Полная версия

Главная arrow Финансы arrow Кредитование малого бизнеса

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

СКОРИНГ

• Статистический скоринг • Математическая модель индивидуального анализа

Условно скоринговые модели можно разделить на два типа: статистические модели и модели, основывающиеся на индивидуальном анализе заемщика. В главе рассмотрены оба типа и обоснован выбор скоринговой модели для кредитования предприятий малого бизнеса.

Итак, что такое скоринг? По сути скоринг (англ, score — счет) — это балльная методика оценки кредитоспособности заемщика.

Типы скоринговых моделей:

  • 1) системы, базирующиеся на статистических данных по однородным группам заемщиков. Логика данных систем заключается в том, что предприниматели, занятые в одной сфере бизнеса (например, розничной торговле обувью) и имеющие схожие условия ведения бизнеса, способны показывать приблизительно одинаковый финансовый результат. Платежеспособность заемщика рассчитывается не на основании индивидуальных показателей, а на основании статистических показателей группы предпринимателей с однородным видом деятельности;
  • 2) математические системы индивидуального анализа. За основу берется индивидуальная информация по каждому клиенту, а платежеспособность рассчитывается на основании множества персональных данных, при этом анализ проводится по классической схеме со сбором необходимых финансовых и правовых документов.

СТАТИСТИЧЕСКИЙ СКОРИНГ

Этот вид получил широкое применение при кредитовании физических лиц и используется некоторыми кредиторами при принятии решения о возможности предоставления небольших сумм малым предприятиям. Мы не будем касаться темы скоринга, определяющего кредитоспособность физических лиц. Поговорим о предпринимателях. В данном случае предприниматель, обратившийся за кредитом, зависит не столько от своих способностей и достижений в бизнесе, сколько от результатов ведения дел его конкурентами.

Рассмотрим примерный алгоритм такого скоринга (данная ско- ринговая модель существует на самом деле) для предприятий розничной торговли (розничная торговля составляет порядка 60-65% заемщиков в кредитном портфеле):

  • 1) определяем вид деятельности: розничная торговля;
  • 2) конкретизируем вид деятельности, указывая группы товаров: продукты питания, бытовая химия, одежда, обувь, автозапчасти и пр. У предприятий розничной торговли не так много групп товаров, поэтому будет нетрудно перечислить основные из них;
  • 3) определяем торговую площадь, разделяя ее на две категории: до 25 м2 включительно и свыше 25 м ,
  • 4) рассчитываем базовый показатель доходности для каждой группы товаров на 1 м2, исходя из торговой площади. Базовый показатель рассчитывается на основании усредненных статистических данных с некоторой поправкой на инфляцию и учитывает возможную сезонность в тех видах деятельности, в которых она присутствует. Кстати, один из недостатков статистического скоринга — необходимость постоянного обновления значений параметров.

Алгоритм работы с заемщиком при использовании статистического скоринга:

  • • предприниматель обращается в банк с необходимым пакетом документов. В отличие от классической модели работы с малым бизнесом выезд на место не осуществляется. Издержки сокращаются, скорость принятия решения растет;
  • • кредитный специалист вводит в систему все необходимые данные для расчета рейтинга заемщика: в нашем случае — количество торговых точек, их площадь, среднемесячная выручка, срок работы торговых точек. В расчет берем только те точки, которые проработали более трех месяцев, при условии, что среднемесячная выручка на данных точках стабильна, то есть количество месяцев с выручкой ниже среднемесячной не превышает 4 из 12 или 3 из 6. Если есть ярко выраженная сезонность, делим выручку на две группы (сезон и не сезон).
  • • В нашем примере мы не касаемся косвенных факторов скоринга (проверка по линии службы безопасности, стоп-пара- метры кредитной программы и пр. — только расчет экономической части);
  • • на основании полученных данных скоринговая система сама принимает решение о сумме кредита и возможности кредитования.

Казалось бы, все просто и понятно и на первый взгляд система работоспособна. Срок принятия решения — меньше часа. Один кредитный специалист может выдать огромное количество подобных кредитов.

Обратимся к истории. В российских банках статистические ско- ринговые системы широко применялись (и давали хороший результат) с середины 2000-х гг. до начала кризиса в 2009 г. Причина успеха заключалась не в качестве скоринговой модели и точности подсчета статистических данных, а в стремительности роста экономики. Банков, специализирующихся на работе с малым бизнесом, в середине 2000-х гг. было крайне мало. Спрос на финансирование в несколько раз превышал предложение. В основном предприниматели пользовались услугами ростовщиков (частных кредиторов), получая деньги под огромные проценты и вполне справляясь с такой нагрузкой (хотя ростовщик не использовал скоринговых систем и специализированных методик оценки кредитоспособности, разве что применялись «специализированные» методы возврата денег в случае неплатежеспособности неудачливого предпринимателя). Банки вышли на рынок, имея более дешевые ресурсы, нежели у частных кредиторов, возможность предложить более гибкие схемы кредитования и более профессиональный подход к оценке кредитоспособности, то есть отношение к предпринимателю было скорее партнерским, нежели потребительским. Естественно, предпринимателю было по всем параметрам выгоднее обратиться в банк, разве что для получения кредита требовалось немного больше времени и приходилось собирать пакет документов.

На появление скоринговых моделей повлияли два фактора:

  • 1) высокий и все еще увеличивающийся спрос на кредиты со стороны малых предприятий;
  • 2) возникновение конкуренции на рынке кредитования малого бизнеса. Перед банками стояла задача не только сохранить своих клиентов, но и продолжать ударными темпами увеличивать портфель при сохранении издержек на прежнем уровне. Если ранее срок выдачи кредита составлял 3-5 дней, то теперь надо было ускориться, чтобы быть и более конкурентоспособными, и более успешными. Таким образом, можно было убить двух зайцев: уменьшить сроки кредитования и снизить издержки бизнес- процесса (увеличение количества заявок не способствует увеличению штата сотрудников).

Банки-лидеры на рынке кредитования малого бизнеса уже обладали обширной статистикой по деятельности своих заемщиков. В то время большинство предпринимателей думали больше о развитии бизнеса, чем о его сохранении, что делало их поведение однотипным: модели развития и ведения бизнеса в похожих сферах (например, в работе «челноков» или грузоперевозках) были аналогичными. Во всех сферах конкуренция среди предпринимателей была не слишком высока — места под солнцем хватало всем. Создавалось впечатление некой однородности. Начали появляться первые ско- ринговые модели, базирующиеся на статистике, которым было «отдано на откуп» принятие решения о кредитовании и параметрах финансирования. Не был учтен только один фактор: статистика основывалась на чрезвычайно успешном развитии российской сырьевой экономики, где малый бизнес целиком и полностью зависел от условий развития этой экономики, а не наоборот.

Начавшийся кризис конца 2000-х гг. показал, что скоринговые статистические модели принятия решения не оправдывают ожиданий, поскольку «заточены» под динамично развивающийся рынок. Многие предприниматели прекратили свою деятельность либо серьезно сократили объемы бизнеса. Изменилась поведенческая модель бизнесменов. Потребительский спрос упал, уровень конкуренции сильно возрос, однородность в развитии бизнеса исчезла — теперь каждый стал «сам за себя». Макроэкономическая ситуация внесла свои коррективы. Оптимистичная статистика развития малых предприятий середины 2000-х гг. не соответствовала новым реалиям и вряд ли будет соответствовать им в ближайшие годы.

Статистический скоринг не может быть эффективным инструментом для принятия решения о кредитоспособности малого предприятия в условиях нормального (не «галопирующего») развития экономики. Этому есть ряд причин:

  • 1. Данная модель оценки уравнивает способности/возможности предпринимателей в определенной группе, делает их идентичными друг другу. И это является основной ошибкой, поскольку:
    • • конкуренция не позволяет всем быть одинаковыми. Бизнес — агрессивная среда, не дающая возможности оставаться на одном месте и быть как все просто потому, что каждый «тянет одеяло на себя». Конкуренция запускает на рынок новых игроков и избавляет его от аутсайдеров;
    • • у каждого предпринимателя своя картина мира. Нет двух одинаковых людей.

Рассмотрим пример, взяв за основу двух представителей микробизнеса.

Два отдела в торговом центре. Вид деятельности — розничная торговля одеждой. Поставщики, размер торговой площади и ассортимент одинаковы. Но одному из предпринимателей пришлось закрыть свой отдел. Причина проста: его сосед оказался более активным — работал с браком, был более обходителен с клиентами, обслуживал посетителей сам, в то время как его конкурент пытался привлечь продавцов на небольшую зарплату, что привело к воровству и текучке кадров, а уровень работы с покупателями был крайне низким.

Это примеры тех субъективных факторов, которые нельзя оценить математически: невозможно оценить образ мышления предпринимателя на основе статистических данных, но именно образ мышления и способность принимать правильные решения играют основную роль в развитии бизнеса.

  • 2. Макроэкономическая ситуация может измениться в любой момент, внеся коррективы в поведенческую модель развития малых предприятий. Тем самым статистический скоринг способен давать результат на определенных этапах развития экономики — при взрывном росте, когда конкуренция нивелируется высоким уровнем спроса и низким уровнем предложения. Неизвестно, сколько будет длиться этот отрезок времени. Согласно теории американского финансиста Ральфа Нельса Эллиота[1], рынки движутся волнообразно. После импульсного движения вверх всегда идет коррекционное — спад. Поэтому формируя скоринговую модель в период импульсного развития экономики, надо предугадать начало коррекционной стадии, но это уже другой подход и другая стратегия.
  • 3. Поскольку применение статистического скоринга — дело весьма рискованное, некоторые кредиторы пытаются компенсировать риск повышенными процентными ставками, что в конечном итоге не спасает от просроченной задолженности в трудно прогнозируемых объемах и делает подобные условия кредитования неконкурентоспособными.

Завершая рассмотрение статистического скоринга, хотелось бы отметить, что работа с малыми предприятиями — это индивидуальная работа. Только такой подход даст положительный результат на длинной дистанции.

Теперь перейдем к индивидуальным системам принятия решения.

  • [1] Nature’s Law. The Secret of the Universe, by R.N. Elliott. 1946.
 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>