Клерк.Ру

О налоговых рисках и скоринге контрагентов. Как выстроить систему, которая поможет проверять контрагентов

От редакции: в интернете можно найти подробные методики скоринга. Проблема для пользователей не в ее создании, а в наполнении информацией и настройке бальной системы. Эта статья — описание инструмента с примерами балльных расчетов.

Почему проверка контрагентов снова выходит на первый план

После выпуска письма ФНС от 10 марта 2021 г. N БВ-4-7/3060 «О практике применения статьи 54.1 Налогового кодекса Российской Федерации» появился повод в очередной вспомнить о подтверждении надежности контрагентов. Письмо стало уже традиционным, вызвало многочисленные обсуждения в профессиональной среде и породило немало вопросов о том, что нового хотели донести этим посланием для налоговых органов налогоплательщикам.

А между тем за последние три года информационные системные интеграторы сделали большой шаг вперед, и у налоговых органов появились новые возможности для мониторинга налогоплательщиков. Возможно, это одна из причин для ФНС напомнить налоговым органам на местах о некоторых положениях и принципах налоговых проверок, а налогоплательщикам о необходимости помнить в своей хозяйственной деятельности о рисках которые несет для них применение налоговыми органами статьи 54.1 НК РФ. Поэтому предпринимателям есть повод еще раз задуматься о рисках своих контрагентов.

Этими рисками следует управлять и иметь формальные доказательства, подтверждающие добросовестность вас и вашего контрагента. Последнее также актуально и для самих предпринимателей. Ведь от надежности контрагента зависит и их бизнес.

За три года практика применения статьи 54.1 НК РФ показала, что система оценки надежности контрагента в том или ином виде должна стать частью управления бизнесом. Система должна уметь увидеть признаки повышения рисков контрагентов, как для целей бизнеса, так и в целях подтверждения для налоговых органов. К сожалению, полноценное управление рисками контрагента — это дорогое удовольствие, особенно, для малых и средних предприятий. Их работа в этом направлении ограничивается проверкой контрагента при заключении контракта в одном или нескольких системных интеграторах.

В России существуют несколько систем, интегрирующих данные из государственных источников, таких как ФНС России, Росстат, Федеральной нотариальной палаты, Росреестра, Российского кредитного бюро и других. Есть информационные сервисы СПАРК, СКАН, Налог.ру, Реестр субъектов малого и среднего предпринимательства и другие.

В мировой практике также есть множество интеграторов данных, специализирующихся на различных регионах и странах. Наиболее известный интегратор данных — фирма «Дан энд Брэдстрит», которая собирает информацию примерно о 3 млн. фирм США и Канады.

На их информационной базе возможно создание системы оценки надежности контрагентов. Однако для полноценного и надежного функционирования системы требуется достаточно много дополнительной информации.

Ключевым недостатком информационных сервисов является недостаточная полнота и своевременность информации, на основании которой можно сделать выводы о надежности контрагента.

Эти недостатки обусловлены в первую очередь законодательством РФ , которое определило перечень открытой к публикации информации о хозяйствующих субъектах, их учредителях и финансовом положении.

Бизнес процессы оценки надежности контрагента, оценки рисков контрагентов, неплатежеспособности контрагентов, кредитного риска и рисков ликвидности — это все множество вариантов названий бизнес процессов, реализуются в так называемых скоринговых системах.

Что такое скоринг

Название «скоринг» происходит от английского слова score, то есть «счет».

Первоначально скоринг как название системы оценки клиентов применялся и применяется банками, но в последнее десятилетие скоринг все активнее применяют и компании реального сектора. Скоринговый подход к оценке контрагента в финансово экономическом управлении применяется в качестве инструмента управления рисками ликвидности и кредитными рисками. При этом банковский подход к оценке надежности заемщика существенно отличается от применяемого в компаниях реального сектора. Промежуточными по подходам между банковскими скоринговыми системами и скоринговыми системами организаций реального сектора являются скоринговые системы факторинговых компаний.

В рамках статьи рассмотрим информационную основу скоринговых расчетов надежности контрагента для организаций реального сектора не только в плане прогнозирования или оценки рисков банкротства и ликвидности, но и в части минимизации налоговых рисков, связанных с применением налоговыми органами статьи 54.1 НК РФ.

Информация о контрагенте, о событиях влияющих на его бизнес, об экономической ситуации и уровне спроса и многое другое — это все множественные факторы, влияющие на скоринговые расчеты.

В основе надежности скоринговой системы лежит правильная оценка влияния информации о событии. События могут быть как долговременными, так и разовыми.

В качестве примера долговременного события можно привести результат влияния макроэкономической среды в сфере деятельности, в которой работает бизнес.

Примером разового события, имеющего значительное влияние на оценку надежности контрагента, может быть информация о подаче заявления в регистрирующий орган о реорганизации, опубликованные результаты арбитражного процесса с участием контрагента, факт смены собственника или высшего менеджмента.

Отдельно стоит отметить информацию, которая влияет на налоговые риски связанные с контрагентом.

Также значение имеет косвенная информация, например наличие лицензий, публикации в СМИ, штатная численность, наличие вакансий и т.д.

При создании скоринговой системы в организации реального сектора необходимо четко определить задачи, стоящие перед системой, перечень необходимой информации, которую следует оценить с точки зрения ее полноты, своевременности и надежности. Надо сказать, что информации, полностью удовлетворяющей требованиям полноты, своевременности и надежности, практически нет. Наиболее надежной и достоверной является только информация о разовых событиях и информация, формируемая внутри хозяйствующего субьекта .

На практике в условиях недостаточности и несвоевременности информации результат скоринговых расчетов формируется на основании нескольких оценок посредством применения весов влияния каждой оценки.

Несмотря на сложность и неоднозначность скоринговых расчетов, накоплена достаточно большая методология и практика скоринга. Интеграторы данных предлагают собственные скоринговые расчеты по организациям. И их оценки также могут быть полезны в вашей системе.

В качестве примера можно привести Репутационный индекс, формируемый в СПАРК по организациям реального сектора .

Это комплексный показатель, определяющий факторы риска по информации из СПАРК , который определяется по наихудшему значению из трех индексов:

  • должной осмотрительности;
  • финансового риска;
  • платежной дисциплины.

1.Индекс должной осмотрительности (ИДО).

По информации из СПАРК, ИДО — это результат скорингового расчета по 39 факторам, который позволяет оценить вероятность того, что контрагент не является «однодневкой». «брошенным активом», «транзитной единицей». Индекс постоянно уточняется и тестируется.

2. Индекс финансового риска (ИФР).

ИФР оценивает вероятность неплатежеспособности или возникновения финансовых проблем у контрагента. Индекс базируется на методологии финансового анализа и требует постоянного уточнения.

3. Индекс платежной дисциплины (Paydex).

Это аналитический показатель, отражающий средний фактический срок исполнения компанией своих финансовых обязательств по контракта. Индекс важен своими изменениями по времени, по нему можно судить о тенденциях финансового положения у контрагента.

Основным недостатком в использовании данных СПАРК является запаздывание информации. Наибольшая задержка — по финансовым индексам, так как они определяются по данным годовых отчетов. Также, часть информации, например, для расчета платежной дисциплины — может отсутствовать.

Схема простой системы скоринга

Ниже приводится принципиальная схема простой системы скоринга, не требующей построения сложных вычислительных систем доступной для любого квалифицированного бухгалтера владеющего навыками работы с компьютером.

Вся информация о контрагенте разделены на 6 групп:

  1. Показатели профиля;
  2. Репутация
  3. Финансовая оценка;
  4. Налоговые и прочие социальные обязательства;
  5. Показатели, основанных на истории взаимоотношений с контрагентом;
  6. Макроэкономические показатели.

И источники информации — это:

1. Данные, предоставляемые непосредственно контрагентом (что должно быть предусмотрено договором на этапе его заключения).

2. Данные из открытых внешних источников (СПАРК), а также кредитных учреждений.

3. Собственные данные.

Примерный перечень показателей и их источник приводится ниже.

Таблица № 1.

Группа показателей

Перечень исходных показателей в группе

Источник информации

1 группа показателей

«Показатели профиля компании»

1.1. Организационно-правовая форма;

1.2.Принадлежность к холдингу, группе, аффилированность;

1.3.Индустриальная принадлежность;

1.4.Региональная диверсификация;

1.5.Доля на рынке;

1.6.Диверсификация бизнеса;

1.7.Подтверждение срока активности на рынке;

1.8.Структура акционерного капитала компании;

1.9.Количество сотрудников

СПАРК

2 группа показателей

«Внешняя репутация»

2.1.Репутационные индексы СПАРК:

2.1.1.Должная осмотрительность,

2.1.2. Финансовый риск,

2.1.3. Платежная дисциплина.

2.2. Арбитражные дела

СПАРК

 

3 группа показателей

«Финансовая оценка компании»

Показатели бухгалтерской отчетности контрагента (бухгалтерского баланса, отчета о финансовых результатах, отчета о движении денежных средств и прочих расшифровок к ним)

Данные контрагента, СПАРК

4 группа показателей

«Налоговые и прочие социальные обязательства»

Задолженность по бюджетным обязательствам, по заработной плате, во внебюджетные фонды.

Данные контрагента, СПАРК

5 группа показателей

«Показатели, основанные на истории взаимоотношений с контрагентом»

5.1.Период взаимоотношений с контрагентом в рамках договоров.

5.2. Просрочки платежей.

5.3.Объемы выполняемых работ по текущим сделкам (договорам) , а также выполненные объемы работ по сделкам (договорам) если их выполнение пришлось на период за два предыдущих календарных года

5.4. Просроченная задолженность.

5.5. Отсутствие контрагента в списке неблагонадежных контрагентов.

Собственная информация

6 группа показателей

«Макроэкономические показатели»

6.1.Региональный риск.

6.2.Инфляция.

6.3.Критические изменения в отрасли/области деятельности (серьёзный обвал, повышение цен на рынке, катастрофы, форс-мажор, изменение законодательства и т.п.).

Внешняя информация, СПАРК

Укрупненное описание бизнес процесса скорингового расчета выглядит примерно так:

Цель расчета — определение уровня рисков надежности контрагента.

На основании собственного опыта и сложившейся практики формализуем влияние каждой группы показателей на надежность контрагента. Исходим из того, что шкалу надежности, итог расчета мы хотим оценить в условных баллах — в 100 бальном диапазоне. Принимаем, что:

  • от 80 до 100 баллов — это показатель высокой надежности контрагента;
  • от 50 до 79 баллов — приемлемой надежности;
  • от 25 до 49 баллов — низкой надежности;
  • ниже 24 считаем уровнем ненадежности.

Таблица 2 (цифры условные)

Бальная оценка показателя

Уровень надежности

80- 100

высокий

50-79

Средний (приемлемый)

25-49

Низкий (спорный)

Меньше 24

неприемлемый

Определяем оценку влияния каждой группы показателей на конечный результат оценки. Наиболее сильно и значимо на надежность контрагента влияет его финансовое состояние. Поэтому на него падает 50-60 % влияния. Финансовое состояние, как правило, определяется методами финансового анализа. Выбор показателей и методик для оценки финансового состояния очень обширен и органичен только количеством информации.

Также, исходя из здравого смысла и опыта, оценивается влияние других показателей.

Таблица 3 (цифры условные)

Группа показателей

Степень влияния в %

1.Показатели профиля;

5

2.Репутация

5

3.Финансовая оценка;

50

4.Налоговые и прочие социальные обязательства;

20

5.Показатели, основанных на истории взаимоотношений с контрагентом;

15

6.Макроэкономические показатели

5

Итого

100

Внутри группы каждый показатель оценивается как минимум по трем-четырем позициям , и каждой позиции присваивается балл.Таб.4(цифры условные)

Оценка показателя

Хорошо

Приемлемо

Удовлетворительно

Плохо

Баллы оценки

100

50

10

0

Чем позиций больше, тем более чувствительной и точной будет модель.

В наиболее чувствительных моделях бальная оценка может иметь сложный подбор показателя. В этом случае таблица 4 будет иметь более сложный вид.

Значени показателя

от ... до....

от ... до....

от ... до....

от ... до....

от ... до....

от ... до....

от ... до....

от ... до....

от ... до....

Баллы оценки

....

....

....

....

....

....

....

....

....

Ряд показателей, например, показатели финансового анализа, могут состоять из интегрированной оценки полученной из нескольких моделей. Например, показатель вероятности банкротства, как правило, оценивается несколькими моделями расчета.

На следующем этапе происходит расчет средней оценки балла в группе.

Таблица 5 (цифры условные)

Показатель

Бальная оценка из таб.4

Показатель 1

50

Показатель 2

10

Показатель 3

50

Показатель 4

100

Итого

210

Среднее значение

210 / 4=52,5

На последнем этапе определяется средневзвешенная бальная оценка.

Таблица 6 (цифры условные)

Группа показателей

Степень влияния в %

Бальная оценка (из таб.5)

Бальная оценка с учетом степени влияния

1.Показатели профиля;

5

40

40*0.05=2

2.Репутация

5

60

40*0.05=3

3.Финансовая оценка;

50

60

60*05=30

4.Налоговые и прочие социальные обязательства;

20

70

70*0.2=14

5.Показатели, основанных на истории взаимоотношений с контрагентом;

15

80

80*0.15=12

6.Макроэкономические показатели

5

80

80*0.05=4

Итого

100

 

65

Результат 65 баллов, исходя из принятого уровня оценки (Таб.2) уровень надежности средний (приемлемый).

Но следует помнить о влиянии разовых фактов, не поддающихся цифровой формализации, но значительно ухудшающих уровень надежности контрагентов. Например информация о подаче заявления в арбитражный суд с иском на сумму, превышающую активы компании, и приводящих в случае удовлетворения иска к банкротству компании. Такой показатель подразумевается в нашем примере в блоке 2. Репутация, 2.2.Арбитражные дела. Или попадание компании в список неблагонадежных. Такие разовые факторы делают дальнейший расчет бессмысленным.

Полученная скоринговая оценка отражает текущее состояние вашего контрагента с поправкой, что часть информации может уже устареть. Это вносит дополнительные риски при осмыслении полученного результата. Большое значение для понимания риска имеют тенденции изменения балов в группах и самого скорингового расчета. Ухудшение бальной оценки ,даже не приводящей к выходу ее в другой диапазон скорингового расчета, может свидетельствоват о процессах, которые вам неизвестны.

В заключение несколько противоречивый совет. Следует помнить, что, не смотря на то, что перечень информации и формируемых на ее основе показателей (факторов), а также их влияние на результат оценки, подвержены изменениям, одним из требований к скоринговым расчетам рассматривается возможность сопоставимости результатов оценок, выполненных в разные периоды. Сопоставимость достигается за счет единых принципов оценки и единой методологии расчетов показателей. Скоринговая модель требует постоянной настройки. Актуальность каждого показателя, его степень влияния на результат скоринговых расчетов должны постоянно подтверждаться и в случае необходимости пересматриваться.

Подборка полезных мероприятий

Разместить
📌 Реклама