Введение
Коммерческий (производственный) кредит
имеет специфическую природу, которая изучена в
нескольких форматах: классический (по К. Марксу)
[11], законодательный1, научно-исследовательский [4,
7, 10, 12]. В данной статье фрагментарно представлен
синтезированный авторский подход, в рамках
которого коммерческий кредит позиционируется
как «специфическая форма товарно-денежных
отношений авансирующего характера, возникающих
между кредитором и дебитором по поводу
перераспределения ссуженной стоимости» [26]. По
результатам исследований были выделены некоторые
конструктивные особенности коммерческого
кредита: непосредственная связь с производством;
специфическая товарно-денежная (смешанная) форма
отношений; взаимосвязь торговой и кредитной сделок
в условиях сопровождения сделки купли-продажи
товаров; отсутствие профессиональных кредиторов;
экономические отношения авансирующего характера
между кредитором и дебитором; двойственный и
краткосрочный характер кредитных отношений;
перераспределение ссуженной стоимости как цель
этих отношений; зависимость эффективности сделки
от производственного потенциала поставщика и
финансовых возможностей покупателя; дебиторская
и кредиторская задолженность предприятия
как завуалированная форма коммерческого
кредитования.
Детально оценивая идентификационные констру-
ктивные особенности коммерческого кредита, можно
подчеркнуть специфику кредитного риска в заданных
условиях: ситуативное состояние неопределённости
относительно сроков и фактов погашения обяза-
тельств, воспроизводящее вероятностную, двой-
1 Гражданский Кодекс Российской Федерации. Часть первая
N 51-ФЗ (ред. от 18.07.2019). – М, 2019.
ственную и противоречивую природу возможных
исходов торгово-кредитной операции, а также
многовариантные сценарии принятия управленческих
решений. Уровень кредитного риска кредитора
обусловлен уровнем кредитоспособности дебитора,
который оценивают на базе показателей структуры
капитала, денежных потоков, финансового состояния
предприятия и т. п. В прикладной части мы намерены
провести оценку уровня кредитного риска по
отдельным структурным компонентам, которые в
рамках исследовательской работы будут выявлены.
С этой целью ориентируемся на отдельный
сегмент рынка коммерческого кредита с заданной
регионально-отраслевой принадлежностью. Избирая
отрасль народного хозяйства для экспериментально-
аналитической работы и сосредоточиваясь на условии
повсеместного распространения «вынужденного»
взаимного кредитования отечественных организаций,
сортируем участников рынка по сальдо зачёта
незавершённых долгов (рис. 1).
С определённой долей условности можно
допустить, что диагностирующими факторами
сложившейся ситуации в сфере коммерческого
кредитования выступают: с одной стороны – низкий
уровень экономической эффективности деятельности
«чистых дебиторов»; с другой – политическая
ценовая монополия «чистых кредиторов». Учитывая
специфику региона и тот факт, что состояние и
развитие металлургической промышленности
в конечном итоге определяют уровень научно-
технического прогресса во всех отраслях народного
хозяйства, экспериментально-аналитическую работу
выполняем на материалах металлургических пред-
приятий Кемеровской области. Указанный сектор
экономики принадлежит к «чистым дебиторам»,
уровню кредитоспособности которых следует дать
оценку.
Results and discussion. The applied section reflects the authentic three-stage methodological approach, which includes the following
stages of experimental and analytical work. The first stage involves structuring the risk situation and the structural elements of credit
risk. The macroeconomic level involves three zones of indirect impact: state, region, and industry. At the microeconomic level, the
authors identified several types of risk, in the order of their manifestation. The first one is the risk of delay in repayment of debt
arising from the risk of capital structure and business risk. The second type involves subsequent risk of default on the loan, associated
mainly with the potential risk of bankruptcy of a potential debtor. The second stage reflects the identification of private indicators
for assessing credit risk in the context of its structural elements as based on 17 popular techniques, models, and recommendations of
leading foreign and domestic scientists. The targeted selection was based on a given preference criterion, i.e. frequency of applying
the coefficient in analytical practice. Thus, the authors obtained the following thematically differentiated combinations: financial
independence ratio (capital structure risk indicator), indicators of the quality and correlation of receivables and payables (business
risk indicators), coefficient current liquidity and the ratio of own working capital (bankruptcy risk indicators). The third stage involves
an analysis of private indicators of the main components of credit risk. The analysis is based on the formed valuation design and the
synthesis of valuation characteristics at a given regional and industry level, as compared with all-Russian trends.
Conclusion. The analysis of most indicators revealed an unstable situation in the credit policy of metallurgical enterprises in the
region, i.e. huge arrays and a high share of overdue debts, an irrational capital structure, a low level of liquidity of the balance sheet,
and a significant proportion of unprofitable enterprises. Thus, a high level of risk of delay in repayment of debt and an increasing risk
of bankruptcy can increase the level of risk of loan default.
Keywords. Credit, risk, creditor, debtor, indicator, factor, assessment, structuring, unification, synthesis
For citation: Chernichenko SG, Kotov RM. Assessing Credit Risk in the Sphere of Commercial Lending to Organizations
of the Kemerovo Region. Food Processing: Techniques and Technology. 2019;49(4):671–679. (In Russ.). DOI: https://doi.
org/10.21603/2074-9414-2019-4-671-679.
673
Черниченко С. Г. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2019. Т. 49. № 4 С. 671–679
Рисунок 2. Система взаимообусловленности структурных компонентов кредитного риска [2, 3, 14, 16]
Figure 2. System of interdependence of structural components of credit risk [2, 3, 14, 16]
макроэкономический уровень
страновой уровень риска
региональный уровень риска
отраслевой уровень риска
микроэкономический уровень
риск банкротства
риск структуры капитала
деловой риск
Структурные компоненты
кредитного риска
риск просрочки
погашения кредита
риск непогашения
кредита
риск структуры капитала
деловой риск
риск просрочки
погашения кредита
снижение уровня финансовой независимости (ненормативный уровень)
ревальвация высокого уровня риска структуры капитала
снижение объёмов незавершённой задолженности, в т.ч. просроченной;
недопустимый уровень доли просрочки в незавершённой задолженности
девальвация высокого уровня делового риска
повышение
высокого уровня
риска просрочки
погашения кредита
Целью работы является конструирование и
апробация методического подхода к оценке кре-
дитного риска в сфере коммерческого кредитования.
Объекты и методы исследования
Объектом исследования выступают объективные
закономерности формирования системы денежно-
кредитных отношений на микро- и макроуровне.
В качестве предмета исследования рассматри-
вается оценочная процедура в области кредитного
риска в производственной сфере.
Теоретической и методологической основой
исследования послужили труды отечественных и
зарубежных исследователей, посвященные вопросам
теории риска, теории принятия решений, риск-
менеджмента, кредитного дела.
Информационная база исследования отражает
материалы государственной статистики и справочно-
методическую литературу.
В процессе исследования применялись следующие
методы: экономико-статистический, монографи-
ческий, абстрактно-логический, методы сравнения и
группировки, анализа и синтеза и др.
Результаты и их обсуждение
Логику исследовательской работы, с учётом её
целевой направленности, можно продемонстрировать
следующим образом. Предпосылкой для оценки
риска является детализация рисковой ситуации с
целью подробного изучения каждого структурного
элемента. Для оценки отдельных компонентов
необходимо определиться с ключевыми параметрами
оценочной процедуры и синтезировать их в
аналитическую конструкцию. Применение полу-
ченной аналитической схемы позволит принять
эффективное управленческое решение. Таким
образом, для конструирования аналитической схемы
предусмотрены три стадии исследовательской
работы:
1) структурирование рисковой ситуации и
унификация структурных элементов кредитного
риска;
2) выявление частных индикаторов оценки
кредитного риска в разрезе его структурных
элементов;
3) анализ частных индикаторов основных
компонентов кредитного риска на базе
сформированной оценочной конструкции, а также
синтез оценочных характеристик на заданном
регионально-отраслевом уровне, на фоне
общероссийских тенденций.
Итак, на первой стадии обозначим необходимость
разбиения рисковой ситуации на элементы,
структурируем и унифицируем кредитный риск
виртуального поставщика продукции. Кредитный
риск имеет многопозиционные сущностные
характеристики: индивидуальный и спекулятивный
характер; финансовую и предпринимательскую
основу; диверсифицируемый, несистематический
и страхуемый формат; многофакторный типаж
и т. п. В сфере коммерческого кредитования
ситуация обостряется ещё и производствен-
ным характером денежно-кредитных отношений
дебитора и кредитора. Всё вышеизложенное
позволяет предположить, что кредитный риск
является некоторой совокупностью рисков, которую
необходимо детализировать (структурировать). Под
структурированием кредитного риска понимаем
процесс разбиения целостной рисковой ситуации
«Чистые дебиторы» «Чистые кредиторы»
сельское хозяйство, химическая
промышленность, металлургия,
машиностроение и т.п.
транспорт, электро-
энергетика, топливная
индустрия и т.п.
Рисунок 1. Дифференциация отраслей народного хозяйства,
по сальдо взаимного зачёта незавершённой задолженности
в сфере коммерческого кредитования [12]
Figure 1. Differentiation of sectors of the economy, according
to the balance of the mutual offset of outstanding debt
in the field of commercial lending [12]
674
Chernichenko S.G. et al. Food Processing: Techniques and Technology, 2019, vol. 49, no. 4, pp. 671–679
на составные элементы с целью их обособлен-
ного изучения с последующей взаимоувязкой
(унификацией) аналитического материала.
Руководствуясь зависимостью кредитного риска
кредитора от уровня кредитоспособности дебитора,
проецируем основные направления кредитного
анализа на процесс выделения структурных
элементов кредитного риска. В этой связи на
макроэкономическом уровне предусматриваем
3 зоны косвенного воздействия: страновая,
региональная и отраслевая. На микроэкономическом
уровне отражаем несколько видов риска, в порядке
их проявления: 1) риск просрочки погашения
контрагентом задолженности, возникающий из-
за риска структуры капитала и делового риска;
2) последующий риск непогашения кредита,
связанный с финансовой несостоятельностью
потенциального дебитора [2, 3]. Риск просрочки
погашения задолженности возникает в силу двух
причин: несбалансированности потоков входящих
и исходящих платежей предприятия и неадекватной
структуры его капитальной базы. Первая причина
трансформируется в деловой риск. Вторая причина
формирует риск структуры капитала дебитора,
который усиливает деловой риск. Риск просрочки
платежей может трансформироваться в риск
непогашения кредита, которому предшествует риск
банкротства. Каждый дебитор характеризуется
индивидуальным риском банкротства, который
является следствием делового риска и риска
структуры капитала. Таким образом, природа
кредитного риска представлена совокупностью
рисковых ситуаций, которые можно определить как
структурные компоненты кредитного риска (рису. 2).
Представленный комплект рисковых ситуаций,
возникающих в процессе коммерческого
кредитования, свидетельствует о сложности и
многогранности оценочной процедуры в заданной
области.
На второй стадии исследовательской работы
выявляем частные индикаторы оценки кредитного
риска в разрезе его структурных элементов. Под
индикаторами (указателями) кредитного риска
понимаем ключевые параметры, обладающие
наиболее высокими прогностическими характе-
ристиками. Выявление индикаторов предусматривает
целенаправленный выбор отдельных показателей
из совокупности на основании заданного критерия
предпочтения (частота применения коэффициента в
аналитической практике). Опираясь на достижения
кредитного анализа в коммерческом кредитовании
на основании 17 известных методик, моделей и
рекомендаций ведущих учёных в заданной области
исследования (Ю. Бригхем и Л. Гапенски; Ф. Ли
Ченг и Дж. Финнерти; Р. Д. Мехта; Дж. Ван Хорн;
Д. С. Эверт; И. Ф. Брик; М. Хамбург; Дж. Фостер;
А. И. Гончаров; М. И. Ткачук и Е. Ф. Киреева;
Э. Хелферт; О. В. Ефимова и М. В. Мельник;
В. В. Ковалёв; И. Я. Лукасевич; В. П. Савчук;
А. Д. Шеремет, Р. С. Сайфулин и Е. В. Негашев;
Т. В. Теплова), зондируем следующие параметры:
продолжительность оборота дебиторской
задолженности (DSO); однодневный товарооборот
(ADS); коэффициент «лакмусовой бумажки»;
коэффициент обеспеченности процентов по кредитам
(TIE); доля заемного капитала в ресурсной базе; доля
просрочки в долгах перед кредиторами; процент
торговой скидки; доля объема реализации со
скидкой в валовом объеме реализации; коэффициент
покрытия; доля кредиторской задолженности в
текущих обязательствах; соизмерение кредиторской
задолженности и выручки; показатель движения
товарных запасов; долговой показатель D; долговой
показатель K; соотношение обязательств и
собственных средств; способность обслуживания
долга; удельный вес долгов в совокупных активах;
денежные потоки; рабочий (функционирующий,
работающий) капитал (WC); квота долгов дебиторов
в оборотном капитале; квота просрочки в долгах
дебиторов; показатель погашения долгов дебиторов и
др. [1–3, 5–7, 8–10, 13, 15–17].
Прокомментируем состав итоговой эмпири-
ческой информации, дифференцированной по
аналитическим векторам, обусловленным стру-
ктурными компонентами кредитного риска, и
дополненной. Учёт страновой, отраслевой и
региональной зон воздействия предусматривает
исследование заданной статистической базы в
разрезе региона и отрасли на фоне общероссийских
показателей. Для оценки риска структуры капитала
целесообразно исследовать уровень коэффициента
финансовой независимости, отражающего долевое
участие собственного капитала в формировании
ресурсной базы организации. Роль дебиторской
и кредиторской задолженности заключается в
выполнении функции отсроченного денежного
потока на предприятии. В этой связи в качестве
основных характеристик делового риска в процессе
коммерческого кредитования будут представлены
показатели качества дебиторской и кредиторской
задолженности, а также степень их сопряжённости.
В рамках риска банкротства должны быть
рассмотрены ключевые показатели прогностической
процедуры банкротства, а именно: коэффициенты
текущей ликвидности и обеспеченности
собственными оборотными средствами2. Кроме
того, представленная статистическая информация
о сальдированных финансовых результатах,
уровне рентабельности активов и доле убыточных
предприятий в совокупности на всех уровнях
аналитической информации позволит судить о
предпосылках финансовой несостоятельности
хозяйствующих субъектов. В таблице 1 представим
итоговый набор частных индикаторов структурных
компонентов кредитного риска в производственном
секторе кредитных отношений.
2 Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)»
от 26.10.2002 N 127-ФЗ.
675
Черниченко С. Г. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2019. Т. 49. № 4 С. 671–679
Таблица 1. Генеральный набор частных индикаторов оценки кредитного риска в рамках коммерческого кредита
Table 1. General set of private indicators for assessing credit risk in a commercial loan
Базовые вектора
кредитного риска
Структурные компоненты
кредитного риска
Частные индикаторы структурных компонентов
кредитного риска
Риск просрочки
погашения
кредита
Риск структуры капитала Коэффициент финансовой независимости
Деловой риск Показатели качества незавершённой задолженности
Показатель сопряжённости дебиторской и кредиторской задолженности
Риск непогашения
кредита
Риск банкротства Коэффициент текущей ликвидности
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами
* составлено по [1–3, 5–7, 8–10, 13, 15–17];
* compiled according to [1–3, 5–7, 8–10, 13, 15–17].
Третья стадия экспериментально-аналитической
работы опирается на оценку ситуативного состояния
и выявленные тренды в движении частных
индикаторов отдельных структурных компонентов
кредитного риска за последние 3 года (табл. 2).
Общероссийский и региональный уровни
коэффициента финансовой независимости отражают
соответствие норме. В отраслевом сегменте
показатель не достигает рекомендуемого значения.
Более того, регионально-отраслевая компонента
характеризуется очень низкой концентрацией
собственного капитала и негативной динамикой
коэффициента. Следовательно, в течение расчётного
периода произошло повышение уровня риска
структуры капитала в регионально-отраслевом
сегменте коммерческого кредитования.
Уровень делового риска сложно оценить
однозначно. Массивы незавершённой задолженности
российских предприятий растут. При этом темпы
роста дебиторской и кредиторской задолженности
не всегда сопоставимы. Задолженность перед
кредиторами стабильно превышает долги дебиторов.
На регионально-отраслевом уровне объём долгов
более стабилен во времени, а темпы роста условно
сопряжены. В динамике наметилась тенденция
доминирования дебиторской задолженности над
кредиторской. Это свидетельствует о трансформации
металлургических предприятий из должников в
кредиторов в рамках заданного временного отрезка.
Однако на всех уровнях аналитической информации
входящие и исходящие денежные потоки
разбалансированы.
Аналогичные тенденции выявлены в движении
просроченных долгов: усиление негативных
тенденций в деятельности российских предприятий
и положительные сдвиги в решении кризиса
неплатежей в регионально-отраслевом секторе.
Но ещё очень высока доля просроченных долгов
в совокупной незавершённой задолженности
анализируемых предприятий на фоне средне-
статистического российского хозяйствующего
субъекта. Судя по уровню просроченных долгов в
сфере коммерческого кредита металлургических
предприятий региона, деловой риск ещё очень высок.
Но нельзя не заметить положительную динамику
большинства оценочных параметров, означающую
ослабление уровня риска.
Статистическая информация, характеризующая
уровень коэффициента текущей ликвидности,
свидетельствует о ненормативных значениях
показателя (≥ 2) на всех аналитических уровнях, но
о чётко выраженной тенденции их роста. Напротив,
коэффициент обеспеченности собственными
оборотными средствами демонстрирует своё
нормативное значение и относительно стабильную
динамику. Не достигает заданного уровня лишь
коэффициент российских металлургических
предприятий. Но его положительная величина
говорит в пользу достаточности собственного
оборотного капитала. Отдельные аналитические
направления в рамках риска финансовой
несостоятельности свидетельствуют в большинстве
случаев о негативных тенденциях. При значительном
росте положительного сальдированного финансового
результата по материалам организаций РФ, в том
числе и металлургических, данный показатель в
отраслевом сегменте Кузбасса имеет негативную
динамику. При снижении доли убыточных
предприятий в народном хозяйстве РФ отмечен
рост их удельного веса в зоне ответственности
металлургических предприятий Кемеровской
области. Рост уровня рентабельности активов в целом
по народному хозяйству сопровождается падением
данного параметра в регионально-отраслевом
сегменте. Уровень рентабельности активов метал-
лургических предприятий Кузбасса примерно в 2 раза
ниже общероссийского показателя и в 3,5 раза ниже
регионального.
В целом, анализ большинства показателей
свидетельствует о нестабильной ситуации в области
кредитной политики металлургических предприятий
региона, об огромных массивах и высокой доле
просроченной задолженности, о нерациональной
структуре капитала, о низком уровне ликвидности
баланса и значительном удельном весе убыточных
предприятий.
Опираясь на характеристику отдельных
структурных элементов кредитного риска в сфере
коммерческого кредитования металлургических
предприятий Кузбасса, формируем общие выводы
676
Chernichenko S.G. et al. Food Processing: Techniques and Technology, 2019, vol. 49, no. 4, pp. 671–679
Таблица 2. Ситуативное состояние и тренды в движении частных индикаторов отдельных структурных компонентов
кредитного риска по данным 2015–2017 гг.
Table 2. Situational state and trends in the movement of private indicators of individual structural components of credit risk in 2015–2017
Аналитический
вектор
Страновой
уровень риска
Региональный
уровень риска
Отраслевой (металлургия) уровень риска
РФ Кузбасс
1. Риск структуры капитала:
Коэффициент
финансовой
независимости
(норма: > 0,5), %
Соответствие
норме.
Положительная
динамика:
0,502
0,510
0,513
Соответствие
норме.
Негативная
динамика:
0,677
0,678
0,676
Ненормативный
уровень.
Положительная
динамика:
0,431
0,433
0,443
Ненормативный
уровень.
Негативная
динамика:
0,292
0,264
0,278
2. Деловой риск:
Кредиторская
задолженность
Темп роста 114,3 %
38925596
42280108
44481335
Темп роста 99,02 %
492942
502514
488113
Темп роста 124,99 %
3927337
4004943
4908714
Темп роста 96,13 %
45119
43994
43376
Дебиторская
задолженность
Темп роста 112,65 %
35736421
37053181
40257623
Темп роста 122,96 %
490960
548808
603666
Темп роста 140,62 %
2807441
3824597
3947851
Темп роста 96,66 %
66287
68225
64071
Превышение
кредиторской
задолженности
над дебиторской
Темп роста 132,43 %
3189175
5226927
4223712
Тем прироста –5830,12 %
1982
–46294
–115553
Темп роста 85,80 %
1119896
180346
960863
Темп роста 97,80 %
–21160
–24231
–20695
Просроченная
кредиторская
задолженность
Темп роста 107,72 %
2428757
2656177
2616343
Темп роста 65,24 %
127675
113224
83302
Темп роста 122,81 %
403294
496010
495304
Темп роста 67,57 %
13983
14119
12589
Просроченная
дебиторская
задолженность
Темп роста 102,11 %
2275556
2240921
2323561
Темп роста 89,78 %
81597
94013
73261
Темп роста 106,64 %
289453
311906
308665
Темп роста 93,41 %
11987
12135
11198
Превышение просро-
ченной кредиторской
над просроченной
дебиторской
задолженностью
Темп роста 191,11 %
153201
415256
292782
Темп роста 21,79 %
46078
29992
10041
Темп роста 163,95 %
113841
184104
186639
Темп роста 69,68 %
1996
1984
1391
Доля просроченной
кредиторской
задолженности
в общей сумме, %
Абсолютное
отклонение –3,3 %
6,2
6,3
2,9
Абсолютное
отклонение –8,9 %
26,0
22,5
17,1
Абсолютное
отклонение –0,2 %
10,3
12,4
10,1
Абсолютное
отклонение –1,1 %
30,1
32,1
29,0
Доля просроченной
дебиторской
задолженности
в общей сумме, %
Абсолютное
отклонение –3,6 %
6,4
6,0
2,8
Абсолютное
отклонение –4,5 %
16,6
17,1
12,1
Абсолютное
отклонение 5,1 %
10,3
8,2
15,4
Абсолютное
отклонение –0,6 %
18,1
17,8
17,5
3.Риск банкротства:
Сальдированный
финансовый
результат (прибыль
минус убыток)
Темп роста 120,45 %
7502796
12801581
9036848
Темп прироста 1173,56 %
–21933
133811
257398
Темп роста 124,92 %
1837068
3066695
2294789
Темп роста 70,00 %
17545
25650
12282
Рентабельность
активов, %
Абсолютное
отклонение 0,5 %
4,7
5,0
5,2
Абсолютное
отклонение –0,3 %
9,4
10,7
9,1
Абсолютное
отклонение 0 %
2,9
3,1
2,9
Абсолютное
отклонение –0,1 %
2,6
2,4
2,5
677
Черниченко С. Г. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2019. Т. 49. № 4 С. 671–679
Удельный вес
убыточных органи-
заций (в процентах
от общего числа
организаций), %
Абсолютное
отклонение –0,7 %
32,6
29,5
31,9
Абсолютное
отклонение –1,6 %
36,6
36,5
35,0
Абсолютное
отклонение –2,1 %
30,6
26,1
28,5
Абсолютное
отклонение 6,4 %
34,6
32,3
41,0
Коэффициент
текущей ликвидности
(норма: > 2,0), единиц
Абсолютное
отклонение 0,08
1,26
1,30
1,34
Абсолютное
отклонение 0,02
1,14
1,16
1,16
Абсолютное
отклонение 0,01
1,22
1,17
1,23
Абсолютное
отклонение 0,1
1,01
1,06
1,11
Коэффициент обеспе-
ченности собствен-
ными оборотными
средствами
(норма: > 0,1), единиц
Абсолютное
отклонение 0,04
0,13
0,15
0,17
Абсолютное
отклонение
0,03
0,03
0,03
Абсолютное
отклонение –0,02
0,21
0,21
0,19
Абсолютное
отклонение –0,02
0,19
0,20
0,17
* составлено по литературным источникам345678;
* compiled according to literary source345678.
Продолжение таблица 2
3 Официальный сайт Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Кемеровской области. – Режим
доступа: https://kemerovostat.gks.ru. – Дата обращения: 25.02.2019.
4 Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. – Режим доступа: https://www.gks.ru. – Дата обращения: 27.02.2019.
5 Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. Статистический сборник. – М. : Росстат, 2018. – 751 с.
6 Регионы России. Социально-экономические показатели. Статистический сборник. – М. : Росстат, 2018. – 1162 с.
7 Российский статистический ежегодник. Статистический сборник. – М. : Росстат, 2018. – 694 с.
8 Справочник финансовых показателей отраслей Российской Федерации. – Режим доступа: https://www.testfirm.ru/finfactor. – Дата
обращения: 27.02.2019.
Рисунок 3. Оценка структурных компонентов кредитного риска в сфере коммерческого кредитования металлургических
предприятий Кемеровской области по данным 2015–2017 гг.
Figure 3. Assessment of the structural components of credit risk in the field of commercial lending to metallurgical enterprises
of the Kemerovo Region in 2015–2017
макроэкономический уровень
страновой уровень риска
региональный уровень риска
отраслевой уровень риска
микроэкономический уровень
риск банкротства
риск структуры капитала
деловой риск
Структурные компоненты
кредитного риска
риск просрочки
погашения кредита
риск непогашения
кредита
риск структуры капитала
деловой риск
риск банкротства
положительная динамика коэффициента текущей ликвидности
(ненормативный уровень);
негативная динамика коэффициента обеспеченности собственными
оборотными средствами (нормативный уровень);
падение положительного сальдированного финансового результата;
снижение уровня рентабельности активов;
рост доли убыточных предприятий
риск просрочки
погашения кредита
риск непогашения
кредита
снижение уровня финансовой независимости (ненормативный уровень)
ревальвация высокого уровня риска структуры капитала
снижение объёмов незавершённой задолженности, в т.ч. просроченной;
недопустимый уровень доли просрочки в незавершённой задолженности
девальвация высокого уровня делового риска
ревальвация среднего уровня риска банкротства
повышение
высокого уровня
риска просрочки
погашения кредита
повышение
высокого уровня
риска непогашения
кредита
678
Chernichenko S.G. et al. Food Processing: Techniques and Technology, 2019, vol. 49, no. 4, pp. 671–679
(рис. 3). Повышение (ревальвация) уровня риска
структуры капитала, в связи с ослаблением
финансовой независимости предприятий, и
высокий уровень делового риска (незначительно
девальвирующийся, в связи со снижением объёмов
незавершённой задолженности, в т. ч. просроченной),
по причине недопустимой доли просроченной
задолженности, трансформируются в высокий
уровень риска просрочки погашения задолженности.
Средний уровень риска банкротства,
обусловленный положительным сальдированным
финансовым результатом, рентабельным исполь-
зованием активов, нормативным уровнем коэф-
фициента обеспеченности собственными оборотными
средствами, в условиях негативной динамики
большинства показателей значительно повышается
по причине существенного роста и без того высокого
удельного веса убыточных предприятий (с 32,3 % до
41,0 %) в заданном секторе.
Высокий уровень риска просрочки погашения
задолженности и возрастающий риск банкротства
проецируются на повышение уровня риска
непогашения кредита. Основными сигналами в
пользу такого решения являются: недопустимый
уровень просроченных долгов и неприемлемый
процент убыточных предприятий в данном секторе.
Выводы
Таким образом, динамика некоторых параметров
подчиняется общероссийским, отраслевым и
региональным тенденциям, но в большинстве
случаев возникают разногласия между аналитической
информацией различных уровней, что подчёркивает
необходимость специфического подхода к оценочной
процедуре.
В заключении подчеркнём основные достижения
и научно-практическую новизну исследований:
– структурирование кредитного риска в сфере
коммерческого кредита и унификация его
структурных компонентов;
– выявление, систематизация и тематическая
сегментация частных индикаторов структурных
компонентов кредитного риска;
– инженерия и апробация оценочной конструкции для
оценки кредитного риска в рамках коммерческого
кредита.
По нашему мнению, практическое применение
данной аналитической схемы позволит осуществлять
предварительную оценку уровня кредитного риска
в отрасли (регионе) потенциального дебитора,
тем более что возможно использование созданной
оценочной конструкции в индивидуальном порядке.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта
интересов.
Conflict of interest
The authors declare that there is no conflict of interest
regarding the publication of this article.

1. Баянова, О. В. Управление дебиторской задолженностью посредством финансового анализа / О. В. Баянова // Финансовая экономика. - 2019. - № 2. - С. 242-245.

2. Брычкин, А. В. Кредитный риск как объект управления на предприятии / А. В. Брычкин // Финансы и кредит. - 2002. - Т. 104, № 14. - С. 10-21.

3. Брычкин А. В. Кредитный риск как объект управления на предприятии / А. В. Брычкин // Финансы и кредит. - 2002. - Т. 105, № 15. - С. 66-72.

4. Валенцева, Н. И. Законы кредита и закономерности его развития в системе фундаментальных основ оценки кредитной деятельности банка / Н. И. Валенцева // Банковское дело. - 2019. - № 6. - С. 53-57.

5. Воробьев, С. Н. Системный анализ и управление рисками в предпринимательстве / С. Н. Воробьев, К. В. Балдин. - М. : МОДЕК, 2009. - 760 с.

6. Галяутдинова, А. Р. Проблемы управления дебиторской задолженностью на предприятии и пути их решения / А. Р. Галяутдинова // Российское предпринимательство. - 2015. - Т. 16, № 20. - С. 3425-3440. DOI: https://doi.org/10.18334/rp.16.20.1997.

7. Голубов, А. П. Аспекты управления отраслевой диверсификацией кредитного портфеля и показателями концентрации / А. П. Голубов, А. В. Марьин, Г. В. Чуев // Управление финансовыми рисками. - 2010. - № 3. - С. 166-172.

8. Катлишин, О. И. Сокращение дебиторской задолженности как способ улучшения финансовых показателей ликвидности и независимости предприятия / О. И. Катлишин // Финансовая экономика. - 2019. - № 3. - С. 353-356.

9. Килячков, А. А. Риски в условиях цифрового общества и тенденции их развития / А. А. Килячков, Л. А. Чалдаева // Финансы и кредит. - 2019. Т. 25, № 6 (786). - С. 1444-1453. DOI: https://doi.org/10.24891/fc.25.6.1444.

10. Костюченко, Н. Анализ кредитных рисков. Часть 2. Проблемная задолженность / Н. Костюченко. - М. : Скифия, 2012. - 376 c.

11. Маркс, К. Капитал. Критика политической экономии. Т. 3. Процесс капиталистического производства, взятый в целом / К. Маркс. - М. : Политиздат, 1989. - 1078 с.

12. Пещанская, И. В. Краткосрочный кредит: теория и практика / И. В. Пещанская. - М. : Экзамен, 2003. - 320 с.

13. Понкратова, А. А. Управление кредиторской задолженностью производственного предприятия / А. А. Понкратова, Т. Е. Дрок // Вопросы экономики и управления. - 2016. - Т. 5, № 3. - С. 79-85.

14. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. Статистический сборник. - М. : Росстат, 2018. - 751 с.

15. Смирнов, В. В. Анализ российского кредитного рынка / В. В. Смирнов, А. В. Мулендеева // Финансы и кредит. - 2019. - Т. 25, № 7 (787). - С. 1484-1500. DOI: https://doi.org/10.24891/fc.25.7.1484.

16. Хамская, С. Г. Оценка кредитного риска в рамках коммерческого кредитования: монография / С. Г. Хамская. - Кемерово, 2009. - 188 с.

17. Чирская, М. А. Эффективность инструментов в управлении дебиторской задолженностью на различных этапах / М. А. Чирская // Финансовая экономика. - 2019. - № 2. - С. 106-108.