Клиенттің несие қабілеттілігін бағалау концепциясы
Анықтама 1
Скоринг – бұл банк клиенттерінің несиелік тарихындағы мәліметтерді пайдаланатын статистикалық немесе математикалық модель және түптеп келгенде келесі әлеуетті қарыз алушының алған қаражатын уақытында қайтару ықтималдығын есептеуге болады.
Қарыз алушыны бағалаудың бұл әдістемесі өте жеңілдетілген түрде сипаттамалардың белгілі бір жиынтығының өлшенген сомасы болып табылады. Бұл жиынтық көрсеткішті қалыптастыру үшін қажет. Бұл көрсеткіш одан әрі залалсыздығы деп аталатын сызықпен салыстырылады.
Қарыз алушының төлем қабілеттілігін мұндай бағалау әрбір әлеуетті клиенттің интегралды көрсеткішін анықтау үшін қажет, ал алынған нәтиже жоғарыда көрсетілген сызықпен салыстырылуы керек (тиісінше, бұл көрсеткіш залалсыздық сызығынан жоғары болған қарыз алушылар ғана несие алу).
Әдетте, ұлттық экономикада банктер ресейлік жағдайларға бейімделген жеке тұлғаның несие қабілеттілігін бағалаудың скорингтік үлгілерін пайдаланады.
Біріншіден, қарыз алушылардың сауалнама-өтініштерінің деректері негізінде несие алу мүмкіндігіне алдын ала баға беріледі. Толтырылған өтінім нысандарының нәтижелері бойынша несие беру мүмкіндігін бағалау хаттамаларына қол қойылады.
1-мысал
Егер балл 30-дан төмен болса, хаттамаларда несие беруден бас тарту жазылады, бірақ 30-дан жоғары балл алынған жағдайда, келесі кезеңде қосымша сауалнамаларды ескере отырып, тәуекел неғұрлым мұқият бағаланады.
Несиелік скорингтің артықшылықтары мен кемшіліктері
Бағалау әдістері мен үлгілері мүмкіндік береді:
- несиені қайтармау тәуекелін азайту;
- тез және бейтарап несие беру туралы шешім қабылдауға;
- несие портфелін тиімді басқаруға мүмкіндік береді;
- несие бөлімінің қызметкерлерін оқытуға көп уақыт жұмсаудың қажеті жоқ;
- клиенттің қатысуымен несиелік өтінімге экспресс-талдау жүргізуге болады.
Скорингтік әдістеменің шектеулері оның банк несие берген клиенттер туралы ақпаратқа ғана қолданылуы мүмкін екендігін қамтиды. Сондай-ақ, банк қызметкерлері мезгіл-мезгіл әдістеме мен талдаудың сапасын тексеріп, жаңа баллдық әдістемені әзірлеуі керек.
Скорингтік әдістемені одан әрі жетілдіру несиелердің бағаланатын сипаттамаларының тізімін кеңейтеді және өзгертеді.
Азаматтарды ипотекалық несиелендіруде қарыз алушының андеррайтингі қолданылады, ең бастысы несие төлемдерін уақытылы төлеуді бағалау болып табылады. Қарыз алушының ай сайынғы міндеттемелері мөлшерінің отбасының сол кезеңдегі жиынтық табысына қатынасы және т.б.
Қарыз алушылардың несиелік қабілетіне скорингтік бағалау жүргізу процесі
Әдетте, әлеуетті қарыз алушының несиелік қабілетін талдау үшін мыналар сұралады:
- қарыз алушының жеке басын куәландыратын құжаттардың көшірмесі;
- клиенттің кірісін растау: 2-NDFL нысанындағы анықтама, 3-NDFL нысанындағы салық декларациясының көшірмесі;
- Сонымен қатар, олар клиенттің төлем қабілеттілігі мен іскерлік беделін растайтын мүлікті иелену туралы құжаттарды және басқа құжаттарды сұрай алады.
Банк мамандары өткен алты айдағы орташа айлық табысы мен шегерім сомасы туралы деректерге, сондай-ақ сауалнама негізіндегі мәліметтерге сүйене отырып, жеке қарыз алушының төлем қабілеттілігін талдайды. Нәтиже барлық міндетті төлемдерді шегеріп тастағандағы орташа айлық табыс ретінде есептеледі және кіріс мөлшеріне байланысты өзгеретін түзету коэффициентімен түзетіледі (0,3-тен 0,6-ға дейін). Кіріс неғұрлым көп болса, соғұрлым көп түзету болады.
Ескерту 1
Қазіргі уақытта несие қабілеттілігін бағалаудың ең әмбебап әдісі клиенттің қаржылық жағдайын бағалау әдісі болып табылады.
Тәуекелдерді азайту және бақылау үшін банктер тоқсан сайын қарыз алушының қаржылық жағдайын бағалауы қажет.
Жеке тұлғалардың несиелік қабілетін бағалауды жақсарту ретінде берілген несиелердің көлемін анықтау кезінде скорингтік жүйені қолдану ұсынылады.
Несиелік баллдар несие тарихының әртүрлі факторларын ескере отырып, әлеуетті қарыз алушының дефолт тәуекелін өлшеуге арналған. Несиелік ұпайларды есептеу формулаларын әдетте батыс банктері ашпайды, бірақ жалпы алғанда қолданылатын тәжірибе ретінде қарастырылуы мүмкін келесі құрамдас бөліктер пайдаланылады:
- 35% несие тарихы – компроматтардың болуы немесе болмауы. Несие беруден бас тартуға банкроттық, кепіл, сот шешімдері, келісімдер, тәркілеу, мүлікті өндіріп алу, төлемді кешіктіру себеп болуы мүмкін.
- 30% Левередж – Бұл санат левередждің бірқатар нақты өлшемдерін, соның ішінде овердрафт шоттарының санын, бар борыштық міндеттемелерді, бөліп төлеуді сатып алуды қарастырады.
- 15% үлес несие тарихының мерзіміне – несиелеудің орташа мерзіміне және бастапқы несиенің мерзіміне келеді.
- 10% - пайдаланылған несие түрлерін бағалау (бөліп төлеу, овердрафт, тұтынушылық несиелер, ипотека), несиелердің әртүрлі түрлерін басқару тарихын көрсетеді.
- Ұпайдың 10% үлесі несиеге өтінімдер санына келеді - егер сұраныстар соңғы уақытта көп болса (14-45 күн) болса, қарыз алушының рейтингі төмендейді.
Скоринг үлгілері жаңартылған деректерге негізделуі және банктің несие саясаты өзгерген кезде жылдам қайта конфигурациялануы керек.
Скорингтік модель жұмысында несиелік бюро маңызды рөл атқарады. Әлеуетті қарыз алушының және өтініш берушінің жұбайының несие тарихын зерттеу қажет. Қарыз алушының кірістері мен шығыстарының барлық түрлері құжатталған болуы керек.
2-мысал
Атқарушылық құжаттары бойынша таза табысының 50 және одан да көп пайызы көлемінде төлемі бар азаматтарға несие берілмейді. Сондай-ақ, жалақысы таза табысының 50 пайызына тең немесе одан асатын жеке тұлғаның кепілдігі несиені қамтамасыз ету ретінде қабылданбауы тиіс.
1-суретте несиенің мақсаты, қарыз алушының жеке ерекшеліктері және қарыз алушының несиелік тарихы туралы ақпарат алу үшін шетелдік банктер әзірлеген ақпарат берілген.
Сурет 1. Қарыз алушылардың несиелік қабілетін бағалау үшін скорингтік үлгілерде қолданылатын айнымалылар. Author24 - студенттік жұмыстардың онлайн алмасуы
Әлеуетті қарыз алушылардың несиелік тәуекелдерін бағалау кезінде бірқатар факторлар ескеріледі: жасы, отбасылық жағдайы және білімі, оның асырауындағы адамдардың саны, клиенттің тұрғылықты жері, мамандығы, жұмыс өтілі, ағымдағы жұмыс тәжірибесі. Сондай-ақ келесі қаржылық ақпарат: клиенттің тұрақты кірісі мен міндеттемелері; несиені сапалы өтеу сияқты фактілерді қамтитын несие тарихы; банкпен бұрынғы оң ынтымақтастық, егер клиент банктің клиенті болса.
Коммерциялық банктердің скоринг жүйесі төлем қабілеттілігіне және несие бойынша алынған қаражаттың қайтарылмау тәуекеліне әсер ететін факторларды сараптамалық тексеру арқылы әлеуетті қарыз алушыларды таңдау механизмі болып табылады. Клиенттердің сенімділік деңгейін бағалау үшін қолданылатын тетіктер ең алдымен қаржы институты таңдаған несиелеу схемасына байланысты. Кейбір коммерциялық банктерде несиелік қызметкерлер мен қауіпсіздік қызметкерлері әлеуетті клиенттерге мүлдем бірегей талаптар қоя алады.
Назарларыңызға нашар несие тарихы бар несие алуға болатын 4 банкті ұсынамыз:
Пайыздық мөлшерлеме
9,5%-дан
Мерзімі
5 жылға дейін
сомасы
700 мың рубльге дейін
Банкке өтініш берген күні несие алу
Пайыздық мөлшерлеме
7,5%-дан
Мерзімі
5 жылға дейін
сомасы
1 миллион рубльге дейін
Жедел шешім; комиссиясыз өтеу
Пайыздық мөлшерлеме
10,5%-дан
Мерзімі
7 жылға дейін
сомасы
4 миллион рубльге дейін
Банк өтініш бойынша шешімді 3 минут ішінде қабылдайды
Қарыз алушыларды бағалаудың классикалық банк жүйесі
Бірлескен шолу әдетте қарыз алушының өтініште берген мәліметтерін тексеруден басталады. Ірі несиелер беру туралы сөз болғанда, қаржы институтының өкілдері клиентпен жеке кездесуді талап етуі мүмкін. Мұндай әңгімелесу кезінде несиелік қызметкер ауыр сырқаттанудың мүмкін болатын сыртқы белгілерін, эмоционалдық тұрақсыздықты немесе бастапқы сауалнамада берілген кейбір деректерге сәйкес келмеушіліктерді атап өтіп, қарыз алушыға көзбен шолу жасайды.
Болашақ қарыз алушыларды бағалаудың классикалық жүйесі келесідей жұмыс істейді:
- Клиент тәжірибелі несие менеджерімен немесе банктің қауіпсіздік қызметкерімен жеке байланысады.
- Қарыз алушы жеке мәліметтерді беретін өтінішті толтырады.
- Несие менеджері жібереді Несиелік тарих бюросы – несиелік тарихты қалыптастыру, сақтау және өңдеу жөніндегі қызметті жүзеге асыратын орган «\u003e несие тарихы бюросыкейіннен талдау үшін қажетті несие алуға үміткер тұлғаның бұрынғы міндеттемелері туралы мәліметтерді алуға арналған өтініш.
- Сұхбат барысында несие мекемесінің өкілі бірнеше қарапайым сұрақтар қояды, олардың жауаптарының сенімділігі қарыз алушының коммерциялық банктің критерийлеріне сәйкестігіне байланысты болады.
- Маман алынған құпия деректерді зерттеп, үкім шығарады.
Қарыз алушылардың төлем қабілеттілігін бағалаудың дәстүрлі әдістері құжаттардың сараптамасымен айналысатын бөлімдерді ашу мүмкіндігі бар ірі коммерциялық банктер үшін өте қолайлы. Ұқсас баллдық схемалар және Андеррайтинг – бұл несиенің қайтарылу немесе қайтарылмау ықтималдығын зерттеу. Бұл процедураны несие беру туралы шешім қабылдайтын банк жүзеге асырады және әлеуетті қарыз алушының төлем қабілеттілігі мен несиелік қабілетін анықтауды қамтиды «> андеррайтингұзақ мерзімді мақсатты несиелер беретін несие берушілер белсенді пайдаланады. Клиенттің сұрауын зерттеуге орта есеппен 36 сағатқа дейін уақыт кетеді. Кепілмен қамтамасыз етуді қосымша бағалау және кепілгердің төлем қабілеттілігін тексеру қажет қамтамасыз етілген несиелер туралы сөз болғанда, өтінішті қарау 7 күнге дейін созылуы мүмкін.
Баллдық жүйе қалай жұмыс істейді?
Несиелеу процедурасын жеделдету мақсатында заманауи автоматтандырылған скоринг жүйелері құрылды. Оларды коммерциялық банктер несие карталарын шығару сатысында және жедел несие беруге бағытталған әртүрлі банктік емес мекемелер пайдаланады. Скоринг процедурасы, яғни төлем қабілеттілігін тексеру алгоритмдері жеке критерийлерді зерделеу және қарыз алушы ұсынған ақпараттың мәміленің ағымдағы шарттарына сәйкестігін тексеру үшін конфигурацияланған мамандандырылған салалық бағдарламалық қамтамасыз етуді пайдалануға негізделген.
Бағалау процестерін автоматтандыру мыналарға мүмкіндік береді:
- Әлеуетті тұтынушылардан алынған сауалнамаларды қарауды жеделдету.
- Несие мекемесінің штатын қысқарту.
- Несие өтінімдерін толтыру, беру және өңдеу тәртібін виртуалды жазықтыққа аударыңыз.
- Несиеден бас тарту қаупін азайтыңыз.
- Адам факторынан туындаған банк қызметкерлерінің қателіктерінің қаупін азайту.
- Болашақ қарыз алушыларды бағалаудың стандартталған және бірыңғай жүйесін құру.
Шағын тұтынушылық несиелер мен пластикалық карталарды ұсынатын компаниялар күнделікті өтініштердің үлкен ағынын өңдейді. Мұндай жағдайларда әрбір әлеуетті клиентпен жұмыс істеуге жеке көзқарасты қамтамасыз ету мүмкін емес. Автоматтандырылған баллдық жүйенің алгоритмі қарыз алушыларды мұқият бағалауға мүмкіндік беретін бірқатар қарапайым параметрлерді пайдалануға негізделген. Paramount әдетте төлқұжат пен төлем деректеріне қатысты ақпарат болып табылады.
Банкте скорингтен өтуге қалай кепілдік беруге болады?
Төлем қабілеттілігін тексергеннен кейін несие алу үшін қарыз алушыға болашақ мәміленің шарттарында көрсетілген құжаттармен расталған сенімді ақпаратты ұсыну жеткілікті. Бағдарламалық қамтамасыз ету белгілі бір несиені өтеу ықтималдығын бағалау үшін жалпыға қолжетімді статистикалық, аналитикалық және математикалық әдістерді пайдаланады, бірақ қабылданған ағынды қосымшалар бойынша шешім қабылдауды жеделдету үшін кейбір несие берушілер кірістер мен банктік есептерді өңдеуден бас тартады. Қосымша деректердің болуы алынған коэффициентті арттырады. Ең төменгі балл мәмілені жасау үшін жеткілікті болса, ілеспе құжаттар талап етілмейді.
Төлем қабілеттілігін бағалауға мыналар әсер етеді:
Осылайша, әлеуетті қарыз алушының несие тарихы мен қаржылық тұрақтылығы рейтингті есептеуге және скорингтік жүйе шеңберінде несиелік шешімнің нәтижесіне әсер етеді. Жанама түрде несие рейтингінің деңгейі клиенттің отбасылық жағдайы немесе жасы сияқты факторларға байланысты өзгеруі мүмкін.
Кейбір ұйымдар клиенттің бақылауынан тыс жағдайларды қарастырады. Скоринг машинасының алгоритмдері аймақтағы экономикалық жағдай мен саяси жағдайды, несие өнімінің түрі мен көлемін, сондай-ақ несиелеудегі теріс тенденциялардың болуын немесе болмауын ескере отырып түзетілуі мүмкін.
Банктік скорингтік машиналарды алдауға болмайды, өйткені өтінішті толтыру сатысындағы кездейсоқ қате де несие беруден бас тартуға әкеледі. Тексеруден өту үшін клиент құпия деректерді ұсынуы керек. Несие беруші құпия ақпараттың сақталуына кепілдік береді. Алгоритм тек алынған жауаптарды ғана емес өңдеуге бағытталған. Мұндай жүйе әлеуетті клиенттің төлем тәртібін болжауға бірегей мүмкіндік беретін пайдалы статистиканы жинауға және талдауға мүмкіндік береді.
Сондай-ақ сізді қызықтыруы мүмкін:
Аннуитет және сараланған төлем - айырмашылығы неде?
Қолма-қол ақшалай несие алуды жоспарлап отырған немесе оны алып қойған кез келген адам үшін несие бойынша төлем мәселесі әрқашан принципті мәселе болып табылады. Біз аннуитет пен сараланған төлемдер арасындағы айырмашылықтарды егжей-тегжейлі қарастырамыз. Осы айырмашылықтарды біле отырып, сіз өзіңіз үшін ең жақсы несие нұсқасын таңдай аласыз.
Әрбір несие пайдаланушы несиелік скорингтің не екенін білуі керек. Бұл тұжырымдаманы банктер осы ғасырдың басында енгізе бастады және бұл несиелердің өсуі айтарлықтай өскенімен байланысты.
Скоринг – клиенттің жеке деректерін талдау арқылы оның төлем қабілеттілігін жылдам анықтауға көмектесетін арнайы әзірленген компьютерлік бағдарлама.
Ол үшін формада белгіленген цифрлық деректер кәдімгі тестілеу принциптері бойынша бағдарламаға енгізіледі. Содан кейін балл қою бағдарламасы енгізілген деректерді мұқият талдайды және нәтижені, әдетте, ұпаймен береді: кез келген сұраққа белгілі бір сандық мән сәйкес келеді. Осылайша, клиентке несие беру немесе бермеу мәселесін несие менеджері емес, компьютер шешеді екен.
Несиелік скоринг қарыз алушыға қажет жағдайларда қолданылады және. Басқа ірі несиені беру кезінде скоринг те қолданылады, бірақ басқа талдаулармен бірге (кепілді бағалау және т.б.).
Ұпай не үшін керек?
Көптеген банктер несие беру туралы шешімді тек скорингтік жүйе негізінде қабылдайды, мысалы:
- егер қарыз алушы скорингтік жүйе бойынша жоғары балл жинаса, онда несие оған басқа тексерулерсіз беріледі;
- орташа балл санын жинаған кезде клиенттің несие беру туралы өтінішін несиелік комитет қосымша қарайды;
- ұпайлардың айқын жетіспеушілігімен банк несиеден бас тартады.
Несиелік скорингті есептеу нәтижелері банктің бағдарламалау жүйесіне байланысты. Осыған сүйене отырып, банк адал емес клиенттерден сенімді және қалаулы қарыз алушыларды таңдайды.
Тест сұрақтары
Әрбір банктің өзіндік скоринг жүйесі бар, бірақ ол негізінен бірдей сұрақтарды қамтиды. Мысалы, ең жиі қолданылатын тест сұрақтары:
- қарыз алушының жасы, жынысы;
- лауазымдық жалақы;
- талап етілетін несиенің мөлшері мен шарттары;
- қарыз алушы некеде (ерлі-зайыпты) бар ма;
- отбасында асырауындағылар бар ма;
- әйелі (күйеуі) жұмыс істейді ме;
- Сізде соттылығыңыз бар ма және басқа мәселелер бар ма?
Несиелік скорингтің ең жағымды және маңызды белгілерінің бірі қарыз алушының төлем қабілеттілігін тексеруге ықпал ету деп санау керек екені сөзсіз.
Баллдық бағдарламаның кемшіліктері
Дегенмен, кемшіліктер де бар: бағдарлама жосықсыз қарыз алушыны өткізіп жіберуі мүмкін, бірақ сенімді, керісінше, қабылданбауы мүмкін. Басқа жолдармен тексеру кезінде бұл жағдай әлдеқайда сирек кездеседі.
Сондай-ақ несиелік скоринг жүйесі белгілі бір мағынада несие бағасын арттырады деп айтуға болады, өйткені ол несиелік мекеме үшін белгілі бір тәуекелді көтереді.
Баллдық жүйенің мақсатты бағдарлануы
Несиелік қызметте жұмыс істейтін банктік жүйенің скоринг жүйесі жақын арада өтініш беруші клиенттің қаржылық тұрақтылығын анықтауға ғана емес, сонымен қатар несиелік тәуекелдің пайызын және несиені қайтармаумен байланысты ықтимал материалдық шығындарды есептеуге мүмкіндік береді. қарыз алушы. Скорингтік бағдарламаны әрбір қаржы институты жеке негізде әзірлейді.
Несиелік скорингтің мақсаты – сенімсіз немесе несиелік клиентті өтей алмайтын несие беру кезінде туындауы мүмкін тәуекелдік жағдайларды барынша азайтуға қол жеткізу. Көбінесе, несие беруші сенімді емес қарыз алушыға несие беруге келіскенде, ол кідірістердің пайда болуына байланысты қандай да бір қиындықтарға тап болады. Скоринг мұндай тәуекелдерді мүмкіндігінше жояды. Қарыз алушының сенімділік дәрежесін анықтауға және оның қаржылық тұрақтылығы мен тұрақтылығын әлеуетті қарыз алушыға қатысты да, азамат ретінде әрекет ететін де, заңды тұлғаға қатысты да бағалауға болады.
Скорингтік база арқылы әлеуетті қарыз алушыларды да, бұрыннан барларды да тексеруге болады. Осындай жүйенің арқасында несие беруші ұйымның несие портфеліне әсер етуі мүмкін барлық несиелік тәуекелдерді тез арада анықтауға және анықтауға болады. Сонымен қатар, несие берушінің несиелік портфелінің тәуекелдерін бағалайтын скоринг қаржылық резервтерді болжауда белсенді рөл атқарады. Жүйені құру процесі әлеуетті қарыз алушының барлық кірістерін, қаржылық міндеттемелерін, шығыстарын және белсенді балансын көрсетуі тиіс қаржылық жағдайы, сондай-ақ өткен несиелер туралы барлық ақпаратты қамтитын несие тарихы сияқты факторлардың негізінде жүзеге асырылады. және оларды өтеу.
Қарыз алушының қаржысын бағалау критерийлері
Өтініш беруші клиенттердің қаржылық тұрақтылығы мен қаржылық жағдайын бағалау кезінде несиелік ұйымдар, әдетте, сапалық және сандық өлшемдерге сүйенеді. Ең маңызды параметрлерге мыналар жатады: жұмыс (лауазымы), жылжымайтын мүлікке және басқа да мүлікке меншік құқығы, тұрақты және тұрақты табысы, несие алушының (беделі), отбасылық жағдайы, мекемелерде ашылған салымдары мен жарналары, сондай-ақ өтініш беруші.
Сандық көрсеткіштерге келетін болсақ, олар табыс сомасын, төлем қабілеттілігінің дәрежесін, қарыз алушының коэффициентін, сондай-ақ несиені қамтамасыз етуді және келісім-шарт талаптарын қамтиды. Қамтамасыз етуді субъектіге қатысты сақтандырудың орындалуын, сондай-ақ ссудалық капитал мөлшері мен қамтамасыз ету құнының арақатынасын түсінуге болады. Скорингтік схеманы қолдану арқылы клиентті бағалағаннан кейін, тексеруге жататын әрбір әлеуетті борышкердің көптеген міндетті баптар мен ережелерді қамтитын өзінің скорингтік картасы болады. Көрсеткіштер жүйесі оның құрамындағы әрбір элемент үшін бағаланатын белгілі бір коэффициенттерді қояды. Барлық коэффициенттерді орнату нәтижесінде ұпайлар жай ғана жинақталады.
Коэффициенттерді жинақтау кезінде алынған нақты сан негізінде әрбір әлеуетті қарыз алушыға қаржылық тұрақтылық пен материалдық мүмкіндіктердің белгілі бір класы тағайындалады. Ең сенімді клиенттер бағалаудан кейін А немесе В класына тағайындалған өтініш берушілер болып табылады. Соған қарамастан, С класындағы клиенттер де қарыз алушыға айналу жағдайлары көп. D және D санаттары бойынша тағайындалған азаматтар толығымен дәрменсіз деп танылады және көпшілігі сенімсіз.
Қатені тапсаңыз, мәтін бөлігін бөлектеп, басыңыз Ctrl+Enter.
Бұл мақалада Creditoff (Credytoff) порталы сұрақтарға жауап береді: «балл жинау, бұл не? және жеке тұлғаның несиелік қабілетін баллдық бағалау қалай жүзеге асырылады».
Банктер үшін максималды пайда алу несиелік өтінімдердің сапасына тікелей байланысты. Берілген несиенің қайтарылуына банк қарыз алушыдан кем мүдделі емес. Сондықтан банкирлер қарыз алушыларды қатаң тексеріп, несиелік тәуекелдерді талдайды.
Жеке тұлғаның несиелік қабілетін баллдық бағалау
Несиелік тәуекел – қарыз алушының несие шарты бойынша міндеттемелерін орындамауы салдарынан мүмкін болатын қаржылық шығын. Бұл кешіктірілген төлемдерге (берешектерге) немесе несиені төлеуден толық бас тартуға қатысты болуы мүмкін.
Несиелік тәуекелдерді азайту үшін банкирлер әлеуетті клиенттердің скорингтік бағасын пайдаланады.
Бүгінгі таңда қарыз алушының сенімділігін бағалау үшін жеке тұлғаның несиелік қабілетін скорингтік бағалау кеңінен қолданылады. Скоринг бар немесе бұрынғы клиенттердің несиелік тарихына сүйене отырып, әлеуетті қарыз алушының келісімде белгіленген күні ақшаны қайтару мүмкіндігі қаншалықты үлкен екенін түсінуге мүмкіндік береді.
Ұпай, бұл не?
Ұпай, бұл не? (ағылшынша скоринг – «баллдау»)
Бұл әлеуетті қарыз алушының белгілі бір сипаттамаларының жүйесі. Автоматтандырылған скоринг несиелік инспекторлар тексеруді (адам факторы) тікелей жүргізетінінен айырмашылығы, қаржылық тәуекелдерді нақты объективті бағалауды қамтамасыз етеді.
Тексеру нәтижесінде белгілі бір клиентпен байланысты тәуекел дәрежесін көрсететін белгілі бір көрсеткіш (балл) алынады. Бұл көрсеткіш белгілі бір шекті мәнмен салыстырылады, ол негізінен шығынсыз сызық болып табылады (сәлеметсіз бе, озық оқырмандар?). Көрсеткіш шекті мәннен жоғары болса, өтінімді мүмкін мақұлдау туралы шешім қабылданады. Егер шекті мәннен төмен болса, өкінішке орай, клиент қабылданбайды.
Балл қою кезінде қандай деректер ескеріледі
Жеке тұлғаның несие қабілеттілігін баллдық бағалау өте күрделі. Клиентті мақұлдау немесе қабылдамау көптеген көрсеткіштерге байланысты.
- Потенциалды қарыз алушының төлқұжат мәліметтері, ол қайда тіркелген және қай жерде тұрады, байланыс телефондары. Осы мәліметтер негізінде банктің клиентін бастапқы сәйкестендіру жүргізіледі. Бұл кезеңде жарамдылық мерзімі өтіп кеткен төлқұжаттары, қате немесе жалған деректері бар, жалған құжаттары бар клиенттер тексеріледі. Берілген деректердегі кез келген қате бірден бас тартумен қорқытады.
- Екінші кезеңде жасы, жынысы, отбасылық жағдайы, еңбек өтілі, асырауындағылардың саны (кәмелетке толмаған балалар балл жинау үшін теріс фактор), соңғы жұмыс орны бойынша еңбек өтілі бағаланады.
- Содан кейін бағдарлама клиенттің төлем қабілеттілігін бағалайды. Қаржылық жағдайды бағалауда ай сайынғы расталған табыс басты рөл атқарады. Анау. «Ақ» жалақы 2-NDFL сертификатында көрсетілген. Егер кіріс банктік үзінді көшірмемен расталса, қорытынды балл төмендетіледі. Несие мақұлдануы мүмкін, бірақ сома аз болады.
- Алдыңғы қадамдарды орындағаннан кейін бағдарлама тексеруге кіріседі. Әдетте, бірнеше БКИ (несиелік бюро) деректері бірден қарастырылады. Тек кешіктірулер ғана емес, егер бар болса, қаржылық жүктеме де тексеріледі. Сонымен қатар, БКИ банкке түскен барлық сұрауларды тіркейді. Егер бас тартулар көп болса, бұл мақұлдау мүмкіндігіне теріс әсер етеді. Сондықтан бір рет бас тарту алған соң, несие тарихыңызды тексеруге кеңес береміз. BCI деректерінің қате болуы мүмкін.
Банктің жеке еңбек ақы төлеуші клиентінің несиелік қабілетін скорингтік бағалау
Жалақы карталарының иелері үшін жеке чек қарастырылған. Карточка бойынша операциялар бағаланады. Скоринг ақшаны алу мен алу шарттарын, сондай-ақ шоттағы орташа қалдықты тексереді. Айта кету керек, ең төменгі баллды жалақысын алғаннан кейін бірден қолма-қол ақшамен толығымен алып тастаған клиенттер алады.
Шешім қалай қабылданады
Жеке тұлғаның несиелік қабілетін баллдық бағалау. Шешім қалай қабылданады
Алынған мәліметтерді талдап, ұпай жинап, шешім шығарады. Әлеуетті қарыз алушы түсті «таңбалау» алады: ақ, сұр, қара.
- Ақ түс - қарыз алушы несиеге сене алады
- Қара түс - бас тарту
- Сұр түс шешім қабылдау үшін деректердің жеткіліксіздігін білдіреді, андеррайтердің қосымша бағасы қажет. Несие инспекторы сауалнаманы және берілген мәліметтерді толығырақ зерттейді. Ол қосымша құжаттарды сұрауы мүмкін. Қосымша тексеруден кейін андеррайтер мақұлдау мүмкіндігі туралы, сондай-ақ несиенің максималды сомасы мен өтеу мерзімі туралы қорытынды береді.
«Ұпай, бұл не?» - бірінші рет несие алушылар үшін
«Ұпай, бұл не?» - бірінші рет несие алушылар үшін
Скорингтің барлық артықшылықтарына қарамастан, бүгінгі күні банктер клиенттерді тексеру үлгілерін өңдеуде. Көптеген банктер «жеке тұлғаның несиелік қабілетін бейімделген скорингтік бағалау» деп аталатын әдісті қолданады. Қосымша тексеру параметрлері енгізіледі, мысалы, әлеуетті қарыз алушы жұмыс істейтін компанияның жұмыс істеу кезеңі, осы компанияның ауқымы, қаржылық нәтижелер және т.б. Жалпы, «Скоринг, бұл не?» Деген сұраққа жауапты толықтыра отырып, көптеген ірі банктердегі скорингтік чектер өте ұқсас екенін атап өткен жөн. Сондықтан, өтініш берер алдында өзіңізді тексеріңіз, бұл сіздің уақытыңыз бен жүйкеңізді үнемдейді.
Дубовицкий В.С.
ірі ресейлік банктің талдаушысы
(Мәскеу қ)
Корпоративтік қаржыны басқару
05 (65) 2014
Бұл мақалада жеке көрсеткіштердің мәндеріне сүйене отырып, қарыз алушының төлем қабілеттілігін бағалауға және оның тиімділігін бағалауға мүмкіндік беретін ірі сауда кәсіпорындарының несиелік қабілеттілігін бағалаудың скорингтік моделін әзірлеу бойынша зерттеу сипатталған. Баллдық үлгіні әзірлеудегі ең көлемді блоктар бағалау көрсеткіштерінің жүйесін таңдау және осы көрсеткіштер үшін салмақтық коэффициенттерді анықтау болып табылады, олар осы мақалада егжей-тегжейлі қарастырылады.
КІРІСПЕ
Банк секторындағы бизнестің негізгі бағыттарының бірі несие беру болып табылады. Бұл банкке пайыздық кірісті қамтамасыз ететін банк активтерінің негізі болып табылатын несиелер. Соңғы кездері елімізде банк секторының, ең алдымен банктер мен халық, кәсіпкерлер мен ірі бизнес арасындағы несиелік қатынастардың қарқынды дамуы байқалады. Несиелер тек пайыздық кірістерді ғана емес, сонымен қатар қарыз алушының төлем қабілетсіздігімен және несиенің жоғалуымен байланысты несиелік тәуекелдерді де қамтиды. Несиелік тәуекелді бағалау белгілі бір қарыз алушыға несие беру туралы шешім қабылдау кезінде талдаудың негізгі бағыты болып табылады және қаржы институтының әл-ауқаты көбіне соған байланысты.
Қазіргі уақытта банктер ықтимал шығындар деңгейін және қарыз алушының дефолт ықтималдығын бағалай отырып, талдаудың әртүрлі әдістерін қолданады. Осы талдаудың негізінде қарыз алушыға Ресей Федерациясы Орталық Банкінің № 254-п «Қалыптастыру тәртібі туралы» ережесіне сәйкес «жақсы», «орта» немесе «нашар» сапа рейтингі беріледі. кредиттік ұйымдардың заемдар, заемдар және оларға теңестірілген қарыздар бойынша ықтимал шығындар резервтерін» 26 наурыз 2004 ж.
Орталық банк несие жүйесінің негізгі реттеушісі ретінде әрекет етеді және қарыз алушылардың несиелік қабілетін бағалау бойынша ұсыныстар береді. Оларға сәйкес банктер өздерінің бағалау үлгілерін жасайды - олардың әртүрлілігі мен авторларының тапқырлығы таң қалдырады. Мұндай модельдер болашақ төлем қабілеттілігінің негізгі көрсеткіші ретінде қарыз алушының қаржылық жағдайын кешенді бағалауды қамтиды. Дегенмен, барлық модельдер қаржылық жоғалту тәуекелінің деңгейін сипаттайтын қарыз алушының несиелік рейтингіне бағытталған. Жалпы қабылданған классификацияға сәйкес несие қабілеттілігінің жақсы деңгейі компанияның жақсы қаржылық жағдайына және ықтимал шығындардың төмен тәуекеліне, орташа – орташа қаржылық жағдайға және орташа тәуекелдерге, нашар – компанияның дефолттың жоғары ықтималдығына сәйкес келеді. қарыз алушы. Жақсы жағдайда, ең алдымен, несие беру туралы оң шешім қабылданады, орташа қосымша зерттеулерді қажет етеді және нашар қарыз алушыдан бас тартылады.
Банктерде несиелік тәуекелді бағалау әрқашан маңызды орынға ие болды. Осылайша, Бэйли мен Гейтлидің зерттеулеріне сәйкес, қолданыстағы бағалау әдістері үнемі жетілдірілуде, мезгіл-мезгіл жаңа әдістер пайда болады, мысалы, нейрондық желілерді пайдалану арқылы бағалау, бұл несиелік мекемелердің болжау қабілетін оңтайландыру және жақсартуға деген жоғары сұраныстан туындайды. әлеуетті қарыз алушылардың дефолт ықтималдығын бағалау құралдары. .
Сонымен, несие беру кезінде несие қабілеттілігін бағалау негізгі міндет болып табылады. Бұл жұмыстың мақсаты – заңды тұлғалардың несиелік сапасын бағалаудың өзіндік скорингтік моделін құру. Ол ірі ритейлерлер үшін әзірленеді және әртүрлі қарыз алушыларды қаржыландырудың орындылығы туралы тез шешім қабылдауға мүмкіндік береді.
Біріншіден, несиелік қабілеттілікті бағалаудың қолданыстағы тәсілдеріне қысқаша салыстырмалы талдау жасалады. Оның негізінде баллдық модельді әзірлеу пайдасына дәлелдер келтіріледі, содан кейін әртүрлі теориялық әдістерді қолдана отырып, баллдық модель тікелей әзірленеді. Әзірлеудегі негізгі міндеттердің бірі таңдалған саланы ескере отырып теңгерімді көрсеткіштер жүйесін анықтау және осы көрсеткіштер бойынша салмақтық факторларды анықтау болып табылады.
Келесі кезекте индикаторлық салмақ бойынша нәтижелерді бастапқы алынған нәтижелермен салыстыру үшін 41 саудагердің (олардың 16-сы бойынша дефолт тіркелді) іріктеме негізінде статистикалық зерттеу жүргізіледі. Салыстыру нәтижелері бойынша құрастырылған баллдық модельдің дұрыстығы туралы қорытынды беріледі. Осы мақаланың соңында әзірленген модельдің тиімділігін бағалау ұсынылады, әзірленген модельдің болжау қабілеті анықталады және оның өміршеңдігі туралы қорытынды жасалады.
Кредиттi бағалауға ТҮРЛI ТӘСIЛДЕР
Қарыз алушылардың несиелік қабілетін бағалаудың барлық қолданыстағы үлгілерін келесі классификация ретінде көрсетуге болады (1-сурет).
Сонымен, несиелік қабілеттілікті талдаудың әртүрлі тәсілдерін барлық әдістерді үш үлкен блокқа бөлу арқылы жүйелеуге болады:
- сандық модельдер;
- болжамдық модельдер;
- сапалы модельдер.
Сандық модельдер сәйкес көрсеткіштерді пайдаланады және олардың негізінде қарыз алушыға белгілі бір рейтинг тағайындауға мүмкіндік береді, болжамдық модельдер өткен статистикаға негізделген және одан әрі даму мен қарыз алушының дефолт ықтималдығын модельдеуге бағытталған, ал сапалық модельдер жан-жақты сапалық көрсеткіштер жүйесін пайдаланады.
Несие қабілеттілігін бағалаудың ең тиімді тәсілін анықтау үшін сипатталған бағалау әдістерін салыстырамыз. Кестеде. 1 бұрын қарастырылған несиені бағалау үлгілерінің салыстырмалы сипаттамаларын көрсетеді.
Кесте 1. Несиелік рейтинг үлгілерінің жиынтық кестесі
| Модель атауы | Модельдің артықшылықтары | Модельдің кемшіліктері |
| Коэффиценттік әдіс | Қарыз алушының қаржылық жағдайын жан-жақты бағалауға мүмкіндік береді | Сапа көрсеткіштерін, өткен жылдардың статистикасын есепке алмайды. Автоматтандырылмаған жүйе жеке көрсеткіштердің мәндерін үнемі түсіндіруді талап етеді |
| Бағалау үлгілері | Интегралдық көрсеткішті есептеу арқылы коэффициенттер әдісімен бағалауды автоматтандыруға рұқсат ету. Ыңғайлылығы мен пайдаланудың қарапайымдылығымен ерекшеленеді | Олар тек қаржылық көрсеткіштерді ескереді, өткен жылдардағы статистиканы пайдаланбайды. Әртүрлі типтегі компаниялар үшін қайта құрылымдауды талап ету |
| Бағалау үлгілері | Олар баллдық эквивалентте несие қабілеттілігінің бағасын алуға және қарыз алушыны үш топтың біріне беруге мүмкіндік береді. Қарапайым және пайдалану оңай, қаржылық емес сапа көрсеткіштерін бағалауға көмектеседі. Салмақтық коэффициенттерді статистикалық әдістермен бағалау кезінде олар берілген несиелер бойынша деректерді есепке алуға мүмкіндік береді, экономикалық негізделген. | Әмбебап емес, компаниялардың белгілі бір түрлері үшін қайта құрылымдауды талап етеді. Салмақтық коэффициенттерді зерттеу үшін деректердің үлкен көлемін қажет етеді |
| Ақша ағындарының модельдері | Кәсіпорынның болашақ ақша ағындарын бағалауға және оларды қарыздық жүктемемен салыстыруға мүмкіндік береді | Олар нарық конъюнктурасын және қарыз алушы компанияның сапа көрсеткіштерін есепке алмайды. Сәйкес келмейтін нәтижелер беруі мүмкін |
| Дискриминантты талдау үлгілері | Өткен жылдардағы статистикалық мәліметтер негізінде қарыз алушы компанияның дефолт ықтималдығын анықтауға рұқсат етіңіз | |
| Регрессиялық модельдер | Олар өткен жылдардың статистикасы негізінде қарыз алушы компанияның дефолт ықтималдығын анықтауға мүмкіндік береді. Модельді дұрыс деректерде пайдаланған кезде сенімділіктің жоғары дәрежесімен нәтижелерге қол жеткізуге болады | Таза эмпирикалық, нәтижелер оқыту үлгісіне өте тәуелді және басқа деректер бойынша модельді зерттегенде олар көбінесе шындыққа сәйкес келмейді. Салмақтық коэффициенттерді зерттеу үшін деректердің үлкен көлемін қажет етеді |
| Сапалық талдау үлгілері | Компанияға жан-жақты талдау жүргізуге мүмкіндік береді | Адам факторымен байланысты жеке көрсеткіштер мен қателерді субъективті бағалауға әкелетін математикалық әдістердің болмауы. Өткен жылдардың статистикасын есепке алмау. Талдаудың сапа блоктары бойынша несие қабілеттілігін бағалаудың нақты ережелері жоқ |
Жоғарыда келтірілген салыстырмалы талдауға сүйене отырып, баллдық модель сандық эволюцияның жоғарғы жағында тұр деген қорытынды жасауға болады.Модельдің атауы Модельдің артықшылығы Модельдің кемшіліктері.
Коэффициенттік әдіс Қарыз алушының қаржылық жағдайын жан-жақты бағалауға мүмкіндік береді Сапа көрсеткіштерін, өткен жылдардың статистикасын есепке алмайды. Автоматтандырылмаған жүйе жеке көрсеткіштердің мәндерін үнемі түсіндіруді талап етеді
Бағалау үлгілері Интегралдық көрсеткішті есептеу арқылы коэффициент әдісімен бағалауды автоматтандыруға мүмкіндік береді. Олар ыңғайлылығымен және пайдаланудың қарапайымдылығымен ерекшеленеді.Олар тек қаржылық көрсеткіштерді ескереді, өткен жылдардағы статистиканы пайдаланбайды. Әртүрлі типтегі компаниялар үшін қайта құрылымдауды талап ету
Баллдық үлгілер Баламалы эквивалентте несие қабілеттілігінің бағасын алуға және қарыз алушыны үш топтың біріне тағайындауға мүмкіндік береді. Қарапайым және пайдалану оңай, қаржылық емес сапа көрсеткіштерін бағалауға көмектеседі. Салмақ коэффициенттерін статистикалық әдістермен бағалау кезінде олар берілген несиелер бойынша деректерді есепке алуға мүмкіндік береді, экономикалық негізделген. Әмбебап емес, компаниялардың жекелеген түрлері үшін қайта құрылымдауды талап етеді. Салмақтық коэффициенттерді зерттеу үшін деректердің үлкен көлемін қажет етеді
Ақша ағындарының үлгілері Компанияның болашақтағы ақша ағындарын бағалауға және оларды қарыздық жүктемемен салыстыруға мүмкіндік береді Нарық конъюнктурасы мен қарыз алушы компанияның сапа көрсеткіштерін есепке алмайды. Сәйкес келмейтін нәтижелер беруі мүмкін
Дискриминациялық талдау үлгілері Өткен жылдардағы статистика негізінде қарыз алушы компанияның дефолт ықтималдығын анықтауға мүмкіндік береді.Таза эмпирикалық, нәтижелер оқыту үлгісіне өте тәуелді және басқа деректер бойынша модельді зерделеу кезінде олар көбінесе сәйкес келмейді. шындық. Салмақтық коэффициенттерді зерттеу үшін деректердің үлкен көлемін қажет етеді
Регрессиялық талдау үлгілері Өткен жылдардың статистикасы негізінде қарыз алушы компанияның дефолт ықтималдығын анықтауға мүмкіндік береді. Модельді дұрыс деректерде пайдаланған кезде сенімділіктің жоғары дәрежесімен нәтиже алуға болады.Бұл таза эмпирикалық, нәтижелер оқу жиынына өте тәуелді, ал басқа деректер бойынша модельді зерттегенде олар көбінесе сәйкес келмейді. шындық. Салмақтық коэффициенттерді зерттеу үшін деректердің үлкен көлемін қажет етеді
Сапалық талдау үлгілері Компанияны жан-жақты талдауға мүмкіндік береді Математикалық әдістердің болмауы, адам факторымен байланысты жеке көрсеткіштер мен қателерді субъективті бағалауға алып келеді. Өткен жылдардың статистикасын есепке алмау. Әртүрлі ұпай санымен талдаудың сапалы блоктары бойынша несие қабілеттілігін бағалаудың нақты ережелері жоқ. Коэффициенттер мәндері одан әрі диапазондарға бөлінеді. Әрбір диапазон үшін (2-кестедегі Коэффициент диапазоны бағаны) 2-кестедегі салмақтау коэффициентінің пайызы (25%, 50%, 75% немесе 100%) орнатылады. 2. Бұл жағдайда салмақ коэффициенті максималды балл болып табылады. Төменде біз салмақ коэффициенттерін іздеуге тоқталамыз. Осылайша, коэффициенттерді диапазондарға бөлу шартты болып табылады (саланың әртүрлі компаниялары үшін осы көрсеткіштердің мәндеріне негізделген логикалық ойларға негізделген; интервалдар жетекші компаниялардың шамамен 60% өнеркәсіп (Magnit, Dixy) орташа нарықтық коэффициенттер мен эталондарды анықтау үшін таңдалған максималды , X5 Retail Group, OK, L'Etoile) кейінгі екінші интервалға түседі) Қарыз жүктемесі неғұрлым жоғары болса, дефолт ықтималдығы соғұрлым жоғары болады және көрсеткіш алуы тиіс ұпайлар санын төмендетеді.коэффициенттер және екі тәсілмен ұсынылатын болады – аналитикалық (Т.Саати әдісі) және статистикалық (регрессиялық зерттеу) (бұл жағдайда ұпайлардың максималды саны салмақ коэффициентімен сәйкес келеді.) Салмағы коэффициенттердің өздері кейінірек анықталады.
