Скоринг как способ снижения кредитного риска

Скоринг как способ снижения кредитного риска

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

. Сущность скоринга как метода оценки кредитного риска

.1 Понятие, цели, задачи и виды скоринга. История развития скоринговых систем

.2 Особенности построения скоринга для оценки кредитоспособности клиентов банка

. Практика применения скоринга в банковской системе Республики Беларусь

.1 Особенности использования скоринговых систем белорусскими банками

.2 Регламент скоринга кредитоспособности на примере ЗАО «Трастбанк»

. Зарубежный опыт применения скоринговых моделей, проблемы и перспективы использования скоринга в банках Республики Беларусь

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ВВЕДЕНИЕ

Растущая конкуренция на рынке розничных банковских услуг, повышение спроса населения на различные кредитные продукты, а также стремление кредитных организаций к максимизации прибыли заставляют финансовые институты искать более эффективные пути привлечения новых платежеспособных клиентов, стараясь при этом контролировать потери.

Кредитный риск представляет собой основной банковский риск, управление которым является ключевым фактором, определяющим эффективность деятельности банка.

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 рассчитаться по своим долговым обязательствам. Именно задаче выбора кредитоспособных заемщиков в основном и служат скоринговые системы.

Традиционные методы оценки физических лиц экспертным путем теряют свою эффективность по мере увеличения объемов розничного кредитования. Рост предложения новых банковских услуг и кредитных продуктов требует частичной или полной автоматизации процессов оценки платежеспособности клиента и выдачи кредита.

Качество и быстрота, с которыми принимаются решения по кредитной заявке, а также надежность и простота этого процесса являются решающими факторами в сложной конкурентной борьбе.

Все вышеперечисленное заставляет белорусские банки более серьезно задуматься над вопросом применения современных методик автоматизированной оценки кредитного риска физических лиц, а именно скоринга новых клиентов.

В Беларуси все большее распространение наряду с традиционными методами оценки кредитоспособности физических лиц (на основе логического метода - с помощью экспертных оценок кредитных специалистов) получает скоринг-кредитование.

ГЛАВА 1. СУЩНОСТЬ СКОРИНГА КАК МЕТОДА ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА

.1 Понятие, цели, задачи и виды скоринга. История развития и внедрения скоринговых систем

Кредитный скоринг - система оценки кредитоспособности (кредитных рисков) лица, основанная на численных статистических методах.

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. Если говорить упрощенно, то система дает ответ на главный вопрос: выдать кредит потенциальному кредитополучателю или нет? 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 [1, c. 25].

Скоринг, по существу, является методом классификации всей интересующей нас популяции на различные группы, когда нам неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы (вернет клиент кредит или нет), на зато известны другие характеристики, связанные с интересующей нас. В статистике идеи классификации популяции на группы были разработаны Фишером в 1936 г. на примере растений. В 1941 г. Дэвид Дюран впервые применил данную методику к классификации кредитов на «плохие» и «хорошие». По времени это совпало со Второй мировой войной, когда почти все кредитные аналитики были призваны на фронт, и банки столкнулись с необходимостью срочной замены этих специалистов. Банки заставили своих аналитиков перед уходом написать свод правил, которыми следовало руководствоваться при принятии решения о выдаче кредита, чтобы анализ мог проводиться неспециалистами. Это и был как бы прообраз будущих экспертных систем.

В начале 50-х гг. в Сан-Франциско образовалась первая консалтинговая фирма в области скоринга -- Fair Issac, которая до сих пор является лидером среди разработчиков скоринговых систем.

Но широкое применение скоринга началось с распространением кредитных карточек. При том количестве людей, которые ежедневно обращались за кредитными карточками, банкам ничего другого не оставалось, как автоматизировать процесс принятия решений по выдаче кредита. Однако очень скоро они оценили не только быстроту обработки заявлений на выдачу кредита, но и качество оценки риска. По данным некоторых исследований, после внедрения скоринг-систем уровень безнадежного долга сокращался до 50% [3. c. 138].

В 1974 г. в США был принят Закон о предоставлении равных возможностей на получение кредита, который запрещал отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получение социальных пособий, отстаивание прав потребителей. В Великобритании законодательство допускает использование информации о возрасте и семейном положении, но зато запрещает принимать во внимание какие-либо физические увечья и недостатки (инвалидность). Для кредитных организаций использование скоринговых систем стало доказательством исполнения этих антидискриминационных законов - у компьютера нет предубеждений.

Помимо установления принципов равноправия в области кредитования, кредитное законодательство США, как и Закон о потребительском кредите, принятый в Великобритании в том же 1974 г., имели важное значение для формирования службы кредитных бюро. В таких бюро записывается кредитная история всех людей, когда-либо обращавшихся за ссудой в любую кредитную организацию страны.

В кредитных бюро содержатся следующие виды данных:

 социально-демографические характеристики;

 судебные решения (в случае передачи дел о востребовании задолженности по кредиту в суд);

 информация о банкротствах;

 данные об индивидуальных заемщиках, получаемые от кредитных организаций по принципу «ты - мне, я - тебе», т. е. банк может получать информацию о клиентах других банков, только если сам поставляет аналогичную информацию.

Значение кредитных бюро чрезвычайно велико, их существование позволяет кредитным организациям выдавать ссуды клиентам, которые ранее в этой организации не обслуживались. Кроме того, общепризнанной является ценность предыдущей кредитной истории для прогнозирования вероятности дефолта [17].

В настоящее время скоринг становится все более популярным не только при оценке риска при различных видах кредита, но и в других областях: в маркетинге (для определения вероятности, что именно эта группа клиентов будет пользоваться этим видом продукции), при работе с должниками (если клиент задерживается с очередным платежом, какой метод воздействия будет наиболее эффективным), при выявлении мошенничества с кредитными карточками, при определении вероятности, что клиент может перебежать к конкуренту и т. п.

Система скоринга позволяет резко увеличить объем продаж кредитных продуктов банка путем сокращения сроков проверки кредитной заявки и индивидуальной настройки параметров кредита под каждого заемщика. Система скоринга обеспечивает быструю и объективную оценку уровня рисков выдаваемых кредитов и принятие таких решений по ссудам, которые минимизируют кредитные риски портфеля.

В результате работы модели по оценке конкретного заемщика формируется кредитный портрет потенциального заемщика, позволяющий производить:

·  процедуру разделения потенциальных заемщиков на "плохих", которым не может быть выдан кредит, и "хороших", которым кредит может быть выдан;

·        расчет индивидуальных параметров кредитной сделки для конкретного заемщика (лимит, процент, срок, график погашения кредита);

·        расчет риска и управление кредитным портфелем по всем ссудам, выдаваемым частным лицам [8].

  Методология решения базируется на анализе специфики деятельности банка. При этом учитываются как группы клиентов (отраслевая и региональная принадлежность и др.), так и кредитные продукты банка для физических лиц. Исходя из потребностей банка в развитии бизнеса и имеющихся данных, могут быть построены скоринговые модели, основанные на экспертных знаниях банковского менеджмента, на статистических данных (модели обучения "с учителем" и "без учителя"), на учете макроэкономических данных о социально-экономическом развитии конкретных регионов и отраслей. Наиболее мощными по точности оценки кредитного риска являются модели, использующие комплексный подход, т.е. учет всех данных и экспертных знаний менеджмента банка.

Основные цели, к которым, стремиться любой банк при внедрении полноценной системы кредитного скоринга можно сформулировать так:

·  увеличить кредитный портфель за счет уменьшения количества необоснованных отказов по кредитным заявкам;

·        повысить точность оценки заемщика;

·        уменьшить уровень невозвратов;

·        ускорить процедуру оценки заемщика;

·        создать централизованное накопление данных о заемщиках;

·        снизить формируемые резервы на возможные потери по кредитным обязательствам;

·        быстро и качественно оценить динамику изменений кредитного счета индивидуального заемщика и кредитного портфеля в целом.

В общепринятой практике кредитный скоринг определяется двумя задачами, каждая из которой имеет свои характерные аспекты и особенности.

. Создание скоринговых моделей - моделей оценки кредитоспособности

. Построение скоринговой инфраструктуры.

Для разных банков может быть актуальна одна, и не актуальна другая задача, но, тем не менее - именно эти два направления принято рассматривать как основные в кредитном скоринге. Для каждого из направлений существуют свои инструменты и методология, при помощи которых решаются эти задачи [2, c. 45].

Таким образом, кредитным скорингом называется быстрая, точная и устойчивая процедура оценки кредитного риска, имеющая научное обоснование. Скоринг является математической моделью, которая соотносит уровень кредитного риска с параметрами, характеризующими заемщика, - физическое или юридическое лицо. Моделей скоринга множество, каждая из них использует свой набор факторов, характеризующих риск, связанный с кредитованием заемщика, и получает в результате пороговую оценку, которая и позволяет разделять заемщиков на «плохих» и «хороших».

Смысл кредитного скоринга заключается в том, что каждому соискателю кредита приписывается свойственная только ему оценка кредитного риска. Сравнение значения кредитного скоринга, полученного для конкретного заемщика, со специфичной (подчеркнем это) для каждой модели скоринга пороговой оценкой помогает решить труднейшую проблему выбора при выдаче кредита, разделяя заемщиков на два класса (тех, кому кредит выдать можно, и тех, кому он «противопоказан»)[3, c. 128].

.2 Особенности построения скоринга для оценки кредитоспособности клиентов банка

Скоринговая система оценки платежеспособности розничного клиента - это статистическая модель, оценивающая вероятность того, что заемщик не заплатит по своим обязательствам в срок. Таким образом, для построения любой статистической модели необходимо иметь достаточную по объему и качественную базу данных.

.        Формулировка требований к системе - это первая и возможно самая главная стадия процесса внедрения. Требования к скоринговой системе зависят от того, каким образом она будет использоваться. Рассмотрим несколько вариантов.

.        Банк собирается регулярно выводить на рынок новые кредитные продукты, тогда на первое место из требований к скоринговой системе выдвигается как гибкость. То есть банк должен иметь возможность быстро и качественно запускать в работу новые кредитные продукты.

.        Банк в первую очередь ориентируется на риск-менеджмент, то есть политика банка в большей степени определяется рисками - тогда основные требования к системе будут связаны с отчетностью.

.        Банк потратил значительные ресурсы на собственное хранилище данных, фронт-офис или какое-то другое банковское ПО. Вследствие, этого на первое место выходит возможность легкой интеграции скоринговой системы в уже существующие решения.

.        Банк обладает большим количеством отделений, у него подписаны контракты с рядом крупных торговых сетей. Для такого банка самыми важными требованиями будет масштабируемость и производительность системы [4, c.78].

База данных для построения скоринговой модели (собственная или приобретенная) должна содержать всю возможную информацию по клиентам за последние 2-5 лет, в том числе клиентский номер (в Беларуси хороший способ идентификации - личный номер, который совпадает со страховым номером в фонде социальной защиты, кстати, там есть база данных по доходам изо всех официальных источников за последние 5 лет), банковский продукт, решение по кредитной заявке, дату открытия счета, статус задолженности, баланс на счету и т.д. Далее из выборочной совокупности должны быть исключены:

·  все нестандартные случаи (аномально большие суммы кредита, необычные цели для займа, реструктуризированные обязательства, клиенты с нестандартными условиями выплат и др.),

·        отказы в выдаче кредита по причинам, обусловленным единой политикой банка (несовершеннолетние, банкроты, двойные заявки и др.),

·        инсайдерские кредиты (VIP, сотрудники банка и др.),

·        сторно, незаконченные или находящиеся в процессе обработки кредитные анкеты,

·        нестандартное поведение клиента после выплаты кредита (подделка документов и мошенничество, кражи и потери кредитных карт, смертельные случаи и др.).

Все остальные данные в выборке должны быть разбиты на категории: «хороший» (платежеспособный), «плохой» (неплатежеспособный) клиент или «отказ» в выплате кредита [8].

) построение первичной модели с использованием известных данных по розничным счетам (платежеспособный/неплатежеспособный),

) построение конечной модели с добавлением данных по клиентам, которым было отказано в кредите («отказы»).

Практика показывает, что добавление отказов, несмотря на большие затраты ресурсов, редко приносит желаемый результат и оказывает несущественное влияние на качество и характер модели. Поэтому далее мы предлагаем учитывать при построении лишь данные существующих клиентов, охарактеризовавших себя с позиции платежеспособности («хороший»/«плохой» случай).

Перед тем как переходить к анализу скоринговых показателей и построению первичной модели, банку необходимо точно сформулировать свое определение «плохого» случая (дефолта). Примерами определения дефолта в мировой практике являются: уровень просроченной задолженности (свыше 30 дней, 60 дней или 90 и более дней) на текущий момент или худший статус за все время кредитной истории, а также списание со счета, 3 раза задолженность свыше 30 дней, 2 раза задолженность свыше 60 дней, один раз задолженность свыше 90 дней, просроченная задолженность в размере свыше 500 000 руб. и т. д. Базель II дефинирует понятие дефолта как существование просроченной задолженности на счету свыше 90 дней когда-либо на протяжении всей кредитной истории. Банк свободен сам выбирать для себя, какое понятие дефолта лучше всего использовать при построении скоринговой модели, если он сможет логически аргументировать свой выбор. Подтверждение правильности выбранного определения может осуществляться экспертным путем или аналитическими методами (roll rate analysis, vintage analysis).

После точного определения и документации понятия дефолта всех розничных клиентов, попадающих в эту категорию, необходимо охарактеризовать как «неплатежеспособных», а остальных - как «платежеспособных»[9, c. 98].

Следующим основным этапом построения модели является выбор и анализ независимых переменных. Основным источником данных являются анкетные данные клиента на момент подачи кредитной заявки, например:

·   Демографические показатели: возраст, пол, национальность, местопроживание, длительность проживания в актуальном месте жительства, образование, профессия, длительность трудоустройства, наличие собственности, семейное положение, наличие детей и др.

·   Данные по запрашиваемому кредиту: цель кредита, общий размер займа, срок финансирования, первоначальный взнос, отношение размера займа к размеру обеспечения по кредиту и др.

·   Финансовые показатели: при учете количественных характеристик в модели рекомендуется избегать абсолютных величин и использовать коэффициенты, как например: сумма задолженности к доходу, ежемесячные выплаты по кредиту к ежемесячному доходу, месячный свободно располагаемый бюджет к ежемесячному доходу, ежемесячные выплаты по кредиту к месячному свободно располагаемому бюджету и др.

■ Маркетинговые показатели: источник поступления кредитной анкеты, проводимая программа, побуждающий мотив и др.

Следующим основным источником информации является внутренняя кредитная история банка и информация, полученная в бюро кредитных историй на момент подачи анкеты. Используемыми скоринговыми переменными могут являться: количество текущих счетов клиента, количество и наличие кредитных карт, общая сумма всех кредитов, время получения последнего кредита, наличие у клиента других продуктов этой финансовой организации, состояние текущего счета, утилизация существующих лимитов, рейтинги бюро кредитных историй и др. [14].

Если определить кредитный скоринг как разработку моделей, то основные задачи, стоящие перед банком можно сформулировать так:

1. Определение ключевой цели и типа скоринга: определение того, для чего конкретно будет использоваться скоринг - оценка заемщика, оценка динамики состояния счета или же определение оптимальной стратегии по уже «плохим» заемщикам.

2.      Оценка, анализ и определение критериев: задание критериев оценки кредитоспособности и определение базовых параметров классификации заемщиков.

.        Выбор методов построения скоринговых моделей: исследование доступных методов создания скоринговых моделей на предмет максимальной адекватности имеющейся ситуации.

.        Оценка финансовой эффективности моделей: оценка и анализ общего влияния скоринговой модели на кредитный портфель в целом.

ГЛАВА 2. ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ СКОРИНГА В БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЕ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

2.1 Особенности использования скоринговых систем белорусскими банками

В Республике Беларусь негативными последствиями развития кризисных явлений стало резкое снижение темпов кредитования, ухудшение качества корпоративного кредитного портфеля, сформировался своего рода “порочный круг”: ухудшение экономического положения предприятий - ухудшение качества кредитов - ужесточение подходов к кредитованию - усиление дефицита кредитования - ухудшение экономического положения предприятий.

Для эффективной оценки кредитных рисков важно правильно подобрать метод оценки кредитоспособности заемщика и кредитного портфеля банка. Кредитоспособность заемщика в мировой банковской практике фигурирует как один из основных объектов оценки при определении форм кредитных отношений и целесообразности. Способность к возврату долга неразрывно связана с моральными качествами клиента, степенью инвестирования капитала в недвижимое имущество, его родом занятий, возможностью заработать средства для погашения кредита и других обязательств [4, c. 167].

Понимание актуальности использования более совершенных методик возникает чаще всего у тех банков, кредитование физических лиц в которых реализовано в качестве массовой услуги.

Для построения экспертной системы оценки кредитных рисков для физических лиц рационально, по моему мнению, использовать скоринговую модель, основанную на математических и статистических методах.

Благодаря использованию скоринга банк получает снижение числа «плохих» кредитов. В качестве доказательства приведем данные по кредитованию физических лиц с использованием системы скоринга фирмы Fair Isaac. После «пропускания» факторов, характеризующих заемщика, через скоринговую модель получим число, определяющее уровень риска, свойственного кредитованию данного заемщика. Это число принимает одно из значений в интервале от 300 до 850. Каждое из этих значений характеризует различную возможность погашения кредитных обязательств. Разные значения кредитного скоринга определяют различные соотношения «хороших» и «плохих» заемщиков [15, с.255].

Рисунок 2.1 - Соотношения “хороших” и ”плохих” заемщиков

Примечание - Источник: [9]

Таким образом, кредитуя заемщиков с высоким значением скоринга, банк уменьшает вероятность невозврата кредитов. Тем самым уменьшаются потери и увеличивается прибыль от кредитной деятельности без снижения стандартов кредитования.

База данных для построения скоринговой модели должна содержать всю возможную информацию по клиентам за последние 2-5 лет, в том числе клиентский номер (для Беларуси хороший способ идентификации - личный номер, который совпадает со страховым номером в фонде социальной защиты, кстати, там есть база данных по доходам из всех официальных источников за последние 5 лет), банковский продукт, решение по кредитной заявке, дату открытия счета, статус задолженности, баланс на счету[7].

В Республике Беларусь на сегодняшний день скоринговая система оценки кредитного риска используется в большинстве банков, в то время как ещё в 2008 г. Скоринговыми системами располагал только ОАО «Приорбанк».

В первое время функционирования скоринга заявок было немного, так как для большинства белорусов эта услуга оказалась неизвестной и к ней относились с осторожностью.

Для получения кредита с помощью скоринговой системы, клиенту необходимо заполнить анкету. Специалисты беларусских банков совместили опыт зарубежных коллег с особенностями менталитета белорусов и составили анкету, включающую в себе основные моменты, значимые для оценки кредитоспособности потенциального заёмщика.

Список граф, которые необходимо заполнить:

) пол заемщика;

) возраст заемщика;

) семейное положение заемщика;

) количество иждивенцев в семье заемщика

) адрес постоянной регистрации заемщика;

) образование заемщика;

) занимаемую заемщиком должность;

) место работы заемщика;

) трудовой стаж заемщика на последнем месте работы;

) общий стаж работы заемщика;

) наличие загранпаспорта у заемщика;

) наличие водительского удостоверения у заемщика;

) наличие имущества у заемщика;

) совокупный доход заемщика;

) сумму кредита;

) срок кредитования;

) сумму ежемесячных выплат по кредиту;

) наличие поручителя[8].

Также была определена значимость вышеприведённых факторов при определении кредитоспособности заёмщика.

