Что такое кредитный скоринг и для чего он нужен, виды кредитного скоринга

С Скоринг

Скликивание объявлений Смарт-баннер
 
Скоринговая система получила свое название от английского слова «score», что переводится как счет или подсчет очков. Применяется скоринг в финансовых структурах для оценки платежеспособности заемщика. Клиент банка, при оформлении кредита, проходит обязательное анкетирование. Его профессиональные, демографические и социальные характеристики имеют определенный балл. Программа автоматически «подсчитывает очки» из анкеты и выдает результат о благонадежности потенциального заемщика. Сотрудник банка на основании скоринговой оценки решает: выдать кредит клиенту или же отказать ему.

На первый взгляд скоринговая система примитивна: клиент заполняет анкету, сотрудник считает баллы и по итогам выдает заем или не выдает. Но это только верхушка айсберга. Скоринговые карты состоят из сотен позиций, а факторы, влияющие на итоговый результат, оцениваются в совокупности. Например, по нескольким позициям у клиента высокий балл, но буквально один негативный фактор перечеркивает все плюсы. Математический алгоритм скорингового расчета держится в секрете и регулярно обновляется для защиты от взлома.

Зачем нужна скоринговая система?

В основе банковского кредитования заложен принцип получения дохода от процента за предоставления заемных средств. Соответственно прибыль банкиры получают только при возврате денег надежными заемщиками. Чем больше у кредитной организации таких клиентов, тем выше доход.

Чтобы проверить качество кредитного портфеля клиента используется система скоринга при рассмотрении заявок. Многое зависит от базы кредитных историй, к которой обращается банк при оформлении займа. Например, если по базе известно, что клиент ранее пропускал платежи или имеет низкую платежеспособность, то ему в 99% случаев откажут в займе.

Помогает ли кредитный скоринг клиентам банка? И да, и нет. Плюс в том, что заемщик может рассчитывать на непредвзятое отношение финансовой организации. То есть, клиент с хорошей кредитной историей может рассчитывать на заем крупной суммы. Независимо от того: нравится он банку или нет. Минус – скоринговая оценка не поддается изменениям. Если программа выдала «непроходной балл», то заявка автоматически переводится в отказ. Представьте, что клиент ошибся при заполнении анкеты. Банально – сыграл злую шутку человеческий фактор. Исправить результат нельзя. Кроме того, система временно замораживает возможность клиента получить заем в этом банке на срок 1-2 месяца – «временной мораторий».

Преимущества и недостатки скоринга

Кредитный скоринг имеет свои плюсы и минусы для заинтересованных сторон – банкиров и заемщиков. Рассмотрим основные преимущества бальной системы:

  1. Экономия времени и финансовых затрат на рассмотрение анкет. Ежедневно кредитные организации обрабатывают тысячи заявок на заем. Вручную проверять каждый документ, сверяться с базой и персонифицировать клиента – нереально. Скоринговая программа автоматически может сопоставить анкетные данные, вывести балл платежеспособности и надежности клиента.

  2. Быстро принимается решение по заявке. Если до внедрения системы банковские организации брали длительный срок для рассмотрения анкеты, то сейчас решение выдается в течение 5-10 минут после обработки данных.

  3. Нет предвзятости сотрудников по отношению к заемщику при рассмотрении заявки. Программа не «поддается» субъективному мнению работника финансовой организации и объективно оценивает ответы анкеты.

  4. Выявление социального статуса, уровня дохода и платежеспособности клиента. Данные анкеты при любом решении банка остаются в базе и используются впоследствии для формирования кредитного портфеля.

Система скоринга имеет и недостатки:

  1. Программа оценивает не клиента, а его ответы на вопросы. Соответственно, подготовленному заемщику не составит труда «правильно» пройти анкетирование и получить положительное решение. Единственная преграда для такого рода мошенничества – это наличие актуальной базы кредитных историй в регионе, городе, районе.

  2. Скоринг пока не учитывает при выводе балла поведение заемщиков, которые раньше не кредитовались или получали отказы. Например, временной мораторий вводится в одном банке, тогда как в другом он уже не действует. Если у человека нет кредитной истории, то ни один банк не сможет со 100% уверенностью определить его будущее поведение, опираясь только на результаты скоринга.

  3. Сложная система постоянно требует обновлений и доработок. Модернизация нужна, чтобы обеспечивать софт максимально точной и актуальной информацией по клиентам. Кроме того, программа нуждается в высоком уровне защиты от взлома и сетевых атак.

Например, заемщик Виталий несколько раз брал кредит в банке и своевременно погашал задолженность. Однако в очередном займе ему отказали. Причина отказа была в том, что несколько коллег Виталия, оформивших кредит в том же банке, просрочили оплату за последние полгода. Скоринговая система посчитала Виталия неблагонадежным клиентом, несмотря на его хорошую кредитную историю.

Виды скоринга

Кредитный скоринг можно условно разделить на четыре направления. Они могут сочетаться между собой или применяться по отдельности. Всё зависит от конкретного случая и политики финансовой организации. Рассмотрим основные виды скоринга подробнее:

  • Проверка кредитоспособности клиента. Скоринговый софт позволяет прогнозировать финансовое положение потенциального заемщика на ближайшее будущее. Суть прогноза заключается в том, чтобы узнать: способен ли клиент вернуть долг банку. Соответственно данная разновидность скоринга проводится с клиентами, которые имеют кредитную историю, используют пластиковые карты банка, находятся в базе. Информация для построения прогноза берется совокупно из всех источников. По результатам анализа, во-первых, принимается решение: одобрить заем или отказать в кредитовании. Во-вторых, определяется максимальная сумма займа и оптимальный срок погашения.

  • Скоринг заемщика. Это классический вид скоринговых операций в банке при оформлении кредита физическим лицом. Клиенту предлагается заполнить анкету, внести свои данные. Пройти анкетирование можно в онлайн-режиме или ответить на вопросы менеджера в офисе банка. После заполнения опросного листа, данные отправляются на рассмотрение. В течение нескольких минут банк дает положительный или отрицательный ответ.

  • Скоринг при нарушении заемщиком кредитных обязательств. Для решения проблемных ситуаций по задолженностям сотрудники проверяют клиента с помощью специальной скоринговой программы. Софт также подсчитывает баллы, оценивая различные факторы конкретного дела. На основании ответа банк принимает решение о необходимости подачи иска в суд. Возможен вариант убеждения клиента в необходимости погашения просрочки, чтобы избежать судебной тяжбы и обращения к коллекторам.

  • Скоринг мошенничества. Компьютерная система оценивает множество факторов, сравнивает ситуации в базе, тщательно проверяет анкету с целью опознать возможное мошенничество со стороны клиента. Основное внимание уделяют сверке анкетной и фактической информации. Если имеются признаки фиктивности, то сделка сразу же отклоняется. Статистика говорит о том, что 1 из 10 займов остаются непогашенными. То есть эффективность системы 90%.

