Статистический анализ банковской деятельности. Исследование моделей оценки кредитных рисков. Признаки устойчивости банков

          К методикам для  количественной оценки кредитных рисков предъявляется особое требование по прозрачности, включающей количественные оценки точности и робастности.

          Прозрачность  методики кредитного риска - это возможность видеть не только явление в целом, но и его детали. Прозрачность стала важнейшей характеристикой методик оценки кредитных рисков в силу необходимости наиболее полной идентификации как кредитного риска, так и самой модели кредитного риска. Под прозрачностью методики будем понимать строгость используемых математических методов, сглаживание субъективности экспертных оценок, наглядность результатов оценки и анализа риска, полное их понимание самими работниками банков, открытость методик для контролирующих органов и заемщиков. Прозрачность методики и результатов достигается вычислением вкладов инициирующих событий (критериев) в кредитный риск.

          Для анализа, прогнозирования  и управления кредитным риском каждому банку необходимо уметь количественно определять названные характеристики, анализировать риск и выполнять постоянный мониторинг компонент характеристик кредитного риска.

          От точности распознавания  зависит решение о выдаче или  отказе в кредите, цена (процент) за риск и уровень резервирования на случай дефолта кредита. Точность оценивается количеством относительных ошибок в распознавании «плохих» и «хороших» кредитов требование, чтобы «плохие» кредиты распознавались лучше. Отношение неправильно (клиентов) и их средним количеством. Обычно выдвигается распознанных «хороших» и «плохих» кредитов выбирают от 2 до 10. Аналогично формулируется задача точности, если кредиты классифицируются не на два, а несколько классов. Сравнение разных методик на одних и тех же данных показало, что разные методики оценки риска отличаются по точности почти в два раза.

          Робастность характеризует стабильность методик оценки кредитных рисков. Разные методики риска или одна методика при разных алгоритмах обучения по статистическим данным неодинаково классифицируют кредиты на «хорошие» и «плохие». Один и тот же кредит по одной методике может быть признан «плохим», а по другой методике «хорошим». Такая нестабильность в классификации достигает 20% от общего числа кредитов. Сравнение разных методик на одних и тех же данных показало, что разные методики риска могут отличаться по робастности в семь раз.

          Кредитование юридических  и физических лиц является одним  из основных видов деятельности коммерческих и государственных крупных, средних и мелких банков. Каждый банк индивидуален, так как работает по различным технологиям, обслуживает различные сегменты рынка банковских услуг, ориентируется на различные стратегические задачи. Индивидуальности банков способствует также конкуренция.

          Кредитный бизнес связан с риском. Условия кредитной деятельности изменяются, изменяется также допустимый уровень риска. Кредитная деятельность адаптируется к условиям развивающейся экономики страны и уровню жизни ее населения.

          Большое значение для  обеспечения устойчивого функционирования банка имеют методы количественной оценки и анализа кредитного риска. Цена за риск должна максимально точно учитывать величину риска каждого кредита. Кроме средней величины риска, определяемой по статистике предыдущей деятельности, банк должен знать количественную оценку и составляющие риска для каждого кредита.

          Каждый банк разрабатывает  свою модель риска для количественной оценки и анализа риска кредитов с учетом общих рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору. Чем выше точность оценки риска кредитов, тем меньше потери банка, меньше процент за кредит и выше конкурентоспособность банка. От повышения точности и прозрачности методик выигрывает все общество в целом. Создание эффективной модели риска и оптимальное управление кредитным риском возможны только на основе постоянного количественного анализа статистической информации об успехах кредитов.

          Существуют различные  подходы к определению кредитного риска частного заемщика, начиная с субъективных оценок специалистов банка и заканчивая автоматизированными системами оценки риска. Мировой опыт показывает, что основанные на математических моделях системы являются более действенными и надежными. В целях построения модели кредитного риска сначала производится выборка клиентов кредитной организации, о которых уже известно, хорошими заемщиками они себя зарекомендовали или нет. Такая выборка может варьироваться от нескольких тысяч до сотен тысяч, что не является проблемой на Западе, где кредитный портфель компаний может состоять из десятков миллионов клиентов. Выборка содержит информацию по двум группам кредитов, имевшим место в деятельности банка: «хорошим» и «плохим» (проблемным или невозвращенным).

          Ниже выполнен анализ прозрачности скоринговых методик  оценки кредитных рисков. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Кредиты физических лиц описываются 20 признаками, каждый их которых имеет градации (Таблица 1.)

Таблица1. Описание кредита физического лица

2. Статистические  и экономические  методы оценки риска

В банках используются, главным образом, следующие методики:

• Скоринговые методики;
• Кластерный анализ;
• Дискриминантный  анализ;
• Дерево классификаций;
• Нейронные сети;
• Технологии Data mining;
• Линейная вероятностная регрессионная модель;
• Logit-анализ;

Приступим к  описанию этих методик.

    Скоринг кредитов физических лиц представляет собой методику оценки качества заемщика, основанную на различных характеристиках клиентов, таких как доход, возраст, семейное положение, профессия и др. В результате анализа переменных получают интегрированный показатель, который оценивает степень кредитоспособности заемщика по ранговой шкале: «хороший» или «плохой». Дается ответ на вопрос, вернет заемщик кредит или нет? Качество заемщика оценивается определенными баллами, отражающими степень его кредитоспособности. В зависимости от балльной оценки принимается решение о выдаче кредита и его лимитах.

      Привлечение банками для оценки кредитоспособности квалифицированных специалистов имеет несколько недостатков: во-первых, их мнение все же субъективно; во-вторых, люди не могут оперативно обрабатывать большие объемы информации; в-третьих, оплата хороших специалистов требует значительных расходов. Поэтому банки все больше интересуются такими системами оценки риска, которые позволили бы минимизировать участие экспертов и влияние человеческого фактора на принятие решений.

      Для оценки кредитного риска производится анализ кредитоспособности заемщика, под которой понимается его способность полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам. В соответствии с таким определением основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет, но и в степени надежности и обязательности клиента.

      Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что потенциальный заемщик вернет кредит в срок. Скоринг является методом классификации всей интересующей нас популяции на различные группы, когда нам неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы, но зато известны другие характеристики.

      В западной банковской системе, когда  человек обращается за кредитом, банк располагает следующей информацией для анализа:  анкетой, которую заполняет заемщик; информацией на данного заемщика из кредитного бюро, в котором хранится кредитная история взрослого населения страны;   данными движения по счетам, если речь идет о клиенте банка.

      Кредитные аналитики оперируют следующими понятиями: «характеристики-признаки» клиентов и «градации-значения», которые принимает признак. В анкете клиента характеристиками-признаками являются вопросы анкеты (возраст, семейное положение, профессия), а градациями-значениями— ответы на эти вопросы. В упрощенном виде скоринговая модель дает взвешенную сумму определенных характеристик. В результате получают интегральный показатель (score); чем он выше, тем выше надежность клиента (табл.3.). Интегральный показатель каждого клиента сравнивается с неким заданным уровнем показателя. Если показатель выше этого уровня, то выдается кредит, если ниже этой линии, — нет.

      Сложность в том, какие характеристики-признаки следует включать в модель и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать. Философия скоринга заключается не в поиске объяснений, почему этот человек не платит. Скоринг использует характеристики, которые наиболее тесно связаны с ненадежностью клиента. Неизвестно, вернет ли данный заемщик кредит, но известно, что в прошлом люди этого возраста, этой профессии, с таким уровнем образования и числом иждивенцев кредит не возвращали (или возвращали).

Таблица 3. Скоринговая карта