Чому ми вирішили створити фінансовий скоринг?

Зазвичай для оцінки фінансового здоров’я компаній, а саме їхньої здатності розраховуватись за зобов’язаннями, реагувати на ризики і економічно зростати, використовують фінансовий аналіз, що являє собою складний процес відбору, оцінки та інтерпретації фінансових даних та iншої інформації.

Часто для загального висновку користувачам системи YouControl доводиться залучати спеціалістів у галузі бухгалтерії, економіки чи фінансів, котрі, у свою чергу, витрачають час на однотипні операції з підрахунку чи інтерпретації ключових фінансових індикаторів фінансового здоров’я компанії. Тому ми вирішили зробити фінансовий аналіз простішим, швидшим та більш зрозумілим для широкої аудиторії.

Ми хотіли кардинально спростити процес сприйняття результатів фінансового аналізу, звести увесь багаж індикаторів, груп показників до єдиного результату – FinScore, що у перекладі на категорії A-B-C-D відразу давав би базове розуміння про фінансовий стан компаній-контрагентів і був першим кроком до усвідомлення їхніх фінансових ризиків.

Ключовий принцип: data-driven dеcision-making

При відборі індикаторів для скорингової моделі ми намагались мінімізувати вплив людського фактору і замість сліпого  слідування традиціям та думкам авторитетів у межах класичних підходів до аналізу фінансового стану корпорацій провели масштабне тестування західної теорії на вітчизняній практиці. Довгі часові ряди фінансових даних від YouControl для десятків тисяч компаній на усіх можливих ринках дозволяли здійснити якісне емпіричне дослідження і прийняти рішення про дієвість того чи іншого індикатора на основі історичних фактів, а не суб’єктивних суджень.

У результаті ми провели серйозний «краш-тест» усіх найбільш популярних фінансових індикаторів з арсеналу дипломованих фінансових аналітиків CFA та фахівців міжнародних рейтингових агенцій і за основу взяли рівень історичної сигнальної здатності традиційних індикаторів визначати ймовірність банкрутства на кожному галузевому ринку України.

Як нам вдалось розрахувати ймовірність банкрутства?

 Як стверджують філософи, кращим критерієм істини є практика. Для економістів кращим критерієм істиності моделей фінансового ризику є здатність точно визначати ймовірність дефолту компанії. У цьому плані фінансовий скоринг від YouControl виявився досить дієвим інструментом.

Ризик-індикатори, які використовуються для побудови індексу FinScore, у поєднанні демонструють історичну здатність прогнозувати ймовірність банкрутства. Якщо більш просто: 15% компаній, які мали у минулому індекс D, вже збанкрутували, а 98% компаній з індексом А досі працюють на ринку.

Точніші результати розподілу ймовірності банкрутства українських фірм за роками можна отримати, розбивши усі компанії на 4 категорії за фінансовою надійністю в залежності від FinScore, і порахувавши, яку частку серед них складали майбутні банкрути.

Частка компаній-банкрутів за буквенними категоріями FinScore в 2011-2015 рр., %

FinScore Index	2011	2012	2013	2014	2015
A	3,7 %	2,8 %	2,8 %	2,1 %	1,3 %
B	4,8 %	4,0 %	4,3 %	3,8 %	1,9 %
C	6,6 %	7,0 %	5,9 %	5,5 %	3,7 %
D	12,8 %	12,0 %	12,5 %	15,0 %	10,7 %

Отримані результати підтвердили хорошу сигнальну здатність методики, оскільки:

1) Імовірність дефолту знижується по мірі зростання FinScore компанії  з 10-15% (D) до 1,25-3,7% (A).

2) Найвищу ймовірність дефолту показали компанії з FinScore на рівні D, при чому у них ймовірність банкрутства у 2-3 рази вища в порівнянні з групою C і в 4-9 рази вища, ніж у групі A.

3) Стійка обернена залежність між FinScore та імовірністю банкрутства спостерігалася впродовж усіх років.

Під час дослідження також була виявлена важливість динаміки індексу FinScore. Більшість компаній, які збанкрутували, протягом останніх семи років свого існування демонстрували падіння індексу.

Як ми плануємо покращити систему скорингу?

Удосконалення методики фінансового скорингу у майбутньому відбуватиметься за такими напрямками:

- аналіз синальної здатності індикаторів по ходу появи нових даних, адже прогнозна сила показників може змінюватись із часом;

- можливе доповнення індексу новими індикаторами, які проявлять ще вищу сигнальну здатність у порівнянні з існуючими;

- використання даних щодо волатильності показників упродовж довгих часових періодів типу z-score Альтмана після відповідного бек-тестування на емпіричних рядах даних.

Будемо активно працювати над розширенням можливостей для наших клієнтів щодо комфортного використання результатів фінансових досліджень. На разі проект знаходиться на доопрацюванні в інкубаторі 1991, де ми плануємо його ще більш удосконалити.

Роман Корнилюк,

кандидат економічних наук,

фінансовий аналітик компанії YouControl