Оценка вероятности дефолта субъекта малого бизнеса при банковском кредитовании

Развитие рыночной экономики Российской Федерации должно базироваться на результативной деятельности малого бизнеса, это составляет одно из приоритетных направлений политики государства. Так, по словам Председателя Правительства Российской Федерации Медведева Д.А., объем производства малого бизнеса в нашей стране, количество людей, вовлеченных в малый бизнес, остаются недостаточными: в Российской Федерации малым бизнесом занимается 20% населения, в большинстве развитых экономик эта цифра составляет более 50%, поэтому программы поддержки необходимо продолжать [3].

При этом, государство рассматривает такой финансовый институт, как банк, в качестве средства достижения национальных задач. Именно в контексте участия банков в реализации различных государственных программ по развитию малого бизнеса особенно важным становится вопрос вероятности наступления дефолта малого бизнеса при получении кредитов в банках, так как сектор малого и среднего бизнеса (МСБ) характеризуется низкой кредитоспособностью [5, c. 58].

Как известно, принятие кредитного решения банком состоит из следующих двух этапов (рисунок 1): оценка кредитоспособности заемщика; анализ структуры кредитной сделки. В рамках этих этапов главное значение принимают следующие вопросы: Как оценить уровень кредитного риска объективно? Какими инструментами необходимо пользоваться для оценки уровня кредитного риска?

Экономическая сущность вероятности наступления дефолта субъекта – предприятия малого бизнеса (англ. Probability of Default, PD) подразумевает вероятность неисполнения им обязательств в полном объеме и обозначенные сроки согласно кредитному договору [2, c. 192], основная цель использования которой заключается в получении объективной и статистически обоснованной количественной оценки риска заемщика – субъекта малого бизнеса. Модели вероятности наступления де-

ГРНТИ 06.73.75

Яна Александровна Калугина – старший преподаватель кафедры банков, финансовых рынков и страхования Санкт-Петербургского государственного экономического университета.

Статья поступила в редакцию 10.07.2019.

фолта (PD-модели) выступают ключевым элементом оценки кредитоспособности заемщика; они должны обладать следующими характеристиками: высокой дискриминационной способностью [4, c. 30]; дифференцированным подходом к каждому заемщику; построением на независимых переменных, которые характеризуют качество заемщика; разработкой, проверкой PD-модели на данных банка и отражением данных реальных заемщиков – субъектов малого бизнеса в банке.

Рис. 1. Процедура принятия кредитного решения банком в отношении потенциального заемщика – субъекта малого бизнеса (составлено автором)

Для разработки результативной PD-модели в отношении клиента – субъекта малого бизнеса мы предлагаем учитывать предложения, представленные в таблице. В разработку PD-модели мы включаем 5 стадий (рисунок 2): сбор статистических данных, осуществление репрезентативной выборки, определение вероятности дефолта, выявление достаточного количества дефолтов, формирование однородных сегментов.

Таблица

Предложения для построения результативной PD-модели в отношении субъектов малого бизнеса

Факторы		Рекомендуемый подход
Единое определение дефолта	1)    функционирование целостной базы данных по возникшим дефолтам; 2)    ресурс для интерпретации результатов	1)    использование единого определения дефолта согласно рекомендациям Базельского комитета по банковскому надзору (90 дней просроченной задолженности) [1]; 2)    наличие качественных критериев
Обязательная сегментация субъектов малого бизнеса	1)    повышение точности PD-модели; 2)    различные факторы имеют разное значение для каждой отрасли, в которой ведет деятельность субъект малого бизнеса	для каждой отрасли должны быть разработаны разные PD-модели с различными удельными весами факторов

Окончание табл.

Факторы		Рекомендуемый подход
Наличие базы статистических данных	1)    большой период времени для сбора необходимого объема статистических данных; 2)    точность PD-модели имеет прямую зависимость от объема статистических данных	1)    статистические данные должны содержать переменные, необходимые для разработки PD-модели; 2)    акцент на уменьшение количества ошибок при построении PD-модели, что сказывается ее на точности

Составлено автором.

Сбор статистических данных

Осуществление репрезентативной выбо ки

Определение вероятности де олта

Выявление достаточного количества дефолтов

Формирование однородных сегментов

ских данных

1) подготовка ст а тистиче-

2 ) проведе ние однофакторного дисперсионного анализа и отбора переменных

3 ) трансформация перем е нных

4 ) проведе ние многофакторного дисперсионного анализа

5) разработка PD-модели

Рис. 2. Стадии разработки PD-модели

Определение уровней дефолта

Разработка и калибровка модели в отношении субъектов малого бизнеса (составлено автором)

По результатам исследования проблемы сформулируем, что же необходимо для построения результативной PD-модели в отношении заемщиков-субъектов малого бизнеса:

• 1)    придерживаться единого определения дефолта для достижения консистентности баз данных и разрабатываемых моделей;

• 2)    проводить качественную сегментацию субъектов малого бизнеса;

• 3)    использовать качественные данные, которые характеризуют выделенные сегменты заемщиков – субъектов малого бизнеса.