Отчет по практике НБ Траст

На практике эта длительность оказывается различной для различных  видов риска. Более того, эти периоды  для различных рисков могут быть смещены по времени, т.е. период наиболее существенного воздействия для  одного вида риска может наступать  ранее или позднее соответствующего периода для другого вида риска.

Для оценки общих потерь кредитного портфеля мы, для простоты, будем рассматривать некоторый  усредненный период существенного  воздействия различных рисков, который  назовем периодом активной фазы кризиса.

Валютный риск влияет более сложным образом. Во-первых, изменения валютного курса в  сторону увеличения (ДS > 0) или уменьшения (ДS < 0) изменяют знак вклада валютного риска в изменение капитала. Во-вторых, даже при фиксированном изменении валютного курса знак вклада в изменение капитала может изменяться в зависимости от соотношения значений параметров портфеля кредитов и величины привлеченных средств.

Выражение помимо членов, которые содержат изменения риск - факторов по отдельным видам риска (их влияние рассмотрено выше), включает в себя также члены, которые содержат произведения изменений различных риск - факторов. Эти члены описывают взаимодействие соответствующих рисков, т.е. представляют потери, связанные с одновременным присутствием нескольких рисков.

В обычных условиях, когда  относительные изменения риск-факторов невелики, нелинейные члены дают малый  вклад в общие потери, и поэтому  взаимодействием рисков в этом случае можно пренебречь. Другое дело - период кризиса. В это время относительные  изменения, по крайней мере, некоторых риск - факторов могут достигать больших величин. При этом члены, описывающие взаимодействие таких рисков, могут давать вклад и потери, сравнимый и даже значительно превосходящим вклады от отдельных видов риска.

Комплексная разработка теоретических и практических вопросов формирования и реализации механизма управления кредитным риском коммерческого банка является важной экономической проблемой, решение которой позволит существенно повысить качество кредитного портфеля. Для решения этой задачи необходимо внедрять передовой зарубежный и отечественный теоретический и практический опыт в части оценки кредитных рисков, использовать единые подходы к анализу кредитоспособности индивидуальных заемщиков, качества кредитов и бизнес-риска индивидуальных заемщиков. С другой стороны, необходимо проводить последовательный анализ качества кредитного портфеля банка в целом и его структуры.

Такой подход будет способствовать существенному ограничению степени  влияния кредитного риска на банковскую систему страны, и, следовательно, способствовать укреплению ее стабильности и эффективности.

Основным недостатком  методики оценки кредитоспособности, применяемой банком является отсутствие количественного измерения каждого  фактора, его роли во всей системе показателей. Важность каждого фактора оценивается “на глаз”, что не позволяет обеспечить единый подход всех отделений к анализу кредитоспособности клиента. Это влечет за собой риск неверной оценки относительной значимости показателей и вывода о возможности кредитования в целом.

Балльный способ оценки кредитоспособности клиента позволяет  избежать указанного недостатка. Каждому  фактору в системе оценки кредитоспособности присваивается определенный балл (вес), который выражает значимость его  в этой системе в целом и относительно других факторов. Для этого 100 баллов распределяются специалистами между показателями, входящими в систему.

Следующим недостатком  применяемой методики являлось нечеткое определение уровня конкретного  показателя относительно общепринятой нормы. Например, у двух предприятий один и тот же показатель превышает нормативное значение. Однако, у одного он в 2 раза выше (ниже) нормы, а другого только на 10 пунктов. Таким образом, банк не улавливает с необходимой точностью качественной характеристики заемщика, что также повышает риск кредитования.

Во избежание этого  банку следует любой показатель  оценивать по определенной системе, которая позволяет более точно  охарактеризовать значение каждого коэффициента. Например, это можно делать с помощью 5-ти балльной оценки, когда показатель оценивается уровнями: 5 - “очень хорошо”, 4 - “хорошо”, 3 - “удовлетворительно”, 2 - “плохо”, 1 - “очень плохо”.

Оценка каждого показателя определяется путем умножения веса показателя на его уровень. А совокупная характеристика кредитоспособности получает количественное выражение в виде суммы оценок всех показателей. На основе этого количественного выражения определяется класс ссудозаемщика. Например,

- 1-й класс -  кредиты с наименьшим риском 350-500;

- 2-й класс - кредиты с повышенным риском 250-350;

- 3-й класс - кредиты с предельным риском 180-250;

- 4-й класс - кредиты как исключение из правил 100-180.

Методика оценки кредитоспособности на основе балльного способа будет выглядеть следующим образом (см. таблица 15).

Таблица 15.

Методика оценки кредитоспособности

		Баллы
		5-очень  хорошо	4- хоро-шо	3- удовл.	2-плохо	1 -очень плохо
Система показателей	Вес	Класс заемщика
		1-й		2-й	3-й		4-й
	пока-зате- ля	Кредиты с минимальным риском		креди- ты  с повы- шен- ным риском	креди-ты с пре- дель- ным. риском		кредиты как исклю-чение
- учредительные документы;	3
- период функционирования предприятия	2
- собственность на фонды;	5
- местонахождение заемщика;	2
- деловая активность клиента;	3
- рентабельность активов;	4
- рентабельность затрат;	4
- соотношение кредита и объема  реализации продукции;	5
- обобщающий показатель платежеспособности;	5
- коэффициент автономии;	4
- коэффициент соотношения заемных и собственных средств;	4
- коэффициент ликвидности;	5
- коэффициент покрытия;	5
- коэффициент маневренности;	4
- коэффициент обеспеченности запасов  и затрат собственными  источниками  формирования;	4
- оборот материалов и готовой продукции;	2
- длительность дебиторской задолженности;	2
- однодневная реализация;	2
прибыль;	3
бюджет  денежных средств;	4
- объект кредитования;	5
- срок кредитования;	4
- размер кредита;	4
- наличие обеспечения;	8
- окупаемость кредитуемого проекта	5
Общая оценка:

 

Для уменьшения риска  при операциях кредитования физических лиц рассмотрим метод, основанный на применении технологии интеллектуального  анализа данных. Можно привести давно всем известную цепочку связанных событий: чем меньше рискует банк при предоставлении кредита, тем меньше процентная ставка предлагаемая этим банком; чем меньше процентная ставка, тем больше клиентов обратиться в именно этот банк; чем больше клиентов обратиться в банк, тем большую прибыль получит банк, а это одна из основных целей коммерческой деятельности.

Риск, связанный с невозвратом  суммы основного долга и процентов  можно значительно снизить, оценивая вероятность возврата заемщиком  кредита. В последнее время для оценки риска кредитования заемщика в мировой практике широкое распространение получил скоринг. В России ему также уделяют должное внимание.

Сущность этого метода состоит в том, что каждый фактор, характеризующий заемщика, имеет  свою количественную оценку, то есть баллы. Суммируя полученные баллы, можно получить оценку кредитоспособности физического лица. Каждый параметр имеет максимально возможный порог, который выше для важных вопросов и ниже для второстепенных.

На сегодняшний день известно достаточно много методик кредитного скоринга. Одной из самых известных является модель Дюрана. Дюран определил группы факторов, позволяющих максимально определить степень кредитного риска. Но эта модель как любая другая не идеальна и имеет ряд недостатков.

Основным недостатком скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц является то, что она очень формализована, плохо адаптируема. Хорошая методика для оценки кредитоспособности система, должна отвечать реальному положению дел. Например, в США считается плюсом, если человек поменял много мест работы, что говорило о том, что он востребован. В других станах наоборот - данное обстоятельство говорит о том, что человек либо не может ужиться с коллективом, либо это малоценный специалист, а соответственно повышается вероятность просрочки в платежах.

Таким образом адаптировать модель просто крайне необходимо, как  для разных периодов времени, так  и для разных стран и даже для  разных регионов страны.

Для адаптации скоринговой  модели оценки кредитоспособности физических лиц специалисту необходимо проделывать путь, подобный тому, что проделал Дюран. То есть специалисты, которые будут заниматься такой адаптацией должны быть высоко квалифицированными, и должны профессионально оценить текущую ситуацию на рынке. Результатом проделанной работы будет набор факторов с весовыми коэффициентами плюс некий порог (значение), преодолев который, человек, обратившийся за кредитом, считается способным погасить испрашиваемую ссуду плюс проценты. Полученные результаты являются по большей части субъективным мнением и, как правило, плохо подкреплены статистикой, то есть являются статистически необоснованные.

Как следствие, полученная модель не в полной мере отвечает текущей  действительности.

Краеугольным камнем методики является качество исходных данных. От них напрямую зависит качество построенной модели. Чтобы обеспечить его, необходимо придерживаться следующего алгоритма:

- выдвижение гипотезы - предположение о влиянии тех или иных факторов на исследуемую задачу. Данную задачу решают эксперты, полагаясь на свой опыт и знания. Результатом на данном этапе является список всех факторов;

- сбор и систематизация данных - представление данных в формализованном виде, подготовка данных в определенном виде (например, соблюдение упорядоченности по времени);

- подбор модели и тестирование - комбинирование различных механизмов анализа, оценка экспертами адекватности полученной модели. Возврат на предыдущие шаги при невозможности получения приемлемых результатов (например, проверка очередной гипотезы);

- использование приемлемой модели и ее совершенствование.

Именно с помощью  такого подхода составлены анкеты - заявки на получение кредита. Экспертами в данной области были выявлены факторы, наиболее влияющие на результат. Эту  информацию и заполняют в анкетах потенциальные заемщики. Помощь в проверке гипотез может оказать реализованный в Deductor факторный анализ. Данный инструмент выявляет значимость тех или иных факторов.

Итак, задача заключается  в построении модели оценки (классификации) потенциальных заемщиков. Решение задачи также должно обладать большой достоверностью классификации, возможностью адаптации к любым условиям, простотой использования модели.

Пользуясь приведенной  методикой, была предложена гипотеза о  том, какие факторы влияют на кредитоспособность человека. По мнению экспертов, по этим факторам можно учесть суммарный риск. Тем самым должно достигаться и отнесение потенциального заемщика к способным вернуть кредит или не способным.

"Дерево решений" (Приложение В) - один из методов  автоматического анализа данных. Получаемая модель - это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.

Сущность метода заключается  в следующем: на основе данных, за прошлые периоды строится "дерево". При этом класс каждой из ситуаций, на основе которых строится "дерево", заранее известен. В нашем случае должно быть известно, была ли возвращена 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 - 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 существенном изменении  текущей ситуации на рынке, "дерево" можно перестроить, т.е. адаптировать к существующей обстановке.

Для демонстрации подобной технологии будет использоваться программа Tree Analyzer из пакета Deductor ver.3. В качестве исходных данных была взята выборка, состоящая из 1000 записей, где каждая запись - это описание характеристик заемщика плюс параметр, описывающий его поведение во время погашения ссуды. При обучении дерева использовались следующие факторы, определяющие заемщика: "N Паспорта"; "ФИО"; "Адрес"; "Размер ссуды"; "Срок ссуды"; "Цель ссуды"; "Среднемесячный доход"; "Среднемесячный расход"; "Основное направление расходов"; "Наличие недвижимости"; "Наличие автотранспорта"; "Наличие банковского счета"; "Наличие страховки"; "Название организации"; "Отраслевая принадлежность предприятия"; "Срок работы на данном предприятии"; "Направление деятельности заемщика"; "Срок работы на данном направлении"; "Пол"; "Семейное положение"; "Количество лет"; "Количество иждивенцев"; "Срок проживания в данной местности"; "Обеспеченность займа"; "Давать кредит". При этом поля: "N Паспорта", "ФИО", "Адрес", "Название организации" алгоритм уже до начала построения дерева решений определил как непригодные по причине практической уникальности каждого из значений.

Целевым полем является поле "Давать кредит", принимающий  значения "Да" (True) и "Нет" (False). Эти значения можно интерпретировать следующим образом: "Нет" - плательщик либо сильно просрочил с платежами, либо не вернул часть денег, "Да" - противоположность "Нет". Факторы для построения дерева были собраны и консолидированы в хранилище данных Deductor Warehouse.

Методология хранилища  такова, что информация хранится в  процессах, каждый процесс имеет  определенный набор измерений и  фактов. Т.е. процесс реализован по стандартной  схеме "Звезда", в центре которой  хранятся факты, а измерения являются лучами. В данном случае процесс отображает выдачу кредита заемщику. Наиболее ценной информацией процесса является статус кредита. Хороший кредит - тот, который заемщик вернул в срок и в полном объеме, плохой - обратная ситуация.

При построении модели оценки кредитоспособности огромную помощь эксперту окажет разнообразная аналитическая отчетность. Поскольку данные в хранилище представлены в многомерном виде, то, несомненно, наиболее удобно получать отчетность в виде набора срезов кросс - таблиц.