Методы оценки предприятий малого и среднего бизнеса и микрофинансовых кредитных организаций в Российской Федерации

Risk-Enterprise > Методы оценки предприятий малого и среднего бизнеса и микрофинансовых кредитных организаций в Российской Федерации

Методы оценки предприятий малого и среднего бизнеса и микрофинансовых кредитных организаций в Российской Федерации

Введение

Российская Федерация стремится к существенному расширению секторов МСП и микроорганизаций в своей экономике и предварительно предприняла меры по стимулированию и ускорению роста и инноваций.

Банкам (и другим кредитным учреждениям) это дает возможность с выгодой для себя наращивать портфель МСП (и микрофинансовых организаций), при условии эффективного преодоления дополнительных трудностей точной оценки кредитных рисков таких клиентов.

В данном документе рассматриваются эти ключевые проблемы оценки кредитных рисков и описаны меры по их устранению.

Предпосылка

Проактивные меры стимулирования и содействия МСП и микроорганизациям понизили барьеры к выходу на рынок для малых фирм и повысили конкурентоспособность таких фирм по отношению к более крупным игрокам. Эти меры охватывали:

  • Реформы регулирования, государственных закупок, политики конкуренции и делового администрирования
  • Требование о размещении минимум 15%-20% государственных закупок у МСП (и снижение требований службы безопасности к тем фирмам, которые отвечают предусмотренным критериям)
  • Приватизация
  • Обеспечение МСП благоприятных условий коммерческого пользования приобретенным государственным имуществом
  • Введение упрощенного налогового учета для МСП
  • Субсидирование процентной ставки по определенным займам
  • Гранты для стартапов
  • Улучшение доступа к внешнему финансированию путем: создания новых инвестиционных фондов, учреждения новых лизинговых компаний, основания банков, ориентированных на услуги для МСП, и предоставления гарантий по займам определенным коммерческим кредитным учреждениям для МСП
  • Усовершенствование процедур ликвидации и банкротства и мер правоприменения в отношении договоров
  • Учреждение: центров предпринимательства (оказывающих МСП коммерческие услуги), технопарков, бизнес-инкубаторов, образовательных и маркетинговых центров, консалтинговых центров и экспортных центров

Эти меры повышают роль МСП и микроорганизаций в экономике и, как следствие, спрос таких фирм на финансирование и кредитные средства.

Возможность

При условии надлежащей оценки кредитного риска МСП и микроорганизаций и должного соотнесения начисляемых процентных ставок с этими рисками (а также связанными с этим административными расходами кредитора), у банков появляется замечательная возможность успешно и прибыльно расти за счет предоставления кредитных линий этим расширяющимся секторам.

В настоящее время эта возможность используется не в полной мере.

Объем банковского кредитования МСП и микроорганизаций (на территории Российской Федерации) на данный момент низок, по сравнению с присущими сектору спросом и потребностью в кредитовании, поскольку лишь около 25% таких потенциальных заемщиков пользуются банковскими кредитными средствами. Более того, рынок кредитования МСП сосредоточен вокруг специализированных банков (например, банка МСП), предоставляющих этому рыночному сегменту бóльшую часть кредитных ресурсов.

Чтобы воспользоваться этой возможностью:

  • Банкам необходимы эффективные методологии оценки кредитных рисков для расчета вероятности дефолта (PD) и ожидаемых потерь при дефолте (LGD) заемщиков – МСП и микроорганизаций, которые полностью отвечают решению конкретных, встречающихся на практике проблем оценки таких заемщиков.
  • Начисляемые процентные ставки нужно соотносить с риском (PD и LGD) и административными затратами кредитора.
  • Надо внедрить оптимизированные, эффективные процедуры поддержки для соблюдения целесообразного баланса времени и сил на администрирование займов в зависимости от их размера.

