Скоринг как метод оценки риска неплатежеспособности заемщика

Кризисные явления в экономике и банковском секторе России на фоне мирового финансового кризиса в 2007-2009 гг. привели к снижению объемов кредитования и росту просроченной задолженности в активах коммерческих банков. Кризис наглядно показал, что эффективный риск-менеджмент требуется любому банку. И хотя по итогам 2010 г. ситуация в секторе кредитования немного улучшилась и доля проблемных и безнадежных ссуд уменьшилась на 0,4 п.п. (до 9,2%), значение этого показателя по-прежнему велико[2]. Таким образом, практика показала, что управление кредитным риском должно осуществляться на более высоком уровне, чем раньше. Особенную важность в этой ситуации приобретает также сегментация заемщиков, т. е. разделение их на «плохих» и «хороших». На этом этапе возникает ряд вопросов: как на практике уменьшить кредитные риски банка и повысить качество кредитного портфеля; как усовершенствовать качество оценки заемщиков; как оградить себя от мошенничества; как использовать данные о поведении заемщика на протяжении всего жизненного цикла кредита.

Одним из самых эффективных инструментов риск-менеджеров для решения этих задач – это современные системы кредитного скоринга[5]. Скоринг (scoring) - в переводе с английского значит делать зарубки, отметки. Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой, исходя из кредитной истории клиентов, уже воспользовавшихся услугами банка, последний пытается определить какова вероятность того, что клиент вернет кредит в установленный срок, т.е. это диагностика вероятности банкротства потенциального заемщика при рассмотрении вопроса его кредитования. Итогом оценки клиента с помощью скоринга становится присвоение клиенту определенного рейтинга, который является мерой вероятности выхода клиента в дефолт. Основным инструментом скоринга является скоринговая карта - математическая модель, позволяющая сопоставить характеристики заемщика с численными значениями и в итоге получить скоринговый рейтинг. В рамках скоринговых моделей, отечественные банки, оцениваются следующие характеристики субъекта: уровень странового риска; общее состояние отрасли; конкурентное положение; деловая репутация; качество управления субъекта; перспективы и прогнозы развития бизнеса; степень финансовой зависимости; кредитная история; вовлеченность в судебные разбирательства[3].

В международной банковской практике выделяют следующие разновидности кредитного скоринга: Application , Behavioral, Collection и Fraud scoring. Чаще всего банками используется Application Scoring, который позволяет принять решение за несколько минут в потребительском кредитовании, где скорость принятия решения играет важную роль. Для выживания банка в кризисный период играет важную роль гибкость его кредитной политики, для обеспечения которой актуален behavioral скоринг, т.е. управление отдельными кредитными счетами заемщиков на протяжении всей «жизни» кредита. Эффективным инструментом по взысканию долгов является система collection-скоринга, которая позволяет оптимально построить работу с проблемной задолженностью по кредитам. Fraud scoring предотвращает мошеннические действия заемщиков[5].

По мнению специалистов, использование полноценной системы кредитного скоринга, целесообразно, поскольку позволяет: максимизировать прибыль по портфелю кредитов; увеличить кредитный портфель за счет уменьшения количества необоснованных отказов; уменьшить уровень невозвратов кредитов; ускорить процедуру оценки заемщика; повысить точность оценки; создать централизованное накопление данных о заемщиках; оценить динамику изменений кредитного счета заемщика и кредитного портфеля[4].

Рассмотрим как более точное определение уровня кредитного риска влияет на прибыль по портфелю кредитов.

Расчет доходности портфеля без использования скоринга. Была взята отобранная случайным образом 1 тыс. кредитов (потребительский без обеспечения), по которым не было досрочных погашений и выданы в феврале 2008 г. По этим кредитам действовала модель расчета надбавки к процентной ставке на основании уровня риска по кредиту. Под уровнем риска по кредиту понималась вероятность непоступления платежей по кредиту более 90 дней с момента последней оплаты. Рассчитаем прибыль, которую получит банк за год после выдачи N кредитов, выплаты производятся аннуитетными платежами:

N

У [Cki(Kai(Rate,T)(12 - di) - 12Kai (Rate г, T))]

Пr = i=i                                             ,        (1)

Rate = Rate 0 + F(Risk).                            (2)

Где Пr- прибыль банка за год; N- количество выданных кредитов; Аi-ежемесячный аннуитетный платеж по i-му кредиту; ПДi - ежемесячные выплаты банка за привлеченные под выданный кредит деньги; di-количество невыплаченных платежей по i-му кредиту за год; - ставка привлечении заемных средств банка; Т – срок кредита; Rate 0 - безрисковая процентная ставка; F(Risk) - уровень кредитного риска.

Зависимость уровня риска от срока кредита:

Risk = 0,07Ln (Т) - 0,1,                             (3)

Зависимость уровня надбавки к процентной ставке от уровня риска: / Risk \

Δ = min (l,23 * \1 - Risk/ 100; 3).

На основании формул 1, 2, 3 и 4 по такому портфелю кредитов рассчитывалась прибыль при использовании годовой статистики платежей по состоянию на февраль 2009 г.

Расчет доходности портфеля с использованием скоринга. Были взяты кредиты для предыдущего расчета. По всем кредитам был рассчитан скоринговый балл заемщика на основании скоринговой карты. Характеристики скоринговой карты: коэффициент GINI- 40; коэффициент Колмогорова-Смирнова - 44. Скоринговый балл заемщика и срок кредита взвешивались с помощью логистической регрессионной модели при прогнозировании кредитов с периодом задолженности по кредиту более 90 дней исходя из статистики 2007г., т.е. на год ранее поставленного эксперимента. Полученная зависимость имела вид:

Risk = где Score-скоринговый балл заемщика.

Полученный уровень риска подставлялся в формулу 4. На основании формул 1, 2, 4 и 5 по такому портфелю кредитов рассчитывалась прибыль.

Сравнение результатов по прибыльности портфеля

Обобщая изложенное, можно заключить, что кредитный скоринг является тем инструментом который в настоящее время необходим российским коммерческим банкам для эффективного управления кредитным риском. Преимущества, которые получает банк при внедрении полноценной системы кредитного скоринга достаточно велики и как показывает практика, кредитные организации, могут использовать все возможности таких систем, что позволяет им удерживать кредитные риски на приемлемом и управляемом уровне.