вероятно, что в результате этого также изменится и К Для того чтобы это сделать, необходим набор данных, в котором можно наблюдать множество пар X и соответствующих ему К Когда они будут отложены на плоскости XY и будет получено некое множество, может оказаться, что оно ложится на некую прямую, т.е. есть определенная связь между X и Y, которую можно попытаться аппроксимировать с помощью уравнения:
Y = B_0 + B_1 x X_1
где
B0 - это величина Y, когда X = 0;
B1 - наклон прямой линии.
Эти В. являются коэффициентами регрессии. На практике, скорее всего, окажется несколько объясняющих переменных:
Y = B_0 + B_1 x X_1 + B_2 x X_2 + ... + B_n x X_n.
Логистическая регрессия в сравнении с линейной регрессией
При использовании скоринга, как правило, зависимая переменная принимает значения в очень небольшом диапазоне. Чаще всего работают с бинарной переменной, т.е. такой, которая принимает только два целых значения: так, например, по кредиту дефолт или произошел, или нет; клиент, получивший каталог по почте или ответил, или нет. Как правило, в таком случае дефолту приписывают значение "1", а выплаченному кредиту - значение "0".
Модель в итоге должна оценить вероятность дефолта по кредиту (или ответа клиента на каталог).
И хотя линейная модель иногда используется для расчета рейтинговой таблицы, логистическая регрессия оказывается много удобнее, поскольку она специально построена для случаев, когда зависимая переменная - бинарная (т.е. принимает, как мы уже говорили, только два значения).
Линейная регрессия может давать значения вероятности и меньше нуля, и больше единицы, что лишено смысла. Логистическая модель избегает этого, поскольку работает не с самим бинарным значением зависимой переменной, а с вероятностью или шансами (odds), что это значение действительно реализуется. Логарифм отношения вероятности реализации к вероятности нереализации называют логитом (logit), который может принимать любые значения, как отрицательные, так и положительные. Поэтому для логитов вполне можно использовать модель линейной регрессии (отсюда и название "логистическая").
В модели логистической регрессии объясняющие переменные, умноженные на свои коэффициенты, предполагаются линейными по отношению не к Y, как в линейной регрессии, а к логиту - натуральному логарифму отношения шансов:
ln (p/(1 - p)) = B_0 + B_1 x X_1 + B_2 x B_2 + X_2 + ... + B_n x X_n, где
р - вероятность того, что V произойдет;
р/(1 - р) - отношение шансов.
Шансы и соотношение шансов
Соотношение шансов позволяет сравнивать уровни рисков для разных кредитов. Так, если для одного р1/(1 - p_1) = 0,11, а для другого р2/(1 - р2) = 0,052, то их отношение составит 0,46, т.е. риск невозврата по одному кредиту составляет чуть меньше половины риска невозврата по второму кредиту.
Самые важные выводы из этого следующие: необходимо получать сами шансы и их отношения для разных кредитов из логистических регрессий, т.к. только так удается прямо сопоставить и учесть как влияние отдельных характеристик на уровень риска, так и относительный риск одного кредита по отношению к другому. Попытки обойтись одной рейтинговой таблицей не позволяют оценить рисковость одного кредита относительно другого в силу возможного влияния характеристик, которые были учтены для одного и не учтены для другого.
Вычисление относительных весов отдельных характеристик рейтинговой таблицы
Построив и оценив логистическую модель, можно подставить величины X для любого заявителя или кредита и вычислить счет (score), используя уравнение:
Однако этот счет представлен в шкале натуральных логарифмов, что неудобно для интерпретации. Поэтому счет переводится в линейную шкалу, где определенное число баллов выбирается так, чтобы это число обеспечивало удвоение шансов того, что определенное событие произойдет. Для этого необходимо умножить счет на множитель, равный числу баллов, которое должно представлять удвоение шансов, а затем поделить на 1n(2):
счет по линейной шкале = (В 1 х Х 1 + ... + Вп х Хп) х (20/1п(2)),
если желаемое число баллов, необходимое для удвоения шансов, равно 20.
Иначе, если надо узнать, сколько именно баллов дает каждая характеристика, можно умножить каждое В_1 на (20/(1n(2)), а затем умножить на значение параметра X_1.
Использование КС-статистики для оценки полученной рейтинговой таблицы
Скоринговая таблица конструируется так, чтобы ранжировать различные кредиты в терминах шансов по отношению к определенному событию. Необходимо, чтобы такая скоринговая таблица приписывала кредитам, с которыми происходит некое событие, и кредитам, с которыми оно не происходит, различные счета.
Например, кредитная скоринговая таблица (скоринговая карта) приписывает меньший счет тем кредитам, которые впоследствии испытают серьезные трудности с возвратом или перейдут в дефолт, так что в целом группа плохих кредитов должна иметь меньшие счета, чем группа хороших кредитов.
Для определения качества полученной таблицы строятся графики - кривые распределения процентов хороших и процентов плохих кредитов (от соответствующего общего числа хороших и плохих) в зависимости от величины счета, и качество скоринговой таблицы (карты) характеризуется тем, насколько эти две кривые разделяются.
Именно для численного определения качества разделения и используется статистика Колмогорова-Смирнова (K-S statistics), которая дает числовую меру этого разделения. Статистика КС вычисляется просто: это максимум разности между кумулятивным процентом распределения "хороших" и кумулятивным процентом распределения "плохих". Теоретически статистика КС может принимать значения от 0 до 100, однако на практике она обычно оказывается в диапазоне от 25 до 75.
