Скоринговые методики, используемые коммерческими банками при определении кредитоспособности физических лиц и субъектов малого и среднего предпринимательства (на материалах российских коммерческих банков)

Анализ кредитоспособности проводится банками, выдающими кредиты, и организациями, стремящимися их получить. Целью анализа кредитоспособности заемщика является комплексное изучение его деятельности и получение объективной оценки возможности возврата предоставленных ему ссуд. При этом необходимо отметить, что в настоящее время отсутствует единая методика определения кредитоспособности заемщика, каждая кредитная организация оценивает кредитоспособность заемщика самостоятельно и соразмерно риску, который готова понести при выдаче кредита. Скоринговая модель основывается на целостной системе показателей, на основе которых заемщик относится к определенному классу, показывающего уровень риска его банкротства и оценки платежеспособности. Скоринговые модели применяются банковскими организациями как для кредитования физических, так и юридических лиц.

---

Мы делаем срочные курсовые работы на заказ в Томске , заполняйте форму на сайте.

---

. Однако более существенное развитие получило именно кредитование физических лиц на небольшие суммы. В первую очередь это связано с тем, что потребительское кредитование осуществляется в сжатые сроки, соответственно появляется необходимость в способах оценки кредитоспособности, которые могут быстро и с относительно высокой точностью выполнить данную задачу. Актуальность выбранной темы выпускной квалификационной работы заключается в том, что для принятия решений кредитным учреждениям необходимы знания как о возможных потерях при выдаче кредита, так и о прибыли, которую возможно получить. Важно также понимать, какие убытки понесет банк при ошибочной классификации рисков. Убытком может являться упущенная выгода, если в кредите отказано клиенту с хорошими кредитными рисками (ошибка первого рода), или, в случае одобрения плохой кредитной операции (ошибка второго рода), потеря невыплаченных заёмщиком средств (сама сумма и процент, на которые рассчитывал банк). Конечно, фактические убытки от ошибок второго рода значительно выше. Единого определения плохого кредитного риска не существует, потому что оно зависит от характеристик кредита, его целевой аудитории и самого кредитора. Именно на решение этих проблем направлено применение скоринговых методик в деятельности кредитных организаций. Целью написания курсовой работы является изучение скоринговых методик, используемых коммерческими банками при определении кредитоспособности физических лиц и субъектом малого и среднего предпринимательства. Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач: 1) изучить понятие кредитоспособности заемщика, определить специфику ее оценки для физических лиц, предприятий малого и среднего бизнеса; 2) исследовать сущность, классификацию, а также развитие скоринговых методик оценки кредитоспособности заемщика; 3) определить основы построения скоринговых моделей; 4) исследовать зарубежный опыт применения скоринговых моделей; 5) изучить анализ опыта российских коммерческих банков построения и использования скоринговых моделей оценки кредитоспособности заемщика; 6) провести анализ деятельности АО «Альфа-банк»; 7) провести анализ применяемой в АО «Альфа-банк» скоринговой модели, а также дать рекомендации по ее совершенствованию. Объектом изучения выступают скоринговые модели, применяемые российскими и зарубежными банками с целью определения кредитоспособности заемщика. Предметом исследования стала скоринговая методика АО «Альфа-банк». Тема скоринговых методик недостаточно разработанной, хотя ей и посвящены некоторые научные работы. В ходе написания выпускной квалификационной работы были исследованы труды отечественных и зарубежных ученых по определению финансового риска Абалакина А.А., Авагян Г.Л., Ефимова А.М., Лаврушина О.И., Никаненкова В.В. Рыковой И.Н., Соложенцева Е.Д. и других. Методами исследования выступают методы прикладной статистики, элементы вычислительных методов, математического моделирования, анализа и синтеза. Научная новизна выпускной квалификационной работы связана с всесторонним раскрытием исследуемой темы. Полученные результаты могут быть использованы в дальнейшем исследовании темы выпускной квалификационной работы, а также могут быть использованы банком в целях совершенствования методики оценки кредитоспособности физических лиц, а также малого и среднего бизнеса. Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы. Во введении обосновывается актуальность выбранной темы выпускной квалификационной работы, определяется цель и задачи исследования, объект и предмет изучения. Первая глава посвящена теоретическому исследованию оценки кредитоспособности с помощью скоринговых методик. Во второй главе проведен анализ современной банковской практики применения скоринговых методик, изучен зарубежный опыт применения скоринговых моделей, а также проведен анализ опыта российских коммерческих банков построения и использования скоринговых моделей оценки кредитоспособности заемщика. В третьей главе проведен анализ деятельности АО «Альфа-банк» и анализ применяемой скоринговой модели, а также предложены рекомендации по ее совершенствованию.

Кредитование физических лиц, малого и среднего бизнеса в коммерческих банках характеризуется массовостью выдач, а также небольшими размерами ссуд, что влечет большой объем работы, связанной не только с их оформлением, но и возможностью оценивать заемщиков качественными (экспертными) методами. Чаще всего для оценки кредитоспособности физических лиц применяются количественные или смешанные (количественные и качественные) методы оценки. Обычно применяются скоринговые модели, реже – нейронные сети, деревья решений, рейтинги. Все эти методы оценки кредитного риска, возникающего при кредитовании физических лиц, основаны на качественной и количественной их оценке. Большая часть зарубежных банков применяет в своей деятельности два метода оценки кредитоспособности. 1. Экспертные системы оценки. Используя данный метод, банки проводят комплексную оценку финансового состояния клиента. В мировой банковской практике этот метод ценится и широко используется. Активно продолжает формироваться и совершенствоваться система наблюдения и оценки для анализа кредитной истории потенциальных заемщиков. Например, кредитный инспектор в США периодически обращается к данным в местное или региональное кредитное бюро, с целью получения подробной информации и кредитной истории заемщика. В США осуществляют свою деятельность около двух тысяч кредитных бюро, хранящих сведения большого количества физических лиц, когда – либо получавших ссуду, их история возврата кредита и кредитный рейтинг. 2. Балльные системы оценки кредитоспособности заемщиков, создаваемые банками на базе факторного анализа. Данная система функционирует в соответствии с накопленной базой данных «хороших», «удовлетворительных» и «неблагополучных» заемщиков, что дает возможность определить критериальный уровень оценки заемщика. Применение балльных систем оценки кредитоспособности клиентов позволяет более объективно и экономически обоснованно принять решения, по сравнению с методом экспертных оценок. Скоринг – используемая банками система оценки клиентов, в основе которой заложены статистические методы. Как правило, это компьютерная программа, куда вводятся данные потенциального заемщика. В ответ выдается результат – стоит ли предоставлять ему кредит. Название скоринг происходит от английского слова score, то есть «счет». Скоринговая система используется большинством российских банков, в том числе в АО «Альфа-банк», из-за своего удобства, быстроты и объективности по отношению к потенциальному заемщику, этот вид оценки используется при выдаче потребительского кредита. Капитал банка на 01.01.2017 года составил 352 959 351 тыс.руб., снизившись по сравнению с предыдущим годом на 885 780 тыс.руб. Активы АО «Альфа-банк» незначительно выросли в основном за счет увеличения объемов кредитования в 2016 году. В структуре кредитного портфеля банка преобладают кредиты, выданные юридическим лицам. В 2012-2015 годах качество кредитного портфеля банка снизилось, в этот период наблюдается резкий скачок величины просроченной задолженности в структуре кредитного портфеля. В общей сумме просроченной задолженности на протяжении последних трех лет, наибольшую долю занимает просроченная задолженность по кредитам (займам), выданным юридическим лицам. Просроченная задолженность юридических лиц в 2015 году возросла на 68,3% и составила 108 082 млн. руб., в 2016 ситуация немного улучшилась, и просрочка юридических лиц уменьшилась на 17,6%. Аналогичная ситуация наблюдается и с просроченной задолженностью физических лиц, в 2015 она возросла на 31,8% и составила 67 044 млн. руб., в 2016 сократилась до 61 044 млн. руб. Что касается кредитных организаций, то в 2016 году по отношению к 2014, прирост просроченной задолженности по кредитам составил 461,9%. Увеличение доли просроченной задолженности в структуре кредитного портфеля банка привело к необходимости интегрировать в систему принятия решения о кредите скоринговой модели FraudScore. Данная система позволяет в короткие сроки определить вероятность кредитного мошенничества на стадии анализа кредитной заявки, а также повысить защищенность банка от кредитного мошенничества. Использование функции fraud-scoring позволяет проверить предоставленных данных на противоречия, причем как в рамках самой анкеты, когда могут сравниваться ответы на разные вопросы, так и через сравнение полученных результатов с предустановленными данными и статистикой (например, о размерах доходов в разных отраслях). Также цифры могут сравниваться с теми, которые предоставили другие клиенты, с усредненными показателями по всему портфелю кредитов банка. Группы заемщиков физические лица и физические лица-нерезиденты представляют собой основную долю займов, увеличивающую кредитный риск кредитного портфеля АО «АЛЬФА-БАНК». При усилении контроля на этапе андеррайтинга в этих группах может быть достигнуто весомое повышение качества кредитного портфеля, что приведет к снижению потерь от невыплаченных задолженностей. Основная причина столь высокой нестабильности этих двух категорий клиентов в количестве лиц, подающих заявки на получение кредита. Изза чего при рассмотрении заявок используется более простая схема их анализа (особенно при больших суммах кредитов), что позволяет быстрее обрабатывать поступающие объемы данных и принимать на их основании решения. Таким образом, в выборке, имеющей большое количество элементов, существует и большая вероятность отклонения от запланированного исхода, что представляет для банка риск и принуждает его принимать меры, позволяющие минимизировать наступления таких отклонений. В выпускной квалификационной работе предложены следующие направления совершенствования использования скоринговых методик: 1) совершенствование методики андеррайтинга заемщика; 2) разработка эффективной схемы реструктуризации просроченной задолженности по кредитам физических лиц; 3) автоматизация управления кредитованием физических лиц. Использование данных, предоставленных Пенсионным фондом Российской Федерации, Бюро технической интентаризации и департаментом Юстиции, Государственной инспекцией безопасности дорожного движения, Паспортно-визовой службой, а также службами Бюро кредитных историй позволит получить о заемщике полноценную картину, использовать эти данные для оценки кредитоспособности и платежеспособности заещика. Особое внимание стоит обратить на данные, по которым обучается и оценивается модель. С одной стороны, выборки должна быть репрезентативны, поэтому в них отражены как хорошие, так и плохие кредитные риски. С другой стороны, генеральная совокупность кредитных операций, для которых известно, к какому риску они принадлежат, не является беспристрастной: эти операции когда-то были отобраны кредитными специалистами или были оценены другими алгоритмами, а информация о неудовлетворённых кредитных заявлениях отсутствует вовсе. В общем случае решают либо считать, что ранее отсеянные кредитные риски настолько велики, что и построенная модель их выявит, либо применять более радикально настроенный алгоритм и использовать в обучении заявки, по которым было отказано, как операции с плохими рисками. Последнее чревато сохранением субъективности, унаследованной от экспертного оценивания рисков до внедрения кредитного скоринга. Работа с данными сложна еще и потому, что характеристики заявителей и заемщиков описаны как при помощи количественных, так и при помощи качественных признаков. Из-за этого, например, возникает проблема классификации заемщиков в пространстве разнотипных признаков. В таких условиях, например, могут нарушаться некоторые существенные предположения о характере распределения случайных величин, что делает заведомо невозможным применение ряда алгоритмов классификации. Разработка, внедрение и поддержание кредитного скоринга могут быть реализованы и самим банком, но из-за описанных выше и других сложностей банки обращаются к аутсорсингу. Существуют не только готовые решения под определенный вид скоринга, но и возможность заказать разработку этих моделей под конкретные нужды банка, кроме того, на рынке представлено специальное программное обеспечение для самостоятельного создания скоринговых моделей. Таким образом, разработанные рекомендации позволят усовершенствовать методику оценки кредитоспособности заемщиков физических лиц, малого и среднего бизнеса.

1. Абалакин, А.А. Оценка кредитоспособности физических лиц на основе современных банковских технологий / А.А. Абалакин, Е.С. Соболева, А.Э. Османова [Электронный ресурс] – Режим доступа: http:naukovedenie.ru/PDF/18EVN515.pdf (дата обращения 28.02.2018). 2. Абалакина, Т.В. Цели и приоритеты кредитной политики при формировании стратегии развития коммерческих банков / Т.В.Абалакина, А.А Абалакин // Интернет-журнал «Науковедение». 2014. - №3 (22). – 9 с. 3. Абрамова, М.А. Финансы и кредит/ М.А. Абрамова, Л.С. Александрова. – М.: Юриспруденция, 2015. – 182 с. 4. Авагян, Г.Л. Деньги, кредит, банки: Учебное пособие / Г.Л. Авагян, Т.М. Ханина, Т.П. Носова. - М.: Магистр, НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 416 c. 5. Банки и небанковские кредитные организации и их операции: Учебник. / Под ред. Е.Ф. Жукова, Н.Д. Эриашвили. - М.: ЮНИТИ, 2014. - 559 c. 6. Банковское дело: современная система кредитования: учебное пособие / О.И. Лаврушин, О.Н. Афанасьева. — 7-е изд., перераб. и доп. — М.: КНОРУС, 2013. — 360 с. 7. Белозеров, С.А. Банковское дело: Учебник / С.А. Белозеров, О.В. Мотовилов. - М.: Проспект, 2015. - 408 c. 8. Болвачев, А.И. Деньги, кредит, банки: Учебник / Е.А. Звонова, М.Ю. Богачева, А.И. Болвачев; Под ред. Е.А. Звонова. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 592 c. 9. Варламова, М.А. Деньги, кредит, банки: Учебное пособие / М.А. Варламова, Т.П. Варламова, Н.Б. Ермасова. - М.: ИЦ РИОР, 2014. - 128 c. 10. Герасименко, В. П. Финансы и кредит: учебник / В. П. Герасименко, Е. Н. Рудская. – М.: ИНФРА-М.: Академцентр, 2015. – 384 с. 11. Грибань, С.И. Разработка скоринг системы / С.И. Грибань // Вестник научного общества студентов, аспирантов и молодых ученых. - 2017. - № 3. - С. 5-11. 12. Дворецкая, А.Е. Деньги, кредит, банки: Учебник для академического бакалавриата / А.Е. Дворецкая. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 480 c. 13. Десятниченко, О.Ю. Скоринг как инструмент ДБО / О.Ю. Десятниченко, М.С.Саранча // Современные научные исследования и инновации. - 2017. - № 3 (71). - С. 430-434. 14. Епифанов, А.А. Оценка кредитоспособности и инвестиционной привлекательности субъектов хозяйствования / А.А. Епифанов, Н.А.Дехтяр - С.: УАБД НБУ, 2014. 286 с. 15. Ефимов, А.М. Современные методы оценки кредитоспособности физических лиц / А.М. Ефимов // Банковский ритейл. – 2014. – № 2. – С. 24 – 31. 16. Жуков, Е.Ф. Банковское дело: Учебник / Е.Ф. Жуков. - Люберцы: Юрайт, 2015. - 591 c. 17. Звонова, Е.А. Деньги, кредит, банки: Учебник и практикум / Е.А. Звонова, В.Д. Топчий. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 455 c. 18. Земцов, А.А. Кредитный скоринг. Косвенный метод оценки богатства домашних хозяйств / А.А. Земцов, Т.Ю. Осипова // Вестник Томского государственного университета. – 2013. – № 2. – С. 17 – 38. 19. Зобова, Е.В. Управление кредитным риском в коммерческих банках/ Е.В. Зобова, С.С. Самойлова // Социально – экономические явления и процессы. Тамбов. – 2014. – № 12 (046). – С. 74 – 81. 20. Иванова, Т.Ю. Банковское дело. Управление в современном банке / Т.Ю. Иванова. - М.: КноРус, 2016. - 304 c. 21. Казакова, Е.Б. Проблемы потребительского кредитования в России / Е.Б. Казакова // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. – 2014. – № 11. – С. 22 – 24. 22. Казначевская, Г.Б. Деньги, кредит, банки. / Г.Б. Казначевская. - М.: КноРус, 2016. - 352 c. 23. Киреев, В.Л. Банковское дело: Учебник / В.Л. Киреев, О.Л. Козлова. - М.: КноРус, 2016. - 240 c. 24. Ковалева, Т.М. Финансы, деньги, кредит, банки. / Учебник. — М.: Кнорус, 2014. — 256 с. 25. Комаров, Д. С. Применение современных технологий для оценки кредитоспособности физических лиц / Д. С. Комаров // Молодой ученый. — 2017. — №5. — С. 177 – 180. 26. Коцюба, А.А. Проблемы развития скоринга в России/ А.А. Коцюба, Д.В. Старикова, Т.В. Ващенко // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. – 2014. – №8. – С. 42 – 51. 27. Кропин, Ю.А. Деньги, кредит, банки: Учебник и практикум для академического бакалавриата / Ю.А. Кропин. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 364 c. 28. Кузнецова, Е.И. Деньги, кредит, банки: Учебное пособие / Е.И. Кузнецова. - М.: ЮНИТИ, 2014. - 567 c. 29. Кусков, А.С. Деньги, кредит, банки. Практикум / А.С. Кусков, Ю.А. Джаладян. - М.: КноРус, 2014. - 192 c. 30. Кустова, М.С. Скоринг-модель оценки кредитного риска и платежеспособности индивидуального заёмщика/ М.С.Кустова, А.Д.Мурзин, А.В.Темирканова // Гуманитарные и социально-экономические науки. - 2017. - № 1 (92). - С. 140-150. 31. Лаврушин, О.И. Банковское дело: современная система кредитования: Учебное пособие / О.И. Лаврушин, О.Н. Афанасьева. - М.: КноРус, 2017. - 360 c. 32. Мавлютов, Р.Р. Финансы, денежное обращение и ипотека [Текст]: учебник / Р.Р. Мавлютов. – Волгоград: Волгоградское научное издательство, 2015. – 214 с. 33. Мартыненко, Н.Н. Банковские операции: Учебник для академического бакалавриата / Н.Н. Мартыненко, О.М. Маркова, О.С. Рудакова. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 612 c. 34. Мищенко, И. Банковские операции: учебник. К.: Знания/ И.Мищенко, Н.Г.Славянская. - 2015. 727 с. 35. Никаненкова, В.В. Кредитный скоринг как инструмент оценки кредитоспособности заемщиков / В.В. Никаненкова // Вестник Адыгейского государственного университета. – 2014. – № 2. – С. 32 – 38. 36. Официальный сайт АО «Альфа-банк» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://alfabank.ru/about/ (дата обращения 27.02.2018 г.). 37. Панюков, А.В. Применение системы кредитного скоринга для организации процесса розничного кредитования / А.В. Панюков, Е.С. Будина // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. – 2014 – № 1. – С. 41 – 50. 38. Печникова, А.В. Банковские операции. Учебник. 2-е изд./ А.В. Печникова. – М.: Инфра-М, 2014. – 336 с. 39. Проскурин, В.А. Скоринговый метод оценки кредитоспособности частных лиц / В.А. Проскурин //Бизнес и банки. —2013.—№ 30. – С. 141 – 147. 40. Рыкова, И.Н. Скоринг – оценка физических лиц на рынке потребительских кредитов / И.Н. Рыкова // Финансы и кредит. – 2013. – №18(258). – С. 2 – 9. 41. Сафрончук, М.В. Банковское дело. Розничный бизнес: Учебное пособие / М.В. Сафрончук. - М.: КноРус, 2017. - 416 c. 42. Сергеева, А.П. Деньги, кредит, банки (для бакалавров) / А.П. Сергеева. - М.: КноРус, 2014. - 448 c. 43. Скачкова, Е.К. Скоринг как метод оценки кредитного риска /Е.К. Скачкова // Молодой ученый. - 2016. - № 8 (112). - С. 667-671. 44. Соложенцев, Е.Д. Прозрачность методик оценки кредитных рисков и рейтингов / Соложенцев Е.Д., Степанова Н.В., Карасев В.В. // Кредитные риски. – 2014. – № 29. – С. 74 – 79. 45. Тавасиев, А.М. Банковское дело: словарь официальных терминов с комментариями / А.М. Тавасиев, Н.К Алексеев. - М.: Дашков и К, 2016. - 656 c. 46. Тавасиев, А.М., Банковское кредитование: Учебник / Под ред. А.М. Тавасиева. - М.: ИНФРА-М, 2013. - 656 с. 47. Терещенко, А.А. Оценка кредитных рисков / А.А. Терещенко // Вестник НБУ, 2015. Вып. 9. С. 4-8. 48. Турбанов, А.В. Антикризисные механизмы в банковской системе / А.В. Турбанов // Деньги и кредит. - 2014. - №1. – С.20-23. 49. Фаронов, В.В. Банковское дело (для бакалавров)(изд:10) / В.В. Фаронов. - М.: КноРус, 2017. - 800 c. 50. Чернецов, С.А. Деньги, кредит, банки: Учебное пособие / С.А. Чернецов.. - М.: Магистр, 2016. - 494 c. 51. Шаталова, Е.П. Оценка кредитоспособности заемщиков в банковском риск-менеджменте : учебное пособие./ Е.П. Шаталова, А.Н. Шаталов // – 2-е изд., стер. –М. : КНОРУС, 2016. –С. 113. 52. Шаталова, Е.П. Оценка кредитоспособности заемщиков в банковском риск-менеджменте [Текст]: учебное пособие / Е.П. Шаталова - 2-е изд., стер. - М: КНОРУС, 2012. - 168 с. 53. Эйтшгтон, В.Н. Прогнозирование банкротства: основные методики и проблемы / В.Н. Эйтшгтон, С.А. Анохин // М.: ИНФРА – М, 2013. – С. 129. 54. Юрченко, Е. Г. Совершенствование управления кредитным риском в сфере потребительского кредитования на основе скоринга востребования / Е. Г. Юрченко // Управление риском. – 2014. – № 2. – С. 44 – 50. 55. Янкина, И.А. Деньги, кредит, банки. Практикум: Учебник / И.А. Янкина. - М.: КноРус, 2014. - 190 c. 56. Официальный сайт Банки.ру [Электронный доступ] – Режим обращения: http://www.banki.ru/ (дата обращения 28.02.2018).