Mala in srednja kreditna tveganja. Bančni pregled. Tveganje nezadostnosti in nizke likvidnosti zavarovanj

24.12.2023

Nizka stopnja razvoja malega gospodarstva je predvsem posledica pomanjkanja zadostnih pogojev za razvoj malega gospodarstva pri nas. Na podlagi slike 1 lahko izpostavimo naslednje težave nizke stopnje razvoja malih podjetij v Rusiji z vidika samih podjetnikov. Prvič, visoka davčna obremenitev (47 %) in omejeni finančni viri (46 %), drugič, korupcija v vladi (32 %) in visoke najemnine (31 %), tretjič, težave pri pridobivanju posojila. . (25 %), četrtič, nizka usposobljenost kadrov (12 %) in težave, povezane neposredno s samo registracijo podjetja (11 %) – iz česar izhaja, da so omejena finančna sredstva skoraj glavna ovira pri razvoju malih podjetij. podjetij, iz katerih tudi in to neposredno vodi v problem pridobitve kredita pri banki.

Delež posojil, izdanih malim podjetjem v BDP, je: v Rusiji (1%), ZDA (20%), državah EU (30%), na Japonskem (35%). Po podpori malim in srednje velikim podjetjem je Rusija na 148. mestu. Kot je razvidno iz spodnje slike 2, je glavni problem dostopa malih podjetij in samostojnih podjetnikov do bančnih finančnih virov povezan predvsem s problemom zagotavljanja zavarovanj in garancij (43 %), drugič pa z visokimi obrestnimi merami za koriščenje posojila. (32 %), zapletenost in 26 % vprašanih skrbi dolžina izdelave ustreznih dokumentov, kratki roki so problem za 15 %, ne vidijo potrebe po privabljanju dodatnih sredstev - 12 % in ne nimajo zaupanja banke - 5%.

riž. 1. - Glavni problemi razvoja malega gospodarstva:

riž. 2.

Vendar pa je za financiranje malih podjetij značilna visoka dinamika: povečanje do 50% na leto, medtem ko se je obseg posojil v rubljih, ki jih banke zagotavljajo nefinančnim podjetjem in organizacijam, na splošno po podatkih Banke Rusije povečal. za 28,3 %. Poleg tega obstaja razlog za domnevo, da bo v letu 2008 sektor posojil za mala podjetja rekorder po stopnjah rasti. Nujen pogoj za izdajo posojila je razpoložljivost zavarovanja. V 31,20 % primerov banke pri zavarovanju posojil najpogosteje dajejo prednost zalogam in dragocenostim, v 23,80 % - nepremičninam, vključno z nedokončano gradnjo, zgradbami in osnovnimi sredstvi. Samo 6,00 % bank sprejme v zavarovanje stanje sredstev na TRR in 11,00 % garancije drugega podjetja ali druge banke, vrednostne papirje.

riž. 3. - Prednosti bank pri zavarovanju pri izdaji posojila:

Očitno bodo v naslednjih letih najbolj priljubljena posojila do enega leta.

Danes je 42% celotnega obsega posojil izdanih za obdobje do 1 leta, 27% za obdobje 1-2 let, 23% za obdobje 2-3 let, 8% posojil pa je bilo izdanih. več kot tri leta.

Glavna ovira, ki bankam preprečuje širitev poslovanja z malimi podjetji, je njihovo visoko kreditno tveganje.

riž. 4. - Struktura posojil po pogojih rezervacij:

Tveganja posojil malim podjetjem so posledica tako posebnosti te posebne vrste poslovne dejavnosti kot posebnosti njenega razvoja v Rusiji: izolacija ruskih malih podjetij od oblikovanja celotnega poslovnega okolja, deformacija gospodarskega okolja. malih podjetij, ki se kaže v vrzeli med realnim in uradno zabeleženim obsegom gospodarskega prometa, kar povzroča nizko informacijsko preglednost tega sektorja gospodarstva, nezadostno strokovnost upravljanja zaradi posebnosti oblikovanja tržnega gospodarstva v Rusiji.

Nobena skrivnost ni, da komercialne banke v želji po zaščiti včasih zaračunavajo višje obrestne mere, da bi nadomestile morebitne izgube zaradi nevračila posojila.

Eden glavnih pogojev za širitev kreditne aktivnosti bank v malem gospodarstvu torej ostaja zmanjševanje tveganj. Banka ocenjuje finančno stanje komitenta na podlagi njegovih uradnih izkazov, prilagojenih dejanskemu delovanju.

Večina metod temelji na osnovnih načelih kreditnih odnosov med bankami in malimi podjetji:

- ne dajati posojila, če je podjetje v kritični situaciji ali so potrebna sredstva za odplačilo drugega posojila;
- kreditno sposobnost kreditojemalca ugotavlja le na podlagi analize njegovega realnega finančnega stanja;
- upoštevati konkurenčnost, ugled, poslovne in strokovne kvalitete vodstva podjetja;
- upoštevati težave pri zagotavljanju malim podjetjem prvovrstnih porokov s kombiniranim zavarovanjem;
- nemudoma rešiti vprašanje odobritve posojila in, če je odločitev pozitivna, stalno spremljati stanje poslovanja stranke in čas odplačevanja posojila.

V tem primeru mora banka sama ustvariti kreditno zgodovino stranke, začeti delo z njim z izdajanjem majhnih posojil za kratka obdobja in postopnim povečevanjem zneska in roka.

Pri obravnavi kreditne vloge se preveri njena skladnost s kreditno politiko banke in praviloma analizira posel (projekt), ki se financira, strukturira kreditni posel in določi stopnjo kreditnega tveganja.

Pregled vlog za posojilo vključuje naslednje postopke:

- predhodna kvalifikacija naročnika;
- zbiranje potrebnih podatkov in dokumentov;
- preverjanje točnosti prejetih podatkov in dokumentov;
- identifikacijo in analizo kazenskih in pravnih tveganj;
- analiza informacij in dokumentov, ocena kreditnega tveganja.

Za predkvalificiranje naročnika se izvajajo naslednje dejavnosti:

- seznanitev stranke s kreditnimi produkti, ki jih ponuja banka;
- določitev najprimernejšega kreditnega produkta za stranko;
- predhodno preverjanje skladnosti kreditne vloge stranke s kreditno politiko banke;
- predhodno oblikovanje kreditnega posla.

Ob upoštevanju rezultatov predhodne kvalifikacije stranke banka sprejme odločitev o opredelitvi stranke kot potencialnega kreditojemalca. Če se potencialni posojilojemalec strinja s pogoji, ki jih predlaga banka, ga uslužbenec kreditnega oddelka povabi, da izpolni vlogo za posojilo, naslovljeno na vodjo banke (podružnice), v kateri koli obliki, pri čemer navede znesek posojila, namen, odplačilno dobo in vrsto zavarovanja ter vprašalnik kreditojemalca. Banka preverja točnost prejetih informacij in dokumentov na vse možne načine, na primer: z vizualnim pregledom ustreznih objektov (zgradb, objektov, opreme, vozil in drugega premoženja), s preučevanjem primarnih dokumentov, računovodskih in poslovodnih knjigovodskih listin, z izvajanjem anketiranje oseb, ki bi lahko imele potrebne informacije, pošiljanje pisnih zahtev.

Zanesljive informacije so osnova za izvedbo kakovostne analize.

Na podlagi rezultatov inšpekcijskega pregleda Oddelek za režim in varstvo informacij sedeža in ustrezna strukturna enota podružnice pripravita pisno mnenje o smiselnosti kreditiranja posojilojemalca v obliki internega dopisa. Za prepoznavanje pravnih tveganj so dokumenti potencialnih posojilojemalcev, ki so oddali vlogo za posojilo, običajno predmet pravnega pregleda.

Analiza informacij in dokumentov, ki se nanašajo na potencialnega kreditojemalca, poteka v skladu z internimi akti banke o kreditni dejavnosti.

Ugotavljanje stopnje kreditnega tveganja in priprava zaključka z rezultati analize kreditnega tveganja pomeni prisotnost službe za upravljanje tveganj v banki.

V kakšni obliki naj se pripravi sklep o stopnji kreditnega tveganja, če te storitve ni? Kreditni referent, ki je podpisal sklep o izvedljivosti izdaje kredita, sporoči svoje mnenje kreditnemu odboru. Odločitev kreditnega odbora se zabeleži v protokolu.

Od pravilne klasifikacije posojil je odvisen razvoj pristopov k organizaciji kreditiranja in obvladovanju nastajajočih tveganj. Vsa posojila malim podjetjem se uvrščajo med posojila investicijske narave, tj. ustvarjanje nove investicijske vrednosti (krediti za gradnjo, krediti za nakup avtomobilov, opreme) ter krediti za obnavljanje obratnih sredstev, ki ne ustvarjajo investicijske vrednosti.

Konkurenca med bankami na kreditnem trgu za obnavljanje obratnega kapitala malih podjetij je izjemno agresivna, posledica pa je prisotnost velikega števila bank in dokaj gosta porazdelitev trga med njimi. Opaziti je tudi obraten trend, ko posamezne banke zaradi visokih tveganj in deleža zamud pri plačilih zmanjšujejo to poslovanje. V vodilnih bankah je bilo problematično tudi blagovno kreditiranje za mala podjetja.

Posojila malim podjetjem imajo tako splošna kot posebna tveganja (tabela 1.2).

Poleg naštetih strukturnih elementov tveganja kreditiranja malega gospodarstva je treba razlikovati med agregatnim (splošnim) in posameznim tipom kreditnega tveganja ter upoštevati tudi značilnosti kreditnega in drugih tveganj, ki se pojavljajo pri kreditiranju podjetij. mala podjetja.

Aktivnejši in razpršenejši razvoj kreditiranja ovirajo številna tveganja: skupna za vse vrste kreditiranja in posebna, ki delujejo le na področju kreditiranja malih podjetij, ki jih lahko združimo v naslednje skupine:

Splošna tveganja:

1. Tveganje nezadostnih virov. Na tej stopnji razvoja ruske banke nimajo zadostne baze virov za izdajanje dolgoročnih posojil malim podjetjem za naložbe v investicijsko sfero in razvoj novih inovativnih industrij. Banke so tako omejene na kratkoročno kreditiranje ali kreditiranje do 6 mesecev ali do enega leta za namen obnavljanja obratnega kapitala obstoječih podjetij. Takšna previdnost povečuje zanesljivost in finančno stabilnost bank, ne zadovoljuje pa razvojnih potreb malega gospodarstva in ne prispeva k izvajanju državnih programov za razvoj inovativnega poslovanja.

Tabela 1.2. Razvrstitev kreditnega tveganja posojil malim podjetjem

Merila klasifikacije	Znak tveganja
nastanek	- tveganje kreditojemalca - malega podjetja; - tveganje upravljanja malega podjetja - posameznika; - tveganje banke upnice
	- tveganje pri posojilu za nujne potrebe; - posojila za nakup blaga; - tveganje prekoračitve stanja na kreditni kartici; - tveganje pri posojilu za nakup surovin; - tveganje posojila, zavarovanega z vrednostnimi papirji; - tveganje pri posojilu za nakup opreme; - tveganje pri posojilu za gradnjo in večja popravila; - tveganje pri posojilu za tehnično prenovo in modernizacija; - tveganje pri kreditu za nakup tovornega prometa; - tveganje pri posojilu za inovativni razvoj itd.
3. Značaj manifestacije posojilojemalec in	- moralno; - posel; - finančni; - zagotavljanje; - strukturno in postopkovno; - osebno; - nezakonite manipulacije
4. Značaj tvegano dejanja posojilojemalec	- zavrnitev plačila obresti in glavnice; - oviranje bančne kontrole; - zloraba kredita
Priložnost ureditev	- nastavljiv; - neregulirano
6. Stopnja	- visoka; - povprečno; - kratek

2. Tveganje neustrezne ugotovitve finančnega položaja posojilojemalca. Resna ovira za povečanje obsega kreditiranja za tekoče potrebe je relativna nepreglednost finančnega položaja posojilojemalca - malega podjetja, katerega sredstva so pogosto tesno prepletena z lastnimi sredstvi posameznika.
3. Tveganje zavarovanja transakcije. Mala podjetja pogosto nimajo dovolj osnovnih sredstev, opreme in blaga za formalizacijo zastavne pogodbe in se morajo zateči k zastavi zasebnega premoženja: hiš, stanovanj, stanovanjske opreme, pogosto brez potrebnega pravnega zavarovanja.
4. Tveganje koncentracije kreditov v posameznih bankah. Obstaja težnja po koncentraciji posojil malim podjetjem v velikih in regionalnih bankah (Sberbank, Vneshtorgbank, Rosbank), privabljanju dokaj velikega obetavnega sektorja strank in povečanju neenakosti bank pri porazdelitvi posojil malim podjetjem po regijah. . To vodi v diverzifikacijo velikih in malih bank pri kreditiranju malega gospodarstva in s tem v nastanek dodatnih tveganj.
5. Povečanje zapadlih posojil in višine oblikovanih rezerv.

Po imenu in strukturi se splošna tveganja kreditiranja malega gospodarstva ne razlikujejo od tveganj kreditiranja drugih pravnih oseb, drugačna pa je oblika njihovega izvajanja, kvalitativne in kvantitativne značilnosti ter uporabljene metode minimiziranja. Tako se za investicijska posojila malim podjetjem rezerve za morebitne izgube posojil oblikujejo individualno, za vsa druga posojila (za dopolnitev obratnega kapitala, za razliko od posojil drugim pravnim osebam) pa na podlagi oblikovanja homogenih posojilnih portfeljev. in razpršitev ugotovljenega kreditnega tveganja na reprezentativnem vzorcu za celoten homogeni portfelj posojil malim podjetjem.

Posebna tveganja pri kreditiranju malih podjetij:

1. Tveganje negotovosti rezultatov. Ob primerljivih stroških za druge vrste kreditiranja pravnih oseb se banki ne izplača dajati kreditov malim podjetjem, ko obstaja negotovost glede njihovih rezultatov.
2. Tveganje velikega števila transakcij in njihove slabe izvedbe. Za posojila malim podjetjem za dopolnitev obratnega kapitala je v nasprotju s posojili investicijske narave značilno veliko število poslov, sklenjenih v majhnih zneskih. Obstaja neposredno sorazmerno razmerje: več poslov = več tveganja. Za kreditiranje malih podjetij ni posebnih postopkov, ki bi omogočali hitro in poceni pripravo in izvedbo velike množice majhnih transakcij, hkrati pa zagotavljali sprejemljivo kakovost homogenih posojilnih portfeljev za določene vrste posojil.
3. Razpoložljivost nezavarovanih posojil. Med krizo zadnjih let so banke vse bolj začele ponujati nezavarovana posojila malim podjetjem. Za razvoj takih posojil morajo banke znati dobro oceniti finančno stanje posojilojemalca, njegovo sposobnost odplačevanja posojila prek rednih virov dohodka. Da bi to dosegli, je treba razviti nove tehnologije za ocenjevanje finančnega položaja malega podjetja, enotne za vse banke. Odsotnost tovrstnih sistemov vodi do razvrščanja istega posojilojemalca v različnih bankah v različne skupine kreditne sposobnosti in finančnega položaja.
4. Prisotnost velikega števila vrst homogenih portfeljev. Problem zmanjševanja tega tveganja je v uporabi ustreznih metod obvladovanja tveganja za ločeno vrsto homogenih portfeljev malih podjetij (tabela 1.3).

Kar zadeva zunanja (ali sistematična) tveganja posojil malim podjetjem za dopolnitev obratnega kapitala, lahko vključimo tako splošna tveganja, kot so: politična; makroekonomski, socialni in inflacijski (kar bo povzročilo poslabšanje kreditne sposobnosti kreditojemalca – malega podjetja); tveganje zakonodajnih sprememb.

Tabela 1.3. Primerjalne značilnosti investicijskih posojil in posojil za dopolnitev obratnega kapitala malih podjetij (odvisno od vrste) in z njimi povezana tveganja

Tveganja/vrste posojil za tekoče potrebe	Posojila za dopolnitev obratnega kapitala	Naložba

1) politično
2) socialni
3) inflacijski
4) tveganje zakonodajnih sprememb
5) tveganje krčenja vladnih programov
Notranji:
A. Tveganje posojilojemalca
1) poslabšanje finančnega položaja posojilojemalca
2) moralni hazard
3) poslovno tveganje
4) zavarovalni primer
5) tveganja neizpolnjevanja obveznosti s strani posojilojemalca
6) tveganja zlorabe kredita
7) tveganja goljufij in zlorab bančne stranke
8) tveganje zavarovanja, ki je na voljo posojilojemalcu
B. Bančno tveganje:
tveganja nepravilno izbrane kreditne politike
strukturno tveganje
operativno tveganje (vključno z goljufijami in bančne zlorabe)
časovno tveganje
obrestno tveganje
tveganje izgube dohodka
likvidnostno tveganje
tveganje slabega upravljanja
portfeljsko tveganje (skupno in za vsakega homogeni portfelj)
tveganje virov
tveganje nezmožnosti unovčitve zavarovanja

Na primer, ustvarjanje regulativnih ugodnih pogojev za zagotavljanje določenih vrst posojil in omejitev za druge. Pomembna značilnost vpliva zunanjih tveganj na posojila za dopolnitev obratnega kapitala je, da politična tveganja in tveganja krčenja vladnih programov, tako kot vse druge vrste posojil, nanje ne vplivajo ali so le malo prizadeta. Morda se ne bodo upoštevali pri razvoju teh področij posojanja.

Med notranja tveganja spadajo tveganje posojilojemalca - malega podjetja in tveganje banke posojilodajalke. Tveganje kreditojemalca - malega podjetja vključuje: tveganje poslabšanja finančnega položaja, izgubo statusa (moralni hazard) ali trga (poslovno tveganje), smrt vodje kreditojemalca ali nesrečo le-tega, tveganja neizpolnjevanje obveznosti kreditojemalca, tveganje zlorabe kredita, tveganje goljufije in zlorabe s strani malega podjetja, tveganje zavarovanja, ki ga ima kreditojemalec.

Pomembna značilnost vpliva tveganj malega gospodarstva na obnavljanje obratnega kapitala je, da na ta posojila ne vplivajo oziroma so rahlo prizadeta tveganja, kot sta tveganje zlorabe posojila in tveganje zavarovanja. Pri razvoju teh področij kreditiranja jih lahko zanemarimo, v nasprotju z investicijskimi krediti, kjer postanejo tovrstna tveganja izjemnega pomena. Vendar pa je možnost nastanka tveganja zavarovalnega dogodka velika pri izdaji kakršnega koli posojila majhnemu podjetju.

Tveganja, povezana z banko upnico, vključujejo tveganja nepravilno izbrane kreditne politike na področju posojil malim podjetjem za dopolnitev obratnega kapitala, strukturno tveganje, operativno tveganje, vključno s prevarami in bančnimi zlorabami, časovno tveganje, obrestno tveganje, tveganje izpad dohodka, tveganje likvidnosti, tveganje nepopolnega upravljanja, tveganje portfelja (celotno in za vsak homogeni portfelj), tveganje virov in tveganje nezmožnosti unovčitve zavarovanja kredita. Slednje tveganje ni tako pomembno kot pri investicijskih posojilih. Toda tveganje homogenih portfeljev postane izrednega pomena v procesu izdajanja in odplačevanja posojil malim podjetjem za dopolnitev obratnega kapitala.

Na oceno tveganja za posamezno posojilo malim podjetjem vplivajo dejavniki, kot so osebne lastnosti posojilojemalca in podatki o danem posojilu. Za določitev dejavnikov tveganja posameznega kreditojemalca - malega podjetja jih bomo združili po pomembnosti:

Tabela 1.4. Dejavniki tveganja, ki vplivajo na skupno tveganje homogenega portfelja posojil malim podjetjem

Vrsta tveganja	Dejavniki tveganja
kredit homogena portfelj	Finančno stanje kreditojemalca in drugi individualni dejavniki tveganja kreditojemalca
Kakovost servisiranja dolga (vključno z obsegom zapadlih dolg, razpoložljivost podaljšanj, refinanciranje dolga)
Kreditna zgodovina (odnos med banko upnico in posojilojemalec v preteklosti)
Varnost posojila (kakovost in zadostnost zavarovanja)
Kakovost podatkovne baze o posojilojemalcu
Kakovost zakonodajnega okvira (zadostnost in doslednost regulativne ureditve posojil malim podjetjem)

Limit, znesek posojila
Vrsta posojila (za dopolnitev obratnega kapitala, za investicijski stroški, prekoračitev)
Postopek odplačila glavnega dolga
Višina kazni za zamudo pri odplačilu glavnice
Likvidnost homogena portfelj	- rok portfelja (trenutni, zapadli nad 30 dni, nad 60 itd.)
Vrsta portfelja (glede na vrsto posojila: za dopolnitev obratnega kapitala sredstva za investicijske stroške, prekoračitev)
Postopek za odplačilo glavnega dolga v portfelju (z vključevanjem posebnih storitev, na sodišču, na običajen način, prek računa zapadlih posojil, prodajo zavarovanja itd.)
Dobičkonosnost homogena portfelj	Obrestna mera
Znesek rezervacije za morebitne izgube posojil
Postopek vračila obresti
Znesek kazni za zamudo pri odplačilu obresti
Obseg zapadlih dolgov po obrestih

1) finančno stanje;
2) socialni položaj;
3) poklicna dejavnost, tržna sfera;
4) osebne lastnosti posojilojemalca;
5) kreditna zgodovina, informacije o posojilu.

Vsaka skupina dejavnikov je opredeljena z dodatnimi indikatorji tveganja za posamezno posojilo malemu podjetju. Bistvena značilnost ocene tveganja za posamezno posojilo so dejavniki, ki označujejo vodstvo malega podjetja kot posameznika. To razkriva nekatere podobnosti med posojili malim podjetjem in posameznikom.

Poleg naštetih dejavnikov na skupno tveganje za homogene portfelje banke vplivajo tudi dodatni dejavniki, povezani z likvidnostjo in donosnostjo homogenega portfelja banke (tabela 1.4).

Poleg dejavnikov tveganja, ki vplivajo na individualno in agregatno tveganje pri posojilih za mala podjetja, je treba upoštevati čas nastanka in stopnjo manifestacije dejavnikov tveganja v različnih fazah gibanja posojila.

Tabela 1.5 predstavlja skupino dejavnikov tveganja, ki vplivajo na skupno tveganje homogenega portfelja posojil malim podjetjem na različnih stopnjah posojilnega procesa.

Pri izbiri metode za uravnavanje kreditnih tveganj malega gospodarstva je treba upoštevati tudi fazo kreditnega procesa. Metode za uravnavanje tveganj posojil malim podjetjem delimo na analitične in praktične. Analitične metode obvladovanja tveganj se uporabljajo kot orodje za proaktivno obvladovanje tveganj in omogočajo razvoj napovedi in strategij obvladovanja tveganj pred začetkom kreditnega posla. Glavna naloga analitičnih metod za uravnavanje tveganj je prepoznavanje tveganih situacij in razvoj ukrepov za zmanjšanje negativnih posledic njihovega nastanka. Cilji analitičnih metod obvladovanja tveganj vključujejo tudi preprečevanje tveganih situacij.

Praktične metode obvladovanja tveganj so namenjene zmanjševanju negativnih rezultatov tveganih situacij, ki nastanejo med izvajanjem. Praviloma temeljijo na analitičnih metodah obvladovanja tveganj.

Tabela 1.5. Indikatorji dejavnikov tveganja v različnih fazah kreditnega procesa

Vrste tveganja	Pri zagotavljanju kredita in spremljanju	Pri odplačevanju glavnice in obresti
Pravno tveganje	Kakovost zakonodajnega okvira
Tveganje posojilojemalca	Finančni položaj, poslovna tveganja, kvalitativni parametri
	Kakovost servisiranja dolga
Kreditna zgodovina
Zavarovanje posojila z zavarovanjem	Varščina posojila (v primeru nevračila)
Kakovost informacijske baze o posojilojemalcu
	Obseg zapadlih dolgov po obrestih
Rezervacije za morebitne izgube pri posojilih
Tveganje homogenosti posojilni portfelj za posojila malim podjetjem
Limit, znesek portfelja

Vrsta portfelja
Obrestna mera
Postopek za odplačilo glavnice in obresti
Znesek kazni za zamudo pri odplačilu glavnice in obresti

Hkrati so praktične metode obvladovanja tveganj osnova za oblikovanje informacijske baze za obvladovanje tveganj in kasnejši razvoj analitičnih metod. Poznamo naslednje metode obvladovanja tveganj: izogibanje tveganju; omejevanje in zmanjšanje tveganja; prenos (prenos) tveganja, vključno z zavarovanjem in prevzemom tveganja.

V tem okviru obstajajo naslednji glavni načini za zmanjšanje kreditnega tveganja:

ocena finančnega položaja malega podjetja;

zmanjšanje obsega posojil, izdanih enemu posojilojemalcu - malemu podjetju;

kreditno zavarovanje;

pridobitev zadostnega zavarovanja;

izdajanje diskontnih posojil malim podjetjem;

pridobitev jamstev in garancij;

predhodno oceno možnih izgub z uporabo prediktivnih metod analize razpoložljivih statičnih in dinamičnih zanesljivih informacij o dejavnostih kreditojemalcev in njihovem finančnem stanju ter možnostih njegovega spreminjanja;

upoštevanje dinamike obrestnih mer;

razpršitev tveganja.

Tako se pri kreditiranju podjetij pojavljajo različna tveganja. Uporaba in izbira posameznega načina uravnavanja oziroma minimiziranja tveganj potrošniškega kreditiranja je v veliki meri odvisna od načina ocenjevanja tveganja in vrste kredita.

Kakšna so posebna kreditna tveganja, ki nastanejo, ko ruske banke posojajo malim in srednje velikim podjetjem? Ti so razlog za nizko razpoložljivost posojil. Razmislimo o uporabi mehanizmov garancijske podpore, ki bi morali ustrezati interesom obeh strani in imeti sinergijski učinek – učinkovito obvladovanje tveganja za kreditne institucije in možnost pridobivanja financiranja za mala in srednje velika podjetja.

Problem financiranja segmenta, pomembnega za razvoj nacionalnega gospodarstva – malih in srednje velikih podjetij (MSP) – je v sodobnih razmerah eden najbolj perečih. Toda strokovna skupnost še vedno postavlja vprašanje nedostopnosti kreditnih virov za mala in srednje velika podjetja, ki izvajajo investicijske projekte v netrgovinskih in nevirinskih sektorjih.

Trg posojil MSP s strani ruskih kreditnih institucij

Po podatkih Rosstata in Zvezne davčne službe Rusije je bilo od 1. januarja 2013 v Ruski federaciji registriranih 6.037 tisoč MSP, ki zaposlujejo 17.729,2 tisoč ljudi. Vsak četrti delavec v Rusiji je zaposlen v sektorju MSP. Hkrati podjetja (pravne osebe) zaposlujejo 12,2 milijona ljudi (69,1 %), samostojni podjetniki pa 5,45 milijona ljudi (30,9 %).

Delež proizvodov in storitev, ki jih proizvedejo MSP, v celotnem obsegu proizvodov in storitev, ki jih proizvedejo podjetja v državi, je približno 25 %.

Hkrati je bilo v prvi polovici leta 2013 zaznati številne negativne trende v razvoju malega in srednjega gospodarstva.

Po podatkih Zvezne davčne službe Rusije se je v obdobju od 1. januarja do 1. julija 2013 število samostojnih podjetnikov zmanjšalo za 474,1 tisoč ljudi (11,5%).

V prvem četrtletju 2013 v primerjavi z enakim obdobjem leta 2012 se je po podatkih Rosstata število malih podjetij zmanjšalo za 1,5 %, število srednje velikih podjetij se je zmanjšalo za 3,4 %, število zaposlenih v srednjih podjetij zmanjšalo za 0,8 %.

Analiza bančnega kreditiranja MSP v letu 2013 kaže, da se ta segment trga še naprej dinamično razvija. Tako je po podatkih Banke Rusije 1. decembra 2013 obseg novo odobrenih posojil MSP v Ruski federaciji kot celoti dosegel 7.176 milijard rubljev, kar je za 16% več kot v enakem obdobju lani (6.177 milijard rubljev). rubljev).

Obseg posojilnega portfelja MSP od 1. decembra 2013 se je prav tako povečal in je znašal 5163 milijard rubljev, kar je 15,4-odstotno povečanje (tabela 1).

Tabela 1

Skupni znesek dolga za posojila MSP

v Ruski federaciji (tisoč rubljev)

Posojilojemalci				za 12 mesecev, %
Pravne osebe in samostojni podjetniki
vklj. MSP	4 471 152	4 493 760	5 163 343
Posamezniki
delež sektorja MSP				-0,52 p.p.

Zanimiv je tudi naslednji podatek Banke Rusije: v tretjem četrtletju 2013 so se pri kreditiranju malih in srednje velikih podjetij zaostrile zahteve glede finančnega položaja posojilojemalca in zavarovanja.

Ob tem po istem viru močno narašča povpraševanje po novih posojilih z ročnostjo nad 1 letom (povpraševanje po posojilih z ročnostjo do 1 leta se ni povečalo), pa tudi zahteva po podaljšanju prej izdanih posojil. Po napovedih se bo povpraševanje v naslednjih 3 do 6 mesecih povečalo še za 20 %.

Sodeč po rezultatih študije "Podjetniška klima v Rusiji: Indeks podpore - 2012", je pridobitev kratkoročnega (do 1 leta) posojila povezana s precejšnjimi težavami za 26% podjetij, za nadaljnjih 12% podjetij pa je "skoraj nemogoče". Po mnenju 27% vprašanih je "precej težko" pridobiti posojilo za obdobje od 1 do 3 let, po mnenju 14% pa "skoraj nemogoče". Kar zadeva dolgoročna posojila (za obdobje več kot 3 leta), je še več negativnih ocen: "precej težko" - 27% in "skoraj nemogoče" - 17%.

Glede na indeks zaupanja SME v poslovnem razpoloženju za mala in srednje velika podjetja ima dejavnik dostopa do financiranja največji vpliv na razvoj malih in srednje velikih podjetij v Rusiji. V skupnem deležu se je v letu 2012 v primerjavi z začetkom leta 2012 povečal z 38 na 54 %.

Tako je vprašanje dostopa do kreditov za MSP še vedno zelo pereče. Glavni problemi, s katerimi se srečujejo podjetniki, so visoke obrestne mere in pomanjkanje zanesljivih zavarovanj.

Posebno tveganje pri kreditiranju MSP

Iz celotnega nabora dejavnikov kreditnega tveganja lahko izpostavimo tiste, ki so značilni za kreditiranje MSP:

Netransparentnost dejavnosti strank: pomanjkanje dolgoročne evidence (za nazaj dokumentirana zgodovina dejavnosti podjetja, njegovih lastnikov ali vodstva na ustreznem področju, ki odraža doseganje rezultatov), kreditna zgodovina, revizija potrditev zanesljivosti računovodskih izkazov ipd.;

Pomanjkanje poslovnega ugleda pobudnikov projekta (pogosto so projektna podjetja, ki jih vodijo imenovani direktorji, privabljena k financiranju investicijskih projektov);

Podjetja v sektorju MSP so zaradi šibkejše diverzifikacije proizvodnje in prodaje bolj dovzetna za tradicionalna tehnološka, proizvodna in komercialna tveganja;

Prisotnost računovodskih izgub tudi pri dobičkonosnih finančnih dejavnostih, ki so posledica nestrokovnega računovodstva ob procesu optimizacije davčnega bremena;

Nizka kapitalska osnova.

Ob upoštevanju zgornjih tveganj, vendar ne omejeno nanje, so kreditne institucije prisiljene oblikovati povečane rezerve za morebitne izgube, hkrati pa zvišati obrestno mero. Praksa kaže, da so posojila, izdana malim in srednjim podjetjem, razvrščena ne višje od kategorije kakovosti III v skladu z Uredbo Banke Rusije št. 254-P z dne 26. marca 2004 "O postopku za kreditne institucije za oblikovanje rezerv za morebitne izgube posojil, posojil in podoben dolg” (v nadaljnjem besedilu - Uredba N 254-P) tudi z dobrim servisiranjem dolga. V tej situaciji je edino orodje, ki lahko objektivno zmanjša kreditno tveganje in tudi oblikovane rezerve za morebitne izgube, zagotavljanje likvidnega zavarovanja, ki pokriva znesek posojila in obresti po vrednosti zavarovanja.

Tveganje nezadostnosti in nizke likvidnosti zavarovanj

Vendar pa na tej stopnji razmere dodatno poslabšuje tveganje, ki ga nismo omenili in ki je trenutno ločeno pri posojanju MSP. To je tveganje nezadostnosti in nizke likvidnosti zavarovanj.

Torej, glede na pogl. 6 uredbe N 254-P se zavarovanje lahko uporabi za prilagoditev ustvarjene rezerve in je razdeljeno na dve podskupini: kategoriji kakovosti I in II. Zavarovanje I. kategorije se za namene popravka rezerv sprejme v polni ocenjeni vrednosti. Gre pa predvsem za finančne instrumente (bančne garancije, jamstveni depoziti, vrednostni papirji), katerih izdajatelj je družba z visoko mednarodno dolgoročno bonitetno oceno. MSP seveda nimajo takšne varnosti.

Ponudba II. kategorije kakovosti se sprejema s 50% popustom na ocenjeno ceno. Vključuje lahko dejansko kakršno koli zastavo stvari ob prisotnosti stabilnega trga za zastavljene predmete in (ali) druge zadostne razloge za domnevo, da je ustrezen zastavljeni predmet mogoče prodati v obdobju, ki ne presega 180 koledarskih dni od datuma nastopa razloga za izvršbo zastavne pravice. MSP imajo lastnino za tovrstno zavarovanje. Tudi če predpostavimo, da je likviden, bi morala biti njegova ocenjena vrednost 200–300 % zneska posojila, da pokrije njegove celotne stroške in obresti. Kreditna politika nekaterih bank predvideva, da bodo obresti za celotno obdobje kreditiranja pokrite z zavarovanjem, tako da lahko pri dolgoročnem kreditiranju skupni znesek zahtevanega zavarovanja trikrat ali večkrat preseže znesek zahtevanega kredita.

Prav tako ruska praksa še ni razvila ustreznih pristopov k ocenjevanju vrednosti neopredmetenih sredstev (neopredmetenih sredstev) za namene zavarovanja, ki bi lahko bili koristni za mala in srednje velika podjetja v tehnološkem sektorju, kjer je levji delež sredstev in obveznosti neopredmetenih sredstev in zaostalih plač zaposlenih. Tako ob nenehnih, osnovnih kreditnih tveganjih, ki se pojavljajo pri kreditiranju MSP, zaradi pomanjkanja ustreznega zavarovanja za načrtovani kredit postane kreditiranje za banke preveč tvegano in neučinkovito (zaradi vnaprejšnjega razporejanja oblikovanih rezerv v izgube), za MSP pa – praktično nedostopna.

Ta težava je neločljivo povezana s posojanjem MSP ne samo v Rusiji. S podobnimi težavami se srečujejo kreditne institucije in njihove stranke MSP v razvitih državah in državah v razvoju po vsem svetu. Da bi premostili to vrsto »vrzeli« med potrebo MSP po bančnem posojilu in možnostjo, da ga prejmejo, vlade različnih držav uvajajo orodja za podporo malim in srednjim podjetjem, ki temeljijo na zagotavljanju garancij in garancij za posojila, ki jih MSP pridobijo pri bankah.

Nato bomo obravnavali garancijske mehanizme, ki se izvajajo v različnih državah, pa tudi novo orodje, ki deluje na ruskem trgu, ki kreditnim institucijam omogoča pridobitev ustreznega zavarovanja posojila in zmanjšanje tveganj (rezerve), srednje velikim podjetjem pa pridobitev posojila. .

Tuje izkušnje državne podpore MSP

Glede na Finančni priročnik OECD za mala in srednja podjetja (2013) so bile zahteve po zavarovanju ena največjih ovir, s katerimi so se MSP soočila pri iskanju novega kredita.

V obdobju po finančni krizi 2008 - 2009. Dostop MSP do financiranja se je poslabšal, saj so številne vlade oblikovale ali razširile obstoječe programe kreditnih garancij (tabela 2).

Tabela 2

Ukrepi vladne politike za podporo MSP v različnih državah med krizami

2008 - 2009

Ukrepi javne politike
Povečanje obsega državnih garancij za posojila in (ali) deleža zajamčenih posojil, števila podjetij, ki so upravičena do posojila, in proticikličnih posojil.	Kanada, Čile, Danska, Finska, Francija, Madžarska, Italija, Južna Koreja, Nizozemska, Portugalska, Slovaška, Slovenija, Švica, Tajska, Združeno kraljestvo, ZDA
Posebna jamstva in posojila za nova podjetja	Danska, Nizozemska
Povečanje obsega državnih garancij za izvozna posojila	Danska, Finska, Nizozemska, Nova Zelandija, Portugalska, Švedska, Švica
Državno sofinanciranje
Povečanje obsega ciljnega kreditiranja	Čile, Madžarska, Koreja, Slovenija
Tvegani kapital in lastniško financiranje ter prevzemanje zavarovanj	Kanada, Čile, Danska, Finska, Francija, Italija, Nizozemska, Nova Zelandija, Švedska, Združeno kraljestvo
Novi programi: poslovno svetovanje	Danska, Nova Zelandija, Švedska
Oprostitev davka, odlog plačila	Francija, Italija, Nova Zelandija, Švedska
Kreditno posredništvo

V letih 2009 - 2012 V nekaterih državah so bili kot protikrizni ukrepi uvedeni programi za ustvarjanje novih delovnih mest, nekateri jamstveni instrumenti pa so bili prilagojeni posebnim kategorijam malih in srednje velikih podjetij, kot so novoustanovljena ali inovativna podjetja.

Na Irskem se je skupno posojanje podjetij med krizo in med okrevanjem zmanjšalo. Aprila 2012 je vlada napovedala ustanovitev prve kreditne garancijske sheme. Garancije pokrivajo 75 % posojila (do 1 milijona). Ciljna skupina so uspešni podjetniki z visoko produktivnostjo, izdelanim poslovnim načrtom in opredeljenim trgom za svoje blago in storitve. Pozitivne izkušnje Francije tudi kažejo, da je eden najpomembnejših ukrepov za spodbujanje kreditiranja malih in srednje velikih podjetij zagotavljanje garancij OSEO - organizacije, ki jo financirata tako država (58,3 %) kot zasebni sektor (41,7 %). ) . Organizacija zagotavlja garancije, sofinanciranje in neposredna posojila za podporo inovacijam in storitvam. Poleg tega OSEO zagotavlja jamstva za sklade tveganega kapitala. Tradicionalni upravičenci so mikropodjetja (46,5 %), mala (31 %) in srednje velika podjetja (17,5 %).

Da bi malim podjetjem olajšali dostop do bančnih posojil, OSEO deli tveganja z bankami pri posojilih, izdanih za ustanovitev podjetja, z jamstvom za vračilo financiranja v zneskih od 40 do 70 % ali posojila podjetjem skupaj z bankami. Aktivnosti OSEO na področju financiranja in garancij pokrivajo tri vrste potreb malih podjetij in njihovih partnerjev: dolgoročno kreditiranje in skupno financiranje z bankami, kratkoročno financiranje, različne vrste garancij.

