Оценка кредитоспособности заёмщиков в российской банковской практике: теория, методики и регуляторные особенности в условиях цифровизации и экономической динамики

метки: Оценка, Заемщик, Методика, Анализ, Коэффициент, Модель, Https, Актив

В условиях современной российской экономики, где финансовые рынки демонстрируют все возрастающую динамику, а регуляторные требования постоянно ужесточаются, оценка кредитоспособности заемщиков превращается из рутинной процедуры в краеугольный камень стабильности банковской системы. В октябре 2025 года, когда российские банки выражают опасения относительно нарастающего долгового кризиса, оценивая объем проблемных долгов в триллионы рублей, актуальность темы многократно возрастает. Эта ситуация недвусмысленно указывает на сохраняющиеся вызовы в оценке кредитного риска и эффективности существующих методик.

Таким образом, глубокий и всесторонний анализ теоретических основ, существующих методик и практических аспектов оценки кредитоспособности заемщиков, с акцентом на российскую банковскую практику, становится не просто желательным, но критически необходимым. Настоящее исследование ставит своей целью не только систематизировать накопленные знания в области кредитного анализа, но и предложить комплексный взгляд на проблематику с учетом последних регуляторных изменений и технологических трендов. Объектом исследования выступает процесс оценки кредитоспособности заемщиков, а предметом – теоретические подходы, методики, нормативно-правовое регулирование и практика применения этих методик в российских коммерческих банках. Особое внимание будет уделено разграничению ключевых понятий: «кредитоспособность», как прогностическая оценка способности к погашению обязательств в будущем, и «платежеспособность», как фактическая способность расплачиваться по текущим долгам. Это позволит заложить прочный фундамент для последующего, более глубокого анализа.

Теоретические основы кредита, кредитоспособности и платежеспособности

Кредитные отношения являются одним из древнейших и наиболее фундаментальных механизмов любой экономики. В основе этих отношений лежит доверие, однако в банковской практике оно должно быть подкреплено тщательным анализом и обоснованным прогнозом. Понимание природы кредита, его функций и принципов, а также четкое разграничение понятий «кредитоспособность» и «платежеспособность» критически важны для формирования эффективной системы управления кредитными рисками.

Комплексная оценка кредитоспособности заемщика в банковской практике: ...

... поддерживая стабильность банковской системы в целом. Система оценки кредитного риска должна быть достаточно гибкой и надежной, чтобы позволять качественно оценивать характеристики кредитоспособности заемщиков и ... виды кредитных продуктов. Внутренние документы кредитных организаций могут предусматривать методики оценки кредитного риска, включая специализированные подходы для субъектов малого и ...

Понятие и сущность кредита

Кредит (от лат. creditum — «ссуда», «долг») — это экономические отношения, возникающие между кредитором и заемщиком по поводу предоставления денежных средств или товаров на условиях возвратности, срочности, платности и целевого характера. В более широком смысле, кредит — это любое движение капитала, основанное на условиях отсрочки платежа. Он выполняет ряд важнейших функций в экономике:

• Перераспределительная функция: Кредит позволяет перераспределять временно свободные денежные средства от тех, у кого они есть (кредиторы), к тем, кто в них нуждается (заемщики), способствуя эффективному использованию капитала.
• Стимулирующая функция: Доступ к кредитным ресурсам стимулирует инвестиционную и производственную активность, способствует росту экономики и созданию новых рабочих мест.
• Обслуживание оборота капитала: Кредит обеспечивает непрерывность производственного процесса, позволяя предприятиям восполнять оборотные средства, приобретать новое оборудование и развивать технологии.

Таким образом, кредит выступает катализатором экономического роста, обеспечивая гибкость и адаптивность финансовой системы к меняющимся потребностям рынка.

Кредитоспособность и платежеспособность: сравнительный анализ

Хотя термины «кредитоспособность» и «платежеспособность» часто используются как синонимы, в контексте банковского дела они имеют принципиальные различия, отражающие разные аспекты финансового состояния заемщика.

Кредитоспособность — это способность заемщика полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам, включая основной долг и проценты за пользование кредитом. Ключевая особенность кредитоспособности заключается в ее прогностическом характере. Она не фиксирует текущие или прошлые неплатежи, а оценивает будущую способность заемщика выполнять свои обязательства на ближайшую или долгосрочную перспективу. Для физического лица понятие кредитоспособности определяется как его способность выполнить обязательства полностью и в срок. Для юридического лица это комплексная оценка финансового здоровья, деловой репутации и способности генерировать достаточные денежные потоки для обслуживания долга. Оценка кредитоспособности является центральным элементом для банков при принятии решений о выдаче кредитов, инвестициях и заключении контрактов, поскольку она направлена на минимизацию риска невозврата долга. Более того, расчет кредитоспособности необходим банкам не только для формирования клиентских предложений, но и для отчетности перед Центральным банком РФ, который осуществляет контроль за соответствием рассчитанного кредитного риска и сформированного резерва, обеспечивая таким образом стабильность всей банковской системы.

Платежеспособность, в свою очередь, подразумевает способность организации (или физического лица) расплачиваться по всем видам обязательств — как кредитным, так и любым другим (перед поставщиками, сотрудниками, налоговыми органами) — в текущий момент времени или за истекший период. Это фактическая характеристика, отражающая наличие достаточного объема денежных средств и их эквивалентов для покрытия всех краткосрочных обязательств. Платежеспособность — это «фотография» финансового состояния на определенную дату, тогда как кредитоспособность — это «видеопрогноз» на будущее.

Основные различия между этими понятиями можно представить в следующей таблице:

Таблица 1: Сравнительный анализ кредитоспособности и платежеспособности

Критерий	Кредитоспособность	Платежеспособность
Характер оценки	Прогностический (на будущий период)	Фактический (на текущую дату или истекший период)
Объект оценки	Способность погашать кредитные обязательства	Способность погашать все виды обязательств
Цель оценки	Принятие решения о выдаче кредита, минимизация риска	Оценка текущего финансового состояния, ликвидности
Временной горизонт	Будущий	Настоящий/Прошлый
Инструменты оценки	Финансовые коэффициенты, денежные потоки, кредитная история, качественные факторы	Финансовые коэффициенты, баланс, отчет о движении денежных средств

Понимание этих различий позволяет банкам строить более точные и многоуровневые системы оценки риска, где платежеспособность служит отправной точкой, а кредитоспособность — комплексным прогнозом.

Основные принципы кредитования

Принципы кредитования — это фундаментальные условия, на которых базируются кредитные отношения, обеспечивающие их эффективность и безопасность для всех участников. Они являются основой для любой методики оценки кредитоспособности.

1. Возвратность: Самый очевидный и критически важный принцип. Он означает, что заемщик обязан вернуть кредитору всю сумму основного долга в полном объеме, а также начисленные проценты, в сроки и по схеме, оговоренным в кредитном договоре. Нарушение этого принципа ведет к невозврату активов банка и подрывает его финансовую устойчивость.
2. Срочность: Кредит выдается на строго определенный срок. Несоблюдение этого срока является нарушением условий договора и влечет за собой экономические санкции, такие как штрафы и пени. Принцип срочности позволяет кредитору планировать свои денежные потоки и управлять ликвидностью.
3. Платность: За использование кредитных средств заемщик обязан уплатить кредитору вознаграждение в виде процентов. Платность обеспечивает экономический интерес кредитора, компенсируя ему издержки на привлечение ресурсов, риск невозврата и обеспечивая прибыль. Для банка это основной источник дохода.
4. Обеспеченность: Этот принцип защищает интересы кредитора от риска непогашения ссуды. Обеспечение может быть представлено различными формами: залог имущества (недвижимости, оборудования, товаров), поручительство третьих лиц (физических или юридических), банковские гарантии.

   Наличие ликвидного обеспечения существенно снижает кредитный риск.

5. Целевой характер: Кредит часто выдается на конкретные, заранее оговоренные цели. Например, на приобретение оборудования, пополнение оборотных средств, строительство. Банк отслеживает целевое использование кредитных средств, чтобы убедиться, что они направлены на реализацию проекта, который, предположительно, обеспечит будущие доходы для погашения долга. Нарушение целевого использования может быть признаком недобросовестности заемщика или неэффективности его деятельности.
6. Дифференцированность: Этот принцип предполагает индивидуальный подход к каждому заемщику и кредитной сделке. Условия кредитования (процентная ставка, срок, требования к обеспечению) устанавливаются с учетом кредитоспособности конкретного заемщика, его кредитной истории, специфики бизнеса, рыночной ситуации и других факторов. Дифференцированность позволяет банкам более гибко управлять рисками и максимизировать доходность.

Эти принципы формируют основу для разработки и применения всех методик оценки кредитоспособности, позволяя кредиторам всесторонне оценить риски и принять обоснованное решение.

Классификация и характеристика методик оценки кредитоспособности заёмщиков

Оценка кредитоспособности — это многогранный процесс, который требует использования разнообразных методов и подходов. В современной банковской практике они условно делятся на количественные и качественные, а также на различные модели анализа, каждая из которых имеет свои особенности, преимущества и недостатки.

Обзор количественных и качественных методов

Количественный анализ фокусируется на числовых показателях и статистических данных, которые можно измерить и выразить в денежном выражении. Основные элементы количественного анализа включают:

• Оценка доходов клиента: Для физических лиц это размер заработной платы, другие стабильные доходы (например, от аренды, дивиденды).

  Для юридических лиц — выручка, прибыль, денежные потоки.

• Доля обязательных расходов: Анализ соотношения текущих обязательств (платежи по кредитам, налоги, аренда) к доходам, что позволяет определить свободный денежный поток.
• Финансовые коэффициенты: Расчет и анализ показателей ликвидности, рентабельности, финансовой устойчивости, оборачиваемости активов и обслуживания долга.
• Анализ денежных потоков: Детальное изучение притоков и оттоков денежных средств для оценки способности компании генерировать средства для погашения долга.

Преимущество количественного анализа в его объективности и возможности стандартизации. Недостаток — ограниченность, поскольку цифры не всегда отражают полную картину.

Качественный анализ направлен на оценку нефинансовых факторов, которые, тем не менее, оказывают существенное влияние на кредитоспособность. К ним относятся:

• Кредитная история: Информация о прошлом поведении заемщика по отношению к долговым обязательствам, включая своевременность платежей, наличие просрочек, дефолтов.
• Репутация заемщика: Для физических лиц — общая благонадежность, порядочность, отношение к обязательствам. Для юридических лиц — деловая репутация на рынке, история сотрудничества с партнерами, судебные разбирательства, квалификация и опыт менеджмента.
• Отраслевые риски: Анализ специфики отрасли, в которой работает заемщик (например, цикличность, уровень конкуренции, технологические изменения, государственное регулирование).
• Управленческие факторы: Качество менеджмента, эффективность корпоративного управления, стратегическое планирование, способность адаптироваться к изменениям.
• Внешние экономические и политические условия: Макроэкономические тенденции, политическая стабильность, законодательные изменения, влияющие на бизнес заемщика.

Качественный анализ дополняет количественный, предоставляя более полную картину рисков. Его сложность заключается в субъективности оценки и трудности стандартизации.

Модели комплексного анализа

В банковской практике существует ряд «полуэмпирических» методологий, которые сочетают количественные и качественные подходы для формирования комплексной оценки кредитоспособности.

Система «Пяти С» (Five C’s of Credit)

«Пять С» — это основополагающая структура, широко используемая в международной практике для оценки кредитоспособности заемщика. Она включает пять ключевых элементов, начинающихся с буквы «С»:

1. Характер (Character): Относится к репутации заемщика, его порядочности и ответственности по возврату долгов. Для физических лиц это добросовестность, этика, кредитная история. Для юридических лиц — репутация компании на рынке, история выполнения обязательств, честность и компетентность руководства.
2. Емкость (Capacity): Способность заемщика генерировать достаточные денежные потоки для погашения долга. Этот фактор оценивается через анализ доходов, расходов, денежного потока (для компаний) и соотношения долга к доходу.
3. Капитал (Capital): Финансовые ресурсы заемщика, включая собственный капитал, резервы и инвестиции владельцев. Этот показатель отражает финансовую подушку безопасности и степень заинтересованности владельцев в успехе предприятия. Чем больше собственный капитал, тем выше устойчивость к внешним шокам.
4. Залог (Collateral): Активы, которые могут быть предоставлены в обеспечение кредита. Залог служит дополнительной гарантией для кредитора на случай дефолта заемщика, позволяя минимизировать потери. Важна ликвидность залога и его адекватная оценка.
5. Условия (Conditions): Внешние факторы, влияющие на деятельность заемщика и его способность погасить долг. Это могут быть общие экономические условия (например, рецессия, инфляция), отраслевые тенденции, политическая стабильность, изменения в законодательстве.

Методика CAMPARI (Character, Ability, Margin, Purpose, Amount, Repayment, Insurance)

Методика CAMPARI является расширенной версией «Пяти С» и предлагает более детализированный подход к оценке, особенно популярный в британской банковской практике, но применимый и в России.

1. Характер (Character): Аналогично «Пяти С», включает деловую репутацию заемщика, его ответственность и историю погашения долгов. Для юридических лиц оцениваются также опыт и знания высшего менеджмента в финансовом управлении и маркетинге.
2. Способность (Ability/Capacity/Means): Оценивает возможность заемщика погашать ссуду. Для юридических лиц это определяется анализом денежного потока и прибыли. Для физических лиц – размером заработной платы и других стабильных доходов.
3. Маржа (Margin/Means): Отражает доходность операции для банка (ссудный процент) и финансовый потенциал заемщика, его прибыль или иные доходы. Это не только то, сколько банк заработает, но и насколько заемщик прибылен, чтобы выдержать финансовую нагрузку.
4. Цель (Purpose): Цель кредита должна быть четко определена и обоснована. Банк, как правило, не выдает ссуду, если цель кредитования не ясна или не соответствует его политике.
5. Сумма (Amount): Сумма кредита должна соответствовать реальным потребностям клиента, а не просто заявленной величине, и подлежит уточнению банком на основе детального финансового анализа.
6. Погашение (Repayment): Включает условия, график и источники погашения кредита, а также оценку способности клиента погасить долг в срок. Учитываются такие факторы, как возраст заемщика для физических лиц или срок службы актива для целевых кредитов.
7. Обеспечение (Insurance/Security): Защищает интересы кредитора от риска невозврата ссуды и включает в себя оценку залога или страхование риска непогашения.

Обе эти методики, «Пять С» и CAMPARI, представляют собой структурированный подход к оценке, позволяя банку рассмотреть все критически важные аспекты деятельности заемщика.

Классификационные и прогнозные модели

В дополнение к комплексным методикам, банки активно используют статистические и математические модели для автоматизации и повышения точности оценки кредитного риска.

Множественный дискриминантный анализ (МДА)

Прогнозные модели для оценки качества потенциальных заемщиков часто базируются на статистических методах, наиболее распространенным из которых является множественный дискриминантный анализ (МДА).

Этот метод позволяет разделить объекты (заемщиков) на группы (кредитоспособные/некредитоспособные) на основе набора характеристик.

Общий вид дискриминантной функции МДА:

Z = a0 + a1X1 + a2X2 + ... + anXn,

где:

• Z — дискриминантный счет (значение, на основе которого принимается решение о принадлежности к группе);
• a₀ и a_i — параметры (коэффициенты регрессии), которые определяются статистически на основе исторических данных о заемщиках;
• X_i — факторы, характеризующие финансовое состояние заемщика (например, коэффициенты ликвидности, рентабельности, финансовой устойчивости).

Если значение Z превышает определенное пороговое значение, заемщик классифицируется как кредитоспособный, в противном случае — как некредитоспособный. Примером такой модели является модель Альтмана для прогнозирования банкротства.

Модели CART (Classification and Regression Trees)

Модели CART (Classification and Regression Trees) — это непараметрические методы машинного обучения, которые могут использоваться для классификации кредитов на «хорошие» и «плохие». Они строят древовидные структуры решений, где каждый узел представляет собой проверку значения определенного признака (например, уровень дохода, кредитная история), а каждая ветвь — результат этой проверки. Конечные узлы (листья) дерева содержат решение о классификации заемщика.

Преимущества CART-моделей:

• Интерпретируемость: Деревья решений относительно легко понять и объяснить.
• Работа с различными типами данных: Могут обрабатывать как числовые, так и категориальные признаки.
• Устойчивость к выбросам: Менее чувствительны к аномальным значениям данных.

Недостатки:

• Переобучение: Могут сильно «подстраиваться» под обучающие данные, что снижает их обобщающую способность на новых данных.
• Неустойчивость: Небольшие изменения в данных могут привести к значительному изменению структуры дерева.

Рейтинговые методики

Рейтинговая оценка предприятия-заемщика рассчитывается на основе финансовых коэффициентов и выражается в баллах. Каждому коэффициенту присваивается определенный вес и балльная оценка в зависимости от его значения. Сумма баллов формирует общий рейтинг, который определяет класс кредитоспособности заемщика. Например, заемщику может быть присвоен класс А (высокая кредитоспособность), В (средняя) или С (низкая).

Сравнительный анализ применимости современных моделей в российской практике

Применение МДА и CART-моделей в российском банковском секторе имеет свои преимущества и ограничения, особенно по сравнению с традиционными «полуэмпирическими» методиками.

Преимущества МДА и CART в России:

• Автоматизация и скорость: Позволяют автоматизировать процесс оценки, что существенно ускоряет принятие решений, особенно при массовом кредитовании (потребительские кредиты, МСП).
• Объективность: Уменьшают субъективность в оценке, так как основаны на статистических закономерностях.
• Выявление скрытых зависимостей: Могут выявлять неочевидные взаимосвязи между финансовыми показателями и вероятностью дефолта.
• Масштабируемость: Эффективны при обработке больших объемов данных.

Ограничения и вызовы в российской практике:

• Качество данных: Эффективность этих моделей критически зависит от качества и полноты исторических данных. В России исторически наблюдались проблемы с прозрачностью финансовой отчетности и достоверностью данных, хотя ситуация улучшается.
• Стабильность моделей: В условиях высокой волатильности экономики, как это часто бывает в России, статистические модели могут быстро терять свою прогностическую силу, требуя частой перекалибровки. Кризисные явления, такие как пандемия или санкции, значительно изменяют поведенческие паттерны заемщиков.
• Учет качественных факторов: МДА и CART в чистом виде плохо учитывают качественные факторы (репутация менеджмента, отраслевые риски, политическая ситуация), которые особенно важны для корпоративных заемщиков. Интеграция качественных данных в количественные модели остается сложной задачей.
• Сложность интерпретации: Хотя CART более интерпретируемы, чем некоторые другие модели машинного обучения, их логика может быть менее прозрачной для кредитных аналитиков, привыкших к более традиционным подходам.
• Разработка и внедрение: Требует значительных инвестиций в IT-инфраструктуру, квалифицированный персонал и сложную методологию.

Сравнение с традиционными методиками («Пять С», CAMPARI):

Традиционные методики, хотя и более трудоемки и субъективны, позволяют проводить более глубокий, индивидуальный качественный анализ. Они особенно ценны для крупных корпоративных кредитов, где репутация, качество управления и уникальные отраслевые факторы играют ключевую роль. Современные модели же наиболее эффективны для стандартизированного кредитования. Оптимальным решением для российских банков часто является гибридный подход, сочетающий скорость и объективность статистических моделей с глубиной и гибкостью комплексного качественного анализа, особенно для принятия решений по крупным кредитам и специфическим клиентам.

Анализ финансовой отчётности как основа оценки кредитоспособности

Финансовая отчётность предприятия — это зеркало его экономического здоровья. Для банка, рассматривающего возможность предоставления кредита, она является основным источником информации для оценки текущего состояния и прогнозирования будущей способности заемщика погашать свои обязательства. Без глубокого и всестороннего анализа этих документов любое кредитное решение будет основано на догадках, а не на фактах.

Значение финансовой отчётности для кредитного анализа

Оценка кредитоспособности начинается с тщательного анализа финансовой отчётности предприятия. Основные документы, используемые в этом процессе, включают:

1. Бухгалтерский баланс (Форма №1): Представляет собой «снимок» финансового состояния компании на определенную дату. Он показывает активы (что компания имеет), обязательства (что компания должна) и собственный капитал (что осталось владельцам).
   • Значение для кредитного анализа: Позволяет оценить структуру активов (оборотные/внеоборотные), ликвидность активов, структуру капитала (собственный/заемный), уровень задолженности и ее срочность. Кредитор может выявить потенциальные риски, связанные с недостаточной ликвидностью, чрезмерной зависимостью от заемных средств или неоптимальной структурой активов.
2. Отчёт о прибылях и убытках (Форма №2) (Отчёт о финансовых результатах): Отражает финансовые результаты деятельности компании за определенный период (квартал, год).

   Показывает выручку, себестоимость, валовую, операционную и чистую прибыль.

   • Значение для кредитного анализа: Демонстрирует способность компании генерировать прибыль. Кредитор оценивает стабильность выручки, рентабельность, динамику прибыли, что напрямую влияет на способность компании обслуживать долг за счет собственной операционной деятельности.
3. Отчёт о движении денежных средств (Форма №4): Показывает притоки и оттоки денежных средств по операционной, инвестиционной и финансовой деятельности за период.
   • Значение для кредитного анализа: Это, пожалуй, самый важный документ для оценки кредитоспособности, поскольку именно денежные средства, а не прибыль, используются для погашения долга. Отчёт позволяет понять, откуда компания получает деньги и куда их тратит, выявить ее способность генерировать чистый денежный поток, достаточный для обслуживания кредита. Анализируются потоки от основной деятельности, инвестиций и финансовых операций.

Использование данных бухгалтерской отчётности коммерческой организации является необходимым для оценки факторов риска, связанных с её финансовым состоянием.

Система финансовых коэффициентов и их интерпретация

Для систематизированной оценки финансовой отчётности используются финансовые коэффициенты, которые позволяют сравнивать различные показатели и анализировать их динамику. Ключевые группы коэффициентов для оценки кредитоспособности включают ликвидность, рентабельность и уровень задолженности (финансовую устойчивость).

Коэффициенты ликвидности

Эти коэффициенты показывают способность компании выполнять свои краткосрочные обязательства за счет имеющихся активов.

1. Коэффициент текущей ликвидности (Current Ratio):
   • Формула: Оборотные активы / Краткосрочные обязательства
   • Интерпретация: Показывает, сколько рублей оборотных активов приходится на каждый рубль краткосрочных обязательств. Оптимальными значениями в мировой практике считаются 1.5–2.5, хотя для российских предприятий в нормативных актах часто указывается значение ≥ 2. Значения ниже 1 свидетельствуют о риске неспособности компании погасить текущие обязательства.
2. Коэффициент быстрой ликвидности (Quick Ratio):
   • Формула: (Оборотные активы - Запасы) / Краткосрочные обязательства
   • Интерпретация: Исключает запасы из оборотных активов, так как они наименее ликвидны. Показывает способность компании погасить краткосрочные обязательства за счет наиболее ликвидных активов (денежных средств, краткосрочных финансовых вложений, дебиторской задолженности).

     Нормативное значение обычно находится в диапазоне 0.7–1.0.

3. Коэффициент абсолютной ликвидности (Cash Ratio):
   • Формула: (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные обязательства
   • Интерпретация: Показывает, какую часть краткосрочных обязательств компания может погасить немедленно за счет денежных средств и их эквивалентов. Нормативное значение составляет не менее 0.2.

Коэффициенты рентабельности

Эти коэффициенты измеряют эффективность деятельности компании и ее способность генерировать прибыль.

1. Коэффициент рентабельности продаж (ROS – Return on Sales):
   • Формула: Чистая прибыль / Выручка × 100%
   • Интерпретация: Показывает, какую долю чистой прибыли компания получает с каждого рубля выручки. Чем выше значение, тем эффективнее управление затратами и ценообразование.
2. Коэффициент рентабельности активов (ROA – Return on Assets):
   • Формула: Чистая прибыль / Средние активы × 100%
   • Интерпретация: Отражает эффективность использования всех активов компании для получения прибыли. Чем выше ROA, тем эффективнее компания управляет своими активами.

Коэффициенты финансовой устойчивости

Эти коэффициенты показывают структуру капитала компании и ее зависимость от заемных средств.

1. Коэффициент автономии (независимости):
   • Формула: Собственный капитал / Итог баланса
   • Интерпретация: Показывает долю собственного капитала в общей структуре источников финансирования. Чем выше коэффициент, тем более финансово независима компания. Нормативное значение для этого коэффициента обычно превышает 0.5.
2. Коэффициент финансового левериджа (соотношения заемного и собственного капитала):
   • Формула: Заемный капитал / Собственный капитал
   • Интерпретация: Показывает, сколько рублей заемного капитала приходится на каждый рубль собственного. Высокое значение указывает на значительную зависимость от внешних источников финансирования и потенциально высокий финансовый риск.

Анализ денежных потоков

Метод анализа денежных потоков реализуется путем оценки денежных потоков заемщика, составления баланса притока и оттока денежных средств для определения чистого денежного потока. Чистый денежный поток (ЧДП) – это разница между притоком и оттоком денежных средств, позволяющая сделать выводы об уровне платежеспособности и кредитоспособности организации.

• Прямой метод: Показывает основные поступления и выплаты денежных средств, связанные с операционной, инвестиционной и финансовой деятельностью. Он позволяет увидеть, сколько денежных средств компания получает от своей основной деятельности, насколько эффективно управляет инвестициями и как финансирует свою деятельность.
• Косвенный метод: Корректирует чистую прибыль на неденежные операции и изменения в оборотном капитале, чтобы получить чистый денежный поток от операционной деятельности. Этот метод полезен для анализа взаимосвязи между прибылью и денежным потоком.

Для кредитора важно, чтобы чистый денежный поток от операционной деятельности был стабильно положительным и достаточным для покрытия платежей по основному долгу и процентам.

Практический кейс: анализ кредитоспособности на основе финансовой отчётности

Рассмотрим условное российское предприятие ООО «СтройИнвест» (строительная отрасль), которое обратилось в банк за кредитом на пополнение оборотных средств. Для оценки кредитоспособности проанализируем упрощенную финансовую отчетность за два года (2024 и 2023 гг.).

Упрощенный бухгалтерский баланс ООО «СтройИнвест» (тыс. руб.)

Статья Баланса	2024 год	2023 год
АКТИВЫ
Внеоборотные активы	15 000	14 000
Оборотные активы	12 000	10 000
*Запасы*	4 000	3 500
*Дебиторская задолженность*	5 000	4 000
*Денежные средства и эквиваленты*	1 000	500
ИТОГО АКТИВОВ	27 000	24 000
ПАССИВЫ
Собственный капитал	10 000	9 000
Долгосрочные обязательства	5 000	4 000
Краткосрочные обязательства	12 000	11 000
ИТОГО ПАССИВОВ	27 000	24 000

Упрощенный Отчёт о прибылях и убытках ООО «СтройИнвест» (тыс. руб.)

Статья Отчёта	2024 год	2023 год
Выручка	30 000	25 000
Себестоимость продаж	20 000	17 000
Валовая прибыль	10 000	8 000
Коммерческие и управленческие расходы	6 000	5 000
Прибыль до налогообложения	4 000	3 000
Налог на прибыль	800	600
Чистая прибыль	3 200	2 400

Расчёт ключевых финансовых коэффициентов:

1. Коэффициенты ликвидности (на конец 2024 года):
   • Коэффициент текущей ликвидности:
     • Оборотные активы = 12 000 тыс. руб.
     • Краткосрочные обязательства = 12 000 тыс. руб.
     • Текущая ликвидность = 12 000 / 12 000 = 1.0
     • Вывод: Коэффициент равен 1.0, что ниже нормативного значения (≥ 2 для российских предприятий).

       Это указывает на потенциальные проблемы с погашением краткосрочных обязательств.

   • Коэффициент быстрой ликвидности:
     • Оборотные активы = 12 000 тыс. руб.
     • Запасы = 4 000 тыс. руб.
     • Краткосрочные обязательства = 12 000 тыс. руб.
     • Быстрая ликвидность = (12 000 - 4 000) / 12 000 = 8 000 / 12 000 ≈ 0.67
     • Вывод: Коэффициент 0.67 также ниже нормативного значения (0.7–1.0).

       Это подтверждает недостаточную способность быстро покрывать обязательства без продажи запасов.

   • Коэффициент абсолютной ликвидности:
     • Денежные средства = 1 000 тыс. руб.
     • Краткосрочные финансовые вложения = 0 (для упрощения)
     • Краткосрочные обязательства = 12 000 тыс. руб.
     • Абсолютная ликвидность = (1 000 + 0) / 12 000 ≈ 0.08
     • Вывод: Коэффициент 0.08 значительно ниже нормативного (≥ 0.2).

       Это говорит о крайне низкой способности немедленно погасить краткосрочные долги.

2. Коэффициенты рентабельности (за 2024 год):
   • Коэффициент рентабельности продаж:
     • Чистая прибыль = 3 200 тыс. руб.
     • Выручка = 30 000 тыс. руб.
     • Рентабельность продаж = (3 200 / 30 000) × 100% ≈ 10.67%
     • Вывод: Показатель достаточно хороший, отражает эффективное управление затратами.
   • Коэффициент рентабельности активов:
     • Чистая прибыль = 3 200 тыс. руб.
     • Средние активы = (27 000 + 24 000) / 2 = 25 500 тыс. руб.
     • Рентабельность активов = (3 200 / 25 500) × 100% ≈ 12.55%
     • Вывод: Показатель также свидетельствует об эффективном использовании активов.
3. Коэффициенты финансовой устойчивости (на конец 2024 года):
   • Коэффициент автономии:
     • Собственный капитал = 10 000 тыс. руб.
     • Итог баланса = 27 000 тыс. руб.
     • Коэффициент автономии = 10 000 / 27 000 ≈ 0.37
     • Вывод: Коэффициент 0.37 ниже нормативного (≥ 0.5).

       Это указывает на значительную зависимость компании от заемных средств.

   • Коэффициент финансового левериджа:
     • Заемный капитал = Долгосрочные обязательства + Краткосрочные обязательства = 5 000 + 12 000 = 17 000 тыс. руб.
     • Собственный капитал = 10 000 тыс. руб.
     • Финансовый леверидж = 17 000 / 10 000 = 1.7
     • Вывод: Значение 1.7 указывает на высокую долю заемных средств, что создает дополнительный финансовый риск.

Предварительное заключение для кредитного комитета:

ООО «СтройИнвест» демонстрирует хорошие показатели рентабельности, что говорит о способности генерировать прибыль. Однако критически низкие коэффициенты ликвидности и высокая зависимость от заемного капитала создают значительные риски. Компания может столкнуться с трудностями при погашении краткосрочных обязательств. Перед принятием решения о кредитовании необходимо:

1. Детально проанализировать Отчёт о движении денежных средств для оценки реального чистого денежного потока.
2. Выяснить причины низкой ликвидности и высокой доли краткосрочных обязательств. Возможно, существует сезонность или специфика отрасли, которая объясняет эти показатели.
3. Запросить дополнительное обеспечение по кредиту.
4. Провести углубленный качественный анализ (репутация, менеджмент, перспективы отрасли).

Этот кейс показывает, как даже базовый анализ финансовой отчётности позволяет выявить сильные и слабые стороны заемщика и задать направление для дальнейшего, более детального исследования.

Регуляторные аспекты оценки кредитоспособности в РФ

Центральный банк Российской Федерации играет ключевую роль в формировании правил игры на финансовом рынке, в том числе в части оценки кредитного риска. Его нормативные акты определяют рамки, в которых коммерческие банки разрабатывают и применяют свои внутренние методики, обеспечивая стабильность всей банковской системы.

Обзор основных нормативных актов Банка России

Российская банковская практика оценки кредитоспособности и управления кредитным риском строго регламентируется Банком России. Актуальные на октябрь 2025 года документы включают:

1. Положение Банка России от 02.11.2024 N 845-П «О порядке расчета величины кредитного риска банками с применением банковских методик управления кредитным риском и моделей количественной оценки кредитного риска».
   • Этот документ является одним из ключевых и устанавливает детализированный порядок, по которому банки должны рассчитывать величину кредитного риска. Он регламентирует:
     • Виды активов, к которым применяются данные методики.
     • Требования к расчету величины кредитного риска, устанавливая стандарты для всех используемых моделей и подходов.
     • Качество методик и моделей, подчеркивая необходимость их валидации, актуализации и соответствия лучшим практикам.
     • Минимальную долю активов для применения внутренних рейтинговых моделей (ПВР).
     • Требования к параметрам кредитного риска (таким как вероятность дефолта (PD), уровень потерь при дефолте (LGD), величина кредита под риском (EAD)).
     • Качество используемых данных, что критически важно для работы любых статистических и машинных моделей.
   • Влияние: Положение N 845-П значительно усиливает требования к внутренней аналитической базе банков, стимулируя их к разработке и внедрению более сложных и точных моделей оценки риска.
2. Положение Банка России от 06.08.2015 N 483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов (ПВР) для включения в нормативы достаточности капитала банка».
   • Данное Положение, разработанное в рамках реализации Базельских рекомендаций, позволяет банкам, обладающим соответствующей экспертизой и развитой IT-инфраструктурой, использовать собственные внутренние рейтинги для оценки кредитного риска. Это, в свою очередь, влияет на размер капитала, который банк должен резервировать под кредитные операции.
   • Влияние: Стимулирует крупные банки к инвестированию в развитие собственных продвинутых систем оценки риска, поскольку это позволяет оптимизировать использование капитала и повысить конкурентоспособность.
3. Указание Банка России от 27.09.2024 N 6874-У «О Дополнительных требованиях к раскрытию кредитных рейтингов и прогнозов кредитными рейтинговыми агентствами».
   • Это Указание повышает прозрачность и информативность работы кредитных рейтинговых агентств. Оно требует от агентств более детального раскрытия информации о кредитных рейтингах и прогнозах по ним.
   • Требования: Включают необходимость указывать оценку собственной кредитоспособности рейтингуемого лица и подробное описание влияния ключевых количественных и качественных факторов, на основе которых был присвоен рейтинг.
   • Влияние: Повышает качество информации для участников рынка, делая рейтинги более понятными и полезными для инвесторов и кредиторов.
4. Решение Совета директоров Банка России от 24.12.2024 «О подходах к оценке риска по требованиям к банкам».
   • Банк России внедряет новый подход к оценке кредитного риска, где оценка риска по требованиям к банкам зависит от отнесения банков к классам исходя из уровня их кредитоспособности, соблюдения обязательных нормативов и минимальных значений надбавок к нормативам достаточности капитала.
   • Влияние: Этот подход способствует дифференцированному регулированию, поощряя устойчивые банки и стимулируя менее устойчивые к улучшению финансового состояния.

Влияние регуляторных требований на внутренние методики банков

Регуляторные требования Центрального банка РФ и рекомендации Базельского комитета (особенно Базель III, который фокусируется на капитале, ликвидности и стабильности) оказывают прямое и существенное влияние на то, как российские коммерческие банки формируют и корректируют свои внутренние методики оценки кредитоспособности.

• Стандартизация и унификация: ЦБ РФ устанавливает минимальные стандарты и требования к компонентам оценки риска, что способствует некоторой унификации подходов в банковской системе.
• Развитие продвинутых моделей: Стимулирование использования внутренних рейтингов (ПВР) подталкивает крупные банки к инвестициям в сложные статистические и машинные модели, а также в качество данных.
• Ужесточение требований к качеству данных и валидации моделей: Регулятор требует от банков регулярной валидации своих моделей и обеспечения высокого качества используемых для них данных, что повышает надежность оценки.
• Постоянная адаптация: Банки вынуждены постоянно адаптировать свои методики к меняющимся регуляторным нормам, что требует гибкости и инвестиций в обучение персонала.

Таким образом, Центральный банк выступает не только контролером, но и ключевым драйвером развития методологий кредитного анализа в России.

Особенности применения коэффициентов риска

Помимо общих требований к методикам, Банк России вводит специфические условия, направленные на стимулирование кредитования определенных категорий заемщиков или повышение стабильности системы.

• Пониженный коэффициент риска 85% для субъектов малого и среднего предпринимательства (МСП): Этот коэффициент установлен по требованиям к субъектам МСП, оцениваемым на индивидуальной основе. Целью является снижение капитальной нагрузки на банки при кредитовании МСП, что должно способствовать росту этого сектора экономики. Банки могут применять более выгодные условия кредитования для МСП, поскольку это требует меньших резервов капитала.
• Пониженный коэффициент риска 65% для категории заемщиков «инвестиционный класс»: Для заемщиков, отнесенных к I или II категориям качества (то есть обладающих высокой кредитоспособностью), установлен еще более низкий коэффициент риска. Это поощряет банки к кредитованию наиболее надежных и перспективных проектов и компаний, которые формируют «инвестиционный класс» заемщиков.
• Влияние на экономику: Эти меры регулятора направлены на стимулирование экономического роста через адресное снижение стоимости кредитования для ключевых сегментов экономики. Для банков это означает возможность оптимизации портфеля и повышение доходности при работе с качественными заемщиками.

В целом, регуляторная среда в России динамична и постоянно развивается, что требует от банков не только глубокого понимания текущих требований, но и способности к быстрой адаптации и стратегическому планированию в области оценки кредитного риска.

Проблемы и перспективы применения методик оценки кредитоспособности в России

Эволюция методов оценки кредитоспособности – это постоянный диалог между теорией и практикой, между стремлением к точности и необходимостью адаптироваться к изменяющимся экономическим реалиям. В России этот диалог осложняется спецификой рынка, что порождает ряд уникальных проблем, но одновременно открывает и новые перспективы для развития.

Существующие проблемы и ограничения методик

Несмотря на активное развитие инструментария оценки кредитоспособности, банки в России сталкиваются с рядом вызовов:

1. Отсутствие единых подходов и методик: На сегодняшний день в российской банковской системе нет универсальной, стандартизированной методики оценки кредитоспособности, применимой для всех типов заемщиков и кредитных продуктов. Каждый банк разрабатывает собственные внутренние процедуры, что приводит к неоднородности в подходах и иногда к расхождениям в оценках одного и того же заемщика разными кредитными организациями. Это, в свою очередь, усложняет межбанковское взаимодействие и снижает прозрачность рынка.
2. Сложность количественной оценки качественных факторов: Выявление и адекватная количественная оценка таких факторов, как моральный облик, деловая репутация заемщика, компетентность менеджмента, качество корпоративного управления, отраслевые риски, остается одной из наиболее трудных задач. Эти «нематериальные» активы могут оказывать решающее влияние на способность компании выполнить свои обязательства, но их интеграция в математические модели затруднена из-за субъективности и отсутствия стандартизированных метрик.
3. Недостатки учета степени выполнения показателей: Многие методики оценки кредитоспособности часто учитывают только уровни показателей относительно оптимальных или нормативных значений (например, «коэффициент ликвидности выше X — хорошо, ниже — плохо»).

   Однако они не всегда принимают во внимание степень их выполнения или невыполнения, что может искажать общую картину. Например, незначительное отклонение от нормы может быть менее критичным, чем существенное, но текущие методики могут присваивать им одинаковые штрафные баллы.

4. Проблемы с достоверностью и доступностью данных: Особенно для малого и среднего бизнеса, а также для региональных компаний, доступ к полной и достоверной финансовой отчетности может быть ограничен. Это создает «информационный вакуум», который затрудняет применение сложных аналитических моделей.

Критический анализ эффективности скоринговых систем в современных условиях

Скоринговые системы, основанные на статистических моделях, таких как МДА или логистическая регрессия, долгое время были краеугольным камнем в массовом кредитовании (потребительские кредиты, МСП).

Однако их эффективность оказалась под вопросом в периоды экономической нестабильности.

• Уязвимость в кризисные периоды: Использование скоринговой системы показало себя неэффективным во время кризиса, приводя к наибольшему числу просроченных кредитов. Так, в ходе мирового экономического кризиса 2008–2013 годов (в России это был кризис неплатежей 2008–2009 годов), многие скоринговые модели, построенные на данных относительно стабильных периодов, оказались неспособны адекватно прогнозировать риски, что потребовало от банков срочного уточнения требований к заемщикам и совершенствования автоматизации процесса предоставления кредитов.
• «Надвигающийся долговой кризис» (октябрь 2025 г.): В текущих условиях (октябрь 2025 года) российские банки выражают опасения относительно нарастающего долгового кризиса, оценивая объем проблемных долгов в триллионы рублей. Это указывает на сохраняющиеся вызовы в оценке кредитного риска и эффективности скоринговых систем в динамичной экономической среде, особенно в условиях высоких процентных ставок и геополитической неопределенности. Проблемные долги растут, и это свидетельствует о том, что существующие модели не всегда улавливают новые, быстро меняющиеся факторы риска, вызывая вопрос: не пора ли радикально пересмотреть подходы к прогнозированию?
• Рекомендации Банка России и лимиты долговой нагрузки: Банк России активно вмешивается в процесс управления долговой нагрузкой населения, рекомендуя, чтобы расходы заемщика на обслуживание кредитов не превышали одной трети его дохода. Более того, банки устанавливают лимиты на выдачу новых кредитов тем, кто тратит более половины дохода на погашение долгов. Эти регуляторные ограничения становятся одним из факторов отказа скоринговыми системами, что, с одной стороны, снижает риски для банковской системы, с другой — может ограничивать доступ к кредитам для определенных категорий населения.

Таким образом, скоринговые системы требуют постоянной адаптации, перекалибровки и дополнения качественным анализом, особенно в условиях высокой турбулентности.

Перспективы развития: цифровизация, большие данные и искусственный интеллект

Несмотря на существующие проблемы, будущее методик оценки кредитоспособности неразрывно связано с технологическим прогрессом.

1. Цифровизация финансового сектора: Переход на полностью цифровую обработку данных, онлайн-кредитование и автоматизацию процессов значительно ускоряет и удешевляет оценку кредитоспособности, делая ее более доступной.
2. Использование больших данных (Big Data): Современные кредитные организации анализируют все возможные внутренние и внешние факторы, влияющие на развитие бизнеса, что открывает перспективы для использования больших данных. Это включает не только традиционные финансовые показатели, но и неструктурированные данные: активность в социальных сетях, транзакционные данные, поведение на сайтах, информация от мобильных операторов. Анализ этих массивов данных позволяет строить более точные прогностические модели, выявлять скрытые риски и даже оценивать «характер» заемщика через его цифровой след.
3. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО): Алгоритмы ИИ и МО (например, нейронные сети, случайный лес, градиентный бустинг) способны обрабатывать огромные объемы данных и выявлять сложные, нелинейные зависимости, которые недоступны традиционным статистическим методам.
   • Потенциальные выгоды:
     • Повышение точности прогнозирования: ИИ может лучше предсказывать дефолты и выявлять недобросовестных заемщиков.
     • Персонализация предложений: Создание индивидуальных кредитных продуктов и условий на основе более глубокого понимания потребностей и рисков каждого клиента.
     • Автоматизация принятия решений: Сокращение времени на одобрение кредита, что особенно важно в условиях конкуренции.
     • Выявление мошенничества: ИИ-системы способны выявлять паттерны мошенничества, которые сложно обнаружить человеку.
   • Вызовы внедрения в России:
     • Доступ к данным: Необходимость создания безопасных и этичных механизмов сбора и обработки персональных и корпоративных данных.
     • Регуляторные барьеры: Адаптация законодательства к новым технологиям, обеспечение прозрачности и объяснимости решений, принимаемых ИИ.
     • Кадры: Дефицит специалистов по данным и ИИ в финансовом секторе.
     • Этические вопросы: Проблема «черного ящика» ИИ, когда сложно объяснить, почему модель приняла то или иное решение, а также предвзятость данных.

Интеграция цифровых технологий, больших данных и искусственного интеллекта в методики оценки кредитоспособности является не просто трендом, а стратегическим императивом для российских банков. Это позволит не только повысить эффективность и точность оценки, но и адаптироваться к вызовам быстро меняющейся экономической среды.

Заключение

Всесторонний анализ теоретических основ, методик и практических аспектов оценки кредитоспособности заемщиков в российской банковской практике наглядно демонстрирует, что данная сфера является динамичной и постоянно развивающейся областью. Наше исследование позволило углубить понимание ключевых понятий – кредита, кредитоспособности и платежеспособности – и их принципиальных различий, подчеркнув прогностическую природу кредитоспособности как основу для принятия обоснованных финансовых решений. Детальное рассмотрение принципов кредитования показало их фундаментальную роль в обеспечении стабильности кредитных отношений.

Систематизированный обзор методик оценки кредитоспособности, начиная от классических «Пяти С» и CAMPARI, и заканчивая современными статистическими моделями, такими как МДА и CART, выявил как их преимущества, так и ограничения. Мы пришли к выводу, что в условиях российской специфики оптимальным является гибридный подход, сочетающий объективность количественного анализа с глубиной качественной оценки, что позволяет нивелировать недостатки каждого метода в отдельности. Особое внимание было уделено анализу финансовой отчётности, где практический кейс продемонстрировал важность комплексного расчёта и интерпретации финансовых коэффициентов ликвидности, рентабельности и финансовой устойчивости, а также анализа денежных потоков.

Критически важным блоком исследования стал анализ регуляторных требований Банка России. Мы выявили, что такие документы, как Положения №845-П и №483-П, а также Указание №6874-У, не только устанавливают жёсткие рамки для банков, но и стимулируют их к постоянному совершенствованию внутренних методик и повышению качества данных. Отмечено влияние пониженных коэффициентов риска для МСП и «инвестиционного класса» на стратегии кредитования.

Наконец, обсуждение проблем и перспектив применения методик оценки кредитоспособности в России подчеркнуло сохраняющиеся вызовы, такие как отсутствие единых подходов, сложности с количественной оценкой качественных факторов и, что особенно актуально на октябрь 2025 года, критический анализ эффективности скоринговых систем в условиях «надвигающегося долгового кризиса». Однако именно эти проблемы открывают широкие перспективы для развития за счёт цифровизации, внедрения больших данных и искусственного интеллекта. Эти технологии способны не только повысить точность прогнозирования и скорость принятия решений, но и обеспечить более глубокую персонализацию кредитных продуктов.

В качестве рекомендаций по совершенствованию методик в динамично меняющейся российской банковской среде предлагается:

1. Развитие гибридных моделей: Интеграция продвинутых моделей машинного обучения с экспертными системами, способными учитывать качественные, специфические для российского рынка факторы.
2. Повышение качества данных: Инвестиции банков в улучшение сбора, хранения и анализа данных, а также в развитие межведомственного обмена информацией (с соблюдением конфиденциальности).
3. Адаптация регуляторных норм: Постоянная адаптация нормативной базы Банка России к новым технологиям, создавая стимулирующую, но контролируемую среду для внедрения ИИ и Big Data, особенно в части обеспечения прозрачности и объяснимости решений, принимаемых алгоритмами.
4. Развитие компетенций: Активное обучение персонала банков новым аналитическим инструментам и навыкам работы с данными.

Таким образом, будущее оценки кредитоспособности в России лежит в синергии фундаментальных экономических принципов, новейших технологических достижений и гибкого регуляторного подхода, что позволит банковской системе эффективно управлять рисками и способствовать устойчивому экономическому росту.

Список использованной литературы

1. Акимова, М. Н. Теоретические аспекты оценки кредитоспособности заёмщиков-физических лиц / М. Н. Акимова // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskie-aspekty-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-fizicheskih-lits (дата обращения: 09.10.2025).
2. Анализ и оценка кредитоспособности заёмщика : учебно-практическое пособие / Д. А. Ендовицкий, И. В. Бочарова. – М.: КНОРУС, 2005. – 272 с.
3. Анализ хозяйственной деятельности предприятия : учеб. / В. В. Ковалёв, О. Н. Волкова. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. – 424 с.
4. Афанасьева, М. В. Методы оценки кредитоспособности заемщиков и способы их применения / М. В. Афанасьева, В. В. Соколов // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-i-sposoby-ih-primeneniya (дата обращения: 09.10.2025).
5. Банковское дело / под ред. О. И. Лаврушина. 3-е изд., перераб. и доп. – М.: КНОРУС, 2005. – 672 с.
6. Банковское дело: современные системы кредитования, 2-е изд. / О. И. Лаврушин, О. Н. Афанасьева, С. Л. Корниенко. – М.: Кнорус, 2006. – 264 с.
7. Белякова, Е. А. Методы оценки кредитоспособности физических и юридических лиц / Е. А. Белякова, В. И. Власова, Н. В. Жданова // Elibrary. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46104803 (дата обращения: 09.10.2025).
8. Введение в финансовый мир: учеб. пособие: в 2 ч. Ч 1. / под ред. В. В. Иванова. – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб.: ОЦЭиМ, 2007. – 180 с.
9. Вишняков, И. В. Методы и модели оценки кредитоспособности заёмщиков. – СПб: Издательство СПбГИЭА, 1998. – С. 18-44.
10. Давыдова, Г. В. Сравнительная характеристика методики оценки кредитоспособности заемщика АБ «Девон-Кредит» / Г. В. Давыдова, Е. И. Козлова // naukaru.ru. – URL: https://www.naukaru.ru/ru/nauka/article/19541/view (дата обращения: 09.10.2025).
11. Деньги. Кредит. Банки: учеб. – 2-е изд., перераб. и доп. / под ред. В. В. Иванова, Б. И. Соколова. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. – 848 с.
12. Едронова, В. П. Модели анализа кредитоспособности заемщиков / В. П. Едронова, С. Ю. Хасянова // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-analiza-kreditosposobnosti-zaemschikov (дата обращения: 09.10.2025).
13. Казакова, И. И. О методах оценки кредитоспособности заёмщика / И. И. Казакова // Деньги и кредит. – 2007. – №6. – С. 40-44.
14. Калюков, Н. С. Кредитоспособность / Н. С. Калюков, К. В. Матвеев, А. А. Молдован // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kreditosposobnost-1 (дата обращения: 09.10.2025).
15. Кредитование инвестиционных проектов: Рекомендации для предприятий и коммерческих банков / В. А. Москвин. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 240 с.
16. Кредитоспособность: понятие, методы оценки, отличия от платёжеспособности // Ренессанс Банк. – URL: https://rencredit.ru/articles/kreditosposobnost/ (дата обращения: 09.10.2025).
17. Лекция по теме 8. Финансовое состояние коммерческой организации и методы его анализа: Анализ кредитоспособности предприятия // СУО СГЭУ. – URL: https://suo.sseu.ru/assets/edu/files/lectures/06_Finans_Analiz/tema8/lection_8.htm (дата обращения: 09.10.2025).
18. Мамонова, И. Д. Как банки оценивают кредитоспособность своих клиентов / И. Д. Мамонова // Элитариум — Центр дистанционного образования. – URL: https://www.elitarium.ru/kreditosposobnost-bank-klient-ocenka-risk/ (дата обращения: 09.10.2025).
19. Масленникова, Л. С. Оценка платежеспособности компании: российский и зарубежный опыт / Л. С. Масленникова // Profiz.ru. – URL: https://profiz.ru/sr/2_2009/kred_spos/ (дата обращения: 09.10.2025).
20. Оценка кредитоспособности // ФинЭкАнализ. – URL: https://finzz.ru/ocenka-kreditosposobnosti.html (дата обращения: 09.10.2025).
21. Оценка кредитоспособности компании: полное руководство // Emagia. – URL: https://www.emagia.com/glossary/company-credit-assessment/ (дата обращения: 09.10.2025).
22. Пять «С» кредита: полное руководство по пониманию кредитоспособности // Emagia. – URL: https://www.emagia.com/glossary/five-cs-of-credit/ (дата обращения: 09.10.2025).
23. Пожидаева, Т. А. Оценка кредитоспособности заемщика по данным бухгалтерской отчетности / Т. А. Пожидаева // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-kreditosposobnosti-zaemschika-po-dannym-buhgalterskoy-otchetnosti (дата обращения: 09.10.2025).
24. Положение Банка России от 02.11.2024 N 845-П «О порядке расчета величины кредитного риска банками с применением банковских методик управления кредитным риском и моделей количественной оценки кредитного риска» // КонсультантПлюс. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_404097/ (дата обращения: 09.10.2025).
25. Положение Банка России от 06.08.2015 N 483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов» // docs.cntd.ru. – URL: https://docs.cntd.ru/document/902166547 (дата обращения: 09.10.2025).
26. Положение ЦБ РФ №254-П от 26 марта 2004 г. «О порядке формирования резервов по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности».
27. Принципы кредитования: что является основными условиями выдачи кредита в банке // Ренессанс Банк. – URL: https://rencredit.ru/articles/prinzypy-kreditovaniya/ (дата обращения: 09.10.2025).
28. Финансовая отчётность. Анализ финансовой отчётности (основы балансоведения) : учеб. пособие / В. В. Ковалёв, Вит. В. Ковалёв. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2007. – 432 с.
29. Финансы и кредит: учебник / Викт. А. Боровкова, С. В. Мурашова, В. Н. Мокин, Валер. А. Боровкова. – СПб: Издательский дом «Бизнес – пресса», 2006. – 608 с.
30. Шамова, А. В. Модели и методики оценки кредитоспособности корпоративных клиентов / А. В. Шамова, О. С. Аверина // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-i-metodiki-otsenki-kreditosposobnosti-korporativnyh-klientov (дата обращения: 09.10.2025).
31. Швидкий, А. И. Методы оценки кредитоспособности корпоративных клиентов коммерческого банка: российский и зарубежный опыт / А. И. Швидкий, А. А. Мирошниченко // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=9898 (дата обращения: 09.10.2025).
32. Экономический анализ: теория и практика, 2004. – № 14 (29).

    – С. 3-11.