Скоринговая 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. [16, с.4]

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 [9, с.253]:

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 (см.рисунок1):

1) социальное положение;

2) экономическое положение;

3) имущественное положение;

4) параметры кредитной сделки;

5) оценка деловой репутации.

Каждый блок модели характеризуется соответствующим набором показателей (факторов), определяющих состояние клиента-заемщика с различных сторон, и методом решения (смотрите рисунок 1-6). Значения показателей определяются на основании анкеты заемщика (таблица 2) и заключения службы безопасности банка. Значение каждого блока модели определяется одним из доступных методов решения, а именно:

- формулой;

- нейронной сетью;

- продукционной экспертной системой.

Рисунок 1 – Модель (дерево) скоринговой системы оценки физических лиц на основе гибридных экспертных систем [11, с.8]

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 (см. рисунок 2, 3).

Рисунок 2 – Блок «Социальное положение» модели скоринговой системы [11, с.8]

Рисунок 3 – Блок «Экономическое положение» модели скоринговой системы [11, с.9]

Другое по теме:

Страхование ответственности грузоперевозчиков
Страхование ответственности грузоперевозчика направлено на защиту имущественных интересов грузоперевозчика в случае причинения вреда грузу, жизни, здоровью или имуществу третьих лиц в процессе осуществления грузоперевозочной или экспедиторской деятельности. Данный вид страхования часто применяют в ...

Собственные ресурсы коммерческих банков
Собственные ресурсы банка представляют собой банковский капитал и приравненные к нему статьи. Роль и величина собственного капитала коммерческих банков имеют особенную специфику, отличающуюся от предприятий и организаций, занимающихся другими видами деятельности тем, что за счет собственного капита ...

Анализ кредитоспособности заемщика
Процесс кредитования связан с действиями многочисленных факторов риска, способных повлечь за собой невозврат ссуды в установленный срок кредитополучателем, поэтому важнейшим этапом кредитного процесса является изучение кредитоспособности кредитополучателя. Целью анализа кредитоспособности выступает ...