CC BY
138
Оценка кредитоспособности клиентов банка Assessment of creditworthiness of the Bank's clients
Голубенко Наталья Андреевна
Студентка 4 курса, бакалавр ФГБОУ ВО «Курский государственный университет»
Россия, Курск nata. glushchenko. 9 7@mail. ru
Golubenko Natalia Andreevna
4th year student, bachelor
Of the "Kursk state University» Russia, Kursk nata.glushchenko. 9 7@mail.ru
Маякова Екатерина Александровна
Студентка 4 курса, бакалавр ФГБОУ ВО «Курский государственный университет»
Россия, Курск ekaterina_mayakova@mail. ru
Mayakova Ekaterina Aleksandrovna
4th year student, bachelor
Of the "Kursk state University» Russia, Kursk ekaterina_mayakova@mail.ru
Аннотация.
В статье рассматривается кредитоспособность клиентов банка и методы ее оценки. Выделяют две основные методики: экспертных оценок и скоринговая оценка. Приводятся примеры их реализации в ходе принятия решения о выдаче кредита клиенту или его отказе. Рассмотрено количество выданных кредитов физическим лицам в РФ и Курской области, а также приводится общим объем просроченной задолженности по ним. Приведена известная модель кредитного скоринга Д. Дюрана, который выделил 7 групп факторов кредитного риска и по каждому из них определил баллы в зависимости от значения фактора у определённого заёмщика. Делается вывод о том, что каждый банк самостоятельно выбирает методику оценки кредитоспособности клиентов, основываясь на внутренних документах.
Annotation.
The article deals with the creditworthiness of the Bank's customers and methods of its evaluation. There are two main methods: expert assessments and scoring. The examples of their implementation in the course of the decision to issue a loan to the client or his refusal are given. The number of loans to individuals in the Russian Federation and Kursk region, as well as the total amount of overdue debt on them. A well-known model of credit scoring By D. Duran is presented. he identified 7 groups of credit risk factors and determined points for each of them depending on the value of the factor for a particular borrower. It is concluded that each Bank independently chooses the method of assessing the creditworthiness of customers, based on internal documents.
Ключевые слова: кредитоспособность, метод экспертных оценок, скоринг, андеррайтинг.
Key words: creditworthiness, expert evaluation method, scoring, underwriting.
В современное время основной проблемой предоставления банковских услуг является увеличение числа надежных клиентов в клиентской базе. Каждый банк, создавая и внедряя все новые и новые банковские услуги, старается не просто привлечь клиентов, но и увеличить число своевременно отданных кредитов за счет надежности и платежеспособности клиентов.
Рассмотрим общее число предоставленных кредитов физическим лицам - резидентам в рублях и иностранной валюте в Российской Федерации и Курской области.
Таблица 1. Объем кредитов и простроченной задолженности в Российской Федерации и Курской
области, млн.руб.
2018 2017 2016
Объем кредитов РФ 11 124 606 8 158 724 6 441 931
Объем просроченной задолженности в РФ 812 748 868 502 883 183
Объем кредитов в Курской области 63 534 47 092 36 482
Объем просроченной задолженности в Курской области 5 520 5 866 5 621
Изучив динамику объемов кредитов и просроченной задолженности, можно сделать вывод о том, что объем кредитов в Российской Федерации за три года увеличился на 4 682 675 млн.руб. с 6 441 931 млн. руб в 2016 году до 11 124 606 млн. руб в 2018 году. Объем просроченной задолженности в Российской Федерации уменьшился. В 2017 году он сократился на 14 681 млн.руб., а в 2018 на 55 754 млн.руб. В целом с 2016 по 2018 год он уменьшился на 70 435 млн.руб. Объем кредитов в Курской области за три года значительно увеличился на 27 052 млн.руб. с 36 482 млн. руб в 2016 году до 63 534 млн.руб в 2018 году. Объем просроченной задолженности в Курской области в 2017 году увеличился на 245 млн.руб. и составил 5 866 млн.руб. В 2018 году он сократился на 346 млн.руб. и составил 5 520 млн.руб. ЦБ РФ старается осуществлять такую политику, при которой общее количество кредитов физическим лицам растет из года в год, а просроченная задолженность при этом снижается.
Рассмотрим изменение доля просроченной задолженности в общем числе кредитов в Российской Федерации и Курской области с 2016 по 2018 год.
Таблица 2. Доля просроченной задолженности в общем числе кредитов в Российской Федерации и
Курской области с 2016 по 2018 год, %
2018 2017 2016
Объем просроченной задолженности в РФ 7,3 10,6 13,8
Объем просроченной задолженности в Курской области 8,7 12,5 15,5
Исходя из результатов видно, что в относительном выражении объем просроченной задолженности в Российской Федерации снизился с 13,8% в 2016 году до 7,3% в 2018 году. За три года он уменьшился на 6,5%. Объем просроченной задолженности в Курской области также сократился на 8,8% с 15,5% в 2016 году до 8,7% в 2018 году. Темпы снижения этого показателя в Российской Федерации приблизительно равны темпам этого показателя в Курской области.
Динамику полученных результатов представлена на рисунке 1.
Рисунок 1. Динамика доли просроченной задолженности в Российской Федерации и Курской области, %
Безусловно, помочь достичь таких результатов помогает улучшение методики отбора потенциальных клиентов и тщательная их проверка. Банки стараются максимально обезопасить себя при выборе клиента и избежать не возврата кредитов.
Кредитоспособность клиента представляет собой способность заёмщика полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам (основному долгу и процентам). На современном этапе развития банковской системы оценка кредитоспособности заёмщика является одним из важнейших этапов процесса кредитования для банка. Оценка кредитоспособности для физического лица помогает определить его платёжеспособность. В банковской практике широко используют две основные группы методик, направленные на оценку кредитоспособности физических лиц. К ним относят:
1) методика, которая основывается на экспертных оценках и предполагает индивидуальный подход к каждому клиенту и учёт неограниченного числа факторов кредитоспособности;
2) скоринговая оценка, основанная на использовании математико-статистических моделей для балльной оценки заёмщика в зависимости от его характеристик и факторов риска.
Необходимо заметить, что каждый банк сам выбирает методику оценки своих клиентов и регламентирует это в своих внутренних документах.
Экспертная оценка кредитоспособности заёмщика используется при предоставлении крупных сумм кредита и на длительный срок физическим лицам. Данная оценка представляет собой довольно длительный механизм, который требует высокой квалификации кредитных менеджеров и не возможен без процедуры андеррайтинга.
Под андеррайтингом профессор Белоглазова Г.Н. понимает «оценку рисков кредитования потенциального заёмщика и присвоение ему кредитного рейтинга, который определяется вероятностью невозврата кредита и (или) недобросовестного исполнения заёмщиком обязательств, взятых на себя в рамках кредитного договора». Основная цель данной процедуры - принятие обоснованного решения о целесообразности предоставления кредита клиенту, определение возможной суммы кредита, а также оценка риска обеспечения.
Основные этапы представлены на рисунке 2.
Простейшая методика расчета максимально возможной суммы кредита (СК) основывается на применении поправочных коэффициентов к величине среднемесячного чистого (за вычетом всех расходов) дохода заёмщика за 6 или 12 месяцев и выглядит следующим образом:
СК = Дч х К х ь,
где Дч - среднемесячный доход (чистый) за 6 или 12 месяцев за вычетом всех обязательных платежей;
К - поправочный коэффициент, значение которого зависит от размера среднемесячного платежа;
t - срок кредитования ( в месяцах).
Величина поправочного коэффициента зависит от размера доходов клиента. Если его зарплата составляет менее 15 тыс. руб., «поправка» составит 0,3. Если доход составляет от 15 до 25 тыс. руб. коэффициент будет равен 0,5. Если доход свыше 25 тыс. руб. - 0,6.
Приведем пример расчета максимально возможной суммы кредита. Например, в банк обратился гражданин Иванов со среднемесячным чистым доходом 8000 руб. Он хочет взять кредит на срок 2 года. В этом случае максимально возможная сумма кредита составит 345 600 тыс.руб. Если же в банк обратился гражданин Сидоров со среднемесячным чистым доходом 50000 руб, и он хочет взять кредит на 2 года, то его максимальная сумма кредита составит 4320000 руб.
Заключительный этап андеррайтинга предполагает формирование заключения о целесообразности выдачи кредита, где должны быть отражены персональные данные потенциального заёмщика, его супруга(ги) и поручителей, данные о положении потенциального заёмщика на рынке труда, данные о доходах, о ежемесячных расходах, данные об имуществе и активах, кредитная история потенциального заёмщика, оценка целевого назначения кредита, описание обеспечения и его оценка, а также условия кредитования. Данный метод имеет системный подход, но он достаточно сложен и труден и требует необходимой квалификации от сотрудников банковского учреждения.
Кредитный скоринг представляет собой специальную процедуру, которая предполагает быстрое определение рейтинга заёмщика в зависимости от уровня его кредитоспособности, а также использует математико-статистические методы оценки вероятности будущей неплатёжеспособности потенциального заёмщика. Кредитный скоринг является наиболее распространенным в настоящее время в банковской практике методом бальных оценок кредитоспособности заемщиков-физических лиц.
Большинство скоринговых моделей предполагают присвоение определённых баллов каждому фактору, характеризующему риск кредитования данного заёмщика. Необходимо отметить, что у каждого банка будет свой метод оценки кредитоспособности, исходя от особенностей заёмщиков и от намерений банка-кредитора. Но в любом случае скоринговая модель предполагает разделение клиентов на «хороших» и «плохих».
Рассмотрим известную модель кредитного скоринга Д. Дюрана, который выделил 7 групп факторов кредитного риска и по каждому из них определил баллы в зависимости от значения фактора у определённого заёмщика. Она представлена в таблице 3.
Таблица 3. Модель кредитного скоринга Д. Дюрана.
№ Критерий оценки Баллы по каждому критерию
1 Возраст 0,01 балл за каждый год свыше 20 лет (максимум 0,3)
2 Пол женский (0,40), мужской (0)
3 Срок проживания 0,042 за каждый год в данной местности (максимально 0,42)
4 Профессия 0,55 - за профессию с низким риском; 0 - с высоким риском; 0,16 - другие профессии
5 Работа 0,21 - предприятия в общественной отрасли; 0 - другие
6 Занятость 0,059 - за каждый год работы на данном предприятии
7 Финансовые показатели 0,45 - наличие банковского счёта; 0,35 - наличие недвижимости; 0,19 -наличие полиса по страхованию
Данная модель имеет пороговое значение выдачи кредита на уровне 1,25. Если по совокупности критериев, представленных в таблице, набранная сумма баллов ниже значения 1,25, то заёмщик признаётся неплатёжеспособным, и ему отказывают в выдаче кредита, в противном случае он признается кредитоспособным и с большой долей вероятности ему будет выдан кредит, так как он будет выгоден банку.
Приведем пример оценки кредитоспособности на основе скоринга Дюрана. Для этого рассмотрим два условия для оценки.
Первое. Гражданка Петрова хочет взять кредит в банке. Ее возраст 35 лет. В Курской области она проживает все время. Работает врачом 10 лет. Имеет свой банковский счет в банке, трехкомнатную квартиру в центре города и полис по страхованию.
Учитывая все обстоятельства, рассчитаем сумму баллов. У гражданки Петровой она составит 0,15+0,4+0,42+0,55+0,21+0,59+0,45+0,35+0,19=3,31. Данный балл смело позволяет считать такого клиента платежеспособным и в первую очередь рассмотрит его кредитную заявку.
Второе. Гражданка Ванина хочет взять кредит в банке. Ее возраст 70 лет. В Курской области она проживает 2 года. Не работает. Имеет свой банковский счет в банке, но не имеет недвижимости и полиса по страхованию.
Учитывая все обстоятельства, рассчитаем сумму баллов. У гражданки Ваниной она составит 0,3+0,4+0,084+0,45=1,234. Данный клиент будет считаться неплатежеспособным. Банк рассмотрит его заявку, но не выдаст кредит, так как риск его невозврата будет слишком высок.
Таким образом, каждый банк при оценке кредитоспособности клиента использует свою методику ее расчета. При этом, каждый метод имеет свои недостатки и преимущества. Какой-то позволяет более детально и точно увидеть все условия выдачи кредита, а какой-то менее. В целом представленные методики основаны на субъективных оценках и итоговых свободных решениях экспертов. В них не учитываются все макроэкономические обстоятельства, которые могут оказывать влияние на все внешние условия.
Список используемой литературы:
1. Банковское дело: учебник [Текст] / О.И. Лаврушин, Н.И. Валенцева [и др.]; под ред. О.И. Лаврушина. — 12-е изд., стер. — М.: КНОРУС, 2016. — 800 с.
2. Федеральный закон Российской Федерации от 02.12.1990 года №395-1-ФЗ «О банках и банковской деятельности» (ред. от 02.12.2013) [Текст] / Официальный сайт справочно-правовой системы консультант плюс / URL: http://www.consultant.ru (дата обращения: 25.01.2019)
