Статистическая оценка заемщика

В последние десятилетия в зарубежных банках разрабатывались методы оценки надежности потенциальных заемщиков с помощью разного рода статистических моделей. Цель данного метода анализа состоит в том, чтобы выработать стандартные подходы для объективной характеристики заемщиков, найти математические критерии для разделения клиентов на надежных и ненадежных, подверженных риску банкротства и тех, для кого опасность банкротства маловероятна. Такие модели являются средством систематизации представленной заемщиками информации и способствуют принятию окончательного решения о предоставлении кредита и контроле за его использованием.

В настоящее время многие зарубежные и некоторые прогрессивные российские банки часто используют статистический метод, называемый множественным дискриминантным анализом (Multiple Discriminate Analysis, MDA)[21]. MDA – это набор статистических приемов, похожих на регрессионный анализ. Зависимой переменной в данном случае является вероятность невыполнения заемщиком своих обязательств перед банком, а независимыми переменными – факторы, связанные с финансовой устойчивостью клиента и способностью возврата полученного кредита. Существенным преимуществом системы MDA является то, что оценка степени кредитоспособности клиента может быть выражена одним числовым значением, а не субъективной оценкой различных факторов. В рамках MDA устанавливается взаимосвязь между различными факторами, характеризующими финансовое состояние предприятия, и данными о несвоевременном погашении предоставленных ему кредитов. В результате обработки данных по совокупности предприятий выводится формализованная зависимость типа регрессионного уравнения, в котором каждый фактор имеет свой вес (коэффициент регрессии), рассчитанный в ходе проведения MDA. Это уравнение и используется для анализа кредитоспособности конкретного клиента. В уравнение подставляют текущие данные по заемщику и в результате получают оценку его кредитоспособности.

Целью дискриминантного анализа является построение линии, делящей все компании на две группы: на тех, кому финансовые затруднения вплоть до банкротства в ближайшем будущем не грозят, и на тех, кому с высокой степенью вероятности грозит банкротство. Это линия разграничения называется дискриминантной функцией (индексом Z). Это то значение дискриминантной функции, которое дает возможность предсказания банкротства (или выживания) компании в будущем с достаточно высокой вероятностью. MDA применяется специалистами по кредитному анализу для расчета вероятности неисполнения обязательств по кредитам компаниями и частными лицами, а также при управлении портфельными инвестициями. В процессе кредитного анализа результаты, полученные с использованием статистических моделей, могут быть дополнены экспертными суждениями кредитных инспекторов. Статистическая модель и получаемые посредством нее Z-оценки могут послужить ценным инструментом определения общей кредитоспособности клиента. Выявляя аномальные значения показателей, кредитный аналитик может определить проблемных заемщиков и причины возникающих проблем.

Хотя формально в коэффициентах Z-оценки используются не показатели ожиданий, а текущие значения финансовых коэффициентов, фактически коэффициенты Z-оценки (при условии некоторой стабильности развития событий) содержат элемент ожидания или прогнозирования. Это означает, что если Z-оценка некоторой компании находится ближе к показателю средней компании-банкрота, то при условии продолжающегося ухудшения ее положения она обанкротится. Если же менеджеры компании и банк, осознав финансовые трудности, предпринимают шаги, чтобы предотвратить усугубление ситуации, то банкротства не произойдет, следовательно, Z-оценка является сигналом раннего предупреждения.

Общий вид дискриминантной функции:

Z = a₀ + (1.4)

где a₀ и a_i - некоторые параметры (коэффициенты регрессии);

f_i - факторы, характеризующие финансовое состояние заемщика (например, финансовые коэффициенты).

Применяя MDA на практике, банку следует создать свою собственную базу данных, используя информацию о выборке интересующих его компаний. Вряд ли можно предполагать, что финансовые характеристики металлургической компании, встретившейся с надвигающимся банкротством, будут такими же, как для сети розничных магазинов, находящихся в подобном же затруднительном финансовом положении, а, следовательно, разными будут и Z-оценки. Для учета отраслевых особенностей, MDA должен базироваться на выборке компаний данной отрасли. Отметим, что не всегда возможно найти достаточное количество обанкротившихся фирм, чтобы провести отраслевой анализ с применением метода MDA.