Анализ оценки кредитоспособности            предприятий

Анализ оценки кредитоспособности            предприятий

Анализ проблем при выдаче кредита предприятиям

При анализе кредитоспособности банки должны решить следующие задачи:

1. Способен ли заемщик выполнить свои обязательства в срок;

2. Готов ли он их исполнить.

На первый вопрос дает ответ разбор финансово-хозяйственных сторон деятельности предприятий. Второй вопрос имеет юридический характер, а так же связан с личными качествами руководителей предприятия.

Состав и содержание показателей вытекают из самого понятия кредитоспособности. Они должны отразить финансово-хозяйственное состояние предприятий с точки зрения эффективности размещения и использования заемных средств и всех средств вообще, оценить способность и готовность заемщика совершать платежи и погашать кредиты в заранее определенные сроки.

Способность своевременно возвращать кредит оценивается путем анализа баланса предприятия на ликвидность, эффективного использования кредита и оборотных средств, уровня рентабельности, а готовность определяется посредством изучения дееспособности заемщика, перспектив его развития, деловых качеств руководителей предприятий.

В связи с тем, что предприятия значительно различаются по характеру своей производственной и финансовой деятельности, создать единые универсальные и исчерпывающие методические указания по изучению кредитоспособности и расчету соответствующих показателей не представляется возможным. В современной международной практике также отсутствуют твердые правила на этот счет, так как учесть все многочисленные специфические особенности клиентов практически невозможно.

Процесс кредитования связан с действием многочисленных и многообразных факторов риска, способных повлечь за собой непогашение ссуды в обусловленный срок. Изменения в потребительском спросе или в технологии производства могут решающим образом повлиять на дела фирмы и превратить некогда процветающего заемщика в убыточное предприятие. Продолжительная забастовка, резкое снижение цен в результате конкуренции или уход с работы ведущих управляющих - все это способно отразиться на погашении долга заемщиком. Предоставляя ссуды, коммерческий банк должен изучать факторы, которые могут повлечь за собой их непогашение. Такое изучение именуют анализом кредитоспособности (credit analysis).

Основная цель такого анализа определить способность и готовность заемщика вернуть запрашиваемую ссуду в соответствии с условиями кредитного договора. Банк должен в каждом случае определить степень риска, который он готов взять на себя, и размер кредита, который может быть предоставлен в данных обстоятельствах.

Цель разработки системы оценки кредитоспособности предприятия

Целью разработки автоматизированной системы оценки кредитоспособности предприятия является определение правильного решения при выдаче кредита тому или иному предприятию. На основе проведенного исследования можно выделить следующие основные показатели кредитоспособности предприятия:

коэффициенты ликвидности;

 коэффициент соотношения собственных и заемных средств;

показатели оборачиваемости и рентабельности:

в зависимости от сроков кредитования и поступлений на расчётные счета;

в зависимости от уровня организационной базы под кредитный проект

оценка заёмщика в зависимости от кредитной истории клиента

оценка заёмщика в зависимости от размера уставного фонда. 

На этом основании осуществляется:

Решение о выдаче или отказе в кредите юридическому лицу банками;

Выявление всей необходимой информации о юридическом лице;

Определение характеристик кредита (сумма, начисляемые %, срок погашения кредита и т.д.).

Выводы

При оценке кредитоспособности предприятия основные задачи состоят в анализе его платежеспособности и ликвидности баланса; структуры, состояния, и движения активов; источников средств, их структуры, состояния и движения; абсолютных и относительных показателей финансовой устойчивости и изменений ее уровня.

Таким образом, данная экспертная система учитывает все показатели кредитоспособности юридического лица и является, в первую очередь, незаменимым советчиком работникам банка по принятию решений о выдаче кредита предприятию.

Первая группа:

Денежные средства

Краткосрочные финансовые вложения

Вторая группа:

Готовая продукция

Товары отгруженные

Дебиторская задолженность, платежи по которой ожидаются в течение 12 месяцев

Третья группа:

Дебиторская задолженность, платежи по которой ожидаются через 12 месяцев

Производственные запасы

Незавершенное производство

Расходы будущих периодов

Исходя из описанной классификации текущих активов можно рассчитать коэффициенты ликвидности (в формулах использованы идентификаторы показателей приведенные в приложении):

коэффициент текущей ликвидности: КЛТ

коэффициент быстрой ликвидности: КЛБ

коэффициент абсолютной ликвидности: КЛА

Коэффициент текущей ликвидности дает общую оценку ликвидности коммерческой организации, показывая, в какой мере текущие кредиторские обязательства обеспечиваются материальными оборотными средствами. Его экономическая интерпретация очевидна: сколько рублей финансовых ресурсов, вложенных в оборотные активы, приходится на 1 рубль текущих пассивов. Значение коэффициента в среднем зависит от отраслевой принадлежности предприятия. В экономически развитых странах считается нормальным, когда КЛТ варьирует около 2. Данное значение ни в коем случае не является нормативным, это аналитическая средняя. Во многих отраслях значение коэффициента текущей ликвидности может существенно отклоняться в любую сторону. Рост показателя в динамике рассматривается как положительная характеристика финансово-хозяйственной деятельности. Вместе с тем слишком большое его значение (например, по сравнению со среднеотраслевым) нежелательно, т.к. может свидетельствовать о неэффективном использовании ресурсов, выражающемся в замедлении оборачиваемости средств, вложенных в производственные запасы, неоправданном росте дебиторской задолженности, и т.п.

Коэффициент быстрой ликвидности исчисляется по более узкому кругу оборотных активов, когда из расчета исключается наименее ликвидная их часть - материально-производственные запасы. Это вызвано тем, что трансформация этих активов в денежные средства может быть продолжительной во времени, а денежные средства в сопоставимых ценах, вырученные в случае вынужденной реализации производственных запасов, часто существенно ниже затрат по их приобретению.

Наиболее жестким критерием платежеспособности является коэффициент абсолютной ликвидности, показывающий, какая часть краткосрочных заемных обязательств может быть погашена немедленно. Какие-либо более или менее обоснованные ориентиры о нормативном значении этого коэффициента отсутствуют, т.к. управление денежными средствами, в частности определение оптимально остатка средств на счете и в кассе, особенно в условиях становления полнокровных рыночных отношений, вряд ли поддается стандартизации. Тем не менее можно считать, что значение КЛА должно варьировать в пределах от 0,03 до 0,08.

Помимо описанных в учетно-аналитической практике экономически развитых стран используются и другие показатели. Среди них: функционирующий капитал (ФК) и маневренность функционирующего капитала (МК), рассчитываемые по формулам:

ФК = Текущие активы- Капитальные постройки

МК = Денежные средства/ФК

Показатель ФК исчисляется в абсолютных единицах измерения (тыс. руб.) и служит ориентировочной оценкой оборотных средств, остающихся свободными после погашения краткосрочных обязательств, тех средств, с которыми можно "работать". Этот показатель не имеет каких-либо ограничений, оценивая его аналитики руководствуются правилом: чем больше, тем лучше.

По показателю МК можно судить, какая часть функционирующего капитала представляет собой абсолютно ликвидные активы, т.е. может быть использована для любых целей. Рост этого показателя в динамике при прочих равных условиях характеризует изменение финансового состояния с положительной стороны.

Оценка финансовой устойчивости.

Количественно финансовая устойчивость может оцениваться в двух плоскостях:

1. Структуры источников средств.

2. Расходов, связанных с обслуживанием внешних источников.

Соответственно выделяют две группы показателей, называемые условно коэффициентами капитализации и коэффициентами покрытия.

В группе коэффициентов капитализации выделяют, прежде всего, соотношение собственных и заемных средств. Этот показатель дает лишь общую оценку финансовой устойчивости. Поэтому в мировой практике разработан ряд других показателей.

Коэффициент концентрации собственного капитала показывает, какова доля владельцев предприятия в общей сумме средств, вложенных в коммерческую организацию. Чем выше значение этого коэффициента, тем более финансово устойчива, стабильна и независима от внешних кредитов коммерческая организация.

Коэффициент финансовой зависимости - обратный коэффициенту концентрации собственного капитала. Рост этого показателя в динамике означает увеличение доли заемных средств в финансировании предприятия.

Коэффициент маневренности собственного капитала показывает, какая его часть используется для финансирования текущей деятельности, т.е. вложена в оборотные средства, а какая часть капитализирована. Значение этого показателя может ощутимо варьировать в зависимости от отраслевой принадлежности предприятия.

Коэффициент структуры долгосрочных вложений показывает, какая часть внеоборотных активов профинансирована за счет долгосрочных заемных средств. При этом предполагается, что долгосрочные пассивы как источник средств используются в полном объеме для финансирования работ по расширению материально-технической базы предприятия. В реальной жизни это условие может и не выполняться. [12]

Коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств характеризует долю долгосрочных кредитов и займов, привлеченных для финансирования деятельности предприятия на ряду с собственными средствами, в общем капитале организации, под которым понимается общая величина долгосрочных источников средств. Рост этого показателя в динамике является, в определенном смысле, негативной тенденцией, означая, что предприятия все сильнее и сильнее зависит от внешних инвесторов.

Коэффициент структуры заемного капитала позволяет установить долю долгосрочных пассивов в общей сумме заемных средств. Этот показатель может значительно колебаться в зависимости от состояния кредиторской задолженности, порядка кредитования текущей производственной деятельности и т.п.

Коэффициент соотношения собственного и заемного капитала дает наиболее общую оценку финансовой устойчивости организации. Он показывает, сколько заемных средств приходится на каждый рубль собственных средств, вложенных в активы предприятия. Рост этого показателя свидетельствует об усилении зависимости предприятия от заемного капитала, т.е. о некотором снижении финансовой устойчивости, и наоборот.

Единых критериев для значений этих показателей не существует. Они зависят от многих факторов: отраслевой принадлежности компании, принципов кредитования, сложившейся структуры источников средств, оборачиваемости оборотных средств, репутации организации и др. Поэтому приемлемость значений этих коэффициентов, оценка их динамики и направлений изменения могут быть установлены только в результате пространственно-временных сопоставлений по группам родственных коммерческих организаций. Можно сформулировать лишь одно правило, которое "работает" для организаций всех типов: владельцы предприятия (акционеры, инвесторы и другие лица, сделавшие взнос в уставный фонд) предпочитают разумный рост в динамике доли заемных средств; напротив, кредиторы (поставщики сырья и материалов, банки, предоставляющие краткосрочные ссуды, и другие контрагенты) отдают предпочтение коммерческим организациям с высокой долей собственного капитала, с большей финансовой автономностью. [15]

Коэффициенты капитализации, характеризующие структуру долгосрочных пассивов, логично дополняются показателями второй группы, называемыми коэффициентами покрытия и позволяющими сделать оценку того, в состоянии ли компания поддерживать сложившуюся структуру источников средств. Привлечение заемных средств связано с бременем постоянных финансовых расходов, которые должны,по крайней мере, покрываться текущим доходом.

Допустимые значения каждого коэффициента целесообразно определять на уровне банка, в зависимости от целей и задач кредитной политики, допустимого уровня кредитного риска, который готов принять банк и индивидуальных особенностей бизнеса приоритетных для банка клиентов.

Однако, несмотря на хорошую методологическую разработку, данная методика, имеет два серьёзных недостатка:

1. Описанная выше проблема информационной базы анализа.

2. Проблема качества средне и долгосрочных прогнозов кредитоспособности предприятия только на основании официальной отчётности.

В этой связи в последнее время получают распространения западные методы оценки кредитоспособности заёмщика, основанные на формальных моделях и использованием как количественных, так и качественных характеристик. [21]

2.2 Модель Альтмана

Модель Альтмана основана на применении мульти-дискриминантного анализа для прогнозирования вероятности банкротства фирмы.

1. Применительно к данной стране и к интервалу времени формируется набор отдельных финансовых показателей предприятия, которые на основании предварительного анализа имеют наибольшую относимость к свойству банкротства. Пусть таких показателей N.

_{2. В N-мерном пространстве, образованном выделенными показателями,} проводится гиперплоскость, которая наилучшим образом отделяет успешные предприятия от предприятий-банкротов, на основании данных исследованной статистики. Уравнение этой гиперплоскости имеет вид. Формула № 2

где: K_i - функции показателей бухгалтерской отчетности, a_i - полученные в результате анализа веса.

3. Осуществляя параллельный перенос плоскости, можно наблюдать, как перераспределяется число успешных и неуспешных предприятий, попадающих в ту или иную подобласть, отсеченную данной плоскостью. Соответственно, можно установить пороговые нормативы Z₁ и Z₂: когда Z < Z₁, риск банкротства предприятия высок, когда Z > Z₂ - риск банкротства низок, Z₁ < Z < Z₂ - состояние предприятия не определимо. Отмеченный подход, разработанный в 1968 г. Эдвардом Альтманом, был применен им самим в том же году применительно к экономике США. В результате появился индекс кредитоспособности (index of creditworthiness) Формула № 3

Z= 1.2 К₁ + 1.4К₂ + 3.3К₃ + 0.6 К₄ + 1.0 К₅  

где:

К₁ = собственный оборотный капитал/сумма активов;

К₂ = нераспределенная прибыль/сумма активов;

К₃ = прибыль до уплаты процентов/сумма активов;

К₄ = рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал;

К₅ = объем продаж/сумма активов.

Интервальная оценка Альтмана: при Z<1.81 – высокая вероятность банкротства, при Z>2.67 – низкая вероятность банкротства.

Позже данная модель была доработана для анализа непубличных компаний. В модель расчёта были внесены следующие изменения.

Z=0.717К₁ + 0.847К₂  + 3.107К₃ + 0.42К₄ + 0.995К₅ 

К₄ - балансовая стоимость собственного капитала в отношении к заемному капиталу. При Z<1.23 Альтман диагностирует высокую вероятность банкротства.

Основным преимуществом данной технологии оценки финансового состояния предприятия является её высокая прогностическая способность.

Таким образом, в силу достаточной формализации, исследуемые модели имеют ряд недостатков:

1. Зависимость результатов оценки от опыта и квалифицированности аналитика, ввиду сложности расчета определенных коэффициентов, входящих в состав моделей. Некоторые показатели невозможно определить на основе только публикуемой финансовой отчетности предприятий;

2. Значения весовых коэффициентов в некоторых моделях не сбалансированы, отражают не все аспекты финансово-хозяйственной деятельности предприятия и его деловой активности;

3. Отсутствие учета отраслевой специфики и, соответственно, дифференциации пороговых значений интегральных показателей;

4. Модели основаны на методах линейной прогрессии, многомерного дискриминантного анализа или логистической регресcии. Они лишь констатируют текущее финансовое состояние, лишены возможности его динамичного прогнозирования.

Очевидно, для анализа российских предприятий необходима разработка отличной системы показателей и весов, однако данное обстоятельство не исключает саму возможность эффективного применения фундаментальных положений модели Альтмана с целью анализа кредитоспособности российских предприятий.

Модель Фулмера.

В основе данного подхода лежит схожая, с моделью Альтмана, методология. В американской деловой практике данная модель даёт точность прогноза в 98% для периода в один год и 81% для двух лет.

H = 5.528 V₁ + 0.212 V₂ + 0.073 V₃ + 1.270 V₄ - 0.120 V₅ + 2.335 V₆ +

+ 0.575 V₇  +1.083V₈ + 0.894 V₉ - 6.075                                                                                            

где:

V1 - нераспределённая прибыль/активы

V2 - выручка/активы

V3 - доналоговая прибыль/активы

V4 - денежный поток/кредиты и займы

V5 - кредиты и займы/активы

V6 - текущие пассивы/активы

V7 - log (материальные активы)

V8 - оборотный капитал/кредиты и займы

V9 - log (прибыль до уплаты налогов и процентов/проценты к уплате).

Наступление неплатёжеспособности неизбежно при Н ‹ 0

Недостаток этих моделей (моделей Альтмана и Фулмера) состоит в том, что они не обеспечивают всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности

Так же как и модель Альтмана данная методика не адаптирована для российских условий, поэтому различия во внешних факторах, оказывающих влияние на функционирование предприятия, а следовательно, экономические показатели, искажают вероятностные оценки. Различия в темпах инфляции и фазах цикла, особенно в фондо-, энерго- и трудоемкости производств, иной налоговый климат требуют соответствующей корректировки моделей. Применение данных моделей на практике возможно лишь в качестве дополнительного инструмента оценки кредитоспособности предприятия. [13]

Рейтинговый метод

Оценка кредитоспособности заёмщика может быть сведена к единому показателю - рейтинг заёмщика.

Методика рейтинговой оценки кредитоспособности включает:

- разработку системы оценочных показателей кредитоспособности;

- определение критериальных границ оценочных показателей;

- ранжирование оценочных показателей.

Анализ кредитоспособности предприятия-заемщика разбивается на два основных этапа:

1. Общий анализ кредитоспособности заемщика, результатом которого является составление описания финансового состояния предприятия-заемщика с указанием специфических особенностей предприятия и оценкой его финансового положения.

2. Рейтинговая оценка предприятия-заемщика, дающая стандартную оценку финансового состояния предприятия и позволяющая сравнивать его с другими заемщиками. Рассмотрим подробнее названные этапы.

На этапе общего анализа кредитоспособности, чтобы получить описание финансового состояния заемщика, нужно: составить агрегированный баланс предприятия; рассчитать систему финансовых коэффициентов на основе агрегированных показателей баланса и провести их анализ; оценить деловую активность предприятия; сделать прогноз финансового состояния предприятия с помощью статистических моделей.

Агрегированный баланс предприятия-заемщика основан на его обычном балансе. Рассчитанные показатели агрегированного баланса будут далее использоваться в оценке различных аспектов кредитоспособности предприятия.

Важную роль в оценке кредитоспособности предприятия играют также агрегированные показатели "Отчета о прибылях и убытках".

В разрабатываемой системе задача оценки кредитоспособности юридического лица будет решаться на основе составления рейтинга для каждого предприятия. На первом этапе будет определен ряд критериев, наиболее важных для данной ситуации. Затем каждому критерию будет присвоен удельный вес. Сумма весов всех критериев должна равняться 1. Далее проводиться оценка значения критерия по сто бальной шкале у каждого предприятия. На следующем этапе эксперт находит произведение удельного веса критерия на оценку. Итоговое значение рейтинга определяется путем суммирования произведений значимости критерия на его оценку для данного предприятия. Рассчитывая рейтинг для разных предприятия и сравнивая полученные значения, определяют юридическое лицо, которое имеет наиболее высокую кредитоспособность.

Данный метод позволяет дать наиболее объективную оценку и следовательно принять наиболее верное решение о выдаче кредита и значительно сократить и упростить работу по определению наиболее подходящего варианта для выдаче кредита. Преимущество рейтингового метода заключается также в возможности учитывать качественные неформализованные показатели, что позволяет строить всеобъемлющие рейтинги.

Еще одним достоинством разрабатываемой системы будет являть наличие базы данных о предприятиях. В ней будут храниться все основные сведения о юридических лицах (их финансовое положение). Это позволит не только систематизировать всю информацию, но и иметь быстрый доступ к ней. Работники банка смогут хранить большой объем информации в одном файле и получать к ней доступ, когда это необходимо. Они также смогут вносить в базу данных изменения. А система по сформированным требованиям к юридическим лицам будет отбирать из списка предприятия, занесенных в базу данных, и оценивать их кредитоспособность.  [22]

Выводы

К настоящему времени разработано значительное количество методик оценки кредитоспособности заемщика. Они отличаются по числу показателей, используемых для оценки кредитоспособности, подхода к определению критериальных границ оценочных показателей, оценкой значимости каждого из отобранных показателей, методикой подсчета суммарной кредитоспособности. Выбор конкретной структуры показателей, формирующих кредитный рейтинг, зависит главным образом от кредитной политики банка. Выбор мною рейтингового метода в качестве базы построения методики обосновывается его широкой известностью и популярностью среди кредитных специалистов российских коммерческих банков в связи с простотой и удобством применения на практике.

Следует отметить, что рейтинговый метод не умаляет достоинств комплексного подхода к оценке кредитоспособности корпоративных клиентов, принимающего во внимание не только их финансовое состояние, но и качественные факторы их деятельности. Однако учитывая тот факт, что влияние качественных характеристик деятельности заемщиков на уровень их кредитного риска еще недостаточно изучено как на практике, так и в научной литературе и с трудом поддается формализации в форме каких-либо обоснованных математических и статистических моделей, я не считаю целесообразным включение качественных факторов в методику.

 

 

Выводы

На этапе формализации базы знаний осуществляется выбор метода представления знаний. В рамках выбранного формализма осуществляется проектирование логической структуры базы знаний. В данной работе был использован подход, основанный на применении нечёткой логики. Это более простой, но не менее точный метод оценки достоверности используемых знаний, в котором вероятности заменяются на экспертные оценки определённости факторов и применения правил (факторы уверенности). Факторы уверенности могут рассматриваться и как весовые коэффициенты, отражающие степень важности аргументов в процессе вывода заключений. Итоговые факторы уверенности получаемых решений главным образом отражают порядок достоверности результата, а не его точность, что вполне приемлемо во многих задачах.

Особенности выбранной среды

Для разработки системы поддержки принятия решений была использована экспертная система Guru. Экспертная система – это программа, которая моделирует сохраненные знания и опыт человека – эксперта. Средства работы с экспертной системой содержат два компонента, которые облегчают процесс создания экспертной системы: средства сохранения знаний и опыта эксперта в некоторой проблемной области, и машина управления логическим выводом, которая использует сохраненные знания для решения конкретной задачи.

В Guru знания эксперта представляются в виде правил (if - then). Правила, которые относятся к конкретной проблеме могут быть сгруппированы в так называемый набор правил. Набор правил может передавать управление другому набору правил, обеспечивая таким способом большую гибкость представления знаний в экспертной системе. Guru предоставляет разработчику экспертной системы разные способы управления процессом логического вывода. Это обеспечивает большую гибкость использования машины логического вывода.

В экспертной системе знания, которые необходимы для решения проблемы закодированы отдельно от машины логического вывода, которая решает как их использовать. Машина логического вывода определяет, какие правила необходимо рассмотреть, несмотря на их порядок. В стандартных программах код обрабатывается последовательно, и знания и команды их обработки переплетаются. Эта разница является существенной в случаях, когда к знаниям добавляется новая информация или изменяются условия задачи. В таком случае очень легко можно изменить или расширить экспертную систему.

В отличие от стандартной программы экспертная система позволяет пользователю задавать системе запрос типа “Почему задан этот вопрос” <Why> и прослеживать процесс аргументации. Экспертная система может работать с неопределенной и неизвестной информацией.

Экспертные системы обладают преимуществами перед стандартными программами:

Знания экспертов сохраняются в наборах правил, что увеличивает эффективность их обработки.

Модульность и независимость правил обеспечивает их модифицирование без изменения других правил. Это невозможно сделать в стандартной программе.

Машина логического вывода генерирует автоматически журнал использованных правил. Он может использоваться для прослеживания хода аргументации и проверки результатов.

Поднаборы базы знаний могут использоваться без написания новых программ, что обеспечивается отделением знаний от машины логического вывода.

Для создания экспертной системы в Guru знания человека сохраняются в наборе правил. Человек – эксперт называется главным экспертом; человек, который использует эти знания называется разработчиком. Главный эксперт не должен быть знаком с Guru. Разработчик не должен быть экспертом.

В некоторых случаях главным экспертом и разработчиком могут быть одно и тоже лицо. В других случаях разработчик только извлекает знания эксперта с помощью ряда вопросов. Основная цель – это создать работающую модель, которая может усовершенствоваться включением новых и сложных проблем. Для главного эксперта очень важно, чтобы его знания были выражены четко в правилах <if – then>. [23]

4.2 Требования к системе оценки кредитоспособности предприятий

Назначение разрабатываемой экспертной системы – принятие правильного решения по выдаче кредита юридическому лицу (предприятию), оценка его кредитоспособности.

В результате анализа предметной области были выявлены основные критерии по определению кредитоспособности юридических лиц. Количество таких критериев может составлять несколько десятков, однако зачастую ограничиваются лишь некоторыми коэффициентами: коэффициенты ликвидности; коэффициент соотношения собственных и заемных средств; показатели оборачиваемости и рентабельности. К другим критериям, принимаемым во внимание при оценке кредитоспособности юридического лица, относят следующие:

коэффициенты финансового левереджа;

коэффициенты эффективности или оборачиваемости;

коэффициенты прибыльности;

коэффициенты ликвидности;

коэффициенты обслуживания долга.

Анализ кредитоспособности предприятия-заемщика разбивается на два основных этапа:

1. Общий анализ кредитоспособности заемщика, результатом которого является составление описания финансового состояния предприятия-заемщика с указанием специфических особенностей предприятия и оценкой его финансового положения.

2. Рейтинговая оценка предприятия-заемщика, дающая стандартную оценку финансового состояния предприятия и позволяющая сравнивать его с другими заемщиками. Рассмотрим подробнее названные этапы.

На этапе общего анализа кредитоспособности, чтобы получить описание финансового состояния заемщика, нужно: составить агрегированный баланс предприятия; рассчитать систему финансовых коэффициентов на основе агрегированных показателей баланса и провести их анализ; оценить деловую активность предприятия; сделать прогноз финансового состояния предприятия с помощью статистических моделей.

Агрегированный баланс предприятия-заемщика основан на его обычном балансе. Рассчитанные показатели агрегированного баланса будут далее использоваться в оценке различных аспектов кредитоспособности предприятия. [1]

Важную роль в оценке кредитоспособности предприятия играют также агрегированные показатели "Отчета о прибылях и убытках".

В разрабатываемой системе задача оценки кредитоспособности юридического лица будет решаться на основе составления рейтинга для каждого предприятия. На первом этапе будет определен ряд критериев, наиболее важных для данной ситуации. Затем каждому критерию будет присвоен удельный вес. Сумма весов всех критериев должна равняться 1. Далее проводиться оценка значения критерия по сто бальной шкале у каждого предприятия. На следующем этапе эксперт находит произведение удельного веса критерия на оценку. Итоговое значение рейтинга определяется путем суммирования произведений значимости критерия на его оценку для данного предприятия. Рассчитывая рейтинг для разных предприятия и сравнивая полученные значения, определяют юридическое лицо, которое имеет наиболее высокую кредитоспособность.

Данный метод позволяет во-первых, по сравнению с бальным методом, дать наиболее объективную оценку и следовательно принять наиболее верное решение о выдаче кредита, во-вторых, по сравнению с методом попарных сравнений, значительно сократить и упростить работу по определению наиболее подходящего варианта для выдаче кредита.

Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний. Причем решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных оценок процессов.

Основные требования, предъявляемые для систем принятия решений:

быстрота и простота написания кода;

быстрота и надежность развертывания готового программного продукта;

скорость исполнения готовой программы на «медленных» компьютерах;

возможность командной разработки;

ориентированность на будущее;

информационная поддержка разработчиков;

совместимость с основными стандартами разработки.

 

  4.3 Программная реализация системы оценки кредитоспособности предприятий

На этапе реализации экспертной системы происходит физическое наполнение базы знаний и настройка всех программных механизмов в рамках выбранного инструментального средства, а при необходимости и допрограммирование специализированных модулей программного инструмента.

Особенности реализации экспертной системы во многом определяются характером инструментального средства, в качестве которого могут выступать программные оболочки (shells), генераторы (интегрированные среды), языки представления знаний (языки программирования). Так, оболочки имеют реализованные механизмы вывода, накопления, объяснения знаний, диалоговый компонент, что, с одной стороны, упрощает разработку программной части экспертной системы, поскольку не требуется программирование, а с другой стороны, усложняет разработку базы знаний вследствие возможного несоответствия формализма системы требованиям структуры.  

При создании прототипа была использовании система GURU (фирма MDBS, дистрибьютор фирма ЦПС Тверь), которая позволяет настраивать программные средства на особенности проблемной областей, при необходимости предоставляют возможность программировать на встроенных языках четвертого поколения и осуществлять эффективный экспорт/импорт данных с другими инструментальными средствами.

В процессе реализации была заполнена база знаний и база данных по контрагентам. База знаний имеет расширение файла RSS, а база данных – ITB. Экспертная система, созданная с помощью GURU, имеет доступ к информации хранимой в базе данных и наборе правил.

Построение системы поддержки принятия решения при выборе поставщика материалов с помощью GURU заключается в построении набора правил. Набор правил можно построить и вести посредством команды BUILD, предоставляющей полный диапазон вариантов управления набором правил. Набор правил состоит из знаний, накопленных в результате анализа предметной области. Общий вид правил в GURU достаточно традиционен и имеет формат:

IF (условие) THEN (действие).

В ходе разработки системы было составлено 6 правил, но в дальнейшем их количество может быть увеличено до 100 и более правил.

Условие правила может включать различные рабочие и статистические переменные, поля баз данных, числовые и логические функции и т.д. если во время консультации система обнаружит, что условия в продукции верны, то правило включается, т.е. система выполнит действия, указанные в заключении правила. Система позволила работать в условиях неопределенности данных и знаний. Одной из важных характеристик, которую имеют отдельные составляющие правила и само правило в целом, является коэффициент достоверности знания. Обрабатываются указанные вероятностные характеристики специальными вариантами алгебры.

Система GURU разрешает использовать также нечеткие переменные, которые одновременно могут иметь несколько значений, каждое со своим коэффициентом уверенности. Тем самым создаются многочисленные варианты решений, поскольку различные правила могут генерировать различные значения для одной и той же переменой. Таким образом, с помощью нечетких переменных появилась возможность найти наилучшие варианты решении или наиболее вероятные значения для критериев принятия решений.

С системой пользователь взаимодействует через меню. В данном случае GURU показывает опции обработки шаг за шагом и, если необходимо, поясняет их. Т.е. система снабжена меню Help, которое можно вызвать из главного меню, а также при ответе на каждый вопрос системы. Во время консультации пользователь может запросить систему, почему она требует от него ту или иную информацию, а такж