Примерная градация выглядит так:
меньше 20 - наверное, скоринговая таблица непригодна к применению;
20-40 - неплохая таблица;
41-50 - хорошая таблица;
51-60 - очень хорошая таблица; />61-75 - поразительно хорошая таблица;
больше 75 - вероятно, слишком хороший результат, чтобы быть правдой, наверное, что-то неправильно* (128).
Следует отметить, что качество скоринговых моделей следует постоянно проверять и мониторинг является обязательной процедурой в процессе эксплуатации. Со временем могут меняться как экономические условия, так и поведенческие особенности заемщиков, и только своевременная подстройка или даже замена скоринговых моделей обеспечат эффективное управление кредитными рисками.
Термин «скоринг» в дословном переводе с английского языка означает «подсчет очков». Так называют систему и метод оценки рисков по кредитованию конкретного лица, управления рисками на основе математического прогноза. Банковский скоринг позволяет определить вероятность просрочки выплат, основываясь на информации из кредитной истории и на некоторых других данных. Основным критерием являются баллы, которые раньше начислялись сотрудниками кредитно-финансовых учреждений вручную, а сейчас все чаще рассчитываются специальной программой.
Скоринг эффективно работает в сфере экспресс-кредитования, микрофинансирования, где на рассмотрение заявки у специалиста есть не более часа. В специальную программу заводятся данные потенциального заемщика. Система сравнивает информацию со статистикой. Например, если в базе данных много сведений о том, что люди такого же возраста и/или профессии не возвращали кредиты, то решение может быть отрицательным - банк может отказать без объяснения причин.
Оценка кредитоспособности заемщика − физического лица − в автоматическом режиме основывается на анализе различной информации, среди которой:
Все данные проверяются по отдельности и сравниваются между собой на наличие противоречий. Должна быть связь между доходами и расходами, должностью и местом проживания и т. д.
Непредвзятость . Скоринговая система оценки кредитоспособности оперирует фактами и цифрами, не учитывая личностные особенности человека. Сотрудник офиса, принимающий заявку, не может никаким образом повлиять на алгоритм подсчета. Кредитный эксперт не вправе безосновательно отказать в выдаче ссуды, если программа оценила заемщика как платежеспособное лицо.
Оперативность . Подсчет баллов в ручном режиме выполняется в форме таблицы. В отдельные строки специалист самостоятельно вводит данные и присваивает баллы, ориентируясь только на собственный опыт и знания. Процесс трудоемкий и долгий, заявителям приходится ждать по часу и более. Современные программы подсчитывают скоринговый балл в сотни раз быстрее.
Финансовая выгода . Банки, использующие скоринговую систему оценки кредитоспособности, часто предлагают более выгодные условия предоставления ссуд. Просчет рисков и автоматический отсев возможных неплательщиков значительно снижает долю невозврата, которую обычно закладывают в процентную ставку. Это выгодно и заемщику, и кредитору.
В первую очередь необходимо сформировать хорошую кредитную историю, без просрочек. Если своевременные выплаты невозможны по объективным причинам, необходимо как можно раньше сообщить об этом в банк и доказать временную неплатежеспособность. Большинство кредиторов идут навстречу клиентам, предоставляя отсрочки платежа, делая перерасчет или предлагая другие решения. В этом случае история не будет испорчена отказами выплат. Если негативные строчки в истории уже есть, их можно компенсировать своевременно выплаченными кредитами.
Еще один способ, позволяющий повысить скоринговую оценку кредитоспособности, - наличие депозита. Открытый вклад в банке дает понять, что у клиента есть средства для выплаты. То же самое относится к держателям зарплатных карт, которые обычно имеют высокий балл.
Чтобы повысить оценку, необходимо внимательно отнестись к заполнению заявления. Рекомендуется указывать достоверные контактные данные и предупредить всех, чьи телефоны вы вписываете в анкету. Если сотрудник банка начнет прозвон, он должен дозвониться до всех абонентов. В противном случае информацию могут признать недостоверной и отказать из-за этого в кредитовании.
Если вам отказали в ссуде по причине того, что программа скоринга сочла вас некредитоспособным, не стоит отчаиваться. Возможно, настройки алгоритма неблагоприятны для вас только в этом банке. Чтобы проверить это, попробуйте пройти скоринг в нашего сайта.
Практически каждый, кто хоть раз получал отказ в оформлении кредита, слышал от менеджера такую фразу: «Решение было принято скоринговой системой. Ваши показатели надежности в качестве заемщика не соответствуют норме». Какова же эта норма, что такое скоринг и как пройти «кредитный детектор» на «отлично»? Давайте попробуем разобраться.
Итак, что такое своеобразная система оценки надежности заемщика, построенная на целом ряде параметров. Когда человек подает заявку на получение кредита, первое, что ему предлагают сделать — заполнить анкету. Вопросы анкеты придуманы не просто так. Это и есть скоринговая модель оценивания потенциального заемщика. В зависимости от ответа по каждому пункту присваивается определенное количество баллов. Чем их больше, тем выше вероятность получения положительного решения о выдаче денежных средств.