Пример работы скоринга определения мошенничества. Марина планировала оформить кредит на новую модель айфона. Скоринговая программа поставила высокую оценку по уровню дохода и кредитной истории, но итоговый балл получился низким. Соответственно заем не выдали. Причина в том, что контактный номер телефона Марины, кроме одной цифры, совпадал с номерами мошенников, пытавшихся ранее обмануть систему проверки.

Какие данные собирает система для скоринга?

Конечно, клиентам интересно, какие данные собирает банк, чтобы выставить балл платежеспособности заемщика. В стандартный перечень информации входит более десятка пунктов. Конкретное число варьируется в зависимости от особенностей банка и вида кредитного продукта.

Рассмотрим стандартный перечень:

  1. Семейное положение. Банки всегда отдают предпочтение заемщикам, которые состоят в официально зарегистрированном браке. Кроме того, имеют общую жилплощадь и проживают на ней вместе, есть брачный контракт. Такие клиенты получат максимум баллов по этому пункту.

  2. Наличие детей, иждивенцев. Ключевой фактор – возраст иждивенцев. Банки отдают предпочтение в выдаче кредита семьям, в которых нет детей. Скоринговый балл снижается за каждого последующего ребенка.

  3. Возраст заемщика. Одна из основных характеристик для скоринговой системы. Максимальный балл получают потенциальные клиенты в возрасте 30-40 лет. Заемщики моложе 21 года и пенсионеры считаются не самой надежной категорией для кредитования.

  4. Положительная кредитная история. Если человек ранее получал займы и своевременно погашал долговые обязательства, то он получит высокую оценку программы.

  5. Трудоустройство. Для одобрения кредита важно иметь официальное трудоустройство, например в государственной или коммерческой организации. Неработающие пенсионеры и студенты получат меньший балл, чем категория официально работающих граждан.

  6. Трудовой стаж. Скоринговая оценка выше у тех клиентов, которые отработали более пяти лет.

  7. Квалификация и должность. Здесь все просто: чем престижнее социальный и профессиональный статус клиента, тем выше скоринговый балл.

  8. Уровень заработной платы. Система начисляет балл, высчитывая прямо-пропорциональную зависимость от уровня дохода клиента. Чем выше зарплата, тем больше может быть сумма займа.

  9. Кредитная нагрузка. Закредитованность населения РФ – это проблема федерального масштаба. Именно поэтому, а также в целях безопасности банки проверяют у заемщика наличие действующих долговых обязательств. Чем их больше, тем меньше балл. Соответственно шансы получить заем снижаются.

  10. Уровень образования. Наличие среднего, высшего образования повышает скоринговый балл.

  11. Наличие в собственности недвижимости или автомобиля. Возможность залога имущества клиентом добавит несколько баллов в итоговую оценку программы.

  12. Дополнительный доход. Чем больше клиент может предоставить документов о дополнительном заработке помимо основной работы, тем больше вероятность одобрения займа.

  13. Паспортные данные. Подлинность информации, наличие постоянной прописки сильно увеличивают шансы получения кредита.

  14. Актуальные контактные данные. Скоринговая программа положительно отмечает наличие у клиента нескольких способов связи. Например, сотовый и домашний телефон, рабочие контакты.

Несмотря на то, что скоринговая система полностью нивелирует предвзятое отношение к клиенту, сотрудник банка может указать свои наблюдения в комментариях к заявке. Например, сомнения или недоверие могут вызвать возбужденное эмоциональное состояние, замедленная речь, расплывчатые ответы на вопросы анкеты, неряшливый внешний вид, наркотическое или алкогольное опьянение.

Технические ограничения и погрешности скоринга

Система имеет две существенные проблемы. Первая – данные собираются только по клиентам, которые ранее брали кредиты. Мы можем допустить, что потенциальный заемщик с «чистой» кредитной историей, окажется благонадежным клиентом. Но система не сможет дать оценку. Поэтому в особенных случаях такие заявки, вошедшие в погрешность скоринга, рассматриваются вручную.

Вторая проблема заключается в том, что скоринговые данные и оценки клиентов устаревают. Люди меняются, улучшаются или ухудшаются социально-экономические условия. Всё это влияет на платежеспособность клиентов. Поэтому система нуждается в систематической модернизации. Обычно новая модель внедряется раз в год, делается свежая выборка в базу, обновляются данные по имеющимся заемщикам. В условиях финансового и экономического кризиса, обновления рекомендуется проводить чаще – раз в 4-6 месяцев.

Что такое скоринговые баллы?

Общий скоринговый балл – это сумма всех оценок по вопросам анкеты. Итоговый результат определяется по следующей шкале:

  • 690-850 баллов – клиент с высокой платежеспособностью, на хорошем счету в банке, поэтому может получить крупную сумму займа на выгодных условиях.

  • 650-690 баллов – хорошая кредитоспособность. Клиент получит кредит на стандартных условиях. Сумма уточняется на собеседовании с сотрудниками банка.

  • 600-650 баллов – средняя кредитоспособность. Обычно таким клиентам выдают заем, но на достаточно жестких условиях. Банк ставит ограничения по срокам, сумме кредита.

  • 500-600 баллов – низкая кредитоспособность. Клиент всё ещё может получить заем, но небольшой и под высокий процент.

  • 300-500 баллов – неблагонадежный клиент. Банк кредит не выдаст.

Можно ли поднять общий балл, чтобы с уверенностью идти в банк? Да, можно. Потенциальный заемщик может улучшить ряд факторов. Итак, на что обратить внимание, если банки регулярно отказывают в выдаче кредитов:

  1. Устроиться на официальную работу с белой зарплатой. Через 3-5 месяцев можно идти в банк за кредитом. Помните, чем выше зарплата и должность, тем больше шансов получить проходной балл в системе скоринга. Бюджетные организации не могут похвастаться высокими зарплатами, но у них «бронь» перед увольнением. Банки охотнее дадут небольшой кредит бюджетнику, чем сотруднику коммерческой фирмы.

  2. Проверьте кредитную историю. Перед посещением банка погасите долги по кредитке, закройте недействующие счета и дебетовые карты.

  3. Внимательно и не спеша заполняется анкету. Помните, скоринг – это автоматическая система. Любая ошибка или неточность может стать причиной отказа. Сотрудники банка не смогут подкорректировать данные после выдачи результата.

  4. Не пытайтесь обмануть систему скоринга. Отвечайте честно о величине заработка, наличии кредитов. Если вы не указали, что платите по обязательствам в другом банке, то система может принять это как сокрытие информации. В итоге вы получите статус неблагонадежного клиента и отказ в займе.

  5. При наличии в собственности недвижимости или автомобиля, укажите в анкете информацию. Это повысит шанс получить проходной балл в системе и получить необходимую сумму денег.

  6. Указывайте больше контактных данных – сотовый, рабочий, домашний телефоны. Можно вписать контакты родственников или коллег, предварительно получив их согласие. Выбирайте тех людей, у которых нет задолженностей перед банком.

  7. Если не брали раньше кредит, то начните с небольших сумм. Например, можно оформить заем на покупку товара. Сегодня многие офлайн и онлайн-магазины сотрудничают с банками и предлагают покупку в кредит или в рассрочку платежа. Через 3-4 месяца информация о вас поступит в Бюро кредитных историй, тогда шансы на успешное получение займа возрастут.

Какие финансовые структуры применяют скоринг?

Система балльной оценки кредитоспособности клиента используется в банковской сфере. Крупные финансовые структуры оценивают частных клиентов, а также компании малого, среднего бизнеса, ИП и самозанятое население. Скоринг не используется в микрофинансовых организациях из-за низкого порога требований к заемщикам.

Скоринг применяют также при смене лимитов по кредитным картам, работе с должниками, для повышения безопасности счетов и оценке риска финансовых операций. Кроме того, банки используют анкетирование клиентов для предварительного анализа данных о потенциальных заемщиках.

Можно ли перехитрить автоматическую систему скоринга?

Программная модель скоринга создается персонально для каждой банковской организации. Все разработки проводятся под грифом «Секретно». Сотрудники банка не знают, по какому алгоритму оцениваются анкеты клиентов. Они видят только результат в виде общего балла и рекомендаций системы по тому или иному заемщику.

Соответственно, чтобы перехитрить скоринговый софт, необходимо знать ответы на вопросы анкеты. Именно поэтому банк никогда явно не сообщает клиенту причину отказа. Повлиять на итоговую оценку можно только косвенно (мы писали о методах улучшения балла выше).

Обычно банки скрупулезно выбирают скоринговый софт или создают персональную систему. Защита от взлома или мошенничества в такой программе на высоком уровне. Это и понятно. Крупные банки используются скоринг повсеместно: от выдачи потребительских займов до ипотечного кредитования и финансирования бизнес-проектов.

Расчет финансовых коэффициентов в скоринговой модели

Коэффициенты Формула Расчет

Рентабельность совокупного капитала

Прибыль до налогообложения / Пассивы стр.2300 / стр.1700

Коэффициент текущей ликвидности

Оборотные активы / Краткосрочные обязательства стр.1200 / (стр.1510+стр.1520)

Коэффициент финансовой независимости

Собственный капитал / Активы стр.1300 / стр.1600

Резюме

Подведем итоги разбора кредитных скоринговых моделей оценки платежеспособности предприятия. Один из неоспоримых плюсов заключается в том, что данные модели были разработаны для отечественных предприятий. Одна из трудностей оценки по таким моделям заключается в большой громоздкости расчетов и зачастую непонятности в использовании балльной оценки финансовых коэффициентов. Использование их хорошо сочетать с другими методиками оценки финансового состояния.

Для чего еще?

Скоринг-системы извлекают необходимую информацию с различных ресурсов: СПАРК, БКИ, сайта госзакупок и др. В зависимости от направления, система может брать информацию, например, из базы данных сотовых операторов, интернет провайдеров, геолокации, соцсетей, что помогает банкам оптимизировать и усовершенствовать свою систему в розничном кредитовании. Проанализировав собранные данные скоринг-модель выдает оценку деловой репутации и бизнес-активности.

Много усилий сегодня направлено на то, чтобы совершенствовать скоринговую модель. Универсальной модели не существует, но есть возможность научить систему самостоятельно адаптироваться и переобучаться на обновляющихся данных — Machine Learning.

Скоринг невозможен без базы данных и страны всего мира все больше внимания уделяют этому вопросу. Все больше и больше информации сегодня активно переводятся в цифру: трудовые книжки, медицинские карты и т.д. Можно, конечно, бояться всемирной слежки, а можно понять, что данные делают нашу жизнь удобнее, понятнее и проще. И речь идет не только о кредитах, но и о продуктах из любой другой категории.

Скоринг мошенничества: как он работает

Вы подали заявку на кредит и ждете решения, а его все нет. Вам говорят, что ваша заявка находится на скоринге. Что это значит? Если система обнаружила что-то подозрительное, проверка может занять больше времени. Однако паниковать заранее не стоит.

Вся информация, указанная в кредитной заявке, проверяется на предмет актуальности и достоверности. Например, паспорт или иной документ, удостоверяющий личность, должен отсутствовать в базе украденных или утерянных документов. Контактный номер телефона также должен быть актуален. Ошибка в одной цифре телефонного номера может быть чревата отказом в выдаче кредита.

В качестве адреса компании, где вы трудитесь, указывайте адрес фактического местонахождения. Дело в том, что еще существуют организации, адреса которых являются «массовыми». Это могут быть фирмы, зарегистрированные в больших бизнес-центрах или на территории крупных предприятий. Если вы укажете улицу и номер дома, где зарегистрировано множество фирм, это может снизить вам баллы.

Если у вас временная регистрация и по указанному вами адресу зарегистрировано еще несколько человек, не являющихся вашими родственниками, это также может негативно повлиять на решение банка. Я рекомендую указывать номера телефонов контактных лиц, которые могут подтвердить вашу благонадежность. Это могут быть коллеги или близкие родственники. Но обязательно предупреждайте этих людей о возможном звонке из банка.

Кроме того, у каждого банка есть черный список клиентов. Если ваш номер телефона отличается на одну цифру от номера из такого черного списка, даже это может служить основанием для отнесения вас к категории «подозрительных» клиентов. Система может счесть, что ваш родственник, который был замечен в каких-то незаконных операциях, склоняет вас к мошенничеству.

Преимущества и недостатки скоринговой системы

Простыми словами, скоринг – это проверка надежности заемщика, проводимая для оценки рисков банка. Система скоринга имеет как преимущества, так и недостатки.

Преимущества

  1. Быстрое рассмотрение заявки.
  2. Минимальные затраты на оценку заемщика.
  3. Отсутствие субъективного мнения сотрудника банка и других рисков из категории «человеческий фактор».
  4. Выявление рисков мошенничества с помощью автоматизированной системы.

Недостатки

  1. Скоринговая система анализирует не клиента, а информацию, которая им предоставлена. Таким образом, есть риск того, что заемщик может подготовить правильные ответы заранее.
  2. Программа имеет технические несовершенства и нуждается в постоянном обновлении.
  3. Для клиентов без кредитной истории рассмотреть заявку с помощью системы скоринга будет сложно, поскольку программа не может предугадать поведение потенциального заемщика.

Дискриминантная факторная модель Г.В. Савицкой диагностики риска банкротства

Усовершенствованием модели Э. Альтмана занялась Г.В. Савицкая. В своих работах ею была разработана дискриминантная модель для оценки и прогнозирования вероятности банкротства производственных предприятий, модель имеет следующий вид:

Z = 0,111X1 + 13,239Х2+ 1,676Х3+ 0,515X4 + 3,80Х5

где,
Х1 — доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов;
Х2 — отношение оборотного капитала к основному;
Х3 — коэффициент оборачиваемости совокупного капитала;
Х4 — рентабельность активов предприятия, %;
Х5 — коэффициент финансовой независимости (доля собственного капитала в валюте баланса).

Расчет показателей модели по данным бухгалтерского баланса:

Х1 = стр. 1300 / стр. 1200

Х2 = (стр. 1200 — стр. 1500) / стр. 1300

Х3 = стр. 2110 / ((стр. 1600нп + стр. 1600кп)/2)

Х4 = стр. 2400/стр. 1600

Х5 = стр. 1300 / стр. 1600

В формуле расчета Х3 присутствует усредненное значение величины активов. Берутся значения активов на начало отчетного периода и конец периода и делятся на 2.

Оценка результата:

  1. При величине показателя Z больше 8 риск банкротства малый.
  2. При значении Z от 8 до 5 – небольшой риск наступления несостоятельности.
  3. При значении Z от 5 до 3 – средний риск банкротства.
  4. При значении Z ниже 3 – большой риск несостоятельности.
  5. При значении Z ниже 1 – компания является банкротом.

Пример

ЗАО «Промтехэнерго 2000» — региональный представитель ЗАО «ЗЭТО» («Завод электротехнического оборудования»). «ЗЭТО», являясь одним из ведущих предприятий в России по разработке и производству электротехнического оборудования, за более чем 45-летнюю историю освоило более 400 наименований изделий для различных нужд электроэнергетики.

Для проведения анализа компании по критерию риска использовалась отчетность за 2004–2006 гг. на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1) и «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2). Результаты анализа сгруппированы в таблицы.

Итак, начнем с платежеспособности (ликвидности). Платежеспособность предприятия характеризует его способность своевременно рассчитываться по своим финансовым обязательствам за счет достаточного наличия готовых средств платежа и других ликвидных активов. Оценка риска потери платежеспособности непосредственно связана с анализом ликвидности активов и баланса в целом (табл. 4–6).

По типу состояния ликвидности баланса по итогам 2004–2006 гг. предприятие попало в зону допустимого риска: текущие платежи и поступления характеризуют состояние нормальной ликвидности баланса. В данном состоянии у предприятия существуют сложности оплаты обязательств на временном интервале до трех месяцев из-за недостаточного поступления средств. В этом случае в качестве резерва могут использоваться активы группы А2, но для превращения их в денежные средства требуется дополнительное время. Группа активов А2 по степени риска ликвидности относится к группе малого риска, но при этом не исключены возможность потери их стоимости, нарушения контрактов и другие негативные последствия. Труднореализуемые активы группы А4 составляют 45 % в структуре активов. Они попадают в категорию высокого риска по степени их ликвидности, что может ограничивать платежеспособность предприятия и возможность получения долгосрочных кредитов и инвестиций.

Графически динамика групп ликвидных средств организации за исследуемый период представлена на рис. 3 (в тыс. руб.).

Одной из характеристик финансовой устойчивости является степень покрытия запасов и затрат определенными источниками финансирования. Фактор риска характеризует несоответствие между требуемой величиной оборотных активов и возможностями собственных и заемных средств по их формированию (табл. 7, 8).

Таблица 4. Анализ ликвидности баланса 2004 г.

Актив

Абсолютные величины

Удельные веса (%)

Пассив

Абсолютные величины

Удельные веса (%)

Платежный излишек (+) или недостаток (–)

начало года

конец года

начало года

конец года

начало года

конец года

начало года

конец года

начало года

конец года

Наиболее ликвидные активы А1 (ДС + ФВкр)

22 858

31 142

21,4

22,6

Наиболее срочные обязательства П1 (кредиторская задолженность)

38 912

60 876

36,4

44,1

–16 054

–29 734

Быстрореализуемые активы А2 (дебиторская задолженность)

37 024

46 800

34,6

33,9

Краткосрочные пассивы П2 (краткосрочные кредиты и займы)

0

0

0,0

0,0

37 024

46 800

Медленно реализуемые активы А3 (запасы и затраты)

7854

9111

7,3

6,6

Долгосрочные пассивы П3 (долгосрочные кредиты и займы)

0

0

0,0

0,0

7854

9111

Труднореализуемые активы А4 (внеоборотные активы)

39 141

50 841

36,6

36,9

Постоянные пассивы П4 (реальный собственный капитал)

67 965

77 018

63,6

55,9

–28 824

–26 177

Баланс

106 877

137 894

100,0

100,0

Баланс

106 877

137 894

100,0

100,0

0

0

А1 < П12 ≥ П23 ≥ П34 ~ П4. Предприятие попадает в зону допустимого риска.

Таблица 5. Анализ ликвидности баланса 2005 г.

Актив

Абсолютные величины

Удельные веса (%)

Пассив

Абсолютные величины

Удельные веса (%)

Платежный излишек (+) или недостаток (–)

начало года

конец года

начало года

конец года

начало года

конец года

начало года

конец года

начало года

конец года

Наиболее ликвидные активы А1 (ДС + ФВкр)

31 142

39 248

22,6

22,3

Наиболее срочные обязательства П1 (кредиторская задолженность)

60 876

80 042

44,1

45,5

–29 734

–40 794

Быстрореализуемые активы А2 (дебиторская задолженность)

46 800

47 270

33,9

26,9

Краткосрочные пассивы П2 (краткосрочные кредиты и займы)

0

0

0,0

0,0

46 800

47 270

Медленно реализуемые активы А3 (запасы и затраты)

9111

17 652

6,6

10,0

Долгосрочные пассивы П3 (долгосрочные кредиты и займы)

0

5000

0,0

2,8

9111

12 652

Труднореализуемые активы А4 (внеоборотные активы)

50 841

71 672

36,9

40,8

Постоянные пассивы П4 (реальный собственный капитал)

77 018

90 800

55,9

51,6

–26 177

–19 128

Баланс

137 894

175 842

100,0

100,0

Баланс

137 894

175 842

100,0

100,0

0

0

А1 < П12 ≥ П23 ≥ П34 ~ П4. Предприятие попадает в зону допустимого риска.

Таблица 6. Анализ ликвидности баланса 2006 г.