Баллдық модельдің қаржылық көрсеткіштері Кестеде берілген. 2.
Кесте 2. Баллдық модельдің қаржылық көрсеткіштері
| Көрсеткіштер тобы | Индекс | Коэффициент диапазоны | |
| Өтімділік | > 0,75 | 1 | |
| 0,5-0,75 | 0,75 | ||
| 0,25-0,5 | 0,25 | ||
| 0-0,25 | 0 | ||
| Төлем қабілеттілігі | 0-1 | 1 | |
| 1-1,5 | 0,75 | ||
| 1,5-2 | 0,5 | ||
| 2-2,5 | 0,25 | ||
| > 2,5 | 0 | ||
| < 1,5 | 1 | ||
| 1,5-2 | 0,5 | ||
| > 2 | 0 | ||
| Пайызды өтеу коэффициенті, EBIT/пайыз | > 1,5 | 1 | |
| 1,3-1,5 | 0,75 | ||
| 1-13 | 0,5 | ||
| < 1 | 0 | ||
| Іскерлік белсенділік | Сатудан түскен табыс, ROS | > 0,025 | 1 |
| 0,02-0,025 | 0,75 | ||
| 0,015-0,02 | 0,5 | ||
| < 0,015 | 0 | ||
| Компанияның соңғы үш есепті кезеңдегі шығыны | Жоқ | 1 | |
| Бір есепті кезең үшін | 0,5 | ||
| 0 |
Рұқсат етілген арақатынас мәндері үш жылдағы ХҚЕС мәлімдемелеріне негізделген Ресейдегі бес жетекші сауда компаниясының орташа мәндері негізінде анықталды: Magnit, X5 Retail Group, Dixy, OK, M.Video. Қарыз алушының қаржылық жағдайын анықтау үшін біз ең маңызды қаржылық көрсеткіштерді қарастырдық. Дегенмен, компанияның несиелік қабілетіне қарыз алушының бизнес-процесіндегі тәуекелдердің пайда болуын тудыратын факторлар да үлкен әсер етеді. Ең алдымен, менеджменттің сапасын ескеру қажет. Бұл сандық талдау үшін өте қиын көрсеткіш, өйткені. компанияны басқару деңгейін объективті бағалау қиын.
Біз сапалық бағалаудан сандық бағалауға көшуге тырысамыз және бұл көрсеткіштің максималды бағасын келесі шарттарда белгілейміз:
- компанияның алдағы жылдарға дамуының нақты стратегиясы бар;
- топ-менеджмент құрамы өзгерген жоқ (бас директор мен бас бухгалтер екі жылдан астам қызмет атқарған), себебі күшті басқару командасының болуы басқалармен қатар оның тұрақтылығымен дәлелденеді;
- кәсіби құзыреттер жоғары талаптарға сәйкес келеді (бас директор мен бас бухгалтердің мамандандырылған жоғары білімі, бес жылдан астам жұмыс өтілі болуы).
Скорингтік үлгіге енгізілетін келесі маңызды фактор компанияның өмірі болып табылады. Сонымен қатар, тоқтату факторын енгізу қажет: егер бизнес бизнесте бір жылдан аз уақыт болса, бұл модель есеп берудің болмауына және компанияның бизнесін түсіну мүмкіндігіне байланысты қолданылмайды.
Тағы бір қажетті көрсеткіш – оң несие тарихы. Бұл болашақ несиеге қызмет көрсету сапасын сипаттайтын маңызды қаржылық емес көрсеткіштердің бірі. Басқа кредиторларға кешігуі бар кәсіпорынның несие қаражатын уақтылы қайтаруға сену қисынсыз болар еді. Қарастырылған қаржылық емес көрсеткіштерді және олар бойынша ұпайларды бөлуді кестеде көрсетейік. 3.
Кесте 3. Скорингтік модельдің қаржылық емес көрсеткіштері
| Топ | Индикаторлық көрсеткіштер | Диапазон үшін максималды баллдың пайызы | |
| Бизнес процестер | Басқару сапасы | 1 | |
| 0,5 | |||
| 0 | |||
| > 5 жыл | 1 | ||
| 3-5 жыл | 0,75 | ||
| 1-3 жыл | 0,25 | ||
| < 1 года | Тоқтату факторы | ||
| 1 | |||
| 0,5 | |||
| 0 | |||
| Соңғы қаржы жылындағы несиелер мен қарыздар бойынша жүйелі кешіктірудің болуы; мерзімі өткен кредиторлық берешектің айтарлықтай сомасы (> 25%) | Тоқтату факторы |
Біз бағалау көрсеткіштерінің жүйесін құрастырдық, ол, біздің ойымызша, қарыз алушының сапасын және оның өз міндеттемелерін орындау қабілетін жан-жақты және жан-жақты бағалауы керек. Жұмыстың келесі бөлігі, кез келген баллдық модельді құру кезінде, ең көп уақытты қажет ететін бөлігі - әртүрлі есептік көрсеткіштердің салмағын анықтау. Модельдің болжамдық мәні белгілі бір факторлардың маңыздылығын қаншалықты объективті бағалайтынымызға байланысты. Бұл мақала ықтимал қателерді жоюдың бірнеше әдістеріне негізделген салмақтарды талдайды.
Салмақтық коэффициенттер алдымен аналитикалық процедуралар арқылы анықталады, содан кейін регрессиялық талдау нәтижелерімен салыстырылады.
МОДЕЛЬДІ САЛМАУ КОФИЦИЕНТТЕРІНІҢ АНАЛИТИКАЛЫҚ БАҒАЛАУ
Бағалау құралы ретінде біз TL кітабында егжей-тегжейлі сипатталған әдістемені аламыз. Сааты «Конфликті жағдайлардың математикалық модельдері» [б]. Бұл әдіс сан алуан факторлардан бас тартуға және олардың екеуін ғана белгілі бір уақыт мезетіндегі маңыздылығы бойынша салыстыруға мүмкіндік береді, сайып келгенде, кез келген жалпы көрсеткішке факторлардың әрқайсысының әсерінің маңыздылығын анықтайды. Техника кез келген жалпы көрсеткішке әсер ететін факторлар үшін құрастырылған жұптық салыстыру матрицаларын құрастыруға негізделген. Мұндай матрицаларды, мысалы, қаржылық левередж, қарыздық жүктеме және пайыздық жабу коэффициенттерімен ұсынылған факторлар контекстіндегі төлем қабілеттілігі көрсеткіші үшін құруға болады. Кез келген жалпы көрсеткіштерге әсер ететін факторлардың барлық топтары үшін осындай матрицаларды құру міндеті тұр. Нәтижесінде кесте үшін екі матрица жасалады. 2 – «Төлем қабілеттілігі» және «Кәсіпкерлік белсенділік» көрсеткіштерінің топтары үшін, кесте үшін бір матрица. 3 – бизнес-процестердің көрсеткіштері үшін, сондай-ақ жинақталған деңгейлер үшін екі матрица – «Өтімділік», «Төлем қабілеттілігі» және «Кәсіпкерлік белсенділік» көрсеткіштерінің топтарынан тұратын қаржылық көрсеткіштер тобы үшін бір матрица және екі жинақталған блок үшін бір матрица. - жалпы қаржылық және қаржылық емес көрсеткіштер.
Барлығы бес жұптық салыстыру матрицалары бар, олардың әрқайсысы оған енгізілген көрсеткіш үшін өз коэффициентін береді. Осылайша, иерархияның төменгі жағындағы өлшем үшін салмақ коэффициентін алу үшін, мысалы, пайыздық өтеу коэффициенті үшін, қаржылық көрсеткіштердің салмақтық коэффициентін қаржылық көрсеткіштер шегінде төлем қабілеттілігі көрсеткіштерінің салмақтық коэффициентіне көбейту қажет. қаржылық көрсеткіштер шегінде пайыздарды жабу көрсеткішінің коэффициенті бойынша.
Көрсеткіштер топтары бойынша матрицалардың өз тақырыптарында факторлардың атаулары тік және көлденең бағандарға орналастырылады. Содан кейін матрицалар кестеде келтірілген әдістемеге сәйкес бір фактордың екіншісіне субъективті қалауларының эмпирикалық түрге айналуын білдіретін мәндермен толтырылады. 4 (2-суреттегі деректерді пайдалана отырып).
Кесте 4. Т.Саатының әдісі. Артықшылықтардың жіктелуі (2-сурет негізінде)
Көбінесе тақ сандар пайдаланылады, бірақ таңдау қиын болса, екі тақ санның арасында орташа деңгей ретінде жұп сандарды пайдалануға болады. Төрт факторға арналған осындай матрицаның мысалы суретте көрсетілген. 2. Сәйкесінше, бір факторды салыстырған кезде элемент 1 мәнін қабылдайды, сондықтан мұндай матрицалар сәйкестік болып табылады. Олардың кері симметриялы екенін байқау оңай, бұл бізге мұндай матрицаны тек негізгі диагональдың үстінде немесе астында жатқан мәндер үшін толтыруға мүмкіндік береді.
Жұптық салыстыру матрицалары кері симметриялы екенін ескере отырып, тек бір бағытта салыстыру керек және сәйкес мәндерді негізгі диагональдың үстіндегі матрицаға енгізу керек, ал негізгі диагональ астындағы мәндер керісінше болады.
Осындай бес матрицаны алғаннан кейін салмақ коэффициенттері есептеледі: бағандағы жалпы сомаға қатысты матрицалардағы әрбір мәннің салмағы өлшенеді, содан кейін осы мәндерден осы мәндердің орташа арифметикалық мәні алынады. әр қатарда. Орташа арифметикалық мәндер салмақ коэффициенттері болады. Төлем қабілеттілігі көрсеткіштерінің тобына арналған матрицаның мысалы күріште көрсетілген. 3.
Сипатталған есептеулерді жасай отырып, біз әрбір көрсеткіштің үлес салмағын аламыз. Әрі қарайғы есептеулерге ыңғайлы болу үшін максималды мүмкін баллды индикатордың үлес салмағының 50 1 көбейтіндісі ретінде анықтаймыз, содан кейін бүтін санға дейін дөңгелектейміз (5.6-кесте).
1 Бұл операция тек ыңғайлы болу үшін жасалған, 50 саны минималды коэффициенттің бүтін мәнге өтуіне мүмкіндік береді (бұл жағдайда 2 мәні). Барлық коэффициенттер бірдей санға көбейтілгендіктен, біз аналитикалық тәсілдің нәтижелерін бұрмаламаймыз. - Шамамен. ред.
