Книги, научные публикации
Экономические 4(89) Финансы, денежное обращение и кредит 139
науки 2012 Методика оценки кредитоспособности заемщика с использованием инструментария нечеткой логики й 2012 В.Г. Шелепов кандидат экономических наук, доцент Ростовский государственный университет путей сообщения E-mail: vlad_11111 В статье представлены теоретико-методологическое обоснование и практическая апробация усо вершенствованной методики оценки кредитоспособности заемщика. Методика предполагает ис пользование нечеткой логики при определении границ градаций финансового состояния, что позволяет уточнить уровень кредитоспособности не только в коротком, но и в длительном пе риоде.
Ключевые слова: оценка кредитоспособности, финансовое состояние, инновационные компа нии, методика оценки, финансовая устойчивость, стратегия банка, инновационный бизнес.
Вопреки продолжающейся нестабильности на ликацию инновационных компонентов и клас мировых финансовых рынках российский бан- теров в уже существующие производства. Ин ковский сектор демонстрирует уверенный рост, новационное развитие требует увеличения фи в том числе рост кредитной активности, кото- нансирования и роста инвестиций, однако в рос рый связан с увеличением кредитных рисков. В сийской практике не все инструменты, предла значительной степени ускорение банковского гаемые предпринимателям, характеризуются как кредитования обусловлено всплеском спроса на доступные и эффективные. Изыскание методов кредиты со стороны компаний и населения в и инструментов совершенствования механизмов ожидании повышения процентных ставок. оценки кредитоспособности заемщика представ Однако наблюдаемое ускорение рынка вряд ляется актуальной проблемой не только для бан ли продлится долгое время, так как российский ковских институтов, но и для национальной эко банковский сектор по-прежнему остается крайне номики в целом.
уязвимым к внешним шокам вследствие как сла- Однако подавляющее большинство компа бой диверсификации экономики, так и недоста- ний продолжает финансировать оборотный ка точной глубины финансового рынка. В частно- питал за счет привлеченных средств. В связи с сти, в IV квартале 2011 г. отмечено ухудшение этим анализ финансовой устойчивости компа ситуации с ликвидностью в банковском секторе. ний методом коэффициентов (наиболее распро В первой половине 2012 г. спрос на инструмен- страненным методом) в контексте анализа кре ты рефинансирования Банка России проявляет дитоспособности требует совершенствования, что динамику устойчивого роста. объясняется:
отсутствием объективно обусловленных нор В условиях ограниченной ликвидности мож но ожидать, что для части заемщиков уже суще- мативов значений финансовых коэффициентов ствующие лимиты по кредитным линиям могут для всех заемщиков в силу отраслевых разли быть пересмотрены в сторону понижения, что чий, разницы в масштабе бизнеса, степенью ин автоматически уменьшит предложение кредитов новационной ориентации (так, коэффициент те на рынке. кущей ликвидности для российской экономики Вместе с тем в случае возникновения ло- изменяется в пределе от 1 до 2,5, при этом не кальных проблем с ликвидностью действующий корректная трактовка этого показателя в ходе механизм рефинансирования будет работать без отнесения компании-заемщика к группе финан существенных сбоев, равномерно распределяя ре- совой устойчивости может привести либо к от сурсы по банковской системе. В таком случае в казу в кредите, либо к принятию недостаточно 2012 г. совокупные активы банков увеличатся, а ликвидного контрагента;
отсутствием градации в области определе кредитный портфель клиентов вырастет допол нительно на 20-23 %. ния уровня финансовой устойчивости: представ Ориентация хозяйственной системы на ин- ляется, что бинарное деление Укредитоспособен/ новационный путь развития продуцирует допол- некредитоспособенФ следует разделить на боль нительный спрос на финансирование инноваци- шее количество градаций, потому как инноваци онных разработок, организацию стартапов, имп- онное производство редко бывает прибыльным Экономические 4(89) Финансы, денежное обращение и кредит 140 науки на первоначальном этапе своего развития, что ждении, что чем сложнее система, тем меньше дает право банку отказать заемщику в кредите, возможностей дать точные и в то же время име это, в свою очередь, снижает инновационную ющие практическое значение суждения о ее по активность бизнеса;
ведении. Таким образом, для сложных систем нечеткой корреляцией уровня внешних рис- точность и практический смысл становятся по ков компании-заемщика с его финансовой ус- чти исключающими друг друга характеристика тойчивостью, что может приводить либо к недо- ми. Это во многом объясняет необходимость ис оценке, либо к переоценке уровня кредитоспо- пользования экспертных оценок при анализе собности;
сложных событий, поскольку человеческий ин высоким уровнем операционных рисков, теллект представляет собой сложноструктуриру так как оператор кредитного отдела редко заин- емую систему обработки первичной информа тересован в точном анализе уровня кредитоспо- ции, способную дать корректный ответ при не собности контрагента и в определении его риска достаточно точной входящей информации, а ма дефолта, поэтому оценка рисков становится бо- шинные (компьютерные) интеллектуальные си лее формальной процедурой, но при этом банки стемы требуют большой точности входящей ин поднимают ставки процентов по кредитам до формации.
