Проблема оценки кредитоспособности в зарубежной и отечественной банковской практике

Покамистова М. Г.

Е-75

Индивидуальное задание

по предмету «Банковскому делу»

Преподаватель

Сплошнов С. В.

 

 

Тема: Проблема оценки кредитоспособности в зарубежной и отечественной банковской практике.

    Проблема выбора показателей  для оценки способности   заемщика   выполнять   свои   обяза­тельства была актуальна во все периоды развития банковского дела и вошла в экономическую литературу  как  проблема определения  кредитоспособности. Сущность понятия «кредитоспособность» и его содержание в разные периоды трактовались по-разному.

   Проблемы кредитоспособности  активно разрабатывались советскими  экономистами в периоды развития  экономики страны: в 20-е годы в  период нэпа и с конца 80-х  годов, с началом проведения экономических  реформ.

   В условиях нэпа экономисты использовали при оценке заемщиков понятие «кредитоспособность», в содержание которого включали: некоторые аспекты оценки кредитоспособности заемщика; способность к совершению кредитной сделки; возможность свое­временного возврата полученной ссуды.

    В качестве элементов кредитоспособности главным образом рассматривались: правоспособность (дееспособность) заемщика; организационная прочность хозоргана и качество управления им; постановка бухгалтерского учета и отчетности; финансовая устойчивость (платежеспособность); наличие обеспечения по ссудам; способность заемщика получать доход, достаточный для погашения ссуды и процентов. Причем три первых элемента относили к внебалансовым факторам, которые оказывают существенное влияние на оценку кредитоспособности в целом.

   Свертывание нэпа, кредитная  реформа (1930 -1932 гг.) коренным образом  изменили экономические отношения  в стране. В последующем практически  во всех документах по организации  кредитных отношений присутствовали  такие элементы оценки банком  кредитоспособности заемщика, как его правоспособность, платежеспособность, доходность, наличие достаточного обеспечения по ссудам и т. д.

    К настоящему времени  зарубежными коммерческими банками  были опробованы разные системы  оценки кредитоспособности клиентов. Многие из них выдержали проверку временем и существуют по сей день в мировой практике. Системы отличаются друг от друга числом показателей, применяемых в качестве составных частей общего рейтинга заемщика, а также различными подходами к самим характеристикам и приоритетностью каждой из них. Часто для оценки суммарной кредитоспособности клиента используются рейтинговые методики.

   За рубежом хорошей основой  для определения математической  вероятности дефолта служат международные  кредитные рейтинги. «Standard and Poor's» как международное рейтинговое агентство уже на протяжении более 20 лет накапливает статистику дефолтов заемщиков разных рейтинговых категорий.

    В практике американских  банков применяется «правило  пяти си», где критерии отбора  клиентов обозначены словами, начинающимися на букву «си»: character (характер, репутация заемщика); capacity (финансовые возможности, способность погасить ссуду); capital (капитал, владение активами); collateral (наличие обеспечения); conditions (экономическая конъюнктура и ее перспективы).

    В Англии ключевым  словом, в котором сосредоточены  требования при выдаче ссуд  заемщикам, является термин «PARTS»: purpose (назначение, цель); amount (сумма, размер); repayment (оплата, возврат долга и  процентов); term (срок); security (обеспечение, залог).

   В Японии, кроме общепринятых, применяют и коэффициенты собственности (отношение собственного капитала  к итогу баланса, соотношение  заемного и собственного капитала, отношение долгосрочной задолженности  к собственному капиталу, отношение иммобилизованного капитала к сумме собственного капитала и долгосрочной задолженности и др.).

 

   В последнее время в  практике европейских, американских  и некоторых российских коммерческих  банков широкое распространение  получила методика оценки кредитоспособности клиента банка под названием CAMPARI (совокупность оценочных параметров, которые помогают сопоставить множество факторов, связанных с выявлением потенциального риска выдачи конкретной ссуды): character (характер, репутация заемщика); ability (способность к возврату ссуды); marge (маржа, доходность); purpose (целевое назначение ссуды); amount (размер ссуды); repayment (условия погашения кредита); insurance (обеспечение, страхование риска непогашения ссуды).

