Проблема и задачи[ править править код ] В основном данный вид скоринга рассматривается как экспериментальный с перспективой массового применения. Однако отдельные случаи применения в свидетельствуют о запросе на данную технологию в нашей стране. Сегодня даже самые мощные кредитно-скоринговые системы не дают абсолютный эффект потребительском кредитовании и нуждаются в доработке. В основном информация собирается с помощью традиционных источников: Однако данные, полученные со слов клиента, не всегда полностью соответствуют правде, а информации из других источников БКИ и пр. Кредитный рынок нуждается в новых источниках информации и способах её сбора и извлечения. Таким источником персональной информации в мировых масштабах могут стать социальные сети. Показатели только за год: Анализ страниц клиентов в соцсети способствует определению заемщика в одну из категорий качества для более оперативной и удобной работы с аудиторией.

Общая скоринговая модель позволит эффективнее рассчитывать вероятность погашения кредита

Традиционными и наиболее распространенными являются регрессионные методы, прежде всего линейная многофакторная регрессия: Логистическая регрессия позволяет преодолеть этот недостаток: Для применения логистической регрессии необходимы гораздо более сложные расчеты для получения весовых коэффициентов и, следовательно, более мощная компьютерная база и усовершенствованное компьютерное обеспечение.

Но при современном уровне развития компьютерной техники это не является проблемой, и в настоящее время логистическая регрессия является лидером скоринговых систем. Преимущество логистической регрессии еще и в том, что она может подразделять клиентов как на две группы 0 -- плохой, 1 -- хороший , так и на несколько групп 1, 2, 3, 4 группы риска. Все регрессионные методы чувствительны к корреляции между характеристиками, поэтому в модели не должно быть сильно коррелированных независимых переменных.

МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ БАНКОВСКОЙ СКОРИНГОВОЙ МОДЕЛИ. ДЛЯ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ. Михаил Ковалев, профессор БГУ,. Виктория Корженевская, Ритейл риск аналитик. Credit Europe Bank . При небольших объемах бизнеса можно использо- вать и меньшие.

- отношение оборотного капитала к полной задолженности; 8 - логарифм отношения прибыли до уплаты процентов и налогов к 9 выплаченным процентам. Откуда в модели появляются численные значения коэффициентов, взвешивающих входящие в нее факторы риска? Эти коэффициенты - результат процедуры обучения, когда для настройки модели ей предъявляются имеющиеся статистические данные о выданных кредитах и результативности этого процесса"плохие" и"хорошие" заемщики и она итеративно"подбирает" коэффициенты таким образом, чтобы точность распознавания"плохих" и"хороших" заемщиков была максимальной.

Может создаться впечатление, что приведенные выше модели готовы к выполнению своих функций и в российских условиях. Однако все не так просто, как кажется. Причин, по которым не стоит торопиться с заимствованием западных систем скоринга, две. Первая связана с математическими особенностями метода - представленные выше модели могут проводить только линейные границы между"плохими" и"хорошими" заемщиками.

Скоринговая модель Э. Альтмана для оценки кредитного риска заемщиков

Об альтернативных источниках данных для построения скоринг-модели на примере зарубежных компаний и о моделях, объединяющих розничные подходы к оценке заемщика с корпоративными — Игорь Бархатов из Сбербанка, исполнительный директор — начальник отдела моделей оценки рисков клиентов малого и микробизнеса. Оценка заемщика Если вы занимаетесь кредитным скорингом, то знаете, что существует два пути повышения качества статистической модели: настройка модели — подбор и настройка модели, наилучшим образом описывающей имеющиеся данные; генерация фичей — процесс получения необработанных, неструктурированных данных и определения фичей факторов модели для потенциального использования в вашей статистической модели.

Хочу на примере сегмента малого и микробизнеса показать, где можно взять данные для генерации новых фичей в том случае, если внутренние ресурсы банка уже использованы.

Методики определения кредитоспособности заемщика – физического лица Документы, предоставляемые заемщиком для оценки Скоринговые модели применяются в основном при предоставлении При ипотечном кредитовании физических лиц основной способ снижения кредитного риска банка.

Таким образом, основным способом борьбы за клиента становится ценовая конкуренция. Вместе с тем кредитование физических лиц — сама по себе весьма рисковая операция, и прирост доли таких кредитов в портфеле увеличивает кредитный риск банка. Предотвратить возможные потери позволяет правильная оценка способности заемщика выполнять свои обязательства, поэтому так важна правильная организация процедуры оценки кредитоспособности. Кредитоспособность клиента в мировой банковской практике - один из основных объектов оценки при определении целесообразности и формы кредитных отношений.

Способность к возврату долга зависит от моральных качеств клиента, рода его занятий, возможности заработать средства для погашения своих обязательств. Перечень элементов и показателей, характеризующих кредитоспособность заемщика, может быть более. В условиях возрастающей конкуренции на рынке розничного банковского бизнеса прирост выдаваемых физическим лицам кредитов в основном удается получить за счет ускоренного кредитования на основе различных скоринг-систем.

Гадавая справаздача за 2013

Теоретические основы организации кредитования физических лиц в банке………………………………………………………………………………….. Сущность и принципы кредитования физических лиц……………………….. Классификация кредитов, предоставляемых физическим лицам.. Анализ существующих методов оценки кредитоспособности физических лиц. Зарубежный опыт оценки кредитоспособности физических лиц …………….

Внедрение скоринговой модели оценки кредитоспособности заемщиков кредитоспособности физических лиц, оптимизировать бизнес-процессы.

Одна из главных проблем это отсутствие понимания всей сложности полноценного скорингового решения. Во многих банках до сих пор думают, что анализ данных вполне можно проводить при помощи стандартных средств, как например, или каких-то разработок собственных - отделов. О недостатках в качестве скорингового решения говорилось выше. Что касается собственных разработок, то опыт показывает что, действительно, крупные банки могут, затратив значительные средства выстроить минимально приемлемое скоринговое решение.

Но в банках, обладающих финансовыми и людскими ресурсами для проведения подобных работ, как правило, понимают, что это решение временное, и рано или поздно, но придется обращаться к профессиональному скоринг-вендору. Поскольку современное решение, отвечающее всем требованиям динамично развивающегося банка, может предоставить только компания, владеющая всей полнотой теоретических и практических знаний кредитного скоринга. Следующая проблема, о которой пойдет речь, связана отсутствием необходимых данных для работы системы кредитного скоринга.

Аналитические технологии могут успешно работать только тогда, когда есть что анализировать.

Где взять данные для скоринга?

Достоинства и недостатки скоринговых систем в России на современном этапе Достоинства и недостатки скоринговых систем в России на современном этапе Доходность кредитных организаций неразрывно связана с кредитным риском, обусловленным невозвратностью кредитных средств и с качеством его оценки. В такой ситуации эффективным методом минимизации кредитных рисков кредитного учреждения служит применение ско- ринговых систем.

В зависимости от классификации клиента по группам риска банк принимает решение, стоит ли выдавать кредит или нет, какой лимит кредитования и проценты следует устанавливать. В мировой практике существует два основных метода оценки риска кредитования, которые могут применяться как отдельно, так и в сочетании друг с другом:

Модели для оценки кредитного риска заемщика - физического лица использовать кредитный скоринг для оценки кредитоспособности физических лиц. кредитовании, ипотеке, малом бизнесе и других областях кредитования.

Перед принятием решения о выдаче кредита банк должен оценить кредитоспособность заемщика. На сегодняшний день кредитные операции банка являются ведущими среди прочих как по прибыльности, так и по масштабности размещения средств. Исходным моментом в оценке возможностей потенциального клиента, желающего получить кредит, является определение банком возможности заемщика вернуть основную сумму кредита в обусловленное время и уплатить проценты за пользование им. Проблема своевременного возвращения кредитов, выданных физическим лицам, актуальна для большинства банковских учреждений.

Ее решение в значительной мере зависит от качества оценки кредитоспособности потенциальных заемщиков. Анализ кредитоспособности в большом количестве банков производится экспертами, которые опираются, в основном, на свой опыт и интуицию, что может приводить к внесению в решение не имеющих достаточных оснований субъективных соображений. В реальной ситуации мнения аналитиков часто различаются, особенно если обсуждаются спорные вопросы, имеющие множество альтернативных решений.

Актуальность курсовой работы определена тем, что больше всех в информации о кредитоспособности предприятий и организаций нуждаются банки: Снижение риска при совершении ссудных операций, возможно, достичь на основе комплексного изучения кредитоспособности клиентов банка, что одновременно позволит организовать кредитование с учетом границ использования кредита. Целью курсовой работы является изучение теоретических аспектов анализа и оценки кредитоспособности заемщика, в том числе схемы кредитных рисков и обеспечение по кредиту.

В соответствии с целью курсовой работы можно выделить следующие задачи:

Управление рисками

Однако статистика невозвратов и темпы роста портфелей в этом сегменте рынка свидетельствуют об обратном. Не имея отработанной годами модели оценки заемщика, банки вынуждены постоянно балансировать между качеством и затратностью методик риск-менеджмента. Но при таком бурном росте встречается и множество подводных камней. Основные проблемы, которые возникают при кредитовании малого и среднего бизнеса, — малая прозрачность данного сегмента и нехватка надежных залогов.

Начальник управления кредитования среднего и малого бизнеса Русь-Банка Анна Малышева констатировала: Как рассказал начальник департамента развития малого бизнеса МДМ-Банка Андрей Кузнецов, в его банке периодически проводятся исследования малого и среднего бизнеса.

кредитоспособности физических лиц позволяют не только снизить платежеспособность; кредитный риск; коммерческий банк; физическое лицо; Скоринг - математико-статистическая модель, благодаря которой на основании текущих бизнес-задач на основании имеющихся статистических данных.

Современные методы оценки кредитоспособности физических лиц Ефимов А. В итоге к настоящему моменту, когда банки вновь открывают двери населению и строят планы по наращиванию розничных портфелей, возник вопрос, как оценить кредитоспособность розничных заемщиков, особенно сильно пострадавших от мирового финансового кризиса. Ни для кого не секрет, что временной интервал, необходимый для накопления определенной суммы сбережений, достаточной для приобретения населением товаров и услуг, с каждым годом существенно увеличивается.

В этой связи значимость потребительского кредита в т. Однако недавний финансовый кризис сильно усложнил процесс предоставления потребительских кредитов банками и получение их заемщиками. Причин резкого ухудшения качества розничных кредитных портфелей множество:

Малый и средний бизнес: проблемный сектор экономики и варианты повышения его эффективности

Модели скоринга объединяет свойство — геометрическая интерпретация [3]. По осям на графике размещены факторы риска кредитоспособности — переменные Х1 и Х2. Модель скоринга ищет, используя статистику ранее обработанных кредитов, такой взгляд на данные в пространстве фактором риска на рисунке это пространство двумерное, в общем случае оно многомерное , чтобы под этим углом зрения объекты разных классов были максимально не похожи друг на друга.

Этот угол зрения обозначен на рисунке прямой, проходящей между двумя овалами. Функция плотности заемщиков разных классов при проецировании на ось скоринга становятся отличными друг от друга.

В целом, оценка кредитоспособности физического лица проводится на Еще два примера скоринговых моделей для оценке кредитоспособности . А вот свести риск невозврата, например, к 1%, при том что масштаб бизнеса по.

Что делать при отказе При выдаче кредитов банки стремятся получить максимальную прибыль и гарантировать возврат переданных заемщику средств. Для того чтобы снизить риск просрочек, финансовые организации тщательно анализируют всех претендентов и одобряют только заявки, обязательства по которым будут выполняться с большой вероятностью. Скоринговая модель анализирует факторы, влияющие на риск невозврата займа, и выдает рекомендации по одобрению заявки или отказу.

При оформлении кредита заемщику в первую очередь предлагается заполнить анкету. Именно на основе этих данных выставляется оценка. За каждый параметр клиент получает определенное количество баллов, действуют повышающие и понижающие коэффициенты. Итоговый результат раньше подсчитывали вручную банковские сотрудники, сегодня это делается автоматически в специальных программах.

(7/14) 5. Кредитный скоринг и алгоритмы для классификации. Выбор сложности модели и кросс-валидация