кредитный скоринг. Кредитный скоринг. Кредитный скоринг

• Название: Кредитный скоринг
• Анкор: кредитный скоринг
• Дата: 20.03.2021
• Размер: 303.87 Kb.
• Имя файла: Кредитный скоринг.docx
• Тип: Реферат; #186673
• страница: 1 из 5

Министерство образования и науки Российской Федерации

Челябинский государственный университет
Институт экономики отраслей бизнеса и администрирования
Кафедра «Экономика отраслей и рынков»
Предмет: «Бизнес-планирование»

РЕФЕРАТ

Тема: Кредитный скоринг

Выполнил студент:_____________ Группа:_______________________

Проверил преподаватель: доктор экономических наук, профессор кафедры экономики отраслей и рынков КАЛЕДИН Сергей Викторович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 2

КРЕДИТНЫЙ СКОРИНГ 4

1.1 Возникновение и развитие скоринга. 4

1.2 Виды кредитного скоринга. 7

I.3Основы разработки рейтинговой таблицы, ее проверки и настройки 9

I.4Построение скоринговых моделей 12

I.5Методы, используемые в кредитном скоринге. 14

I.6Информация на выходе системы скоринга 20

I.7Преимущества и недостатки скоринга 22

I.8Проблемы кредитного скоринга в условиях Российской действительности. 23

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 25

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 27

ВВЕДЕНИЕ

Кредитные отношения являются неотъемлемой частью современной экономики. Благодаря кредитованию большее число домашних хозяйств имеет возможность поддерживать удовлетворяющий их уровень потребления, улучшать бытовые условия, а в случае предприятий возникают дополнительные возможности для инвестирования и т.д.

В последнее время в России наблюдается интенсивный рост рынка кредитования и, в частности, розничного сектора. Конечно, объемные показатели по предоставлению кредитных средств физическим лицам ниже, чем по корпоративному бизнесу, однако темпы роста являются опережающими, о чем свидетельствуют данные Центробанка[CITATION htt20 \l 1049 ], то есть потребительское кредитование становится одним из наиболее динамичных направлений развития банковского сектора.

Возрастающие объемы кредитования приводят к увеличению кредитных рисков, которые принимают на себя как отдельные кредитно-финансовые институты, так и банковская система страны в целом.

В этой ситуации качество управления кредитными рисками в розничном кредитовании приобретает особую актуальность.

На этапе рассмотрения кредитной заявки банк, прежде всего, интересует кредитоспособность потенциального заемщика, то есть возможность полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам. Одним из инструментов оценки уровня кредитоспособности заемщиков в основном и служат скоринговые системы.

Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «бывших» заемщиков банк пытается определить, насколько высока вероятность, что потенциальный заемщик вернет (либо не вернет) кредит в срок.

Таким образом, скоринг является методом разбиения всей интересующей нас совокупности клиентов на различные рисковые группы, когда нам неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы (вероятность возврата ссуды), но зато известны другие характеристики, связанные с интересующей нас переменной.

Задачи:

• 
  Возникновение и развитие скоринга, виды кредитного скоринга
  
• 
  Изучить теоретические аспекты скоринговых систем;
  
• 
  Выявить основные принципы анализа качества скоринговых моделей, основанных на логистической регрессии;
  
• 
  Определить проблемы, связанные с применением скоринговых моделей;
  
• 
  Проблемы кредитного скоринга в условиях Российской действительности
  

КРЕДИТНЫЙ СКОРИНГ

1. Возникновение и развитие скоринга.

Исторически скоринг как подход был впервые использован в биологических исследованиях во второй половине 30-х гг. 20 века для сортировки объектов, которые было невозможно рассортировать на основании какого-либо одного признака, а другим способом или сильно затруднено, или даже невозможно. К примеру, так сортировались черепа (по принадлежности одному или другому племени) или луковицы ирисов (по принадлежности тому или иному сорту).

Прежде всего, дадим определение понятия «скоринг». Термин «скоринг» означает математический подход, с помощью которого на основании набора известных (или измеряемых) характеристик объекта прогнозируется определенная искомая характеристика, которую на момент оценки прямо измерить невозможно, при этом намеренно избегается поиск каких-либо причинно-следственных связей.

Кредитный скоринг – это использование скоринговых решений в процессе кредитования, причем как физических лиц, так и юридических (особенно предприятий малого и среднего бизнеса).

Скоринг является математической моделью, которая соотносит уровень кредитного риска с параметрами, характеризующими заемщика, - физическое или юридическое лицо. Моделей  скоринга множество, каждая из них использует свой набор факторов, характеризующих риск, связанный с кредитованием заемщика, и получает в результате пороговую оценку, которая и позволяет разделять заемщиков на «плохих» и «хороших». Смысл кредитного скоринга заключается в том, что каждому соискателю кредита приписывается свойственная только ему оценка кредитного риска. Сравнение значения кредитного скоринга, полученного для конкретного заемщика, со специфичной для каждой модели скоринга пороговой оценкой помогает решить труднейшую проблему выбора при выдаче кредита, разделяя заемщиков на два класса (тех, кому кредит выдать можно, и тех, кому он «противопоказан»)

Первое упоминание о скоринге уходит в 1936 год, когда Хансом Фишером (1881–1945) была предложена классификация популяции растений на группы. Дэвид Дюран в своем исследовании Risk Elements in Consumer Installment Financing переложил данную методику при классификации кредитов на «плохие» и «хорошие», что было связано с недостатком квалифицированных кредитных аналитиков в период Второй мировой войны. Методика Дюрана состояла в следующем: он выделил группы факторов и их весовые значения, позволяющие определить степень кредитного риска, и установил границу выдачи ссуды как 1,25 и более. Факторы, выделенные Дюраном, и баллы, присваиваемые заемщикам в зависимости от конкретных значений этих факторов, были следующими:

1. 
   Возраст: 0,1 балл за каждый год свыше 20 лет (максимум – 0,30).
   
2. 
   Пол: женский (0,40), мужской (0).
   
3. 
   Срок проживания в регионе: 0,042 за каждый год (максимально – 0,42).
   
4. 
   Профессия: 0,55 за профессию с низким риском, 0 за профессию с высоким риском, 0,16 – другие профессии.
   
5. 
   Работа: 0,21 на предприятиях общественной отрасли, 0 – другие.
   
6. 
   Срок занятости: 0,059 за каждый год работы на данном предприятии.
   
7. 
   Финансовые показатели: 0,45 за наличие банковского счета, 0,35 за наличие недвижимости, 0,19 – за наличие полиса по страхованию.
   

Широкое применение скоринга началось в конце 60-х гг. в период внедрения кредитных карточек, тогда банки и другие эмитенты поняли полезность кредитного скоринга. Большое количество клиентов, подающих заявки на кредитные карты каждый день, сделало невозможным – ни экономически, ни с точки зрения трудозатрат – никакое другое решение, кроме как автоматизация принятия решения о кредитовании.

При использовании кредитного скоринга эти организации быстро обнаружили, что эта методика является существенно более надежным прогнозом, нежели экспертные оценки (процент дефолтов снизился на 50% и более)[ CITATION Chu \l 1049 ].

В 1974 году в США был принят Закон о предоставлении равных возможностей на получение кредита, который запрещал отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получение социальных пособий, отстаивание прав потребителей. В Великобритании законодательство допускает использование информации о возрасте и семейном положении, но зато запрещает принимать во внимание какие-либо физические увечья и недостатки (инвалидность). Для кредитных организаций использование скоринговых систем стало доказательством исполнения этих антидискриминационных законов – у компьютера нет предубеждений.

Помимо установления принципов равноправия в области кредитования, кредитное законодательство США, как и Закон о потребительском кредите, принятый в Великобритании в том же 1974 году, имели важное значение для формирования службы кредитных бюро. В таких бюро записывается кредитная история всех людей, когда-либо обращавшихся за ссудой в любую кредитную организацию страны.

В кредитных бюро содержатся следующие виды данных:

- социально-демографические характеристики;

- судебные решения (в случае передачи дел о востребовании задолженности по кредиту в суд);

- информация о банкротствах;

- данные об индивидуальных заемщиках, получаемые от кредитных организаций по принципу «ты – мне, я – тебе», то есть банк может получать информацию о клиентах других банков, только если сам поставляет аналогичную информацию.

Объем и характер информации, хранящейся в бюро, строго регулируется законодательством каждой страны.

В Россию скоринг пришел в 2005–2006 годах и изначально тоже был призван облегчить работу сотрудникам банка. Таким образом, внедрение скоринга позволило не только сократить время рассмотрения кредитной заявки, но также минимизировать уровень риска принимаемых решений.

Рассмотрим подробнее задачи, решаемые с помощью кредитного скоринга:

1. 
   Выявление кредитоспособных клиентов; определение вероятности «утраты» клиентов и формирование стратегии по их сохранению.
   
2. 
   Предсказание будущего поведения существующих должников, что позволяет выделить недобросовестных клиентов, уменьшить вероятность возникновения проблемных ссуд.
   
3. 
   Выбор оптимальных схем поведения для минимизации числа должников.
   

Таким образом, задача кредитного скоринга состоит не только в выявлении привлекательности заемщика, а также в привлечении добросовестных клиентов, которые формируют доходный кредитный портфель.

Выделим базовые принципы формирования скоринговой модели. Первоначальным этапом является выделение характеристик клиентов (переменные) и их признаков – значений, которые принимают данные переменные. На примере анкеты, заполняемой клиентами, характеристиками являются вопросы анкеты (возраст, семейное положение, профессия и так далее), а признаками – ответы на эти вопросы. В результате получается интегральный показатель (score) – сумма произведений переменных и их признаков; чем он выше, тем выше надежность клиента. Интегральный показатель потенциального клиента сравнивается с неким пороговым числом, которое рассчитывается как количество добросовестных клиентов для того, чтобы компенсировать убытки от одного должника. В результате кредитные средства предоставляются только клиентам с интегральным показателем выше этого числа. Сложность заключается в выборе характеристик модели и их весовых коэффициентов.

В настоящее время скоринг становится все более популярным не только при оценке риска при различных видах кредита, но и в других областях: в маркетинге (для определения вероятности, что именно эта группа клиентов будет пользоваться этим видом продукции), при работе с должниками (если клиент задерживается с очередным платежом, какой метод воздействия будет наиболее эффективным), при выявлении мошенничества с кредитными карточками, при определении вероятности, что клиент может перебежать к конкуренту и т.п.

В России массовое использование скорингов в розничном кредитовании также стало уже повсеместной практикой. Российские банки активно используют и внешние скоринги FICO, и собственные скоринговые карты, разработанные в том числе и с помощью американских консультантов.

В семидесятые годы прошлого века, с одной стороны, началось бурное развитие средств вычислительной техники, а с другой – бум кредитования. И тогда скоринговые системы начало внедрять у себя большинство банков. Более того, некоторые из них разработали собственные системы, не прибегая к помощи сторонних компаний.

Когда в середине девяностых годов в России началось постепенное внедрение скоринговых систем, то отечественные банки столкнулись с дилеммой: разрабатывать их самостоятельно или покупать у западных производителей. Спустя 15 лет появился и третий вариант: отдать скоринг на аутсорсинг.

С 29 июля 2013 г. Сбербанк при выдаче розничных кредитов использует интегральную оценку заемщика, которая основана на Скоринг Бюро 3 поколения (сервис предоставляется Объединенным Кредитным Бюро (ОКБ)) и системе внутреннего скоринга самой кредитной организации.

Тестирование сервиса показало, что совместное использование двух скоринговых моделей дает дополнительный эффект, повышая качество интегральной модели банка более чем на 10%.