Економічні науки

УДК 657.2

Ніколенко Ольга Олексіївна

студентка економічного факультету

Київського національного університету імені Тараса Шевченка

Гура Надія Олександрівна

доктор економічних наук, професор

Київського національного університету імені Тараса Шевченка

ВПЛИВ ПАНДЕМІЇ НА ОЦІНКУ ОЧІКУВАНОГО КРЕДИТНОГО ЗБИТКУ ВІД ТОРГОВОЇ ДЕБІТОРСЬКОЇ ЗАБОРГОВАНОСТІ

Анотація. У статті здійснено аналіз впливу пандемії COVID-19 на практичне застосування моделі оцінки збитків від кредитних операцій, розроблено приклад розрахунку очікуваних кредитних збитків від торгової дебіторської заборгованості в карантинних умовах.

Ключові слова: МСФЗ (IFRS) 9, очікувані кредитні збитки, торгова дебіторська заборгованість, значне збільшення кредитного ризику, пандемія COVID-19.

В період карантину майже у кожного підприємства виникли або значно зросли кредитні ризики. Якщо одне підприємство з різних причин не зможе виконати свої зобов’язання, то внаслідок цього зростає ймовірність виникнення фінансового збитку в іншого підприємства.

Виникнення кредитних ризиків може бути спричинене наступними фінансовими інструментами: торгова дебіторська заборгованість; позики, надані іншим суб’єктам господарювання; фінансові активи, які оцінюються за справедливою вартістю; фінансові активи, які оцінюються за справедливою вартістю через прибутки або збитки, та не вимагають створення резерву; дебіторська заборгованість за орендою в орендодавців; договори про фінансові гарантії; зобов’язання в майбутньому надати позику.

Поточна ситуація може сильно вплинути як на обсяги продажів, так і на здатність покупців погасити дебіторську заборгованість. В результаті, очікуваний кредитний збиток від фінансових активів (у тому числі торгової дебіторської заборгованості) може виявитися набагато більшим, ніж оцінка на основі історичної інформації і попередніх прогнозів.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Вплив COVID-19 на методику оцінки очікуваних кредитних збитків відповідно до МСФЗ 9 «Фінансові інструменти» [1] досліджували зарубіжні  науковці М. Селезнева, М. Кадяєва, В. Каращенко [2-4]. Однак, не зважаючи на низку наукових досліджень, питання залишається актуальним і потребує подальшого дослідження внаслідок динамічних змін макроекономічної ситуації, що спричинені пандемією.

Метою статті є дослідження впливу COVID-19 на застосування моделі оцінки збитків від кредитних операцій та розроблення практичного прикладу коригування розрахунків очікуваного кредитного збитку в теперішніх умовах.

Виклад основного матеріалу. Міжнародний стандарт фінансової звітності 9 «Фінансові інструменти» (МСФЗ (IFRS) 9), ключовою концепцією якого є модель оцінки очікуваних кредитних збитків за фінансовими активами (expected credit losses, ECL), був розроблений з урахуванням загроз фінансової кризи і мав на меті забезпечення учасників ринку капіталу своєчасною і прозорою звітністю перспективного характеру про зміну кредитного ризику, заснованою на обґрунтованій і підтвердженій інформації про минулі події, поточні умови і прогнозовані майбутні економічні умови, яка доступна на звітну дату без надмірних витрат або зусиль [1]. Окрім цього, оцінка очікуваних кредитних збитків повинна відображати неупереджену та виважену з урахуванням ймовірності суму, визначену шляхом оцінки діапазону можливих результатів.

Станом на звітну дату за відсутності значного збільшення кредитного ризику за фінансовим інструментом з моменту первісного визнання організація повинна оцінювати резерв за даним фінансовим інструментом в сумі, що дорівнює 12-місячним ECL. При значному збільшенні кредитного ризику (significant increase in credit risk, SICR) за фінансовим інструментом з моменту первісного визнання, наприклад, в разі наявності простроченої заборгованості понад 30 днів, організація повинна оцінювати резерв під збитки по даному фінансовому інструменту в сумі, що дорівнює ECL за весь термін, а за придбаними або створеними кредитно-знеціненими фінансовими активами – накопичені з моменту первісного визнання зміни ECL за весь термін. Для адекватної оцінки ECL відповідно до МСФЗ (IFRS) 9 в період кризових явищ в економіці, пов’язаних з пандемією, необхідні як об’єктивне відображення впливу сформованих макроекономічних умов при наявності істотної невизначеності та обмеженості інформації про фактичне фінансове становище позичальників, так і облік прогнозної макроекономічної інформації в умовах скорочення ВВП, можливих девальваційних процесів в економіці і безпосереднього впливу зміненого економічного середовища на різні її галузі.

Незважаючи на те, що МСФЗ (IFRS) 9 визначає, що в разі SICR з фінансового активу організація повинна оцінювати оцінний резерв в сумі, що дорівнює ECL за весь його термін, він тим не менш не встановлює однозначні критерії або механістичні підходи ні для визначення факту зростання кредитного ризику, ні для розробки сценаріїв прогнозу макроекономічних показників для цілей оцінки ECL. Замість цього МСФЗ (IFRS) 9 вимагає застосування судження, а також дозволяє організаціям коригувати свій підхід до визначення ECL в різних обставинах.

При цьому ряд припущень, що використовувалися раніше для оцінки ECL, може втратити актуальність в поточному економічному середовищі. Наприклад, надання позичальникам певних класів фінансових активів відстрочки з виплати платежів по кредиту (кредитні канікули) не повинно автоматично приводити до того, що всі ці фінансові інструменти вважаються схильними до SICR при здійсненні оцінки ECL, а зміну ризику дефолту слід розглядати протягом усього терміну фінансового активу. При оцінці прогнозованих умов слід враховувати вплив пандемії в сукупності із заходами державної підтримки, і зміни економічних умов повинні бути відображені в макроекономічних сценаріях і їх вагах. Якщо поточний вплив пандемії не може бути відображено в моделях оцінки ECL, повинна бути розглянута реалізація постмодельних накладень або коригувань моделей оцінки ECL в міру доступності відповідної інформації в умовах схильності економічного середовища до швидких змін.

Примусове закриття підприємств державою – дуже важлива для прогнозування інформація, яка вперше стала доступна тільки в кінці 2019 року в багатьох країнах.

Таким чином, оцінка ECL на кінець 2019 року не включала в себе вплив усіх обмежувальних заходів, прийнятих в 2020 році, щоб зупинити вірус (тому, що інформація не була доступна на звітну дату). Однак, вона повинна включати, принаймні, деяку оцінку впливу пандемії на бізнес.

Тож якщо компанія має торгову дебіторську заборгованість або інші борги компаній, чий бізнес і грошові потоки ймовірно постраждають від обмежувальних заходів, пов’язаних з пандемією, слід включити цю прогнозну інформацію в оцінку ECL наступних періодів.

Основними проблемами при оцінюванні резервів ECL, викликаними впливом COVID-19 є:

• необхідність актуалізації моделі;
• відсутність статистики по кризовим періодам;
• потенційна зміна принципів розподілу заборгованостей по стадіям;
• обмеженість надійних прогнозів;
• зростання технічного прострочення;
• урахування впливу державних антикризових заходів.

Далі наведено приклад оцінки ECL за товарною дебіторською заборгованістю в період пандемії коронавірусу.

Припустимо, що у компанії є боржник, який винен їй 1 000 гр. од. Боржник управляє роздрібною мережею магазинів взуття. У період пандемії коронавірусу місцева влада запровадила карантин, розпорядилися закрити магазини, в результаті чого боржник втрачає виручку. На даний момент боржник не знаходиться в стані банкрутства, але очевидно, що він не зможе погасити борг в терміни, передбачені договором.

Ґрунтуючись на новинах, статистичних моделях сценаріїв розвитку пандемії, підготовлених експертами, і оцінці фінансової звітності боржника, компанія визначила три різні сценарії.

За першим сценарієм карантин завершиться протягом 1 місяця, магазини будуть відкриті і в цьому випадку боржник втратить 10% виручки. Це зниження виручки не вплине на його здатність розрахуватися вчасно в повному обсязі, оскільки його фінансовий стан стабільний. Проте, статистичні моделі розвитку пандемії оцінюють ймовірність такого розвитку подій в 10%.

За другим сценарієм карантин триватиме довше, і магазини будуть відкриті через 6 місяців. У цьому випадку доходи боржника значно скоротяться, але він все одно зможе зберегти бізнес і частково погасити борги, і компанія втратить 30% дебіторської заборгованості. Імовірність такого сценарію 30%.

За третім сценарієм пандемія буде довгою, і магазини будуть відкриті тільки через 1 рік. Боржник збанкрутує, однак, компанія зможете відшкодувати частину дебіторської заборгованості від продажу активів боржника в розмірі 10% (відповідно, збитки компанії складуть 90%). Імовірність такого сценарію 60%.

Можливі сценарії та їх очікувані результати наведено в табл. 1

Таблиця 1

Очікувані збитки за різних сценаріїв розвитку пандемії

Джерело: розроблено автором

Очікуваний кредитний збиток розраховується за формулою:

ECL = Заборгованість × LGD × ймовірність

У розрахунок включено не тільки найбільш ймовірний вихід. В цьому випадку ECL склав би 540 гр. од. Замість цього потрібно зважити всі сценарії і оцінити загальний збиток – 630 гр. од.

Наведений приклад спрощено ілюструє включення нової прогнозної інформації в розрахунок ECL в умовах карантинних заходів, викликаних пандемією.

Висновки і перспективи подальших досліджень. В умовах, коли невідомими факторами залишаються як тривалість ефекту пандемії, так і тривалість часу стабілізації економіки, попередні оцінки ECL в проміжній звітності відповідно до МСФЗ повинні переглядатися регулярно, в міру появи додаткової інформації про рівень впливу пандемії в поточній і довгостроковій перспективах. При оцінці очікуваних кредитних збитків від торгової дебіторської заборгованості необхідно врахувати вплив COVID-19. Для цих цілей може бути використаний один або кілька способів, описаних нижче:

• оновлення та облік прогнозної макроекономічної інформації;
• визначення суми резерву шляхом експертного коригування;
• коригування існуючих моделей.

Дана інформація, нові факти і обставини підлягають постійному моніторингу укладачами звітності із застосуванням положень і принципів вищеназваних рекомендацій, їх відображенням в обліковій політиці щодо застосування МСФЗ 9 в умовах пандемії в тій мірі, в якій вони доречні, виходячи з масштабу і характеру операцій компанії що звітує, з метою забезпечення надійності, послідовності, прозорості та порівнянності розкриття інформації в фінансовій звітності, незважаючи на існуючу невизначеність і швидкі зміни в економічному середовищі.

Література

1. Міжнародний стандарт фінансової звітності 9 (МСФЗ 9). Фінансові інструменти: Стандарт IASB, Міжнародний документ від 01.2012 (редакція від 01.01.2012). URL: http://zakon5.rada.gov.ua/laws/show/929_016
2. Селезнева М. Формування оціночних резервів під очікувані кредитні збитки в умовах невизначеності, викликаної пандемією коронавірусної інфекції, 2020. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-otsenochnyh-rezervov-pod-ozhidaemye-kreditnye-ubytki-v-usloviyah-neopredelennosti-vyzvannoy-pandemiey-koronavirusnoy
3. Кадаєва М. Облік очікуваних кредитних збитків у ситуації невизначеності, викликана поширенням коронавірусної інфекції, 2020. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=42934419
4. Каращенко В. Зміна принципів МСФЗ і потенційних областей обліку під впливом пандемії, 2020. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44439392&pf=1