Оценка кредитоспособности предприятия: Комплексный анализ, проблемы и инновации в российской и международной практике

метки: Коэффициент, Кредитоспособность, Обязательство, Оценка, Актив, Финансовый, Анализ, Краткосрочный

В условиях стремительно меняющегося мирового и российского финансового ландшафта, когда экономическая стабильность подвергается постоянным испытаниям, а конкуренция на рынке кредитования достигает апогея, способность коммерческих банков и других финансовых институтов точно и оперативно оценивать кредитоспособность своих заемщиков становится не просто важным, а критически значимым фактором выживания и успешного развития. Каждый невозвращенный кредит — это не только прямые убытки для банка, но и потеря ликвидности, снижение доверия инвесторов и ухудшение общего финансового здоровья системы. В этом контексте, понимание экономической сущности кредитоспособности, освоение передовых методик ее оценки и поиск эффективных решений для существующих проблем становятся основополагающими задачами для любого участника финансового рынка.

Целью данной курсовой работы является всестороннее исследование экономической сущности и необходимости оценки кредитоспособности предприятия, детальное изучение существующих методик и выявление проблем ее анализа как в российской, так и в международной практике, а также предложение путей их решения. Мы стремимся представить комплексное исследование, которое будет включать в себя глубокий теоретический анализ, сравнительный обзор методов, идентификацию ключевых проблем и разработку практических рекомендаций, ориентированных на российскую специфику. Структура работы последовательно проведет читателя от фундаментальных теоретических концепций к прикладным методикам, нормативно-правовому регулированию, актуальным проблемам и инновационным решениям, обеспечивая академическую полноту и практическую применимость изложенных материалов.

Теоретические основы кредитоспособности предприятия

В основе любой успешной кредитной операции лежит глубокое понимание финансового состояния потенциального заемщика. Однако одного лишь поверхностного взгляда на его текущие активы и пассивы недостаточно, поскольку он не дает полной картины. Необходим более объемный и прогностический подход, который и реализуется через анализ кредитоспособности. Этот раздел посвящен раскрытию фундаментальных концепций, составляющих основу данной аналитической дисциплины.

Экономическая сущность и содержание кредитоспособности

По своей сути, кредитоспособность — это комплексная учетно-аналитическая характеристика, отражающая непрерывность деятельности организации и ее способность своевременно и в полном объеме погасить свои кредитные обязательства перед банком в установленный срок. Это не просто наличие средств, а именно возможность их генерации и направления на погашение долга в будущем, что является критически важным для оценки риска. Главная цель банка при расчёте кредитоспособности заключается в минимизации риска невозврата долга, поскольку эффективный анализ позволяет определить вероятность банкротства заемщика еще до момента выдачи кредита, тем самым защищая активы кредитора.

Финансово-Математический Анализ Кредитных Продуктов: Алгоритмы ...

... Формула Остатка Долга как Современной Стоимости Будущих Платежей Для методологически корректного финансового моделирования важно уметь рассчитывать остаток основного долга ($OD_m$) не только через ... ежемесячного платежа $DP_m$ и, как следствие, на общую переплату. Сравнительный Экономический Анализ и Стратегическое Планирование Выбор между аннуитетной и дифференцированной схемой погашения не ...

Понятие кредитоспособности шире, чем мгновенная платежеспособность. Оно охватывает финансовую устойчивость, ликвидность, рентабельность, деловую репутацию и множество других факторов, которые в совокупности формируют представление о надежности заемщика. Банк, оценивая кредитоспособность, стремится не только обезопасить себя от прямых потерь, но и обеспечить стабильность своего кредитного портфеля, что напрямую влияет на его финансовое здоровье и выполнение регуляторных требований. И что из этого следует? Такой всесторонний подход позволяет не просто отсеивать ненадежных клиентов, но и формировать более качественный и предсказуемый портфель, способствующий долгосрочному росту банка.

Эволюция понятия кредитоспособности: исторический аспект

История понятия кредитоспособности — это история развития финансовой мысли и банковской практики. Если сегодня мы воспринимаем кредитоспособность как многогранный аналитический инструмент, то в прошлом ее трактовка была значительно проще. В 1930-1940-е годы, в период становления плановой экономики и индустриализации, под кредитоспособностью организаций понималось прежде всего наличие самостоятельного баланса и собственных оборотных средств. Более того, важным индикатором считался их хозяйственный расчет.

Исследователи того времени, такие как А.К. Бакаев и П.А. Фомин, подчеркивали, что финансовая устойчивость предприятий оценивалась главным образом по объему собственных оборотных средств, а их хозяйственный расчет служил показателем эффективного управления и способности к самофинансированию. Это отражало особенности экономической системы, где предприятия были в значительной степени самодостаточны и имели меньше внешних источников финансирования. С развитием рыночных отношений, усложнением финансовых инструментов и ростом конкуренции, понятие кредитоспособности постоянно расширялось, включая в себя все новые аспекты: от качества управления до отраслевых рисков и макроэкономических факторов. Какой важный нюанс здесь упускается? То, что ранние подходы, хоть и казались примитивными по современным меркам, были абсолютно адекватны своей эпохе и заложили основу для будущих, более сложных моделей.

Кредитоспособность и платежеспособность: сравнительный анализ

Несмотря на кажущуюся схожесть, кредитоспособность и платежеспособность — это два разных, хотя и взаимосвязанных, финансовых понятия. Их четкое разграничение критически важно для корректного анализа и принятия решений.

Платежеспособность — это реальное финансовое состояние заёмщика на текущий момент времени, указывающее на его способность своевременно погашать свои текущие долговые обязательства за счет наличных денежных средств и легкореализуемых активов. Она определяется возможностью покрытия долгов за счет ликвидных активов, включая менее ликвидные ресурсы. Иными словами, это своего рода «мгновенный снимок» финансового здоровья.

Кредитоспособность, в отличие от платежеспособности, — это прогноз будущей способности вернуть долг. Она фокусируется на оплате долговых обязательств через активы с наибольшей ликвидностью и предполагает наличие потенциала для генерации денежных потоков, достаточных для обслуживания и погашения кредита в течение всего срока его действия. Кредитоспособность определяет, насколько заемщик способен выполнять свои кредитные обязательства в перспективе.

Критерий	Платежеспособность	Кредитоспособность
Фокус оценки	Способность погашать текущие долги, используя имеющиеся ликвидные средства и активы.	Прогнозирование будущей возможности погашения кредитных обязательств.
Период	Текущий момент или краткосрочный период.	Среднесрочная и долгосрочная перспектива.
Цель	Оценка текущей финансовой состоятельности.	Оценка целесообразности предоставления кредита и потенциальных рисков.
Инструменты	Анализ ликвидности баланса, денежных потоков (операционная деятельность).	Комплексный анализ (финансовые коэффициенты, денежные потоки, бизнес-риски, кредитная история).
Природа	Фактическое состояние.	Прогностическая характеристика.

Таким образом, если платежеспособность является необходимым, но недостаточным условием для кредитоспособности, то кредитоспособность включает в себя платежеспособность как один из своих элементов, дополняя ее анализом долгосрочных перспектив и рисков.

Методы и модели оценки кредитоспособности корпоративных заемщиков

В мире банковского дела нет универсального ключа к оценке кредитоспособности. Разнообразие экономических ландшафтов, регуляторных требований и специфики заемщиков привело к формированию целого арсенала методов и моделей, каждый из которых имеет свои преимущества. Этот раздел призван систематизировать и детально рассмотреть наиболее распространенные из них.

Общие подходы к оценке: количественный и качественный анализ

При оценке кредитоспособности банки традиционно используют двухсторонний подход, объединяющий **количественный** и **качественный** анализ. Этот комплексный метод позволяет получить максимально полное и объективное представление о заемщике.

Количественный анализ сосредоточен на изучении числовых показателей финансовой отчетности и других статистических данных. Он включает в себя:

• Анализ финансовых результатов: изучение динамики прибыли, рентабельности, объемов выручки, что позволяет оценить эффективность операционной деятельности предприятия.
• Оценка ликвидности и платежеспособности: расчет коэффициентов, демонстрирующих способность предприятия своевременно выполнять свои краткосрочные и долгосрочные обязательства.
• Анализ движения денежных потоков: оценка притоков и оттоков денежных средств, выявление чистого денежного потока, который непосредственно показывает возможности заемщика покрывать расходы и обслуживать долги.
• Прогноз их развития: построение финансовых прогнозов на основе исторических данных и текущих тенденций.

Качественный анализ фокусируется на нефинансовых аспектах, которые могут существенно влиять на способность заемщика выполнять свои обязательства. К ним относятся:

• Оценка рыночной позиции: анализ деловой активности, конкурентоспособности, уровня диверсификации продукции или услуг, спроса на них. Высокое положение на рынке и диверсификация производства снижают риски.
• Общие сведения о заемщике: период деятельности на рынке, деловой престиж, репутация руководства.
• Эффективность управления: компетентность менеджмента, система корпоративного управления, стратегическое планирование.
• Кредитная история: история взаимоотношений с банками, наличие просрочек, объем текущих долговых обязательств.

Методы оценки кредитоспособности банками также включают организационный анализ (изучение структуры управления, бизнес-процессов) и сравнительный анализ (сопоставление показателей с нормативными значениями или данными конкурентов).

Основные методы оценки кредитоспособности: российский и зарубежный опыт

В настоящее время в мире нет единой стандартизованной системы оценки кредитоспособности. Это обусловлено различиями в национальных законодательствах, особенностями банковских систем, спецификой кредитных продуктов и уровнем развития финансовых рынков в разных странах, что приводит к адаптации методик под местные условия и регуляторные требования. Тем не менее, основные инструменты оценки во многом соответствуют как в российской, так и в зарубежной практике.

К основным методам оценки кредитоспособности предприятий-клиентов банка, предоставляющих полную финансовую отчетность, относятся:

• Метод финансовых коэффициентов: наиболее распространенный и фундаментальный подход.
• Метод анализа денежного потока: фокусируется на способности компании генерировать средства для погашения долга.
• Метод анализа делового риска: оценивает риски, связанные с отраслью, рынком, управлением и операционной деятельностью заемщика.

Методики зарубежных банков по оценке кредитоспособности во многом соответствуют методикам, применяемым российскими банками, используя аналогичные инструменты, но могут отличаться в детализации, весовых коэффициентах и интегральных моделях.

Финансовые коэффициенты и их роль в анализе

Финансовые коэффициенты являются краеугольным камнем количественного анализа кредитоспособности. Они позволяют быстро и объективно оценить различные аспекты финансового состояния предприятия.

Основные группы коэффициентов:

1. Коэффициенты ликвидности:
   • Коэффициент абсолютной ликвидности = (Денежные средства + Эквиваленты денежных средств) / Краткосрочные обязательства. Показывает, какую часть краткосрочных обязательств предприятие может погасить немедленно.
   • Коэффициент быстрой (срочной) ликвидности = (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения + Дебиторская задолженность) / Краткосрочные обязательства. Отражает способность погасить краткосрочные обязательства за счет наиболее ликвидных активов, исключая запасы.
   • Коэффициент текущей ликвидности = Оборотные активы / Краткосрочные обязательства. Характеризует общую способность предприятия покрывать свои текущие обязательства за счет всех оборотных активов.
2. Коэффициенты финансовой устойчивости (левериджа):
   • Коэффициент соотношения собственных и заемных средств = Заемный капитал / Собственный капитал. Показывает степень зависимости предприятия от заемных источников финансирования.
   • Коэффициент автономии (собственного капитала) = Собственный капитал / Итог баланса.

     Характеризует долю собственного капитала в общей структуре финансирования.

3. Коэффициенты рентабельности:
   • Коэффициент рентабельности продаж (ROS) = Чистая прибыль / Выручка. Отражает эффективность основной деятельности предприятия.
   • Коэффициент рентабельности активов (ROA) = Чистая прибыль / Средняя стоимость активов. Показывает, насколько эффективно используются активы для генерации прибыли.
4. Коэффициенты оборачиваемости:
   • Коэффициент оборачиваемости активов = Выручка / Средняя стоимость активов. Характеризует интенсивность использования всех активов предприятия.
   • Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности = Выручка / Средняя дебиторская задолженность. Показывает, насколько быстро предприятие собирает свои долги.

Интерпретация этих коэффициентов в динамике и в сравнении с отраслевыми бенчмарками позволяет составить объективное мнение о финансовом состоянии заемщика, его слабых и сильных сторонах.

Комплексные и рейтинговые модели

Помимо отдельных коэффициентов, существуют более сложные **классификационные подходы**, включающие **рейтинговые модели** и **модели прогнозирования банкротств**. Суть рейтинговых методик состоит в расчете синтезированного показателя рейтинга, выраженного в баллах, по которому заемщиков делят на классы кредитоспособности (например, от A — высокий уровень, до D — дефолт).

Известные модели прогнозирования банкротств включают:

• Модель Альтмана (Z-score): одна из первых и наиболее известных моделей, использующая пять финансовых коэффициентов для прогнозирования вероятности банкротства корпорации.
  Z = 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + 1.0 * X5
  Где:
  • X₁ = (Оборотный капитал — Краткосрочные обязательства) / Итог баланса
  • X₂ = Нераспределенная прибыль / Итог баланса
  • X₃ = Прибыль до уплаты процентов и налогов (EBIT) / Итог баланса
  • X₄ = Рыночная стоимость акций / Балансовая стоимость обязательств
  • X₅ = Выручка / Итог баланса

  В зависимости от полученного значения Z, предприятие относится к определенной зоне риска (например, >2.99 — зона финансовой стабильности, <1.81 — зона высокого риска банкротства).

• Модель Чессера: ориентирована на оценку кредитоспособности физических лиц, но ее принципы могут быть адаптированы для малого бизнеса.

В контексте международного опыта, особое внимание заслуживают такие модели, как:

• CAMPARI (Character, Ability, Means, Purpose, Amount, Repayment, Insurance): Эта модель является классическим примером комплексного анализа.
  • Character (Характер): Оценка честности и добросовестности заемщика, его деловой репутации.
  • Ability (Способность): Анализ способности заемщика генерировать достаточный денежный поток для погашения кредита (управленческие навыки, производственные мощности).
  • Means (Средства): Оценка финансовых ресурсов заемщика (собственный капитал, ликвидность).
  • Purpose (Цель): Понимание цели кредита и ее целесообразности.
  • Amount (Сумма): Определение адекватности запрашиваемой суммы.
  • Repayment (Погашение): Анализ предполагаемого источника и графика погашения кредита.
  • Insurance (Обеспечение): Оценка наличия и качества обеспечения кредита.
• PARTS (Purpose, Amount, Repayment, Terms, Security): Еще одна комплексная модель, схожая с CAMPARI, но с акцентом на условия сделки.
  • Purpose (Цель): Для чего нужен кредит.
  • Amount (Сумма): Сколько нужно.
  • Repayment (Погашение): Как будет погашаться.
  • Terms (Условия): Условия кредита (ставка, срок).
  • Security (Обеспечение): Наличие залога или гарантий.

Эти модели, хотя и не являются строго математическими, обеспечивают системный характер анализа, призывая кредитных менеджеров учитывать широкий спектр количественных и качественных факторов, прежде чем принять решение о выдаче кредита. И что из этого следует? Применение таких моделей позволяет не просто механически оценивать риски, а формировать глубокое, многоаспектное представление о заемщике, значи��ельно повышая качество кредитного портфеля.

Скоринговые модели и их применение

Скоринг — это одновременно и организация кредитной деятельности, и разработка конкретной математической модели (скоринг-модели).

Это статистический метод оценки, направленный на выработку стандартных подходов для объективной характеристики заемщика и определения числовых критериев для разделения клиентов на надежных и ненадежных.

Различают несколько типов скоринга, каждый из которых имеет свою специфику:

• Application-скоринг: используется для оценки кредитоспособности новых заемщиков при подаче заявки на получение кредита. Он анализирует данные из анкеты, кредитной истории и других источников, чтобы присвоить клиенту балл, который определяет вероятность дефолта.
• Collection-скоринг: применяется для работы с заемщиками, имеющими неудовлетворительное состояние ссудных счетов или просроченную задолженность. Он помогает определить наиболее эффективные стратегии взыскания долга, предсказывая вероятность погашения или дальнейшего усугубления ситуации.
• Behavioral-скоринг: оценивает состояние ссудного счета уже действующих клиентов, прогнозируя изменения их платежеспособности на основе их текущего финансового поведения (например, частота использования кредитных карт, регулярность погашения других обязательств).
• Fraud-скоринг: направлен на оценку вероятности мошенничества со стороны заемщика. Он анализирует аномалии в данных и поведенческих паттернах, чтобы выявить потенциально подозрительные заявки или транзакции.

Скоринговые модели значительно сокращают время на принятие решения и повышают объективность оценки, особенно для массовых кредитных продуктов.

Методика оценки кредитоспособности СберБанка России

СберБанк России, как один из крупнейших игроков на российском финансовом рынке, использует комплексную методику оценки кредитоспособности юридических лиц, которая включает как количественный, так и качественный анализ.

Количественный анализ в СберБанке базируется на расчете шести основных финансовых коэффициентов, которые позволяют получить всестороннее представление о финансовом состоянии заемщика:

№	Коэффициент	Формула
1	Коэффициент покрытия процентов	Прибыль до уплаты процентов и налогов (EBIT) / Проценты к уплате
2	Коэффициент финансовой зависимости (отношение заемного капитала к собственному)	Заемный капитал / Собственный капитал
3	Коэффициент текущей ликвидности	Оборотные активы / Краткосрочные обязательства
4	Коэффициент быстрой ликвидности	(Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения + Дебиторская задолженность) / Краткосрочные обязательства
5	Коэффициент рентабельности активов (ROA)	Чистая прибыль / Средняя стоимость активов
6	Коэффициент оборачиваемости активов	Выручка / Средняя стоимость активов

Качественный анализ дополняет количественный, учитывая следующие аспекты:

• Общие сведения: продолжительность деятельности компании на рынке, ее деловой престиж и репутация, история взаимоотношений с банком.
• Оценка деятельности: уровень диверсификации продукции или услуг, стабильность спроса на них, наличие конкурентных преимуществ.
• Кредитная история: подробная информация о предыдущих кредитах, их своевременном погашении, наличии просрочек или реструктуризаций.

Для юридических лиц критически важно высокое положение на рынке, экономическая устойчивость, эффективность управления и безупречная кредитная история. Все эти факторы в совокупности формируют интегрированную оценку кредитоспособности, позволяющую банку принять взвешенное решение.

Нормативно-правовое регулирование оценки кредитоспособности в Российской Федерации

Российская банковская система функционирует в строго регламентированном правовом поле, где Центральный банк Российской Федерации играет ключевую роль в формировании правил игры, особенно в части управления рисками. Оценка кредитоспособности заемщиков не является исключением и находится под пристальным вниманием регулятора.

