Анализ финансового состояния предприятия-заемщика коммерческим банком: современные подходы, регуляторные стандарты и перспективы совершенствования

На 1 сентября 2025 года общая задолженность по кредитам юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям в России достигла 79,7 трлн рублей. Эта впечатляющая цифра не просто отражает масштабы кредитного рынка, но и ярко демонстрирует критическую важность темы анализа финансового состояния предприятия-заемщика. В условиях динамично меняющейся экономической среды, где риски могут трансформироваться с беспрецедентной скоростью, для коммерческого банка способность точно и глубоко оценить кредитоспособность потенциального партнера становится не просто конкурентным преимуществом, а фундаментальным условием выживания и устойчивого развития.

Настоящая работа призвана не только осветить, но и углубить понимание механизмов, методик и стандартов, лежащих в основе этого сложного процесса. Цель исследования — разработать исчерпывающее академическое исследование, которое станет надежным ориентиром для студентов, аспирантов и исследователей в области банковского дела, финансов и экономики. Мы поставили перед собой амбициозные задачи: систематизировать теоретические концепции, детально проанализировать современные методики оценки, включая передовые модели прогнозирования банкротства, рассмотреть влияние регуляторных требований Центрального банка РФ и международных стандартов (таких как Базельские соглашения), а также выявить актуальные проблемы и перспективы совершенствования в контексте цифровизации и новых экономических вызовов. Структура работы последовательно проведет читателя от фундаментальных основ до передовых практик, завершаясь экономическим обоснованием эффективности предложенных подходов и актуальной статистикой, рисующей картину современного российского кредитного ландшафта. Особое внимание будет уделено «слепым зонам» существующих исследований, обеспечивая беспрецедентную глубину и релевантность представленного материала.

Теоретические основы кредитования и оценки риска в банковской практике

В сердце банковской деятельности лежит сложная, но в то же время фундаментальная конструкция кредитования. Чтобы понять, как банк оценивает своего потенциального заемщика, необходимо сначала разобраться в самой природе кредита, его базовых принципах и тех рисках, которые он несет. Именно этот фундамент позволяет построить эффективную систему анализа и управления, обеспечивая банку долгосрочную устойчивость и прибыльность, что является ключевым для его выживания на конкурентном рынке.

Сущность и принципы банковского кредитования

По своей сути, кредит представляет собой акт предоставления денежных средств или товарных ценностей одной стороной (кредитором) другой стороне (заемщику) на условиях, строго определенных соглашением, с непременным обязательством заемщика вернуть полученные средства и уплатить вознаграждение за их использование. В более широком смысле, кредит — это ссуда, будь то в денежной или товарной форме, базирующаяся на трех столпах: возвратности, платности и срочности.

Однако эти три кита – лишь часть сложного механизма. Банковское кредитование опирается на ряд ключевых принципов, каждый из которых играет свою роль в обеспечении стабильности и эффективности процесса:

• Возвратность. Это краеугольный камень кредита, означающий, что заемщик обязан вернуть полученные средства в полном объеме.
• Срочность. Кредит всегда выдается на определенный, заранее оговоренный срок, по истечении которого средства должны быть возвращены. Нарушение этого принципа ведет к просроченной задолженности и штрафным санкциям.
• Платность. За пользование предоставленными средствами заемщик уплачивает проценты, которые являются доходом банка и компенсацией за риск.
• Дифференцированность. Банк не предоставляет кредиты всем без разбора. Условия кредитования, процентные ставки и требования к обеспечению дифференцируются в зависимости от кредитоспособности заемщика, отраслевых рисков и целей кредита.
• Целевая направленность. Во многих случаях кредиты выдаются под конкретные цели (например, на пополнение оборотных средств, приобретение оборудования), что позволяет банку контролировать использование средств и снижать риски.

Эти принципы формируют своего рода «дорожную карту» для банка, определяя как параметры продукта, так и подход к оценке потенциального клиента, а их строгое соблюдение минимизирует риски и обеспечивает устойчивость кредитного портфеля.

Понятие и значение кредитоспособности и финансового состояния заемщика

В контексте кредитования, банк интересует не просто текущее положение дел предприятия, а его способность и готовность выполнить обязательства в будущем. Здесь на первый план выходят два взаимосвязанных, но различных понятия:

Кредитоспособность — это комплексная характеристика, объединяющая правовую и финансовую стороны деятельности заемщика. Она отражает его способность и готовность своевременно и в полном объеме погашать свои долговые обязательства в будущем. Кредитоспособность — это не статичное состояние, а динамический индикатор, который банк стремится оценить, чтобы минимизировать риски. Организация считается кредитоспособной, если она способна не только привлечь заемные средства, но и безукоризненно выполнять все связанные с ними финансовые обязательства, что в итоге определяет ее финансовую устойчивость.

Финансовое состояние предприятия — это снимок его финансового здоровья и устойчивости на определенный момент времени. Оно характеризуется структурой активов и пассивов, ликвидностью, платежеспособностью, финансовой устойчивостью и рентабельностью. В отличие от кредитоспособности, которая является прогнозом будущих возможностей, финансовое состояние — это анализ прошлого и настоящего. Однако именно оно служит ключевой базой для оценки кредитоспособности. Хорошее финансовое состояние, выраженное в стабильной прибыли, достаточных резервах и сбалансированной структуре капитала, напрямую влияет на способность компании своевременно и полностью погашать краткосрочные и долгосрочные долги. Таким образом, эти два понятия формируют систему координат, в которой банк принимает решение о выдаче или отказе в кредите.

Классификация и сущность кредитного риска

Кредитование по своей природе несет неотъемлемый риск, который, если его не контролировать, может привести к значительным потерям для банка. Кредитный риск — это вероятность того, что финансовое учреждение понесет убытки из-за невыполнения заемщиком своих обязательств по погашению долга в соответствии с условиями кредитного договора. Проще говоря, это вероятность невыплаты кредита и неспособность заемщика выполнить взятые на себя долговые обязательства.

Кредитный риск не однороден и может быть классифицирован по различным признакам. Для более глубокого понимания его природы принято выделять:

• Внутренние факторы кредитного риска. Эти риски непосредственно связаны с деятельностью самого заемщика и кредитора.
  • Риски заемщика: Снижение доходов, ухудшение финансового состояния, неэффективное управление, ошибки в бизнес-стратегии, несоблюдение договорных обязательств, отраслевые проблемы (например, падение спроса на продукцию).
  • Риски кредитора: Ошибки в кредитной политике банка, недостаточная квалификация аналитиков, неадекватная оценка залога, неэффективные процедуры мониторинга, неправильная диверсификация кредитного портфеля.
• Внешние факторы кредитного риска. Эти риски обусловлены макроэкономической средой и не зависят напрямую от действий банка или заемщика.
  • Экономическая ситуация: Рецессия, инфляция, изменения процентных ставок, кризисы в отдельных отраслях экономики.
  • Денежно-кредитная политика государства: Ужесточение или смягчение политики Центрального банка, влияющее на доступность и стоимость кредитных ресурсов.
  • Политическая нестабильность: Изменения в законодательстве, геополитические риски, санкции.
  • Форс-мажорные обстоятельства: Стихийные бедствия, пандемии, войны.

Понимание этих факторов позволяет банку не только идентифицировать потенциальные угрозы, но и разрабатывать стратегии по их минимизации, формируя основу для комплексной системы управления кредитным риском. В конечном итоге, именно грамотное управление кредитным риском отличает успешный банк от тех, кто сталкивается с постоянными проблемами в портфеле.

Взаимосвязь ликвидности, платежеспособности и финансовой устойчивости

Когда банк оценивает финансовое состояние потенциального заемщика, он смотрит на ряд ключевых показателей, которые, как взаимосвязанные звенья одной цепи, формируют общую картину финансового здоровья предприятия. Три из них — ликвидность, платежеспособность и финансовая устойчивость — играют здесь центральную роль.

Ликвидность — это способность организации быстро и без значительных потерь конвертировать свои активы в денежные средства для погашения денежных обязательств. Чем больше у компании быстрореализуемых активов, тем выше ее ликвидность.

• Быстрореализуемые активы — это активы, которые могут быть обращены в деньги в течение короткого срока (обычно до 12 месяцев). К ним относятся:
  • Краткосрочная дебиторская задолженность (с ожидаемым сроком погашения до 12 месяцев).
  • Прочие оборотные активы, которые легко можно продать или использовать для погашения долгов.
  • Выданные авансы с высокой вероятностью их закрытия поставками или возврата в течение года.
  • В отдельных, специфических случаях, части объектов недвижимости или оборудования, по которым уже заключен предварительный договор купли-продажи со сроком расчетов до года.

Платежеспособность — это более широкое понятие, чем ликвидность, и означает способность организации выполнять свои финансовые обязательства своевременно и в полном объеме. Высокая ликвидность является необходимым, но не всегда достаточным условием платежеспособности. Компания может иметь ликвидные активы, но при этом не быть платежеспособной, если ее обязательства значительно превышают эти активы или сроки их погашения критически сжаты. Потеря платежеспособности — это серьезный сигнал, указывающий на высокий риск банкротства.

Финансовая устойчивость — это состояние финансовых ресурсов предприятия, которое гарантирует бесперебойный и расширенный процесс производства и реализации продукции, опираясь на стабильный рост прибыли. Это способность компании развиваться за счет собственных средств, обеспечивать свою независимость от внешних источников финансирования и эффективно управлять своими активами и пассивами. Финансовая устойчивость отражает долгосрочную способность предприятия функционировать и развиваться.

Взаимосвязь этих показателей очевидна:

• Высокая ликвидность активов позволяет предприятию поддерживать платежеспособность, оперативно реагируя на текущие обязательства.
• Стабильная платежеспособность является одним из ключевых признаков хорошей финансовой устойчивости, поскольку она свидетельствует о способности компании выполнять свои обязательства в долгосрочной перспективе.
• В свою очередь, финансовая устойчивость обеспечивает основу для поддержания необходимого уровня ликвидности и платежеспособности, так как она предполагает наличие достаточного собственного капитала и эффективное управление ресурсами.

Таким образом, банк, анализируя эти показатели, получает всестороннее представление о текущем положении заемщика и его потенциале для своевременного и полного погашения кредита, что является краеугольным камнем для принятия обоснованных кредитных решений.

Современные методики анализа финансового состояния и оценки кредитоспособности предприятия

В мире банковского кредитования не существует универсального ключа к оценке надежности заемщика. Каждый банк, словно опытный детектив, собирает пазл из множества финансовых и нефинансовых данных, чтобы составить полную картину. Этот процесс включает в себя как строгие количественные расчеты, так и глубокий качественный анализ.

Обзор общих подходов к оценке кредитоспособности

Оценка кредитоспособности предприятия коммерческим банком — это многоступенчатый процесс, который начинается задолго до того, как аналитик приступит к расчетам коэффициентов. Он требует системного подхода и глубокого понимания бизнеса заемщика.

Основные этапы оценки включают:

1. Сбор общих сведений об организации. На этом этапе банк собирает базовую информацию: историю создания компании, ее организационно-правовую форму, сферу деятельности, основных бенефициаров, структуру управления, ключевых партнеров и клиентов, а также данные о ее позиции на рынке. Это позволяет сформировать первоначальное представление о масштабе и характере бизнеса.
2. Анализ юридической чистоты. Банк тщательно проверяет отсутствие негативной информации, которая могла бы свидетельствовать о недобросовестности заемщика или наличии существенных правовых рисков. Это включает:
   • Данные об арбитражных делах: Наличие и характер судебных споров, особенно тех, где компания выступает ответчиком по искам о неисполнении обязательств, могут указывать на потенциальные проблемы.
   • Лицензии и разрешения: Проверка наличия всех необходимых лицензий для ведения деятельности и их актуальности.
   • Государственные и коммерческие контракты: Анализ устойчивости контрактной базы, наличие крупных и долгосрочных договоров, их условия и вероятность исполнения.
   • Индекс должной осмотрительности: Использование специализированных сервисов для оценки надежности контрагента, выявления аффилированности, рисков банкротства или связей с недобросовестными компаниями.
3. Оценка кредитной истории. Это один из важнейших факторов, отражающий платежную дисциплину заемщика в прошлом. Анализируется не только наличие или отсутствие просрочек по предыдущим кредитам, но и их характер, длительность, причины, а также частота обращения за кредитами.

Важно отметить, что в мировой практике не существует единой стандартизированной системы оценки кредитоспособности. Каждый банк разрабатывает собственные, уникальные методики, адаптированные под свои цели, риск-аппетит, сегменты клиентов и специфику рынка. Это позволяет им быть гибкими, но также создает определенные сложности для унификации подходов. Тем не менее, общие принципы и этапы остаются неизменными, позволяя банкам эффективно управлять рисками.

Количественные методы анализа финансового состояния

Количественные методы анализа составляют ядро оценки кредитоспособности, предоставляя банку объективную картину финансового здоровья заемщика. Эти методы основаны на расчете и интерпретации финансовых показателей, полученных из бухгалтерской отчетности предприятия.

Наиболее распространенными и эффективными являются:

• Метод финансовых коэффициентов.
• Метод анализа денежного потока.

Большинство коммерческих банков в России, в том числе крупнейшие игроки, такие как СберБанк, применяют комплексную оценку, сочетающую как количественные (финансовое состояние), так и качественные показатели.

Коэффициентный анализ: ликвидность, финансовая устойчивость, деловая активность и рентабельность

Коэффициентный анализ — это мощный инструмент, позволяющий сравнивать финансовые показатели компании с отраслевыми стандартами, динамикой за предыдущие периоды и внутренними нормативами банка. Он помогает выявить «узкие места» и потенциальные риски.

Методика СберБанка России для оценки кредитоспособности заемщика является хорошим примером комплексного подхода и включает три основные группы показателей:

1. Коэффициенты ликвидности. Эти показатели отражают способность предприятия своевременно погашать свои текущие обязательства за счет оборотных активов.
   • Коэффициент абсолютной ликвидности (К_{абс.ликв}):
     • Формула: Кабс.ликв = (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные обязательства
     • Оптимальное значение: > 0,2. Этот коэффициент показывает, какая часть краткосрочных обязательств может быть погашена немедленно за счет наиболее ликвидных активов.
   • Коэффициент срочной (быстрой) ликвидности (К_{быстр.ликв}):
     • Формула: Кбыстр.ликв = (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения + Краткосрочная дебиторская задолженность) / Краткосрочные обязательства
     • Оптимальное значение: от 0,8 до 1. Показывает способность погасить краткосрочные обязательства за счет денежных средств, краткосрочных вложений и дебиторской задолженности.
   • Коэффициент текущей ликвидности (К_{тек.ликв}):
     • Формула: Ктек.ликв = Оборотные активы / Краткосрочные обязательства
     • Оптимальное значение: 2 (для получения кредита достаточно значения > 1). Отражает общую способность погашать текущие долги за счет всех оборотных активов.
2. Коэффициент наличия собственных средств (финансовая устойчивость).
   • Коэффициент соотношения собственных и заемных средств (К_{собст.средств}):
     • Формула: Ксобст.средств = Собственный капитал / Заемный капитал (или Валюта баланса)
     • Этот коэффициент показывает степень зависимости предприятия от заемных средств и его финансовую независимость. Высокое значение указывает на финансовую устойчивость.
3. Показатели оборачиваемости и рентабельности.
   • Оборачиваемость активов / дебиторской задолженности / запасов: Эти показатели демонстрируют эффективность использования активов и управления оборотным капиталом. Чем выше оборачиваемость, тем эффективнее используются ресурсы.
   • Рентабельность продукции / продаж (Р_{продукции} / Р_продаж):
     • Формула для рентабельности продаж: Рпродаж = Чистая прибыль / Выручка
     • Эти коэффициенты отражают прибыльность деятельности предприятия. Высокая рентабельность свидетельствует об успешности бизнеса и его способности генерировать прибыль для обслуживания долга.

Сопоставляя эти показатели с нормативными значениями и динамикой за предыдущие периоды, банк получает объективную оценку финансового состояния заемщика.

Анализ денежных потоков предприятия

Если коэффициентный анализ является «рентгеном» финансового состояния на определенный момент, то анализ денежных потоков — это «видеозапись» движения средств, раскрывающая истинные источники и способность компании генерировать средства для погашения долга.

Анализ денежного потока организации базируется на фактических показателях оборота средств за отчетный период. Он позволяет:

• Прогнозировать поведение заемщика: Изучая прошлые тенденции в формировании и использовании денежных средств, банк может сделать выводы о будущей способности компании генерировать средства для погашения кредита.
• Оценивать источники погашения кредита: Банк определяет, за счет каких потоков (операционная, инвестиционная или финансовая деятельность) заемщик планирует возвращать кредит. Наиболее надежным источником является операционный денежный поток.
• Определять сроки погашения: Анализ позволяет оценить, насколько реалистичны заявленные сроки погашения кредита, исходя из прогнозируемого объема денежных поступлений.

В отличие от бухгалтерской прибыли, которая может быть подвержена различным учетным манипуляциям, денежный поток отражает реальное движение средств, что делает его критически важным инструментом для оценки кредитоспособности. Он дает банку уверенность в том, что у заемщика будут реальные деньги для выполнения своих обязательств, обеспечивая надежную основу для принятия решений.

Качественные факторы оценки кредитоспособности и принцип «5 C’s»

Несмотря на всю мощь количественного анализа, одних цифр недостаточно для полной картины. За каждым набором коэффициентов стоит реальный бизнес, управляемый людьми, функционирующий в определенной отрасли и подверженный внешним влияниям. Здесь на помощь приходят качественные факторы, которые помогают банку оценить нефинансовые риски и потенциал заемщика.

К ключевым нефинансовым факторам относятся:

• Репутация заемщика: Это не просто «хорошее имя», а история выполнения обязательств, отношения с партнерами и поставщиками, отсутствие негативных отзывов или судебных прецедентов. Хорошая репутация снижает воспринимаемый риск.
• Квалификация и опыт руководства: Оценка профессионализма топ-менеджмента, их стратегического видения, способности адаптироваться к изменениям рынка и эффективно управлять ресурсами. Компетентное руководство — залог устойчивости бизнеса.
• Соблюдение деловой этики: Приверженность принципам честности, прозрачности и ответственности в ведении бизнеса.
• Отраслевые риски: Положение компании в отрасли, уровень конкуренции, чувствительность к экономическим циклам, технологические изменения, регуляторные особенности. Например, заемщик из быстрорастущей отрасли с низким уровнем конкуренции будет оцениваться иначе, чем из стагнирующей.
• Возможность предоставления обеспечения: Наличие ликвидного залога, гарантий или поручительств значительно снижает кредитный риск для банка.

Для систематизации качественных факторов в мировой банковской практике широко используется принцип «5 C’s» кредитования, который обеспечивает комплексный подход к оценке:

1. Character (Характер / Репутация): Отражает честность, порядочность и готовность заемщика выполнять свои обязательства. Банк оценивает кредитную историю, репутацию менеджмента, своевременность подачи отчетности.
2. Capacity (Вместимость / Способность погашать долги): Анализ способности заемщика генерировать достаточный денежный поток для погашения кредита. Здесь ключевую роль играют анализ денежных потоков, прогнозирование будущих доходов и расходов, оценка операционной эффективности.
3. Capital (Капитал / Финансовые резервы): Оценка размера и структуры собственного капитала предприятия, его финансовой устойчивости и способности противостоять неблагоприятным условиям. Чем больше собственный капитал, тем выше «подушка безопасности».
4. Collateral (Залог / Обеспечение): Оценка наличия и качества активов, которые могут быть предоставлены в качестве обеспечения по кредиту. Это может быть недвижимость, оборудование, товары в обороте, дебиторская задолженность. Залог снижает потери банка в случае дефолта.
5. Conditions (Условия / Рыночные и экономические условия): Анализ общего экономического положения, отраслевых тенденций, конкурентной среды, регуляторных изменений и других внешних факторов, которые могут повлиять на деятельность заемщика и его способность погасить кредит.

Применение принципа «5 C’s» позволяет банку выйти за рамки сухих цифр и получить более объемное, многофакторное представление о кредитном риске, интегрируя как финансовые, так и нефинансовые аспекты. Почему это так важно? Потому что именно человеческий фактор и внешние условия часто являются причиной неожиданных дефолтов, которые невозможно предсказать, опираясь только на бухгалтерские данные.

Модели прогнозирования вероятности банкротства

Даже самый тщательный анализ текущего финансового состояния и качественных факторов не дает абсолютной гарантии того, что предприятие не столкнется с трудностями в будущем. Именно поэтому коммерческие банки активно используют модели прогнозирования вероятности банкротства. Эти модели, основанные на статистических данных и финансовых показателях, позволяют с определенной степенью точности предсказать наступление кризисных явлений и являются важным элементом риск-менеджмента.

Модель Альтмана (Z-счет)

Одной из наиболее известных и широко применяемых в мировой практике является Z-счет Альтмана, разработанный Эдвардом Альтманом в 1968 году. Эта модель позволяет оценить риск банкротства и кредитоспособность организации, демонстрируя высокую точность прогноза (до 95% на один год). Модель Альтмана существует в нескольких модификациях, адаптированных для публичных и непубличных компаний.

1. Модель Альтмана для публичных компаний (1968 год):
Данная модель была разработана на основе анализа данных крупных производственных компаний и является наиболее известной.
Формула Z-счета Альтмана:
Z = 1,2 ⋅ X1 + 1,4 ⋅ X2 + 3,3 ⋅ X3 + 0,6 ⋅ X4 + 1,0 ⋅ X5

Где коэффициенты (факторы) рассчитываются следующим образом:

• X₁ = (Оборотный капитал — Краткосрочные обязательства) / Общая сумма активов. Этот показатель отражает долю чистого оборотного капитала в активах и способность компании финансировать текущие операции.
• X₂ = Нераспределенная прибыль / Общая сумма активов. Показывает накопленную прибыль компании относительно ее активов, что является индикатором финансового роста и устойчивости.
• X₃ = Прибыль до процентов и налогов (EBIT) / Общая сумма активов. Это рентабельность активов, характеризующая операционную эффективность компании независимо от налоговой и финансовой политики.
• X₄ = Рыночная стоимость акций (обыкновенных и привилегированных) / Общая сумма обязательств. Отражает соотношение рыночной оценки собственного капитала и заемных средств, что является индикатором финансового левериджа и уверенности инвесторов.
• X₅ = Выручка / Общая сумма активов. Показатель оборачиваемости активов, характеризующий эффективность использования активов для генерации продаж.

Интерпретация результатов для публичных компаний:

• Z > 2,99: Компания находится в «зеленой» зоне, что указывает на финансово стабильное состояние и низкий риск банкротства.
• 1,8 < Z < 2,99: Компания находится в «серой» зоне, что свидетельствует о неопределенном состоянии и возможном ухудшении финансового положения. Требуется более глубокий анализ.
• Z < 1,8: Компания находится в «красной» зоне, что указывает на высокий риск банкротства в ближайшем будущем.

2. Модель Альтмана для непубличных компаний (1983 год):
Для компаний, чьи акции не котируются на бирже, Альтман разработал модифицированную модель, поскольку фактор X₄ (рыночная стоимость акций) неприменим.
Формула Z-счета Альтмана для непубличных компаний:
Z = 0,717 ⋅ X1 + 0,847 ⋅ X2 + 3,107 ⋅ X3 + 0,42 ⋅ X4 + 0,998 ⋅ X5

Где коэффициенты (факторы) имеют следующую структуру:

• X₁ = Оборотный капитал / Общие активы. Аналогичен X₁ для публичных компаний.
• X₂ = Нераспределенная прибыль / Общие активы. Аналогичен X₂ для публичных компаний.
• X₃ = Прибыль до налогов / Общие активы. Показывает рентабельность активов до налогообложения.
• X₄ = Балансовая стоимость собственного капитала / Заемные средства (обязательства). Отличается от X₄ для публичных компаний тем, что использует балансовую, а не рыночную стоимость.
• X₅ = Выручка / Общие активы. Аналогичен X₅ для публичных компаний.

Интерпретация результатов для непубличных компаний:

• Z > 2,9: Низкая вероятность банкротства, компания находится в «зеленой» зоне.
• 1,23 < Z < 2,9: Неопределенное состояние, «серая» зона.
• Z < 1,23: Высокая вероятность банкротства, «красная» зона.

Модель Таффлера (T-score)

Еще одной популярной моделью для прогнозирования риска банкротства является модель Таффлера (T-score), разработанная в Великобритании. Она основана на анализе четырех финансовых коэффициентов и применяется, как правило, для акционерных обществ.
Формула модели Таффлера:
T = 0,53 ⋅ R1 + 0,13 ⋅ R2 + 0,18 ⋅ R3 + 0,16 ⋅ R4

Где факторы (коэффициенты) определяются так:

• R₁ = Прибыль от продаж / Краткосрочные обязательства. Характеризует способность компании покрывать текущие долги за счет операционной прибыли.
• R₂ = Оборотные активы / Сумма краткосрочных и долгосрочных обязательств. Отражает ликвидность активов относительно всех обязательств.
• R₃ = Долгосрочные обязательства / Общая сумма активов. Показатель финансового левериджа, характеризующий долю долгосрочного заемного капитала в структуре активов.
• R₄ = Общая сумма активов / Выручка от продаж. Коэффициент оборачиваемости активов, демонстрирующий эффективность использования активов для генерации выручки.

Интерпретация результатов модели Таффлера:

• T > 0,3: Низкий риск банкротства, финансовое положение стабильно.
• 0,2 < T < 0,3: Состояние неопределенности, требуется дополнительный анализ.
• T < 0,2: Высокий риск банкротства.

Обзор других моделей (Logit) и их применение

Помимо Альтмана и Таффлера, существуют и другие, более сложные прогностические модели, такие как Logit-модели. Они относятся к классу вероятностных моделей и позволяют определить вероятность банкротства предприятия, как правило, за год до его наступления. Logit-модели используют логистическую регрессию для оценки вероятности наступления события (например, банкротства) на основе нескольких независимых переменных (финансовых показателей). Их преимущество заключается в том, что они позволяют работать с нелинейными зависимостями и дают результат в виде вероятности от 0 до 1, что более интуитивно понятно для риск-менеджеров.

Общая ценность моделей прогнозирования банкротства:
Использование таких моделей позволяет банку не только оценить текущее финансовое состояние, но и:

• Выявить причины ухудшения: Глубокий анализ факторов, входящих в модели, помогает определить коренные причины потенциальных проблем.
• Определить возможность восстановления платежеспособности: Если риск банкротства высок, банк может оценить, есть ли у заемщика реальные шансы на финансовое оздоровление.
• Наметить пути выхода из кризиса: В случае сотрудничества с проблемным заемщиком, банк может предложить меры по стабилизации его финансового состояния.

Эти модели, интегрированные в общую систему оценки, значительно повышают качество кредитного анализа и способствуют принятию более обоснованных решений. Могут ли эти сложные алгоритмы полностью заменить человеческий фактор в принятии решений, или же они лишь усиливают экспертную оценку?

Влияние кредитной истории на оценку заемщика

В дополнение к детальному финансовому анализу и моделям прогнозирования, банк всегда обращается к кредитной истории заемщика. Это не просто формальность, а критически важный источник информации, который отражает реальную платежную дисциплину и надежность компании в прошлом.

Кредитная история агрегирует данные о всех предыдущих кредитных обязательствах заемщика:

• Факт получения кредитов: Количество, суммы, виды кредитов.
• Соблюдение графика платежей: Своевременность внесения основной суммы долга и процентов.
• Наличие и характер просрочек: Продолжительность, частота, суммы просроченных платежей, причины просрочек (если они были зафиксированы).
• Реструктуризации и дефолты: Сведения о любых изменениях условий кредитов по соглашению сторон или случаях неисполнения обязательств.

Почему кредитная история так важна?

1. Индикатор поведения: Прошлое поведение заемщика является сильным предиктором его будущего поведения. Компания, которая всегда своевременно выполняла свои обязательства, с большей вероятностью продолжит это делать.
2. Отражение финансовой дисциплины: Кредитная история напрямую свидетельствует о финансовой дисциплине и ответственности менеджмента.
3. Дополнительный источник информации: Она может выявить проблемы, которые не всегда очевидны из текущей бухгалтерской отчетности, например, скрытые долги или хронические трудности с ликвидностью.
4. Снижение асимметрии информации: Кредитные бюро аккумулируют информацию от множества кредиторов, предоставляя банку более полную картину, чем он мог бы собрать самостоятельно.

Банки используют данные кредитной истории для формирования внутренних рейтингов заемщиков, корректировки процентных ставок и определения других условий кредитования. Например, безупречная кредитная история может стать основанием для более выгодных условий, в то время как наличие просрочек, даже небольших, может привести к отказу в кредите или значительному ужесточению требований. Таким образом, кредитная история — это своего рода «репутационный паспорт» заемщика, который играет одну из ключевых ролей в процессе оценки.

Регуляторные требования и международные стандарты в оценке кредитного риска

В условиях глобализации финансовых рынков и постоянно растущей сложности банковских операций, деятельность коммерческих банков не может быть предоставлена сама себе. Она строго регулируется как на национальном, так и на международном уровне. Эти регуляторные рамки призваны обеспечить стабильность банковской системы, защитить интересы вкладчиков и инвесторов, а также минимизировать системные риски.

Роль Центрального банка РФ в регулировании кредитных операций

В Российской Федерации центральным органом, отвечающим за регулирование и надзор за банковской системой, является Банк России (ЦБ РФ). Его роль в обеспечении стабильности финансового сектора и, в частности, в регулировании кредитных операций, является фундаментальной.

Основные функции Банка России в контексте кредитования и оценки заемщиков включают:

1. Контроль за деятельностью кредитных организаций: ЦБ РФ осуществляет постоянный надзор за коммерческими банками, проверяя их соответствие установленным нормативам и правилам. Это включает анализ качества кредитных портфелей, достаточности капитала и систем управления рисками.
2. Выдача и отзыв лицензий на банковские операции: Банк России является единственным органом, который выдает лицензии на осуществление банковской деятельности и имеет право отзывать их в случае нарушений законодательства или неспособности банка выполнять свои ��бязательства. Это обеспечивает строгий контроль за допуском субъектов на рынок.
3. Формирование нормативно-правовой базы: Методы оценки кредитоспособности клиентов коммерческого банка разрабатываются на основе положений и инструкций Центрального банка Российской Федерации. ЦБ РФ устанавливает обязательные требования к:
   • Классификации ссуд: Определяет категории качества ссуд и требования к формированию резервов на возможные потери по ссудам.
   • Оценке финансового состояния заемщиков: Устанавливает общие принципы и подходы, которым должны следовать банки при анализе кредитоспособности.
   • Внутренним процедурам банков: Регламентирует процессы управления кредитным риском, включая стресс-тестирование и лимитирование.
   • Раскрытию информации: Требует от банков регулярной отчетности о состоянии их кредитных портфелей и уровне рисков.

Таким образом, Банк России выступает в роли главного архитектора и стража правил, создавая единое поле для банковской деятельности и обеспечивая минимальный уровень надежности и прозрачности в процессе кредитования. Это обеспечивает не только защиту интересов вкладчиков, но и способствует поддержанию общеэкономической стабильности.

Базельские соглашения (Базель I, II, III) и их значение

На международной арене ключевую роль в формировании стандартов банковского регулирования играет Базельский комитет по банковскому надзору (БКБН). Его рекомендации, известные как Базельские соглашения (Базель I, II, III), являются де-факто международными стандартами, устанавливающими правила банковской деятельности и регулирующими риски, в первую очередь кредитный риск. Эти соглашения направлены на повышение устойчивости мировой банковской системы.

Влияние Базельских стандартов на российскую банковскую систему

Внедрение Базельских стандартов в российском банковском секторе — это не просто следование международным трендам, а стратегический шаг к укреплению финансовой стабильности. Оно требует от российских банков:

• Активного развития собственных методик оценки кредитного риска: Банки должны инвестировать в создание сложных аналитических моделей, учитывающих специфику российского рынка и портфеля.
• Построения комплексных систем управления рисками: Внедрение Базельских стандартов предполагает создание интегрированных систем, охватывающих идентификацию, измерение, мониторинг и контроль всех видов рисков.
• Повышения качества данных: Для применения сложных моделей необходимы высококачественные и детализированные данные о заемщиках и кредитных операциях.

IRB-подход: особенности применения в России

Одной из наиболее продвинутых концепций Базельских соглашений является IRB-подход (Internal Ratings-Based Approach), или подход на основе внутренних рейтингов. В соответствии с ним, кредитные организации получают право использовать разработанные ими и согласованные с Банком России внутренние модели для количественной оценки рисков. Это позволяет банкам более точно рассчитывать требования к капиталу под кредитный риск, основываясь на собственной, более глубокой экспертизе.

Условия применения IRB-подхода в России:

• Размер активов: Могут применять только крупнейшие банки с активами не менее 500 млрд рублей. Это связано с высокой стоимостью разработки и поддержания таких систем.
• Минимальные количественные и качественные требования: Банки должны соответствовать строгим требованиям к внутренним моделям оценки кредитного риска (точность прогнозирования дефолтов, потерь при дефолте, подверженности риску), а также к системе управления рисками в целом (данные, ИТ-инфраструктура, квалификация персонала).

Практика применения IRB-подхода в России:

• Около 15 крупнейших российских банков заявили о намерении использовать внутренние кредитные рейтинги.
• Сбербанк, Райффайзенбанк, Альфа-Банк и ВТБ уже получили разрешение Банка России на применение IRB-подхода по отдельным сегментам кредитных требований. Райффайзенбанк внедрил его с февраля 2019 года, Альфа-Банк — с июня 2021 года, ВТБ — с ноября 2022 года.
• Банк России активно проводит валидацию моделей по новым сегментам кредитных требований для банков, уже перешедших на IRB.
• С 2025 года Банк России планирует сделать обязательным переход на IRB-подход для всех системно значимых кредитных организаций (СЗКО), которых насчитывается 13. Некоторые банки, такие как Совкомбанк, уже заявили о планах завершить переход к концу 2025 года.

Это свидетельствует о глубокой интеграции международных стандартов в российскую практику и стремлении к повышению качества риск-менеджмента.

Требования Базель III к капиталу, ликвидности и левериджу

Базель III — это самый последний и наиболее всеобъемлющий набор международных стандартов, разработанный в ответ на мировой финансовый кризис 2008 года. Он направлен на повышение устойчивости банковской системы за счет:

1. Повышения качества и устойчивости капитальной базы банков:
   • Ужесточены требования к минимальному размеру и качеству основного капитала (Tier 1), который должен состоять преимущественно из обыкновенных акций и нераспределенной прибыли.
   • Введены буферы капитала (консервационный буфер, контрциклический буфер), предназначенные для поглощения убытков в периоды экономических спадов.
2. Установления международных стандартов ликвидности:
   • Коэффициент покрытия ликвидности (LCR): Требует от банков поддерживать достаточный объем высококачественных ликвидных активов для покрытия чистого оттока денежных средств в течение 30-дневного стрессового сценария.
   • Коэффициент чистого стабильного фондирования (NSFR): Требует от банков поддерживать достаточный объем стабильных источников фондирования для покрытия своих долгосрочных активов в течение одного года, снижая зависимость от краткосрочных и нестабильных источников.
3. Дополнения требований к достаточности капитала показателем левериджа:
   • Коэффициент левериджа (Leverage Ratio): Устанавливает простое, не основанное на риске соотношение между капиталом банка и его общими активами (как балансовыми, так и забалансовыми). Этот показатель призван ограничить чрезмерный рост активов без соответствующего увеличения капитала, тем самым предотвращая накопление системных рисков.

Внедрение Базель III значительно повысило требования к капиталу и ликвидности российских банков, заставив их пересмотреть свои бизнес-модели и стратегии управления рисками, что в конечном итоге способствует укреплению всей финансовой системы.

Управление кредитным портфелем и минимизация рисков

Оценка финансового состояния заемщика — это лишь первый шаг. Результаты этого анализа становятся основой для более широкой и стратегически важной задачи: эффективного управления кредитным портфелем банка. Именно здесь принимаются решения, которые определяют доходность, стабильность и устойчивость финансового учреждения в долгосрочной перспективе.

Цели и этапы управления кредитным портфелем

Управление кредитным портфелем банка — это непрерывный процесс, направленный на поддержание оптимального баланса между доходностью, уровнем рисков и срочностью кредитных активов. Его главная цель — минимизация рисков и поддержание финансовой стабильности банка, при этом обеспечивая достаточную прибыльность.

Этот процесс включает несколько взаимосвязанных этапов:

1. Классификация выданных кредитов по уровню риска и доходности. Каждый кредит, после его выдачи, подвергается классификации на основе оценки кредитоспособности заемщика, наличия обеспечения, истории обслуживания долга и других факторов. Это позволяет присвоить кредитам категории риска (например, стандартные, сомнительные, проблемные) и сгруппировать их по ожидаемой доходности.
2. Определение структуры портфеля. Банк устанавливает целевые параметры для своего кредитного портфеля, исходя из стратегических целей. Это может включать лимиты на:
   • Кредитование отдельных отраслей экономики (например, не более 15% портфеля в строительстве).
   • Выдачу кредитов определенным типам заемщиков (крупный бизнес, МСП, физические лица).
   • Соотношение различных видов кредитов (обеспеченные/необеспеченные, краткосрочные/долгосрочные).
   • Географическое распределение.
3. Оценка качества портфеля. На регулярной основе проводится анализ всего кредитного портфеля на предмет его качества. Это включает:
   • Мониторинг просроченной задолженности и дефолтов.
   • Оценку изменения кредитных рейтингов заемщиков.
   • Стресс-тестирование портфеля на предмет устойчивости к неблагоприятным макроэкономическим сценариям.
   • Анализ концентрации рисков.
4. Формирование необходимых резервов. На основе классификации кредитов и оценки качества портфеля банк формирует резервы на возможные потери по ссудам в соответствии с требованиями Банка России и международными стандартами. Это помогает поглощать потенциальные убытки.
5. Принятие решений по улучшению качества портфеля. По результатам анализа и мониторинга банк принимает управленческие решения, направленные на оптимизацию структуры портфеля, снижение рисков и повышение доходности. Это может быть:
   • Корректировка кредитной политики.
   • Продажа или секьюритизация низкокачественных активов.
   • Реструктуризация проблемных кредитов.
   • Ужесточение требований к новым заемщикам.
   • Привлечение нового, более надежного сегмента клиентов.

Системный подход к управлению кредитным портфелем позволяет банку не только реагировать на возникающие проблемы, но и проактивно формировать портфель, соответствующий его риск-аппетиту и стратегическим целям. А ведь именно эта проактивность является залогом долгосрочного успеха в условиях высокой конкуренции и изменчивости рынка.

Диверсификация как инструмент снижения кредитного риска

Одним из наиболее эффективных и фундаментальных методов минимизации кредитного риска является диверсификация кредитного портфеля. Принцип диверсификации гласит: «Не клади все яйца в одну корзину». В контексте банковской деятельности это означает распределение рисков между множеством заемщиков, отраслей, регионов и видов кредитных продуктов.

Как работает диверсификация?

Основная идея заключается в том, что маловероятно одновременное наступление негативных событий для всех частей диверсифицированного портфеля. Если один заемщик испытывает трудности или одна отрасль переживает спад, убытки от этого могут быть компенсированы стабильной работой других заемщиков или ростом в других сегментах.

Ключевые направления диверсификации:

• По заемщикам: Банк должен избегать чрезмерной концентрации кредитов у одного крупного заемщика или группы взаимосвязанных заемщиков. Дефолт одного такого клиента может нанести сокрушительный удар по финансовой устойчивости банка. Регуляторные требования, в частности, устанавливают лимиты на максимальный размер кредита одному заемщику относительно капитала банка.
• По отраслям экономики: Распределение кредитов между различными отраслями (например, машиностроение, сельское хозяйство, ритейл, ИТ). Это снижает риск, связанный со спадом в конкретной отрасли.
• По географическому признаку: Кредитование предприятий в разных регионах или даже странах, что снижает подверженность локальным экономическим кризисам.
• По видам кредитных продуктов: Выдача различных типов кредитов (оборотные, инвестиционные, лизинг, факторинг) позволяет распределить риски, связанные с разными сроками и условиями погашения.
• По валютам: Диверсификация валютной структуры кредитов помогает снизить валютный риск.

Эффективная диверсификация требует от банков постоянного анализа и пересмотра структуры своего портфеля, а также строгих внутренних лимитов на концентрацию рисков. Это сложный, но жизненно важный процесс, который позволяет банку сохранять устойчивость даже в периоды экономической турбулентности. Влияет ли диверсификация также на общую доходность портфеля, или ее основная цель — исключительно снижение риска?

Влияние анализа заемщика на формирование кредитной политики

Результаты глубокого и всестороннего анализа финансового состояния потенциального заемщика не просто определяют решение о выдаче конкретного кредита; они служат фундаментом для формирования и корректировки всей кредитной политики банка. Кредитная политика — это комплекс правил, принципов и процедур, которыми банк руководствуется при осуществлении своей кредитной деятельности.

Как анализ заемщика влияет на кредитную политику:

1. Определение целевых сегментов клиентов: Если анализ показывает, что заемщики из определенной отрасли или с определенными финансовыми характеристиками имеют низкий уровень риска и высокую доходность, банк может принять решение активно развивать кредитование именно в этом сегменте. И наоборот, сегменты с высоким уровнем риска могут быть ограничены или полностью исключены.
2. Установление кредитных лимитов и условий: На основе результатов анализа кредитоспособности банк разрабатывает систему кредитных лимитов для различных типов заемщиков (например, максимальная сумма кредита для МСП с определенным рейтингом). Также определяются общие условия кредитования — процентные ставки, сроки, требования к обеспечению, размер собственных средств, необходимый для получения кредита (часто не менее 50% от общей суммы расходов на проект или пополнение оборотных средств).
3. Разработка стандартов оценки и скоринговых моделей: Детальная оценка кредитоспособности позволяет банку выявлять ключевые факторы успеха и неудачи. Эти знания затем интегрируются в собственные скоринговые системы и методики оценки, делая их более точными и релевантными.
4. Формирование требований к обеспечению: Анализ рисков конкретного заемщика и его финансового состояния помогает определить адекватность и необходимость обеспечения. Если заемщик демонстрирует высокую надежность, требования к залогу могут быть менее строгими.
5. Управление уровнем риска кредитного портфеля: Кредитная политика устанавливает допустимый уровень кредитного риска для всего портфеля. Анализ заемщиков позволяет контролировать, насколько новые кредиты соответствуют этому уровню и не приведут ли они к чрезмерной концентрации рисков.
6. Мониторинг и пересмотр политики: Анализ поведения заемщиков после выдачи кредита (динамика их финансового состояния, платежная дисциплина) дает ценную обратную связь. Эта информация используется для регулярного пересмотра и адаптации кредитной политики к изменяющимся рыночным условиям и внутренним целям банка.

Таким образом, детальная оценка кредитоспособности не является изолированным актом, а выступает как жизненно важный элемент, который пронизывает всю систему управления кредитной деятельностью банка, формируя ее стратегию и тактику.

Актуальные проблемы и перспективы совершенствования анализа финансового состояния заемщиков

В условиях непрерывных экономических изменений и технологического прогресса, методики анализа финансового состояния заемщиков постоянно эволюционируют. Однако этот процесс не обходится без вызовов. Российский банковский сектор сталкивается с рядом специфических проблем, одновременно открывая для себя новые горизонты совершенствования, которые часто остаются за рамками поверхностных исследований.

Проблемы методологического характера в российских банках

Одной из наиболее острых и до сих пор актуальных проблем для российских банков в области оценки кредитоспособности является отсутствие у большинства из них глубоко отработанной организации и унифицированных методик оценки. Эта ситуация усугубляется отсутствием единого, законодательно регламентированного на уровне государства подхода к оценке кредитоспособности заемщиков.

Это приводит к нескольким серьезным последствиям:

1. Разнообразие подходов: Каждый банк вынужден разрабатывать собственные, уникальные методики. Это, с одной стороны, позволяет учитывать специфику своего бизнеса и риск-аппетита, но с другой — создает некую фрагментацию рынка и затрудняет сравнительный анализ.
2. Несовершенство внутренних моделей: Для небольших и средних банков разработка и поддержание сложных аналитических систем (особенно при переходе на IRB-подход) становится значительным финансовым и интеллектуальным бременем. Это может приводить к использованию упрощенных, менее точных моделей.
3. Зависимость от человеческого фактора: При отсутствии четких и автоматизированных методик, роль экспертной оценки становится чрезмерно высокой, что может приводить к субъективизму и ошибкам.

Отсутствие эффективных оптимизационных алгоритмов и трудности с оценкой кредитного риска

Проблемы методологического характера простираются и на область управления кредитным портфелем:

• Отсутствие эффективных оптимизационных алгоритмов: Многие банки сталкиваются с трудностями в применении сложных математических моделей для оптимизации структуры кредитных портфелей. Эти алгоритмы могли бы более точно балансировать доходность и риск, но их разработка и внедрение требуют значительных ресурсов и квалификации.
• Трудности с оценкой кредитного риска с помощью стандартного отклонения: Этот классический статистический инструмент часто используется для измерения волатильности и риска. Однако для кредитного риска его применение осложняется нехваткой исторической ретроспективы данных, особенно по дефолтам. Кредитные события (дефолты) относительно редки, и собрать достаточное количество данных для статистически значимого анализа с помощью стандартного отклонения бывает крайне сложно. Кроме того, распределение кредитных потерь не является нормальным, что снижает применимость некоторых стандартных статистических методов.

Эти проблемы подчеркивают необходимость дальнейших инвестиций в методологическое развитие, обучение персонала и разработку специализированного программного обеспечения. Без системного подхода к этим вызовам, даже самые передовые технологии не смогут раскрыть свой полный потенциал.

Внедрение цифровых технологий и предиктивной аналитики

На фоне методологических вызовов, российские банки активно ищут пути совершенствования через цифровизацию и внедрение передовых аналитических технологий. Это направление является одним из ключевых драйверов изменений в банковском секторе.

Основные тенденции и технологии:

1. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО): После 2022 года наблюдается активное внедрение ИИ и МО для:
   • Повышения эффективности кредитного скоринга: Алгоритмы ИИ способны анализировать гораздо больший объем данных (включая неструктурированные) и выявлять скрытые закономерности, что позволяет более точно прогнозировать вероятность дефолта.
   • Оценки рисков: МО используется для создания предиктивных моделей, которые учитывают множество факторов и динамически адаптируются к изменяющимся условиям.
   • Автоматизации обслуживания клиентов: Чат-боты, виртуальные ассистенты, персонализированные предложения на основе анализа данных о клиентах.
   • Борьбы с мошенничеством: ИИ-системы эффективно выявляют аномалии в транзакциях и поведении, предотвращая мошеннические действия.
2. Системы быстрой обработки данных в реальном времени: Внедрение технологий Big Data и аналитики в реальном времени позволяет банкам мгновенно получать и анализировать информацию о финансовых операциях заемщиков, изменениях на рынке, новостях, что значительно ускоряет и повышает точность принятия решений.
3. Персонализация предложений: На основе глубокого анализа данных о клиентах банки могут предлагать более индивидуализированные кредитные продукты и условия, что повышает лояльность и снижает риски.

Эти технологии не только оптимизируют внутренние процессы банков, но и изменяют само взаимодействие с заемщиками, делая его более эффективным, быстрым и персонализированным. Насколько быстро российские банки смогут полностью адаптировать эти технологии, чтобы получить конкурентное преимущество?

Влияние ESG-факторов на оценку кредитного риска

В последние годы в мировой, а теперь и в российской банковской практике, наблюдается растущий интерес к интеграции ESG-факторов (Environmental, Social, Governance — экологические, социальные и управленческие) в процесс оценки кредитных рисков корпоративных клиентов. Это отражает глобальный тренд на устойчивое развитие и ответственное инвестирование.

Что включают ESG-факторы:

• Environmental (Экологические): Воздействие компании на окружающую среду (выбросы, потребление ресурсов, управление отходами, риски, связанные с изменением климата).
• Social (Социальные): Отношения компании с сотрудниками, поставщиками, клиентами и сообществами (условия труда, безопасность, права человека, социальные программы).
• Governance (Управленческие): Структура управления компанией, этика, прозрачность, борьба с коррупцией, независимость совета директоров.

Значение ESG для кредитного анализа:

• Новые виды рисков: Несоблюдение экологических стандартов может привести к штрафам и репутационным потерям. Плохие условия труда могут вызвать забастовки и снижение производительности. Непрозрачное управление увеличивает риск мошенничества и коррупции.
• Долгосрочная устойчивость: Компании с высокими ESG-показателями, как правило, демонстрируют большую долгосрочную устойчивость и меньшую подверженность регуляторным и репутационным рискам.
• Сложности формализации: Главная проблема для риск-менеджмента заключается в том, что ESG-факторы носят преимущественно качественный характер и их формализация, количественная оценка и интеграция в традиционные кредитные модели остаются сложной задачей. Банки разрабатывают собственные методологии, индикаторы и системы скоринга для учета ESG.

Несмотря на сложности, учет ESG-факторов становится неотъемлемой частью передовой практики оценки кредитного риска, позволяя банкам получить более полное представление о долгосрочной надежности заемщика, что в конечном итоге способствует формированию более устойчивого и ответственного бизнеса.

Адаптация банковского сектора РФ к новым экономическим условиям

Российский банковский сектор продемонстрировал значительную устойчивость и способность к адаптации к резко изменившимся экономическим условиям после 2022 года. Вопреки опасениям, массовой реализации отложенных кредитных рисков, которая могла бы последовать за масштабными реструктуризациями кредитов в 2022 году, не произошло.

Ключевые аспекты адаптации:

1. Предотвращение отложенных рисков: Благодаря оперативным мерам поддержки экономики, гибкости регулятора (Банка России) и активной работе банков с проблемной задолженностью, удалось избежать резкого ухудшения качества кредитных портфелей. Масштабные реструктуризации кредитов, которые были проведены, позволили предприятиям пережить первоначальный шок и адаптироваться к новым реалиям.
2. Поддержка регулятора: Банк России играл ключевую роль, предоставляя банкам временные послабления и рекомендации, что позволило им более гибко управлять рисками и поддерживать кредитование экономики.
3. Гибкость и проактивность банков: Коммерческие банки активно перестраивали свои стратегии, фокусируясь на новых рынках, продуктах и технологиях. Ускорилось внедрение цифровых решений и предиктивной аналитики, что позволило улучшить оценку рисков и эффективность операций.
4. Укрепление финансовой устойчивости: В целом, банковский сектор подошел к новым вызовам с запасом прочности, накопленным в предыдущие годы, что позволило ему относительно успешно пройти период трансформации.

Эта адаптация свидетельствует о повышении зрелости российской банковской системы и ее способности эффективно реагировать на внешние шоки, что создает благоприятные условия для дальнейшего совершенствования методик анализа финансового состояния заемщиков.

Экономическая эффективность и актуальные статистические данные

В конечном итоге, все усилия по совершенствованию методик анализа финансового состояния заемщиков должны быть оправданы экономической целесообразностью. Банки — это коммерческие организации, и любые инвестиции в технологии, персонал или методологии должны приносить ощутимый экономический эффект. Более того, понимание текущей динамики кредитного рынка в РФ позволяет оценить контекст, в котором эти усовершенствования реализуются.

Экономическое обоснование внедрения усовершенствованных методик

Внедрение и постоянное совершенствование методик анализа финансового состояния заемщиков приносит банку целый комплекс экономических выгод, значительно превосходящих затраты:

1. Предотвращение неоправданных кредитных вложений: Самая очевидная выгода. Качественная оценка позволяет банку отсеивать недобросовестных или неплатежеспособных заемщиков еще на этапе рассмотрения заявки, тем самым избегая выдачи кредитов, которые с высокой вероятностью станут проблемными. Это напрямую снижает потери от дефолтов.
2. Обеспечение своевременного и полного возврата ссуд: Более точная оценка кредитоспособности позволяет банку выдавать кредиты тем заемщикам, которые действительно способны их обслуживать. Это гарантирует стабильный процентный доход и возврат основного долга, что является основой прибыльности банка.
3. Снижение риска неплатежа и, как следствие, потерь: Уменьшение доли проблемных кредитов в портфеле ведет к сокращению необходимости формирования больших резервов на возможные потери, что высвобождает капитал для более продуктивного использования.
4. Увеличение доходности за счет оптимизации структуры кредитов: Усовершенствованные методики позволяют более точно оценивать риск-премию для каждого заемщика. Банк может предлагать конкурентные ставки надежным клиентам и более высокие — заемщикам с умеренным риском, оптимизируя общую доходность портфеля.
5. Эффективность превентивного анализа по сравнению с работой с просроченной задолженностью: Гораздо экономичнее предотвратить возникновение проблемной задолженности, чем бороться с ней. Возникновение задолженностей и их последующее взыскание (будь то досудебное урегулирование, судебные процессы или реализация залога) требуют значительных денежных и человеческих ресурсов. Эти ресурсы могли бы быть направлены на развитие бизнеса, привлечение новых клиентов или улучшение продуктов. Превентивный анализ позволяет сэкономить на юристах, коллекторах, судебных издержках и потерях от обесценения залога.
6. Укрепление репутации и доверия: Банк, который демонстрирует низкий уровень проблемной задолженности и высокую стабильность, укрепляет свою репутацию надежного партнера, что привлекает новых вкладчиков и заемщиков.

Таким образом, инвестиции в совершенствование методик анализа окупаются многократно, обеспечивая долгосрочную устойчивость и конкурентоспособность банка.

Влияние Базель III на укрепление финансовой системы

Внедрение стандартов Базель III в российскую банковскую систему оказало и продолжает оказывать значительное положительное влияние на ее стабильность и устойчивость. Экономическая эффективность этого процесса выражается в нескольких ключевых аспектах:

1. Укрепление системы регулятивного капитала: Базель III ужесточил требования к качеству и достаточности капитала банков. Это означает, что российские банки теперь обладают более прочной «подушкой безопасности» для поглощения неожиданных убытков, что снижает вероятность банкротств и системных кризисов. Высококачественный капитал делает систему более устойчивой к шокам.
2. Расширение системы покрытия риска капиталом: Введение новых буферов капитала (консервационного и контрциклического), а также повышение требований к капиталу под кредитный риск (в том числе через IRB-подход), привело к тому, что банки стали резервировать больше капитала под потенциальные риски. Это снижает вероятность того, что убытки от дефолтов или других событий превысят доступный капитал.
3. Повышение ликвидности: Внедрение LCR и NSFR заставило банки более ответственно подходить к управлению ликвидностью. Наличие достаточного объема высококачественных ликвидных активов и стабильных источников фондирования снижает риски внезапного кризиса ликвидности, как это было во время финансового кризиса 2008 года.
4. Ограничение чрезмерного левериджа: Коэффициент левериджа предотвращает чрезмерное наращивание активов за счет долга, что снижает системные риски, связанные с несбалансированным ростом банков.
5. Повышение прозрачности и управляемости рисков: Для соответствия Базельским требованиям банки вынуждены были инвестировать в развитие своих систем риск-менеджмента, что привело к улучшению качества данных, моделей и процессов управления рисками.

В совокупности, эти меры значительно повысили устойчивость российской банковской системы к внешним и внутренним шокам, что является критически важным для стабильности всей экономики.

Динамика кредитования юридических лиц в РФ (на 2024-2025 гг.)

Актуальные статистические данные рисуют динамичную картину российского рынка корпоративного кредитования, демонстрируя как масштабы, так и вызовы, с которыми сталкиваются банки и предприятия.

По состоянию на 12 октября 2025 года:

• Общая задолженность: На 1 сентября 2025 года задолженность по кредитам юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям в России достигла 79,7 трлн рублей. Это подчеркивает колоссальный объем финансовых потоков, обслуживающих бизнес-сектор страны.
• Динамика прироста: За август 2025 года задолженность увеличилась на 1,5%. Однако годовой темп прироста задолженности замедлился до 10,3% на 1 сентября 2025 года, что может указывать на стабилизацию или умеренное замедление темпов кредитования.
• Количество заемщиков и просроченная задолженность: Число заемщиков за август 2025 года немного сократилось (на 0,05%), составив 717 070. При этом доля заемщиков с просроченной задолженностью вызывает некоторое беспокойство, увеличившись на 0,1 процентного пункта и достигнув 23,2%. Это говорит о том, что, несмотря на общий рост портфеля, значительная часть клиентов испытывает трудности с обслуживанием долга.
• Кредитование МСП: Задолженность по кредитам, предоставленным субъектам малого и среднего предпринимательства (МСП), выросла на 1,6% к 1 августа 2025 года, достигнув 13,9 трлн рублей. Что обнадеживает, так это снижение просроченной задолженности в этом сегменте на 29,9%, до 525,4 млрд рублей, что может свидетельствовать об успешной адаптации МСП к экономическим условиям или эффективных мерах поддержки.
• Объем рублевых кредитов (по итогам 10 месяцев 2024 года): Общий объем рублевых кредитов юридическим лицам составил 74 трлн рублей, демонстрируя впечатляющий рост на 24,8% за год.
• Рекордный чистый прирост: В октябре 2024 года чистый прирост кредитов российских юридических лиц достиг абсолютного рекорда — 1,9 трлн рублей за месяц. С начала 2024 года чистый прирост кредитования составил 12,5 трлн рублей, что говорит об активном росте корпоративного кредитного рынка.
• Распределение кредитов по типам заемщиков (октябрь 2024):
  • На нефинансовые организации приходится 61,8 трлн рублей рублевых кредитов.
  • Индивидуальные предприниматели (ИП) — 1,3 трлн рублей.
  • Финансовые организации — 10,3 трлн рублей.

Эти данные подтверждают, что рынок корпоративного кредитования в России продолжает быть одним из локомотивов экономики. Однако рост доли заемщиков с просроченной задолженностью указывает на сохраняющуюся актуальность и необходимость постоянного совершенствования систем анализа финансового состояния и управления кредитным риском, чтобы поддерживать устойчивость банковской системы в условиях активного роста кредитного портфеля.

Заключение

Анализ финансового состояния предприятия-заемщика коммерческим банком представляет собой многогранный и динамично развивающийся процесс, критически важный для обеспечения устойчивости как отдельного финансового учреждения, так и всей банковской системы. В рамках данного исследования мы последовательно раскрыли фундаментальные аспекты этой сложной темы, от теоретических основ кредитования до передовых методик оценки и влияния глобальных регуляторных стандартов.

Мы рассмотрели базовые понятия кредита, кредитоспособности и финансового состояния, подчеркнув их неразрывную связь с управлением кредитным риском. Детальный обзор количественных методов, таких как коэффициентный анализ и анализ денежных потоков, в сочетании с качественными факторами, систематизированными в рамках принципа «5 C’s», продемонстрировал комплексность подхода к оценке. Особое внимание было уделено «слепой зоне» многих исследований — моделям прогнозирования банкротства, таким как Z-счет Альтмана и модель Таффлера, с подробным изложением их формул и правил интерпретации.

Глубокий анализ регуляторных требований Банка России и международных стандартов Базельских соглашений (Базель I, II, III), а также практическое применение IRB-подхода в России, показал, как внешние рамки формируют и направляют внутренние процессы банков. Было выявлено, что управление кредитным портфелем, основанное на результатах всестороннего анализа заемщика, является ключевым для минимизации рисков и поддержания стабильности.

В части актуальных проблем и перспектив совершенствования, мы осветили методологические вызовы, с которыми сталкиваются российские банки, а также проанализировали стремительное внедрение цифровых технологий, ИИ и машинного обучения для повышения точности скоринга и эффективности риск-менеджмента. Растущий интерес к интеграции ESG-факторов обозначил новые направления для развития оценочных методик, а успешная адаптация российского банковского сектора к новым экономическим условиям подчеркнула его устойчивость.

Наконец, экономическое обоснование доказало, что инвестиции в усовершенствованные методики оценки не только предотвращают потери и снижают риски, н�� и значительно повышают доходность и конкурентоспособность банков. Актуальные статистические данные по кредитованию юридических лиц в РФ на 2024-2025 годы, представленные в работе, подтверждают значительный объем и динамику этого рынка, одновременно указывая на сохраняющуюся важность качественного анализа на фоне роста доли проблемной задолженности.

В целом, глубокий и всесторонний анализ финансового состояния предприятия-заемщика является краеугольным камнем эффективного банковского дела. Он не только защищает интересы кредитора, но и способствует формированию более здоровой и устойчивой экономической среды. Для дальнейших исследований перспективным представляется изучение влияния постоянно развивающихся технологий (например, блокчейн в верификации данных) и более глубокая формализация ESG-факторов в предиктивных моделях кредитного риска.

Список использованной литературы

1. Конституция Российской Федерации: принята 29 декабря 1993 г. (с посл. изм. и доп.). Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
2. Гражданский кодекс РФ в 3-ех частях. Москва: Эксмо, 2012. 912 с.
3. О банках и банковской деятельности: Федеральный Закон N 395-1 принят 02.12.1990 (действующая редакция от 01.01.2014). Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
4. О кредитных историях: Федеральный закон N 218-ФЗ принят 30 декабря 2004 г. (с посл. изм. и доп.). Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
5. О несостоятельности (банкротстве): Федеральный закон № 127-ФЗ от 26 октября 2002 г. (с посл. изм. и доп.). Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
6. О Центральном Банке Российской Федерации: Федеральный Закон №86-ФЗ принят 10.01.2003 г. Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
7. О порядке начисления процентов по операциям, связанным с привлечением и размещением денежных средств банками, и отражением указанных операций по счетам бухгалтерского учета: Положение ЦБ №39-П принято 26 июня 1998 г. Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
8. О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения): Положением ЦБ № 54-П принято 31.08.1998 г. Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
9. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудам и приравненной к ней задолженности: Положение ЦБ РФ от 26.03.04 г. (в ред. Указаний ЦБ РФ 28.12.2007 № 254-П). Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
10. Банковское дело и банковское законодательство / под ред. Г.А. Тосунян, А.Ю. Викулин. Москва: Дело, 2008. 356 с.
11. Банковское дело: учебник / под ред. Г.Н. Белоглазовой, Л.П. Кроливецкой. 5-е изд., перераб. и доп. Москва: Финансы и статистика, 2008.
12. Банковское кредитование: Учебник / Под ред. А.М. Тавасиева. Москва: ИНФРА-М, 2010.
13. Банковские операции: учеб. пособие для средн. проф. образования / под ред. Ю.И. Коробова. Москва: Магистр, 2009.
14. Бердникова Т.Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. пособие. Москва: Инфра-М, 2010. 224 с.
15. Бланк И. Финансовый менеджмент: Учеб. курс. Киев: Перспектива, 2010. 656 с.
16. Васильева Л.С., Петровская М.В. Финансовый анализ. Москва: КНОРУС, 2010. 880 с.
17. Власенко М.С. О работе банка с клиентами // Деньги и кредит. 2009. N 12. С. 47-50.
18. Деньги. Кредит. Банки: учеб. 2-е изд., перераб. и доп. / под ред. В.В. Иванова, Б.И. Соколова. Москва: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2008.
19. Ендовицкий Д.А., Бочарова И.В. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика. Москва, 2008.
20. Жарковская Е.П. Финансовый анализ деятельности коммерческого банка. Москва: Омега-Л, 2010. 336 с.
21. Жевняк А.В. Оценка доходности кредитора и затратности заемщика при кредите // Финансы и кредит. 2011. № 31. С. 24-31.
22. Ибадова Л.Т. Финансирование и кредитование малого бизнеса в России: правовые аспекты. Москва: Волтерс Клувер, 2006.
23. Ильясов С.М. Методологические аспекты формирования кредитной политика банка // Деньги и кредит. 2009. N 6. С. 23-26.
24. Козлов А.А. Качество кредитной организации. Стоимость процессов // Деньги и кредит. 2008. № 7. С. 10-22.
25. Козлова Л.В. Анализ методик оценки кредитоспособности заемщика // Финансовая аналитика: Проблемы и решения. 2011. № 4. С. 61-65.
26. Костерина Т.М. Банковское дело. Москва: Экономика, 2009. 360 с.
27. Костюк А. Наблюдательные советы в банках: критерии независимости // Проблемы теории и практики управления. 2009. N 1. С. 52-61.
28. Кредитование малого и среднего бизнеса в России: крупные банки готовятся к реваншу. Рейтинговое агентство «ЭКСПЕРТ РА». URL: http://www.raexpert.ru.
29. Лаврушин О. И. Банковское дело: учебник. 4-е изд., стер. Москва: КНОРУС, 2011.
30. Пилипчук А.И. Кредитная система: опыт, новые явления, прогнозы и перспективы. Москва: Финансы и статистика, 2008.
31. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. 6-е изд., перераб. и доп. Москва: ИНФРА-М, 2012.
32. Соломин С. К. Банковский кредит. Проблемы теории и практики. Москва: Юстицинформ, 2009.
33. Свиридов О.Ю. Банковское дело. Ростов н/Д: Феникс, 2010.
34. Тавасиев А. М., Мазурина Т. Ю., Бычков В. П. Банковское кредитование: учебник. Москва: ИНФРА-М, 2012. 656 с.
35. Трофимов К. Т. Банковское право. Москва: Контракт, 2012.
36. Трунин П.В. Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру. 2012. № 27, 04.
37. Федотова Е. Залог имущества в счет обеспечения обязательств по кредиту // Горячая линия бухгалтера. 2011. № 1. С. 93-98.
38. Худянова Е.В. Об эффективности специального внутреннего контроля в коммерческом банке // Деньги и кредит. 2008. № 6. С. 58-61.
39. Шевчук Д.А. Кредитная политика банков: цели, элементы и особенности формирования (на примере коммерческого банка). Москва: Эксмо, 2009.
40. Эксперт Сибирь. 2012. № 6 (319), 13 февраля. URL: www.bankir.ru.
41. Официальный сайт ЦБ РФ. URL: http://www.cbr.ru.
42. Официальный сайт ОАО «Сбербанк России». URL: http://www.sbrf.ru.
43. Кредитование юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в августе 2025 года. Банк России. URL: https://cbr.ru/statistics/bank_sector/ms/.
44. Что такое «Кредитный риск» простыми словами — определение термина. Финансовый словарь Газпромбанка. URL: https://www.gazprombank.ru/faq/chto-takoe-kreditnyy-risk-prostymi-slovami/.
45. Тема 2.3 КРЕДИТ 1. Кредиты, принципы кредитования Рыночные отношения в у. URL: https://www.sgu.ru/sites/default/files/textdocs/2016/11/17/bank_d_2016_-_tema_2_lekciya.pdf.
46. Оценка кредитоспособности юридического лица. ЭБК system. URL: https://ebk.ru/blog/otsenka-kreditosposobnosti-yuridicheskogo-litsa.
47. Кредит — энциклопедия «Знание.Вики». URL: https://znanierussia.ru/articles/Кредит.
48. Анализ денежного потока как способ аудита кредитоспособности. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=29381.
49. Анализ денежного потока как инструмент оценки кредитоспособности заемщика. Методический журнал «Банковское кредитование». Регламент. URL: https://reglament.net/bank/kredit/2010_10_28_kreditosposobnost.htm.
50. Кредит – что это, определение и комментарии эксперта от портала Ближе к делу. URL: https://closeby.ru/bank/kredit-opredelenie/.
51. Лекция по теме 8. Финансовое состояние коммерческой организации и методы его анализа: Анализ кредитоспособности предприятия. URL: https://portal.novsu.ru/file/1090022.
52. Модель управления кредитным портфелем банка. Optimacros. URL: https://optimacros.ru/bank-loan-portfolio-management/.
53. Кредит. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82.
54. Ликвидность и платёжеспособность предприятия: что это такое, оценка организации и как рассчитать показатели. Альфа-Банк. URL: https://alfabank.ru/articles/likvidnost-i-platezhesposobnost-predpriyatiya/.
55. Что такое кредитный риск. Совкомбанк. URL: https://sovcombank.ru/f/1350125/chto-takoe-kreditnyy-risk-ocenka-kreditnogo-riska.pdf.
56. Кредитоспособность. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BE%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B1%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C.
57. Управление кредитным портфелем. Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/upravlenie_kreditnym_portfelem/.
58. Обзор методик оценки коммерческими банками кредитоспособности юридических лиц. Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес». КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodik-otsenki-kommercheskimi-bankami-kreditosposobnosti-yuridicheskih-lits.
59. Современные методы анализа кредитоспособности бизнеса. Финансовая компания «Третий Рим». URL: https://tretyrim.ru/sovremennye-metody-analiza-kreditosposobnosti-biznesa/.
60. Сущность кредитного риска: понятие, виды, примеры. Мокка Блог. URL: https://mokka.ru/blog/chto-takoe-kreditnyj-risk/.
61. Управление кредитным портфелем коммерческого банка. Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес». КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-kreditnym-portfelem-kommercheskogo-banka.
62. Кредитный риск. КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=CBR&n=14811&dst=100003.
63. Оценка кредитоспособности компании: полное руководство. Emagia.com. URL: https://www.emagia.com/glossary/company-creditworthiness-assessment/.
64. Методы оценки кредитоспособности клиентов коммерческого банка. nalog-nalog.ru. URL: https://nalog-nalog.ru/buhgalterskij_uchet/analiz_hozyajstvennoj_deyatelnosti_ahd/metody_ocenki_kreditosposobnosti_klientov_kommercheskogo_banka/.
65. Модели оценки вероятности банкротства предприятий. URL: https://www.audit-it.ru/finanaliz/models/model_bankrotstva.html.
66. Ретроспектива подходов к оценке кредитного риска: Базель I, II, III. С. 175. URL: https://unecon.ru/sites/default/files/issn_1991_9764_54_2_2015_175_179.pdf.
67. Оценка кредитоспособности заемщика (методика СберБанка России). URL: https://www.audit-it.ru/finanaliz/kreditosposobnost/sberbank.html.
68. Методики оценки кредитоспособности заемщиков коммерческими банками в РФ и зарубежом. Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес». КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodiki-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-kommercheskimi-bankami-v-rf-i-zarubezhom.
69. 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=9898.
70. Формирование кредитного портфеля современного коммерческого банка. Современные наукоемкие технологии (научный журнал). URL: https://www.top-technologies.ru/ru/article/view?id=26224.
71. Оценка эффективности от внедрения стандарта Базель 3 в российскую банковскую систему. АПНИ. URL: https://apni.ru/article/2165-otsenka-effektivnosti-ot-vnedreniya-standarta-bazel-3-v-rossijskuyu-bankovskuyu-sistemu.
72. Модели прогнозирования банкротства. Финансовый директор. URL: https://fd.ru/articles/157209-modeli-prognozirovaniya-bankrotstva.
73. Maurcheva_VKR_13_05_2016.docx (252.93 KB). Санкт-Петербургский государственный университет. URL: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4768/1/Maurcheva_VKR_13_05_2016.pdf.
74. Прогнозирование банкротства: модели и пошаговый алгоритм. URL: https://www.tinkoff.ru/business/articles/prognozirovanie-bankrotstva/.
75. Оценка вероятности банкротства предприятия. legalfront. URL: https://legalfront.ru/otsenka-veroyatnosti-bankrotstva-predpriyatiya/.
76. Сведения о размещенных и привлеченных средствах. Банк России. URL: https://cbr.ru/statistics/bank_sector/sors/.
77. Оценка вероятности банкротства: модели, анализ, диагностика. Финтабло. URL: https://fintablo.ru/blog/otsenka-veroyatnosti-bankrotstva-predpriyatiya/.
78. Кредитование бизнеса (юрлиц) в России. TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B0_(%D1%8E%D1%80%D0%BB%D0%B8%D1%86%D1%8B)_%D0%B2_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8.
79. Анализ платежеспособности и финансовой устойчивости организации. КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/edu/student/download_books/book/analiz_platezhesposobnosti_i_finansovoy_ustoychivosti_organizacii/.
80. Анализ ликвидности и платежеспособности предприятия: расчет коэффициентов, формулы для оценки. Финтабло. URL: https://fintablo.ru/blog/raschet-koefficientov-likvidnosti/.
81. Методика оценки кредитоспособности и платежеспособности заемщика и предмета ипотеки. URL: https://xn--b1aahd2anm.xn--p1ai/wp-content/uploads/2017/04/METODIKA-otsenki-kreditosposobnosti-i-platezhesposobnosti-zaemshhika-i-predmeta-ipoteki.pdf.
82. Взаимосвязь ликвидности, платежеспособности и финансовой устойчивости предприятия. Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес». КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vzaimosvyaz-likvidnosti-platezhesposobnosti-i-finansovoy-ustoychivosti-predpriyatiya.
83. Реферат. Ключевые слова: платежеспособность, ликвидность, финансовая. URL: https://elib.psuti.ru/download.php?fname=aHR0cHM6Ly9lbGliLnBzdXRpLnJ1L2ZpbGUvNTAxMDkxLlhMQw==.
84. Влияние базельских соглашений на деятельность коммерческих банков. Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес». КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-bazelskih-soglasheniy-na-deyatelnost-kommercheskih-bankov.
85. Базельские рекомендации: вопросы реализации и значение для банковского сектора России. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_20304383_35593189.pdf.
86. Оценка кредитоспособности заемщика коммерческого банка. Кафедра «Цифровая экономика». Пензенский государственный университет. URL: https://dep_ce.pnzgu.ru/files/dep_ce.pnzgu.ru/page/nauka/izdaniya/sborniki/konferencii/2021/ekonomika_i_upravlenie/s02/10_1.pdf.
87. Банк России. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D0%BD%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8.
88. Базельский Комитет по банковскому надзору. Банк России. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/42079/bcbs2009.pdf.
89. Статистика. Банк России. URL: https://cbr.ru/statistics/.