Оценка банками кредитоспособности юридических лиц в условиях развития нейросетевых экспертных систем: На примере Приморского края

Постановка проблемы и актуальность исследования.

Проблема совершенствования кредитного механизма является одной из приоритетных как в России, так и за рубежом. Определение кредитоспособности заёмщика— задача, ежедневно решаемая работниками кредитной организации, процедура проведения которой имеет чётко регламентированную схему. В то же время кредитоспособность заёмщика является одним из наиболее сложных вопросов в механизме возвратности кредита. Необходимость изучения сущности кредитоспособности объясняется как отсутствием единого мнения среди разных авторов по поводу определения самого понятия, так и дальнейшим развитием банковской инфраструктуры, которая в свою очередь оказывает влияние на формирование и содержание данного термина.

Необратимый процесс развития сферы банковского обслуживания и экономических отношений в целом, вносит постоянные коррективы в критерии оценки кредитоспособности, в результате чего возникает необходимость постоянного контроля и внесения изменений в процесс анализа кредитоспособности предприятия-заёмщика.

Проведённый анализ методик, применяемых отечественными коммерческими банками, показал, что большинство из них являются заимствованными из зарубежных источников, однако используемые в данных методиках расчёты оценки финансового состояния неприменимы к российским предприятиям. Причём, применяемые в отечественных методиках оценки кредитоспособности предприятий нормативы не соответствуют реальному уровню финансово-экономического развития предприятий того или иного региона. Они были разработаны давно и не подвергались корректировки.

Согласно нормам Базельского комитета и рекомендаций Банка России, оценка кредитоспособности предприятия-заёмщика должна учитывать специфику отрасли, в которой функционирует потенциальный кредитор. Несмотря на веские аргументы о необходимости применения отраслевых финансовых показателей при проведении оценки кредитоспособности, а также рекомендации ведущих экономистов РФ о разделении потенциальных заёмщиков на отраслевые группы, в настоящее время не существует научно обоснованной и целостной методики, соответствующей этим требованиям.

Отсутствие чётких критериев оценки качественных параметров отраслевой специфики не позволяет осуществлять контроль соответствующими органами над коммерческими банками относительно выполнения данных рекомендаций. В связи с этим отечественные кредитные организации либо не учитывают отраслевую специфику заёмщика, либо выделяют особенности результатов отдельных показателей лишь торговых предприятий.

В настоящее время отечественными банками слабо применяются компьютерные технологии, основанные на использовании искусственного интеллекта. За рубежом уже сформировался положительный опыт применения нейронных сетей кредитными организациями (Bank of America, Chase Manhattan Bank of New York). В настоящее время в США создаются научные центры, занимающиеся разработкой новых технологий в области применения нейронных сетей для оценки кредитоспособности заёмщиков. Однако ни зарубежные, ни отечественные коммерческие банки не применяют методик, основанных на использовании нейронных сетей, позволяющие определить кредитный рейтинг заёмщика, которые позволили бы сократить время рассмотрения кредитных заявок, а также существенно повысить уровень оценки кредитоспособности заёмщика.

Вышеуказанные моменты определили актуальность исследования.

Степень разработанности, теоретическая и практическая база исследования.

Сущность кредитоспособности, а также проблемы её оценки рассматривались зарубежными учеными: Э. Альтманом, Г. Андерсоном, А. Арутуняном, У. Бивером, Н. Бунге, Д. Кейнсом, Д. Колдвелом, Р. Коттером, Б. Нидлзом, Э. Ридом, Дж. Сингелом, А. Смитом, Г. Спрингейтом, Д. Фулмером, Дж. Шимом и др.

Проблемам формулировки определения «кредитоспособность» в той или иной мере посвящались работы Е. И. Ададурова, Г. М. Кирсюк, А. И. Ольшаного,.

О.И. Лаврушина, Ю. В. Рожкова, М. О. Сахаровой, Г. М. Тарасовой, Е.Б. ШрРйн-ской.

Разработка методик оценки кредитоспособности заёмщиков нашли '" Сражение в трудах А. В. Батунина, В. Н. Едроновой, Д. А. Ендовицкой, О.П. • ЙЭце-вой, Г. Г. Кадыкова, Т. И. Овчинниковой, И. В. Пещанской, А. Н. Предтечей^ого, Р. С. Сайфулина, А. Ф. Черненко, Е. Б. Ширинской и т. д.

В области применения искусственных нейронных сетей в финансовоДеятельности большой интерес представляют работы Д.-Э. Бэстенса, Ван Де1 Берга В.-М., Д. Вуда, M.JI. Кричевского, С. Хайкина.

На позицию автора повлияли также труды дальневосточных учёных,"снимающихся финансово-кредитными проблемами, таких как В. Ф. Бадюков Л.И. Вотинцева, В. А. Останин, В.В. Рудько-Силиванов, А. И. Фисенко.

В ходе работы использовались статистические данные предприятийЗПри-морского края, сгруппированных по отраслевой принадлежности, инструстив-ные и методические материалы Банка России, методические материалы отечественных банков, в том числе Приморского края, собранные и проанализированные лично автором.

Объектом исследования кредитоспособность предприятий-заёмщиков как фактор минимизации финансовых потерь коммерческих банков. j.

В качестве предмета исследования определены методы оценки коммерчеI скими банками кредитоспособности юридических лиц в условиях применения нейронных сетей.

Цели и задачи диссертационного исследования.

Основной целью диссертационного исследования является теоретическое исследование сущности процесса оценки кредитоспособности коммерческим банком юридических лиц и разработка соответствующей методики оценки с использованием современного математического аппарата.

Для достижения поставленной цели определены и решались следующие задачи:

1. Исследовать и раскрыть экономическую сущность кредитоспособности.

2. Оценить степень влияния региональных и отраслевых особенностей предприятий на результаты расчётов коэффициентов, оценивающих уровень кредитоспособности заёмщиков.

3. Разработать методический подход к оценке кредитоспособности юридических лиц, учитывающий региональную и отраслевую специфику предприятий.

4. Раскрыть сущность и механизм использования искусственных нейронных сетей применительно к сфере банковских услуг.

5. Сформулировать рекомендации по внедрению нейросетевых экспертных систем в процесс оценки кредитоспособности юридических лиц коммерческими банками Приморского края.

6. Обосновать возможность использования нейронных сетей и разработать модель присвоения кредитного рейтинга предприятию-заёмщику.

Научная новизна результатов диссертационного исследования, выносимых автором на защиту, заключается в следующем: раскрыта сущность кредитоспособности как неотъемлемой части процесса банковского кредитования и на этой основе дано авторское понятие «кредитоспособность», включающее в себя описание результата оценки кредитоспособности заёмщика, являющееся основной составляющей заключения о выдаче ссудыдоказано, что региональная и отраслевая специфика предприятий оказывает значимое влияние на результаты рассчитываемых коэффициентов, оценивающих уровень кредитоспособности заёмщиковпредложен методический подход к оценке кредитоспособности юридических лиц, учитывающий региональную и отраслевую специфику заёмщиков, что позволяет существенно уменьшить риск невозврата выдаваемых банками ссудраскрыта сущность искусственных нейронных сетей и концептуально обоснована целесообразность применения нейросетевых экспертных систем при оценке кредитоспособности юридических лицданы рекомендации по внедрению нейросетевых экспертных систем в процесс оценки кредитоспособности юридических лиц коммерческими банками Приморского краясформулировано и введено в научный оборот понятие «виртуальный кредитный эксперт», которое обогащает научные представления о возможности применения искусственных нейронных сетей в кредитном процессе.

Теоретическая значимость работы заключается в разработке научно обоснованного подхода к оценке кредитоспособности юридических лиц на основе использования нейронных сетей, в том числе разработке теоретических и методических положений по оценке кредитоспособности предприятий с учётом их отраслевой специфики.

Практическая значимость результатов диссертационного исследования заключается в возможности их использования коммерческими банками для оценки кредитоспособности потенциальных предприятий-заёмщиков.

Основные положения диссертационного исследования могут быть использованы в учебном процессе при изучении дисциплин, связанных с анализом финансового состояния предприятий, организаций, деятельности банков, использованием информационных технологий в кредитных организациях.

Апробация работы осуществлялась в ходе обсуждения её результатов на международных и межвузовских научно-практических конференциях: Четвёртая международная научно-практическая конференция «Экономика и менеджмент: проблемы и перспективы» (СПбГПУ, 2005) — Межвузовская научно-практическая конференция «Стратегическое управление инновационным развитием экономики России» (СПбГПУ, 2005) — Межвузовская научно-практическая конференция: «Управление устойчивым развитием экономических систем» (СПбГПУ, 2006) — Восьмая Международная очно-заочная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых исследователей «Интеллектуальный потенциал вузов — на развитие Дальневосточного региона России и стран АТР» (ВГУЭС, 2006) — Международная конференция кредитных союзов (Владивосток, 2006) — Научно-практическая конференция «Управление структурными преобразованиями в экономике России» (СПбГПУ, 2006).

Внедрение результатов работы осуществлено в «Примсоцбанке» (Владивосток).

Публикации. По результатам выполненных в диссертации исследований опубликовано 10 печатных работ, общим авторским объёмом 4,1 п.л.

Объём и структура диссертационной работы. Диссертационное исследование изложено на 186 страницах текста, состоит из введения, трёх глав, заключения, списка использованных источников из 144 наименований, пяти приложений. Работа иллюстрирована 24 таблицами, 13 рисунками.

Заключение

.

Приступая к работе, нами была определена цель исследования, предполагающая теоретическое исследование сущности процесса оценки кредитоспособности коммерческим банком юридических лиц и разработка соответствующей методики оценки с использованием современного математического аппарата.

В диссертационной работе широко используется как теоретический, так и практический опыт в области разработок различных методик кредитования юридических лиц. Проведённое исследование, в основе которого лежит анализ зарубежного и отечественного опыта оценки кредитоспособности предприятий, позволяет сформулировать следующие выводы и предложения:

1. Понятие «кредитоспособность», как неотъемлемая часть процесса банковского кредитования, претерпевало все изменения, которые происходили с самой банковской системой в России. Экономисты трактовали данное понятие, основываясь на процессах, происходящих в банковской системе в тот или иной исторический отрезок времени, а также уровня развития банковского обслуживания в этот момент.

В нашем понимании кредитоспособность — это способность заёмщика, к совершению кредитной сделки на условиях возвратности, срочности и платности, определённая на основе удовлетворительной оценки его финансово-хозяйственной деятельности и наличии положительной кредитной истории. Как видно из определения, мы сохранили в нём все факторы, определяющие понятие кредитоспособности и добавили описание результата оценки кредитоспособности заёмщика, который как раз и является наиболее важным в процессе решения о предоставлении кредита банком. Таким образом, сформулированное нами определение носит более практический характер, и в тоже время соответствует требованиям, предъявляемым к классическому определению понятия «кредитоспособность».

2. Прогнозная характеристика кредитоспособности заёмщика является основным её отличием от платёжеспособности. Кредитоспособность заёмщика прогнозирует его платёжеспособность на ближайшую перспективу, а именно на предполагаемый период пользования кредитом. Степень неплатёжеспособности в прошлом является одним из формальных показателей, на которые опираются при оценке кредитоспособности клиента.

Ещё одно существенное различие между платёжеспособностью и кредитоспособностью — это различие по источникам погашения. Заёмщик обычную свою задолженность (кроме ссудной) должен погасить, как правило, за счёт выручки от реализации продукции, работ, услуг. Ссудная задолженность имеет ещё три источника погашения: выручку от реализации имущества, принятого банком в залог по ссудегарантию другого банка или поручителястраховые возмещения.

Оценка способности заёмщика расплатиться по кредитным обязательствам предполагает всесторонний анализ его финансового состояния и общей экономической ситуации в регионе и отрасли, где функционирует исследуемое предприятие. Готовность выполнить обязательства по кредиту не является во многом только экономической характеристикой, а зависит также от репутации и порядочности заёмщика.

3. Кредитные бюро являются информационными посредниками между банками и предприятиями — заёмщиками. С одной стороны, являясь аккумуляторами кредитных историй заёмщиков, они являются своего рода помощниками кредитных экспертов при определении уровня кредитоспособности потенциальных клиентовс другой стороны, кредитные бюро путём изменения стоимости на свои услуги, а также в результате государственного регулирования законодательных актов об использовании внешних источниках информации коммерческими банками могут оказывать также и негативное влияние на развитие кредитного процесса в стране.

