Автор работы: Пользователь скрыл имя, 18 Декабря 2014 в 14:26, курсовая работа
Кредитный риск — риск неисполнения дебитором своих обязательств перед поставщиком товаров или провайдером услуг, т.е. риск возникновения дефолта дебитора. В рамках данного определения носителями кредитного риска являются в первую очередь сделки прямого и непрямого кредитования (прямой риск) и сделки купли-продажи активов без предоплаты со стороны покупателя.
Кредитный риск — риск неисполнения дебитором своих обязательств перед поставщиком товаров или провайдером услуг, т.е. риск возникновения дефолта дебитора. В рамках данного определения носителями кредитного риска являются в первую очередь сделки прямого и непрямого кредитования (прямой риск) и сделки купли-продажи активов без предоплаты со стороны покупателя.
Более широкое представление о кредитном риске определяет его как риск потерь, связанных с ухудшением состояния дебитора, контрагента по сделке, эмитента ценных бумаг. Под ухудшением состояния (рейтинга) понимается как ухудшение финансового состояния дебитора, так и ухудшение деловой репутации, положения среди конкурентов в регионе, отрасли, снижение способности успешно завершить некий конкретный проект и т.д., т.е. все факторы, способные повлиять на платежеспособность дебитора. Потери в данном случае могут быть также как прямые - невозврат кредита, непоставка средств, так и косвенные - снижение стоимости ценных бумаг эмитента (например, векселей), необходимость увеличить объем резервов под кредит и т.д.
В основе процедур оценки кредитных рисков лежат следующие понятия:
1) вероятность дефолта - вероятность, с которой дебитор в течение некоторого срока может оказаться в состоянии неплатежеспособности;
2) кредитный рейтинг - классификация дебиторов организации, контрагентов эмитентов ценных бумаг или операций с точки зрения их кредитной надежности;
3) кредитная миграция - изменение кредитного рейтинга дебитора, контрагента, эмитента, операции;
4) сумма, подверженная кредитному риску - общий объем обязательств дебитора, контрагента перед организацией, сумма вложений в ценные бумаги эмитента и т.д.;
5) уровень потерь в случае дефолта - доля от суммы, подверженной кредитному риску, которая может быть потеряна в случае дефолта.
Собственно оценка кредитного риска может производиться с двух позиций: оценка кредитного риска отдельной операции и портфеля операций.
Базовая оценка (без учета кредитной миграции) кредитного риска отдельной операции может производиться с различным уровнем детализации:
- оценка суммы, подверженной риску;
- оценка вероятности дефолта;
- оценка уровня потерь в случае дефолта;
- оценка ожидаемых и неожиданных потерь.
Двумя основными конечными оценками кредитного риска являются - ожидаемые и неожиданные потери. При классическом подходе к управлению кредитными рисками покрытие ожидаемых потерь производится за счёт формируемых резервов, покрытие неожиданных потерь по кредитным рискам должно производиться за счёт собственных средств (капитала) организации.
Основные риски банка можно вполне четко разделить на три типа:
- кредитный риск.
-операционный риск.
- рыночный риск.
Кредитный риск имеет наибольший вес, как показано на рисунке выше. Одно из основных требований Базельского комитета (Basel II) состоит в соответствии капитала банка его рискам, которые необходимо уметь определять, чтобы формулировать требования к капиталу, обеспечивающие банку надежность. При этом такой факт как невозврат единичных кредитов не принесет ощутимого урона банку, если сможет быть компенсирован резервами, отчисляемыми под ожидаемые потери по кредитным операциям. Наряду с этим существует определенная вероятность потерь столь значительной части активов в кредитном портфеле, что это привело бы к банкротству банка.
В рамках стратегической
политики ЦБ РФ вырабатывается
единый подход к регулированию
и надзору за качеством
Нормативные документы ЦБ
пока не предусматривают
Современные количественные
методы оценки кредитного
Повышение доходности банков во многом связано с качеством оценки кредитного риска. В зависимости от классификации заемщика банка по группам риска банк принимает решение, стоит ли выдавать кредит или нет, какой лимит кредитования и проценты следует устанавливать.
Основным способом при принятии решения о выдаче кредитов является кредитный скоринг, основная задача которого заключается в оценке кредитного риска для принятия решения о выдаче кредита или о максимальной сумме выдаваемого кредита.
Банкиры полагают, что системы оценки кредитного риска, основанной на голом скоринге, сегодня явно недостаточно. В перспективе более действенным будет институт кредитных историй, но для его полноценного становления понадобиться лет пять. Чтобы верно оценить надежность заемщика, надо проследить его финансовое поведение в течение нескольких лет. А подавляющее большинство российских заемщиков пока взяли только свой первый кредит.
В настоящее время созданы адаптивные системы кредитного скоринга, опирающиеся на демографическую, ситуационную и историческую информацию.
Как правило, оценка кредитного риска по кредитному скорингу строится на 10-12 основных параметрах — семейное положение, наличие личного автомобиля, частота смены места работы и т. д. Исходя из ответов на ряд вопросов, скоринговая система выставит потенциальному заемщику определенное количество баллов и сопоставит эту оценку с заданным уровнем отсечения — оказавшись ниже этого уpовня, клиент не сможет стать заемщиком банка.
От скоринга банки ждут, что он поможет в экспресс-варианте оценить модель поведения заемщика.
Кредитоспособность клиента— это его желание и возможность платить за кредит, которая выражается простой аббревиатурой WAS, где W(wiliness)— желание, A(ability)— возможность, S(stability)— стабильность.
Показателем желания служит кредитная история заемщика. Поэтому лучше стать постоянным клиентом одного банка, зарекомендовав себя в качестве положительного заемщика.
Возможность— это уровень дохода заемщика. Однако не всегда высокий доход играет на руку потенциальному заемщику. Скоринговая система может отсеять людей как с низким доходом, так и с высоким. Представитель одного из российских банков рассказал об одном из типичных случаев. Молодому человеку с зарплатой в 2500 долларов, желающему воспользоваться кредитом в 1000 долларов, в кредите отказали однозначно. По словам банкира, желание получить кредит на ползарплаты говорит о низкой платежной дисциплине клиента. Такой человек неразумно тратит деньги, и вероятность того, что он с легкостью забудет про свой долг или будет нерегулярно выплачивать проценты, достаточно велика.
Проверка благонадежности заемщика зачастую становится важнее оценки его кредитоспособности, поскольку большую часть невозвратов кредита – 75-80% - обеспечивают не те, у кого не хватает средств, а заведомые мошенники.
О стабильности заемщика расскажет его трудовая книжка и социальный статус.
Однако главный минус таких кредитных скорингов заключается в том, что компьютер оценивает не реального человека, а его показания. Это означает, что опытный или подготовленный человек может заполнить анкету так, чтобы практически гарантированно получить проходной балл. Скоринг пропускает значительное количество неблагонадежных клиентов. В то же время скоринг может не только пропустить в банк «плохого» клиента, но и отвергнуть «хорошего».
Автоматизированная система проверки и оценки заемщика банка «HR1-Кредит» может служить дополнительным средством для оценки кредитных рисков и для выявления мошенников. Создана она на основе технологии анализа голоса.
Система «HR1-Кредит», разработанная израильской компанией NEMESYSCO, анализирует изменения в голосе человека, отвечающего на вопросы теста, и выдает сразу результат: лжет тестируемый или говорит правду, собирается ли он платить по кредиту или нет.
Оборудование «HR1-Кредит» минимально: компьютерная программа и специальная телефонная трубка. Тест из 17 вопросов рассчитан на 5-10 минут. Программа «HR1-Кредит» поможет отсортировать плохих заемщиков, и не отвергнуть хороших.
Специально для анализа возможности предоставления кредита заемщику банка разработаны алгоритмы расчёта параметров кредитных рисков. Эти алгоритмы позволяют строить итоговые оценки на основе изменений значений параметров в течение всего теста с учётом психологического фона процесса предоставления кредита.
Использование «HR1-Кредита» обосновано требованием времени. Банкам необходимо досконально знать своего клиента, его поведение, запросы, возможности, намерения. Поэтому и нужны новые технологии, позволяющие динамично оценивать поведение заемщика банка и свести к минимуму кредитные риски.
Для оценки кредитного риска производится анализ кредитоспособности заемщика, под которой в российской банковской практике понимается способность юридического или физического лица полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам. В западной банковской практике кредитоспособность трактуется как желание, соединенное с возможностью своевременно погасить выданное обязательство. Далее мы будем использовать термин «кредитоспособность» именно в этом значении. В соответствии с таким определением основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет, но и степень надежности и обязательности клиента. Иными словами, скоринг оценивает, насколько клиент creditworthy, т. е. насколько он «достоин» кредита.
Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок.
В западной банковской системе, когда человек обращается за кредитом, банк может располагать следующей информацией для анализа:
анкета, которую заполняет заемщик;
информация на данного заемщика из кредитного бюро -- организации, в которой хранится кредитная история всего взрослого населения страны;
данные движений по счетам, если речь идет об уже действующем клиенте банка.
Кредитные аналитики оперируют следующими понятиями: «характеристики» клиентов (в математической терминологии -- переменные, факторы) и «признаки» -- значения, которые принимает переменная. Если представить себе анкету, которую заполняет клиент, то характеристиками являются вопросы анкеты (возраст, семейное положение, профессия), а признаками -- ответы на эти вопросы.
В самом упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. В результате получается интегральный показатель (score); чем он выше, тем выше надежность клиента, и банк может упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности.
Интегральный показатель каждого клиента сравнивается с неким числовым порогом, или линией раздела, которая, по существу, является линией безубыточности и рассчитывается из отношения, сколько в среднем нужно клиентов, которые платят в срок, для того, чтобы компенсировать убытки от одного должника. Клиентам с интегральным показателем выше этой линии выдается кредит, клиентам с интегральным показателем ниже этой линии -- нет.
Все это выглядит очень просто, однако сложность заключается в определении, какие характеристики следует включать в модель и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать. К этой проблеме имеется несколько подходов, которые будут рассмотрены в разделе «Методы классификации клиентов».
Философия скоринга заключается не в поиске объяснений, почему этот человек не платит. Скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с ненадежностью или, наоборот, с надежностью клиента. Мы не знаем, вернет ли данный заемщик кредит, но мы знаем, что в прошлом люди этого возраста, этой же профессии, с таким же уровнем образования и с таким же числом иждивенцев кредит не возвращали. Поэтому мы давать кредит этому человеку не будем.
В этом заключается дискриминационный (не в статистическом, а в социальном значении этого слова) характер скоринга, т. е. если человек по формальным признакам близок к группе с плохой кредитной историей, то ему кредит не дадут. Поэтому даже при очень высокой степени использования автоматизированных систем скоринга осуществляется субъективное вмешательство в случае, когда кредитный инспектор располагает дополнительной информацией, доказывающей, что человек, классифицированный как ненадежный, на самом деле «хороший», и наоборот.
Какие же характеристики являются наиболее «ценными» для прогнозирования кредитного риска? В Великобритании наиболее часто используются следующие характеристики: