Управление кредитование в коммерческом банке

     Программные продукты.

     Обзор компаний, реализующих скоринговые  системы на отечественном рынке, и их программных продуктов (Credit Scoring Solution, EGAR Application Scoring, автоматизированная система РОСНО по предоставлению предстраховой экспертизы, dm-Score, Deductor, KXEN, "Франклин&Грант. Финансы и  аналитика", Forecsys Scoring Pilot и др.) показывает, что рынок программного обеспечения  находится в стадии формирования и развития. При этом большинство  поставщиков программного обеспечения  не раскрывают деталей алгоритмов скоринга, лежащих в основе предлагаемых ими  продуктов. Не более 10% банков в настоящее  время используют покупные скоринговые  системы. Словом, перспективы для  роста данного рынка весьма велики.

     Ни  одна приобретаемая скоринговая  система, как правило, не пригодна для  практического использования без  предварительной "настройки". Суть такой настройки состоит в  том, чтобы на имеющихся у банка  данных (обучающая выборка) по закрытым кредитам (с известным результатом  погашения) провести настройку скоринговой  системы, включающую, в частности, отбор  наиболее значимых (из числа имеющихся) характеристик потенциального заемщика, для решения задач скоринга. Как  показывает практика, такой набор  характеристик существенно отличается не только для разных стран Западной Европы, но и для разных регионов одной страны (например, Москвы и  небольших городов с численностью населения до 100 тыс. человек). Так, в  ряде регионов для небольших городов  одной из важнейших характеристик  заемщика нередко оказывается место  работы и срок работы на каком-либо градообразующем предприятии. Для  крупнейших городов страны данный фактор может и не быть определяющим. Это  означает, что многофилиальные банки, осуществляющие кредитование в различных  регионах страны, будут вынуждены  проверять настройку скоринговых  систем для каждого филиала или  групп филиалов. Иначе говоря, в  многофилиальных банках может иметь  место ситуация, когда в разных филиалах функционируют разные версии скоринговой системы. Более того, и постоянная модификация (обновление) скоринговой системы должна проводиться дифференцированно в разрезе филиалов и групп филиалов.

     Оценка  эффективности скоринговой системы.

     Разумеется, представленный обзор направлений, методов разработки скоринговых  систем и программного обеспечения  не является исчерпывающим и законченным. Актуальность, сложность и значимость самого процесса скоринга будут стимулировать  модернизацию известных методов  и разработку новых методов и  подходов. Тем не менее для банков как при разработке собственных  скоринговых систем, так и при  покупке систем, предлагаемых на рынке, принципиально важно оценить  эффективность скоринговой системы. Методология ее построения обусловливает  вероятность ошибок, что и определяет в конечном счете эффективность  системы. Более точно эффективность  скоринговой системы может быть оценена с позиции вероятности  ошибок 1-го и 2-го рода:

• ошибка 1-го рода: кредитоспособный заемщик квалифицируется скоринговой системой как некредитоспособный;
• ошибка 2-го рода: некредитоспособный заемщик квалифицируется скоринговой системой как кредитоспособный.

     Очевидно, что ошибки 2-го рода являются наиболее фатальными с точки зрения кредитного риска, а ошибки 1-го рода характеризуют  упущенные рыночные возможности  по кредитованию физических лиц. Соотношение  этих ошибок может быть различным  у различных скоринговых систем. При принятии решения о покупке  или внедрении скоринговой системы (независимо от глубины и нестандартности  теоретических обоснований методов, на которых она базируется) необходимо оценить эффективность последней. Обычно это осуществляется в два  этапа:

1. на обучающей выборке проводится настройка скоринговой системы. Необходимо отметить, что при формировании обучающей выборки соотношение числа погашенных в срок и проблемных кредитов должно соответствовать реальному соотношению за последний период (год или полугодие).
2. на контрольной выборке (данные этой выборки не использовались при настройке системы скоринга) осуществляется оценка ошибок 1-го и 2-го рода.

     По  результатам второго этапа принимается  решение о приемлемости скоринговой  системы к внедрению исходя из требований, установленных банком для  уровней ошибок 1-го и 2-го рода. Здесь  встречаются ситуации, когда необходимо сравнивать текущий уровень просроченной задолженности с потенциальными возможностями, предоставляемыми скоринговой  системой. Пусть, например, текущий  уровень просроченной задолженности  по розничному портфелю составляет 4%. Уровни ошибок 1-го и 2-го рода скоринговой  системы, оцененные по контрольной  выборке, составляют 6 и 5% соответственно. Есть ли смысл в данном случае внедрять скоринговую систему? Если основная цель – снижение кредитных рисков, то, безусловно, стоит. Схема использования  скоринговой системы будет такова: по существующим в банке (без учета  скоринговой системы) критериям  осуществляется предварительный отбор  заемщиков (1-й шаг процедуры отбора). Уровень просроченной задолженности  по отобранным таким образом заемщикам  может быть оценен в 4%. Затем заемщик  подвергается оценке со стороны скоринговой  системы (2-й шаг процедуры отбора). По итогам обоих шагов процедуры  отбора уровень просроченной задолженности  в отобранном множестве потенциальных  заемщиков, признанных кредитоспособными, составит 0,2%, то есть доля проблемных кредитов в портфеле будет снижена с 4% (до внедрения скоринговой системы) до 0,2%. При этом, однако, будет ошибочно отказано в предоставлении кредитов 6% от числа обратившихся и прошедших 1-й шаг процедуры отбора частным  лицам. При принятии решений необходимо оценить и взвесить приемлемые структуру  распределения и уровни ошибок 1-го и 2-го рода. В общем случае для самых приближенных оценок может использоваться линейная функция полезности вида: 

     U = S*х*(е₀ - е₂*х*е₀) – М*х*е₁*х*d, (1.12) 

     где S – объем кредитного портфеля;

     e₀ – уровень просроченной задолженности по портфелю до внедрения скоринговой системы;

     e₁ – уровень ошибок 1-го рода;

     e₂ – уровень ошибок 2-го рода;

     М – количество кредитов в портфеле;

     d – объем доходов по одному  погашенному в срок кредиту  (в среднем по портфелю).

     Смысл функции U состоит в том, чтобы  оценить в денежном выражении  баланс доходов (вследствие уменьшения доли просроченной задолженности) и  потерь (вследствие отказа кредитоспособным заемщикам) от внедрения скоринговой  системы. Значение функции U должно также  анализироваться совместно с  рассмотрением цен (затрат на разработку) и расходов на внедрение и актуализацию скоринговой системы. Конкретный вид  и структура функции полезности будет выбираться каждым банком с  учетом собственной рыночной стратегии  и кредитной политики.

     Говоря  о перспективах развития и внедрения  скоринговых систем, необходимо констатировать, что это направление деятельности будет развиваться параллельно  с развитием системы бюро кредитных  историй и применяться скоринговые  системы будут не только в экспресс-кредитовании, но и во всех видах розничного кредитования как операциях, несущих кредитный  риск[13].

     В данном разделе диплома мы рассмотрели  теоретические основы банковского  кредитования, а именно следующие  подразделы:

• понятие и классификация кредитов;
• принципы и правила кредитования;
• кредитоспособность заемщика, как экономическое понятие;
• методы оценки кредитоспособности заемщика.

     В подразделе «Понятие и классификация кредитов» было подробно рассмотрено, что такое кредит и какие виды кредитов по классификационным признакам предоставляются в наше время банками.

     В подразделе «Принципы и правила кредитования» были рассмотрены принципы кредитования, к которым относятся:

• срочность возвращения;
• целевой характер;
• обеспеченность;
• платность кредита.

     Также были рассмотрены основные правила  кредитования и запреты на предоставление кредитов.

     В подразделе «Кредитоспособность заемщика, как экономическое понятие» было подробно рассмотрено понятие кредитоспособности, а также чем кредитоспособность отличается от платежеспособности. Также было рассмотрено понятие кредитоспособности от лица различных экономистов разных времен.

     В подразделе «Методы оценки кредитоспособности» были подробно рассмотрены следующие методы:

• метод оценки кредитоспособности заемщика на основе системы финансовых коэффициентов, которые определяются по балансовым формам;
• метод оценки кредитоспособности заемщика на основе расчета финансовых коэффициентов;
• метод оценки кредитоспособности на основе анализа денежных потоков;
• метод оценки кредитоспособности на основе анализа делового риска;
• метод оценки кредитоспособности заемщика – физического лица.

     Также в данном вопросе был рассмотрен скоринговый метод кредитования физических лиц, а также методология  построения скоринговых систем, к  основным методам относятся:

• линейный дискриминантный анализ;
• многофакторная логистическая регрессия;
• деревья решений;
• нейронные сети;
• метод минимизации структурного риска В. Вапника.

      2. АНАЛИЗ КРЕДИТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПАО КБ «ПРИВАТБАНК» 

     2.1 Анализ масштабов  и динамики кредитных  вложений 

     Анализ  кредитной деятельности банка целесообразно  начинать с определения места, которое  занимают кредитные операции в общем  объеме активов банка, то есть необходимо дать общую оценку масштабов кредитной  деятельности. Для этого рассчитывается коэффициент части кредитов в  общих активах банка по формуле: 

      . (2.1) 

     Этот  показатель может быть рассчитан  как в целом за анализируемый  период, так и на определенную дату, то есть на начало, или на конец периода. Он показывает часть кредитных операций в общих активах банка и  характеризует кредитную активность банка. Если данный коэффициент слишком  высокий, то это означает, что деятельность банка, возможно, недостаточно диверсифицирована, что, в свою очередь, увеличивает  риск в случае ухудшения кредитного портфеля. Наоборот, коэффициент низкий свидетельствует о том, что банк недостаточно использует источники  финансирования в процессе формирования прибыльных активов и тем самым  ограничивает свой прибыльный потенциал.

     Банк, который чересчур перегруженный  займами, имеет высокий коэффициент  части займов в общих активах. Показатель более 65% считается высоким. Ликвидные банки имеют уровень  ниже этого коэффициента, но большую  часть средств в краткосрочных  средствах денежного рынка и  в инвестиционных ценных бумагах, которые, в свою очередь, могут легко конвертироваться в денежные средства, которые потом могут быть выданы в форме займов.

     Определим кредитную активность ПАО КБ «ПриватБанк» за 3 отчетных периода на основе данных финансовой отчетности банка.

      ,

      ,

      .

     По  результатам расчетов, часть кредитных  операций банка в 2007 году составила 74,2%, в 2008 году 90,8%, а в 2009 году 87,1% всех активов банка, то есть с 2007 по 2008 год  этот показатель увеличился на 16,6%, а  с 2008 по 2009 год этот показатель уменьшился на 3,7%. Ситуацию 2007-2009 года можно расценивать как позитивное явление, а уменьшение показателя в 2008-2009 году как негативное. Но полный вывод о целесообразности расширения заемной деятельности можно сделать после анализа погашения займов и расчета эффективности отдельных видов банковской деятельности, а также объективных возможностей их развития.

     Кредитная активность банка приведена в  таблицах 2.1 и 2.2.

     Из  данных, полученных в таблице видно, что кредитные вложения за год  увеличились на 31 094 425 тыс. грн., либо на 74,58%, активы банка увеличились на 23 954 060 тыс.грн., либо на 42,61%, удельный вес кредитов в общих активах за год увеличился на 16,6 процентных единиц, либо в процентном выражении на 22,37%. 

     Таблица 2.1 – Анализ масштабов кредитной  деятельности ПАО КБ «ПриватБанк» за 2007-2008гг.