyennes entreprises devrait être d'au moins 1 à 1,5 % (pour un portefeuille de prêts sans impayés) et augmenter en fonction du durée du retard.

Les prêts aux petites et moyennes entreprises sont classés comme à haut risque. Très probablement, ils deviendront plus chers et les emprunteurs seront confrontés à des conditions et à des refus plus sévères. Cependant, d'une manière générale, la mise en œuvre de l'initiative de la Banque centrale contribuera au développement des prêts aux petites et moyennes entreprises et stimulera l'activité des banques dans ce secteur, car la réservation individuelle d'un emprunteur de masse est trop coûteuse pour les banques, et l'introduction d'un algorithme unique automatisera le processus.

Le problème du reporting et de la transparence des petites et moyennes entreprises reste d'actualité. De nombreux entrepreneurs préfèrent encore travailler selon des schémas « gris » et « noir », sans divulguer leur chiffre d'affaires. Bien entendu, cela affecte la possibilité d'obtenir un prêt, la réduisant considérablement. Une augmentation des réserves pour d'éventuelles pertes sur prêts entraînera un durcissement des conditions de prêt - car les banquiers commenceront à vérifier encore plus en détail les informations déclarées par un emprunteur potentiel. Peut-être que cette mesure encouragera de nombreux acteurs du marché qui travaillent encore dans des systèmes « gris » et « noir » à légaliser.

Mais, comme le montrent la théorie et l’expérience en matière d’évaluation et de gestion du risque de crédit, le risque de crédit a une structure interne complexe. Aux risques liés aux caractéristiques de chaque emprunteur individuel s’ajoutent d’autres éléments. Le marché du crédit aux PME dans notre pays constitue le dernier segment du marché du crédit encore insuffisamment couvert par les services bancaires. Comment concevoir des systèmes pour évaluer et gérer les risques liés aux prêts aux entreprises de ce segment ?

En quoi consiste le risque de crédit ?

Parallèlement à la croissance rapide du marché du crédit en Russie au cours de la première décennie du 21e siècle. Les risques associés aux activités de prêt ont également augmenté. De ce fait, l'importance des méthodes d'évaluation de la solvabilité des emprunteurs pour les banques russes augmente également. Mais pour créer et utiliser des méthodes de mesure et de gestion des risques de crédit, vous devez d'abord comprendre quels types de risques de crédit existent et comment ils sont liés les uns aux autres. En figue. La figure 1 montre une hiérarchie des types de risque de crédit, structurée en une structure à trois niveaux.

Image 1

À la base, le risque de crédit est représenté par le risque de transaction. Ce risque est associé à la variabilité de la solvabilité des emprunteurs individuels, qui surgit en réponse aux changements des facteurs économiques, industriels, socio-démographiques et autres qui l'affectent. Ce risque se manifeste par la variabilité des flux de trésorerie des entreprises ou des revenus des emprunteurs individuels. De ce fait, la probabilité de remboursement ou, à l'inverse, de non-remboursement des fonds empruntés peut également subir des modifications. Au niveau suivant de la hiérarchie se trouvent les risques associés au « comportement » de grands groupes de prêts, unis par le principe de similarité en un « grand prêt unique », appelé portefeuille. Le regroupement des prêts dans un portefeuille est dicté par la nécessité de réduire les coûts de gestion : on suppose qu'un tel portefeuille peut être géré comme un seul prêt important. Mais alors un tel méta-crédit doit être caractérisé par certains paramètres qui permettent d'évaluer son risque inhérent - ce qu'on appelle le risque de portefeuille. Le portefeuille regroupe des prêts exposés aux mêmes facteurs de risque, notamment des facteurs économiques (par exemple, l'état de la demande dans le secteur) et sociaux (par exemple, le niveau de revenu de la population). Prenons un exemple de situation possible avec un portefeuille de prêts PME : en cas de baisse de la demande, les entreprises les plus faibles avec des portefeuilles de produits les moins diversifiés ou avec des systèmes de distribution les moins diversifiés verront leurs revenus chuter en premier et, par conséquent, la probabilité de défaut augmentera. Le troisième niveau suivant de la hiérarchie est représenté par le risque de crédit allocatif - un risque causé par la répartition des actifs de la banque entre les secteurs, les régions de sa présence et les produits bancaires. Différentes dynamiques de développement et différents états des économies régionales, des industries et, par exemple, la demande de différents types de prêts bancaires déterminent la variabilité de la qualité des portefeuilles de prêts constitués par la banque. Ainsi, investir dans des proportions différentes de fonds pour prêter à la même composition d'industries, à qui les mêmes produits de crédit sont proposés et les industries sont localisées dans les mêmes régions, conduira au fait que chacune de ces différentes allocations possibles de ressources de crédit générera sa rentabilité et sera caractérisée par son niveau de crédit, son allocation et son risque. Dans cet article, nous nous concentrerons sur le niveau de risque de crédit de transaction le plus bas (de base).

La base des systèmes transactionnels de gestion du risque de crédit est la notation

Commençons la description du support méthodologique d’évaluation et de gestion du risque de crédit transactionnel par la définition du terme « scoring ». Le credit scoring est une procédure rapide, précise, objective et durable d’évaluation du risque de crédit, qui repose sur une base scientifique. La notation représente toujours l'un ou l'autre modèle mathématique qui corrèle le niveau de risque de crédit (la probabilité de défaut de l'emprunteur) avec de nombreux paramètres différents caractérisant l'emprunteur - une personne physique ou morale. Notons d'emblée qu'il peut exister de nombreux modèles de notation pour résoudre un même problème, par exemple l'évaluation du risque de crédit des PME. De plus, chacun de ces modèles est construit selon un algorithme individuel, utilise son propre ensemble de facteurs caractérisant le risque associé au prêt à l'emprunteur et reçoit par conséquent une évaluation de seuil, qui permet de diviser les emprunteurs en « mauvais » et "bien". L'intérêt de la notation de crédit est que chaque demandeur de prêt se voit attribuer une évaluation individuelle du risque de crédit - la probabilité de défaut. Comparer la probabilité de valeur de défaut obtenue pour un emprunteur spécifique avec une estimation de seuil spécifique (nous le soulignons) pour chaque modèle de notation permet de résoudre le problème le plus difficile du choix lors de l'émission d'un prêt : donner ou non des fonds à un emprunteur donné. Ainsi, la notation est essentiellement une procédure automatique ou automatisée qui classe les emprunteurs dans le nombre requis de classes. Dans le cas le plus simple, il existe deux catégories de ce type : ceux à qui un prêt peut être accordé et ceux à qui il est strictement « contre-indiqué ».

Grâce au recours au scoring, la banque est en mesure de réduire le nombre de « mauvais » crédits en filtrant le flux des demandes de crédit des clients. Pour preuve, nous présentons des données sur les prêts aux particuliers utilisant le système de notation Fair Isaac. Après avoir « fait passer » les facteurs caractérisant l'emprunteur à travers le modèle de scoring, on obtient un chiffre (score) qui détermine le niveau de risque de crédit inhérent à cet emprunteur. Ce nombre prend l'une des valeurs comprises entre 500 et 800. Chacune des valeurs de cet intervalle caractérise une probabilité différente de remboursement des obligations du prêt par l'emprunteur. Autrement dit, différentes valeurs de notation de crédit impliquent différents ratios de « bons » et de « mauvais » emprunteurs (Fig. 2).

Figure 2

En figue. Sur la figure 2, l'axe horizontal représente la valeur du score de scoring calculé par le modèle, et l'axe des ordonnées représente la probabilité de défaut de l'emprunteur correspondant à ce score de scoring. Comme le montre la figure, une augmentation du score de notation de l'emprunteur s'accompagne d'une diminution de la probabilité de son défaut : plus le score de notation est élevé, plus un emprunteur particulier est résistant au risque de crédit. Le chiffre illustre cette dépendance : si 100 personnes avec un score supérieur à 800 contactent la banque, alors une seule d'entre elles ne restituera pas les fonds prélevés. Et vice versa, si 100 personnes avec un score de 499 ou moins contactent l'entreprise, alors 87 d'entre elles ne restitueront pas les fonds empruntés. Ainsi, en prêtant aux emprunteurs avec une valeur de notation élevée, la banque réduit le risque de défaut de paiement. Cela réduit les pertes et augmente les bénéfices des activités de prêt sans abaisser les normes de prêt.

Comment fonctionne la notation ? Qu'y a-t-il à l'intérieur ?

Plusieurs ingrédients sont nécessaires pour créer des systèmes de notation. Nous commencerons notre réflexion par une analyse des modèles de notation utilisés pour évaluer la solvabilité des entreprises, puisque des modèles de notation ont déjà été développés pour les entreprises, dont la structure est décrite dans des revues scientifiques. Le plus célèbre de ces modèles est le modèle E. Altman dont la première version a été élaborée en 1968 à partir de données statistiques provenant de moins de 70 entreprises américaines, dont la moitié ont fait faillite. Ce modèle est conçu pour évaluer la solvabilité des grandes entreprises publiques des secteurs fondamentaux de l’économie américaine. Le modèle Altman ne peut pas être utilisé pour évaluer la solvabilité de petites entreprises, par exemple. Par conséquent, en 1984, le chercheur D. Fulmer a créé un modèle spécial pour évaluer la solvabilité des petites entreprises avec un chiffre d'affaires annuel d'environ 0,5 à 1 million de dollars. Le troisième des modèles que nous envisageons a été créé par la société de renommée mondiale Fair Isaac - a. leader reconnu dans le développement de modèles de scoring pour les prêts aux particuliers. Il s’agit de l’un des modèles les moins publics, et sa structure interne est peu connue. Quelque chose peut-il unifier les modèles de notation pour des entités aussi différentes : grandes entreprises, petites entreprises et particuliers ? Il s'avère que oui, c'est possible ! Ce point fédérateur des trois types de modèles est l’égalité :

où Z est la valeur de notation (point de notation) ;
a k sont des coefficients de pondération caractérisant l'importance des facteurs de risque ;
Xk sont des facteurs de risque qui déterminent la solvabilité de l’emprunteur.

Cette formule est conçue pour calculer la valeur du credit scoring, ou une valeur numérique caractérisant la qualité de la solvabilité de l'emprunteur. C’est cette formule (ou similaire) qui constitue le « cœur » de presque tout système de notation. En particulier, dans le modèle Altman, cela prend la forme :

où les coefficients du modèle prennent les valeurs 1,2 ; 1.4 ; 3.3 ; 0,6 ; 0,999 et sont des pondérations qui déterminent l'importance des facteurs de risque ; caractères A, B, C, etc. - facteurs de risque. Par exemple, A est le rapport entre le fonds de roulement et l'actif total ; B est le rapport entre les bénéfices non répartis des années précédentes et le total de l'actif ; C est le rapport entre le bénéfice avant intérêts et impôts et l'actif total ; D est le rapport entre la capitalisation boursière et la valeur comptable totale des titres de créance ; E est le rapport entre le volume des ventes et l'actif total.

Dans le modèle Fulmer, une formule similaire pour évaluer la solvabilité prend la forme suivante :

Z = 6,075 + 5,528 V 1 + 0,212 V 2 + 0,073 V 3 + 1,270 V 4 + 0,120 V 5 +
+ 2,335 V6 + 0,575 V7 + 1,083 V8 + 0,849 V9,

où V 1 est le rapport entre les bénéfices non distribués des années précédentes et le total de l'actif ;
V 2 - le rapport entre le volume des ventes et l'actif total ;
V 3 - le rapport entre le bénéfice avant impôts et l'actif total ;
V 4 est le rapport entre les flux de trésorerie et la dette totale ;
V 5 est le ratio de la dette sur l'actif total ;
V 6 - le ratio du passif à court terme sur l'actif total ;
V 7 - logarithme des immobilisations corporelles ;
V 8 est le ratio du fonds de roulement sur la dette totale ;
V 9 est le logarithme du rapport entre le bénéfice avant intérêts et impôts et les intérêts payés.

Les deux modèles de notation décrits, comme beaucoup d'autres modèles, partagent une propriété commune : leur multidimensionnalité, qui peut être illustrée dans le cas le plus simple pour deux facteurs de risque par une « interprétation » géométrique (Fig. 3), où les facteurs de risque de crédit sont certaines variables. X1 et X2 (leur signification spécifique n'est pas importante dans ce cas).

figure 3

Les emprunteurs de deux classes sont représentés sur la figure par des ovales de couleurs différentes : certains, par exemple les « mauvais », sont représentés par un ovale gris, tandis que d'autres (« bons ») sont représentés par un ovale noir. Il n'est pas possible de distinguer les « mauvais » emprunteurs des « bons » par un seul facteur de risque (en raison du chevauchement important des fonctions de distribution des facteurs de risque - courbes en forme de cloche). En figue. 3 courbes en cloche le long des axes des facteurs de risque sont formées en projetant des groupes de « bons » et de « mauvais » emprunteurs sur ces facteurs de risque. Ces projections – fonctions de densité de probabilité – décrivent la fréquence d'apparition des propriétés des emprunteurs utilisées pour la notation dans les groupes classés. La plus grande zone d'intersection de ces courbes pour l'un des facteurs de risque indique l'impossibilité de distinguer les « mauvais » emprunteurs des « bons ». Les emprunteurs de différentes classes sont très similaires les uns aux autres lorsqu'ils sont évalués par les premier et deuxième facteurs de risque. Le modèle de notation « recherche », à partir des statistiques des prêts précédemment traités, un tel « angle de vue » sur les données dans l'espace des facteurs de risque (dans notre cas il est bidimensionnel, mais dans le cas général il est multidimensionnel) de sorte que les objets de classes différentes vus sous cet « angle » ne sont pas semblables les uns aux autres. En figue. Sur la figure 3, cet « angle de vue » est indiqué par une ligne pointillée passant entre les ovales gris et noir et les séparant. La perpendiculaire à cette droite est l'axe de scoring, projection sur laquelle les images des « mauvais » et des « bons » emprunteurs permettent de les distinguer les uns des autres. Le point d'intersection de ces lignes droites donne la valeur de notation seuil (niveau seuil) - Z*. Les fonctions de densité des emprunteurs de différentes classes, lorsqu'elles sont projetées sur l'axe de notation Z, deviennent différentes les unes des autres. D'où viennent les valeurs numériques des coefficients qui pondèrent les facteurs de risque inclus dans le modèle ? Ces coefficients sont le résultat d'une procédure de formation, lorsque, pour configurer le modèle, on lui présente les données statistiques disponibles sur les prêts émis et l'efficacité de ce processus (les « mauvais » et les « bons » emprunteurs) et on « sélectionne » de manière itérative les coefficients de manière à ce que la précision de reconnaissance des « mauvais » et des « bons » emprunteurs des « bons » emprunteurs soit maximale. En figue. La figure 3 est le choix de l'angle d'inclinaison de la droite coupant les ovales gris et noir, et du point d'intersection de cette droite avec l'axe des ordonnées.

Pour déterminer les coefficients du modèle, il est nécessaire que l'échantillon statistique soit divisé en groupes d'emprunteurs (dans le cas le plus simple, il y en a deux - « mauvais » et « bon ») que le modèle de notation doit reconnaître. Ce problème est appelé « cimetière du crédit ». De plus, les données utilisées pour sélectionner les ratios sont soumises à des exigences assez strictes : pour que ces ratios « sentent » les « mauvais » emprunteurs, il faut qu'ils soient assez nombreux (et dans beaucoup de nos banques le nombre de « mauvais » les emprunteurs sont petits, puisqu'ils essaient simplement d'apprendre à prêter aux PME). Les chiffres caractérisant le ratio entre les « mauvais » emprunteurs et les « bons » sont typiques de nombreuses banques : de 1 pour 100 à 10-15 pour 100 (d'après notre expérience, l'ordre de grandeur ne varie pas beaucoup). Bien sûr, à la suite de la crise de 2008, le nombre de « mauvais » emprunteurs a augmenté à tel point que de nombreuses banques ont été sur le point de s'effondrer, mais... des problèmes avec les bases de données statistiques existent toujours, même pour ces banques, puisque leur chute a été en raison de la forte concentration d’entreprises de secteurs spécifiques dans leurs portefeuilles de prêts. Les secteurs qui prédominaient dans les portefeuilles des banques comprenaient la construction et le commerce. Il n'est pas encore possible de parler de la possibilité de mettre en œuvre la procédure d'apprentissage statistique, même avec de tels « cimetières à crédits ». Outre le ratio quantitatif dans les statistiques de formation des prêts « mauvais » et « bons », un facteur important est le nombre total d'exemples pour chaque secteur. Et la formation de portefeuilles provenant de secteurs économiquement différents tels que le commerce et la construction conduit au fait que nous essayons de décrire divers objets avec un seul modèle. La construction se caractérise par un volume important d'immobilisations et une rotation du capital assez lente, tandis que le commerce se caractérise par un faible volume d'immobilisations et une rotation élevée du capital. Notez que plus la description de l'emprunteur est détaillée (ce que, bien entendu, tout prêteur s'efforce d'obtenir, en utilisant un plus grand nombre de caractéristiques), plus le nombre de « bons » et de « mauvais » exemples que le « cimetière du crédit » utilisé devrait être élevé. contenir. Ainsi, pour créer un système de notation utilisant une procédure d’apprentissage supervisé (les deux modèles dont nous discutons sont inclus ici), il est nécessaire d’avoir un nombre suffisant d’emprunteurs ayant causé des dommages à la banque. Il existe une solution de contournement qui nécessite l'utilisation de connaissances spécialisées. Cependant, lors de son choix, vous devez comprendre comment évaluer la composition des caractéristiques requises pour la notation, l'importance d'un signe particulier de solvabilité et comment combiner les avis de nombreux experts en la matière, car en s'appuyant sur l'avis de une seule personne lors de l'octroi de prêts est dangereuse. C’est pourquoi, lorsqu’on formalise des connaissances expertes, on se retrouve encore sur le « chemin » qui nous mène au scoring statistique.

Pour conclure cette section, notons que les algorithmes que nous avons choisis pour entraîner le modèle de notation appartiennent à la classe des modèles statistiques : pour construire des modèles, un échantillon d'entraînement et une procédure d'entraînement statistique sont nécessaires. Cela signifie que le module de notation doit avoir au moins deux modes de fonctionnement. Le premier, si les données sont disponibles, est le mode de formation du modèle : trouver les coefficients du modèle qui classeront au mieux un échantillon de données statistiques. Le deuxième mode est le fonctionnement proprement dit du modèle construit ; dans ce mode, le modèle assure la mise en œuvre de la classification des flux d'entrée des emprunteurs en classes préétablies dans le mode formation. Pour mettre en œuvre le premier mode (entraîner un modèle de notation), plusieurs conditions préalables doivent être remplies. Premièrement, les données statistiques doivent être préparées d'une manière particulière : l'échantillon de données doit être divisé en deux parties : la formation et les tests. Dans l'échantillon de formation, il est nécessaire de collecter des données excédentaires sur les emprunteurs potentiels. Il doit inclure des variables qui pourraient potentiellement être utiles pour décider de la solvabilité des emprunteurs, et la sélection des variables spécifiques à inclure dans le modèle de notation est effectuée au cours du processus d'apprentissage et sans intervention humaine. Deuxièmement, l'utilisateur (spécialiste bancaire) doit pouvoir choisir parmi plusieurs types de modèles de scoring (on parle des deux algorithmes les plus courants : la régression logistique et les arbres de décision). Tout ce qui précède est illustré sur la Fig. 4.

Figure 4

Le côté gauche de la figure montre un schéma fonctionnel du fonctionnement du module de notation en mode formation, et le côté droit montre le mode de fonctionnement. Le premier des modes de fonctionnement décrits de ce module assure la sélection parmi un ensemble redondant de fonctionnalités de ce sous-ensemble qui fournit le niveau de classification requis, c'est-à-dire que c'est dans ce mode que le modèle de notation mathématique est construit (par exemple, logistique les coefficients de régression sont déterminés). Mais pour construire un modèle de notation, il est nécessaire de s'assurer d'une manière ou d'une autre que la procédure de formation est arrêtée, pour laquelle un modèle spécial est utilisé qui calcule la courbe dite ROC et l'indicateur de qualité du modèle de notation - AUC. Une fois que le niveau requis de qualité du modèle est atteint au cours du processus de formation statistique, la procédure de formation statistique est terminée et le modèle passe en mode opérationnel. En figue. La figure 5 montre la courbe ROC obtenue lors de la mise en œuvre d'un système de notation dans l'une des banques russes incluses dans le top 100. L'axe vertical du graphique montre le pourcentage de « mauvais » emprunteurs que le modèle capture par rapport au nombre total d'emprunteurs dont la qualité de crédit est insuffisante. L'axe horizontal montre la part des emprunteurs dans le flux total des emprunteurs - des clients potentiels qui se verront refuser l'octroi de fonds de crédit. La bissectrice droite allant de gauche à droite sur la figure montre le modèle de notation, qui « lance une pièce de monnaie » (classificateur aléatoire) pour prendre une décision. Il est clair que plus le modèle de notation est bon, plus la courbe ROC doit être raide.

Dans un modèle idéal, il devrait coïncider avec un angle droit (en haut à gauche). Cela signifie que le modèle reconnaît tous les « mauvais » emprunteurs dans l’ensemble de formation, mais ne refuse pas de prêt de manière déraisonnable à quiconque, et cela ne peut pas se produire. Comme le montre l’exemple illustratif caractérisant le scoring dans une situation presque idéale, il existe toujours un certain chevauchement entre les images des « bons » et des « mauvais » emprunteurs. Par conséquent, en réalité, la courbe devrait se situer dans une position intermédiaire (entre la bissectrice et le coin supérieur gauche). La qualité du modèle, dont la courbe ROC est représentée sur la Fig. 5 était assez élevé, avec une AUC de 0,85.

Figure 5

Problèmes d'obtention d'un modèle de notation pour les prêts aux PME

Comme mentionné ci-dessus, l'introduction du scoring dans la gestion bancaire devient très pertinente en raison de la croissance des prêts à la consommation et commerciaux. Soulignons les problèmes auxquels la communauté bancaire devra faire face sur cette voie.

Tenter d'appliquer le modèle Altman à Gazprom, Rosneft ou LUKOIL, du moins d'un point de vue formel, ne rencontrera aucune difficulté. Il existe des données de reporting officielles, des coefficients de pondération, ce qui permet de calculer une évaluation de la solvabilité de l’emprunteur. Mais que faire s'il faut évaluer non pas les plus grandes entreprises mentionnées, mais « l'usine de bougies du père Fedor », dont les actions ne sont pas cotées non seulement au NYSE, mais même au MICEX (rappelez-vous que nous envisageons une évaluation de la solvabilité des PME). Un simple coup d'œil à la formule correspondante suffit pour constater que sur cinq variables explicatives dans le cas d'une « fabrique de bougies », seules quatre variables restent dans la formule. Le score (la valeur Z dans la formule) va diminuer (même si, à proprement parler, cela n'arrivera que si D est remplacé par 0), ce qui n'est pas le cas en question). Comme indiqué, la valeur de notation pour un emprunteur spécifique est comparée à une valeur seuil :

Z > Z* - « bons » emprunteurs ;
Z< Z* — «плохие» заемщики.

Cependant, s'il est impossible de prendre en compte certaines variables (si les actions de l'entreprise ne sont pas cotées en bourse, alors la variable D est absente dans la description de la qualité du crédit), « l'instrument de mesure » lui-même, représenté par le modèle, échoue (une évaluation chiffrée sans prise en compte du facteur D, par exemple, sera toujours décalée vers la région ayant obtenu les scores les plus mauvais). En réalité, la situation est encore plus compliquée : sans prendre en compte la variable D, on modifie involontairement la géométrie de l'espace des facteurs de risque et, par conséquent, les coefficients de pondération des autres facteurs de risque de l'emprunteur. Le modèle lui-même change : la valeur critique de l'évaluation par notation (seuil cut-off), à laquelle est comparée l'évaluation de chaque emprunteur, devient différente. Par conséquent, dans nos conditions, le choix même des variables explicatives pour évaluer la notation des entreprises russes est une tâche très non triviale. E. Altman a construit son modèle sur les données de seulement 60 entreprises, il reflète les spécificités sectorielles très spécifiques de l'entreprise (secteurs de base de l'économie américaine), il ne prend pas en compte les risques liés aux cycles économiques en Russie et les risques inhérents à des entreprises ayant d'autres affiliations industrielles. Nous pouvons donc affirmer ce qui suit : l'utilisation de ce type de modèle, en le transférant mécaniquement à nos conditions, devient un puissant facteur de risque pour l'évaluation du crédit - ce qu'on appelle le risque de modèle en gestion des risques. Un exemple très frappant des risques liés à l'utilisation de modèles de scoring statistiques est donné dans l'un des ouvrages consacrés à l'étude de l'efficacité des modèles de scoring1. Il indique que l'ensemble des variables qui constituent le score peut changer au fil du temps et que la « frontière » entre les groupes analysés peut ne pas être linéaire (comme le montre la figure 3), mais avoir une forme nettement plus complexe qui ne peut être décrite comme telle. formule la plus simple telle que le modèle d'Altman. Les auteurs de cet article ont examiné plusieurs approches mathématiques pour construire un score, où 31 ratios financiers ont été utilisés comme facteurs de risque, caractérisant divers aspects de la situation financière de l’entreprise. Ils ont analysé 11 modèles de notation développés entre 1931 et 1996, pour la construction desquels trois approches mathématiques ont été utilisées : l'analyse discriminante, le modèle logit et les algorithmes génétiques. Les auteurs de l'article ont montré deux points principaux. Le premier est lié au fait de l'évolution de la composition des facteurs de risque dans le modèle de notation : elle évolue en fonction du temps - plus tôt avant la future faillite le système de notation a besoin de la « voir », plus il faut prendre en compte de variables dans le modèle. La seconde est due au fait que la frontière entre classes d'emprunteurs est non linéaire : la précision des estimations obtenues à partir de scores basés sur des algorithmes génétiques (ils génèrent une frontière non linéaire) est nettement supérieure à celle des modèles basés sur une analyse discriminante (ils génèrent une frontière non linéaire). limite linéaire). Certes, la première approche nécessite en moyenne trois fois plus de variables que la seconde.

L'examen du problème de la gestion du risque de crédit ne sera pas complet si nous n'abordons pas les problèmes et les moyens possibles de les résoudre lors de la conception d'un système de gestion du risque de crédit non seulement pour les particuliers, mais également pour les personnes morales. Nous le ferons en utilisant l'exemple de l'évaluation de la solvabilité des petites et moyennes entreprises. L'objectif de cette section de l'article est de montrer que la composition et l'architecture proposées sont préservées lors du passage du crédit aux particuliers au crédit aux petites et moyennes entreprises. La preuve de ce fait nous permettra de dire que la composition des modules du système de gestion du risque de crédit que nous proposons et son architecture fonctionnelle sont universelles.

Évidemment, le premier problème que nous rencontrerons lorsque nous passerons à la mesure du risque de crédit des petites et moyennes entreprises est le fait que suffisamment d’éléments factuels n’ont pas été accumulés pour ce type d’emprunteur. Pour maintenir l'universalité de notre architecture fonctionnelle proposée et la composition des modules qui forment le système de gestion de la partie transactionnelle du risque de crédit, nous proposons d'élargir légèrement le modèle de notation logique pour les PME. L'extension proposée est représentée par le schéma fonctionnel de la Fig. 6.

Figure 6

L'essence des changements dans la structure logique du modèle de notation réside dans le fait que la composition des algorithmes traditionnels pour résoudre ce problème (arbres de décision, régression logistique, etc.) est élargie et nous proposons d'inclure des algorithmes de modélisation SD dans le modèle. Les raisons pour lesquelles nous proposons cette solution sont les suivantes :
— en l'absence de données statistiques, un ensemble d'algorithmes traditionnels s'avère tout simplement inutile en raison de l'incapacité de mettre en œuvre la formation de modèles ;
— pour la prise de décision en matière de prêt dans le cas des petites et moyennes entreprises, la solvabilité de l'emprunteur est influencée par un éventail de variables beaucoup plus large que pour les particuliers;
— il est de notoriété publique que les états financiers des entreprises de l’économie russe reflètent souvent très mal la situation réelle des affaires, car ils sont très déformés en raison de « l’optimisation » fiscale ;
— le modèle de notation devrait refléter les spécificités sectorielles des PME.

En particulier, dans le contexte de la deuxième affirmation, on peut parler de la nécessité de prendre en compte non seulement les informations financières dans le modèle de notation pour les PME. Il est très important, du fait des effets d’échelle, d’évaluer l’environnement économique des entreprises notées. Il est important de prendre en compte les variables environnementales telles que l'offre et la demande dans les modèles de notation. Avec leurs variations, les flux de trésorerie d'une entreprise et tous ses indicateurs financiers, sur lesquels reposent habituellement les modèles de notation des personnes morales, peuvent subir de fortes modifications. En outre, la situation des entreprises, toujours en raison de leur petite taille, peut également être affectée par les caractéristiques de leur gestion. Il est donc extrêmement important de pouvoir prendre en compte la qualité de la gestion de l’entreprise. Et s'il n'est pas difficile d'évaluer sous forme numérique l'état de l'offre et de la demande dans le secteur auquel appartient l'entreprise, alors évaluer la qualité de la gestion de l'entreprise n'est pas une tâche triviale. Cela nécessite que le modèle soit capable de consommer des informations d'experts. L'inclusion d'un bloc de modélisation SD dans la structure logique du modèle de notation pour les PME nous permet de prendre en compte de manière adéquate toutes les exigences ci-dessus. Pour mettre en œuvre n’importe quel modèle SD, comme on le sait, il est nécessaire dans un premier temps d’établir une carte cognitive. Une carte cognitive est un diagramme des influences causales sous la forme d'un graphe orienté. Les nœuds de ce graphique représentent les variables incluses par l'analyste dans la description de la solvabilité de l'entreprise, et les bords représentent les influences causales des variables les unes sur les autres. En figue. La figure 7 montre une carte cognitive d’une hypothétique entreprise de l’industrie forestière engagée dans la récolte et la transformation du bois.

Un tel changement dans la structure logique du modèle de notation apporte non seulement une solution aux quatre problèmes que nous avons énumérés précédemment, mais également la capacité d'évaluer dynamiquement la solvabilité des PME. L'utilisation du modèle SD dans le modèle de notation nous permet de générer les données manquantes pour construire une notation statistique. En prenant directement en compte le volume, le calendrier et le type de prêts (Fig. 7), le modèle permet de générer un « cimetière de crédit », définissant un état de défaut comme l'incapacité de rembourser la dette actuelle dans, disons, trois mois. . En faisant varier les indicateurs d'entrée du modèle, tels que la demande, l'offre, la qualité de la gestion, les paramètres du prêt, dans le processus de modélisation SD, nous obtenons différentes trajectoires pour les flux de trésorerie de l'entreprise, et donc différentes conditions de défaut de paiement de l'emprunteur (avec différentes combinaisons de paramètres d'entrée du modèle, nous avons et divers indicateurs financiers). Ayant ainsi généré un « cimetière de crédit » artificiel, nous pouvons appliquer de manière standard les algorithmes de notation traditionnels sous la forme de la même régression logistique sur les statistiques spécifiées. Mais, en outre, nous obtenons un avantage significatif en modifiant la structure logique du modèle car un tel modèle nous permet non seulement de résoudre le problème du manque de données statistiques, ce qui est important pour le mode de formation, mais également étend considérablement la fonctionnalité de notation dans le mode de fonctionnement du modèle de notation.

Expliquons ce qui est nouveau dans l'expansion de la structure logique pour le dernier mode. Premièrement, nous pouvons générer des échantillons de données arbitrairement grands, ce qui garantit l’exactitude des modèles d’apprentissage statistique qui prendront en compte les activités spécifiques au secteur des PME financées. En raison de l'absence de restrictions sur le volume de données artificielles générées sur les défauts des PME (qui dans la vie réelle n'existent jamais en quantité requise), nous prenons en compte la spécificité sectorielle dans la structure de la carte cognitive : les entreprises commerciales se caractérisent par des rotation du capital et faibles immobilisations, tandis que les entreprises manufacturières se caractérisent par des valeurs élevées d'immobilisations et un taux de rotation lent. En utilisant les informations expertes de la carte cognitive, nous pouvons modéliser l'impact de la qualité de gestion sur les flux de trésorerie, et en utilisant des statistiques macroéconomiques, l'impact des variations de l'offre et de la demande sur les volumes de ventes de l'entreprise évaluée. Et enfin, nous pouvons modéliser les flux de trésorerie de l’entreprise au fil du temps à l’aide de modèles SD dans la structure de notation, ce qui nous permettra de formuler de manière plus rationnelle un échéancier de paiement. De plus, le dynamisme des évaluations obtenues permettra naturellement, au sein d'un même modèle, de mettre en œuvre une notation non seulement applicative, mais aussi comportementale, si pendant la période de service du prêt l'entreprise évaluée a soudainement des difficultés à rembourser sa dette. Cette structure du modèle de notation nous permettra, lorsque des problèmes surviennent, d'évaluer efficacement les perspectives de remboursement de la dette née et de prendre des décisions de gestion plus éclairées concernant un tel emprunteur.

Figure 7

Au lieu d'une conclusion : que faut-il d'autre pour une vie « tranquille » dans le secteur du crédit ?

Étant donné que le risque de crédit est structuré de manière hiérarchique (comporte trois niveaux - du transactionnel à l'allocation), pour gérer les risques de crédit, nous aurons besoin de deux autres ensembles de modèles. Le premier servira à gérer le risque de crédit du portefeuille, et le second aura pour objectif de soutenir les décisions de gestion concernant l’allocation du capital de crédit par région de présence de la banque et par produits vendus. De plus, même au niveau transactionnel, pour gérer les risques de crédit des emprunteurs, il ne suffit pas de simplement classer les flux entrants des emprunteurs en « bons » et « mauvais ». Un certain nombre d'autres fonctions sont nécessaires, sans lesquelles l'utilisation de la notation ne donnera pas de résultats satisfaisants. Ces deux sujets seront abordés ultérieurement.

Estimation:

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