Преимущества и недостатки современных скоринговых моделей, применяемых в Российской банковской практике Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Однако компаний с высоким уровнем достаточности собственных средств на лизинговом рынке на современном этапе развития России крайне мало.

Рекомендации для аналитиков

Нами были рассмотрены показатели объема нового бизнеса, текущий портфель и объем полученных платежей за 2010 год. При помощи стати-стико-математического программного обеспечения NCSS удалось выделить 4 информативных кластера лизингодателей и дать характеристики для каждого из них с возможным рассмотрением вариантов перехода лизинговой компании из одного кластера в другой.

Данная методика дает наглядный пример для руководства лизинговой компании, в каком кластере на текущем этапе находится компания и тем сама позволяет судить о потенциальных конкурентах в данном сегменте и общих потребителях и поставщиках.

Предложенная нами методика для расчета текущей позиции лизинговой компании может стать информационной базой для выявления альтернативных вариантов на рынке лизинговых услуг и должна иметь итеративный характер, т.е. данная процедура должна проводиться хотя бы раз в полгода на предприятии для выявления тренда на современном этапе.

Список источников:

1. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. - М.: Статистика, 1974. - 240 с.

2. Енюков И.С. Методы алгоритмы программы многомерного статистического анализа. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 222 с.

3. www.raexpert.ru.

4. www.rosleasing.ru.

5. Hartigan J.A. Clustering algorithms. - New York: Wiley, 1975.

ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ СОВРЕМЕННЫХ СКОРИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ, ПРИМЕНЯЕМЫХ В РОССИЙСКОЙ БАНКОВСКОЙ ПРАКТИКЕ

© Идрисова С.К.*, Магарамов А.ф

Дагестанский государственный университет, г. Махачкала

В статье определяются основные преимущества и недостатки ско-ринговых моделей оценки кредитоспособности заемщика, применяемых в российской банковской практике.

* Профессор кафедры Налогов и денежного обращения, кандидат экономических наук.

* Соискатель кафедры Налогов и денежного обращения.

В развитых странах потребительское кредитование является одним из наиболее популярных банковских продуктов. Вместе с тем оно имеет ряд существенных проблем. В частности, уровень невозврата данного вида кредитов обычно выше, чем по другим видам банковских кредитов.

Определение кредитоспособности заемщика является основой принятия банком решения о возможности выдачи кредита. Анализ кредитоспособности заемщика предполагает оценку банком способности и желания заемщика вернуть кредит и проценты по нему, и, следовательно, целесообразности предоставления ему этого кредита. Он позволяет банку отсеивать неблагонадежных и потенциально проблемных заемщиков, своевременно вмешиваться в дела должника, чтобы уберечь его от банкротства или вовремя прекратить его кредитование.

Существует множество способов анализа кредитоспособности заемщиков. Среди них одни из наиболее популярных - бальные системы оценки. Они как правило создаются банками на основе анализа определенных факторов. Одним из самых распространенных методов бальной оценки кредитоспособности заемщика как на западном банковском рынке, так на российском является скоринг [1].

В системах скоринга используются ряд показателей, дающих в сумме цифровой балл каждого потенциального заемщика. Если такой балл превышает определенный уровень, то, при отсутствии другой негативной информации, кредит будет предоставлен. Если же балл потенциального заемщика не достигает этого уровня, то в кредите будет отказано. В число важнейших критериев, используемых в подобных системах оценки, входят данные из кредитного бюро, сведения о финансовом состоянии заемщика и его семьи, уровне личного (или же совокупного семейного) дохода заемщика, наличие жилья и состав семьи, личностных характеристиках, роде занятий, продолжительности работы на последнем месте и много другое. Каждый критерий формируется из ряда показателей, а показатель оценивается в баллах. Оценка по критерию равна сумме оценок показателей, входящих в него. Оценка качества кредита равна сумме оценок всех критериев.

Кредитный скоринг обычно проводится по данным заявки (анкеты) на потребительский кредит и предусматривает присвоение соответствующим пунктам некоторого балла. Осуществив ввод в компьютер необходимой информации, служащий банка по сумме набранных баллов получает заключение, можно ли выдавать кредит.

Существуют различные модели скоринговой оценки кредитоспособности физического лица. К примеру, в модели скоринговой оценки, построенной на оценке в баллах системы отдельных показателей, значимость показателей кредитоспособности физического лица определяется в отношении к максимально возможному уровню баллов. Некоторые банки применяют модель скоринговой оценки, которая группирует информацию о показателях креди-

тоспособности физического лица по различным блокам оценки - информация о заемщике, о его кредитной истории, финансовом положении, и т.п. [2].

Скоринг - это распространенная, достаточно простая и эффективная технология. Применение систем кредитного скоринга позволяет расширять клиентскую базы и рыночную нишу банка, но при этом и удерживать риски на приемлемом, контролируемом уровне, путем отсеивания нежелательных клиентов.

Данная оценка осуществляется следующим образом. Заемщик заполняет специальную анкету, которая используется для предварительной оценки возможности предоставления ему кредита. По результатам заполнения заемщиком анкеты и рассмотрения его документов подсчитывается количество набранных им баллов. Если сумма баллов не соответствует необходимому уровню, то в кредите отказывается.

Применение кредитного скоринга дает банку следующие преимущества [3]:

- увеличить кредитный портфель за счет уменьшения необоснованных отказов по заявкам;

- повысить точность оценки заемщиков;

- снизить уровень невозвратов и просроченных кредитов;

- ускорить процедуру оценки заемщика;

- снизить формируемые резервы на возможные потери по кредитным обязательствам;

- оперативно корректировать бизнес-модели розничного бизнеса;

- быстрее конкурентов выходить на рынок с новыми кредитными продуктами;

- обеспечить для розничного бизнеса банка гибкость и быстроту в сотрудничестве;

- быстро и безошибочно принимать стратегические решения;

- эффективно управлять накопленной информацией;

- строить и развивать бизнес, опираясь на точные данные и математический анализ.

Таким образом, внедрение в банках и финансовых организациях полноценной системы кредитного скоринга свидетельствует о его актуальности в современных условиях. Одним из главных его преимуществ является снижение уровня «плохой» задолженности при одновременном росте кредитного портфеля в целом. Системы балльной оценки позволяют быстро и с минимальными затратами труда обработать большой объем кредитных заявок, сократив, таким образом, операционные расходы. Кроме того, они представляют собой и более эффективный способ оценки заявок, т.е. могут проводиться кредитными инспекторами, не обладающими достаточным опытом работы. Все это позволяет сокращать убытки от выдачи безнадежных кредитов.

Конечно, большая часть российских банков уже пользуется некими упрощенными вариантами скоринговых систем, позволяющих оценивать заемщика. И эти системы действительно уменьшают трудоемкость оценки заемщика. Но такие элементарные программы имеют ряд недостатков, в связи с которыми их нельзя назвать «системами кредитного скоринга» в полном понимании этого слова. К основным из них относятся:

- децентрализованность системы оценки;

- сложность осуществления быстрых решений кредитной организацией - смена или корректировка методики оценки превращается в длительную процедуру для большого количества точек обслуживания (если, конечно, у банка более одного кредитующего подразделения);

- практическая невозможность построения сложной стратегии принятия решений;

- возможность обмануть методику оценки и создать впечатление хорошего заемщика.

Однако в современных условиях одних лишь скоринговых моделей недостаточно для принятия решения по некоторым кредитным заявкам. Часть заявок поступает от заемщиков, для которых применение скоринговых моделей не даст однозначного ответа. Поэтому наряду со скорингом для анализа используются и информация из внешних источников - черные списки, кредитные бюро, локальные базы данных. Такой подход позволяет использовать наиболее полный набор информации о заемщике на этапе рассмотрения кредитной заявки, а также выявить некие «стоп-факты», хоть и позволяющие выдать кредит по результатам скоринговой оценки, но, тем не менее, представляющие собой некую компрометирующую или тревожную информацию о заемщике; информацию о фактах, которые могут повлечь неплатежеспособность заемщика.

Еще одна ключевая проблема скоринга - это сложность в определении, какие характеристики следует включать в модель и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать. Несмотря на достаточное наличие как программных продуктов для осуществления скоринговых оценок, так и значительных исследований данной темы, проблема значимости критериев остается все еще актуальной. Имеются сильные различия как в менталитете заемщиков, так и в реалиях социально-экономической жизни заемщиков разных регионов. Именно поэтому, в частности, крайне затруднительно использовать скоринговые системы оценки западных стран и их передовой опыт в данной сфере, для нужд российского банковского бизнеса. Более того, эта проблема существует также и внутри России. Для многих регионов готовый набор критериев со своей шкалой весовой значимости, используемый, к примеру, в Москве, не является пригодным и жизнеспособным. Конечно, существуют в большом количестве скоринговые програм-

мные продукты, выражающие совокупность информации о заемщике в цифровых величинах, что позволяет судить о целесообразности выдачи кредита данному заемщику, причем с точностью до 70-80 %, но это далеко не стопроцентный результат.

Оптимальная скоринговая система оценки должна использовать «черные списки», информацию из кредитных бюро, базы данных банка и другие источники информации, позволяя риск-менеджменту банка принимать наиболее взвешенные решения за кратчайшие сроки. Однако система БКИ в России имеет недостаточно данных для постоянного снабжения ими кредитные организации, которые в большей степени вынуждены полагаться на собственные источники информации.

Список литературы:

1. www.nn-kredit.ru.

2. www.rfinance.ru.

3. www.bankir.ru.

МЕЖХОЗЯЙСТВЕННАЯ КООПЕРАЦИЯ, КАК ВАЖНОЕ НАПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЯ АПК РЕГИОНА

© Исламиев Р.Р.*

Филиал Российского государственного университета туризма и сервиса,

г. Пермь

В статье рассматриваются основные направления развития межхозяйственной кооперации в агропромышленном комплексе Пермского края.

Проблемы развития кооперативных отношений требуют теоретического осмысления и нетрадиционных практических подходов и решений. В ходе аграрной реформы радикально изменены организационно-экономические, финансовые и социальные условия производства, осуществлен переход от планово-распределительной системы к рыночной. Сложилась многоукладная экономика. Сельскохозяйственные товаропроизводители получили право на самостоятельность выбора организационной формы хозяйствования, планирования своей производственно-финансовой деятельности, распоряжения доходами, установления цен на реализуемую продукцию.

Сельскохозяйственное производство невозможно представить изолированным, развивающимся вне национальной экономики и межотраслевой

* Доцент кафедры Менеджмента и прикладных информационных технологий, кандидат экономических наук.