Анализ кредитоспособности коомерческого банка

     Целевым полем является поле "Давать кредит", принимающий значения "Да" и "Нет". Эти значения можно интерпретировать следующим образом: "Нет" – плотильщик либо сильно просрочил с платежами, либо не вернул часть денег, "Да" – противоположность "Нет"

     Анализируя  полученное дерево решений, можно сказать  следующее:

1. При помощи дерева решений можно проводить анализ значащих факторов. Такое возможно благодаря тому, что при определении параметра на каждом уровне иерархии, по которому происходит разделение на дочерние узлы, используется критерий наибольшего устранения неопределенности. Таким образом, более значимые факторы, по которым проводится классификация, находятся на более близком расстоянии (глубине) от корня дерева, чем менее значимые. Например, фактор "Обеспеченность займа" более значим, чем фактор "Срок проживания в данной местности". А фактор "Основное направление расходов" значим только в сочетании с другими факторами. Еще одним интересным примером значимости различных факторов служит отсутствие в построенном дереве параметра "Наличие автотранспорта", что говорит о том, что на сегодняшний день это наличие не является определяющим при оценке кредитоспособности физического лица.
2. Можно заметить, что такие показатели как "Размер ссуды", "Срок ссуды", "Среднемесячный доход" и "Среднемесячный расход" вообще отсутствуют в полученном дереве. Данный факт можно объяснить тем, что в исходных данных присутствует такой показатель как "Обеспеченность займа", и т.к. этот фактор является точным обобщением 4 вышеописанных показателей, алгоритм построения дерева решений выбрал именно его.

     Очень важной особенностью построенной модели является то, что правила, по которым определяется принадлежность заемщика к той или иной группе, записаны на естественном языке. Например, на основе построенной модели получаются следующие правила:

1. Если обеспеченность займа = Да и срок проживания в данной местности более 5.5 лет, и возраст > 19.5 лет и наличие недвижимости = Да и наличие банковского счета = Да то Давать кредит = Да (Достоверно на 98%).
2. Если обеспеченность займа = Да и срок проживания в данной местности более 5.5 лет, и наличие недвижимости = Да и количество лет > 21.5 и срок работы на данном направлении, лет <= 5.5 и пол = Муж и наличие банковского счета = Нет и основное направление расходов = одежда, продукты питания и т.п. то давать кредит = Нет (Достоверно на 88%)

     Правильно построенное на данных прошлых периодов дерево решения обладает одной еще очень важной особенностью. Эта особенность называется "способность к обобщению", т. е. если возникает новая ситуация (обратился потенциальный заемщик), то скорее всего такие ситуации уже были и достаточно много. Вследствие чего можно с большой долей уверенности сказать, что вновь обратившийся заемщик поведет себя так же, как и те заемщики, характеристики которых очень похожи на характеристики вновь обратившегося.

     Пример  получения результата: Обеспеченность займа: да, наличие недвижимости: да, пол: муж, наличие банковского счета: нет, основные направления расходов: покупка товаров длительного пользования.

     Ответ: кредит давать: да (достоверно на 96%)

     Используя такой подход, можно устранить сразу оба вышеописанных недостатка скоринговой системы оценки кредитоспособности.

     То  есть:

     1. Стоимость адаптации сводится  практически к минимуму за  счет того, что алгоритмы построения  модели классификации (дерево  решений) – это самоадаптируемые  модели (вмешательство минимально).

     2. Качество результата достаточно  велико за счет того, что алгоритм  выбирает наиболее значимые факторы  для определения конечного ответа. Плюс ко всему полученный результат  является статистически обоснованным.

     Деревья решений направлены на достижение поставленной задачи: уменьшения риска при операциях кредитования физических лиц. Хотя и при таком первом приближении наблюдаются положительные результаты. Дальнейшие усовершенствования могут затрагивать такие моменты, как: более точный подбор определяющих заемщика факторов; изменение самой постановки задачи, так, например, вместо двух значений целевого параметра, можно использовать более детальную информацию (Вернул/Не вернул /Не вовремя) или использовать в качестве целевого значения вероятность того, что деньги выплачены вовремя; использование предобработки исходных данных позволяет значительно улучшить качество результата и является важным этапом при комплексном подходе к решению любой задачи анализа данных.

     На  основании вышеуказанного можно сказать что деревья решений решают на данный момент некоторые проблемы скоринга, но в настоящее время, на мой взгляд «экспресс-кредиты», срок рассмотрения заявок по которым не превышает одного часа, а часто и 30 минут, действительно теряют свою актуальность. Они являются рискованными для банков в силу того, что произвести качественную проверку заемщика за 30 минут невозможно, чем зачастую пользуются мошенники, следовательно, просроченная задолженность по таким кредитам очень велика. А так же в 2007 году банки стали проявлять меньше интереса к таким продуктам, как экспресс-кредитование и товарное кредитование, и стали переключаться на нецелевое потребительское кредитование и кредитование по пластиковым картам. К такому решению многие финансово-кредитные структуры подталкивают изменения в законодательстве (в частности, вступление в силу июльской инструкции ЦБ, предусматривающей обязательное раскрытие эффективной ставки), а также рост кредитных рисков в сфере «экспресс-кредитования».

     Исходя  из вышеперечисленных проблем ЗАО «Банк Русский Стандарт» можно предложить меры которые помогут снизить риск именно в анализе кредитоспособности физических лиц.

 

     3.3 Меры по решению  проблем не возврата  кредитов при применении  скоринговой системы  в ЗАО «Банк  Русский Стандарт»

 

     Потребительское кредитование на так называемых «точках» действительно становится все менее  привлекательным не только с точки  зрения рисков, но и с точки зрения отдачи на капитал. Никаких сверхприбылей  при предоставлении «товарных» займов ЗАО «Банк Русский Стандарт» больше не получает и более того, его прибыли в этом бизнесе «стремятся к нулю» и составляют незначительную величину [29, c. 17].

     Следовательно, первой мерой по уменьшению не возврата кредита является прекращение выдачи кредита в торговых точках, а осуществлять выдачу непосредственно в банке.

     Подавляющее большинство «положительных» заемщиков, нуждающихся в денежных средствах  на сумму больше 50–70 тыс. рублей, предпочитает теперь подождать два-три дня, необходимые  для принятия решения по классическим программам нецелевого кредитования, и получить заем по значительно более низким процентным ставкам и без комиссии за пользование кредитом.

     Значит  второй мерой по уменьшению не возврата кредитов в ЗАО «Банк Русский  Стандарт»- это расширение программ нецелевых займов под поручительство юридических лиц, т.к. по ним наиболее меньший кредитный риск, чем по экспресс-кредитам. А это — большой плюс в ситуации, когда объемы не возвратов продолжают расти, а проблемы с привлечением средств становятся все более острыми (во всяком случае, для банков, занимающих не самые высокие позиции во всевозможных рейтингах). Кстати, нецелевые кредиты хороши и потому, что найти под них источники рефинансирования не является неразрешимой задачей, подобное кредитование даже на крупные суммы предполагает сроки обслуживания кредитов максимум в пять-семь лет. Найти источники фондирования для таких займов намного проще, чем для ипотечных кредитов, выдаваемых на сроки до 15–25 и даже 30 лет.

     Например, сумма выданных экспресс-кредитов за 2008 год составила 2 833 000 руб. процентная ставка по ним составляла 23 % годовых, что в сумме составило 431 916 руб. Сумма не возвратов по экспресс-кредитам физическими лицами за 2008 г. равна 292 650 руб., соответственно на эту сумму по процентам банк недополучил прибыли. Если же вместо экспресс-кредитов банк будет выдавать не целевые кредиты под 18% годовых на сумму 2 833 000 руб., то сумма дохода за год по процентам составит 518 299 руб. А в случаи не возврата такого кредита банк сможет реализовать обеспечение по этому кредиту, т.к. залог является одним из обязательных условий этого кредита.

     Вышеуказанные расчеты дохода от не целевых кредитов можно включить в текущие доходы и так же разместить их на выдачу кредитов юридическим и физическим лицам, что показано в таблице 10.

 

 

      Таблица 7 - Финансовые показатели ЗАО  «Банк Русский Стандарт»

 

     Как видно из таблицы текущие доходы банка в пассиве увеличились  исходя из того, что банк получил доход от внедрения не целевых кредитов и смог разместить эти денежные средства на выдачу кредитов физическим и юридическим лицам.

     Отсюда  можно посчитать коэффициент  размещения платных средств К4 и  тем самым узнать рационально  ли банк распорядился своим доходом. Коэффициент рассчитывается по формуле [21, с. 403]:

 

     К4 = Платные привлеченные средства/Доходные активы

 

     Платные привлеченные средства = 1 534 350+1 495 493+3 901 042+445 480 = 7 376 365 тыс. руб. составляют исходя из данных таблицы

     Доходныеактивы = 720 150+16251 376+2 775 738+850 480+136 313+210 501 = 20 944 558 тыс. руб. составляют исходя из данных таблицы

     На  основании этих показателей можно  рассчитать коэффициент размещения платных средств:

 

     К4 = 7 376 365\20 944 365 = 0,35

 

     По  заключению этих расчетов можно сделать  вывод, что платные привлеченные средства, направляемые на доходные операции в ЗАО «Банк Русский Стандарт»  размещены правильно. Если же коэффициент  более 1-1,2 это свидетельствует о  том, что часть платных ресурсов используется не по назначению, они отвлекаются либо на собственные нужды, либо в не доходные операции, что приводит к образованию убытков в банке.

     Значит, выдача не целевых кредитов даст возможность  банку получить дополнительный доход  и разместить его на выгодные доходные (платные) операции.

     Третьей мерой по уменьшению не возврата кредитов для ЗАО «Банк Русский Стандарт»  будет страхование потребительских  кредитов что предоставляет страховую  защиту от кредитных рисков, возникающих  при потребительском кредитовании. Со стороны страховщика банк имеет наиболее полное покрытие своих убытков – возмещается долг по кредиту, проценты на него и расходы по уменьшению убытков. Выплата производится по заявлению банка, по окончании периода ожидания, с предоставлением минимума документов – набора стандартных банковских форм. Таким образом, банк избавлен от взыскания задолженности со своих должников – этим занимается страховщик, а банк получает от него компенсацию убытков в фиксированные сроки.

     Еще одним решением проблем роста просроченной задолженности является доступ к сведениям о кредитных историях заемщиков, а так же обеспечение правовой защищенности кредитных организаций и нормативно-правовое регулирование БКИ, наличие проблемы "карманных" бюро, потенциальный риск потери конфиденциальности для заемщиков [4, c. 15]. В появлении БКИ заинтересованы все стороны, задействованные в процессе кредитования: