Методы оценки кредитного риска

 

Можно выделить основные виды рисков, на управление которыми банку "Возрождение" необходимо обратить особое внимание при деятельности в сегменте розничного кредитования (рис. 6).

Кредитный риск является одним из основных, который принимает на себя Банк в процессе осуществления своей деятельности. Это риск финансовых потерь, возникающих в результате неисполнения обязательств заемщиком или контрагентом Банка.

Оценка кредитоспособности клиента осуществляется на основе анализа, который направлен на выявление объективных результатов и тенденций в его финансовом состоянии.

Основными источниками информации для оценки кредитного риска заемщика являются: сведения, представленные заемщиком, опыт работы других лиц с данным клиентом, схема кредитуемой сделки с техноэкономическим обоснованием получения ссуды, данные инспекции на месте.

Качественный анализ реализуется также поэтапно:

) изучение репутации заемщика;

) определение цели кредита;

) определение источников погашения основного долга и причитающихся процентов;

) оценка рисков заемщика, принимаемых банком на себя.

Репутация заемщика изучается весьма тщательно, при этом очень важным является анализ кредитной истории клиента, то есть прошлого опыта работы с ссудной задолженностью клиента. Внимательно изучаются сведения, характеризующие деловые и личностные качества индивидуального заемщика. Устанавливаются также факты или отсутствие фактов неплатежей по ссудам и т.д.

Определение кредитоспособности заемщика является неотъемлемой частью работы банка "Возрождение" по определению возможности выдачи ссуды.

Под анализом кредитоспособности заемщика понимается оценка банком заемщика с точки зрения возможности и целесообразности предоставления ему ссуд, определения вероятности их своевременного возврата в соответствии с кредитным договором.

В основе анализа кредитоспособности клиента лежит сбор необходимой информации, наиболее полно характеризующей клиента, основными целями анализа которой являются: определение сильных сторон ситуации заявителя; выявление слабых сторон потенциального заемщика; определение, какие специфические факторы являются наиболее важными для продолжения успешной деятельности заемщика; возможные риски при кредитовании.

Аналитику банка "Возрождение" приходится работать не только с фактическими данными, но и с оценкой "сложной" информации (взглядов, оценок и т.д.). Исходной информацией для оценки кредитоспособности клиента является специальный раздел заявления на выдачу ссуды - "Расчет месячного дохода". Подобные расчеты осуществляются работниками банка "Возрождение".

Проверив располагаемый доход клиента и сравнив его с месячной суммой по обслуживанию долга (основной суммы и процентов), банк определяет платежеспособность клиента. Если сумма по обслуживанию долга превышает размер располагаемого дохода, то заявление клиента отклоняется. Платежеспособность потенциального заемщика оценивается банком как хорошая, если сумма по обслуживанию долга составляет менее 60% его текущих расходов.

Также необходимо оценить репутацию заемщика. Один из возможных методов ее оценки - метод кредитного скоринга.

Скоринговые системы оценки кредитоспособности (от англ. score - очки, баллы) представляют собой методики оценки, основанные на проставлении баллов по каждому из параметров, по которым оценивается заемщик. Техника кредитного скоринга была впервые предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 1940-х годов для отбора претендентов на потребительские кредиты [34, с. 20].

При использовании скоринговых систем при контроле кредитных рисков банка "Возрождение" (для принятия решений о возможности/невозможности кредитования заемщика) необходимо решить две основные проблемы: лимитирование выдаваемых сумм в зависимости от результатов анализа и разработка критериев для этого анализа.

Первая проблема решается с учетом кредитной политики банка "Возрождение", наличия свободных денег (источников их получения). Каждой группе заемщиков присваивается некий максимальный кредитный лимит, размер которого "увязан" с имеющейся в банке "Возрождение" статистикой невозвратов кредитов представителями этой группы и ее долевой составляющей в общем кредитном портфеле (в идеале размер лимита, умноженный на число предполагаемых невозвратов, не должен превышать доходность кредитного портфеля этой группы заемщиков) [44, с. 14].

Вторая проблема - ключевая, ее решение основано на изучении характеристик добросовестных и недобросовестных заемщиков. Так, заемщик, обладающий постоянной высокооплачиваемой работой, гораздо реже допускает просрочку по кредиту, чем заемщик, не имеющий работы. Факторами, снижающими вероятность невозврата и говорящими о приемлемой дисциплинированности заемщика, также могут быть наличие у него в собственности автомобиля, другого дорогостоящего имущества, семьи, престижного образования и т.д.

Каждая скоринговая система оценки кредитоспособности имеет в своей основе большой набор критериев заемщика с четко формализованными показателями каждого из этих критериев (машина - есть/нет, ежемесячный доход - больше/меньше 1 тыс. долл.). Каждому критерию и входящему в него набору возможных оценок присваивается определенная сумма баллов, находящаяся в некотором числовом диапазоне.

Применяются также весовые коэффициенты, при помощи которых полученную оценку взвешивают (умножают) с целью регулирования каждой оценки на конечный результат. Эти коэффициенты должны учитывать важность каждого оцениваемого фактора с точки зрения конечного результата - погашения кредита с процентами. Так, можно условиться, что наличие постоянного дохода обеспечивает 60% вероятности возврата, высшего образования - 10%, семьи - 15%, дорогостоящего имущества - 25%.

По результатам полученной обработки данных о заемщике с использованием системы оценок и весовых коэффициентов выводится своеобразный кредитный рейтинг заемщика (например, от 1 до 100 условных пунктов). При этом шкала рейтинга делится на несколько диапазонов, каждому из которых присваивается максимально возможный размер кредита (кредитный лимит). Частный случай такого лимита - нулевой, что будет означать запрет на выдачу кредита [44, с. 14].

Применяемые банком "Возрождение" весовые коэффициенты - наиболее охраняемая и трудоемкая часть скоринговой системы, что объясняется спецификой выведения этих коэффициентов. Дело в том, что их нельзя устанавливать экспертным путем, конкретные значения коэффициентов выводятся из анализа большого объема данных о множестве кредитов, выданных в течение длительного времени, причем характеристики кредитов и условия работы в отрасли должны быть сходны с той средой, где предполагается использовать скоринговую систему.

Преимущества скоринговых систем оценки [50, с. 18]:

сравнительно низкие квалификационные требования к кредитному инспектору - оператору системы (экономия на зарплате): исходные данные для анализа получаются от потенциального заемщика при заполнении им обширной анкеты с вопросами, затем проверяется правильность представления информации и ее достоверность, после чего оператор вводит данные в систему, на выходе он получает ответ компьютера о возможности выдачи кредита и возможный кредитный лимит;

возможность очень быстрого получения ответа - от нескольких минут до 1 - 2 дней;

возможность быстрого и дешевого увеличения числа рабочих мест системы (рост сети продаж кредитов), что затруднено в классическом кредитовании;

повышение качества, прозрачности и уровня диверсификации кредитного портфеля (если скоринговая система качественная), что облегчает его возможную продажу и рефинансирование средств;

многократное увеличение числа выдаваемых одновременно ссуд;

Недостатки скоринговых систем [37, с. 21]:

сложность создания и настройки системы, дороговизна статистической информации для анализа;

вероятность изначально некачественной постановки процедур оценки кредитоспособности, что может крайне негативно отразиться на качестве кредитного портфеля при росте его объема;

наличие значительных погрешностей в результатах автоматизированной оценки, что, как правило, компенсируется большим числом выданных ссуд и более высокими процентами по ним.

В настоящее время на российском рынке появилась интернет-услуга по оценке и анализу кредитных рисков физических и юридических лиц, использующая логико-вероятностную (ЛВ) теорию риска с группами несовместных событий (ГНС), которая отвечает требованиям соглашения Базель II к методам количественной оценки кредитных рисков и резервирования. Эта ЛВ-теория риска с ГНС превосходит существующие скоринговые методики по точности, устойчивости и прозрачности, снижает кредитные потери банка и повышает его конкурентоспособность.

ЛВ-теория кредитного риска с ГНС имеет следующие особенности:

использование логического сложения событий вместо арифметического сложения баллов или других показателей;

адекватная логическая формулировка сценария кредитного риска;

применение базы знаний по кредитам в виде системы логических уравнений вместо традиционной базы данных;

построение логической и вероятностных моделей кредитного риска;

определение вероятностей событий с учетом ГНС и формулы Байеса;

корректная формулировка целевой функции для идентификации модели риска по статистическим данным;

использование специальных логических Software.

Оценка и анализ кредитных рисков состоят из двух частей:

) построение модели кредитного риска по статистике банка "Возрождение", вычисление атрибутов риска множества кредитов банка "Возрождение" и анализ кредитной деятельности банка "Возрождение";

) оценка риска кредита заемщика, вычисление атрибутов риска и анализ риска кредита.

Логико-вероятностная модель кредитного риска имеет следующие достоинства:

в два раза большая точность в распознавании хороших и плохих кредитов;

в семь раз большая робастность (устойчивость классификации кредитов);

абсолютная прозрачность в оценке и анализе риска кредита, множества кредитов банка "Возрождение" и самой модели риска;

возможность управлять кредитным риском, изменяя асимметрию распознавания хороших и плохих кредитов, число параметров и градаций, описывающих кредит.

ЛВ-теория оценки и анализа кредитных рисков и специальные логические Software создавались и исследовались около 10 лет. Апробация выполнялась на данных западного банка (1000 кредитов) и двух российских банков (по 500 кредитов физических и юридических лиц). Для западного банка кредитный риск в среднем уменьшался с 28 до 17%, для российских банков - с 10 до 5% [65, с. 12].

Изложим основные положения ЛВ-теории кредитного риска.

Описание кредита. Кредит описывается параметрами, каждый из которых имеет градации. На практике число параметров может быть до 40, а число градаций в параметре - до 30. Например, кредиты физических лиц в банке "Возрождение" описываются определенными признаками (параметрами) и их градациями. Параметр успешности кредита - Y (2 градации).

Параметры кредита: Z1 - срок кредита (4 градации); Z2 - сумма кредита (6); Z - цель кредита (3); Z4 - кредитная история в банке (3); Z5 - владение пластиковыми картами банка (4); Z6 - жилищные условия (3); Z7 - наличие дорогостоящего имущества (3); Z8 - возраст заемщика (3); Z9 - должностной уровень (4); Z10 - стабильность занятости (время работы в указанной компании) (4); Z11 - доход по месту работы (5); Z12 - количество неработающих в семье (3).

Представление статистики банка по кредитам. Статистические данные по кредитам банка "Возрождение" рассматриваются как база данных (БД). Однако в ЛВ-теории риска база данных должна быть преобразована в базу знаний (БЗ). Делается это просто. Значения параметров, имеющих непрерывные значения (срок, сумма кредита, возраст и т.д.), разбиваются на интервалы, которым присваиваются номера или градации (параметры 1, 2, 8, 10, 11). То есть целые и дробные значения параметров и параметра эффективности кредита заменены дискретными значениями (градациями). Данные по кредитам банка "Возрождение" представляются в табличном виде. В строках находятся кредиты i = 1, 2... N. В столбцах таблицы находятся параметры кредита Z... Z... Z. В свою очередь, параметры имеют градации Z1, rj = 1, 2... Nn; j = 1, 2... n, находящиеся в клетках таблицы. В последнем столбце находится параметр эффективности кредита Y, имеющий две градации: градация 1 ("хороший", кредит возвращен) или градация 0 ("плохой", кредит не возвращен).

Таким образом, выделяются конечные и счетные множества кредитов, параметров для описания кредита и градаций для каждого параметра.

Параметры и градации рассматриваются как случайные величины или события-параметры и события-градации, приводящие с определенной вероятностью к неуспеху кредита. События-градации для каждого параметра образуют ГНС, для которой используются неклассические правила теории вероятностей [18, с. 14].

Наибольшее возможное число разных событий-кредитов равно произведению чисел градаций N1, N2... Nj... Nn в параметрах, описывающих кредит. Число параметров в статистике банка "Возрождение" - не меньше 20 x n, где n - число параметров для описания кредитов.

Сценарий риска неуспеха кредита является адекватным, ассоциативным и формулируется для всего множества возможных событий (разных кредитов). Неуспех кредита происходит, если возникают какое-либо одно, два или все инициирующие события-параметры. Заметим, что ни одна из известных скоринговых методик не использует такого сценария риска. Так, отсутствует описываемый сценарий риска в скоринговых моделях аналитической платформы Deductor разработки "BaseGroup Labs" (механизмы работы с заявками в системе RS-Loans/Pervasive и Тандем RS-Loans + Deductor).

Риск кредита. Вычисляется на вероятностной модели кредитного риска, если известны вероятности событий-градаций. Последние определяются при идентификации ЛВ-модели кредитного риска по статистическим данным банка "Возрождение". При решении задачи идентификации вычисляется также допустимый риск Pad по заданному коэффициенту асимметрии распознавания хороших и плохих кредитов.

Идентификация В-модели риска неуспеха кредита. Задача идентификации В-модели риска сформулирована следующим образом. Заданы: таблица статистических данных о кредитах, имеющая N кредитов, из которых Ng хороших и Nb плохих кредитов, и В-модель риска (3). Требуется определить: вероятности Pjr, r = 1, 2...; Nj, j = 1, 2... n событий-градаций и допустимый риск Pad, разделяющий кредиты на хорошие и плохие.

Анализ кредитного риска. Прозрачность риска кредита и результатов оценки и анализа кредитной деятельности банка "Возрождение" обеспечивается вычислением вкладов параметров и градаций в риск кредита, в средний риск всего множества кредитов банка "Возрождение" и в точность (целевую функцию) модели кредитного риска.

Вклады определяются на компьютере вычислением разности между значениями характеристик после идентификации ЛВ-модели и значений этих характеристик при придании соответствующим вероятностям событий-градаций нулевых значений.

Таким образом, на каждом уровне структурной модели риска вычисляются следующие характеристики (атрибуты) кредитного риска:

) количественные оценки риска градации параметра кредита: вероятность неуспеха для кредита; относительная вероятность неуспеха среди градаций параметра; вероятность-частота в множестве кредитов; вклад в точность модели риска;

) количественные оценки риска параметра кредита: средняя вероятность неуспеха; структурный вес и значимость в модели риска; вклад в риск кредита; вклад в средний риск множества кредитов;

) количественные оценки риска кредита: риск неуспеха; возможные потери; цена за риск; вклад в риск множества кредитов;

) количественные оценки риска множества кредитов: допустимый риск; средний риск; коэффициент асимметрии распознавания хороших и плохих кредитов; средние потери; допустимые потери; число кредитов; число опасных кредитов; энтропия рисков опасных кредитов.

ЛВ-теория кредитного риска и В-модель риска полностью определяют риск и используются для управления кредитной деятельностью банка "Возрождение". По результатам анализа атрибутов риска градаций, параметров, кредитов и множества кредитов возможно оптимизировать саму модель кредитного риска для повышения ее точности с определением оптимального числа параметров, градаций в каждом параметре и асимметрии распознавания хороших и плохих кредитов.

Прямые методики скоринга используются в банке "Возрождение" достаточно редко. Они предполагают, что сумма набранных клиентом баллов фактически приравнивается к той сумме ссуды, на которую он имеет право.

Косвенные методики широко распространены в деятельности банка "Возрождение". Их суть заключается в придании определенных весов (баллов) различным оценочным показателям, а результатом оценки служит выведение класса кредитоспособности клиента.

Исходя из полученных данных определяют группу кредитоспособности потенциального клиента: отличный заемщик; хороший; средний; плохой; некредитоспособный.

При проведении анализа кредитоспособности банк "Возрождение" особое внимание уделяет оценке личных качеств заемщика. Сотрудники могут запросить необходимые справки, в том числе с места работы заемщика, и проверить точность сведений, представленных в анкете клиента. Если банкир выявил неточности в ответах клиента и пришел к выводу, что потенциальный заемщик умышленно ввел в заблуждение банк, то клиент автоматически получает отказ в предоставлении ему кредита.

Для установления размера адекватного покрытия кредитного риска по потребительским ссудам сотрудники банка "Возрождение" рассчитывают специальные показатели, коэффициенты, характеризующие минимальный размер платежей в погашение ссуды и максимально допустимый размер задолженности по отношению к доходам клиента: Минимальный размер платежей в погашение ссуды.

Используя подобные коэффициенты, банкир оценивает соответствие размера дохода, указанного в анкете, размеру фактического дохода клиента, стабильность источников доходов и определяет условия погашения ссуды, учитывая возможность потерей заемщиком части дохода из-за снижения общей деловой активности или снижения конкурентоспособности данного вида бизнеса и т.д.

Итак, под оценкой кредитного риска заемщика обычно понимают изучение и оценку качественных и количественных показателей экономического положения заемщика. Работа по оценке кредитного риска в банке "Возрождение" проводится в три этапа: 1) оценка качественных показателей деятельности заемщика; 2) оценка количественных показателей деятельности заемщика; 3) получение сводной оценки - прогноза и формирование окончательного аналитического вывода. Банк "Возрождение" в рамках кредитной политики разработал методы оценки качества потенциальных заемщиков с помощью разного рода методик анализа финансового положения клиентов и статистических моделей. Выработаны стандартные подходы для объективной характеристики заемщиков, найдены числовые критерии для разделения будущих клиентов на основе представленных ими материалов на надежных и ненадежных.