Методи прогнозування ймовірності виплат при наданні факторингових послуг банківськими установами

Размещено на http://www.allbest.ru//

Размещено на http://www.allbest.ru//

Міжнародний гуманітарний університет О.М. Гострик

Методи прогнозування ймовірності виплат при наданні факторингових послуг банківськими установами

О.М. Головченко, доктор економічних наук

О.А. Степаненко, кандидат економічних наук

У статті викладено аргументи на користь доцільності використання методу імітаційного моделювання для аналізу показників ймовірності виплат при наданні факторингових послуг комерційними банками. Обґрунтовано і надано практичний приклад використання запропонованої моделі. Отримані результати дозволили запропонувати ефективні управляючі рішення в галузі встановлення необхідного балансу використання відповідних ресурсів.

Ключові слова. Імітаційне моделювання, методи аналізу, кредитний ризик, факторинг, банки

факторинговий виплата банк

Сучасний стан банківської системи України характеризується нестабільністю. Аналіз діяльності українських банків показує, що у минулому році збитки досягли 66,6 млрд. гривень, що на 13,6 млрд. грн. більше, ніж в 2014 р. З урахуванням банків-банкрутів банківська система втратила вдвічі більше. Збитковим був 2011 рік (-7,7 млрд. грн), а 2012 і 2013 роки показали позитивну динаміку. Мінімальний прибуток в цей період склав відповідно 4,89 і 1,44 млрд. гривень. Але порівнювати дані 2014-2015 рр. і 2011-2013 рр. не зовсім коректно. За п'ять останніх років банківський сектор України скоротився на третину. З ринку, за два роки, було виведено 60 фінансових установ, які НБУ за останні два роки в своїх звітах не враховує, що не зіпсувати загальну статистку.

Постановка проблеми. Сьогодні банківська сфера налічує 120 установ, які отримують доходи, в першу чергу, завдяки відсоткам, комісіям і торговим доходам. Відсотки - це взагалі основа банківської діяльності. Незважаючи на те, що вони пов'язані з ризиковими активами - кредитами, їх питома вага до сих пір залишається дуже високою. У 2011 році на них припадало 79,4% всіх доходів банків. Тоді процентний дохід банків склав 113,352 млрд грн. Сьогодні це 135,145 млрд грн. і 67,8%. Причини таких змін зрозумілі: облікова ставка НБУ в 2011 році становила 7,75%, в 2013 її знизили до 6,5%. Далі ставка росла, причому геометрично: 9,5%, 12,5%, 14% в 2014 році і 19,5% і 30% -- в 2015 р. Лише в кінці минулого року НБУ знизив її спочатку до 27%, а потім до 22 %. Тобто вартість кредитів, як для банків, так і для бізнесу зросла в кілька разів. В абсолютних цифрах максимум зібраних банками відсотків припав на 2014-й - 151,257 млрд грн. Але діючих банків тоді було більше. Звідси і скорочення цієї суми в 2015 р. В таблиці 1 наведені загальні фінансові показники прибутковості банків України за 2011-2015 рр.

1. Доходи банків України (млрд грн.)

Наведені дані свідчать про те, що у структурі доходів частка банківського відсотку за термін, що розглядається, постійно знижується. З 2011 року це взагалі поступальний і неухильний тренд - з 79,4% в 2011 до 67,8% в 2015 році. На нашу думку основна причина криється в статті «Результат торговельних операцій», яка пов'язані з операціями з купівлі - продажу цінних паперів і валюти. Так на долю цієї статті у 2013 році припадало лише 2% банківських доходів, у 2014 р. вже 7,4%, а у 2015 р. - 10,8%. Навряд чи банки стали більше продавати валюти. Враховуючи той факт, що з 2013 року гривня девальвувала в 3 рази можна пояснити відповідне збільшення торговельних доходів банків за останні три роки.

В іншому банки намагаються заробляти як можуть. В абсолютних сумах статті доходів від комісій, операційних та «Інших» (не пов'язаних з основною діяльністю) доходів з кожним роком збільшуються.

Але їх питома вага при цьому коливається повільніше. Частка «Інших операційних» доходів різко зросла тільки в 2014 році. На це вплинуло введення нових платежів і підвищення тарифів (плата за відкриття або закриття рахунку). Найзагадковіша стаття доходів - «Повернення списаних» активів». Це результат судових розглядів з боржниками. Від ринкової кон'юнктури це мало залежить. Вона впливає скоріше на показники майбутнього, коли боржників будуть ліквідувати, а їх активи віддавати кредиторам в знак погашення старих кредитів.

Сьогодні банки намагаються максимально скоротити свої витрати (див. табл. 2).

2. Витрати банків України (млрд грн.)

З процентними витратами це виходить досить спритно, незважаючи на девальвацію гривні. Вони в 2015 році навіть зменшилися. Це пов'язано, насамперед, з подорожчанням кредитних ресурсів для самих банків, а саме з депозитами фізичних і юридичних осіб, які скоротилися за рік майже на 57,4 млрд грн.(13,6%), міжбанківськими кредитами і рефінансуванням

НБУ. Кредитного ресурсу банки стали залучати менше, так як це, по-перше, дорого (кредити), а, по-друге, свої гроші банкам згодні довірити далеко не всі. Якість активів банків дійсно погана. Це підвищує вимоги НБУ до банківських резервів. За п'ять років вони зросли в 5 разів, а їх питома вага в структурі витрат за цей час досягла 43,1% (в 2011 було 24,3%). Знизити свої витрати фінансові установи намагаються за рахунок адміністративних цілей.

Так на зарплату, оренду, сторонні послуги та закупівлю оргтехніки банки стали витрачати значно менше. Навіть при нинішніх цінах витрати на ці складові знаходяться на рівні 2012 року. До того ж, значення податку на прибуток другий рік поспіль мінусове.

Сьогодні всі свої ресурси банки кидають на формування резервів, інакше їм загрожує провал і стрес-тестування НБУ. Прибутків немає, а значить і платити податки, за рідкісним винятком, фактично ні з чого.

Размещено на http://www.allbest.ru//

Размещено на http://www.allbest.ru//

Слід відмітити, що українські банки не тільки збиткові, але і дуже маленькі. Загальні активи наших установ можна порівняти з одним з середняків американської системи - Silicon Valley Bank, який за даними ФРС 35-й в США за розміром активів(табл. 3).

3. Загальні показники діяльності банків України та США, млрд грн.

розвиток віддалених систем обслуговування клієнтів;

підвищення якості ризик-менеджменту;

розширення каналів дистрибуції.

У цьому зв'язку не можна не відзначити таку важливу причину, як ефективність банківського фінансового менеджменту, яка впливає не тільки на рівень якості банківської системи країни, а і нерозривно пов'язаний з вдалою реалізацією стратегії керування банківськими ризиками як з боку держави, так і всередині самих банків [1, с.7]. В свою чергу підвищення якості фінансового менеджменту всередині банків пов'язано з налагодженням синергетичного ефекту в роботі з різними сегментами клієнтів та підвищенням якості риск-менеджменту.

Серед питань мінімізації ризиків фінансових операцій банків особливу увагу займають ризики, пов'язані з наданням факторингових послуг. Типова схема факторингової операції може бути така[1]:

Постачальник відвантажує Покупцеві товар (надає послугу) на умовах відстрочення платежу;

Постачальник передає товаросупроводжувальні документи в Банк;

Банк виплачує Постачальникові на його розрахунковий рахунок до 100% від суми поставки;

Фінансування погашається із платежів, що надходять від Покупців Постачальникам.

Фінансовий агент(Банк) також може надавати низку супутніх послуг, а саме: покриття ризиків, адміністративне управління дебіторською заборгованістю, облік стану дебіторської заборгованості, надання звітів клієнтові про стан заборгованості, контроль своєчасності оплати боржниками.

Використання вище описаної схеми має відповідні переваги для обох контрагентів. Так для Клієнта (Продавця) такими перевагами є:

значне збільшення обсягу продажів (у середньому в 2-3 рази) ;

своєчасне поповнення оборотних коштів за рахунок отримання коштів одразу після постачання ;

без заставне й поновлюване фінансування ;

прискорення оборотності засобів ;

поліпшення структури балансу;

залучення нових покупців ;

витрати на сплату комісійної винагороди по факторингу, які Клієнт може віднести на собівартість ;

одержання попереднього рішення про фінансування впродовж 2 робочих днів.

Переваги для Дебіторів (Покупців) передбачають наявність таких складових, як:

можливість отримання відстрочки платежів ;

збільшення обсягу закупівель у зв'язку з пільговими умовами оплати ;

більш ефективне використання оборотних коштів завдяки наданню відстрочки по оплаті товарів (робіт, послуг) ;

* зміцнення позицій на ринку.

Одною з головних задач, яку вирішують банки при наданні факторингових послуг є питання, яке пов'язане із прогнозуванням імовірності виплат платежів у строк в залежності від фінансового стану клієнтів. Існує багато методів прогнозування щодо вирішення цього питання. Розв'язати цю проблему можна за допомогою статистичного методу, використовуючи модель CART (Classification and REGRESSION Trees), яка поширена в західній банківській практиці. Математичний апарат моделі - це регресійні методи, які дають можливість отримати бінарне класифікаційне дерево, аналіз якого здійснюється на основі алгоритму, що використовує принцип дихотомії. Таке класифікаційне дерево з успіхом може бути використане для передбачення банкрутства.[2, с.94]. Завдання оцінки

кредитного ризику, пов'язаного з фінансовими можливостями позичальника, може бути розв'язане методом дискримінантного аналізу. Останній є розділом факторного статистичного аналізу, за допомогою якого розв'язуються завдання класифікації, тобто розбиття деякої сукупності об'єктів, що аналізуються на класи, шляхом побудови так званої класифікаційної функції у вигляді кореляційної моделі. Найвідомішими з таких моделей є Z- модель Альтмана і модель нагляду за кредитами Чессера. Перша - може бути використана для прогнозування банкрутства, а друга - для прогнозування випадків невиконання позичальником умов кредитного договору.[3,с.95] Слід зазначити, що обидві моделі відповідають умовам розвинутої ринкової економіки.

Методика досліджень. В роботі використовується апарат методів багатовимірної класифікації та нечіткої логіки з метою розробки імітаційної моделі обчислення ймовірності виплат при наданні факторингових послуг банками з урахуванням особливостей позичальників та термінів кредитування.

Результати дослідження. Реалії функціонування банківської системи передбачають вивчення питань щодо існування кредитного ризику. Серед багатьох методів його оцінки слід виділити такий, як аналіз платоспроможності та кредитоспроможності потенційного позичальника на основі методу фінансових коефіцієнтів. В процесі досліджень нами були використані сучасні інформаційні технології та апарат багатокомпонентного та дискримінантного аналізів, методи нечіткої логіки, які були направлені на вирішення такої задачі, як оцінка можливості виплат при наданні факторингових послуг банками.

Для прийняття рішення про надання банком факторингових послуг (пере викуп дебіторської заборгованості) фірмі, необхідно оцінити свою платоспроможність, дебіторська заборгованість якої перекуповується. У банківській практиці використовується 2 основних показника, які дозволяють зробити таку оцінку, а саме - фінансова стійкість боржника і його кредитоспроможність, за допомогою яких встановлюється відповідна кредитна оцінка, яка і визначає фінансовий стан боржника. В таблиці 4 наведена кредитна оцінка, яка відображає відповідний клас боржника, залежно від його фінансового стану.

4. Кредитна оцінка боржників залежно від фінансового стану

Відповідно до отриманої кредитної оцінкою можна визначити коефіцієнт резервування, який наведено в таблиці 5.

5. Значення коефіцієнту резервування відносно категорій кредитних операцій

Слід зазначити, що в разі, коли ми маємо справу з високою платоспроможністю боржника (група А), питання про застосування факторингової операції вирішується позитивно. Проблема прийняття рішення про реалізацію факторингової операції може виникнути для боржника також з групи Б. Для боржників груп В, Г, Д, які мають низьку платоспроможність, питання факторингу очевидно.

Таким чином, завдання визначення рівня платоспроможності боржника безпосередньо визначає проблему прийняття рішення про використання факторингу для управління дебіторською заборгованістю. Для визначення ймовірності виплат при надання факторингових послуг банківськими установами пропонується модель, яка базується на використанні методів дискримінантного та компонентного аналізу, а також методу нечіткої логіки. Алгоритм оцінки ймовірності виплат при наданні факторингових послуг має наступну схему(в моделі враховані три боржника):

Вхідні параметри моделі

Сі - кредитоспроможність (коефіцієнти ліквідності, покриття, загального фінансового стану)

Проводится класифікація відповідних пар ознак для критерію С2 (по 3-м альтернативам).

При цьому кожна пара класифікується за групами А, Б, В для яких робиться висновок про належність їх до групи і визначається відповідне значення лінгвістичної змінної.

Л

Блок "Оцінка критеріїв"

Проводиться оцінка критеріїв Сз, С4 і С5 3 --х альтернатив і будуються функції належності

для лінгвістичної змінної, отримані значення якої використовуються в розрахунках.

Л

Блок "Обробка"

В цьому блоці за допомогою метода нечіткої логіки формується оптимальна стратегія

(песиместичний варіант)

Л

Блок "Результат"

Отримання найкращого варіанту стратегії класифікації клієнта з відповідної надійністю(ймовірністю) виплат по певній групі.

Рис. 2. Блок-схема реалізації багатокритеріального вибору

альтернативи на підставі перетину нечітких множин

При проведенні експерименту були використані такі вхідні дані:

альтернатива А1 - клієнт з середньою ймовірністю платоспроможності, який має високий показник кредитоспроможності, високий рівень коефіцієнта фінансової стійкості, хорошу кредитну історію, ринкова кон'юнктура стабільна, вартість кредитних ресурсів для банку - низький.

альтернатива А2 - клієнт із середньою імовірністю

платежеспособності, який має середній показник кредитоспроможності, середній рівень коефіцієнта фінансової стійкості, нормальну кредитну історію, ринкова кон'юнктура слабко збурена, вартість кредитних ресурсів для банку - середня.

альтернатива А3 - клієнт із середньою імовірністю

платежеспособності, який має низький показник кредитоспроможності, низький рівень коефіцієнта фінансової стійкості, погану кредитну історію, ринкова кон'юнктура з підвищеною ентропією, вартість кредитних ресурсів для банку - висока. Кількісні значення вищезазначених показників наведені в таблиці 6.

6. Показники оцінки фінансового, стану клієнтів

Аналогічно проводилася оцінка альтернатив для критеріїв С3 і С5 . В якості цільової функції використано значення перетину функцій належності нечітких множин за критеріями відбору. В результаті експерименту були отримані такі результати:

7. Результати імітаційного експерименту

У відповідності з методом багатокритеріального вибору отримаємо такий вигляд нечітких множин: mci(a)={ 0,6/ai;0,59969/ a2; 0,581817/a3 }; mc2(a)={ 0,600037168/ a1;0,6000053/ a2; 0,6/ a3 }; mc3(a)={ 0,8/ a1;0,4/ a2; 0/ a3 }; mc4(a)={ 0,8/ a1;0,4/ a2; 0/ a3 }; mc5(a)={ 0/ a1;0,4/ a2; 0,8/ a3 }.

F=ci П c2 П c3 П c4 Пс5

Оптимальною вважається альтернатива, яка відповідає умові

Mf(ai)= min mci(ai) , де і=1, 2, 3.

В якості кращої вибирається альтернатива, для якої характерно найбільше значення функції належності, а саме

Mf(a*) = max mf(ai), где і=1,2,3

F={min{0,6;0,600037;0,8;0,8;0}, {0,59969;0,600005;0,4;0,4;0,4},

{0,581817;0,6;0;0;0,8}}

Таким чином результатний вектор пріоритетів альтернатив має такий вигляд

max min f(ai)= max {0;0,4;0}.

Вибір оптимальної альтернативи

Альтернати би

Таким чином, песимістичний підхід пропонує 2-у альтернативу як кращу, так як її значення (0,4) відповідає середньому рівню(тобто «слабке»(табл.4). При цьому фінансове становище боржника може бути віднесено до класу Б, тобто класифікація кредитної операції - «Субстандартна» зі значенням коефіцієнту резервів (за ступенем ризику ) 20%.

На підстав викладеного можна зробити висновок, що в даному випадку операцію факторингу можна застосувати, але при умові конфіденційності, факторинг типу «без прийняття ризиків неплатоспроможності з правом регресу, тобто зворотної вимоги до постачальника повернути сплачену суму».

Висновки

Запропонована модель багатокритеріального вибору дозволяє вирішити співробітникам банку завдання, яке пов'язане з проблемами класифікації дебіторської заборгованості та визначення методів управління нею. Слід зазначити, що в звичайній банківській практиці при вирішенні перелічених вище проблем, увагу, в основному, приділяється вивченню двох ознак, а саме кредитоспроможності боржника та його фінансовий стану. На наш погляд ці ознаки є необхідними, але не достатніми.

Проведені розрахунки дозволяють зробити висновок про ефективність використаної методики, так як надійність вибору необхідної групи клієнтів для надання факторингових послуг збільшується на 40%. В свою чергу отримані результати по класифікації клієнтів дозволили визначити режим обслуговування, а саме "Субстандартний" при значенні коефіцієнту резервування 20%. При цьому ймовірність помилки при класифікації в групі для обраного режиму становить 3-5%. Підвищивши надійність класифікації в середньому на 40%, отримаємо зниження помилки зарахування в клас на 1,2%(3 *40)/100). Для 5% зниження помилки зарахування в клас складе 2%. Одже, економія від застосування даного підходу в середньому на кожні 1000 грн. дебіторської заборгованості складе 12-20 грн. Визначений коефіцієнт резервування, який склав 20% від суми боргу, дозволяє зробити висновок про те, що банк може використати вільні кошти, які збережуться без резервування більш ефективно, наприклад, вкласти в цінні папери і т.д.

Таким чином, використання запропонованої методики дозволяє отримати позитивний результат при наданні факторингових послуг банком з метою ефективного управління дебіторською заборгованістю.

Література

Кельтон В.Д. Имитационное моделирование. Классика CS / Кельтон В.Д., Лоу А.М. - СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004. - 847 с.

Скіцько В.І. Оцінка ризику методом Value-at-Risk// Економіка: проблеми теорії та практики: Зб. наук. праць. - Дніпропетровськ: ДНУ. - 2005, вип. 202. - с. 158-165.

Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском/Кабушкин С.Н. : Учеб. пособие - М.: Новое знание, 2004. - 336 с.

Дж. Форрестер. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика ) / Дж.Форрестер. - М.: Прогресс, 1971.-340 с.

Гострик О.М. Визначення допустимого кредитного ризику

комерційного банка з використанням методу системної динаміки /О.М. Гострик, О.А. Степаненко // Науковий вісник Ужгородського національного університету. Серія "Міжнародні економічні відносини та світове господарство". Вип. 6, частина 3. Видавничий дім «Гельветика». Ужгород, 2016 с. 60-63. ISSN: 2413-3960.

Размещено на Allbest.ru