Новости и статьи

Здесь публикуются новости и авторские статьи основателя проекта на темы управления бизнесом, мотивации, личностного роста и коммуникаций. Огромное спасибо нашим читателям за поддержку и интерес к нашей работе.

По всем вопросам свяжитесь с нами любым удобным способом:

E-mail: admin@akonnov.ru
Телефон: +7 925 506 58 05
Статьи

Cистема оценки кредитного риска при установлении отсрочки платежа юридическим лицам

В прошлом году я разработал систему оценки кредитоспособности контрагентов для одного крупного производственного холдинга, лидера в своей отрасли.
В прошлом году я разработал систему оценки кредитоспособности контрагентов для одного крупного производственного холдинга, лидера в своей отрасли. Необходимость самостоятельной разработки была вызвана тем, что в открытом доступе отсутствуют готовые, общепринятые модели с требуемым соотношением трудозатрат, эффективности и надежности для целей оперативного скоринг-анализа клиентов. Сегодня я опишу основные подходы, которые использовал я.

Техническим решением такой задачи могут выступать:

1) Использование готовой библиотеки (например, на GitHub) для разработки программы скоринг оценки корпоративных контрагентов банками, с адаптацией ее для целей бизнеса. В таких библиотеках может использоваться метод графов (деревья, лес решений и т.п.) на базе языков программирования Pythonи R.

2) Использование классической балльной модели оценки с привлечением сотрудника эксперта.

На тот момент мы решили остановиться на классической балльной модели оценки, т.е. втором варианте. За основу было решено взять модель оценки вероятности банкротства - Altman Z-score с соответствующей адаптацией. Данная модель была разработана Эдвардом Альтманом, в ее основе лежит модель множественного дискриминантного анализа (MDA). Расчет строится на прошлых статистических данных финансовой отчетности предприятий, которые позволяют спрогнозировать наступление банкротства.

В модели учитываются следующие показатели бизнеса:
1) Чистый оборотный капитал ÷ Активы
2) Нераспределенная прибыль ÷ Активы
3) Прибыль до вычета процентов к уплате и налогов (EBIT) ÷ Активы
4) Собственный капитал ÷ Обязательства

Преимуществами модели являются:
1) С вероятностью 95% позволяет предсказать дефолт заемщика в течении ближайших 12 месяцев.
2) Используется общедоступная информация данных финансовой отчетности.
3) Простота применения и интерпретации полученных результатов.

Мной дополнительно был введен критерий оценки деловой репутации контрагентов, который учитывает внутренние и внешние угрозы. Основной акцент был сделан на анализ следующих групп угроз: корпоративные и этические риски, судебные и уголовные риски, финансовые риски.


Результаты анализа финансового положения и анализа деловой репутации сопоставляются и контрагенту присваивается тот или иной рейтинг. Далее на основании рейтинга проводится расчет кредитного лимита с учетом истории взаимодействия с клиентом, наличия страхового покрытия или дополнительного обеспечения, прошлых и ожидаемых отгрузок.

Для компаний и ИП, находящихся на специальных режимах налогообложения, была разработана альтернативная модель оценки кредитоспособности на основании данных оборотов по счетам и книге учетов доходов и расходов.

За счет реализации данного решения возможно достижение следующих целей:
1.Сокращение количества дней просрочки итого по всем клиентам
2.Повышение скорости реагирования в случае изменения риск-контура контрагента
3.Высвобождение оборотного капитала

Если Вы заинтересованы во внедрении программных решений, проведении Цифровизации отдельных блоков бизнеса в Вашей компанией, то я с удовольствием помогу в реализации таких проектов. Прошу обращаться ко мне через мой сайт: http://akonnov.ru/ или через мой Телеграм канал: https://t.me/biz_in
Бизнес