КОВАЛЕНКО И.С., студент, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

 КОВАЛЕНКО О.А., доцент кафедры экономики и экономической безопасности, Волжский институт экономики, педагогики и права, кандидат экономических наук, доцент

Система электронного рейтинга
контрагентов малого бизнеса

Статья посвящена разработке компьютерной системы для построения электронного рейтинга контрагентов малого бизнеса при планировании обязательств. Для более объективной оценки был проанализирован ряд научных работ, посвященных разработке математических моделей построения рейтинга, подобрана оптимальная формула для расчета итогового рейтинга, позволяющая настраивать оцениваемые параметры и коррелировать новые параметры с общим рейтингом

В эпоху перехода к цифровой экономике возможность компьютерного построения рейтингов, оценок контрагентов для субъектов малого бизнеса приобретает особую важность. Современные компьютерные технологии стремительно развиваются в этом направлении, создаются интернет-ресурсы, которые систематически накапливают данные, предоставляя своим пользователям реестры с различного рода информацией. Именно это и обеспечивает общедоступность необходимой для анализа информации и позволяет реализовывать автоматизированную систему подсчета рейтинга.

Проблемы учета и контроля у предпринимателей находятся всегда в центре внимания. Оперативная информация об обязательствах позволяет настроить бесперебойную деятельность экономического субъекта, вовремя реагировать на изменение внешней предпринимательской среды.

Учет обязательств является системой накопления обоснованной и документально подтвержденной информации о состоянии обязательств, фактах возникновения и погашения обязательств, классификации обязательств по контрагентам и срокам погашения и др. Контроль – это инструмент предупреждения негативных последствий заключения сделок с контрагентами, выполнения обязательств перед государством, недостоверного отражения обязательств в учете. В целом учет и контроль обязательств составляют комплексную информационную базу для принятия ключевых в бизнесе управленческих решений, направленных на прирост только положительных финансовых результатов.

Тема рейтинговых технологий оценки надежности контрагентов на сегодня является актуальной и активно обсуждается в научном сообществе. Так, М.Д. Акатьева в своей работе представила список рисков, возникающих при взаимодействии с потенциально опасными и недобросовестными контрагентами [6]. Е.С. Васютина описала сущность и место рейтинговых технологий в принятии управленческих решений [7]. Е.Г. Загузина разработала подход к оценке платежеспособности контрагента на основе имеющихся у организации показателей о данном контрагенте [5]. М.В. Бессмертный и Е.М. Хацкевич описали методики оценок кредитного риска нового и постоянного контрагентов на предприятиях реального сектора экономики [19].

В условиях острой необходимости автоматизированного механизма мониторинга надежности контрагентов компьютерная система электронного рейтинга контрагентов становится значимой мерой поддержки малого предпринимательства. Компьютерная система электронного рейтинга контрагентов малого бизнеса обеспечит автоматизацию процесса обработки входных данных и подсчета рейтинга. Эта система позволит также получать статистику и анализ данных посредством хранения истории проверок контрагентов.

Автоматизация процесса подсчета рейтинга существенно сократит время проверки потенциального партнера, что позитивно скажется на работе с клиентами и выявит недобросовестных контрагентов. Математическая модель, с помощью которой выполняется подсчет итоговой оценки, реализует комплексный учет различных характеристик субъекта малого бизнеса. Данная модель имеет ряд настраиваемых параметров, что обеспечивает адаптивность и возможность корреляции с другими независимыми рейтинговыми системами.

При работе любой коммерческой организации, в том числе и субъекта малого бизнеса, возникает целое множество обязательств по договорам. Не все обязательства контрагентов погашаются вовремя, а часть из них остается вообще не погашенной. Проблема неплатежей в современных экономических условиях стоит перед субъектами малого бизнеса особенно остро. Последствия нарастания данной проблемы приводят субъектов к неизбежному банкротству.

