Статья опубликована в рамках: XIII Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 05 ноября 2013 г.)
Наука: Экономика
Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции
- Условия публикаций
- Все статьи конференции
дипломов
ОЦЕНКА РИСКА КРЕДИТОВАНИЯ
Торгашова Дарья Николаевна
студент 5 курса, факультет математики, экономики и информатики Балашовского института СГУ им. Н.Г. Чернышевского, г. Балашов
E-mail: dasha201191@mail.ru
Сергеева Мария Юрьевна
научный руководитель, канд. физ.-мат.наук, доцент кафедры прикладной информатики Балашовского института СГУ им. Н.Г. Чернышевского, г. Балашов
Оценка риска кредитования является важнейшей задачей для банков и организаций, занимающихся выдачей кредитов. Такую оценку называют кредитным скорингом. В настоящее время способа, который позволит снизить риск до нуля, не существует, поэтому очень важна разработка и применение экспертных систем, позволяющих оценивать риск [1, с. 250].
Актуальность исследования кредитных рисков заключается в применении систем кредитного скоринга, которые позволяют своевременно и последовательно использовать все возможности для развития и одновременно удерживать риски на приемлемом и управляемом уровне.
Кредитный скоринг — это система оценки кредитоспособности лица, основанная на численных статистических методах [2, c. 247].
Среди преимуществ скоринговых систем указывают, в первую очередь, снижение уровня невозврата кредита. Далее отмечается быстрота и беспристрастность в принятии решений, возможность эффективного управления кредитным портфелем, определение оптимального соотношения между доходностью кредитных операций и уровнем риска.
Скоринг — система оценки кредитоспособности клиентов. Обычно, это компьютерная программа, куда вводятся данные возможного заемщика. В результате выдается ответ — стоит ли предоставлять ему кредит.
Существуют четыре вида:
· application-scoring — оценка кредитоспособности клиентов при выделении кредита. Это самый распространенный и известный вид скоринга. В основе лежат первичный сбор анкетных данных клиента, их обработка компьютером и вывод результата: предоставлять кредит или нет;
· collection-scoring — система скоринга на стадии работы с невозвращенными займами. Фактически эта программа позволяет предпринять ряд шагов по работе с невозвращенными долгами.
· behavioral-scoring — оценка наиболее вероятных финансовых действий клиента. Такая система дает возможность прогнозировать платежеспособности клиента, корректировать установленные для него лимиты.
· fraud-scoring — статистическая оценка вероятности мошеннических действий со стороны потенциального клиента. Считается, что до 10 % невозвратов по кредитам связаны в России с откровенным мошенничеством.
Многие скоринговые системы не только обрабатывают введенные данные, но и способны к самообучению: они учитывают модель поведения уже принятых на обслуживание клиентов, чтобы корректировать свою оценку будущих заемщиков.
Среди преимуществ скоринговых систем указывают, в первую очередь, снижение уровня невозврата кредита. Далее отмечается быстрота и беспристрастность в принятии решений, возможность эффективного управления кредитным портфелем, определение оптимального соотношения между доходностью кредитных операций и уровнем риска.
Скоринг является методом классификации всей исследуемой группы на подгруппы. Для осуществления классификации используются так называемые скоринговые карты.
Для составления такой карты необходимо использовать анкету, за каждый ответ в которой начисляется определенное количество баллов. В сумме эти баллы дают итоговый весовой коэффициент, который обозначает кредитный рейтинг клиента. Банком устанавливается черта отсечения — такая сумма баллов, что клиентам, набравшим меньшее количество баллов, будет отказано в кредите. Это говорит о том, что риск невозврата слишком велик. Если общий счет баллов клиента выше черты отсечения, то решение по кредиту будет положительным. Кроме того, от величины рейтинга зависит величина максимального кредита. Черта отсечения, как правило, устанавливается опытным путем и постоянно корректируется в зависимости от статистики невозвратов по ранее выданным кредитам. Как правило, в анкете важны не все вопросы, а максимум 10—12.
Ниже в таблице 1 приведен пример скоринговой карты, максимальная сумма баллов в ней 1000, а точка отсечения 650 баллов.
Таблица 1.
Пример скоринговой карты
Показатель |
Значение |
Балл |
Возраст |
18—20 лет |
15 |
21—25 |
34 |
|
26—30 |
55 |
|
31—35 |
90 |
|
36—50 |
114 |
|
51—60 |
97 |
|
>60 лет |
15 |
|
Семейное положение |
Холост (не замужем) |
87 |
Женат (замужем) |
115 |
|
Женат (замужем), но живут раздельно |
30 |
|
В разводе |
70 |
|
Вдовец (вдова) |
65 |
|
Наличие детей |
Нет детей |
87 |
Один |
64 |
|
Два |
52 |
|
Три |
14 |
|
Более трех |
4 |
|
Сфера деятельности |
Госслужба |
93 |
Коммерческая структура |
124 |
|
Пенсионер |
19 |
|
Другие |
47 |
|
Квалификация |
Нет квалификации |
3 |
Обслуживающий персонал |
17 |
|
Специалист |
72 |
|
Служащий |
83 |
|
Руководитель |
122 |
|
Стаж работы |
До одного года |
6 |
До двух лет |
28 |
|
До трех лет |
51 |
|
До пяти лет |
62 |
|
Более пяти лет |
89 |
|
Среднемесячный доход |
< 5000 рублей |
9 |
5000—15000 рублей |
57 |
|
16000—25000 рублей |
94 |
|
26000—40000 рублей |
140 |
|
> 40000 рублей |
198 |
|
Наличие домашнего телефона |
Есть |
36 |
Отсутствует |
7 |
|
Наличие автомобиля (марка) |
Нет автомобиля |
70 |
Отечественная, старая |
7 |
|
Отечественная, новая |
53 |
|
Иномарка, старая |
60 |
|
Иномарка, новая |
115 |
В результате конкуренции банки в борьбе за свою долю рынка предлагают разнообразные продукты, снижают процентные ставки, предлагают выгодные условия кредитования. Главный вопрос: кому давать кредит, а кому нет. Если раньше риск невозврата покрывался величиной процентной ставки, то сейчас ситуация иная. Введение жестких ограничений для потребителей означает потерю прибыли, которая могла бы быть при более гибких ограничениях.
Для снижения рисков при обслуживании большого количества клиентов в банках применяются автоматизированные системы принятия решения о предоставлении кредита на основе скоринговой карты, базирующейся на статистической обработке большого массива данных о клиентах. Эффективность использования скоринговых программ зависит от качества исходной скоринговой программы.
Использование экспертных систем по оценке риска кредитования очень актуально в наше время. Свою популярность они получили благодаря эффективности и быстроте работы. Система кредитного скоринга позволяет точно и беспристрастно оценить риск невозврата кредита, что является для банков важнейшим способом управления кредитными рисками. Применение автоматизированных систем принятия решений предоставляет возможность обслуживать большое количество клиентов.
В настоящее время ситуация с критическим количеством невозвратов кредитов заметно уменьшилась благодаря своевременной оценке угрозы риска. Использование экспертных систем по оценке риска значительно снижает время на принятие решения, позволяет своевременно отбросить некредитоспособных клиентов, беспристрастно рассчитывает скоринговый балл.
Список литературы:
1.Ендовицкий Е.Д. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика. М.: КНОРУС, 2005. — 350 с.
2.Лаврушина Д.А. Банковские риски. М.: КНОРУС, 2007. — 435 с.
дипломов
Комментарии (1)
Оставить комментарий