Управління ризиками споживчого кредитування

Размещено на http://www.allbest.ru/

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД

«КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ІМЕНІ ТАРАСА ШЕВЧЕНКА»

ЕКОНОМІЧНИЙ ФАКУЛЬТЕТ

КАФЕДРА БАНКІВСЬКОЇ СПРАВИ

КОНКУРСНА РОБОТА

для участі у ІІ Міжнародному конкурсі студентських наукових робіт

«Кредитно-банківська система: історія, сучасність та перспективи розвитку»

На тему: «Управління ризиками споживчого кредитування»

Виконала: студентка 2 курсу Лапшина Катерина Дмитрівна

Науковий керівник: к.е.н., доцент Черкашина Катерина Федорівна

Київ-2015



АНОТАЦІЯ

Актуальність теми дослідження. Період, що передував світовій фінансовій кризі, характеризувався значними обсягами без заставного споживчого кредитування, оскільки це передбачало високу прибутковість та прийнятний рівень ризиків. Збільшення проблемної заборгованості неминуче призводить до збільшення обсягів резервування та призводить до погіршення загального стану в банківській системі, що характеризується значною збитковістю та низкою банкрутств.

Завдання оцінки кредитоспроможності фізичних осіб є неформалізованим і розпочинається вже з розгляду заявки на споживчий кредит. Оскільки в сучасних умовах, традиційні скорингові моделі довели свою практичну недосконалість, постає необхідність удосконалення механізму оцінки кредитоспроможності фізичної особи. Саме тому використання методу гібридних експертних систем дозволить банкам розширити кількісно та якісно показники та більш ґрунтовно підійти до оцінки кредитоспроможності кожного окремого позичальника.

Метою даного дослідження є аналіз існуючих методів оцінки ризикованості споживчого кредитування банку та розробка практичних підходів зниження ризиків споживчого кредитування.

Для досягнення поставленої мети були сформульовані наступні завдання:

- проаналізувати існуючі підходи до оцінювання кредитоспроможності позичальника - фізичної особи;

- узагальнити існуючі підходи до вимірювання ризику та перевірити їх ефективність на конкретному прикладі позичальника-фізичної особи;

- запропонувати напрямки вдосконалення існуючих методичних підходів з урахуванням практичної цінності їх результатів для вітчизняних банківських установ;

- здійснити порівняльну характеристику традиційної скорингової моделі та гібридної експресної скорингової моделі.

Методи дослідження. Дослідження базується на використанні методів аналізу і синтезу, індукції та дедукції, групування і класифікації, компаративного аналізу, системного підходу, економічного моделювання та абстрагування.

Обсяг та структура роботи. Конкурсна робота складається зі вступу, 3 розділів, висновків, списку використаних джерел з 26 найменування та додатків. Роботу викладено на 39 сторінках машинописного тексту, що містить 10 таблиць, 6 рисунків, 3 формули та 6 додатків.

Інформаційною базою даного дослідження є фінансова звітність українських банків, статистичні матеріали НБУ та Державної служби статистики України, наукові праці вітчизняних та зарубіжних вчених.

Отримані результати дослідження. В ході наукової конкурсної роботи було досягнуто наступних результатів:

- доведено, що традиційна система скоринг процесу має ряд суттєвих недоліків та недосконала в практичному використанні, що має свій прояв у зростанні проблемної заборгованості портфеля споживчих кредитів, обсягів резервування, зниженні прибутковості, та обмеженні діяльності в банківській системі України;

- на основі узагальнення інформації стосовно основних моделей оцінювання кредитоспроможності фізичної особи-позичальника та портфеля споживчих позик було розроблено власну модель, що ґрунтується на поєднанні окремих складових експертних систем скорингу, статистичних методів, нейронних мереж та розширенні ключових показників традиційного скорингу;

- проведено аналіз позичальника фізичної особи за допомогою розробленої методики. Визначений інтегральний показник дозволить банкам знизити модельний ризик і збільшити якістьі оцінки ризику в гібридній моделі до десятків відсотків порівняно з використанням традиційної скоринг - моделі класифікації.

Ключові слова: банк, гібридна експертна скоринг модель, кредитний ризик, кредитоспроможність, скоринг модель, споживчий кредит, фізична особа.



ЗМІСТ

Вступ

1. Методи управління ризиками споживчого кредитування на рівні окремої позики

2. Вартісна міра ризику портфеля споживчих кредитів

3. Гібридна експертна модель як альтернатива традиційній скоринговій системі

Висновки

Список використаної літератури

Додатки



ВСТУП

Період, що передував фінансовій кризі в Україні, характеризувався значними обсягами без заставного споживчого кредитування, оскільки це передбачало високу прибутковість та прийнятний рівень ризиків. За останні роки обсяг споживчого кредитування в Україні постійно зростав. Так, у 2013 р., порівняно з 2012 р., він зріс з 8,8 млрд грн (7,1 %) до 131,5 млрд грн. Частка споживчих кредитів у 2013 р. становила 83 % від обсягу усіх банківських позик. На цей вид кредитів припало 110 млрд зі 132,3 млрд грн кредитів, виданих фізичним особам. Тому пропозицію саме споживчих кредитів банки постійно збільшували.

Однак протягом останніх місяців через економічну і політичну нестабільність в Україні спостерігається тенденція до скорочення частки споживчих кредитів у кредитному портфелі вітчизняних банків. Згідно статистичних даних кожні півроку починаючи з 2013 року частка проблемних та недіючих (безнадійних) кредитів в сукупному банківському портфелі кредитів зростає. Так за 7 місяців 2014 частка простроченої заборгованості в загальному кредитному портфелі зросла з 7,7 до 10,8% (в тому числі споживчого).

Збільшення проблемної заборгованості неминуче призводить до збільшення обсягів резервування та використання такого роду коштів з «резервних можливостей» на покриття поточних збитків. Це суттєво обмежує можливості банківської діяльності, інвестування, надання нових кредитів та погіршує загальне становище на ринку банківських послуг. Тут важливо наголосити ще й на тому, що ризиковість операції з видачі споживчого кредиту розпочинається саме з моменту розгляду заявки на отримання такого кредиту фізичною особою.

Аналіз існуючих методичних підходів та аналітичного інструментарію показав, що існуючі моделі оцінки ризику неповернення кредитів не дозволяють виявити тенденції в поведінці певних категорій клієнтів, що мають схожий економічний портрет. Поряд з традиційними скоринговими методами оцінювання ризиків, велике значення надають результатам гібридних експертних скорингових систем, а також економетричним методам вимірювання ризиковості споживчого кредиту та спрогнозувати його вплив на діяльність банку на певний момент часу із заданим рівнем довіри. Це, в свою чергу, дає банку певні гарантії повернення позики та дозволяє прийняти зважене рішення щодо надання кредиту.

Ступінь вивчення проблеми. Аналізу проблем мінімізації й управління ризиками споживчого кредитування приділяється належна увага в економічній літературі. Теоретичну базу дослідження в Україні становлять праці провідних вітчизняних науковців: В. Лагутіна, А. Мороза, В. Міщенка, С. Науменкової, М. Пуховкіної, М. Савлука, С. Мочерного та ін.

Мета і завдання дослідження. Метою даного дослідження є аналіз існуючих методів оцінки ризикованості споживчого кредитування банку та розробка практичних підходів зниження ризиків споживчого кредитування.

Для досягнення поставленої мети були сформульовані наступні завдання:

- проаналізувати існуючі підходи до оцінювання кредитоспроможності позичальника - фізичної особи;

- узагальнити існуючі підходи до вимірювання ризику та перевірити їх ефективність на конкретному прикладі позичальника-фізичної особи;

- запропонувати напрямки вдосконалення існуючих методичних підходів з урахуванням практичної цінності їх результатів для вітчизняних банківських установ;

- здійснити порівняльну характеристику традиційної скорингової моделі та гібридної експресної скорингової моделі.

Об'єкт і предмет дослідження. Об'єктом виступають економічні відносини, що виникають у процесі управління ризиками споживчого кредитування банку. Предметом дослідження є науково-методичне забезпечення та механізм управління ризиками споживчого кредитування банку.

Методи дослідження. Теоретичною та методологічною основою роботи є положення сучасної економічної теорії, наукові праці вітчизняних і зарубіжних учених із питань управління ризиками споживчого кредитування для банків. Дослідження базується на використанні діалектичного методу наукового пізнання, а також загальнонаукових методів дослідження: теоретичного узагальнення, аналізу і синтезу (для розробки комплексної характеристики управління ризиками споживчого кредитування); індукції та дедукції (для оцінки впливу ризику споживчого кредитування на фінансову стійкість та рівень проблемної заборгованості банків); групування і класифікації; компаративного аналізу; системного підходу; економічного моделювання та абстрагування (для розробки прогнозування дефолту на рівні окремої позики та кредитного портфеля в цілому).



1. Методи управління ризиками споживчого кредитування на рівні окремої позики

скоринговий споживчий кредитоспроможність

Використання скорингу як одного з головних інструментів в управлінні ризиками кредитних операцій визнано в світі як одне з найефективніших. При цьому рівень даної ефективності варіюється в залежності від факторів, що враховуються в ній.

Розроблені скорингові моделі потребують постійного вдосконалення у зв'язку з появою нових факторів, що впливають на кредитний ризик банків.

Система скорингу для оцінки можливості видачі кредиту позичальнику була вперше застосована у 1941 році Д. Дюраном. А перша компанія, яка почала розробку скорингових систем, називалась FairIsaacта з'явилась на початку 1950-х років, але й досі існує та є однією з ведучих компаній на цьому ринку.

Скорингова модель дозволяє банку на основі класифікації та визначення характерних ознак надійних, ненадійних та безнадійних клієнтів щодо погашення кредитної заборгованості, що отримані за допомого аналізу кредитних історій попередніх позичальників, визначити, якої величини є ймовірність того, що конкретно взятий позичальник поверне кредит у визначений термін. Це реалізовується за допомогою розрахунку інтегрального показника, на основі значення якого, здійснюється розподіл позичальників відносно бар'єру надійності - клієнти з показниками оцінки вище за умовний бар'єр відносяться до надійних та отримують кредит, ті ж, що мають оцінки нижче за бар'єр потрапляють до списку неблагонадійних.

Крім того, кредитний скоринг використовується з метою:

- прискорення процедури оцінки позичальника;

- зменшення обсягу неповернутих позик, знизити сформовані резерви під можливі втратиза кредитними зобов'язаннями,

- створити централізоване накопичення даних про позичальників,

- швидко і якісно оцінити динаміку змін позичкового рахунку кожного конкретного клієнта та кредитного портфеля в цілому [13].

Відповідно до цілей, які ставить перед собою банк,виділяються наступні типи скорингу:

- application-скоринг (скоринг заявок на кредит) - здійснює оцінку кредитоспроможності клієнта-позичальника для отримання кредиту. Даний тип скорингу є найбільш поширеним як у світі, так і в Україні;

- collection-скоринг (скоринг стягнення) - визначення найбільш пріоритетних дій у роботі з позичальниками, стан позичкових рахунків яких класифіковано як «незадовільний»;

- behavioral-скоринг (скоринг поведінки) - даний тип скорингу дозволяє оцінити динаміку стану позичкового рахунку клієнта. Для цього використовуються ймовірнісні скорингові моделі, за допомогою яких прогнозується зміна платоспроможності позичальника, оптимальні ліміти кредитування та ін.;

- pre-sale (передпродажний скоринг) - за допомогою даного типу скорингу здійснюється виявлення потенційних потреб клієнта на основі кредитних історій позичальників, що входять в таку ж категорію, та створення різноманітних пропозицій, цікавих клієнту;

- response (скоринг відгуку) - пов'язаний з pre-sale та дає можливість оцінки ймовірності відгуку на пропозиції, що робить банк клієнту;

- attrition (скоринг утримання) - оцінює ймовірність розриву ділових відносин між клієнтом та банком. Дає змогу заздалегідь, оцінивши ситуацію, застосувати заходи щодо підвищення лояльності клієнта;

- flaud-скоринг (скоринг шахрайства) - оцінює ймовірність шахрайства потенційного позичальника. Використовується, як правило, з application- та behavioral-скорингами для більш детального аналізу позичальника [брітченко, чибиков].

Як показує практика, кредитний скоринг можна розуміти як організацію кредитної діяльності ( скоринг - організація роботи) та як розробку моделі (скоринг-модель). В даній роботі увага приділяється скорингу як моделі, тому відповідно завданнями банку в даному напрямку є:

- визначення ключової мети та типу скоринга;

- оцінка, аналіз та визначення критеріїв;

- вибір методів побудови скорингових моделей;

- оцінка фінансової адекватності моделей.

Скорингова модель може бути побудована на основі різноманітних класифікаційних методів [14]:

- статистичні методи, в основі яких лежить дискримінаційний аналіз;

- дерево класифікації;

- лінійне програмування;

- нейронні мережі;

- генетичні алгоритми;

- методів найближчих сусідів та ін.

Зокрема, для побудови скорингових моделей для оцінки кредитного ризику при споживчому кредитуванні можуть використовуватися спеціальні регресійні моделі - логіт- та пробіт-моделі. Вони дозволяють встановити залежність не між змінною та набором даних Х, а між ймовірністю того, що і-те значення біноміальної змінної дорівнює 1 за умови Х_і, та лінійною формулою Х_іb. Тобто, зазначені логіт- та пробіт-моделі дозволяють якнайкраще відобразити залежність між чинниками ризику та випадковою величиною кредитного ризику, значення якого від 0 до 1.

Ключовою складовою скоринг-моделі при оцінці кредитоспроможності позичальника є набір характеристик, на основі яких робиться висновок про можливість видачі кредиту клієнту. Тому приділимо даному аспекту скоринг-моделей детальну увагу.

Набори характеристик, які мають зв'язок з затримками виплат або неповерненням кредитів, різні для різних країн. Тут повинні враховуватися національні, культурні та економічні особливості. Прогнозування скорингової моделі будуть більш точними, чим однорідніше вибірка, по якій будується прогноз, та при умові, що всі наступні клієнти також будуть потрапляти в цю категорію клієнтів. Тому не можна перенести модель з її вагами та пороговим значенням з однієї держави в інше, так, щоб вона залишилась ефективною. І навіть в середині одного банку буде доцільним застосовувати різні моделі для різних груп клієнтів і груп банківських продуктів.

У банківській практиці такі характеристики-показники прийнято поділяти на кількісні та якісні. До кількісних критеріїв відносили:

- сукупний чистий дохід (щомісячні сукупні доходи, зменшені на сукупні витрати та зобов'язання, крім зобов'язань перед банком, що здійснює оцінку фінансового стану боржника - фізичної особи з метою формування резерву);

- накопичення на рахунках у банку (інформація надається за бажанням боржника - фізичної особи);

- коефіцієнти, що характеризують поточну платоспроможність боржника - фізичної особи і його фінансові можливості виконати зобов'язання за кредитом (зокрема співвідношення сукупних доходів і витрат/зобов'язань боржника - фізичної особи; співвідношення обсягу боргу за кредитом до вартості об'єкта кредитування/застави; співвідношення щомісячних витрат боржника на обслуговування боргу до обсягу його щомісячних доходів тощо). Оптимальні значення цих коефіцієнтів банк установлює самостійно з урахуванням видів кредитів і залежно від форми їх надання, цільового призначення, строку користування, наявності забезпечення, способу сплати тощо.

Серед якісних критеріїв Національний банк виділяє наступні:

- загальний матеріальний стан клієнта (наявність у власності майна, крім майна, переданого в заставу);

- соціальна стабільність клієнта (тобто наявність постійної роботи, ділова репутація, сімейний стан тощо);

- вік клієнта.

Банки мають право розширювати перелік критеріїв власними, спираючись на зазначені в Постанові НБУ. При цьому зазначене вище Положення встановлює граничну норму питомої ваги кількісних критеріїв, а саме не менше ніж 70 %.

Згадувана вище скорингова модель, запропонована Д. Дюраном, включала такі характеристики клієнта, як вік, стать, трудовий стаж, професія, строк проживання в даній місцевості, наявність банківських рахунків, нерухомості та полісу страхування життя. При цьому дослідник використовував такі коефіцієнти для нарахування балів:

- вік: 0,01 за кожен рік більше 20 років (не більше 0,3);

- стать: чоловіча - 0, жіноча - 0,4;

- термін проживання: 0,042 за кожен рік проживання в даній місцевості (не більше 0,42);

- професія: 0,55 за професію з низьким ризиком, 0 - за професію з високим ризиком, 0,16 - інші професії;

- робота в галузі: 0,21 - підприємства загального користування, державні установи, банки та брокерські фірми;

- зайнятість: 0,59 за кожен рік роботи на даному підприємстві (не більше 0,59);

- фінансові показники: 0,45 - за наявність банківського рахунку, 0,35 - за володіння нерухомістю, 0,19 - за наявність полісу страхування життя [23].

При розробці своєї скорингової методики Д. Дюран проаналізував 7200 кредитних історій позик з щомісячними погашеннями. При аналізі результатів автор використовував статистику ч2 Пірсона для виявлення характеристик, які помітно відрізняли «поганих» позичальників від «хороших ». На підставі проведених розрахунків Д. Дюран запропонував наступну систему розподілу балів потенційним позичальникам (табл. 1.1). Якщо набрана сума балів не перевищувала 1,25, то позичальник вважався неплатоспроможним , в іншому випадку - кредитоспроможним .

Таблиця 1.1. Система розподілу балів потенційним позичальникам за методикою кредитного скорингу Д.Дюрана

Стать	Чоловічий (0 балів)
	Жіночий (0,4 бала)
Вік	0,01 бала за кожний рік понад 20 років, але не більше 0,3 бала
Термін проживання на даній території	0,042 бала за кожний рік, але не більше 0,42 бала
Професія	З низьким ризиком (0,55 бали)
	З високим ризиком (0 балів)
	Інші професії (0,16 бала)
Фінансові показники	Наявність банківського рахунку (0,45 бали)
	Наявність нерухомості (0,35 бали)
	Наявність страхового поліса (0,19 бали)
Робота	На державному підприємстві (0,21 бали)
	На інших підприємствах (0 балів)
Зайнятість	0,059 бала за кожний рік роботи на даному підприємстві

Джерело:розроблено автором на основі [16, 19]

Розглянемо оцінку фінансового стану позичальника на прикладі конкретного банку, використовуючи методику вітчизняних банків (рекомендовану НБУ) та методику оцінки кредитоспроможності за Дюраном.

Первинні дані про клієнта наведено в табл. 1.2. Даний позичальник подав заяву на отримання кредиту на купівлю предмету інтер'єру в розмірі 100 тис. грн терміном на п'ять років. На цей момент у «Приватбанку» рівень відсоткової ставки за такими кредитами перебуває на рівні 20 % річних [16].

Таблиця 1.2. Первинні дані про позичальника - фізичну особу

Показник	Значення
Вік позичальника, роки	45
Стаж роботи, роки	20
Безперервний стаж роботи, роки	3
Розмір заробітної плати, грн.	4000
Комунальні та квартирні витрати, грн	450
Плата за користування кабельним телебаченням, грн.	30
Депозитний рахунок у «Приватбанку», дол.	5000
Річна ставка за депозитом у валюті, %	18
Сімейний стан	Одружений, має 1 дитину
Наявність кредитної історії	Відсутня
Наявність власної нерухомості	3кімнатна квартира

Джерело: розроблено автором на основі [ 9]

Наступний крок - рейтингова оцінка позичальника. В табл. 1.3 розглянуто доходи та витрати позичальника фізичної особи.

Таблиця 1.3. Доходи та витрати позичальника (сім'ї)

Показник	Значення показника
	Позичальника	Інших членів сім`ї
Доходи:
Заробітна плата	4000	3000
Доходи від заощаджень та цінних паперів	75
Всього доходи:	7075
Витрати:
Податок з доходів фізичних осіб	600	450
Комунальні платежі	450
Інші витрати	1300
Всього витрати:	1900

Як видно з табл. 1.3, загальний дохід клієнта фізичної особи складає 7075 грн у місяць, а витрати 1900 грн. Визначення узагальненого показника фінансового стану позичальника наведено в табл. 1.4.

Таблиця 1.4. Узагальнений показник фінансового стану позичальника

Показник	Розрахункове значення показника	Вагомість	Значення показника з урахуванням вагомості (2*3)
1	2	3	4
Коефіцієнт платоспроможності позичальника (Кпп)	1,63	8	13,04
Коефіцієнт платоспроможності сім'ї (Кпс)	1,77	7	12,39
Вік позичальника (ВП)	2	1	2
Наявність власної нерухомості (ВН)	1	1	1
Наявність постійної роботи (ПР)	2	1	2
Безперервний стаж роботи (БС)	1	1	1
Погашення кредитів у минулому (ПМ)	1	1	1

Коефіцієнт платоспроможності характеризує здатність позичальника забезпечувати своєчасні розрахунки. Теоретично значення (Кпс) повинне бути не меншим за 2,0.

У разі, якщо позичальник не має сім'ї або відсутнє поручительство члена сім'ї, коефіцієнт (Кпс) не визначається. Коефіцієнт забезпеченості (Кз). Теоретичне значення (Кз) не менше 1,5. Залежно від стану платоспроможності, фінансової стійкості, солідності та можливості виконувати свої зобов'язання перед банком фізична особа позичальник повинна бути віднесена до одного з п'яти класів. Для визначення класу позичальника визначається інтегрований показник його фінансового стану, який розраховується на підставі наведених вище коефіцієнтів, їхніх вагомих значень та вагомих коефіцієнтів аналітичних груп. Тобто оцінка фінансового стану позичальника і віднесення його до відповідного класу надійності здійснюються після узагальнення визначених коефіцієнтів та розрахунку інтегрованого показника.

Ця методика рейтингової оцінки кредитоспроможності фізичної особи позичальника розроблена для умов нашого середовища і широко застосовується банками України.

Якщо підсумувати значення колонок, де розраховано значення показника з урахуванням вагомості, то видно, що сума балів дорівнює 32.

За цією методикою запропонована така рейтингова шкала, за якою можна віднести позичальника до будь якого класу: якщо позичальник набрав менше 15 балів, то його відносять до класу Д; якщо від 15 до 20 - то до класу Г; якщо від 20-25 - то до класу В; якщо від 25-30 - то до класу Б, а якщо понад 30 балів, то позичальник потрапляє до класу А. Отже, можна сказати, що позичальника можна віднести до класу А.

Для більшої повноти скористаємося методикою скоринг аналізу стану позичальника фізичної особи за моделлю, запропонованою Д. Дюраном. Розрахунки наведено в табл. 1.5

Таблиця 1.5 Оцінка кредитоспроможності позичальника з використанням моделі Д. Дюрана

Показник	Оцінка, бали
Вік	0,25
Термін проживання в даній місцевості	0,42
Стать	0
Професія	0,16
Робота в галузі	0
Зайнятість	0,177
Наявність рахунку в банку	0,45
Володіння нерухомістю	0,35
Сумарний бал (score)	1,807

Слід відзначити, що своя скорингова система оцінки є у кожного банку. Вона зашифрована в представленій для заповнення анкеті. В її основі лежить гіпотеза про те, що при рівних умовах клієнти зі схожими соціальними показниками поводять себе однаково. Це дозволяє банку присвоїти клієнту визначений ваговий коефіцієнт на основі якого його відносять до тої чи іншої групи ризику.

Як видно з табл. 1.5, позичальник набрав 1,807 бала, тобто його можна віднеcти до групи клієнтів помірного ризику.

Для порівняння розраховано інтегрований показник кредитоспроможності (табл. 1.1.6) [19].

Як видно з табл. 1.6, розрахункове значення інтегрованого показника становить 50,43, що дозволяє віднести позичальника фізичну особу до позичальників класу А.



Таблиця 1.6 Визначення інтегрованого показника фінансового стану позичальника фізичної особи

Показник	Норма	Значення показника	Вагомість показника	Остаточне значення
Коефіцієнт платоспроможності позичальника (Кпп)	2	1,63	8	13,04
Коефіцієнт платоспроможності сім'ї (Кпс)	2	1,77	7	12,39
Коефіцієнт забезпечення (Кз)	1,5	2	10	20,0
Наявність власної нерухомості (ВН)	1	1	3	3,00
Наявність постійної роботи (ПР)	2	2	1	2,00
Всього	50,43

Підбиваючи підсумки, можна сказати, що за двома наведеними методиками розрахунку кредитоспроможності позичальника отримано однаковий результат, котрий свідчить про те, що ці три моделі можна успішно використовувати на практиці. За якою саме методикою розраховувати кредитоспроможність позичальника, повинен обирати сам банк.

Упровадження скорингових систем у практику українських банків відчутно скоротить час на прийняття банком рішення про видачу кредиту.

Варто відзначити, що сумарний бал скорингової карти є таємницею, що обумовлено наступними факторами:

- по-перше, банкіри остерігаються шахраїв: дізнавшись як зважуються шанси позичальників можна навчитись правильно заповнювати анкети;

- по-друге, банки дорого заплатили за розробку своїх систем, адже зарубіжні системи для банків конкретної країни не підходять (слабо враховують специфіку діяльності), а свої системи потрібно розраховувати шляхом багаторазових спроб та помилок. Щоб анкета достовірно передбачала імовірність неповернення необхідно проаналізувати як мінімум 20-30 тисяч спостережень, тобто практично видати кредитів на декілька мільйонів доларів.



2. Вартісна міра ризику портфеля споживчих кредитів

Для оцінки ризику на рівні портфеля споживчих кредитів було використано VaR - модель (вартісна міра ризику) [7].

Визначення:

1.Портфель - вся сукупність договорів споживчих кредитних продуктів

2.Підпортфель - сукупність договорів конкретного кредитного продукту, тобто підпортфель що складається з кредитів фізичним особам на купівлю товарів тривалого користування.

3. Комірка - сукупність договорів підпортфеля однорідних за ризиком, тобто позичальники в комірці мають приблизно однакову ймовірність дефолту , позики надані на зіставні терміни ; сума заборгованості також порівнянна

Судження, на яких заснована модель :

1 . Моделювання кредитного ризику проводиться методом «зверху вниз». При моделюванні кредитного ризику договори, що входять в комірці представлені сукупної величиною заборгованості, а не індивідуальними записами для кожного договору.

2 . Частка відшкодування в разі дефолту позичальника дорівнює нулю.

Алгоритм моделювання:

1. Портфель роздрібних кредитних продуктів розбиваємо на під портфелі: підпортфель кредитних договорів на придбання предметів інтер'єру, підпортфель кредитних договорів на купівлю вітчизняної побутової техніки. Як варіант підпортфелі можна виділити по галузі, по регіону .

2 . Підпортфель розбиваємо на комірки.

3. Для оцінки максимальної кількості дефолтів в комірці для заданого довірчого рівня ( 99 %) застосовуємо біномінальний розподіл.

Нехай n - кількість позик в комірці, k - число дефолтів в комірці, p - ймовірність дефолту позик в комірці. Тоді імовірність настання заданої кількості дефолтів згідно біноміального розподілу можна знайти за такою формулою:

(1)

Якщо кількість договорів в комірці велике досить велике, ймовірність настання дефолту мала, зручніше використовувати розподіл Пуассона:

, (2)

де l - середня кількість дефолтів по комірці , визначається як добуток ймовірності дефолту на кількість позик в комірці.

Як приклад нижче показано розрахунок для двох комірок підпортфеля з використанням даних розподілів. Як видно з таблиці 2.1 обидва розподіли дають приблизно однаковий результат.

Повний розподіл втрат для підпортфеля можна отримати, об'єднавши розподіли для кожної комірки. Ймовірність повної величини втрат С для пари комірок А і В дорівнює сумі ймовірностей комбінацій втрат , які виробляють повну втрату С , тобто:

(3)

Таким чином, виконуючи парні комбінації для двох осередків, отримаємо розподіл втрат для двох комірок.



Таблиця 2.1 Результати VaR - моделі для вимірювання дефолту на рівні портфеля споживчих кредитів

№	Назва показника	Розрахунок	Комірка №1	Комірка № 2
1	Обсяг портфелю		14 221 218	12 522 044
2	Кількість договорів		125	90
3	Ставка по кредитному продукту, % річних		22%	19%
4	Імовірність дефолту		10%	11%
5	Очікувані втрати	1х4	1 422 122	1 126 984
6	Величина 1 кредиту	Ѕ	113 770	139 134
7	Середнє число дефолтів	2х4	13	10
Використовуючи біноміальний розподіл
8	Максимальна кількість дефолтів з рівнем довіри 99,9%		23	20
9	VAR(99,9%)	7х8	2 616 704	2 782 676
10	Економічний капітал (99,9%)	9-5	1 194 582	1 405 252
Використовуючи розподіл Пуасcона
11	Максимальна кількість дефолтів з рівнем довіри 99,9%		24	21
1	VAR(99,9%)	7х11	2730474	2 921 810
13	Економічний капітал (99,9%)	12-5	1 308 352	1 544 385
VAR(99.9%) на основі повного розподілу для двох комірок	4 805 168

В таблиці 2.2 наведені результати моделювання для двох підпортфелей

Таблиця 2.2. Результати моделювання для 2 підпортфелей

Назва показника	Підпортфель 1	Підпортфель 2
Обсяг портфелю, грн.	44 484 868	97 523 059
Кількість договорів, шт.	2740	853
Імовірність дефолту, %	3%	7%
Очікувані втрати, грн.	1 334 546	6 826 614
VAR(99,9%)	1 785 889	9 603 678
VAR(99.9%) у відсотках до обсягу портфеля	4,01%	9,85%
Економічний капітал (99,9%)	451 343	2 777 063
VAR(99.9%) на основі повного розподілу для двох підпортфелей	11 359 142

В цілому, можна зробити висновок, що оцінювання портфеля споживчих кредитів є важливим етапом в процесі діяльності банку оскільки сукупний ризик кредитного портфеля залежить від рівня ризикованості окремих позичок, з яких його сформовано, а тому для визначення портфельного ризику слід проаналізувати ризик усіх його складових.

Отже, з теоретичного погляду для оцінки кожного окремого кредитного ризику має бути застосована спеціально створена для цього методика, яка б дозволяла врахувати всі особливості конкретного позичальника. Звичайно, на практиці реалізувати такий підхід досить складно, і тому дуже мала кількість банків в процесі аналізу дійсно застосовує спеціальні формалізовані процедури та методики, що дозволяють оцінити не лише основні параметри платоспроможності позичальника, але і другорядні. Інколи саме другорядні з погляду кредитора чинники, на які він своєчасно не звернув уваги, стають причиною підвищення кредитного ризику всього портфеля.

3. Гібридна експертна модель як альтернатива традиційній скоринговій системі

Спираючись на досвід банківської системи, зрозуміло, що разом із стрімким розвитком споживчого кредитування, підвищенням кількості невиплат та шахрайств, та, беручи до уваги зручність та корисність скоринг -методу оцінки кредитоспроможності позичальника-фізичної особи, необхідно удосконалення моделі скорингової оцінки. Тоді як кількісні показники достатньо розвинуті та враховують економічний стан клієнта-позичальника, якісні, через свій неширокий спектр, не охоплюють повністю всі сторони життєдіяльності клієнта, наражаючи при цьому банк на збитки від затримок з виплатами або неповернення всього розміру кредиту.

Крім того, багато програмних продуктів, які використовуються банками, для отримання рішення використовують тільки один із вище згадуваних аналітичних методів. Хоча широкий спектр показників, які повинні бути враховані для повної та ґрунтовної оцінки кредитоспроможностi клієнта-фізичної особи, потребує одночасного використання різних способів отримання рішення, а тому доцільним є застосування гібридних експертних скорингових систем.

Завдання оцінки кредитоспроможності фізичних осіб є неформалізованим

завданням. Саме тому використання на практиці згадуваного вище методу гібридних експертних систем дозволить банкам розширити ряд використовуваних показників та більш ґрунтовно підійти до оцінки кредитоспроможності конкретного позичальника.

Функція оцінки кредитоспроможності фізичних осіб може бути представлено у вигляді:

M = F (K, X)

де M - комплексна оцінка об'єкта;

X - набір показників, що характеризують стан об'єкта;

K - набір критеріїв, за якими оцінюються значення показників і розраховується М (критерії можуть бути кількісними або якісними, це залежить від характеру показників діяльності об'єкта);

F - деяка функція, по якій на основі значень первинних показників і критеріїв можна отримати узагальнену оцінку об'єкта. Функція неформалізованих і може бути не до кінця відомою.

Для вирішення завдання оцінки необхідно відновити вигляд функції F.

Застосування гібридної моделі передбачає декомпозицію задачі на підзадачі.

Розроблена скорингова модель включає 4 блоки, на основі результатів яких приймається рішення про кредитоспроможність клієнта та можливості видачі йому кредиту:

- соціальне положення;

- економічне положення;

- ділова репутація;

- характеристика кредитної угоди.

Кожен блок включає в себе набір показників, які дають змогу оцінити стан позичальника з різних сторін. Значення показників отримуються із заповненої анкети позичальника та висновку служби безпеки банку. Значення кожного блоку, які використовуються для отримання загального інтегрального показника кредитоспроможності клієнта, отримуються за допомогою одного з методів рішення:

- аналітичною формулою;

- нейронною мережею;

- експертною системою.

В результаті, завдання оцінки кредитоспроможності приватної особи представлена у вигляді «дерева оцінки» (рис. 3.1). При цьому фактори, на основі яких виробляється оцінка, є «листям» дерева. «ЛИСТ» - допоміжний показник, значення якого відомо. Показники дерева, які визначаються на підставі таких допоміжних показників назвемо «ВЕРШИНА» дерева.

Рис.3.1 Модель (дерево) скорингової системи оцінки фізичних осіб на основі гібридних експертних систем

Джерело:[9, 17,19]

У тих вершинах, де значення можливо обчислити за жорстко закріпленому алгоритмом, застосовується метод вирішення «ФОРМУЛА». Наприклад, показник «частка платежу по кредиту в чистому доході позичальника» просто обчислити з допоміжних значень: сума кредиту, термін кредитування, річна% ставка, чистий дохід позичальника за формулою = ((Сума / Термін) + Сума *% * 31/365) / Чистий дохід.

У тих вершинах дерева, де процес визначення значення можливо описати за допомогою правил, аналогічних міркування експерта, застосовується метод вирішення «ЕКСПЕРТНИХ СИСТЕМ». Наприклад - визначення показника «Оцінка величини доходу фізичної особи» можливо за правилом: ЯКЩО <частка платежу за кредитом у чистому доході позичальника <30%> І <Чистий дохід позичальника> прожитковий мінімум> І <вступ до пенсійний вік в період користування кредитом = НІ> ТО<Оцінка величини доходу фізичної особи> = добре ІНАКШЕ <Оцінка величини доходу фізичної особи> = погано.

У тих вершинах, в яких неможливо однозначно визначити спосіб отримання значення, але є значна вибірка даних, на основі яких можливе навчити нейронну мережу можливе застосування методу «НЕЙРОННА МЕРЕЖА». Наприклад - при розгляді кредитної заявки, неможливо однозначно визначити яким чином деякі фактори впливають на здатність позичальника до погашення кредиту: стать позичальника, сімейний стан, склад сім'ї, освіта і т.п. У той же час, є статистичні дані за кредитами, за якими можна виявити закономірні залежності неповернення кредитів від перерахованих характеристик.

Підсумковою оцінкою кредитоспроможності приватного клієнта є категорія якості (від 1 до 5). Найменш ризикована категорія - 1, найбільш ризикована категорія -5. Ряд факторів можуть приймати значення СТОП - факторів, за наявності яких, кредитування позичальника.

Блок «Соціальне положення» (додаток А, рисунок 3.2) був розширений за допомогою більшої кількості показників, що характеризують соціальну сторону життя позичальника, його сімейний стан, освіту, розширені характеристики параметрів [25].

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис 3.2. Блок «Соцільне становище» скорингової моделі

Пошук рішення за блоком «Соціальне становище» доцільно здійснювати за допомогою методу нейронних мереж, оскільки за даних значень не можливо однозначно визначити яким чином деякі фактори впливають на здатність позичальника здійснювати погашення кредиту та через досить велику вибірку даних.

До блоку «Економічне становище» (додаток Б, рисунок 3.3) включено найбільшу кількість показників, які характеризують позичальника з сторін його економічного життя, працевлаштування, сфери діяльності, місце та час проживання, володіння нерухомістю, цінними паперами тощо.

Зображений на рисунку 3 блок містить у собі сукупність даних, частину з яких можливо оцінити за допомогою згадуваного вище методу нейронних мереж, а іншу частину - експертним методом.

Зокрема, останнє стосується тих показників, оцінити які можливо за допомогою правил, аналогічних судженню експерта. Кожному з під блоків буде присвоюється вага, що дає можливість отримати інтегральний показник «Економічного середовища» позичальника.

Блок «Ділова репутація» (додаток В, рис.3.4) містить показники, які характеризують позичальника як учасника ділових відносин з банком, до якого він звертається за кредитом, з банками, з якими він має або мав кредитні угоди, з іншими контрагентами, з якими його пов'язують економічні відносини. Крім цього, до блоку включено характеристики клієнта як особистості та учасника соціуму.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис 3.3. Блок «Економічне становище» скорингової моделі

Джерело: розроблено автором на основі [9,25]

Як і частина показників «Економічного становища», що стосуються, головним чином, майнового стану позичальника, блок «Ділова репутація» оцінюється методом експертних оцінок.

Метою останнього блоку «Характеристика кредитної угоди» ( рис.3.5) є комплексна оцінка кредитоспроможності позичальника шляхом визначення його платоспроможності та максимального розміру кредиту, що може бути йому наданий. В його оцінці використовується аналітичні формули. Сума розрахованих показників дає загальну оцінку здатності позичальника розраховуватися за кредитом та враховується при підрахунку інтегрального показника кредитоспроможності клієнта.

При оцінці характеристики угоди враховуються показники, що безпосередньо стосуються самої кредитної угоди, а саме, бажаний розмір кредиту, відсоткова ставка, термін погашення, строк кредитування та тип погашення кредиту. В цьому блоці використовуються коефіцієнти, що характеризують поточну платоспроможність даного клієнта.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис 3.4. Блок «Ділова репутація» скорингової моделі

Джерело: розроблено автором на основі [9,25]

Підсумкова оцінка кредитоспроможності клієнта-фізичної особи визначається на основі додавання оцінок кожного з чотирьох блоків, помножених на вагові коефіцієнти, визначені експертним методом.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис 3.5. Блок «Характеристика кредитної угоди» скорингової моделі

Джерело: розроблено автором на основі [9,19,25]

Розрахунок показника кредитоспроможності позичальника повинен відбуватися відносно кредитного експерта в закритому режимі за допомогою внесення показників до програмного забезпечення, що дозволить уникнути будь-якого небажаного втручання зі сторони банківського співробітника. Готове значення, яке отримує експерт дає змогу прийняти рішення щодо відмови у видачі кредиту або зміни його розміру.

У якості прикладу нами взято інформацію про реальну фізичну особу, яка бажає отримати кредит.

Громадянин А. бажає отримати кредит на купівлю побутової техніки вартістю 10 тис. грн.

Вік клієнта 35 років, одружений має одну неповнолітню дитину. Проживає у власній 2 кімнатній квартирі в м. Біла Церква. Проживає в даній квартирі 7 років, має у власності автомобіль ВАЗ-2107 1998 року випуску. Дружина клієнта працює старшою медичною сестрою в міській лікарні №1. Освіта середня спеціальна за спеціальністю газоелектрозварювальник. Клієнт працює на меблевій фабриці ТОВ «Меблі», збірником корпусних меблів, стаж на останньому місці роботи 5 років, загальний трудовий стаж 15 років. Заощаджень у вигляді депозитів та цінних паперів не має. Має позитивну кредитну історію, клієнт отримував та вчасно сплачував 2 споживчі кредити в Дельта Банку, та достроково їх виплачував.

На основі наданих клієнтом даних було проведено оцінку його кредитоспроможності за допомогою розробленої скорингової системи. Вище зазначалось, що блок «Соціальне становище» та підблок «Економічного становища» розраховуються за методом нейронних мереж. В даному випадку використовувалось умовне програмне забезпечення «Скоринг-Гібрид», яке за допомогою бази даних кредитних історій проаналізувало дані позичальника та надало оцінку щодо стану кожного з зазначених блоків.



Таблиця 3.1. Вихідні дані позичальника

Блок 1. «Соціальне становище»	Блок 2 «Економічне становище»	Блок 3 «Ділова репутація»	Блок 4 «Характеристика кредитної угоди»
Вік:35 років; Стать: чол; Сімейний стан: одружений, дружина 35 років, медична сестра; Одна неповнолітня дитина; Освіта середньо-спеціальна (газо-електрозварювальник)	Робота: ТОВ «Меблі», збірник корпусних меблів (5 років); Загальний стаж - 15 років; Наявність нерухомості: 2 кімнатна квартира, м. Біла Церква (7 років) З/п - 5000 грн	Кредитна історія - позитивна; Отримував 2 споживчі кредити, та достроково їх сплачував	Бажаний розмір кредиту: 10 тис. грн. Відсоткова ставка - 2,42% в місяць Термін кредиту - 2 роки

Джерело: розроблено автором

Другий підблок «Економічного становища» та блок «Ділова репутація» оцінені експертним методом. А блок «Характеристика кредитної угоди» за допомогою аналітичних формул. Результат розрахунку всіх блоків та комплексна оцінка кредитоспроможності позичальника наведені в таблиці 3.2.

Експертним шляхом встановлено межу кредитоспроможності позичальника у розмірі 5,2.

Оскільки отриманий під час оцінки кредитоспроможності громадянина А. коефіцієнт дорівнює 8,63, що більше за встановлену межу, то система рекомендує кредит до видачі.

Таблиця 3.2. Комплексна оцінка кредитоспроможності позичальника

Блок	Ваговий коефіцієнт	Оцінка блоку	Сумарна оцінка
Соціальне становище	0,20	7,55	1,51
Економічне становище	0,25	6,46	1,62
Ділова репутація	0,15	10,00	1,50
Характеристика кредитної угоди	0,40	10,00	4,00
Коефіцієнт кредитоспроможності			8,63

Робота скоринг-системи оцінки кредитоспроможності позичальника повинна здійснюватися в режимі «Чорного ящика».

Всі дані необхідні для аналізу (з довідки про ЗП, анкети позичальника) вносяться в АБС банку. Для оцінки кредитоспроможності позичальника список показників та їх значення передаються в аналітичний блок, який за результатом аналізу по налаштованому «дереву рішення» повертає в АБС банку категорію якості позичальника.

Порівняння отриманого результату з результатом існуючої скорингової системи, можемо зробити висновок, що запропонована скорингова модель є більш досконалою за рахунок включення більшої кількості показників. Це дасть змогу при інших характеристиках клієнта виявити більше слабких міць та відповідно надати іншу рекомендацію.

Таким чином, запропонована гібридна скорингова система оцінки кредитоспроможності позичальників-фізичних осіб з розширеним переліком показників, що враховуються при визначенні рівня кредитоспроможності потенційного клієнта, та диверсифікованого підходу до отримання інтегрального показника дозволить банкам більш комплексно та ґрунтовніше досліджувати не тільки фінансову спроможність клієнта розраховуватися за отриманий кредит, але й взяти до уваги широкий спектр якісних чинників, зміни в яких можуть негативно вплинути на можливість клієнта виконувати зобов'язання перед банком.



ВИСНОВКИ

Економіко-політична криза дає змогу визначити міцність банківської системи України та оцінити проблеми, яким у період економічного зростання не надавалось достатньої уваги. Зокрема серед першочергових проблем банківської системи найбільшої уваги потребує оцінка кредитоспроможності фізичної особи - позичальника. Цей етап є важливим, оскільки неналежна увага та експрес характер оцінювання призвів до зростання проблемної заборгованості в кредитному портфелі, збільшенню обсягів резервування та погіршенню загального стану банківської системи.

Для вирішення поставленого завдання необхідний універсальний гібридний інструмент, що включає в себе механізми формування та налаштування дерева рішень, різні методи аналізу інформації, механізми попередньої обробки даних.

Автором визначено, що існуюча методика кредитного скорингу в достатній мірі не враховує всі можливі аналітичні методи. Хоча широкий спектр показників, які повинні бути враховані для повної та ґрунтовної оцінки кредитоспроможності клієнта-фізичної особи, потребує одночасного використання різних способів отримання рішення, а тому доцільним є застосування гібридних експертних скорингових систем.

Саме тому, враховуючи вищенаведені фактори, автором була розроблена вдосконалена модель можливого скоринг процесу в банку за умов автоматизації спеціалізованого програмного пакету, що є зручним у використанні та ґрунтовнішим у висновках.

Отже, запропонована гібридна скорингова система оцінки кредитоспроможності позичальників-фізичних осіб з розширеним переліком показників, що враховуються при визначенні рівня кредитоспроможності потенційного клієнта, та диверсифікованого підходу до отримання інтегрального показника дозволить банкам більш комплексно та ґрунтовніше досліджувати не тільки фінансову спроможність клієнта розраховуватися за отриманий кредит, але й взяти до уваги широкий спектр якісних чинників, зміни в яких можуть негативно вплинути на можливість клієнта виконувати зобов'язання перед банком.



СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1.Бадалов Л.А.. Способи компенсации риска потребительского кредитования. / Л.А Бадалов// Автореферат дисертації 2012 р. - [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://economy-lib.com/sposoby-kompensatsii-riska-potrebitelskogo-kreditovaniya

2.Банківські операції: Підручник / А. М. Мороз, М. І. Савлук, М. Ф. Пуховкіна та ін.; За заг. ред. А. М. Мороза. - 3-тє вид., перероб. і доп. - К.: КНЕУ, 2008. - 608 с.

3.Білоусова С.Ю. Споживче кредитування в Україні: аналіз та перспективи розвитку в умовах кризи // Економіка та управління підприємствами машинобудівної галузі: проблеми теорії та практики. - 2010. - № 4. - С. 97-104.

4.Герасименко Р., Дегтярьова М. Проблемні позики та прогнозування їх частки в кредитному портфелі банку./ Р., Герасименко., М. Дегтярьова // . - Вісник НБУ ,квітень 2012.- с 40-42

5. Диба М.І., Осадчий Є.С. Вплив економічної кризи на інвестиційний клімат в Україні // Збірник наукових праць Національного університету державної податкової служби України - 2011.- № 2. - С.96-105.

6.Диба М. І., Яременко С. М. Безпека банківської діяльності та умови її організації в Україні // Бізнес Інформ. - 2011. - №8. - C. 129-134.

7.Закон України «Про банки і банківську діяльність» від 07.12.2000 № 2121-III [Електронний ресурс] - Режим доступу:http://zakon2.rada. gov.ua /laws/show/2121-14;

8. Івченко М. Споживче кредитування та перспективи його розвитку в Україні //Економічна правда, № 2, 2011 р. - С. 6-8.

9. Камінський А. Б. Моделювання фінансових ризиків [текст] : Монографія / А. Б. Камінський. - К. : Видавничополіграфічний центр «Київський університет», 2011. - 306 с.

10. Кириченко О. А. Банківське кредитування споживчого ринку: проблеми розвитку [текст] / Л. В. Патєрікіна // Актуальні проблеми економіки. - 2008. - 7(85). - С. 182-199.

11. Кириченко О., Патєрікіна Л. Управління ризиками у сфері банківського споживчого кредитування // Банківська справа. - 2008. - № 6. - С. 15-27.;

12. Кредиты, депозиты и другие услуги банков. ? [Електронний ресурс]. - Режим доступа: http:// www.finka.com.ua/tovaryvkredit/index.html

13.Кузнєцова Н.В. Порівняльний аналіз характеристик моделей оцінювання ризиків кредитування // Наукові вісті НТУУ «КПІ». - 2010. - №1. - С.42-53.

14. Ларионова И.В.Управление активами и пассивами в коммерческом банке. - М.:Издательство «Консалтбанкир», 2010. - 272 с.

15. Мочерний С. В. Банківська система України / С. В. Мочерний, Л. С. Тришак. - Львів : Тріада плюс, 2010. - 304 с.;

16. Офіційний сайт «Приватбанку» [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http:// www.privatbank.com.ua

17.Офіційний сайт компанії-вендора Scorto. ? [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http:// http://www.scorto.ru/about.htm

18.Оф...