Рисунок 2.2 - Значимость характеристик при оценке кредитоспособности в скоринговых моделях

Примечание - источник: [8]

Сейчас немного подробнее рассмотрим значение некоторых названных характеристик,их влияние на рейтинг кредитополучателя а также целесообразность их включения в скоринговую модель.

. Количество иждивенцев. Увеличение числа иждивенцев снижает кредитоспособность заемщика ввиду необходимости нести расходы на их содержание и возможного возникновения непредвиденных проблем с ними. Фактор целесообразно включить в модель, поскольку он влияет на расходную часть бюджета заемщика.

. Возраст. Данный фактор достаточно неоднозначен. Молодой заемщик только начинает свою трудовую деятельность, его финансовое состояние еще нестабильно. Российские кредитные организации предпочитают не кредитовать молодых заемщиков. Пожилой заемщик, вероятно, занимает высокий пост, имеет достаточную сумму сбережений и кредитную историю. Однако в РБ эта логика будет инвертированной: чем старше заемщик, тем его кредитоспособность ниже. Фактор неоднозначно характеризует кредитоспособность и является дискриминационным согласно европейскому принципу равноправия получения кредита. С этой точки зрения включать его в модель нецелесообразно.

. Образование. Данный фактор косвенно влияет на кредитоспособность заемщика. Качественное образование и востребованная специализация повышают шансы заемщика трудоустроиться на высокооплачиваемую работу, снижают вероятность увольнения. На практике фактор оценивают с точки зрения наличия или отсутствия образования. Фактор не включают в модель, поскольку трудно формализовать оценку качества образования и востребованности специализации заемщика. Его можно учесть косвенно, например, через доходы заемщика, поскольку качественное образование способствует повышению дохода заемщика в части заработной платы.

. Семейное положение. В данном случае можно рассмотреть два аспекта:

•    1) оба супруга работают, и кредитная организация может рассматривать совокупный доход, что увеличивает шансы на получение кредита и дает возможн ость брать в кредит большие суммы;

•        2) работает только один из супругов соответственно, второй выступает в роли иждивенца); по мнению автора, данный фактор нецелесообразно использовать в модели ввиду незначимости его влияния на кредитоспособность заемщика.

. Трудовой стаж заемщика на последнем месте занятости. Этот фактор во многом определяет стабильность дохода заемщика в будущем. Заемщику, не прошедшему испытательный срок, присущ повышенный уровень кредитного риска. Данный фактор необходимо учитывать в модели в силу значимости влияния на кредитоспособность заемщика и уровень кредитного риска.

. Собственный доход заемщика. Доход от трудовой деятельности, доход в виде дивидендов, пенсионных выплат и стипендий, чистый доход в форме арендной платы. Один из ключевых факторов, по которому оценивают заемщика, первый источник погашения кредита. Необходимость включения данного фактора в модель очевидна. При этом важен не только размер дохода, но и его структура. Например, для кредитной организации предпочтительнее заемщик с низкой долей переменной части (премий, бонусов) в структуре доходов.

. Доход членов семьи заемщика (сумма их собственных доходов). Этот фактор важен, поскольку в случае колебания собственного дохода заемщик, как правило, выплачивает кредит из семейного бюджета. Данная категория дохода - второй источник погашения кредита.

. Расходы заемщика. Один из ключевых факторов. К расходам заемщика относятся: расходы на содержание иждивенцев и членов семьи, включая самого заемщика, аренда жилья, содержание автомобиля, плата за образование, страховые премии и т.д. Необходимость включения данного фактора в модель очевидна. Влияние фактора на кредитоспособность заемщика можно рассматривать с разных точек зрения. С одной стороны, высокие расходы заемщика могут косвенно подтверждать высокий уровень доходов, тогда рост расходов заемщика свидетельствует о его кредитоспособности. С другой стороны, рост расходов при постоянном уровне доходов повышает финансовую нагрузку на заемщика. Целесообразно рассматривать его доходы и расходы как взаимосвязанные параметры. Предлагается использовать в модели коэффициент, характеризующий отношение собственного дохода и расходов заемщика.

. Нестабильность собственного дохода заемщик. Под нестабильностью собственного дохода понимается степень его отклонения от среднего дохода, рассчитанного за определенный период. Высокое значение нестабильности снижает кредитоспособность заемщика, поскольку свидетельствует о значительном колебании размера доходов или отсутствии периодичности их поступления. Данный параметр может косвенно характеризовать структуру собственного дохода заемщика, например, он может свидетельствовать о высокой доле переменной части в этой структуре.

. Текущие обязательства заемщика. Фактор, определяющий сумму расходов заемщика с точки зрения его обязательств перед кредитными организациями, обязательств по выплате налогов, квартплаты, алиментов и т.д. На практике весомую долю в структуре текущих обязательств составляют кредитные обязательства заемщика. Целесообразно учитывать это, поскольку они снижают его финансовые возможности.

. Текущие активы заемщика. Важный фактор, поскольку активы могут являться источником погашения кредита. В качестве текущих активов целесообразно рассматривать суммы сбережений и оценочную стоимость автотранспортного средства. Сумма сбережений является третьим источником выплаты кредита в случае изменений собственного дохода и дохода семьи. Оценочная стоимость автотранспортного средства представляет собой критический источник выплаты кредита. Экспресс-оценку стоимости можно провести без привлечения специалистов.

. Характер кредитной истории заемщика. В европейской банковской практике кредитная история является определяющим фактором в процессе принятия решения о предоставлении кредита. Заемщик с положительной кредитной историей может рассчитывать на получение кредита на льготных условиях. Проблема в том, что считать положительной или негативной кредитной историей, а также в выборе параметров, отражающих качество кредитной истории. Срок пользования услугами кредитования косвенно указывает на надежность заемщика и наличие кредитной истории. По мнению автора, ключевой характеристикой, определяющей качество кредитной истории заемщика, является общее количество нарушений графика погашения задолженности в части суммы или срока регулярного платежа. Нарушения выплат по срокам и суммам могут косвенно указывать на финансовые затруднения заемщика и отсутствие финансовой дисциплины.

. Психологический портрет заемщика. В современных исследованиях в области управления кредитными рисками должное внимание уделяется психологическим характеристикам земщика. Некоторые европейские кредитные организации помимо формальной оценки кредитоспособности предлагают заемщикам пройти психологическое тестирование с целью построения психологического портрета и определения кредитного поведения, в том числе связанного с инкассацией задолженности. Основная проблема заключается в том, что по формальным характеристикам трудно определить возможное кредитное поведение заемщика, необходимо применять специальные психологические тесты. Можно учесть психологические характеристики заемщика на этапе оформления кредитной заявки: адекватность поведения, внешний вид, почерк в анкете, уверенность и быстроту ответов на вопросы кредитного инспектора. На практике такое изучение степени адекватности поведения заемщика на этапе оформления кредитной заявки является необходимым условием предоставления кредита [8].

2.2 Регламент скоринга кредитоспособности на примере ЗАО «Трастбанк»

В разных странах набор характеристик, описывающих заемщиков, и их относительный вес в оценке кредитного риска различаются, как различны экономические условия жизни и национальный менталитет. Поэтому разработка и использование скоринговых моделей имеет большое значение для дальнейшего их успешного применения.

ЗАО «Трастбанк», как и большинство белорусских банков, на протяжении последних лет активно использует скоринговую модель для оценки кредитоспособности физических лиц при выдаче потребительских кредитов. В качестве примера, рассмотрим скоринговую модель, применяемую в ЗАО «Трастбанк». Для этих целей решением правления банка был утверждён «Регламент скоринга кредитоспособности.

Данный Регламент разработан в соответствии с нормативными правовыми актами Республики Беларусь, регулирующими банковские отношения, а также локальными нормативными правовыми актами Банка на базе статистического анализа параметров кредитополучателей Банка, имеющих просроченную задолженность свыше 90 дней с элементами скоринга «по правилам», и использует балльный метод получения оценки, основанный на функциональной зависимости 14-ти принятых факторов.

Регламент определяет порядок и методику проведения оценки риска невозврата кредитных средств, порядок определения кредитоспособности заявителя.

В случае наличия одного или нескольких нижеследующих стоп-факторов, скоринг не проводится, кредит не выдается:

·  Негативная визуальная оценка клиента (его внешнего вида и поведения): неопрятная одежда, неухоженность, явные признаки алкогольного (наркотического) опьянения, агрессивность в ответах;

·        Выявленные признаки умышленной подделки документов, предоставленных клиентом (наличие помарок, исправлений, подчисток, нечеткие печати, штампы, записи, отсутствие страниц в паспорте, переклеена фотография), а также истекший срок действия документов;

·        Заполненные клиентом данные, не совпадают с данными, указанными в предоставляемых им документах (паспортные данные, данные о платежеспособности (доходы, расходы) и иные) и есть основания полагать, что недостоверные данные указаны клиентом умышленно;

·        Наличие просроченной задолженности в других банках и по кредитам, предоставленным ЗАО «Трастбанк»;

·        Неспособность клиента ответить по существу на вопросы о действующих кредитах и поручительствах, ежемесячном доходе членов семьи, о своевременности выплаты заработной платы, о ежемесячных текущих расходах, о задолженности по коммунальным платежам и имеющимся долгам перед родственниками, друзьями, знакомыми и т.д.;

·        Наличие только одного номера телефона (домашнего, рабочего, мобильного);

·        Наличие судимости с условным неприменением наказания до истечения испытательного срока;

·        Нехарактерная (высокая) заработная плата для профессии кредитополучателя.

При отсутствии стоп-факторов осуществляется дальнейшая работа с анкетой-заявкой кредитополучателя, проводится скоринговая оценка кредитоспособности.

По данным, указанным в анкете-заявке (заявлении-анкете) на получение кредита или документе о доходах заявителя, определяется среднемесячная сумма доходов и расходов и анализируется возможность заявителя осуществлять ежемесячные платежи в погашение кредита и уплату процентов за пользование им, а также комиссионного вознаграждения за оказание услуг по оформлению и обслуживанию кредита.

Всё вышеперечисленное осуществляется автоматически в приложении Microsoft Excel, показанном на рисунке 2.2.1, путём введения данных в соответствующие ячейки. Банком разработаны соответствующие рекомендации для сотрудников по вопросом заполнения скоринговой модели. Однако разработчиками предусмотрено автоматическое заполнение и комментарии к ячейкам, для упрощения процедуры заполнения.

Так, например, поле «Дата» заполняется автоматически на основании системной даты вашего персонального компьютера, и ячейка защищена от изменения. В случае если вам необходимо изменить дату скоринга, она указывается в ячейке В2, откуда автоматически копируется в поле «Дата».

Поле «Бюджет прожиточного минимума» заполняется в соответствии с перечнем «Бюджет прожиточного минимума в белорусских рублях в расчете на месяц» действующий на дату рассмотрения заявки (ежеквартально утверждается Советом Министров Республики Беларусь).

На основании предоставленных заявителем данных заполняем остальные поля скоринговой модели. Ячейки F6:F12 заполняются в соответствии с памяткой, представленной в ячейках Н6:Н12 соответственно. Например, если заявитель является мужчиной, в поле «Пол» ставим 1, и т.д.

Для людей пенсионного возраста, а также для пенсионеров по инвалидности или выслуге лет, которые не продолжают осуществление трудовой деятельности и в качестве источника дохода предоставляют свою пенсию, в поле «Стаж работы» указывается текущая дата. Расчет коэффициента платежеспособности заявителя осуществляется автоматически в ячейке F13. Если коэффициент платежеспособности рассчитан и не превышает 0,5, то он дублируется в ячейке G13.

В поле «Наличие положительного опыта кредитования в ЗАО «Трастбанк» ставится дата последнего платежа по закрытому им кредиту, в случае, если заявитель попадает в категорию льготных повторных кредитополучателей в соответствии с правилами Банка.

В поле «Наличие имущества», ставится «да», если заявитель в анкете-заявке (заявлении-анкете) указал в соответствующей графе данные сведения. Имуществом признается недвижимость и автотранспортные средства.

Рисунок 2.3 - Окно скоринговой модели в приложении Microsoft Excel

Примечание - источник: собственная разработка

Выставление скоринговых баллов заявителю осуществляется по каждому фактору, входящему в скоринговую модель. По сумме набранных баллов, заявителю присваивается одна из двух предусмотренных скоринговой моделью степеней риска (до 29 баллов - высокая степень риска, 30 баллов и более - низкая степень риска).

По факторам скоринговой модели осуществляется выставление скоринговых баллов, входящих в скоринговую модель. По сумме набранных баллов, заявителю присваивается одна из двух предусмотренных скоринговой моделью степеней риска (высокая степень риска, низкая степень риска).

В ячейке Е15 выводится оценка риска невозврата кредитных средств:

- «Высокая степень риска» - означает, что кредит запрещен;

«Низкая степень риска» - означает, что заявитель соответствует критерию кредитоспособности, установленному локальными нормативными правовыми актами банка.

Ячейка B16 предназначена для ввода должности контролирующего работника, ячейка G16 - для ввода его фамилии. Соответственно ячейки B17 и G17 предназначены для ввода должности и фамилии исполнителя [12].

Готовый скоринговый анализ выводится на печать, после чего контролирующий работник и исполнитель расписываются напротив своих фамилий. Распечатанный и подписанный скоринговый анализ прикладывается к кредитному досье заявителя.

Таким образом, процесс скорингового анализа в банке можно свести к следующим этапом и представить в виде схемы:

Рисунок 2.4 - Этапы внедрения скоринговой модели в АБС

Примечание - источник: [14]

ГЛАВА 3. ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ СКОРИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ, ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СКОРИНГА В БАНКАХ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

скоринг кредитоспособность банк клиент

Кредитный риск, т.е. опасность, что дебитор не сможет осуществить процентные платежи или выплатить основную сумму кредита в соответствии с условиями, указанными в кредитном соглашении, является неотъемлемой частью банковской деятельности. Кредитный риск означает, что платежи могут быть задержаны или вообще не выплачены, что, в свою очередь, может привести к проблемам в движении денежных средств и неблагоприятно отразиться на ликвидности банка. Несмотря на инновации в секторе финансовых услуг, кредитный риск до сих пор остается основной причиной банковских проблем. Более 80% содержания балансовых отчетов банков посвящено обычно именно этому аспекту управления рисками [10].

В западной банковской системе, когда человек обращается за кредитом, банк может располагать следующей информацией для анализа:

анкета, которую заполняет заемщик;

информация на данного заемщика из кредитного бюро -- организации, в которой хранится кредитная история всего взрослого населения страны;

данные движений по счетам, если речь идет об уже действующем клиенте банка.

Как уже говорилось, в разных странах набор характеристик, которые наиболее тесно связаны с вероятностью дефолта - вероятностью, что заемщик не вернет кредит или задержится с выплатой, будет отличаться в силу национальных экономических и социально-культурных особенностей. Чем более однородна популяция клиентов, на которой разрабатывается модель, тем точнее прогнозирование дефолта. Поэтому очевидно, что нельзя автоматически перенести модель из одной страны в другую или из одного банка в другой. Даже внутри одного банка существуют различные модели для различных групп клиентов и различных видов кредита[11].

На мой взгляд, наиболее значимой причиной ипотечного кризиса в США можно назвать выдачу кредитов ненадежным заемщикам. Борьба за заемщика, понижение кредитных ставок, почти монопольные условия ипотечного и розничного в целом кредитования в США сделали кредиты доступными для всех слоев населения. А невнимательное отношение к рискам привело к тому, что кредиты выдавались большому числу неблагонадежных заемщиков. Доля дефолтных заемщиков в трех триллионах долларов ипотечных кредитов, выданных в США, составляет до 20%. А это примерно $170 млрд невыплаченных долгов. При этом неплательщиками по ипотечному кредиту стали от полутора до двух миллионов американских аемщиков.

Именно кредитным скорингом на протяжении многих лет пользовались кредитные специалисты, в том числе и в США. Однако главным показателем качества скоринговой модели является ее актуальность, то есть соответствие реалиям рынка. Скоринговые модели, применяемые в США, были разработаны, обкатаны и введены в эксплуатацию еще в 50-х годах. Убедившись в их высокой эффективности, банки применяли их на протяжении многих лет, практически не внося в модели никаких изменений с 80-х годов прошлого века. В то же время мир и условия менялись, заемщики становились другими. Актуальность скоринговых карт неуклонно снижалась, риски росли. Однако обрадованные высоким спросом на кредиты банки не обращали на это внимания. В рейтинге Banking Banana Skins в период активного захвата рынка и с 2000 до 2005 года проблематика риск-менеджмента вообще не включалась в топ-10 глобальных рисков. Таким образом, некачественная оценка заемщика внесла свой отрицательный вклад в случившийся кризис [11].

Так как в Республике Беларусь скоринговая система оценки кредитного риска появилась сравнительно недавно, конечно имеются определенные проблемы и недоработки.

При выборе системы скоринга следует исходить из того, что главная задача банка - получение прибыли. Методы моделирования, передовая математика - все это имеет значение не само по себе, а как средство увеличения прибыли. Здесь важно повышение качества скоринговых моделей при одновременном уменьшении стоимости моделей, в том числе за счет того, что модель может строить не только профессиональный статистик, но и бизнес-пользователь. Одним из главных критериев выбора скоринговой системы становится ее адаптируемость к условиям работы конкретного банка. Скоринговой системе нужно уметь оперативно подстраиваться под постоянно меняющиеся условия рынка, регулярно выдавая корректировки к скорингу. Пересчет скоринговых карт не должен занимать много времени. Для этого система должна быстро и оперативно анализировать большие объемы поступающей исторической информации, выполняя корректировку математической модели, производящей скоринг [14, с.245].

Еще один очень важный момент - открытость системы. Этот критерий подразумевает не только возможность внесения изменений в моделирование и скоринг, но также и простоту «отчуждения» сформированной скоринговой модели для встраивания в систему оперативной работы с клиентом (front-end). При этом система должна быть понятной банку, чтобы кредитная организация была уверена в получаемых результатах и принимаемых решениях. Другой стороной открытости является возможность вводить необходимые коррективы и поправки в процессе формирования скоринговых карт для учета работы банка и стратегии развития в розничном кредитовании.

Одним из главных критериев, предъявляемых к современной скоринговой системе в реалиях существующего рынка банковского кредитования, является индивидуальность использования. Формируя свою клиентскую базу, сейчас практически любой банк руководствуется собственными требованиями к потенциальным заемщикам. Таким образом, современная скоринговая система должна уметь подстраиваться и настраиваться на работу с учетом специфики обслуживания каждого из клиентов. Система должна гибко реагировать на различные сегменты потребителей, а также на типы банковских продуктов, учитывая при этом организационную структуру банка, его территориальное распределение[13, c. 214].

С внедрением кредитных бюро вся информация по заемщикам будет постепенно аккумулироваться и банки наконец-то смогут ее использовать в своих нуждах. Каждый банк заинтересован в том, чтобы выдаваемые им кредиты были качественные, чтобы клиент вовремя гасил и основную сумму долга, и проценты по нему. Если смотреть на проблему с этой точки зрения, то все кредитные организации, которые серьезно нацелены на развитие розничного направления, рано или поздно начнут использовать скоринг, и у банков появится серьезная заинтересованность во внедрении качественных скоринговых систем. Я считаю, что все крупные банки, нацеленные на развитие розничных операций, где еще нет таких систем, будут их вводить. И в этом смысле перспективы рынка очень велики.

Можно быть уверенными, что производителям скоринговых систем без работы сидеть не придется т.к. дополнительным аргументом в пользу пристального внимания к скоринговым системам является рост просроченной задолженности, особенно в сегменте экспресс-кредитования.

На данный момент в Республике Беларусь складывается благоприятная ситуация для полноценной работы кредитных организаций со скоринговыми решениями, т.к. сегодня технологический уровень обеспечения кредитных организаций достаточно высок и это уже не является препятствием для внедрения скоринговых систем, как это было 1-2 года назад.

А главное, люди, которые принимают стратегически важные решения в плане работы на рынке, уже имеют четкое понимание того, что такое скоринг, и что именно может дать его использование.

Что касается препятствий процессу внедрения скоринга, это в первую очередь незрелость участников рынка потребительского кредитования. Когда амбиции кредитных организаций достаточно велики и существует реальная возможность их реализовать, зачастую принимаются такие решения, которые требуют наименьшего «сопротивления» как в финансовом плане, так и в общей организации работы.

Банковский сектор хоть и имеет более стабильное положение, в плане внедрения скоринга, все же пытается полагаться на собственные силы. Но это продолжается только до того момента, когда затрачено уже достаточно времени и денег на «понимание» того, что скоринговые системы это наукоемкая область, требующая знаний специалистов разных направлений - от разработчиков программной архитектуры уровня предприятия, до специалистов по исследованию и изучению данных [15].

Преимущества использования скоринговых систем в банковском бизнесе:

·    Сокращение сроков принятия решения о предоставлении кредита. Увеличение числа и скорости обработки заявок за счет минимизации документооборота при выдаче кредита частным клиентам, как важнейший способ обеспечения доходности ритейлового кредитования.

·        Эффективная оценка и постоянный контроль уровня рисков конкретного заемщика.

·        Снижение влияния субъективных факторов при принятии решения о предоставлении кредита. Обеспечение объективности в оценке заявок кредитными инспекторами во всех филиалах и отделениях банка.

·        Оценка и управление риском портфеля кредитов частным лицам банка в целом, включая его отделения. Учет, при определении параметров новых кредитов, уровня доходности и риска кредитного портфеля.

·        Реализация единого подхода при оценке заемщиков для различных типов кредитных продуктов банка (экспресс-кредиты, кредитные карты, потребительские кредиты, автокредитование, ипотечные кредиты).

·        Адаптация параметров кредита под возможности конкретного заемщика (кастомизация кредитного продукта).

·        Резкое расширение, за счет кастомизации кредитных продуктов, состава и численности кредитуемых лиц.

·        Сокращение численности банковского персонала, экономия за счет использования персонала более низкой квалификации.

·        Контроль всех шагов рассмотрения заявки.

·        Возможность вносить коррективы в методологию оценки централизованно и немедленно вводить их в действие во всех отделениях банка.

·        Скоринговая система банка будет настроена на условия страны, регионов, интересующих банк, на его клиентскую базу[16].

Очень важно, чтобы конечный потребитель скоринговых систем понимал, что скоринг - это необходимость и наиболее оптимальный и эффективный инструмент работы на рынке потребительского кредитования. И если только первый шаг со стороны кредитной организации сделан, то компания - разработчик и интегратор скоринговых систем должна приложить все усилия для того, чтобы скоринговые решения по своим показателям эффективности, функциональности и качества были наиболее приемлемы в каждом индивидуальном случае.

В скоринге существует две основные проблемы. Первая заключается в том, что классификация выборки производится только на клиентах, которым дали кредит. Мы никогда не узнаем, как бы повели себя клиенты, которым в кредите было отказано: вполне возможно, что какая-то часть оказалась бы вполне приемлемыми заемщиками.

Но, как правило, отказ в кредите производится на основании достаточно серьезных причин. Банки фиксируют эти причины отказа и сохраняют информацию об «отказниках». Это позволяет им восстанавливать первоначальную популяцию клиентов, обращавшихся за кредитом.

Вторая проблема заключается в том, что люди с течением времени меняются, меняются и социально-экономические условия, влияющие на поведение людей. Поэтому скоринговые модели необходимо разрабатывать на выборке из наиболее «свежих» клиентов, периодически проверять качество работы системы и, когда качество ухудшается, разрабатывать новую модель. На Западе новая модель разрабатывается в среднем раз в полтора года, период между заменой модели может варьироваться в зависимости от того, насколько стабильной была экономика в это время. Для Беларуси, вероятно, максимальным периодом будет полгода, да и то при условии, что в этот период не произойдет никаких кардинальных потрясений типа событий августа 1998 г.

В настоящее время ведутся исследования того, как вводить социально-экономические характеристики в модель с тем, чтобы она служила дольше.

Жесткие меры необходимы банкам для выживания в условиях финансового кризиса.

Ведущие западные банки одним из необходимых условий для выживания в период кризиса видят усовершенствование риск-менеджмента. Интерес к проблематике риск-менеджмента упал, но сегодня банкиры вновь стали считать эту проблему серьезной, поставив ее на шестое место в рейтинге Banking Banana Skins. Основные опасения вызывают именно риски в кредитовании [15].

Банки вырабатывают сейчас самые разные схемы выхода из кризиса. Причем первым и главным пунктом их программ чаще всего является коллекторская работа, то есть обеспечение возвратов выданных кредитов. Необходимо рассматривать неплатежи со всей возможной тщательностью - часто выгоднее пойти навстречу хорошему заемщику, дать ему шанс пережить тяжелые времена и продолжить платить по кредиту, чем безапелляционно конфисковать и реализовывать залоговое имущество. В разрезе долгосрочных перспектив такая политика полезна любому банку. Однако хватает в отечественных банках и таких заемщиков, в отношениях с которыми лояльность бесполезна. Особенную важность в этой ситуации приобретает сегментация заемщиков, которая позволит получить в дальнейшем ощутимую прибыль для банка. Отделить «агнцев от козлищ» - вот задача-минимум для банков в период кризиса.

Хорошей политикой будет для банков применение многовекторного подхода к кредитной стратегии и рискам. Необходимо также уделить внимание автоматизации банковской деятельности, в частности кредитования. Оптимизация и автоматизация кредитования позволят значительно ускорить все бизнес-процессы, а также уменьшить влияние человеческого фактора на принимаемые решения, снизить издержки на обучение персонала, оплату труда, расходные материалы и т.п.

На самом деле система кредитного скоринга не заменяет, а лишь дополняет работу кредитного специалиста. Это всего лишь инструмент для работы на кредитном рынке.

Кредитный специалист, если он не работает с системой кредитного скоринга, проводя оценку потенциального заемщика, ориентируется в первую на свой опыт, интуицию и соответствующие внутренние инструкции банка. Полноценная скоринговая система ориентируется на формальные статистические законы и, естественно, не обладает интуицией.

Практика использования скоринговых систем показывает, что чем меньше сумма кредита, тем большие полномочия в принятии решения выделяются скоринговой системе, а чем выше сумма - тем больше скоринг используют как фактор «поддержки» в процессе принятия решения.

Например, при ипотечном или авто-кредитовании скоринговая система просто поможет кредитному специалисту принять максимально верное решение, выявив те зависимости, которые слишком сложны или малозаметны.

В некоторых кредитных программах с маленькими суммами кредитов скоринг может автоматически принимать решения в 85-90% случаев. В потребительском экспресс-кредитовании, решение по кредитной заявке, выданное системой кредитного скоринга в большинстве случаев будет выступать в качестве решающего голоса.

Сейчас, за некоторыми исключениями, ни у одного белорусского банка нет действующей классической системы скоринга, а кредитоспособность заемщиков обеспечивается преимущественно собственными программными продуктами.

Такая ситуация объективна - намерение внедрить достойное скоринговое решение зачастую наталкивается на отсутствие необходимых исторических данных и возможности применить какой-либо статистический пакет. Поскольку вся доступная статистика содержится на бумаге и в кредитных делах экспертов, то для создания необходимого «кредитного банка» из 10-20 тысяч заемщиков может понадобиться мобилизация значительных ресурсов, на что сегодня готово далеко не каждое финансовое учреждение.

Таким образом, в ближайшее время развитие рынка кредитных продуктов для частных лиц в РБ по прогнозам будет определяться такими тенденциями:

·  рост интереса к «классическому» скорингу будет происходить по мере накопления кредитных историй;

·        крайне актуальной будет становиться задача улучшения качества кредитного портфеля;

·        все более важным станет вопрос управления бизнес-процессом скоринга, а не просто «калькулятор»;

·        стоимость входа на рынок розничного кредитования резко увеличится, а значит, выйти на рынок новым игрокам станет сложнее.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Мировой финансовый кризис особенно сильно ударил по банкам и финансовым учреждениям. Однако все, что нас не убивает, делает нас сильнее. Чтобы выжить в условиях кризиса, банкам необходимо мобилизовать все свои ресурсы как для обеспечения возвратов выданных кредитов, так и для улучшения своего кредитного портфеля.

Оценка кредитоспособности заемщика занимает важное место в системе управления кредитным риском. В процессе изучения кредитоспособности заемщика оценивается целесообразность кредитования конкретного заемщика на основе финансового состояния и качественных характеристик заемщика. В мировой практике разработано множество подходов к анализу кредитоспособности заемщиков, наиболее распространенными из которых являются скоринг..

Сегодня скоринг - это общепринятая стабильная и точная технология. Существует много удачных способов применения скоринга, и как один из наиболее распространенных - оценка и рейтингование заемщиков при выдаче кредита. Эта технология привела к тому, что процесс принятия решений стал проще, быстрее, объективнее, точнее и увереннее. Применение систем кредитного скоринга позволяет своевременно и последовательно использовать все возможности для развития и одновременно удерживать риски на приемлемом и управляемом уровне.

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;

·        строить и развивать бизнес, опираясь на точные данные и математический анализ.

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.

Таким образом, разработка скоринговых систем, их внедрение и рациональное использование в банках Республики Беларусь будет способствовать улучшению качества и снижению издержек банковских кредитов, а также обеспечит возможность быстрого и обоснованного принятия банковскими специалистами решений о выдаче кредита.

Библиографический список

1.            Андреева Г. Скоринг как метод оценки кредитного риска / Г. Андреева// Банковские технологии - № 14(98) - 2010 г.

2.      Банковские риски : учебное пособие / кол. авторов ; под ред. д-ра Б23 экон. наук, проф. О.И. Лаврушина и д-ра экон. наук, проф. Н.И. Валенцевой. - М.: КНОРУС, 2007. - 232 с.

.        Васина Н. В. Зарубежный опыт применения скоринговых моделей для оценки финансового состояния организаций / Н. В. Васина // Омский филиал Академии бюджета и казначейства: 23.09.2009 - 35 с.

.        Власенко М. Эконометрическая модель банковского кредитования юридических лиц / Власенко М. // Банковский вестник / август 2011 - 32 с.

5.            Иванов А.А., Олейников С.Я., Бочаров С.А. / Риск-менеджмент. // Учебно-методический комплекс. - М.: Изд. Центр ЕАОИ, 2008. - 193 с.

6.   Кармоков А.А. Методика анализа кредитных рисков, применяемая в коммерческих банках для юридических лиц / Кармоков А.А.// Труды 2-го Международного форума молодых ученых. - Самара: 2007. - С. 137-141.

7.      Кармоков А.А. Риски кредитования физических лиц, пути их снижения и методики диверсификации /Кармоков А.А.// Материалы XIII международной научно - практической конференции: 2009. - С. 515-521.

8.            Ковалёв М., Корженевская В. Методика построения банковской скоринговой модели для оценки кредитоспособности физических лиц / Сredit Europe Bank N. V. - 2010 г.

9.          Лукашевич Н. С. Нечетко-логическая модель расчета кредитного рейтинга физических лиц / Н. С. Лукашевич // Управление финансовыми рисками - 02(22)2010 - 110 с.

10.    Морсман Э.М. Кредитный департамент банка: Организация эффективной работы: Пер. с англ. - М.: Альпина Паблишер, 2003. - 256 с.

.        Потехина С.А. Оценка кредитоспособности ссудозаемщика как метод снижения банковских рисков: Автореферат диссертации на соискание учен. степ. канд. экон. наук: 08.00.10. - СПб., 2003. - 23 с.

12.          Регламент скоринга кредитоспособности ЗАО «Трастбанк», утверждённый решением правления банка 29.11.2009 г. (с изменениями: Протокол №56 от 29.06.2011)

13.        Руководство по кредитному менеджменту: Пер. с англ. / Под ред. Б. Эдвардса. - 3-е изд. - М.: ИНФРА-М, 1996. - 464 с.

14.          Румянцев А. Скоринговые системы: наука помогает бизнесу. / А. Румянцев // Финансовый Директор ISSN 1680 - 1148 7-2006: 34 с.

15. Усачёв С. Кредитный скоринг: решения desktop или enterprise // С. Усачёв: Журнал "Банки и технологии" - № 04,2008 год.

16.    Свободная энциклопедия Википедия [Элетроный ресурс] / Режим доступа: http//www.wikipedia.com - Дата доступа: 12.11.2011

17.          Churchill G. A., Nevin J. R., Watson R. R.//The role of credit scoring in the loan decision. Credit World. March/1987; Myers J. H., Forgy E. W. The development of numerical credit evaluation systems//Journal of American Statistical Association. September/1983