Japonska vlada je ustanovila tudi tri javne finančne institucije: Japan Finance Corporation for Small & Medium Enterprises, National Life Finance Corporation in Shoko Chukin Bank. Te finančne institucije igrajo vlogo blažilnika pri zagotavljanju prednostnih posojil malim in srednje velikim podjetjem v stiski po znižanih obrestnih merah in sproščenih zahtevah glede zavarovanja s premoženjem in jamstev za posojila. Treba je opozoriti, da približno 90% celotnega obsega posojil malim in srednje velikim podjetjem zagotavljajo komercialne banke, le približno 10% posojil pa te državne finančne organizacije.

Poleg tega je japonska vlada ustvarila nacionalni sistem za zagotavljanje jamstev za posojila, potrebna za ustanovitev in razvoj malih in srednje velikih podjetij. Osnova tega sistema je bila Credit Guarantee Corporation for Small and Medium Enterprises (Credit Guarantee Corporation for SMEs), sestavljena iz 52 neodvisnih podružnic, ki letno zagotavljajo skupno 32 trilijonov jenov garancij. Da bi povečala finančno stabilnost te organizacije, Japonska finančna korporacija za mala in srednje velika podjetja (JASME) zagotavlja pozavarovanje za približno 50% izdanih posojil.

V Italiji je veliko jamstvenih skladov, ki se razlikujejo glede na ozemeljsko pokritost in industrijsko pripadnost podjetij upravičencev. Več kot 200 inštitutov je po sektorski pripadnosti združenih v 7 velikih zveznih skladov. Pravzaprav je sistem razdeljen na dve ravni: regionalno in zvezno.

Prva raven je regionalna, to je neposredno delo z malimi in srednje velikimi podjetji. Na drugi ravni se delo ne izvaja neposredno z malimi in srednje velikimi podjetji, temveč z regionalnimi skladi. Ta dvotirni sistem, ki ga organizira skupina enakih institucij, omogoča pokritje večjega obsega tveganj. Lahko pa se banke obrnejo tudi na drugo raven za neposredna jamstva državnih jamstvenih skladov, kot je Centralni jamstveni sklad.

V Južni Koreji je bil leta 1989 v skladu z zakonom o finančni podpori novotehnološkim podjetjem ustanovljen korejski državni sklad KOTEC (Korean Technology Finance Corporation) - neprofitna garancijska organizacija, ki daje kreditna jamstva inovativnim podjetjem. Več kot 80 % vseh garancij je bilo danih podjetjem, katerih dejavnost je usmerjena v razvoj in uporabo novih tehnologij. KOTEC zagotavlja tudi tehnološko in upravljavsko podporo, ki vključuje vrednotenje tehnologije, komercializacijo tehnologije in privabljanje naložb, celovito oceno tehnologije, monetarizacijo in poslovne pogoje.

Tako mednarodne izkušnje kažejo, da so garancijski sistemi oblikovani tako, da zagotavljajo celovito podporo tako malim kot srednje velikim podjetjem, pri čemer upoštevajo razlike v njihovih potrebah. Jamstveni sistemi so tudi sestavni mehanizem za spodbujanje gospodarsko pomembnih panog gospodarstva. Sistemi so zgrajeni na principih enotnih standardov in dosežejo največjo učinkovitost, ko so združeni pod nadzorom centralne organizacije.

Zgoraj opisane tehnike lahko predstavimo v obliki tabele. 3.

Tabela 3

Jamstveni mehanizmi za zmanjšanje tveganja posojil MSP

	Operater	Sodelovanje države	Premaz	Obseg programov	Leto ustanovitve
			80% zneska posojila	4,2 milijarde € (portfelj od leta 2012)
		Subsidiarno financiranje	70 - 80% zneska posojila
	Nacionalna zveza družb za jamstva za posojila	Financiranje mreže posojilno garancijskih družb (75% udeležba)	80% zneska posojila	~36 milijard dolarjev (portfelj od leta 2012)
	Administracija malih podjetij	Zagotavljanje garancij partnerskim bankam za kreditiranje MSP	75 - 85 % zneska posojila	5,9 milijarde EUR (skupaj do leta 2012)
Nemčija	Burgschaftsbanken	Zagotavljanje kontragarancij	80% zneska posojila	5,9 milijarde € (portfelj od leta 2011)
Južna Koreja		Subsidiarno financiranje	80% zneska posojila	34,6 milijarde USD (portfelj od leta 2011)
Evropska unija	Evropski investicijski sklad	Zagotavljanje bančnih garancij za zavarovanje portfelja posojil MSP	Jamstvo za 50 % posojilnega portfelja. 120 - 180 milijonov evrov na banko	6,6 milijarde € (portfelj od leta 2012)
		Subsidiarno financiranje	50 - 85 % zneska posojila	1 milijarda € (portfelj od leta 2010)

Ruski garancijski mehanizem

V Rusiji obstajata dva jamstvena programa za podporo MSP.

Prvi je sistem regionalnih jamstvenih skladov. Jamstveni sklad je pravna oseba, katere eden od ustanoviteljev je sestavni subjekt Ruske federacije ali lokalni državni organ, ustanovljen za zagotavljanje dostopa malih in srednje velikih podjetij do posojil in drugih finančnih virov. Poroštva (garancije) se dajejo poslovnim bankam, zavarovalnicam in lizingodajalcem, ki imajo sklenjeno pogodbo o sodelovanju z regijskim jamstvenim skladom. Izbor takih organizacij poteka na konkurenčni osnovi.

Obseg odgovornosti regijskega jamstvenega sklada po sklenjenih jamstvenih pogodbah (poroštvu) ne presega 70 % obsega obveznosti malega in srednjega podjetja ter organizacije infrastrukture za podporo malim in srednje velikim podjetjem do finančnega organizacija.

Regionalni jamstveni skladi so bili zdaj ustanovljeni v 80 sestavnih subjektih Ruske federacije (razen Nenetov, Čukotskih avtonomnih okrožij in Judovske avtonomne regije) s kapitalizacijo več kot 37,7 milijarde rubljev. V celotnem obdobju izvajanja programa (od leta 2006) so jamstveni skladi izdali 35,1 tisoč garancijskih obveznosti v skupni vrednosti več kot 100,9 milijarde rubljev. Ta obseg jamstev je malim in srednje velikim podjetjem omogočil privabljanje kreditnih sredstev v višini več kot 214,1 milijarde rubljev.

Drugi nov program je mehanizem državnega jamstva za podporo srednje velikim podjetjem, ki ga izvaja skupina Vnesheconombank.

Gre za vertikalni sistem protigarancij, strukturiran na naslednji način: srednje veliko podjetje, ki izpolnjuje določene zahteve in nima zavarovanja, lahko zaprosi za bančno garancijo OJSC SME Bank (upravljavec garancijskega mehanizma). Vse obveznosti SME Bank OJSC v okviru bančnih garancij, izdanih v okviru mehanizma, so zavarovane z bančno garancijo Vnesheconombank, katere znesek je 40 milijard rubljev. Po drugi strani pa je bančna garancija Vnesheconombank delno zavarovana z državnim jamstvom Ruske federacije. Ker OJSC SME Bank jamči za 50% izdanih posojil, je obseg garancijske podpore 40 milijard rubljev. bo komercialnim bankam omogočila dajanje posojil srednje velikim podjetjem v višini 80 milijard rubljev.

Podpora v okviru tega mehanizma je zagotovljena srednjim podjetjem, ki delujejo v nevirnih in netrgovinskih sektorjih. Velikost projektov, financiranih z garancijami, se giblje od 100 milijonov do 2 milijard rubljev. (velikost ene garancije je od 50 milijonov do 1 milijarde rubljev). V tem primeru mora podjetje v projekt pritegniti vsaj 20% lastnih sredstev. Rok posojila, za katerega jamči MSP Bank OJSC, je od 2 do 10 let. Stroški garancij za srednje velika podjetja ne bodo presegli 1,8 % letno in se bodo gibali v razponu od 1,4 do 1,8 % letno (za inovativne projekte bodo garancije zagotovljene na spodnji meji stroškovnega koridorja).

Glavna prednost ustvarjenega mehanizma je kombinacija instrumenta (bančne garancije) in poroka (MSP Bank OJSC), ki bo kreditnim institucijam omogočil, da prejeto zavarovanje obravnavajo kot prvovrstno.

Tako lahko v skladu s klavzulo 6.2.4 uredbe N 254-P kategorija zagotavljanja kakovosti I (obračunana po celotni ocenjeni ceni) med drugim vključuje "jamstva (jamstva) pravnih oseb, če imajo te pravne osebe naložbena ocena ni nižja od "BBB" "po klasifikaciji bonitetne agencije S&P (Standard & Poor's) ali bonitetna ocena, ki ni nižja od podobne po klasifikaciji Fitch Ratings, Moody's."

OJSC "SME Bank" na trenutni datum ima naslednje naložbene ocene, ki jih je dodelila agencija S&P:

Tako lahko garancijski mehanizem za podporo srednje velikim podjetjem, ki se je pojavil avgusta 2013, katerega upravljavec je hčerinska družba Vnesheconombank - OJSC SME Bank, postane učinkovito orodje za zmanjšanje tveganj pri kreditiranju srednje velikih podjetij.

Prav tako je treba opozoriti, da je trenutno na ravni vlade Ruske federacije sprejeta odločitev o ustanovitvi Agencije za kreditne garancije, ki bo na prvi stopnji opravljala naloge usklajevanja dejavnosti regionalnih jamstvenih skladov.

Ločena smer razvoja bi lahko bila vzpostavitev sistema za obvladovanje kreditnega tveganja z uporabo bančne garancije SME Bank OJSC pri posojilih subjektom. Ta sistem bi lahko zagotavljal metodološko podporo ob upoštevanju posebnosti obravnavanega mehanizma. Prav tako bi bilo v okviru tega modela priporočljivo razmisliti o uporabi drugih instrumentov državnega jamstva za podporo podjetništvu, ki so predstavljeni v Rusiji, in na podlagi rezultatov celovite analize učinka jamstvenega mehanizma pripraviti predloge za njegovo izvajanje. optimizacijo in prilagoditev, ob upoštevanju zbranih podatkov o mednarodnih izkušnjah.

Sklepi

Povpraševanje malih in srednje velikih podjetij po dolgoročnih posojilih je veliko in še narašča. Hkrati se dodatno zaostrujejo zahteve glede finančnega stanja posojilojemalca in zavarovanja pri kreditiranju MSP. Tveganja pri posojanju MSP so tradicionalno visoka; vrednost zavarovanja, ki ga lahko zagotovi podjetje, običajno ni likvidna in ne pokriva posojila.

Ustvarjen mehanizem garancijske podpore lahko postane učinkovito orodje, ki povečuje privlačnost kreditiranja določenih naložbenih projektov srednje velikih podjetij in zmanjšuje tveganja, povezana z zavarovanjem posojilne transakcije.

Posojila malim in srednje velikim podjetjem tradicionalno uvrščamo med visoko tvegane kategorije. Statistični podatki o nedonosnosti in stopnjah rasti portfeljev v tem segmentu trga pa kažejo nasprotno. Brez leta preizkušenega modela ocenjevanja posojilojemalca so banke prisiljene nenehno uravnavati kakovost in stroške tehnik obvladovanja tveganj.

Osvetli temna mesta

Po podatkih Centralne banke se je v letu 2007 obseg posojil, zagotovljenih podjetjem in organizacijam, povečal za 50,5% in dosegel 8,7 bilijona rubljev. Posojilni trg za mala podjetja je po ocenah RBC rasel nekoliko hitreje - v letu dni se je povečal za 55%. A ob tako hitri rasti je tudi veliko pasti.

Glavni problemi, ki se pojavljajo pri kreditiranju malih in srednje velikih podjetij, so nizka transparentnost tega segmenta in pomanjkanje zanesljivih zavarovanj. Anna Malysheva, vodja oddelka za posojila za srednja in mala podjetja pri Rus Bank, je izjavila: »V približno 50% primerov računovodski izkazi ne odražajo resničnega finančnega in ekonomskega stanja dejavnosti podjetja, zato se moramo obrniti na vodstvo računovodskih podatkov, ki jih je v prihodnje težko potrditi in kontrolirati.«

Kot je dejal Andrey Kuznetsov, vodja oddelka za razvoj malih podjetij pri banki MDM, njegova banka občasno izvaja raziskave o malih in srednje velikih podjetjih. In dosedanji rezultati kažejo, da je ta trg v fazi "zorenja". Podjetniki o kreditiranju praviloma razmišljajo šele v trenutku, ko morajo zapreti trenutne »luknje« v poslu. Zaviralni dejavnik je tudi bližina podjetnikov banki in nekaj njihove zvitosti pri sodelovanju s strokovnjakom. »Večina podjetnikov,« je opozoril govornik, »prejme zavrnitev prav zato, ker med pogajanji z banko ne znajo ustrezno izkazati svojega poslovanja.«

Čeprav ima marsikatera banka le nekajletne izkušnje na tem segmentu (če vzamemo na veliko), so si kreditne institucije nabrale dovolj izkušenj, da lahko predvidevajo, iz katere omare lahko pade kakšen okostnjak.

