Скоринговые модели в анализе доходов и расходов организации
Автор: Немкина П.О., Касаева Т.В.
Журнал: Вестник Витебского государственного технологического университета @vestnik-vstu
Рубрика: Экономика
Статья в выпуске: 2 (43), 2022 года.
Бесплатный доступ
Оценка качества доходов организации, функционирующей в рыночных условиях, безусловно, является превалирующей в области управления ее финансово - хозяйственной деятельностью. Необходимо отметить, что результативность финансового анализа в значительной степени зависит от применяемых аналитических инструментов. Цель исследования - развитие методических аспектов применения скоринговых моделей в практике анализа хозяйственной деятельности коммерческих организаций для оценки качества полученных доходов и понесенных расходов. В современной теории и практике анализ доходов и расходов коммерческой организации рассматривается в большинстве случаев как составная часть анализа финансовых результатов деятельности компании. В связи с этим анализируется не столько качество полученных доходов, сколько полученные разницы между соответствующими друг другу доходами и расходами и финансовые результаты, полученные от текущей, инвестиционной и финансовой деятельности. Применение современных подходов к оценке финансовой эффективности бизнеса, по мнению авторов, требует развития направлений анализа, связанных с оценкой качества доходов и расходов, основанной на динамических пропорциях и соотношениях. С целью применения новых подходов к оценке доходов предложены рекомендации по совершенствованию их методического обеспечения: скоринговые модели оценки качества доходов, которые в отличие от уже имеющихся предусматривают параллельное исследование и сопоставление динамики доходов и расходов.
Доходы, расходы, анализ, скоринг, кредитный скоринг, продуктовый скоринг, социальный скоринг, финансовый скоринг, скоринговая модель оценки качества доходов
Короткий адрес: https://sciup.org/142236076
IDR: 142236076 | DOI: 10.24412/2079-7958-2022-2-158-168
Текст научной статьи Скоринговые модели в анализе доходов и расходов организации
Витебский государственный технологический университет
Значение доходов и расходов в экономике современной организации трудно переоценить, так как эти показатели являются важнейшими в системе оценки результативности и деловых качеств организации, степени ее надежности и финансового благополучия. Цель любой организации заключается в превышении доходов над своими расходами. Чем крупнее становится компания, тем сложнее оперативно контролировать бизнес-процессы и принимать управленческие решения. Более того – чем быстрее развивается организация, тем острее проявляются эти проблемы. Становится труднее в оперативном режиме анализировать доходы и расходы в компании. В связи с этим требуется развивать методики анализа доходов и расходов с целью получения объективной информации для принятия управленческих решений в области управления финансовыми результатами бизнеса.
В экономическом анализе деятельности коммерческой организации доходы и расходы оцениваются в большинстве случаев как факторы, формирующие прибыли или убытки по отдельным видам деятельности: текущей, инвестиционной, финансовой. Анализируется динамика и структура доходов и расходов организации в целом, а также динамика и структура доходов и расходов по отдельным видам деятельности. Общепризнанными показателями эффективности отдельных видов деятельности при этом считаются показатели рентабельности, рассчитываемые как отношение прибыли, полученной от определенного вида деятельности к его расходам.
Развитие методик анализа доходов и расходов организации идет в направлении оценки качества полученных доходов и произведенных not only to assess the quality of income and expenses, but also to determine the directions of development of management decisions to improve their quality.
расходов. Многие исследователи склоняются к тому, что в этой оценке первостепенную роль должны сыграть различные цепочки динамических нормативов. Например, темпы роста доходов по текущей деятельности должны опережать темпы роста доходов по инвестиционной деятельности, а последние должны опережать темпы роста доходов по финансовой деятельности. Несомненное первенство в этой цепочке доходов по текущей деятельности обосновано тем, что именно ради осуществления этой деятельности создавался бизнес, а все остальные доходы в финансовой отчетности носят название прочих.
На основе структурных и динамических показателей в большинстве случаев строятся скоринговые модели финансового анализа. Однако, по мнению авторов, при построении скоринговых моделей финансового анализа целесообразно рассматривать доходы по отдельным видам деятельности в неразрывной связи с соответствующими расходами, в том числе анализировать коэффициенты опережения темпов роста доходов над темпами роста расходов. Это определяет актуальность выбранной темы исследования.
В рамках решения данной проблемы предлагается методика анализа доходов и расходов организации, основанная на использовании скоринговой модели доходов и расходов.
Скоринговые модели в социальноэкономических исследованиях
Появление в социальных и экономических исследованиях термина скоринг неразрывно связано с построением скоринговых моделей. Английское по происхождению слово scoring в буквальном переводе означает подсчет очков в игре, счет. Отсюда идет толкование скоринга как модели классификации организаций на различные группы, так как разделение на группы проис- ходит путем подсчёта баллов (очков). Скоринг предполагает следующее условие применения: неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы, но известны другие факторы, связанные с интересующей нас характеристикой [1].
С другой стороны, авторы отмечают, что скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе накопленных данных и экспертных заключений можно определить, насколько велика вероятность того, что конкретное юридическое или физическое лицо может осуществить какие-либо действия [1]. Под действиями в данном случае подразумевается потеря кредитоспособности экономического субъекта или его экономическая (финансовая) несостоятельность.
Скоринговые модели получают все большее распространение в экономических исследованиях, охватывают различные стороны не только экономических, но и социальных явлений. Изучение литературных источников по теме исследования позволило предложить следующую схему классификации скоринга по признаку «сфера применения» (рисунок 1).
Следовательно, скоринг в зависимости от сферы применения можно разделить на: кредитный, продуктовый, социальный и финансовый.
Кредитный скоринг встречается в литературных источниках чаще всего и, в соответствии со своим названием, применяется в сфере кредитования коммерческими банками. Кредитный скоринг предполагает классификацию или разделение на группы потенциальных заемщиков коммерческого банка на основе информации о степени их кредитоспособности [2, с. 174]. Разделение на группы происходит на основании показателей, которые в значительной мере дифференцируются в зависимости от целого ряда факторов: типа заемщика (юридические или физические лица), вида кредита (целевого назначения) и др. По мнению исследователей, «это обусловлено существенным различием статистических моделей тех данных, которые предоставляются заемщиками в различных случаях. Например, для юридических лиц данные включают показатели, рассчитанные на основе балансовых отчетов (балансовые коэффициенты), отчета о прибылях и убытках, кредитной заявке, информации об истории клиента и его менеджерах, для физических лиц – это, в основном, анкетные данные. Очевидно, математические модели данных в том и другом случае могут существенно различаться» [2, с. 174–175].
Исследованиями в области кредитного скоринга занимались такие экономисты, как: Гичан О. С. [3, с. 247], Маслова Е. А. [4, с. 99], Брат-ковский Е.В. [5, с. 102], Сорокин А.С. [6, с. 111] и другие. В исследованиях кредитного скоринга авторы отмечают не только сильные стороны, то есть преимущества скоринговых моделей, но и указывают недостатки. К числу важнейших из них относят: необходимость наличия достаточно

Рисунок 1 – Виды скоринговых моделей
Источник: составлено авторами.
большого количества данных о поведении клиентов и отсутствие четкой логики в информации, т.е. в знаниях, представленных в виде скоринговых моделей [7, с. 48].
Продуктовый скоринг является одним из инструментов, который используют при разработке и запуске продукта для определения состава продуктового портфеля компании [8].
Примером продуктового скоринга может послужить RICE Scoring или модель пиритизации, которая, по нашему мнению, визуально может быть представлена следующей схемой (рисунок 2).
В данной модели используются 4 параметра при выборе решения о продукте и его функциях [9]:
-
1. Reach – охват: сколько пользователей получат удовлетворение от характеристики продукта, либо заметят эту характеристику, либо будут ей пользоваться.
-
2. Impact – влияние: насколько эта функция на самом деле нам нужна, насколько она нам поможет, насколько функция «крутая».
-
3. Confidence – уверенность (уверенность в наших оценках и прогнозе влияния).
-
4. Effort – трудоемкость.
Не менее интересным является решение задач с использованием теории вероятности на основе применения оптимистической, реалисти-чекой и пессимистической оценки и построения гауссианы вероятности [9]. В качестве главной проблемы продуктовых скоринговых моделей авторы отмечают риски экспертной оценки, основанной на собственном опыте, интуиции и выводах, которая не учитывает специфику текущей ситуации, продукта [8].
Социальный скоринг расширяет сферу применения скоринговых моделей, выводит ее за рамки только экономических показателей. «Скоринговые модели в социологических исследованиях представляют класс прогнозных моделей, предсказывающих группу, к которой будет относиться респондент, и вероятность отнесения» [10, с. 17].
В данном виде моделей авторы также отмечают ряд проблем [10, c. 42]: излишние данные, которые требуют их укрупнения; корреляция переменных и связанная с ними задача выбора наиболее весомых переменных; пропущенные или некорректные ответы респондентов.
Финансовый скоринг нашел свое применение, прежде всего, в оценке финансового положения или финансовой состоятельности экономических субъектов. Так, например, можно выделить скоринговую модель Донцовой – Никифоровой. Экономисты Донцова Л.В. и Никифорова Н.А. предлагают скоринговую модель оценки платежеспособности предприятия, которая позволяет отнести предприятие к одному из шести классов платежеспособности, на основании оценки ше-

Рисунок 2 – Модель RICE Scoring
Источник: составлено авторами.
сти финансовых коэффициентов [1]:
-
– коэффициента абсолютной ликвидности,
– коэффициента быстрой ликвидности,
– коэффициента текущей ликвидности,
– коэффициента финансовой независимости,
– коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами,
– коэффициента обеспеченности запасов.
В зависимости от достигнутого значения коэффициентов устанавливается их балльная оценка, которая суммируется по шести показателям, и по полученной сумме баллов принимается один из выводов:
– предприятие имеет хороший запас финансовой прочности;
– предприятие имеет незначительную вероятность погашения долгов, в целом риск есть;
– проблемное предприятие;
– предприятие имеет высокий риск банкротства;
– предприятие имеет очень высокий риск банкротства, меры по оздоровлению, скорее всего, не помогут;
– предприятие финансово несостоятельно.
В данной модели, на наш взгляд, реализуется основное преимущество финансового анализа – доступность информации, так как все показатели определяются по данным бухгалтерского баланса. Но это преимущество одновременно может рассматриваться и как слабая сторона, которая определяется как статичность данных и, следовательно, статичность выводов.
Нельзя не согласиться с мнением начальника Департамента кредитования бизнеса «РРБ-Банка» Игоря Бичеля относительно оценки финансового состояния предприятий малого бизнеса, который отмечает, что коэффициенты показывают только часть картины, и наиболее адекватную картину динамических тенденций развития возможно получить только на основе управленческой отчетности. К тому же подход наиболее неэффективен для оценки микро- и малых предприятий, так как они большей частью представлены индивидуальными предпринимателями и частными предприятиями, которые освобождены от ведения бухгалтерского учета [11, с. 312].
Развитие скоринговых моделей касается не только перехода от статики к динамике пока- зателей, но и связано с расширением объектов анализа.
Так, например, авторами П. Г. Пономаренко и Е. П. Пономаренко предложена скоринговая модель для оценки качества доходов организаций [12, с. 309]. Оценка качества доходов в предложенной модели строится на ключевом показателе – выручка от реализации продукции и использовании в модели следующих ее характеристик: удельный вес выручки от реализации продукции в доходах организации, темп ее роста и коэффициент вариации.
В зависимости от набранной суммы баллов организация может быть отнесена к одной из четырех групп:
-
1 группа – организации, имеющие хорошую способность зарабатывать и стабильно получающие доходы;
-
2 группа – организации, имеющие незначительный риск потери доходов;
-
3 группа – организации, имеющие проблемы с получением доходов;
-
4 группа – организации с высоким риском потери доходов.
На наш взгляд, в структурных показателях, характеризующих доходы организации, должна быть более развернутая характеристика, так как необходима характеристика структуры доходов по видам деятельности. Достаточно дискуссионными являются и установленные границы при присвоении балльной оценки, например, у организаций 1 группы только 60 % доходов составляет выручка от реализации продукции.
Наличие в оценке качества доходов коэффициента вариации выручки от реализации, по нашему мнению, приемлемо для тех производств и тех организаций, которые не подвержены сезонным колебаниям спроса на продукцию.
В связи с этим попытка применить уже предложенную ранее авторами [12] модель оценки качества доходов на практике привела к необходимости ее модификации (таблица 1).
Апробация разработанной скоринговой модели производилась в условиях СООО «ФОР-ТЕКС-ВОДНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ», в результате которой организация была отнесена в третью группу в 2018 и 2019 годах и во вторую группу в 2020 году (таблица 2).
Таблица 1 – Скоринговая модель оценки качества доходов (модифицированная модель П.Г. Пономаренко и Е.П. Пономаренко) |
||||
Показатели |
Границы групп согласно критериям |
|||
1 группа |
2 группа |
3 группа |
4 группа |
|
Удельный вес доходов по текущей деятельности в общей сумме дохода, % |
90 % и выше |
60 – 89 % |
40 – 59 % |
Менее 40 % |
Темп роста доходов по текущей деятельности, % |
120 % и выше |
100 – 119 % |
50 – 99 % |
Менее 50 % |
Удельный вес выручки в доходах по текущей деятельности, % |
90 % и выше |
60 – 89 % |
40 – 59 % |
Менее 40 % |
Темп роста выручки, % |
120 % и выше |
100 – 119 % |
50 до 99 % |
Менее 50 % J |
Источник: составлено авторами.
Таблица 2 – Анализ качества доходов СООО «ФОРТЕКС-ВОДНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» на основе модифицированной модели |
||||
Показатели |
Границы групп согласно критериям |
|||
1 группа |
2 группа |
3 группа |
4 группа |
|
2018 год |
||||
Удельный вес доходов по текущей деятельности в общей сумме дохода, % |
||||
Темп роста доходов по текущей деятельности, % |
||||
Удельный вес выручки в доходах по текущей деятельности, % |
||||
Темп роста выручки, % |
||||
2019 год |
||||
Удельный вес доходов по текущей деятельности в общей сумме дохода, % |
||||
Темп роста доходов по текущей деятельности, % |
||||
Удельный вес выручки в доходах по текущей деятельности, % |
||||
Темп роста выручки, % |
||||
2020 год |
||||
Удельный вес доходов по текущей деятельности в общей сумме дохода % |
||||
Темп роста доходов по текущей деятельности, % |
||||
Удельный вес выручки в доходах по текущей деятельности, % |
||||
гТемп роста выручки, % |
Источник: составлено авторами.
Данные таблицы 2 указывают на наиболее важную причину невысокой оценки качества доходов организации – невысокий удельный вес выручки от реализации в доходах по текущей деятельности. Более глубокий анализ состава и структуры доходов организации от прочей текущей деятельности позволил установить причину сложившейся ситуации – большая часть доходов и расходов по прочей текущей деятельности в СООО «ФОРТЕКС-ВОДНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» представлена доходами и расходами по покупке и продаже валюты. По предложению менеджеров организации была составлена условная скоринговая модель, в которой исключены указанные доходы и расходы (таблица 3).
Учитывая весомость показателей, а также достаточно высокие значения показателей тем- пов роста, организация может быть отнесена в первую группу, т.е. имеет хорошую способность зарабатывать и стабильно получать доходы. Несовпадение полученных результатов в таблицах 2 и 3 характеризует высокую степень влияния на качество доходов экспортных операций, сопровождающихся покупкой и продажей валюты. Для данной организации, характеризующейся высоким уровнем экспортоориентированности, это сыграло важную роль в оценке качества полученных доходов.
Разработка скоринговой модели оценки качества доходов и расходов
На наш взгляд, данные модели в достаточной степени выполняют назначенные им функции, оценивая платежеспособность и степень риска потери дохода. Однако для более полного
Таблица 3 – Анализ качества доходов СООО «ФОРТЕКС-ВОДНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» на основе разработанной модели (за исключением операций по покупке-продаже валюты) |
||||
Показатели |
Границы групп согласно критериям |
|||
1 группа |
2 группа |
3 группа |
4 группа |
|
2018 год |
||||
Удельный вес доходов по текущей деятельности в общей сумме дохода, % |
||||
Темп роста доходов по текущей деятельности, % |
||||
Удельный вес выручки в доходах по текущей деятельности, % |
||||
Темп роста выручки, % |
||||
2019 год |
||||
Удельный вес доходов по текущей деятельности в общей сумме дохода, % |
||||
Темп роста доходов по текущей деятельности, % |
||||
Удельный вес выручки в доходах по текущей деятельности, % |
||||
Темп роста выручки, % |
||||
2020 год |
||||
Удельный вес доходов по текущей деятельности в общей сумме дохода % |
||||
Темп роста доходов по текущей деятельности, % |
||||
Удельный вес выручки в доходах по текущей деятельности, % |
||||
Темп роста выручки, % |
Источник: составлено авторами.
