Моделі кредитного скорінгу та оцінювання надійності позичальників

Міністерство  освіти і науки України

Черкаський  національний університет

Імені Богдана  Хмельницького 
 
 

РЕФЕРАТ

Моделі  кредитного скорінгу та оцінювання надійності позичальників 
 

      Студентки ІV– МЕ групи

                                                                                  заочної форми навчання 

                                                                                   Науковий керівник:

                                                                                           Денисенко В.С.

                                                       Черкаси - 2011                              

вступ

       З огляду на конкуренцію, яка загострюється на ринку фінансових послуг, кредитним спілкам доводиться йти на все більші поступки позичальникам. Це й відсутність першого внеску, і розміщення кредитних менеджерів безпосередньо в торговельному приміщенні магазинів, і експрес оформлення кредиту. Однак найбільш популярною "фішкою" є зовсім інше. Можливість отримати кредит у лічені хвилини, - "не відходячи від прилавку", - це головний козир нинішніх кредиторів. Вони обіцяють видати готове рішення про можливість видачі вам кредиту протягом 5-30 хвилин. Та й довідка з місця роботи про заробітну плату виявляється зайвим папірцем. Це притягує, паморочить голову й змушує відвідувача, вже тримаючи в руках заповітний товар, підписувати будь-які документи.    Ухвалення рішення про можливість видачі кредиту в настільки стислий термін змушує кредитні спілки оптимізувати свої системи аналізу під існуючі завдання. Одним з можливих варіантів виходу зі сформованої ситуації є розробка скорингової моделі.    Саме використання скорингової моделі як одного з головних інструментів ризик-менеджменту кредитних організацій визнано в усьому світі як одне з найбільш ефективних.

Успіх скорингової  моделі обумовлюється декількома ключовими  факторами:

• неупередженість оцінки (скоринг геть-начисто відмітає суб'єктивність оцінок, традиційно пов'язану із кредитними рішеннями);
• стандартизація кредитних оцінок;
• можливість автоматизації (тому що скоринг припускає роботу лише з деякою кількістю цифр, вона легко автоматизується);
• контроль (в силу стандартизації кредитних операцій не дуже складно контролювати й відслідковувати ефективність кредитних рішень);
• збільшення прибутковості (автоматизація процесу означає зниження витрат на ручну обробку заявок на кредит до мінімуму).

    Кредити є одним з найбільш прибуткових банківських активів і формують, як правило, найбільшу частину доходів банку. Проте кредитна діяльність не є винятком із загального правила щодо залежності між доходом і ризиком. А це означає, що висока дохідність неодмінно супроводжується підвищеним ризиком, тому кредитні операції залишаються найбільш ризиковою складовою активів банку. Надто ризикована кредитна політика комерційного банку є однією з основних причин, що призводить до його банкрутства. У сучасних умовах вітчизняні банки змушені постійно вдосконалювати стратегію та тактику своєї кредитної діяльності. У зв’язку з цим актуальним за сучасних тенденцій розвитку банківського сектору є аналіз і управління кредитним ризиком з метою зниження його рівня.

     Мета дослідження полягає в теоретичному обґрунтуванні оцінки кредитоспроможності позичальника в системі кредитних відносин та визначенні основних характеристик методик комплексного характеру. 

І Модель оцінки кредитоспроможності позичальника

       Кредитний скоринг виник близько 50 років тому у формі так званих скорингових карт. Принцип побудови й використання скорингової карти не складний (див. Таблицю).  

        Вихідні характеристики позичальника, необхідні для його оцінки, можуть бути обрані з будь-якого наявного в розпорядженні кредитної спілки джерела даних, головним чином із заповненої кандидатом анкети. Подібними характеристиками можуть служити демографічні дані, (зокрема, вік, тривалість проживання в певному регіоні), наявність дітей, освіта, стаж роботи, займана посада, тощо. Але це ще не все, для деяких критеріїв потрібно визначитись із варіантами значень. Наприклад, якщо кандидат займає посаду "керівник", то для початку потрібно вирішити кого ми будемо називати керівником (Одна справа приватний підприємець із невеликими доходами, та інша справа - керівник великої компанії з оборотами в сотні мільйонів гривень). Це далеко не повний набір можливих критеріїв для оцінки кредитних ризиків потенційних позичальників.

      Все це виглядає дуже просто, однак складність заключається у визначенні, які характеристики варто включати в модель і які вагові коефіцієнти повинні їм відповідати. На підставі статистичних досліджень даних про членів КС, які існують у кредитній спілці, кожному показнику встановлюється певна кількість балів - скорингова оцінка. Чим вище кредитоспроможність і сумлінність члена КС по тому або іншому показнику, тим більш високий бал ми йому встановлюємо.

          Кількість даних, що потенційно входять у скорингову карту, дуже велика. Однак варто нагадати, що починаючи з певного етапу існує прямий взаємозв'язок між складністю побудови моделі та її ефективністю. Інакше кажучи, чим простіше модель, тим вона ефективніша.

       Для оцінки кредитоспроможності нового претендента досить підсумувати бали по кожному показнику скорингової карти та залежно від результату визначити максимальний розмір кредиту, який кредитна спілка може надати позичальнику. Таким чином, знання про існуючих членів КС дозволяють нам прогнозувати профіль потенційного члена кредитної спілки. Оскільки згодом дані обновляються, відповідно періодично відбувається модифікація самої скорингової карти: деякі показники стають більш значимими, а інші відходять на другий план. Корекція карт проводиться регулярно, її періодичність залежить від обсягу кредитів.

    Скоринговий бал кандидата, що звернувся за кредитом, порівнюється із балами членів КС, які вже отримали кредит, і на цій основі робляться певні висновки про його можливу поведінку в майбутньому (чим надійніше позичальник, тим вище бал). Прогнозована Модель будується за допомогою таких аналітичних методів, як логістична регресія або нейронні мережі. Потім обчислюється ймовірність дефолту першого платежу й позичальник зараховується в ту або іншу групу ризику (залежно від його скорингової оцінки). У результаті кредитним комітетом встановлюється певна "межа відсікання", після співставлення з якої кредитна спілка приймає остаточне рішення про надання кредиту.

    Адже видаючи кредити всім бажаючої підряд (при низькій межі відсікання), так і незаслужено відмовляючи кандидатам, які могли б виявитися "гарними" позичальниками (при занадто високій межі відсікання), кредитна спілка втрачає цілком реальний прибуток. Тому для ухвалення попереднього рішення вибирається оптимальна межа відсікання.

   Такою межею повинен стати рівень при якому доходи від "гарних" членів КС є достатніми для покриття збитків по потенційно "поганим". Для цього можна вдатися до комплексного аналізу й співвідношення прибутковості кредитного портфеля та рівня списання боргів, які віднесені до безнадійних. Припустимо, що в середньому збитки по одному "поганому" члену КС покриваються доходами по десяти "гарних". У цьому випадку таким рівнем буде значення скорингової карти, яке відповідає такому співвідношенню (у нашому прикладі це 10/1). Саме таке значення й буде, свого роду, межею беззбитковості кредитних операцій.

Зрозуміло, що це рішення не остаточне, оскільки після стадії скорингу, анкети повинні передаватися до служби безпеки на предмет перевірки вірогідності наданої в анкеті інформації. На цій стадії, навіть самий "гарний" з погляду скорингу потенційний кандидат швидше за все одержить відмову, якщо, приміром, з'ясується, що в минулому він мав дві судимості за шахрайство.

      Техніка кредитного скорингу була вперше запропонована американським економістом Д. Дюраном для відбору позичальників за споживчим кредитом.  
Дюран відмічав, що виведена ним формула може допомогти кредитному робітнику легко і швидко оцінити якість звичайного претендента на позику.  
Дюран виявив групу факторів, що дозволяють, на його думку, з достатньою достовірністю визначити ступінь кредитного ризику при отриманні споживчої позики. Він використовував наступні коефіцієнти при нарахуванні балів:  
1.                Вік: 0,01 за кожний рік більше 20 років (максимум 0,30).  
2.                Стать: жіноча - 0,40; чоловіча - 0.  
3.                Строк проживання: 0,042 за кожен рік проживання в даній місцевості (максимум 0,42).  
4.                Професія: 0,55 за професію з низьким ризиком, 0 - за професію з високим ризиком, 0,16 - для інших професій.  
5.                Робота в галузі: 0,21 - підприємства загального користування, державні установи, банки та брокерські фірми.  
6.                Зайнятість: 0,059 за кожен рік праці на даному підприємстві (максимум 0,59).  
7- 9. Фінансові показники: 0,45 за наявність банківського рахунку, 0,35 за володіння нерухомістю, 0,19 при наявності полісу по страхуванню життя.  
Застосовуючи ці коефіцієнти, Дюран визначив межу, що розподіляє “гарних” та “поганих” позичальників - 1,25 бала. Клієнт, що отримав більше 1,25 балу, може бути віднесений до групи помірного ризику, а той, що отримав менше 1,25 балу, вважається небажаним для банку.  
Залежно від задач скорингові системи поділяють на наступні групи:  
-                   скоринг кредитної заявки (application scoring) - оцінка претендентів на отримання кредиту. Здійснюється з метою прийняття рішення про можливість надання кредиту;  
-                   скоринг поведінки (behavioral scoring) - оцінка вірогідності погашення вже виданих кредитів. Здійснюється з метою оцінки ризиків за вже виданими кредитами та прийняття превентивних заходів щодо зниження ризиків;  
-                   скоринг погашення (collecting scoring) - оцінка можливості повного або часткового погашення кредиту позичальником при порушенні ним термінів погашення кредиту. Здійснюється з метою прийняття рішень щодо погашення вже прострочених кредитів.  
     Метод скорингу дозволяє провести експрес-аналіз заявки на кредит в присутності клієнта. У французьких банках клієнт, запросивши позику і заповнивши спеціальну анкету, може отримати відповідь про можливість надання позики протягом декількох хвилин.  
     В Україні процес впровадження скорингового методу є лише на стадії зародження, поруч з тим існує багато проблем у банківській системі, які гальмують цей процесс

     Скоринг — один з основних продуктів, які пропонує Міжнародне бюро кредитних історій.  
Інформація про усі кредити, що надаються фізичним та юридичним особам поступає в бюро кредитних історій. На основі отриманих даних формується кредитна історія кожної окремої фізичної та юридичної особи, яка використовується в подальшому при вирішенні питання надання кредиту. Якщо клієнт має добру кредитну історію він має змогу отримати привілеї при наданні кредити та навпаки.  
     14 грудня 2006 року "Міжнародне бюро кредитних історій" (МБКІ) вперше в Україні представило "Карту експертного скоринга фізичних осіб".  
     Карта скоринга фізичних осіб - це методологія оцінки ризику кредитора на основі аналізу соціально-демографічних і економічних характеристик позичальника. МБКІ привернуло вчених і фахівців, які на основі спеціальних розроблених експертних процедур визначили важливість тих або інших характеристик в оцінці ризику позичальника. Експертний скоринг МБКІ є «ноу-хау», створеним спеціально для українського ринку. Дана методика рейтингування дозволить банкам ефективно оцінювати ризик позичальників, оптимізувати бізнес-процеси видачі кредитів і, зрештою, поліпшити структуру кредитного портфеля.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ІІ КРЕДИТНИЙ “СКОРИНГ” НА ПРИКЛАДІ УКРАЇНСЬКИХ І ЗАРУБІЖНИХ БАНКІВ 

     У США й інших ринкових країнах  існують спеціальні юридичні норми  і правила, що регулюють використання споживчих кредитів. Кредитори не мають права здійснювати дискримінацію  потенційних позичальників: за расовими, релігійними ознаками, національністю, сімейним станом, статтю (якщо останні  задовольняють основні критерії відносно кредитних ризиків). Однак  кредит може отримати тільки громадянин даної країни.

     Аналіз  кредитоспроможності клієнта передує  укладенню  з ним  кредитного договору і дозволяє виявити фактори ризику, які здатні привести до непогашення  виданого банком кредиту в обумовлений  строк, і оцінити ймовірність  своєчасного повернення кредиту. Визначення кредитоспроможності  клієнта є  невід’ємною частиною роботи банку  по визначенню можливості надання кредиту.

     Під аналізом кредитоспроможності позичальника розуміється оцінка банком позичальника з точки зору можливості і доцільності  надання йому кредиту, визначення ймовірності  повернення у відповідності з  кредитним договором. аналіз кредитоспроможності  клієнта дозволяє банку, своєчасно  утрутившись у справи  боржника, вберегти його від банкрутства, а  при неможливості цього – оперативно призупинити кредитування.