Трудности оценки кредитного риска МСП и микроорганизаций

Оценке кредитного риска секторов МСП и микроорганизаций (по сравнению с крупными корпорациями) присущи дополнительные, практические трудности

  • Высокий процент отказов (примерно 40%-45%), отражающий недостаточную уверенность во внутренних методах и процедурах кредитной оценки. Высокий процент отказов также означает, что административные расходы на рассмотрение заявлений о предоставлении кредита распределяют по менее крупной базе (в целях компенсации затрат на случаи отказа).
  • Соотнесение процентной ставки и риска затруднительно при отсутствии надлежащих методов и процедур оценки кредитного риска. Неточное соотнесение может приводить к недостаточной компенсации кредиторам рисков, которые они на себя принимают, и подвергать их риску не быть выбранными самими заемщиками и проиграть конкурентам.
  • Обременительные требования к обеспечению. Требования к обеспечению, предъявляемые к заемщикам – МСП, склонны носить обременительный характер при высоких коэффициентах отношения обеспечения к сумме займа (прибл. 130%-150%). Кроме того, такие статьи, как дебиторская задолженность, транспортные средства и оборудование, часто не принимают в качестве обеспечения.
  • Многие компании работают в режиме стартапов или наращивания объемов деятельности (то есть работают менее чем 3-5 лет). Такие компании демонстрируют гораздо более высокую вероятность дефолта, чем более зрелые компании, находящиеся в том же финансовом положении. Более того, на их прошлую и текущую финансовую отчетность можно полагаться в меньшей степени.
  • Экономические и структурные различия по регионам / географическому расположению. Речь идет о структурных различиях в плане налогов, доступа к инженерным сетям, транспорту и необходимым трудовым ресурсам. О степени поддержки в рамках региона, удобстве ведения бизнеса, регулировании, эффективности правоприменения, коррупции.
  • Ограниченный объем традиционной кредитной информации. Недостаточная централизация и (широта охвата) кредитной информации о МСП, микроорганизациях и физических лицах. Помимо этого, бремя налогообложения не способствует прозрачности отчетности.
  • Многие кредиторы не обладают точными, эффективными инструментами кредитной оценки (особенно на рынке микрофинансирования)
  • Риск нецелевого использования (когда заемщик использует кредитные средства на альтернативные цели, в том числе личные, а не коммерческие, не соответствующие заявленным целям займа)
  • Основной персональный риск (с приостановкой коммерческой деятельности в силу непредвиденных обстоятельств, таких как смерть или недееспособность собственника или членов его или ее семьи)
  • Административные затраты (на оценку и контроль более мелких займов)
  • Административные затраты (резервы на покрытие потерь по кредитам и ссудам)

Высокий процент отказов

Высокий процент отказов (примерно 40%-45%), отражающий возможную недостаточную уверенность во внутренних методах и процедурах кредитной оценки. Высокий процент отказов также означает, что административные расходы на рассмотрение заявлений о предоставлении кредита распределяют по менее крупной базе (в целях компенсации затрат на случаи отказа).

Эффективные, точные и действенные методы кредитной оценки позволяют кредиторам уменьшить процент отказов, расходы и повысить прибыльность путем:

  • Внедрения эффективного, экономичного первоначального отсеивания заявлений о предоставлении кредита на основании предварительно установленных минимальных критериев кредитования, что снижает время и расходы на подлинные отказы.
  • Применения точных, эффективных методов кредитной оценки (к заявлениям, прошедшим «отсев»), что обеспечивает снижение общего процента отказов.
  • Соотнесения начисляемой процентной ставки с риском заемщика (что, в свою очередь, уменьшает риск не быть выбранным заемщиком, риск досрочной выплаты и улучшает соотношение риска и доходности).

Соотнесение процентной ставки и риска

Известно, что процентные ставки (в реальном выражении) варьируются в пределах 7%-9% для МСП и 15%-20% для микроорганизаций. Хотя такие ставки критикуют (как высокие), они не выделяются на фоне ставок, с которыми такие компании сталкиваются в других странах, и (в отсутствие субсидий и / или гарантий) могут быть целесообразными, учитывая более высокий риск таких фирм относительно более крупных корпоративных заемщиков, а также административные расходы кредитора. Разница между процентными ставками для МСП и для более крупных корпоративных заемщиков колеблется в районе 2%-3%, что тоже обосновано.

Главное аналитическое соображение при установлении процентных ставок заключается в том, что применяемая к конкретному заемщику процентная ставка отражает кредитный риск этого заемщика в отношении предоставляемых средств (то есть вероятность дефолта, PD, ожидаемые потери при дефолте, LGD, и риск убытков при дефолте, EAD, заемщика), а также надлежащее распределение административных затрат кредитора на оценку, мониторинг риска, создание резервов на покрытие убытков и возмещение потерь).

Соотнесение процентных ставок с риском не только обеспечивает получение кредитором надлежащей компенсации за принимаемый им риск, но и снижает риск отказа заемщика от выбора кредитора и риск досрочного погашения.

Точные, эффективные методы оценки кредитного риска (в сочетании с оптимизированными, экономичными процедурами) жизненно важны для правильного соотнесения процентных ставок с риском.

Обременительные требования к обеспечению

Требования к обеспечению, предъявляемые к заемщикам – МСП, склонны носить обременительный характер при высоких коэффициентах отношения обеспечения к сумме займа (прибл. 130%-150%). Кроме того, такие статьи, как дебиторская задолженность, транспортные средства и оборудование, часто не принимают в качестве обеспечения. Помимо этого, обращение взыскания может быть дорогостоящим и времяемким процессом, несмотря на улучшение процедур неплатежеспособности и ликвидации и усовершенствование регулирования (правоприменения) в сфере договорного права.

Очевидно, что залог недвижимого имущества (например, недвижимости, предприятий и определенного оборудования) обладает конкретными преимуществами перед залогом других видов активов, при условии что установлено право собственности на активы и обращение взыскания не является слишком обременительным. Не только можно провести проверку таких активов путем визуального осмотра, но и известно их место расположения, а сами активы непросто переместить (или, в некоторых случаях, полностью перенести) при возникновении необходимости обращения взыскания. Оценка такого обеспечения (и свойственной ему волатильности) не представляет никаких новых трудностей (когда речь идет о МСП или микроорганизациях); его легко подвергнуть анализу по методологии определения LGD (ожидаемых потерь при дефолте) в целях расчета (наряду с PD, вероятностью дефолта) общего кредитного риска и процентной ставки, необходимой для компенсации за такой риск.

Движимые, материальные активы (например, транспортные средства) представляют собой очевидную дополнительную проблему, поскольку они не ограничены одним физическим местом нахождения и определять их местонахождение может быть затруднительно (и дорого), если заемщик заранее стремился избежать ответственности в ситуации дефолта. Мало что можно сделать для смягчения этого дополнительного риска в случае мошенничества или выборочного дефолта. Несмотря на это, проактивное управление проблемными займами (задолго до дефолта) может во многом уменьшить этот риск во всех других случаях. В дополнение, технологии дают возможность мониторинга места расположения таких активов.

Методология определения LGD легко учитывает такие активы в качестве обеспечения (принимая во внимание такие признаки этих активов, как волатильность и амортизация), причем может допускать компенсацию (по всему портфелю) за выборочный дефолт и мошенничество.

Дебиторская задолженность может служить ценной и практичной формой обеспечения. Вопросы практического рассмотрения этого вида обеспечения включают:

  • Способен ли покупатель платить по счетам, подлежащим оплате?
  • Какая просрочка вероятна (на практике) до урегулирования расчетов?
  • Дебиторская задолженность приходится преимущественно на малую группу клиентов заемщика или простирается на большое число клиентов?
  • Будет ли доход по результатам урегулирования расчетов использован на обслуживание долга заемщика кредитору или направлен на иные цели?
  • Существует ли риск дефекта товаров / услуг, поставленных и включенных в счета к оплате (и, следовательно, неоплаты по счетам по указанной причине)?
  • Это подлинная или, возможно, мошенническая дебиторская задолженность?
  • Присущая дебиторской задолженности стоимость (в отсутствие вышеизложенного) и ее волатильность будут меняться в зависимости от характера поставленных товаров / услуг.

Повторим, что перечисленные выше трудности могут быть эффективно преодолены, а дебиторская задолженность может быть использована в качестве действующего обеспечения и потенциальная выгода от нее может быть включена в расчет LGD (и, как следствие, в определение процентной ставки, требуемой для возмещения за кредитный риск заемщика).

Наш модуль ARM (модуль дебиторской задолженности) использует балл PD покупателя (если кредитор уже присвоил покупателю такой балл) или (при отсутствии такого балла, присвоенного покупателю) заменяющий его секторальный показатель для определения кредитного риска покупателя.

Для расчета времени оплаты мы пользуемся секторальным распределением, полученным эмпирическим анализом кредиторской задолженности в рассматриваемом секторе. Распределение берется отдельно (когда целесообразно) для МСП, микроорганизаций и крупных корпораций (что отражает разное поведение). Если доступна финансовая отчетность заемщика прошлых периодов, мы также учитываем (с применением стандартных показателей и теории достоверности) историю фактической оплаты дебиторской задолженности заемщику).

