2047

к опасному нестабильному состоянию всей финансово-кредитной системы в целом.

Торговые компании привлекают на договорной основе кредитные организации, которые и предлагают покупателям воспользоваться розничным кредитом. Процесс ужесточения оценки кредитоспособности соискателя или как альтернатива – повышение кредитной ставки, существенно влияет на развитие среднего и малого бизнеса

[49, 91, 108].

На рис. 1.2 представлены зависимости количества отказов в выдаче кредита от процентной ставки по кредиту g r .

N r

N r

Доля отказов

0,6		g3 r
0,5		- критический
0,4		уровень отказов	r
		g2

0,3

g1 r

0,2

0,1

0

0

r3//

r2//

1.0

r1//

2.0

Ставка по кредиту r

Рис. 1.2. Зависимость между ставкой по кредитам и долей отказов для заёмщиков разной степени надежности

Если N r – число лиц, запросивших кредит по ставке r (предложенной банком), N r – число лиц, которым в кредите было отказано при той же процентной ставке, то доля отказов будет равна

g r N r N r .

Зависимость g r также определяется качеством системы оценки заемщика. Если кредитование осуществляется через торговые сети, принято считать, что максимально допустимая доля отказов должна быть меньше принятой допустимой величины отказов в кредитах, например, на уровне 15 % для торговли бытовой техникой. Очевидно,

10

что чем меньше величина отказов, тем больше товаров продадут торговые сети, с другой стороны – чем выше процентная ставка, тем более строгим должен быть отбор заемщиков и тем больше доля отказов. При аномально больших ставках доля отказов будет стремиться к единице (см. рис. 1.2).

Кривые g1 r , g2 r и g3 r соответствуют разным системам оценки в порядке возрастания их «жесткости». Для того чтобы доля отказа была ниже критического уровня банк должен понижать ставку так, чтобы она оказалась ниже критического значения, определяемого равенством

g(r// ) ,

где r// – верхнее критическое значение ставки по кредиту (точка пересечения кривой g r и уровня ).

Только при выполнении неравенства r<r// доля отказов будет достаточно низкой, и торговая организация согласится продолжить работу с банком.

С одной стороны, по мере ужесточения системы оценки КЗ значение ставки по кредиту будет уменьшаться и, наконец, может стать столь маленькой, что работа банка с данной торговой организацией окажется убыточной, но и доля отказов в выдаче кредитов окажется неприемлемой для торговой организации. С другой стороны, снижение требований к кредитоспособности заемщиков естественным образом увеличивает вероятность невозврата кредитов из-за возможности их банкротства.

Далее обратимся к определению соотношения спроса и предложения – одному из основных ценообразующих факторов рыночной экономики. Цена кредита для заёмщика – его процентная ставка. Условие доходности банка от кредитной деятельности можно записать неравенством

V(r) (1 r) (r) V(r) (1 r) V(r) (1 i) 0,		(1.1)
где r – ставка по кредиту, r 0,1 ; i – инфляция,	i 0,1 ;	V r –

объем привлеченных средств, руб.; r – доля невозврата.

Первое слагаемое в левой части приведенного неравенства описывает ожидаемый доход банка от кредитования, то есть если бы все кредиты были возвратными («хорошими»), второй член – потери от невозвратных («плохих») кредитов, а третий – обесценивание финансовых средств от инфляции. Для определения пороговых значений ставок по кредиту рассмотрим динамику ставки по кредитам f r ,

11

выраженную также в долях, и доли невозвратов r . Логично предположить, что «жесткость» системы оценки КЗ кредитной организацией определяет зависимость доли невозврата от кредитной ставки: чем больше ставка по кредитам f r , тем больше доля их невозвратовr . Проанализируем графики, представленные на рисунке 1.3 (кри-

вые 1, 2 и 3).

При аномально больших ставках доля невозврата стремится к единице, то есть при слишком больших ставках большинство заемщиков не может возвратить кредит по причине недостаточности своего кредитного качества. При ставках, близких к нулю, доля невозврата хоть и мала, но отлична от нуля, поскольку всегда есть вероятность, что некоторые заемщики не вернут кредит.

Решив предыдущее неравенство (1.1) относительно (r), получим

(r)	r i		f (r).
1 r
f r
a r 11									a1 r
0,9
0,8
0,7
						f r
0,6
										a2 r
0,5
0,4										a3 r
0,3
0,2
0,1
0				r2	r3 0.8 1.0 1.2				2.0
					Ставка по кредиту r

Рис. 1.3. Зависимость между ставкой по кредитам f r и долей их невозвратов r

Как видим, и это неравенство накладывает ограничение на уровень невозвратов кредитов. Как только в силу каких-то причин данное неравенство перестает выполняться, кредитная деятельность становится убыточной и хеджирование риска за счет повышения кредитной ставки становится нецелесообразно.

Одной из основных причин наличия высокой кредитной ставки

12

при получении розничного кредита является мошенничество в данной сфере.

Для банковского типа существует два основных случая невозврата (частичного возврата) кредита: мошенничество и финансовый крах клиента при отсутствии или недостаточном обеспечении залога. Основные потери в виде неполучения доходов от продажи товаров и невозврата предоставленных кредитов несут банки и торговые организации, осуществляющие торговлю в кредит. Простота и удобство получения потребительского кредита являются распространенными причинами злоупотреблений.

Для предварительного контроля банки и компании-продавцы разрабатывают правила оформления кредитной документации, а также проверки документов, представленных потенциальным КЗ. В них сотрудникам рекомендуется обратить внимание на поведение заемщика; его внешний вид; совпадение информации о КЗ, отраженной в различных документах; соразмерность доходов клиента с размерами кредита и стоимостью потенциальной покупки; действительность паспорта и видимые признаки подделки документов (например, потертости в паспорте, следы переклеивания фотографии, нечеткая печать, истечение срока действия паспорта, несоответствие подписей заемщика в различных документах). Кроме того, составляются с учетом наработанного опыта, совершенствуются рекомендации по выявлению недобросовестных лиц (отсеивание на первом этапе – метод визуального профайлинга) [48]. Ряд авторов отмечают внедрение автоматизированных систем оценки КЗ, как наиболее действенный ме-

тод выявления мошенничества [36, 64, 84, 90, 43, 114, 119, 120].

Необходимо отметить следующие проблемы выявления мошенни-

чества:

нежелательное влияние человеческого фактора, так как визуальный контроль осуществляет кредитный инспектор;

необходимость содержания большого штата кредитных инспекторов в торговых точках;

средства, необходимые для борьбы с каждым из мошенников, значительно превышают сумму кредита;

отсутствие существенных признаков для выявления мошенни-

ков.

Большие надежды по решению данного вопроса возлагаются на создание централизованной базы данных по заёмщикам – Бюро кредитных историй.

13

Уже было отмечено, что именно заключение по запросу о надежности заёмщика через Бюро кредитных историй, является первичным в принятии решения в банках Европы и Америки, в странах с наиболее развитой кредитной системой. Большинство стран пришло к выводу о том, что эффективное развитие экономики невозможно без информационной открытости и прозрачности.

Бюро кредитных историй – специализированные организации, занимающиеся сбором и распространением информации о положительных и негативных сторонах деятельности юридических и физических лиц, претендующих на получение ссуды.

ВРоссии Закон №219-ФЗ «О кредитных историях» [142] вступил

всилу 1 июня 2005 г. С 1 сентября 2005 г. все кредитные организации должны представлять информацию о кредитной истории своих заемщиков в бюро кредитных историй, с которыми будет заключен договор на оказание информационных услуг. Причем за непредставление подобной информации банкам грозят такие же санкции, как и за непредставление отчетности. Статья 4 Федерального закона от 30.12.04 № 219-ФЗ «О внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации в связи с принятием Федерального закона «О кредитных историях» [144] устанавливает за подобное нарушение наказание в виде штрафа для должностных лиц в размере от 10 до 25 МРОТ. Более строгая ответственность грозит юридическим лицам – для них штраф составит уже от 200 до 500 МРОТ.

На основании анализа работ ряда банковских руководителей и аналитиков [46, 61, 76, 77, 89, 129] возможно выделить основные причины, которые затрудняют работу по созданию и работе кредитных бюро:

большое количество банков и их филиалов (характерен и такой

поворот событий: не сумев вернуть в срок кредит, заемщик идет в другой банк и берет там средства, чтобы вернуть кредит первому банку);

недоработки в нормативно-правовой базе;

наличие «серых доходов» (многие банки отказались от требования справки о доходах из-за недостоверности данных);

отсутствие единой системы оценки заёмщиков и, как следствие, противоречивость предоставленных данных;

недостоверность заявленных данных о заемщике (даже проверка подлинности паспорта, как самая очевидная процедура, не может осуществляться достоверно из-за неготовности правоохранительных

14

органов работать с любыми негосударственными структурами);

несовершенство автоматизированных систем выдачи информации по заёмщикам;

мобильность экономики страны;

взломы и распространение базы данных.

