Использование скоринговых моделей при планировании периодичности аудита структурных подразделений коммерческого банка Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 338.46:336.7

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СКОРИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ ПЕРИОДИЧНОСТИ АУДИТА СТРУКТУРНЫХ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

В. М. ЗАЕРНЮК, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов Е-mail: zvm4651@mail. ru Российский государственный университет туризма и сервиса, Москва

В статье для решения задачи выбора приоритетных направлений и периодичности проверок службами внутреннего аудита структурных подразделений банка и направлений его деятельности в условиях неблагоприятной неопределенности предложена скоринговая модель. В ее основу положены критерии риск-рейтинга, рассчитанного на базе девяти факторов риска. Данная модель позволяет оптимизировать планирование проверок службами внутреннего контроля (аудита). Даны рекомендации коммерческим банкам, планирующим использовать скоринг аудита.

Ключевые слова: cкоринг, банки, внутренний аудит.

Прежде всего, необходимо дать определение понятию «скоринг». Глагол «скоринг» (англ. scoring) имеет разные значения: подсчитывать очки, вести счет. А как существительное «score» означает количество набранных очков, оценку. Согласно современному экономическому словарю под «скорингом» понимается метод классификации всех заемщиков в различные группы для оценки кредитного риска: он представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок [8].

Скоринг основан на построении абстрактных моделей заемщиков: каждому смоделированному портрету клиента соответствует определенный уровень баллов и соответствующий этим баллам статус [7].

В статистике идеи классификации популяции на группы были разработаны Рональдом Фишером в 1936 г. на примере растений [12]. В 1941 г. американский исследователь Дэвид Дюран впервые применил идею о разделении растений на «плохие» и «хорошие» к классификации кредитов [9]. По времени это совпало со Второй мировой войной, когда почти все кредитные аналитики были призваны на фронт, а банки столкнулись с необходимостью срочной замены этих специалистов. Банки заставили своих аналитиков перед уходом написать свод правил, которыми следовало руководствоваться при принятии решения о выдаче кредита, чтобы анализ мог проводиться и неспециалистами. Это и был как бы прообраз современных экспертных систем.

Идея Дюрана в дальнейшем получила широкое распространение. В Сан-Франциско была создана первая консалтинговая фирма в области скоринга Fair Issac Corporation1, которая до сих пор является лидером среди разработчиков скоринговых систем [4]. Классиками в разработке скоринговых моделей можно считать Эдварда Альтмана, Джорджа Фулмера, Рона Чессера. Большое значение имели исследования компании Fair Isaac [5].

Западные банки используют систему скоринга уже давно. С появлением новых массовых кредит-

1 Консалтинговая компания Fair Isaac Corporation (разработчик

системы FICO®, в которой, среди всего прочего, указан и единый балльный рейтинг для каждого американца) обслуживает 7 из 10 крупнейших банков в мире, 97 из 100 крупнейших банков Америки и 50 крупнейших эмитентов кредитных карт.

ных продуктов скоринг был взят на вооружение большинством финансовых институтов США. По данным некоторых исследований, после внедрения скоринг-систем уровень безнадежного долга сокращался до 50 % [13, 14, 15].

В России скоринг появился в 2005-2006 гг. Изначально он был призван облегчить работу сотрудникам банка, поскольку именно в те годы кредитный бум, охвативший страну, привел в офисы многочисленных клиентов, желающих взять ссуду. Уже тогда стало ясно, что работникам кредитных отделов требуется как минимум автоматизированная поддержка.

В условиях жесткой конкуренции на рынке банковских услуг Банку России и всему российскому банковскому сектору стало понятно, что необходимо не только изучать, но и заимствовать лучший опыт международной кредитной практики. Логика применения этого опыта в российской действительности уже давно стала совершенно очевидной [11].

В настоящее время скоринг - это не только работа с определенными скоринговыми моделями, но и построение скоринговой инфраструктуры, основанной на результатах анализа статистических данных с помощью специального программного обеспечения, позволяющего рассчитать необходимый показатель. При этом база данных для построения скоринговой модели (собственная или приобретенная) должна содержать всю возможную информацию по аудиторским проверкам за последние 2-5 лет2.

Сейчас практически все скоринговые системы, предлагаемые специализированными разработчиками, охватывают кредитное направление деятельности банков и ориентированы в основном на проведение оценок потенциальных заемщиков [1, 2, 6, 10]. Кроме того, скоринг стал использоваться не только при оценке кредитных рисков, но и в маркетинге для определения вероятности покупки тех или иных продуктов теми или иными покупателями. При работе с должниками, если клиент задерживается с очередным платежом, скоринг позволяет выявить, какой способ воздействия будет наиболее эффективным. Скоринговым методом возможно:

- ускорить процедуру оценки;

- минимизировать человеческий фактор в принятии решения;

- своевременно выявить мошеннические действия со стороны потенциальных или уже существующих клиентов;

2 Согласно Базелю II для построения модели требуется собранная информация как минимум за 5 лет.

- определить вероятность перехода клиента к конкуренту и др.

Однако, как показал анализ имеющейся экономической литературы и научных исследований в области скоринга, разработке методик с использованием скоринговых оценок других важных направлений в деятельности любого коммерческого банка, кроме кредитного скоринга, (например в области аудита) должного внимания не уделяется.

В связи с этим очевидна важность рассмотрения альтернативной методики оценки риска по направлениям деятельности головного банка, филиалов, его внутренних и других структурных подразделений с использованием скоринговой модели оценки аудиторских рисков, позволяющей определять приоритетность аудиторских проверок.

В качестве методического обеспечения разработки скоринговой модели аудита был выбран один

3 "

из современных методов скоринга3, основанный на использовании инструментов предиктивного ана-лиза4, - «деревья классификации» (деревья решений) или рекурсионно-партиционный алгоритм.

«Деревья решений» - это модель, строящаяся на логической цепочке правил, которые дают возможность описать отдельные взаимосвязи между данными относительно ожидаемого результата. Структура «деревьев решений» открыто показывает аргументацию правил и поэтому позволяет легко понять процесс принятия решения.

В основу разработки представленной скоринго-вой оценки выбора актуальных направлений проверок внутренним аудитом положен метод анкетирования -сбор информации путем рассылки анкет и дальнейшего анализа ответов. В опросе приняли участие 30 специалистов пяти московских банков, располагающих филиальной сетью. Среди респондентов:

- руководители банков - 17 %;

- топ-менеджеры - 27 %;

- высококвалифицированные специалисты служб внутреннего контроля (аудита) - 56 %.

Первоначально рассматривались 10 факторов риска, описывающих содержание, характер и особенности работы проверяемых службой внутреннего контроля (аудита) направлений деятельности

3 К инструментам предиктивного анализа относят регрессию, «деревья классификации» (деревья решений), нейронные сети, генетические алгоритмы, методы правдоподобных рассуждений и другие методы углубленного анализа данных (data mining).

4 От англ. prediction - прогноз, предсказание.

Модель (дерево) скоринговой системы оценки риск-рейтинга направлений деятельности банка

на основе гибридных экспертных систем: ПНД - проверяемое направление деятельности; СП - структурное подразделение

структурного подразделения банка (далее - объекта проверки):

- размер проверяемого объекта;

- сложность проверяемого объекта;

- качественное состояние персонала объекта;

- экономические условия объекта проверки;

- состояние учета и отчетности объекта проверки;

- отношение объекта проверки к внутреннему аудиту;

- внешний аудит объекта проверки;

- необходимость аудита объекта проверки;

- прямые убытки, допущенные объектом проверки;

- состояние исполнительской дисциплины.

Как представляется автору, для расчета риск-

рейтинга направлений деятельности банка можно использовать модель рисков, построенную на 9 факторах риска. Уровень риска по каждому из них определяется на основании анализа и оценки совокупности элементов за период с даты последней аудиторской проверки по дату расчета риск-рейтинга, а также с учетом результатов последней аудиторской проверки анализируемого направления деятельности.

Модель (дерево) скоринговой системы проверяемого направления деятельности / структурного подразделения банка представлена на рисунке.

Каждый блок фактора риска имеет свою структуру и показатели, положенные в систему их оценки. Структура и показатели блоков, входящих в дерево скоринговой системы, приводятся очень кратко.

Каждый элемент риска имеет вес - значимость данного показателя в расчете общей оценки фактора риска и далее итоговой оценки риск-рейтинга анализируемого направления.

Для ранжирования направлений по степени риска с целью определения значимости данного элемента (показателя) в совокупности элементов предложено применять шкалу весовых коэффициентов. Наименьшее влияние данного критерия оценивается как 1, наивысшее - 10 (табл. 1).

