Оценка кредитоспособности заемщика (на примере банка)

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 11 Марта 2013 в 07:44, курсовая работа

Описание

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;

Содержание

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

Работа состоит из  1 файл

курсовая.docx

— 450.06 Кб (Скачать документ)

1) получаемые доходы (используя  базу банных Пенсионного фонда  РФ);

2) имеющаяся недвижимость, земельные участки, их площадь  и месторасположение (используя  базу данных Бюро технической  инвентаризации и департамента  Юстиции);

3) наличие автотранспорта, его возраст (база данных Государственной  инспекции безопасности дорожного  движения);

4) подтверждение данных  о регистрации (несмотря на  предъявление паспорта, т. к. данные  о регистрации могут быть фальшивыми  – база данных Паспортно –  визовой службы);

5) привлечение данных специализированных  кредитных бюро о наличии срочных  и погашенных кредитов в других  банках.

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 совершенствования  организации процесса кредитования индивидуальных заемщиков на этапе  оценки их кредитоспособности позволит ЗАО "ВТБ 24" унифицировать процедуру, на этой основе ускорить и удешевить  ее, получить более точный и обоснованный результат. В итоге это снизит риски кредитования, обеспечит необходимую  стабильность работы банка и заданный уровень доходности.

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 задолженности  составил 54983 млн. руб. Дополнительных затрат на внедрение методики не потребуется. Обязанности по андеррайтингу заемщика целесообразно вменить работникам отдела кредитования без дополнительной оплаты труда, поскольку целесообразна автоматизация обслуживания клиентов в части оценки их кредитоспособности.

Для совершенствования системы  оценки кредитоспособности заемщиков  –физических лиц ЗАО "ВТБ 24" рекомендуется автоматизация данного  процесса. Для банка целесообразно  внедрение системы "EGAR Scoring", разработанной  специалистами международной компании "EGAR Technology". Данная компания специализируется в области разработки программного обеспечения для участников финансового  рынка и является признанным лидером  отрасли, получает награды за лучшие разработки от деловых изданий. В  основе "EGAR Scoring" лежат передовые  научные разработки, учитывающие  специфику российского рынка  и уже апробированные в России. Поэтому данная система автоматизации  оценки кредитоспособности заемщиков  наиболее предпочтительна для ЗАО "ВТБ 24".

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 реалистично  оценивать кредитоспособность физического  лица исходя из его социально-демографической  принадлежности, а также динамики экономических показателей, независимо от наличия и состояния кредитной  истории заемщика. При этом полученный результат учитывает конкретный тип кредитного продукта, предлагаемого  заемщику, и особенности локального рынка кредитования, например города или региона.

Система оценки кредитоспособности потенциальных заемщиков – физических лиц и индивидуальных предпринимателей по информации, указанной ими в  заявлениях на получение кредита  на основе анализа исторических данных и применения современных макроэкономических моделей. Система применяется в  процессе андеррайтинга заёмщиков  по потребительским кредитам, кредитным  картам, автокредитованию, ипотеке  и кредитам малому бизнесу.

По результатам скоринга формируются отчеты с обоснованием принятого решения о кредитоспособности заемщика – физического лица. Поддерживаются функции скоринга по анкетным данным (EGAR Application Scoring),поведенческий анализ (EGAR Behavior Scoring), расчет рисков по портфелю (EGAR Collection Scoring).

Система "EGAR Scoring" поддерживает следующие возможности:

- расчет рисков дефолтов, убытков и досрочного погашения;

- управление просроченными  кредитами (определение допустимых  лимитов и сроков погашения  задолженности);

- анализ кредитных сделок  с множеством созаемщиков и  поручителей;

- восстановление доходов  по социально-демографическим характеристикам  заемщика;

- учет множества источников  доходов и восстановление доходов  по собственности заемщика;

- учет залогового качества  основного и дополнительного  обеспечения, а также его динамику  во времени;

- генерацию отчетов по  результатам скоринга с обоснованием  принятого решения о кредитоспособности.

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 оценки кредитоспособности заемщиков –  физических лиц в ЗАО "ВТБ 24" заключается в следующем:

- сокращение просроченной  ссудной задолженности физических  лиц;

- уменьшение отчислений  в обязательный резерв на возможные  потери по ссудам;

- снижение трудоемкости  оценки кредитоспособности заемщиков  – физических лиц;

- увеличение активных  операций банка за счет увеличения  числа заемщиков по причине  более точной оценки их кредитоспособности.

Как уже отмечалось, просроченная ссудная задолженность физических лиц по состоянию на 1 октября 2010 г. составила 54983 млн. руб. Использование  разработанных мероприятий позволило  бы банку более точно оценивать  платежеспособность заемщиков и  избежать просроченной задолженности. В результате значительный объем  денежных средств мог быть направлен  на расширение активных операций банка.

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 системы  автоматизации оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц "EGAR Scoring". Внедрение данной системы  повлияет на финансовые показатели ЗАО "ВТБ 24" следующим образом:

- появится возможность  сокращения численности кредитного  отдела в случае негативного  влияния финансового кризиса;

- уменьшение доли физического  труда;

- повысится заинтересованность  работников в результатах своего  труда, с получением более объективных  оценок его качества;

- повысится профессиональный  уровень работников кредитного  отдела (останется больше времени  для экономического анализа, изучения  нормативных и законодательных  актов).

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 сотрудников;

- 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)