РЕГРЕССИЯЛЫҚ ТАЛДАУДЫ ПАЙДАЛАНАТЫН КӨРСЕТКІШТЕРДІҢ МАҢЫЗДЫҒЫН АНЫҚТАУ
Статистикалық зерттеу жүргізу үшін біз бөлшек сауда секторындағы 41 ірі компанияның деректерін пайдаландық. Бұл компаниялар корпоративтік облигациялар шығарды, ал 16 облигация дефолтқа ұшырады. Әрбір компания үшін корпоративтік облигациялар шығарылған жылдағы жылдық есептердің негізінде скорингтік үлгінің сегіз таңдалған көрсеткіші есептелді. Үлгі 1-қосымшада келтірілген. Онда түсіндірме көрсеткіші бар y – компания өз міндеттемелерін орындамаған жағдайда 1 мәнін қабылдайтын дефолт ықтималдығы. Оң жақта таңдалған үш индикатор сапалы сипатына байланысты жалған айнымалылар ретінде орнатылды (олар тек 0 немесе 1 мәндерін қабылдай алады). Олар соңғы үш жылда компанияның таза пайдасы > O (Nl > 0), тұрақты және жоғары сапалы басқару командасы (менеджер) және оң несие тарихы (тарихы) болса, 1 мәндерін қабылдайды. Қаржылық көрсеткіштер (алғашқы бес көрсеткіш) дефолтқа ұшыраған облигациялар шығарылған жылы ХҚЕС стандарттары бойынша жылдық қаржылық есептілік негізінде есептелді.
Зерттеу үлгісі ретінде сызықтық көп айнымалы регрессияның құрылысын таңдаймыз:
p = w 0 + w 1 x 1 + w 2 x 2 + ... + w n x n,
мұндағы p – дефолт ықтималдығын сипаттайтын тәуелді айнымалы;
w - салмақ коэффициенттері; x – көрсеткіштер.
Сонымен, Excel бағдарламасына бастапқы деректерді енгізіп, Деректерді талдау – Регрессия функциясын қолданайық. Түзетулерсіз баллдық үлгінің сегіз көрсеткіші бойынша бастапқы деректерді талдау кезінде 2-қосымшада келтірілген нәтижені аламыз. Түзетілген R^2 0,55 - төмен, бірақ қолайлы мән, құрастырылған регрессияның практикалық маңыздылығын көрсетеді. Деректерде шектен тыс көрсеткіштердің болуының төмен маңыздылығының себебі туралы болжамды ұсынуға болады, мысалы, қарыз жүктемесінің болмауына байланысты кейбір компаниялар үшін EBIT / Пайыз бойынша мәндердің болмауы ( оңайлатылған, зерттеу мақсаттары үшін бұл жағдайда 0-ге тең коэффициент мәні алынды) немесе теріс ақша ағынына байланысты борыш/EBITDA көрсеткішінің теріс мәні. Бұл жағдайда теріс көрсеткіштің әсері дұрыс қабылданбайды, өйткені зерттеу логикасына сәйкес Debt/EBITDA неғұрлым жоғары болса, дефолт ықтималдығы соғұрлым жоғары болады; теріс көрсеткіш, өз кезегінде, төмен борыштық жүктеменің көрсеткіші емес. Сондай-ақ болжау қабілетіне жеке көрсеткіштердің экстремалды мәндері бар компаниялар әсер етеді. Сонымен, Banana-Mama компаниясының меншікті капиталы 10 000 рубльді құрайды, бұл сәйкес көрсеткіштердің бұрмалануына әкеледі - қаржылық левередж 181 957 құрайды (салалық орташа мәндер 0,7-1,5 диапазонында).
Кесте 5. Салмақты есепке алатын қаржылық көрсеткіштер
| Индекс | Көрсеткіштер картасындағы салмақ | Максималды балл | Коэффициент диапазоны | |
| >1 | 5 | |||
| Ағымдағы өтімділік коэффициенті | 0,1072 | 5 | > 1 | 5 |
| 0,75-0,1 | 4 | |||
| 0,5-0,75 | 1 | |||
| 0-0,5 | 0 | |||
| Ағымдағы өтімділік коэффициенті | 0,1581 | 8 | < 1 | 8 |
| 1-1,5 | 6 | |||
| 1,5-2 | 4 | |||
| 2-2,5 | 2 | |||
| > 2,5 | 0 | |||
| Қарыз жүктемесінің коэффициенті, таза қарыз / EBITDA | 0,1581 | 8 | < 1.5 | 8 |
| 1,5-2 | 4 | |||
| > 2 | 0 | |||
| 0,0790 | 4 | > 1,5 | 4 | |
| 1,3-1,5 | 3 | |||
| 1-1,3 | 2 | |||
| < 1 | 0 | |||
| Сатудан түскен табыс, ROS | 0,1256 | 6 | > 0,025 | 6 |
| 0,02-0,025 | 5 | |||
| 0,015-0,02 | 3 | |||
| < 0,015 | 0 | |||
| 0,0418 | 2 | Жоқ | 2 | |
| Бір есепті кезең үшін | 1 | |||
| Екі немесе одан да көп есепті кезең үшін | 0 | |||
| Барлығы | 0,6698 | 33 | - | 68 |
Зерттеуден келесі алты компанияны алып тастайық: Город супермаркет, Intertrade, M.Video (2013), Связной, Банан-Мама және Провиант. Сонымен қатар ROS көрсеткіштерін бір мезгілде қолдану мүмкін еместігін және олардың жоғары корреляциясына байланысты жоғалтулардың (Nl > 0) жоқтығын атап өтеміз. Өйткені, егер компания шығынға ұшыраса, сатудың рентабельділігі автоматты түрде теріс мәнге ие болады.
Кесте 6. Салмақ бойынша қаржылық емес көрсеткіштер
| Индекс | Көрсеткіштер картасындағы салмақ | Максималды балл | Қатынас диапазоны/Бағалау әдістемесі | Салмақ диапазоны үшін ұпай саны |
| Басқару сапасы | 0,099 | 5 | Барлық сипатталған шарттарды орындау | 5 |
| Шарттардың бірін орындамау | 2,5 | |||
| Бірнеше шартты орындамау | 0 | |||
| Компанияның өмірі | 0,0528 | 3 | > 5 жыл | 3 |
| 3-5 жыл | 2 | |||
| 1-3 жыл | 1 | |||
| < 1 года | Тоқтату факторы | |||
| Оң несие тарихы | 0,1782 | 9 | Несиелер мен қарыздар бойынша мерзімі өткен кредиторлық берешектің болмауы | 9 |
| Қарызды қайта құрылымдау туралы ақпараттың болуы; кредиторлық берешектің елеусіз кешігуі (10%-ға дейін) | 4,5 | |||
| Кейіннен өтеумен несиелер мен кредиттер бойынша кешіктірудің жалғыз жағдайы; кредиторлық берешектің айтарлықтай кешігуі (жалпы қарыздың 10-25%) | 0 | |||
| Соңғы қаржы жылындағы несиелер мен қарыздар бойынша жүйелі кешіктірудің болуы; Мерзімі өткен кредиторлық берешектің елеулі сомасы (>25%) | Тоқтату факторы | |||
| Барлығы | 17 |
Осы ойларға сүйене отырып, біз Nl > 0 көрсеткішін өз моделімізден алып тастаймыз. 35 компанияның жаңартылған іріктемесі бойынша жаңа жеті факторлы регрессия үшін келесі нәтижені аламыз (3-қосымша). Зерттелген жеті көрсеткіштің алтауы маңызды екенін көреміз. Коэффициенттердегі белгілер жоғарыда айтылған болжамдарды дұрыс көрсетеді: сатудың рентабельділігі мен басқару сапасы неғұрлым жоғары болса, дефолт ықтималдығы соғұрлым төмен болады (y = 1) және керісінше: қарыздық жүктеме неғұрлым жоғары болса, ықтималдық соғұрлым жоғары болады. әдепкі бойынша. Бір қарағанда, белгі тек ағымдағы өтімділік коэффициенті үшін дұрыс емес. Дегенмен, өтімділіктің жоғары мәндері кішкентайлар сияқты нашар - олар бизнестің төмен тиімділігін және жоғалған пайданы көрсетеді. Өтімділік коэффициенттері жоғары компаниялар пайда тапшылығына, төмен кірістілікке және бизнестің рентабельділігіне бейім, бұл оларды әлеуетті инвесторлар алдында тартымдылығын төмендетеді, сондықтан қаржылық жағдайдағы өзгерістерге осал болады. Ең маңыздысы D коэффициенттері (немесе Debt – пайыздық қарыз көлемі)/EBITDA, оң несие тарихы және қаржылық левередж; пайыздарды жабу коэффициенті шамалы.
Жоғарыда, Т.Саати әдісімен коэффициенттерді модельдеу кезінде біз сонымен қатар ең маңызды көрсеткіштер қарыздық жүктеме және қаржылық левередж бойынша коэффициенттер болады деп болжадық. Коэффиценттердің соңғы маңыздылығының салыстырмалы талдауы Кестеде келтірілген. 7.
Кесте 7. Коэффиценттердің маңыздылығын салыстырмалы талдау
| Т.Сааты әдістемесі бойынша сараптамалық бағалауға негізделген көрсеткіш | Коэффицент | Регрессиялық талдауға негізделген көрсеткіш | p-мәні |
| Оң несие тарихы | 0,1782 | Қарыз жүктемесінің коэффициенті, таза қарыз / EBITDA | 0,014 |
| Қаржылық левередж коэффициенті | 0,1581 | Оң несие тарихы | 0,020 |
| Қарыз жүктемесінің коэффициенті, таза қарыз /EBITDA | 0,1581 | Қаржылық левередж коэффициенті | 0,022 |
| Сатудан түскен табыс, ROS | 0,1256 | Басқару сапасы | 0,037 |
| Ағымдағы өтімділік коэффициенті | 0,1072 | Сатудан түскен табыс, ROS | 0,039 |
| Басқару сапасы | 0,099 | Ағымдағы өтімділік коэффициенті | 0,047 |
| Пайызды жабу коэффициенті, EBIT / Пайыз | 0,0790 | Пайызды жабу коэффициенті, EBIT / Пайыз | Елеусіз |
| Компанияның соңғы үш есепті кезеңдегі шығыны | 0,0418 | Компанияның соңғы үш есепті кезеңдегі шығыны | Қаржылық емес көрсеткіш ретінде зерттелді, мардымсыз |
Бұл нәтижелер Т.Сааты әдісі мен статистикалық мәліметтердің сәйкестігін көрсетеді. Аналитикалық тәсілге сәйкес ең маңызды үш көрсеткіш олардың практикалық зерттеудегі жоғары маңыздылығын растайды, тек көрсеткіштердің өз тәртібінің таралуы өзгерді. Сондай-ақ, жұмыстың бірінші бөлігі бойынша маңызды емес екі көрсеткіш – менеджмент сапасы және EBIT/Мүдде – статистикалық зерттеуде мардымсыз болып шықты.
Осылайша, регрессиялық талдау жұмыстың аналитикалық бөлігіндегі салмақ коэффициенттерінің маңыздылығын жіктеу принциптерін растайды және құрастырылған баллдық модельдің статистикалық маңыздылығы туралы айтуға мүмкіндік береді.
ӘЗІРЛЕГЕН БАЛДЫҚ МОДЕЛІ НӘТИЖЕЛЕРІН АНЫҚТАУ
Баллдық модельдің жалпы максималды баллы 50. Әрбір көрсеткіш үшін мәндер диапазондарын анықтау процесінде біз максималды баллдан кейінгі келесі деңгейді анықтадық, бұл да қолайлы, бірақ тәуекелдің салыстырмалы түрде жоғары деңгейімен, негізделген көрсеткіштердің нарықтық құны бойынша. Кейбір көрсеткіштер бойынша максимумнан кейінгі деңгей жалпы ұпай санының 75%, басқалары үшін 50% құрады. Барлық келесі деңгейлер кредиттік тәуекелі жоғары деңгейлер болып саналады және сәйкес қарыз алушылар нашар деп жіктеледі. Неғұрлым қолайлы топқа анағұрлым маңызды (салмақтық коэффициенттер бойынша) көрсеткіштер бойынша: несие тарихы, қаржылық левередж және борыштық жүктеме, сондай-ақ 31 балл көлемінде сатудан түскен кірістілік және кем дегенде орындау бойынша ең жоғары талаптарға жауап беретін қарыз алушылар кіреді. басқа көрсеткіштерге қойылатын талаптардың келесі ең жоғары деңгейі – барлығы 12,5. Жоғары несие қабілеттілігінің төменгі деңгейі үшін барлығы 43,5 балл.
Несие қабілеттілігінің жоғары дәрежесін сипаттайтын шекаралық интервалды анықтау үшін біз кестедегі мәндердің максималды диапазонынан кейінгі келесідегі қаржылық және қаржылық емес көрсеткіштер үшін ұпайлар санын есептейміз. 5 және б. Көрсеткіштер коэффициенттердің қабылданған мәндеріне сәйкес басқа диапазондарға бөлінеді. Келесі классификацияны аламыз (8-кесте).
Кесте 8. Нәтижелердің классификациясы
Кесте 9. Баллдық модельдің болжау қабілеті, %
Кесте негізінде. 8, біз компания деректерін оның шарттарына ауыстыру арқылы модельіміздің болжау мүмкіндігін бағалаймыз. 4-қосымшада сауалнама жүргізілген компаниялар бойынша есептелген ұпайлар көрсетілген. Көрсеткіштің мәніне байланысты оның баллы әзірленген үлгі бойынша кестеге енгізілді, содан кейін барлық ұпайлар интегралды көрсеткішке («Қосынды» бағаны) жинақталды. Жалпы ұпайлар негізінде компаниялар үш сыныпқа бөлінді, содан кейін деректер компанияның дефолттың нақты болуы немесе болмауымен салыстырылды. «Дұрыс немесе жоқ» бағанында 1 баллдық үлгінің дұрыс нәтижесін, 0 – қатені білдіреді. Осылайша, біз келесі нәтижеге қол жеткіздік (9-кесте).
Біз баллдық үлгілердің болжау мүмкіндігі үшін орташа (әртүрлі көздерде сипатталғандарға қатысты) нәтиже алдық. Дегенмен, II типті қателердің төмен пайызын атап өткен жөн, бұл біздің модельдің болжамдық мәнін арттырады. Бұл нәтижені оң деп санауға болады және зерттеудің тиімділігін растайды.
ҚОРЫТЫНДЫ
Бұл жұмыста ірі бөлшек сауда кәсіпорындарының несиелік қабілетін бағалау үшін скорингтік модель ұсынылды. Модель қарыз алушының қаржылық және қаржылық емес жағдайын жан-жақты бағалауға мүмкіндік беретін тиімділік көрсеткіштерінің жиынтығына негізделген.
Бағалау нәтижелері бойынша қарыз алушыға несиелік тәуекел дәрежесін және несиелеудің орындылығын сипаттайтын несие қабілеттілігінің үш класының бірі тағайындалады.
Біз бөлшек сектордан қарыз алушының жағдайын барынша дәл бағалауға мүмкіндік беретін тиімділік көрсеткіштерінің жүйесін модельдедік. Бөлшек сауда нарығының көшбасшыларын талдап, олар үшін қолданылатын көрсеткіштерді есептегеннен кейін біз олар үшін қолайлы мәндердің шекараларын анықтадық және оларды максималды мүмкін баллдың әртүрлі пайыздарымен әртүрлі топтарға бөлдік.
Ең көп уақытты қажет ететін тапсырма зерттелетін көрсеткіштер бойынша салмақ коэффициенттерін анықтау болды. Бір идеалды әдістің болмауына байланысты кешенді тәсіл қажет деген қорытындыға келді. Біріктірілген тәсіл келесідей жүзеге асырылды: жұмыстың бірінші бөлімінде салмақ коэффициенттері аналитикалық процедуралар арқылы, ал екінші бөлімде статистикалық зерттеу арқылы анықталды.
Әзірленген модель болжау қабілетінде жоғары нәтиже көрсетті, сонымен бірге талдау үшін үлкен ресурс шығындарын қажет етпейді. Әзірленген баллдық жүйені пайдалануға енгізу ірі бөлшек сауда кәсіпорындары саласында несиелік шешім қабылдаудың тиімділігін арттырады және несие беру процесін оңтайландырады.
Әдебиет
1. Айвазян С.А., Мхитарян Б.С. Қолданбалы статистика және эконометрика негіздері. - М.: ГУ ЕҚ, 1998 ж.
2. Гаврилова А.Х. Ұйымның қаржысы. - М.: Норус, 2007 ж.
3. Коробова Г.Г., Петров М.А. Банктік қарыз алушының төлем қабілеттілігі және оны бәсекелестік ортадағы бағалау // Банктік қызметтер. -2005. -№ 7/8. -С. 22-24.
4. Куликов Н.И., Чайникова Л.И. Қарыз алушы кәсіпорынның несиелік қабілетін бағалау. - Тамбов: ТМТУ университеті, 2007 ж.
5. РФ Орталық Банкінің 2004 жылғы 26 наурыздағы «Кредиттік ұйымдардың несиелер, қарыздар және оларға теңестірілген қарыздар бойынша ықтимал шығындарға арналған резервтерді қалыптастыру тәртібі туралы» қаулысы - http:// base.garant.ru/584458/.
6. Saati T.L. Қақтығыс жағдайларының математикалық модельдері / Ред. И.А. Ушаков. - М.: Совет радиосы, 1977 ж.
7. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.К., Негашев Х.Б. Қаржылық талдау әдістері. - М.: Инфра-М, 2001 ж.
8. Абду Х.А., Пойнтон Дж. (2011). «Несиелік скоринг, статистикалық әдістемелер және бағалау критерийлері: әдебиеттерге шолу». Бухгалтерлік есеп, қаржы және менеджменттегі интеллектуалды жүйелер, том. 18, жоқ. 2-3, бет. 59-88.
9. Бейли М. (2004). Тұтыну несиесінің сапасы: андеррайтинг, скоринг, алаяқтықтың алдын алу және жинау. White Box Publishing, Кингсвуд, Бристоль.
10. Крук Дж., Эдельман Д., Томас Л. (2007). «Тұтынушылық несие тәуекелін бағалаудағы соңғы жаңалықтар». Еуропалық операциялық зерттеулер журналы, том. 183, жоқ. 3, бет. 1447-1465 жж.
11. Гетли Э. (1996). Қаржылық болжау үшін нейрондық желілер: соңғы сауда жүйелерін жобалау және қолданудың ең жақсы әдістері. Нью-Йорк: John Wiley & Sons, Inc.
12. Гильен М., Артис М. (1992). Кредиттік скоринг жүйесіне арналған санау деректер үлгілері: ұзақтығы, санау және өтпелі модельдер эконометрикасы бойынша сандық экономика және эконометрикадағы Еуропалық конференциялар сериясы. Париж.
13. Хеффернан С. (2004). заманауи банк ісі. John Wiley & Sons, Inc., Чичестер, Батыс Сассекс.
14. Liang Q. (2003). «Қытайдағы корпоративтік қаржылық қиындықтар: несиелік скоринг үлгілерін қолданатын эмпирикалық талдау». Хитоцубаши сауда және басқару журналы, том. 38, жоқ. 1, бет. 13-28.
1-ҚОСЫМША.
Зерттеу үлгісі
| № | Компания | y / Әдепкі жалауша | Ағымдағы өтімділік коэффициенті | EBIT / Пайыз/ EBIT пайыздық қатынасы | NI > 0/ Таза пайданың болуы | |||||
| 1 | Дәріхана 36.6 | 0 | 0,82 | 1,32 | 2,41 | 1,83 | 0,0496 | 1 | 1 | 1 |
| 2 | L «Этуа | 0 | 5,04 | 2,75 | 10,98 | 1,64 | 0,007 | 1 | 1 | 1 |
| 3 | Қабық | 0 | 0,795 | 0,77 | 3,13 | 1,89 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| 4 | Таспа | 0 | 0,75 | 9,7 | 2,91 | 3,1 | 0,049 | 1 | 1 | 1 |
| 5 | ЖАРАЙДЫ МА | 0 | 0,67 | 0,78 | 1,59 | 7,01 | 0,0357 | 1 | 1 | 1 |
| 6 | Автоәлем | 0 | 1,2 | 0,65 | 3,09 | 1,35 | 0,04 | 1 | 1 | 1 |
| 7 | Х5 бөлшек сауда тобы | 0 | 0,55 | 0,53 | 3,32 | 2,82 | 0,027 | 1 | 1 | 1 |
| 8 | Қала | 0 | 0,99 | 18,97 | 10,25 | 1,29 | 0,01 | 1 | 1 | 0 |
| 9 | Балалар әлемі | 0 | 0,93 | 0,83 | 2,14 | 3,99 | 0,032 | 1 | 1 | 1 |
| 10 | Дикси | 0 | 0,77 | 1,19 | 6,1 | 1,78 | 0,01 | 1 | 1 | 1 |
| 11 | InterTrade | 0 | 1,24 | 20,65 | 4,92 | 2,1 | 0,015 | 1 | 1 | 0 |
| 12 | Карусель | 0 | 0,73 | 0,68 | 3,175 | 1,71 | 0,059 | 1 | 1 | 1 |
| 13 | пенни | 0 | 0,68 | 2,93 | 7,03 | 1,82 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| 14 | Космос тобы | 0 | 1,64 | 1,11 | 2,88 | 2,65 | 0,043 | 1 | 1 | 1 |
| 15 | Магнит | 0 | және | 0,54 | 1,11 | 10,2 | 0,061 | 1 | 1 | 1 |
| 16 | Магнолия | 0 | 0,27 | 2,35 | 3,55 | 1,02 | 0,064 | 1 | 1 | 1 |
| 17 | M.Video (2007) | 0 | 1,31 | 0,73 | 1,9 | 2,58 | 0,013 | 1 | 1 | 1 |
| 18 | M.Video (2013) | 0 | 0,95 | 0 | 0 | 0 | 0,039 | 1 | 1 | 1 |
| 19 | «НТС» АҚ | 0 | 1,18 | 3,09 | 5,44 | 1,05 | 0,21 | 1 | 0 | 1 |
| 20 | Ресейдің аяқ киімдері | 0 | 0,87 | 2,34 | 1,87 | 5,65 | 0,1 | 1 | 1 | 1 |
| 21 | Жол қиылысы (2005) | 0 | 0,54 | 1,09 | 3,16 | 3,92 | 0,026 | 1 | 1 | 1 |
| 22 | Пивдом | 0 | 1,99 | 3 | 8 | 1,1 | 0,0006 | 1 | 0 | 1 |
| 23 | Отбасы | 0 | 10 | 0,28 | 1,66 | 6 | 0,58 | 1 | 1 | 1 |
| 24 | Связной | 0 | 1,07 | 0 | 0 | 0 | 0,001 | 1 | 1 | 1 |
| 25 | Elekam | 0 | 1,44 | 1,82 | 4,25 | 1,3 | 0,01 | 1 | 1 | 1 |
| 26 | Макро | 1 | 1 | 15 | 11 | 1,52 | 0,01 | 1 | 0 | 1 |
| 27 | Престиж Экспресс | 1 | 8 | 0,98 | 12,43 | 1,02 | 0,002 | 1 | 0 | 1 |
| 28 | Арбат престижі | 1 | 0,49 | 1,81 | 7,6 | 1,45 | 0,017 | 1 | 1 | 0 |
| 29 | Орхидея | 1 | 3 | 1,164 | 13 | 0 | 0,01 | 1 | 0 | 1 |
| 30 | Банан анам | 1 | 0,94 | 181957 | -35 | -0,6 | -0,033 | 0 | 1 | 0 |
| 31 | ақ фрегат | 1 | 7 | 932 | 8,76 | 0,88 | -0,4 | 0 | 1 | 1 |
| 32 | Марта | 1 | 3,96 | 20 | 11 | 1/17 | 0,003 | 1 | 1 | 1 |
| 33 | Матрица | 1 | 2,38 | 21 | 6,82 | 1 | 0,001 | 1 | 0 | 0 |
| 34 | Меркурий (өзін-өзі мақтау) |
1 | 1,12 | 9,98 | 7,32 | 1,27 | 0,003 | 1 | 1 | 1 |
| 35 | Миннеско | 1 | 0,79 | 4,39 | 12 | 0,12 | -0,047 | 0 | 1 | 1 |
| 36 | Мосмарт | 1 | 12 | 5 | 8 | 1,5 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 37 | Полисия | 1 | 7,93 | 15 | 14 | 1,03 | 0,003 | 1 | 0 | 1 |
| 38 | Қамтамасыз ету | 1 | 0,12 | 35557 | 0 | 0 | -0,819 | 0 | 0 | 1 |
| 39 | жетінші континент | 1 | 1,93 | 0,41 | 1,52 | 1,35 | 0,07 | 1 | 0 | 1 |
| 40 | Техносила | 1 | 14 | 18 | 10,36 | 1 | 0,002 | 1 | 1 | 1 |
| 41 | TOAP | 1 | 7 | 22 | 10,83 | 1,04 | 0,009 | 0 | 0 | 1 |
Ескерту: егер компания дефолтқа ие болса, онда коэффициент 1 мәнін, ал дефолт болмаған жағдайда 0 мәнін қабылдайды.