В сегменте кредитования физических лиц наметилась следующая тенденция: небывалыми темпами выросло количество выданных пластиковых кредитных карт при общем сокращении объемов розничного кредитования. Это объясняется тем, что риски невозврата по пластиковым картам в два раза меньше: по информации агентства «Рус-Рейтинг», максимальный уровень риска невозврата в сегменте краткосрочных кредитов до года составляет 28 %, а в сегменте кредитов по пластиковым картам всего 14 %. Например, лидер розничного кредитования банк «Русский стандарт» снизил кредитный портфель в торговых точках на 70 %, увеличив при этом портфель кредитов по картам на 40 %. Из-за высоких рисков многие крупные розничные банки вообще избегают вводить в ассортимент нецелевые кредиты деньгами, предпочитая сразу давать «пластиковые» ссуды. Сегодня банками выпущено порядка 62,5 млн. карт с общим лимитом

150 млрд. руб. [153,156].

Однако при всем видимом преимуществе пластиковых карт при обслуживании розничных кредитов, существуют ограничения по их применению в различных торговых точках, операционные издержки, взломы и распространение базы данных из-за несовершенства обеспечения безопасности информации.

1.2. Сравнительный анализ методик для оценки рисков розничного кредитования

Свод правил для разделения потенциальных заемщиков на вернувших, или «хороших», и не вернувших, или «плохих», впервые предложил американец Дэвид Дюран в 1941 г. – прообраз сегодняшних скоринговых систем.

В модели Дюрана фигурируют группы факторов для определения степени кредитного риска и указаны коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность клиента, например: пол: женский (0,4 балла), мужской (0); возраст: 20 лет и меньше (0), 21 год (0,1), 22 года (0,2), 23 года и выше (0,3); срок проживания на одном месте: по 0,042 балла за каждый год, но не больше чем 0,42 в

15

сумме; профессия: 0,55 – за профессию с низким риском, 0 – за профессию с высоким риском, 0,16 – другие профессии; финансовые показатели: наличие банковского счета (0,45), наличие недвижимости (0,35), наличие страхового полиса (0,19); работа: предприятия в общественной отрасли (0,21), другие (0); занятость: по 0,059 балла за каждый год стажа на последнем месте работы.

Сам Дюран определял сумму в 1,25 балла как порог оценки кредитоспособности [31, 48]. Разумеется, в середине XX в. речь шла не об использовании специализированного программного обеспечения, а о схеме работы кредитных инспекторов.

Скоринг как метод оценки рисков в розничном кредитовании в настоящее время получил самое широкое применение. Риск, в первую очередь, зависит от того, насколько хорошо оценена возможность возвратности кредитных средств.

Наряду с очевидными преимуществами скоринговых моделей:

быстрота и беспристрастность принятия решений;

возможность диверсификации кредитного риска между заемщиками, то есть возможность эффективного управления кредитным портфелем;

отсутствие длительного обучения сотрудников кредитного департамента;

возможность провести экспресс-анализ заявки на кредит в присутствии клиента.

Эксперты отмечают и множество недостатков, которые в полной мере проявляются на российском рынке розничного кредитования, а именно:

скоринговые карты составляются для конкретных кредитных продуктов и задач анализа;

скоринговые карты имеют ограниченный срок применения: длительность периода актуальности зависит от характера и масштаба изменений в экономике и может варьироваться от года до нескольких лет, если период смены тенденций сопоставим с периодом накопления данных статистического анализа, то скоринговая карта может стать устаревшей уже к моменту ее расчета;

скоринговые модели строятся на основе выборки из числа наиболее «ранних» клиентов, но на данный момент в процессе кредитования задействованы уже не только наиболее надежные (самые состоятельные, самые качественные) заемщики, далее этот процесс развивается лавинообразно и качество заёмщиков снижается;

16

скоринг не защищает от заемщиков, сообщающих о себе частично недостоверные данные, причем не для того чтобы обмануть банк, а просто, не умея рассчитать свои финансовые возможности;

выявляет мошенников лишь формально (например, использование одного и того же паспорта при неоднократном получении кредита);

разработка, внедрение, обслуживание скоринговых систем, содержащих централизованные базы данных, требует высоких трудозатрат, что значительно снижает рентабельность бизнеса;

определение оценивающих признаков производится только на базе информации о тех клиентах, которым банк уже предоставил кредит, и неизвестно, сколько клиентов упустил банк;

массовая недостоверность заявленных данных, например, рекомендации приоритета оценки заёмщика по финансовым документам, достаточно затруднительно на данный момент, то есть должен быть учтен каждый из источников дохода, в том числе и по величине, степени надежности источника, ожидаемой будущей тенденции изменения доходов.

Вышеперечисленные недостатки обуславливают повсеместно возникающую проблему – «казус заёмщика» [36, 58, 63, 84, 91, 108, 124, 125, 135]. Разработчики скоринговых продуктов заявляют, например, что в одном случае «идеальным» КЗ является женатый мужчина 30 лет, имеющий одного ребенка и т.п. В другом случае, отмечая переоценку своих сил, свойственную мужчинам в этом возрасте, тот же мужчина получает значительно худшую оценку надежности, нежели женщина того же возраста с двумя детьми. В различных статьях приводится множество аналогичных примеров. Это позволяет сделать вывод о необходимости уменьшить неопределенность самого процесса кредитного скоринга посредством выявления более актуальных признаков кредитоспособности заёмщика.

Анализ существующих анкет позволяет сделать вывод о том, что банки, осознавая возможности массовой недостоверности заявленных данных, положенных в основу анкет используют лишь минимум вопросов, оставляя многие поля анкет лишь для необязательного дозаявления, которые не играют роли при принятии решения о выдаче кредита.

Основная проблема современных скоринговых систем, заявленная многими авторами [36, 58, 63, 84, 91, 108, 124, 125, 135 и др.], в опре-

17

делении признаков, которые следует включать в скоринговую модель для определения надежности или ненадежности заемщика.

Многие эксперты отмечают, что нужны более тонкие и точные механизмы оценки. Скоринг, по сути, на данный момент в России имеет явно дискриминационный характер, т.е. опираясь на скоринговую оценку, банки продолжают перекладывать большую часть риска на «хороших» заёмщиков, перекладывая на них как свою долю ответственности, так и ответственность «плохих» заёмщиков. Следует отметить точку зрения большинства банковских аналитиков о необходимости более глубокой детализация в скоринге [108, 123, 153,158 и

др.].

В западной банковской практике риски, связанные с возвратностью кредитных средств, определяются исходя из оценки кредитоспособности соискателя, что отлично от оценки его платежеспособ-

ности.

Кредитоспособность трактуется как желание, соединенное с возможностью своевременно погасить выданное обязательство, иными словами, насколько клиент creditworthy, т. е. насколько он «достоин» кредита (иначе «кредитоспособный»).

Необходимо учитывать риски, связанные с сознательным уклонением от возвращения банку долгов, когда «человек сам себе позволяет не платить по кредиту» [4, 37, 86, 114, 128, 141]. В мировой практике это называется оценкой оппортунистического поведения как степени надежности и обязательности клиента.

Практика показывает существенное и систематическое отличие человеческих решений, основанных на субъективных эвристиках, от решений, основанных на оптимальном и рациональном выборе. В идеологию скоринга необходимо закладывать социальнопсихологические подходы.

Исходя из определения риска как степени вероятности невозврата кредита, процентов по нему или задержки выплат, которая может привести к существенным финансовым потерям со стороны кредитора, можно выделить несколько способов оценки риска.

Методики оценки кредитного риска базируется на ряде общих принципов, что позволяет их сгруппировать в определенные категории. В различных работах [80, 124, 51] анализируются в основном следующие методики: методика Центрального банка и методы, предложенные Базельским комитетом по банковскому надзору.

18

Метод Центрального банка. Деятельность кредитных организаций регламентируется рядом нормативно-правовых документов. Самым распространенным методом оценки кредитных рисков в российских банках является нормативный метод [111, 112, 113, 142], соответствующий инструкции Центрального банка России от 30.06.1997 № 62(а) «О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам».

Для целей оценки риска по ссудам определяются критерии её обеспеченности. Качество обеспечения определяется рыночной стоимостью предметов залога и степенью их ликвидности. Реальная рыночная стоимость предметов залога определяется на момент оценки риска по конкретной ссуде. При определении рыночной стоимости залога принимается во внимание информация о фактическом и перспективном состоянии конъюнктуры рынка по видам имущества, предоставленного в залог, а также динамика цен.

Методика ЦБ РФ по оценке кредитного риска основана на доступной для банков информации о КЗ и проста в практике исполнения. В то же время, она содержит в себе достаточную степень неопределенности, связанную с нечеткостью критериев, используемых при оценке залога, а также с недостаточно прозрачной процедурой оценки залога.

Методики Базельского соглашения [51, 110]. В 2004 г. Базельский комитет по банковскому надзору утвердил новый свод нормативов для финансовых организаций, известный как Базель-2, который заменит действующее на данный момент Базельское соглашение, принятое в 1998 г. Выполнение этих нормативов обязательно в Европейском союзе.

Главная цель соглашения – повышение качества управления рисками. Необходимо отметить следующие основные нововведения Ба- зеля-2:

создание более чувствительной к рискам системы взвешенного расчета регулятивного капитала, основанной, по возможности, на количественных оценках рисков, проведенных самими банками;

более широкое признание инструментов снижения кредитных рисков;

новые требования к капиталу под операционный риск;

расширение роли органов надзора;

всестороннее раскрытие информации и методологии банками.

19