Требования Банка России к оценке кредитного риска

Расчёт кредитоспособности нужен банкам не только для минимизации собственных рисков, но и для отчётности перед Центробанком РФ. ЦБ РФ осуществляет надзорную функцию, проверяя правильность расчёта кредитного риска и соответствие созданному резерву. Это напрямую влияет на достаточность капитала банков и их финансовую устойчивость в целом. Положение Банка России от 26.03.2004 № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» (Приложение №7) устанавливает общие рекомендации по запросу финансовых отчетов и бухгалтерской документации, которые являются основой для оценки кредитоспособности.

Банк России устанавливает строгие требования к банковским методикам управления рисками и моделям количественной оценки рисков, применяемым кредитными организациями. Эти методики используются для оценки активов, расчета нормативов достаточности капитала и иных обязательных нормативов. Важно отметить, что банковские методики и модели могут применяться только на основании разрешения, выданного Банком России. Регулятор также устанавливает порядок получения такого разрешения, внесения изменений в него и его отзыва, а также порядок оценки качества этих методик. Это обеспечивает единообразие подходов и высокий уровень надежности оценки кредитного риска в масштабах всей банковской системы. И что из этого следует? Подобный централизованный контроль позволяет поддерживать стабильность всей банковской системы, предотвращая чрезмерное накопление рисков.

Обзор ключевых нормативных документов

В последние годы Банк России активно совершенствует нормативную базу, направленную на повышение качества управления кредитными рисками. Рассмотрим наиболее актуальные положения:

• Положение Банка России от 18.09.2023 № 824-П «О порядке расчета банками величины кредитного риска с применением банковских методик управления рисками и моделей количественной оценки рисков по сделкам, результатом которых является привлечение денежных средств посредством выпуска долговых ценных бумаг, исполнение обязательств по каждой из которых обеспечивается полностью или частично поступлениями денежных средств от активов, переданных в обеспечение» (зарегистрировано Минюстом России 29 февраля 2024 года).

  Это положение имеет критическое значение для банков, активно участвующих в сделках секьюритизации, устанавливая детальные требования к оценке риска по таким сложным инструментам. Банки используют внутренние рейтинги для расчета величины кредитного риска в рамках данного положения, что подчеркивает значимость внутренних моделей и методик.

• Положение Банка России от 12.01.2021 № 753-П «Об определении банками с универсальной лицензией величины кредитного риска по производным финансовым инструментам» (ред. от 18.09.2023).

  Данное Положение определяет порядок расчета величины кредитного риска по производным финансовым инструментам для банков с универсальной лицензией, устанавливая требования к оценке справедливой стоимости и потенциальных убытков. Это позволяет банкам адекватно оценивать и резервировать риски, связанные с такими высокорисковыми активами, как фьючерсы, опционы, свопы.

• Положение Банка России от 02.07.2018 № 646-П «О порядке расчета банками величины кредитного риска по сделкам, результатом которых является привлечение денежных средств посредством выпуска долговых ценных бумаг, исполнение обязательств по каждой из которых обеспечивается полностью или частично поступлениями денежных средств от активов, переданных в обеспечение» (ред. от 18.09.2023).

  Это положение регламентирует особенности расчета банками величины кредитного риска по сделкам секьюритизации для целей расчета нормативов достаточности капитала, включая требования к оценке активов, лежащих в основе таких сделок. Оно направлено на предотвращение недооценки рисков, связанных со сложными структурированными продуктами.

В совокупности эти нормативные акты формируют жесткую, но необходимую систему контроля за кредитными рисками, обязывая банки применять научно обоснованные и регуляторно одобренные методики оценки кредитоспособности.

Требования к финансовой отчетности заемщиков

Для эффективной оценки кредитоспособности банк нуждается в полной и достоверной финансовой информации о потенциальном заемщике. Методы оценки кредитоспособности юридического лица начинаются с запроса финансовых отчетов и бухгалтерской документации, соответствующих рекомендациям Положения Банка России № 254-П (приложение №7).

Как правило, в пакет требуемых документов входят:

• Бухгалтерский баланс (форма №1): дает представление об активах, обязательствах и собственном капитале на определенную дату.
• Отчет о финансовых результатах (форма №2): отражает доходы, расходы и финансовые результаты деятельности за определенный период.
• Отчет о движении денежных средств (форма №4): показывает источники поступления и направления расходования денежных средств по операционной, инвестиционной и финансовой деятельности.
• Пояснительная записка к бухгалтерской отчетности: содержит дополнительную информацию, детализирующую данные отчетов и раскрывающую учетную политику предприятия.

Качество и полнота этих документов являются критически важными, так как именно на их основе производится большая часть количественного анализа. Любые пробелы или недостоверность могут существенно исказить результаты оценки и привести к ошибочным кредитным решениям.

Проблемы оценки кредитоспособности и пути их решения в российской практике

Несмотря на развитую теоретическую базу и совершенствующееся нормативное регулирование, российские банки сталкиваются с рядом специфических проблем при оценке кредитоспособности предприятий. Эти вызовы требуют не только адаптации существующих методик, но и разработки инновационных подходов.

Идентификация основных проблем

Одной из фундаментальных проблем является низкая кредитоспособность многих российских предприятий, которая может быть результатом целого комплекса факторов:

• Плохая кредитная история: наличие просрочек по предыдущим кредитам является одним из самых сильных предикторов будущих дефолтов. Зачастую, компании, особенно малого и среднего бизнеса (МСБ), имеют нерегулярные платежи или уже сталкивались с реструктуризацией долга.
• Нестабильные доходы: волатильность рынка, сезонность, зависимость от государственных заказов или экспорта могут приводить к непредсказуемым колебаниям выручки и прибыли.
• Высокая долговая нагрузка: согласно исследованиям, высокая долговая нагрузка (отношение ежемесячных платежей по кредитам к доходу) свыше 50% значительно повышает риск неисполнения обязательств. Многие предприятия, особенно в период кризисов, вынуждены наращивать заемные средства, что ухудшает их финансовую устойчивость.
• Недостаточное обеспечение: нехватка ликвидных залогов или надежных поручительств увеличивает риски для банка.

Особое внимание следует уделить проблемам оценки кредитоспособности малого и среднего бизнеса (МСБ). Для мелких предприятий использование традиционных методов оценки, основанных на финансовой отчетности, затруднено из-за:

• Упрощенной системы бухгалтерского учета: многие МСБ используют специальные налоговые режимы, которые не предусматривают ведение полноценной бухгалтерской отчетности, что ограничивает объем доступной информации.
• Отсутствия полной отчетности или ее низкой достоверности: некоторые предприятия МСБ могут не вести детальный учет или предоставлять отчетность, не в полной мере отражающую их реальное финансовое положение.
• Нехватка информации: помимо отчетности, банки часто испытывают дефицит данных о структуре собственности, реальных бенефициарах, связях с аффилированными лицами, что затрудняет оценку деловых рисков.

