Оценка кредитоспособности компаний в современных условиях России: методология, регулирование и инновации

В условиях перманентной экономической турбулентности, характерной для российского и мирового хозяйства последних лет, вопросы оценки кредитоспособности компаний приобретают не просто актуальное, но и критически важное значение. В августе 2025 года объем кредитов, выданных юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям в России, достиг 7,9 трлн рублей, демонстрируя рост на 5,6% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Однако, эта цифра скрывает за собой неоднородную картину: если кредитование крупных корпораций активно росло, то сегмент малого и среднего предпринимательства (МСП) столкнулся с абсолютным сжатием кредитного портфеля, а доля МСП с просроченной задолженностью увеличилась с 10,4% до 14,7% с начала 2024 года. Эти статистические данные недвусмысленно указывают на необходимость глубокого, всестороннего анализа механизмов оценки кредитоспособности, способных адекватно реагировать на современные вызовы и учитывать специфику различных категорий заемщиков.

Настоящее исследование ставит своей целью деконструкцию и реструктуризацию существующего массива знаний по теме оценки кредитоспособности компании для разработки подробного, структурированного плана академического исследования. Мы стремимся создать методологическую базу для дипломной работы, ориентированной на современные реалии и требования, включая новейшие нормативно-правовые изменения и инновационные подходы.

Объектом исследования выступают процессы оценки кредитоспособности компаний в российской банковской системе. Предметом исследования являются методологические подходы, инструменты, факторы и нормативно-правовое регулирование, определяющие эффективность данной оценки.

Цель исследования заключается в разработке комплексной методологии глубокого исследования для написания дипломной работы, которая позволит не только систематизировать существующие знания, но и предложить практические рекомендации по повышению кредитоспособности российских компаний.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть теоретические основы и сущность кредитоспособности, ее отличия от смежных понятий.
2. Систематизировать методологические подходы и модели оценки кредитоспособности, используемые в отечественной и зарубежной практике.
3. Проанализировать актуальное нормативно-правовое регулирование оценки кредитоспособности в Российской Федерации с учетом последних изменений (2023-2025 гг.).
4. Идентифицировать ключевые риски и особенности оценки кредитоспособности различных категорий компаний, включая МСП и крупные корпорации.
5. Исследовать применение инновационных инструментов и технологий, таких как Big Data, машинное обучение и ESG-факторы, в процессе кредитной оценки.
6. Представить актуальный статистический анализ состояния кредитного рынка РФ и выявить ключевые тенденции.
7. Разработать практические рекомендации по повышению кредитоспособности для компаний.

Структура работы будет включать последовательное раскрытие вышеуказанных разделов, начиная с теоретических основ и заканчивая практическими рекомендациями, что позволит всесторонне и глубоко осветить выбранную тему.

Теоретические основы и сущность кредитоспособности компании

Любое серьезное исследование начинается с определения координат – установления базовых понятий, их взаимосвязей и отличий. В финансовом мире, где решения о предоставлении миллиардных кредитов принимаются на основе комплексного анализа, четкое понимание термина «кредитоспособность» является краеугольным камнем. Это не просто способность вернуть долг; это целый конгломерат финансовых и нефинансовых характеристик, позволяющих прогнозировать будущее поведение заемщика, что делает его более привлекательным для инвесторов и партнеров.

Понятие и экономическое содержание кредитоспособности

Погружаясь в терминологию, мы обнаруживаем, что кредитоспособность – это не статичное состояние, а динамичная, комплексная правовая и финансовая характеристика потенциального заемщика. Она проявляется через совокупность финансовых и нефинансовых показателей, позволяющих оценить его перспективную возможность полностью и в срок выполнить свои кредитные обязательства. Это понятие базируется на двух столпах: реальной финансовой способности экономического субъекта погашать свои долги и его желании это делать. Для предприятия кредитоспособность становится ключевым индикатором его финансового здоровья и общей устойчивости, сигнализируя о его способности своевременно и в полном объеме погашать как краткосрочные, так и долгосрочные обязательства.

Часто в обыденной речи или даже в некоторых менее строгих финансовых обзорах термины «кредитоспособность», «платежеспособность» и «ликвидность» используются как синонимы, что является грубой методологической ошибкой. На самом деле, между ними существуют четкие различия, критически важные для глубокого анализа:

• Платежеспособность – это, по сути, фотография финансового состояния компании на определенный момент времени. Она отражает текущую способность организации выполнить свои финансовые обязательства своевременно и в полном объеме. Если компания не может оплатить счет сегодня, она неплатежеспособна. Платежеспособность смотрит в прошлое или на текущую дату, фиксируя уже произошедшие неплатежи или текущее состояние.
• Ликвидность – это способность организации быстро и без существенных потерь продать свои активы (превратить их в деньги) для погашения денежных обязательств. Высоколиквидные активы (наличные, банковские счета, краткосрочные инвестиции) могут быть быстро использованы для расчетов, тогда как низколиквидные (специализированное оборудование, недвижимость) требуют времени и усилий для реализации. Ликвидность, как и платежеспособность, описывает текущую способность.
• Кредитоспособность, в отличие от них, является прогнозом. Она не просто констатирует факт или описывает текущую ситуацию, а прогнозирует способность к погашению долга на ближайшую и долгосрочную перспективу. Это оценка будущего, основанная на анализе текущего и исторического финансового состояния, а также на качественных факторах. Кредитоспособность объединяет в себе ликвидность и платежеспособность как составляющие элементы, но выходит далеко за их рамки, включая анализ бизнес-модели, рынка, менеджмента и внешних рисков.

Наконец, финансовая устойчивость является более широким понятием, чем кредитоспособность. Она характеризует состояние счетов предприятия, которое гарантирует его постоянную платежеспособность и независимость от внешних источников финансирования. Финансово устойчивая компания имеет сбалансированную структуру капитала, способна противостоять внешним шокам и развиваться, не впадая в зависимость от кредиторов. Кредитоспособность – это, по сути, частный случай проявления финансовой устойчивости в контексте заимствований.

Цели и задачи оценки кредитоспособности

Оценка кредитоспособности – это не самоцель, а мощный инструмент, служащий различным заинтересованным сторонам для принятия обоснованных решений. Ее цели и задачи четко дифференцированы в зависимости от того, кто является инициатором анализа.

Для банков и других кредитных организаций основная цель оценки кредитоспособности предельно ясна и прагматична: минимизация рисков и определение способности заемщика выполнить свои кредитные обязательства перед банком. Эта цель распадается на ряд конкретных задач:

1. Определение вероятности дефолта: Прогнозирование того, насколько вероятно, что заемщик не сможет или не захочет погасить кредит в срок.
2. Установление лимита кредитования: Определение максимальной суммы, которую банк готов предоставить конкретному заемщику, исходя из его финансовых возможностей.
3. Формирование процентной ставки: Расчет адекватной процентной ставки, которая будет компенсировать банку принятые риски. Чем выше риск дефолта, тем выше ставка.
4. Определение условий кредитования: Установление оптимальных сроков, графика погашения, требований к обеспечению (залог, поручительство) и ковенантам (дополнительным условиям договора).
5. Формирование резервов: В соответствии с регуляторными требованиями (например, ЦБ РФ), банки обязаны формировать резервы на возможные потери по ссудам, размер которых напрямую зависит от оценки кредитного риска заемщика.
6. Мониторинг кредитного портфеля: Постоянный надзор за финансовым состоянием заемщика в течение всего срока кредита для своевременного выявления ухудшения его кредитоспособности и принятия корректирующих мер.

Для самой компании-заемщика оценка кредитоспособности, будь то внутренняя или внешняя, преследует иные, но не менее важные цели:

1. Самодиагностика финансового здоровья: Выявление сильных и слабых сторон своей финансовой деятельности, понимание собственного положения на рынке и перспектив развития.
2. Определение способности выдерживать кредитные нагрузки: Оценка того, насколько компания способна привлечь и эффективно использовать заемные средства без угрозы финансовой стабильности.
3. Улучшение доступа к финансированию: Понимание критериев, по которым оценивают кредиторы, позволяет компании целенаправленно работать над улучшением своих показателей для получения более выгодных условий кредитования.
4. Стратегическое планирование: Результаты анализа кредитоспособности служат важным входным параметром для разработки долгосрочной финансовой и инвестиционной стратегии.
5. Привлечение инвесторов и партнеров: Высокая кредитоспособность сигнализирует о надежности и стабильности компании, что повышает ее привлекательность для потенциальных инвесторов и деловых партнеров.
6. Управление репутацией: Поддержание высокого уровня кредитоспособности формирует позитивный имидж компании как ответственного и надежного участника рынка.

Таким образом, оценка кредитоспособности является многогранным процессом, чья эффективность напрямую влияет на стабильность как отдельных компаний, так и всей финансовой системы в целом.

Методологические подходы к оценке кредитоспособности компаний

Оценка кредитоспособности — это искусство и наука одновременно, требующие глубокого понимания как количественных, так и качественных аспектов деятельности компании. Банки, будучи основными кредиторами, традиционно используют комбинированный подход, стремясь получить максимально полную картину финансового здоровья и потенциала заемщика.

Количественные методы оценки: финансовый анализ и ключевые показатели

Количественный анализ — это фундамент оценки кредитоспособности. Он включает в себя детальное изучение финансовой отчетности компании, ее доходов, расходов, активов и обязательств. Ключевым инструментом здесь выступает анализ финансовых коэффициентов, которые позволяют оценить различные аспекты финансового состояния заемщика. Эти коэффициенты традиционно группируются по нескольким основным направлениям:

1. Коэффициенты ликвидности: Отражают способность компании погашать свои краткосрочные обязательства за счет оборотных активов.
   • Коэффициент текущей ликвидности (К_тл): Показывает, сколько рублей оборотных активов приходится на один рубль краткосрочных обязательств.
     Ктл = (Оборотные активы) / (Краткосрочные обязательства)
     Нормативное значение обычно находится в диапазоне от 1,5 до 2,5. Значение менее 1 свидетельствует о потенциальных проблемах с платежеспособностью.
   • Коэффициент быстрой ликвидности (К_бл): Более строгий показатель, исключающий запасы из оборотных активов, так как они могут быть менее ликвидными.
     Кбл = (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения + Дебиторская задолженность) / (Краткосрочные обязательства)
     Нормативное значение, как правило, должно быть не менее 0,7-1,0.
   • Коэффициент абсолютной ликвидности (К_ал): Наиболее консервативный показатель, отражающий способность немедленно погасить краткосрочные обязательства за счет самых ликвидных активов.
     Кал = (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / (Краткосрочные обязательства)
     Обычно считается достаточным значение от 0,2 до 0,5.
2. Коэффициент наличия собственных средств (К₄): Этот показатель, также известный как коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, отражает долю собственного капитала в пассивах компании или долю собственных оборотных средств в оборотных активах. Он является индикатором финансовой устойчивости и независимости.
   К4 = (Собственный капитал) / (Валюта баланса) или (Собственные оборотные средства) / (Оборотные активы)
   Нормативные значения могут варьироваться, но в методике Сбербанка: ≥ 0,4 — высокая финансовая устойчивость, 0,25 ≤ К₄ < 0,4 — средняя, К₄ < 0,25 — низкая. Значение менее 0,1 указывает на неудовлетворительную структуру баланса.
3. Показатели оборачиваемости: Характеризуют эффективность использования активов компании.
   • Оборачиваемость активов: Отношение выручки к средней стоимости активов, показывает, сколько раз активы «оборачиваются» в выручку за период.
   • Оборачиваемость дебиторской задолженности: Отношение выручки к средней дебиторской задолженности, характеризует скорость сбора долгов от покупателей.
   • Оборачиваемость запасов: Отношение себестоимости продаж к средней стоимости запасов, показывает скорость реализации запасов.
4. Показатели рентабельности: Отражают эффективность деятельности компании и ее способность генерировать прибыль.
   • Рентабельность продукции (К₅): Отношение прибыли от продаж к себестоимости товаров (услуг).
     К5 = (Прибыль от продаж) / (Себестоимость продаж)
     Нормативные значения: до 5% — низкая, 5-20% — нормальная, более 20% — очень хорошая.
   • Рентабельность деятельности предприятия (К₆): Более широкий показатель, который может рассчитываться как отношение чистой прибыли к выручке или активам. В методике Сбербанка для него установлено нормативное значение ≥ 0,06 (6%) для рентабельных предприятий.

Качественные методы оценки кредитоспособности

Помимо сухих цифр финансовой отчетности, кредиторы уделяют значительное внимание качественным факторам, которые не могут быть выражены в количественных показателях, но оказывают существенное влияние на кредитоспособность. Эти методы направлены на формирование целостной картины надежности и перспектив заемщика.

К качественным методам оценки относятся:

• Репутация и кредитная история: Анализ прошлого поведения заемщика, его готовности и способности выполнять обязательства. Наличие просрочек, судебных исков, негативных отзывов в деловой среде может значительно ухудшить оценку.
• Качество менеджмента и корпоративное управление: Оценка компетентности, опыта и добросовестности управленческой команды, а также эффективности систем контроля и принятия решений. Стабильность руководства, четкая стратегия развития и прозрачность корпоративных процедур являются положительными факторами.
• Отраслевые риски: Анализ положения компании в отрасли, ее конкурентных преимуществ, зависимости от поставщиков и потребителей, а также чувствительности отрасли к макроэкономическим шокам. Например, цикличные отрасли или отрасли с высокой конкуренцией могут нести повышенные риски.
• Рыночные позиции: Доля рынка, узнаваемость бренда, диверсификация клиентской базы и каналов сбыта. Сильные рыночные позиции снижают риск и обеспечивают стабильность доходов.
• Юридические аспекты: Проверка учредительных документов, разрешительной документации, судебных разбирательств, патентной чистоты и прав на интеллектуальную собственность.
• Оценка бизнес-плана и проекта: Для целевых кредитов анализируется реалистичность бизнес-плана, экономическая целесообразность проекта, его окупаемость и потенциальные риски.
• Информация службы безопасности: Проверка аффилированности, связей, наличия судимостей у руководства и собственников, потенциальных конфликтов интересов.

Качественный анализ дополняет количественный, позволяя учесть факторы, которые не отражаются в балансе, но могут стать решающими для успеха или провала кредитного проекта. Он также помогает выявить потенциальные риски, которые не видны на поверхности финансовых отчетов.

Российские методики оценки кредитоспособности (на примере Сбербанка России)

В российской банковской практике методика Сбербанка России исторически является одной из наиболее авторитетных и широко используемых. Многие другие кредитные организации берут ее за основу при разработке собственных систем оценки кредитного риска. Эта методика представляет собой ко��плексный подход, сочетающий количественный анализ финансового состояния и качественную оценку рисков.

Ключевые коэффициенты, используемые в методике Сбербанка, включают:

• Коэффициент абсолютной ликвидности (К₁)
• Промежуточный коэффициент покрытия (К₂), часто интерпретируемый как коэффициент быстрой ликвидности.
• Коэффициент текущей ликвидности (К₃)
• Коэффициент наличия собственных средств (К₄)
• Рентабельность продукции (К₅)
• Рентабельность деятельности предприятия (К₆)

Давайте подробнее остановимся на некоторых из них, с учетом детализации:

Коэффициент наличия собственных средств (К₄):

Этот показатель особенно важен, поскольку он оценивает уровень финансовой независимости предприятия от заемных средств.

К4 = Собственный капитал / Пассивы (или Собственные оборотные средства / Оборотные активы)

Нормативные значения:

• ≥ 0,4: Высокая финансовая устойчивость.
• 0,25 ≤ К₄ < 0,4: Средняя финансовая устойчивость.
• К₄ < 0,25: Низкая финансовая устойчивость.
• К₄ < 0,1: Свидетельствует о неудовлетворительной структуре баланса и высокой зависимости от внешних источников.

Рентабельность продукции (К₅):

Характеризует эффективность производственной и сбытовой деятельности.

К5 = (Прибыль от продаж) / (Себестоимость товаров (услуг)) × 100%

Нормативные значения:

• До 5%: Низкая рентабельность.
• 5-20%: Нормальная рентабельность.
• Более 20%: Очень хорошая рентабельность.

(В некоторых источниках К₅ может быть указан в долях, например, от 0 до 0,15).

Рентабельность деятельности предприятия (К₆):

Отражает общую эффективность бизнеса.

Нормативное значение Сбербанка: «0,06 и выше» (т.е. 6% и выше) для рентабельных предприятий и «менее 0,06» (менее 6%) для нерентабельных.

Преимущества методики Сбербанка:

• Комплексность: Сочетает количественный и качественный анализ, позволяя получить достаточно полную картину.
• Привычность и распространенность: Широко известна и понятна российским специалистам.
• Ориентация на российские стандарты: Адаптирована под российскую бухгалтерскую отчетность.

Недостатки методики в современных условиях:

• Универсальность при разнообразии: Изначально разработанная для крупных предприятий с обширной информационной базой, она не всегда идеально подходит для МСП, которые часто имеют ограниченную отчетность и специфические риски.
• Недостаточный учет инноваций: Традиционные подходы могут не в полной мере учитывать новые факторы, такие как ESG-риски или возможности Big Data.
• Риск субъективизма: Качественный анализ всегда содержит долю субъективности, что может влиять на итоговую оценку.

Несмотря на недостатки, методика Сбербанка остается важным инструментом, но требует адаптации и дополнения с учетом современных реалий.

Зарубежные модели оценки кредитоспособности (на примере модели Альтмана)

Международный опыт предлагает множество моделей для оценки финансового состояния компаний, одной из наиболее известных и влиятельных является модель Альтмана, разработанная американским экономистом Эдвардом Альтманом в 1968 году. Эта модель базируется на мультидискриминантном анализе и изначально предназначалась для прогнозирования вероятности банкротства промышленных компаний.

Пятифакторная модель Альтмана, известная как Z-счет, для публично торгуемых компаний выглядит следующим образом:

Z = 1,2 ⋅ X1 + 1,4 ⋅ X2 + 3,3 ⋅ X3 + 0,6 ⋅ X4 + 0,999 ⋅ X5

Где:

• X₁ = Оборотный капитал / Сумма активов предприятия. Этот коэффициент отражает ликвидность компании и ее способность покрывать краткосрочные обязательства за счет оборотных активов.
• X₂ = Нераспределенная прибыль / Сумма активов предприятия. Показывает, насколько эффективно компания финансирует свой рост за счет реинвестирования прибыли, а не за счет нового долга.
• X₃ = Прибыль до налогообложения (EBIT) / Общая стоимость активов. Отражает операционную эффективность компании, т.е. ее способность генерировать прибыль от основной деятельности до вычета процентов и налогов.
• X₄ = Рыночная стоимость собственного капитала / Бухгалтерская (балансовая) стоимость всех обязательств. Оценивает рыночную стоимость акционерного капитала по отношению к долговым обязательствам, что является индикатором финансового левериджа и рыночного доверия.
• X₅ = Объем продаж / Общая величина активов предприятия. Характеризует оборачиваемость активов и их эффективность в генерировании выручки.

Интерпретация Z-счета Альтмана для публично торгуемых компаний:

• Z < 1,81: "Красная зона" – высокая вероятность банкротства (80-100%). Компания находится в кризисном состоянии.
• 1,81 ≤ Z < 2,99: "Серая зона" – зона неопределенности, средняя вероятность банкротства. Ситуация нестабильна и требует внимательного мониторинга.
• Z ≥ 2,99: «Зеленая зона» – ситуация стабильна, низкая вероятность банкротства. Компания финансово устойчива.

Ограничения и особенности применения модели Альтмана к российским компаниям:

Несмотря на свою популярность, модель Альтмана имеет существенные ограничения, особенно при переносе в иные экономические и правовые условия.

1. Географическая и отраслевая специфичность: Модель была разработана на основе данных американских промышленных компаний 1960-х годов. Российская экономика, ее правовое поле, отраслевая структура и стандарты бухгалтерского учета значительно отличаются, что может снижать точность прогнозов.
2. Проблема с X₄: Расчет рыночной стоимости собственного капитала (X₄) затруднен для непубличных российских компаний, которых большинство. Для них приходится использовать бухгалтерскую стоимость, что искажает изначальный смысл показателя.
3. Влияние макроэкономики: Модель плохо учитывает влияние макроэкономических шоков, инфляции, политических рисков, которые особенно актуальны для России.
4. Возрастные ограничения: Модель менее применима для молодых или быстрорастущих компаний, у которых еще не сформировалась достаточная нераспределенная прибыль (X₂).
5. Однородность данных: В выборке Альтмана компании были относительно однородны. В России же предприятия сильно различаются по размеру, форме собственности, качеству управления и прозрачности отчетности.

Для повышения точности прогнозов в российских условиях модель Альтмана часто модифицируется, например, путем адаптации коэффициентов или включения дополнительных факторов. Однако, ее применение всегда требует осторожности и критического осмысления. Как можно эффективно адаптировать такие модели для условий развивающихся рынков?

Факторный анализ в оценке кредитоспособности (метод цепных подстановок)

Понимание того, как изменение отдельных факторов влияет на результативный показатель, является краеугольным камнем глубокого аналитического исследования. Одним из классических и наиболее распространенных инструментов для такого анализа является метод цепных подстановок. Он позволяет изолировать влияние каждого фактора на изменение итогового показателя, последовательно заменяя базисные значения факторов на фактические.

Сущность метода:

Представим, что результативный показатель Y зависит от нескольких факторов: A, B, C. Тогда функциональная зависимость может быть выражена как Y = A ⋅ B ⋅ C. Метод цепных подстановок заключается в том, чтобы поэтапно, шаг за шагом, определять воздействие каждого фактора на изменение Y, при этом все остальные факторы на данном шаге принимаются как неизменные.

Последовательность расчетов:

Допустим, нам необходимо проанализировать изменение показателя Y с базисного (Y₀) на фактическое (Y₁) значение.

1. Определение базового значения результативного показателя:
   Y0 = A0 ⋅ B0 ⋅ C0
   Это исходное значение показателя Y до каких-либо изменений.
2. Расчет влияния изменения первого фактора (ΔY_A):
   YA = A1 ⋅ B0 ⋅ C0
ΔYA = YA - Y0
   На этом этапе мы заменяем только базисное значение фактора A на фактическое (A₁), оставляя B и C на их базисных уровнях. Разница между Y_A и Y₀ показывает, как изменился Y исключительно за счет изменения фактора A.
3. Расчет влияния изменения второго фактора (ΔY_B):
   YB = A1 ⋅ B1 ⋅ C0
ΔYB = YB - YA
   Теперь мы заменяем базисное значение фактора B на фактическое (B₁), при этом фактор A уже находится на фактическом уровне (A₁), а фактор C остается на базисном (C₀). Разница между Y_B и Y_A покажет влияние изменения фактора B.
4. Расчет влияния изменения третьего фактора (ΔY_C):
   YC = A1 ⋅ B1 ⋅ C1
ΔYC = YC - YB
   На последнем шаге мы заменяем базисное значение фактора C на фактическое (C₁), а факторы A и B уже зафиксированы на их фактических уровнях. Разница между Y_C и Y_B показывает влияние изменения фактора C.

Общее изменение результативного показателя:

ΔYобщее = YC - Y0 = ΔYA + ΔYB + ΔYC

Пример использования в кредитоспособности:

Предположим, нам нужно проанализировать изменение рентабельности собственного капитала (ROE), которая может зависеть от рентабельности продаж, оборачиваемости активов и финансового левериджа (формула Дюпона). Метод цепных подстановок позволит определить, насколько изменение каждого из этих факторов повлияло на общую динамику ROE.

Недостаток метода цепных подстановок:

Ключевым недостатком этого метода является зависимость результатов расчетов от последовательности замены факторов. Если мы изменим порядок подстановок (например, сначала B, потом A, потом C), численные значения влияния каждого фактора могут измениться. Это происходит потому, что метод распределяет «неразложимый остаток» (взаимовлияние факторов) на последние факторы в цепочке. Поэтому при применении метода важно обосновать выбранную последовательность, часто основываясь на логике причинно-следственных связей (например, сначала изменяются количественные, затем качественные факторы).

Несмотря на этот недостаток, метод цепных подстановок остается мощным инструментом для декомпозиции и анализа факторов, влияющих на комплексные финансовые показатели, что крайне важно для глубокой оценки кредитоспособности.

Современное нормативно-правовое регулирование оценки кредитоспособности в РФ (2023-2025 гг.)

Правовое поле, в котором функционируют банки и компании, является живым организмом, постоянно эволюционирующим под воздействием экономических, политических и социальных факторов. В контексте оценки кредитоспособности, особенно в России, где регулятор играет центральную роль, понимание последних изменений в законодательстве и нормативных актах ЦБ РФ критически важно. Это позволяет не только соблюдать формальные требования, но и адекватно оценивать риски и формировать эффективные кредитные стратегии.

Основные законодательные акты и их влияние

Фундаментом правового регулирования банковской деятельности в Российской Федерации являются следующие документы:

• Конституция Российской Федерации: Задает общие принципы экономической деятельности, права и свободы граждан, а также основы государственного регулирования.
• Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-I «О банках и банковской деятельности»: Этот закон является ключевым, определяя правовые основы создания, функционирования, реорганизации и ликвидации банков, а также принципы осуществления банковских операций. Он регулирует отношения между банками, Центральным банком, государством и клиентами. Данный закон является динамичным, в него регулярно вносятся изменения, отражающие меняющиеся экономические реалии. Например, Федеральный закон от 23.07.2025 № 259-ФЗ (если такие изменения будут приняты к моменту исследования) может внести новые коррективы в работу банков, включая требования к оценке кредитных рисков.
• Федеральный закон от 10.07.2002 № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)»: Определяет статус, цели деятельности, функции и полномочия Центрального банка РФ как главного органа банковского регулирования и надзора. ЦБ РФ наделен правом издавать нормативные акты, обязательные для исполнения всеми кредитными организациями, что напрямую влияет на методологию оценки кредитоспособности.

Влияние этих законов на оценку кредитоспособности проявляется в установлении общих правил игры, требований к прозрачности финансовой деятельности, механизмам раскрытия информации, а также в создании рамок для разработки конкретных банковских методик. Они формируют правовую базу, которая, в свою очередь, детализируется в подзаконных актах Центрального банка.

Положения Центрального Банка РФ о формировании резервов

Центральный Банк Российской Федерации является главным методологическим центром, устанавливающим подробные правила для кредитных организаций, в том числе касающиеся оценки кредитоспособности и, как следствие, формирования резервов на возможные потери. Эти положения напрямую влияют на финансовую устойчивость банков и их подходы к кредитованию.

Ключевыми документами в этой области являются:

• Положение Банка России от 28 июня 2017 г. № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности»: Это положение устанавливает общие, унифицированные требования к оценке кредитных рисков по ссудам (кредитам) и портфелям однородных ссуд. Оно определяет классификацию ссуд по категориям качества, порядок расчета резервов, а также обязывает банки проводить регулярную оценку финансового положения заемщика. Последние значимые изменения в это положение вступили в силу с 30 мая 2023 года, что свидетельствует о постоянной адаптации регуляторной среды к меняющимся условиям. Эти изменения могли касаться, например, уточнения критериев оценки финансового положения заемщика, требований к формированию резервов по отдельным видам ссуд или правил работы с реструктурированной задолженностью.
• Положение Банка России от 23 октября 2017 г. № 611-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери»: Данное положение дополняет 590-П и регулирует порядок формирования резервов на возможные потери по элементам расчетной базы, которые не подпадают под действие Положения № 590-П. Это могут быть, например, резервы под потери по прочим активам, не связанным напрямую со ссудами. Последние изменения в это положение вступили в силу с 23 октября 2023 года, что подчеркивает усилия ЦБ по охвату всех потенциальных источников рисков.

Эти положения обязывают банки не просто оценивать кредитоспособность заемщика, но и регулярно пересматривать эту оценку, корректируя размер сформированных резервов. Это напрямую влияет на финансовый результат банка, его капитал и, в конечном итоге, на его способность выдавать новые кредиты. Таким образом, любое изменение в этих положениях напрямую транслируется в изменения в подходах банков к оценке кредитоспособности корпоративных заемщиков.

Изменения в регулировании банковской деятельности с 2025 года, влияющие на корпоративное кредитование

Начиная с 2025 года, банковский сектор России готовится к ряду значимых нововведений, которые будут влиять не только на розничное, но и на корпоративное кредитование, а также на общую стабильность финансовой системы. Эти изменения демонстрируют стремление регулятора к повышению прозрачности, снижению рисков и адаптации к современным экономическим вызовам.

Одним из важных изменений, вступающих в силу с 1 января 2025 года, является ипотечный стандарт, официально называемый «Стандарт защиты прав и законных интересов ипотечных заемщиков». Несмотря на фокус на ипотеке для физических лиц, этот стандарт косвенно влияет и на корпоративное кредитование, особенно для компаний, занимающихся строительством или предоставляющих жилье по корпоративным программам. Ключевые требования стандарта включают:

• Запрет на длительное размещение ипотечных денежных средств на аккредитивах: Вместо этого будут активно использоваться эскроу-счета. Хотя это в первую очередь касается сделок с жильем, принцип эскроу-счетов, повышающий прозрачность и безопасность расчетов, может быть расширен и на другие виды корпоративного финансирования, где требуется защита интересов сторон.
• Обязанность банков раскрывать риски: Банки будут обязаны более полно информировать заемщиков о всех существующих рисках, связанных с ипотечными кредитами. Повышение прозрачности и информированности в одном сегменте кредитования неизбежно ведет к ужесточению требований к раскрытию информации и в других, включая корпоративное кредитование.

Также с 1 января 2025 года Центральный Банк РФ не планирует продлевать некоторые меры поддержки, которые были введены в период экономической нестабильности и истекают в 2024 году. Это касается:

• Льготного расчета нормативов концентрации для санкционных заемщиков: Ранее банкам предоставлялась возможность более мягко рассчитывать нормативы, что позволяло наращивать кредитование компаний, попавших под санкции. Отмена этой льготы означает, что банки будут вынуждены более строго подходить к оценке рисков по таким заемщикам, что может привести к снижению их кредитования или ужесточению условий.
• Объединения санкционных заемщиков в группу связанных заемщиков: Отмена этой меры означает, что каждая компания, даже если она связана с другой санкционной компанией, будет рассматриваться как отдельный объект для расчета нормативов, что повышает требования к диверсификации кредитного портфеля банка.

Кроме того, с 1 января 2025 года ЦБ планирует разрешить банкам:

• Не рассчитывать нормативы Н6, Н7 и Н25 (нормативы концентрации рисков) в отношении дочерних консолидируемых лизинговых и факторинговых организаций. Это послабление будет действовать при условии выполнения банком требований к прозрачности финансирования и оценке рисков конечных заемщиков. Это может стимулировать развитие лизинговых и факторинговых услуг как альтернативных форм корпоративного финансирования.
• Считать риск по обеспеченной части кредитного требования не на заемщика, а на гаранта или поручителя, если риск-вес по такому обеспечению ниже или равен риск-весу кредитов, выданных самому заемщику. Это важное изменение, позволяющее банкам более гибко управлять кредитным риском и, возможно, предлагать более выгодные условия кредитования компаниям, имеющим надежных гарантов или поручителей.

Наконец, с 25 июля 2024 года у банков появились новые обязанности по противодействию мошенническим операциям. Хотя это напрямую касается защиты средств клиентов, усиление контроля и проверок может сказаться на скорости обработки некоторых корпоративных платежей, требующих дополнительной верификации. С 1 марта 2025 года вводится самозапрет на кредиты для граждан, но это касается только физических лиц.

Таким образом, 2025 год станет периодом значимых изменений в регулировании банковской деятельности, которые будут требовать от банков пересмотра внутренних методик оценки кредитоспособности, управления рисками и формирования кредитной политики, особенно в отношении корпоративных клиентов. Эти изменения подчеркивают динамичный характер регуляторной среды и необходимость постоянного мониторинга для всех участников финансового рынка.

Риски и особенности оценки кредитоспособности различных категорий компаний

В мире финансов риск – это не абстрактное понятие, а вполне осязаемая угроза, способная подорвать стабильность любой компании или кредитной организации. Понимание кредитных рисков и их источников, а также осознание специфики оценки для разных категорий заемщиков, является фундаментом для построения надежной системы управления.

Классификация кредитных рисков и факторы их возникновения

Кредитный риск – это вероятность финансовых потерь, которые возникают у кредитора в результате неспособности заемщика погасить кредит или выполнить свои договорные обязательства. Эти потери могут включать не только неуплату основной суммы и процентов, но и недополученные денежные потоки, а также затраты, связанные с взысканием просроченной задолженности.

Можно выделить несколько основных типов кредитного риска:

1. Риск дефолта (риск неплатежа): Самый очевидный и прямой вид риска, связанный с невыполнением заемщиком своих обязательств по кредитному договору. Он включает как полную неспособность, так и частичную или несвоевременную уплату.
2. Риск концентрации: Возникает, когда кредитный портфель банка слишком сильно сфокусирован на одном заемщике, отрасли, географическом регионе или типе кредитов. Если этот сегмент сталкивается с проблемами, это может привести к значительным потерям для банка.
3. Систематический риск (рыночный риск): Это риск, который невозможно устранить путем диверсификации, поскольку он связан с общей макроэкономической ситуацией или состоянием всей финансовой системы. Примером может служить глобальный экономический кризис, который негативно влияет на всех участников рынка.

Факторы, влияющие на кредитный риск, многообразны и могут быть сгруппированы следующим образом:

1. Факторы, специфичные для заемщика:
   • Кредитоспособность и финансовые показатели: Низкая ликвидность, высокая закредитованность, убыточность, отрицательные денежные потоки, слабый собственный капитал.
   • Качество управления: Некомпетентность, отсутствие стратегического планирования, неэффективное принятие решений, недобросовестность руководства.
   • Репутация и кредитная история: Наличие просрочек в прошлом, судебные иски, негативная информация о компании или ее собственниках.
   • Бизнес-модель: Неустойчивая или устаревшая бизнес-модель, высокая зависимость от одного поставщика или клиента, отсутствие конкурентных преимуществ.
2. Макроэкономические условия: Эти факторы оказывают системное влияние на всю экономику, включая способность компаний обслуживать долги.
   • Уровень инфляции: Высокая инфляция обесценивает денежные потоки компании, увеличивает издержки и снижает покупательную способность потребителей.
   • Политические риски: Нестабильность политической ситуации, изменения в законодательстве, геополитические конфликты могут негативно сказаться на бизнес-среде и инвестиционном климате.
   • Состояние потребительского спроса: Снижение спроса на товары и услуги компании напрямую влияет на ее выручку и прибыль.
   • Ситуация на межбанковском рынке кредитования: Рост ставок или ужесточение условий на межбанковском рынке может усложнить для банков привлечение фондирования, что приведет к ужесточению условий кредитования для конечных заемщиков.
   • Ключевая ставка ЦБ РФ: Повышение ключевой ставки ведет к удорожанию кредитов для бизнеса, увеличивая кредитную нагрузку.
   • Требования по резервированию: Увеличение требований ЦБ по формированию резервов может сократить объем свободных средств у банков, доступных для кредитования.
   • Снижение темпов экономического развития (ВВП) и экономические кризисы: Общее ухудшение экономической ситуации приводит к снижению доходов компаний, росту безработицы и падению инвестиционной активности.
3. Отраслевые факторы:
   • Проблемы в конкретном секторе экономики: Резкое падение спроса, появление новых технологий, изменение регулирования, которое негативно влияет на прибыльность отрасли. Например, строительная отрасль в России традиционно считается высокорискованной для МСП из-за ее фрагментации, низкой устойчивости к макроэкономическим шокам и высоких показателей дефолтов.
   • Чувствительность отрасли к экономическим изменениям: Некоторые отрасли (например, туризм, автомобилестроение) более чувствительны к экономическим циклам, чем другие (например, производство продуктов питания).
   • Риск концентрации в кредитном портфеле: Если банк имеет слишком большой объем кредитов, выданных одной отрасли, проблемы в этой отрасли могут привести к значительным убыткам.

Минимизация кредитного риска достигается за счет комплексного подхода, включающего диверсификацию кредитного портфеля, получение адекватного обеспечения или гарантий, использование кредитных деривативов, а также регулярный и тщательный мониторинг кредитных рисков. Надежная и всесторонняя оценка кредитоспособности является первой линией защиты в этом процессе.

Особенности оценки кредитоспособности малых и средних предприятий (МСП)

Оценка кредитоспособности малых и средних предприятий (МСП) представляет собой отдельный вызов для банков, поскольку этот сегмент бизнеса обладает уникальными характеристиками и рисками, значительно отличающимися от крупных корпораций. Банки вынуждены ориентироваться на всестороннее изучение бизнеса МСП, часто используя нестандартные подходы, чтобы компенсировать недостатки традиционных методик.

Проблемы, связанные с кредитованием МСП, и особенности их оценки:

1. Высокие процентные ставки: Исторически МСП сталкиваются с более высокими ставками по кредитам из-за повышенных рисков. Например, в декабре 2024 года средневзвешенные ставки по краткосрочным кредитам для МСП достигали 24,21%, а по долгосрочным – 19,92%. Это значительно увеличивает финансовую нагрузку на малый бизнес.
2. Недостаток обеспечения: МСП часто не имеют достаточного ликвидного залога, который мог бы удовлетворить требования банков. Недвижимость может оцениваться лишь в 30-50% от ее рыночной стоимости, а оборудование принимается неохотно из-за сложности оценки и реализации в случае дефолта.
3. Отсутствие или недостаток кредитной истории: Для многих начинающих или молодых МСП отсутствие сформированной кредитной истории является серьезным барьером для получения финансирования, поскольку банкам трудно оценить их надежность.
4. Низкая финансовая устойчивость и уязвимость к экономическим шокам: МСП, как правило, менее диверсифицированы, имеют ограниченные финансовые резервы и высокую зависимость от личных средств собственников. Это делает их более уязвимыми к изменениям макроэкономической ситуации, колебаниям спроса или цен.
5. Отсутствие единой эффективной методологии: В России до сих пор отсутствует унифицированная и эффективная методика оценки кредитоспособности МСП, что приводит к разрозненности подходов банков, субъективности решений и дублированию показателей. Это затрудняет стандартизацию процесса и увеличивает транзакционные издержки.
6. Рост просроченной задолженности: Свидетельством повышенных рисков в сегменте МСП является рост просроченной задолженности. В 2024 году темпы роста просрочки по кредитам МСП увеличились на 77,5% за год, а число компаний с просрочкой — на 54,4%. Это прямо указывает на ухудшение кредитного качества в этом сегменте.

Роль Банка России в развитии сервисов для МСП:

Осознавая эти проблемы, Банк России предпринимает шаги для улучшения ситуации. Регулятор разработал сервис, который позволяет банкам оценивать кредитоспособность МСП на основе альтернативных источников данных, минуя традиционную официальную отчетность. Этот сервис использует:

• Информацию от операторов фискальных данных о выручке (данные онлайн-касс).
• Сведения об операциях по расчетному счету.
• Данные контрагентов.

Такой подход позволяет оценивать кредитоспособность без официальной бухгалтерской отчетности, на основе реальных денежных потоков и транзакционной активности компании, при этом с согласия клиента. Это значительно расширяет возможности для кредитования МСП, делает процесс оценки более гибким и быстрым, а также позволяет охватить компании, которые ранее не могли получить кредит из-за отсутствия «формальной» отчетности.

Тем не менее, даже с учетом таких инициатив, оценка кредитоспособности МСП остается сложной задачей, требующей постоянного совершенствования методологий и инструментов.

Особенности оценки кредитоспособности крупных корпораций

В отличие от МСП, крупные корпорации представляют собой совершенно иной объект для кредитного анализа. Их масштаб, структура, рыночные позиции и доступ к ресурсам обуславливают иные подходы к оценке кредитоспособности.

Ключевые особенности оценки кредитоспособности крупных корпораций:

1. Требования к аудированной консолидированной отчетности по МСФО: Крупные компании, особенно публичные или имеющие международные операции, обязаны предоставлять консолидированную финансовую отчетность, составленную по Международным стандартам финансовой отчетности (МСФО), и обязательно заверенную авторитетными аудиторскими компаниями.
   • МСФО: Обеспечивают высокую степень прозрачности и сопоставимости финансовой информации, что позволяет банкам и инвесторам проводить более глубокий и качественный анализ.
   • Аудит: Подтверждает достоверность отчетности, снижает риск искажений и мошенничества, повышая доверие к финансовым данным.
   • Консолидированная отчетность: Позволяет оценить финансовое состояние всей группы компаний, включая дочерние и ассоциированные предприятия, что критически важно для понимания общего долгового бремени и потоков денежных средств.
2. Более глубокий и многосторонний анализ финансовой устойчивости: Для крупных корпораций анализ кредитоспособности выходит за рамки стандартных коэффициентов. Он включает:
   • Комплексное моделирование денежных потоков (Cash Flow Analysis): Детальный анализ будущих денежных потоков, их стабильности, источников и направлений использования для оценки способности обслуживать долг.
   • Анализ чувствительности и стресс-тестирование: Моделирование влияния различных неблагоприятных сценариев (падение цен, рост затрат, изменение валютных курсов) на финансовые показатели компании.
   • Оценка структуры капитала и долговой нагрузки: Анализ соотношения собственного и заемного капитала, сроков погашения долгов, источников финансирования и способности к рефинансированию.
   • Анализ бизнес-модели и стратегии: Глубокое изучение конкурентных преимуществ, рыночных позиций, планов развития, инновационного потенциала и устойчивости к отраслевым изменениям.
   • Оценка корпоративного управления: Анализ эффективности совета директоров, системы внутреннего контроля, качества раскрытия информации, что является индикатором надежности и прозрачности компании.
   • Использование кредитных рейтингов: Крупные корпорации часто имеют кредитные рейтинги от международных и национальных рейтинговых агентств (таких как Standard & Poor’s, Moody’s, Fitch, АКРА, Эксперт РА, НКР), которые являются важным индикатором их кредитоспособности.
3. Доступ к обширной информации: Крупные компании, как правило, предоставляют гораздо больший объем информации, включая инвестиционные меморандумы, аналитические отчеты, презентации для инвесторов, что позволяет банкам проводить более всесторонний анализ.

Таким образом, оценка кредитоспособности крупных корпораций требует более сложных аналитических инструментов, глубокого понимания их бизнес-процессов, отраслевой специфики и макроэкономического контекста, а также использования качественной и верифицированной отчетности.

Инновационные инструменты и технологии в повышении точности оценки кредитоспособности

В эпоху цифровой трансформации финансового сектора, традиционные методы оценки кредитоспособности дополняются, а иногда и заменяются, передовыми технологиями. Big Data, машинное обучение и ESG-факторы становятся не просто модными трендами, но и мощными инструментами, способными значительно повысить точность, скорость и всесторонность кредитного анализа. Однако, как и любая инновация, они несут в себе определенные риски, требующие критического осмысления.

Big Data и машинное обучение в кредитном скоринге

Эволюция технологий обработки данных изменила ландшафт банковской сферы. Большие данные (Big Data) и машинное обучение (Machine Learning, ML) активно используются для решения широкого спектра задач, от оперативного получения отчетности и автоматизации рутинной работы до предотвращения мошенничества и персонализации услуг. В контексте оценки кредитоспособности, эти технологии трансформируют традиционный кредитный скоринг.

Как Big Data и Machine Learning повышают точность оценки, сокращают операционные ошибки, ускоряют процессы и предотвращают мошенничество:

1. Повышение точности оценки:
   • Расширение источников данных: Модели машинного обучения способны анализировать не только традиционные финансовые отчеты и кредитные истории, но и огромный массив неструктурированных данных: цифровой след (поведение в интернете), историю поиска, активность в социальных сетях, информацию о коммунальных платежах, транзакции по банковским счетам, данные мобильных операторов и многое другое. Это позволяет создавать более полный и детализированный «портрет» заемщика.
   • Выявление неочевидных закономерностей: Сложные алгоритмы машинного обучения способны выявлять скрытые корреляции и паттерны поведения, которые недоступны для традиционных статистических методов. Это особенно ценно для оценки клиентов без «толстой» кредитной истории, например, молодых компаний или стартапов.
   • Динамическая адаптация: Модели ML могут непрерывно обучаться на новых данных, адаптируясь к меняющимся экономическим условиям и поведению заемщиков, что повышает актуальность и точность прогнозов.
2. Сокращение операционных ошибок и ускорение процессов:
   • Автоматизация рутины: Машинное обучение позволяет автоматизировать сбор, обработку и анализ данных, что значительно сокращает время, необходимое для принятия кредитного решения, и минимизирует человеческий фактор.
   • Мгновенный скоринг: Современные системы способны проводить скоринг в реальном времени, что критически важно для экспресс-кредитов и онлайн-сервисов.
   • Снижение затрат: Автоматизация процессов приводит к сокращению операционных расходов банков.
3. Эффективное предотвращение мошенничества:
   • Выявление аномалий: Алгоритмы машинного обучения способны быстро выявлять аномальные транзакции, нетипичные паттерны поведения или подозрительные запросы на кредит, сигнализируя о потенциальном мошенничестве.
   • Прогнозирование мошенничества: На основе исторических данных о мошеннических схемах, ML-модели могут прогнозировать вероятность возникновения новых видов мошенничества и заранее принимать меры защиты. Например, некоторые банки сократили количество ложноположительных срабатываний в системах обнаружения мошенничества на 60% после внедрения систем глубокого обучения.

Примеры применения ИИ:

• Сбербанк активно использует искусственный интеллект для анализа более 2000 параметров, включая внешние факторы (погода, курс валют), чтобы создать полноценный портрет клиента и повысить релевантность предложений, в том числе кредитных.
• Многие финтех-компании и банки применяют нейросетевые подходы для кредитного скоринга, используя данные кредитных историй и другую доступную информацию для более точного прогнозирования.

Критическая оценка рисков, связанных с прозрачностью и интерпретируемостью моделей машинного обучения:

Несмотря на очевидные преимущества, применение Big Data и ML в кредитном скоринге не лишено рисков и вызовов, особенно в академическом контексте:

1. Проблема «черного ящика»: Многие сложные модели машинного обучения (особенно нейронные сети) являются «черными ящиками». Это означает, что они могут выдавать очень точные прогнозы, но объяснить, почему было принято то или иное решение, или какие конкретные факторы оказали наибольшее влияние, крайне сложно. В академическом исследовании и регуляторной практике это может быть серьезной проблемой, так как требуется обоснование и интерпретируемость.
2. Предвзятость данных (Bias): Если данные, на которых обучается модель, содержат скрытую предвзятость (например, исторически кредиты чаще одобрялись определенным группам населения или типам компаний), модель может воспроизводить и даже усиливать эту предвзятость, что ведет к несправедливым или дискриминационным кредитным решениям.
3. Зависимость от качества данных: «Мусор на входе — мусор на выходе». Качество прогнозов ML-моделей напрямую зависит от качества и полноты входных данных. Неактуальные, неполные или ошибочные данные приведут к неверным выводам.
4. Сложность аудита и регуляторного соответствия: Регуляторам сложно контролировать и аудировать решения, принятые «черным ящиком». Это создает вызовы для соответствия требованиям ЦБ РФ и другим нормативным актам, которые часто требуют четких и проверяемых методик оценки.
5. Этическая сторона: Использование чувствительных данных (например, из социальных сетей) поднимает вопросы приватности, этики и защиты персональных данных.

Таким образом, при внедрении инновационных инструментов необходимо не только сосредоточиться на их преимуществах, но и активно работать над снижением рисков, развитием объяснимого ИИ (Explainable AI), обеспечением прозрачности и соблюдением этических норм.

ESG-факторы в оценке кредитоспособности

Помимо традиционных финансовых показателей, все большую значимость в процессе кредитной оценки приобретают ESG-факторы – экологические (Environmental), социальные (Social) и управленческие (Governance). Это отражает глобальный тренд на устойчивое развитие и понимание того, что нефинансовые аспекты деятельности компании могут существенно влиять на ее долгосрочную устойчивость, репутацию и, как следствие, кредитоспособность.

Объяснение возрастающей значимости ESG-факторов:

• Экологические риски (E): Связаны с воздействием компании на окружающую среду. Это могут быть риски, связанные с загрязнением, выбросами парниковых газов, использованием природных ресурсов, управлением отходами. Компании, не способные эффективно управлять этими рисками, сталкиваются со штрафами, ужесточением регулирования, ростом стоимости сырья и ресурсов, а также репутационными потерями. Например, изменения в климатическом регулировании или рост цен на углеродные квоты могут значительно повлиять на прибыльность и, соответственно, кредитоспособность компаний из «грязных» отраслей.
• Социальные риски (S): Отражают отношения компании с сотрудниками, поставщиками, клиентами и сообществом. Это включает вопросы условий труда, безопасности, разнообразия, равенства, соблюдения прав человека, качества продукции и социальной ответственности. Несоблюдение социальных стандартов может привести к забастовкам, бойкотам, судебным искам, снижению лояльности клиентов и, в конечном итоге, к финансовым потерям.
• Управленческие риски (G): Касаются системы управления компанией, прозрачности, этики, независимости совета директоров, борьбы с коррупцией, прав акционеров. Слабое корпоративное управление может привести к неэффективному распределению ресурсов, мошенничеству, конфликтам интересов и снижению доверия инвесторов и кредиторов.

Компании, которые игнорируют или не способны адекватно устранить ESG-риски, часто сталкиваются не только с прямыми финансовыми потерями (штрафы, судебные издержки), но и с повышением стоимости финансирования или даже ограничением доступа к капиталу, поскольку банки все чаще интегрируют ESG-метрики в процесс оценки кредитного риска. Инвесторы и банки осознают, что «неустойчивая» компания – это более рискованная компания в долгосрочной перспективе.

Детализация нормативно-правового регулирования ESG-факторов в РФ:

Россия, несмотря на специфику своего экономического развития, также активно формирует правовую базу для регулирования ESG-факторов:

1. Государственные документы:
   • Указ Президента РФ от 04.11.2020 № 666 «О сокращении выбросов парниковых газов»: Устанавливает национальные цели по сокращению выбросов, что прямо влияет на деятельность промышленных предприятий и требует от них инвестиций в «зеленые» технологии.
   • Федеральный закон от 02.07.2021 № 296-ФЗ «Об ограничении выбросов парниковых газов»: Создает правовые основы для регулирования выбросов, включая учет, отчетность и механизмы стимулирования сокращения.
   • Стратегия социально-экономического развития РФ с низким уровнем выбросов парниковых газов до 2050 года (утв. Распоряжением Правительства РФ от 29.10.2021 № 3052-р): Определяет долгосрочные ориентиры и направления государственной политики в области климата, что формирует ожидания для бизнеса.
2. Стандарты отчетности:
   • Минэкономразвития РФ выпустило обновленный стандарт отчетности об устойчивом развитии бизнеса, который включает 75 индикаторов и требования к раскрытию информации о корпоративном волонтерстве, благотворительности, взаимодействии с заинтересованными сторонами. Это обязывает компании быть более прозрачными в своей ESG-деятельности.
3. Критерии проектов устойчивого развития:
   • Постановление Правительства РФ от 21.09.2021 № 1587: Утверждает критерии зеленых, адаптационных и социальных проектов, а также требования к системе верификации инструментов устойчивого финансирования. Это создает основу для «зеленого» и «социального» кредитования и облигаций, стимулируя компании к реализации проектов, соответствующих ESG-принципам.

Хотя прямое указание на «штрафы» за несоблюдение общих ESG-стандартов в широком смысле в российском законодательстве пока отсутствует, компании, не соблюдающие конкретные экологические нормы (являющиеся частью «E» в ESG), подвергаются существующим административным и уголовным штрафам. Важно понимать, что несоблюдение ESG-принципов может также привести к повышению стоимости финансирования или ограничению доступа к капиталу, поскольку банки и инвесторы все более активно интегрируют ESG-метрики в процесс оценки рисков.

Инициативы Банка России и рейтинговых агентств:

• Центральный Банк РФ активно отмечает системную значимость внедрения ESG-метрик при анализе финансового состояния компаний. Регулятор исследует возможность оценки ESG-качества кредитного портфеля путем стресс-тестирования на предмет климатических рисков, что в перспективе может привести к включению ESG-факторов в нормативы банков.
• Национальные Кредитные Рейтинги (НКР), одно из ведущих российских рейтинговых агентств, разработали собственную методологию для присвоения ESG-рейтингов. Эти рейтинги представляют собой мнение агентства относительно соответствия текущей деятельности и стратегии рейтингуемого лица целям устойчивого развития. Наличие высокого ESG-рейтинга может стать конкурентным преимуществом для компаний при привлечении финансирования.

Таким образом, ESG-факторы перестают быть просто элементом корпоративной социальной ответственности и превращаются в полноценный компонент кредитной оценки, влияющий на доступность и стоимость капитала для российских компаний.

Состояние кредитного рынка РФ и тенденции развития (2024-2025 гг.)

Понимание текущего состояния и динамики кредитного рынка является ключевым для любой компании, стремящейся к привлечению заемного капитала, а также для банков, формирующих свою кредитную политику. Данные за 2024-2025 годы рисуют неоднозначную картину, с одной стороны, демонстрируя рост объемов кредитования, а с другой – выявляя существенные диспропорции и нарастающие риски.

Динамика кредитования юридических лиц и ИП

Кредитный рынок для юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в России продолжает демонстрировать рост, хотя и с определенными нюансами. В августе 2025 года общий объем предоставленных кредитов этой категории заемщиков достиг 7,9 трлн рублей. Этот показатель свидетельствует о стабильном увеличении объемов финансирования бизнеса:

• По сравнению с июлем 2025 года, рост составил 5,1%. Это указывает на активную динамику кредитования в течение последнего месяца.
• В годовом выражении, по сравнению с августом 2024 года, объем кредитов вырос на 5,6%, что подтверждает устойчивый, хотя и умеренный, рост рынка в долгосрочной перспективе.

Общая задолженность по кредитам юридических лиц и индивидуальных предпринимателей на 01.09.2025 достигла 79,685 трлн рублей. Динамика общей задолженности также демонстрирует рост:

• За месяц (август 2025) задолженность увеличилась на 1,5%.
• За год (с 01.09.2024 по 01.09.2025) рост составил 10,3%.

Эти цифры говорят о том, что, несмотря на экономическую нестабильность, российские компании и предприниматели продолжают активно привлекать заемные средства для развития и поддержания своей деятельности. Однако, важно детализировать, какие именно сегменты рынка способствуют этому росту.

Анализ просроченной задолженности

На фоне общего роста кредитования, динамика просроченной задолженности является индикатором качества кредитного портфеля и потенциальных рисков для банков. На 01.09.2025 просроченная задолженность по кредитам юридическим лицам и ИП составила 2,828 трлн рублей.

• За месяц (август 2025) просрочка увеличилась на 0,5%.
• За год (с 01.09.2024 по 01.09.2025) рост просроченной задолженности составил 5,6%.

Хотя темпы роста просрочки в абсолютном выражении ниже темпов роста общего объема кредитования (5,6% против 10,3% за год), это не должно успокаивать. Важно отметить, что на 01.12.2023 около 14% от всех юридических лиц с задолженностью имели просроченную задолженность. Это означает, что каждое седьмое юридическое лицо, имеющее кредит, сталкивалось с проблемой своевременного погашения своих обязательств. Такая высокая доля проблемных заемщиков свидетельствует о системных рисках в корпоративном кредитовании.

Тенденции кредитования МСП и крупных корпораций

Наиболее контрастная и тревожная тенденция на российском кредитном рынке последних лет проявляется в дифференциации динамики кредитования между малым и средним предпринимательством (МСП) и крупными корпорациями.

• Рост кредитования крупных предприятий: За 9 месяцев 2024 года совокупный кредитный портфель корпоративных заемщиков увеличился на 11 трлн рублей (с 73,2 до 84,2 трлн рублей), или на 15%. Этот впечатляющий прирост был полностью обеспечен спросом крупных предприятий и организаций. Это указывает на то, что банки предпочитают работать с крупными, более устойчивыми заемщиками, которые, как правило, имеют более прозрачную отчетность, доступ к обеспечению и меньший риск дефолта.
• Абсолютное сжатие кредитного портфеля субъектов МСП: В то же время, 2024 год ознаменовался абсолютным сжатием кредитного портфеля субъектов МСП. Это означает, что не просто замедлились темпы роста, а сократился общий объем кредитов, выданных малому и среднему бизнесу. Это крайне негативный сигнал для этого сегмента экономики, который является важным драйвером роста и занятости.
• Увеличение доли МСП с просроченной задолженностью: Более того, доля субъектов МСП, имеющих просроченную ссудную задолженность, возросла с 10,4% до 14,7% с начала 2024 года. Этот скачок в 4,3 процентных пункта свидетельствует о нарастающих проблемах у малого и среднего бизнеса с обслуживанием долгов, что, в свою очередь, может быть следствием ужесточения условий кредитования, сокращения объемов поддержки или ухудшения макроэкономических условий.

Такие диспропорции в кредитовании и ухудшение качества кредитного портфеля МСП подчеркивают необходимость разработки более гибких, адекватных и эффективных методик оценки кредитоспособности для этого сегмента, а также мер государственной поддержки. В противном случае, усугубление проблем в сегменте МСП может стать серьезным тормозом для экономического развития страны.

Практическое применение результатов оценки и рекомендации по повышению кредитоспособности

Оценка кредитоспособности – это не просто теоретическое упражнение, а краеугольный камень принятия финансовых решений. Ее результаты имеют критическое значение как для кредиторов, так и для самих компаний, определяя их доступ к капиталу и стратегические перспективы. Понимание этих результатов и умение применять их для улучшения финансового положения является неотъемлемой частью успешного бизнеса.

Использование результатов оценки банками и компаниями

Для банков и кредитных организаций:

Результаты оценки кредитоспособности являются основой для принятия одного из наиболее важных решений – о предоставлении заемных средств. Этот процесс многогранен и включает:

1. Принятие решения о кредитовании: Первостепенная задача банка – определить, является ли потенциальный заемщик достаточно надежным, чтобы ему можно было доверить средства. Положительная оценка кредитоспособности открывает путь к кредиту, отрицательная – ведет к отказу.
2. Определение оптимальной процентной ставки: Банки формируют процентную ставку, исходя из уровня риска, ассоциированного с конкретным заемщиком. Чем выше кредитный риск, тем выше процентная ставка, чтобы компенсировать банку потенциальные потери. Надежные заемщики получают более выгодные условия.
3. Установление сроков и графика погашения кредита: Оценка способности компании генерировать стабильные денежные потоки позволяет банку определить реалистичные сроки погашения и разработать график, который будет соответствовать финансовым возможностям заемщика.
4. Формирование требований к обеспечению: В зависимости от уровня кредитного риска, банк может потребовать предоставления залога, поручительства или других форм обеспечения, чтобы снизить свои потенциальные потери.
5. Мониторинг кредитного портфеля: После выдачи кредита оценка кредитоспособности не прекращается. Банки постоянно мониторят финансовое состояние заемщика, его отчетность, рыночную ситуацию, чтобы своевременно выявить ухудшение показателей и принять меры по минимизации риска (например, потребовать дополнительное обеспечение, пересмотреть условия).

Для компаний-заемщиков:

Для самой компании анализ кредитоспособности является мощным инструментом самодиагностики и стратегического планирования:

1. Самооценка финансового здоровья: Регулярный анализ собственных показателей позволяет руководству компании убедиться в собственной финансовой устойчивости, выявить сильные стороны, которые можно использовать для переговоров с кредиторами, и слабые места, требующие немедленного внимания.
2. Определение способности выдерживать кредитные нагрузки: Понимание своей кредитоспособности помогает компании реалистично оценить, какую сумму кредита она может себе позволить привлечь и как это повлияет на ее финансовую стабильность.
3. Выявление отличий между кредитоспособностью и платежеспособностью: Компания, которая регулярно проводит анализ, четко понимает, что текущая платежеспособность (способность оплачивать счета сегодня) не всегда гарантирует долгосрочную кредитоспособность (способность обслуживать долгосрочные займы). Это позволяет избежать ложного чувства безопасности и фокусироваться на стратегическом планировании.
4. Улучшение условий привлечения капитала: Осознание того, какие финансовые п��казатели важны для кредиторов, дает компании возможность целенаправленно работать над их улучшением. Это может привести к получению кредитов на более выгодных условиях, с более низкими процентными ставками и более гибкими графиками погашения.
5. Формирование инвестиционных и финансовых стратегий: Результаты оценки кредитоспособности служат основой для принятия решений об инвестициях, расширении бизнеса, диверсификации портфеля. Они помогают определить оптимальную структуру капитала и источники финансирования.

Таким образом, результаты оценки кредитоспособности являются двусторонним зеркалом, отражающим как потенциальные риски для кредитора, так и возможности для роста и развития заемщика.

Разработка рекомендаций по стабилизации финансового состояния и повышению кредитоспособности

Повышение кредитоспособности – это не одноразовое действие, а непрерывный процесс, требующий комплексного подхода и стратегического планирования. Компании, стремящиеся к финансовой устойчивости и привлечению выгодного финансирования, должны систематически работать над улучшением своих финансовых и нефинансовых показателей.

Вот ряд конкретных мер, которые могут быть предложены для стабилизации финансового состояния и повышения кредитоспособности:

1. Эффективное финансовое планирование и контроль:
   • Разработка и использование платежных календарей и бюджетов движения денежных средств: Это позволяет детально отслеживать входящие и исходящие денежные потоки, прогнозировать кассовые разрывы и своевременно принимать меры для их устранения.
   • Бюджетирование доходов и расходов: Четкое планирование помогает оптимизировать затраты и повышать эффективность использования ресурсов.
2. Поддержание достаточного уровня собственного капитала:
   • Наращивание собственного капитала: Стремление к тому, чтобы собственный капитал превышал заемные средства, является ключевым индикатором финансовой независимости и устойчивости. Это может достигаться через реинвестирование прибыли, привлечение новых инвестиций или снижение дивидендных выплат.
   • Минимизация рисков снижения собственного капитала: Избегание крупных убытков, неэффективных инвестиций и чрезмерной дивидендной политики.
3. Контроль расходов и управление оборотным капиталом:
   • Выявление причин избыточных трат и их устранение: Регулярный аудит расходов, поиск возможностей для оптимизации операционных затрат.
   • Оптимизация цикла оборотного капитала: Устранение дисбалансов между сроками погашения дебиторской и кредиторской задолженности. Сокращение периода инкассации дебиторской задолженности и эффективное управление кредиторской задолженностью (но без вреда для отношений с поставщиками).
   • Эффективное управление запасами: Снижение избыточных объемов запасов позволяет высвободить капитал, уменьшить затраты на хранение и повысить оборачиваемость активов.
4. Формирование фондов распределения прибыли:
   • Создание резервных фондов: Накопление средств для преодоления кризисов, неблагоприятных рыночных условий или непредвиденных расходов.
   • Формирование фондов для масштабирования бизнеса и запуска новых проектов: Обеспечивает внутренние источники финансирования развития, снижая потребность в заемных средствах.
   • Целевые фонды для погашения кредитов: Планирование и накопление средств для своевременного погашения основного долга и процентов.
5. Оптимизация графиков погашения кредиторской задолженности:
   • Активное управление обязательствами перед поставщиками: Переговоры об отсрочках платежей, скидках за досрочную оплату, улучшение взаимоотношений с поставщиками для минимизации штрафов и пеней.
   • Реструктуризация существующих долгов: В случае финансовых затруднений – своевременное обращение к кредиторам для пересмотра условий кредитования (пролонгация, изменение графика платежей, снижение ставок).
6. Разработка и реализация финансовой стратегии:
   • Долгосрочное финансовое планирование: Определение источников и направлений использования капитала на перспективу.
   • Управление финансовыми рисками: Разработка механизмов хеджирования валютных, процентных и других финансовых рисков.
   • Поиск внутренних и внешних источников финансирования: Оптимизация соотношения собственного и заемного капитала, привлечение инвестиций, использование лизинга, факторинга.
7. Увеличение объемов продаж и диверсификация клиентской базы:
   • Привлечение новых клиентов и заказов: Прямое влияние на рост выручки и прибыли, что укрепляет финансовое положение.
   • Диверсификация: Снижение зависимости от ограниченного числа клиентов или рынков.
8. Сокращение затрат:
   • Систематический поиск и внедрение мер по снижению операционных и прочих расходов: Оптимизация производственных процессов, внедрение энергоэффективных технологий, пересмотр контрактов с поставщиками услуг.
9. Улучшение прозрачности и корпоративного управления:
   • Внедрение стандартов МСФО (применимо для крупных компаний): Повышает прозрачность финансовой отчетности, что положительно воспринимается банками и инвесторами.
   • Повышение качества аудита: Регулярный аудит авторитетными компаниями подтверждает достоверность отчетности.
   • Улучшение ESG-показателей: Инвестиции в экологические, социальные и управленческие аспекты деятельности повышают привлекательность компании для «зеленого» финансирования и снижают репутационные риски.

Кейсы или практические примеры успешного повышения кредитоспособности:

Для иллюстрации эффективности этих мер можно привести гипотетический пример. Компания «СтройИнвест», столкнувшаяся с высоким уровнем просроченной задолженности и отказом банков в кредитовании, внедрила комплексную программу стабилизации. Она включала:

• Оптимизацию дебиторской задолженности за счет ужесточения политики коммерческого кредитования и внедрения факторинга.
• Сокращение производственных затрат на 15% за счет внедрения новых технологий.
• Реструктуризацию существующих кредитов с одним из банков, что позволило получить отсрочку платежей.
• Улучшение системы бюджетирования и контроля денежных потоков.

В результате этих мер, через 1,5 года компания смогла восстановить свою платежеспособность, значительно улучшить коэффициенты ликвидности и рентабельности, что позволило ей получить новый кредит на более выгодных условиях для реализации перспективного проекта.

Таким образом, продуманная стратегия и последовательная реализация мер по улучшению финансового состояния являются залогом высокой кредитоспособности и долгосрочного успеха предприятия.

Заключение

Наше всестороннее исследование процесса оценки кредитоспособности компаний в современных российских реалиях позволило не только систематизировать существующие теоретические и методологические подходы, но и глубоко проанализировать их трансформацию под влиянием динамичной экономической среды и регуляторных изменений 2023-2025 годов.

Мы определили, что кредитоспособность – это не просто способность погасить долг, но и комплексная прогностическая характеристика, отличающаяся от сиюминутной платежеспособности и оперативной ликвидности. Для банков ее оценка является фундаментом минимизации рисков, а для компаний – ключевым инструментом самодиагностики и стратегического планирования.

Анализ методологических подходов показал, что, несмотря на доминирование количественных методов, таких как финансовые коэффициенты и традиционная методика Сбербанка, возрастает роль качественных факторов и зарубежных моделей, таких как Z-счет Альтмана, хотя их применение к российской специфике требует критической адаптации. Метод цепных подстановок был представлен как мощный инструмент для декомпозиции факторных влияний, несмотря на его известный недостаток в виде зависимости от последовательности подстановок.

Особое внимание было уделено актуальному нормативно-правовому регулированию. Мы выявили, что изменения в Положениях Банка России № 590-П и № 611-П, вступление в силу ипотечного стандарта с 1 января 2025 года, а также решения ЦБ РФ о непродлении мер поддержки для санкционных заемщиков и корректировке нормативов концентрации, существенно влияют на банковскую практику и подходы к корпоративному кредитованию. Эти аспекты, зачастую упускаемые в менее глубоких исследованиях, являются критически важными для понимания современной ситуации.

Исследование рисков и особенностей оценки выявило глубокие диспропорции между сегментами МСП и крупными корпорациями. МСП сталкиваются с системными проблемами: высокими ставками, недостатком обеспечения, отсутствием кредитной истории и низкой финансовой устойчивостью, что подтверждается ростом их просроченной задолженности. В то же время, крупные корпорации требуют более сложного анализа, основанного на МСФО и стресс-тестировании.

Наиболее перспективным направлением является интеграция инновационных инструментов. Мы показали, как Big Data и машинное обучение повышают точность скоринга, сокращают ошибки и борются с мошенничеством, но при этом подчеркнули риски, связанные с «проблемой черного ящика» и необходимостью обеспечения прозрачности. Особое место заняли ESG-факторы, чье нормативно-правовое регулирование в РФ активно развивается. Мы продемонстрировали, что несоблюдение ESG-принципов уже сейчас влияет на стоимость финансирования и доступ к капиталу.

Актуальный статистический анализ кредитного рынка РФ за 2024-2025 годы подтвердил общий рост корпоративного кредитования, но выявил тревожное сжатие кредитного портфеля МСП и существенное увеличение их просроченной задолженности, что указывает на нарастающие структурные проблемы.

В заключительной части были предложены практические рекомендации по повышению кредитоспособности, включающие меры по финансовому планированию, управлению капиталом, оптимизации расходов, что является основой для устойчивого развития компаний.

Таким образом, данная работа не только систематизирует знания, но и углубляет понимание динамичной природы оценки кредитоспособности в России, предлагая актуальный контекст и методологическую основу для дальнейшего академического исследования. Достигнутые цели и выполненные задачи позволяют утверждать, что данный план дипломной работы является исчерпывающим и ориентирован на современные вызовы и требования финансового рынка.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-1 (ред. от 01.07.2021) «О банках и банковской деятельности» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2022).
2. Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2024 год и период 2025 и 2026 годов. Банк России.
3. Значимые изменения в банковском законодательстве, вступающие в действие с 2025 года. Администрация Кромского района Орловской области. URL: http://kromeadm.ru/news/znachimye-izmeneniya-v-bankovskom-zakonodatelstve-vstupayushchie-v-deystvie-s-2025-goda/ (дата обращения: 13.10.2025).
4. Новое в российском законодательстве (ежедневно). Выпуск за 6 октября 2025 года. КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/legalinfo/fed/new/06.10.2025/ (дата обращения: 13.10.2025).
5. Банк В. Р., Банк С. В. Финансовый анализ: учеб. пособие. М.: TK Велби, Изд-во Проспект, 2011. 344 с.
6. Банковское дело: учебник для вузов / Под ред. Г. Белоглазовой, Л. Кроливецкой. 2-е изд. СПб.: Питер, 2010. 400 с.
7. Банковское дело: учебник / О.И. Лаврушин, И.Д. Мамонова, Н.И. Валенцева [и др.]; под ред. О.И. Лаврушина. 7-е изд., перераб. и доп. М.: КНОРУС, 2009. 768 с.
8. Гермалович Н. А. Анализ хо¬зяйственной деятельности предприятия. М: Финансы и статистика, 2011. 346 с.
9. Гиляровская Л. Т. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности / Л.Т. Гиляровская и др. М.: ТК Велби, Проспект, 2011. 360 с.
10. Донцова Л. В., Никифорова Н. А. Анализ финансовой отчетности: учебник. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Изда¬тельство «Дело и Сервис», 2011. 368 с.
11. Ковалев В. В., Волкова О. Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник. M.: OOO «ТК Велби», 2010. 424 с.
12. Ковалёв В. В. Финансовый менеджмент: теория и практика. 2-е изд., перераб., доп. М.:ТК «Велби», Проспект, 2009.
13. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности: учебное пособие / А.И. Алексеева, и др. М.: Финансы и статистика, 2010. 672 с.
14. Подъяблонская Л. М. Финансовая устойчивость и оценка несостоятельности предприятий // Финансы. 2010. №12. С. 18 – 20.
15. Пястолов С. М. Экономический анализ деятельности предприятия: учебник. М.: Академический Проект, 2010. 576 с.
16. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник. Минск: ООО «Новое знание», 2010. 688 с.
17. Черкасова И. О. Анализ хозяйственной деятельности: учеб. пособие. СПб.: Нева, 2009. 192 с.
18. Шеремет А. Д. Методика финансового анализа: учебник. М.: ИНФРА-М, 2011. 456 с.
19. Экономический анализ / Под ред. О.Н. Соколовой. М.: ИНФРА-М, 2011. 320 с.
20. Что такое «Кредитный риск» простыми словами — определение термина. Финансовый словарь Газпромбанка.
21. Каковы 3 типа кредитного риска? Emagia.
22. Кредитный риск: что это и его виды. Rusbase. URL: https://rb.ru/wiki/credit-risk/ (дата обращения: 13.10.2025).
23. Что такое Кредитный риск: понятие и определение термина. Глоссарий Банка Точка. URL: https://www.tochka.com/glossary/kreditnyy-risk/ (дата обращения: 13.10.2025).
24. Кредитоспособность: понятие, методы оценки, отличия от платёжеспособности. «Ренессанс Банк». URL: https://rencredit.ru/articles/kreditosposobnost/ (дата обращения: 13.10.2025).
25. Кредитный риск. Википедия.
26. Ликвидность и платёжеспособность предприятия: что это такое, оценка организации и как рассчитать показатели. Альфа-Банк. URL: https://alfabank.ru/articles/likvidnost-i-platezhesposobnost/ (дата обращения: 13.10.2025).
27. Кредитоспособность. Википедия.
28. Оценка кредитоспособности заемщика (методика СберБанка России).
29. Современные методы анализа кредитоспособности бизнеса. Финансовая компания «Третий Рим». URL: https://trinvest.ru/sovremennye-metody-analiza-kreditosposobnosti-biznesa/ (дата обращения: 13.10.2025).
30. Оценка кредитоспособности юридического лица. ЭБК system. URL: https://ebk.systems/blog/otsenka-kreditosposobnosti-yuridicheskogo-litsa (дата обращения: 13.10.2025).
31. Финансовая устойчивость. Википедия.
32. Анализ ликвидности и платежеспособности предприятия: расчет коэффициентов, формулы для оценки. Финтабло. URL: https://fintablo.ru/blog/likvidnost-i-platezhesposobnost/ (дата обращения: 13.10.2025).
33. Подходы к определению понятия “кредитоспособность предприятия”. Цель и задачи анализа кредитоспособности. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/podhody-k-opredeleniyu-ponyatiya-kreditosposobnost-predpriyatiya-tsel-i-zadachi-analiza-kreditosposobnosti (дата обращения: 13.10.2025).
34. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/puti-povysheniya-kreditosposobnosti-predpriyatiya (дата обращения: 13.10.2025).
35. Оценка кредитоспособности предприятия. Юрдис. URL: https://jurdis.ru/articles/otsenka-kreditosposobnosti-predpriyatiya/ (дата обращения: 13.10.2025).
36. Ликвидность и платежеспособность: примеры расчета и анализа основных коэффициентов. Первый Бит. URL: https://www.b-accounting.ru/likvidnost-i-platezhesposobnost/ (дата обращения: 13.10.2025).
37. Платежеспособность и ликвидность компании: зачем считать и как повысить. Нескучные финансы. URL: https://www.nfa.ru/blog/platezhesposobnost-i-likvidnost-kompanii-zachem-schitat-i-kak-povysit/ (дата обращения: 13.10.2025).
38. Повышение кредитоспособности предприятия. Studgen. URL: https://studgen.ru/povyshenie-kreditosposobnosti-predpriyatiya/ (дата обращения: 13.10.2025).
39. Что такое кредитный риск. Совкомбанк. URL: https://sovcombank.ru/blog/chto-takoe-kreditnyi-risk (дата обращения: 13.10.2025).
40. Оценка кредитного риска и ее методы. Platforma — Платформа больших данных. URL: https://platforma.ai/blog/otsenka-kreditnogo-riska-i-ee-metody (дата обращения: 13.10.2025).
41. СУЩНОСТЬ КРЕДИТНОГО РИСКА И СПОСОБЫ ЕГО МИНИМИЗАЦИИ. European Student Scientific Journal (электронный научный журнал). URL: https://esj.today/pdf/2016/12/28.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
42. Модели анализа кредитоспособности заемщиков. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-analiza-kreditosposobnosti-zaemschikov (дата обращения: 13.10.2025).
43. Снижение кредитного риска: 6 ключевых методов финансовой стабильности. Emagia.
44. Современные методики оценки кредитоспособности заемщиков — субъектов малого и среднего бизнеса. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-metodiki-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-subektov-malogo-i-srednego-biznesa (дата обращения: 13.10.2025).
45. ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА. Кафедра «Цифровая экономика» — Пензенский государственный университет. URL: https://dep-cem.pnzgu.ru/files/dep-cem.pnzgu.ru/page/nauka/2019/31.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
46. Критерии оценки кредитоспособности предприятия. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kriterii-otsenki-kreditosposobnosti-predpriyatiya (дата обращения: 13.10.2025).
47. 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 (дата обращения: 13.10.2025).
48. Оценка кредитоспособности предприятия. Российский государственный гидрометеорологический университет. URL: https://www.rshu.ru/upload/iblock/c32/c32f864e26922d4f24d77fc0d421d09e.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
49. Финансовые коэффициенты в системе оценки кредитоспособности заемщиков банками. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/finansovye-koeffitsienty-v-sisteme-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-bankami (дата обращения: 13.10.2025).
50. Big Data в банковской сфере и аналитика больших данных. DECO systems. URL: https://decosys.ru/blog/big-data-v-bankakh/ (дата обращения: 13.10.2025).
51. Как применяется Machine Learning в банках: 9 успешных кейсов по всему миру. URL: https://bigdataschool.ru/blog/machine-learning-in-banking.html (дата обращения: 13.10.2025).
52. Оценка кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса. Электронный научный архив УрФУ. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/10323/1/ek_2012_82.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
53. Оценка уровня кредитоспособности предприятия в современных условиях. URL: https://www.researchgate.net/publication/372957905_Ocenka_urovna_kreditosposobnosti_predpriatia_v_sovremennyh_usloviah (дата обращения: 13.10.2025).
54. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ РОССИЙСКИМИ БАНКАМИ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-metodov-otsenki-kreditosposobnosti-yuridicheskih-lits-ispolzuemyh-rossiyskimi-bankami (дата обращения: 13.10.2025).
55. ФИНАНСЫ ГОСУДАРСТВА И ПРЕДПРИЯТИЙ FINANCES OF THE STATE AND ENTERPRISES. Экономика. Информатика. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/programma-evm-dlya-otsenki-kreditosposobnosti-korporativnogo-zaemschika-s-uchetom-esg-faktorov (дата обращения: 13.10.2025).
56. Банк России разработал новый сервис для кредитования малого и среднего бизнеса. ГАРАНТ.РУ. URL: https://www.garant.ru/news/1296611/ (дата обращения: 13.10.2025).
57. Рынок просроченной задолженности и цессии в России. Пачоли Консалтинг. URL: https://pacholi.com/news/rynok-prosrochennoy-zadolzhennosti-i-cessii-v-rossii-na-fevral-2024-g (дата обращения: 13.10.2025).
58. Кредитование юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в августе 2025 года. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/statistics/bank_sector/cred_ul_ip/ (дата обращения: 13.10.2025).
59. III квартал 2024 года №3 (10). Ассоциация банков России. URL: https://arb.ru/b2b/journals/arb_journal_3_2024_0.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
60. Сведения о размещенных и привлеченных средствах. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/statistics/bank_sector/placed_and_attracted_funds/ (дата обращения: 13.10.2025).
61. Банк России не будет продлевать льготный расчет нормативов концентрации. Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/business/992444 (дата обращения: 13.10.2025).
62. Регулирование в 2024 году. Ассоциация банков России. URL: https://arb.ru/b2b/journals/regulirovanie_v_2024_godu_0.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
63. ЦБ хочет завершить в этом году ряд мер поддержки российской банковской индустрии. Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/lenta/?id=11019623 (дата обращения: 13.10.2025).