Головна
Головна → 
Фінанси → 
Банківська справа → 
« Попередня Наступна »
О.І. Лаврушин, О.Н. Афанасьєва, С.Л. Корнієнко. БАНКІВСЬКА СПРАВА: СУЧАСНА СИСТЕМА КРЕДИТУВАННЯ., 2007 - перейти до змісту підручника

2.4.3. Розподіл ваг між показниками і визначення кредитного рейтингу

Вибір ваг фінансових показників, які беруть участь у визначенні кредитного рейтингу, - один з недоліків статистичних методів аналізу. Це обумовлено неможливістю достовірно визначити «внесок» кожного показника в підсумкове значення рейтингу. Значення ваг сильно коливаються залежно від кредитної політики банку. Так, комерційні банки, що приділяють основну увагу здатності позичальника отримувати дохід, збільшують вагу показників рентабельності. У випадку, наприклад, підвищеної уваги до здатності підприємства відповідати за своїми зобов'язаннями збільшується значення коефіцієнтів ліквідності. Неоднакове розподіл вагових пропорцій підвищує допустимий рівень ризику, робить оцінку кредитоспроможності суб'єктивної, ускладнює оцінку позичальників. Так, кредитний рейтинг підприємства, обумовлений на основі чотирьох фінансових коефіцієнтів, приймає різні значення в залежності від зміни системи використовуваних ваг (табл. 2.22).


Варіація показника кредитного рейтингу досить суттєва - від 1,8 до 2,6 бала. У разі класифікації позичальників за значенням кредитного рейтингу в розмірі чотирьох груп одне і те ж підприємство може отримати різний кредитний рейтинг, що пояснюється не характером діяльності, а суб'єктивними відмінностями системи ваг, прийнятої в даному кредитному установі.
Отже, можна зробити висновок про те, що статистичні методи присвоєння кредитних рейтингів позичальників не вирішують проблему спотворення результатів оцінки через надмірну суб'єктивності процесу аналізу.
Яким же чином можна перейти від набору фінансових показників до узагальненого інтегрованого значенням кредитного рейтингу? Світовий досвід в області моделювання цього процесу виділяє два основних способи переходу від стану оцінки фінансового стану позичальника до рівня кредитоспроможності.
Наявність лінійної залежності між фінансовими показу-телямі і значенням кредитного рейтингу. Вперше дана модель була запропонована в 1966 р. Е. Альтманом. Рейтинг кредитоспроможності побудований за допомогою апарату мультиплікативного дискримінантного-го аналізу (МБА) і дозволяє в першому наближенні розділити господарюючі суб'єкти на стабільні підприємства і потенційних банкрутів. При побудові рейтингу Альтман обстежив 66 підприємств, половина яких збанкрутувала в 1946-1965 рр.., А половина працювала успішно, і досліджував 22 аналітичних коефіцієнта, які могли бути корисні для прогнозування можливого банкрутства. З цих показників він відібрав п'ять найбільш значущих і побудував багатофакторне регресійне рівняння. Таким чином, рейтинг кредитоспроможності являє собою функцію від деяких показників, що характеризують економічний потенціал підприємства і результати його роботи за минулий період.
Моделювання на основі нейронних мереж. Нейронна мережа являє собою багатошарову мережну структуру, що складається з однотипних елементів - нейронів, що імітують роботу головного мозку людини. Нейрони, пов'язані між собою складною топо-логией межсоединений, групуються в шари, з яких виділяються вхідний і вихідний шари. У нейронних мережах, застосовуваних для аналізу і прогнозування кредитоспроможності, нейрони вхідного шару сприймають інформацію про фінансові показники підприємства, а вихідний шар сигналізує про можливу реакцію на цю ситуацію. Спочатку нейронна мережа проходить спеціальний етап налаштування - навчання. Як правило, мережі пред'являється велика кількість заздалегідь підготовлених прикладів, для кожного з яких відома необхідна реакція у вигляді присвоєння того чи іншого значення рейтингу. Після певного періоду навчання мережа досягає стану, в якому з високою часткою точності можливе присвоєння підприємству рейтингу кредитоспроможності.
Отже, дослідження даної теми параграфа дозволяє сформулювати наступні висновки:
1. Алгоритм присвоєння кредитного рейтингу позичальника включає в себе кілька етапів, а саме: визначення кількісних і якісних показників, встановлення шкали клас - ності коефіцієнтів, вибір ваг, розрахунок рейтингу і його коригування на підставі якісних факторів.
З економічної точки зору основними фінансовими поки ^ казниками, що характеризують діяльність позичальника, служать показники рентабельності, ліквідності, оборотності і левереджа.
Після розрахунку коефіцієнтів необхідна їх інтерпретація. Які значення вважати оптимальними, а які ні? Встановлення шкали класності на основі показників варіації - дисперсії та середнього квадратичного відхилення - дозволяють класифікувати значення коефіцієнтів. Розраховані показники варіації правомірно використовувати тільки для аналізу позичальників, що належать до однієї галузі, так як середні значення показників сильно розрізняються від галузі до галузі.
Основним інструментом переходу від групи фінансових коефіцієнтів до інтегрованим показником рейтингу до теперішнього часу був метод дискримінантного аналізу, згідно з яким між коефіцієнтами і рейтингом існує лінійна залежність. Ступінь впливу коефіцієнта на значення рейтингу визначається вагою коефіцієнта. Проблема оптимального вибору ваг коефіцієнта - слабка ланка даної методики. Суб'єктивізм, властивий процесу присвоєння ваг, спотворює результати розрахунків.
Лінійна залежність між фінансовими показниками і значенням кредитного рейтингу є найпростішою, але не найточнішою формою зв'язку, оскільки проблема вибору ваг коефіцієнтів залишається невирішеною. Подальша коректування кредитного рейтингу з урахуванням якісних показників представляється не зовсім розумною, так як спочатку обраний тип зв'язку між кількісними показниками (лінійна залежність) суб'єктивний. Проте кре-дітно організації, які розраховують кредитний рейтинг за даною методикою, не вправі зупинятися на даному етапі, а повинні додатково враховувати запропоновані якісні показники.
Присвоєння кредитного рейтингу з використанням нейронних мереж починає застосовуватися у світовій банківській практиці. Дана методика дозволяє уникнути проблеми вибору ваг коефіцієнтів. У процесі навчання нейронна мережа досліджує нелінійну залежність між фінансовими коефіцієнтами і значеннями рейтингів. На основі виявленої залежності і нових значень коефіцієнтів потенційного позичальника визначається рейтинг його кредитоспроможності.
Запитання для самоконтролю
Як для точності розрахунку слід зважувати коефіцієнти, використовувані при визначенні фінансових показників діяль-ності підприємств?
Які особливості, притаманні підприємствам різних видів діяльності; чи слід враховувати їх при оцінці кредитоспроможності позичальника?
Який зміст трибальною шкали класності кожного показника, використовуваної в російській банківській практиці?
У чому полягає суть переходу від набору фінансових показників до узагальненого інтегрованого значенням кредитного рейтингу?
« Попередня Наступна »
= Перейти до змісту підручника =
© 2015-2022  econ.awardspace.biz