1.4 Методи оцінки кредитоспроможності позичальника

Розмаїття визначень кредитоспроможності позичальника і складність її оцінки зумовлюють застосування безлічі підходів до вирішення цієї проблеми.

Є різні способи оцінки кредитоспроможності. Усі вони взаємно доповнює одне одного. Якщо, наприклад, аналіз цільового ризику дозволяє оцінити кредитоспроможність клієнти на момент здійснення операції лише з базі однієї позичкової операції, то система фінансових коефіцієнтів прогнозує ризик, із урахуванням сукупного боргу, середніх стандартів, що склалися, і тенденцій.

Аналіз грошового потоку клієнта як оцінює загалом кредитоспроможність клієнта, а й показує цій основі граничні розміри нових позичок, і навіть слабких місць управління підприємством, у тому числі можуть випливати умови її кредитування тощо.

Розглянемо детальніше окремі.

Метод оцінки кредитоспроможності позичальника з урахуванням системи фінансових коефіцієнтів, визначених по балансовими формам.

У світовій практиці застосовуються 5 груп таких коефіцієнтів:

а) коефіцієнти ліквідності;

б) коефіцієнти ефективності;

в) коефіцієнти фінансовоголевериджа;

р) коефіцієнти прибутковості;

буд) коефіцієнти обслуговування боргу.

Цей метод, власне, лише у різного рівня вибірковості фінансових коефіцієнтів використовує, напевно, будь-яка сучасна методику оцінки кредитоспроможності позичальника. Після цього викладі докладніше зупинимося на її моментах. Позичальники поділяються сталася на кілька груп, і кредитуються банком з урахуванням номери групи позичальника і через специфіку галузі.

Розрахунок таких коефіцієнтів у поступовій динаміці може дати комплексне відбиток стану речей позичальника, але, оскільки в оцінці кредитоспроможності передбачається посилання відповідних показників у майбутнє, то цьому сенсі, метод доцільно доповнювати прогнозними оцінками фахівців.

У зарубіжній практиці комерційних банків вибирають коефіцієнти для практичного використання, вирішують питання про особливості методології їх розрахунку. Далі коефіцієнти входять у стандартні бланки звітності клієнтів, тобто розраховуються клієнтами. Працівники банку своїми методами перевіряють "логіку звіту", правильність розрахованихкоеффициентов[20].

Метод оцінки кредитоспроможності позичальника з урахуванням розрахунку фінансових коефіцієнтів.

На відміну від попереднього, даний метод орієнтує банк розглядати не процес здійснення діяльності, а лише фінансовий результат, оскільки у остаточному підсумку важливо реальне повернення кредиту. Схематично даний метод можна як таблиці.

Таблиця 1.2 – Метод оцінки кредитоспроможності позичальника з урахуванням розрахунку фінансових коефіцієнтів

Аналітичний рахунок результатів	Метод визначення
1. Виручка від (У від РП)	(стор. 010 ф. №2)
2. Валовий комерційний дохід (маржа) (ВКД)	У від РП – Вартість придбаних товарно-матеріальних цінностей та готовою продукції
3.Добавленная вартість (ДВ)	ВКД – Експлуатаційні витрати
4. Валовий експлуатаційний дохід (ЗЕД)	ДВ - Витрати - Податки на - Оплата зарплату зарплату відпусток
5. Валовий експлуатаційний результат (ПЕВ)	Оплата Прибуток відвкл Відрахування ЗЕД- відсотків + коштів - до пайового фонду за кредит до інших ризику
6. Прибуток, яка залишається у розпорядженні підприємства (РП)	ПЕВ - Прибуток, розподілена – Податок на між працівниками прибуток
7. Торішній чистий прибуток (ПП)	РП + Випадкові доходи - Амортизація (витрати) нерухомості

Отже, орієнтуючись те що, аби побачити результат фінансово-господарську діяльність позичальника, банк цим стимулює його за зростання таких показників як валовий комерційний прибуток або чистий прибуток. Слід побачити, що абсолютні показники інформацією як про масштаби прибутку, а й розмірі основних невиробничих фондів (амортизація нерухомості), кількості акціонерів (прибуток розподіляється між працівниками), розмірі ризику (відрахування до пайового фонду ризику), загального розміру позичкових коштів (сплата відсотків за кредит), а розрахунок відносних показників здатний навіть поглибити даний аналіз політики та здійснити міжгосподарські порівняння.

Метод оцінки кредитоспроможності з урахуванням аналізу грошових потоків.