Традиционные методы оценки кредитоспособности, основанные на статичных финансовых показателях, могут быть недостаточно точными, не учитывая текущие изменения в финансовом состоянии или способность предприятия адаптироваться к новым условиям рынка. Разве не возникает вопрос, насколько такие статичные подходы действительно отражают реальное положение дел в динамично меняющейся экономике?

Влияние макроэкономической нестабильности и отраслевой специфики

Внешние факторы оказывают колоссальное влияние на кредитоспособность заемщиков. **Макроэкономическая нестабильность**, характерная для российской экономики (колебания цен на сырье, изменение ключевой ставки, санкции, валютные риски), может быстро трансформировать устойчивое предприятие в проблемное.

• Инфляция: снижает реальную покупательскую способность, увеличивает операционные расходы.
• Рецессия: падение спроса, снижение выручки, проблемы с ликвидностью.
• Изменение ключевой ставки: напрямую влияет на стоимость заемных средств и, соответственно, на долговую нагрузку предприятий.

Кроме того, **отраслевая специфика** играет важную роль. Предприятия из высокорисковых отраслей (например, строительство, розничная торговля, зависящая от импорта) подвержены большим колебаниям, чем, например, телекоммуникационные или энергетические компании. Особенности производства, сезонность, конкурентная среда, регуляторные барьеры — все это требует индивидуального подхода к оценке и корректировки используемых коэффициентов и моделей. **Конкурентные условия деятельности коммерческого банка** также существенно влияют на круг клиентов, вынуждая банки идти на компромиссы в оценке рисков ради сохранения или расширения клиентской базы.

Пути решения проблем и совершенствование методик

Для преодоления вышеуказанных проблем необходим комплексный подход, включающий совершенствование как внутренних банковских методик, так и внешней инфраструктуры.

1. Адаптация методик к специфике МСБ:
   • Альтернативные источники данных: для МСБ банки вынуждены использовать альтернативные подходы, такие как анализ оборотов по расчетным счетам (которые дают представление о реальной деловой активности), регулярность налоговых отчислений, данные о залогах, поручительствах физических лиц, а также анализ деловой репутации через различные открытые источники.
   • Отраслевые скоринговые модели: разработка специализированных скоринговых моделей для различных отраслей МСБ, учитывающих их специфику и доступные данные.
   • Факторинг и проектное финансирование: вместо классических кредитов, предлагать продукты, где риск распределен иначе, или финансирование привязывается к конкретному проекту с понятными денежными потоками.
2. Повышение точности прогнозирования и учет динамических изменений:
   • Стресс-тестирование: регулярное проведение стресс-тестирования кредитного портфеля и отдельных заемщиков на предмет их устойчивости к негативным макроэкономическим шокам.
   • Динамические модели: переход от статических моделей к динамическим, которые могут учитывать не только текущие, но и прогнозируемые изменения финансового состояния, а также способность адаптироваться к новым рыночным условиям.
   • Использование больших данных и ИИ: внедрение инновационных технологий для анализа огромных объемов неструктурированных данных, что позволяет выявлять скрытые закономерности и повышать точность прогнозов.
3. Совершенствование информационной базы:
   • Создание единой базы кредитных историй заемщиков: объединение информации различных БКИ и платных сервисов проверки контрагентов. Это позволит банкам получать максимально полную и объективную картину о кредитной истории и финансовом поведении заемщика, что является критически важным для снижения асимметрии информации.
   • Межбанковский обмен информацией: развитие механизмов обмена информацией между банками (с соблюдением конфиденциальности) о недобросовестных заемщиках или проблемных активах.

Применяемые подходы в анализе кредитоспособности заемщиков постоянно требуют корректировки с учетом меняющихся экономических реалий, что делает данную область непрерывным полем для исследований и инноваций. Какой важный нюанс здесь упускается? То, что без активного участия самих предприятий в повышении прозрачности и качества своей отчетности, даже самые совершенные банковские методики будут сталкиваться с ограничениями.

Роль кредитных бюро и информационных систем в снижении кредитных рисков

В условиях информационной асимметрии на рынке кредитования, когда заемщик владеет полной информацией о своем финансовом положении, а кредитор — лишь ее частью, **кредитные бюро** выступают в роли важнейшего связующего звена, значительно снижающего кредитные риски для банков.

Функции и значение кредитных бюро

Кред��тные бюро (БКИ) играют ключевую роль в оценке кредитоспособности заемщиков в России, собирая, храня и предоставляя данные о кредитной истории физических и юридических лиц. Это позволяет финансовым учреждениям проводить детальный анализ финансового состояния клиентов, основываясь на их прошлом кредитном поведении.

Основные функции БКИ:

• Сбор и хранение информации: БКИ аккумулируют данные от банков, микрофинансовых организаций и других кредиторов о выданных кредитах, графиках платежей, своевременности погашения, наличии просрочек, реструктуризаций и дефолтов.
• Формирование кредитных историй: на основе собранных данных формируется кредитная история каждого заемщика, которая является его «финансовым досье».
• Предоставление кредитных отчетов: БКИ предоставляют кредитные отчеты банкам и другим кредиторам по их запросу (с согласия заемщика), а также самим заемщикам.
• Расчет кредитных рейтингов: многие БКИ на основе кредитной истории рассчитывают индивидуальные кредитные рейтинги (скоринговые баллы), которые являются обобщенным показателем кредитоспособности.

Наличие централизованной базы данных о кредитной истории позволяет банкам:

• Объективно оценивать риски: получать информацию о прошлых обязательствах заемщика, его платежной дисциплине, что значительно снижает вероятность выдачи кредита недобросовестному или неплатежеспособному клиенту.
• Сокращать время на принятие решений: автоматизированная система запросов в БКИ позволяет оперативно получать данные, ускоряя процесс рассмотрения заявок.
• Снижать процент дефолтов: более точная оценка рисков приводит к снижению доли проблемных активов в кредитных портфелях банков.

Кредитная история как ключевой фактор оценки

Кредитная история играет важнейшую роль при оценке кредитоспособности заемщика. Она представляет собой не просто набор цифр, а своеобразный «финансовый паспорт», отражающий не только опыт кредитования, но и такие важные **моральные качества человека (и компании), как обязательность и ответственность**.

Что банк узнает из кредитной истории:

• Объем и структура текущей задолженности: сколько кредитов и на какие суммы уже есть у заемщика.
• Платежная дисциплина: были ли просрочки, как часто и на какую продолжительность. Регулярные и своевременные платежи являются мощным позитивным фактором.
• Виды кредитов: наличие разных типов кредитов (ипотека, автокредит, потребительский кредит) может свидетельствовать о разностороннем опыте и умении управлять разными обязательствами.
• Запросы кредитной истории: частые запросы от разных банков могут указывать на попытки получить кредит одновременно в нескольких местах, что может быть тревожным сигналом.
• Наличие судебных решений или банкротств: крайне негативные факторы, указывающие на серьезные финансовые проблемы в прошлом.

В России существуют несколько крупных бюро кредитных историй, которые обрабатывают миллионы запросов ежемесячно, предоставляя банкам комплексные данные о кредитном поведении заемщиков. К ним относятся:

• Национальное бюро кредитных историй (НБКИ): одно из крупнейших БКИ, собирающее данные от большинства российских банков и МФО.
• Объединенное кредитное бюро (ОКБ): также является ключевым игроком, созданным при участии СберБанка, Interfax и Experian.
• Бюро кредитных историй «Эквифакс»: международная компания с присутствием в России.

Деятельность этих бюро значительно повышает прозрачность рынка кредитования, способствует формированию ответственного подхода к заимствованиям и является неотъемлемым элементом эффективной системы управления кредитными рисками.

Инновационные подходы и технологии в повышении эффективности оценки кредитоспособности

Эпоха цифровизации и бурного развития технологий кардинально меняет подходы к оценке кредитоспособности. Традиционные методы, хотя и остаются фундаментом, все чаще дополняются и даже заменяются инновационными решениями, обещающими более высокую точность, скорость и эффективность.

Альтернативные данные и поведенческий анализ

В стремлении получить более полное и многогранное представление о потенциальном заемщике, банки и финтех-компании начинают активно использовать **альтернативные данные**, выходящие за рамки традиционной финансовой отчетности и кредитных историй. Эти данные позволяют «дорисовать» портрет клиента, особенно тех, у кого отсутствует или недостаточно развита кредитная история (например, молодежь, самозанятые, МСБ).

К таким нетрадиционным источникам относятся:

• Социальные сети: анализ активности пользователя, его контактов, интересов, образования, профессионального статуса может косвенно указывать на его надежность и стабильность.
• Онлайн-платежи и транзакции: регулярность и характер онлайн-покупок, оплата коммунальных услуг, подписок могут свидетельствовать о финансовой дисциплине и уровне дохода.
• Мобильные приложения и геолокация: данные о частоте использования банковских приложений, посещении определенных мест (например, бизнес-центров, магазинов класса люкс) могут быть включены в модель.
• Поведенческие паттерны заемщика: анализ покупательских привычек, частоты использования кредитных карт, регулярности пополнения счетов, типа совершаемых транзакций может выявить скрытые закономерности и предсказать потенциальные проблемы. Например, резкое изменение трат или необычные транзакции могут быть индикатором финансовых трудностей.

Интеграция этих данных позволяет формировать более глубокое и динамичное представление о финансовом поведении, дополняя традиционные метрики и делая оценку более персонализированной и точной.

Искусственный интеллект и машинное обучение в кредитном скоринге

Наиболее прорывным направлением в оценке кредитоспособности является активное внедрение **искусственного интеллекта (ИИ)** и **машинного обучения (МО)**. Эти технологии позволяют создавать гораздо более точные и адаптивные модели по сравнению с традиционными статистическими методами.

Как ИИ и МО преобразуют кредитный скоринг:

• Анализ больших объемов данных: алгоритмы машинного обучения способны обрабатывать и анализировать терабайты данных из самых разных источников (финансовая отчетность, кредитные истории, альтернативные данные, макроэкономические показатели), выявляя скрытые, неочевидные для человека закономерности и корреляции.
• Повышение точности прогнозирования: использование алгоритмов машинного обучения, таких как логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса и нейронные сети, позволяет повысить точность прогнозирования дефолта на 10-20% по сравнению с традиционными статистическими моделями. Это достигается за счет анализа нелинейных зависимостей и обработки неструктурированных данных, что существенно снижает кредитный риск.
• Автоматизация оценки и сокращение времени принятия решений: ИИ позволяет банкам автоматизировать весь процесс оценки кредитоспособности, от сбора данных до формирования рекомендации. Это значительно сокращает время, необходимое для одобрения или отказа в кредите, что является критически важным в условиях высокой конкуренции и ожиданий клиентов.
• Обнаружение и предотвращение мошенничества (Fraud-скоринг): ИИ-алгоритмы активно используются для анализа транзакций и выявления аномалий, которые могут указывать на мошеннические действия. Они способны распознавать паттерны мошеннических действий с высокой точностью.

Примеры применения:

• СберБанк активно внедряет ИИ в кредитный скоринг с 2018 года. Банк использует нейронные сети и другие методы машинного обучения для анализа более 2000 параметров по каждому клиенту. Это позволяет банку принимать решения о выдаче кредитов в течение нескольких минут и значительно снижать процент дефолтов.
• Многие банки создают собственные ИИ-модели, используя исторические данные по кредитам. Это обеспечивает адаптацию к специфике их клиентской базы и кредитных продуктов.

Использование ИИ в скоринге позволяет сократить затраты времени и денег на бизнес-процессы, оптимизировать работу кредитных отделов и повысить общую эффективность кредитной деятельности. И что из этого следует? Внедрение ИИ не просто автоматизирует рутину, но и качественно меняет саму парадигму оценки рисков, делая её более проактивной и адаптивной к меняющимся условиям.

Перспективы развития: концепции жизненного цикла и устойчивого развития

Будущее оценки кредитоспособности лежит в ее интеграции с более широкими стратегическими концепциями:

• Концепция жизненного цикла систем: оценка кредитоспособности должна учитывать не только текущее состояние, но и стадию жизненного цикла бизнеса заемщика. Например, стартап имеет иные риски и потенциал, чем зрелая, устоявшаяся компания. Это требует гибкости и адаптации методик.
• Риск-менеджмент: ИИ и МО станут неотъемлемой частью комплексной системы управления рисками, позволяя не только оценивать кредитный риск, но и прогнозировать рыночные, операционные и ликвидные риски.
• Устойчивое развитие (ESG-факторы): все большее значение приобретает учет нефинансовых факторов, связанных с экологической, социальной и управленческой ответственностью (Environmental, Social, Governance – ESG).

  Компании с высокими ESG-рейтингами рассматриваются как более устойчивые и менее рискованные в долгосрочной перспективе. ИИ может помочь в анализе неструктурированных данных (отчеты об устойчивом развитии, новостные публикации) для оценки ESG-рисков.

Интеграция этих концепций позволит формировать более долгосрочную и всеобъемлющую стратегию оценки и управления финансовыми рисками, способствуя устойчивому развитию как отдельных предприятий, так и всей финансовой системы.

Заключение

Исследование экономической сущности, методов и проблем оценки кредитоспособности предприятия в российской и международной практике позволило нам выявить ключевые аспекты и наметить пути совершенствования этого жизненно важного процесса. Мы установили, что кредитоспособность — это не просто моментальный снимок финансового здоровья, а комплексная, прогностическая характеристика, охватывающая способность заемщика выполнять свои обязательства в течение всего срока кредитования. Ее четкое разграничение с платежеспособностью является фундаментальным для корректного анализа. Исторический экскурс показал, как эволюционировало это понятие от простых критериев к сложным многофакторным моделям, отражая развитие экономических отношений.

В области методологий мы рассмотрели как традиционные подходы, включающие количественный (финансовые коэффициенты, анализ денежных потоков) и качественный анализ (деловые риски, репутация), так и более сложные рейтинговые и скоринговые модели, включая международные практики, такие как CAMPARI и PARTS. Пример методики СберБанка России продемонстрировал практическую реализацию этих подходов.

Особое внимание было уделено нормативно-правовому регулированию со стороны Банка России, который играет центральную роль в формировании стандартов оценки кредитного риска и требований к банковским методикам, что подтверждается детальным анализом положений № 824-П, № 753-П и № 646-П.

Мы также выявили ряд специфических проблем российской практики, таких как низкая кредитоспособность многих предприятий, проблемы с достоверностью и полнотой отчетности, особенно для малого и среднего бизнеса, а также влияние макроэкономической нестабильности и отраслевой специфики. В качестве путей решения были предложены адаптация методик к особенностям МСБ, повышение точности прогнозирования через динамические модели и, что особенно важно, создание единой базы кредитных историй, объединяющей информацию различных БКИ и платных сервисов проверки контрагентов.

Наконец, мы подчеркнули возрастающую роль инновационных технологий. Искусственный интеллект, машинное обучение и анализ больших данных уже сейчас позволяют значительно повысить точность прогнозирования дефолта (на 10-20% по сравнению с традиционными моделями), автоматизировать процесс оценки и выявлять мошеннические действия, как это демонстрирует опыт СберБанка. Использование альтернативных данных и поведенческого анализа дополняет картину, делая оценку еще более полной. В перспективе, интеграция оценки кредитоспособности с концепциями жизненного цикла систем и устойчивого развития (ESG-факторы) позволит формировать более долгосрочные и всеобъемлющие стратегии управления финансовыми рисками.

Таким образом, комплексный подход к оценке кредитоспособности предприятий в условиях динамично меняющейся экономической среды является не просто рекомендацией, а императивом. Повышение точности, эффективности и скорости анализа кредитных рисков через совершенствование методик, усиление роли кредитных бюро и активное внедрение инновационных технологий — это будущее, которое обеспечит стабильность и устойчивое развитие как отдельным финансовым институтам, так и всей экономике.

Список использованной литературы

1. Положение Банка России от 18.09.2023 N 824-П «О порядке расчета банками величины кредитного риска с применением банковских методик управления рисками и моделей количественной оценки рисков по сделкам, результатом которых является привлечение денежных…». Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
2. Кредитоспособность: понятие, методы оценки, отличия от платёжеспособности // Ренессанс Банк. URL: https://rencredit.ru/articles/kreditosposobnost-ponyatie-metody-otsenki-otlichiya-ot-platezhesposobnosti/ (дата обращения: 08.10.2025).
3. Кредитоспособность и платежеспособность — отличия // Финансовый директор. URL: https://fd.ru/articles/159495-kreditosposobnost-i-platejesposobnost-otlichiya (дата обращения: 08.10.2025).
4. Роль кредитных бюро в системе информационного обеспечения кредитоспособности заемщика на примере ВТБ банка // Нейросеть Бегемот — Begemot AI. URL: https://begemot.ai/post/rol-kreditnyh-byuro-v-sisteme-informacionnogo-obespecheniya-kreditosposobnosti-zaemshchika-na-primere-vtb-banka (дата обращения: 08.10.2025).
5. Кредитоспособность заемщика: как оценивается, отличие от платежеспособности // vbr.ru. URL: https://www.vbr.ru/banki/info/kreditosposobnost-zaemshika/ (дата обращения: 08.10.2025).
6. Как банки оценивают кредитоспособность своих клиентов // sravni.ru. URL: https://www.sravni.ru/enciklopediya/info/kak-banki-ocenivajut-kreditosposobnost-svoikh-klientov/ (дата обращения: 08.10.2025).
7. Кредитоспособность: что это такое, как оценивается и чем отличается от платежеспособности // KMF. URL: https://kmf.kz/articles/kreditosposobnost-chto-eto-takoe-kak-otsenivaetsya-i-chem-otlichaetsya-ot-platezhesposobnosti (дата обращения: 08.10.2025).
8. Инновации в сфере кредитных рейтингов: новые подходы и технологии // kubcenter.ru. URL: https://kubcenter.ru/innovatsii-v-sfere-kreditnyh-rejtingov-novye-podhody-i-tehnologii/ (дата обращения: 08.10.2025).
9. Искусственный интеллект в банках: ТОП-10 эффективных кейсов по версии Smartgopro // smartgopro.ru. URL: https://smartgopro.ru/blog/iskusstvennyy-intellekt-v-bankakh (дата обращения: 08.10.2025).
10. Сравнительный анализ методик оценки кредитоспособности заемщиков: российский и зарубежный опыт // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-metodik-otsenki-kreditosposobnosti-zaemshikov-rossiyskiy-i-zarubezhnyy-opyt (дата обращения: 08.10.2025).
11. Искусственный интеллект поможет банкам стать более эффективными, безопасными и клиентоориентированными // Finversia (Финверсия).

    URL: https://www.finversia.ru/publication/iskusstvennyi-intellekt-pomozhet-bankam-stat-bolee-effektivnymi-bezopasnymi-i-klientoorientirovannymi-136001 (дата обращения: 08.10.2025).

