Мероприяти по улучшению использования трудовых ресурсов

- образование;

- квалификация;

- физическое состояние-  занятие спортом, хроническое  заболевание с учетом последних  лет;

- имущество – личное, личные доходы, личные долги, налоговые долги.

Для установления размера  покрытия кредитного риска по потребительским  ссуда банки рассчитывают специальный  коэффициент, который характеризует  минимальный размер платежей в погашение  ссуды и максимыльный допустимый размер задолженности по отношению к доходам заемщика. Для получения приблизительной картины кредитоспособности физического лица, банк оперирует следующими показателями:

К1 – минимально допустимый размер задолженности, К2 – максимально  допустимый размер.

Экономически обоснованными границами можно считать следующие значимые коэффициенты: К1=10%, К2=80%, следовательно, минимальный размер платежей погашении ссуды может составлять 10% от располагаемого дохода, а максимальный размер- не более 80% от располагаемого дохода.

Техника кредитного скоринга была впервые предложена американским экономистом Д.Дюраном в начале 40-х годов XX века для решения проблемы отбора заемщиков по потребительскому кредиту.

Д.Дюран заявил группу факторов позволяющих определить надежность заемщика и степень кредитного риска при получении потребительского кредита используя накопленную в ходе наблюдения базу данных по «хорошим и плохим» кредитам, он выявил следующие значения коэффициентов при начислении баллов:

- возраст: 0,01 за каждый  год свыше 20 лет (максимум -0,3);

- пол: женщина –0,4, мужчина 0;

- срок проживания: 0,042 за каждый год проживания в  данной местности (максимум 0,42);

- профессия: 0,55-профессия  с низким риском, 0-профессия с  высоким риском, 0,16 – другие профессии;

- работа в отрасли: 0.,21-предприятия общественного сектора, государственные учреждения, банки, брокерские фирмы;

- занятость: 0,59 за каждый  год работы на данном предприятии  (максимум-0,59);

- финансовые показатели: 0,45 – при наличии банковского  счета, 0,35 при владении недвижимостью, 0,19 при наличии полюса по страхованию жизни.

Применяя эти коэффициенты, Д.Дюран определил критерий отнесения  клиентов к категории «надежных» и «плохих» заемщиков. Клиент, набравший  более 1,25 балла, может быть отнесен  к группе незначительного или  умеренного риска, а набравший менее 25 балла считается не желательным для банка.[34]

«БТА-Казань» может  принимать следующую систему  кредитного скоринга для оценки кредитоспособности индивидуальных заемщиков. (таблица 3.2.1).

Таблица 3.2.1 Система диффиринциации кредитов на основе методики кредитного скоринга

Количество баллов (кредитный  скоринг клиентов)	Применяемое решение  по кредиту
Менее 40	Отказать в выдаче кредита
От 45-45	Выдать кредит в сумме  до 500 долларов
От 45-50	Выдать кредит в сумме  до 1000 долларов
От 50-55	Выдать кредит в сумме  до 2500 долларов
От 55-60	Выдать кредит в сумме 3500 долларов
От 60-65	Выдать кредит в сумме 5000 долларов.
От 65-67	Выдать кредит в сумме 10000 долларов.

 

Как видно из таблицы 3.2.1., наибольшее количество баллов которое может набрать клиент в этой 9-факторной модели кредитного скоринга, равно 67, наименьшее-20. Если предыдущий опыт кредитования частных лиц показал, что большинство кредитов с рейтингом, например менее 40 баллов оказались «проблемными», то банк может установить так называемую границу отсечения при которой в предоставлении кредита будет отказано.

В качестве показателей  кредитоспособности индивидуального  заемщика могут выступать и другие параметры и характеристики клиента: участие клиента в финансировании сделки цель кредита, семейное положение, состояние и здоровья, образования, чистый годовой доход, средний остаток на банковском счете, владение к кредитными картами доля платежа по ссуде в процентах от месячного дохода.[35]

Таким образом, направлениями  совершенствования в системе  управления кредитным портфеля ««БТА-Казань»» должны стать совершенствование  процесса кредитования с целью снижения кредитных рисков, что подразумевает внедрение в практику банка скорингового метода оценки кредитоспособности заемщика физического лица и создание эффективной системы риск-менеджмента.

Современную систему  кредитного скоринга «БТА-Казань» для  оценки кредитоспособности индивидуальных заемщиков приведем в Приложении 3.

Внедрение системы скоринга повысит эффективность работы за счет выработки единого стандарта  принятия решения по предоставлению товарного кредита оптовым покупателям, а также за счет снижения риска невозврата денежных средств.

Скоринг представляет собой  классификационную задачу, где исходя из имеющейся информации необходимо получить функцию, наиболее точно разделяющее  выборку клиентов на «плохих» и «хороших».

Но предварительно необходимо преобразовать имеющеюся информацию в форму, поддающуюся анализу. Существует два основных подхода, которые пригодны для работы как с количественными, так и с качественными характеристиками:

1.   Преобразовать каждый признак в отдельную двоичную переменную. Этот подход неудобен в том плане, что приводит к большому количеству переменных, хотя он не навязывает никаких дополнительных отношений между зависимой и независимыми переменными.

2.   Преобразовать каждую характеристику в переменную, которая будет принимать значения, соответствующие отношения числа «плохих» клиентов с данным признаком к числу «хороших» клиентов с этим же признаком. Более усложненный вариант – взять логарифм этого отношения. Таким образом, каждый признак получает числовую величину, соответствующую уровню его «рискованности».[36]

Опыт кредитования населения  свидетельствует, что повышенные баллы  претендент на потребительский кредит часто получает за аккуратное погашение  ранее полученных ссуд, стабильность дохода (прежде всего заработной платы), продолжительность работы на одном месте и срока проживания по данному адресу, наличие собственного жилья. При оценке сферы занятости предпочтение отдается государственной службе, обеспечивающей постоянный доход.

Система кредитного скоринга во многом способствует развитию кредитования с помощью пластиковых карточек. Так, крупнейшие элементы пластиковых  карточек постоянно используют скоринг  для оценки платежеспособности своих  клиентов, претендующих на получение кредитных карточек. Основные преимущества метода скоринговой оценки кредитоспособности частных лиц заключаются в обеспечении принятия достаточно обоснованного решения по кредиту, снижении уровня невозврата ссуд, а также в быстрой обработке кредитных заявок и снижении на этой основе операционных расходов банка. Скоринговая система оценки значительно ослабляет влияние фактора «субъективизма» при определении кредитоспособности заемщика.

Таким образом, скоринговый  метод позволяет провести экспресс-анализ в присутствии потенциального заемщика, обратившегося за ссудой и заполнивший анкету, а также дать ответ о возможности кредитования клиента в течение 15-20 мин. с момента его обращения в банк. Поэтому, осознавая несомненные преимущества скорингового метода оценки кредитоспособности клиента, многие зарубежные и отечественные банки прилагают большие усилия для разработки и совершенствования подобных систем оценки рисков кредитования.

Приведем скоринговую  оценку кредитоспособности индивидуального клиента «БТА-Казань» в Приложении 4 и аналогию проведения анализа исследуемой проблематики в бухгалтерском балансе «БТА-Казань» за 2007г. в Приложении 5.

Вместе с тем, бальная  система анализа должна быть статистически  тщательно выверена, требует высокого профессионализма кредитных работников банка, предполагает постоянное обновление информации и методики оценки. Являясь высокотехнологичным, этот метод находит применение главным образом в крупных банках, обладающих большой клиентурой и реализующих крупные программы развития потребительского кредитования, эмиссии пластиковых кредитных карточек и т.д.

В настоящее время  с целью развития рынка потребительского кредита, завоевания на нем своего сегмента, а также укрепления партнерских  связей между кредитными и торговыми организациями многие банки проводят активную политику популяризации такого рода банковских услуг. Так, сотрудник банка, находясь непосредственно в магазине, принимает от посетителей, желающих купить товар в кредит заполненные анкеты, содержащие необходимую информацию о клиентах. Приспособленные для быстрой обработки, такие анкеты оперативно передаются в соответствующие подразделения банка, где с учетом материалов собственного архива, сведение из кредитного бюро принимаются решения о выдаче (или отказе) кредита. На это уходит до 30 мин. времени. При положительном решении параметры кредитования (размер процентной ставки, сумма срок ссуды, величина первоначального собственного взноса) устанавливаются в зависимости от оцененной в баллах надежности заемщика и социальный значимости приобретаемого им товара.

Применение метода скоринговой  оценки кредитоспособности клиента  предоставляет банку эффективный  документ регулирования спроса и  предложения потребительского кредита. Возможность экспериментировать с критической суммой оценочных баллов, теми или иными критериями оценки позволяет банку расширить свою клиентскую базу, содействовать наращиванию потребительского кредитования и в конечном счете стимулировать производство товаров и спрос на них со стороны населения.

В скоринге существует две  основные проблемы. Первая заключается  в том, что классификация выборки  производится только на клиентах, которым  дали кредит. Мы никогда не узнаем, как  бы повели себя клиенты, которым в  кредите было отказано: вполне возможно что какая-то часть оказалась бы вполне приемлемыми заемщиками.

Но, как правило, отказ  в кредите производится на основании  достаточно серьезных причин. Банки  фиксируют эти причины отказа и сохраняют информацию об «отказниках». Это позволяет им восстанавливать первоначальную популяцию клиентов, обращавшихся за кредитом.

Вторая проблема заключается  в том, что люди с течение времени  меняются, меняют и социально-экономические  условия, влияющие на поведение людей. Поэтому скоринговыи модели необходимо разрабатывать на выборке из наиболее «свежих» клиентов, периодически проверять качество работы системы, и когда качество ухудшается, разрабатывать новую модель. На западе новая модель разрабатывается в среднем за полтора года, период между заменой с модели может варьироваться в зависимости от того, насколько стабильной была экономика в это время. Для России, вероятно максимальным периодом будет полгода, да и то при условиях, что в этот период не произойдет никаких кардинальных потрясений типа событий августа 1998 года.

В настоящее время  ведутся исследования того, как вводить  социально-экономические характеристики в модель с тем, чтобы она служила  дольше. В России использование скоринг  систем тормозиться, прежде всего, низкими  объемами кредитования. Но с экономически ростом (будем оптимистами) ситуация начнет меняться.

Само по себе небольшое  по сравнению с западными кредитными организациями количество заемщиков  препятствием не является, необходимо только следить за количеством характеристик  по отношению к величине выборке.[37] Исследователи отмечают, что применяя статистический подход- кластерный анализ – для классификации банков по группам рисков всего на 76 состояниях и при этом получили хороший результат и более 90% совпадений с оценкой эксперта.

Отсутствий кредитных  бюро, безусловно, также не способствует развитию скоринга. Но, с другой стороны, на Западе существует проблема проверки достоверности информации, которую  человек указывает о себе в анкете. В России большая часть такой информации содержится в паспорте. Банкам достаточно иметь паспортные данные и данные трудовой книжки- вот и исходный материал для анализа.

Еще один не благоприятный  фактор – недостаточное распространенность таких универсальных статистических пакетов, как SAS или SPSS. Отметим использование пакета STAT-MEDIA. Кроме того, существуют и другие программы доступны по цене, которые могут делать линейную многофакторную регрессию, а для начала этого вполне достаточно.

Вполне вероятно, что в России скоринг сначала будет применяться не для физических лиц, а для юридических, просто потому, что у банков накоплено гораздо больше информации о предприятиях, при этом используются балльные системы оценки риска различной сложности и с различным уровнем автоматизации. Отличие бальной системы от скоринговой заключается в том, что в первой значимость того или иного коэффициента или финансового показателя определяется субъективно, а во второй производится привязка коэффициентов к уровню риска.

На Западе при кредитовании юридических лиц скоринг-модели распространены не настолько широко, как в потребительском кредите. Это связано с тем, что для  разработки модели очень трудно набрать  достаточное количество компаний, сходных  друг с другом: компании сильно отличаются по размеру, обороту, секторам экономики. Чем крупнее предприятие, тем труднее подобрать аналогичные предприятия для сравнения.

В последние годы большие  сдвиги произошли в разработке скоринг-моделей  для малого бизнеса. Применение скоринга для малого и среднего бизнеса оказалось возможным именно в силу большого количества сходных между собой предприятий.

Хотелось бы отметить, что в России внедрение скоринга тормозится не столько объективными, сколько субъективными причинами, связанными с недоверчивым отношением банковских менеджеров к математическим и статистическим методам. Не так уж много требуется, чтобы начать анализировать своих клиентов - кредитная история прошлых клиентов и статистический пакет, а отдача будет колоссальной. Среди имуществ скоринговых систем западные банкиры указывают, в первую очередь, снижение уровня невозврата кредита. Далее отмечается быстрота и беспристрастность в принятии решений, возможность эффективного управления кредитным портфелем, отсутствие необходимости длительного обучения персонала.

В России внедрение скоринга должно осуществляться постепенно. Для  начала можно сделать автоматизированную систему предварительной оценки заемщиков, которая будет автоматически  отсеивать заведомо «плохие» риски, а на рассмотрение кредитного комитета предлагать риски «хорошие» и «пограничные». Но даже не вводя автоматизацию, можно оценить связь отдельных характеристик клиента с вероятностью дефолта как для физических, так и для юридических лиц – знание таких характеристик может послужить существенной поддержкой кредитным инспектором.