Навигация
Перспективные и новые методики оценки кредитоспособности
71861
знак
0
таблиц
0
изображений
3.2 Перспективные и новые методики оценки кредитоспособности
В России все большее распространение наряду с традиционными способами оценки кредитоспособности получает скоринг – кредитование, а также оценка кредитоспособности заемщика на основе интеллектуального анализа данных Data Mining (с использованием деревьев решений).
Система «кредит – скоринг» в США – специальная шкала для измерения рейтинга заемщика, представляющая начисление баллов клиенту в зависимости от уровня его кредитоспособности. Скоринг используется главным образом при кредитовании физических лиц и представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок.
Важная черта системы «кредит – скоринг» заключается в том, что она не может применяться по шаблону, а должна разрабатываться исходя из особенностей, присущих банку, его клиентуре, учитывая характер банковского законодательства и традиции страны, то есть подлежит обязательному наблюдению и видоизменению.
Сегодня известно достаточно много методик кредитного скоринга. Одной из самых известных является модель Дюрана. Дюран выделил группы факторов, позволяющих максимально определить степень кредитного риска, и коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность физического лица: пол, возраст, срок проживания в данной местности, профессия, финансовые показатели, работа, занятость.
В самом упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. В результате получается интегральный показатель (SCORE). Чем он выше, тем выше надежность клиента, и банк может упорядочить своих клиентов по степени кредитоспособности.
Сейчас банки требуют от потенциальных клиентов широкий перечень документов, которые являются официальным основанием для получения кредита. Несмотря на то, что не существует официальной процедуры работы с ними, и каждый банк по своей собственной схеме собирает эти документы, в целом они должны содержать все необходимые сведения о заемщике.
Среди преимуществ скоринговых систем банкиры указывают снижение уровня невозврата кредита, быстроту и беспристрастность в принятии решений, возможность эффективного управлении кредитным портфелем, отсутствие необходимости длительного обучении персонала.
Основной недостаток скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц – низкая адаптируемость. Используемая же для оценки кредитоспособности система должна отвечать положению дел. Например, в США считается плюсом, если человек поменял место работы – это говорит о его востребованности. В нашей стране наоборот - данное обстоятельство свидетельствует, что человек либо не может ужиться с коллективом, либо он малоценный специалист, и, соответственно, повысится вероятность просрочки в платежах.
В России скоринг будет скорее применим к юридическим, нежели к физическим лицам, потому что у российских банков накоплено больше информации о предприятиях.
Еще одним вариантом решения поставленной задачи является применение алгоритмов, методом математического анализа данных, то есть отнесения какого - либо потенциального заемщика к одному из известных классов. Такого рода задачи с большим успехом решаются одним из методов Data Mining – при помощи «деревьев решений». Получаемая модель – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.
Сущность этого метода заключается в следующем. На основе данных за прошлые годы строится дерево. При этом класс каждой из ситуаций, на основе которых строится дерево, заранее известен. При построении дерева все известные ситуации обучающей выборки сначала попадают в верхний узел, а потом распределяются и могут быть разбиты на дочерние узлы. Критерий разбиения – это различные значения какого – либо входного фактора. В определении поля, по которому происходит разбиение, используется показатель, называемый энтропия, или мера неопределенности. Выбирается поле, при разбиении по которому устраняется больше неопределенности. Неопределенность тем выше, чем больше примесей (объектов, относящихся к разным классам) находятся в одном узле.
Понимание необходимости иметь в России действующий институт кредитных историй пришло задолго до кризиса 1998 года, который помешал законодательному утверждению этого института. Катализатором принятия закона «О кредитных историях» от 22.12.2004 г. послужил банковский кризис лета 2004г.
Закон об институте кредитных историй описывает регламент приема, передачи и обмена информацией. Деятельность бюро не должна нарушать личных прав и свобод граждан. Практикующие банковские юристы высказывают мнения: если в кредитное соглашение (договор) кредитора и заемщика внести оговорку о том, что банк имеет право или обязуется в случае нарушения заемщиком условий кредитного договора передать информацию в кредитное бюро, заемщик не просто сам соглашается на разглашение информации о себе, а фактически дает поручение банку. И банк, передавая негативную кредитную историю в бюро, будет исполнять обязательство, данное ему заемщиком.
Пока в России отсутствует всеобщая информационная сеть по всем предприятиям (потенциальным заемщикам) и пока предприятия будут бояться предоставлять в такую сеть информацию о себе, риски будут оставаться высокими. Для решения данной проблемы необходимо привлечение законодательных органов.
Работа по созданию в нашей стране отлаженной системы сбора информации о клиентах – потенциальных заемщиках только начинается. Изучение зарубежного опыта и использование его в современной отечественной банковской практике поможет снять многие проблемы российских банкиров.
Похожие работы
... банка по отношению к коммерческим банкам не должно носить систематического характера, а применяться в порядке исключительно вынужденных мер. 2. Анализ денежно-кредитной политики ЦБ России 1992-2000 гг. 2.1 Инструменты денежно-кредитной политики ЦБ РФ В соответствии со статьей 35 Федерального закона «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» (в ред. Федерального ...
... РЕПО, а также сделок "валютный своп". Совокупность перечисленных условий и факторов привела к формированию макроэкономической ситуации, принципиально отличной от базового сценария, приведенного в "Основных направлениях единой государственной денежно-кредитной политики на 2003 год". Расчеты показывают, что при ожидаемых, более высоких, темпах роста ВВП в 2003 году по отношению к 2002 году, рост ...
... ); - межбанковские ссуды - одна из наиболее распространенных форм хозяйственного взаимодействия кредитных организаций. Текущая ставка по межбанковским кредитам является важнейшим фактором, определяющим учетную политику конкретного коммерческого банка по остальным видам выдаваемых им ссуд. 1.2 Методы кредитования юридических лиц Методы кредитования - это способы выдачи и погашения кредита ...
... России N 232-П). Все кредитные организации на территории Российской Федерации обязаны вести свою деятельность в соответствии с этими положениями. 2 Анализ кредитного портфеля коммерческого банка на примере Красноярского Городского отделения Сбербанка России № 161 2.1 Анализ финансового положения Красноярского Городского отделения Сбербанка России Проанализировав таблицу 12 актива я ...
0 комментариев