ҚОСЫМША 2
41 компания үшін сегіз фактор бойынша регрессия
| Регрессия және қалдық | DF / Еркіндік дәрежелерінің саны | SS / квадраттар сомасы | MS=SS/DF | F-статистикалық | Маңыздылық F / Маңыздылық |
| Регрессия / Регрессия | 8 | 6,250849408 | 0,781356176 | 7,133131961 | 2.17209Е-05 |
| Қалдық | 32 | 3,505248153 | 0,109539005 | - | - |
| Барлығы / Барлығы | 40 | 9,756097561 | - | - | - |
| Пайдаланылған параметрлер | tStat/ t-статистика | P-vaiue / Маңыздылығы | ||
| Кесу / Тұрақты | 0,354797355 | 0,281481615 | 1,260463691 | 0,216616062 |
| Ағымдағы өтімділік коэффициенті | 0,034652978 | 0,01876389 | 1,846790732 | 0,074043212 |
| Левередж / Қаржылық левередж | 1.31819Е-05 | 4.77939E-06 | 2,758072506 | 0,009529947 |
| D / EBITDA / Пайыздық берешек пен EBITDA қатынасы | 0,044980795 | 0,018152923 | 2,477881708 | 0,018682248 |
| -0,012377044 | 0,030936193 | -0,40008296 | 0,691753745 | |
| ROS / сатудан түскен табыс | -0,530759612 | 0,375019201 | -1,415286499 | 0,166643428 |
| NI > 0 / Таза пайданың болуы | -0,02891433 | 0,164713359 | -0,175543319 | 0,861758855 |
| Менеджер / Сапа менеджменті | -0,266367тл2 | 0,134861932 | -1,975109717 | 0,056935374 |
| Тарих/ Несие тарихының сапасы | -0,109402928 | 0,159841844 | -0,684444857 | 0,498621797 |
ҚОСЫМША 3
35 компания үшін жеті фактор бойынша регрессия
| Регрессия және қалдық | DFI Еркіндік дәрежелерінің саны | SS / квадраттар сомасы | MS=SS/DF | F-статистикалық | Маңыздылық F / Маңыздылық F |
| Регрессия / Регрессия | 7 | 5,898901667 | 0,842700238 | 9,097165886 | 9.56Е-06 |
| Қалдық | 27 | 2,501098333 | 0,092633272 | - | - |
| Барлығы / Барлығы | 34 | 8,4 | - | - | - |
| Пайдаланылған параметрлер | Коэффициенттер / Коэффиценттер | Стандартты қате / Стандартты қате | t Stat/ t-статистика | P-мәні / Маңыздылық |
| Кесу / Тұрақты | 0,473712463 | 0,25308461 | 1,871755309 | 0,072111654 |
| Ағымдағы өтімділік коэффициенті | 0,018420061 | 0,017803477 | 1,034632774 | 0,047018946 |
| Левередж / Қаржылық левередж | 0,017110959 | 0,009674238 | 1,768713818 | 0,022823937 |
| D / EBITDA / Пайыздық берешек пен EBITDA қатынасы | 0,046019604 | 0,021802198 | 2,110778177 | 0,014194286 |
| EBIT / Пайыз / EBIT пайыздық қатынасы | -0,004583381 | 0,032996403 | -0,13890548 | 0,89055573 |
| ROS / сатудан түскен табыс | -0,582081686 | 0,483677061 | -1,203451088 | 0,039247801 |
| Менеджер / Сапа менеджменті | -0,174077167 | 0,138900851 | -1,253247659 | 0,03786026 |
| Тарих / Несие тарихының сапасы | -0,378981463 | 0,194742843 | -1,946061058 | 0,020243892 |
ҚОСЫМША 4
Скорингтік үлгіні қолданып іріктеу бойынша компанияларды бағалау
| Компания | Сағат | Ағымдағы өтімділік коэффициенті | Левередж / Қаржылық левередж | D / EBITDA / Пайыздық берешек пен EBITDA қатынасы | EBIT / Пайыз / EBIT пайыздық қатынасы | ROS / сатудан түскен табыс | Менеджер / Сапа менеджменті | Тарих / Позитивті несие тарихы | Компанияның өмірі | сомасы | Сынып | Рас немесе жоқ* |
| Дәріхана 36.6 | 0 | 4 | 6 | 4 | 4 | 6 | 5 | 9 | 3 | 41 | 2 | 1 |
| L «Этуа | 0 | 5 | 0 | 0 | 4 | 0 | 5 | 9 | 3 | 26 | 3 | 0 |
| Қабық | 0 | 4 | 8 | 0 | 4 | 0 | 5 | 9 | 3 | 33 | 2 | 1 |
| Таспа | 0 | 1 | 0 | 0 | 4 | 6 | 5 | 9 | 3 | 28 | 3 | 0 |
| ЖАРАЙДЫ МА | 0 | 1 | 8 | 4 | 4 | 6 | 5 | 9 | 3 | 40 | 2 | 1 |
| Автоәлем | 0 | 5 | 8 | 0 | 3 | 6 | 5 | 9 | 3 | 39 | 2 | 1 |
| Х5 бөлшек сауда тобы | 0 | 1 | 8 | 0 | 4 | 5 | 5 | 9 | 3 | 35 | 2 | 1 |
| Балалар әлемі | 0 | 4 | 8 | 4 | 4 | 6 | 5 | 9 | 3 | 43 | 2 | 1 |
| Дикси | 0 | 4 | 6 | 0 | 4 | 0 | 5 | 9 | 3 | 31 | 2 | 1 |
| Карусель | 0 | 1 | 8 | 0 | 4 | 6 | 5 | 9 | 3 | 36 | 2 | 1 |
| пенни | 0 | 1 | 0 | 0 | 4 | 0 | 5 | 9 | 3 | 22 | 3 | 0 |
| Космос тобы | 0 | 5 | 6 | 0 | 4 | 6 | 5 | 9 | 3 | 38 | 2 | 1 |
| Магнит | 0 | 5 | 8 | 8 | 4 | 6 | 5 | 9 | 3 | 48 | 1 | 1 |
| Магнолия | 0 | 0 | 2 | 0 | 2 | 6 | 5 | 9 | 3 | 27 | 3 | 0 |
| M.Video (2007) | 0 | 5 | 8 | 4 | 4 | 0 | 5 | 9 | 3 | 38 | 2 | 1 |
| «НТС» АҚ | 0 | 5 | 0 | 0 | 2 | 6 | 0 | 9 | 3 | 25 | 3 | 0 |
| Ресейдің аяқ киімдері | 0 | 4 | 2 | 4 | 4 | 6 | 5 | 9 | 3 | 37 | 2 | 1 |
| Жол қиылысы (2005) | 0 | 1 | 6 | 0 | 4 | 5 | 5 | 9 | 3 | 33 | 2 | 1 |
| Пивдом | 0 | 5 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 9 | 3 | 19 | 3 | 0 |
| Отбасы | 0 | 5 | 8 | 4 | 4 | 6 | 5 | 9 | 3 | 44 | 1 | 1 |
| Elekam | 0 | 5 | 4 | 0 | 2 | 0 | 5 | 9 | 3 | 28 | 3 | 0 |
| Макро | 1 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 9 | 3 | 20 | 3 | 1 |
| Престиж Экспресс | 1 | 5 | 8 | 0 | 2 | 0 | 0 | 9 | 3 | 27 | 3 | 1 |
| Арбат престижі | 1 | 0 | 4 | 0 | 3 | 0 | 5 | 0 | 3 | 15 | 3 | 1 |
| Орхидея | 1 | 5 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 9 | 3 | 23 | 3 | 1 |
| ақ фрегат | 1 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 9 | 3 | 22 | 3 | 1 |
| Марта | 1 | 5 | 0 | 0 | 2 | 0 | 5 | 9 | 3 | 24 | 3 | 1 |
| Матрица | 1 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 8 | 3 | 1 |
| Меркурий (өзін-өзі мақтау) | 1 | 5 | 0 | 0 | 2 | 0 | 5 | 9 | 3 | 24 | 3 | 1 |
| Миннеско | 1 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 9 | 3 | 21 | 3 | 1 |
| Мосмарт | 1 | 5 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 3 | 11 | 3 | 1 |
| Полисия | 1 | 5 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 9 | 3 | 19 | 3 | 1 |
| жетінші континент | 1 | 5 | 8 | 4 | 3 | 6 | 0 | 9 | 3 | 38 | 2 | 0 |
| Техносила | 1 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 9 | 3 | 22 | 3 | 1 |
| TOAP | 1 | 5 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 9 | 3 | 19 | 3 | 1 |
* Бағанда скорингтік үлгі бойынша компанияны несиелеу туралы дұрыс шешімді алған-алмағанымызды көрсетеді.