Тут имеется один нюанс. Если у вас негативная кредитная история, то дальнейшие ответы на вопросы и число набранных баллов чаще всего уже не имеют значения. Уже одного этого факта достаточно для отказа.
Любая скоринговая модель, применяемая в системе кредитования, вводится с целью получения таких результатов:
Для достижения поставленных целей в банках применяется скоринговая модель оценки кредитоспособности. Она предполагает минимальное влияние на результат менеджера или сговора сотрудников банка.
Практически вся информация, вносимая в анкету, должна подтверждаться наличием документов. Менеджер банка исполняет в данном случае чисто техническую роль - вносит данные в программу. Когда все пункты анкеты закружены, компьютерная программа просчитывает и выдает результат - количество набранных вами баллов. Дальше ситуация может развиваться по-разному.
Если вы набрали слишком мало баллов, можете быть уверены: в кредите откажут.
Число баллов оказалось намного выше среднего? Если сумма кредита небольшая, решение может быть принято прямо на месте. В случае если вы претендуете на получение довольно внушительной суммы, вам будет объявлено о том, что первый этап проверки вы прошли, и заявка передана на рассмотрение в службу безопасности банка.
Количество баллов «плавает» посерединке? Менеджер, скорее всего, потребует привести поручителя или назначит серию дополнительных проверок.
В общем случае скоринговая модель состоит из семи видов оценки, четыре из которых имеют отношение к кредитованию, а три — к маркетингу. Для кредитной практики характерны такие виды скоринга:
Три остальных вида выглядят так:
Оценка кредитоспособности физических лиц имеет свои недостатки. Основным является то, что система недостаточно гибкая и плохо адаптируется под реальные параметры. Например, скоринговая модель, принятая в США, поставит высокий балл человеку, сменившему большое количество мест работы. Такой человек считается замечательным специалистом, очень востребованным на рынке труда. У нас же такой факт сыграет с заемщиком злую шутку. Наибольшее количество баллов получит человек, имеющий всего одну запись в трудовой. Если заемщик часто меняет работодателя, то он считается неблагонадежным, неуживчивым и плохим специалистом. Его рейтинг в глазах банка стремительно падает, ведь за следующим увольнением может и не последовать новая работа, а значит, начнутся просрочки в платежах.
Чтобы максимально адаптировать систему под наши условия жизни, анкеты для оценки должны разрабатывать специалисты высочайшей категории и квалификации. Но любые результаты, полученные подобным образом, все равно будут зависимы от мнения и влияния человека. Так что абсолютно беспристрастной оценки все равно не получается.
Так что любая система скоринга имеет, по крайней мере, два недостатка:
Кроме того, сама система оценивания также несовершенна. Дело в том, что при выставлении баллов учитывается только формальное положение вещей. Система не способна правильно оценивать реальность. Например, если клиент имеет комнатку в коммуналке на Арбате, то система поставит ему высокий балл. Ведь имеется московская прописка и жилье в центре. А шикарный особняк площадью в несколько тысяч квадратных метров, расположенный в небольшом поселке на берегу Черного моря, система обозначит как «жилье в селе» и снизит балл за отсутствие московской прописки.
В тех случаях, когда проводится оценка кредитоспособности физических лиц, сотрудник банка должен опираться на целый ряд критериев. Все их можно разделить на три большие группы, в каждую из которых входит множество показателей.
Финансовые:
Дополнительные:
Скоринговая модель оценки кредитоспособности юридического лица построена немного по-другому. Тут ключевыми параметрами считаются Но поскольку они рассчитываются исходя из финансовых отчетов кампании-соискателя, то в случае чего они могут быть скорректированы. С учетом такой возможности объективность оценки сильно уменьшается. Поэтому для оценки юридических лиц применяется скоринг с динамическими показателями.
Первый шаг основывается на сборе сведений, которые нельзя исчислить материальными показателями. К ним относятся положение на рынке, экспертное мнение о финансово-экономической устойчивости.
Следующий шаг — определение финансовых показателей. Здесь изучаются коэффициенты ликвидности, обеспеченности собственными средствами, объективные показатели финансовой устойчивости, рентабельности, оборачиваемости средств и так далее.
По итогам двух независимых оценок банк принимает решение о выдаче займа.
Если говорить о физических лицах, то тут оценка заемщика также проводится по многим показателям. Существует множество факторов, способных положительно повлиять на рейтинг:
Считается, что раз оценку проводит бездушная машина, то можно ее обмануть, заранее выяснив «правильные» ответы на вопросы. На самом деле это далеко не так.
Скоринговая модель оценки клиента построена таким образом, что все ответы на вопросы можно проверить при помощи соответствующих документов. Кроме того, банки часто объединяются в целые сети и сбрасывают результаты своих проверок в одну общую систему. Так что если в процессе дополнительной проверки обман будет выявлен, на вашей репутации заемщика будет поставлен жирный крест. Нигде и никогда вы больше кредита не получите.
Приукрасить действительность можно попытаться лишь в том случае, когда данные в систему вносятся лишь со слов клиента. Однако найти такой банк довольно трудно, и проценты там настолько грабительские, что вы и сами вряд ли захотите оформить там кредит.
Если учесть, что как минимум половина жителей нашей страны уже имела опыт обращения за кредитом, в первые ряды выходит такой показатель оценивания заемщика, как кредитная история. Поскольку БКИ с некоторых пор пополнились данными о заемщиках микрофинансовых организаций и других подобных учреждений, на рынке появились скоринговые модели, скорректированные с учетом наличия и состояния кредитной истории.
Эти модели оценивают заемщиков по вероятности невозврата денежных средств, возникновения просрочек, количеству ранее погашенных кредитов и других параметров.
Кроме того, банкам предлагается услуга автоматического информирования о клиентах. Подключив такую услугу, банк будет знать:
Это позволит еще больше отрегулировать систему банковского скоринга и получать максимум информации о потенциальных заемщиках.
Рассмотрим модели банкротства предприятия, и более детально методы оценки платежеспособности предприятия.
Скоринговый подход к оценке платежеспособности предприятия заключается в анализе статистики по предприятиям по их исполнению обязательств перед кредиторами, информация о которых содержится в бюро кредитных историй. Поэтому скоринговые модели иногда в литературе называют кредитные скоринговые модели (credit- score ) или кредитные оценочные модели. Таким образом, можно сказать, что кредитные скоринговые модели – статистические модели оценки платежеспособности предприятия.
Ранее скоринговые модели разрабатывались исключительно для оценки кредитоспособности физических лиц в целях выдачи кредитов банками. Данный подход был впервые предложен Д. Дюраном в 1941 году для классификации клиентов банков по двум классам: кредитоспособные и некредитоспособные. Для определения класса рассчитывались показатели, позволяющие сделать вывод о его риске банкротства. Баллы для скоринговых моделей рассчитываются с помощью инструмента логистической регрессии. На ее основе, к слову, также строятся logit-модели оценки риска банкротства физических лиц и предприятий.
Задача скоринговой модели оценки платежеспособности предприятия заключается в классификации его по степени финансового риска. Скоринговый подход схож с рейтинговым подходом оценки предприятия, так как в нем также присутствует рейтинг (класс) у предприятия, помимо этого присутствуют балльная оценка и присвоение рейтинга финансовым показателям.
Отличие заключается в том, что в результате присваивается рейтинг и предприятие относится к классу платежеспособности, т.е. производится помимо оценки еще и классификация. Также в результате скоринга получается рейтинг у предприятия и рейтинг у финансовых коэффициентов, описывающих предприятие.
Рассмотрим отечественные скоринговые модели оценки платежеспособности предприятия. Проанализируем две отечественные скоринговые модели Донцовой-Никифоровой и Савицкой. Данные модели предназначены для оценки риска банкротства отечественных предприятий. Итак, начнем.
Донцова Л.В.
Экономисты Донцова Л.В. и Никифорова Н.А. предлагают скоринговую модель оценки платежеспособности предприятия, которая позволяет отнести предприятие к одному из шести классов платежеспособности, на основании оценки шести финансовых коэффициентов.
| Показатель | 1 класс (балл) | 2 класс (балл) | 3 класс (балл) | 4 класс (балл) | 5 класс (балл) | 6 класс (балл) |
| Коэффициент абсолютной ликвидности | 0.25 и больше (20) | 0.216 | 0.15(12) | 0.1(8) | 0.05(4) | Меньше 0.05(0) |
| Коэффициент быстрой ликвидности | 1 и больше(18) | 0.9(15) | 0.8 (12) |
0.7(9) | 0.6(6) | Меньше 0.5(0) |
| 2 и больше(16.5) | 1.7(120 | 1.4(7.5) | 1.1(3) | 1(1.5) | Меньше 1(0) | |
| 0.6 и больше(17) | 0.54(12) | 0.43(7.4) | 0.41(1.8) | 0.4(1) | Меньше 0.4(0) | |
| Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами | 0.5 и больше(15) | 0.4(12) | 0.3(9) | 0.2(6) | 0.1(3) | Меньше 0.1(0) |
| Коэффициент обеспеченности запасов | 1 и больше(15) | 0.9(12) | 0.8(9) | 0.7(6) | 0.6(3) | Меньше 0.6(0) |
| Минимальное значение границы в баллах | 100 | 64 | 50 | 28 | 18 | – |
| 1 класс>100 баллов | Предприятие имеет хороший запас финансовой прочности | |||||
| 2 класс>64 баллов | Предприятие имеет незначительную вероятность погашения долгов, в целом риск есть | |||||
| 3 класс>50 баллов | Проблемное предприятие | |||||
| 4 класс>28 баллов | Предприятие имеет высокий риск банкротства | |||||
| 5 класс>18 баллов | Предприятие имеет очень высокий риск банкротства, меры по оздоровлению, скорее всего, не помогут | |||||
| 6 класс<18 баллов | Предприятие финансово несостоятельно | |||||
Примечание:
В модели оценки основной упор делается на коэффициенты ликвидности (, коэффициент быстрой ликвидности, коэффициент абсолютной ликвидности), а также на коэффициенты оборачиваемости (коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, коэффициент обеспеченности запасов).
| Коэффициенты | Формула | Расчет |
|
Коэффициент абсолютной ликвидности |
(Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные обязательства | стр.1250 / (стр.1510+стр1520) |
|
Коэффициент быстрой ликвидности |
(Оборотные активы – Запасы) / Краткосрочные обязательства | (стр.1250+стр.1240) / (стр.1510+ стр.1520) |
|
Коэффициент текущей ликвидности |
||
|
Коэффициент финансовой независимости |
Собственный капитал / Активы | стр.1300 / стр.1600 |
|
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами |
(Собственный капитал – Внеоборотные активы) / Оборотные активы | (стр.1300-стр.1100) / стр.1200 |
|
Коэффициент обеспеченности запасов |
Коэффициент оборачиваемости запасов = Выручка от продаж / Средняя величина запасов | стр.2110 / (стр.1210 нп.+стр.1210 кп.)*0.5 |
н.п. и к.п. – значение строки баланса на начало периода и конец периода соответственно.
Савицкая Г.В.
Профессор Г.В. Савицкая предлагает свою скоринговую кредитную модель оценки финансового состояния предприятия. Отличие заключается в том, что в модели классификация предприятия происодит по пяти классам и для этого используются три финансовых коэффициента.
| Показатель | 1 класс | 2 класс | 3 класс | 4 класс | 5 класс |
| Рентабельность совокупного капитала, % | 30 и выше(50 баллов) | 29.9-20(49.9-35 баллов) | 19.9-10(34.9-20 баллов) | 9.9-1(19.9-5 баллов) | Меньше 1(0 баллов) |
| Коэффициент текущей ликвидности | 2 и больше(30 баллов) | 1.99-1.7(29.9-20 баллов) | 1.69-1.4(19.9-10 баллов) | 1.39-1.1(9.9-1) | 1 и ниже(0 баллов) |
| 0.7 и больше(20 баллов) | 0.69-0.45(19.9-10 баллов) | 0.44-0.3(9.9-5 баллов) | 0.29-0.2(4.9-1 баллов) | Меньше 0.2(0 баллов) | |
| Границы классов | 100 баллов | 99-65 | 64-35 | 34-6 | 0 баллов |
| 1 класс>100 баллов | Предприятие с хорошей финансовой прочностью | ||||
| 2 класс65-99 баллов | Предприятие имеет небольшой риск невозврата долгов | ||||
| 3 класс35-64 баллов | Проблемное предприятие | ||||
| 4 класс6-34 баллов | Предприятие имеет высокий риск банкротства. Кредиторы рискую потерять вложенные средства | ||||
| 5 класс0 баллов | Предприятие несостоятельно | ||||
Примечание:
Два из трех финансовых коэффициента определяют платежеспособность предприятия, где коэффициент текущей ликвидности определяет краткосрочную ликвидность, а коэффициент финансовой независимости – долгосрочную ликвидность предприятия.
Коэффициент финансовой независимости = коэффициент автономии.
| Коэффициенты | Формула | Расчет |
|
Рентабельность совокупного капитала |
Прибыль до налогообложения / Пассивы | стр.2300 / стр.1700 |
|
Коэффициент текущей ликвидности |
Оборотные активы / Краткосрочные обязательства | стр.1200 / (стр.1510+стр.1520) |
|
Коэффициент финансовой независимости |
Собственный капитал / Активы | стр.1300 / стр.1600 |
Резюме
Подведем итоги разбора кредитных скоринговых моделей оценки платежеспособности предприятия. Один из неоспоримых плюсов заключается в том, что данные модели были разработаны для отечественных предприятий. Одна из трудностей оценки по таким моделям заключается в большой громоздкости расчетов и зачастую непонятности в использовании балльной оценки финансовых коэффициентов. Использование их хорошо сочетать с другими методиками оценки финансового состояния.
Спасибо за внимание! Удачи!
Ключевые слова
БАНКИ / КРЕДИТ / КРЕДИТНЫЕ РИСКИ / СКОРИНГ / СКОРИНГОВЫЕ СИСТЕМЫ / КРЕДИТНЫЙ РЫНОК / BANKS / CREDIT / CREDIT RISKS / SCORING / SCORING SYSTEMS / CREDIT MARKETВ статье рассмотрен скоринг как инструмент управления кредитным риском , его основные характеристики, а также механизм его реализации и методов снижения просроченной задолженности. Кредитные организации имеют сложную многоуровневую систему рисков, всесторонняя и объективная оценка которых играет ключевую роль в обеспечении финансовой устойчивости каждой кредитной организации и стабильного развития банковской системы в целом. Скоринг заключается в определении совокупного кредитного балла заемщика в результате его оценки по ряду критериев. Существуют скоринговые модели, позволяющие оценивать кредитоспособность физических лиц, юридических лиц и субъектов малого бизнеса. Внедрение системы кредитного скоринга позволит банку получить то самое всеми желаемое конкурентное преимущество длительную выгоду применения создающей потребительскую ценность стратегии, основанной на уникальной комбинации внутрифирменных ресурсов и способностей. Устойчивое конкурентное преимущество дает возможность бизнесу поддерживать и улучшать свои конкурентные позиции на рынке и выживать в борьбе с конкурентами в течение длительного времени.
Кредитный скоринг как инструмент повышения качества банковского риск-менеджмента в современных условиях
2012 / Алёшин В. А., Рудаева О. О.Скоринг - модель оценки кредитного риска
2016 / Абдуллаев Анваржон ФархадовичОбзор методов кредитного скоринга
2017 / Кочеткова В.В., Ефремова К.Д.Кредитный скоринг как инструмент оценки кредитоспособности заемщиков
2012 / Никаненкова Виктория ВикторовнаСкоринговые модели как средство управления кредитными рисками в российских банках
2017 / Данилович Владислав Юрьевич, Курганская Галина СергеевнаСинергия скоринга и страхования как средство давления на риски кредитования физических лиц
2017 / Федорова Алёна Юрьевна, Харитонова Ксения ГеоргиевнаСовременные подходы к построению системы управления проблемными кредитами физических лиц в коммерческом банке
2014 / Заернюк Виктор Макарович, Анашкина Елена НиколаевнаПовышение качества взаимоотношений банка с клиентами-заемщиками на основе внедрения инновационных систем кредитного скоринга
2010 / Жамгарян К. А.Реинжиниринг бизнес-процесса кредитования и применение аппарата нечетких множеств для классификации заемщиков в задаче кредитного скоринга
2015 / Горлушкина Наталия Николаевна, Шин Екатерина ВладимировнаСкоринг при управлении кредитными рисками
2016 / Гасанов Оскар Сейфуллович, Таранов Ярослав РуслановичIn article scoring as the instrument of credit risk management, its main characteristics, and also the mechanism of its realization and methods of decrease in arrears is considered. The credit organizations have difficult multilevel system of risks, the comprehensive and which objective assessment plays a key role in ensuring financial stability of each credit organization and stable development of a banking system as a whole. Scoring consists in determination of cumulative credit point of the borrower as a result of his assessment on a number of criteria. There are the scoring models, allowing to estimate solvency of natural persons, legal entities and subjects of small business. Introduction of system of credit scoring will allow bank to get that all desirable competitive advantage long benefit of application of the strategy creating consumer value based on a unique combination of intra firm resources and abilities. Steady competitive advantage gives the chance to business to support and improve the competitive positions in the market and to survive in fight against competitors for a long time.
СКОРИНГОВЫЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА
С. С. САМОЙЛОВА, М. А. КУРОЧКА
В статье рассмотрен скоринг как инструмент управления кредитным риском, его основные характеристики, а также механизм его реализации и методов снижения просроченной задолженности. Кредитные организации имеют сложную многоуровневую систему рисков, всесторонняя и объективная оценка которых играет ключевую роль в обеспечении финансовой устойчивости каждой кредитной организации и стабильного развития банковской системы в целом. Скоринг заключается в определении совокупного кредитного балла заемщика в результате его оценки по ряду критериев. Существуют скоринговые модели, позволяющие оценивать кредитоспособность физических лиц, юридических лиц и субъектов малого бизнеса. Внедрение системы кредитного скоринга позволит банку получить то самое всеми желаемое конкурентное преимущество - длительную выгоду применения создающей потребительскую ценность стратегии, основанной на уникальной комбинации внутрифирменных ресурсов и способностей. Устойчивое конкурентное преимущество дает возможность бизнесу поддерживать и улучшать свои конкурентные позиции на рынке и выживать в борьбе с конкурентами в течение длительного времени.
Ключевые слова: банки, кредит, кредитные риски, скоринг, скоринговые системы, кредитный рынок.
Кредитный риск представляет собой основной банковский риск, управление которым является ключевым фактором, определяющим эффективность деятельности банка. Обычно банки формируют значительную часть своих доходов за счет кредитной деятельности, поэтому особую актуальность представляет оценка потенциальной прибыли по отношению к вероятности непогашения кредита. В узком смысле кредитный риск определяется как существующий для кредитора риск невозврата кредитополучателем заимствованных средств.
В последнее время в нашей стране наблюдается интенсивный рост рынка кредитования и, в частности, сектора кредитования физических лиц. Это неизбежно приводит к увеличению кредитных рисков, которые принимают на себя как отдельные кредитно-финансовые институты, так и банковская система страны в целом. Рост рисков обуславливается одновременно расширением контингента заемщиков и увеличением объемов кредитования. В этой ситуации качество управления кредитными рисками в розничном кредитовании приобретает особую актуальность и становится одним из факторов повышения конкурентоспособности кредитного учреждения на рынке банковских услуг .
При выдаче кредита банк, прежде всего, интересует кредитоспособность потенциального заемщика, то есть способность полностью и в срок рас-
Сущность скоринга заключается в определении совокупного кредитного балла заемщика в результате его оценки по ряду критериев. Данные критерии имеют различные удельные веса и впоследствии агрегируются в интегральный показатель - совокупный кредитный балл. Величина кредитного лимита в скоринговых системах носит второстепенный характер и определяется исходя из уровня доходов заемщика. Интегральный показатель сравнивается с определенным числовым порогом, который представляет собой так называемую линию безубыточности для банка. Кредит выдается тем клиентам, интегральный показатель которых выше этой линии .
Оценка кредитоспособности с использованием скоринговых систем в большинстве случаев строится на не более чем 20 критериях, среди которых: уровень среднемесячного дохода, частота смены места работы, возраст, семейное положение, количество лиц, находящихся на иждивении, образование, наличие недвижимости и личного автомобиля и т. д.
Внедрение скоринговых систем имеет ряд преимуществ, к которым относят:
Возможность снижения издержек и минимизацию операционного риска за счет автоматизации принятия решения о выдаче кредита;
Сокращение времени обработки заявлений и предоставления ответа о выдаче или отказе в кредите;
Централизацию принятия кредитного решения и снижение влияния человеческого фактора при его принятии;
Выявление и предотвращение попыток мошенничества .
К недостаткам скоринга относится в первую очередь то, что оценка кредитоспособности возможных заемщиков проводится на основе имеющийся информации о предыдущих, выданных кредитах, а сведений, характеризующих возможное поведение соискателей кредита, которым в выдаче кредита, было отказано, не имеется представления. Также оценка заемщика с использованием скоринговой системе основывается не на оценке реального человека, а на основе имеющейся о нем информации, которую он же и сообщает, и клиент может представить о себе такие данные, которые позволят ему получить положительный результат при разрешении вопроса о выдаче ему кредита .
Кроме всего перечисленного, скоринговые системы нуждаются в постоянной доработке и обновлениях, так как по прошествии определенного времени происходит изменение социальных и экономических условий, условий кредитования, и самих людей. В странах запада разработка ско-ринговых моделей осуществляется раз в полтора-два года и во многом зависит от того, насколько стабильна экономика в этот период .
Существует несколько типов скоринга:
Скоринг кредитоспособности - оценка кредитоспособности заемщиков, используемая для принятия решения о предоставлении кредита;
Скоринг по прогнозу качества обслуживания долга клиентом - оценка уровня риска существующих заемщиков, позволяющая определить поведенческие особенности клиентов, проявляющие в качестве обслуживания долга;
Скоринг востребования - оценка способов работы с просроченной задолженностью и выбор из нескольких альтернативных наборов наиболее эффективного для последующего воздействия;
Скоринг по оценке вероятности мошенничества - реализующий оценку вероятности мошенничества клиента на основе совокупности признаков проводимой сделки .
На основе теоретических данных можно сказать, что развитие скоринга в России сдерживается тем, что в сравнении с западными мерками в нашей стране все еще низкие объемы кредитования и постоянно меняющиеся социальные и эко-
номические условия. Российские кредитные организации не имеют в наличии достаточной информации о клиентах для того, чтобы построить эффективные скоринговые системы, которые бы обеспечивали спрос на розничное кредитование и минимизировали риски банков. В этой ситуации кредитные организации могут воспользоваться двумя способами.
Первый - использование модели, разработанной за границей с обязательной адаптацией к российским условиям, что затратно и долго по времени.
Второй - отказ от использования моделей скоринга еще на первоначальном этапе и выдача кредита всем желающим на основе стандартной проверки, проводимой с целью накопления кредитной истории. После чего использовать полученные данные для разработки собственной ско-ринговой модели, которая будет эффективной, но и весьма дорогостоящей для банка .
Кроме скоринговых моделей, ориентированных на оценку кредитоспособности физических лиц, существуют скоринговые модели, позволяющие оценивать кредитоспособность юридических лиц и субъектов малого бизнеса.
Итак, выше мы подробно разобрали эффективную систему кредитного скоринга - такую, какой она должна быть в идеале. Естественно, что решение о внедрении такой системы дается банку нелегко. Причин такого нежелания множество: привычка работать «на глаз» и по «установившейся традиционной методике», вечная несвоевременность и кажущаяся сложность внедрения, и так далее. Да и зачем так сложно, когда есть табличка, «на коленке» составленная рисковиками, которая, пусть неидеально, но работает .
Действительно, большая часть отечественных банков уже пользуется некими простейшими подобиями скоринговых систем, позволяющими оценивать заемщика. В какой-то мере эти методики несколько упрощают работу кредитных специалистов. Но такие элементарные программы (около 90 % из них - таблицы характеристик заемщика, выполненные в MS Excel) имеют ряд недостатков, в связи с которыми их нельзя назвать «системами кредитного скоринга» в полном понимании этого слова. Вот некоторые из этих недостатков:
Децентрализованность системы оценки;
Сложность осуществления быстрых решений департамента риска кредитной организации -смена или корректировка методики оценки превращается в длительную процедуру для большого количества точек обслуживания;
Невозможность построения сложной стратегии принятия решения;
Скоринговые модели основаны на экспертных знаниях кредитных аналитиков банка, что ограничивает качество моделей и опосредованно сокращает клиентскую базу;
Возможность обмануть методику оценки -любой человек, имеющий определенные навыки, может «взломать» методику оценки и в дальнейшем «подстроиться» под «хорошего» заемщика. Это касается не только рисков мошенничества, но
Так же нужно отметить конкурентные преимущества. Постоянный рост конкуренции вынуждает многие компании вести все более ожесточенную борьбу за достойное место на рынке. Независимо от того, в какой области работает компания - бытовая электроника, пассажирские авиаперевозки или банковская деятельность, -ее руководству постоянно приходится задавать себе одно и тоже задание - достичь потенциальных конкурентных преимуществ. Для банков ответ на этот задание прост: либо предложить клиентам дополнительные услуги, либо радикально снизить цены. И в любом случае не обойтись без инновационных технологий работы. Несмотря на видимую простоту решения, далеко не все финансовые организации смогли его реализовать .
Внедрение системы кредитного скоринга позволит банку получить то самое всеми желаемое конкурентное преимущество - длительную выгоду приме-
и «помощи» заемщикам со стороны кредитных инспекторов (нельзя забывать, что эти, по большей части низкооплачиваемые сотрудники, стремятся к максимальному объему привлеченных кредитов, никак не отвечая за их возврат) .
Практический опыт внедрения систем кредитного скоринга в отечественных банках позволяет нам сравнить типовой подход к скорингу, рассмотренный выше, и применение полноценных систем кредитного скоринга. Такое сравнение по ключевым критериям приведено в таблице 1.
нения создающей потребительскую ценность стратегии, основанной на уникальной комбинации внутрифирменных ресурсов и способностей. Устойчивое конкурентное преимущество дает возможность бизнесу поддерживать и улучшать свои конкурентные позиции на рынке и выживать в борьбе с конкурентами в течение длительного времени .
Эффективная система кредитного скоринга позволяет банку:
Оперативно корректировать бизнес-модели розничного бизнеса;
Выйти первым на рынок с новым продуктом;
Обеспечить для розничного бизнеса банка гибкость и быстроту;
Быстро и безошибочно принимать стратегические решения;
Эффективно управлять накопленной информацией;
Таблица 1
Сравнение типового подхода и скоринга
Критерии Типовой подход к оценке заемщика Система кредитного скоринга
Первичная обработка кредитной заявки Основывается на экспертных знаниях кредитного специалиста Основывается на объективной информации из различных источников
Процесс оценки идентичных заявок Рассмотрение каждой заявки зависит от конкретного кредитного специалиста и субъективных факторов Идентичные заявки проходят идентичную процедуру оценки
Легкость восприятия «Уже используется», результаты ожидаемы Необходимы культурные перемены, готовность сотрудников к нововведениям
Процесс внедрения Длительное обучение и тренировка каждого кредитного специалиста. Наработка опыта и интуиции Не требует длительного обучения сотрудников. При внедрении необходим контроль со стороны кредитных специалистов высшего звена
Возможность ошибок, злоупотреблений и мошенничества Ошибки возможны в силу человеческого фактора. Злоупотребления и мошенничество возможны и распространены Злоупотребления возможны только на уровне высшего звена кредитных специалистов. Ошибки могут быть связаны с некачественными скоринговыми моделями. Мошенничество возможно, однако его вероятность заметно снижается
Гибкость При внедрении нового кредитного продукта необходима разработка новых инструкций и обучение персонала. Процесс длительный и мало поддающийся контролю При внедрении нового кредитного продукта необходимо создание новых скоринговых моделей и стратегий (или внесение изменений в уже имеющиеся). Процесс полностью контролируемый. Качество вновь созданных моделей (стратегий) может быть проверено без запуска в работу. Дополнительное обучение персонала не требуется
Строить и развивать бизнес, опираясь на точные данные и математический анализ .
Внедрение системы кредитного скоринга позволяет банку получить целый ряд преимуществ: начиная от снижения времени принятия решения по кредитной заявке и заканчивая оптимизацией бизнес-процессов в целом. Основным же преимуществом является снижение дефолтности кредитного портфеля банка за счет скорингового анализа и рей-тингования заемщиков.
Если кредитная организация правильно и адекватно использует кредитный скоринг, то получает эффективное конкурентное преимущество для поддержания и улучшения своих конкурентных позиций на рынке и выживания в борьбе с конкурентами в течение длительного времени.
Литература
1. Зобова Е. В., Самойлова С. С. Управление кредитным риском в коммерческих банках // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2012. № 12 (046). С. 74-81.
2. Коротаева Н. В. Проблемы и перспективы развития в России безналичных розничных платежей // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2012. № 12 (046).
3. Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: уточненные рамочные подходы (Базель 2). М., 2004.
4. О типичных банковских рисках: Указание оперативного характера Банка России № 70-Т от 23.06.2004. Доступ из справ.-правовой системы «Кон-сультантПлюс».
5. Пищулин А. Г. Система кредитного скоринга: необходимости и преимущества. 2011. URL: www.gaap.ru
6. Развитие финансовой системы в условиях модернизации экономики России: колл. монография. Тамбов, 2013.
7. Турлачева М. А., Малышкина Д. Н. Современные тенденции развития кредитования аграрного сектора в России // Саяпинские чтения: сборник материалов круглого стола. Вып. 7. гл. ред. В. М. Юрьев. Тамбов, 2014.
8. Усачев С. Кредитный скоринг // Банки и технологии. 2008. № 04.
9. Юрченко Е. Г. Совершенствование управления кредитным риском в сфере потребительского кредитования на основе скоринга востребования // Управление риском. 2009. № 2. С. 44-50.
SCORING MODELS OF THE ASSESSMENT OF CREDIT RISK
S. S. Samoylova, M. A. Kurochka
In article scoring as the instrument of credit risk management, its main characteristics, and also the mechanism of its realization and methods of decrease in arrears is considered. The credit organizations have difficult multilevel system of risks, the comprehensive and which objective assessment plays a key role in ensuring financial stability of each credit organization and stable development of a banking system as a whole. Scoring consists in determination of cumulative credit point of the borrower as a result of his assessment on a number of criteria. There are the scoring models, allowing to estimate solvency of natural persons, legal entities and subjects of small business. Introduction of system of credit scoring will allow bank to get that all desirable competitive advantage - long benefit of application of the strategy creating consumer value based on a unique combination of intra firm resources and abilities. Steady competitive advantage gives the chance to business to support and improve the competitive positions in the market and to survive in fight against competitors for a long time.
Key words: banks, credit, credit risks, scoring, scoring systems, credit market.
