Статья опубликована в журнале «Российское предпринимательство»9 / 2011

Оценка платежеспособности контрагентов логистической системы с использованием скоринговой модели

Сычева Татьяна Федоровна, Аспирант дорожно-транспортного факультета Ростовский государственный строительный университет, Россия

Assessing the Solvency of Counterparties in a Logistics System Using the Scoring Model - View in English

 Читать текст |  Скачать PDF | Загрузок: 33

Аннотация:
Предприятиям необходимо знать своего логистического контрагента, его поведение, запросы, возможности. Поэтому и нужны технологии, позволяющие динамично оценивать поведение контрагента по ряду параметров, в частности скоринговая модель оценки надежности контрагентов в логистической системе.
Цитировать публикацию:
Сычева Т.Ф. Оценка платежеспособности контрагентов логистической системы с использованием скоринговой модели // Российское предпринимательство. – 2011. – Том 12. – № 9. – С. 56-62.

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241


Контрагенты, они же логистические посредники, в логистических системах занимаются различными видами деятельности: перевозкой, экспедированием, складскими работами.

Особенностями конкретных фирм – логистических контрагентов, существенно влияющими на процесс формирования логистической системы, являются [4]:

– форма собственности и организационно-правовая форма;

– различия в характере и целях функционирования;

– различная мощность и концентрация капитала, технологическое оборудование, ресурсы;

– рассредоточение инфраструктуры, трудовых, материальных и других ресурсов на большой территории и др.

Отсюда следует, что их недобросовестная работа может приводить к срывам поставок, простоям, потере клиентов, штрафам и прочим финансовым проблемам. Поэтому необходимо тщательнее подходить к их отбору и выбору механизма принятия решения.

Методика выбора клиентов

Для разработки механизма принятия решения возьмем за основу принципы, заложенные в возможностях использования скоринговой модели.

Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе ретроспективного анализа деятельности контрагентов предприятие определяет, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный контрагент выполнит заказ.
В ходе ведения хозяйственной деятельности любая компания неизбежно сталкивается с необходимостью приобретения услуг, оказываемых другими участниками рынка, то есть контрагентами.

Проверка взаимоотношений компании с ее контрагентами является практически обязательным этапом, поскольку именно ошибки выбора, оформления и реализации хозяйственных отношений с контрагентами становятся наиболее распространенным поводом для возникновения проблем [1].

При выборе необходимо сделать запрос следующих документов и информации у потенциального контрагента:

– копии учредительных документов;

– копии свидетельства о регистрации в ЕГРЮЛ;

– копии свидетельства о постановке на учет в налоговом органе;

– копии лицензии (если деятельность контрагента подлежит лицензированию);

– копии доверенности или приказа, подтверждающего право руководителя подписывать документы;

– информации о том, не привлекался ли руководитель организации к налоговой или административной ответственности;

– приказ о назначении главного бухгалтера;

– карточку из банка с образцами первой и второй подписи;

– бухгалтерскую отчетность контрагента за отчетный период, предшествующий заключению договора; 

– налоговые декларации по НДС с отметкой налогового органа.

Название документу, содержащему процедуру выбора контрагентов, каждая организация может выбрать самостоятельно, например: «Руководство по выбору контрагентов». В данный документ входит результирующая информация, для получения которой разработчик должен:

1. Определить отдел (группу сотрудников), ведущий переговоры с потенциальными контрагентами о заключении договора на выполнение работ, оказание услуг, и закрепить его обязанность по запросу у потенциального контрагента определенного перечня документов (с учетом перечня документов, упомянутых выше).

2. После получения данных документов закрепить за юридическим отделом компании обязанность по проведению юридического анализа данных документов, результаты которого будут фиксироваться в виде справки/отчета.

3. Параллельно с тем, как юридический департамент будет проводить юридический анализ полученных документов, необходимо провести сбор дополнительной информации о потенциальном контрагенте из общедоступных источников информации либо платных баз данных, которые помогут сформировать представление о контрагенте. По результатам сбора дополнительной информации необходимо сформировать "досье" на потенциального контрагента.

4. Установить лица, которые ответственны за принятие решения об утверждении потенциального контрагента в качестве контрагента компании (на основании собранного досье и информации, предоставленной юридическим отделом после проведения юридического анализа документов потенциального контрагента).

Заключение договора

После того, как решение о сотрудничестве с данным контрагентом принято компанией, наступает следующий этап – заключение договора. На данном этапе желательно предусмотреть ряд процедур, которые свидетельствовали бы о том, что компания проявляет должную осмотрительность при выборе контрагента.

Во-первых, если возможно, то пригласить уполномоченных представителей контрагента на встречу для подписания договора. Так у компании появится уверенность в том, что договор подписан уполномоченным на то лицом, и его подпись на документе подлинная. Если такой вариант развития событий невозможен в силу ряда причин (например, большое количество контрагентов, контрагент находится в другом регионе), то риск того, что договор будет подписан неустановленным лицом, возрастает.

Во-вторых, следует сохранять всю переписку с выбранным контрагентом с формулировками условий договора, планируемых сроков выполнения работ и других условий взаимодействия с ним.

Кроме того, целесообразно предусмотреть процедуры проверки добросовестности контрагентов в период сотрудничества с ними. Например, периодически запрашивать у них документы, подтверждающие исполнение ими своих обязанностей.

Не стоит упоминать, что вышеизложенные меры должны быть не только формализованы в отдельном внутреннем документе компании, но и постоянно применяться на практике.

Помимо всего вышеизложенного особое внимание следует уделить наличию и качеству документов, фактически подтверждающих проведение соответствующих хозяйственных операций с контрагентами (договоры, счета, счета-фактуры, акты, иные первичные документы) [3].

Скоринг нужен для повышения качества предоставляемых логистических услуг, так как позволяет отслеживать текущий уровень логистического сервиса в системе и определять эффективные меры в отношении логистических контрагентов в случае задержки или не выполнения ими той или иной услуги.

Если скоринговая модель достаточно подробная и точная, детально проработанная, то предприятие с высокой долей вероятности может утверждать, что такие-то недобросовестные контрагенты создадут ему проблемы при заключении нового контракта, и тогда эти данные можно использовать при расчете, например, бизнес-плана, определять эффективные точки продаж, учитывать территориальный фактор, исключая те виды логистических услуг, которые не будут иметь спроса в том или ином регионе.

Скоринговое решение по выбору логистического контрагента построено на опыте разработки, которая прямо или косвенно используются в скоринговых центрах различных стран. Работа для американских клиентов позволила инкапсулировать (здесь – инкапсуля́ция - свойство языка программирования, позволяющее объединить данные и код в объект и скрыть реализацию объекта от пользователя, при этом пользователю предоставляется только спецификация или интерфейс объекта и он может взаимодействовать с объектом только через этот интерфейс), в решение подходы развитых стран.

Опыт развивающихся стран (например, Южной Америки) помог адаптировать решение под быстроменяющиеся рынки. А опыт стран СНГ (Украина, Белоруссия) продемонстрировал возможность работы при нехватке или отсутствии первичной информации. Такой опыт привел к тому, что решение поддерживает целый спектр моделей (см. табл. на с. 61), предпочтительных при различных ситуациях [2, 5].

Таблица

Основные модели, применяемые при оценке контрагентов
логистической системы

Ситуация

Основные преимущества модели

Оптимальная модель

Информация о контрагенте недостаточна

Экспертная модель (простая балльная)

– не требуются исторические данные о контрагентах

Информация о контрагентах недостаточна или отсутствует, имеется экспертиза аналитиков

FUZZY logic инструментарий (попытка применить в программировании человекоподобное мышление)

– модель строится на основе экспертных знаний;

– не требуется специальных знаний;

– оптимальный вариант для организаций, только входящих на рынок

Информация о контрагентах имеется, но ограничена, имеет простую структуру, очевидны явные зависимости

Модель на основе логистической регрессии

– модель строится на тестовом наборе данных;

– часто применяется для задач прогнозирования и квалификации;

– большой выбор производных методов анализа;

– требуются специальные знания

Информация о контрагентах имеется, но ограничена, имеет сложную разобщенную структуру

Модель на основе деревьев решений

– способ предоставления правил в последовательной структуре;

– под правилом подразумевается логическая структура «если..., то...»;

– дерево строится на основе тренировочного набора данных;

– возможен анализ причин отказа

Информация о контрагентах имеет сложную структуру, искажена некорректными значениями

Нейронные сети

– нелинейная модель;

– работает на принципах, аналогичных нервной ткани, способна к обучению;

– строится на основе тренировочного набора данных;

– трудоемкий процесс выбора и настройки модели

Необходима сегментация контрагентов для разработки новых логистических цепей

Кластерный анализ и самоорганизующиеся карты Кохонена

– кластерный анализ и самоорганизующиеся карты помогают найти и изучить похожие группы записей в наборе данных;

– часто используется в системах прогнозирования;

– позволяет выявить скрытые зависимости;

– дает возможность визуального анализа данных

 

В упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных показателей, для измерения логистической активности контрагентов. В результате получается интегральный показатель (score); чем он выше, тем выше надежность оцениваемого логистического контрагента. Используя полученный результат, предприятие может упорядочить своих контрагентов по степени их надежности.

Интегральный показатель каждого логистического контрагента сравнивается с числовым порогом, который, по сути, является порогом рентабельности логистической системы. Контрагенты, у которых интегральный показатель поподает выше этой линии являются приоритетными при распределении заказов, контрагенты с интегральным показателем ниже этой линии – нет.

Вывод

Сложность создания скоринговой модели для логистической системы заключается в определении того, какие характеристики контрагентов следует включать в модель и какие весовые коэффициенты им присвоить. Основной принцип применения скоринговой модели в логистической системе – это ее способность к постоянному развитию.


Издание научных монографий от 15 т.р.!

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Акофф Р. Искусство решения проблем. − М.: Мир, 1982.
2. Андреева Г. Скоринг как метод оценки кредитного риска // Банковские технологии.
3. Миротин Л.Б., Ташбаев Ы.Э., Порошина О.Г. Эффективная логистика. − М.: Экзамен, 2002. – 160 с.
4. Ташбаев Ы.Э., Демина И.П. Задача выбора оператора доставки груза различными видами транспорта // Сборник материалов Московского международного логистического форума «Бизнес и логистика – 2003». – М.: Координационный совет по логистике, 2003. – С. 180−190.
5. Веретенников Д. Скидка за поведение [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.expert.ru/printissues/d/2007/04/otvetstvennyi_zaemschik/