На основании экспертных оценок получены следующие значения весов для факторов риска (табл. 2).

Таблица 1 Значимость элемента (показателя) в совокупности элементов

Степень влияния Вес

Минимальное От 1 до 3

Среднее От 4 до 6

Максимальное От 7 до 10

Таблица 2

Значения весов факторов риска

Фактор риска Вес

Размер проверяемого объекта 6

Экономические условия объекта проверки 4

Качественное состояние персонала объекта 5

Сложность проверяемого объекта 5

Состояние учета и отчетности объекта проверки 8

Прямые убытки, допущенные объектом проверки 4

Отношение объекта проверки к внутреннему аудиту 3

Внешний аудит объекта проверки 3

Необходимость аудита объекта проверки 3

Значимость элементов, составляющих каждый фактор риска, также рассматривается с использованием весовых коэффициентов.

Для каждого аудируемого подразделения или направления деятельности производится оценка элементов риска, величина риска по которым ранжирована по 5-балльной шкале. Оценку отдельных элементов факторов риска, прямо или косвенно влияющих на размер данного фактора риска, предлагается определять по нижеследующим критериям в баллах, беря за основу правило: чем ниже риск, тем меньше балл (1 - низкий; 2 - умеренный; 3 - допустимый; 4 - высокий; 5 - недопустимый).

Значение показателей элементов риска, ранжированных по 5-балльной шкале, приведены в табл. 3.

Расчет скоринговой оценки по каждому элементу фактора риска производится по следующей формуле:

П ■ Вес

СЭ = ■

N

фак

Расчет значения показателя фактора риска ЕЯ производится как среднее значение скоринговой оценки элементов:

п

Ё СЭ

ЕЯ = ^-,

N

эл. фак

где ЕЯ - значение показателя фактора риска;

СЭр... СЭп - значения скоринговой оценки элементов фактора риска; N - количество элементов отдельного фактора риска.

Скоринговая оценка фактора риска СFR рассчитывается с учетом значимости данного фактора в определении итогового риск-рейтинга направления, определяемого с использованием весовых коэффициентов по следующей формуле:

FR ■ Вес

CFR = -

N

фак

где СЭ - скоринговая оценка элемента фактора фиска;

- количество факторов риска (равно 9).

Итоговое значение риск-рейтинга направления ЯЯ предлагается рассчитывать на основе интегрального показателя скоринговых оценок, учитывающего все факторы риска.

Использование интегрального показателя в отличие от групповых показателей (групповых ^ех-

Таблица 3

Значения показателей, определяющих основные факторы рисков

Фактор риска Показатель Значение показателя Показатель Значение показателя

1. Размер 1.1. количество служащих 1.3. Операционные расходы

Достаточно для бесперебойной работы подразделения 1 Минимальные 1

Недостаточность 5 % персонала 2 Незначительные 2

Недостаточность 10 % персонала 3 Умеренные 3

Недостаточность 20 % персонала 4 Значительные 4

Недостаточность 30 % персонала или более 5 Существенные 5

1.2. Активы/ пассивы (доходы/ расходы) 1.4. количество клиентов/ транзакций

Не влияют на финансовую отчетность 1 До 300/ 1-2 вида операций, указанных в лицензии 2

Косвенно влияют 2 До 500/ 3-4 вида операций, указанных в лицензии 3

Незначительно влияют 3 До 1 000/ 5 и более видов операций, указанных в лицензии 4

Существенно влияют 5 Более 1 000/ все виды операций, указанных в лицензии 5

2. Экономические условия 2.1. Выполнение установленного плана 2.2. класс клиентов

В соответствии с планом и сверх плана 1 1-й класс - юрлица - постоянные клиенты банка, имеющие положительную деловую репутацию 1

План выполнен до 80 %о 3 2-й класс - юридические лица 2

План выполнен до 60 %о 4 3-й класс - ИП 3

Менее 50 % плана 5 4-й класс - физические лица 4

5-й класс - недостаточно грамотные физические лица

финансы и кредит

Продолжение табл. 3

Фактор риска Показатель Значение показателя Показатель Значение показателя

3.1. Опыт управления руководителя 3.3. Наличие изменений в руководстве

Более 3 лет 1 Без изменений 1

От 1 года до 3 лет 3 От 1 года до 2 лет 2

ч й К о Менее 1 года 5 От полугода до года 4

В течение последних 6 мес. 5

о Л 3.2. Удаленность от головного офиса 3.4. Текучесть кадров

С Москва 1 Нет 1

т Московская область 2 До10 % 2

До 500 км от Москвы 3 До 20 % 3

Более 500 км от Москвы 5 До 30 % 4

Свыше 30 % 5

4.1. Количество выполняемых функций 4.4. Уровень автоматизации

До 2-х функций 1 В полной мере 2

3 функции 2 В основном 3

4 функции 3 Частично 4

5 функций 4 Не автоматизирован 5

Более 5 функций 5

4.2. Норма деятельности (количество операций в день) 4.5. Процент деятельности, не имеющей оценки

100 и менее 1 Высокий (нет оценки финансовой деятельности) 1

До 500 2 Средний (деятельность, косвенно влияющая на финансовый результат) 2

До 1 000 3 Незначительный (деятельность, значительно влияющая на финансовый 3

Л н результат)

о к До 2 000 4 Минимальный (деятельность, прямо 5

N о влияющая на финансовый результат)

ч О Свыше 2 000 5

^ 4.3. Источники транзакций 4.6. Степень регулирования со стороны

надзорных органов

Подразделения, которые только обрабатывают информацию 3 Процесс осуществления операции регулируется (полностью описан) внешними нормативными документами 1

Подразделения, которые только осущест- 4 Процесс осуществления операции в 3

вляют операции основном описан внешними нормативными документами

Подразделения, которые осуществляют 5 Процесс осуществления операции пол- 4

операции и ее обрабатывают ностью регламентируется внутренними документами

Процесс осуществления операции 5

частично регламентируется внутренними

нормативными документами

5.1. Состояние внутреннего контроля 5.3. Достоверность обязательной отчетности

В полной мере 1 Достоверна (отсутствие писем Банка 1

Л России о допущенных нарушениях)

о о К н о В основном 2 1 случай нарушения 2

Частично 4 2 случая нарушения 4

£ Нет 5 3 и более случаев нарушений 5

К 5.2. Наличие изменений в учете 5.4. Достоверность управленческой отчетности

н о Без изменений в течение года и более 1 Достоверна (отсутствие рекламаций поль- 1

£ зователей управленческой отчетности)

Изменения в течение года и менее 2 1 случай нарушения 2

Изменения в течение 6 мес. и менее 3 2 случая нарушения 4

Изменения в течение 1 мес. и менее 4 3 и более случаев нарушений 5

Окончание табл. 3

Фактор риска Показатель Значение показателя Показатель Значение показателя

6. Прямые убытки 6.1. Потенциальное воровство/ мошенничество 6.2. Фактические потери

Случаев не установлено 1 Нет 1

Выявлен 1 случай 2 До 5 000 руб. 2

Выявлено 2 случая 4 До 50 000 руб. 3

Выявлено 3 случая 5 До 500 000 руб. 4

Более 500 000 руб. 5

7. Отношение к аудиту 7.1. Процент сотрудничества 7.4. своевременность принятия мер

Документы предоставлены своевременно 1 Устранено в ходе проверки 1

Документы предоставлены с задержкой 1 день 2 Устранено по плану мероприятий в срок 2

Документы предоставлены с задержкой 2 дня 3 Устранено с нарушение Установленных сроков 3

Документы предоставлены с задержкой 3 дня 4 Устранено не полностью 4

Документы не представлены 5 Не устранено 5

7.2. достаточность времени на последнюю проверку 7.5. Адекватность принятых мер

Достаточно 1 Выявленные нарушения повторно не допущены 1

Недостаточно 1-2 дня 2 Выявлен 1 случай повторного допущения нарушения 2

Недостаточно 3 дня 3 Выявлено 2 случай повторного допущения нарушения 3

Недостаточно 4-5 дней 4 Выявлено 3 случаев повторного допущения нарушений 4

Недостаточно более 5 дней 5 Выявлено более 3 случаев повторного допущения нарушений 5

7.3. Объем аудирования

100 % (сплошная проверка) 1

80 % и более 2

60 % 3

40 % 4

10 % и менее 5

8. Внешний аудит 8.1. Глубина внешнего аудита 8.2. количество нарушений

Менее года 1 Нарушений нет 1

От 1 года до 1,5 лет 2 Допущено 1-2 нарушений 2

От 1,5 лет до 2 лет 3 Допущено 3 нарушения 3

От 2 лет до 3 лет 4 Допущено 4 нарушения 4

Ранее не проводились 5 Допущено 5 и более нарушений 5

9. Необходимость аудита 9.1. дата последней проверки

Менее полугода 1

Менее года 2

До 1,5 лет 3

До 2 лет 4

Более 2 лет, ранее не проводились 5

numbers), характеризующих отдельные стороны изучаемого объекта, охватывающего разнородные элементы, более объективно описывает состояние объекта исследования. Поэтому вычисление такого единого обобщающего показателя представляется нам логически целесообразным и правомерным [3].

Итак, риск-рейтинг направления RR можно определить по следующей формуле:

RR = ?

или

CFR1 • CFR2 ■ CFR3 ■ CFR4 ■ CFR ■ ■CFR6 • CFR7 • CFR • CFRg,

RR = (CFR1 • CFR2 • CFR3 • CFR4 • CFR5 •

■CFR6 • CFR7

• CFRg • CFRg)9, где RR - итоговое значение риск-рейтинга направления.

Разработана следующая периодичность аудита в зависимости от уровня бизнес-риска (табл. 4)

В качестве примера приведем расчет итогового значения риск-рейтинга ЯЯ для планирования аудиторской проверки условного филиала кредитной организации. Допустим, филиал банка расположен до 500 км от Москвы, недостаточность персонала составляет 5 %, филиалом руководит управляющий со стажем работы более 10 лет, текучесть кадров не превышает 10 %, доведенный план по активным и пассивным операциям в среднем выполнен на 80 %. По итогам предыдущего финансового года филиал допустил прямых убытков на сумму порядка 500тыс. руб. Было выявлено два случая потенциального воровства. Последняя аудиторская проверка филиала проводилась два года назад.

Результаты оценки переносим в скоринговую карту. Скоринговую карту рассматриваем как набор утвержденных банком определенных характерис-

Таблица 4

Периодичность аудита в зависимости

от расчетной оценки риск-рейтинга

Расчетная оценка риск-рейтинга Риск-рейтинг Периодичность аудита

1,00 - 1,50 1 2 раза в год

0,70 - 0,99 2 1 раз в год

0,50 - 0,69 3 1 раз в 2 года

0,30 - 0,49 4 1 раз в 3 года

тик и соответствующих весовых коэффициентов в баллах (табл. 5).

При указанных условиях итоговая скоринговая оценка, рассчитанная с использованием программных средств, составила 0,78. Согласно шкале, представленной в табл. 3, данная оценка RR соответствует оценке риск-рейтинга «2», на основании чего делается вывод: данный филиал необходимо проверять каждый год.

В соответствии с полученным значением расчетного риск-рейтинга направлений деятельности, в соответствии с установленной периодичностью аудита, составляется план аудиторских проверок на период.

Финансовым учреждениям, использующим или планирующим использовать скоринг аудита, можно посоветовать наладить регулярный (как минимум один раз в полгода) процесс мониторинга скорин-говой карты. Важным требованием является также наличие квалифицированных риск-менеджеров, знающих, как управлять процессом скоринга в области аудита и как решать неизбежно возникающие проблемы. Чтобы управление службой внутреннего аудита стало успешным, нужно, прежде всего, обеспечить непрерывный процесс разработки, внедрения, оценки и корректировки модели скоринга.

Изложенная методика, по мнению автора, интересна и для Банка России, в компетенции которого находит-

Таблица 5

Скоринговая карта расчета риск-рейтинга

№ п/п Фактор риска Скоринговая оценка СОЕЯ Вес Показатель ЕЯ Перечень рисков Скоринговая оценка СОЭ Вес Показатель (балл) *

1 Размер 1,22 6 1,8 Количество служащих 0,9 4 2

Активы/пассивы 2,0 6 3

Операционные расходы 1,8 4 4

Количество клиентов/ 2,7 8 3

транзакций

2 Экономические 0,69 4 1,6 Рост 1,8 8 2

условия Класс клиентов 1,3 4 3

3 Персонал 0,73 5 1,31 Опыт управления 0,6 5 1

Удаленность от головного 1,0 3 3

офиса

Изменения в руководстве 2,3 7 3

Текучесть кадров 1,3 6 2

4 Сложность 0,88 5 1,59 Количество функций 1,3 6 2

Норма деятельности 1,3 4 3

Источники транзакций 3,6 8 4

Процент автоматизации 2,0 6 3

Процент деятельности, не 0,7 3 2

имеющий оценки

Степень регулирования 0,7 3 2

со стороны надзорных органов

Окончание табл. 5

№ п/п Фактор риска скоринговая оценка COFR Вес Показатель FR Перечень рисков скоринговая оценка СОЭ Вес Показатель (балл) *

5 Учет и отчетность 1,95 8 2,2 Состояние внутреннего контроля 3,6 8 4

Изменения в учете 2,0 6 3

Достоверность отчетности 2,2 5 4

Достоверность управленческой 1,0 3 3

отчетности

6 Прямые убытки 0,99 4 2,2 Потенциальное воровство/ мошенничество. 3,1 7 4

Фактические потери 1,3 4 3

7 Отношение к 0,46 3 1,4 Процент сотрудничества 1,3 4 3

аудиту Время на последнюю проверку 0,9 8 1

Объем аудирования 1,1 5 2

Своевременность принятия мер 2,0 6 3

Адекватность принятых мер 1,6 7 2

8 Внешний аудит 0,22 3 0,7 Глубина внешнего аудита 0,4 4 1

Количество нарушений 0,9 8 1

9 Необходимость аудита 1,04 3 3,1 Дата последней проверки 3,1 7 4

Итоговая скоринговая 0,78 - - - - - -

оценка R

*Если экспертным путем не удается определить значения показателя фактора деятельности направления, то проставляется наивысший балл - 5.

ся регулирование всех направлений деятельности кредитных организаций, заинтересованных в налаживании деятельности служб внутреннего аудита. Безусловно, речь идет об одной из возможной моделей скоринга аудита, нуждающейся, как представляется, в определенной доработке. Но, по мнению автора, предложенная модель сможет послужить удобным инструментом для практиков, работающих в области банковского аудита, и стать основой для построения более сложных моделей для специалистов и исследователей, применяющих эти инструменты в своей деятельности.

Список литературы

1. Азарчеков А. Б. Скрытая угроза финансовой стабильности // Финансовый менеджмент в страховой компании. 2006. № 2.

2. ЕфимовА. М. Современные методы оценки кредитоспособности физических лиц // Банковский ритейл. 2010. № 2.

3. Заернюк В. М. Интегральный показатель для социально-экономического анализа / Особенности роста и развития региональных социально-экономических систем: сб. статей VI Всероссийской научно-практической конференции. Пенза: РИО ПГСХА. 2010.

4. Земцов А. А., Осипова Т. Ю. Кредитный скоринг: косвенный метод оценки богатства домашних хозяйств // Вестник Томского государственного университета. 2008. № 2.

5. Ищина И. В., Сазонова М. Н. Скоринг - модель оценки кредитного риска. //Аудит и финансовый анализ. 2007. № 4.

6. Карамазова Т. Кого любят банкиры и кому никогда не получить кредит // Двойная запись. 2006. № 10.

7. Наумов М. Ф. Экономический скоринг: баланс интересов бизнеса и государства. Финансовый менеджмент 2005. № 1.

8. Райзберг Б. А., Лозовский Л. Ш., Стародубцева Е. Б. Современный экономический словарь. М.: ИНФРА-М. 2005.

9. Румянцев А. Скоринговые системы: наука помогает бизнесу // Финансовый директор. 2006. № 7.

10. Соложенцев Е. Д., Степанова Н. В., Кара-сев В. В. Прозрачность методик оценки кредитных рисков и рейтингов. СПб.: Изд. СПБУ 2005.

11. Черникова Л. И., Заернюк В. М. Перспективы внедрения принципов Базеля II и Базеля III в российском банковском секторе // Финансы и кредит. 2012. № 19.

12. Fisher R. A. The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems. Annals of Eugenics 7. 1936.

13. Churchill G.A., Nevin J. R., Watson R. R. The role of credit scoring in the loan decision. Credit World. March. 1977.

14. Myers J. H., Forgy E. W. The development of numerical credit evaluation systems // Journal of American Statistical Association. September. 1963.

15. Thomas L. C. A Survey of Credit and Behavioural Scoring // University of Edinburgh. 1999.