40%, заранее пытаясь окупить риск невозврата;
Нечеткая логика - это раздел информацион однако при средней для России рентабельности ных технологий, предназначенный для извлече бизнеса в 5 % кредит, который берется под 40 %, ния структурированных человеческих знаний и практически гарантированно либо будет невозв- преобразования их в работающие алгоритмы.
ратным, либо потребует рефинансирования. Сущность методов нечеткой логики сводит ся к следующему2:
Так, инновационные компании на стадии в ней используются лингвистические пе стартапа по уровню финансовой устойчивости не могут претендовать на заемное финансирова- ременные вместо числовых или в дополнение к ние в банке. Поэтому развитие инновационных ним;
простые отношения между переменными компаний финансируется фондами поддержки, венчурными фондами, а также налоговыми кре- описываются с помощью нечетких высказыва дитами. Банки начинают интересоваться инно- ний;
сложные отношения определяются нечет вационными компаниями только на стадии их зрелости, когда маржа прибыли оказывается зна- кими алгоритмами.
чительной и снижаются кредитные риски взаи- В данном исследовании проведем оценку модействия с такими клиентами. кредитоспособности компаний-заемщиков с ис Остается открытым вопрос, какой механизм пользованием метода нечеткой логики. Оценка финансовой поддержки инновационного пред- финансового состояния компании-заемщика про принимательства может быть сочтен оптималь- водится на основе абсолютных и относительных ным, поскольку в национальной экономике вы- показателей. Для формирования адекватного сок показатель оппортунизма (нарушения усло- представления об уровне финансовой стабиль вий контракта). В силу этого могут возникать ности абсолютные и относительные показатели квазиинновационные компании, которые будут следует рассматривать интегративно, поскольку:
абсолютные показатели формируют пред поглощать эти финансовые ресурсы, однако ни приращения внутреннего продукта, ни расшире- ставления о масштабе бизнеса, а значит, могут ния налоговой базы не дадут. уточнить диапазон изменения нормативных по С данных позиций представляется целесо- казателей;
абсолютные показатели позволяют оценить образным исследовать природу финансовой ус тойчивости и кредитоспособности чисто инно- качество изменения финансовых активов и пас вационных компаний и сравнить их с иннова- сивов в динамике, что при соотнесении с ре ционно ориентированными компаниями реаль- зультатами анализа относительных показателей ного сектора. дает представление о типе изменений финансо Обеспечить градуировку уровня финансовой вого состояния - экстенсивном или интенсив устойчивости позволяет метод нечеткой логики. ном;
относительные показатели позволяют оце Основоположником метода нечеткой логики вы ступил американский ученый Л.А. Заде, опуб- нивать конкретные параметры и могут с доста ликовавший в 1965 г. работу УFuzzy setsФ (УНе- точной точностью детерминировать состояние четкие множестваФ)1. исследуемого объекта;
относительные показатели могут быть оп Лотфи Заде был сформулирован принцип несовместимости, который заключается в утвер- ределены для каждой конкретной компании, что Экономические 4(89) Финансы, денежное обращение и кредит науки позволит оценивать ее финансовую устойчивость, рами, необходимо стараться поддерживать фи исходя из объективных для нее нормативных нансовое состояние на данном уровне.
