CC BY
928
Условия кредитных продуктов АИЖК
Таблица 2
Коэффициент кредит/залог Процентная ставка, годовых
от 12 до 180 мес. (от 1 до 15 лет включительно) от 181 до 360 мес. (свыше 15 до 30 лет)
от 30% включительно до 50% включительно 12,0% 13,0%
более 50% до 70% включительно 13,0% 13,5%
более 70% до 90% включительно 14,0% 16,0%
АИЖК были также разработаны формы документов, по которым оформляются кредитные дела заемщиков и на основании которых АИЖК сотрудничает с другими участниками ипотечного рынка.
К первой группе документов относятся закладная, кредитный договор, договор займа, договор купли-продажи с ипотекой в силу закона, смешанный договор купли-продажи, договор об ипотеке, договоры страхования, отчет об андеррайтинге и др. Вторую группу составляют соглашение об условиях поставки закладных, соглашение о сотрудничестве по развитию систе-
мы долгосрочного ипотечного жилищного кредитования между представителями субъектов РФ, региональной структурой и АИЖК, заявки на сотрудничество, соглашения о сотрудничестве с первичными кредиторами, региональными операторами, сервисными агентами и др.
На основании стандартов АИЖК сегодня сформирован и апробирован в подавляющем большинстве регионов России механизм рефинансирования, который послужит базой для создания в будущем единой федеральной системы ипотечного кредитования.
Список использованной литературы
1. Постановление Правительства РФ от 26 августа 1996 г. № 1010 «Об Агентстве по ипотечному жилищному кредитованию».
2. Правила предоставления государственных гарантий Российской Федерации по заимствованиям открытого акционерного общества «Агентство по ипотечному жилищному кредитованию» (утв. Постановлением Правительства РФ от 25 августа 2001 г. № 628).
3. Федеральная целевая программа «Жилище» на 2002-2010 гг. (утв. постановлением Правительства РФ от 17 сентября 2001 г. № 675).
4. Письмо Госстроя РФ от 9 августа 1999 г. № СК-2725/29 «О развитии системы ипотечного жилищного кредитования».
5. Концепция развития унифицированной системы рефинансирования ипотечных жилищных кредитов в России.
УДК 336. 77: 330. 567. 22
Скоринг как метод оценки кредитного риска потребительского кредитования
Н.В. Бабина
ФГОУВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса»
Автоматизированные способы оценки кредитоспособности физического лица в настоящее время приобретают все большее значение в связи с повышением значимости временного фактора. При массовом потребительском кредитовании возникает необходимость минимизировать временные затраты путем принятия решения о предоставлении ссуды в присутствии потен-
циального заемщика, практически в момент возникновения потребности в ней.
В сфере розничного кредитования банку необходимо вырабатывать такие решения по предоставлению кредита, с помощью которых можно не только адекватно оценить кредитоспособность клиента, но и сохранить издержки на низком уровне, уменьшая время,
затрачиваемое на одного клиента. Необходимо также, чтобы принятый в банке метод принятия решения по поводу предоставления кредита позволял отказывать в ссуде как можно меньшему числу кредитоспособных клиентов и в то же время отсеивать как можно больше потенциальных нарушителей. Одним из наиболее распространенных автоматизированных способов оценки кредитоспособности соискателей ссуды является скоринг-кредитование. Его коренное отличие от традиционных экспертных методов заключается в том, что скоринг снижает влияние субъективных факторов, а это открывает возможность автоматизировать процесс принятия решений и сократить время на обработку кредитных заявок, сохраняя при этом эффективность оценки и контроля рисков.
В большинстве спортивных состязаний победитель определяется на основе скоринга — определенной системы начисления очков (баллов); спортсмен, набравший большее их количество становится победителем. Английское слово скоринг (scoring) означает “делать зарубки, отметки; подсчет, вычисление, «зарабатывание» очков, счет очков в игре”.
В экономике термин скоринг наибольшее распространение получил в банковской сфере. Это, так называемый, кредитный скоринг (credit scoring) — диагностика вероятности банкротства потенциального заемщика при рассмотрении вопроса возможности его кредитования. Скоринг — это модель классификации, или такой способ деления клиентской базы на различные группы, при котором неизвестна характеристика, разделяющая эти группы, но известны другие факторы, связанные с интересующей характеристикой.
Скоринг представляет собой математическую (статистическую) модель, с помощью которой на базе кредитной истории уже имеющихся клиентов банк определяет вероятность возврата кредита в назначенный срок. Скоринг выделяет те характеристики, которые определяют степень надежности клиента. В основе скоринговых систем лежит предположение, что люди со схожими социальными показателями ведут себя одинаково. При обращении физического лица за кредитом, банк может располагать следующей информацией для анализа: данными анкеты, которую заполняет заемщик; информацией на данного заемщика из кредитного бюро — организации, в которой хранится кредитная история бывших заемщиков; данными движений по счетам, если речь идет об уже действующем клиенте банка.
Кредитные аналитики оперируют следующими понятиями: «характеристики» клиентов (в математической терминологии — переменные, факторы) и «признаки» — значения, которые принимает переменная. Характеристиками являются вопросы анкеты (возраст, семейное положение, профессия и т.д.), а признаками
— ответы на эти вопросы.
В странах Европы наиболее часто используются следующие характеристики: возраст, количество детей/иждивенцев, профессия, профессия супруга(и), доход, доход супруга(и), район проживания, стоимость
жилья, наличие телефона, срок проживания по данному адресу, сколько лет работает в данной организации, сколько лет является клиентом данного банка, наличие кредитной карточки/чековой книжки. В других странах набор характеристик, которые наиболее тесно связаны с вероятностью дефолта — вероятностью, что заемщик не вернет кредит или задержится с выплатой, будет отличаться в силу национальных, экономических и социально-культурных особенностей.
Сегодня скоринговые модели широко применяют банки, выпускающие кредитные карты и занимающиеся экспресс-кредитованием. Из анкеты-заявления, заполненной заемщиком, для оценки берутся около десяти характеристик, а остальные данные хранятся в статистической базе для дальнейшего обновления и анализа скоринга. На текущий момент российские банки оценивают такие характеристики, как доход, количество иждивенцев, наличие в собственности автомобиля (при этом различают автомобиль отечественный и иностранного производства, обязательно учитывая срок, прошедший с момента его выпуска), наличие земельного участка (рассматривается его площадь и удаленность от центра города), стаж работы, должность, образование. Несомненно, сегодня это основные параметры, по которым можно определить степень кредитоспособности физического лица. Однако непрерывная корректировка скоринговой методики позволит расширить и изменить перечень оцениваемых характеристик, и те клиенты, которые сегодня попадают в группу ненадежных заемщиков, при последующем анализе кредитной деятельности, возможно, будут отнесены к числу заемщиков, имеющих низкую невозвратность кредитов.
Чем более однородна популяция клиентов, на которой разрабатывается модель, тем точнее прогнозирование дефолта. Поэтому очевидно, что нельзя автоматически перенести модель из одной страны в другую или из одного банка в другой.
Например, в США считается плюсом, если человек поменял много мест работы, что говорит о том, что он востребован на рынке труда. В России, наоборот, данное обстоятельство подтверждает то, что человек либо не может «сработаться» с коллективом, либо не является ценным специалистом, что соответственно, повышает вероятность потери работы и просрочки в платежах. Другим примером различия весовых коэффициентов может служить то, что если в СССР наличие личного автомобиля говорило о хорошем финансовом положении заемщика, то сейчас это наличие практически ни о чем не говорит. Западные методики рекомендуют повышать рейтинг заемщика с возрастом, а в российской действительности это означает, что пенсионер окажется более кредитоспособным чем, например, молодой специалист, что не соответствует действительности.
Таким образом, адаптировать скоринговую модель крайне необходимо, как для разных периодов времени, так и для разных стран и даже для разных регионов страны. Даже внутри одного банка существуют различ-
ные модели для различных групп клиентов и различных видов кредита.
Скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. В результате ее применения получается интегральный показатель (score); чем он выше, тем выше надежность клиента, и банк может упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности. Интегральный показатель каждого клиента сравнивается с определенным числовым порогом, или линией раздела. Клиентам с интегральным показателем выше этой линии выдается кредит, клиентам с интегральным показателем ниже этой линии — нет. Философия скоринга заключается не в поиске объяснений, почему данный заемщик не рассчитывается по кредиту. Скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с ненадежностью или с надежностью клиента. Скоринговый метод оценки кредитоспособности не дает возможности определить, вернет ли данный заемщик кредит, но устанавливает, что в прошлом люди такого же возраста, этой же профессии, с таким же уровнем образования и с таким же числом иждивенцев кредит не возвращали. На основании этого можно сделать вывод о невозможности предоставления кредита данному соискателю.
Каждый ключевой фактор (показатель) получает в баллах числовую величину, соответствующую уровню его рискованности. По результатам такого ранжирования составляется балльная шкала в виде сгруппированной по факторам таблицы. Путем сравнения ее данных с показателями, характеризующими заявителя на ссуду, производится оценка его кредитоспособности. Претенденту, набравшему баллов больше критического (порогового) уровня, при отсутствии компрометирующей информации будет предоставлен кредит Если же суммарный балл не превышает пороговой отметки, просьба на получение кредита отклоняется. Важно обеспечить правильный отбор характеристик и определить соответствующие им весовые коэффициенты. При этом, чем более однородна совокупность клиентов, на которой разрабатывается модель, тем точнее прогнозирование хода возврата ссуд.
Этот метод оценки кредитоспособности характеризуется некоторой социальной дискриминацией: если потенциальный заемщик по формальным признакам близок к группе прошлых заемщиков с плохой кредитной историей, то в выдаче кредита ему будет отказано. Поэтому даже при очень высокой степени использования автоматизированных систем скоринга осуществляется субъективное вмешательство в случае, когда кредитный инспектор располагает дополнительной информацией, доказывающей, что человек, классифицированный как ненадежный, на самом деле «хороший», и наоборот.
В 1974 г. в США был принят Закон о предоставлении равных возможностей на получение кредита, который запрещал отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получение социальных пособий,
отстаивание прав потребителей. В Великобритании законодательство допускает использование информации о возрасте и семейном положении, но запрещает принимать во внимание какие-либо физические увечья и недостатки (инвалидность). В России такие антиди-скриминационные законы в отношении претендентов на потребительский кредит пока не приняты.
В статистике идеи классификации популяции на группы были разработаны Фишером в 1936 г на примере растений. В 1941 г. Дэвид Дюран впервые применил данную методику к классификации кредитов на «плохие» (непогашенные или просроченные) и «хорошие» (погашенные полностью и своевременно). В начале второй мировой войны, когда почти все кредитные аналитики были призваны на фронт, банки столкнулись с необходимостью срочной замены этих специалистов. Кредитные организации заставили своих бывших сотрудников написать свод правил, которыми следовало руководствоваться при принятии решения о выдаче кредита, для того, чтобы анализ кредитоспособности мог проводиться неспециалистами.
В модели Д. Дюрана фигурируют группы факторов для определения степени кредитного риска и указаны коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность клиента:
1. Пол: женский (0,4 балла), мужской (0).
2. Возраст: 20 лет и меньше (0), 21 год (0,1), 22 года (0,2), 23 года и выше (0,3).
3. Срок проживания на одном месте: по 0,042 балла за каждый год, но не больше чем 0,42 в сумме.
4. Профессия: 0,55 — за профессию с низким риском, 0 — за профессию с высоким риском, 0,16 — другие профессии.
5. Финансовые показатели: наличие банковского счета (0,45), наличие недвижимости (0,35), наличие страхового полиса (0,19).
6. Работа: предприятия в общественной отрасли (0,21), другие (0).
7. Занятость: по 0,059 балла за каждый год стажа на последнем месте работы.
Дюран определял сумму в 1,25 балла как порог кредитоспособности. Эти правила и стали прообразом будущих экспертных систем. Модель Дюрана широко применяется в финансовых организациях и по настоящее время.
Широкое применение скоринга началось с распространением кредитных карточек. При большом количестве желающих получить ссуду, которые ежедневно обращались за кредитными картами, банкам необходимо было автоматизировать процесс принятия решений по выдаче кредита. Однако очень скоро кредитные институты оценили не только быстроту обработки заявлений на выдачу кредита, но и качество оценки риска. По данным некоторых исследований, после внедрения скоринг-систем уровень безнадежного долга сокращался до 50%.
Опыт зарубежных банков свидетельствует о том, что повышенные баллы претендент на потребительский кредит часто получает за аккуратное погашение
ранее используемых ссуд, стабильность дохода (прежде всего заработной платы), длительность работы на одном месте и срок проживания по данному адресу, наличие собственного жилья. При оценке сферы занятости предпочтение отдается государственной службе.
Таким образом, сама суть скоринговой системы достаточно проста. Однако за внешней простотой скрывается ряд сложностей. Первая проблема скоринга — это сложность в определении того, какие характеристики следует включать в модель, и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать. Именно от выбора исходных данных в большей степени зависит качество итоговой оценки и, в конечном счете, эффективность оценки риска и доходность кредитного портфеля. К этой проблеме имеется несколько подходов. Классическим подходом является обучающая выборка клиентов, о которых уже известно, хорошими заемщиками они себя зарекомендовали или нет. Размер выборки не является проблемой в западных странах, однако в нашей стране для разработки действительно эффективной системы нужны исторические данные по выданным кредитам, для этого нужно выдать кредиты, для этого нужна скоринговая система. Для нормального функционирования скоринговой системы необходимо иметь определенный размер выборки, опираясь на которую можно делать вывод о кредитоспособности заемщика. Но эта выборка в свою очередь берется как раз из скоринговой системы. Поэтому необходимо затратить определенное время и начинать накопления информации, которая ляжет в основу скоринговой системы, адаптированной к российской действительности. Также определенные сложности возникают в определении необходимого минимума или количества показателей, которые будут в действительности отображать реальное положение того или иного заемщика.
Скоринговые решения, активно используемые при кредитовании в банковских системах развитых стран, в России применяются сравнительно недавно. И если полтора-два года назад скоринг как неотъемлемую часть и собственно технологическое обеспечение выдачи экспресс-кредитов практиковали только «Русский Стандарт», ДельтаБанк и «Первое О.В.К.», то вскоре их догнали Райффайзенбанк, Ситибанк, Пробизнес-банк, Альфа-Банк, Росбанк, МДМ-Банк. За последние полгода о внедрении у себя скоринговых продуктов заявили сразу несколько банков.
Без знания особенностей скоринга говорить об эффективности применения разработанных на западе систем нельзя. В России и в западных странах характеристики, входящие в скоринговые модели (стаж работы на конкретном месте, профессиональный уровень, возраст заемщика и др.), оказывают различное влияние на кредитоспособность клиента. В нашей стране только начинает функционировать институт кредитных бюро и, соответственно, не работают стандартные методы оценки заемщика, основанные на его кредитной истории.
У российских и иностранных разработок в области скоринг-кредитования имеются свои преимущества.
Иностранные системы обладают многофункциональностью, апробированы международным банковским сообществом, имеют репутационные преимущества и узнаваемость брэнда, отечественные же системы учитывают специфику российской действительности, имеют сравнительно небольшую стоимость и обладают возможностью быстро перенастраиваться.
Важная черта скоринг-системы заключается в том, что она не может применяться по шаблону, а должна разрабатываться исходя из особенностей, присущих банку, его клиентуре, учитывая характер банковского законодательства и традиций страны, т.е. подлежит постоянному наблюдению и видоизменению. Непосредственный перенос западного опыта на российский кредитный рынок затруднен и нецелесообразен в силу следующих причин.
1. Начальная стадия развития в России института кредитных бюро и, соответственно, недостаточное накопление простых статистических моделей оценки риска, основанных на кредитных историях (информационная база станет достаточной через 2-3 года после начала функционирования кредитных бюро).
2. Относительно низкий объем потребительского кредитования на российском рынке, по сравнению с экономически развитыми странами и, как следствие, недостаточность данных для адекватной работы стандартных западных скоринговых методов.
3. Различное влияние на кредитоспособность заемщика характеристик, входящих в скоринговые модели в России и на Западе (время работы на текущем месте, профессиональный уровень и отрасль, в которой работает заемщик, возраст заемщика и др.)
4. Быстро изменяющиеся в России социальноэкономические и другие условия, влияющие на поведение заемщиков.
5. Скоринговые модели необходимо разрабатывать на самых свежих данных, периодически проверять качество их работы, иметь возможность быстро и дешево перенастраивать модель, чего не позволяют сделать закрытые западные системы, применяемые в некоторых российских банках.
Современные российские скоринговые модели избавлены от недостатков западных решений. Различные методики отличаются друг от друга числом показателей, применяемых в качестве составных частей общего рейтинга заемщика, а также различными подходами к самим характеристикам и приоритетностью каждой из них. Если бы состав показателей был универсальным для всех банков и стран, то можно было бы обмениваться статистикой и мозаично набирать полную картину. При этом нельзя не отметить отсутствие единства у стран, банков и авторов в выборе системы показателей. В рамках дилеммы «риск - доходность» заемщики, имеющие более слабые финансовые позиции (более подверженные риску), должны платить за кредит больше, чем более надежные заемщики.
Характеристики скорингового метода оценки кредитоспособности заемщика при потребительском кредитовании представлены в табл.1.
Скоринговый метод оценки кредитоспособности
Таблица 1
Характеристики метода Скоринговый метод
Преимущества метода Объективность (минимальное влияние человеческого фактора на принятие решения), высокая степень автоматизации (возможность обработки большого потока заявок в режиме реального времени), адаптируемость, минимальные затраты на обучение сотрудников
Недостатки метода Необходимость частой адаптации в связи с изменением внешних условий, сложность определения характеристик и значимости показателей в баллах.
Вид кредитного продукта, для реализации которого производится оценка кредитоспособности Экспресс-кредитование, кредитные карты
Подразделения банка, участвующие в оценке кредитоспособности Кредитный инспектор
Документы, предоставляемые заемщиком для оценки кредитоспособности Паспорт, заявление, анкета
Время рассмотрения заявки 15—50 мин.
Показатели, характеристики Качественные и количественные (баллы) характеристики
Степень автоматизации, % 100
Скоринг как метод оценки кредитоспособности имеет ряд недостатков: первый заключается в том, что классификация выборки производится только на клиентах, которым был предоставлен кредит. Некоторые клиенты, которым в кредите было отказано, возможно, оказались бы вполне приемлемыми заемщиками. Вторая проблема заключается в том, что потенциальные заемщики с течением времени меняются, меняются и социально-экономические условия, влияющие на поведение людей. Поэтому скоринговые модели необходимо разрабатывать на выборке из последних, наиболее поздних клиентов, периодически проверять качество работы системы и, когда качество ухудшается, разрабатывать новую модель. На Западе новая модель разрабатывается в среднем раз в полтора года, период между заменой модели может варьироваться в зависимости от того, насколько стабильной была экономика в это время. Для России, по мнению специалистов, максимальным периодом является полгода, но при условии, что в этот период не произойдет никаких кардинальных изменений в экономике.
Среди преимуществ скоринговых систем можно отметить быстроту и беспристрастность в принятии решений, возможность эффективного управления кредитным портфелем, установление оптимального соотношения между доходностью кредитных операций и уровнем риска, отсутствие необходимости длительного обучения персонала.
В связи с тем, что скоринговый метод оценки кредитоспособности отвечает современным требованиям по
скорости принятия решения и степени автоматизации, следует большее внимание уделить дальнейшему совершенствованию этого способа оценки. С целью повышения эффективности применения этого технологичного способа оценки можно предложить следующие мероприятия:
1. Для разных видов потребительских кредитов следует применять разные модели кредитного ско-ринга, разработанные с учетом присущих различным кредитным продуктам видов кредитного риска и факторов кредитоспособности. То, что будет эффективно работать при оценке кредитоспособности для целей экспресс-кредитования, может быть неприемлемым для ипотечного кредита, и наоборот.
2. Для одних и тех же кредитных продуктов скоринговые модели могут быть разными. Необходимо учитывать тип розничного кредитного риска и его факторы.
3. Для построения скоринговой модели требуется обучающая выборка с положительными и отрицательными прецедентами. Если опираться только на фактические данные по выданным кредитам (т.е. по состоявшимся заемщикам), то оценки кредитоспособности новых соискателей будут содержать систематические ошибки. Это происходит из-за того, что соискатель — это еще не заемщик, и, оставляя в обучающей выборке только состоявшихся заемщиков, мы изначально ее искажаем, так как новые соискатели кредита принадлежат к более широкой генеральной совокупности, чем та, из которой была взята обучающая выборка.
4. Система скоринга должна оперативно обновлять-
ся в связи с изменением социально-экономических условий, макроэкономических условий, психологического портрета потенциального заемщика с учетом специфики конкретного банка (кредитной политики, месторасположения) и выдаваемых им кредитных продуктов.
5. Скоринговая система должна позволять оценивать не только кредитоспособность соискателей кредита, но также и вероятность дефолта по уже выданным кредитам, давать вероятностный прогноз частичного погашения кредита.
6. Содержание заявления - анкеты, которую заполняет соискатель кредита, должно отвечать следующим требованиям:
• включать всю необходимую информацию для принятия решения о выдаче кредита, скоринга и иных процедур проверки;
• требовать разумного времени для заполнения;
• содержать вопросы, ответы на которые используются для детального анализа клиентской базы и, возможно, разработки новых методик скоринга.
7. Скоринговый метод оценки должен давать возможность кредитным сотрудникам не только отказывать клиенту в случае недостаточной его кредитоспособности в кредитном продукте, а и сразу же предложить альтернативный вариант ссуды (с меньшей суммой или на более жестких условиях), соответствующей рассчитанному показателю платежеспособности для снижения уровня кредитного риска и сохранения потенциального клиента.
8. Скоринговый метод оценки должен не только оценить клиента в текущий момент, но и спрогнозировать, как он станет действовать в случае возникновения каких-либо сложностей. Так, специалист востребованной на рынке специальности сумеет быстро найти новую работу в случае увольнения, в отличие от обладателя редкой профессии.
9. Скоринговая система должна иметь возможность оперативно подстраиваться под постоянно меняющиеся условия рынка, регулярно выдавая корректировки к скорингу. Пересчет скоринговых карт не должен занимать много времени. Для этого система должна быстро и оперативно анализировать большие объемы поступающей исторической информации, выполняя корректировку модели, производящей скоринг.
10. В основу экономической работы, связанной со скорингом, целесообразно ставить систематическую проверку эффективности действующей балльной модели для корректировки шкалы оценок, которую следу-
ет производить по мере выявления неблагополучных ссуд. Итогом очередной проверки результативности отбора заемщиков может быть решение сместить акцент с одного оценочного показателя на другой, который в данное время, по мнению банка, является для определения кредитоспособности более весомым. И наоборот — отдельные оценочные показатели должны быть понижены в баллах или исключены из действующей модели.
11. Скоринговая система должна иметь способность развиваться вместе с бизнесом, поддерживать работу в разных регионах, оперировать значительными массивами данных.
Применение скорингового метода принятия решений о предоставлении потребительского кредита позволяет:
1. Повысить доходность кредитных операций за счет снижения кредитных рисков. Оценивать риски дефолтов, просрочек, досрочного возврата и давать рекомендации по условиям кредита.
2. Обоснованно выводить на рынок новые кредитные продукты, анализируя конъюнктуру рынка на основе накопленных банком данных.
3. Снизить издержки банка на операциях по выдаче кредитов за счет автоматизации принятия решений, увеличить скорость принятия решений при массовом кредитовании.
4. Централизованно контролировать принимаемые кредитные решения, управлять влиянием человеческого фактора на принятие решений.
5. Управлять кредитным портфелем банка в соответствии с текущей кредитной политикой банка. Оценивать доходность/убыточность клиентов в портфеле, анализировать структуру портфеля.
6. Выявлять и предотвращать попытки мошенничества при обращении за кредитами.
Расширению скорингового контроля кредитоспособности могло бы значительно способствовать повышение устойчивости и «прозрачности» личных доходов, ускорение создания и активное функционирование института кредитных бюро, обучение навыкам и обмен опытом автоматизированного анализа кредитных заявок. Совершенствование скоринговой системы отбора заемщиков с взвешенным использованием зарубежного опыта должно улучшить качество услуг, оказываемых банками населению, и содействовать наращиванию потребительского кредитования, стимулирующего спрос на товары и расширение их производства.
Список использованной литературы
1. Азмин А. Скоринг, спам и немного заботы о пользователях // Компьютера. - 2004. - № 45.
2. Андреева Г.В. Скоринг как метод оценки кредитного риска//Банковские технологии. - 2000. - № 6.
3. Ворошилова И.В., Сурина И.В. К вопросу совершенствования механизма оценки кредитоспособности индивидуальных заемщиков // Научный электронный журнал КубГАУ. - 2005. — № 8(16).
4. Гусева А., Кузина О.Е., Кредитные бюро и кредитный скоринг. Рынок кредитных карточек: теория и практика// Банки и Технологии, 2004(5). — с. 54-62.
5. Ларин С., Ходжаева И. Использование деревьев решений для оценки кредитоспособности физических лиц//Бан-ковское обозрение. - 2004. - № 3.
6. Рост невозвратов требует доработки скоринга //Банковское обозрение. - 2006. - № 5.
7. Ружина О. Не скорый скоринг. - Известия PH, 18 ноября 2003 г.
8. Скоринг можно обмануть // Банковское обозрение. - 2005. - № 8.
9. Строев А.А.Внедрение системы кредитного скоринга в банке // Расчеты и операционная работа в коммерческом банке. - 2004. - №6 (48).
10. Технология data тіпіпддля кредитного скоринга // Банковские технологии. - 2003.- № 11.
УДК 338.46
«Капитализация»: эволюция и классификация
И.В. Христофорова
ФГОУВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса»
М.В. Дедкова ОргрэсБанк, г. Москва
Формирование и укрепление рыночных отношений приводят к появлению новых, соответствующих определенному этапу развития экономики, показателей развития бизнеса. В последнее время специалисты крупных российских компаний и профессиональные консультанты особое внимание уделяют понятию «капитализация». Капитализация рассматривается как важнейшая характеристика конкурентоспособности предприятия, а перед специалистами финансового сектора и топ-менеджмента предприятий все чаще ставятся задачи, связанные с ее повышением.
В то же время методологические основы капитализации остаются областью малоизученной в связи с определенной спецификой, вызванной экономическими и историческими особенностями развития отечественной экономики. Рассмотрим гносеологические и экономические основы понятия капитализация.
Капитализация представляет собой экономическую категорию и является производным от понятия «капитал».
Капитал (от лат. сарйа^ — главный) — одна из важнейших категорий экономической науки, обязательный элемент рыночной экономики, необходимый фактор и ресурс производства. Капитал выступает в виде денег и наряду с трудом и землёй используется для производства товаров и услуг и приносит доход [55].
В труде К.Маркса «Капитал», являющемся квинтэссенцией марксистской экономической теории, исследуются капиталистический способ производства и соответствующие ему отношения производства и обмена (книга I); процесс обращения капитала (книга II); формы капиталистического процесса в целом (книга III).
К.Маркс дает следующие определения: «капитал... непрерывно умножающая себя стоимость» [48], «не сама по себе данная материя составляет капитал, а стоимость этой материи» [46]. Таким образом, капитал по К. Марксу — это самовозрастающая стоимость, существующая в различных формах.
Изначально капитал выступает в денежной форме. Его функция сводится к созданию необходимых условий для процесса производства материальных благ
Другой формой капитала является производительный капитал, функция которого — рациональное потребление приобретенных факторов в процессе производства; создание товаров, обладающих общественной потребительной стоимостью и стоимостью, содержащей прибавочную стоимость и прибыль.
Третьей формой капитала выступает товарный капитал, его роль — в реализации произведенных товаров и содержащейся в них стоимости и прибавочной стоимости, те. превращение товарного капитала в денежный. Именно на этой стадии реализованная прибавочная стоимость превращается в прибыль, доход предпринимателя.
Современные специалисты описывают применение и предлагают различные подходы к формированию и управлению иными функциональными видами капиталов: человеческим [47], организационным и информационным [57], марочным [15], бренда [16] и т.п. Некоторые объединяют эти виды капитала в интегрированное понятие «интеллектуальный капитал» [7]. Составными частями интеллектуального капитала являются:
• человеческие активы (знания, опыт, навыки, способность к нововведениям, к общей культуре, внутрифирменным ценностям),
• интеллектуальная собственность (права и привилегии),
• инфраструктурные активы (патенты, лицензии, торговые марки, электронные сети, базы данных),
• рыночные активы (как правило, под этими активами рассматривается система надежных, долгосрочных, взаимовыгодных отношений с партнерами и клиентами).
По мнению Э. Брукинга, интеллектуальный капитал
— это термин для обозначения нематериальных активов, без которых компания не может существовать,
