Реферат: Оцінка кредитоспроможності потенційного позичальника

Behavioral scoring (поведінковий скоринг) – оцінка вірогідності повернення виданих кредитів (поведінковий аналіз;

Collection scoring (скоринг для роботи з простроченою заборгованістю) – оцінка змоги повного або часткового повернення кредиту в разі порушення термінів погашення заборгованості (розрахунок ризиків за вмістом портфеля);

Fraud scoring (скоринг проти шахраїв) – оцінка ймовірності того, що новий клієнт не є шахраєм;

Response scoring (скоринг відгуку) – оцінка реакції споживача (відгук) на спрямування йому пропозиції;

Attrition scoring (скоринг утрат) – оцінка ймовірності використання продукту надалі або перехід до іншого постачальника продукту. Враховуючи незрілість ринку споживчого кредитування в Україні, зараз найпоширенішим скорингом є скоринг заявника.

У випадку реалізації системи скорингу в Україні традиційно використовують два підходи. Перший – класичний (ретроспективний) скоринг на основі аналізу історичних даних із застосуванням сучасних математичних методів, коли такий аналіз дає змогу вибрати значущі поля для анкети позичальника й інші показники. Другий – це експертний скоринг, коли, наприклад, фахівець задає правила оцінювання кредитоспроможності, і програма автоматизує цей алгоритм без застосування яких-небудь статистичних методів аналізу історичних даних. Сьогодні саме другий варіант найчастіше використовують не тільки в середніх і малих банках, але і в багатьох великих. Проте за останні роки помітно активізувався попит і на перший варіант, оскільки з’явилися невеликі, але все-таки значущі обсяги кредитних історій на деяких ринках.

Прикладом скорингової програми є Scorіng::eCSpert. Система оцінки кредитоспроможності позичальника Scorіng::eCSpert – це комплексне програмне рішення, призначене для побудови автоматизованого скорингу позичальників і керування кредитним ризиком портфеля роздрібних кредитів.

Основні функції системи:

· скорингова оцінка кредитоспроможності окремого позичальника, у тому числі й при недостатній статистиці з виданих кредитів (побудова скорингової карти по параметрах анкети);

· контроль якості моделі скоринга, що використовується й адаптація моделі при зміні економічних умов;

· підбір оптимальних, з точки зору управління ризиками й прибутковістю кредитування, параметрів кредитного продукту;

· динамічна зміна лімітів та скоринг заборгованості;

· керування портфелями однорідних позичок (сегментація кредитного портфеля банку, рекомендації з керування);

· алокація капіталу між кредитними програмами банку й регіонами його присутності;

· поглиблена аналітика клієнтської бази;

· аналіз і прогнозування показників розвитку регіонів присутності банку для більш точного керування ризиками й прибутковістю портфеля.

Додаткові переваги системи:

· гнучкість і налагоджуваність;

· імпорт/експорт скорингових карт;

· зберігання результатів розрахунку - можливість додаткового аналізу в часовому розрізі;

· інтеграція із програмними продуктами компанії CS (розрахунок показників для систем Credіt::eCSpert, eFOUR, можливість роботи з даними бази АБС Б2);

· можливість роботи зі сторонніми БД.

Розширення набору методів скоринга в системі, що планується:

· статистичний скоринг (при наявності достатньої бази виданих кредитів);

· поведінковий скоринг (оцінка ймовірності повного або часткового погашення заборгованості при порушенні строків погашення);

· контроль і керування якістю моделей (оцінка ефективності роботи скорингової моделі в процесі експлуатації або побудови);

· поглиблений аналіз клієнтської бази (розширення набору звітів і створення динамічних звітів).

2. Методи оцінки кредитоспроможності на основікомплексного аналізу

Розглянемо моделі комплексного аналізу. У зарубіжних країнах із розвинутою ринковою економікою банки застосовують досить складну систему показників для оцінки кредитоспроможності клієнтів. Вона диференційована залежно від характеру позичальника (фірма, приватна особа, вид діяльності) та від періодичності і розміру грошових надходжень на рахунки підприємства. Узагальнення кількісних та якісних характеристик позичальника здійснюється за допомогою таких моделей комплексного аналізу: Правило "6С", PARSER, CAMPARI, PARTS, МEMO RISK, система 4FC, Правило "5С" поганих кредитів. Ці методики оцінки кредитоспроможності позичальника стали досить популярними завдяки вдалому поєднанню в них аналізу особистих та ділових якостей клієнта.