4. Актуальным, на наш взгляд, представляется вопрос создания Бюро кредитных историй в Приморском крае. Однако данный информационный ресурс в крае ещё не существует. Это объясняется несколькими причинами: во-первых, отдалённость региона от центра России, что приводит к замедленности в принятии новых решений, данный фактор еще можно назвать местным консерватизмомво-вторых, естественное нежелание коммерческих банков платить кредитным бюро за обслуживание по выдаче интересующей их информации. Все эти факторы являются препятствием на пути создания Приморских кредитных бюро.

Объединение коммерческих банков с кредитными кооперативами в образовании совместной информационной базы данных помог бы не только значительно увеличить базу данных, но и повлиял бы на стоимость оказываемых услуг в сторону их уменьшения.

6. Деятельность кредитных бюро может стать одним из государственных рычагов по регулированию кредитной деятельности в стране. Данный механизм может происходить путём воздействия как через законодательные акты, регулирующие деятельность кредитных бюротак и через уполномоченный законодательный орган, который осуществляет контроль и надзор за деятельностью бюро кредитных историй.

7. В условиях межбанковской конкуренции особое значение приобретает необходимость тщательного исследования кредитной организацией возможностей совершенствования внутренних бизнес-процессов на рынке кредитных услуг. Острая конкуренция между банками вызывает не только необходимость искать оптимальные стратегии развития на финансовом рынке, но и совершенствовать информационные технологии. Решающим фактором в конкурентной среде банков является успешное внедрение компьютерных технологий, которые могут приблизить их к самым передовым достижениям мировой банковской практики.

Понятие нейронных сетей в области применения их при оценке кредитоспособности заёмщиков коммерческими банками может быть сформулировано следующим образом: нейронная сеть — это кибернетический процесс обработки информации о заёмщике, основанный на методе предварительного обучения, а также накапливающий вновь приобретенные знания, с целью последующего определения уровня кредитоспособности клиента. Данное нами определение отличается от традиционного, предлагаемого специалистами в области информационных технологий, т.к. не раскрывает технологический процесс функционирования нейронной сети, а показывает сущность процесса нейронной сети при использовании её в процессе определения уровня кредитоспособности.

8. Применение нейросетевых технологий кредитными организациями Приморского края в настоящее время не распространено. Данное обстоятельство связано с рядом объективных причин. Во-первых, отсутствием среди банковских служащих грамотных специалистов, имеющих достаточный уровень знаний в области нейронных сетей. Во-вторых, незнание руководства коммерческих банков о преимуществах применения программных продуктов нейронных сетей в процессе оценки кредитоспособности заёмщиков. Решение данных проблем представляется довольно простым: местные университеты выпускают достаточное количество специалистов, обладающих теоретическими и практическими знаниями в вопросах нейронных сетей. Коммерческим банкам необходимо только установить договорные отношения с учебными заведениями о дополнительной специализации данных выпускников в области коммерческого кредитования. Что касается заинтересованности руководства кредитных организаций в применении нейронных сетей, то это — временные трудности. В настоящее время в центральных регионах страны применение нейросетевых пакетов приобретает всё большую популярность, следовательно, через небольшой промежуток времени заинтересованность в применении данных технологических разработок возникнет и в нашем крае.

9. Изучение опыта сравнительного анализа прогноза банкротств различными методиками показывает:

А) нейросетевое моделирование обеспечивает наилучшую точность предвидение банкротств: порядка 90%, по сравнению с 80 — 85% точностью для других статистических методик (дискриминантный анализ, логистический анализ и т. д.);

Б) при желании можно повысить «подозрительность» нейросети, обеспечив точность выявления банкротов вплоть до 99%;

В) банкротство можно уверенно предсказывать за несколько лет до его фактического наступления, причём точность предсказания за два года практически не отличается от точности предсказания за год. Таким образом, неявные сигналы неблагополучия присутствуют в финансовой отчётности фирмы задолго до её краха.

10. Проведённый нами анализ зарубежных методик определения кредитоспособности заёмщика показывает, что большинство кредитных организаций переходят от использования метода, основанного на наборе показателей, к интегральному понятию рейтинга. Основной показатель, используемый зарубежными коммерческими банками для оценки кредитоспособности заёмщика, — кредитный рейтинг. Использование рассмотренных методик в «чистом» виде в отечественных условиях осложняется объективными межстрановыми различиями в деятельности заёмщиков. Проведение комплекса мероприятий, направленных на исправление недостатков рассмотренных зарубежных методик, позволит повысить точность и эффективность расчётов.