значений. Как и во всех моделях нечеткой логики, ди Для определения кредитоспособности ком- апазон выходной величины (уровня финансо пании при помощи относительных финансовых вой устойчивости) принимает значения от коэффициентов принято подвергать анализу ее до 1. В этом случае система нечеткой логики на уровень ликвидности, качество управления ак- выходе формирует непрерывную выходную ве тивами, управление источниками средств, пока- личину из указанного диапазона, а ее значение затели рентабельности. Полученные значения при дает категорию финансового состояния.
этом анализируются методом математической Принимаем приоритетное значение коэффи логики по принципу Уистина/ложьФ, т.е. каждое циентов ликвидности и рентабельности. Далее полученное значение коэффициента соотносит- следует сформировать варианты выходов систе ся с установленным нормативом (УистинойФ), и мы, локализовав допустимые диапазоны изме если значение не соответствует ему, то система нений нормативных величин для каждой конк выдает ответ УложьФ, характеризующий несоот- ретной компании. Это обусловлено тем, что нор ветствие уровня показателя заданной норме. Од- мативные значения должны корректироваться с нако редко анализу подвергается отличие (вели- учетом поправки на отрасль и особенностей фун чина отклонения, его характер). То есть при ис- кционирования компании. Следовательно, для пользовании классической математической логики анализа не подходят те нормативные значения, не существует промежуточных значений, но в которые предлагаются в книгах по финансовому реальной экономике они существуют. анализу, универсальные для всех предприятий.
Для успешного построения модели на осно- Нужны определенные нормативы для конкрет ве нечеткой логики, которая оперирует нечетки- ной компании, с учетом вида деятельности, осо ми лингвистическими переменными (Унедоста- бенностей и масштаба бизнеса.
точно/достаточноФ, Уудовлетворительно/ неудов- Далее необходимо задать градации и функ летворительноФ), не рекомендуется использовать цию принадлежности для каждого из входов, а больше пяти-семи входов. также для выхода. Градации входных перемен Сформируем входные данные для модели ных для исследования избранных компаний пред оценки кредитоспособности заемщика методом ставлены в табл. 1. Градации проведены по нор нечеткой логики3: мативам финансовых показателей, определенных коэффициент текущей ликвидности;
для каждой конкретной компании.
коэффициент абсолютной ликвидности;
На выходе выбраны следующие характерис показатель общей рентабельности;
тики финансового состояния: критическое, не коэффициент капитализации;
удовлетворительное, удовлетворительное, благо отношение периодов оборачиваемости кре- приятное. Диапазон выходной величины (фи диторской и дебиторской задолженности. нансового состояния) колеблется от 0 до 1.
Выходной переменной системы примем уро- Основными параметрами, характеризующи вень финансовой устойчивости компании-заем- ми финансовое состояние организации, высту щика, который характеризует следующие состо- пают: коэффициент текущей ликвидности (Lc), яния: коэффициент абсолютной ликвидности (Lq), рен критическое - организация на грани банк- табельность продаж (ROS), коэффициент капи ротства, недостаточно денежных средств, низкая тализации (TDE), DSO/Arp. Перечисленные па рентабельность;
раметрами являются входными данными в сис неудовлетворительное - максимум два по- тему оценки.
казателя приняли низкое значение, необходимо На выходе имеем характеристику финансо срочно принимать меры для того, чтобы не до- вого состоянии организации (FC). Входные па пустить банкротства;
раметры Lc, Lq, ROS, TDE, DSO рассмотрим удовлетворительное - в организации дос- как лингвистические переменные. Определим таточно денежных средств, высокая или средняя области изменения данных лингвистических пе рентабельность, коэффициент автономии выше ременных и их терм-множества (см. табл. 1):
или равен норме, максимум один коэффициент Lc = Низкий + Удовлетворительный + имеет неудовлетворительное значение;
+ Нормальный + Высокий, благоприятное - организация с высокой Lq = Низкий + Удовлетворительный + платежеспособностью, рентабельностью, высоким + Нормальный + Высокий, коэффициентом автономии, расчеты с дебитора- ROS = Низкий + Удовлетворительный + ми осуществляются раньше расчетов с кредито- + Нормальный + Высокий, Экономические 4(89) Финансы, денежное обращение и кредит 142 науки Таблица 1. Интервалы градации входных переменных Показатель Низкий Удовлетворительный Нормальный Высокий Коэффициент текущей ликвидности (Lc) [0;
1] [1;
2] [2;
3] [3;
3,5] Коэффициент абсолютной ликвидности (Lq) [0;
0,05] [0,05;
0,1] [0,1;
0,2] [0,2;
0,3] Рентабельность продаж (ROS) [0,01;
0,05] [0,05;
0,10] [0,10;
0,20] [0,20;
0,50] Коэффициент капитализации (TDE) [0,25;
0,4] [0,4;
0,5] [0,5;
0,8] [0,8;
1,0] DSO/Arp DSO/Arp [0;
1] [1,0;
1,2] [1,2;
1,3] [1,3;
1,5] TDE = Низкий + Удовлетворительный + ми, т.е. стабильно работают на рынке и отлича + Нормальный + Высокий, ются высоким уровнем платежей в бюджет. При DSO = Низкий + Удовлетворительный + этом сформируем два фокус-блока: первый + Нормальный + Высокий. компании реального сектора;
второй - иннова Определим также лингвистическую перемен- ционные компании. Такую выборку составляем, ную FC, для которой терм- множества запишем исходя из поставленной задачи по оценке кре в виде отношения: дитоспособности инновационных компаний по FC= Критическое + Неудовлетворительное + сравнению с компаниями традиционными.
+ Удовлетворительное + Благоприятное. Для исследования избраны две группы объек Далее составляется набор правил, описыва- тов:
ющих процесс анализа. Правила имеют вид: 1) инновационные компании, занимающие ЕСЛИ LC = Высокий, ся производством наукоемкой продукции и фун ТОГДА FC = Благоприятное. кционирующие на рынке более 3 лет;
На основе набора правил составляется мат- 2) компании реального сектора, использую рица нечетких отношений, которая является Де- щие инновационные технологии в производ картовым произведением двух нечетких подмно- ственном процессе и являющиеся базисными на жеств, т.е.: логоплательщиками по отрасли.
В первую группу компаний вошли компа O ( x, y ) /(x, y), О нии, занимающиеся разведением сельскохозяй ственной птицы. Во вторую группу компаний ( x, y ) X Y вошли инновационные компании, включенные где X, Y - некоторые нечеткие множества;
в тройку лучших региональных инновационных O - функция принадлежности множества O;
проектов Ростовской области за 2010 г.
x, y - нечеткие переменные множеств Х и Y.
Проиллюстрируем работу модели (табл. 2).
Полученные матрицы отношений далее объе Для этого разыграем входные переменные диняются и используются для композиционно избранных шести организаций по 4 отчетным го логического вывода.
периодам и с помощью системы нечеткой логи Согласно концепции Л. Заде, композиция ки оценим значения выходной переменной (F), нечетких отношений O(u)=LC, O(u,v)=F есть:
которая определяет категорию финансового со FC(v)=LC F, стояния организации. Расчет показателей уров где O(u) -унарное нечеткое отношение;
ня финансовой устойчивости проведем по каж O(u,v)=F - бинарное нечеткое отношение;
дой исследуемой компании (34 показателя по u и v - нечеткие переменные множеств LC и FC;
- знак композиции. 4 группам за 4 отчетных периода).
В данном случае, имея нечеткие множества, Если сравнить полученные данные с класси определенные как: ческими показателями ликвидности, используе LC = Нормальный, мыми для экспресс-характеристики финансового FC = Благоприятное, состояния компании, то становится очевидным, согласно правилам Л. Заде, получаем: что интегрированный уровень финансовой устой FC1 = LC F. чивости значительно отличается от уровня устой При этом F, записанное в виде матрицы, чивости, получаемого по каждому показателю в определяется как: отдельности. Такая методика, основанная на не F=LCFC+мLCP, четкой логике, позволяет идентифицировать скры где P - полное нечеткое множество, тые риски заемщиков, а значит, оценивать реаль м - знак логического УНЕФ. ный уровень их кредитоспособности.
Для исследования изберем компании, кото- Совмещая значения функции принадлежно рые являются значимыми налогоплательщика- сти, характеризующие уровень финансовой ус Экономические 4(89) Финансы, денежное обращение и кредит науки Таблица 2. Моделирование системы оценки кредитоспособности заемщика с использованием методов нечеткой логики Компания, г од Lc Lq ROS TDE DSO/Arp F ТПФ2007 2,5336 0,4090 0,0516 0,7499 1,1194 0, ТПФ2008 3,1637 0,7113 0,0713 0,6783 0,6634 0, ТПФ2009 3,2300 0,7707 0,0791 0,6106 0,5819 0, ТПФ2010 3,0889 0,6987 0,0390 0,8448 0,4468 0, АПФ2007 2,9733 1,1767 0,0525 0,6238 0,6600 0, АПФ2008 5,1758 1,8395 0,0700 0,4313 0,5432 1, АПФ2009 1,7250 0,5177 0,0962 0,4992 0,7740 0, АПФ2010 1,1930 0,3488 0,0084 0,7254 1,1391 0, ЕРД2007 7,8896 4,3572 -0,0477 160739 0,3007 ЕРД 2008 6,5948 3,4759 -0,1809 180834 1,1938 ЕРД 2009 2,3655 1,0279 0,0300 401894 8,4012 ЕРД 2010 1,6161 0,7730 0,1405 17 14,7848 КВАНТ 2008 1,0277 0,6262 0,0593 20218 4,7948 КВАНТ 2009 1,1082 0,6340 0,0666 20678 5,1053 КВАНТ 2010 1,2021 0,8460 0,0708 1 5,5571 0, СКЛП 2008 4,6486 1,8802 0,0100 550 0,1391 СКЛП 2009 6,0971 2,6459 0,0485 477 0,1078 СКЛП 2010 4,6558 4,1848 0,0019 0 0,1649 НИИПАВ 2008 2,6686 2,2243 0,0073 9688 0,7692 НИИПАВ 2009 6,1268 4,8383 0,0142 12007 0,9391 НИИПАВ 2010 6,0777 4,8233 0,0142 3 1,0944 0, ОАО "Тага нрогская птицеф аб рика" ОАО НП КП "Ква нт" П Компания СХ- Компания Инно- 1 1, 0,75 0, 0,5 0, 0,25 0, 0 0, 7 2008 2009 010 08 2009 ЗАО"Азовская птицеф абрика " ОАО НПП НИИПАВ КомпанияСХ-2 Компания Инно- 1,00 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 7 8 2009 0, 2008 2009 ООО л СКЛП ООО " Евродон " Компания Инно- Компания СХ- 1, 1, 0, 0, 0,50 0, 0,25 0, 0,00 0, 7 2008 2009 10 2008 2009 Рис. Сравнительная динамика финансовой устойчивости клиентов банка на основе метода нечеткой логики Экономические 4(89) Финансы, денежное обращение и кредит 144 науки тойчивости, с картами нестандартных событий менных в качестве детерминантов финансового внешней среды Кохонена, банк получает воз- состояния компаний, определяющего кредито можность прогнозировать развитие заемщиков способность. Усовершенствованная методика дает и, соответственно, принимать решение о выдаче возможность конкретизировать выборки по кли кредита на более объективных основаниях. ентам за счет использования нечетких градаций, Проиллюстрируем графически полученные что, в свою очередь, иллюстрирует уровень кре данные функции принадлежности, соотнеся их с дитоспособности клиента не только в коротком группами финансовой устойчивости: 0,00-0,25 - периоде, но и в длительном, а также позволяет критическое состояние;
0,25 - 0,50 - неудовлет- дать оценку тренду изменения уровня финансо ворительное состояние;
0,50 - 0,75 - удовлетво- вого состояния и представить прогноз кредито рительное состояние;
0,75 - 1,00 - благоприят- способности.
ное состояние. Полученные графики отразим на рисунке. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control.
1965. Vol. 8. 3.
Таким образом, использование инструмен Киричевский М.Л. Финансовые риски. М., 2012.
тов нечеткой логики позволяет усовершенство С. 189-190.
вать методику оценки кредитоспособности заем- Группа показателей может быть откорректи щика за счет введения лингвистических пере рована в соответствии с экспертными оценками.
Поступила в редакцию 05.03.2012 г.