Скоринги и их создание с использованием Machine Learning — опыт YouControl

751

Автоматизация сбора, систематизация, а также анализ данных с более 180 украинских и иностранных открытых источников позволил YouControl занять устойчивые позиции на рынке открытых данных Украины. Не в последнюю очередь благодаря скоринговым инструментам, к которым относятся FinScore, MarketScore, CreditLimit, ExpressAnalysisScore. Об истории FinScore, его создания и возможностей, а также использовании machine learning рассказывает Роман Корнилюк, д. э. н., финансовый аналитик YouControl, в колонке для AIN.UA.

Роман Корнилюк. Все изображения в тексте — автора

Для чего нужны скоринги?

Скоринговые инструменты создают дополнительную ценность для пользователей путем автоматизации процессов финансового мониторинга, экспресс-анализа финансовой устойчивости, долговой нагрузки и рыночной мощности предприятий.

Корпоративные клиенты с их помощью ограничивают рост количества токсичных активов, избегают штрафов за сотрудничество со «схемными» клиентами, контролируют рост дебиторской задолженности, минимизируют срыв контрактов и избегают неблагонадежных клиентов.

Тендерные заказчики получают возможность быстро и точно выявлять ненадежных исполнителей с низкой финансовой устойчивостью, а внутренние и иностранные инвесторы – получают комплексную информацию о финансовом состоянии и рыночной мощности украинских компаний.

Скоринговые системы от YouControl

Скоринговые продукты аналитической системы YouControl такие как ExpressAnalysisScore, FinScore, MarketScore, CreditLimit создают дополнительную ценность для пользователей. Она возникает путем автоматизации процессов финансового мониторинга, экспресс-анализа финансовой устойчивости, долговой нагрузки и рыночной мощности компаний.

  • Market Score — это интегральный индекс рыночной мощности предприятия, основанной на 10 индикаторах. Они комплексно отражают рыночную долю компании, ее место в отрасли и динамику роста по сравнению с конкурентами. Индекс свидетельствует о рыночной мощности компании относительно других в отрасли. Цель создания индекса — быстро и всесторонне отразить величину исследуемой компании в процессе оценки контрагентов, а также показать ее динамику за длительный период.
  • ExpressAnalysisScore — аналитический скоринговый показатель, сформированный на основе рассчитанных значений факторов экспресс-анализа. Индекс ExpressAnalysis суммирует полученные результаты экспресс-анализа компании и мгновенно указывает на рекомендуемый уровень внимания, которое стоит уделить пользователю для дальнейшего ее исследования.
  • CreditLimit или модуль «Кредитоспособность клиента» — информационный продукт с автоматизированной оценки, дает представление о том, какой дополнительный объем кредита можно выдать компании.

Что такое FinScore?

FinScore — это интегральный скоринговый индекс финансовой устойчивости компании, базирующейся на 20 финансовых индикаторах, которые комплексно показывают состояние ликвидности, платежеспособности, рентабельности и деловой активности компании. Благодаря сочетанию современных методов machine learning, neural networks и финансового анализа индекс FinScore подтверждает высокую сигнальную способность по прогнозированию вероятности банкротства компаний.

Значение индекса FinScore может варьироваться в диапазоне от 1 (D – минимальная финансовая устойчивость) до 4 (A – максимальная финансовая устойчивость) в зависимости от значений финансовых индикаторов компании.

История создания и методология

Индекс FinScore впервые был обнародован R&D отделом компании YouControl в 2017 году. Он рассчитывался на основе финансовых данных предприятий за предыдущий 5-летний период. Модуль FinScore стал первым в Украине интегральным аналитическим скоринговой инструментом для оценки финансового состояния каждой компании с точки зрения вероятности банкротства на основе открытых финансовых данных.

Индекс финансового скоринга создан, чтобы упростить процесс восприятия результатов финансового анализа. Свести совокупность финансовых индикаторов к единому результату — FinScore, что в переводе на категории (A, B, C или D) сразу дает базовое понимание о финансовом состоянии компаний-контрагентов.

Согласно методологии FinScore индекс состоит из факторов, которые зависят от финансовых индикаторов. Они подобраны не случайно, а стали результатом детального анализа способности традиционных показателей предусматривать банкротство за многолетние периоды.