Недоліки вищезгаданих способів певною мірою може бути подолані, якщо визначати коефіцієнти спираючись на дані про обороти ліквідних коштів, запасах та проведення короткострокових боргових зобов'язань. За правильної ув'язці відповідних оборотів оцінки кредитоспроможності стануть надійніше. Реалізовано такий, то, можливо через аналіз грошових потоків клієнта, саме через визначення чистого сальдо різних його надходжень і витрат за певного періоду (складання припливу та відтоку коштів). Отже, грошові потоки визначає здатність підприємства покривати свої витрати і погашати заборгованість власнимиресурсами[28].

Таблиця 1.3 – Здатність підприємства покривати свої витрати і погашати заборгованість власними ресурсами

Показники	Притік (надходження)	Відтік (витрачання)
вартість рахунку активів	зменшення	збільшення
зобов'язання	збільшення	зменшення
кошти	збільшення	зменшення

Різниця між припливом і відпливом коштів визначає величину загального грошового потоку (>ОДП).

Для аналізу грошового потоку беруться, зазвичай, дані принаймні за 3 останніх років. Якщо клієнт мав стійке перевищення припливу над відпливом, це свідчить про його фінансової стійкості – кредитоспроможності.Колебание величиниОДП (короткочасні перевищення відпливу над припливом) говорить про нижчому рейтингу клієнта. Систематичне перевищення відпливу над припливом коштів характеризує клієнта якнекредитоспособного. Позитивна середній розмірОДП (перевищення припливу над відпливом), що склалася, можна використовувати як краю видачі нових позичок, тобто показує, у якому розмірі клієнт може погашати у період боргові зобов'язання.

З співвідношення величиниОДП та розміру боргових зобов'язань клієнта, визначається її клас кредитоспроможності. Нормативні співвідношення такі:

а) I клас – 0,75;

б) II клас – 0,30;

в) III клас – 0,25;

р)IV,V клас -0,2;

буд) VI клас - 0,15.

Аналіз грошового потоку дозволяє зробити висновок про слабкі сторони управління підприємством. Наприклад, відтік коштів може бути зв'язаний з міським управлінням запасами, розрахунками (дебітори і кредитори), фінансовими платежами (податки, відсотки, дивіденди). Виявлені результати аналізу йдуть на розробки умов кредитування.

Аби вирішити питання доцільність видачі і розмірі позички на щодо термін аналіз грошового потоку робиться як з урахуванням фактичних даних за минулі періоди, а й прогнозних даних на запланований період.

Перші йдуть на оцінки других (основу прогнозу величин окремих елементів припливу та відтоку коштів лежать їх фактичні значення минулі періоди і плановані темпи приросту виручки від). Описаний метод аналізу грошового потоку називається непрямим.

Метод оцінки кредитоспроможності з урахуванням аналізу ділового ризику.

Діловий ризик пов'язані з переривчастої кругообігу фондів, можливістю не завершити ефективно цей круговорот. Аналіз такого ризику дозволяє прогнозувати достатність джерел погашення позики. Цим він доповнює способи оцінки кредитоспроможності клієнтів банку.

Чинники ділового ризику пов'язані з окремими стадіями круговороту фондів. Набір цих факторів то, можливо представлений в такий спосіб:

а) надійність постачальників;

б)диверсификованность постачальників;

в) сезонність поставок. Тривалість зберігання сировини й матеріалів (чи є товарскоропортящимся);

р) наявність складських приміщень та потреба у них;

буд) порядок придбання сировини й матеріалів (у виробника чи через посередника);

е) чинники екології;

ж) мода сировини і матеріалів;

із) рівень ціни цінності, які купуватися, та його транспортування (доступність цін для позичальника, небезпека підвищення цін);

і) відповідність транспортування характеру вантажу;

до) ризик запровадження обмежень на вивезення і ввезення імпортної сировини й матеріалів.

Діловий ризик пов'язаний і з вадами законодавчої підстави здійснення операції, яка кредитується, і навіть зі специфікою галузі позичальника. Необхідно враховувати впливом геть розвиток цієї галузі альтернативних галузей, систематичного ризику, проти економікою у цілому, схильність галузі до циклічності попиту, сталість успіхів у діяльності галузі й таке інше.

Більшість перелічених чинників може бути формалізовані, тобто їм можуть бути розроблені бальні оцінки. Залежно кількості врахованих факторів, і прийнятої шкали розробляється таблиця визначення класу кредитоспроможності позичальника з урахуванням ділового ризику.

Таблиця 1.4 – Прогнозні методи оцінки кредитоспроможності

Можливість ризику	Бали	Клас кредитоспроможності
>1.Нерискованная операція >2.Минимальний ризик >3.Средний ризик >4.Високий ризик >5.Полний ризик	понад сотню 80-100 50-79 30-49 0-29	I II III IV V

Більшість використовуваних методів оцінки кредитоспроможності повернутим на аналіз минулого стану позичальника. Проте, щодо кредитоспроможності часто кажуть щодо поточної, йдеться про майбутньої, платоспроможності підприємства.

Як додаткові методи оцінки кредитоспроможності можна використовувати різні методи прогнозування можливого банкрутства підприємств. Для експрес-аналізу потреба у застосуванні різноманітних прийомів і методів прогнозування відпадає, тому зупинимося на 3 основних:

> розрахунок індексу кредитоспроможності;

> використання системи формалізованих інеформализированних критеріїв;

> прогнозування показників платоспроможності. Розглянемо їх докладніше.

Запропонований ще 1968 року індекс кредитоспроможності відомим західним економістом Є.Альтманом було споруджено з допомогою апарату мультиплікативногодискриминатного аналізу, що дозволяє то першому наближенні розділити все господарюючі суб'єкти на потенційних чи банкрутів. У цілому нині, індекс кредитоспроможності (Z) має вигляд:

 (1.1)

де показники К1,К2,КЗ,К4,К5 розраховуються за такими алгоритмам:

 , (1.2)

, (1.3)

, (1.4)

, (1.5)

 (1.6)

Критичний значення індексу Z становить 2,675. Це дозволяє провести межа між підприємствами і пропозицією висловити думка про можливостях у майбутньому (2-3 року) банкрутства одних (>Z<2,675) і стійке фінансове становище інших (>Z>2,675).

Метод оцінки кредитоспроможності позичальника – фізичної особи.

Для оцінки кредитоспроможності позичальника — фізичної особи банки визначають перелік показників і ставлятькритериальние значення залежність від виду кредиту (для закупівлі чи будівництво житла, придбання транспортних засобів, товарів тривалого користування, інші потреби), його обсягу й терміну, виду забезпечення (застави), за кредитами.

Оцінка кредитоспроможності позичальника — фізичної особи з урахуванням кількісних показників (економічна кредитоспроможність) і якісних характеристик (особиста кредитоспроможність) позичальника, що підтверджено відповідними документами ірасчетами[17].

До основним кількісних показників оцінки фінансового становища позичальника — фізичної особи, зокрема, належать:

> сукупний чистий прибуток (щомісячні очікувані сукупні доходи, зменшені на сукупні витрати й інвестиційні зобов'язання) і прогноз у майбутнє;

> нагромадження на рахунках банку (інформація надається за бажанню позичальника);

> коефіцієнти, які характеризують поточну платоспроможність позичальника і фінансові можливості виконати зобов'язання в за кредитною угодою;

> забезпечення кредиту (заставу рухомого і нерухомого майна, наявність страхового поліса, можливість передачі права власності, на об'єкт кредитування — житло, автотранспорт тощо) та її ліквідність.

Оцінка поточної платоспроможності позичальника можна проводити за такими показниками:

1. КоефіцієнтРТI (>Рауmant-tо-ІnсоmеRаtіо) платіж до прибутку, який розраховується так:

, (1.7)

де ПК_>щ — сума щомісячних платежів з кредиту, що містить суму внеску по основному боргу, відсотки, й комісію з кредиту та інші платежів до відповідність до умовами кредитного договору;

Д_>щ – сума щомісячних доходів фізичної особи, що визначається виходячи з розміру зарплати з відрахуванням податків, розміру допомоги на дітей, розміру пенсії та й інших доходів. Підтвердженням доходів клієнта може бути податкові декларації попереднього періоду, довідка з місця роботи отримані доходах й інші документи.

ПоказникиРTI нічого не винні перевищувати:

> для кредитів на національної валюти при доході у національній валюті 40 %;

> для кредитів на національної валюти при доході в іноземній валюті 45 %;

> для кредитів на іноземній валюті при доході в іноземній валюті 40 %;

> для кредитів на іноземній валюті при доході у національній валюті 30 %.

2. КоефіцієнтOTI (>Оbligations-tо-ІnсоmеRаtіо) зобов'язання до прибутку, який розраховується так:

, (1.8)

де П_>щ — сума всіх щомісячних платежів позичальника, що складається з поточних витрат фізичної особи, внесків пострахованиям, квартирної плати й на інших витрат.

ПоказникиOTI нічого не винні перевищувати:

> для кредитів на національної валюти при доході у національній валюті 50 %;

> для кредитів на національної валюти при доході в іноземній валюті 55 %;

> для кредитів на іноземній валюті при доході в іноземній валюті 50 %;

> для кредитів на іноземній валюті при доході у національній валюті 40 %.

3. Коефіцієнт платоспроможності позичальника — фізичної особи (КП_>фо) визначається за такою формулою:

, (1.9)

Значення коефіцієнта платоспроможності має перевищувати 1.

До якісним характеристикам позичальника – фізичної особи належать:

> загальне матеріальне становище клієнта (наявність майна, і копій відповідних документів, які підтверджують право власності, повинно бути засвідчені у порядку);

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

> вік клієнта;

> кредитна історія (інтенсивність користування банківськимикредитами/гарантиями у минулому, своєчасність погашення заборгованості та відсотків за кредитами).

Під час оцінки кредитоспроможності позичальників – фізичних осіб, які отримують кредит як підприємці, повинні враховуватися також відповідні показники, які для юридичних, зокрема:

> менеджмент (рівень менеджменту, ділова репутація та зв'язку в діловому оточенні, готовність і можливість позичальника нести відповідальність у виконанні кредитних зобов'язань та іншого подібного начиння);

> чинники ринку (вид галузі, оцінка привабливостітоваров/услуг, якіизготовляются/предоставляются позичальнику; ринок такихтоваров/услуг, рівень конкурентоспроможності, тривалість діяльності на конкретному ринку, тощо);

> прогноз руху грошових потоків (співвідношення власного капіталу та розміру кредиту, співвідношення грошових оборотів протягом місяця та незначною сумою кредиту та іншого подібного начиння).

У процесі оцінки кредитоспроможності позичальника здійснюється розрахунок ліміту кредитування, який складають з сумою кредиту, яку запитує позичальник. Що стосується, якщо розрахунковий ліміт кредитування менше суми кредиту, яку запитує позичальник, їй пропонується змінити умови її кредитування:

> збільшити термін користування кредитом;

> зменшити суму та інших.

За результатами оцінки кредитоспроможності залежно від значення комплексної рейтингової оцінки банк відносить позичальника фізична особа до якогось класу "А", "Б", "У", "Р" чи "Д", та приймає рішення про видання кредиту (табл. 1.5). Однією з перспективних напрямів оцінки кредитоспроможності позичальника фізичної особи є використання системи кредитногоскоринга, що базується на бальної оцінці чинників кредитногориска[28].

>Скоринг є математичної чи статистичної моделлю, з допомогою чим основі кредитної історії "минулих" клієнтів банк намагається визначити, де гарантія те, що конкретний потенційний позичальник поверне кредит у визначений термін.

>Скоринг використовується переважно під час кредитування фізичних осіб, особливо в видачі споживчих кредитів, не забезпечених запорукою.

Основне завданняскоринга у тому, аби з'ясувати як, спроможний клієнт чи виплатить кредит, а й ступінь надійності і обов'язковості клієнта (таблиця 1.5).

Таблиця 1.5 – Визначення класу позичальника — фізичної особи за результатами оцінки його фінансового становища.

Клас позичальника	Комплексна рейтингова оцінка, бали	Характеристика
1	2	3
"А"	25—35	Фінансова діяльність дуже хороша (кредити з мінімальним ризиком)
"Б"	19—24	Фінансова діяльність хороша (кредити із невисоким ризиком)
"У"	15—18	Фінансова діяльність задовільна (кредити із середнім ризиком)
"Р"	11—14	Фінансова діяльність погана (кредити з великим ризиком)
"Д"	До 10	Фінансова діяльність збиткова (кредити із максимальним ризиком)

У спрощеному виглядіскоринговая модель становить зважену суму певних банком характеристик.

Перелік характеристик з метою оцінки рівня кредитного ризику позичальника — фізичної особи визначається банком самостійно. Найчастіше використовують такі характеристики, як вік, кількістьдетей/иждивенцев, професія, чистий прибуток, додатковий прибуток на сім'ю, тривалість роботи з останнє місце роботи, тривалість клієнтських відносин із банком, наявність рахунки та інших. Та насамперед кредитнийскоринг враховує такі параметри, як погашення позичальником заборгованості минулому, поточний рівень заборгованості, тривалість кредитної історії та інші.

Результатомскоринга є розрахований інтегральним показником (>sсоrе), який обчислюється як сума певних характеристик з різнимивзвешивающими коефіцієнтами. Що значення інтегрального показника, тим більша надійність клієнта. Відповідно до значенням інтегрального показника банк може впорядкувати перелік своїм клієнтам за рівнем зростання кредитоспроможності.

>Интегральний показник кожного клієнта порівнюється зі якимось числовим порогом чи лінією поділу, що, власне, є лінією беззбитковості і розраховується з того, як у середньому необхідно клієнтів, які сплачують вчасно, у тому, щоб компенсувати втрати від непогашення одного кредиту. Клієнтам з інтегральним показником вище лінії видається кредит, клієнтам з інтегральним показником нижче лінії — немає.

Впровадження кредитногоскоринга в практичну діяльність вітчизняних банків можна буде:

> збільшити ефективність управління кредитним портфелем банку виходячи з прийняття зважених і економічно обгрунтованих рішень;

> знизити операційні витрати завдяки економії робочого дня працівників кредитного відділу, що у порівнянні із традиційною аналізом кредитної заявки знижується кількість документації, яка обробляється;

> використовувати якісно "нові системи прийняття прийняття рішень щодо видачі кредиту та вдосконалення моделей кредитування.

Останнім часомскоринг стає дедалі популярним лише у час оцінки кредитного ризику, а й у інших галузях: при маркетинговому дослідженні (визначення ймовірності, саме ця група клієнтів користуватиметься цим виглядом продукції); працювати з боржниками (визначення найефективнішого методу відшкодування збитків); виявленні шахрайства з кредитними картками; визначенні ймовірності, що тут клієнта може можливість перейти до конкурентові та інших. Банки дедалі частіше звертаються технологією "швидкої оцінки" як під час видачі споживчих кредитів, а й за кредитуванні малого бізнесу. Для проведенняскоринга у разі необхідний мінімальний пакет документів, а рішення про видання кредиту приймається після аналізу основних даних про бізнес клієнта. Зазвичай, це відомостей про обсязі доходу реалізації продукції (робіт, послуг), кількість торгових місць, торгову площа цих об'єктів, і навіть особисте майні власника бізнесу.

Банки України надання кредитів по більшу частину позичальникам, які належать до класам "А", "Б" і "У".Заемщикам, котрі за результатами оцінки фінансового становища потрапили До класам "Р" чи "Д", кредити видають у випадках, наприклад, для рефінансування вже виданого раніше кредиту, для реалізацію програми санації підприємства-позичальника або за умови наявності високоліквідного забезпечення й іншіподобное[26].

Методологія побудовискорингових систем.

Методи і, які у основіскорингових систем, дуже різні. До основним знаним громадським і які у час методам можна віднести такі:

1. Лінійнийдискриминантний аналіз.

>Дискриминантний аналіз – це розділ математичної статистики, змістом якого є розробляються методи вирішення завдань розрізнення (дискримінації) об'єктів спостереження за ознаками. Що стосуєтьсяскорингу об'єкти спостереження – це з про потенційномузаемщике, ознаки – характеристики (чинники).Дискриминируются позичальники на два класу:кредитоспособние інекредитоспособние. Процедуридискриминантного аналізу можна розділити на дві групи. Перша група процедур варта описи (інтерпретації) різницю між існуючими класами, друга – щодо класифікації нових об'єктів у випадках, коли невідомо заздалегідь, до якого з існуючих класів це стосується.

Нехай є чимало об'єктів спостереження (кредитних договорів із даними по позичальникам і результатом – кредит погашений належним чином чи мали місце проблеми). Кожна одиниця спостереження характеризується кількома чинниками (перемінними):xij – значенняj-й перемінної уi-го об'єкта, при і =1...N; j =1...p. Усі безліч об'єктів розбите сталася на кілька підмножин (дві, і більш), чи класів. З кожного підмножини узята вибірка обсягомnk, деk – номер підмножини (класу) при до =l...g. Ознаки, що використовуються здобуття права відрізняти один клас (підмножина) від іншого, називаютьсядискриминантними перемінними (>предикторами). Кожна з цих змінних повинна вимірюватися або заинтервальной шкалою, або за шкалою відносин.

>Интервальная шкала дозволяє кількісно описати різницю між властивостями об'єктів. Для завдання шкали встановлюються довільна точку відліку і одиниця виміру. Прикладами таких шкал є вік позичальника, рівень її середньомісячного доходу протягом останніх 6 місяців, і т.д.

Шкала відносин – окреме питанняинтервальной шкали. Вона дозволяє співвідноситикатегоризированниепредиктори. Теоретично числодискриминантних змінних необмежена, але практично їх вибір складає підставі змістовного аналізу вихідної інформації та відповідних статистичних процедур оцінки вкладу кожного предиктора у процес формування виважених рішень за класифікацією. Кількість об'єктів спостереження повинна перевищувати числодискриминантних змінних принаймні на два, тобтоp < N.Дискриминантние перемінні повинні прагнути бути лінійно незалежними. Ще однією припущенням придискриминантном аналізі є нормальність закону розподілу багатовимірної величини, тобто кожна гілкадискриминантних змінних всередині кожної з аналізованих класів мусить бути підпорядкована нормальному закону розподілу. Що стосується коли реальну картину в вибіркових сукупностях відрізняється від висунутих передумов, слід вирішувати питання доцільності використання процедурдискриминантного аналізу для класифікації нових спостережень, бо за цьому не можуть розрахунки кожного критерію класифікації.Линейнаядискриминантная функція має вигляд:

>D(X) = w₀ + w₁x₁ + w₂x₂ +... + w_n x_n, (1.10)

де w_і- коефіцієнти.

Для випадку дискримінації на два класу вирішальне правило виглядає так: якщоD(X) <= 0, об'єкт Х належить до 1-му класу, якщоD(X) >= 0, - до 2-го.

Слід зазначити, щодискриминантний аналіз є дуже грубим і наближеним методом дляскоринга з зроблених припущень і лінійності самоїдискриминантной функції. Проте цей метод важливий на початку розробкискорингових систем з метою оцінки важливості ("просіювання")предикторов.

2.Многофакторная логістична регресія.

Логіка побудови рівняння логістичній регресії аналогічна побудові лінійноїдискриминантной функції:

>log(p/(1-p)) = w₀ + w₁x₁ + w₂x₂ + ... + w_nx_n, (1.11)

де р – ймовірність дефолту (неповернення кредиту),

w – вагові коефіцієнти,

x – характеристики клієнта.

Через війну розпізнавання чи класифікації по висунутій об'єкту – потенційному позичальнику рівняння логістичній регресії дає оцінку ймовірності дефолту (неповернення) кредиту. Якщо розробникамискоринговой системи заздалегідь встановлено певне граничне значення цієї ймовірності потреби ділити двох класів об'єктів (наприклад, "надійний позичальник" і "проблемний позичальник"), цю конструкцію зможе в автоматичному режимі формувати висновок про допустимості чи неприпустимість видачі кредиту. Усі регресивні методи чутливі до кореляції між характеристиками, у моделі повинно бути сильнокоррелированних незалежних змінних.

3. Дерева рішень.

У методі дерев рішень сегментація (класифікація) об'єктів здійснюється шляхом послідовного роздрібнення факторного простору Х₁, Х₂,..., X_>m на вкладені прямокутні області. Перший крок – поділ з самого значимого чиннику (характеристиці). Наступні кроки – повторення процедури до того часу, поки що ніякої варіант наступної сегментації дасть значимого різницю між співвідношенням об'єктів різних класів проти отриманими раніше сегментами. Кількість розгалужень, чинники, з яких вузлах дерева рішень здійснюється галуження, і пороговими значеннями чинників в вузлах дерева рішень визначаються методі автоматично.

4.Нейронние мережі.

Ідея нейронних мереж виникла результаті спроб змоделювати поведінка живих істот, сприймають дії зовнішнього середовища й учнів з власного досвіду.Нейронние мережі дають на навчальною вибірці об'єктів (масиву даних із позичальникам з заплющеними кредитними договорами і з заздалегідь відомим результатом погашення кредиту) конструювати структуру, що складається з нейронів і зв'язків і призначену для віднесення висунутого об'єкта (потенційного позичальника) до жодного з вищезгаданих класів ("надійні позичальники" чи "проблемні позичальники"). Що стосуєтьсяскоринговим системамнейросеть сприймається як чорна скринька, зміст якого (нейрони, кількість верств нейронів, розташування нейронів по верствам, вагу нейронів тощо.) немає будь-якої значеннєвий трактування чи явного сенсу.

5. Метод мінімізації структурного ризику У.Вапника

Цей метод є основою запропонованого російському ринку програмного продукту поскорингуKXEN. Вочевидь, найкращою вирішальної функцією буде функція,минимизирующая рівень помилки класифікації (очікуваний ризик). Проте безпосередньо, лише з навчальною вибірці, оцінити очікуваний ризик неможливо. Якщо розмірність простору функційf(X; a) (своєрідна оцінка складності сімейства функцій, серед яких шукається оптимальна вирішальна функція) обмежена, вона може бути отримана оцінка понад очікуване ризику. Очікуваний ризик сприймається як сума двох ризиків: емпіричного (рівень помилок класифікації на навчальною вибірці) і ризику використання простору функційf(X; a) розмірності (N) (міра помилок класифікації внаслідок неповноти (з погляду завдань класифікації) простору функційf(X; a)). Принцип мінімізації структурного ризику, запропонований У.Вапником, полягає у виборі такого сімейства вирішальних функцій і перебування у тому сімействі такий оптимальної вирішальної функції, яка задовільно класифікує об'єкти навчальною вибірки не є надмірно складної (має великуразмерность)[10].

Програмні продукти.

Огляд компаній, що реалізуютьскоринговие системи вітчизняному ринку, та його програмних продуктів (CreditScoringSolution,EGARApplicationScoring, автоматизовану системуРОСНО з наданняпредстраховой експертизи,dm-Score,Deductor,KXEN, ">Франклин&Грант. Фінанси і аналітика",ForecsysScoringPilot та інших.) показує, що програмного забезпечення перебуває на стадії формування та розвитку. У цьому більшість постачальників програмного забезпечення сховані деталей алгоритмівскоринга, що у основі запропонованих продуктів. Не понад десять% банків час використовують купленіскоринговие системи. Одне слово, перспективи на шляху зростання цього ринку дуже великі.

Жоднаприобретаемаяскоринговая система, зазвичай, непридатна для практичного використання без попередньої "настройки". Суть такий настройки у тому, щоб у наявних проблем банку даних (навчальна вибірка) по закритим кредитах (з вагомим ім'ям результатом погашення) провести настроюванняскоринговой системи, що включає, зокрема, відбір найвагоміших (у складі наявних) характеристик потенційного позичальника, вирішення завданьскоринга. Практика показує, такий набір характеристик істотно відрізняється як до різних країн Західної Європи, але й різних регіонах однієї країни (наприклад, Москви й малих міст з чисельністю населення до 100 тис. людина). Так було в кількох регіонах для малих міст однією з найважливіших характеристик позичальника нерідко виступає місце праці та термін роботи з якомусьградообразующем підприємстві. Для найбільших міст країни даний чинник може і не визначальним. Це означає, щомногофилиальние банки, які здійснюють кредитування різних регіонах країни, будуть змушені перевіряти надстройкускорингових систем кожному за філії чи груп філій. Інакше висловлюючись, вмногофилиальних банках може з'явитися ситуація, як у різних філіях функціонують різні версіїскоринговой системи. Понад те, і стала модифікація (відновлення)скоринговой системи повинно бути диференційовано у межах філій і груп філій.

Оцінка ефективностіскоринговой системи.

Зрозуміло, представлений огляд напрямів, методів розробкискорингових систем та програмного забезпечення далеко не вичерпаний і закінченим. Актуальність, складність і значимість самого процесускоринга стимулюватимуть модернізацію відомих методів й розробку методів і підходів. Проте для банків як із розробці власнихскорингових систем, і для придбання систем, запропонованих над ринком, є важливим оцінити ефективністьскоринговой системи. Методологія її побудови обумовлює ймовірність помилок, що визначає зрештою ефективність системи. Більше точно ефективністьскоринговой системи можна оцінити з позиції ймовірності помилок 1-го і другого роду:

> помилка 1-го роду: кредитоспроможний позичальник кваліфікуєтьсяскоринговой системою якнекредитоспособний;

> помилка 2-го роду:некредитоспособний позичальник кваліфікуєтьсяскоринговой системою як розчиняючий.

Вочевидь, що помилки 2-го роду є фатальними з погляду кредитного ризику, а помилки 1-го роду характеризують упущені ринкові спроби з кредитування фізичних осіб. Співвідношення цих помилок не завжди однаковий в різнихскорингових систем. Під час ухвалення рішення про купівлю чи впровадженніскоринговой системи (незалежно від глибини і нестандартності теоретичних обгрунтувань методів, у яких вона базується) необхідно оцінити ефективність останньої. Зазвичай це удвічі етапу:

але в навчальною вибірці проводиться настроюванняскоринговой системи. Слід зазначити, що з формуванні навчальною вибірки співвідношення числа погашених вчасно і проблемних кредитів має відповідати реальному співвідношенню в останній період (рік чи півріччя).

б) на контрольної вибірці (дані цієї вибірки не використовувалися при настроюванні системискоринга) здійснюється оцінка помилок 1-го і другого роду.

За результатами другого етапу приймають рішення про прийнятностіскоринговой системи запровадження з вимог, встановлених банком для рівнів помилок 1-го і другого роду. Тут зустрічаються ситуації, коли необхідно порівнювати поточний рівень простроченої заборгованості з потенційними можливостями, наданимискоринговой системою. Нехай, наприклад, поточний рівень простроченої боргу роздрібному портфелю становить 4%. Рівні помилок 1-го і другого родускоринговой системи, оцінені по контрольної вибірці, становлять 6 і п'яти% відповідно. Чи є у разі впроваджуватискоринговую систему? Якщо головна мета – зниження кредитних ризиків, то, безумовно, стоїть. Схема використанняскоринговой системи буде така: за існуючими у банку (не враховуючискоринговой системи) критеріям здійснюється попередній відбір позичальників (1-ї крок процедури відбору). Рівень простроченої боргуотобранним в такий спосіб позичальникам можна оцінити на чотири%. Потім позичальник піддається оцінці із бокускоринговой системи (2-ї крок процедури відбору). За підсумками обох кроків процедури відбору рівень простроченої заборгованостіотобранном безлічі потенційних позичальників, визнаних кредитоспроможними, становитиме 0,2%, тобто частка проблемних кредитів на портфелі буде знижена із чотирьох% (до впровадженняскоринговой системи) до 0,2%. У цьому, проте, буде помилково відмовлено у наданні кредитів 6% від кількості які звернулися і результати минулих 1-ї крок процедури відбору приватних осіб. Під час ухвалення рішень необхідно оцінити й зважити прийнятні структуру і розподілу і рівні помилок 1-го і другого роду. У випадку найбільш наближених оцінок можна використовувати лінійна функція корисності виду:

U =S*х*(е₀ - е₂*>х*е₀) –М*х*е₁*>х*d, (1.12)

де P.S – обсяг кредитного портфеля;

e₀ – рівень простроченої боргу портфелю до впровадженняскоринговой системи;

e₁ – рівень помилок 1-го роду;

e₂ – рівень помилок 2-го роду;

М – кількість кредитів на портфелі;

>d – обсяг доходів за одним погашеному вчасно кредиту (у середньому портфелю).

Сенс функції U у тому, щоб оцінити в грошах баланс доходів (внаслідок зменшення частки простроченої заборгованості) і гіркоту втрат (внаслідок відмови кредитоспроможним позичальникам) від запровадженняскоринговой системи. Значення функції U має також аналізуватися що з розглядом цін (витрат за розробку) і витрат впровадження і актуалізаціюскоринговой системи. Конкретний вигляд і структура функції корисності буде вибиратися кожним банком з урахуванням власної ринкової стратегії та кредитної політики.

Ведучи мову про перспективи розвитку і впровадженняскорингових систем, необхідно констатувати, що цей напрям діяльності розвиватиметься паралельно з недостатнім розвитком системи бюро кредитних історій уживатискоринговие системи будуть уекспресс-кредитовании, а й в усіх проявах роздрібного кредитування як операціях, несучих кредитнийриск[13].

У розділі диплома ми розглянули теоретичні основи банківського кредитування, саме такі підрозділи:

> поняття і класифікація кредитів;

> принципи і правил кредитування;

> кредитоспроможність позичальника, як "економічне поняття;

> методи оцінки кредитоспроможності позичальника.

У підрозділі «Поняття і класифікація кредитів» було докладно розглянуто, що таке кредит і які види кредитів по класифікаційним ознаками видають у час банками.

У підрозділі «Принципи і правил кредитування» було розглянуто принципи кредитування, до яких належать:

> терміновість повернення;

> цільової характер;

> забезпеченість;

> платність кредиту.

Також було розглянуті основні правила кредитування і заборони про надання кредитів.

У підрозділі «>Кредитоспособность позичальника, як "економічне поняття» було докладно розглянуто поняття кредитоспроможності, і навіть ніж кредитоспроможність відрізняється від платоспроможності. Також було розглянуто поняття кредитоспроможності від імені різних економістів різних часів.

У підрозділі «Методи оцінки кредитоспроможності» були докладно розглянуті такі методи:

> метод оцінки кредитоспроможності позичальника з урахуванням системи фінансових коефіцієнтів, визначених по балансовими формам;

> метод оцінки кредитоспроможності позичальника з урахуванням розрахунку фінансових коефіцієнтів;

> метод оцінки кредитоспроможності з урахуванням аналізу грошових потоків;

> метод оцінки кредитоспроможності з урахуванням аналізу ділового ризику;

> метод оцінки кредитоспроможності позичальника – фізичної особи.

Також у цьому питанні розглянутоскоринговий метод кредитування фізичних осіб, і навіть методологія побудовискорингових систем, до основним методам ставляться:

> лінійнийдискриминантний аналіз;

>многофакторная логістична регресія;

> дерева рішень;

>нейронние мережі;

> метод мінімізації структурного ризику У.Вапника.