Скоринг - модель оценки кредитного риска

источникам образования, какую долю должны занимать собственные средства, а какую - заемные. Следует знать и такие понятия рыночной экономики, как деловая активность, ликвидность, платежеспособность, кредитоспособность предприятия, порог рентабельности, запас финансовой устойчивости (зона безопасности), степень риска, эффект финансового рычага и другие, а также методику их анализа.

Литература

1. Шохаъзамий Ш. Ш. Основы секьюриметрики. Т.: Iqtisod-moliya, 2005. 376 с.

2. Шохаъзамий Ш. Ш. Основы финансового инжиниринга. Т.: Iqtisod-moliya, 2005. 264 с.

3. Карабаев С. А. К вопросу анализа и обеспечения эквивалентности рыночной стоимости акций и их бизнес-базиса. // Материалы Республиканской межвузовской научно-практической конференции «Исследование и развитие фундаментальных основ финансовой инженерии», 24 апреля 2009 г. Т.: ТФИ, 2009. С. 13-15.

Scoring - model for assessment of credit risk

Abdullaev A. Скоринг - модель оценки кредитного риска Абдуллаев А. Ф.

Абдуллаев Анваржон Фархадович /Abdullaev Anvarjon — преподаватель, кафедра «Финансы», Ташкентский финансовый институт, г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье рассмотрен скоринг как инструмент управления кредитным риском, необходимость и преимущества его использования в банках, механизмы реализации и недостатки модели. Abstract: the article describes the scoring as a tool of credit risk management, the necessity and the benefits of its use in banks, implementation mechanisms, and disadvantages of the model.

Ключевые слова: банки, кредитные риски, скоринговые системы. Keywords: banks, credit risks, scoring systems.

Расширение рынка банковских услуг и темпы его роста, а также спрос со стороны населения на кредитные продукты, стремление кредитных организаций максимизировать свою прибыль и привлечь новых клиентов, в том числе физических лиц, диктует финансово-кредитным институтам прибегнуть к более эффективной оценке платежеспособности клиентов при выдаче кредитов.

Увеличение объема розничного кредитования ведет к увеличению роста кредитного риска, представляющего собой угрозу несвоевременного возврата или неисполнение заемщиком кредитного обязательства (возврата суммы по кредиту, а также уплаты процентов по нему), которая выражается в возможности возникновения потерь или убытков кредитора. Уровень кредитного риска характеризуется вероятностью наступления определенных неблагоприятных событий и, соответственно, вероятностью потерь (убытков) от его реализации.

В современных условиях банкам необходимо тщательней отбирать клиентов на этапе заявки, снижения темпы просроченной задолженности. Идентификация кредитного риска ведет к благоприятным снижениям потерь банка, но невозможна без информационной базы, складывающейся из сбора и обработки соответствующей информации.

Скоринг представляет собой объективную оценку кредитоспособности заемщика, которая основана на численных статистических методах. В настоящее время данную оценку кредитоспособности заемщика проводят сотрудники кредитного отдела банка. Сам скоринг осуществляется с помощью «скоринговой модели». Прогрессивная скоринговая статистическая модель может позволить оценить возможности заемщика, который должен заплатить по своим обязательствам в срок.

Кредитный скоринг - это диагностика вероятности банкротства потенциального заёмщика при рассмотрении вопроса о его кредитовании [1-4].

Назначение скорингой модели в определении и присвоении совокупного кредитного балла кредитополучателя и оценки по ряду критериев. Данные критерии имеют диверсифицированные удельные веса и впоследствии агрегируются в интегральный показатель, который называется совокупный кредитный балл.

Эта методика построена на таких характеристиках клиентов, как уровень дохода, возраст,

профессия, семейное положение и др. Складывающийся из этих переменных интегральный показатель оценивает степень кредитоспособности заемщика по ранговой шкале: «хороший» или «плохой».

Данные критерии определяются балами, на основании которых будет приниматься решение целесообразности выдачи кредита и его лимитов.

Практика применения очень популярного в США кредитного скоринга «FICO score», который принимает значения от 300 до 850 и 0. Во внимание принимаются следующие составляющие: качество кредитной истории, наличие и размер текущих долгов, длительность отношений с кредиторами, соотношение количества поданных заявок и выданных кредитов, типы выданных кредитов.

В настоящее время многие банки уже самостоятельно разрабатывают системы кредитного скоринга. Скоринг открывает возможности для кредитополучателей, намного упрощает систему доступа к финансированию предпринимательства и других различных проектов. Полученные в ходе конференции знания позволят участникам усовершенствовать и ускорить процесс финансирования субъектов малого бизнеса, а также населения республики путем более полного использования потенциала кредитных бюро, заложенного в Законе «Об обмене кредитной информацией».

Достоинство таких скоринговых систем в том, что скоринговые модели основаны на актуальных данных и могут быстро перенастраиваться при изменении кредитной политики банка.

Преимущества применения кредитного скоринга в банках:

> обеспечить банк для малого и среднего бизнеса - гибкость и быстроту, принимать стратегические решения;

> эффективно управлять накопленной информацией;

> более точная оценка заемщика;

> значительное уменьшение для банка уровня невозвратов;

> ускорение процедуры оценки заемщика;

> создание централизованных данных в базе о заемщиках;

> снижение формируемых резервов на возможные потери по кредитным обязательствам;

> качественная оценка изменений кредитного счета индивидуального заемщика и кредитного портфеля в целом.

В теории по созданию скоринговых систем процесс моделирования часто разбивают на два этапа: 1) построение первичной модели с использованием известных данных по розничным счетам (платежеспособный/неплатежеспособный);

2) построение конечной модели с добавлением данных по клиентам, которым было отказано в кредите («отказы»).

В основе скоринговой системы анализа платежеспособности банка заложены различные статистические модели, такие как:

> множественная логарифмическая регрессия,

> деревья решений.

Множественная логарифмическая регрессия связывает поведение зависимой переменной с функцией ряда независимых переменных, придерживаясь принципа максимального правдоподобия, а не наименьших квадратов при достижении равновесия. Множественная логарифмическая регрессия определяет наилучшее статистическое соответствие и ее формула:

Logit (р) = а + в x + вx + ... + в x

i 1 1 j j mm,

где р = Prob(y =y /x ) - вероятность позитивного случая, а - независимый параметр i i i i

логарифмической регрессии, x - независимые переменные (скоринговые характеристики), в -

параметры модели (скоринговые веса).

В логарифмической регрессии скоринговые баллы варьируются в вероятности со значениями от 0 до 1.

Деревья решений - это модель, строящаяся на логической цепочке правил, которые пытаются описать отдельные взаимосвязи между данными относительно ожидаемого результата. Структура деревьев решений открыто показывает аргументацию правил и поэтому позволяет легко понять процесс принятия решения.

Банки делают собственный выбор одной из статистической модели для построения своих скоринговых систем. Выбор модели может быть продиктован путем сравнения статистических показателей качества модели, основными из которых являются статистика Колмогорова-Смирнова, коэффициент Джини (Gini coefficient) и область под ROC кривой (Receiver Operating Curve), чем выше каждая из этих статистик, тем качественнее считается построенная модель.

Литература

1. Глинкина Е. Кредитный скоринг как инструмент эффективной оценки кредитоспособности. Финансы и кредит, 2011. № 16 (448). С. 43-47.

2. Зобова Е. В., Самойлова С. С. Управление кредитным риском в коммерческих банках // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2012. № 12 (046). С. 74-81.

3. Коротаева Н. В. Проблемы и перспективы развития в России безналичных розничных платежей // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2012. № 12 (046).

4. Румянцев А. Скоринговые системы: наука помогает бизнесу. Журнал «Финансовый Директор ISSN 1680 - 1148». № 7/2006.

Problems in evaluation of financial risks of commercial banks. Innovative proposals to address them Arakelyan A.

Проблемы в области оценки финансовых рисков коммерческих банков. Инновационные предложения к их решению Аракелян А. А.

Аракелян Ашот Арменович / Arakelyan Ashot — магистр, кафедра финансового менеджмента, факультет менеджмента, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва

Аннотация: в статье приведен инновационный подход для улучшения деятельности коммерческих банков и иных финансовых институтов для оценки и управления финансовыми рисками. Разработан подход и даны рекомендации к улучшению методов оценки финансовых рисков.

Abstract: the article presents an innovative approach to improve the activities of commercial banks and other financial institutions to assess and manage financial risk. The developed approach and recommendations to improve methods of assessment offinancial risks.

Ключевые слова: банки, финансовые риски, рекомендации, операционные риски, Базель 3, оценка финансовых рисков, управление финансовыми рисками.

Keywords: banks, financial risks, recommendations, operational risks, Basel 3, financial risk assessment, financial risk management.

В связи с текущей экономической ситуацией и внедрения Базель III российская банковская система ослабилась в результате как применения международных санкций со стороны множества государств, так и внедрения стандартов Базель III с условиями, которых не удалось справиться множеству банком, что и явилось причиной отзыва лицензий у множества российских банков со стороны ЦБ РФ в последнее время.

В связи с этим автором разработаны конкретные рекомендации по использованию методов оценки и управления финансовых рисков. Данные рекомендации носят больше практически характер и основаны на наблюдениях российской банковской системы в последнее время. Данные шаги наряду с уменьшением вероятности возникновения неблагоприятных ситуаций для банка, также несут за собой практическую ценность для использования и в других сферах банковской деятельности. Основа для разработки данных рекомендаций заключается в реализации принципов трансформационного банкинга для других участников финансового рынка.

Первой рекомендацией, разработанной автором является, сегментация банков по уровням принимаемых ими рисков на основе унифицированных подходов к участникам финансового рынка должна идти параллельно с унификацией, но общие принципы унифицированного регулирования должны быть дифференцированы для банков, занимающихся потребительским кредитованием населения, ипотекой, кредитованием торгового оборота, инвестиционных проектов, игрой на рынке ценных бумаг. Если участник работает в разных сегментах, то его совокупные риски оцениваются по максимальному уровню и соответствующие нормативы распространяются на всю его деятельность. После введения дифференцированных нормативов банки сами определяют максимальный размер принимаемых ими рисков, а регулятор, в случае выявления фактов превышения этих рисков, проводит переоценку всех регуляторных нормативов на новом уровне, в случае недостатка капитала принимает решение о выводе игрока с рынка [6, 59].