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. 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