Сущность понятия «кредитный риск»

Возраст

Количество детей/иждивенцев

Профессия

Профессия супруга(и)

Доход

Доход супруга(и)

Район проживания

Стоимость жилья

Наличие телефона

Сколько лет живет по данному адресу

Сколько лет работает на данной работе

Сколько лет является клиентом данного банка

Наличие кредитной карточки/чековой книжки

В других странах набор характеристик, которые наиболее тесно связаны с вероятностью дефолта -- вероятностью, что заемщик не вернет кредит или задержится с выплатой, будет отличаться в силу национальных экономических и социально-культурных особенностей. Чем более однородна популяция клиентов, на которой разрабатывается модель, тем точнее прогнозирование дефолта. Поэтому очевидно, что нельзя автоматически перенести модель из одной страны в другую или из одного банка в другой. Даже внутри одного банка существуют различные модели для различных групп клиентов и различных видов кредита.

 

История развития скоринга

 

Скоринг, по существу, является методом классификации всей интересующей нас популяции на различные группы, когда нам неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы (вернет клиент кредит или нет), на зато известны другие характеристики, связанные с интересующей нас. В статистике идеи классификации популяции на группы были разработаны Фишером в 1936 г. на примере растений. В 1941 г. Дэвид Дюран впервые применил данную методику к классификации кредитов на «плохие» и «хорошие». По времени это совпало со Второй мировой войной, когда почти все кредитные аналитики были призваны на фронт, и банки столкнулись с необходимостью срочной замены этих специалистов. Банки заставили своих аналитиков перед уходом написать свод правил, которыми следовало руководствоваться при принятии решения о выдаче кредита, чтобы анализ мог проводиться неспециалистами. Это и был как бы прообраз будущих экспертных систем.

 

В начале 50-х гг. в Сан-Франциско образовалась первая консалтинговая фирма в области скоринга -- Fair Issac, которая до сих пор является лидером среди разработчиков скоринговых систем.

 

Но широкое применение скоринга началось с распространением кредитных карточек. При том количестве людей, которые ежедневно обращались за кредитными карточками, банкам ничего другого не оставалось, как автоматизировать процесс принятия решений по выдаче кредита. Однако очень скоро они оценили не только быстроту обработки заявлений на выдачу кредита, но и качество оценки риска. По данным некоторых исследований, после внедрения скоринг-систем уровень безнадежного долга сокращался до 50% (Churchill G. A., Nevin J. R., Watson R. R.//The role of credit scoring in the loan decision. Credit World. March/1977; Myers J. H., Forgy E. W. The development of numerical credit evaluation systems//Journal of American Statistical Association. September/1963).

 

В 1974 г. в США был принят Закон о предоставлении равных возможностей на получение кредита, который запрещал отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получение социальных пособий, отстаивание прав потребителей. В Великобритании законодательство допускает использование информации о возрасте и семейном положении, но зато запрещает принимать во внимание какие-либо физические увечья и недостатки (инвалидность). Для кредитных организаций использование скоринговых систем стало доказательством исполнения этих антидискриминационных законов -- у компьютера нет предубеждений.

 

Помимо установления принципов равноправия в области кредитования, кредитное законодательство США, как и Закон о потребительском кредите, принятый в Великобритании в том же 1974 г., имели важное значение для формирования службы кредитных бюро. В таких бюро записывается кредитная история всех людей, когда-либо обращавшихся за ссудой в любую кредитную организацию страны.

 

В кредитных бюро содержатся следующие виды данных:

 

социально-демографические характеристики;

 

судебные решения (в случае передачи дел о востребовании задолженности по кредиту в суд);

 

информация о банкротствах;

 

данные об индивидуальных заемщиках, получаемые от кредитных организаций по принципу «ты -- мне, я -- тебе», т. е. банк может получать информацию о клиентах других банков, только если сам поставляет аналогичную информацию.

 

Объем и характер информации, хранящейся в бюро, строго регулируется законодательством каждой страны. В «Банковских технологиях» уже была публикация о кредитных бюро в сентябре 1999 г. -- «Вопросы учреждения кредитного бюро в России». Хотелось бы добавить, что помимо рассмотренных в статье моделей бюро существуют и транснациональные коммерческие компании, такие как Experian, Equifax, TransUnion, Scorex. Эти компании сами используют скоринговые системы, и во многих случаях продают клиентам не «сырую» информацию, а уже готовый интегральный показатель, который вводится в автоматизированную систему кредитной организации.

 

Значение кредитных бюро чрезвычайно велико, их существование позволяет кредитным организациям выдавать ссуды клиентам, которые ранее в этой организации не обслуживались. Кроме того, общепризнанной является ценность предыдущей кредитной истории для прогнозирования вероятности дефолта.

 

В настоящее время скоринг становится все более популярным не только при оценке риска при различных видах кредита, но и в других областях: в маркетинге (для определения вероятности, что именно эта группа клиентов будет пользоваться этим видом продукции), при работе с должниками (если клиент задерживается с очередным платежом, какой метод воздействия будет наиболее эффективным), при выявлении мошенничества с кредитными карточками, при определении вероятности, что клиент может перебежать к конкуренту и т. п.

 

 

Методы классификации клиентов

 

Итак, в нашем распоряжении имеется большой объем разнообразной информации о клиентах. В этом океане сведений даже кредитному инспектору со значительным опытом работы иногда сложно сориентироваться при ответе, скажем, на вопрос -- какой клиент представляет больший риск: разведенный бездетный мужчина-предприниматель или замужняя женщина-адвокат с тремя детьми, при том что уровень дохода у них одинаков? Чтобы иметь возможность сравнивать клиентов с совершенно разными признаками и принимать решения о кредитовании не интуитивно, а на основе формализованных критериев, непосредственно связанных с вероятностью дефолта, необходимо построить математическую модель, которая позволит оценить, какая информация является существенной, а какой можно пренебречь.

 

В целях построения модели сначала производится выборка клиентов кредитной организации, о которых уже известно, хорошими заемщиками они себя зарекомендовали или нет, иногда такая выборка называется «обучающей». Она может варьироваться от нескольких тысяч до сотни тысяч, что не является проблемой на Западе, где кредитный портфель компаний может состоять из десятков миллионов клиентов. Выборка подразделяется на две группы: «хорошие» и «плохие» риски. Это оправдано в том смысле, что банк при принятии решения о кредитовании на первом этапе выбирает из двух вариантов: давать кредит или не давать. При всей «детскости» определений «хороший»/«плохой», это именно те термины, которые используются кредитными аналитиками.

 

Определение «плохого» риска может быть разным в зависимости от политики банка, в Западной Европе «плохим» риском обычно считается клиент, задерживающийся с очередной выплатой на три месяца. Иногда к «плохим» рискам относятся клиенты, которые слишком рано возвращают кредит, и банк не успевает ничего на них заработать.

 

Таким образом, скоринг представляет собой классификационную задачу, где исходя из имеющейся информации необходимо получить функцию, наиболее точно разделяющее выборку клиентов на «плохих» и «хороших».

 

Но предварительно необходимо преобразовать имеющуюся информацию в форму, поддающуюся анализу. Существует два основных подхода, которые пригодны для работы как с количественными, так и с качественными характеристиками:

 

Преобразовать каждый признак в отдельную двоичную переменную. Этот подход неудобен в том плане, что приводит к большому количеству переменных, хотя он не навязывает никаких дополнительных отношений между зависимой и независимыми переменными.

 

Преобразовать каждую характеристику в переменную, которая будет принимать значения, соответствующие отношению числа «плохих» клиентов с данным признаком к числу «хороших» клиентов с этим же признаком. Более усложненный вариант -- взять логарифм этого отношения. Таким образом, каждый признак получает числовую величину, соответствующую уровню его «рискованности».

 

Методы собственно классификации весьма разнообразны и включают в себя:

 

статистические методы, основанные на дискриминантном анализе (линейная регрессия, логистическая регрессия);

 

различные варианты линейного программирования;

 

дерево классификации или рекурсионно-партиционный алгоритм (РПА);

 

нейронные сети;

 

генетический алгоритм;

 

метод ближайших соседей.

 

Традиционными и наиболее распространенными являются регрессионные методы, прежде всего линейная многофакторная регрессия :

 

р = wo + w1x1 + w2x2 + … + wnxn ,

 

где р -- вероятность дефолта, w -- весовые коэффициенты, x -- характеристики клиента.

 

Недостаток данной модели заключается в том, что в левой части уравнения находится вероятность, которая принимает значения от 0 до 1, а переменные в правой части могут принимать любые значения от - Ґ до + Ґ.

 

Логистическая регрессия позволяет преодолеть этот недостаток:

 

log (p/(1-p)) = wo + w1x1 + w2x2 + … + wnxn.

