Скоринговая модель в оценке кредитного риска заемщика. Кредитный скоринг. Расчет финансовых коэффициентов в скоринговой модели

Оценка кредитоспособности клиента проводится в кредитном отделе банка на основе информации о способности клиента получать доход, достаточный для своевременного погашения кредита, о наличии у заемщика имущества, которое при необходимости может служить обеспечением выданного кредита, и т.д. Кроме того, банковский работник обязан анализировать рыночную конъюнктуру, тенденции ее изменения, риски, которые испытывают банк и его клиент, и прочие факторы. Источниками информации об индивидуальном заемщике могут быть сведения с места работы, места жительства и т.п.

Оценка кредитоспособности физического лица основана на соотношении запрашиваемой заемщиком ссуды и:

Личного дохода заемщика;

Общей оценке финансового положения заемщика;

Стоимости его имущества;

Состав семьи;

Личностные характеристики;

Кредитная история.

При оценке кредитоспособности физических лиц банки, как правило, руководствуются своими внутренними нормативными документами. Однако, можно выделить 4 основных метода оценки кредитоспособности физического лица коммерческим банком:

1. Скоринговая (бальная) оценка кредитоспособности;

2. Оценка кредитоспособности по платежеспособности (уровню дохода)

3. Оценка кредитоспособности по кредитной истории;

4. Андеррайтинг.

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 :

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.

Таблица 2. Пример формы анкеты заемщика (в скобках указаны баллы)

ТЕСТ-АНКЕТА КЛИЕНТА

1. Сведения о Клиенте

1.1. Пол: муж (0), жен (1).

1.2. Возраст: 20-30 лет (1), 30-*5 лет (2), 45-60 лет (1).

1.3. Семейное положение:

женат (замужем) (1), холост (не замужем) (1), разведен(а) (0), вдовец(ва) (0).

1.4. Брачный контракт: есть (1), нет (0).

1.5. Иждивенцы: есть (0), нет (3), из них дети: 1 (-1), 2 (-2), 3 (-3)

1.6. Проживает:

в собственном жилье (2),

по найму (1),

у родственников (0).

1.7. Место проживания (регистрация):

Санкт-Петербург, Лен. область (3), другой регион (0).

2. Сведения о занятости Клиента

2.1. Образование: среднее (0), техническое (1), высшее (2).

2.2. Сотрудник Банка (5), сотрудник корпоративного клиента Банка (3).

2.3. Собственное дело (0), работа по найму (2), работа в бюджетной сфере (1).

2.4. Должность: топ-менеджер (3), руководитель (2), служащий (1).

2.5. Среднемесячные расходы по отношению к доходам семьи:

до 50% (3), 50-80% (0), более 80% (-3).

3. Кредитная история

3.1. Кредитовались ли Вы ранее: да (1), нет(0).

Где Вы кредитовались: банк-кредитор (1), другой банк (0).

3.2. Имеются ли непогашенные кредиты: да (-5), нет (1).

3.3. Где Вы имеете непогашенные кредиты: банк-кредитор (2), другой банк (0).

4. Активы и обязательства Клиента

4.1. Среднемесячный размер заработной платы за последние 6 месяцев, тенденция к ее изменению:

до $1000(0), $1000 -- 2000(3), $2000 -- 3000(5), >$3000 (6),

растет (3), стабильна (2), снижается (0).

4.2. Прочие источники дохода; наличие других доходных вложений (наличие ценных бумаг, вкладов):

дополнительная заработная плата (1),

доходы от сдачи имущества в аренду (1), вклады (2), ценные бумаги (3), прочие доходы (1).

4.3. Наличие обязательств, уменьшающих доходы (платежи по кредиту, прочие задолженности, в том числе алименты, напротив обязательства проставьте ежемесячную сумму):

алименты (-2),

обязательства по кредиту (-3), удержания по решению суда (-1), страховые выплаты (-1), плата за обучение (-2), прочие (-1).

5. Имущество

5.1. Наличие собственности, владельцем которой Вы являетесь (недвижимость, земельный участок, автотранспорт):

приватизированная квартира (3), собственный дом, дача (2)

садовый (дачный) участок (1), автомобиль (2), катер (яхта) (3)

прочее (-1).

5.2. Страхование собственности (застрахована ли собственность): да(3), нет (0).

6. Сведения о приобретаемой квартире

(Заполняется клиентом, желающим приобрести квартиру в кредит)

6.1. Предполагаемая стоимость приобретаемой квартиры:

до $25.000 (4), до $50.000 (3), до $75.000 (2), до $100.000 (1), свыше $100.000 (0).

6.2. Срок кредита: 1 год (5), 2 года (4), 3 года (3), 4 года (2), 5 лет (1).

6.3. Начальный капитал (% от стоимости квартиры): 30% (1), 40% (3), 50% (5), >50%(6).

7. Сведения о приобретаемом автомобиле

(Заполняется клиентом, желающим приобрести автомобиль в кредит).

7.1. Продажная цена автомобиля в автосалоне:

до $10.000 (3), $10.000 -- 20.000 (2), свыше $20.000 (1).

7.2. Условия хранения автомобиля:

гаражный кооператив (3), охраняемая стоянка (2), гараж во дворе (2), тент-укрытие (1), нет условий (0).

8. Сведения о поручителе

(Заполняется клиентом, желающим получить кредит под поручительство юридического лица)

8.1. Поручитель является клиентом Банка: да (5), нет (0).

8.2. Поручитель является работодателем клиента: да (5), нет (0).

9. Дополнительные сведения о Клиенте

9.1. Привлекались ли Вы к уголовной ответственности? да (-10), нет (0).

9.2. Имеются ли решения суда, которые Вы не исполнили? да (-10), нет (0).

9.3. Находитесь ли Вы под судом или следствием? да (-5), нет (0).

9.4. Предъявлены ли к Вам иски в порядке гражданского судопроизводства?

да (-5), нет (0).

9.5. Предпринимаете ли Вы действия по получению кредитов в других банках (кредитных учреждениях)? да (-3), нет (0).

Рисунок 1 - Модель (дерево) скоринговой системы оценки физических лиц на основе гибридных экспертных систем

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

Рисунок 3 - Блок «Экономическое 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 (см. рисунок 4).

Рисунок 4 - Блок «Имущественное положение» модели скоринговой системы

Рисунок 5 - Блок «Оценка деловой репутации» модели скоринговой системы

В блоке «Параметры кредитной сделки» методом решения является формула (см. рисунок 6). 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.

Рисунок 6 - Блок «Параметры кредитной сделки» модели скоринговой системы

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.

Понятие скоринговой оценки кредитоспособности клиентов

Определение 1

Скоринг – это статистическая либо математическая модель, с помощью которой используются данные кредитных историй клиентов банк, и в конечном итоге имеется возможность рассчитать вероятность того, что очередной потенциальный ссудозаёмщик вернет полученные средства в срок.

Такая методика оценки заёмщика является взвешенной суммой определённого набора характеристик в очень упрощенном виде. Это необходимо для формирования сводного показателя. Этот показатель далее сравнивается с так называемой линией безубыточности.

Такая оценка платёжеспособности заёмщика нужна для определения интегрального показателя каждого потенциального клиента, и полученный результат необходимо сравнивать с вышеупомянутой линией (соответственно, кредит смогут получить лишь те заёмщики, у которых данный показатель выше линии безубыточности).

Обычно в национальной экономике банки используют адаптированные модели скоринговых оценок кредитоспособности физического лица, которые приспособлены к российским условиям.

Сначала дается предварительная оценка возможности получения ссуды, основанная на данных анкет-заявлений кредитозаёмщиков. По результатам заполненных анкет-заявлений подписываются протоколы оценок возможности предоставления кредитов.

Пример 1

Если размер баллов меньше 30, в протоколах фиксируется отказ в предоставлении кредита, если же было набрано больше 30 баллов, то на следующем этапе риск оценивают более тщательным образом с учётом дополнительных опросов.

Преимущества и недостатки скоринговой оценки кредитоспособности

Скоринговые методики и модели позволяют:

снизить риск невозврата кредита;
принять решения по выдаче кредита быстро и беспристрастно;
позволяют эффективно управлять кредитным портфелем;
не нужно затрачивать много времени на обучение сотрудников кредитного отдела;
есть возможность провести экспресс-анализ заявки на кредит в присутствии клиента.

К ограничениям скоринговой мотодики следует отнести то, что она может применятся только в отношении информации о тех клиентах, которым банк уже выдавал ссуду. Также сотрудникам банка приходится периодически проверять качество методики и анализа и разрабатывать новую методику скоринга.

Дальнейшее улучшение скоринговой методики позволит расширить и изменить перечень оцениваемых характеристик кредитов.

При ипотечном кредитовании граждан используется андеррайтинг заёмщика, самое важное – это оценка своевременного взноса платежей по кредиту. Оценивается отношение размера ежемесячных обязательств заёмщика к совокупному семейному доходу за тот же период и т.п.

Процесс проведения скоринговой оценки кредитоспособности ссудозаёмщиков

Обычно для анализа кредитоспособности потенциального заёмщика запрашиваются:

копия документов, удостоверяющего личность заёмщика;
подтверждение доходов клиента: справка по форме 2-НДФЛ, копия налоговой декларации по форме 3-НДФЛ;
Дополнительно также могут запросить документы собственности на имущество и прочие, которые могут подтвердить платёжеспособность и деловую репутацию клиента.

Специалисты банка проводят анализ платёжеспособности индивидуального заёмщика на базе данных о среднемесячном доходе и размерах удержаний за предшествовавшие шесть месяцев, а также сведений на основании анкеты. Результат вычисляется как среднемесячный доход за вычетом всех обязательных платежей и корректируется на поправочный коэффициент, который различается в зависимости от величины дохода (от 0,3 до 0,6). Чем больше доход, тем больше корректировка.

Замечание 1

На данный момент, наиболее универсальным методом оценки кредитоспособности является метод оценки финансового положения клиента.

Для снижения и контроля рисков, банки должны ежеквартально проводить оценку финансового состояния заёмщика.

В качестве совершенствования оценки кредитоспособности физических лиц предлагается использовать скоринговую систему при определении объёмов выдаваемых кредитов.

Кредитные баллы предназначены для измерения риска дефолта потенциального заёмщика с учётом различных факторов кредитной истории. Формулы для расчёта кредитных баллов обычно западными банками не раскрываются, но, в целом используются следующие компоненты, которые можно рассмотреть в качестве применимого опыта:

35% составляет кредитная история – наличие или отсутствие компрометирующей информации. Банкротство, залоги, судебные решения, соглашения, конфискации, выкуп имущества, просроченные платежи могут стать причиной отказа в выдаче кредита.
30% приходится на долговую нагрузку – эта категория рассматривает ряд конкретных измерений долговой нагрузки, включая количество счетов с овердрафтами, существующие кредитные обязательства, покупки в рассрочку.
15% доля приходится на срок кредитной истории – средний период кредитования и срок первоначального кредита.
10% составляет оценка используемых типов кредита (рассрочка, офердрафты, потребительское кредитование, ипотека), показывает историю управления различным видами кредитов.
10% доля оценки приходится на количество запросов на выдачу кредита – рейтинг заёмщика снижается, если запросы были сделаны в больших количествах в последнее время (14–45 дней).

Скоринговые модели должны быть основаны на актуальных данных и быстро перенастраиваться при изменении кредитной политики банка.

В работе скоринговой модели большую роль играет бюро кредитных историй. Необходимо изучить кредитную историю потенциального заёмщика и супруги(а) заявителя. Все виды доходов и расходов заёмщика должны быть документально подтверждены.

Пример 2

Кредиты не должны выдаваться гражданам, у которых выплаты по исполнительным документам в размере 50 и более процентов чистого дохода. Также в обеспечение ссуд не должно приниматься поручительство физического лица, у которого размеры удержаний из заработной платы равны или превышают 50 процентов чистых доходов.

На рисунке 1 представлена информация, разработанная зарубежными банками для получения информации о цели кредита, личных особенностях заёмщика и кредитной истории заёмщика.

Рисунок 1. Переменные, используемые в скоринговых моделях оценки кредитоспособности заёмщиков. Автор24 - интернет-биржа студенческих работ

При оценкекредитных рисков потенциальных заёмщиков принимается во внимание ряд факторов:возраст, семейное положение и образование, количество его/её иждивенцев, место проживания клиента, профессия, стаж, опыт работы в текущее время. А также следующая финансовая информация: регулярные доходы клиента и обязательства; кредитная история, которая включает в себя такие факты, как качественное погашение кредита; предыдущее позитивное сотрудничество с банком, если клиент уже является клиентом банка.

С развитием банковской сферы в нашей стране, практически каждый гражданин хоть однажды обращался в кредитные организации за займом, поэтому процедура оформления кредитной сделки знакома многим. При подаче заявки, кредитный специалист оценивает платежеспособность потенциального клиента путем метода финансового скоринга. В этой статье мы ответим на вопрос: «Скоринг, что это такое и какие особенности имеет процедура подсчета очков?

Получение прибыли банка напрямую зависит с качеством кредитного портфеля. Чем меньше финансовых рисков, тем большая вероятность быстрого возврата заемных средств с дополнительной прибылью от уплаты процентов. Именно поэтому, рассматривая заявки на выдачу ссуды, банк проводит скрупулезную проверку потенциальных клиентов, анализируя возможные финансовые риски.

Дословно, в переводе с английского языка, «скоринг» означает «подсчет очков». Какие именно очки считают финансовые аналитики и для чего им это нужно?

Скоринг – это целая система распределения базы клиентов на основании статистических данных. Это своеобразный финансовый помощник в определении потенциальной платёжеспособности клиента и оперативного оценивания, который сегодня широко применяется в банковской сфере.

Система подсчета баллов для анализа используется для автоматической обработки данных заемщика, на основании которых выставляет общая оценка по клиенту. Простыми словами, это своеобразный тест, который проходит каждый клиент при подаче заявки. Каждый ответ приносит определенное количество балов по шкале возможных рисков.

Существует допустимое количество баллов, которое переводит клиент из зоны риска и автоматически определяет его потенциальную платежеспособность. Соответственно, не набрав нужного количества баллов, сложно рассчитывать на положительное решение. В некоторых случаях, банки могут проявить лояльность и предложить меньшую сумму займа при низких баллах скоринговой оценки.

При заявке на большую сумму займа (например, автокредит или ипотека), скоринговая оценка будет выступать в качестве дополнительного инструмента оценивания возможных рисков. Решение же будет приниматься на основании многих факторов.

Технические особенности скоринга

Следует понимать, что процедура оценивания клиента программой – это строго конфиденциальная информация и принцип ее действия сотрудники банка не раскрывают. Как правило, клиенту выдается сухая информация в виде отказа либо одобрения займа, а вот технические нюансы алгоритма клиент знать не должен.

Специалисты утверждают, что за каждый ответ программа начисляет определённые баллы, при чем не так легко заранее просчитать механизм действия ответов на конечный результат скоринга.

Стандартно, чем больше баллов клиент набирает, тем больший шанс получить положительный ответ по заявке. Однако, у каждого банка действует своя собственная процедура оценивания финансовых рисков и сказать, что скоринговая оценка – это типичный калькулятор баллов, было бы не верно.

Это сложнейший математический алгоритм, который может делать выводы на основании обработанных данных, производить анализ социальных факторов по уже сущетвующей клиентской базе за несколько лет.

Например, скоринговая программа может обработать данные о неплательщиках или должниках за последние 3-5 лет и выявить типичные социальные, возрастные или поведенческие факторы. На основании этих данных, будет заложена корректировка оценки и при анализе следующих клиентов, программа будет учитывать эти новые факторы.

Допустим, в базе данных конкретного банка, есть 10 должников со схожими признаками. При обращении нового клиента с похожим признаком его автоматически будет здесь ждать отказ. Но это вовсе не означает, что такой же результат он получит и в другом банке. Как уже говорилось выше, у каждого банка существует своя собственная скоринговая оценка.

Справедливости ради следует заметить, что скоринговая оценка не является идеальной программой анализа финансовых рисков, по мнению экспертов.

Так, например, широко известны случаи, когда клиентам, которые обращались в банк за кредитом на телевизор, был дан отказ. При этом спустя три месяца, банк одобрял авто кредит этим же самым клиентам. Парадокс? Не совсем.

Дело в том, что программа при первом обращении анализировала всех заемщиков, взявших кредит в пределах 10-30 тысяч рублей. И клиент мог попасть в зону риска по определенным поведенческим факторам. А по кредиту на большую сумму денег для авто, программа учитывала уже другую группу лиц, которая исправно выплачивает займ банку.

Виды кредитного скоринга

В соответствии с задачами, которые поставлены перед программой, скоринг подразделяют на:

Скоринг заявителя (application scoring), подразумевает подсчет вероятности невозврата кредита клиента из-за низкой платежеспособности;
Скоринг от мошенников (fraud scoring) – фильтрация клиентов по принципу подозрения в мошенничестве. Как правило, оценивание происходит на первом этапе, при тщательной проверке документов.
Поведенческий скоринг – на основании факторов поведения уже существующих заемщиков, вычисляется процент финансового риска при выдаче займа клиенту.
Скоринг взыскания такая модель оценивания работает на этапе возврата непогашенных кредитов. Программа позволяет составить план действий для взыскания займа с клиента.

Методика оценивания клиента проводится на основании социальных признаков, которые характеризуют заемщика. При этом ключевым моментом такого оценивания является автоматизация процесса и исключение участия человеческого фактора в процессе оценивания.

Скоринговая оценка кредитоспособности физического лица

Если после занесения всех ответов в программу, кредитный специалист отвечает, что скоринг пройден, это означает, что основная часть аналитической проверки пройдена. Далее заявка физического лица уходит в службу безопасности, где специалисты банка проверяют клиента уже по своему ряду критериев.

Проведение скоринговой оценки позволяет полностью исключить человеческий фактор. Это может быть предвзятое отношение специалиста к определенному клиенту, либо, напротив, чересчур лояльное отношение и намеренное укрытие некоторых факторов, которые указывают на повышенный финансовый риск для банка.

Информация, на основании которой происходит скоринговой анализ, берется из документов и не может быть искажена. В тех случаях, когда информация заносится со слов клиента, кредитный скоринг имеет меньшую эффективность при определении рисков.

Кредитный риск для банка – это возможная финансовая потеря вследствие невыполнения заемщиком взятых на себя обязательств. Причины могут быть самые разные: просроченные платежи, отказ от выплаты кредита и т.д. В этом случае скоринговая оценка является эффективным финансовым инструментом, который в комплексе с изучением кредитной истории позволит максимально точно определить потенциальную платежеспособность клиента.

Данные для проведения скоринга

В стандартный список вопросов входят следующие:

семейное положение;
возраст;
место работы (если пенсионер работает);
стаж;
образование (специальность);
указание дополнительный доход и т.д.

Также следует учитывать, что банковский работник при заполнении анкеты проводит визуальную оценку наряду со скорингом.

У специалиста есть подробная инструкция по определению платежеспособности клиента, куда входит анализ внешнего вида, речи клиента, соответствие поведения и указанной должности в анкете. Производя визуальную оценку потенциального заемщика, его речь, скорость ответа, поведение, кредитный консультант может добавить комментарий к заявке с примечанием отказать в кредите. При этом документы у клиента могут быть в порядке.

Чтобы повысить шансы на получение займа, отвечать нужно максимально точно и, без лишних раздумий, так как все это фиксируется экспертом в анкете и отправляется на проверку аналитику.

Недоверие может вызвать алкогольное опьянение, медленные запутанные ответы, незнание простой информации (телефон, рабочий адрес и т.д.), эмоциональная неустойчивость, несоответствие внешнего вида с указанным в анкете ежемесячным доходом и т.д.

Как видите, у банка есть очень много критериев проверки клиентов, среди которых, безусловно, большое внимание занимает кредитная история и финансовый скоринг.

Какие данные рассматриваются при скоринге

Алгоритм финансового скоринга достаточно сложен и учитывает множество факторов при выставлении общей оценки финансовых рисков.

У каждого банка существует свой собственный алгоритм проверки платежеспособности клиента и дисциплинированности относительно выплаты кредита.

Стандартно, рассматриваются следующие вопросы:

Проверка кредитной истории – заключительный этап скоринга

Заключительным этапом финансового скоринга, является проверка кредитной истории.

При положительной истории, клиент может смело рассчитывать на одобрение займа. Но это вовсе не означает, что банк даст согласие на кредит любой суммы. Положительная история гарантирует лишь факт одобрения банком займа, а вот размер суммы будет зависеть от дохода и потенциальной платежеспособности клиента.

Где банки берут информацию и как эти данные отражаются на принятии решения? Для упорядочивания работы с бюро кредитных историй и с целью создания единой базы данных, был создан государственный реестр бюро кредитных историй. Этот реестр находится в ведомстве Центрального Банка РФ и имеет все полномочия собирать и аккумулировать данные о выданных кредитах физических и юридических лиц.

У РБКИ находится наиболее полная и актуальная информация по всем клиентам, которая постоянно добавляется и обновляется. Каждый банк самостоятельно для себя определяет алгоритм фильтрации клиентов с «плохой» кредитной историей.

Подводя итог, следует сказать, что, несмотря на очевидные недостатки программы, скоринговая оценка клиента является эффективным инструментом для банка, позволяющим максимально снизить финансовые риски.

Видео. Суть скоринга

Скоринг (от английского score, счет) - это способ оценки кредитоспособности. Вам как заемщику скоринг интересен для самодиагностики: узнать причины отказа в кредитовании или оценить шансы на будущий кредит. В статье расскажем, как узнать свой скоринговый балл и как его увеличить.

Принцип работы скоринга

Для оценки кредитоспособности скорингу нужны данные. Данные могут быть из разных источников: кредитной истории, анкеты заемщика, социальных сетей и т. д. Скоринг обрабатывает данные и выставляет оценку в баллах. Чем выше скоринговый балл, тем выше шансы получить кредит на выгодных условиях.

Скоринговый балл — величина непостоянная. Он меняется в зависимости от действий заемщика. Например, заемщик взял кредит — выросла кредитная нагрузка и скоринговый балл снизился. Просрочил платеж — балл упал еще ниже. Если заемщик аккуратно без просрочек выплатит кредит — балл увеличится.

Виды скоринга

Банки используют заявочные, поведенческие и мошеннические скоринги.

Заявочный скоринг делится на социодемографический и кредитный. Первый анализирует анкету заемщика: возраст и пол, работу, стаж, размер доходов. Второй анализирует кредитную историю: сколько кредитов брал заемщик, как платил, сколько платит сейчас и т. д.

Поведенческий скоринг предсказывает, как заемщик будет выплачивать кредит: равномерно, с опережением или с просрочками. Поведенческий скоринг может провести, например, зарплатный банк — он знает, как заемщик пользуется картой, сколько денег и на что тратит.

Мошеннический скоринг борется с намеренными невыплатами кредитов. Этот скоринг анализирует базы МВД, ФССП, внутренней службы безопасности, а также подозрительные данные в кредитной истории, например, частую смену адресов и телефонов.

Вы как заемщик можете оценить себя двумя видами скоринга: кредитным и социодемографическим.

Кредитный скоринг

Кредитный скоринг используется для оценки заемщиков, которые уже брали кредиты. Скоринговый балл рассчитывается на основе анализа кредитной истории.

Пример отчета кредитного скоринга

Социодемографический скоринг

Социодемографический скоринг предназначен для заемщиков с пустой или отсутствующей кредитной историей. Он анализирует возраст, пол, семейное положение, наличие иждивенцев, образование, профессию, трудовой стаж, доходы и регион проживания.

Соцдем скоринг сверяет данные проверяемого заемщика с предыдущими клиентами банка, чтобы оценить благонадежность. Например, по статистике банка люди старше 30 лет вносят платежи по кредитам стабильнее, чем молодежь. Поэтому заемщики от 30 лет при прочих равных условиях получают более высокий скоринговый балл.

Пример отчета социодемографического скоринга

Расшифровка скоринговых баллов

Кредитный	Социодемогр.	Расшифровка
690-850	1000-1200	Максимальный результат. Вы относитесь к категории надежных заемщиков. Таким банки охотно одобряют кредиты на лучших условиях
650-690	750-1000	Хороший результат. Высокая вероятность получить кредит на стандартных условиях.
600-650	500-750	Приемлемый результат. Банк потребует дополнительные справки для подтверждения платежеспособности, например, 2-НДФЛ.
500-600	250-500	Слабый результат. С таким баллом вы вряд ли получите кредит в крупных банках. Обратитесь в небольшие региональные банки или кредитные кооперативы.
300-500	0-250	Худший результат. В банках кредит вряд ли одобрят. Обращайтесь в МФО или КПК. Предложите кредитору залог.

Как повысить скоринговый балл

Если у вас низкий кредитный скоринг, вариант его повышения один — улучшать кредитную историю. Для этого:

и проверьте, все ли в ней соответствует действительности. Иногда кредитные организации передают данные с большим опозданием, а то и вовсе не передают. Например, вы кредит погасили, а в кредитной истории он числится открытым. Это снижает скоринговый балл.
Читайте статью
Закройте просрочки платежей и необязательные кредиты: кредитные карты, микрозаймы, кредиты на технику. Чем меньше открытых кредитов, тем выше скоринговый балл.
Если за последние два года у вас были кредиты с просрочками, нужно восстановить репутацию надежного заемщика. Для этого берите новые кредиты и аккуратно их выплачивайте. Не дают кредит без обеспечения — предоставьте залог, найдите созаемщика. Воспользуйтесь услугой . Через полгода-год скоринговый балл увеличится.

Чтобы увеличить балл социально-демографического скоринга, изучите «факторы» из отчета и постарайтесь их исправить. Например, если вы ИП, трудоустройтесь и проработайте полгода в найме. Найдите созаемщика, съездите за границу, найдите источник дополнительного дохода.

Запомнить

Скоринг помогает заемщикам оценить собственную кредитоспособность и разобраться в причинах банковских отказов.

Скоринги бывают разные: одни анализируют кредитную историю, другие анкету, третьи ищут признаки мошенничества. Вам доступны два вида скоринга — и социодемографический. Первый актуален для заемщиков с опытом кредитования, второй — для тех, кто никогда не брал кредиты.

Скоринговый балл меняется в зависимости от кредитного поведения. Балл можно снизить или повысить.

Рассмотрим модели банкротства предприятия, и более детально методы оценки платежеспособности предприятия.

Что такое скоринговая модель оценки предприятия?

Скоринговый подход к оценке платежеспособности предприятия заключается в анализе статистики по предприятиям по их исполнению обязательств перед кредиторами, информация о которых содержится в бюро кредитных историй. Поэтому скоринговые модели иногда в литературе называют кредитные скоринговые модели (credit- score ) или кредитные оценочные модели. Таким образом, можно сказать, что кредитные скоринговые модели – статистические модели оценки платежеспособности предприятия.

История скорингового подхода к оценке

Ранее скоринговые модели разрабатывались исключительно для оценки кредитоспособности физических лиц в целях выдачи кредитов банками. Данный подход был впервые предложен Д. Дюраном в 1941 году для классификации клиентов банков по двум классам: кредитоспособные и некредитоспособные. Для определения класса рассчитывались показатели, позволяющие сделать вывод о его риске банкротства. Баллы для скоринговых моделей рассчитываются с помощью инструмента логистической регрессии. На ее основе, к слову, также строятся logit-модели оценки риска банкротства физических лиц и предприятий.

Задача скорингового подхода оценки платежеспособности предприятия

Задача скоринговой модели оценки платежеспособности предприятия заключается в классификации его по степени финансового риска. Скоринговый подход схож с рейтинговым подходом оценки предприятия, так как в нем также присутствует рейтинг (класс) у предприятия, помимо этого присутствуют балльная оценка и присвоение рейтинга финансовым показателям.

Отличие заключается в том, что в результате присваивается рейтинг и предприятие относится к классу платежеспособности, т.е. производится помимо оценки еще и классификация. Также в результате скоринга получается рейтинг у предприятия и рейтинг у финансовых коэффициентов, описывающих предприятие.

Скоринговые модели оценки платежеспособности предприятия

Рассмотрим отечественные скоринговые модели оценки платежеспособности предприятия. Проанализируем две отечественные скоринговые модели Донцовой-Никифоровой и Савицкой. Данные модели предназначены для оценки риска банкротства отечественных предприятий. Итак, начнем.

Скоринговая модель Донцовой-Никифоровой (1999 г.)

Донцова Л.В.

Экономисты Донцова Л.В. и Никифорова Н.А. предлагают скоринговую модель оценки платежеспособности предприятия, которая позволяет отнести предприятие к одному из шести классов платежеспособности, на основании оценки шести финансовых коэффициентов.

Показатель	1 класс (балл)	2 класс (балл)	3 класс (балл)	4 класс (балл)	5 класс (балл)	6 класс (балл)
Коэффициент абсолютной ликвидности	0.25 и больше (20)	0.216	0.15(12)	0.1(8)	0.05(4)	Меньше 0.05(0)
Коэффициент быстрой ликвидности	1 и больше(18)	0.9(15)	0.8 (12)	0.7(9)	0.6(6)	Меньше 0.5(0)
	2 и больше(16.5)	1.7(120	1.4(7.5)	1.1(3)	1(1.5)	Меньше 1(0)
	0.6 и больше(17)	0.54(12)	0.43(7.4)	0.41(1.8)	0.4(1)	Меньше 0.4(0)
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами	0.5 и больше(15)	0.4(12)	0.3(9)	0.2(6)	0.1(3)	Меньше 0.1(0)
Коэффициент обеспеченности запасов	1 и больше(15)	0.9(12)	0.8(9)	0.7(6)	0.6(3)	Меньше 0.6(0)
Минимальное значение границы в баллах	100	64	50	28	18	–
1 класс>100 баллов	Предприятие имеет хороший запас финансовой прочности
2 класс>64 баллов	Предприятие имеет незначительную вероятность погашения долгов, в целом риск есть
3 класс>50 баллов	Проблемное предприятие
4 класс>28 баллов	Предприятие имеет высокий риск банкротства
5 класс>18 баллов	Предприятие имеет очень высокий риск банкротства, меры по оздоровлению, скорее всего, не помогут
6 класс<18 баллов	Предприятие финансово несостоятельно

Примечание:

В модели оценки основной упор делается на коэффициенты ликвидности (, коэффициент быстрой ликвидности, коэффициент абсолютной ликвидности), а также на коэффициенты оборачиваемости (коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, коэффициент обеспеченности запасов).

Коэффициенты	Формула	Расчет
Коэффициент абсолютной ликвидности	(Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные обязательства	стр.1250 / (стр.1510+стр1520)
Коэффициент быстрой ликвидности	(Оборотные активы – Запасы) / Краткосрочные обязательства	(стр.1250+стр.1240) / (стр.1510+ стр.1520)
Коэффициент текущей ликвидности
Коэффициент финансовой независимости	Собственный капитал / Активы	стр.1300 / стр.1600
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами	(Собственный капитал – Внеоборотные активы) / Оборотные активы	(стр.1300-стр.1100) / стр.1200
Коэффициент обеспеченности запасов	Коэффициент оборачиваемости запасов = Выручка от продаж / Средняя величина запасов	стр.2110 / (стр.1210 нп.+стр.1210 кп.)0.5*

н.п. и к.п. – значение строки баланса на начало периода и конец периода соответственно.

Скоринговая модель Савицкой (2007 г.)

Савицкая Г.В.

Профессор Г.В. Савицкая предлагает свою скоринговую кредитную модель оценки финансового состояния предприятия. Отличие заключается в том, что в модели классификация предприятия происодит по пяти классам и для этого используются три финансовых коэффициента.

Показатель	1 класс	2 класс	3 класс	4 класс	5 класс
Рентабельность совокупного капитала, %	30 и выше(50 баллов)	29.9-20(49.9-35 баллов)	19.9-10(34.9-20 баллов)	9.9-1(19.9-5 баллов)	Меньше 1(0 баллов)
Коэффициент текущей ликвидности	2 и больше(30 баллов)	1.99-1.7(29.9-20 баллов)	1.69-1.4(19.9-10 баллов)	1.39-1.1(9.9-1)	1 и ниже(0 баллов)
	0.7 и больше(20 баллов)	0.69-0.45(19.9-10 баллов)	0.44-0.3(9.9-5 баллов)	0.29-0.2(4.9-1 баллов)	Меньше 0.2(0 баллов)
Границы классов	100 баллов	99-65	64-35	34-6	0 баллов
1 класс>100 баллов	Предприятие с хорошей финансовой прочностью
2 класс65-99 баллов	Предприятие имеет небольшой риск невозврата долгов
3 класс35-64 баллов	Проблемное предприятие
4 класс6-34 баллов	Предприятие имеет высокий риск банкротства. Кредиторы рискую потерять вложенные средства
5 класс0 баллов	Предприятие несостоятельно

Примечание:

Два из трех финансовых коэффициента определяют платежеспособность предприятия, где коэффициент текущей ликвидности определяет краткосрочную ликвидность, а коэффициент финансовой независимости – долгосрочную ликвидность предприятия.

Коэффициент финансовой независимости = коэффициент автономии.

Расчет финансовых коэффициентов в скоринговой модели

Коэффициенты	Формула	Расчет
Рентабельность совокупного капитала	Прибыль до налогообложения / Пассивы	стр.2300 / стр.1700
Коэффициент текущей ликвидности	Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	стр.1200 / (стр.1510+стр.1520)
Коэффициент финансовой независимости	Собственный капитал / Активы	стр.1300 / стр.1600

Резюме

Подведем итоги разбора кредитных скоринговых моделей оценки платежеспособности предприятия. Один из неоспоримых плюсов заключается в том, что данные модели были разработаны для отечественных предприятий. Одна из трудностей оценки по таким моделям заключается в большой громоздкости расчетов и зачастую непонятности в использовании балльной оценки финансовых коэффициентов. Использование их хорошо сочетать с другими методиками оценки финансового состояния.

Спасибо за внимание! Удачи!