2.4 Скоринговая (бальная) оценка кредитоспособности

Во всех странах с развитой системой финансовых услуг кредиты выдаются только тем заемщикам, кто прошел специальную процедуру оценки кредитоспособности, называемую кредитным скорингом. В настоящее время многие российские банки применяют формальный подход к оценке кредитоспособности физических лиц. Данный подход основывается на определении возможности погашения кредита, исходя из размера дохода клиента. Решение вопроса о предоставлении кредита и рассмотрение условий кредитования осуществляются кредитным комитетом банка. При этом данные решения основываются на субъективном мнении отдельных членов кредитного комитета о риске кредитования отдельных категорий физических лиц и не всегда отражают реальной картины. Решить названные проблемы возможно с помощью аналитических методов обработки данных, реализующих скоринговый механизм оценки кредитоспособности заемщиков.

Кредитный скоринг – быстрая, точная и устойчивая процедура оценки кредитного риска, имеющая научное обоснование.

Скоринг является математической или статистической 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 для каждой модели скоринга пороговой оценкой помогает решить проблему выбора при выдаче кредита, разделяя заемщиков на два класса (тех, кому кредит выдать можно, и тех, кому он «противопоказан»). Применение кредитного скоринга дает банкам следующее:

- уменьшение риска невозврата кредита, сокращение числа «плохих» кредитов и, соответственно, снижение уровня просроченной задолженности;

- увеличение кредитного портфеля за счет сокращения количества субъективных отказов по кредитным заявкам;

- ускорение процесса принятия решений о выдаче кредита;

- возможность создания специфических кредитных продуктов на основе анализа рыночных ниш;

- помощь кредитным инспекторам и аналитикам, предоставляя им информационную поддержку в принятии решений.

Задача оценки кредитоспособности физических лиц является неформализованной задачей. Для решения данной задачи целесообразно применять гибридные экспертные системы. Задача оценки может быть представлена в виде:

M = F (K, X),

где M – комплексная оценка объекта;

X – набор показателей, характеризующих состояние объекта;

K – набор критериев, по которым оцениваются значения показателей и рассчитывается М (критерии могут быть количественными или качественными, это зависит от характера показателей деятельности объекта); F – некоторая функция, по которой на основе значений первичных показателей и критериев можно получить обобщенную оценку объекта. Функция неформализована и может быть не до конца известной. Для решения задачи оценки необходимо восстановить вид функции F. Применение гибридной модели подразумевает декомпозицию задачи на подзадачи.

Разработанная модель скоринговой системы состоит из пяти блоков социальное положение;

2) экономическое положение;

3) имущественное положение;

4) параметры кредитной сделки;

5) оценка деловой репутации.

Каждый блок модели характеризуется соответствующим набором показателей определяющих состояние клиента-заемщика с различных сторон, и методом решения.Значения показателей определяются на основании анкеты заемщика (см. приложение 3) и заключения службы безопасности банка. Значение каждого блока модели определяется одним из доступных методов решения, а именно:

- формулой;

- нейронной сетью;

- продукционной экспертной системой.

В блоках «Социальное положение» и «Экономическое положение» в качестве метода решения используется нейронная сеть, так как в данных узлах невозможно однозначно определить степень влияния входящих в данные блоки факторов на итоговый показатель. Кроме того, для обучения нейронной сети в данных узлах имеется значительная выборка данных.

Социальное положение

Пол

возраст

Семейное положение

Состав семьи

иждивенцы

образование

Рис. 1. Блок «Социальное положение» модели скоринговой системы

В блоках «Имущественное положение» и «Оценка деловой репутации» целесообразно использовать продукционную экспертную систему. Данный метод позволяет получить значения названных блоков с помощью правил, аналогичных рассуждению экспертов

В блоке «Параметры кредитной сделки» методом решения является формула. Данный блок служит для комплексной оценки кредитоспособности физического лица посредством определения его платежеспособности (кредитоспособности на основе доходов) и максимального размера предоставляемого ему кредита. Использование данного узла (или блока) в разработанной скоринговой модели позволяет сочетать традиционный подход к определению кредитоспособности и качественно новый, основанный на гибридной экспертной системе.

Итоговая оценка кредитоспособности физического лица определяется по формуле:

Z = 0,15X1 + 0,3X2 + 0,25X3 + 0,3X4 ,

где Z – оценка кредитоспособности;

X1 – социальное положение;

X2 – экономическое положение;

X3 – имущественное положение;

X4– оценка деловой репутации;

0,15;0,3;0,25;0,3–весовые коэффициенты соответствующих факторов риска, определяющих кредитоспособность заемщика.

Работа скоринговой системы оценки физического лица должна осуществляться в режиме «черного ящика». Все данные, необходимые для анализа (из справки о заработной плате, анкеты заемщика), вносятся в АБС банка. Для оценки кредитоспособности заемщика список показателей и их значения передаются в аналитический блок, который по результату анализа по настроенному «дереву решения» возвращает в АБС банка категорию качества заемщика. Данная схема представлена на рисунке 7. Для кредитного инспектора, подготавливающего заключение о предоставлении кредита, процесс анализа представлен толь ко в виде присвоенной клиенту категории качества (вероятности дефолта заемщика), на основании которой производится корректировка суммы кредита, либо отказ в кредитовании. Кроме того, в зависимости от присвоенной клиенту категории качества возможно предоставление банку рекомендаций по условиям кредитования (по сумме кредита, сроку кредитования, величине обеспечения возврата кредита). Для решения поставленной задачи необходим универсальный гибридный инструмент, включающий в себя механизмы формирования и настройки дерева решений, различные методы анализа информации, механизмы предобработки данных.Предложенный механизм оценки кредитоспособности физического лица реализованв аналитической информационной системе

Данный подход к оценке кредитоспособности в условиях российской действительности встречает следующие проблемы:

- в настоящее время в России отсутствует достаточный объем доступной для исследования информации о кредитоспособноститой или иной группы населения, то есть отсутствует так называемое «кредитное кладбище»;

- кредитоспособность физического лица зависит не только от его наблюдаемых характеристик, но и общей макроэкономической ситуации;

- значительный рост волатильности доходов заемщиков при росте их по абсолютной величине;

- в России кредитоспособным является физическое лицо, не только выполнившее свои обязательства, но и заменившее обязательства перед одним кредиторами на обязательство перед другими;

- решения, принятые с использованием системы кредитного скоринга ранее, влияют на решения, принимаемые данной или другой системой впоследствии.

2.5 Оценка кредитоспособности по платежеспособности

Показатели платежеспособности вычисляются на основе данных о доходе физического лица и степени риска потери этого дохода. Практикуется расчет платежеспособности заемщика исходя из среднемесячного дохода за предыдущие шесть месяцев. Доход определяется из справки заработной плате по форме 2-НДФЛ или по форме банка,заверенной печатью работодателя. Доход заемщика можно определить и по налоговой декларации. Сумма дохода уменьшается на обязательные платежи и умножается на коэффициент риска банка (может быть в пределах 0,3-0,6)

Российские банки,в частности Сбербанк, в своей практике использует подобные методы оценки. Метод расчета платежеспособности и максимального размера кредита по данной методике.