Irina Bychkova, vodja oddelka za posojila in garancije pri Investtorgbank, je delila svoje izkušnje: »Včasih težave, ki izhajajo iz sporov med lastniki, povzročijo resne posledice. Zabeleženi so primeri odvzema poslov lastniku s strani vodstva podjetij, opaženi so tudi poskusi roparskih prevzemov. Problematična podjetja so tista, ki so odvisna od ozkega kroga dobaviteljev oziroma kupcev. Obstaja tudi tveganje neuravnotežene rasti podjetja, ki ima težave, tudi pri odplačevanju izposojenih sredstev. Pogosto je zaradi pomanjkanja zavarovanja potrebno pritegniti osebno lastnino upraviteljev, čeprav v bistvu to ni povsem pravilno. Pogosto moraš nastopati kot revizor, včasih se težave rešujejo tudi z zamenjavo zaposlenih v podjetju.«

Ti dejavniki so precej subjektivni. Z resnim in premišljenim pristopom k poslovanju in postopku zaprosila za posojilo je večino vprašanj mogoče umakniti z dnevnega reda. Toda težave, ki nastanejo pri posojanju malih podjetij, so lahko tudi objektivne narave in celo »izkušeni« zaposleni so lahko zmedeni. Zlasti Natalija Golovanova, vodja oddelka za mala in srednje velika podjetja Ruske razvojne banke, je opozorila, da je pri ocenjevanju podjetij, ki uporabljajo posebne davčne režime, težje preveriti nekatere finančne kazalnike posojilojemalca.

Bankirji se soočajo z vprašanjem, kako preveriti podjetja, ki delujejo po tako imenovanem "poenostavljenem sistemu". Nekateri strokovnjaki menijo, da je lahko zelo težko oceniti dejansko stanje posojilojemalca z minimalnim naborom dokumentov. Tako tudi popolni računovodski izkazi morda ne vsebujejo potrebnih informacij in ne odražajo v celoti tekočih poslovnih procesov, zato po mnenju strokovnjakov ni mogoče narediti nedvoumnih zaključkov le na podlagi uradne dokumentacije.

Zato banke na podlagi svetovnih izkušenj in lastnih podatkov razvijajo različne metode za ocenjevanje kreditne sposobnosti malega podjetja.

Od posebnega do splošnega

V bančnem sektorju obstaja vzorec: če banka preide na model točkovanja za ocenjevanje posojilojemalca, to pomeni, da produkt postaja množičen. Na primer, po uvedbi točkovanja pri hipotekarnih posojilih je ta produkt postal dostopen širši javnosti.

Pri kreditiranju malih podjetij se naloga nekoliko zaplete. Prvič, pogosto govorimo o večjih zneskih. Drugič, veliko lažje je preveriti informacije in oceniti posameznika kot podjetje. Če je pri posojilu posamezniku na večino vprašanj mogoče odgovoriti nedvoumno (starost, zakonski stan, število otrok itd.), potem so pri ocenjevanju podjetja pomembni dejavniki osebne lastnosti vodje, odnosi s partnerji, oblika poročanja, odnosi v timu, možnosti za razvoj panoge itd.

Kljub temu pa danes, ko zanimanje bank za kreditiranje malih in srednjih podjetij nenehno narašča (med drugim tudi zaradi vladnih programov) in se tisti, ki želijo posojilo, tako rekoč vrstijo v vrstah, avtomatizirani sistemi za ocenjevanje posojilojemalcev lahko pride prav.

Formalno obstajata dve glavni metodi za ocenjevanje posojilojemalca: individualna analiza in točkovanje. Nobena skrivnost ni, da ima model točkovanja dve glavni prednosti: visoko hitrost obdelave in nizke stroške. Toda hkrati se v skladu z zakonom "žanra" kakovost preverjanja s tem pristopom zmanjša. Ivan Khomenko, vodja oddelka za kreditiranje malih in srednje velikih podjetij pri banki Moscow-Credit Bank, je pojasnil: »Stroški točkovanja so zagotovo nižji, saj se vloga pregleda v krajšem času in zaposleni z nižjo stopnjo kvalifikacij in za analizo lahko uporabimo plače. Z večanjem zneskov posojil postaja analiza posojilojemalca bolj individualna, saj se povečuje donosnost posojila v absolutnem smislu.«

V začetni fazi je pomembno, da banka poveže morebitna tveganja in stroškovne postavke. Zaradi tega večina kreditnih institucij uporablja mešani sistem za ocenjevanje posojilojemalcev.

Tako banke VTB 24, Ruska razvojna banka, UniCredit Bank, Moskva-Credit Bank, Soyuz Bank uporabljajo sistem točkovanja za ocenjevanje posojilojemalcev pri izvajanju "mikrokredita", to je v okviru programov, v katerih je znesek posojila najmanjši za določen segment. v tej kreditni ustanovi.

V Investtorgbank je izbira metodologije ocenjevanja posojilojemalca odvisna ne le od zneska posojila, temveč tudi od regije, v kateri in koliko časa stranka dela v tem poslu. Predsednik upravnega odbora Investtorgbank Vladimir Gudkov je pojasnil ta pristop: »Regije se med seboj zelo razlikujejo glede plač, življenjskih plač, razvoja infrastrukture in storitvenega sektorja ... To nalaga določene značilnosti načelom poslovanja. Moskovska regija je skoraj 90% prešla na "transparentno" poslovno shemo, tako da se točkovanje lahko uporablja v okrožju glavnega mesta. V regijah, nasprotno, prevladujejo "sive" sheme, kar pomeni, da je treba opraviti individualno oceno posojilojemalca."

Metodologije, ki jo uporabljajo banke, pa ni vedno mogoče imenovati točkovanje. Kot je opozorila vodja oddelka za delo z MSP Alexandra Bugaeva (Svedbank), je trg posojil MSP v Rusiji mlad: »Potrebna kreditna zgodovina ni bila zbrana, delo urada za kreditno zgodovino je še vedno neučinkovito. Poleg tega je točkovanje uporabno samo za standardne aplikacije in pri odločanju uporablja končno število dejavnikov, predvidenih ob razvoju programa, kar pomeni, da ne upošteva specifike podjetij, morebitnih dodatnih dejavnikov, tj. zelo pomembna za mala in srednje velika podjetja, na katero bi bil pozoren kreditni analitik " Rus Bank je ustvarila poseben poenostavljen postopek za ocenjevanje posojilojemalca, blizu točkovanja. Anna Malysheva (Rus Bank) je pojasnila, da ta postopek temelji na analizi določenih stop dejavnikov in njihove skladnosti s parametri posojilnega programa.

Natalija Golovanova (Ruska razvojna banka) je opozorila na drugo stran problema ocenjevanja kreditojemalca: »Točkovalni sistemi ne morejo povsem objektivno oceniti poslovanja kreditojemalca in pogosto se zgodi, da sistem točkovanja zavrne »dobre« kreditojemalce, medtem ko "slabi" ali celo goljufi, nasprotno, daje pozitiven odgovor. To je nezaželeno tako za banke kot za kreditojemalce same.”

Meja med »zanesljivim« in »nezanesljivim« posojilojemalcem je lahko zelo tanka. Dve živilski trgovini v istem mestu se lahko izkažeta za popolnoma različni, saj imata različne dobavitelje, različno ponudbo, različne upravitelje, različna prodajna mesta, različne storitve itd. Vse to je zelo težko upoštevati. nianse mehansko. Zato se bančni uslužbenci raje odpravijo na izlete in se seznanijo s proizvodnjo in upravljanjem podjetja. Včasih lahko en obisk zagotovi več informacij kot kup dokumentov.

Mnoge banke razvijajo lastno metodologijo za interakcijo s strankami, ki od potencialnega posojilojemalca ne zahteva predložitve številnih potrdil iz različnih oddelkov. Osebni vodja gre na spletno stran in neodvisno analizira poročilo upravljanja. Na ta način je mogoče, prvič, minimizirati začasne izgube s strani posojilojemalca, drugič, analizirati in predvideti vsa možna tveganja in, tretjič, optimizirati proces. Podatki so sestavljeni v standardni obrazec, na podlagi katerega ne bo več težko sprejeti usodne odločitve.

Seveda so s tem pristopom stroški neizmerno višji. A na izbiro metodologije lahko vpliva veliko dejavnikov: od velikosti mreže poslovalnic in obsega poslovanja do minimalnega zneska posojila, ki ga določi banka. Kot je opozoril Eduard Issopov, član uprave UniCredit Bank, je lahko kreditiranje malih podjetij za banko privlačno, če ima jasno vzpostavljen sistem obvladovanja tveganj: bodisi je bilo zaposleno potrebno število ljudi za prevzemanje zavarovanj ali sistem točkovanja je bil razvit.

Kako uravnotežiti stroške in sprejemljiva tveganja - danes kreditne institucije o tem odločajo same.

Rezervacije na debelo in drobno

Izboljšanje kakovosti posojilnega portfelja za banke ni povezano le s preprečevanjem neplačil, temveč tudi z zmanjšanjem zneska rezervnih sredstev.

Uredba Centralne banke št. 254-P "O postopku oblikovanja rezerv kreditnih institucij za morebitne izgube pri posojilih, posojilih in podobnih dolgovih" dovoljuje za namene rezervacije združiti manjše (ne več kot 0,5% kapital banke) posojila, ki so podobna glede posojil, v portfelje homogenih posojil.

Alexandra Bugaeva (Svedbank) je opazila splošni trend na posojilnem trgu: »Banke si prizadevajo povečati število standardnih posojil z razvojem široke linije izdelkov. To omogoča združevanje posojil v portfelje z namenom oblikovanja rezerv za celoten portfelj, kar banki prihrani čas in trud ter zniža stroške posojilnega produkta tako za banko kot za posojilojemalca.« Zato večina posojil sodi v kategorijo tako imenovanih standardnih posojil.

Anna Malysheva (Rus Bank) je izjavila: »V skladu z možnostjo, ki jo ponuja Centralna banka, Rus Bank združuje vsa posojila, izdana v okviru posojilnega programa za srednja in mala podjetja, v portfelje homogenih posojil in ustvarja rezervo za te portfelje z višina rezervnih obrestnih mer od 1 % dalje. Ta mehanizem bistveno poenostavlja delo banke s tem poslovnim segmentom, zmanjšuje delovno intenzivnost in omogoča bolj fleksibilen pristop k procesu izdaje in vzdrževanja velikega števila standardnih posojil.

Za banke je pomembno, da v fazi ocenjevanja natančno določijo, v katero kategorijo posojilojemalcev sodi stranka, in jo pripišejo ustreznemu portfelju. Če sistem odpove in pride do zamud pri servisiranju dolga, se to posojilo izloči iz portfelja homogenih posojil, posojilojemalcu se dodeli nižja kakovostna kategorija, na posojilo pa se oblikujejo dodatne rezerve. Seveda je tak postopek za banke nezaželen.

Če posojilo na več načinov ne ustreza nobenemu portfelju homogenih posojil (na primer velikost posojila presega dovoljeno količino ali primanjkuje zavarovanja), banka uporabi individualne rezerve. Delež takih nestandardnih posojil v banki je praviloma zanemarljiv.

Za banke je bolj priročno, da se držijo standardiziranega pristopa in ne izdajajo visoko tveganih posojil. Vendar pa, kot ugotavlja Alexandra Bugaeva (Svedbank), kreditne institucije pogosto ustrežejo podjetjem na pol poti in pri analizi upoštevajo njihove izjave vodstva: »Če je banka pripravljena prevzeti večje tveganje, bo to posojilo dražje za oba posojilojemalec in banka. Banka je prisiljena povečati višino rezerv, kar pomeni dodatne stroške, in zagotoviti nadomestilo za tveganje. Za posojilojemalca se to odraža v zvišanju obrestne mere za posojilo in zaostrenih posojilnih pogojih. Banke se pogosto srečujejo s podobnimi situacijami.«

Kot kaže praksa, za človečnostjo v bankah vedno obstaja logična utemeljitev in finančna jamstva. Morda so ravno zaradi tega pristopa tveganja pri kreditiranju malih in srednje velikih podjetij danes precej nizka.

Kako se ocenjujejo tveganja, povezana s kreditiranjem malih podjetij? Kakšne zahteve je določila Banka Rusije za oblikovanje rezerv za morebitne izgube posojil? Oddelek za bančno regulacijo in nadzor Banke Rusije je odgovoril na ta vprašanja posebej na zahtevo BO.
Ocena tveganja za posojila malim podjetjem se izvaja na način, ki ga določa Uredba Banke Rusije št. 254-P z dne 26. marca 2004 „O postopku oblikovanja kreditnih institucij za rezervacije za morebitne izgube pri posojilih, posojilih in podobno. dolg” (v nadaljnjem besedilu - Uredba št. 254-P).

V skladu s klavzulo 3.1.1 in klavzulo 3.1.2 Uredbe št. 254-P mora kreditna institucija oceniti kreditno tveganje izdanega posojila (strokovna presoja) na podlagi rezultatov celovitega in objektivnega analiza dejavnosti posojilojemalca, ob upoštevanju njegovega finančnega položaja in kakovosti servisiranja dolga po posojilu, ter vse informacije, ki so na voljo kreditni instituciji o morebitnih tveganjih posojilojemalca, o delovanju tveganja, na katerem posojilojemalec deluje.

Uredba št. 254-P ne določa posebnih zahtev za oblikovanje minimalnih rezerv za morebitne izgube pri posojilih, danih malim podjetjem.

Hkrati Banka Rusije posveča ustrezno pozornost vprašanju ustvarjanja pogojev za banko za izvajanje učinkovitejših postopkov ocenjevanja tveganj in oblikovanju rezerv za morebitne izgube iz posojil, danih tem subjektom. Implementacija teh pristopov pomaga bankam prihraniti stroške dela pri kreditiranju malih in srednje velikih podjetij, hkrati pa uporaba sodobnih tehnik ocenjevanja tveganja omogoča oblikovanje ustreznih rezerv za izgube pri posojilih.

Na primer, kot del pojasnitve pristopov k vrednotenju posojil in oblikovanju rezerv za morebitne izgube posojil v skladu z Direktivo Banke Rusije št. 1759-U z dne 12. decembra 2006 "O spremembi Uredbe Banke Rusije št. 254-P z dne 26. marca , 2004 "O postopku za oblikovanje rezerv kreditnih institucij za morebitne izgube pri posojilih, posojilih in enakovrednem dolgu", ki je začel veljati 1. julija 2007, predvideva izključitev iz zahtev klavzule 3.14.1. Uredba št. 254-P, ki določa seznam posojil, za katere se oblikuje rezerva v višini najmanj 21% posojil, danih zastavljalnicam, zadrugam, skladom za podporo malim podjetjem in jih uporabljajo za zagotavljanje posojil malim podjetjem in posamezniki. To pojasnilo omogoča, da se posojila, dana tem subjektom in se uporabljajo za dajanje posojil malim podjetjem, ne razvrstijo v kategorijo kakovosti III z oblikovanjem rezerve v zvezi s takimi posojili.

Direktiva Banke Rusije z dne 28. decembra 2007 št. 1960-U „O spremembi klavzule 6.3 predpisov Banke Rusije z dne 26. marca 2004 št. 254-P „O postopku, po katerem kreditne institucije oblikujejo rezerve za morebitne izgube na posojila, posojila in podoben dolg » je mogoče priznati kot zavarovanje za namene uredbe št. 254-P jamstva skladov za podporo podjetništvu, ki so jih ustanovili sestavni subjekti Ruske federacije, in sklade za spodbujanje posojanja malim in srednje velikim podjetja, ki omogoča oblikovanje rezervacije za morebitne izgube pri posojilu ob upoštevanju tovrstnih zavarovanj (to je zmanjšanje višine rezervacije za višino varščine).

Poleg tega Uredba št. 254-P (klavzula 1.5 Poglavje 5) za poenostavitev ocene posojil, ki niso pomembna po velikosti, ki praviloma vključujejo posojila malim podjetjem, predvideva možnost združevanja podobnih posojila v portfelje. Ta pristop vključuje ocenjevanje tveganja glede na celoten kreditni portfelj na podlagi podatkov o višini izgub za skupino podobnih kreditov za preteklo obdobje, pri čemer je zagotovljena primerljivost vseh bistvenih okoliščin, ki se nanašajo na naravo, obseg kreditov, poslovanje. pogoji posojilojemalcev in druge okoliščine.

Trenutno je vprašanje razširitve na posojila, odobrena pravnim osebam - malim podjetjem, pristopa, ki predvideva možnost oblikovanja portfelja posojil s splošno stopnjo oslabitve, določeno s prisotnostjo in določenim trajanjem zapadlih plačil, ki jih določa odst. 5.1 Uredbe št. 254-P, se obravnava.

Trenutno se ta pristop izvaja v zvezi s posojili posameznikom.

Strokovno mnenje

Obeti za razvoj sistema kreditiranja malega gospodarstva in obstoječega sistema rezervacije sredstev za morebitne izgube pri posojilih je ocenil predsednik Združenja regionalnih bank "Rusija" Anatolij Aksakov:

Trenutno banke neodvisno določajo višino rezerv za posojila, izdana malim in srednje velikim podjetjem, na podlagi temeljite analize finančnih in gospodarskih dejavnosti podjetij. Seveda to upočasni proces. Da bi poenostavili postopek, nekatere banke izdajajo posojila samostojnim podjetnikom in jih registrirajo kot posojila posameznikom. Navsezadnje se posojilo posamezniku lahko izda v 24 urah, medtem ko je ob prejemu vloge podjetnika potrebno opraviti finančno analizo posojilojemalca. Združenje Rossiya je v sodelovanju z bankirji pripravilo predloge za spremembo uredbe Banke Rusije 254-P "O postopku oblikovanja rezerv za morebitne izgube posojil." Po našem mnenju bi morala višina rezerv za morebitne izgube posojil za izračun optimalne obrestne mere za posojila malim in srednje velikim podjetjem znašati vsaj 1-1,5% (za portfelj posojil brez zapadlih plačil) in se povečevati glede na trajanje zamude.

Posojila malim in srednje velikim podjetjem uvrščamo med visoko tvegane. Najverjetneje se bodo podražili, posojilojemalci pa se bodo soočili s strožjimi pogoji in zavrnitvami. Na splošno pa bo izvajanje pobude centralne banke prispevalo k razvoju kreditiranja malih in srednje velikih podjetij ter spodbudilo aktivnost bank v tem sektorju, saj je individualna rezervacija množičnega posojilojemalca za banke predraga in uvedba enotnega algoritma bo postopek avtomatizirala.

Problem poročanja in transparentnosti malih in srednje velikih podjetij ostaja aktualen. Mnogi podjetniki še vedno raje delajo po "sivih" in "črnih" shemah, ne da bi razkrili svoj promet. Seveda to vpliva na možnost pridobitve posojila in jo bistveno zmanjša. Povečanje rezerv za morebitne izgube posojil bo povzročilo zaostritev posojilnih pogojev - ker bodo bankirji začeli še bolj podrobno preverjati podatke, ki jih je prijavil potencialni posojilojemalec. Morda bo ta ukrep k legalizaciji spodbudil številne udeležence na trgu, ki še vedno delajo po »sivih« in »črnih« shemah.

Toda, kot kažejo tako teorija kot izkušnje pri ocenjevanju in obvladovanju kreditnega tveganja, ima kreditno tveganje kompleksno notranjo strukturo. Poleg tveganj, ki jih povzročajo značilnosti vsakega posameznega posojilojemalca, obstajajo še druge komponente. Trg kreditiranja MSP pri nas je zadnji segment kreditnega trga, ki je še vedno premalo pokrit z bančnimi storitvami. Kako naj bodo zasnovani sistemi za ocenjevanje in obvladovanje tveganj kreditiranja podjetij v tem segmentu?

Kaj obsega kreditno tveganje?

Hkrati s hitro rastjo kreditnega trga v Rusiji v prvem desetletju 21. stoletja. Povečala so se tudi tveganja, povezana s posojilno dejavnostjo. Zaradi tega se povečuje tudi pomen metod za ocenjevanje kreditne sposobnosti posojilojemalcev za ruske banke. Če želite ustvariti in uporabljati metode za merjenje in upravljanje kreditnih tveganj, morate najprej razumeti, katere vrste kreditnih tveganj obstajajo in kako so med seboj povezane. Na sl. Slika 1 prikazuje hierarhijo vrst kreditnega tveganja, ki je oblikovana v trinivojsko strukturo.

Slika 1

Kreditno tveganje na osnovni ravni predstavlja transakcijsko tveganje. To tveganje je povezano s spremenljivostjo kreditne sposobnosti posameznih posojilojemalcev, ki nastane kot odziv na spremembe gospodarskih, panožnih, sociodemografskih in drugih dejavnikov, ki nanjo vplivajo. To tveganje se kaže v variabilnosti denarnega toka podjetij ali dohodkov posameznih posojilojemalcev. Zaradi tega se lahko spremeni tudi verjetnost vračila ali, nasprotno, nevračila izposojenih sredstev. Na naslednji stopnji hierarhije so tveganja, povezana z "obnašanjem" velikih skupin posojil, združenih po načelu podobnosti v "eno veliko posojilo", imenovano portfelj. Združevanje posojil v portfelj narekuje potreba po zmanjšanju stroškov upravljanja: predpostavlja se, da je takšen portfelj mogoče upravljati kot eno veliko posojilo. Toda potem mora biti takšen metakredit označen z nekaterimi parametri, ki omogočajo oceno njegovega inherentnega tveganja - tako imenovanega tveganja portfelja. Portfelj združuje posojila, ki so izpostavljena istim dejavnikom tveganja, vključno z ekonomskimi (na primer stanje povpraševanja v panogi) in socialnimi (na primer višina dohodka prebivalstva) dejavniki. Vzemimo primer možne situacije s portfeljem posojil MSP: v primeru padca povpraševanja bodo najšibkejšim podjetjem z najmanj razpršenimi produktnimi portfelji ali z najmanj razpršenimi distribucijskimi sistemi najprej upadli prihodki in zato verjetnost neplačila se bo povečala. Naslednjo, tretjo raven hierarhije predstavlja alokativno kreditno tveganje - tveganje, ki nastane zaradi porazdelitve sredstev banke po panogah, regijah njene prisotnosti in bančnih produktih. Različna dinamika razvoja in različna stanja regionalnih gospodarstev, industrij in na primer povpraševanje po različnih vrstah bančnih posojil določajo variabilnost v kakovosti kreditnih portfeljev, ki jih oblikuje banka. Tako bo vlaganje v različnih deležih sredstev v posojanje isti sestavi panog, ki imajo na voljo enake kreditne produkte in so panoge lokalizirane v istih regijah, vodilo do dejstva, da bo vsaka od teh različnih možnih dodelitev kreditnih virov bo ustvaril svojo dobičkonosnost in bo zaznamovan s svojo stopnjo kredita, dodelitvijo in tveganjem. V tem članku se bomo osredotočili na najnižjo – osnovno – raven transakcijskega kreditnega tveganja.

Temelj sistemov za obvladovanje transakcijskega kreditnega tveganja je točkovanje

Začnimo opis metodološke podpore za ocenjevanje in obvladovanje transakcijskega kreditnega tveganja z opredelitvijo pojma točkovanje. Bonitetno točkovanje je hiter, natančen, objektiven in trajnosten postopek ocenjevanja kreditnega tveganja, ki ima znanstveno podlago. Točkovanje vedno predstavlja tak ali drugačen matematični model, ki povezuje stopnjo kreditnega tveganja (verjetnost neplačila posojilojemalca) s številnimi različnimi parametri, ki označujejo posojilojemalca - fizično ali pravno osebo. Naj takoj opozorimo, da je za reševanje istega problema lahko veliko modelov točkovanja, na primer ocenjevanje kreditnega tveganja MSP. Poleg tega je vsak od teh modelov zgrajen v skladu z individualnim algoritmom, uporablja svoj nabor dejavnikov, ki označujejo tveganje, povezano s posojanjem posojilojemalcu, in posledično prejme oceno praga, ki nam omogoča, da posojilojemalce razdelimo na "slabe" in “dobro”. Bistvo kreditnega točkovanja je, da se vsakemu posojilojemalcu dodeli individualna ocena kreditnega tveganja - verjetnost neplačila. Primerjava verjetnosti vrednosti neplačila, pridobljene za določenega posojilojemalca, z mejno oceno, specifično (to poudarjamo) za vsak model točkovanja, pomaga rešiti najtežji problem izbire pri izdaji posojila: dati sredstva danemu posojilojemalcu ali ne. Tako je točkovanje v bistvu samodejni ali avtomatizirani postopek, ki kreditojemalce razvršča v zahtevano število razredov. V najpreprostejšem primeru obstajata dva taka razreda - tisti, ki jim je mogoče izdati posojilo, in tisti, ki jim je to strogo "kontraindicirano".

Zahvaljujoč uporabi točkovanja lahko banka zmanjša število »slabih« posojil s filtriranjem toka posojilnih prošenj strank. Kot dokaz predstavljamo podatke o kreditiranju fizičnih oseb po sistemu točkovanja Fair Isaac. Po »prehodu« dejavnikov, ki označujejo posojilojemalca, skozi točkovni model, dobimo število (score), ki določa stopnjo kreditnega tveganja, ki je lastna temu posojilojemalcu. Ta številka ima eno od vrednosti v območju od 500 do 800. Vsaka od vrednosti v tem intervalu označuje drugačno verjetnost odplačila posojilnih obveznosti s strani posojilojemalca. To pomeni, da različne vrednosti bonitetnega točkovanja pomenijo različna razmerja med "dobrimi" in "slabimi" posojilojemalci (slika 2).

Slika 2

Na sl. 2 je na vodoravni osi prikazana vrednost točkovanja, izračunana z modelom, na ordinatni osi pa je prikazana verjetnost neplačila posojilojemalca, ki ustreza tej točkovanju. Kot je razvidno iz slike, povečanje točkovanja posojilojemalca spremlja zmanjšanje verjetnosti njegovega neplačila: višji kot je točkovanje, bolj je določen posojilojemalec odporen na kreditno tveganje. Slika ponazarja to odvisnost: če 100 ljudi s točkovanjem nad 800 stopi v stik z banko, potem le eden od njih ne bo vrnil odvzetih sredstev. In obratno, če 100 ljudi z oceno 499 ali manj kontaktira podjetje, jih 87 ne bo vrnilo izposojenih sredstev. Tako banka s kreditiranjem posojilojemalcev z visoko vrednostjo točkovanja zmanjša verjetnost neplačila posojila. To zmanjšuje izgube in povečuje dobičke iz posojilnih dejavnosti, ne da bi znižali posojilne standarde.

Kako poteka točkovanje? Kaj je notri?

Za ustvarjanje sistemov točkovanja je potrebnih več sestavin. Obravnavo bomo začeli z analizo modelov točkovanja, ki se uporabljajo za ocenjevanje bonitete podjetij, saj so za podjetja že razviti modeli točkovanja, katerih struktura je opisana v znanstveni periodiki. Najbolj znan med temi modeli je model E. Altmana, katerega prva različica je bila razvita leta 1968 na podlagi statističnih podatkov manj kot 70 ameriških podjetij, od katerih jih je polovica propadla. Ta model je namenjen oceni kreditne sposobnosti velikih javnih podjetij v osnovnih sektorjih ameriškega gospodarstva. Altmanovega modela ni mogoče uporabiti za oceno kreditne sposobnosti na primer malih podjetij. Zato je leta 1984 raziskovalec D. Fulmer ustvaril poseben model za ocenjevanje kreditne sposobnosti malih podjetij z letnim prometom približno 0,5-1 milijona dolarjev, ki ga je ustvarilo svetovno znano podjetje Fair Isaac - a priznano vodilno podjetje pri razvoju modelov točkovanja za kreditiranje fizičnih oseb. To je eden najmanj javnih modelov, o njegovi notranji strukturi pa je malo znanega. Ali lahko kar koli poenoti modele točkovanja za tako različne entitete: velika podjetja, mala podjetja in posameznike? Izkazalo se je - da, lahko! Ta enotna točka za vse tri vrste modelov je enakost:

kjer je Z vrednost točkovanja (točka);
a k so utežni koeficienti, ki označujejo pomembnost dejavnikov tveganja;
X k so dejavniki tveganja, ki določajo kreditno sposobnost posojilojemalca.

Ta formula je zasnovana za izračun bonitetne vrednosti ali številčne vrednosti, ki označuje kakovost posojilojemalčeve kreditne sposobnosti. Prav ta (ali podobna) formula je "jedro" skoraj vsakega sistema točkovanja. Zlasti v Altmanovem modelu ima obliko:

kjer so koeficienti modela vrednosti 1,2; 1,4; 3.3; 0,6; 0,999 in so uteži, ki določajo pomembnost dejavnikov tveganja; znaki A, B, C itd. — dejavniki tveganja. Na primer, A je razmerje med obratnim kapitalom in skupnimi sredstvi; B je razmerje med zadržanim dobičkom iz preteklih let in celotnimi sredstvi; C je razmerje med dobičkom pred obrestmi in davki in celotnimi sredstvi; D je razmerje med tržno kapitalizacijo in celotno knjigovodsko vrednostjo dolžniških obveznosti; E je razmerje med obsegom prodaje in celotnimi sredstvi.

V Fulmerjevem modelu ima podobna formula za oceno kreditne sposobnosti naslednjo obliko:

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 V 6 + 0,575 V 7 + 1,083 V 8 + 0,849 V 9,

kjer je V 1 razmerje med zadržanim dobičkom iz prejšnjih let in bilančno vsoto;
V 2 - razmerje med obsegom prodaje in bilančno vsoto;
V 3 - razmerje med dobičkom pred davki in bilančno vsoto;
V 4 je razmerje med denarnim tokom in celotnim dolgom;
V 5 je razmerje med dolgom in bilančno vsoto;
V 6 - razmerje med kratkoročnimi obveznostmi in bilančno vsoto;
V 7 - logaritem opredmetenih osnovnih sredstev;
V 8 je razmerje med obratnim kapitalom in celotnim dolgom;
V 9 je logaritem razmerja med dobičkom pred obrestmi in davki in plačanimi obrestmi.

Oba opisana modela točkovanja, tako kot številni drugi modeli, imata skupno lastnost - njuno večdimenzionalnost, ki jo lahko v najpreprostejšem primeru za dva dejavnika tveganja ponazorimo z geometrijsko »interpretacijo« (slika 3), kjer so dejavniki kreditnega tveganja določene spremenljivke. X1 in X2 (njun specifičen pomen v tem primeru ni pomemben).

Slika 3

Izposojevalci dveh razredov so na sliki predstavljeni z ovali različnih barv: nekateri, na primer »slabi«, so predstavljeni s sivim ovalom, drugi (»dobri«) pa s črnim. Po nobenem posameznem dejavniku tveganja ni mogoče ločiti »slabih« posojilojemalcev od »dobrih« (zaradi velikega prekrivanja funkcij porazdelitve dejavnikov tveganja – zvonastih krivulj). Na sl. 3 zvonaste krivulje vzdolž osi dejavnikov tveganja so oblikovane s projekcijo skupin »dobrih« in »slabih« posojilojemalcev na te dejavnike tveganja. Te projekcije – funkcije gostote verjetnosti – opisujejo pogostost pojavljanja lastnosti posojilojemalca, ki se uporabljajo za točkovanje v razvrščenih skupinah. Večje območje presečišča teh krivulj za katerega koli od dejavnikov tveganja kaže na nezmožnost razlikovanja "slabih" posojilojemalcev od "dobrih". Posojilojemalci različnih razredov so si po prvem in drugem dejavniku tveganja med seboj zelo podobni. Točkovalni model s pomočjo statistike predhodno obdelanih kreditov »išče« takšen »zorni kot« podatkov v prostoru dejavnikov tveganja (v našem primeru je dvodimenzionalen, v splošnem pa večdimenzionalen) tako da si predmeti različnih razredov, gledani iz tega »zornega kota«, niso podobni. Na sl. 3 je ta "zorni kot" označen s pikčasto črto, ki poteka med sivimi in črnimi ovali in ju ločuje. Pravokotna na to črto je točkovalna os, projekcija na katero slike "slabih" in "dobrih" posojilojemalcev omogočajo razlikovanje med seboj. Presečišče teh ravnih črt daje mejno vrednost točkovanja (mejno raven) - Z*. Funkcije gostote posojilojemalcev različnih razredov, ko se projicirajo na točkovalno os Z, se med seboj razlikujejo. Od kod prihajajo številčne vrednosti koeficientov, ki tehtajo dejavnike tveganja, vključene v model? Ti koeficienti so rezultat postopka usposabljanja, ko se modelu za konfiguracijo prikažejo razpoložljivi statistični podatki o izdanih posojilih in učinkovitosti tega procesa (»slabi« in »dobri« posojilojemalci) in iterativno »izbere« koeficientov na način, da je bila natančnost prepoznavanja »slabih« in »dobrih« posojilojemalcev, »dobrih« posojilojemalcev največja. Na sl. 3 je izbor kota naklona premice, ki seka sive in črne ovale, in presečišča te premice z ordinatno osjo.

Za določitev koeficientov modela je potrebno, da se statistični vzorec razdeli na tiste skupine posojilojemalcev (v najpreprostejšem primeru sta dve - "slabi" in "dobri"), ki jih mora točkovalni model prepoznati. To težavo imenujemo "kreditno pokopališče". Poleg tega so podatki, ki se uporabljajo za izbiro količnikov, podvrženi precej strogim zahtevam: da bi ti količniki »občutili« »slabe« posojilojemalce, jih mora biti kar veliko (in v mnogih naših bankah število »slabih«) posojilojemalcev je malo, saj se le poskušajo naučiti posojati MSP). Številke, ki označujejo razmerje med "slabimi" posojilojemalci in "dobrimi", so značilne za številne banke: od 1 do 100 do 10-15 do 100 (po naših izkušnjah se vrstni red velikosti ne razlikuje veliko). Seveda je zaradi krize leta 2008 število »slabih« posojilojemalcev naraslo do te mere, da je bilo veliko bank tik pred propadom, ampak ... težave s statističnimi bazami še vedno obstajajo tudi pri takih bankah, saj je bil njihov propad zaradi visoke koncentracije podjetij iz posebnih industrij v njihovih posojilnih portfeljih. Med takšnimi panogami, ki sta prevladovali v portfeljih bank, sta gradbeništvo in trgovina. O možnostih izvajanja postopka statističnega učenja tudi pri takšnih »kreditnih pokopališčih« še ni mogoče govoriti. Poleg kvantitativnega razmerja v statistiki usposabljanja med »slabimi« in »dobrimi« posojili je pomemben dejavnik skupno število primerov za vsako panogo. In oblikovanje portfeljev iz tako ekonomsko različnih sektorjev, kot sta trgovina in gradbeništvo, vodi do dejstva, da poskušamo z enim modelom opisati različne predmete. Za gradbeništvo je značilen velik obseg osnovnih sredstev in dokaj počasen obrat kapitala, za trgovino pa majhen obseg osnovnih sredstev in visoka obratnost kapitala. Upoštevajte, da čim bolj podroben je opis posojilojemalca (za kar seveda stremi vsak posojilodajalec z uporabo večjega števila karakteristik), tem večje število tako »dobrih« kot »slabih« primerov mora uporabiti »kreditno pokopališče«. vsebujejo. Za oblikovanje sistema točkovanja, ki uporablja postopek nadzorovanega učenja (to vključuje oba obravnavana modela), je potrebno imeti zadostno število kreditojemalcev, ki so banko oškodovali. Obstaja rešitev, ki zahteva uporabo strokovnega znanja. Vendar pa morate pri izbiri razumeti, kako lahko ocenite sestavo lastnosti, potrebnih za točkovanje, pomen posameznega znaka kreditne sposobnosti in kako združiti mnenja številnih strokovnjakov o tem, saj se zanašate na mnenje ena oseba pri izdajanju posojil je nevarna. Zato se pri formalizaciji strokovnega znanja še vedno znajdemo na »poti«, ki nas vodi do statističnega točkovanja.

Za zaključek tega razdelka naj omenimo, da algoritmi, ki smo jih izbrali za usposabljanje modela točkovanja, spadajo v razred statističnih modelov: za izdelavo modelov sta potrebna učni vzorec in postopek statističnega usposabljanja. To pomeni, da mora modul za točkovanje imeti vsaj dva načina delovanja. Prvi, če so podatki na voljo, je način za usposabljanje modela: iskanje takšnih koeficientov modela, ki bodo najbolje razvrstili vzorec statističnih podatkov. Drugi način je dejansko delovanje izdelanega modela, v tem načinu model zagotavlja izvedbo razvrstitve vhodnega toka posojilojemalcev v razrede, ki so vnaprej določeni v načinu usposabljanja. Za izvedbo prvega načina – usposabljanje modela točkovanja – mora biti izpolnjenih več predpogojev. Prvič, statistične podatke je treba vnaprej pripraviti na poseben način: vzorec podatkov je treba razdeliti na dva dela - usposabljanje in testiranje. V učnem vzorcu je treba zbrati presežne podatke o potencialnih posojilojemalcih. Vključevati mora spremenljivke, ki bi lahko bile potencialno uporabne pri odločanju o kreditni sposobnosti posojilojemalcev, izbor specifičnih spremenljivk za vključitev v model točkovanja pa poteka med učnim procesom in brez človeškega posredovanja. Drugič, uporabnik (bančni specialist) bi moral imeti možnost izbire med več vrstami modelov točkovanja (govorimo o dveh najpogostejših algoritmih: logistični regresiji in odločitvenih drevesih). Vse zgoraj navedeno je prikazano na sl. 4.

Slika 4

Leva stran slike prikazuje blokovni diagram delovanja točkovalnega modula v vadbenem načinu, desna pa način delovanja. Prvi od opisanih načinov delovanja tega modula zagotavlja izbiro iz redundantnega nabora lastnosti tiste podmnožice, ki zagotavlja zahtevano raven klasifikacije, torej v tem načinu se gradi matematični model točkovanja (npr. določijo se regresijski koeficienti). Toda za izgradnjo modela točkovanja je treba nekako zagotoviti, da se postopek usposabljanja ustavi, za kar se uporablja poseben model, ki izračuna tako imenovano krivuljo ROC in indikator kakovosti modela točkovanja - AUC. Ko je v procesu statističnega usposabljanja dosežena zahtevana raven kakovosti modela, je postopek statističnega usposabljanja zaključen in model preide v način delovanja. Na sl. Na sliki 5 je prikazana krivulja ROC, pridobljena z uvedbo sistema točkovanja v eni od ruskih bank, ki so vključene med 100 najboljših. Navpična os na grafu prikazuje odstotek »slabih« posojilojemalcev, ki jih model ujame od skupnega števila posojilojemalcev z nezadostno kreditno kvaliteto. Na vodoravni osi je prikazan delež posojilojemalcev v celotnem toku posojilojemalcev - potencialnih strank, ki jim bo kreditna sredstva zavrnjena. Simetrala pravega kota, ki poteka od leve proti desni na sliki, prikazuje model točkovanja, ki "vrže kovanec" (naključni klasifikator), da sprejme odločitev. Jasno je, da čim boljši je model točkovanja, bolj strma mora biti krivulja ROC.

V idealnem modelu mora sovpadati s pravim kotom (zgoraj levo). To pomeni, da model prepozna vse »slabe« posojilojemalce v učnem vzorcu, vendar nikomur neupravičeno zavrne posojila, kar se ne more zgoditi. Kot je razvidno iz ilustrativnega primera, ki označuje točkovanje v skoraj idealni situaciji, vedno obstaja nekaj prekrivanja med podobami »dobrih« in »slabih« posojilojemalcev. Zato bi morala krivulja v resnici ležati v vmesnem položaju (med simetralo in zgornjim levim kotom). Kakovost modela, katerega krivulja ROC je prikazana na sl. 5 je bil precej visok, z AUC 0,85.