Делаем корректировку на концентрацию (или диверсификацию) общей суммы дебиторской задолженности на немногих клиентах (или множестве клиентов) заемщика и поправку на риск возможного частичного дефекта поставленных товаров / услуг. Выборочный дефолт, мошенничество и риск нецелевого использования учитываем путем применения к полученному значению «фактора риска». Наконец, характер поставленных заемщиком товаров / услуг тоже обуславливает присущие дебиторской задолженности стоимость и волатильность.

Вместе с надлежащей оценкой такого обеспечения, нужны эффективные процедуры оптимизации мониторинга обеспечения и управления им для поддержания баланса административных расходов и соотношения выгоды и риска.

Аналогичным образом, нефиксированные ставки по всем активам или даже необеспеченным кредитным линиям (теоретически) можно учесть и включить в расчет LGD и процентных ставок, необходимых для компенсации за риск, принимаемый кредитором.

Выборочный дефолт, мошенничество и риск нецелевого использования можно смягчить еще и путем коллективных инициатив кредиторов, пользующихся услугами бюро кредитных историй. Основную информацию по займам и поведению заемщиков (включая даты и случаи просрочки, даты и случаи дефолта и способы выхода из дефолта, например, полное погашение / частичное погашение / непогашение) следует периодически подавать в бюро кредитных историй, а в отношении новых заявителей, претендующих на кредитные средства, стоит осуществлять поиск информации в бюро кредитных историй высокого уровня (что само собой разумеется).

Тот факт, что заемщик с самого начала поставлен в известность (а при просрочке ему напомнили) о последствиях выборочного дефолта, мошенничества или неспособности выйти из (подлинного) дефолта, а именно: (a) о централизованной регистрации, (b) информировании всех кредитных учреждений и (c) негативном влиянии на его способность получать кредиты в будущем (или на стоимость этих кредитов), – сам по себе мотивирует заемщиков избегать мошенничества, выборочного дефолта и недобросовестного поведения, тем самым изначально частично снижая эти риски.

Многие МСП и микроорганизации являются стартапами

Успешное, быстрое расширение секторов МСП и микробизнеса недостижимо исключительно за счет роста существующих, зрелых МСП с длительной историей ведения деятельности. Это очевидно. Следовательно, многие потенциальные новые клиенты из этих секторов работают в режиме стартапов (или наращивания) объемов деятельности, то есть активно ведут бизнес в течение менее чем 3-5 лет.

С точки зрения кредитного риска, полагаться на (короткую) финансовую и коммерческую историю таких компаний (или быть уверенными в ней) можно гораздо меньше. Более того, текущее (и прошлое) финансовое положение компаний, безусловно, изменится в будущем по мере достижения зрелости и устойчивости. Существующее (или первоначальное) финансирование будет использовано по мере наращивания компанией оборотов деятельности, а такие характеристики, как рост, эффективность расходования и прибыльность изменятся по мере развития коммерческой деятельности.

В целом, вероятность дефолта стартапа с определенным финансовым профилем значительно выше, чем PD более зрелой компании, находящейся в совершенно таком же финансовом положении. Степень дополнительного риска дефолта колеблется в зависимости от продолжительности существования фирмы.

Теоретически для оценки таких компаний желателен подробный, перспективный анализ проектного типа, но (в целом) такой подход непрактичен, неэкономичен в плане затрат или времязатрат ввиду объема необходимых кредитных средств.

Чтобы эффективно решить эту проблему, Risk-Enterprise применяет следующий проверенный практикой подход:

  • В обычном порядке при помощи нашей модели для МСП рассчитываем первоначальный кредитный балл (на базе сочетания баллов, учитывающих финансовые, нефинансовые и секторальные факторы).
  • Как функцию от периода существования фирмы, определяем значимость (или вес), придаваемый финансовому положению (для фирм, которые ведут деятельность менее 5 лет).
  • Затем рассчитываем итоговый балл или рейтинг, учитывая также любую дополнительную вероятность дефолта на основании длительности существования фирмы.

Экономические и структурные различия по регионам / географическому расположению

Между географическими территориями Российской Федерации действительно существуют структурные различия в: общей макроэкономической ситуации региона, регулировании, налогах, доступе к инженерным сетям и транспорту и легкости доступа к необходимым трудовым ресурсам. От одной географической области к другой также могут сильно отличаться степень поддержки в рамках региона, удобство ведения бизнеса, эффективность правоприменения и восприятие коррупции.

В целях надлежащего учета таких различий (и их влияния на профиль кредитного риска заемщика) мы включаем (и обновляем) баллы географического риска для каждого федерального округа, каждого региона, республики, территории или автономной области этих федеральных округов и для избранных крупных городов. Кроме того, отдельно рассчитываем отдельные секторальные баллы для крупных корпораций, МСП и микроорганизаций. Для тех заемщиков, которые ведут деятельность в нескольких регионах, обычно используем взвешенные по доходам средние баллы географического риска, наряду с (если целесообразно) поправкой на диверсификацию.

Ограниченный объем традиционной кредитной информации

В настоящее время информационный охват (через бюро кредитных историй или аналогичные организации) МСП, микроорганизаций и физических лиц в Российской Федерации недостаточно полон и централизован.

Как следствие, информация о кредитной истории МСП, микроорганизаций или их собственниках и директорах (или, на самом деле, качественные данные о текущем риске) не легкодоступна в целях кредитной оценки.

Для решения этой проблемы мы рекомендуем (и пользуемся) тремя отдельными, аналитически согласованными, проверенными практикой методами кредитной оценки для определения рисков дефолта МСП и микроорганизаций. Каждый из этих методов структурирован и протестирован относительно конкретного характера данных, доступных для кредитной оценки.

  • Модель, основанная на финансовой отчетности
  • Модель, основанная на данных бюро кредитных историй
  • Модель для микрофинансовых организаций

Модель, основанная на финансовой отчетности

Модель, основанная на финансовой отчетности, опирается на доступность финансовой отчетности МСП или микроорганизации, на базе которой можно вычислить финансовые показатели и коэффициенты, после чего с помощью предварительно установленных (полученных) эталонных значений можно присвоить баллы. Кроме того, модель учитывает (характерные для МСП и микроорганизаций) географические и секторальные факторы риска, а также определенные нефинансовые факторы риска.

Мы признаем, что требования к отчетности МСП и микроорганизаций менее обременительны, и их финансовая отчетность (если она доступна) может содержать менее детальные сведения, чем обычно доступная финансовая отчетность более крупных компаний. Однако, исходя из нашего предыдущего анализа, мы можем заменить «отсутствующие» финансовые показатели целесообразными (но не слишком консервативными) баллами. Помимо этого, модель включает корректировки на качество аудита (или его отсутствие, в зависимости от ситуации) и устаревание финансовой отчетности, если она не текущая, а более ранняя.

В крайнем случае, когда финансовая отчетность полностью отсутствует, основанная на ней модель помогает рассчитать первоначальный балл (как целесообразное изменение баллов географических, секторальных факторов риска, факторов риска продолжительности существования фирмы и определенных нефинансовых факторов риска или на основе перечисленных баллов). Однако мы рекомендуем дополнить такую оценку применением других моделей, когда это возможно.

Дополнительное опасение в связи с финансовой отчетностью (особенно МСП и микроорганизаций) заключается в том, насколько на нее можно полагаться как на представляющую реальную картину финансового положения заемщика. Совокупность налоговой нагрузки и социальных отчислений большинства фирм может превышать 50% декларируемой прибыли, что не способствует прозрачности. Отсюда следует, что ряд компаний подозревают в возможном занижении в отчетности фактической доходности. С этой точки зрения, потенциальное недекларирование части доходов положительно отражается на расчетах, так как это означает, что финансовые показатели, полученные на базе такой отчетности (баллы на базе такой отчетности), тоже будут ниже, чем показатели, которые отражали бы действительное финансовое положение заемщика.

Модель, основанная на данных бюро кредитных историй

Эта модель опирается на извлечение определенных данных, которые обычно предоставляют бюро кредитных историй о физических лицах. Модель: преобразует соответствующие единицы данных, присваивает им баллы в соответствии с предварительно установленными эталонными значениями и затем суммирует эти баллы в общий балл кредитного риска.

Результаты применения этой модели можно использовать:

  • В дополнение к результатам «модели, основанной на финансовой отчетности», для определения того, можно ли смягчить кредитный риск МСП при наличии личной гарантии его ключевых собственников или акционеров.
  • Как альтернативу результатам «модели, основанной на финансовой отчетности», для оценки МСП и микроорганизаций (когда для применения «модели, основанной на финансовой отчетности», доступен недостаточный объем данных)
  • Непосредственно для оценки кредитного риска микроорганизаций.

Модель для микрофинансовых организаций

Модель для микрофинансовых организаций работает на основе проверяемых данных о заемщике и его или ее личных обстоятельствах (включая возраст, семейный статус и доход), желаемых характеристиках займа, коммерческой деятельности заемщика и характере и характеристике обеспечения. Необходимые данные не связаны с данными бюро кредитных историй и / или финансовой отчетности.

Результаты применения этой модели можно использовать:

  • Непосредственно для оценки кредитного риска микроорганизаций.
  • Как альтернативу результатам «модели, основанной на финансовой отчетности», для оценки микроорганизаций (когда для применения «модели, основанной на финансовой отчетности», доступен недостаточный объем данных).
  • Как альтернативу результатам «модели, основанной на финансовой отчетности», для оценки МСП (когда для применения «модели, основанной на финансовой отчетности», доступен недостаточный объем данных), но только в случае небольших займов МСП и при условии предоставления личной гарантии собственника или директора, оцениваемой как дополнительное обеспечение к ресурсам самого МСП.

Объединенные результаты

Следуя лучшей практике, когда доступны данные из нескольких источников, мы рекомендуем пользоваться всеми вышеописанными моделями и затем приводить совокупные баллы к итоговой кредитной оценке.

Многие кредиторы не обладают точными, эффективными инструментами кредитной оценки

Отсутствие точных, эффективных инструментов оценки кредитного риска неизбежно ограничивает аппетиты кредиторов по кредитованию МСП и микроорганизаций. Кроме того, предусмотрительные кредиторы отразят недостаток уверенности во внутренних инструментах в установлении высоких минимальных критериев к предоставлению кредитов, требуя существенного обеспечения, взимая более высокие (чем необходимо) процентные ставки и ограничивая кредитный риск короткими периодами кредитования.

Принятие и эффективное применение проверенных практикой методов (кратко описанных в предыдущем разделе) позволит кредиторам уверенно, успешно и с выгодой для себя расширять кредитование МСП и микроорганизаций.

Риск нецелевого использования и основной персональный риск

Риск нецелевого использования – это риск того (особенно у микроорганизаций), что средства (или финансы), предоставленные кредитором, будут потрачены на цели (включая личные, некоммерческие потребности собственника или директоров), отличные от изначального намерения использования в коммерческой деятельности. Нецелевое использование потенциально лишает бизнес заемщика необходимого финансирования и, следовательно, подрывает его способность обслуживать кредитные обязательства так, как подразумевалось.

Основной персональный риск проистекает (особенно у более мелких компаний) из зависимости успеха фирмы от немногочисленных (или даже одного) ключевых физических лиц. В таких случаях существует риск нарушения коммерческой деятельности по причине непредвиденных обстоятельств, таких как смерть или недееспособность собственника или членов его или ее семьи.

Эти риски полностью учтены в методах (кратко описанных выше) благодаря соответствующим нефинансовым факторам риска, имеющим отношение к управлению, деятельности и праву собственности на МСП или микроорганизацию.

Груз административных расходов

Предоставляемый МСП и микроорганизациям объем кредитных средств обычно гораздо меньше, чем объем средств, часто предоставляемый более крупным предприятиям. Следовательно, административные расходы, понесенные при оценке и мониторинге таких займов, распределяют по менее крупной, из расчета на займ, базе. Эта тенденция усиливается высоким процентом отказов по таким займам (поскольку затраты на оценку случаев отказа должны быть возмещены из того же пула кредитов, которые реально были выданы).

В целом, процент заемщиков – МСП, допустивших просрочку оплаты или дефолт, выше, чем тот же процент более крупных компаний (а процент микроорганизаций еще выше), в то время как активы, доступные в случае обращения взыскания, меньше (чем активы крупных компаний). Из этого следует вывод, что общие издержки (в расчете на займ) на работу с проблемными займами таких заемщиков могут быть выше, хотя одновременно распределяются на гораздо более мелкую, из расчета на займ, базу.

Хотя строгие процедуры оценки, мониторинга и управления проблемными активами могут положительно влиять и на процент дефолтов, и на доходы при возмещении убытков (за вычетом расходов на возмещение), затраты на слишком тщательную проверку могут перевешивать эти преимущества.

Кроме того, все административные расходы (вместе с соответствующей маржой прибыли и компенсацией более высокого риска, который несут кредиторы) требуют возмещения через процентную ставку (или комиссионные). Итак, обременительная административная практика может вылиться в необходимость взимания высоких процентных ставок.

По иронии логики, если процентные ставки становятся слишком высокими, это может повышать риск кредиторов, ведь МСП и микроорганизации тем самым вынуждают прибегать к более рискованным способам управления бизнесом, чтобы пытаться соблюсти договорные требования по обслуживанию долга.

Отсюда следует, что успешное кредитование секторов МСП и микроорганизаций требует оптимизации процессов и процедур администрирования и их согласования с характером заемщиков.

Оценка должна быть точной и эффективной, но при этом не слишком затратной или времяемкой на практике. На самом деле, заемщики – МСП и микроорганизации более однородны по своей природе (чем крупные компании и заемщики целевого кредитования), поэтому присвоение баллов географического, секторального рисков и финансового профиля следует автоматизировать, а входные данные и результаты защитить (тоже автоматизированными) протоколами «сдержек и противовесов», тем самым упрощая процесс.

Потенциальную пользу мониторингу приносят местные знания и местное присутствие, а это подразумевает, что кредиторам стоит сосредоточиться на географических областях, где у них есть реальное представительство (в идеале, присутствие посредством лиц из местного сообщества) или где они могут иным образом установить связи с местными независимыми сторонами, которые могут содействовать процессу мониторинга, предоставляя данные.

Аналогичным образом, нужно поддерживать баланс выгод от решительной политики возмещения и прямых и непрямых затрат от следования такой политике и потребности избежать восприятия себя заемщиками как «источника легких денег».

Учитывая менее крупный размер займов МСП и микроорганизаций и их более однородный характер, имеет смысл следовать согласованному, количественному подходу к оценке LGD (а не индивидуальному анализу отдельных случаев) в целях соблюдения требований МСФО9 и Базеля, а также для создания резервов на покрытие потерь по кредитам и ссудам.

Как сказано выше, выборочный дефолт, мошенничество и риск нецелевого использования можно смягчить еще и путем коллективных инициатив кредиторов, пользующихся услугами бюро кредитных историй. Основную информацию по займам и поведению заемщиков (включая даты и случаи просрочки, даты и случаи дефолта и способы выхода из дефолта, например, полное погашение / частичное погашение / непогашение) следует периодически подавать в бюро кредитных историй, а в отношении новых заявителей, претендующих на кредитные средства, стоит осуществлять поиск информации в бюро кредитных историй высокого уровня (что само собой разумеется).

Тот факт, что заемщик с самого начала поставлен в известность (а при просрочке ему напомнили) о последствиях выборочного дефолта, мошенничества или неспособности выйти из (подлинного) дефолта, а именно: (a) о централизованной регистрации, (b) информировании всех кредитных учреждений и (c) негативном влиянии на его способность получать кредиты в будущем (или на стоимость этих кредитов), – сам по себе мотивирует заемщиков избегать мошенничества, выборочного дефолта и недобросовестного поведения, тем самым изначально частично снижая эти риски.

Возможные дополнительные меры

Дополнительные меры, которые банки и другие кредитные учреждения могут коллективно предпринять в будущем, включают:

  • Коллективный сбор данных для улучшения обеспеченности информацией о кредитных рисках и содействия межбанковским торгам займами в целях диверсификации или финансирования.
  • Усовершенствование пользования услугами бюро кредитных историй для уменьшения случаев мошенничества, выборочного дефолта и ведения финансовой деятельности низкого качества.
  • Обеспечение, финансирование или помощь в оказании вспомогательных и информационных услуг для уменьшения процентов дефолта и неплатежей среди стартапов – МСП и микроорганизаций.

Заключение

У банков есть блестящая возможность прибыльно наращивать портфолио МСП (и микрофинансовых) коммерческих организаций, при условии решения трудных задач точной оценки кредитных рисков таких клиентов и оптимизации связанных с этим административных процессов и процедур.

Пишите нам

Risk-Enterprise Limited EMEA

Адрес электронной почты: info@risk-enterprise.com

We use cookies on this site to enhance your user experience. By continuing to use this website you are giving consent to use cookies.  Learn more