11. Проведённый нами анализ отечественных методик оценки кредитоспособности предприятий коммерческими банками показал следующее. Первое, большинство отечественных методик основаны на зарубежном опыте прогнозирования банкротств. Второе, мы выявили основные недостатки и преимущества применяемых методик. Вывод, который можно сформулировать по окончании проведённого анализа — это необходимость разработки отечественной методики, основанной на анализе отраслевых коэффициентов, а также содержащий в своей основе статистическую базу российских предприятий. Основной причиной необходимости скорейшего решения данной проблемы — это принятие Положения «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности».

12. Разработанная методика оценки кредитоспособности заёмщика с учётом его региональной принадлежности и отраслевой специфики, основанная на расчётах реальной финансовой отчётности предприятий Приморского края, позволит более адекватно определять финансовое состояние потенциального заёмщика, что приведёт к снижению кредитных рисков коммерческих. банков Приморского края.

13. Качественная оценка кредитоспособности предприятия (качество работы управленческого персонала, межличностные отношения в коллективе и т. д.) в большей степени подвержена субъективному мнению кредитного эксперта, проводящему финансово-экономический анализ уровня кредитоспособности потенциального клиента. Необходимо учитывать также тот факт, что широкое распространение рынка кредитных услуг в нашей стране произошло сравнительно недавно. При принятии решения о выдаче кредита ссудозаёмщику формально оцениваются только количественные параметры, взятые из бухгалтерской отчётности. До настоящего времени не существует хорошо разработанных, и в свою очередь проверенных временем методик именно качественной оценки финансово-хозяйственной деятельности предприятия.

В связи с этим в настоящее время актуальным становится применение кредитного рейтинга предприятия с использованием статистического анализа финансовых коэффициентов. Такой подход представляется наилучшим решением, поскольку ему можно дать математическое обоснование и проверить его работоспособность на большом объёме реальных статистических данных.

Предложенный нами новый подход основан на идее экспертной кредитной упорядоченности предприятий, по которым имеется статистическая база данных о результатах их хозяйственной деятельности, и применении нейронных сетей для построения алгоритмов оценивания кредитоспособности. Разработанная модель не слишком сложна, но показывает достаточно точные результаты. Автоматизация построения моделей такого типа может быть осуществлена с использованием ряда доступных нейросетевых пакетов программ.

14. Разработанная нами модель оценки кредитоспособности заёмщика, основанная на использовании нейронной сети, присваивает предприятию кредитный рейтинг. Что невозможно в принципе сделать, используя статистические модели. Статистические модели позволяют оценить предприятие только по трём-четырём критериям, а модель на основе нейронных сетей присваивает индивидуальный кредитный рейтинг каждому ссудозаёмщику.

15. Согласно авторскому определению, под «виртуальным кредитным экспертом» понимается разработанная и обученная модель нейронной сети, определяющая кредитный рейтинг предприятия на основе его финансовых коэффициентов с целью принятия дальнейшего решения о предоставлении кредита.

Существенным преимуществом разработанного «виртуального кредитного эксперта» является, то, что в основу обучающей выборки нейронной сети заложена предложенная во втором разделе диссертационного исследования статистическая модель, учитывающая отраслевые особенности предприятий.

Основным из стимулов скорейшего внедрения «виртуального кредитного эксперта» среди региональных коммерческих банков является простота его использования. Уже разработанная и обученная модель не требует от пользователей каких-либо навыков в области программирования или обладанием специфических знаний в области нейронных сетей. Представленная модель обладает возможностью самообучения в процессе её использования, т. е. с течением времени она будет реагировать на происходящие изменения в показателях вводимых в неё коэффициентов и постепенно изменять присваиваемые предприятиям рейтинги. В данном случае на изменение величины финансовых коэффициентов может влиять множество факторов, таких как развитие региональной экономики, инфляционные процессы и т. д. Этот показатель существенно отличает «виртуального кредитного эксперта» от обычно применяемых статистических моделей.

16. Одним из будущих вариантов совершенствования «виртуального кредитного эксперта» может стать постановка задачи не только оценки уровня кредитоспособности предприятия, но и как возможности предсказания дальнейшего развития предприятия с точки зрения его надёжности как заёмщика коммерческого банка.