Скоринг модель как перспективный метод оценки кредитоспособности. Кредитный скоринг

Скоринг (от английского score, счет) - это способ оценки кредитоспособности. Вам как заемщику скоринг интересен для самодиагностики: узнать причины отказа в кредитовании или оценить шансы на будущий кредит. В статье расскажем, как узнать свой скоринговый балл и как его увеличить.

Принцип работы скоринга

Для оценки кредитоспособности скорингу нужны данные. Данные могут быть из разных источников: кредитной истории, анкеты заемщика, социальных сетей и т. д. Скоринг обрабатывает данные и выставляет оценку в баллах. Чем выше скоринговый балл, тем выше шансы получить кредит на выгодных условиях.

Скоринговый балл — величина непостоянная. Он меняется в зависимости от действий заемщика. Например, заемщик взял кредит — выросла кредитная нагрузка и скоринговый балл снизился. Просрочил платеж — балл упал еще ниже. Если заемщик аккуратно без просрочек выплатит кредит — балл увеличится.

Виды скоринга

Банки используют заявочные, поведенческие и мошеннические скоринги.

Заявочный скоринг делится на социодемографический и кредитный. Первый анализирует анкету заемщика: возраст и пол, работу, стаж, размер доходов. Второй анализирует кредитную историю: сколько кредитов брал заемщик, как платил, сколько платит сейчас и т. д.

Поведенческий скоринг предсказывает, как заемщик будет выплачивать кредит: равномерно, с опережением или с просрочками. Поведенческий скоринг может провести, например, зарплатный банк — он знает, как заемщик пользуется картой, сколько денег и на что тратит.

Мошеннический скоринг борется с намеренными невыплатами кредитов. Этот скоринг анализирует базы МВД, ФССП, внутренней службы безопасности, а также подозрительные данные в кредитной истории, например, частую смену адресов и телефонов.

Вы как заемщик можете оценить себя двумя видами скоринга: кредитным и социодемографическим.

Кредитный скоринг

Кредитный скоринг используется для оценки заемщиков, которые уже брали кредиты. Скоринговый балл рассчитывается на основе анализа кредитной истории.

Пример отчета кредитного скоринга

Социодемографический скоринг

Социодемографический скоринг предназначен для заемщиков с пустой или отсутствующей кредитной историей. Он анализирует возраст, пол, семейное положение, наличие иждивенцев, образование, профессию, трудовой стаж, доходы и регион проживания.

Соцдем скоринг сверяет данные проверяемого заемщика с предыдущими клиентами банка, чтобы оценить благонадежность. Например, по статистике банка люди старше 30 лет вносят платежи по кредитам стабильнее, чем молодежь. Поэтому заемщики от 30 лет при прочих равных условиях получают более высокий скоринговый балл.

Пример отчета социодемографического скоринга

Расшифровка скоринговых баллов

Как повысить скоринговый балл

Если у вас низкий кредитный скоринг, вариант его повышения один — улучшать кредитную историю. Для этого:

• и проверьте, все ли в ней соответствует действительности. Иногда кредитные организации передают данные с большим опозданием, а то и вовсе не передают. Например, вы кредит погасили, а в кредитной истории он числится открытым. Это снижает скоринговый балл.
  Читайте статью
• Закройте просрочки платежей и необязательные кредиты: кредитные карты, микрозаймы, кредиты на технику. Чем меньше открытых кредитов, тем выше скоринговый балл.
• Если за последние два года у вас были кредиты с просрочками, нужно восстановить репутацию надежного заемщика. Для этого берите новые кредиты и аккуратно их выплачивайте. Не дают кредит без обеспечения — предоставьте залог, найдите созаемщика. Воспользуйтесь услугой . Через полгода-год скоринговый балл увеличится.

Чтобы увеличить балл социально-демографического скоринга, изучите «факторы» из отчета и постарайтесь их исправить. Например, если вы ИП, трудоустройтесь и проработайте полгода в найме. Найдите созаемщика, съездите за границу, найдите источник дополнительного дохода.

Запомнить

Скоринг помогает заемщикам оценить собственную кредитоспособность и разобраться в причинах банковских отказов.

Скоринги бывают разные: одни анализируют кредитную историю, другие анкету, третьи ищут признаки мошенничества. Вам доступны два вида скоринга — и социодемографический. Первый актуален для заемщиков с опытом кредитования, второй — для тех, кто никогда не брал кредиты.

Скоринговый балл меняется в зависимости от кредитного поведения. Балл можно снизить или повысить.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Во многих случаях отечественные банки на практике применяют модели анализа кредитоспособности на основе системы финансовых показателей, которые дают возможность оценить финансовое положение заемщика. Но данные модели так же, как и классификационные модели, имеют свои недостатки, такие как разработка нормативных значений для сравнения, так как существует разброс значений, обусловленный отраслевой спецификой предприятий - заемщиков. Что касается приводимых в соответствующей литературе оптимальных нормативных значений финансовых показателей, то они рассчитаны без учета отраслевой специфики. Из-за отсутствия единой нормативной базы по отраслям объективный анализ финансового положения заемщика невозможен, так как нет сравнительных среднеотраслевых, минимально допустимых и наилучших для данной отрасли показателей.

1.5 Скоринговая модель как инструмент оценки кредитоспособности

Банки привлекают квалифицированных специалистов для оценки кредитоспособности. К примеру, в ОАО «Банк Международный» не так давно был образован отдел финансового анализа Управления финансового анализа и методологии кредитных проектов, целью которого является проведение комплексного и объективного анализа деятельности заемщика (залогодателя, поручителя) с целью определения уровня кредитного риска по предоставленным кредитам . Но привлечение таких специалистов указывает на некоторые негативные аспекты:

Мнение специалистов субъективно - точность оценки зависит от профессионализма сотрудников, их знаний и опыта;

Сотрудники физически неспособны оперативно обработать большие объемы информации - отсюда ограничение числа рассматриваемых заявок;

В-третьих, привлечение квалифицированных специалистов требует значительные расходов - такие сотрудники обычно имеют высокую заработную плату.

В связи с обозначенными выше моментами, становится понятной высокая заинтересованность банков такими системами классификации кредитов, которые позволили бы свести к минимуму участие экспертов в вопросах принятия решений и уменьшили бы значимость человеческого фактора. Можно выделить два основных метода к оценке кредитного риска: субъективное заключение квалифицированных специалистов и автоматизированные системы кредитного скоринга .

Кредитный скоринг - это разновидность рейтинговой оценки, технический прием, предложенный в начале 40-х годов двадцатого века американским ученым Д. Дюраном для выборки заемщиков по потребительскому кредиту . Отличие кредитного скоринга от рейтинговой оценки заключается в том, что в формуле рейтинговой оценки вместо значения показателя используется его частная балльная оценка. Для каждого показателя определяется несколько интервалов значений, каждому интервалу приписывается определенное количество баллов или определяется класс. Если полученный заемщиком рейтинг ниже значения, заранее установленного сотрудниками банка, то такому заемщику будет отказано в кредите, а если соответствует нормативам, то кредитная заявка будет удовлетворена. В данном контексте следует отметить, что изначально модель кредитного скоринга была ориентирована на заемщиков - физических лиц. Лишь впоследствии, когда модель была проработана и была доказана ее эффективность на потребительском кредитовании, модель стали применять для оценки кредитоспособности юридических лиц.

Что касается использования модели кредитного скоринга отечественными банками, то в данном контексте скоринг кредитов предприятий - юридических лиц представляет собой методику оценки качества заемщика, основанную на различных характеристиках финансового положения предприятия . В результате анализа переменных получают интегрированный показатель в баллах, который оценивает степень кредитоспособности заемщика по ранговой шкале. В зависимости от балльной оценки принимается решение о выдаче кредита, о лимитах кредита. В случае с ОАО «Банк Международный», скоринговая модель позволяет сделать вывод о качестве финансового положения заемщика и о размере резерва на возможные потери по ссудам . Данная скоринговая модель сочетает в себе оценку кредитного риска, бизнес-риска и риска кредитной истории. Подробнее о данных видах риска рассказано ниже.

Основная цель использования скоринговой модели выражается в том, чтобы увеличить информированность о реальном финансово-экономическом положении потенциальных заемщиков. Модель не только позволяет оценить реальное финансовое состояние, но также и кредитный потенциал предприятий, что выполнять требования к кредитованию заемщиков. Важное отличие модели кредитного скоринга от субъективной оценки эксперта в том, что оценки скоринга основаны на математико-статистическом анализе кредитной истории «прошлых» заемщиков банка и предполагают более объективную систему оценки риска .

Таким образом, проблемы, которые может решить модель кредитного скоринга, следующие:

субъективизм - зачастую решения, принимаемые кредитными специалистами, основаны только на интуиции и личном опыте;

негибкость и нестабильность - качество оценки является случайной величиной, которую невозможно улучшить или ухудшить, и зависит от эмоционального состояния и предпочтений эксперта;

отсутствие системы обучения, передачи знаний и повышения квалификации - прежде чем стать высококвалифицированным специалистом, необходимо накопить определенный уровень знаний, основанный на приобретении достаточного опыта в данной сфере;

ограничение числа рассматриваемых заявок, которое обусловлено ограниченными физическими ресурсами человека, в результате этого - упущенная выгода от небольшого числа рассматриваемых заявок.

Данные недостатки можно попытаться решить с помощью скоринговой модели, так как ее преимуществами являются простота (так как достаточно рассчитать финансовые коэффициенты и, приняв во внимание коэффициенты их значимости, определить класс заемщика), возможность расчета оптимальных значений по частным показателям, способность ранжирования организаций по результатам, комплексный подход к оценке кредитоспособности (так как используются показатели, отражающие различные стороны деятельности организации). Однако при использовании скоринговой модели следует учитывать ряд проблем:

необходимость тщательного отбора финансовых показателей (требуется использовать показатели, описывающие разные стороны работы заемщика);

важность обоснования пороговых значений показателей (в России довольно сложно осуществить подобный подход, так как недостаточно сведений о фактическом состоянии и уровнях данных показателей в экономике России, а также малая степень участия банков в формировании такой базы данных);

необходимость обоснования коэффициентов значимости для каждой системы показателей в соответствии с отраслью деятельности конкретного предприятия - заемщика;

определение величины отклонений в пограничных областях, относящих заемщиков к разным классам;

при рейтинговой оценке учитываются уровни показателей только относительно оптимальных значений, соответствующих определенным установленным нормативам, но не принимается во внимание степень их выполнения или невыполнения;

в системе рассчитываемых коэффициентов не учитываются многие факторы - репутация заемщика, перспективы и особенности рыночной конъюнктуры, оценки выпускаемой и реализуемой продукции, перспективы капиталовложений.

Скоринговая модель является одним из примеров успешного применения статистических и математических методов. Однако в России скоринговая модель не получила распространения. По мнению Г. Андреевой, широкому распространению скоринга мешают не столько объективные, сколько субъективные причины, из которых основная причина - недоверчивое отношение банковских менеджеров к математическим и статистическим методам . Если говорить об отечественных банках, то применение скоринговых моделей в банках сочетается с экспертной оценкой. В банках для каждого крупного предприятия - заемщика назначается ответственный кредитный специалист, который курирует финансовый анализ по данному заемщику. В связи с малой разработанностью скоринговых моделей данную тему будет интересно рассмотреть на примере конкретного банка.

Глава 2. Оценка кредитоспособности заемщиков - юридических лиц в рамках финансового анализа на основе методики ОАО «Банк Международный»

2.1 Краткая характеристика деятельности ОАО «Банк Международный»

Банк был зарегистрирован Центральным Банком Российской Федерации в ноябре 1989 года как «Санкт-Петербургский лесопромышленный банк». В 1999 году Банк был переименован в «Банк Международный» . Основным направлением кредитной политики Банка в 1999 году являлось формирование мощной универсальной клиентской базы. Предложив ведущим корпорациям Санкт-Петербурга и Северо-Западного региона уникальный комплексный финансовый сервис, Банк смог в течение года привлечь на обслуживание свыше 500 крупнейших предприятий промышленности, торговли, транспорта, строительства и других отраслей.

Особенностью работы Банка явилось закрепление за каждой компанией-клиентом персонального менеджера, оперативно решающего все возникающие вопросы предприятия, связанные с обслуживанием в банке. В данном контексте хотелось бы отметить, что Банк сделал ставку не на автоматизированные системы управления кредитным риском, а именно на экспертную оценку сотрудников банка, что в рамках рассматриваемой темы диплома является скорее контраргументом к применению скоринговой модели. То есть сама по себе модель недостаточно хорошо отражает кредитный риск контрагента, если каждый этап получения баллов за ту или иную статью риска не контролируется кредитным специалистом в рамках составления экспертного суждения об уровне риска.

Далее в 2000 году ОАО «Банк Международный» выходит на рынок Москвы, где и было открыто первое региональное подразделение Банка. Клиентами филиала стали 65 юридических лиц, среди которых такие крупные предприятия и организации как ГТК «Россия», представительство ОАО «Авиакомпания «Самара», ОАО «Мостотрест», представительства фирм Санкт-Петербурга: ГУАП «Пулково», группы компаний «Талосто», ООО «Лаверна», а также крупные московские предприятия - группа компаний «Экспресс-лайн», ООО «Счетмаш», ЗАО «ТД «Даргез», группа компаний «Стальные конструкции» и другие .

В настоящее время основным направлением деятельности Банка является кредитование крупных корпоративных клиентов, занимающих лидирующие позиции в торговой, лизинговой, строительной, производственной и отраслях оборонно-промышленного комплекса. Банк имеет 5 филиалов в Российской Федерации: в Волгограде, в Москве, в Нижнем Новгороде, в Новосибирске и в Ульяновске.

Кредитованию в Банке отводится роль основного механизма получения доходов от размещения собственных и привлеченных средств и, одновременно, продукта, удовлетворяющего потребности клиентов Банка в заемных средствах. Кроме того, кредитование используется как инструмент для привлечения новых клиентов банка, сохранения имеющейся клиентской базы, расширения сфер и увеличения объемов бизнеса Банка.

В кредитной политике ОАО «Банк Международный» выделены следующие цели кредитования как банковского бизнеса :

Формирование сбалансированного по структуре и видам рисков кредитного портфеля в рамках устанавливаемых Финансовым Планом Банка размеров кредитных вложений Банка.

Поддержание оптимальной доходности кредитного портфеля.

Обеспечение приемлемого уровня риска по кредитным операциям.

Расширение объемов и сфер бизнеса Банка.

Максимальное удовлетворение потребностей клиентов Банка в кредитных продуктах.

ОАО «Банк Международный» позиционирует себя как универсальный финансовый институт, и в соответствии с этим предлагает корпоративным клиентам широкий перечень кредитных инструментов :

Краткосрочное кредитование, в том числе, в форме кредитной линии с лимитом выдачи, с лимитом задолженности и овердрафт;

Финансирование лизинговых операций;

Кредитование на приобретение векселей Банка (вексельное кредитование);

Документарные операции, связанные с кредитным риском для Банка.

Финансирование внешнеторговых операций;

Покупка долговых обязательств (векселей, облигации) третьих лиц;

Инвестиционное кредитование (проектное финансирование).

В соответствии с кредитной политикой Банка приоритетными направлениями кредитования ОАО «Банк Международный» являются следующие отрасли экономики:

добыча и переработка, реализация углеводородного сырья (нефть, газ) и продуктов их переработки;

пищевая промышленность;

фармацевтическая промышленность;

энергетическая отрасль;

оборонно-промышленный комплекс;

транспорт, в том числе автомобильный, железнодорожный, авиационный;

логистика;

торговля, в том числе оптово-розничная ТНП и т.д.;

финансирование лизинговой деятельности в указанных отраслях.

С учетом успешной деятельности Банка на финансовом рынке уже в течение чуть более чем 20 лет, следует отметить достаточно высокие рейтинги Банка. Международное рейтинговое агентство «Standard & Poor"s» в 2012 году повысило долгосрочный кредитный рейтинг Банка по международной шкале до отметки «В» - стабильный. По национальной шкале рейтинг Банка также повышен до уровня «ruBBB+» .

Таким образом, ОАО «Банк Международный» успешно функционирует на финансовом рынке России уже достаточно длительный период. В рамках рассматриваемой темы ВКР следует сделать акцент на системе риск-менеджмента банка. Банк обеспечивает достаточный уровень прибыльности без наращивания «аппетита к риску», используя эксклюзивную модель «индивидуального подхода к клиентам» . Одним из инструментов данной модели является скоринговая модель в сочетании с качественным анализом финансового положения заемщиков.

2.2 Выбор заемщиков - юридических лиц, клиентов ОАО «Банк Международный» для анализа кредитоспособности

Приступая к анализу финансового положения заемщиков - юридических лиц, клиентов ОАО «Банк Международный», нужно отметить, что данный анализ необходим для последующих расчетов по скоринговой модели. Кроме того, не лишним будет обратить внимание на управление Банка, которое занимается финансовым анализом.

Название данного управления следующее: «Управление финансового анализа и методологии кредитных проектов Департамента анализа и контроля кредитных проектов» . Данное управление занимается осуществлением ежеквартального мониторинга финансового положения заемщика. По юридическим лицам производится оценка финансового положения заемщика на основании анализа изменения финансового состояния предприятия, выявления негативных моментов в финансово-хозяйственной деятельности заемщика. По итогам ежеквартального мониторинга Управлением формируется профессиональное суждение об уровне риска по ссудам, производится классификация ссудной задолженности по категориям качества с указанием процентной величины расчетного резерва.

После рассмотрения деятельности Управления Банка по финансовому анализу, можно приступить к расчетам. Для анализа кредитоспособности в рамках данного исследования было выбрано 33 заемщика. Выборка данных заемщиков была сформирована исходя из следующих предпосылок: выбранные заемщики являются юридическими лицами, крупными корпоративными клиентами; выбранные заемщики различаются по отраслям; по выбранным заемщикам в наличии информация, необходимая для расчетов. Хотелось бы уточнить, что выбор заемщиков был обусловлен тем, что Банк в апреле 2013 года проводил ежеквартальный мониторинг финансового положения отчетностей именно приведенных выше заемщиков. Также наличие в выборке заемщиков по разным отраслям позволяет изучить различия при анализе кредитоспособности отраслей, что, несомненно, является преимуществом для комплексного исследования. В таблице 2.1. представлено распределение заемщиков по сферам деятельности.

Таблица 2.1 - Предприятия - заемщики, распределение по отраслям

Значимые показатели по выбранным заемщикам приводятся в Приложениях 1-33 к ВКР. Среди значимых показателей - агрегированный баланс заемщика, структура активов и структура пассивов. Приложения идут в том же порядке, как и заемщики, представленные в таблице 2.1.

Для более наглядного представления о заемщиках по отраслям можно взглянуть на рис. 2.1. Из рисунка видно, что большую часть в выборке составили торговые компании (49% от выборки), также строительные (27%) и производственные компании (18%). То есть в выборке 16 торговых компаний, 9 строительных компаний, 6 производственных компаний, 1 лизинговая и 1 транспортная компания.

Рис. 2.1. Распределение заемщиков в выборке по отраслям

2.3 Анализ финансового положения заемщиков на основе методики ОАО «Банк Международный»

После первичного изучения выборки можно приступать непосредственно к финансовому анализу заемщиков. Следует обратить внимание, что финансовый анализ проводился на основе методики Банка, приведенной в «Инструкции по краткосрочному кредитованию юридических лиц» . В данном внутреннем нормативном документе Банка последовательно приведен алгоритм анализа финансового положения заемщика.

Для наглядного представления о проделанной работе будет представлен анализ финансового положения одного из 33-х заемщиков, так как представлять анализ всех 33-х заемщиков не имеет смысла ввиду большого объема анализа. Тем не менее, результаты расчета финансовых коэффициентов остальных заемщиков можно найти в Приложении 34 к ВКР.

Для наглядного представления о проделанной работе представлен анализ финансового положения одного из 33-х заемщиков, так как представлять анализ всех 33-х заемщиков не имеет смысла ввиду большого объема анализа. Тем не менее, результаты расчета финансовых коэффициентов остальных заемщиков можно найти в Приложении 34 к данной работе. В Приложениях 1-33 к ВКР приведены данные по остальным заемщикам. Компании в Приложениях 1-33 представлены в том же порядке, что и на таблице 2.1. Формат приведенных данных: значимые показатели - агрегированный баланс, структура активов и структура пассивов. Данные по всем компаниям представлены за 5 кварталов - 4 квартала 2012 года и последний квартал предыдущего, 2011 года.

Таким образом, для репрезентативного финансового анализа был выбран заемщик Общество с ограниченной ответственностью «ТаВ Ойл». Выбор данного заемщика среди остальных 33-х заемщиков обусловлен тем, что структура финансовой отчетности данного заемщика более всего подходит для отражения всех особенностей анализа финансового положения заемщика. Заемщик имеет отчетность с достаточным удельным весом показателей в структуре активов и пассивов, для того чтобы в дальнейшем на его примере можно было раскрыть методику скоринговой модели.

Компания ООО «Тав Ойл» была зарегистрирована 24.10.2003 года. Компания работает на рынке реализации нефтепродуктов с 2003 года. Основным видом деятельности компании является оптовая торговля нефтепродуктами. Компания работает с поставщиками нефтепродуктов по предоплате, а с покупателями - с отсрочкой платежа в зависимости от вида нефтепродуктов (фактически до 30 календарных дней).

В соответствии с «Инструкцией по краткосрочному кредитованию юридических лиц» на основании данных бухгалтерской отчетности была сформирована аналитическая таблица (агрегированный баланс) с указанием основных абсолютных финансовых показателей по состоянию на 01.01.2012, 01.04.2012. 01.07.2012 и 01.10.2012, 01.01.2013 (за 4 квартала + отчетный квартал). Таблица 2.2. приведена ниже.

Таблица 2.2 - Показатели бухгалтерского баланса и отчета о прибылях и убытках (тыс. руб.):

В «Инструкции» при изучении данных агрегированного баланса предлагается проанализировать основные тенденции изменения абсолютных финансовых показателей. Основной задачей сотрудника Управления финансового анализа является выявление причин данных тенденций, а также изучения влияния указанных причин на возможность исполнения обязательств перед Банком в будущем.

На первом этапе был проведен анализ динамики и структуры капитала ООО «Тав Ойл» с расчетом абсолютных и относительных изменений. В таблице 2.3. приведен горизонтальный анализ агрегированного баланса ОАО «Тав Ойл». За анализируемый период (с 01.01.2012 до 01.01.2013) валюта баланса компании выросла на 27,3 млн. руб. или на 44%. В 4 квартале по сравнению с 3 кварталом 2012 года валюта баланса выросла на 24,2 млн. руб. или на 36,8%. В структуре капитала компании на 01.01.2013 года преобладают оборотный капитал в активе и краткосрочные обязательства в пассиве. При этом структура капитала компании сбалансирована по срокам привлечения и размещения средств. Величина собственных оборотных средств составила 34,7 млн. руб. и возросла по сравнению с началом отчетного года на 5,7%. Таким образом, за счет инвестиционных ресурсов (собственного капитала и долгосрочных обязательств) на 53% профинансирован оборотный капитал. Чистые активы (представленные собственным капиталом компании) увеличились за период с начала года на 5%, благодаря росту нераспределенной прибыли. На 01.01.2013 г. она составила 99,9% в общем объеме капитала и резервов.

Таблица 2.3 - Анализ динамики важнейших показателей ООО «Тав Ойл»:

Для представления изменения структуры капитала на 01.01.2013 по сравнению с 01.01.2012 была построена таблица 2.4., показывающая изменения оборотных и внеоборотных активов, капитала и резервов, долгосрочных и краткосрочных обязательств. Из таблицы 2.4. видно, что по сравнению с первым кварталом возросли оборотные активы на 27 342 тыс. руб. и краткосрочные обязательства на 25 334 тыс. руб.

Таблица 2.4 - Структура капитала на начало и конец 2012 г.

Также были построены диаграммы, показывающие удельные веса статей баланса по отношению к валюте баланса на начало и конец 2012 года. Диаграммы представлены на рисунках 2.2. и 2.3. Из диаграмм, представленных ниже, можно заметить, что доли статей баланса в 2012 году изменились незначительно: доля собственного капитала уменьшилась на 6%, доля краткосрочных обязательств возросла на 14%, доля долгосрочных обязательств уменьшилась на 8%.

Рис. 2.2. Структура капитала на начало 2012 года

Рис. 2.3. Структура капитала на конец 2012 г.

На втором этапе анализа был проведен анализ структуры активов предприятия. В «Инструкции» дано указание на то, что взаимная величина различных групп активов и пассивов зависит от того, к какой отрасли принадлежит данное предприятие. Так, у торговых компаний (какой является рассматриваемая компания) доля оборотных активов обычно 70 - 95 процентов, и аналогична же доля и привлеченных источников средств. У компании ООО «Тав Ойл» оборотные активы на отчетный квартал равны валюте баланса.

После соответствующей группировки статей баланса была оценена относительного изменения различных групп активов и пассивов за несколько последних кварталов: произошло ли изменение удельного веса какого-либо из разделов баланса или группы статей более чем на 10%. В данном случае из таблицы 2.5. можно увидеть, что таких изменений нет.

Таблица 2.5 - Структура активов ООО «Тав Ойл» за 5 кварталов

Основную долю в структуре активов компании занимает дебиторская задолженность, которая сформирована преимущественно за счет задолженности покупателей (36,6 млн. рублей или 44% всей дебиторской задолженности). Просроченная дебиторская задолженность отсутствует.

Оборачиваемость дебиторской задолженности составила 36 дней (против 35 дней в аналогичном периоде прошлого года). Следует отметить, что компания является нетто-кредитором в расчетах - дебиторская задолженность превышает кредиторскую в 4,9 раза (84 093 тыс. руб. против 17 155 тыс. руб.) Нетто-кредитор - это субъект финансового рынка, финансовые активы которого превышают пассивы .

В рамках анализа активов был проведен анализ дебиторской задолженности предприятия. В «Инструкции» отмечено, что особое внимание следует уделить изменению структуры оборотных средств: произошел ли рост дебиторской задолженности или нет, является ли уровень запасов сырья достаточным для работы предприятия, не произошло ли затоваривание складов готовой продукцией. Также необходимо выявить зависимость от одного или определенного круга дебиторов, которая может также привести к снижению платежеспособности. При анализе состава дебиторской задолженности необходимо обратить внимание на сроки и реальность ее погашения. Для этого необходимо получить подробную расшифровку дебиторской задолженности вплоть до названий непосредственных дебиторов и выяснения их платежеспособности. Расшифровка дебиторской задолженности, из которой можно выделить долю крупнейшего дебитора, представлена в таблице 2.6.

Таблица 2.6 - Расшифровка дебиторской задолженности ООО «Тав Ойл» на 01.01.2013 г.

Дебиторская задолженность МУП «Североморские теплосети» является просроченной, сроком возникновения 28.06.2010. Крупнейшим дебитором является «ТСБ-Брокер», 19% от всей задолженности. Вторым крупнейшим дебитором является «Североморские теплосети», 12% от всей задолженности. Остальные дебиторы имеют задолженность менее 10% от общей суммы. После анализа крупнейших дебиторов следует переходить к анализу крупнейших контрагентов - покупателей. В связи с этим был проведен анализ оборотно-сальдовой ведомости компании по счету 62, чтобы выявить основных покупателей. Данные представлены ниже в таблице 2.7.

Таблица 2.7 - Анализ взаимоотношений с покупателями за 4 кв. 2012г. (в тыс. руб.):

Основным покупателем компании в 4 квартале 2012г. являлись компании Хэлп-Ойл и Стройкомплектсервис - по 40% и 9% от общего объема реализованной продукции. Финансовые вложения в компании отсутствуют. Инвестиционные (внеоборотные) активы компании на 01.01.2013 г. отсутствуют. Как и в аналогичном периоде прошлого года (на 01.01.2012 - 99,8%) , в активах преобладают оборотные активы (100%), в том числе наибольшая доля приходится на дебиторскую задолженность (93,3%).

Следующим этапом анализа был анализ структуры пассивов. Анализ пассивов производился на предмет напряженности имеющих обязательств заемщика. Значительная доля собственного капитала заемщика, наличие долгосрочных источников финансирования свидетельствует об устойчивости предприятия. Была построена таблица 2.8., отражающая структуру пассивов. Доля заемных средств в пассивах на начало 2012 года составляла 47%, на конец 2012 года составляла 61,5%. Собственный капитал на начало и конец 2012 года имел доли соответственно 26% и 19,5%.

Таблица 2.8 - Структура пассивов ООО «Тав Ойл» за 5 кварталов

На долю долгосрочных обязательств компании на конец периода пришлись 19% всех пассивов. В отчетном периоде они были представлены долгосрочными займами учредителей компании. Заимствования по сравнению с началом года выросли на 6% (по сравнению со 2 кварталом 2012 этот показатель не изменился).

Структура краткосрочных обязательств компании в анализируемом периоде изменилась в сторону увеличения доли краткосрочных заимствований (банковских кредитов) - с 21% до 42,4% - и уменьшения доли кредиторской задолженности - с 25% до 19,0%. При этом величина краткосрочных заемных средств возросла в отчетном периоде на 21,4%, а кредиторской задолженности - уменьшилась на 5,6%. Краткосрочные заемные средства на 01.01.2013 сформированы исключительно из кредитов ОАО «Банк Международный».

Далее был проведен анализ кредиторской задолженности компании. Оценка кредиторской задолженности производилась с целью анализа финансирования деятельности за счет отложенных платежей и его влияния на платежеспособность заемщика. Кредиторская задолженность в абсолютной величине практически не изменилась, однако произошли изменения в ее структуре: увеличился объем задолженности перед поставщиками (38% против 12% на начало года), значительно уменьшился объем задолженности перед покупателями по авансам полученным (11% против 64% на начало года), возросла доля задолженности компании перед персоналом (29% против 6% на начало года). Задолженность является краткосрочной, текущей.

Таблица 2.9 - Расшифровка кредиторской задолженности ООО «Тав Ойл» на 01.01.2013 г.

Оборачиваемость кредиторской задолженности является высокой, период оборачиваемости 7 дней (против 9 дней - в 2012 году). Крупнейшими кредиторами компании являются ООО «Газнефтехимпереработка» - 45% и ЗАО «Совекс» - 13% от всей задолженности. Наличие кредитора, который имеет более 10% задолженности, следует отметить как риск для Банка. Помимо кредиторской задолженности необходимо еще проанализировать взаимоотношения с поставщиками, то есть оборотно-сальдовую ведомость по счету 60. В таблице 2.10. представлены результаты расчетов.

Таблица 2.10 - Анализ взаимоотношений с поставщиками за 4 кв. 2012г. (в тыс. руб.):

Согласно оборотно-сальдовой ведомости по счету 60 основными поставщиками компании в 4 квартале 2012 являлись ООО «Хэлп-Ойл» (41% в общем обороте), АВС-Континент (19% в общем обороте). Наличие поставщика, доля которого превышает 10% в 4 раза, создает определенный риск неплатежеспособности для Банка.

Таким образом, структура и динамика капитала компании в отчетном периоде свидетельствует о следующих характерных чертах ее работы:

компания работает преимущественно на краткосрочных заемных средствах, хотя рост прибыли способствует росту собственных источников финансирования, а рост долгосрочных инвестиций учредителей - сбалансированности общей структуры капитала;

размещение средств осуществляется преимущественно в дебиторскую задолженность, скорость оборачиваемости которой сохраняется на достаточно высоком уровне;

в расчетах компания выступает нетто-кредитором, это может стать причиной снижения уровня доходности в будущем, что подтверждается замедлением темпов роста чистой прибыли в 4 квартале 2012 года.

Финальным этапом анализа финансовой отчетности в соответствии с «Инструкцией» выступает анализ основных финансовых коэффициентов. На основании полученных коэффициентов было произведено их изучение в рамках общего анализа финансового состояния заемщика. Анализ динамики расчетных финансовых показателей был произведен с выявлением причин их изменения, тенденций ухудшения платежеспособности и финансовой устойчивости, учитывая риски Банка при кредитовании данного предприятия. Полученные данные представлены в таблице 2.11.

Таблица 2.11 - Анализ основных финансовых коэффициентов

Ликвидность компании в отчетном периоде характеризуется полной обеспеченностью краткосрочных обязательств как оборотными, так и высоколиквидными оборотными активами. За анализируемый период коэффициент текущей ликвидности не изменился и находится на уровне, значительно превышающем нормативное значение (более 0,5).

Коэффициент финансовой независимости и коэффициент соотношения собственных и заемных средств находятся на уровне (и выше) нормативного значения (более 0 и более 0,4 соответственно).

За 12 месяцев 2012 выручка компании (нарастающим итогом) составила 844 млн. руб. или 38% от показателя аналогичного периода прошлого года. За 4 квартал 2012 ежеквартальная выручка достигла своего максимального значения по сравнению с уровнями других кварталов, начиная с 01.10.2011. За 4 квартал выручка выросла на 23% по сравнению с уровнем выручки за аналогичный период прошлого года.

Деятельность компании является прибыльной, прибыль от основной деятельности возросла по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года на 47%. Соответственно повысилась и рентабельность продаж (доля прибыли от продаж в выручке): с 0,7% до 0,8 в третьем квартале, однако в четвертом квартале рентабельность понизилась до 0,7%.

Повышение рентабельности продаж в третьем квартале не привело к повышению уровня доходности бизнеса в целом. За 9 месяцев 2012 рентабельность деятельности компании снизилась и составила 0,1%, в то время как в аналогичном периоде предыдущего года рентабельность составляла 0,3%. Это было вызвано следующими причинами: в 2 раза увеличилась величина процентов к уплате Банку и в 1,2 раза увелич...

Подобные документы

Трактовка понятия, методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков. Заключение о возможности выдачи кредита банком на примере ОАО "АКБ Стелла-Банк". Оценка кредитоспособности организаций-заемщиков. Расчет показателей ликвидности и платежеспособности.

дипломная работа , добавлен 07.02.2015


Нормативно-законодательное регулирование и экономическая сущность кредитоспособности заемщиков. Оценка кредитоспособности на основе делового риска. Расчет оценки качества заемщиков юридических и физических лиц. Совершенствование скоринговой оценки.

дипломная работа , добавлен 16.04.2011


Определение понятия, изучение целей и раскрытие задач кредитного скоринга как инструмента оценки кредитоспособности физических лиц, его перспективы в России. Построение скоринговой модели оценки кредитоспособности клиентов на примере ООО "ХКФ Банк".

курсовая работа , добавлен 07.08.2013


Понятие кредитоспособности цели и задачи оценки кредитоспособности. Методы оценки кредитоспособности заемщика. Модели диагностики банкротства. Анализ и пути совершенствования оценки кредитоспособности предприятия-заемщика на примере ОАО "Покровский хлеб".

курсовая работа , добавлен 14.06.2015


Сущность кредитоспособности и ее значение. Информационная база и этапы оценки кредитоспособности. Оценка кредитоспособности потенциальных заемщиков коммерческого банка на основе финансовых коэффициентов, денежного потока и показателей делового риска.

контрольная работа , добавлен 10.11.2015


Оценка кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов. Анализ делового риска. Показатели кредитоспособности, используемые зарубежными коммерческими банками. Анализ показателей оценки финансового положения заемщика ОАО "Донхлеббанк".

курсовая работа , добавлен 21.10.2011


Понятие и назначение процесса определения кредитоспособности заемщика банка, порядок, критерии и способы ее оценки, общие подходы к реализации и анализу. Характеристика деятельности Национального банка "Траст", анализ кредитоспособности юридических лиц.

курсовая работа , добавлен 25.01.2010


Методы оценки кредитоспособности юридических и физических лиц. Скоринговая (бальная) оценка кредитоспособности и андеррайтинг. Организация процесса оценки кредитоспособности заёмщиков - физических лиц - Сбербанком России на примере ипотечного кредита.

дипломная работа , добавлен 25.02.2015


Понятие, сущность, критерии и методы оценки кредитоспособности корпоративных заемщиков. Система предоставления банковских кредитов юридическим лицам. Анализ методики оценки кредитоспособности юридических лиц. Условия кредитования, утверждаемые банком.

курсовая работа , добавлен 13.11.2013


Нормативно-правовые аспекты оценки кредитоспособности в РФ. Сравнительная оценка методик оценки кредитоспособности банковских заемщиков. Организация работы по управлению кредитным риском. Оценка кредитоспособности юридического лица. Методы снижения риска.

Понятие скоринговой оценки кредитоспособности клиентов

Определение 1

Скоринг – это статистическая либо математическая модель, с помощью которой используются данные кредитных историй клиентов банк, и в конечном итоге имеется возможность рассчитать вероятность того, что очередной потенциальный ссудозаёмщик вернет полученные средства в срок.

Такая методика оценки заёмщика является взвешенной суммой определённого набора характеристик в очень упрощенном виде. Это необходимо для формирования сводного показателя. Этот показатель далее сравнивается с так называемой линией безубыточности.

Такая оценка платёжеспособности заёмщика нужна для определения интегрального показателя каждого потенциального клиента, и полученный результат необходимо сравнивать с вышеупомянутой линией (соответственно, кредит смогут получить лишь те заёмщики, у которых данный показатель выше линии безубыточности).

Обычно в национальной экономике банки используют адаптированные модели скоринговых оценок кредитоспособности физического лица, которые приспособлены к российским условиям.

Сначала дается предварительная оценка возможности получения ссуды, основанная на данных анкет-заявлений кредитозаёмщиков. По результатам заполненных анкет-заявлений подписываются протоколы оценок возможности предоставления кредитов.

Пример 1

Если размер баллов меньше 30, в протоколах фиксируется отказ в предоставлении кредита, если же было набрано больше 30 баллов, то на следующем этапе риск оценивают более тщательным образом с учётом дополнительных опросов.

Преимущества и недостатки скоринговой оценки кредитоспособности

Скоринговые методики и модели позволяют:

• снизить риск невозврата кредита;
• принять решения по выдаче кредита быстро и беспристрастно;
• позволяют эффективно управлять кредитным портфелем;
• не нужно затрачивать много времени на обучение сотрудников кредитного отдела;
• есть возможность провести экспресс-анализ заявки на кредит в присутствии клиента.

К ограничениям скоринговой мотодики следует отнести то, что она может применятся только в отношении информации о тех клиентах, которым банк уже выдавал ссуду. Также сотрудникам банка приходится периодически проверять качество методики и анализа и разрабатывать новую методику скоринга.

Дальнейшее улучшение скоринговой методики позволит расширить и изменить перечень оцениваемых характеристик кредитов.

При ипотечном кредитовании граждан используется андеррайтинг заёмщика, самое важное – это оценка своевременного взноса платежей по кредиту. Оценивается отношение размера ежемесячных обязательств заёмщика к совокупному семейному доходу за тот же период и т.п.

Процесс проведения скоринговой оценки кредитоспособности ссудозаёмщиков

Обычно для анализа кредитоспособности потенциального заёмщика запрашиваются:

• копия документов, удостоверяющего личность заёмщика;
• подтверждение доходов клиента: справка по форме 2-НДФЛ, копия налоговой декларации по форме 3-НДФЛ;
• Дополнительно также могут запросить документы собственности на имущество и прочие, которые могут подтвердить платёжеспособность и деловую репутацию клиента.

Специалисты банка проводят анализ платёжеспособности индивидуального заёмщика на базе данных о среднемесячном доходе и размерах удержаний за предшествовавшие шесть месяцев, а также сведений на основании анкеты. Результат вычисляется как среднемесячный доход за вычетом всех обязательных платежей и корректируется на поправочный коэффициент, который различается в зависимости от величины дохода (от 0,3 до 0,6). Чем больше доход, тем больше корректировка.

Замечание 1

На данный момент, наиболее универсальным методом оценки кредитоспособности является метод оценки финансового положения клиента.

Для снижения и контроля рисков, банки должны ежеквартально проводить оценку финансового состояния заёмщика.

В качестве совершенствования оценки кредитоспособности физических лиц предлагается использовать скоринговую систему при определении объёмов выдаваемых кредитов.

Кредитные баллы предназначены для измерения риска дефолта потенциального заёмщика с учётом различных факторов кредитной истории. Формулы для расчёта кредитных баллов обычно западными банками не раскрываются, но, в целом используются следующие компоненты, которые можно рассмотреть в качестве применимого опыта:

1. 35% составляет кредитная история – наличие или отсутствие компрометирующей информации. Банкротство, залоги, судебные решения, соглашения, конфискации, выкуп имущества, просроченные платежи могут стать причиной отказа в выдаче кредита.
2. 30% приходится на долговую нагрузку – эта категория рассматривает ряд конкретных измерений долговой нагрузки, включая количество счетов с овердрафтами, существующие кредитные обязательства, покупки в рассрочку.
3. 15% доля приходится на срок кредитной истории – средний период кредитования и срок первоначального кредита.
4. 10% составляет оценка используемых типов кредита (рассрочка, офердрафты, потребительское кредитование, ипотека), показывает историю управления различным видами кредитов.
5. 10% доля оценки приходится на количество запросов на выдачу кредита – рейтинг заёмщика снижается, если запросы были сделаны в больших количествах в последнее время (14–45 дней).

Скоринговые модели должны быть основаны на актуальных данных и быстро перенастраиваться при изменении кредитной политики банка.

В работе скоринговой модели большую роль играет бюро кредитных историй. Необходимо изучить кредитную историю потенциального заёмщика и супруги(а) заявителя. Все виды доходов и расходов заёмщика должны быть документально подтверждены.

Пример 2

Кредиты не должны выдаваться гражданам, у которых выплаты по исполнительным документам в размере 50 и более процентов чистого дохода. Также в обеспечение ссуд не должно приниматься поручительство физического лица, у которого размеры удержаний из заработной платы равны или превышают 50 процентов чистых доходов.

На рисунке 1 представлена информация, разработанная зарубежными банками для получения информации о цели кредита, личных особенностях заёмщика и кредитной истории заёмщика.

Рисунок 1. Переменные, используемые в скоринговых моделях оценки кредитоспособности заёмщиков. Автор24 - интернет-биржа студенческих работ

При оценкекредитных рисков потенциальных заёмщиков принимается во внимание ряд факторов:возраст, семейное положение и образование, количество его/её иждивенцев, место проживания клиента, профессия, стаж, опыт работы в текущее время. А также следующая финансовая информация: регулярные доходы клиента и обязательства; кредитная история, которая включает в себя такие факты, как качественное погашение кредита; предыдущее позитивное сотрудничество с банком, если клиент уже является клиентом банка.

Термин «скоринг» в дословном переводе с английского языка означает «подсчет очков». Так называют систему и метод оценки рисков по кредитованию конкретного лица, управления рисками на основе математического прогноза. Банковский скоринг позволяет определить вероятность просрочки выплат, основываясь на информации из кредитной истории и на некоторых других данных. Основным критерием являются баллы, которые раньше начислялись сотрудниками кредитно-финансовых учреждений вручную, а сейчас все чаще рассчитываются специальной программой.

Скоринг эффективно работает в сфере экспресс-кредитования, микрофинансирования, где на рассмотрение заявки у специалиста есть не более часа. В специальную программу заводятся данные потенциального заемщика. Система сравнивает информацию со статистикой. Например, если в базе данных много сведений о том, что люди такого же возраста и/или профессии не возвращали кредиты, то решение может быть отрицательным - банк может отказать без объяснения причин.

Оценка кредитоспособности заемщика − физического лица − в автоматическом режиме основывается на анализе различной информации, среди которой:

• идентификационные данные . Обрабатываются данные паспорта, фото заявителя. Уже на этом этапе определяются мошенники, лица, имеющие плохую кредитную историю;
• социальное положение . Учитывается пол, возраст заявителя, его образование и место работы. Принимается во внимание адрес регистрации и проживания, наличие семьи, иждивенцев;
• финансовое положение . В идеальном варианте необходимо иметь не только достаточный, но и регулярный доход. Некоторые банки учитывают также возможные траты: оплату коммунальных услуг, детского сада и т. д. Многие заявители идут на хитрости, не заявляя об иждивенцах или завышая суммы доходов. При небольших займах это может сработать, но при крупных кредитах банки обычно проверяют данные намного тщательнее;
• кредитная история . В оценке кредитоспособности физического лица информация по предыдущим займам имеет одно из решающих значений. Определяются непогашенные кредиты, наличие просрочек и время, в течение которого они были выплачены. Если ссуды обслуживались аккуратно, то система выдаст высокую вероятность такого же поведения клиента в будущем, увеличив скоринговый балл. Такой же принцип работает и в обратную сторону;
• транзакционное поведение . Параметр оценки доступен для заявителей, являющихся клиентами кредитно-финансового учреждения. Держатели пластиковых карт, депозитных счетов, участники зарплатных проектов чаще получают высокую скоринговую оценку. Системой оцениваются суммы, на которые совершаются покупки, категории точек продаж.

Все данные проверяются по отдельности и сравниваются между собой на наличие противоречий. Должна быть связь между доходами и расходами, должностью и местом проживания и т. д.

Непредвзятость . Скоринговая система оценки кредитоспособности оперирует фактами и цифрами, не учитывая личностные особенности человека. Сотрудник офиса, принимающий заявку, не может никаким образом повлиять на алгоритм подсчета. Кредитный эксперт не вправе безосновательно отказать в выдаче ссуды, если программа оценила заемщика как платежеспособное лицо.

Оперативность . Подсчет баллов в ручном режиме выполняется в форме таблицы. В отдельные строки специалист самостоятельно вводит данные и присваивает баллы, ориентируясь только на собственный опыт и знания. Процесс трудоемкий и долгий, заявителям приходится ждать по часу и более. Современные программы подсчитывают скоринговый балл в сотни раз быстрее.

Финансовая выгода . Банки, использующие скоринговую систему оценки кредитоспособности, часто предлагают более выгодные условия предоставления ссуд. Просчет рисков и автоматический отсев возможных неплательщиков значительно снижает долю невозврата, которую обычно закладывают в процентную ставку. Это выгодно и заемщику, и кредитору.

В первую очередь необходимо сформировать хорошую кредитную историю, без просрочек. Если своевременные выплаты невозможны по объективным причинам, необходимо как можно раньше сообщить об этом в банк и доказать временную неплатежеспособность. Большинство кредиторов идут навстречу клиентам, предоставляя отсрочки платежа, делая перерасчет или предлагая другие решения. В этом случае история не будет испорчена отказами выплат. Если негативные строчки в истории уже есть, их можно компенсировать своевременно выплаченными кредитами.

Еще один способ, позволяющий повысить скоринговую оценку кредитоспособности, - наличие депозита. Открытый вклад в банке дает понять, что у клиента есть средства для выплаты. То же самое относится к держателям зарплатных карт, которые обычно имеют высокий балл.

Чтобы повысить оценку, необходимо внимательно отнестись к заполнению заявления. Рекомендуется указывать достоверные контактные данные и предупредить всех, чьи телефоны вы вписываете в анкету. Если сотрудник банка начнет прозвон, он должен дозвониться до всех абонентов. В противном случае информацию могут признать недостоверной и отказать из-за этого в кредитовании.

Если вам отказали в ссуде по причине того, что программа скоринга сочла вас некредитоспособным, не стоит отчаиваться. Возможно, настройки алгоритма неблагоприятны для вас только в этом банке. Чтобы проверить это, попробуйте пройти скоринг в нашего сайта.

Стабильная работа банка зависит от количества кредитных заявок и сумм средств, возвращённых заемщиками. Любое банковское учреждение заинтересовано в том, чтобы выданные деньги не просто вернулись своевременно, а принесли максимальную прибыль. Перед выдачей ссуд и займов сотрудники проводят проверку клиента, анализируя кредитные риски и платежеспособность. Для этого используется скоринговая оценка кредитоспособности физического лица.

Суть системы

Наиболее распространенный и достоверный способ оценки благонадежности клиента, используемый банками, - скоринг. В переводе с английского этот термин означает подсчет количества очков в автоматизированном режиме.

Он применяется в ряде стран, позволяет проанализировать информацию о заемщике, опираясь на его кредитную историю и совокупность показателей. Система рассматриваемых характеристик позволяет избежать тех неточностей и ошибок, которые случаются в работе кредитных инспекторов. Человеческий фактор часто становится причиной выдачи кредита неблагонадёжным клиентам.

Проверка позволяет получить конкретный score-показатель, характеризующий степень риска по отношению к конкретному лицу. Это значение сравнивают со значением линии безубыточности. Показатель, превышающий установленный порог, дает клиенту шанс на вынесение положительного решения. Если значение не дотягивает до порогового, банк откажет.

Система скоринговой оценки характеризуется определенной сложностью. Она требует изучения нескольких критериев и показателей:

• данные из паспорта, прописка и адрес фактического проживания, доступные контактные телефоны (это первичная оценка с идентификацией клиента, которая позволяет сразу отсеять людей с просроченными документами или предоставивших заведомо ложную информацию);
• пол, возраст человека, его семейное положение, наличие несовершеннолетних детей или других иждивенцев, трудовой стаж и сведения с последнего места работы;
• стабильная платежеспособность (проверка на основании текущего финансового состояния, предоставленных документов с указанием официальной заработной платы ежемесячно);
• кредитная история - информация берется в бюро кредитных историй, учитываются своевременность погашения займов и просрочки, количество обращений в банки и отказы.

Несовершеннолетних детей скоринговая система рассматривает как негативный фактор, поэтому понижается итоговый бал, учитываемый при принятии решения банком.

Кроме того, если обнаружится один или более отказов при обращении в финансовые организации, это негативно повлияет на рассмотрение заявки.

Немаловажный критерий - действующие обязательства и невозвращенные кредиты. Если таковые имеются, банк может понизить сумму кредита, первоначально указанную в заявке, или вовсе отказать.

Преимущества и недостатки

Банки активно редактируют и совершенствуют используемые скоринговые модели оценки кредитоспособности заемщика. Выявляются неточности, вносятся коррективы в зависимости от того, в который раз клиент обращается в банке с намерением получить кредит.

Например, в отношении лиц, которые впервые подают заявку, скоринг оказывается недостаточно достоверным и информативным. Поэтому здесь невозможно обойтись без участия кредитного эксперта и лично проводимой им проверки. Кредит может быть оформлен, но на условиях повышенной процентной ставки и небольшой суммы займа. Так банк перестраховывается и открывает кредитную историю на будущее, на основании которой в дальнейшем может проводиться и скоринговая оценка.

К преимуществам такой оценки можно отнести:

• минимизация риска невозврата выданных сумм;
• возможность принятия быстрого и обоснованного решения по оформлению ссуды;
• эффективное управление кредитным портфелем;
• сокращение времени на обучение и формирование кредитного дела;
• возможность провести экспресс-оценку в присутствии заявителя и оценить его шансы на получение кредита.

Специалисты, работающие над улучшением скоринговой модели, периодически расширяют и меняют оцениваемые критерии в отношении клиентов. Такой подход в работе банков позволяет составлять комплексную базу данных о клиенте, которая ускорит процесс принятия решения и поможет оценить динамику как конкретного кредитного счета, так и всей истории в целом.

Процедура оценки

В разработанных моделях скоринговой оценки присутствует 5 обязательных блоков характеристик. Каждый из них включает комплекс факторов, которые позволяют проанализировать и оценить клиента со всех сторон. Решение о выдаче кредитов выносится на основании изученных анкетных данных заемщика и заключения, которое выносит служба безопасности. Система скоринга изучает 5 основных блоков:

• социальный статус;

• социальный статус;
• экономическое положение (официальные и дополнительные источники денежных средств, ценные бумаги, прибыль от сдачи в аренду имущества, дивиденды по вкладам);
• имущественное положение (все виды собственности, дачные участки, автомобили, яхты, а также наличие страховки);
• параметры планируемого кредита (сумма, срок кредитования, первоначальный взнос, данные о поручителях);
• оценивание деловой репутации (наличие исполненной или неисполненной судимости, предъявление гражданских исков к клиенту, частота подачи заявок в другие банки и одновременное оформление займов в нескольких учреждениях).

Значения по всем блокам вычисляются разными методами: по формуле, при помощи нейронной сети или по продукционной экспертной системе. Итоговая кредитоспособность может быть определена по формуле: Z = 0,15X1 + 0,3X2 + 0,25X3 + 0,3X4 (Z - полученная оценка, Х1 - социальный статус, Х2 - экономическое положение, Х3 - имущественное положение, Х4 - деловая репутация). Присутствующие в формуле числовые обозначения являются коэффициентами факторов риска, которые помогают определить степень кредитоспособности.

Скоринг осуществляется в скрытом режиме. Вся информация вносится в аналитический блок, который работает по настройкам используемого «дерева решений». После сделанных автоматических вычислений система передает кредитному инспектору полученные значения. На основании этого определяется категория «качества» конкретного клиента и вероятность его «дефолта». Кроме того, на основании скоринг-анализа могут быть даны рекомендации банку о сумме, сроках и других параметрах кредита.

Стоит учитывать, что кредитоспособность клиента зависит не только от индивидуальных параметров и их оценки, но и от общей макроэкономической ситуации в государстве.

Виды методик

В кредитной банковской практике существует несколько способов проведения скоринговой оценки. В зависимости от этого выделяют следующие модели анализа:

• fraud-скоринг - процедура вычисления лиц-мошенников, удавшимся пройти предыдущие этапы тестирования, в каждом банке используется своя система, которая является коммерческой тайной компании;
• application-скоринг - стандартная модель оценивания платежеспособности и надежности заемщика на основании данных анкеты и подсчета количества баллов;
• behavioral-скоринг - анализ возможных изменений платежеспособности клиента, его отношения к кредиту, что может повлиять на окончательную сумму;
• collection-скоринг - работа, которая проводится по возвратам, процедура применяется к проблемным клиентам, неоплаченным задолженностям, включает как предупреждение, так и передачу дела в суд или коллекторам.

Кроме того, банки проводят дополнительную работу с клиентами, выявляя другие потребности и получая возможность предложить какие-либо банковские продукты. Это стадия предпродажной оценки потенциального заемщика. В маркетинговый анализ также входит изучение вероятности того, что клиент согласится с предложенными условиями кредитования. На будущее банк оценивает риски прекращения любых отношений с клиентом по его инициативе.

Скоринговая система проверки похожа во многих финансовых компаниях мира. Поэтому каждый клиент имеет возможность предварительно проверить собственную кредитную историю и сэкономить время при оформлении заявки.

Если в одном банке получен отказ, следует осторожно подавать документы в другие компании. Чем больше отрицательных решений, тем меньше вероятность получения займа, так как рейтинг физического лица резко снижается.