Учебное пособие Нижний Новгород 2012
Пример 1.2. «Формирование и использование модели кредитного скоринга в российской практике банковского кредитования»
жүктеу/скачать 1,85 Mb.
|
ТЕКСТ (1)
| Пример 1.2. «Формирование и использование модели кредитного скоринга в российской практике банковского кредитования».
Российские исследователи предложили логико-вероятностный метод оценки кредитного риска при кредитовании частных лиц19. Заявку на кредит частного лица по западному стандарту оценивают по 20 характеристикам, для каждой из которых используется от 2 до 11 градаций значений (табл.1.3.): Таблица 1.3. Модель кредитного скоринга для оценки кредитоспособности частных лиц
Риск кредита определен как вероятность (Рс) события, приводящего к ухудшению состояния кредита. Случайное событие Zi состоит в том, что кредит с вероятностью Рi из-за характеристики I окажется не «хорошим», а «плохим». Zi являются случайными событиями, принимающими значение Zi = 1, если событие произошло и Zi = 0, если событие не произошло. Элементарные инициирующие и производные события могут быть логически связанными AND, OR, NOT. Логическая модель риска кредита может быть записана в виде логической суммы инициируемых событий: Y = Z1VZ2V…VZ19VZ20 (1.1) где V=OR(или). Логическая функция Y также принимает только два значения: 0 или 1. Она принимает значение 1 (невозврат кредита), если произойдет хотя бы одно из событий Z1-Z20. Вероятности инициирующих событий равны: pi=P(Zi=1); qi=1-pi. События Z1-Z20 независимы, и сумма их вероятностей pi может быть больше 1. Вероятностная модель риска для формулы (1): Pc = P(Y=1) = 1-q1q2q3q4q5q6q7q8q9q10q11q12q13q14q15q16q17q18q19q20 (1.2) Характеристики кредита и их градации по западному стандарту выбраны удачно, так как являются практически независимыми. Упрощение модели риска за счет уменьшения числа логических слагаемых в разумных пределах (до 16) незначительно снижает ее точность. В среднем ошибка в распознавании состояния кредитов в логико-вероятностной методике составляет около 20%. Критическое значение рейтинга должно постоянно пересматриваться банком в соответствии с результатами его работы. Изменяющиеся условия не должны привести к тому, чтобы «граница отсечения» заемщиков оказалась слишком высокой (или низкой), и банк понес потери в виде упущенной выгоды от непредоставления кредита надежным заемщикам (или в виде невозврата кредитов, выданных ненадежным заемщикам). Независимо от моделей скоринга преимуществами его являются следующие. Снижение издержек банка, что обеспечивается: - универсальностью процедуры кредитования, быстротой принятия решений о выдаче кредита; - возможностью автоматизации процесса обработки кредитных заявок и мониторинга кредитов, сокращения штата сотрудников и площадей. Возможность обработки большого количества заявок, что способствует росту прибыли банка. Возможность накопления статистической базы данных о заемщиках и выполнении ими условий кредитных договоров. Это способствует снижению кредитного риска банка в будущем. Возможность определять на объективной основе степень риска кредитных сделок и условия кредитного договора (сумму кредита, сроки и ставки кредитования, вид и достаточность обеспечения). Возможность разработки кредитной стратегии банка в сфере потребительского кредитования на основе анализа накопленных данных о заемщиках и рынках. Для заемщика преимущества скоринга выражаются в объективности принятия решения о кредитовании, быстроте процедуры кредитного анализа, предоставлении в банк минимума документов. В последние годы развитию потребительского кредитования в России способствовал ряд социально-экономических предпосылок, обеспеченных проводимой государственной экономической политикой: рост реальных доходов и качества жизни населения, увеличение слоя «среднего класса», расширение кредитной активности банков, упрощение процедуры и условий кредитования. жүктеу/скачать 1,85 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|