employee
Sevastopol, Sevastopol, Russian Federation
graduate student
Doneck, Ukraine
GRNTI 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
BBK 65 Экономика. Экономические науки
TBK 7717 Экономика предприятия (фирмы)
The article considers the essence of credit scoring. Investigated the features of the application scoring in a credit institution and at the enterprise level. The applicability of credit scoring models to assess the financial stability and solvency of enterprises is considered. The feasibility of scoring models for assessing the financial stability of the enterprise from the point of view of the riskiness of its activities is substantiated.
financial stability of the enterprise; financial sustainability of the enterprise; solvency; scoring; credit scoring; scoring model; risk.
Целью деятельности каждого предприятия является обеспечение такого состояния финансовых ресурсов, при котором оно сохраняло бы способность выполнять финансовые обязательства перед партнерами, государством, собственниками, работниками. В условиях нестабильности экономики каждый субъект хозяйствования ищет пути повышения эффективности своей деятельности.
В рыночных условиях основой выживания и стабильного положения предприятия является его финансовая стабильность, поэтому детальная оценка финансовой стабильности является одной из важнейших основ деятельности предприятий, которая предоставляет информацию о финансовых возможностях предприятия на перспективу и его конкурентоспособности. Исходя из этого, актуальным является поиск новых способов и методик оценки финансовой стабильности предприятия.
Вопросы и проблемы оценки финансовой стабильности предприятия исследовало множество ученых-экономистов, в частности: Васильчук Е.С., Кустрич Л.А., Ревенко Д.С., Омельянович Л.А., Савицкая Г.В., Тюрина В.Ю., Филимоненков А.С. и др. Вместе с тем, в связи с нестабильными рыночными условиями, возникает необходимость поиска новых способов оценки финансовой стабильности предприятий.
Цель статьи: исследование возможности применения кредитного скоринга в качестве метода оценки финансовой стабильности предприятия.
Задача оценки финансовой стабильности заключается в определении способности предприятия противостоять отрицательному воздействию различных факторов (внешних, внутренних и непредвиденных), влияющих на его финансовое состояние [1, с. 37].
Важным экономическим аспектом является определение пределов финансовой стабильности. Так, недостаточный уровень финансовой стабильности может привести к неплатежеспособности предприятия и отсутствию у него средств для осуществления деятельности. Избыточный уровень финансовой стабильности также негативно влияет на деятельность предприятия, т.к. тормозит его развитие, увеличивая расходы предприятия избыточными запасами.
Следует отметить, что для оценки финансовой стабильности предприятия нет каких-либо стандартных или нормированных подходов. Чаще всего финансовая стабильность оценивается комплексно, на основе оценки финансовой устойчивости и платежеспособности предприятия. Параметры анализа финансовой стабильности предприятия определяют собственники предприятий, менеджеры или финансисты в зависимости от целей исследования. Исходя из этого, предлагаем рассмотреть такой метод, как кредитный скоринг в качестве одного из этапов комплексной оценки финансовой стабильности предприятия.
Кредитный скоринг используется, преимущественно, в банковской сфере. Скоринг (score – балл) – это математическая модель, которая представляет собой взвешенную сумму характеристик, с помощью которой на основе прошлого опыта банк пытается выяснить вероятность того, что конкретный заемщик может не вернуть кредит вовремя [2, с. 479].
Впервые скоринг-система для оценки кредитного риска заемщика была применена Д. Дюраном в 1941 г. В ней учитывались такие характеристики клиента, как: возраст, пол, срок проживания в данной местности, профессия, трудовой стаж, наличие банковских счетов, владение недвижимостью, наличие полиса страхования жизни [2, с. 479].
Суть скоринга заключается в том, что каждому параметру, характеризующему заемщика, выставляется реальная оценка в баллах. В упрощенном виде скоринговая модель – это взвешенная сумма определенных характеристик заемщика. Такая методика является обезличенной и может применяться как для физических, так и для юридических лиц [3, с. 176].
В основе скоринга лежит принцип формализации знаний экспертов. Современные скоринговые системы реализуются двумя способами: с помощью Microsoft Office Excel и благодаря специализированному программному обеспечению.
В США в 1967 г. для оценки кредитоспособности с помощью скоринга впервые были применены информационные технологии, что позволило сократить долю безнадежных кредитов на 50%. В 1980-х гг. была предложена модель скоринга на основе нейросетей, что повысило доходность существующей модели на 27% [4, с. 29].
Скоринговые системы являются очень удобным инструментом оценки кредитоспособности. Использование скоринга способствует повышению скорости принятия решений по выдаче кредитов, что является очень важным в современных условиях. Кроме того, скоринг учитывает не только финансовые показатели деятельности заемщика, но и качественные показатели кредитоспособности. Это особенно важно, так как, оценивая финансовую стабильность предприятия, можно сделать вывод о двойственном отношении к структуре капитала предприятия, в зависимости от цели проведения оценки:
– собственники предприятия предпочитают допустимый рост доли заемных ресурсов;
– кредиторы (поставщики ресурсов, банки) наоборот – отдают предпочтение субъектам хозяйствования с высокой долей собственного капитала [4; 5; 6].
Использование кредитного скоринга на практике осуществляется в двух формах [6, с. 30]:
1) создание скоринговых систем как моделей оценки кредитоспособности заемщика;
2) построение скоринговой инфраструктуры.
Исходя из этого, важно различать скоринг как организацию кредитной деятельности и скоринг как разработку модели (скоринг-модель).
При внедрении скоринга как централизованной системы оценки и принятия решения, кредитному учреждению необходимо учитывать следующие моменты (рис. 1) [7, с. 32].
С позиции скоринг-модели используются следующие типы скоринга
[6; 7; 8]:
1. Application-скоринг – оценка кредитоспособности заемщика для получения кредита.
2. Collection-скоринг – формирование мероприятий в работе по отношению к заемщикам, состояние ссудных счетов которых классифицировано как «неудовлетворительное».
3. Behavioral-скоринг – оценка состояния ссудного счета заемщика. Для этой задачи используются вероятностные скоринговые модели, которые позволяют спрогнозировать изменения платежеспособности заемщика, оптимальные лимиты кредитования.
4. Fraud-скоринг – оценка вероятности мошенничества потенциального заемщика. Данный тип скоринга используется вместе с аpplication- и behavioral-скорингами для более детального анализа заемщика.
В современных условиях методика скоринга используется не только кредитными учреждениями. Так, существуют скоринговые методы оценки финансовой устойчивости и платежеспособности предприятия. Данный подход состоит в проведении анализа статистических данных предприятия относительно исполнения ими обязательств перед кредиторами. Именно поэтому скоринговые модели называют кредитными.
Основная задача скоринга при проведении оценки платежеспособности и финансовой устойчивости предприятия заключается в его классификации по степени финансового риска. Кроме того, методика кредитного скоринга предполагает балльную оценку и присвоение рейтинга анализируемым финансовым показателям.
Существует несколько моделей кредитного скоринга для оценки финансовой устойчивости и платежеспособности предприятий. Рассмотрим две модели, разработанные российскими учеными-экономистами Донцовой Л.В. и Никифоровой Н.А., а также модель Савицкой Г.В.
Так, Донцова Л.В. и Никифорова Н.А. разработали скоринговую модель оценки финансовой устойчивости, суть которой состоит в присвоении предприятию одного из пяти классов платежеспособности, на основании оценки 6 финансовых коэффициентов [4, с. 29].
Расчет балльной методики кредитного скоринга модели Донцовой-Никифоровой приведен в табл. 1.
Таблица 1
Методика кредитного скоринга Донцовой-Никифоровой [4, с. 29]
|
Показатель |
Распределение классов по критериям |
|||||
|
I класс |
II класс |
III класс |
IV класс |
V класс |
||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
|
Коэффициент абсолютной ликвидности |
0,5 и >= 20 баллов |
0,4 и >= |
0,3= |
0,2= |
0,1= |
< 0,1= |
|
Коэффициент общей ликвидности |
2 и >= |
1,9-1,7 = |
1,6-1,4= |
1,3-1,1 = |
0,4 = |
< 1 = |
|
Коэффициент текущей ликвидности |
1,5 и >= |
1,4 = |
1,3 = |
1,2-1,1 = |
1,0 = |
< 0,1 = |
|
Коэффициент автономии |
0,6 и >= |
0,59-0,54 = |
0,53-0,43 = |
0,47-0,41 = |
0,4 = |
< 0,4 = |
|
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами |
0,5 и >= |
0,4 = |
0,3 = |
0,2 = |
0,1 = |
< 0,1 = |
|
Коэффициент обеспеченности запасов собственными средствами |
1 и >= |
0,9 = |
0,8 = |
0,7-0,6 = |
0,5 = |
<0,5 = |
|
Минимальное значение |
100 |
85,2-66 |
63,4-56,5 |
41,6-28,3 |
14 |
— |
Вторая методика – методика оценки финансовой устойчивости Г.В. Савицкой, суть которой состоит в классификации предприятий по степени риска на основе оценки показателей финансовой устойчивости [3, с. 177]. В данной модели используется три показателя (табл. 2).
В результате предприятия делятся на следующие классы (рис. 4) [3, с. 177].
Таблица 2
Методика оценки финансовой устойчивости Савицкой Г.В. [3, с. 177]
|
Показатель |
Распределение классов по критериям |
||||
|
I класс |
II класс |
III класс |
IV класс |
V класс |
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
Рентабельность капитала, % |
30 и выше (50 баллов) |
29,9-20 (49.9-35 баллов) |
19,9-10 (34,9-20 баллов) |
9,9-1 (19,9-5 баллов) |
ниже 1 (0 баллов) |
|
Коэффициент текущей ликвидности |
2 и выше (30 баллов) |
1, 99-1.=,7 (29,9-20 баллов) |
1,69-1.4(19,9-10 баллов) |
1,39-1,1 (9,9-1) |
1 и ниже (0 баллов) |
|
Коэффициент финансовой независимости |
0,7 и выше (20 баллов) |
0,69-0,45 (19,9-10 баллов) |
0,44-0,3 (9,9-5 баллов) |
0,29-0,2 (4,9-1 баллов) |
ниже 0,2 (0 баллов) |
|
Минимальное значение |
100 |
99-65 |
64-35 |
34-6 |
0 |
Технологии кредитного скоринга имеют постоянные тенденции к развитию и совершенствованию, что позволяет разрабатывать новые алгоритмы, которые, в свою очередь, позволяют минимизировать финансовые риски предприятий.
Считаем, что применение рассмотренных моделей для предприятий является целесообразным и позволяет оценить рискованность их деятельности на основе оценки уровня финансовой устойчивости и платежеспособности предприятий и имеет ряд преимуществ, а именно: применяются обоснованные критерии для оценки устойчивого экономического состояния предприятий; позволяет выявить конкретные факторы, оказавшие влияние на результаты деятельности предприятий; позволяет определить уровень финансового риска и риск банкротства.
Таким образом, проведенное исследование позволяет сделать вывод, что использование моделей кредитного скоринга при оценке финансовой стабильности предприятий является целесообразным. Однако данные модели следует применять лишь при комплексной оценке в совокупности с другими методами оценки финансовой стабильности, т.к. ограниченное количество используемых показателей не может дать детальную характеристику состояния предприятий.
1. Revenko D.S. Metod diagnostiki stabil'nosti funkcionirovaniya predpriyatiya v usloviyah makroekonomicheskoy nestabil'nosti / D.S. Revenko, V.A. Lyba, I.K. Moshkina // Ekonomіka ta upravlіnnya pіdpriєmstvami mashinobudіvnoї galuzі. - 2013. - № 3. - S. 34-43.
2. Tyurina V.Yu. Sravnenie otechestvennyh metodik provedeniya finansovogo analiza organizacii // Molodoy uchenyy. - 2013. - №11. - S. 477-481.
3. Vasil'chuk E.S. Problemy i metody prognozirovaniya finansovoy nesostoyatel'nosti predpriyatiy / E.S. Vasil'chuk, P.S. Zamalaev // Bіznes Іnform. - 2012. - № 5. - S. 175-178.
4. Kustrich L.A. Primenenie metodicheskih podhodov ocenki finansovoy ustoychivosti predpriyatiya kak etap processa upravleniya eyu // Sovremennye tehnologii upravleniya. - 2014. - № 11 (47). - S. 27-31.
5. Bandurka O.A. Fіnansova dіyal'nіst' pіdpriєmstva. / Bandurka O.A. K.: Libіd'. - 2011. - 384 c.
6. Galkina M.A. Kreditnyy skoring i informacionnye tehnologii / M.A. Galkina, Ya.L. Gobareva// Finansy, den'gi, investicii. - 2015. - № 1-2 (53-54). - S. 30-34.
7. Gasanov O.S. Skoring pri upravlenii kreditnymi riskami / O.S. Gasanov, Ya.R. Taranov // Internet-zhurnal Naukovedenie. - 2016. - T. 8. - № 4 (35). - S. 31-38.
8. Soboleva K.A. Instrumental'noe sredstvo «skoring-analiz» / K.A. Soboleva, I.A. Cyganova // Mir nauki i innovaciy. - 2015. - T. 9. - S. 61-65.