Slika 5

Težave pri pridobivanju točkovalnega modela za kreditiranje MSP

Kot že omenjeno, postaja uvedba točkovanja v bančnem upravljanju zelo aktualna zaradi rasti potrošniškega in poslovnega kreditiranja. Naj orišemo težave, s katerimi se bo morala soočiti bančna skupnost na tej poti.

Poskus uporabe Altmanovega modela za Gazprom, Rosneft ali LUKOIL vsaj s formalnega vidika ne bo povzročil nobenih težav. Obstajajo uradni podatki o poročanju, obstajajo utežni koeficienti, kar pomeni, da je mogoče izračunati oceno kreditne sposobnosti posojilojemalca. Toda kaj storiti, če ne morate oceniti omenjenih največjih podjetij, temveč »tovarno sveč očeta Fedorja«, katere delnice ne kotirajo ne samo na NYSE, ampak niti na MICEX (ne pozabite, da razmišljamo o oceni kreditne sposobnosti MSP). Že bežen pogled na ustrezno formulo je dovolj, da ugotovimo, da od petih pojasnjevalnih spremenljivk v primeru »tovarne sveč« v formuli ostanejo le štiri spremenljivke. Točkovanje (vrednost Z v formuli) se bo zmanjšalo (čeprav se bo to, strogo gledano, zgodilo le, če bo D zamenjano z 0), kar pa dejansko ni tako). Kot je navedeno, se vrednost točkovanja za določenega posojilojemalca primerja z mejno vrednostjo:

Z > Z* - "dobri" posojilojemalci;
Z< Z* — «плохие» заемщики.

Če pa je nekaterih spremenljivk nemogoče upoštevati (če delnice podjetja ne kotirajo na borzi, potem spremenljivka D v opisu bonitetne kvalitete ni), pa sam »merilni instrument«, ki ga predstavlja model, pokvari (številčna ocena brez upoštevanja faktorja D, na primer, bo vedno premaknjena na najslabše rezultate v regiji). V resnici je situacija še bolj zapletena: brez upoštevanja spremenljivke D nehote spremenimo geometrijo prostora dejavnikov tveganja in posledično utežne koeficiente za druge dejavnike tveganja kreditojemalca. Spremeni se sam model: drugačna postane kritična vrednost točkovalne ocene (cut-off threshold), s katero se primerja ocena posameznega kreditojemalca. Posledično je v naših razmerah sama izbira pojasnjevalnih spremenljivk za ocenjevanje točkovanja ruskih podjetij zelo netrivialna naloga. E. Altman je zgradil svoj model na podlagi podatkov le 60 podjetij, odraža zelo specifične panožne posebnosti poslovanja (osnovni sektorji ameriškega gospodarstva), ne upošteva tveganj, povezanih s poslovnimi cikli v Rusiji, in tveganj, ki so del podjetja z drugimi industrijskimi povezavami. Zato lahko trdimo naslednje: uporaba tovrstnega modela z mehanskim prenosom v naše razmere postane močan dejavnik tveganja za bonitetno ocenjevanje - kar v upravljanju tveganj imenujemo modelsko tveganje. Zelo osupljiv primer tveganj, povezanih z uporabo statističnih modelov točkovanja, je podan v enem od del, posvečenih preučevanju učinkovitosti modelov točkovanja1. Navaja, da se nabor spremenljivk, ki tvorijo oceno, lahko sčasoma spremeni in da »meja« med analiziranimi skupinami morda ni linearna (kot je prikazano na sliki 3), ampak ima bistveno bolj kompleksno obliko, ki je ni mogoče opisati. najpreprostejša formula, kot je Altmanov model. Avtorji tega članka so preučili več matematičnih pristopov za konstruiranje točkovanja, pri čemer je bilo kot dejavnik tveganja uporabljenih 31 finančnih kazalnikov, ki označujejo različne vidike finančnega stanja podjetja. Analizirali so 11 modelov točkovanja, razvitih v obdobju od 1931 do 1996, za izdelavo katerih so bili uporabljeni trije matematični pristopi: diskriminantna analiza, logit model in genetski algoritmi. Avtorji članka so pokazali dve glavni točki. Prvi je povezan z dejstvom, da se sestava dejavnikov tveganja v modelu točkovanja spreminja: spreminja se glede na čas – prej kot pred prihodnjim stečajem mora sistem točkovanja to “ugledati”, več spremenljivk je treba upoštevati pri model. Drugi je posledica dejstva, da je meja med razredi posojilojemalcev nelinearna: natančnost ocen, pridobljenih s točkovanjem na podlagi genetskih algoritmov (generirajo nelinearno mejo), je bistveno večja kot pri modelih, ki temeljijo na diskriminantni analizi (generira linearna meja). Res je, da prvi pristop zahteva v povprečju trikrat več spremenljivk kot drugi.

Obravnava problema obvladovanja kreditnega tveganja ne bo popolna, če se ne dotaknemo problemov in možnih načinov njihovega reševanja pri oblikovanju sistema upravljanja kreditnega tveganja ne samo za fizične, ampak tudi za pravne osebe. To bomo storili na primeru ocenjevanja kreditne sposobnosti malih in srednje velikih podjetij. Namen tega dela članka je pokazati, da se predlagana sestava in arhitektura ohranita pri prehodu od kreditiranja fizičnih oseb k kreditiranju malih in srednje velikih podjetij. Dokaz tega dejstva nam bo omogočil, da trdimo, da sta sestava modulov sistema za upravljanje kreditnega tveganja, ki ga predlagamo, in njegova funkcionalna arhitektura univerzalni.

Očitno je prva težava, s katero se bomo srečali ob prehodu na merjenje kreditnega tveganja malih in srednje velikih podjetij, dejstvo, da za to vrsto kreditojemalca ni zbranega dovolj stvarnega gradiva. Za ohranitev univerzalnosti naše predlagane funkcionalne arhitekture in sestave modulov, ki tvorijo sistem za upravljanje transakcijskega dela kreditnega tveganja, predlagamo nekoliko razširitev logičnega modela točkovanja za MSP. Predlagano razširitev predstavlja blokovni diagram na sl. 6.

Slika 6

Bistvo sprememb v logični strukturi točkovalnega modela je v tem, da se širi sestava algoritmov, tradicionalnih za reševanje tega problema (odločitvena drevesa, logistična regresija itd.), in predlagamo, da v model vključimo algoritme SD-modeliranja. Razlogi, zakaj ponujamo to rešitev, so naslednji:
— v odsotnosti statističnih podatkov se tradicionalni nabor algoritmov izkaže za preprosto neuporaben zaradi nezmožnosti izvajanja usposabljanja modela;
— pri odločanju o kreditiranju v primeru malih in srednjih podjetij na kreditno sposobnost kreditojemalca vpliva bistveno večji razpon spremenljivk kot pri posameznikih;
— splošno znano dejstvo je, da računovodski izkazi podjetij v ruskem gospodarstvu pogosto zelo slabo odražajo resnično stanje v poslovanju, ker so zelo izkrivljeni zaradi davčne »optimizacije«;
— model točkovanja mora odražati panožne posebnosti MSP.

Zlasti v kontekstu druge izjave lahko govorimo o potrebi po upoštevanju ne le finančnih informacij v modelu točkovanja za MSP. Zaradi učinkov obsega je zelo pomembno oceniti gospodarsko okolje točkovanih podjetij. Pri modelih točkovanja je pomembno upoštevati okoljske spremenljivke, kot sta ponudba in povpraševanje. S svojimi variacijami se lahko denarni tok podjetja in vsi njegovi finančni kazalniki, na katerih običajno temeljijo modeli točkovanja za pravne osebe, močno spremenijo. Poleg tega lahko na stanje podjetij, spet zaradi majhnega obsega, vplivajo tudi značilnosti upravljanja. Zato je izjemno pomembno, da lahko upoštevamo kakovost vodenja podjetja. In če v številčni obliki ni težko oceniti stanja ponudbe in povpraševanja v panogi, ki ji podjetje pripada, potem je ocena kakovosti upravljanja podjetja netrivialna naloga. To zahteva, da je model sposoben porabiti strokovne informacije. Vključitev bloka modeliranja SD v logično strukturo modela točkovanja za MSP nam omogoča ustrezno upoštevanje vseh zgoraj navedenih zahtev. Za implementacijo katerega koli modela SD je, kot je znano, treba najprej sestaviti kognitivni zemljevid. Kognitivni zemljevid je diagram vzročnih vplivov v obliki usmerjenega grafa. Vozlišča tega grafa predstavljajo spremenljivke, ki jih analitik vključi v opis kreditne sposobnosti podjetja, robovi pa predstavljajo vzročne vplive spremenljivk ena na drugo. Na sl. Slika 7 prikazuje kognitivni zemljevid hipotetičnega gozdarskega podjetja, ki se ukvarja s spravilom in predelavo lesa.

Takšna sprememba v logični strukturi modela točkovanja ne zagotavlja le rešitve štirih težav, ki smo jih prej našteli, ampak tudi možnost dinamičnega ocenjevanja kreditne sposobnosti MSP. Uporaba modela SD v modelu točkovanja nam omogoča generiranje podatkov, ki manjkajo za konstrukcijo statističnega točkovanja. Z neposrednim upoštevanjem obsega, časovnega razporeda in vrste posojil (slika 7) model omogoča ustvarjanje "kreditnega pokopališča", ki definira stanje neplačila kot nezmožnost odplačila trenutnega dolga v, na primer, treh mesecih . S spreminjanjem vhodnih kazalnikov modela, kot so povpraševanje, ponudba, kakovost upravljanja, parametri posojila, v procesu modeliranja SD dobimo različne trajektorije denarnega toka podjetja in s tem različne pogoje za neplačilo posojilojemalca (z različnimi kombinacije vhodnih parametrov modela, imamo in različne finančne indikatorje). Ko smo tako ustvarili umetno »kreditno pokopališče«, lahko uporabimo tradicionalne algoritme točkovanja v obliki iste logistične regresije na določeno statistiko na standarden način. Vendar pa poleg tega pridobimo pomembno korist od spreminjanja logične strukture modela zaradi dejstva, da nam tak model omogoča ne le reševanje problema pomanjkanja statističnih podatkov, kar je pomembno za način usposabljanja, ampak tudi bistveno razširi funkcionalnost točkovanja v načinu delovanja modela točkovanja.

Razložimo, kaj je novega pri razširitvi logične strukture za zadnji način. Prvič, ustvarimo lahko poljubno velike vzorce podatkov, kar zagotavlja natančnost statističnih modelov učenja, ki bodo upoštevali panožno specifično poslovanje MSP, ki se financirajo. Zaradi odsotnosti omejitev glede obsega ustvarjenih umetnih podatkov o neplačilih MSP (ki v resničnem življenju nikoli ne obstaja v zahtevani količini) v strukturi kognitivnega zemljevida upoštevamo specifičnost panoge: za trgovska podjetja je značilno hitro obrat kapitala in nizka osnovna sredstva, za proizvodna podjetja pa so značilne velike vrednosti osnovnih sredstev in počasna stopnja obrata. Z uporabo ekspertnih informacij v kognitivni karti lahko modeliramo vpliv kakovosti vodenja na denarne tokove, z uporabo makroekonomskih statistik pa vpliv nihanja ponudbe in povpraševanja na obseg prodaje ocenjevanega podjetja. In končno, lahko modeliramo denarne tokove podjetja skozi čas z uporabo modelov SD v strukturi točkovanja, kar nam bo omogočilo bolj racionalno oblikovanje razporeda plačil. Poleg tega nam bo dinamičnost izhajajočih ocen omogočila, da bomo seveda znotraj istega modela izvajali ne le aplikativno, ampak tudi vedenjsko točkovanje, če bo v obdobju servisiranja kredita ocenjevano podjetje nenadoma imelo težave z odplačevanjem dolga. Takšna zgradba modela točkovanja nam bo omogočila, da bomo ob pojavu težav učinkovito ocenili možnosti za poplačilo nastalega dolga in sprejemali bolj informirane upravljavske odločitve v zvezi s takim kreditojemalcem.

Slika 7

Namesto zaključka: kaj je še potrebno za »mirno« življenje v kreditnem poslu?

Ker je kreditno tveganje strukturirano hierarhično (ima tri ravni - od transakcijskega do alokacijskega), bomo za obvladovanje kreditnega tveganja potrebovali še dva sklopa modelov. Prvi bo služil za namene upravljanja portfeljskega kreditnega tveganja, namen drugega pa je podpora upravljavskim odločitvam o razporeditvi kreditnega kapitala po regijah prisotnosti banke in po prodanih produktih. Poleg tega tudi na transakcijski ravni za obvladovanje kreditnega tveganja posojilojemalcev ni dovolj, da vhodne tokove posojilojemalcev preprosto razvrstimo na »dobre« in »slabe«. Potrebnih je še vrsta drugih funkcij, brez katerih uporaba točkovanja ne bo dala zadovoljivih rezultatov. O teh dveh temah bomo razpravljali kasneje.

Oceni:

1 0