MODELIAI

Vėlavimo atsiskaityti apibrėžimas yra tai, kokį įvykį prognozuoja reitingas. Atnaujintas reitingas prognozuoja tikimybę, kad įmonė vėluos atsiskaityti 90 ir daugiau dienų 500 eurų ir daugiau per ateinančius 12 mėnesių nepriklausomai nuo įmonės pajamų. Ankščiau įmonės vėlavimo reitingo  modelis  buvo siejamas su įmonės pajamomis (kuo didesnės pajamos, tuo didesnė toleruojama vėlavimo suma. Pavyzdžiui, įmonės, kurios metinė apyvarta buvo didesnė nei 1 mln. eurų, reikšminga vėlavimo suma siekdavo 5 tūkst. eurų). Atnaujintoje modelio versijoje įmonės vėlavimo atsiskaityti suma yra fiksuota. Taip pat ankstesniame modelyje prie vėlavimo atsiskaityti įvykio buvo  priskiriamas ir turto areštas, todėl turto arešto faktas automatiškai nulemdavo blogiausią įmonės kreditingumo vertinimą. Atnaujintame modelyje turto areštas taip pat daro neigiamą įtaką įmonės reitingui, tačiau galutinis reitingas atsižvelgia į įmonės mokėjimo istoriją ir kitus veiksnius.

Laikui einant modeliai „pasensta” ir jų prognozavimo galia silpsta. Todėl „Creditinfo Lietuva” duomenų analitikai  kasmet atlieka modelio validaciją, siekiant įsitikinti, kad statistinis modelis vis dar patikimas. Kai modelio patikimumas reikšmingai sumažėja, modelis yra atnaujinamas. Atnaujinto modelio Gini koeficientas, rodantis modelio tikslumą, yra 72. Tai yra aukštesnis nei įprastai pripažįstamas standartas (60), ir tai reiškia, kad modelis labai tiksliai prognozuoja vėlavimą atsiskaityti.

99 vėlavimo klasė yra priskiriama įmonėms, kurioms prognozuojamas įvykis yra įvykęs –  t.y., kad įmonė jau vėluoja atsiskaityti 90 ir daugiau dienų 500 ir daugiau eurų.
Taip pat 99 klasė priskiriama, jeigu:
* Įmonei paskelbtas bankrotas, ji yra bankrutuojanti arba bankrutavusi;
* Įmonė restruktūrizuojama;
* Įmonė likviduojama;
* Įmonė išregistruota;
* Įmonė nesilaiko finansinių ataskaitų pateikimą reglamentuojančių įstatymų;
* Yra arba buvo įregistruota baudžiamoji byla nagrinėjančiame teisme;
* Įmonei taikomos ekonominės sankcijos;
* Įmonėje nėra darbuotojų (jeigu pagal įmonės formą privalo turėti darbuotojų).

Savo įmonės kredito ataskaitos tikrinimas neturi įtakos jūsų verslo kreditingumo reitingui. Taip pat ir įmonės reitingo stebėsena neturi įtakos verslo kreditingumui. Kita vertus, kreditorių arba kitų agentų atliekamos užklausos apie įmonę gali paveikti įmonės reitingą. Pavyzdžiui, jeigu užklausą apie įmonę atlieka skolų išieškojimo bendrovė, arba reikšmingai didėja užklausų skaičius iš finansinio sektoriaus atstovų, tai gali turėti neigiamos įtakos įmonės kreditingumo reitingui.  

Atnaujintas vėlavimo atsiskaityti modelis prognozuoja kitokį įvykį negu senasis (plačiau žr. 1 klausimą). Todėl net jeigu įmonės finansiniai rodikliai arba mokėjimo istorija nepasikeitė, įmonės reitingas gali kisti tiek į didesnę, tiek  į mažesnę rizikos pusę, priklausomai nuo atnaujinto modelio veiksnių.

PD (angl. k. probability of default) reikšmė rodo įsipareigojimų neįvykdymo tikimybę. Jeigu įmonei yra priskiriamas pvz. 15 proc. PD, tai reiškia, kad praeityje 15 proc. panašių įmonių (panašių pagal modelio parametrus), nevykdė įsipareigojimų. Kadangi statistinio modelio prielaida remiasi praeities duomenimis, modelis rodo, kad 15 proc. tokių įmonių ir ateityje nevykdys įsipareigojimų.

Kad galėtų būti apskaičiuotas kreditingumo reitingas, reikalinga „minimali“ finansų informacija, pateikiama įstatymų nustatyta tvarka VĮ Registrų centrui. Todėl jei įmonė nevykdo pareigos ir nėra pateikusi reikiamos informacijos laiku, reitingas negali būti nustatytas.
Įmonė taip pat gali būti nereitinguojama ir dėl šių priežasčių:
* Dėl ekonominės veiklos nereitinguojamos finansų ir draudimo įstaigos;
* Įmonės teisinė forma neatitinka reitingo skaičiavimo reikalavimų;
* Įmonė yra filialas;
* Įmonė teikia tik konsoliduotas finansines ataskaitas;
* Įmonė yra listinguojama vertybinių popierių biržoje.
 
Reitinguojamai įmonei reitingas yra nebenustatomas, kai:
* Įmonė tampa bankrutuojanti;
* Įmonė yra išregistruota;
* Įmonė sankcionuojama;
* Įmonei iškelta baudžiamoji byla;
* Įmonė restruktūrizuojama;
* Įmonė nesilaiko įstatymų dėl finansinės atskaitomybės pateikimo (galioja teisinėms formoms, kurioms privaloma finansinė atskaitomybė);
* Įmonė turi 0 darbuotojų (galioja teisinėms formoms, kurioms privaloma turėti bent 1 darbuotoją);
* Įmonė jau vėluoja atsiskaityti 500 ir daugiau eurų 90 dienų ar daugiau.

500 ir daugiau eurų suma yra minimali įmonių įsipareigojimų nevykdymo (vėlavimo atsiskaityti) suma, taikytina daugelio finansų įstaigų pagal Europos priežiūros institucijos Europos bankininkystės institucijos (angl. EBA) gaires. Tačiau vertinant įmonės kreditingumo riziką, skolos suma neturi didelės reikšmės, svarbiausia yra rizikos faktoriai, lemiantys įsipareigojimo nevykdymą. T.y. modeliuojant su 150 ar su 1 000 eurų modelio teigiami ir neigiami veiksniai išliks tie patys.  

Kredito klasės ir reitingai – tai kredito gavėjo (asmens arba įmonės, ketinančių skolintis) kreditingumo įvertis, gaunamas analizuojant jų kredito istoriją ir finansinę elgseną. Gyventojų atveju šie įverčiai paprastai vadinami kredito klasėmis. Tai, kuriai kreditingumo klasei bus priskirtas konkretus asmuo, priklauso nuo įvairių duomenų, apimančių mokėjimų istoriją ir naujausias kredito užklausas. Aukštesnė kredito klasė (A arba B) rodo, kad asmuo atsakingai valdo savo kreditus ir todėl yra mažiau rizikingas skolintojams.

Įmonių kreditingumo įverčiai vadinami kredito reitingais. Reitingai apskaičiuojami kiek sudėtingiau dėl daugialypio įmonių ir jų finansinių struktūrų pobūdžio. Juose atsižvelgiama į tokius veiksnius kaip įmonės skolos lygis, pelningumas, stabilumas ir bendrosios ekonominės sąlygos. Aukščiausi reitingai (pvz., 1,2,3) rodo itin gerą gebėjimą vykdyti finansinius įsipareigojimus.

Tiek kredito klasės, tiek reitingai yra labai svarbūs, nes turi įtakos kredito suteikimo sąlygoms, įskaitant palūkanų normas ir paskolų sumas. Skolintojams jie suteikia standartizuotą būdą įvertinti riziką ir priimti pagrįstus sprendimus dėl skolinimo.

Kredito biuro klientai, t. y. įmonės, kurios savo veikloje naudojasi „Creditinfo“ nustatytomis kredito klasėmis ir reitingais, apima įvairius ekonomikos segmentus, pirmiausia – skolintojus, tokius kaip bankai, kredito korteles suteikiančias bendrovės (pvz., kuro tiekėjas) ir nebankinės finansų bendrovės. Tačiau kredito klasių ir reitingų naudojimas apima ne tik tradicinius skolintojus. Pavyzdžiui, draudimo bendrovės gali naudoti kredito klases nustatydamos draudimo įmokas, nuomotojai gali jas naudoti atrinkdami potencialius nuomininkus, o darbdaviai gali atsižvelgti į asmens kredito klasę priimdami sprendimus dėl įdarbinimo, ypač į pareigas, susijusias su finansine atsakomybe.
Kredito klasės ir reitingai šiems naudotojams padeda keliais būdais: pavyzdžiui, įvertinti tikimybę, kad paskola bus grąžinta laiku, nustatyti paskolos palūkanų normą ir įvertinti potencialių ar esamų verslo partnerių finansinę būklę ir stabilumą.

Palyginkime hipotetinį skolintoją, kuris turi galimybę nenaudoti kredito vertinimo, ir tą, kuris naudoja mūsų biuro nustatytą kredito klasę arba reitingą. Neturėdamas kredito vertinimo, skolintojas turėtų pasikliauti rankiniu paskolų paraiškų tikrinimu, kuris gali užimti daug laiko, būti subjektyvus ir galimai nenuoseklus. Taikant tokį metodą gali padidėti įsipareigojimų nevykdymo lygis, nes skolintojo galimybės tiksliai įvertinti riziką yra ribotos.
Naudodamas kredito vertinimo sistemą, skolintojas gali greitai ir efektyviai apdoroti paraiškas, visiems pareiškėjams taikydamas nuoseklius kriterijus. Tai ne tik pagreitina sprendimų priėmimo procesą, bet ir padeda nustatyti pareiškėjus, kurie tikėtinai greičiau grąžins paskolas. Be to, kredito vertinimo sistema leidžia labiau individualizuoti skolinimo sąlygas, kai palūkanų normos ir paskolos sumos pritaikomos prie asmens ar įmonės rizikos profilio, o tai gali sumažinti įsipareigojimų nevykdymo atvejų skaičių ir padidinti skolintojo pelningumą, užtikrinti jo veiklos tvarumą.  
Pavyzdys:
Įsivaizduokime du skolintojus – skolintoją A ir skolintoją B. Skolintojas A suteikia 100 paskolų po 10 000 Eur, tačiau nenaudoja kredito rizikos modelio, kad sumažintų įsipareigojimų nevykdymo lygį savo portfelyje. Kreditorius B taip pat išduoda 100 paskolų po 10 000 Eur, tačiau jis taiko mūsų kredito rizikos modelį, kad sumažintų savo riziką perpus.
Taigi, jeigu skolintojo A portfelyje būtų 10 proc. blogų paskolų ir 20 proc. susigrąžintų paskolų, jis prarastų 100 000 Eur, atėmus 20 proc. susigrąžintų paskolų, t. y. patirtų 80 000 Eur kredito nuostolių.
Tuo tarpu skolintojas B, kurio įsipareigojimų neįvykdymo portfelyje yra tokia pati išieškojimo norma, prarastų tik 36 000 Eur, nes blogų paskolų norma buvo sumažinta per pusę, taikant pažangų, rizikos vertinimu pagrįstą paraiškų teikimo procesą.

• Naudojant kredito vertinimo sistemą, sumažėja įsipareigojimų nevykdymo lygis: kreditorius B, naudodamas kredito rizikos modelį, ne tik sumažino įsipareigojimų nevykdymo rodiklį nuo 10 proc. iki 5 proc., bet ir apribojo savo riziką, nes neskolino rizikingiausiems pareiškėjams.
• Sumažėja bendras nuostolis dėl įsipareigojimų nevykdymo: kreditorius A dėl įsipareigojimų nevykdymo patyrė 80 000 Eur nuostolių, o kreditorius B, taikydamas kredito rizikos modelį ir nustatydamas ribą, sumažino bendrą nuostolį iki 36 000 Eur. Taigi, matome akivaizdų skirtumą.  
• Išmanesnis paskolų patvirtinimo rodiklis: nors skolintojas B patvirtino mažiau paskolų (90 palyginti su 100), paskolų portfelio kokybė buvo gerokai geresnė, todėl nuostoliai buvo mažesni.

• Mokėjimų istorija: įrašai apie pradelstus mokėjimus už paskolas ar kitus finansinius įsipareigojimus.
• Kredito istorijos trukmė: kiek laiko  asmuo aktyviai naudojasi finansinėmis paslaugomis. 
• Naujausi kredito užklausimai: kiek užklausų buvo atlikta asmens kredito ataskaitoje, teiraujantis tiek dėl finansinių, tiek kitų sektorių teikiamų paslaugų.

Dėl daugialypio įmonių ir jų finansinių struktūrų pobūdžio kredito reitingus apskaičiavimui įtakos turi daug makroekonominių veiksnių ir mikroekonominių rodiklių:
• Finansinės ataskaitos: įmonių balansai, pajamų ir pinigų srautų ataskaitos, skirtos pelningumui, skolos lygiui ir likvidumui įvertinti.
• Rinkos padėtis: įmonės dydis, augimas ir stabilumas jos pramonės šakoje.
• Ekonominės sąlygos: makroekonominiai rodikliai, galintys gali turėti įtakos įmonės gebėjimui gauti pajamų.
Aukščiau paminėti duomenų rinkiniai leidžia kredito biurui sudaryti išsamų privačių asmenų ir įmonių kreditingumo vaizdą, todėl mūsų klientai gali priimti pagrįstus sprendimus.