Актив

Абсолютные величины

Удельные веса (%)

Пассив

Абсолютные величины

Удельные веса (%)

Платежный излишек (+) или недостаток (–)

начало года

конец года

начало года

конец года

начало года

конец года

начало года

конец года

начало года

конец года

Наиболее ликвидные активы А1 (ДС + ФВкр)

39 248

43 604

22,3

17,3

Наиболее срочные обязательства П1 (кредиторская задолженность)

80 042

110 961

45,5

44,0

–40 794

–67 357

Быстрореализуемые активы А2 (дебиторская задолженность)

47 270

75 493

26,9

30,0

Краткосрочные пассивы П2 (краткосрочные кредиты и займы)

0

10 634

0,0

4,2

47 270

64 859

Медленно реализуемые активы А3 (запасы и затраты)

17 652

18 286

10,0

7,3

Долгосрочные пассивы П3 (долгосрочные кредиты и займы)

5000

10 000

2,8

4,0

12 652

8286

Труднореализуемые активы А4 (внеоборотные активы)

71 672

114 604

40,8

45,5

Постоянные пассивы П4 (реальный собственный капитал)

90 800

120 392

51,6

47,8

–19 128

–5788

Баланс

175 842

251 987

100,0

100,0

Баланс

175 842

251 987

100,0

100,0

0

0

А1 < П12 ≥ П23 ≥ П34 ~ П4. Предприятие попадает в зону допустимого риска.


Рис. 3. Анализ ликвидности ЗАО «Промтехэнерго 2000»

Таблица 7. Расчет покрытия запасов и затрат с помощью определенных источников финансирования

Показатель

01.01.04

01.01.05

01.01.06

01.01.07

Запасы и затраты

8107

9402

17 909

18 607

Собственные оборотные средства (СОС)

29 077

26 467

19 385

6109

Собственные и долгосрочные заемные источники

29 077

26 467

24 385

16 109

Общая величина основных источников

29 077

26 467

24 385

26 743

А) Излишек (+) или недостаток (–) собственных оборотных средств

20 970

17 065

1476

–12 498

Б) Излишек (+) или недостаток (–) собственных и долгосрочных заемных источников формирования запасов и затрат

20 970

17 065

6476

–2498

В) Излишек (+) или недостаток (–) общей величины основных источников формирования запасов и затрат

20 970

17 065

6476

8136

Трехкомпонентный показатель типа финансовой ситуации, S

(1, 1, 1)

(1, 1, 1)

(1, 1, 1)

(0, 0, 1)

Таблица 8. Тип финансового состояния

Условия

S = 1, 1, 1

S = 0, 1, 1

S = 0, 0, 1

S = 0, 0, 0

Абсолютная независимость

Нормальная независимость

Неустойчивое финансовое состояние

Кризисное финансовое состояние

Оценка риска финансовой неустойчивости

Безрисковая зона

Зона допустимого риска

Зона критического риска

Зона катастрофического риска

В результате проведенных расчетов можно сделать вывод. На конец исследуемого периода запасы и затраты обеспечиваются за счет краткосрочных займов. 2004–2005 гг. характеризовались абсолютной финансовой устойчивостью и соответствовали безрисковой зоне. В конце анализируемого периода финансовое состояние предприятия ухудшилось, стало неустойчиво и соответствует зоне критического риска. Эта ситуация сопряжена с нарушением платежеспособности, но сохраняется возможность восстановления равновесия в результате пополнения собственного капитала и увеличения собственных оборотных средств за счет привлечения займов и кредитов, сокращения дебиторской задолженности.

Далее проведем оценку рисков ликвидности и финансовой устойчивости с помощью относительных показателей (табл. 9, 10).

В соответствии с рассчитанными показателями ликвидности баланса с точки зрения оценки риска можно сказать, что общий показатель ликвидности (L1 = 0,73) на конец исследуемого периода не укладывается в рекомендуемые значения, коэффициент абсолютной ликвидности (L2) имеет отрицательную динамику. Готовность и мобильность компании по оплате краткосрочных обязательств на конец исследуемого периода (L2 = 0,36) недостаточно высокая. Риск невыполнения обязательств перед поставщиками существует. Коэффициент критической оценки (L3 = 0,98) показывает, что организация в периоде, равном продолжительности одного оборота дебиторской задолженности, в состоянии покрыть свои краткосрочные обязательства, однако эта способность отличается от оптимальной, вследствие чего риск невыполнения обязательств перед кредитными организациями — в зоне допустимого.

Коэффициент текущей ликвидности (L4 = 1,13) позволяет установить, что в целом прогнозные платежные возможности отсутствуют. Сумма оборотных активов не соответствует сумме краткосрочных обязательств. Организация не располагает объемом свободных денежных средств и с позиции интересов собственников по прогнозируемому уровню платежеспособности находится в зоне критического риска.

Таблица 9. Показатели ликвидности баланса

Показатель

2004 г.

2005 г.

2006 г.

Изменения (+, –) 04–05

Изменения (+, –) 05–06

Рекомендуемые значения

1. Общий показатель ликвидности (L1)

0,94

0,84

0,73

–0,10

–0,11

L1 > 1

2. Коэффициент абсолютной ликвидности (L2)

0,51

0,49

0,36

–0,02

–0,13

L2 > 0,2–0,7

3. Коэффициент «критической оценки» (L3)

1,28

1,08

0,98

–0,20

–0,10

L3 > 1,5 — оптимально; L3 = 0,7–0,8 — нормально

4. Коэффициент текущей ликвидности (L4)

1,43

1,30

1,13

–0,13

–0,17

L4 > 2,0

5. Коэффициент маневренности функционирующего капитала (L5)

0,35

0,73

1,16

0,38

0,43

Уменьшение показателя в динамике — положительный факт

6. Коэффициент обеспеченности собственными средствами (L6)

0,30

0,18

0,04

–0,12

–0,14

L6 > 0,1

Таблица 10. Показатели финансовой устойчивости

Показатель

2004 г.

2005 г.

2006 г.

Изменения (+, –) 04–05

Изменения (+, –) 05–06

Рекомендуемые значения

1. Коэффициент финансовой независимости (автономии) (U1)

0,56

0,52

0,48

–0,04

–0,04

≥ 0,4–0,6

2. Коэффициент соотношения заемных и собственных средств (коэффициент капитализации) (U2)

0,79

0,93

1,09

0,15

0,16

≤ 1,5

3. Коэффициент обеспеченности собственными средствами (U3)

0,30

0,19

0,04

–0,12

–0,14

нижняя граница — 0,1 ≥ 0,5

4. Коэффициент финансовой устойчивости (U4)

0,56

0,55

0,52

–0,01

–0,03

≥ 0,6

С точки зрения оценки риска можно сказать следующее:

1. Выполнение рекомендуемых требований к значению показателя капитализации (U2) обеспечивает для поставщиков и кредитных учреждений нахождение оценки риска последствий взаимодействия в зоне допустимых значений.

2. Невыполнение нормативных требований к показателю U3 является для учредителей сигналом о недопустимой величине риска потери финансовой независимости.

3. Значения коэффициентов финансовой независимости (U1) и финансовой устойчивости (U4) отражают перспективу ухудшения финансового состояния.

Содержанием модели комплексной балльной оценки риска финансовой несостоятельности предприятия является классификация финансового состояния предприятия и на этой основе — оценка возможных негативных последствий рисковой ситуации в зависимости от значений факторов-признаков и рейтингового числа (табл. 11).

Таблица 11. Классификация уровня финансового состояния

Показатель финансового состояния

2004 г.

2005 г.

2006 г.

Фактическое значение коэффициента

Количество баллов

Фактическое значение коэффициента

Количество баллов

Фактическое значение коэффициента

Количество баллов

L2

0,51

20

0,49

20

0,36

16

L3

1,28

12

1,08

6

0,98

3

L4

1,43

7,5

1,30

6

1,13

3

U1

0,56

17

0,52

17

0,48

17

U3

0,30

9

0,19

6

0,04

0

U

0,56

8,5

0,55

8,5

0,52

6

Итого

74

63,5

45

Сделаем выводы.

2-й класс (96–67 баллов) — в 2004 г. у предприятия было нормальное финансовое состояние. Финансовые показатели довольно близки к оптимальным, но по отдельным коэффициентам допущено определенное отставание. Предприятие рентабельное, находится в зоне допустимого риска.

3-й класс (66–37 баллов) — в 2005–2006 гг. у предприятия среднее финансовое состояние. При анализе баланса обнаруживается слабость отдельных финансовых показателей. Платежеспособность находится на границе минимально допустимого уровня, финансовая устойчивость недостаточная. При взаимоотношениях с анализируемой организацией вряд ли существует угроза потери средств, но выполнение ей обязательств в срок представляется сомнительным. Предприятие характеризуется высокой степенью риска.

Результаты проведенного исследования по критерию риска на конец исследуемого периода представлены в табл. 12.

Можно предположить, что достаточно неудовлетворительные уровни риска ЗАО «Промтехэнерго 2000» связаны с активной инвестиционной деятельностью предприятия в последнее время. Начало исследуемого периода характеризовалось достаточно высоким уровнем излишка собственных оборотных средств (порядка 21 млн руб.), на конец исследуемого периода наблюдается дефицит (12 млн руб.). Однако в период активного роста и развития предприятия эта ситуация считается нормальной.

Таблица 12. Результаты оценки рисков компании

Вид риска

Расчетная модель

Уровень риска

Риск потери платежеспособности

Абсолютные показатели ликвидности баланса

Зона допустимого риска

Относительные показатели платежеспособности

Зона допустимого риска

Риск потери финансовой устойчивости

Абсолютные показатели

Зона критического риска

Относительные показатели структуры капитала

По коэффициентам обеспеченности собственными средствами и финансовой устойчивости — высокий риск

Комплексная оценка риска финансового состояния

Относительные показатели платежеспособности и структуры капитала

Зона высокого риска

Методика Савицкой

Методика Савицкой — это система показателей и их рейтинговая оценку, выраженная в баллах, для прогнозирования финансового состояния предприятия. Модель построена на основании анализа работы 200 производственных предприятий за трехлетний период. Формула для расчета интегрального показателя следующая:

0.111 * К1 (Собственный капитал / Оборотные активы) + 13.23 * К2 (Оборотный капитал / Капитал) + 1.67 * К3 (Выручка / Среднегодовая величина активов) + 0.515 * К4 (Чистая прибыль / Активы) + 3.8 * К5 (Собственный капитал / Активы).

Исходя из этой методики, предприятие можно отнести к одному из классов:

  • I класс — предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;
  • II класс — предприятия, демонтирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваемые как неблагополучные;
  • III класс — проблемные предприятия. Здесь вряд ли существует риск потери средств, но полное получение процентов представляется сомнительным;
  • IV класс — предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты.
  • V класс — предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные;
  • VI класс — предприятия — банкроты.

Как происходит скоринг по ОСАГО

Скоринг в страховых компаниях происходит на основании предоставленных клиентом документов для заключения договора ОСАГО:

  • паспорт страхователя и собственника транспортного средства,
  • документы на страхуемую машину и техническое состояние (диагностическая карта),
  • водительское удостоверение, всех кто будет допущен к управлению автомобилем.

Данные заносятся внутреннюю информационную систему компании, после чего начинается скоринговый анализ.

Анализ скоринговой системы

Проверка-скоринг происходит по трем ключевым блокам и одному дополнительному блоку:

  1. “Человек Компания”;
  2. “Транспортное средство”;
  3. “Водители”;
  4. “Внешние дополнительные факторы”.

Что анализирует скоринг процесс

Чтобы провести скоринговую проверку, система автоматически подключается к большому количеству информационных баз данных. Среди них такие базы, как судебная, судебных приставов, налоговая, кредитная, страховая, ГИБДД, РСА и другие.

Вот какую информацию для скорингового вычисления надежности они предоставляют при автостраховании.

Человек Организация

Данный блок анализирует и охарактеризует страхователя и собственника транспортного средства.

Судебная база – показывает наличие у человека судимости, частые судебные споры со страховыми компаниями.

Здесь происходит выявление мошенников, автоюристов и прочих, тех кто не против заработать на страховой компании.

База судебных приставов – показывает наличие задолженностей перед страховыми компаниями или другими организациями.

Налоговая база – показывает финансовую устойчивость и исполнение обязательств.

База кредитных историй – показывает финансовую нагрузку и платежность по кредитам.

База страховых историй – показывает страховую историю, были страховые случаи, частые смены страховых компаний.

База ГИБДД – показывает действительно является собственником транспортного средства, лицо предоставляющее документы.

База РСА – показывает наличие предыдущих страховых полисов ОСАГО, скидок, страховых случаев и выплаты по ним.

Транспортное средство

В данном блоке анализируется транспортное средство, которое необходимо застраховать по ОСАГО.

База ГИБДД – показывает стоит автомобиль на государственном учете и данные выданного свидетельства о регистрации транспортного средства. Количество предыдущих владельцев по ПТС и находился ранее в угоне.

База РСА – показывает страховали ранее этот транспорт. Были произведены страховые выплаты или ремонтировался на технических станциях страховых компаний.

Особенности скоринга для страховых компаний:

  • При построении скоринга были использованы данные об убыточности клиентов СК;

Наибольшая эффективность достигается при использовании сервиса перед принятием решений о выдаче полиса новым клиентам.

Конструирование признаков

Конструирование признаков начнем с более общих — экономических, затем перейдем к индивидуальным.

Из общеэкономических макро-факторов удалось найти только один, стабильно доступный и регулярно обновляющийся фактор — курс рубля. Он доступен на сайте ЦБ за продолжительный период времени (есть возможность выгрузки данных в удобном формате), и главное — ежедневно обновляется. Курс рубля имеет стабильный нисходящий тренд. В необработанном виде такой фактор лучше не использовать. Через определенный промежуток времени значения признака выйдут за рамки попавших в обучающую выборку данных и будут неверно интерпретированы моделью.

Чтобы избежать негативных последствий, преобразуем курс рубля в отношении текущего курса(на момент рассмотрения заявки) к медианному значению за предыдущие 35 дней. Теперь признак характеризует не абсолютное значение курса рубля, а тенденцию(рост, падение, стабильное состояние) в рассматриваемый период. На графике 1 полученные данные. На графике 2 — процент дефолтных клиентов с разбивкой по категориям(падение, стабильность, рост).


График 1. Изменение курса рубля, по отношению к медианному значению за последние 35 дней.


График 2. количество дефолтных клиентов в зависимости от изменения курса.

Из экономических микро-факторов доступны: регион в котором работает заемщик, тип организации, профессия.

На первый взгляд, регион работы относится скорее к индивидуальным факторам, чем к общеэкономическим. Однако есть возможность добавить в данные общеэкономическую информацию через группировку регионов. На сайте росстата доступна информация о различных экономических показателях конкретного региона. Влияющими на вероятность дефолта оказались данные о среднем уровне заработной платы в регионе, стоимости фиксированного набора продуктов и величине суммы просроченных платежей по кредиту на душу населения. Для группировки регионов был выбран алгоритм агломеративной кластеризации. В качестве критерия связи использован метод Варда, который объединяет кластеры так, чтобы прирост дисперсии был минимальным. Получившиеся кластеры данных — на трехмерном графике.

Таблица сгруппированных регионов
1 2 3 4 5 6
Белгородская область Московская область Калужская область Рязанская область Тюменская область Республика Крым
Брянская область г. Москва Республика Карелия Смоленская область Республика Саха (Якутия) г. Севастополь
Владимирская область Республика Коми Архангельская область Тверская область Магаданская область Республика Дагестан
Воронежская область Мурманская область Ленинградская область Тульская область Республика Ингушетия
Ивановская область г. Санкт-Петербург Пермский край Вологодская область Чеченская Республика
Костромская область Камчатский край Свердловская область Калининградская область
Курская область Сахалинская область Красноярский край Новгородская область
Липецкая область Иркутская область Республика Калмыкия
Орловская область Новосибирская область Краснодарский край
Тамбовская область Хабаровский край Астраханская область
Ярославская область Амурская область Ростовская область
Псковская область Республика Башкортостан
Республика Адыгея Республика Татарстан
Волгоградская область Удмуртская Республика
Кабардино-Балкарская Р. Чувашская Республика
Карачаево-Черкесская Р. Кировская область
Республика Северная Осетия – Алания Нижегородская область
Ставропольский край Оренбургская область
Республика Марий Эл Самарская область
Республика Мордовия Ульяновская область
Пензенская область Курганская область
Саратовская область Челябинская область
Республика Алтай Республика Бурятия
Алтайский край Республика Тыва
Республика Хакасия
Забайкальский край
Кемеровская область
Омская область
Томская область
Приморский край

Еще один важный микроэкономический фактор — профессия. На рисунке ниже — данные о доли дефолтных клиентов с разбивкой по профессии из тренировочного набора данных.

На графике отчетливо видна зависимость вероятности дефолта от профессии. Для группировки заемщиков желательно применять один из общепринятых в экономическом сообществе принципов. Разбивка на категории с сайта росстата хорошо соотносится с данными, представленными на графике.

Разделение работников по категориям персонала

По категориям персонала работники подразделяются на руководителей, специалистов, других служащих и рабочих.

  • К руководителям относятся работники, занимающие должности руководителей организаций, структурных подразделений и их заместители (директора, начальники: управлений, отделов, смен и т.п., заведующие: производством, столовой, секцией, складом, прачечной, клубом, общежитием, камерой хранения и др., управляющие, председатели, капитаны, главные бухгалтеры и инженеры, мастера и т.п.).
  • К специалистам относятся работники, занятые на работах, как правило, требующих высшего или среднего профессионального образования: инженеры, врачи, преподаватели, экономисты, бухгалтеры, геологи, диспетчеры, инспекторы, корректоры, математики, медицинские сестры, механики, нормировщики, программисты, психологи, редакторы, ревизоры и т.п. К специалистам относятся также ассистенты и помощники названных наименований специалистов.
  • Другие служащие — это работники, осуществляющие подготовку и оформление документации, учет и контроль, хозяйственное обслуживание, в частности, агенты, архивариусы, дежурные, делопроизводители, кассиры и контролеры (кроме рабочих), коменданты, копировщики технической документации, секретари-машинистки, смотрители, статистики, стенографистки, табельщики, учетчики, чертежники.
  • К рабочим относятся лица, непосредственно занятые в процессе создания материальных ценностей, а также занятые ремонтом, перемещением грузов, перевозкой пассажиров, оказанием материальных услуг и др.

Часто встречающиеся профессии, такие, как водитель, менеджер, бухгалтер и др., могут по-разному характеризовать заемщика, в зависимости от конкретной сферы или типа организации. Например, водитель, работающий в такси и водитель, работающий в администрации города — это совершенно разные заемщики.

Чтобы добавить эту информацию в модель, разделим заемщиков по типу организаций, в которых они работают:

  • Коммерческие организации
  • Государственные организации
  • Индивидуальные предприниматели и самозанятые
  • Неработающие
  • Не указан тип организации

Чтобы проверить, добавляет ли разделение информации, посмотрим на график “доля дефолтных заемщиков сгруппированных по профессиям и типам организаций”.

Обозначение профессий и типов организаций
profession type of work
0 не указано 0 не указано
1 руководители 1 коммерческие
2 специалисты 2 государственные
3 другие служащие 3 ип, самозанятые
4 рабочие 4 не работающие
5 прочее

Из графика видно, что для некоторых профессий существенна разница, в каком типе организации работает заемщик. Неожиданные результаты получаются, когда заемщик указывает, что он не работает, но при этом указывает профессию. Дополнительный анализ данных показал, что такое поведение характерно для пенсионеров.

И последним общеэкономическим фактором, используемым в модели, является день месяца, в который подана заявка на заём. Вероятно, это связано с общепринятыми правилами выплаты заработной платы в России(например 10 и 25). Дни месяца разбиваются на два периода с 9 по 21е число включительно и остальные дни месяца.

Демографические

В имеющихся у меня данных, есть всего четыре демографических признака:

  • Возраст заемщика (количество полных лет)
  • Стаж на последнем месте работы (в месяцах)
  • Семейный статус (холост, женат, замужем, гражданский брак, в разводе, не замужем, вдовец/вдова, не заполнено)
  • Количество членов семьи (совместно проживающих с заемщиком)

Финансовые

В данных о заемщиках есть информация о заработной плате и дополнительном доходе. Значение этих факторов часто завышается клиентами, поэтому они не содержат точной информации о финансовом положении заемщика, но позволяют примерно его оценить.

Психологические

У выбранной совокупности заемщиков отсутствуют займы, поэтому основной психологической (поведенческой) информации у нас нет. Но у 90% клиентов есть информация о количестве запросов кредитной истории за год, квартал, месяц, неделю, день, час. Таким образом, можно оценить потребность в займе в текущий момент и потребность в займе в исторической перспективе. Количество заявок на заем, поданное за короткий промежуток, добавляет информации о психотипе заемщика. (подал ли он одну заявку и ждет решения, а затем подает вторую при отказе. В этом случае будет мало займов за последний час, но много за последний день. Или заемщик подает заявки в разные организации и ждет решения от всех сразу.)

Процесс проведения скоринговой оценки кредитоспособности ссудозаёмщиков

Обычно для анализа кредитоспособности потенциального заёмщика запрашиваются:

  • копия документов, удостоверяющего личность заёмщика;
  • подтверждение доходов клиента: справка по форме 2-НДФЛ, копия налоговой декларации по форме 3-НДФЛ;
  • Дополнительно также могут запросить документы собственности на имущество и прочие, которые могут подтвердить платёжеспособность и деловую репутацию клиента.

Специалисты банка проводят анализ платёжеспособности индивидуального заёмщика на базе данных о среднемесячном доходе и размерах удержаний за предшествовавшие шесть месяцев, а также сведений на основании анкеты. Результат вычисляется как среднемесячный доход за вычетом всех обязательных платежей и корректируется на поправочный коэффициент, который различается в зависимости от величины дохода (от 0,3 до 0,6). Чем больше доход, тем больше корректировка.

На данный момент, наиболее универсальным методом оценки кредитоспособности является метод оценки финансового положения клиента.

Для снижения и контроля рисков, банки должны ежеквартально проводить оценку финансового состояния заёмщика.

В качестве совершенствования оценки кредитоспособности физических лиц предлагается использовать скоринговую систему при определении объёмов выдаваемых кредитов.

Кредитные баллы предназначены для измерения риска дефолта потенциального заёмщика с учётом различных факторов кредитной истории. Формулы для расчёта кредитных баллов обычно западными банками не раскрываются, но, в целом используются следующие компоненты, которые можно рассмотреть в качестве применимого опыта:

  1. 35% составляет кредитная история – наличие или отсутствие компрометирующей информации. Банкротство, залоги, судебные решения, соглашения, конфискации, выкуп имущества, просроченные платежи могут стать причиной отказа в выдаче кредита.
  2. 30% приходится на долговую нагрузку – эта категория рассматривает ряд конкретных измерений долговой нагрузки, включая количество счетов с овердрафтами, существующие кредитные обязательства, покупки в рассрочку.
  3. 15% доля приходится на срок кредитной истории – средний период кредитования и срок первоначального кредита.
  4. 10% составляет оценка используемых типов кредита (рассрочка, офердрафты, потребительское кредитование, ипотека), показывает историю управления различным видами кредитов.
  5. 10% доля оценки приходится на количество запросов на выдачу кредита – рейтинг заёмщика снижается, если запросы были сделаны в больших количествах в последнее время (14–45 дней).

Скоринговые модели должны быть основаны на актуальных данных и быстро перенастраиваться при изменении кредитной политики банка.

В работе скоринговой модели большую роль играет бюро кредитных историй. Необходимо изучить кредитную историю потенциального заёмщика и супруги(а) заявителя. Все виды доходов и расходов заёмщика должны быть документально подтверждены.

Пример 2

Кредиты не должны выдаваться гражданам, у которых выплаты по исполнительным документам в размере 50 и более процентов чистого дохода. Также в обеспечение ссуд не должно приниматься поручительство физического лица, у которого размеры удержаний из заработной платы равны или превышают 50 процентов чистых доходов.

На рисунке 1 представлена информация, разработанная зарубежными банками для получения информации о цели кредита, личных особенностях заёмщика и кредитной истории заёмщика.


Рисунок 1. Переменные, используемые в скоринговых моделях оценки кредитоспособности заёмщиков. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Кредитный рейтинг используется в качестве инструмента для принятия окончательного решения.

При оценкекредитных рисков потенциальных заёмщиков принимается во внимание ряд факторов:возраст, семейное положение и образование, количество его/её иждивенцев, место проживания клиента, профессия, стаж, опыт работы в текущее время. А также следующая финансовая информация: регулярные доходы клиента и обязательства; кредитная история, которая включает в себя такие факты, как качественное погашение кредита; предыдущее позитивное сотрудничество с банком, если клиент уже является клиентом банка.

Кто может получить высокую оценку

Если говорить о физических лицах, то тут оценка заемщика также проводится по многим показателям. Существует множество факторов, способных положительно повлиять на рейтинг:

  • высокая зарплата;
  • наличие собственного движимого и недвижимого имущества;
  • долгий срок проживания в конкретном регионе;
  • наличие депозитов;
  • документальное подтверждение доходов;
  • наличие стационарного телефона дома и на работе;
  • подтверждение официального трудоустройства, особенно на государственных предприятиях и в бюджетной сфере;
  • наличие открытых счетов (депозитных, пенсионных, расчетных) в банке-кредиторе;
  • наличие значительной суммы авансового платежа при получении ипотеки или автокредита;
  • возможность предоставления рекомендаций, поручителя или созаемщика;
  • отличная кредитная история.

Заключение

Скоринг как метод обеспечения финансовой безопасности кредитора применяется банками для экспресс-оценки заемщика на предмет платежеспособности и вероятности мошенничества. Также с помощью скоринга банк оценивает уровень риска при выдаче займов.

Система скоринга постоянно совершенствуется, ее данные нуждаются в своевременном обновлении. Иногда бывают ошибки, в результате которых ответственные клиенты подпадают под автоматический отказ. Если это произошло, обратитесь в другой банк. Все кредитные учреждения используют различные схемы расчета кредитного рейтинга. Перед обращением за кредитом (особенно это касается займов на крупные суммы) закажите свою кредитную историю в БКИ и узнайте свой скоринговый балл.

В целом, с внедрением скоринговой системы процент отказов в выдаче займов существенно снизился. Это объясняется отсутствием субъективного мнения кредитного специалиста. Кроме того, скоринг экономит время и затраты на рассмотрение заявки. А скоринг мошенничества характеризуется высокой прогнозной точностью.


Источники

  • https://www.calltouch.ru/glossary/skoring/
  • https://finzz.ru/skoringovye-modeli-ocenki-platezhesposobnosti-predpriyatiya.html
  • https://vc.ru/finance/122789-ckoringovaya-model-v-kraudlendinge
  • https://retireearly.ru/financial-literacy/skoring
  • https://afdanalyse.ru/publ/finansovyj_analiz/1/modeli_diagnostiki_riska_bankrotstva_g_v_savickoj/13-1-0-342
  • https://www.cfin.ru/finanalysis/risk/accounting.shtml
  • https://1-fin.ru/?id=281&t=1989
  • https://eOSAGO.online/skoring-v-osago/
  • https://bki-okb.ru/corp/services/skoring-dlya-strahovyh-kompaniy
  • https://habr.com/ru/post/454574/
  • https://spravochnick.ru/bankovskoe_delo/ocenka_kreditosposobnosti_organizacii/skoringovaya_ocenka_kreditosposobnosti/
  • https://FB.ru/article/257301/skoringovaya-model-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschika

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: