Система оценки риска предоставления кредита

Хотя большинство решений, касающихся предоставления кредита, являются субъективными, в настоящее время многие фирмы часто используют статистический метод, называемый множественным дискриминантным анализом (Multiple Discriminant Analysis, MDA). MDA сходен с регрессионным анализом. Зависимой переменной в данном случае является вероятность невыполнения обязательств, а независимыми переменными — факторы, связанные с финансовой устойчивостью фирмы-клиента и способностью возврата полученного клиентом кредита. Например, если фирма «Sears» производит оценку кредитоспособности своих клиентов, то независимыми переменными в системе оценки риска предоставления кредита будут следующие факторы: 1) имеет ли заявитель собственный дом? 2) сколько времени заявитель отработал на последнем рабочем месте? 3) соотношение его неоплаченных долгов с годовым доходом, 4) имелись ли прежде случаи задержки выплат клиентом?

Существенным преимуществом системы MDA является то, что оценка качества кредитоспособности клиента может быть выражена одним числовым значением, а не субъективной оценкой различных факторов. Это является важным преимуществом для крупных фирм, которым приходится оценивать большое число клиентов, рассредоточенных в разных местах, привлекая к работе многих экспертов. В данном случае отсутствие единой автоматизированной системы приведет к большим затратам времени, необходимого для оценки кредитоспособности каждого из клиентов. Поэтому крупные универмаги, нефтяные компании и прочие используют системы оценки риска предоставления кредита, так же как и крупные фирмы по производству электроники, машиностроительные фирмы, сети магазинов по торговле строительными материалами и т. д.

Детально MDA будет рассмотрен в главе 26 в связи с проблемой прогнозирования банкротства. Сейчас мы кратко изложим его концепцию. Предположим, что «Hanover» располагает информацией за ряд лет о 500 клиентах — предприятиях розничной торговли. Известно, что 400 из них всегда платили в срок, тогда как другие 100 иногда запаздывали с оплатой или в ряде случаев вообще не могли выплатить долг. Кроме того, фирма располагает статистическими данными за ряд лет по каждому из этих клиентов относительно их коэффициента быстрой ликвидности, коэффициента обеспеченности процентов по кредитам (TIE), доли заемного капитала в общей сумме источников, сроке существования фирмы и т. д. 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 фирме-клиенту и, таким образом, получают оценку кредитоспособности покупателя.

Например, предположим, что анализ MDA по фирме «Hanover» показал наи­большую зависимость между способностью выплаты в срок и коэффициентами TIE, быстрой ликвидности, долей заемного капитала в общей сумме средств и сроком существования фирмы. На основании этого построена следующая функ­ция:

Затем предположим, что если полученная в результате подстановки фактиче­ских данных на текущий момент оценка меньше 40, то это говорит о большой рисковости кредита, 40-50 — о средней, свыше 50 — о малой. Предположим, фирма со следующими данными о фактическом состоянии претендует на по­купку товара в кредит:

Подставляя данные в полученное уравнение, вычисляем показатель риско­вости, равный 3.5 • 4.2 + 10.0 • 3.1 - 25.0 • 0.3 + 1.3 • 10 = 51.2. Таким образом, делаем вывод о малой рисковости; данная фирма может рассчитывать на льготные условия покупки в кредит.

Поиск по сайту: