Стандарты кредитоспособности
Любая фирма при реализации своей продукции в кредит сталкивается с угрозой возникновения безнадежного долга или задержки платежа. В этом случае для минимизации потерь ей необходимо оценить покупателя с точки зрения его кредитоспособности, т.е. способности своевременно оплатить свои долги. Для этого фирма, прежде чем принимать решение о предоставлении торгового кредита, должна разработать стандарты кредитоспособности.
Стандарты кредитоспособности – это минимальный уровень кредитоспособности покупателя, желающего приобрести товар в кредит.
Процедура разработки стандартов кредитоспособности включает три взаимосвязанных этапа: 1) сбор информации о претенденте на получение кредита; 2) анализ полученной информации с целью определения уровня его кредитоспособности и 3) принятие решения о предоставлении кредита.
Объем собираемой о клиенте информации определяется с учетом денежных и временных затрат, необходимых для ее сбора. Нет смысла собирать большой объем информации, если кредит выдается на незначительную сумму. В этом случае стоимость сбора такой информации может намного превысить потенциальную выгоду от предоставления кредита. Время, затрачиваемое на исследование претендента, также зависит от суммы предоставляемого кредита.
В западной практике основными источниками информации для оценки кредитоспособности клиента являются его финансовая отчетность, рейтинги кредитоспособности, предоставляемые различными специализированными агентствами, информация, полученная от банка клиента и от его прежних поставщиков.
К сожалению, в России список потенциальных источников необходимой для анализа информации намного уже. Рынок агентств, специализирующихся на предоставлении кредитной информации, не получил широкого развития в нашей стране, ввиду сложности получения необходимой для составления рейтинга кредитоспособности информации от отечественных предприятий. Российские банки также отказываются предоставлять информацию о своих клиентах. Достаточно сложно получить необходимую информацию и от прежних поставщиков клиента. В этих условиях единственным источником информации остается финансовая отчетность клиента.
Финансовая отчетность покупателя является одним из наиболее эффективных источников информации об его уровне кредитоспособности. Отказ покупателя предоставить ее может свидетельствовать о его недостаточно устойчивом финансовом положении, а для большей достоверности предоставляемой клиентом финансовой отчетности предпочтительнее, чтобы она прошла аудиторскую проверку. Кроме того, для учета фактора сезонности в хозяйственной деятельности покупателя желательно проанализировать не только его годовые, но и промежуточные отчеты.
Полный анализ настоящего и будущего финансового положения клиента обычно слишком дорог, поэтому он не проводится. Однако, используя ключевые финансовые коэффициенты, можно оценить кредитоспособность клиента.
Центром анализа могут стать показатели ликвидности и их изменения во времени, а также показатели оборачиваемости дебиторской задолженности и товарно-материальных запасов. На их основе можно определить достаточно ли ликвидна компания, чтобы погашать свои краткосрочные обязательства. Способность претендента на коммерческий кредит платить по счетам, можно оценить с помощью коэффициентов покрытия процентов и коэффициента задолженности, а коэффициент обслуживания долга позволит определить достаточность его денежного потока. Возможность задержки клиентом оплаты можно определить, проанализировав оборачиваемость его кредиторской задолженности. Для более точной оценки финансовых показателей клиента, их необходимо сопоставить с аналогичными среднеотраслевыми значениями.
Процесс принятия решения о предоставлении торгового кредита покупателю на основе финансовых показателей хотя и позволяет оценить его кредитоспособность, но требует много времени и затрат, а также носит субъективный характер. Из анализа разных коэффициентов можно сделать совершенно разные прогнозы будущего финансового положения компании-покупателя. Кроме того, для проведения финансового анализа клиента требуются специалисты, обладающие соответствующей квалификацией, труд которых оценивается довольно дорого. В силу этого, при наличии большого количества клиентов, привлекать экспертов для оценки кредитоспособности каждого клиента не целесообразно. Нет необходимости держать их в штате и в небольших фирмах, а также в филиалах или отделениях крупных компаний.
В западной практике для решения этой проблемы разрабатываются модели оценки кредитоспособности, которые позволяют дать однозначную оценку кредитного риска компании. В основе этих моделей лежит множественный дискриминантный анализ, который во многом сходен с регрессионным анализом. Зависимой переменной в данном случае является вероятность невыполнения обязательств, а независимыми переменными – факторы, связанные с финансовой устойчивостью клиента и с его способностью оплатить свои счета. Уравнение множественного дискриминантного анализа имеет следующий вид:
(4.4)
где Yi – значение индекса для счета I;
X1, …, Xn – значение финансового показателя, влияющего на Yi;
A1, …, An – коэффициенты регрессии.
Построение модели оценки кредитоспособности клиента проводится в следующей последовательности.
Сначала необходимо решить проблему выбора факторных переменных, в наибольшей степени влияющих на результативный показатель. Подбор переменных в модель множественной регрессии осуществляется с помощью корреляционно-регрессионного анализа зависимости между переменными. Но предварительно необходимо провести качественный анализ всех факторных показателей с целью определения круга возможных показателей, влияющих на результативный показатель. После чего выясняется, насколько выделенные факторные показатели коррелируют с результативным показателем. Для этого вычисляются коэффициенты корреляции между зависимой переменной и каждой независимой переменной. В модель включаются только те переменные, которые имеют высокий коэффициент корреляции.
Затем компания на контрольный срок предоставляет кредит всем претендентам и для каждого из них фиксирует выбранные в качестве факторных показателей финансовые коэффициенты, а также факт своевременной оплаты или неоплаты счета. Если новый счет оказывается неоплаченным, его обозначают как «плохой» счет, а индексу Yi присваивают значение 0; если по счету платят вовремя, его обозначают как «хороший», а индексу присваивают значение 1.
После чего рассчитываются коэффициенты регрессии и строится уравнение дискриминантной функции. На основе дискриминантной модели можно определить минимальное значение отсечения. Целью является непредоставление кредита по тем счетам, для которых значение Y оказывается меньше, чем граница отсечения, и предоставлять кредит только тем, для кого Y выше этой границы.
Пример 4.5.
Определить границу отсечения для следующих счетов (табл. 4.12).
Таблица 4.12
Статус счета и значение индекса
Номер счета |
Статус счета |
Yi |
7 10 2 3 6 12 11 4 1 8 5 9 |
«Плохой» «Плохой» «Плохой» «Плохой» «Плохой» «Хороший» «Плохой» «Хороший» «Хороший» «Хороший» «Хороший» «Хороший» |
0,81 0,89 1,30 1,45 1,64 1,77 1,83 1,96 2,25 2,50 2,61 2,80 |
Анализ.
Граница отсечения должна лежать между значениями индекса 1,64 и 1,96, где пересекаются группы «хороших» и «плохих» счетов – счета 6, 12, 11 и 4. Если произвольно выбрать в качестве границы отсечения среднее значение 1,80, то счета 11 и 12 будут классифицированы неверно. При таком значении границы отсечения счет 11 попадает в группу «хороших» счетов, а счет 12 – «плохих», хотя на самом деле все наоборот. На практике следует установить границу отсечения в интервале значений индекса от 1,64 до 1,95. Компании, счета которых попадают в этот интервал, требуют дальнейшего исследования и анализа.