   Французская методика включает три блока: общая финансово-экономическая оценка предприятия; прикладная оценка кредитоспособности, специфическая для каждого банка; обращение в картотеку Банка Франции.

   Первый блок имеет дело  с характером деятельности предприятия, длительностью его функционирования, а также с факторами производства (трудовые, производственные, финансовые ресурсы, экономическая среда).

   Второй блок имеет результатом  формализованную оценку заемщика, базирующуюся на его отчетных  балансах и отчетах о прибылях  и убытках.

   В картотеке Банка Франции  четыре раздела:

-  10 групп предприятий в зависимости  от размера актива баланса, каждой  из которых присвоено буквенное  обозначение от А до К;

-   «Кредитная  корректировка»,   включающая  7 групп предприятий  с шифрами от 0 до 6, занимающих свою позицию доверия, судя по оценкам руководителей, держателей капиталов и смежников, с которыми предприятие имеет деловые связи;

- 3 группы предприятий по их  платежеспособности с шифрами 7,8,9;

«7» - пунктуальность в платежах, отсутствие реальных трудностей в денежных средствах в течение года;

«8» - наличие временных затруднений, не ставящих под угрозу платежеспособность предприятия;

«9» - платежеспособность предприятия сильно скомпрометирована;

- 2 группы всех клиентов, векселя  и ценные бумаги которых будут переучтены Банком Франции или нет.

Следует отметить, что во Франции методики оценки кредитоспособности заемщика дифференцированы по отраслевым принадлежностям и формам собственности, они различны для фирм и частных лиц.

Необходимо иметь в виду, что группировка показателей кредитоспособности достаточно условна. Речь идет о том, какие финансовые показатели представляют интерес для тех или иных юридических и физических лиц, имеющих с ним экономические отношения, в конечном итоге.

В России все большее распространение наряду с традиционными способами оценки кредитоспособности заемщика (на основе системы финансовых коэффициентов, на основе анализа денежных потоков, на основе анализа делового риска) получает скоринг - кредитование, а также оценка кредитоспособности заемщика на основе технологии интеллектуального анализа данных DataMining (с использованием деревьев решений).

Система «кредит - скоринг» в США - специальная шкала для измерения рейтинга заемщика, представляющая начисление баллов клиенту в зависимости от уровня его кредитоспособности. Скоринг используется главным образом при кредитовании физи-

ческих лиц и представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок.

    Важная черта системы  «кредит - скоринг» заключается в  том, что она не может применяться  по шаблону, а должна разрабатываться  исходя из особенностей, присущих банку, его клиентуре, учитывая характер банковского законодательства и традиций страны, т. е. подлежит постоянному наблюдению и видоизменению.

   Сегодня известно достаточно  много методик кредитного скоринга. Одной из самых известных является модель Дюрана. Дюран выделил группы факторов, позволяющих максимально определить степень кредитного риска, и коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность физического лица: пол, возраст, срок проживания в данной местности, профессия, финансовые показатели, работа, занятость.

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

   «Скоринг - формуляр» немецкого  банка состоит из двенадцати  показателей, по каждому из которых  клиенту начисляется большее  или меньшее количество баллов. Максимальный балл - 20. Аналогичный подход при анализе кредитоспособности заемщиков используют французские банки. Единственная сложность заключается в том, что балльные оценки кредитоспособности заемщика должны быть статистически выверены и требуют постоянного обновления информации, что может быть дорого для банка.

   Сейчас банки требуют  от потенциальных клиентов от 9 до 24 различных документов, которые  являются официальным основанием  для получения кредита. Несмотря  на то, что не существует официальной  процедуры работы с ними и каждый банк по своей собственной схеме собирает эти документы, в целом они должны содержать все необходимые сведения о заемщике.

   Среди преимуществ скоринговых  систем западные банкиры указывают  снижение уровня невозврата кредита, быстроту и беспристрастность в принятии решений, возможность эффективного управления кредитным портфелем, отсутствие необходимости длительного обучения персонала.

   Основной недостаток скоринговой  системы оценки кредитоспособности  физических лиц - ее низкая адаптируемость. Используемая же для оценки кредитоспособности система должна отвечать настоящему положению дел. Например, в США считается плюсом, если человек поменял много мест работы, что говорит о его востребованности. В нашей стране было наоборот - данное обстоятельство свидетельствовало, что человек либо не может ужиться с коллективом, либо он малоценный специалист, и, соответственно, повышается вероятность просрочки в платежах.

    Сложность заключается  только в выборе характеристик, т. е. какая информация является  существенной, а какой можно пренебречь. Выборка подразделяется на две группы: «хорошие» и «плохие» риски. В Западной Европе «плохим риском» считается клиент, задерживающийся с очередной выплатой на три месяца, либо клиент, слишком рано возвращающий кредит, банк не успевает ничего на нем заработать. В настоящее время скоринг, широко применяемый во всех экономически развитых странах, вероятнее всего, будет использоваться и в России. И скорее будет применим к юридическим, а не к физическим лицам, потому что у банков накоплено гораздо больше информации о предприятиях (с использованием балльных систем оценки риска различной сложности).

   Еще одним вариантом решения  поставленной задачи является  применение алгоритмов, методом  автоматического анализа данных, т. е. отнесения какого-либо потенциального заемщика к одному из заранее известных классов (давать / не давать кредит). Такого рода задачи с большим успехом решаются одним из методов DataMining — при помощи «деревьев решений». Получаемая модель - это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.

   Сущность этого метода  заключается в следующем.

 

    На основе данных за  прошлые периоды строится дерево. При этом класс каждой из  ситуаций, на основании которых  строится дерево, заранее известен. В нашем случае следует знать, были ли возвращены основная  сумма долга и проценты и  не было ли просрочек в платежах. При построении дерева все известные ситуации обучающей выборки сначала попадают в верхний узел, а потом распределяются по узлам, которые в свою очередь также могут быть разбиты на дочерние узлы. Критерий разбиения - это различные значения какого-либо входного фактора. Для определения поля, по которому будет происходить разбиение, используется показатель, называемый энтропия, или мера неопределенности. Выбирается то поле, при разбиении по которому устраняется больше неопределенности. Неопределенность тем выше, чем больше примесей (объектов, относящихся к различным классам) находятся в одном узле. Энтропия равна нулю, если в узле будут находиться объекты, относящиеся к одному классу.

   Полученную модель используют  при определении класса (давать / не давать кредит) вновь возникших ситуаций (поступила заявка на получение кредита).

   При значительном изменении  текущей ситуации на рынке  дерево можно перестроить, т. е. адаптировать  к существующей обстановке.

   Используя такой подход, можно устранить недостатки скоринговой системы оценки кредитоспособности.

   Дальнейшие усовершенствования  модели оценки кредитоспособности  физического лица на основе  технологии интеллектуального анализа  данных DataMining (с использованием деревьев  решений) могут затрагивать следующие моменты: более точный подбор определяющих заемщика факторов; изменение самой постановки задачи, например, вместо двух значений целевого параметра можно использовать более детальную информацию (вернул / не вернул / не вовремя), или в качестве целевого значения - вероятность того, что деньги выплачены вовремя.

   Различные методики отличаются  друг от друга числом показателей, применяемых в качестве составных  частей общего рейтинга заемщика, а также различными подходами  к самим характеристикам и  приоритетностью каждой из них. Если бы состав показателей был универсальным для всех банков и стран, то можно было бы обмениваться статистикой и мозаично набирать полную картину. При этом нельзя не отметить отсутствие единства у стран, банков и авторов в выборе системы показателей. В рамках дилеммы «риск - доходность» заемщики, имеющие более слабые финансовые позиции (более подверженные риску), должны платить за кредит больше, чем более надежные заемщики.