CC BY
86
ISSN 2311-875X (Online) ISSN 2073-2872 (Print)
Экономическая безопасность
ТЕОРЕТИКО-ИГРОВОЙ ПОДХОД К ПРОБЛЕМЕ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ В РОССИИ
Игорь Семенович АГЛИЦКИЙ1*, Ефим Наумович СИРОТАь
а доктор экономических наук, профессор кафедры системного анализа и моделирования экономических процессов,
Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация
ь кандидат экономических наук, доцент кафедры системного анализа и моделирования экономических процессов,
Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация
* Ответственный автор
История статьи:
Принята 23.06.2015 Принята в доработанном виде 15.07.2015
Одобрена 23.07.2015
УДК 336.774.3 JEL: G17, G21
Ключевые слова:
потребительское кредитование, банки, теория игр, матричные игры, скоринг
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
Аннотация
Тема. В связи с кризисными явлениями в российской банковской сфере вообще, и в особенности в сегменте потребительского кредитования, проявляющимися, в частности, в опасном нарастании просроченной задолженности клиентов, проблема формирования эффективной системы взаимодействия банков с заемщиками в процессе потребительского кредитования и обслуживания кредитов приобретает особую актуальность. Темой работы является анализ процедуры работы банка с клиентами в рамках потребительского кредитования.
Цели. Эффективная система взаимодействия банка с заемщиками должна обеспечивать согласование интересов банка (быстрое, надежное, доходное размещение активов) и заемщиков (своевременное и дешевое удовлетворение спроса на заемные средства). Преобладающие на сегодня в банковской практике системы скоринга не обеспечивают этого полностью. Целью работы является выработка концепции эффективного взаимодействия банка с заемщиками на основе теоретико-игрового подхода.
Методология. В работе на основе теоретико-игрового подхода сделано описание процесса принятия решения о выдаче потребительского кредита как игры двух и более лиц с нулевой суммой.
Результаты. Рассмотрение процесса выдачи потребительского кредита как множества индивидуальных матричных игр «Банк - Заемщик» позволило сформулировать трехэтапную игровую стратегию выдачи кредитов с ограниченным использованием компонентов скоринга на первом этапе, а затем обосновать ее рациональность. Для повышения эффективности процесса кредитования выявлена необходимость теоретико-игрового рассмотрения и второй части этого процесса - обслуживания кредита.
Выводы. Сделаны выводы о том, что применение предлагаемой стратегии позволит повысить эффективность процесса за счет уменьшения скоринговых «выбросов» заемщиков и индивидуализации объемов кредитов. Следует ожидать также повышения надежности обслуживания кредитов за счет ориентации скоринга преимущественно на платежеспособность заемщика.
По данным Центрального банка РФ, задолженность граждан России банкам к маю 2015 г. превысила 10 трлн руб., из них по необеспеченным потребительским кредитам - более 6 трлн руб. При этом уровень просроченной задолженности потребительских кредитов составляет более 14%*. Это является серьезной проблемой федерального уровня, представляющей определенную угрозу национальной безопасности страны. От просроченной
1 Голяков А. Долги населения перед банками достигли астрономических высот // Новые Известия. 29.05.2015.
задолженности страдают и банки, недобирающие запланированные денежные ресурсы, и заемщики, вынужденные платить помимо основного долга и процентов еще различного рода пени, штрафы и неустойки.
В связи с важностью указанной проблемы представляется целесообразным проанализировать потребительское кредитование в экономическом аспекте с позиции теории игр. На самом деле все необходимые компоненты для такого анализа в
потребительском кредитовании присутствуют: игроки (банки и заемщики); ходы игры (взятие и погашение кредитов); цена игры; чистые и смешанные игровые стратегии. Особую актуальность приобретает игровой анализ задержек и невозвращений кредитов, ведь в этих случаях в игру включаются новые игроки (коллекторы, суды, органы взыскания и пр.).
Современную российскую экономику можно признать нестационарной, под которой понимается «хозяйственная система, которой присущи достаточно резкие и плохо предсказуемые изменения многих макроэкономических показателей и параметров, уровни состояния и динамика которых не отвечают стационарному режиму экономики и нормальному рыночному циклу, а скорее присущи переходным кризисным или посткризисным экономическим процессам» [1, с. 93]. Банковская деятельность в разрезе потребительского кредитования существенно зависит от макроэкономических проблем. Это убедительно показал пример последнего резкого скачка в 2014 г. доллара США и евро по отношению к рублю. В этих условиях возврат кредитов в валюте для заемщиков стал чрезвычайно труден, а иногда и просто невозможен. При этом возврат рублевых кредитов также стал более проблематичным ввиду сокращения реальных доходов населения.
Теория игр давно и прочно вошла в аппарат анализа экономических объектов и явлений. Еще в 1928 г. Дж. фон Нейман изложил основные идеи современной теории игр [2]. В частности, им было доказано существование равновесия для стратегий конечных игр двух лиц с нулевой суммой (антагонистических или матричных игр). С тех пор понятие равновесия, понимаемое как ситуация, при которой ни один игрок не может увеличить свой собственный выигрыш, изменяя свою стратегию при неизменности стратегий всех других игроков, является одним из ключевых в теории игр [3; 4, с. 43-65].
В дальнейшем развитием теории игр в экономике занимались такие выдающиеся ученые, как Дж.Ф. Нэш [5], Г.В. Кун [6], Т. Шеллинг [7] и другие зарубежные исследователи. Среди советских и российских исследователей наиболее известны школы Н.Н. Воробьева [8], Ю.Б. Гермейера [9, 10], В.И. Жуковского [11]. Непосредственно кредитные отношения в игровом аспекте исследовались, в частности, в трудах Линь Сэня [12, с. 157-162], А.В. Сигала [13, c. 126-136] и других авторов. Сегодня можно утверждать, что понятийный аппарат
и методики оптимизации игровых процессов в экономических системах в значительной степени определены.
Несколько хуже обстоит дело с приложением теории игр к процессам потребительского кредитования. Несмотря на обилие моделей и методов оценки кредитных рисков, многие российские банки до сих пор применяют при решении по потребительским кредитам простейшие скоринговые модели, которые достаточно часто дают неоптимальные результаты.
Цель данной статьи заключается в попытке подойти к процессам потребительского кредитования, рассматривая их как игру двух или более лиц. Последовательно переходя от простого процесса к более сложному, предлагается рассмотреть потребительское кредитование с позиции теории игр. Выделим две отдельные игры - «Выдача кредита» и «Возврат кредита». На практике эти две игры существенно взаимосвязаны, однако исследование таких связей выходит за рамки поставленной в данной статье задачи. Здесь рассматривается только первая задача.
Рассмотрим простейшую игру двух лиц «Заемщик -Банк» в аспекте выдачи кредита. Если считать, что на кредитном рынке имеется только один банк и только один заемщик, то данная игра относится к классу матричных игр и задается матрицей выигрыша [14, с. 27]. Действительно, данная игра может рассматриваться как антагонистическая, ведь Банк стремится увеличить свой выигрыш по кредиту, а Заемщик хочет свой проигрыш уменьшить. Но возникают некоторые очевидные нюансы.
Собственно говоря, у Банка есть только две чистых стратегии: выдать или не выдать кредит. У Заемщика тоже только две чистых стратегии: взять кредит на условиях банка или не брать. Здесь важен вопрос первого хода. Если Банк объявляет свои условия первым, а Заемщик реагирует на эти условия, подавая или не подавая заявку на кредит, то, вроде бы, первый ход у Банка. Но поданная Заемщиком заявка еще не означает окончания игры, т.к. Банк может принять или отклонить заявку Заемщика. Таким образом, получается двухходовая позиционная игра.
Однако при невозможности изменять условия кредитования для Банка формируется матрица выигрыша размерностью (2,2), в которой только одна позиция, когда Заемщик берет кредит на условиях Банка, является реально выигрышной, а все
остальные нулевые (Банк не выдал кредита, Заемщик не взял кредита, Банк и Заемщик не встретились из-за недостаточного маркетинга Банка). Результатом игры будет наличие или отсутствие кредитного договора между Банком и Заемщиком, а выигрышем Банка выступит сумма дохода от выданного кредита. Данная простейшая игра будет основным элементом всех последующих игр по выдаче кредитов.
Первое усложнение простейшей игры заключается в том, что Банк остается в единственном числе, а заемщиков становится много (например, Ж). При этом условий кредитования по-прежнему менять нельзя. Банк стремится выдать как можно большую сумму кредитов (если нет ограничений по деньгам) или распределить все предназначенные для кредитования деньги среди заемщиков, если такое ограничение есть.
Вроде бы, получается оптимизационная задача распределения финансовых ресурсов Банка, предназначенных для кредитования. Собственно говоря, если заемщиков, которые желают взять кредит на условиях Банка и знают о предложении, достаточно много, то никаких проблем не возникает. Однако Банк может поставить такие кредитные условия (условия игры), что многие заемщики вынуждены будут отказаться от указанного кредитования. При этом в каждом отдельном случае будет иметь место простейшая игра двух лиц «Заемщик - Банк», описанная авторами. Выигрыш Банка в данном случае будет равен сумме выигрышей по всем простейшим играм (взятым кредитам).
Далеко не всегда результат такой игры будет оптимальным, и вот почему. Допустим, что Банк имеет две чистые стратегии: выдавать кредиты под 20 или 40%. Сумма кредитов под 20% годовых с учетом решений заемщиков составит 5 млн руб., а в случае 40% годовых - только 2 млн руб. Тогда Банк при низком проценте выиграет 1 млн руб., а при высоком - только 800 тыс. руб.
Следующее усложнение игры заключается в учете надежности заемщиков в аспекте их платежеспособности. Ранее предполагалось, что все заемщики, взявшие в Банке кредиты, вернут их полностью и в срок. На практике, увы, это совсем не так. Таким образом, игра принимает стохастический характер, а Банк переходит от чистых стратегий к смешанным стратегиям.
Строгий подход к оценке финансовой устойчивости заемщиков требует достаточно серьезных
аналитических исследований. Но в практике российских банков чаще всего применяются скоринговые методики. Скоринг как метод балльной оценки заемщика впервые был применен в США в 1941 г. [15], когда многие финансовые аналитики ушли на фронт. Скоринг является методом классификации заемщиков на различные группы, когда необходимая характеристика их финансовой устойчивости неизвестна, зато известны другие данные, прямо или косвенно характеризующие финансовую устойчивость заемщиков [16].
Скоринг предполагает начисление определенного количества баллов за определенные характеристики: стаж на последнем месте работы, срок проживания на последнем месте жительства, наличие в собственности недвижимости, автотранспорта и т.д. Далее баллы суммируются, и получается итоговая оценка2. Заемщики, набравшие нужную сумму баллов, рассматриваются далее, а остальные отвергаются Банком.
С позиции теории игр Банк делает свой ход в каждой парной игре «Заемщик - Банк», после чего остается некоторое подмножество из множества потенциальных заемщиков, с которыми Банк готов заключить кредитный договор. Очевидно, что чем жестче скоринговый отбор, тем меньше указанное подмножество.
Современные скоринговые системы полностью автоматизированы, поэтому Банк может принять решение по анкете потенциального Заемщика за считанные минуты [17]. Собственно говоря, это и отражает реклама многих российских банков, декларирующих принятие решений по кредитованию за 1 час [18]. Следует отметить, что подобный маркетинг был бы эффективен, если бы скоринг действительно отражал реальное финансовое состояние Заемщика. Но в условиях нестационарной экономики многие экономические процессы и явления достаточно непрозрачны, поэтому скоринг отражает только некоторую часть реальной ситуации.
Более того, отказ Банка Заемщику по скоринговым основаниям имеет отрицательную обратную связь в социальном аспекте. Заемщик, поверивший рекламе Банка и получивший отказ через 1 час, вряд ли посчитает проверку Банка серьезной и будет обижен. Своей обидой Заемщик обязательно поделится с ближним социальным окружением,
2 Бабина Н.В. Скоринг как метод оценки кредитного риска потребительского кредитования // Финансы и кредит. 2007. N° 3. С. 30-36.
чем начнет формировать вокруг Банка негативное информационное поле. Скорее всего, в дальнейшем даже при изменении финансовой ситуации Заемщик не обратится в отказавший ему Банку чисто по психологическим причинам. Таким образом, скоринговые оценки способны испортить маркетинговую деятельность Банка, в том числе и эффективные инновационные методы [19].
С позиции теории игр Банк (как игрок) выбирает при скоринге стратегию исключения возможных ходов (рассмотрения заемщиков) на основе неполной и не очень достоверной информации (за 1 час проверяются лишь простейшие данные - паспорт, регистрация и пр.). С учетом того, что успешные и финансово устойчивые люди редко прибегают к потребительским кредитам, число игроков-заемщиков резко снижается. Представляется, что скоринг далеко - не лучшая форма оценки заемщиков в современных российских условиях, а применение этих технологий не может оптимизировать выигрыш банка даже при отсутствии конкуренции.
Кроме того, скоринг отвечает исключительно на вопрос, какой Заемщик есть сейчас, но никак не учитывает того, каким Заемщик может стать в процессе возвращения кредита. Заемщик может улучшить свое материальное положение и досрочно вернуть кредит (это допускается российским законодательством). Тогда выигрыш Банка уменьшится. Заемщик может ухудшить свое материальное положение и не вернуть кредита в срок или не вернуть вообще. Тогда выигрыш Банка усложнится, или даже вместо выигрыша появится проигрыш.
Наконец, в игру могут вступить не управляемые ни Заемщиком, ни Банком факторы, называемые в теории игр природой. Так, экстремальное положение наступило при резком скачке курсов доллара и евро по отношению к рублю в 2014 г. Однако большинство российских банков при выдаче потребительских кредитов руководствовались при учете неопределенности правилом максимизации
3 "
ожидаемого дохода3, что отчасти и стало причиной столь плачевной ситуации с потребительскими кредитами в 2015 г.
Следующее усложнение игры заключается в том, что в игре участвуют уже много банков, а не один Банк, как ранее. Проблемы конкуренции вынуждают банки играть более аккуратно, хотя на практике это происходит не всегда. Игра по-прежнему
3 СоловьевВ.И. Методы оптимальных решений. М.: Финансовый университет, 2012. 364 с. С. 129.
остается бескоалиционной и с антагонистическими интересами: каждый Банк желает получить максимальный и надежный выигрыш, а каждый Заемщик желает взять кредит на наиболее выгодных для себя условиях.
Если банки не желают или не имеют права менять условия выдачи кредитов, то имеет место игра лиц числомМ + N где М- число банков, предлагающих потребительские кредиты, а N - число заемщиков, желающих эти кредиты взять. Игра распадается на две отдельных игры - «Подача заявки» и «Принятие решения о кредите».
В условиях полной информации все заемщики будут подавать заявку в тот банк, где меньше реальная ставка (за те же деньги нужно меньше платить). Однако это идеальная ситуация. На самом деле в игре имеются ограничения, основными из которых являются следующие:
1) недостаточная реклама кредита и невозможность узнать об условиях его выдачи части заемщиков;
2) отдаленность лучшего по условиям Банка от части заемщиков;
3) субъективные ограничения Банка по некоторым заемщикам еще на стадии подачи заявки.
Таким образом, для каждого Заемщика 1 доступна не вся совокупность банков М, а лишь некоторое их подмножество М1. В некоторых случаях такое подмножество для конкретного заемщика может включать только один банк (например, Сбербанк России). Каждый Заемщик, определив лучший для себя Банк из доступного подмножества, может подать туда заявку на кредит в том случае, если предложенные условия ему подходят, или не подавать заявку вообще. На этом игра «Подача заявки» заканчивается. Результатом игры для каждого Банка ] является набор заявок от потенциальных заемщиков (подмножество заемщиков) N.. Для банков, в которых работают наиболее жадные и глупые топ-менеджеры, такое подмножество будет пустым.
Далее начинается вторая игра - «Принятие решения о кредите». Каждый Банк. анализирует (например, при помощи скоринга) свое подмножество заемщиков N. и принимает решение о выдаче кредитов некоторому подмножеству заемщиков из этого подмножества N+. На этом игра «Принятие решения о кредите» заканчивается, и определяется потенциальный выигрыш банков. Для каждого Банка это сумма локальных выигрышей по
подмножеству Примерно так обстоят дела с потребительскими кредитами в России, причем многие банки недобирают клиентов, а многие заемщики не получают кредитов.
Следующее усложнение игры заключается в ее многоходовости. Здесь следует отметить два варианта. Первый вариант состоит в том, что Заемщик, получивший отказ в кредите от «лучшего» для него Банка, может обратиться в другой Банк. И так он может делать много раз, пока либо не переберет все доступное ему подмножество М либо не сформирует для себя дополнительное подмножество банков М+, либо не откажется от кредитования ввиду того, что предлагаемые банками условия его не устроят.
Второй вариант состоит в том, что Банк, не получивший нужного ему количества заемщиков, пытается их увеличить за счет усиления рекламы, расширения своей сферы влияния, путем снижения процентной ставки или изменения в лучшую для заемщиков сторону иных условий по кредиту. В результате таких усилий у Банка может появиться дополнительное число потенциальных заемщиков, а из него будет отобрано новое подмножество клиентов Nj++. Такие процессы в российской практике бизнеса действительно можно наблюдать, однако их интенсивность пока далека от оптимальной.
На самом деле «отвергнутые» заемщики в Банк практически не возвращаются, а деньги для своих нужд ищут у частных кредиторов или в микрофинансовых организациях, которые при весьма грабительских условиях займа практически никому не отказывают в мелких суммах. Таким образом, банки из-за неверной стратегии игры на рынке потребительского кредитования теряют своих клиентов, при этом довольно часто навсегда.
С учетом изложенного представляется целесообразным применение для банков следующей игровой стратегии:
1) реально рассматривать все заявки, поступившие в Банк. Скоринг использовать только в целях выявления и отсечения мошенников, однозначно неплатежеспособных лиц и лиц, не предоставивших минимальной необходимой информации;
2) пытаться удовлетворить потребности любого потенциального Заемщика, подавшего заявку о кредите в Банк, который в состоянии обслуживать долг. При этом работать с заемщиками индивидуально, предлагая
особые условия для особых заемщиков, в том числе и микрофинансирование. Это позволит банкам отчасти занять нишу микрокредитных организаций и увеличить размер кредитных портфелей;
3) не рассматривать предысторию заемщиков на длинном временном отрезке. Важно, чтобы Заемщик не имел в момент принятия решения о кредите серьезных текущих обязательств перед другими банками и другими кредиторами. Не следует рассматривать как препятствие мелкие просрочки по платежам как в самом Банке, так и в других банках, так как они могут носить чисто технический характер или быть объективно обусловлены.
Иными словами, предлагается переход от коллективной игры с едиными правилами «Банк -Заемщики» к множеству индивидуальных матричных игр «Банк - Заемщик». В данном случае Банк может сократить свои потери, выдавая потребительские кредиты и определяя их размеры в соответствии с индивидуальным анализом Заемщика, что гораздо точнее, чем с использованием скоринга. Кроме того, Банк не будет терять своих клиентов из-за скоринговых выбросов.
Приведем пример использования теории игр при принятии решений о выдаче потребительских кредитов. Рассмотрим задачу в следующей постановке. Существует N потенциальных заемщиков для Банка, которые подали свои заявки на потребительский кредит в Банк на основе рекламной информации или по результатам личного маркетинга. Банк стремится оптимизировать свой доход F(n), где п - число выданных потребительских кредитов (0 < п < Щ.
Представим данную задачу в виде неантагонистической игры N + 1 лиц, в которой первым игроком является Банк, а все остальные игроки - это потенциальные заемщики. Банк (игрок 1) делает ход первым, выбирая из N возможных заемщиков подмножество п. Все остальные заемщики дальше не играют и выигрыш Банка по ним равен 0. Выбранные заемщики из подмножества п отвечают на ход Банка - берут или не берут потребительский кредит. Для этих игроков выигрыши составляют 1, если они заинтересованы в кредите и довольны условиями, и 0, если они не заинтересованы в кредите на предложенных условиях. Число согласных заемщиков составит т (0 < т < п), что и определит выигрыш первого игрока (потенциальный доход или прибыль Банка).
В случае скоринга подмножество п существенно сокращается из-за автоматических выбросов. В практике банковского бизнеса такие выбросы происходят довольно часто из-за неполноты информации в заявках заемщиков, случайных ошибок при заполнении заемщиками заявки, наличия неисправленной отрицательной кредитной истории в других банках, несоответствия формальным требованиям скоринговой программы (по месту регистрации или фактического проживания, по месту основной работы и доходу на этом месте работы, по возрасту, составу семьи и пр.), С позиции игры все эти игроки удаляются из игры навсегда. При этом не гарантируется, что все игроки из подмножества п возьмут одобренные Банком кредиты, ведь их скоринговые данные позволяют сделать выбор из ряда банков, предлагающих подобные кредиты.
Переход к более сложной позиционной игре представляется следующим образом. После отработки скоринговой программы следует исследовать оставшееся подмножество потенциальных заемщиков N - п. Обозначим его К. Это подмножество неоднородно. Из него можно выделить ряд групп заемщиков: kl - заемщики, давшие неверную или неполную информацию в заявке; ^ - заемщики с плохой «чужой» кредитной историей; ^ - заемщики
с плохой кредитной историей в Банке; k4 - заемщики, недобравшие баллов по скоринговой оценке; ^ - объективно сомнительные заемщики.
С позиции игры группы заемщиков kv k2 и k4 могут увеличить число т реальных заемщиков Банка, если с ними продолжить игру по индивидуальной схеме. В самом общем виде для заемщиков из группы kl это может быть требование исправить заявку; для заемщиков из группы ^ -персональное интервью с выяснением причин плохой кредитной истории либо предъявлением требования о предоставлении документов об отсутствии просроченной задолженности в другом банке; для заемщиков из группы k4 - требование предоставления дополнительных документов или поручительств. В целом подобные действия (ходы) являются весьма низкими по уровню затрат для Банка, зато выигрыш от появления новых реальных клиентов может существенно увеличиться.
Представляется, что подход, предложенный в настоящем исследовании, может быть реализован как в теоретическом, так и в практическом аспектах на базе использования специально разработанных игровых моделей, а также соответствующих им методов, алгоритмов и программных продуктов.
Список литературы
1. Лившиц В.Н., Лившиц С.В. Системный анализ нестационарной экономики России (1992-2009): рыночные реформы, кризис, инвестиционная политика. М.: Поли Принт Сервис, 2010. 452 с.
2. Neumann J. von. Zur Theorie der Gesellschaftsspiele // Mathematische Annalen. 1928. № 100. P. 295-320.
3. Вилкас Э.Й. Оптимальность в играх и решениях. М.: Наука, 1990. 256 с.
4. Яновская Е.Б. Ситуация равновесия в общих бескоалиционных играх и их смешанных расширениях // Теоретико-игровые вопросы принятия решений: сб. статей / Ин-т соц.-эк. проблем АН СССР / отв. ред. Н.Н. Воробьев. Л.: Наука, 1978. 128 с.
5. Nash J.F. Non-Cooperative Games // Annals of Mathematics. 1951. Vol. 54. № 54. P. 286-295.
6. Kuhn H.W. Extensive Games // Proc. Nat. Acad. Sci. USA. 1950. № 36. P. 570-576.
7. Шеллинг Т. Стратегия конфликта / пер. с англ. Т. Даниловой. М.: ИРИСЭН, 2007. 366 с.
8. Воробьев Н.Н. Основы теории игр. Бескоалиционные игры. М.: Физматлит, 1984. 496 с.
9. ГермейерЮ.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971. 384 с.
10. Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976. 328 с.
11. Жуковский В.И. Введение в дифференциальные игры при неопределенности. Равновесие угроз и контругроз. М.: КРАСАНД, 2010. 192 с.
12. Линь Сэнь. Оптимизация уровня кредитного риска на основе теоретико-игрового подхода // Анализ, моделирование, управление, развитие экономических систем (АМУР-2009): Научные труды III Международной школы-симпозиума АМУР-2009 (Севастополь, 14-20.09.2009). Симферополь: Таврический национальный университет им. В.И. Вернадского, 2009. 316 с.
13. Сигал А.В. Теоретико-игровая оптимизация структуры портфеля в условиях неопределенности и риска // Экономическая политика и фондовый рынок: модели и методы системного анализа: труды Института системного анализа Российской академии наук. М.: Поли Принт Сервис, 2009. Т. 47. 354 с.
14. Писарук Н.Н. Введение в теорию игр. Минск: БГУ, 2015. 256 с.
15. Клейнер Г.Б., Коробов Д.С. История современного кредитного скоринга // Проблемы региональной экономики: электронный журнал. 2012. Вып. 17. C. 45-49. URL: http://www.regec.ru/articles/2012/vol1/5. pdf.
16. Мейз Э. Руководство по кредитному скорингу. Минск: Гревцов Паблишер, 2008. 264 с.
17. Усачев С. Кредитный скорринг: решение класса desktop или enterprise? // Банки и технологии. 2008. № 4. C. 50-54.
18. Румянцев А. Скоринговые системы: наука помогает бизнесу // Финансовый директор. 2006. № 7. C.51-54.
19. Самолдин А.Н., Аглицкий И.С. Проведение маркетинговых исследований в области инновационной деятельности с учетом социально-экономических аспектов // Труд и социальные отношения. 2014. № 7. C. 54-59.
ISSN 2311-875X (Online) ISSN 2073-2872 (Print)
A GAME-THEORETIC APPROACH TO CONSUMER LENDING IN RUSSIA
Economic Security
Igor' S. AGLITSKIIa*, Efim N. SIROTAb
a Financial University under Government of Russian Federation, Moscow, Russian Federation [email protected]
b Financial University under Government of Russian Federation, Moscow, Russian Federation [email protected]
* Corresponding author
Article history:
Received 23 June 2015 Received in revised form 15 July 2015 Accepted 23 July 2015
JEL classification: G17, G21
Keywords: consumer lending, banks, game theory, matrix games, scoring
Abstract
Importance The article analyzes banks' procedures for interacting with clients as part of consumer lending and an effective bank-client communication mechanism as part of consumer lending and loan servicing.
Objectives The system for bank's effective communication with clients should secure the bank's interests and borrowers. The research aims at elaborating a concept for bank's effective communication with borrowers through a game-theoretic approach.
Methods Using the game-theoretic approach, we described the process of making a lending decision as a game of two or more actors having a zero score.
Results When the consumer lending procedure is regarded as many individual matrix games of the Bank and the Borrower, we manage to articulate a three-phased game strategy for granting loans with the limited use of scoring components during the first stage, and substantiate it afterwards. To make the lending process more effective, we identified the need to review the second part of the process, i.e. loan servicing, using the game-theoretic approach.
Conclusions and Relevance The proposed strategy will streamline the process as it reduces outlier scores of borrowers and personalizing amounts of loans. We also should expect loan servicing to become more reliable as scoring will focus mainly on the borrower's solvency.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015
References
1. Livshits V.N., Livshits S.V. Sistemnyi analiz nestatsionarnoi ekonomiki Rossii (1992-2009): rynochnye reformy, krizis, investitsionnaya politika [A systems analysis of Russia's unsteady economy (1992-2009): market reforms, crisis, investment policy]. Moscow, Poli Print Servis Publ., 2010, 452 p.
2. Von Neumann J. Zur Theorie der Gesellschaftsspiele. Mathematische Annalen, 1928, no. 100, pp. 295-320.
3. Vilkas E.J. Optimal 'nost'v igrakh i resheniyakh [Optimalumas losimuose ir sprendimuose]. Moscow, Nauka Publ., 1990, 256 p.
4. Yanovskaya E.B. Situatsiya ravnovesiya v obshchikh beskoalitsionnykh igrakh i ikh smeshannykh rasshireniyakh. V kn.: Teoretiko-igrovye voprosy prinyatiya reshenii [The equilibrium point situation in general non-cooperative games and their system extensions. In: Game-theoretic issues of decision making]. Leningrad, Nauka Publ., 1978, 128 p.
5. Nash J.F. Non-Cooperative Games. Annals of Mathematics, 1951, vol. 54, no. 2, pp. 286-295.
6. Kuhn H.W. Extensive Games. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 1950, no. 36(10), pp.570-576.
7. Schelling T. Strategiya konflikta [The Strategy of Conflict]. Moscow, IRISEN Publ., 2007, 366 p.
8. Vorob'ev N.N. Osnovy teorii igr. Beskoalitsionnye igry [Fundamentals of the game theory. Non-cooperative games]. Moscow, Fizmatlit Publ., 1984, 496 p.
9. Germeier Yu.B. Vvedenie v teoriyu issledovaniya operatsii [An introduction to operations research]. Moscow, Nauka Publ., 1971, 384 p.
10. Germeier Yu.B. Igry s neprotivopolozhnymi interesami [Not two-person zero-sum games]. Moscow, Nauka Publ., 1976, 328 p.
11. Zhukovskii V.I. Vvedenie v differentsial'nye igry pri neopredelennosti. Ravnovesie ugroz i kontrugroz [An introduction to differential games with uncertainty. The balance of threats and counterthreats]. Moscow, KRASAND Publ., 2010, 192 p.
12. Lin Sen. [Optimization of the credit risk level using the game-theoretic approach]. Analiz, modelirovanie, upravlenie, razvitie ekonomicheskikh sistem (AMUR-2009): Nauchnye trudy III Mezhdunarodnoi shkoly-simpoziuma AMUR-2009 [Proc. Int. Conf. AMUR-2009 Analysis, Modeling, Management, Development of Economic Systems]. Simferopol, Taurida National V.I. Vernadsky University Publ., 2009, 316 p.
13. Sigal A.V. Teoretiko-igrovaya optimizatsiya strukturyportfelya v usloviyakh neopredelennosti i riska. Vkn.: Ekonomicheskayapolitika i fondovyi rynok: modeli i metody sistemnogo analiza: Trudy Instituta sistemnogo analiza Rossiiskoi akademii nauk [A game-theoretic optimization of the portfolio structure under uncertainty and risk. In: Economic policy and stock market: systems analysis models and methods: Proceedings of the Systems Analysis Institute of the Russian Academy of Sciences]. Moscow, Poli Print Servis Publ., 2009, vol. 47, 354 p.
14. Pisaruk N.N. Vvedenie v teoriyu igr [An introduction to the game theory]. Minsk, Belarusian State University Publ., 2015, 256 p.
15. Kleiner G.B., Korobov D.S. [The history of modern credit scoring]. Problemy regional'noi ekonomiki: elektronnyi zhurnal, 2012, iss. 17, pp. 45-49. (In Russ.) Available at: http://www.regec.ru/articles/2012/ vol1/5.pdf. (In Russ.)
16. Mays E. Rukovodstvo po kreditnomu skoringu [Handbook of Credit Scoring]. Minsk, Grevtsov Pablisher Publ., 2008, 264 p.
17. Usachev S. Kreditnyi skoring: reshenie klassa desktop ili enterprise? [Credit scoring: a desktop or enterprise class solution?]. Banki i tekhnologii = Banks and Technologies, 2008, no. 4, pp. 50-54.
18. Rumyantsev A. Skoringovye sistemy: nauka pomogaet biznesu [Scoring systems: science helps business].
Finansovyi direktor = Financial Director, 2006, no. 7, pp. 51-54.
19. Samoldin A.N., Aglitskii I.S. Provedenie marketingovykh issledovanii v oblasti innovatsionnoi deyatel'nosti s uchetom sotsial'no-ekonomicheskikh aspektov [Market researches in innovation, taking into account the socio-economic aspects]. Trud i sotsial'nye otnosheniya = Labor and Social Affairs, 2014, no. 7, pp. 54-59.