Обновления FinScore

В течение ежегодных обновлений индекса, которые состоялись после первого релиза, осуществлялась проверка точности сигнальной способности индекса. Он дает ответ на ключевой вопрос: удалось ли индексу FinScore прогнозировать реальные дефолты и ликвидации компаний, произошедшие в последние годы.

Если принять за 100% количество компаний в каждой из категорий А, B, С, D индекса FinScore за 2019, то среди них доля компаний, которые обанкротились в течение 2020 росла с 1% в группе А до 6,7% в группе D. После усовершенствования методики расчета путем имплементации методов machine learning и neural networks удалось достичь еще большего повышения прогнозной способности индекса.

В обновленной модели, по которой рассчитывается индекс FinScore начиная с данных 2019 года, компании с индексом D склонны банкротиться более чем в 10 раз чаще, чем компании с индексом A. Тогда как ранее этот показатель колебался в диапазоне 6-8 раз в зависимости от года. Как свидетельствует история дефолтов украинских компаний в течение 2015-2020 годов, ежегодно среди обанкротившихся компаний в группе с FinScore «D» ранее находились 55-61% предприятий, тогда как в группе A лишь 3-5%. Это указывает на устойчивую во времени способность индекса FinScore спрогнозировать вероятность банкротства украинских компаний.

Итак, FinScore сохраняет способность прогнозировать дефолты компаний. Стойкая обратная зависимость между FinScore и вероятностью банкротства компаний наблюдалась на протяжении всех рассматриваемых периодов. С другой стороны, следует отметить, что FinScore не дает полной гарантии высокой или низкой финансовой устойчивости. Ведь выйти из рынка могут компании и с самым лучшим индексом. А с другой стороны даже в группе самых слабых большинство предприятий все же выживают на горизонте одного года. Впрочем, как показывает наш ретроспективный анализ, среди компаний с маркером неудовлетворительной финстойкости D новоявленных банкротов ежегодно оказывается в разы больше.

Суть нововведений в методику индекса, внедренных в 2021 году, состоит в расширении количества факторов финансовой устойчивости с 10 до 20 и использование элементов нелинейного моделирования, в результате чего бэк-тестинг полученных результатов показал снижение эмпирической вероятности банкротства компаний с 2010 по 2020 год в группе A, а также повышение частоты дефолтов в группе D.

Индикаторы скоринговой модели

Скоринговая модель базируется на входных данных о 20 классических финансовых показателях, систематизированных в 4 группы индикаторов по экономической сущности:

  • индикаторы ликвидности (текущая ликвидность, абсолютная ликвидность, коэффициент «кислотный тест», коэффициент быстрой ликвидности, отношение денежных средств к активам, промежуточный коэффициент покрытия);
  • индикаторы платежеспособности (коэффициент автономии, коэффициент покрытия необоротных активов собственным капиталом, отношение чистого долга к EBITDA);
  • индикаторы рентабельности (рентабельность активов, рентабельность собственного капитала, рентабельность оборотных активов, чистая маржа, рентабельность общих активов, валовая рентабельность себестоимости, рентабельность операционных расходов, чистая рентабельность затрат);
  • индикаторы деловой активности компании (оборачиваемость общих активов, оборачиваемость рабочего капитала, оборачиваемость дебиторской задолженности). Историческая динамика за 5-летний период каждого из возможных составляющих элементов композитного индекса FinScore визуально отражена по сравнению с медианным значениям соответствующего сектора экономики в веб-инструменте «Финансовый скоринг» YouControl.

Основываясь на официальных источниках информации, в сочетании с другими источниками аналитических данных, интегральные финансовые скоринговые индексы позволяют в максимально короткий срок оценить благонадежность, кредитоспособность, динамику финансового состояния и вероятность банкротства компаний по сравнению с другими компаниями на рынке.

Использование FinScore банковским и корпоративным сектором Украины остается вполне оправданным с целью экспресс-анализа финстойкости своих контрагентов. Также инструмент способствует выявлению слабых точек в финансовом состоянии потенциальных клиентов или заемщиков, а также имплементации данного индекса как одного из факторов в собственных скоринговых системах для автоматизации анализа закупок, установления торговых лимитов контрагентами или процессов банковского кредитования.

Автор: Роман Корнилюк, д. э. н., финансовый аналитик YouControl

Оставить комментарий

Комментарии | 0

Поиск