12. В чем отличия между платежеспособностью и кредитоспособностью? // Глобал Кредит. URL: https://globalcredit.ua/ru/blog/v-chem-otlichiya-mezhdu-platezhesposobnostyu-i-kreditosposobnostyu/ (дата обращения: 08.10.2025).
13. Методы оценки кредитоспособности корпоративных клиентов коммерческого банка: российский и зарубежный опыт // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=9686 (дата обращения: 08.10.2025).
14. Современные методы анализа кредитоспособности бизнеса // Финансовая компания «Третий Рим». URL: https://trrd.ru/blog/sovremennye-metody-analiza-kreditosposobnosti-biznesa/ (дата обращения: 08.10.2025).
15. Искусственный интеллект в банках — применение и кейсы AI // SCAND. URL: https://scand.com/ru/company/blog/ai-in-banking/ (дата обращения: 08.10.2025).
16. Новая эра в кредитном скоринге: как ИИ помогает оценивать заемщиков? Спросили экспертов и рассказали про опыт JetLend // Incrussia.ru. URL: https://incrussia.ru/understand/novaya-era-v-kreditnom-skoringe-kak-ii-pomogaet-otsenivat-zaemshhikov-sprosili-ekspertov-i-rasskazali-pro-opyt-jetlend/ (дата обращения: 08.10.2025).
17. Анализ российских рейтинговых моделей оценки кредитоспособности заёмщика // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-rossiyskih-reytingovyh-modeley-otsenki-kreditosposobnosti-zaemshika (дата обращения: 08.10.2025).
18. «В конечном счете это приносит пользу именно клиенту»: как и зачем банки используют искусственный интеллект // Инк. — Incrussia.ru. URL: https://incrussia.ru/understand/v-konechnom-schete-eto-prinosit-polzu-imenno-klientu-kak-i-zachem-banki-ispolzuyut-iskusstvennyj-intellekt/ (дата обращения: 08.10.2025).
19. Кредитный скоринг в оценке финансовой стабильности предприятия // naukaru.ru. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/26079/view (дата обращения: 08.10.2025).
20. Система оценки кредитоспособности заемщика: что это такое и как оценивается показатель для юридических лиц // Морской банк. URL: https://sea.bank/blog/sistema-otsenki-kreditosposobnosti-zaemshchika-chto-eto-takoe-i-kak-otsenivaetsya-pokazatel-dlya-yuridicheskikh-lits/ (дата обращения: 08.10.2025).
21. Методы оценки кредитоспособности заемщиков и способы их применения // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-kreditosposobnosti-zaemshikov-i-sposoby-ih-primeneniya (дата обращения: 08.10.2025).
22. Подходы к определению понятия “кредитоспособность предприятия”. Цель и задачи анализа кредитоспособности // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/podhody-k-opredeleniyu-ponyatiya-kreditosposobnost-predpriyatiya-tsel-i-zadachi-analiza-kreditosposobnosti (дата обращения: 08.10.2025).
23. Сравнительная характеристика методов оценки кредитоспособности заемщиков коммерческого банка – физических лиц // Владивостокский государственный университет. URL: https://www.vvsu.ru/science/publishing_activity/journals/articles/article/3472/ (дата обращения: 08.10.2025).
24. Кредитоспособность: что это такое, как оценивается // Совкомбанк. URL: https://sovcombank.ru/f/1359050/kreditosposobnost-chto-eto-takoe-kak-otsenivaetsya.pdf (дата обращения: 08.10.2025).
25. Оценка кредитоспособности заемщика (методика СберБанка России) // nalog-nalog.ru. URL: https://nalog-nalog.ru/kredity/ocenka_kreditosposobnosti_zaemshhika_metodika_sberbanka_rossii/ (дата обращения: 08.10.2025).
26. Скоринговая модель // Platforma — Платформа больших данных. URL: https://platforma.bi/blog/skoringovaya-model (дата обращения: 08.10.2025).
27. Оценка кредитоспособности заёмщика с учётом нейрокогнитивных факторов // Уральский федеральный университет. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/133642/1/2023_mag_kovaleva_es.pdf (дата обращения: 08.10.2025).
28. Скоринг: что это такое простыми словами, как устроена скоринговая модель // fintender.ru. URL: https://fintender.ru/baza-znaniy/chto-takoe-skoring-kak-rabotaet-skoringovaya-model/ (дата обращения: 08.10.2025).
29. Основные понятия и содержание кредитоспособности // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-ponyatiya-i-soderzhanie-kreditosposobnosti (дата обращения: 08.10.2025).
30. О порядке расчета банками величины кредитного риска с применением банковских методик управления рисками и моделей количественной оценки рисков по сделкам, результатом которых является привлечение денежных средств посредством выпуска долговых ценных бумаг, исполнение обязательств по каждой из которых обеспечивается полностью или частично поступлениями денежных средств от активов, переданных в обеспечение* от 18 сентября 2023 // docs.cntd.ru. URL: https://docs.cntd.ru/document/726671047 (дата обращения: 08.10.2025).
31. Об определении банками с универсальной лицензией величины кредитного риска по производным финансовым инструментам от 12 января 2021 // docs.cntd.ru. URL: https://docs.cntd.ru/document/573615147 (дата обращения: 08.10.2025).
32. Оценка кредитоспособности заемщика или как принимается решение о выдаче кредита // Мир процентов. URL: https://mirprocentov.ru/publikatsii/ocenka-kreditosposobnosti-zaemshhika-ili-kak-prinimaetsya-reshenie-o-vydache-kredita/ (дата обращения: 08.10.2025).
33. Современные концепции и подходы в экономическом анализе кредитоспособности заемщиков // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-kontseptsii-i-podhody-v-ekonomicheskom-analize-kreditosposobnosti-zaemshikov (дата обращения: 08.10.2025).
34. Об определении банками величины кредитного риска по сделкам, результатом которых является привлечение денежных // docs.cntd.ru. URL: https://docs.cntd.ru/document/550239276 (дата обращения: 08.10.2025).
35. Статья 72.1 // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_461159/e29a8a729e2f694e1e073574169c9b14f6b28532/ (дата обращения: 08.10.2025).
36. Современные способы оценки кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса коммерческими банками // БелГУ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-sposoby-otsenki-kreditosposobnosti-predpriyatiy-malogo-i-srednego-biznesa-kommercheskimi (дата обращения: 08.10.2025).