Методики оценки кредитоспособности заемщика в коммерческих банках России

Информация » Кредитование населения на потребительские цели на примере коммерческих банков города Новосибирска » Методики оценки кредитоспособности заемщика в коммерческих банках России

Применяемые в системах скоринга модели довольно разнообразны. Это могут быть: линейная регрессия, логическая регрессия, линейное программирование, дерево классификации, нейронные сети, генетический алгоритм, метод ближайших соседей и др. Каждая из моделей использует свой набор факторов, характеризующих риск, связанный с кредитованием заемщиков, итогом же является определение некоего порогового значения, отталкиваясь от которого все заемщики разделяются на «плохих» и «хороших». Пороговое значение в каждой модели скоринга свое, оно может изменяться в зависимости от внешних факторов и кредитной политики банка, использующего скоринг. Смысл кредитного скоринга заключается в том, что по каждому потенциальному заемщику вычисляется присущий именно ему уровень кредитного риска, своего рода индивидуальный «кредитный рейтинг». Сравнение значения индивидуального кредитного рейтинга конкретного заемщика с пороговым значением помогает решить вопрос: можно ли выдать кредит конкретному заемщику или нет.

Величина кредитного лимита в скоринговых системах рассчитывается исходя из уровня доходов заемщика при условии его кредитоспособности. Для этого используются коэффициенты минимально и максимально допустимого размера платежей в погашение ссуды отношению к доходам заемщика. Например, если коэффициент минимально допустимого размера задолженности составляет 20%, а коэффициент максимально допустимого размера 70%, то это означает, что минимальный размер платежей в погашение суды может составлять 20% от располагаемого дохода, а максимальный размер – не более 70% от располагаемого дохода.

В упрощенном виде сама скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. В результате получается интегральный показатель (score); чем он выше, тем выше надежность клиента. Используя интегральный показатель, банк может упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности.

Большинство скоринговых моделей предполагает присвоение определенных баллов каждому фактору, характеризующему риск кредитования данного заемщика. В широко известной модели кредитного скоринга Д. Дюрана выделены семь групп факторов кредитного риска, и по каждому фактору определены баллы в зависимости от значения данного фактора у конкретного заемщика:

1) возраст – 0,1 балл за каждый год свыше 20 лет (максимум – 0,30);

2) пол – женский (0,40), мужской (0);

3) срок проживания – 0,042 за каждый год в данной местности (максимально – 0,42);

4) профессия – 0,55 – за профессию с низким риском, 0 – за профессию с высоким риском 0,16 – другие профессии;

5) работа – 0,21 – предприятия в общественной отрасли, 0 другие;

6) занятость – 0,059 – за каждый год работы на данном предприятии;

7) финансовые показатели – наличие банковского счета – 0,45, наличие недвижимости – 0,35, наличие полиса по страхованию – 0,19.

В модели Дюрана граница выдачи кредита (пороговое значение) определена на уровне 1,25. Это означает, что если набранная сумма баллов менее 1,25, заемщик признается некредитоспособным и ему отказывают в выдаче кредита, а если более, то он считается кредитоспособным и может получить в банке кредит.

Банк использует скоринговые системы для того, чтобы обосновать решение о возможности кредитования данного клиента, исходя из того, как в прошлом клиенты этого возраста, этой же профессии с таким же уровнем образования и с таким же числом иждивенцев возвращали кредиты. Исходной посылкой скоринга является выявление факторов, определяющих надежность клиента, основываясь на прошлом опыте кредитования. Чтобы иметь возможность сравнивать клиентов с совершенно разными признаками и принимать решения о кредитовании на основе формализованных критериев, непосредственно связанных с вероятностью невозврата кредита, строят математическую модель, которая позволяет оценить, какая информация является существенной, а какой можно пренебречь.

Статьи по теме:

Классификация рисков в деятельности государственного посредника в сфере военно-технического сотрудничества
Основная доля коммерческих рисков в деятельности государственного посредника в сфере военно-технического сотрудничества связана с проблемой исполнения всеми участниками процесса ВТС предписанных им функций, а также взятых на себя обязательств в ходе заключения и исполнения контрактов. В сочетании ...

Возрождение рынка ценных бумаг в России
В связи с утверждением курса на развитие рыночной экономики в рамках социалистической системы хозяйствования 15 октября 1988 г. Советом Министров СССР было принято постановление № 1195 "О выпуске предприятиями и организациями ценных бумаг". Оно было направлено на повышение заинтересованн ...

Проблемы участия банков в инвестиционном процессе
Проблемы участия российских банков в инвестиционном процессе во многом связаны со спецификой становления банковского сектора в нашей стране. Это порождает необходимость анализа участия банков в инвестировании экономики (как с точки зрения оценки их инвестиционных возможностей, так и с точки зрения ...