 

Для применения логистической регрессии необходимы гораздо более сложные расчеты для получения весовых коэффициентов и, следовательно, более мощная компьютерная база и усовершенствованное компьютерное обеспечение. Но при современном уровне развития компьютерной техники это не является проблемой, и в настоящее время логистическая регрессия является лидером скоринговых систем.

 

Преимущество логистической регрессии еще и в том, что она может подразделять клиентов как на две группы (0 -- плохой, 1 -- хороший), так и на несколько групп (1, 2, 3, 4 группы риска).

 

Все регрессионные методы чувствительны к корреляции между характеристиками, поэтому в модели не должно быть сильно коррелированных независимых переменных.

 

Линейное программирование также приводит к линейной скоринговой модели. Провести абсолютно точную классификацию на плохих и хороших клиентов невозможно, но желательно свести ошибку к минимуму. Задачу можно сформулировать как поиск весовых коэффициентов, для которых ошибка и будет минимальной.

 

Дерево классификации и нейронные сети представляют собой системы, которые разделяют клиентов на группы, внутри которых уровень риска одинаков и максимально отличается от уровня риска других групп. Нейронные сети используются главным образом при определении кредитоспособности юридических лиц, где анализируются выборки меньшего размера, чем в потребительском кредите. Но наиболее успешной областью их применения стало выявление мошенничества с кредитными карточками благодаря их способности выявлять нестандартные ситуации (см.: Нортон М. Нервный бизнес//Банковские технологии. 1995. № 3. С. 73).

 

Генетический алгоритм основан на аналогии с биологическим процессом естественного отбора. В сфере кредитования это выглядит следующим образом: имеется набор классификационных моделей, которые подвергаются «мутации», «скрещиваются», и в результате отбирается «сильнейший», т. е. модель, дающая наиболее точную классификацию.

 

При использовании метода ближайших соседей выбирается единица измерения для определения расстояния между клиентами. Все клиенты в выборке получают определенное пространственное положение. Каждый новый клиент классифицируется исходя из того, каких клиентов -- плохих или хороших -- больше вокруг него.

 

На практике используется комбинация нескольких методов, и компании хранят свои скоринговые модели в строжайшем секрете, поэтому сложно сказать, какой метод лучше. Можно только делать приблизительные заключения, основываясь на научных публикациях, ниже приводится сравнительная таблица точности классификации для различных методов, составленная профессором Л. Томасом (Thomas L. C. A Survey of Credit and Behavioural Scoring//University of Edinburgh. 1999).

 

Сравнение следует производить только горизонтально, потому что авторы использовали разные определения «хороших» рисков и проводили исследования на различных популяциях и выборках. Таблица показывает процент правильно классифицированных клиентов. Цель всех приведенных исследований заключалась в сравнении эффективности различных методов классификации, поэтому не следует делать вывод, что данные цифры показывают эффективность скоринговых систем в целом, так как уже говорилось, что коммерческие системы используют несколько методов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.3 Система управления кредитным риском

 

Кредитный риск представляет собой возможность наступления событий, явлений или выполнение действий, которые связаны с недополучением кредитором в срок, установленный кредитным договором, суммы выданного кредита и процентов по нему [22, 318].

 

Каждая кредитная организация заинтересована в сокращении своих кредитных рисков и минимизации потерь. Для этого необходимо построить гибкую и эффективную систему управления кредитным риском. Критерии, используемые банками при анализе активов, процедуры принятия и исполнения решений по формированию и использованию резерва на возможные потери, а также подходы к их реализации должны устанавливаться в соответствующих документах банка, определяющих его кредитную и учетную политику. Такие документы, как правило, разрабатываются исполнительным органом банка (например, комитетом по предоставлению кредитов), который также отвечает за утверждение и периодический пересмотр стратегии (не реже одного раза в год) по управлению кредитными рисками и значимых положений кредитной политики. Стратегия коммерческого банка должна отражать приемлемый уровень кредитного риска и уровень доходности, ожидаемый в результате принятия на себя определенных кредитных рисков. Руководство банка несет ответственность за реализацию стратегии по управлению кредитным риском, принятый исполнительным органом, контроль и оценку такого риска. Это относится к процедурам, выполняемым на уровне как отдельного кредита, так и портфеля кредитов. Однако, анализируя кредитные риски, банки должны учитывать ряд проблем, не находящихся в “прямой” сфере влияния банков: состояние экономики, политическое положение в стране, правовую систему, ее соответствие реальной ситуации в стране в сфере кредитования, уровень инфляции, степень развитости банковской системы и др. Все они влияют на возможность возникновения кредитных рисков и методы их оценки.