Для предупреждения неплатежей субъектам малого предпринимательства необходимо оценивать контрагентов на предмет надежности партнерства. Для этих целей может быть применена компьютерная система электронного рейтинга надежности контрагентов для малого бизнеса.

В компьютерной системе электронного рейтинга надежности контрагентов для малого бизнеса оценка контрагентов осуществляется по множеству критериев, оценивающих как экономическое состояние потенциального партнера, так и его добросовестность. Вся информация, использованная для сбора данных, а также и сами данные о контрагенте находятся в публичном доступе. В результате проверки составляется рейтинг, при помощи которого можно с легкостью выявить надежных партнеров.

Одной из главных проблем, возникающих при взаимодействии с партнерами, является банкротство юридических лиц. По данным Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП), последние восемь лет квартал к кварталу растет число банкротств юридических лиц, и к концу 2017 года их рост достиг 12,4%, что всего лишь на 2,1% ниже показателей кризисного 2009 года. На рис. 1 представлена динамика количества банкротств в экономике России, опубликованная ЦМАКП [1, с. 3].

Рисунок 1. Динамика количества банкротств в экономике России по данным ЦМАПК

Банкротство – это не единственный критерий оценки контрагентов, помимо этого существует множество других критериев, которые требуют учета при проверке контрагента. В данный момент существуют различные государственные реестры, которые используются для получения правдивой информации о контрагенте. Каждый из реестров содержит в себе определенные показатели, согласно которым возможно идентифицировать факторы, инициирующие угрозы экономической безопасности субъекта, при возникновении обязательств. В таблице 1 представлен перечень реестров с указанием оцениваемых параметров.

Таблица 1. Источники регистрационных значений деятельности контрагентов, показателей правового состояния контрагентов

Кроме государственных реестров, система осуществляет анализ финансового состояния контрагента на основании бухгалтерского баланса. Бухгалтерский баланс – это одна из основных составляющих бухгалтерской отчетности. В соответствии с международными правилами финансовой отчетности баланс содержит данные об активах, обязательствах и собственном капитале. Бухгалтерский баланс характеризует имущественное и финансовое состояние организации в денежной оценке на отчетную дату [2].

Бухгалтерский баланс играет значительную роль при оценке надежности контрагентов. Для этой цели субъектам малого предпринимательства необходим некий упрощенный программный комплекс, позволяющий в автоматическом режиме проводить анализ бухгалтерского баланса. Результатом такого анализа должен быть вывод о финансовом состоянии контрагентов и имеющихся у них рисков потери ликвидности и платежеспособности, рисков утраты финансовой устойчивости.

Компьютерная система электронного рейтинга надежности контрагентов для малого бизнеса позволяет:

• во-первых, проверить регистрационные значения деятельности контрагентов;
• во-вторых, исследовать правовое состояние контрагентов;
• в-третьих, оценить финансовое состояние контрагентов.

Проверка регистрационных данных в компьютерной системе электронного рейтинга надежности контрагентов для малого бизнеса осуществляется по кодам общероссийских классификаторов, присваиваемым при регистрации контрагентов, а также при внесении записей в единый государственный реестр юридических лиц и индивидуальных предпринимателей через официальные сайты государственных реестров.

Правовое состояние отражает совокупность юридически значимых действий контрагента, судебных дел, а также состояния исполнительных производств. Для исследования правового состояния контрагентов в компьютерную систему электронного рейтинга надежности контрагентов для малого бизнеса включены такие показатели оценки надежности контрагента, как участие контрагента в судебных разбирательствах в качестве ответчика, нахождение контрагента на стадии ликвидации и реорганизации, применение процедур банкротства к контрагенту, добросовестность контрагента, наличие исполнительных производств, наличие вруководящем составе контрагента дисквалифицированных лиц, наличие решений о предстоящем исключении недействующих юридических лиц из ЕГРЮЛ.

Оценка финансового состояния в базовой версии компьютерной системы электронного рейтинга надежности контрагентов для малого бизнеса реализована через расчет характеристик признаков «хорошего» баланса, риска потери ликвидности (платежеспособности), утраты финансовой устойчивости баланса, определение класса финансового состояния контрагента.

Сама система построена на архитектуре «Клиент-сервер», где в качестве сервера выступает MySQLServer, а в качестве клиента – оконное приложение, разработанное на языке программирования Python с использованием фреймворка PyQt. Все элементы управления скомпонованы в интуитивно понятный интерфейс, позволяющий работать пользователям, не имеющим специальных компьютерных навыков. Выбор языка программирования Python обусловлен наличием всех необходимых инструментариев.

При построении математической модели подсчета рейтинга надежности контрагентов в приоритете было несколько его функций:

• динамическое расширение оцениваемых параметров;
• тонкая настройка балльной системы.

В системе предусмотрены параметры по умолчанию. Для обеспечения научного объяснения этих параметров использовалась методика оценивания, описанная в статье О.А. Коваленко [3]. В данной статье представлены все оцениваемые параметры с указанием оценки каждого из них. Указанная методика подходит для описанной системы, так как учитывает совокупность различных источников, а также позволяет осуществлять расчет рейтинга, добавляя новые критерии оценивания.

Каждый из критериев имеет в себе ту или иную информацию, содержание которой обуславливает оценку. Совокупность этих оценок представляет собой рейтинг, на основе которого составляется прогноз. На рис. 2 представлена схема оценивания параметров.

Для создания собственного критерия пользователю необходимо ввести ряд параметров:

• описание критерия;
• инструкция по определению оценки;
• баллы для каждого из исходов критерия;
• значимость критерия.

В описании критерия содержится научное объяснение этого критерия и ставится вопрос, ответом на который будет тот или иной исход. Инструкция как раз и необходима для определения постановки баллов, в ней находятся все исходы критерия. Для оценки этих исходов используются баллы, которые необходимо определить для подсчета оценки за критерий. Значимость критерия – это вес критерия по сравнению с остальными критериями. Например, критерии, имеющие информацию о финансовом положении контрагента, имеют больший вес, чем критерии, показывающие отсутствие судимостей. Каждый пользователь определяет необходимые приоритеты по расстановке веса в зависимости от своих потребностей.

Математическая модель, разработанная для обеспечения мобильности и объективности подсчета рейтинга, представляет алгоритм подсчета рейтинга, а также формулу для конечного подсчета. Краткое описание этой модели было опубликовано в трудах «Авиация и космонавтика – 2017» [4].

Основная цель при разработке данной модели – адаптивность под различные критерии. Расчет итогового рейтинга производится по формуле:

где

• x_i – значение i-го фактора;
• v_i – вес i-го фактора;
• n – количество факторов, участвующих в расчете R.

Наивысший рейтинг имеет контрагент с наименьшим показателем R, при этом степень риска неплатежей в результате заключения сделки минимальна.

Алгоритм подсчета рейтинга подразумевает под собой способ оценки каждого из параметров и определения веса для каждого из параметров (уровень значимости). Для правильной и корректной оценки каждого из параметров предусмотрены баллы за каждый исход параметра, то есть каждый параметр будет иметь оценку от 0 до n, где n – это количество исходов в параметре. На рис. 2 изображена схема оценивания параметров.

Рисунок 2. Схема оценивания параметров подсчета рейтинга

Вес параметра предназначен для выделения более значимых критериев оценки, его значение изменяется от 1 до n, где n – любое натуральное число. Для более тонкой настройки пользователю предоставлена возможность изменять настройки подсчета итоговой оценки каждого из критериев. За счет этого удалось реализовать возможность добавления собственных критериев и производить корреляцию с другими рейтингами.

Разработка программы проходила в несколько этапов (см. рис. 3).

Рисунок 3. Этапы разработки программы

Проектирование базы данных заключается в построении связанных между собой таблиц. Для хранения данных было принято решение использовать MySQLServer. Набор таблиц должен обеспечивать гибкость системы и позволять пользователю настраивать данные под свои задачи.

Для обеспечения работоспособности программного комплекса необходимо хранить несколько видов данных о контрагенте:

1. Общая информация (наименование, ИНН, КПП, контактные данные и т.д.) (см. рис. 4).
2. Данные бухгалтерского баланса (см. рис. 5).
3. Информация о структуре рейтинга и значение рейтинга (см. рис. 6).

Рисунок 4. Схема базы данных. Таблицы для хранения общей информации

Рисунок 5. Схема базы данных. Таблицы для хранения данных из бухгалтерского баланса

Рисунок 6. Схема базы данных. Таблицы для хранения структуры рейтинга и значения рейтинга

На рис. 4 представлена схема таблиц для хранения общей информации о контрагенте, данная схема позволяет пользователю создавать для себя необходимые поля, в которых будут храниться необходимые данные о контрагенте. В программе предусмотрены параметры по умолчанию, они представляют собой стандартный набор критериев, которые необходимы для расчета рейтинга.

Таблица с наименованием kontragent_info является связующей для всех таблиц, она содержит в себе уникальный id каждого контрагента и тип бизнеса (ИП, ООО, ПАО (ОАО), АО (ЗАО) и т.д.).

На рис. 6 представлена схема таблиц для хранения данных бухгалтерского баланса. Бухгалтерский баланс представляет собой таблицу, которая разделена на две категории («АКТИВ», «ПАССИВ»), в свою очередь, каждая из категорий имеет несколько подкатегорий («ВНЕОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ», «ОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ», «КАПИТАЛ И РЕЗЕРВЫ», «ДОЛГОСРОЧНЫЕ РЕЗЕРВЫ», «КРАТКОСРОЧНЫЕ РЕЗЕРВЫ») и, наконец, каждая из подкатегорий имеет уникальное поле со значением и уникальным кодом.

На рис. 7 представлена установленная форма бухгалтерского баланса в формате *.xlsx. Данная форма установлена приказом Министерства финансов № 66н от 02.07.2010 г. В случае если форма бухгалтерского баланса будет изменена, предлагаемая схема таблиц позволит без особого труда внести соответствующие коррективы.

Рисунок 7. Установленная форма бухгалтерского баланса

На рис. 6 представлена схема таблиц, содержащих в себе структуру рейтинга и значения рейтинга каждого из контрагентов. Данная схема была разработана с учетом поставленных задач. Пользователь может менять оценки по каждому из критериев оценивания и вес каждого критерия. Это позволяет настраивать расчет рейтинга под конкретные задачи.

Вторым этапом разработки программного комплекса является разработка структуры программы. Для обеспечения быстрого и удобного получения данных из базы данных было решено использовать структуру программы, представленной на рис. 8.

Рисунок 8. Структура программного комплекса

На схеме, представленной выше, можно увидеть, что программный комплекс состоит из трех модулей (MySQLServer, kontragent_db, kontragent_gui). Класс kontragent_db предназначен для взаимодействия с сервером приложения. В нем реализованы все методы для получения и отправки данных.

Для реализации данного модуля использовалась библиотека MySQLdb. Классkontragent_gui является клиентским оконным приложением, он включает в себя ряд дочерних классов, реализующих дочерние окна. Данный класс является некой оболочкой для информации в базе данных, предоставляя возможность визуального редактирования входящей информации и просмотра необходимой информации из базы данных.

Завершающим этапом разработки является пользовательский интерфейс программы, он состоит из нескольких вкладок, каждая из вкладок предназначена для решения определенных задач. Например, вкладка «Контрагенты» предназначена для работы с контрагентами (просмотр, изменение, создание), вкладка «Настройки» предназначена для тонкой настройки рейтинга, создания новых критериев оценки и т.д. Все элементы управления интуитивно понятные, управление программой не требует специализированных навыков в области компьютерных наук.

Для разработки пользовательского интерфейса было принято использовать фреймворк PyQT, это обеспечивает кроссплатформенность программного обеспечения.

1. ЦМАКП – Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования[Электронный ресурс] // Банкротства юридических лиц в России. // Банкротства юридических лиц в России: основные тенденции IV квартал 2017. URL: http://www.forecast.ru/_ARCHIVE/Analitics/PROM/2017/Bnkrpc-4-17.pdf.
2. Википедия [Электронный ресурс] // Бухгалтерский баланс. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Бухгалтерский_баланс.
3. Коваленко О.А. Учет факторов, инициирующих угрозы экономической безопасности субъектов малого предпринимательства при возникновении обязательств. // «Аудит и финансовый анализ», № 5, 2015 г. – С. 428-433.
4. Коваленко И.С., Костиков Ю.А. Разработка компьютерной системы для математического расчета рейтинга контрагентов малого бизнеса// 16-я Международная конференция «Авиация и космонавтика – 2017». 2017 г. – С. 388-389.
5. Сучкова Е.А. Применение методов компьютерной лингвистики для поиска и оценки потенциальных контрагентов.// «Интеллектуальные системы в производстве», № 2, 2016 г. – С. 85-88.
6. Акатьева М.Д. Выбор и оценка контрагентов в условиях повышения риска неисполнения хозяйственных договоров.// «Бухгалтерский учет в издательстве и полиграфии», № 1, 2015 г. – С. 29-35.
7. Васютина Е.С. Рейтинги в процессе принятия управленческих решений.// «Перспективы науки», № 11, 2012 г. – С. 131-133.
8. «СПАРК» [Электронный ресурс]. URL: http://www.spark-interfax.ru.
9. «Бухонлайн» [Электронный ресурс]. URL: https://www.buhonline.ru.
10. Электронный ресурс. URL: http://grablib.org/ru/latest/.
11. Электронный ресурс. URL: http://python-3.ru/page/selenium-python-example.
12. Электронный ресурс. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/PyQt.
13. Электронный ресурс. URL: https://www.opennet.ru/docs/RUS/mysqldev/glava05.html.
14. Электронный ресурс. URL: https://php-academy.kiev.ua/blog/how-to-work-with-excel-documents-using-python.
15. Электронный ресурс. URL: https://ru.wikibooks.org/wiki/Grab.
16. Электронный ресурс. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Selenium.
17. Электронный ресурс. URL: http://wiki.python.su/Документации/BeautifulSoup.
18. Коваленко И.С., Костиков Ю.А. Компьютерные технологии и эффективное построение рейтингов контрагентов малого бизнеса.// «Экономика: вчера, сегодня, завтра», № 3, 2018 г.
19. Бессмертный М.В., Хацкевич Е.М. Методика оценки кредитного риска контрагентов.// «Вестник НГУЭУ», № 1, 2012 г. – С. 219-229.
20. Марк Л. ИзучаемPython/ 5-е изд., 2013. – С. 1-1280.
21. Алан Б. ИзучаемSQL. – 2016. – С. 1-390.
22. Владимир Дронов, Николай Прохоренок. Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений. – 2017. – С. 1-832.

Ключевые слова: проверка контрагента, планирование обязательств, малый бизнес, подсчет рейтинга, интернет-сервисы, построение рейтинга, компьютерные технологии, автоматизированный сбор информации, высокий уровень эффективности.

Electronic business partner rating system

Kovalenko I.S., student, Moscow Aviation Institute (National Research University)

Kovalenko O.A., Associate Professor of the Department of Economics and Economic Security, Volga Institute of Economics, Pedagogy and Law, PhD in Economics, Associate Professor.

Abstract: The article is devoted to the development of a computer system for building an electronic rating of small business counterparties when planning commitments. For a more objective assessment, a number of scientific works devoted to the development of mathematical models for rating construction were analyzed, the optimal formula for calculating the final rating was selected, allowing to adjust the estimated parameters and correlate new parameters with the overall rating.

Keywords: counterparty verification, commitment planning, small business, rating calculation, Internet services, rating construction, computer technologies, automated information gathering, high level of efficiency.

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи