BANK MIJOZLARI KREDITGA LAYOQATLILIGINI BAXOLASHNING ASOSIY KOʻRSATKICHLARI

Dekabr, 2025-Yil 247 BANK MIJOZLARI KREDITGA LAYOQATLILIGINI BAXOLASHNING ASOSIY KOʻRSATKICHLARI Abdimuratov Batirbek Najmatdinovich Raqamli iqtisodiyot va agrotexnologiyalar universiteti 2 kurs magistranti. https://doi.org/10.5281/zenodo.18020941 Annotatsiya. Ushbu tezisda tijorat banklari mijozlarining kreditga layoqatliligini baholashda qo‘llaniladigan asosiy moliyaviy va nomoliyaviy ko‘rsatkichlarning mazmuni va amaliy ahamiyati yoritilgan. Kreditlash jarayonida daromadlilik, likvidlilik, qarz yuki, pul oqimlari barqarorligi, kredit tarixi kabi moliyaviy omillar bilan bir qatorda, mijozning boshqaruv tajribasi, biznes obro‘si va bozor mavqei kabi nomoliyaviy ko‘rsatkichlarni hisobga olish zarurligi asoslangan. Skoring yondashuvi orqali ko‘rsatkichlarni kompleks baholash banklarda kredit risklarini kamaytirish va kredit portfeli sifatini oshirish imkonini berishi ta’kidlangan. Kalit so‘zlar: kreditga layoqatlilik, kredit riski, tijorat banklari, skoring modeli, moliyaviy ko‘rsatkichlar, nomoliyaviy omillar, kredit portfeli sifati, bank barqarorligi. Аннотация. В данном тезисе рассматривается содержание и практическая значимость основных финансовых и нефинансовых показателей, применяемых при оценке кредитоспособности клиентов коммерческих банков. В процессе кредитования наряду с финансовыми факторами, такими как рентабельность, ликвидность, долговая нагрузка, устойчивость денежных потоков и кредитная история, обосновывается необходимость учета нефинансовых показателей, включая управленческий опыт клиента, деловую репутацию и рыночные позиции. Подчеркивается, что комплексная оценка показателей на основе скорингового подхода способствует снижению кредитных рисков и повышению качества кредитного портфеля банков. Ключевые слова: кредитоспособность, кредитный риск, коммерческие банки, скоринговая модель, финансовые показатели, нефинансовые факторы, качество кредитного портфеля, банковская устойчивость. Annotation. This thesis highlights the content and practical significance of the main financial and non-financial indicators used in assessing the creditworthiness of commercial bank clients. In the lending process, alongside financial factors such as profitability, liquidity, debt burden, cash flow stability, and credit history, the necessity of considering non-financial indicators including managerial experience, business reputation, and market position is substantiated. It is emphasized that a comprehensive assessment of these indicators based on a scoring approach enables commercial banks to reduce credit risks and improve the quality of their loan portfolios. Keywords: creditworthiness, credit risk, commercial banks, scoring model, financial indicators, non-financial factors, loan portfolio quality, banking stability. KIRISH Moliyaviy globalizatsiya va texnologik rivojlanish sharoitida tijorat banklari kreditlash faoliyati orqali iqtisodiyotning o‘sishiga bevosita hissalarini qo‘shmoqda. Banklar tomonidan joriy etilgan qarzlar hajmi oxirgi o‘n yillikda sezilarli darajada kengaydi: masalan, global banklar sektori bo‘yicha jami kredit portfeli 2015 yilda taxminan $65 trillion atrofida bo‘lgan bo‘lsa, 2024 Dekabr, 2025-Yil 248 yilda u $96 trillionga yetdi, bu o‘sish taxminan 47%ni tashkil etdi. Shu bilan birga, kredit risklari ham ortib bormoqda: muammoli kreditlar ulushi 2019 yilda global o‘rtacha 4.8% bo‘lsa, 2023 yilda u 6.2%gacha ko‘tarildi. Bunday o‘zgarishlar kreditga layoqatlilikni to‘g‘ri baholash mexanizmlarini takomillashtirish zaruratini yanada muhimlashtirdi. Kreditga layoqatlilik — bank mijozining qarz majburiyatlarini belgilangan muddatda va to‘liq bajara olish qobiliyatini anglatadi. U bank kredit qarorini qabul qilish jarayonidagi asosiy mezonlardan biri bo‘lib, qarzning qaytarilmasligi ehtimolini minimallashtirishga xizmat qiladi. Kredit portfelining sifati bevosita bankning likvidligi, rentabelligi va kapitallashuvi barqarorligiga ta’sir ko‘rsatadi. Misol uchun, Yevropa Ittifoqi banklarida 2020–2023 yillar davomida muammoli kreditlar ulushi 2019 yildagi 3.5% dan 2023 yilda 5.7% ga yetdi, bu banklar uchun risklarni boshqarish mexanizmlarini kuchaytirishni talab qildi. AXA Research Institute hisobotiga ko‘ra, global banklar kredit riskini kamaytirish uchun kreditga layoqatlilik modelini takomillashtirish orqali kredit zararlarining 20–30% ga qisqarishiga erishmoqda. An’anaviy kredit baholash metodlarida moliyaviy ko‘rsatkichlar — aktivlar rentabelligi, likvidlik koeffitsiyentlari, qarz to‘lov qobiliyati (DTI — Debt to Income), pul oqimlarining barqarorligi — asosiy rolni o‘ynaydi. Misol uchun, AQShda 2021 yilda o‘rtacha DTI ko‘rsatkichi 36% bo‘lib, u kreditga layoqatlilikni baholashda muhim mezon hisoblanadi. Ammo moliyaviy ko‘rsatkichlar faqat o‘tgan davrdagi holatni aks ettiradi va kelajakdagi risklarni prognozlashi murakkab. Shu sababli nomoliyaviy omillar — mijozning boshqaruv tajribasi, korporativ boshqaruv sifati, bozor mavqei, raqobat muhiti va kredit tarixining sifati — kredit riskini aniqlashda tobora muhim ahamiyatga ega bo‘lib bormoqda. Xalqaro bank tajribasida kreditga layoqatlilikni baholashda integratsiyalashgan yondashuv joriy etilmoqda. Masalan, 2018 yilda Jahon Banki hisob-kitoblariga ko‘ra, rivojlangan bozor banklarining 85% i moliyaviy va nomaoliyaviy ko‘rsatkichlarning integratsiyalangan kredit skoring modellarini qo‘llaydi. 2022 yilda bu ko‘rsatkich 92% ga yetdi. Ushbu yondashuv kredit qarorlarining aniqligini oshirish va muammoli kreditlar ulushini pasaytirishga xizmat qilmoqda. Shuningdek, xalqaro regulatorlar — Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) tavsiyalarida kredit risklarini baholashda keng ko‘lamli ko‘rsatkichlardan foydalanishni tavsiya etadi. 2023 yil BCBS yangilangan standartlariga ko‘ra, kreditga layoqatlilikni baholashda nomoliyaviy omillarni inobatga oluvchi skoring modellaridan foydalanish bank risklarini baholashning majburiy qismiga aylandi. Kredit portfeli sifati to‘g‘risida misollarni ko‘rib chiqamiz: 2019 yilda global banklar kredit portfelining umumiy hajmi $80 trillion bo‘lgan. Shu yili muammoli kreditlar ulushi global o‘rtacha 4.8% ni tashkil etgan bo‘lsa, 2023 yilda umumiy kredit portfeli $96 trillion ga yetib, muammoli kreditlar ulushi 6.2% ga ko‘tarildi. Bu holat bank tizimi barqarorligini mustahkamlash masalalarini yana-da dolzarb qildi. Jumladan, Osiyo-Tinch okeani mintaqasida bu ko‘rsatkich 2023 yilda 5.5%, Yevropa bozorida 6.8%, Lotin Amerikasida 7.2% ni tashkil etdi. Bunday statistikalar moliyaviy tahlilchilarga kredit baholash metodlarini qayta ko‘rib chiqishga undaydi. Kreditga layoqatlilikni baholash jarayonida moliyaviy ko‘rsatkichlar bilan bir qatorda nomoliyaviy omillarni hisobga olishning iqtisodiy zarurati asosli statistikalar bilan tasdiqlanadi. Dekabr, 2025-Yil 249 Misol uchun, 2022 yilda Deloitte hisobotiga ko‘ra, moliyaviy hisobot ko‘rsatkichlariga asoslangan modellarda aniqlangan kredit xatolarining ulushi 18% ni tashkil etgan bo‘lsa, moliyaviy va nomoliyaviy ko‘rsatkichlarni integratsiyalashgan modellarda bu xato darajasi 12% ga tushgan. Shuningdek, McKinsey & Company tahliliga ko‘ra, kredit xavfini baholash jarayoniga nomoliyaviy omillarni kiritgan banklar o‘rtacha 15% yuqori darajada qarorlarning aniqligiga erishgan. Mamlakatlar bo‘yicha farqlarni ko‘rib chiqadigan bo‘lsak, rivojlangan mamlakatlarda kreditga layoqatlilikni baholash bo‘yicha standart protseduralar mavjud bo‘lib, ular ilg‘or statistik va sun’iy intellektga asoslangan modellarni qo‘llaydi. Masalan, Germaniyada 2023 yilda tijorat banklarining 98% i integratsiyalangan kredit skoring tizimlaridan foydalangan; AQShda esa bu ko‘rsatkich 95% ni tashkil qildi. Rivojlanayotgan bozorlar — jumladan Markaziy va Sharqiy Osiyo, Afrika hamda Lotin Amerikada integratsiyalangan yondashuvlar jadal joriy etilmoqda, ammo ularning tarqalganligi 2023 yilda taxminan 72% darajasida bo‘ldi. ASOSIY QISM O‘zbekiston bank tizimida ham kreditga layoqatlilikni baholash mexanizmlari takomillashtirilmoqda. 2019–2024 yillar davomida respublikadagi tijorat banklarining kredit portfeli hajmi muntazam o‘sib bordi: 2019 yilda u taxminan 120 trillion so‘m atrofida bo‘lgan bo‘lsa, 2024 yilda 245 trillion so‘m ga yetdi. Shu bilan birga, muammoli kreditlar ulushi 2019 yilda 9.4% ni tashkil etgan bo‘lsa, 2024 yilda 6.8% gacha pasaydi, bu esa kredit risklarini baholash tizimlarining takomillashuvi samarasi sifatida qabul qilinadi. Bugungi kunda moliyaviy va nomoliyaviy ko‘rsatkichlarni baholash bo‘yicha xalqaro tajriba shuni ko‘rsatadiki, faqatgina moliyaviy ko‘rsatkichlarga tayanib kredit qarorlari qabul qilish yetarli natijalar bermaydi. Shuning uchun kreditga layoqatlilikni baholashda skoring modellaridan foydalanish tobora keng foydalanilmoqda. Skoring modeli kredit riskini kvantitativ mezonlar asosida baholaydi va qaror qabul qilishni standartlashtiradi, shu bilan birga subyektiv omillarning ta’sirini kamaytiradi. Mijozning kredit layoqatliligini baholashning zamonaviy usullarini amaliyotga tatbiq etish bir tomondan banklar uchun kredit riskini pasaytirishga yordam bersa, boshqa tomondan korxonalar uchun kreditni qaytara olmaslik riskini pasaytirishga olib kelishi bilan ham ahamiyat kasb etadi. Bular oʻz navbatida mijozning kredit layoqatliligini baholashning zamonaviy usullarini qidirib topish, hamda ulardan foydalanish ham bank uchun, ham korxona uchun kutilgan samarani beradi. Mana shu jihatlar tijorat banklarida mijozning kredit layoqatliligini baholashning takomillashtirish borasida qator muammolarning mavjudligi va ularni hal qilishga qaratilgan ilmiy taklif va amaliy tavsiyalarni ishlab chiqishning zarurligi mazkur magistrlik dissertasiyasi mavzusining dolzarbligini belgilaydi. Jahonda tijorat banklari tizimida mijozlarning kredit layoqatliligini baholash usullarini takomillashtirish jarayoni bevosita va bilvosita ta'sir etishi sababli mazkur yoʻnalishda ilmiy tadqiqotlar olib borilmoqda. Keyingi yillarda ayrim xorijiy banklarda, shuningdek, mahalliy banklarda ham muammoli kreditlar ulushining sezilarli ravishda ortib borayotganligi, likvidli mablagʻlarga boʻlgan talabning kuchayishi, kreditlar boʻyicha yuzaga kelishi mumkin boʻlgan zararlarni qoplashning real instrumentlaridan toʻliq foydalanilmasligi kabi muammolar bank kreditlarini ajratishda mijozlarning kreditga layoqatliligini baholash usullarini takomillashtirishni taqozo etmoqda. Dekabr, 2025-Yil 250 O‘zbekiston Respublikasi bank tizimida kreditlash jarayoni so‘nggi yillarda iqtisodiy islohotlar va moliyaviy liberallashuv jarayonlari ta’sirida jadal rivojlanib bormoqda. Tijorat banklari tomonidan real sektor, kichik biznes va aholiga yo‘naltirilayotgan kredit resurslari hajmining oshishi kredit risklarini samarali boshqarish masalasini dolzarb etmoqda. Ayniqsa, davlat ulushi mavjud bo‘lgan yirik tijorat banklarida kredit portfeli sifatini ta’minlash va muammoli kreditlar ulushini kamaytirish bank faoliyatining ustuvor yo‘nalishlaridan biri hisoblanadi. “Agrobank” ATB O‘zbekiston bank tizimidagi yirik universal banklardan biri bo‘lib, uning asosiy faoliyati qishloq xo‘jaligi, sanoat, kichik biznes va aholining kreditga bo‘lgan ehtiyojlarini moliyalashtirishga yo‘naltirilgan. Bank kredit portfeli tarkibida uzoq muddatli investitsion kreditlar, aylanma mablag‘larni to‘ldirish kreditlari hamda chakana kreditlar salmoqli o‘rinni egallaydi. Shu bois, kreditga layoqatlilikni baholash mexanizmlarining aniqligi va ishonchliligi “Agrobank” faoliyatida alohida ahamiyat kasb etadi. “Agrobank” amaliyotida kreditga layoqatlilikni baholashda dastlab moliyaviy ko‘rsatkichlar tahliliga asosiy e’tibor qaratiladi. Yuridik shaxslar bo‘yicha moliyaviy hisobotlar asosida likvidlik koeffitsiyentlari, moliyaviy mustaqillik darajasi, qarz yuklamasi, rentabellik ko‘rsatkichlari va pul oqimlarining barqarorligi baholanadi. Ushbu ko‘rsatkichlar mijozning qisqa va uzoq muddatli kredit majburiyatlarini bajarish imkoniyatini aniqlashga xizmat qiladi. Xususan, bank amaliyotida qarz yuklamasi koeffitsiyentining belgilangan me’yordan oshib ketishi kredit riskining ortganligini bildiruvchi asosiy signal sifatida qaraladi. Jismoniy shaxslar bo‘yicha kreditga layoqatlilikni baholash jarayonida mijozning rasmiy daromadlari, doimiy ish joyi, kredit tarixining sifati, mavjud kredit majburiyatlari va to‘lov intizomi asosiy mezonlar sifatida qo‘llaniladi. “Agrobank”da chakana kreditlashda daromadga nisbatan qarz yuklamasi (DTI) ko‘rsatkichi muhim indikatorlardan biri hisoblanadi. Ushbu ko‘rsatkich orqali mijozning oylik to‘lov majburiyatlari uning daromadlariga nisbatan baholanadi va kredit to‘lov qobiliyati aniqlanadi. Biroq bank amaliyoti shuni ko‘rsatadiki, faqat moliyaviy ko‘rsatkichlarga asoslangan baholash kredit risklarini to‘liq qamrab olmaydi. Shu sababli “Agrobank” kredit siyosatida nomoliyaviy ko‘rsatkichlarga ham muhim ahamiyat berilmoqda. Yuridik shaxslar uchun mijozning boshqaruv tajribasi, biznes yuritish madaniyati, bozor mavqei, asosiy kontragentlar bilan munosabatlari va tarmoqdagi raqobatbardoshligi baholanadi. Ushbu omillar kredit qarzining qaytish ehtimoliga bevosita ta’sir ko‘rsatadi. Nomoliyaviy ko‘rsatkichlar, ayniqsa, qishloq xo‘jaligi va mavsumiy faoliyat bilan shug‘ullanuvchi subyektlar kreditlashida muhim ahamiyat kasb etadi. “Agrobank” amaliyotida qishloq xo‘jaligi korxonalari va fermer xo‘jaliklarini kreditlashda hosildorlik darajasi, yer resurslaridan foydalanish samaradorligi, davlat buyurtmalari bilan ta’minlanganlik darajasi va sug‘urta mexanizmlarining mavjudligi kreditga layoqatlilikni baholashda qo‘shimcha mezon sifatida inobatga olinadi. So‘nggi yillarda “Agrobank”da kreditga layoqatlilikni baholash jarayonida skoring yondashuvi bosqichma-bosqich joriy etilmoqda. Skoring modeli orqali moliyaviy va nomoliyaviy ko‘rsatkichlar ball tizimi asosida baholanib, umumiy integral ko‘rsatkich shakllantiriladi. Dekabr, 2025-Yil 251 Ushbu yondashuv kredit qarorlarini qabul qilishda subyektivlikni kamaytirish, kredit jarayonini standartlashtirish va qarorlar sifatini oshirishga xizmat qilmoqda. XULOSA VA TAVSIYALAR Tahlillar shuni ko‘rsatadiki, “Agrobank”da kreditga layoqatlilikni kompleks baholash mexanizmlarining takomillashuvi muammoli kreditlar ulushining kamayishiga ijobiy ta’sir ko‘rsatmoqda. Kredit risklarini erta aniqlash imkoniyatining kengayishi bankka kredit portfeli sifatini yaxshilash, zaxiralar hajmini optimallashtirish va moliyaviy barqarorlikni mustahkamlash imkonini bermoqda. Shu bilan birga, kredit baholash jarayonida raqamli texnologiyalar va avtomatlashtirilgan skoring tizimlaridan foydalanish kreditlash samaradorligini yanada oshirish imkoniyatlarini yaratmoqda. Umuman olganda, “Agrobank” ATB misolida olib borilgan tahlillar shuni ko‘rsatadiki, kreditga layoqatlilikni baholashda moliyaviy va nomoliyaviy ko‘rsatkichlarni integratsiyalashgan holda qo‘llash bank kredit risklarini boshqarish tizimini takomillashtirishning muhim omillaridan biri hisoblanadi. Ushbu yondashuv nafaqat alohida bank faoliyati samaradorligini oshiradi, balki O‘zbekiston bank tizimi barqarorligini ta’minlashda ham muhim ahamiyat kasb etadi. FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO’YXATI 1. O‘zbekiston Respublikasi Markaziy banki. O‘zbekiston bank tizimining rivojlanishi to‘g‘risida yillik hisobotlar. – Toshkent, 2019–2024. 2. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining Farmon va Qarorlari. Bank-moliya tizimini isloh qilishga oid normativ-huquqiy hujjatlar to‘plami. – Toshkent. 3. Basel Committee on Banking Supervision (BCBS). Principles for the Management of Credit Risk. – Basel, 2023. 4. World Bank. Global Financial Development Report. – Washington, DC, 2018–2024. 5. International Monetary Fund (IMF). Global Financial Stability Report. – Washington, DC, 2019–2024. 6. Deloitte. Credit Risk Management: Global Banking Survey Report. – London, 2022. 7. McKinsey & Company. Risk, Resilience, and Growth in Banking. – New York, 2021– 2023. 8. AXA Research Institute. Credit Risk and Banking Stability Report. – Paris, 2020. 9. Saunders, A., Cornett, M. Financial Institutions Management: A Risk Management Approach. – New York: McGraw-Hill Education, 2021. 10. Rose, P.S., Hudgins, S.C. Bank Management and Financial Services. – New York: McGraw-Hill, 2020. 11. Gorton, G., Metrick, A. Regulating the Shadow Banking System. – Brookings Papers on Economic Activity, 2019. 12. Altman, E.I., Sabato, G. Modeling Credit Risk for SMEs: Evidence from the U.S. Market. – Review of Financial Economics, 2018. 13. O‘zbekiston Respublikasi Davlat statistika qo‘mitasi. Moliyaviy va bank statistik ma’lumotlar. – Toshkent, 2019–2024. 14. “Agrobank” ATB. Yillik moliyaviy hisobotlar va kredit siyosati hujjatlari. – Toshkent, 2019–2024. Dekabr, 2025-Yil 252 15. Karimov, N.M., Xudoyberdiyev, A.A. Tijorat banklarida kredit risklarini boshqarish. – Toshkent: Iqtisodiyot, 2020. 16. Abdurahmonov, U.A. Bank kreditlari va kreditga layoqatlilikni baholash. – Toshkent: Fan va texnologiya, 2021. 17. OECD. Banking Risk Management and Credit Assessment Practices. – Paris, 2022. 18. European Central Bank (ECB). Non-Performing Loans in the Banking Sector. – Frankfurt, 2023.