Автор работы: Пользователь скрыл имя, 11 Марта 2013 в 07:44, курсовая работа
Целью данной работы является изучение и критическая оценка методики анализа кредитоспособности заемщиков – физических лиц и определение направлений ее совершенствования.
Для достижения данной цели в работе необходимо решить следующие задачи:
- рассмотреть теоретические основы оценки кредитоспособности заемщика;
- рассмотреть применяемую методику оценки кредитоспособности заемщиков в ЗАО "ВТБ 24" и оценить ее эффективность;
Введение
Глава1. Теоретические аспекты оценки кредитоспособности заемщика
1.1 Сущность кредитоспособности и ее значение
1.2 Основные методы оценки кредитоспособности заемщика – физического лица, применяемые в российских банках
Глава 2. Система оценки кредитоспособности клиентов коммерческого банка на примере банка ЗАО "ВТБ 24"
2.1 Характеристика исследуемой кредитной организации
2.2 Оценка кредитоспособности заемщика
2.3 Практический пример оценки кредитоспособности
Заключение
Список используемых источников
Приложения
1) получаемые доходы (используя базу банных Пенсионного фонда РФ);
2) имеющаяся недвижимость,
земельные участки, их площадь
и месторасположение (
3) наличие автотранспорта,
его возраст (база данных
4) подтверждение данных
о регистрации (несмотря на
предъявление паспорта, т. к. данные
о регистрации могут быть
5) привлечение данных
Все перечисленные запросы должны осуществляться на договорной основе с согласия заемщика, в режиме реального времени, в максимально быстрые сроки.
Блок принятия решений используется непосредственно для получения заключения о кредитоспособности заемщика, о возможности выдачи ему кредита, о максимально допустимом размере кредита.
Предлагаемый метод
Положительная сторона предложенной методики – возможность банка к любому потенциальному заемщику выработать индивидуальный подход, в рамках которого будет учтено необходимое количество характеристик. Минус данной оценки – трудоемкость ее выполнения, требующая особой квалификации банковских сотрудников. Однако снижение трудоемкости возможно за счет автоматизации процесса.
Экономическая эффективность
внедрения предложенной методики оценки
кредитоспособности заемщиков –
физических лиц заключается в
снижении экономического ущерба ЗАО "ВТБ
24" от неоплаты просроченной задолженности
по кредитам. На конец анализируемого
периода объем такой
Для совершенствования системы
оценки кредитоспособности заемщиков
–физических лиц ЗАО "ВТБ 24"
рекомендуется автоматизация
Рассмотрим особенности и функциональные возможности системы автоматизации оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц "EGAR Scoring".
Система "EGAR Scoring" решает задачи всесторонней оценки кредитоспособности физических лиц и включает в себя как традиционные возможности скоринговых систем, так и принципиально новые элементы.
Одна из главных особенностей
системы – возможность
Система оценки кредитоспособности
потенциальных заемщиков –
По результатам скоринга
формируются отчеты с обоснованием
принятого решения о
Система "EGAR Scoring" поддерживает следующие возможности:
- расчет рисков дефолтов,
убытков и досрочного
- управление просроченными
кредитами (определение
- анализ кредитных сделок с множеством созаемщиков и поручителей;
- восстановление доходов
по социально-демографическим
- учет множества источников
доходов и восстановление
- учет залогового качества
основного и дополнительного
обеспечения, а также его
- генерацию отчетов по
результатам скоринга с
Система "EGAR Scoring" реализована на промышленной платформе, поддерживает многотерминальную сеть удаленных рабочих мест, обеспечивающих комплексное управление процессом оценки кредитоспособности заемщика – физического лица (от ввода анкетных данных с гибкой настройкой форм до оперативного принятия решения по кредитной сделке). Это особенно актуально для ЗАО "ВТБ 24", поскольку данный банк имеет широкую и разветвленную филиальную сеть.
В качестве дополнительного информационного сопровождения автоматизированной системы "EGAR Scoring", компания EGAR Technology оказывает консалтинговые услуги по разработке розничных кредитных продуктов и сопровождающих их бизнес-процессов. Это тоже в настоящее время актуально для ЗАО "ВТБ 24".
Экономическая эффективность
разработанных мероприятий, направленных
на совершенствование системы
- сокращение просроченной
ссудной задолженности
- уменьшение отчислений
в обязательный резерв на
- снижение трудоемкости
оценки кредитоспособности
- увеличение активных
операций банка за счет
Как уже отмечалось, просроченная
ссудная задолженность
В табл. 2.20 приведен расчет необходимой суммы резерва по категориям кредитных вложений ЗАО "ВТБ 24" по прогнозу с учетом взыскания просроченной задолженности.
Таблица 2.20 – Расчет необходимой суммы резерва на возможные потери по ссудам ЗАО "ВТБ 24" по прогнозу
млн. руб.
Виды кредитных вложений |
Группы риска |
Отчисления в резерв, % |
На 31.10.2010 г. |
Прогноз |
Изменение суммы резерва на возможные потери по ссудам, млн. руб. | ||
Сумма кредитных вложений, млн. руб. |
Отчисления в резерв, тыс. руб. |
Сумма кредитных вложений, млн. руб. |
Отчисления в резерв, млн. руб. | ||||
Стандартные ссуды |
I группа |
2,0 |
421711 |
8434 |
421711 |
8434 |
- |
Нестандартные ссуды |
II группа |
5,0 |
209328 |
10466 |
209328 |
10466 |
- |
Сомнительные ссуды |
III группа |
30,0 |
77948 |
23384 |
77948 |
23384 |
- |
Опасные ссуды |
IV группа |
75,0 |
42338 |
31754 |
- |
- |
-31754 |
Безнадежные ссуды |
V группа |
100,0 |
12645 |
8326 |
- |
- |
-8326 |
Всего |
х |
х |
708987 |
82364 |
42284 |
-40080 |
Как видно из приведенных данных, в случае взыскания просроченной задолженности ЗАО "ВТБ 24" сможет сократить обязательные отчисления в резерв на возможные потери по ссудам на довольно значительную сумму – 40080 тыс. руб.
Сумму взысканной задолженности по ссудам, а также высвобожденные денежные средства за счет сокращения обязательных отчислений в резерв на возможные потери по ссудам ЗАО "ВТБ 24" может направить на расширение объема активных операций.
Оценим экономическую
эффективность внедрения
- появится возможность
сокращения численности
- уменьшение доли физического труда;
- повысится заинтересованность
работников в результатах
- повысится профессиональный
уровень работников кредитного
отдела (останется больше времени
для экономического анализа,
Затраты (З), которые будут связаны с приобретением и внедрением автоматизированной системы "EGAR Scoring", включают:
- расходы на приобретение программы
- оплата труда программиста,
который будет устанавливать
программу и обучать
- отчисления на социальные нужды с заработной платы и др.
Затраты рассчитаем по формуле:
К=Зп х То (1 + Кс) +Спр, (3)
где Зп – часовая заработная плата программиста, руб.;
То– время на обучение персонала, час.;
Кс – коэффициент отчислений на социальные нужды, %;
Спр – стоимость программы.
С учетом заработной платы программиста 500 руб. в час, ставки взносов во внебюджетные фонды 26 % и взносов на страхование от несчастных случаев на производство 0,2 %, затраты на установку программного обеспечения составят 41144 тыс. руб. в расчете на один офис (табл. 2.21).
Таблица 2.21 – Расчет затрат ЗАО "ВТБ 24" на внедрение автоматизированной системы "EGAR Scoring" в одном офисе
Руб.
Показатели |
Условное обозначение |
Единица измерения |
Значение показателя |
Средняя заработная плата программиста в час |
Зп |
Руб. |
500 |
Время на обучение персонала |
То |
час |
24 |
Взносы во внебюджетные фонды и на обязательное страхование от несчастных случаев на производстве |
Кс |
% |
26,2 |
Стоимость программы |
Спр |
руб. |
26000 |
Всего |
К |
руб. |
41144 |
Таким образом, затраты ЗАО "ВТБ 24", связанные с внедрением системы "EGAR Scoring" составляют 41144 руб. в расчете на автоматизацию одного офиса.
Расчет экономического эффекта от внедрения системы "EGAR Scoring" определяется увеличением скорости обработки информации. При автоматизации оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц происходит сокращение времени физического труда, и как следствие – сокращение расходов на оплату труда. Результаты проведенных расчетов представлены в табл. 2.22
Таблица 2.22 – Расчет затрат на внедрение автоматизированной системы "EGAR Scoring" в расчете на один офис
Руб.
Показатели |
Единица измерения |
Значение показателя |
При ручной оценке кредитоспособности заемщиков – физических лиц | ||
Количество сотрудников кредитного отдела, занятых оценкой кредитоспособности заемщиков – физических лиц |
чел |
10 |
Трудоемкость оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц |
чел. – час. |
10 чел х 20 дней х 8 час. = 1600 руб. |
Среднечасовая оплата труда |
руб. |
280 |
Взносы во внебюджетные фонды и на обязательное страхование от несчастных случаев на производстве |
% |
26.2 |
Расходы на оплату труда, всего |
руб. |
1600 чел. час. х 280 руб. х 126.2 % = 565376 руб. |
При автоматизированной оценке кредитоспособности заемщиков – физических лиц | ||
Количество сотрудников кредитного отдела, занятых оценкой кредитоспособности заемщиков – физических лиц |
чел |
4 |
Трудоемкость оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц |
чел. – час. |
4 чел х 20 дней х 8 час. = 640 руб. |
Среднечасовая оплата труда |
руб. |
280 |
Взносы во внебюджетные фонды и на обязательное страхование от несчастных случаев на производстве |
% |
26.2 |
Расходы на оплату труда, всего |
руб. |
640 чел. час. х 280 руб. х 126.2 % = 226150 руб. |
Эффект от использования |
руб. |
565376 – 226150 = 339226 руб. |
Экономический эффект от внедрения системы "EGAR Scoring" характеризуется показателями, отражающими соотношение затрат и результатов. Как видно из приведенных данных, экономия от внедрения автоматизированной системы "EGAR Scoring" в одном офисе составляет 339226 руб. Экономический эффект за минусом затрат на установку программы (41144 руб.) составит 298082 тыс. руб. в расчете на один офис.
Информация о работе Оценка кредитоспособности заемщика (на примере банка)