Совершенствование методики оценки кредитоспособности юридических лиц

Автор: Писарева К.С., Парфенова М.Д.

Журнал: Форум молодых ученых @forum-nauka

Статья в выпуске: 6-2 (22), 2018 года.

Бесплатный доступ

Основной риск, которому подвержена каждая банковская структура заключается в высокой вероятности не исполнения обязательств своих клиентов. Для того чтобы обойти данный риск необходимо очень подробно и внимательно проводить финансовый анализ действующих клиентов, а также тщательно рассматривать потенциальных. Данная статья посвящена вопросам определения степени кредитоспособности на основе прогнозной оценки деятельности юридического лица.

Кредитоспособность, рейтинг заемщика, оценка финансового положения, рейтинговые модели, шкала оценки

Короткий адрес: https://sciup.org/140283376

IDR: 140283376

Текст научной статьи Совершенствование методики оценки кредитоспособности юридических лиц

В настоящее время подходов к оценке кредитоспособности множество, каждая из них включает в себя анализ финансовых показателей, характеризующих хозяйственно-финансовую деятельность потенциального клиента. Анализ строится на расчете показателей и сравнении их с пороговыми значениями (к примеру, характерных для отрасли), основными коэффициентами    являются:    коэффициенты,    ликвидности    и платежеспособности, рентабельности предприятия, а также структура капитала, структура источников финансирования деятельности. На практике используются различные подходы к оценке кредитоспособности, такие как классификационные модели, модели комплексного анализа, модели, построенные на рейтинговых оценках. Наиболее достоверную оценку финансового положения потенциального клиента дает способность умело сочетать финансовые показатели по отчетности и качественные характеристики (преимущества перед конкурентами, деловая репутация, профессионализм управленческого состава и его стабильность, кредитная история и прочее).

Однако при анализе кредитоспособности методики имеют большой минус: подходы к оценке кредитоспособности при расчете финансовых коэффициентов используют ретро данные, расчеты осуществляются по показателям прошедшим, поэтому автором предлагается рассмотреть во всех возможных внешних источниках информацию, которая могла бы подействовать в будущей перспективе на финансовую стабильность потенциального клиента и на основе них произвести прогнозные расчеты основных коэффициентов.

Механизм, предлагаемый автором заключается в прогнозирование финансовых результатов, показателей финансового состояния, и на основе данных значений произвести расчеты по отнесению заемщика к соответствующему классу кредитоспособности (или присвоения соответствующего рейтинга) в будущем. С учетом прогнозных расчетов произвести корректировку действующего класса кредитоспособности (рейтинга) в соответствии с предложенной шкалой, указанной в таблице 8.

Прогнозирование финансовых результатов было сделано на примере деятельности группы компаний Еврохим на основе данных с 2014 по 2017 года. Ключевые параметры деятельности представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Расчетные коэффициенты и показатели для построения финансовой модели

Показатель

Результат

Норма амортизации, %

0,03

Коэффициент закрепления запасов

0,15

Коэффициент закрепления дебиторской задолженности

0,14

Коэффициент закрепления высоколиквидных активов

0,05

Коэффициент закрепления всех бесплатных обязательств

0,21

Эффективная ставка налогообложения совокупного дохода, %

27,10

Процент по заемному капиталу, %

4,54

Коэффициент реинвестирования прибыли, %

85,06

При прогнозировании важно учитывать стратегию компании и возможные планы на будущие проекты и вложения, и прочие события которые могут повлечь серьезные изменения в финансовом положении компании. При прогнозировании долгосрочных финансовых показателей, сделано допущение и рассчитаны некоторые коэффициенты, которые будут служить константами для дальнейшего расчета на протяжении всего прогнозного периода.

Для прогноза коэффициентов закрепления запасов, дебиторской задолженности, высоколиквидных активов, кредиторской задолженности и прочих условно-бесплатных обязательств были рассчитаны их средневзвешенные значения на период наблюдений (2014-2017 года). В прогнозе процента по заёмному капиталу, условно, взято значение отчётного года.

Далее в таблице 2 представлен прогноз финансовых результатов с 2018 по 2020 года.

Таблица 2 - Прогноз финансовых результатов, тыс. дол. (2018-2020)

Показатель

2017 год

2018 год

2019 год

2020 год

Выручка

4 865 664

4 811 386

4 802 386

4 868 442

Себестоимость

(4 033 391)

(3 919 549)

(3 761 610)

(3 676 342)

Операционная прибыль

832 273

891 837

1 040 776

1 192 100

Прочий финансовый результат (не включая проценты к уплате)

58 738

316 317

542 172

768 028

Проценты к уплате

(131 393)

(216 614)

(270 393)

(318 680)

Прибыль до налогообложения

759 618

991 539

1 312 555

1 641 447

Расходы по налогу на прибыль

(243 244)

(346 228)

(458 321)

(573 165)

Чистая прибыль

516 374

645 311

854 234

1 068 283

Как видно из финансовой модели, отмечается снижение выручки, данное снижение было рассчитано по результатам прошлых четырех периодов, однако не считается нужным делать корректировку на увеличение, поскольку в СМИ найдена информация о том, что Федеральная антимонопольная служба (ФАС) РФ возбудила дело в отношении Ковдорского ГОКа (входит в группу компаний Еврохим, выручка, которой составляет 13% от общей групповой, занимает третье место в группе по весомости финансовых показателей в отчетности) после заявления «Северстали» о повышении стоимости железорудного концентрата (ЖРК) в 2017 году, данная информация предоставляется на сайте федеральной службы. Ковдорского ГОК второй по величине производитель апатитового концентрата в России и единственный производитель бадделеитового концентрата в мире.

Подтверждение рейтинга отражает ожидание того, что группа компаний Еврохим будет поддерживать отношение средств от операций (FFO) к долгу на уровне 17-19% в 2017-2018 годах и достигнет соотношения около 20% в 2019 году.

Вероятность негативного рейтингового действия в отношении группы компаний Еврохим может возрасти в случае существенного падения цен на удобрения, что может привести к снижению отношения средств от операций (FFO) к долгу до 12%. Вместе с тем, агентство может повысить рейтинг, если компания будет близка к отношению средств от операций (FFO) к задолженности на уровне 20% и создаст устойчивый положительный свободный денежный поток.

Далее были произведены прогнозные расчеты значений бухгалтерского баланса, которые представлены в таблице 3.

Таблица 3 - Прогнозный баланс на конец года, тыс. дол. (2018-2020)

Показатель

2017 год

2018 год

2019 год

2020 год

АКТИВ

Внеоборотные активы

8 209 813

9 931 852

11 724 367

13 331 818

Запасы

746 457

738 130

736 749

746 883

Дебиторская задолженность

678 737

689 909

688 619

698 090

Денежные средства, их эквиваленты

267 820

246 089

245 629

249 007

Баланс

9 902 827

11 605 979

13 395 363

15 025 798

ПАССИВ

Собственный капитал

4 072 374

4 621 293

5 347 926

6 256 636

Долгосрочные кредиты и займы

4 005 651

5 170 444

6 234 945

6 943 820

Краткосрочные кредиты и займы

770 405

791 385

791 547

790 355

Кредиторская задолженность

1 054 397

1 022 858

1 020 945

1 034 988

Баланс

9 902 827

11 605 979

13 395 363

15 025 798

Основываясь на прогнозной модели, можно увидеть, что валюта баланса растет из года в год. Долгосрочные средства направляются на внеоборотные активы, так инвестиционная фаза компании продолжается. По данным финансовой отчетности также выявлена информация о не полном использовании предоставленного группе лимита, по данным СМИ продолжается строительство завода по производству аммиака в Кингисеппе, на которые скорее всего будут направлены данные заемные средства, поэтому долгосрочные средства в прогнозе продолжают расти.

Для примера применения предложенной корректировки рейтинговых значений была взята методика ОАО «АЛЬФА-БАНК».

Балл, характеризующий финансовое состояние заемщика и на основании которого вычисляется рейтинг, рассчитывается как средневзвешенный по двум позициям: финансовые расчетные показатели и бизнес-показатели с удельными весами 0,6 и 0,4 соответственно. По анализируемой группе общий балл на конец 2017 года составил 3,01.

Считаем целесообразно оставить расчетный балл по бизнес-показателям на уровне 2017 года (а именно в размере 3,65), поскольку прогноз количественных показателей никак не влияет на оценку составляющей бизнес-оценки.

Таблица 4 - Расчет финансовых коэффициентов по прогнозным значениям

2017 год

2018 год

2019 год

2020 год

Коэффициенты ликвидности

абсолютной

0,15

0,14

0,14

0,14

промежуточной

0,52

0,52

0,52

0,52

текущей

0,94

0,92

0,92

0,93

Коэффициент автономии

0,41

0,39

0,40

0,42

Рентабельность продаж

0,17

0,19

0,22

0,24

Рентабельность деятельности

0,09

0,13

0,16

0,21

Таблица 5 - Расчет а суммы баллов л количественных показателей по

Группе компаний по прогнозным значениям (методика ОАО «АЛЬФАБАНК»)

Показатель

Балл 2017

Балл 2018

Балл 2019

Балл 2020

Вес показателя

Имущественное положение л

3,3

3,3

3,3

3,3

0,2

Ликвидность л

1,5

1,3

1,3

1,3

0,1

Финансовая устойчивость л

3,0

2,7

2,9

3,0

0,3

Дебиторская задолженность л

2,9

2,9

2,9

2,9

0,2

Кредиторская задолженность

2,9

2,9

2,9

2,9

0,1

Рентабельность л

4,3

4,3

4,4

4,4

0,1

Итого л

3,01

2,90

2,97

3,00

1

Таблица 6 - Расчет итогового балла кредитоспособности по Группе компаний по прогнозным значениям (методика ОАО «АЛЬФА-БАНК»)

Год

Бизнес-показатели

Количественные показатели

Итоговый балл

Вес

Балл

Вес

Балл

2017

0,4

3,65

0,6

3,01

3,27

2018

0,4

3,65

0,6

2,90

3,20

2019

0,4

3,65

0,6

2,97

3,24

2020

0,4

3,65

0,6

3,00

3,26

Из проведенных расчетов прогнозных значений коэффициентов рейтинг остался прежним, сами расчетные баллы снизились (чем ниже расчетное число, тем хуже рейтинг потенциального заемщика). Но поскольку показатели ухудшаются, предлагается учесть это при кредитовании.

На наш взгляд, включение в процедуры анализа кредитоспособности потенциального заемщика этапов по прогнозированию финансовых составляющих и внесение соответствующих корректировок на определение класса кредитоспособности (рейтинга) позволит более адекватно оценивать кредитные риски, что в свою очередь, обратить внимание на показатели которые могут значительно повлиять на финансовое положение потенциального заемщика.

На примере методики ОАО «АЛЬФА-БАНК» предлагается ввести шкалу корректировок действующего рейтинга со следующими условиями: поскольку по методики переход значения рейтинга зависит от значения балла в соответствии с таблицей 7, считается целесообразным вносить корректировку фактического рейтинга не более, чем на 2 балла, а точнее в интервале от 0 до 2 баллов.

Таблица 7 – Соотношение рейтинга и финансового положения клиентов

ОАО «АЛЬФА-БАНК»

Рейтинг

Балл

Финансовое положение заемщика

I

5,00-4,30

Превосходное

II

4,29-3,40

Хорошее

IIIА

3,39-2,80

Стабильно у довлетворительное

IIIB

2,79-2,00

Нестабил ь но удовлетв о рительное

IV

1,99-1,00

Пло х ое финансо в ое состо я ние

V

Ниже 0,99

Безнад е жное фи н ансовое сосояние

Корректировку предлагается сделать в зависимости от отклонения прогнозного значения балла от фактического (в процентном значении). Целесообразным считается провести корректировку на 2 балла, если изменение прогнозного значения рейтинга от фактического выше 50%. В интервал изменений от 0 до 50% каждый пятый процент будет стоить 0,2 балла. Автором предлагается шкала корректировки действующего рейтинга в соответствии с таблицей 8.

Таблица 8 - Надбавки в зависимости от волатильности прогнозного значения рейтинга заемщика относительно фактического значения

Значение корректировки (надбавки)

Процент изменения прогнозного значения от фактического, %

2,00

[50,0;+ ∞)

1,8

40,0-49,9

1,6

35,0-39,9

1,4

30,0-34,9

1,2

25,0-29,9

1,0

20,0-24,5

0,8

15,0-19,9

0,6

10,0-14,9

0,4

5,0-9,9

0,2

0,1-4,9

0

(-∞;0]

Исходя из расчетов автора действующий рейтинг по группе компаний Еврохим составил 3,27, минимальное значение по трем годам прогнозного рейтинга составило 3,20.

Далее необходимо рассчитать отклонение прогнозного значения рейтинга от фактического, которое составило:

((3,20-3,27)/3,27)-1)*100%= -2%.

В соответствии с предложенной шкалой, указанной в таблице 3.7 надбавка составит 0,2 балла, что понизит итоговый балл для определения рейтинга с 3,27 до 3,07, данная корректировка не изменила значение рейтинга - заемщик, относится к заемщику с рейтингом IIIА (от 3,39 до 2,80), однако данную корректировку необходимо будет учесть при составлении условий кредитования.

На наш взгляд, включение в процедуры анализа кредитоспособности потенциального заемщика этапов по прогнозированию финансовых составляющих и внесение соответствующих корректировок на определение класса кредитоспособности (рейтинга) позволит более адекватно оценивать кредитные риски, даст возможность учесть риски, связанные с событиями в будущем, поспособствует получению достове р ных результатов анализа креитоспособности, а также целесообразности принятия решений о кредитовании потенциальных заемщиков.

Список литературы Совершенствование методики оценки кредитоспособности юридических лиц

  • Баринова Ю.И. Методы оценки кредитоспособности заемщика / Электронный научно-практический журнал «Экономика и менеджмент инновационных технологий», 2015, URL: http://ekonomika.snauka.ru/2015/06/9360
  • Ендовицкий Д.А., Фролов И.В., Широбоков В.Г.; Предрейтинговый анализ кредитоспособности заемщика: организация и методика обеспечения., науч.ред. Ендовицкий Д.А. - Москва, проспект, 2018
  • Цветкова Е.А. Анализ подходов к оценке кредитоспособности организаций/ Международный бухгалтерский учет, 2011
Статья научная