понимания состояний доходов и расходов организации требуется более широкая выборка показателей. Более того, актуальным является сопоставление динамики доходов и расходов организации. Для менеджмента организации в данном случае не столько важна итоговая комплексная оценка, сколько выявление «узких» мест в структуре и динамике доходов и расходов. В исследовании предпринята попытка разработки скоринговой модели для оценки качества доходов и расходов организации. Приведем результаты первого этапа разработки: определение показателей и установление их границ (таблица 4).
Данная модель была апробирована в организации, занимающейся передачей, распределением и реализацией электроэнергии (таблица 5).
В результате проведенного исследования сформулированы основные достижения и проблемы. К положительным характеристикам качества доходов, полученных исследуемой организацией, могут быть отнесены следующие:
– опережающий темп роста доходов по текущей деятельности по сравнению с темпом роста расходов по этой деятельности;
– сложившиеся правильные пропорции в соотношении темпов роста доходов по отдельным видам деятельности.
Таблица 4 – Скоринговая модель оценки доходов и расходов организации |
||||
Показатели |
Границы групп согласно критериям |
|||
1 группа |
2 группа |
3 группа |
4 группа |
|
Удельный вес доходов по текущей деятельности, % |
90 и выше |
от 90 до 70 |
от 70 до 50 |
менее 50 |
Темп изменения доходов по текущей деятельности, % |
140 и выше |
от 140 до 120 |
от 120 до 100 |
менее 100 |
Удельный вес расходов по текущей деятельности, % |
90 и выше |
от 90 до 70 |
от 70 до 50 |
менее 50 |
Темп роста расходов по текущей деятельности, % |
100 и менее |
от 100 до 80 |
от 80 до 60 |
менее 60 |
Удельный вес прочих доходов, % |
10 и менее |
от 10 до 30 |
от 30 до 50 |
более 50 |
Темп роста прочих доходов, % |
менее 60 |
от 60 до 80 |
от 80 до 100 |
более 100 |
Удельный вес прочих расходов, % |
10 и менее |
от 10 до 30 |
от 30 до 50 |
более 50 |
Темп роста прочих расходов, % |
менее 60 |
от 60 до 80 |
от 80 до 100 |
более 100 |
Коэффициент опережения доходов по текущей деятельности над расходами по текущей деятельности, коэфф. |
1 и выше |
от 1 до 0,9 |
от 0,9 до 0,5 |
менее 0,5 |
Коэффициент опережения доходов по текущей деятельности над доходами по инвестиционной деятельности, коэфф. |
1 и выше |
от 1 до 0,9 |
от 0,9 до 0,5 |
менее 0,5 |
Коэффициент опережения доходов по инвестиционной деятельности над доходами по финансовой деятельности, коэфф. |
1 и выше |
от 1 до 0,9 |
от 0,9 до 0,5 |
менее 0,5 |
Источник: составлено авторами.
Таблица 5 – Оценка доходов и расходов филиала «Климовичские электрические сети» РУП «Могилевэнерго»
Показатели |
Границы групп согласно критериям |
|||
1 группа |
2 группа |
3 группа |
4 группа |
|
Удельный вес доходов по текущей деятельности, % |
||||
Темп изменения доходов по текущей деятельности, % |
||||
Удельный вес расходов по текущей деятельности, % |
||||
Темп роста расходов по текущей деятельности, % |
||||
Удельный вес прочих доходов, % |
||||
Темп роста прочих доходов, % |
||||
Удельный вес прочих расходов, % |
||||
Темп роста прочих расходов, % |
||||
Коэффициент опережения доходов по текущей деятельности над расходами по текущей деятельности, коэфф. |
||||
Коэффициент опережения доходов по текущей деятельности над доходами по инвестиционной деятельности, коэфф. |
||||
Коэффициент опережения доходов по инвестиционной деятельности над доходами по финансовой деятельности, коэфф. |
Источник: составлено авторами.
Вместе с тем по структурным показателям просматриваются явные диспропорции между удельным весом доходов по текущей деятельности и удельным весом расходов по текущей деятельности. На этот факт оказывает влияние специфика функционирования организации в качестве филиала. Улучшение ситуации требует разработки первоочередных мероприятий именно по увеличению доходов и снижению расходов по текущей деятельности.
ВЫВОДЫ
Исследование проблем применения скоринговых моделей в экономической теории и практике указывает на эффективность данного методического инструментария в финансовом анализе в общем и в оценке качества доходов и расходов коммерческой организации в частности.
Развитие методических аспектов применения скоринговых моделей для реальных условий бизнеса в данной работе осуществлялось в направлении формирования системы показателей для оценки качества доходов и расходов экономического субъекта. Обосновано привлечение в единую систему не только показателей структуры и динамики доходов, но и соответствующих им расходов, а также коэффициентов, характеризующих соотношение доходов по отдельным видам деятельности между собой.
Результаты проведенного исследования на этапе структурно-динамического анализа доходов с применением рекомендуемой методики позволили оценить уровень рискованности управленческой деятельности по организации и осуществлению текущей, инвестиционной и финансовой деятельности субъекта хозяйствования, а также сделать вывод о качестве полученных доходов.
Статья подготовлена по материалам доклада Meждународной научной-технической конференции «Инновации в текстиле, одежде, обуви (ICTAI-2022)», которая состоялась 23 – 24 ноября
2022 года в учреждении образования «Витебский государственный технологический университет» (Республика Беларусь).
Список литературы Скоринговые модели в анализе доходов и расходов организации
- Скоринговые модели, режим доступа: https://revoLution.aLLbest.ru/management/ 00685972_0.html (дата обращения: 04.10. 2022).
- Гринь, Н. В. (2012), Методологические аспекты построения скоринговых моделей, Экономика, моделирование, прогнозирование, № 6, С. 174180.
- Гичан, О. С. (2019), Кредитный скоринг как инструмент автоматизированной оценки кредитоспособности заемщиков, Тенденции экономического развития в XXI веке: мат. Межд. науч. конф. (28 февраля 2019 г., г. Минск), С. 243-248.
- Маслова, Л. А. (2018), Кредитный скоринг. Методы построения скоринговых моделей, Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками, № 3, С. 98-104.
- Братковский, Е. В., Хмелёва, А. В. (2022), Модели и алгоритмы кредитного скорингана основе нейросетевых технологий, 58-я Научная конференция аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, С. 101-103.
- Сорокин, А. С. (2014), Построение скоринговых карт с использованием модели логистической регрессии, Вестник евразийской науки, № 2 (21), С. 88-117.
- Крутов, Р. А. (2021), Преимущества и недостатки кредитного скоринга как метода оценки кредитоспособности потенциального заемщика, Тенденции развития науки и образования, № 70-3, С. 45-49.
- Что такое скоринг и как он помогает организовывать задачи при разработке продукта, режим доступа: https://probusiness.io. (дата обращения: 27.09.2022).
- Техники скоринга и приоритизации бэклогов, режим доступа: https://cmsmagazine.ru. (дата обращения: 05.11.2022).
- Бык, И. С. (2015), Применение скоринговых моделей в социологических исследованиях, Труды 6-й Международной научно-практической конференции студентов и аспирантов «Статистические методы анализа экономики и общества» (12-15 мая 2015 г.), С. 62.
- Бичель, И. С. (2019), Подходы к оценке кредитоспособности предприятий малого бизнеса, Тенденции экономического развития в XXI веке: мат. Межд. науч. конференция, С. 311-314.
- Пономаренко, П. Г., Пономаренко, Е. П. (2015), Использование скоринговых моделей для оценки доходов, Совершенствования учета, анализа и контроля как механизмов информационного обеспечения устойчивого развития экономики: Материалы II Междунар. науч.-практ. конф., Новополоцк, 4-5 июня 2015 г., С. 307-310.